静岡大学情報学部では、「数理データサイエンスAI教育プログラム」を設置しています。教育プログラムは、全学科（情報科学科、行動情報学科、情報社会学科）の学生を対象に複数の科目で構成されています。

本教育プログラムがねらいとする学習成果

• 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが策定した応用基礎レベルの学習内容をカバーし、基礎力から実践的応用力までを身に着けさせること。
• 理工系から文科系まで幅広い分野の学生が、それぞれの興味関心や希望する将来像に沿った知識やスキルを身に着けられること。

本教育プログラムの特色

• 情報科学科（コンピュータサイエンス系）、行動情報学科（データサイエンス系）、情報社会学科（文系情報学系）の全ての学科の学生に、それぞれの指向に適した数理・データサイエンス・AIの応用基礎レベルの学習を行う多様な科目を提供していること。
• 学生が自らの指向に応じた科目選択のもとで修了できるよう、３通りの修了要件を定めていること。
  これらの修了要件は全てがコンソーシアム策定の応用基礎レベルの学習内容全体をカバーしており、学生はそのうちの１つでも要件を満たせば本プログラムの修了を認定されること。
• アクティブラーニング・課題解決型授業の手法を多くの科目で取り入れていること。

本教育プログラムの認定状況

本プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」に認定されています。

本プログラムは、令和3年度にリテラシーレベル認定を受けた全学数理データサイエンス教育プログラムと接続されています。情報学部生は、同プログラムの受講内容を踏まえて本プログラムを履修することになります。

静岡大学「数理・データサイエンス」プログラムについて

プログラムの構成科目と修了要件

本プログラムは「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」が作成した「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム　～　AI×データ活用の実践　～」に対応する以下の教育内容を含む科目で構成されており，授業を受講することでそれらを学修することができます。

本プログラムには３つの修了要件があり、そのうちの１つでも要件を満たすことができれば本プログラムを修了したものとします。

【修了要件１】（主に情報科学科の学生向け）

	Ⅰ．データ表現とアルゴリズム				Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎								Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践	選択項目・その他
授業科目	1-6	1-7	2-2	2-7	1-1	1-2	2-1	3-1	3-2	3-3	3-4	3-9
数理・データサイエンス入門	○				○	○			○	○		○
データ処理演習(CS)	○		○			○
集合・確率	○
統計学入門(CS)	○					○
線形代数学I	○
線形代数学II	○
コンピュータ入門			○	○
微分積分学I	○
微分積分学II	○
プログラミング(CS)		○	○	○
アルゴリズムとデータ構造		○	○
プログラミング入門(CS)			○	○
情報学総論			○		○		○	○	○	○	○	○
データベースシステム論							○
人工知能概論								○		○	○	○
知能科学						○		○	○	○	○	○
認知科学								○
AIシステムI					○	○	○	○	○	○	○	○
人間情報活用論									○
情報セキュリティと法制度									○
機械学習								○		○	○	○
情報科学実験A													○
ネットワークプログラミング													○
データベースシステム論													○
応用プログラミングC													○
創造的プログラミング													○
多変量解析(CS)														○
ヒューマンインタフェース及び演習														○
分散並行アルゴリズム														○
応用プログラミングA														○
応用プログラミングB														○
Basic SecCap演習														○

【修了要件２】（主に行動情報学科の学生向け）

	Ⅰ．データ表現とアルゴリズム				Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎								Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践	選択項目・その他
授業科目	1-6	1-7	2-2	2-7	1-1	1-2	2-1	3-1	3-2	3-3	3-4	3-9
数理・データサイエンス入門	○				○	○			○	○		○
データ処理演習（BI）	○		○			○
コンピュータ入門			○	○
プログラミング入門（BI）			○	○
集合・確率	○
線形代数学I	○
微分積分学I	○
プログラミング（BI）			○	○						○
線形代数学II	○
微分積分学II	○
統計学入門（BI）	○					○
アルゴリズムとデータ構造基礎		○	○
データ処理プログラミング			○	○									○
多変量解析（BI）	○					○			○					○
AIシステムI			○		○	○	○	○	○	○	○	○		○
数理・統計モデリング	○					○								○
データアナリティクスI	○					○				○			○
データアナリティクスII			○			○	○			○			○
情報学総論					○		○	○	○	○	○	○
情報セキュリティと法制度									○
知的情報システム開発II (令和8年度より「AIシステムII」に科目名変更)												○	○
データマイニングと機械学習					○	○	○	○		○	○	○	○	○
情報システム基礎演習													○
データベース論													○	○

