埼玉学園大学の数理・データサイエンス・AI教育 | 埼玉学園大学(川口市)
Source: https://www.saigaku.ac.jp/datascience
Archived: 2026-04-23 17:31
埼玉学園大学の数理・データサイエンス・AI教育 | 埼玉学園大学(川口市)
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埼玉学園大学の数理・データサイエンス・AI教育
埼玉学園大学の数理・データサイエンス・AI教育
デジタル時代の「読み・書き・そろばん」と言える、皆が身に付けなければいけない基本的素養が「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技術・能力である
と言われています。
そこで、日本における「数理・データサイエンス・AI」教育を普及させるための全国組織「
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
」が結成され、このコンソーシアムが「数理・データサイエンス・AI」のモデルカリキュラムを策定しています。
そのカリキュラムは「リテラシーレベル」「応用基礎レベル」に区分されます。
文理関わりなく全大学生がリテラシーレベルの「数理・データサイエンス・AI」を学び、文系大学生の３割が応用基礎レベルの「数理・データサイエンス・AI」を学ぶこと
が現在の国の目標となっています。
埼玉学園大学でも2021年度より「
リテラシーレベル
」「
応用基礎レベル
」の科目群を提供してきましたが、2022年度に科目の体系を一層整備しました。経済経営学部で提供している応用基礎レベル科目群を中心に「
SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム
」として体系化いたしました。
そして、本学のこの応用基礎プログラムは、文部科学省の定める「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の「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）」に適合していると2023年8月に認定されました。
また、コンソーシアムから、アジア最大規模の先端技術国際展示会であるCEATEC（幕張メッセにて開催）を紹介されています。CEATEC見学は「数理・データサイエンス・AI」が社会でどのように使われているかの理解と興味を深めるためにとても役立つからです。皆様にもCEATEC見学をお勧めします。見学希望者は引率もいたします。
CEATEC見学
の所をご覧ください。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
埼玉学園大学は2022年4月1日より、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの連携校となりました。このコンソーシアムは、日本における数理・データサイエンス・AI教育を強化するため2017年に結成され、現在は日本全国９ブロックで展開されています。本学は関東ブロックの連携校となりました。本学は今後、数理・データサイエンス・AI教育のより一層の普及に取り組んでまいります。
「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」のHPはこちら
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html
リテラシーレベル科目群
埼玉学園大学のリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育は、次の科目群で提供いたします。必修科目以外の科目も積極的に履修しましょう。
必修科目
データリテラシー
AI
数理
（オプション科目）
情報機器の操作
（全学共通科目）
統計学（注１）
（全学共通科目）
情報リテラシー（注２）
（経済経営学部専門科目）
数学（線形代数基礎）
（全学共通科目）
数学（解析基礎）
（全学共通科目）
科目名をクリックすると、シラバスが表示されます。
（注１）前年度までの「統計学Ⅰ」と同等な内容です。
（注２）前年度までの「特殊講義Ⅰ」と同等な内容です。
「数学（線形代数基礎）」「数学（解析基礎）」は応用基礎レベルの教育プログラムである「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」の選択科目群１の科目にもなっています。
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応用基礎レベル科目群
埼玉学園大学では、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI科目を体系化し、教育プログラムとして提供いたします。教育プログラムとして提供することで、どの科目をどのように履修すれば良いかがはっきりし、更に、就職活動にも大いに役立つからです。
埼玉学園大学の応用基礎レベルプログラムは経済経営学部が提供するプログラムですが、2021年度以降入学の全学科の皆さんが履修できます。
このプログラムは、文部科学省の定める「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の「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）」に適合していると2023年8月に認定されました。
[認定ロゴ（英語版）]
[申請資料]
「応用基礎プログラム（学部・学科単位）」への申請書一式
「応用基礎プログラム（学部・学科単位）」の変更届（2025/11/27版）
プログラムは以下のようになります。
プログラム名称
SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム
身につけることのできる能力（学修成果）
様々な分野での課題解決手段となっているデータサイエンスについて、課題設定・調査分析のデザイン・データ収集・データ加工・適切な手法による分析・価値創造という一連の基本的プロセスの考え方と技術を身に付けることができる。
AIを理解し、技術的な概要とそのサービスが⽣み出す新たな価値や可能性を認識することにより、今後の展開を考えることができる。
数理・データサイエンス・AI を広く自らの専門領域に⽣かし、社会に貢献する力を培うことができる。
開設される授業科目
必修科目群
３科目６単位
選択科目群１
３科目６単位
選択科目群２
２科目４単位
選択科目群３
３科目６単位
（経済経営学部独自科目）
プログラミングⅠ
数学（線形代数基礎）
情報処理（データベース）
プラットフォーマービジネス
経営系
データサイエンス
数学（解析基礎）
プログラミングⅡ
フィンテックとデジタル社会
金融系
AI（人工知能）
計量経済学（注３）
暗号資産とブロックチェーン
経済系
