AIとデータサイエンスは、現代社会の基盤技術であり、大学教育においてこれらを体系的に学ぶことは、未来社会を担う人材の育成に不可欠です。
聖学院大学では、2025年度より全学部生を対象としたリテラシーレベルの「聖学院AI・データサイエンスプログラム」と応用基礎レベルの「聖学院・データサイエンス副専攻」を開設しています。
 

聖学院AI・データサイエンスプログラム（リテラシーレベル）

本プログラムは、学生のAI・データサイエンスへの関心を高め、それを適切に理解し活用する能力を育成することを目的としたプログラムです。

1.このプログラムで身につけることのできる能力

  1. データおよびAIの活用に際して求められる倫理的・法的な観点について理解を深め、個人情報の保護に関する基本的な配慮と責任を持って行動できる力。
  2. AIに関する基礎的かつ正確な知識を習得し、AI技術がもたらす社会的変化に対して臨機応変かつ主体的に対応できる力。
  3. データサイエンスの基礎的知識とスキルを習得し、データを適切に読み解く力および、その内容を正確に伝達する力。

    ２．修了要件およびプログラムを構成する科目

    【2026年度入学生】
    以下の2科目4単位を修得すること

    科目名 単位数 開講期 科目分類 必修/選択
    AI入門 2単位 春学期/秋学期 技能コア科目(ＡＩ・ＩＣＴ) 選択科目
    データサイエンス入門 2単位 春学期 技能コア科目(ＡＩ・ＩＣＴ) 選択科目

    【2025年度以前入学生】
    以下の2科目４単位を修得すること

    科目名 単位数 開講期 科目分類 必修/選択
    ＡＩと情報リテラシー 2単位 春学期/秋学期 リベラルアーツ科目 選択必修
    データサイエンス入門A 2単位 春学期 技能コア科目(ＩＣＴ) 選択科目

    【2024年度以前入学生】
    以下の2科目４単位を修得すること

    科目名 単位数 開講期 科目分類 必修/選択
    ＡＩと情報リテラシー 2単位 春学期/秋学期 自由選択科目 選択科目
    データサイエンス入門A 2単位 春学期 デジタル・シティズンシップ科目) 選択科目

    ３．授業の方法および内容

    AI入門/AIと情報リテラシー

    授業形態 授業方法
    対面授業　　　 この授業では、AIの基本的な仕組みや社会的影響について講義形式で学び、生成AIの実技演習を通じて生成AIの活用スキルを習得します。人間の脳の構造や働きに触れながら、AIの歴史・進化・倫理・規制などを多角的に理解し、AI社会の課題と展望を考察します。主な学習項目は、AIの歴史と基本概念、機械学習・深層学習、画像認識・自然言語処理・自動運転などの応用事例、生成AIによる画像・文章の作成、AIと人間の違いに関する考察、AIに関する法律・セキュリティ・倫理的課題などです。

    データサイエンス入門/データサイエンス入門Ａ

    授業形態 授業方法
    対面授業　　　 この授業では、ICT・AI・統計学の基礎を横断的に講義形式で学び、その後の演習を通じてデータサイエンスの基本スキルを習得します。日常生活にも関わるデータの重要性を理解しながら、データ駆動型社会に必要な知識と技術を体系的に身につけることを目指します。主な学習項目は、データ駆動型社会の小史・現状・展望、Society5.0、ビッグデータやオープンデータ、データサイエンスの基本、さまざまなデータ分析ツールの紹介、データ収集・整理、データの可視化、統計学的な特徴づけとデータ分析、データのまとめ方、データ社会とセキュリティです。

    ４．プログラムの実施体制および自己点検・評価

    １）実施体制

    運営責任者 伊豆田 義人（基礎総合教育部 教授）
    プログラムを改善・進化させるための体制 基礎総合教育部会
    ＡＩ・データサイエンス教育委員会
    プログラムの自己点検・評価を行う体制 基礎総合教育部会、全学評価委員会
    学生へのサポート体制 ラーニングセンター（ＰＣ操作・学修サポート等）
    情報センター（情報セキュリティ・技術サポート等）

    ２）自己点検・評価結果