【修了要件３】（主に情報社会学科の学生向け）

	Ⅰ．データ表現とアルゴリズム				Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎								Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践	選択項目・その他
授業科目	1-6	1-7	2-2	2-7	1-1	1-2	2-1	3-1	3-2	3-3	3-4	3-9
数理・データサイエンス入門	○				○	○			○	○		○
コンピュータ入門			○
データ処理演習(IA)	○		○			○							○
プログラミング入門(IA)			○	○									○
プログラミング(IA)		○		○									○
統計学入門(IA)	○					○
社会調査法			○		○	○							○
都市環境デザイン			○		○	○	○						○
データとプログラミング		○	○	○									○
多変量解析(IA)	○					○				○				○
地理情報システム			○	○	○	○	○						○
Webデザイン			○										○
公共政策演習			○		○		○						○
社会調査論					○	○
情報学総論					○		○	○	○	○	○	○
ジャーナリズム論								○	○
情報セキュリティと法制度									○
メディア文化論								○
ICT経済論					○		○	○	○				○
メディア分析 (令和8年度より「メディア・コミュニケーション調査法」に科目名変更)						○							○
社会モデル					○	○							○
コミュニケーション・メディア史								○
データベース論														○

※ 授業科目名末尾の（）内の数値は単位数。 ()書きがない授業科目は2単位。

【修了要件１】（主に情報科学科向け）34単位: 必修14科目25単位+選択9単位

【必修科目: 下記の14科目25単位を全て修得すること。】

• 数理・データサイエンス入門 (1)
• 情報学総論、データ処理演習(CS) (1)
• コンピュータ入門
• プログラミング入門(CS) (1)
• プログラミング(CS)
• 情報セキュリティと法制度
• 集合・確率
• 微分積分学I
• 線形代数学I
• 線形代数学II
• アルゴリズムとデータ構造
• 人工知能概論
• 情報科学実験A

【選択科目: 下記の17科目30単位から9単位以上を修得すること。 】

• 微分積分学II
• 知能科学
• 認知科学
• 機械学習
• データベースシステム論
• 応用プログラミングA (1)
• 応用プログラミングB (1)
• 応用プログラミングC (1)
• ネットワークプログラミング
• 統計学入門(CS)
• AIシステムI
• 多変量解析(CS)
• 人間情報活用論
• 創造的プログラミング
• ヒューマンインタフェース及び演習
• 分散並行アルゴリズム
• Basic SecCap演習 (1)

【修了要件２】（主に行動情報学科向け）37単位：必修17科目31単位 + 選択必修1科目2単位 + 選択4単位

【必修科目：下記の17科目31単位をすべて修得すること】

• 情報学総論
• 数理・データサイエンス入門(1)
• データ処理演習（BI）(1)
• コンピュータ入門
• プログラミング入門（BI）(1)
• 線形代数学I
• 微分積分学I
• プログラミング（BI）
• 統計学入門（BI）
• アルゴリズムとデータ構造基礎
• 情報セキュリティと法制度
• データ処理プログラミング
• 多変量解析（BI）
• 情報システム基礎演習
• データベース論
• AIシステムI
• データアナリティクスI

【選択必修科目：下記の2科目4単位から2単位以上を修得すること】

• データアナリティクスII
• 知的情報システム開発II (令和8年度より「AIシステムII」に科目名変更)

【選択科目：下記の5科目10単位から4単位以上を修得すること】

• 集合・確率
• 線形代数学II
• 微分積分学II
• 数理・統計モデリング
• データマイニングと機械学習

【修了要件３】（主に情報社会学科向け）25単位：必修9科目15単位＋選択5科目10単位

【必修科目：下記の9科目15単位をすべて修得すること】

• 数理・データサイエンス入門 (1)
• コンピュータ入門
• 情報学総論
• データ処理演習(IA) (1)
• プログラミング入門(IA) (1)
• プログラミング(IA)
• 統計学入門(IA)
• 情報セキュリティと法制度
• 社会調査法

【選択科目：下記の14科目27単位から5科目10単位以上修得すること】

• 社会調査論
• ジャーナリズム論
• 都市環境デザイン
• メディア文化論
• ICT経済論
• データとプログラミング
• メディア分析 (令和8年度より「メディア・コミュニケーション調査法」に科目名変更)
• データベース論
• 多変量解析(IA)
• 地理情報システム
• Webデザイン
• 社会モデル
• コミュニケーション・メディア史
• 公共政策演習 (1)

プログラムの実施体制・実施計画

本プログラムは、静岡大学情報学部の全学科の学生に提供されます。本プログラムの所掌は、情報学部であり、情報学部内に設置された内部質保証専門委員会が責任を持ってプログラムの自己点検・評価を行います。

数理・データサイエンス・AIの専門性の観点から、本プログラムの改善・進化を担うのは、令和３年に設置した「情報学部数理・データサイエンス・AI教育プロジェクトWG（ワーキンググループ）」となります。

実施体制の図

プログラムに関する自己点検・評価について