科目名をクリックすると、シラバスが表示されます。
（注３）前年度までの「経済統計学」とほぼ同等な内容です。
修了要件（３つのレベルのどれかで修了します）
スタンダードレベル
必修科目群の６単位取得＋選択科目を２単位以上取得
合計８単位以上取得
ゴールドレベル
必修科目群の６単位取得＋選択科目群１・２・３のそれぞれより２単位以上取得
合計12単位以上取得
プラチナレベル
必修科目群の６単位取得＋選択科目群１・２・３のそれぞれより２単位以上取得
合計12単位以上取得かつ優・秀が６単位以上
プログラムを履修可能な学生
2021年度以降入学の学部生（全学科
（注意）
）
（注意）プログラムを同時履修可能な人数に制限（約６０名）があるため、履修者多数の場合、経済経営学科を優先します。
プログラム履修の意義と活用方法
[意義]
数理・データサイエンス・AIのリテラシーレベルの科目に続き（または並行し）、応用基礎レベルの科目群を体系的に履修することで、数理・データサイエンス・AIの知識・技術・能力が確実に身につきます。
数理・データサイエンス・AIの知識・技術・能力は、社会で活躍してゆくためには必須とされ、将来どんな分野で働くことになっても役に立ちます。
積極的に履修していきましょう。
[活用方法]
就職活動時に提出する履歴書・エントリーシートの資格・特技・自己PR欄に以下のように記載することで、数理・データサイエンス・AIを体系的に学修したことと到達レベルをアピールできます。他に資格を取っていれば、より一層効果的です。面接のときにも学習内容を話すことで自己PRができます。
（記載例１）
文部科学大臣認定「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」を修了（プラチナレベル）
（記載例２）
文部科学大臣認定「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」を修了（スタンダードレベル）
「ITパスポート試験」合格
「リテールマーケティング（販売士）検定試験 ３級販売士」合格
プログラムの履修申請と修了証書発行申請
在学生専用ページ
からの申請となります。
プログラムの履修申請と授業科目の履修登録
次のようなことに注意しましょう。
まず、
プログラム修了証書をいつまでにもらいたいか
を考えましょう。
プログラム修了に必要な科目の単位を取り、成績表をもらってから修了証書発行の申請ができることに注意します。
[修了時期と効果]
・３年次９月までに修了する ⇒ ３年次１月からの就職活動であっても履歴書・エントリーシートに資格として書けるので最も有利
・３年次２月に修了する ⇒ ４年次４月からの就職活動の履歴書・エントリーシートに資格として書けるので有利
・４年次９月に修了する ⇒ 就職活動の履歴書・エントリーシートに資格として書くには遅い
・４年次２月に修了する ⇒ 就職活動の履歴書・エントリーシートには資格として全く書けない
「1.」を考えるとき、
どのレベルで修了したいか
も考えましょう。
修了したい時期と希望のレベルが決まったら、
プログラム履修計画を立てましょう
。
プログラム履修申請前であっても、プログラムの必修科目・選択科目の中に既に単位を取得している科目があれば、履修申請後にその科目はそのままプログラム内の科目となります。あと何を取れば良いかを考えましょう。
「3.」ができたら、春学期・秋学期の履修登録期間に、
それらの科目の履修登録（通常の履修登録）
をしましょう。
プログラムそのものの履修申請に締め切り期日はなく
、常時、申請を受け付けています。そうはいうものの、「3.」まで考えることができたら、早めにプログラム履修申請をしておきましょう。
プログラムの必修科目・選択科目の単位を取得していても、
プログラム履修申請をしておかなければ、プログラムの修了証書を発行することはできません
。
実施体制
プログラムの推進と改善・・・応用基礎プログラム推進委員会
[構成メンバー]
経済経営学部長・経済経営学科長・経済経営学部教務委員・
プログラム専門科目担当教員
プログラムの点検と評価・・・応用基礎プログラム点検委員会
[構成メンバー]
経済経営学部教務委員・経済経営学部キャリアセンター委員
プログラムに関する質問や相談の連絡先
datascience@saigaku.ac.jp
自己点検・評価の結果
2024年度
2023年度
2022年度
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CEATEC見学
毎年10月に幕張メッセで開催されるアジア最大規模の先端技術の国際展示会がCEATEC（Combined Exhibition of Advanced TEChnologies）です。
先端企業・大学研究室などが出店し、来場者は、社会人（研究者・企業の社員・家庭の主婦）・大学生・高校生と幅広く、様々なブースで最新の技術に触れ、楽しんでいます。女子高校生など女性の見学者も増えています。
CEATECを見学するにはCEATECのHPで事前登録する必要があります。個人での見学も可能です。ただ、このような大規模な国際展示会参加に不慣れな方、他の人と一緒に楽しく見学したいという方のために、10月にCEATEC見学の引率を行います。
見学に参加可能な学生
埼玉学園大学の学部生（入学年度・学科に制限はありません）
「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」の履修申請者である必要はありません。
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学校法人峯徳学園 埼玉学園大学
〒333-0831
埼玉県川口市木曽呂1510番地
Tel:
048-294-1110
Fax:
048-294-0294
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埼玉学園大学の数理・データサイエンス・AI教育
埼玉学園大学の数理・データサイエンス・AI教育
デジタル時代の「読み・書き・そろばん」と言える、皆が身に付けなければいけない基本的素養が「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技術・能力である
と言われています。
そこで、日本における「数理・データサイエンス・AI」教育を普及させるための全国組織「
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
」が結成され、このコンソーシアムが「数理・データサイエンス・AI」のモデルカリキュラムを策定しています。
そのカリキュラムは「リテラシーレベル」「応用基礎レベル」に区分されます。
文理関わりなく全大学生がリテラシーレベルの「数理・データサイエンス・AI」を学び、文系大学生の３割が応用基礎レベルの「数理・データサイエンス・AI」を学ぶこと
が現在の国の目標となっています。
埼玉学園大学でも2021年度より「
リテラシーレベル
」「
応用基礎レベル
」の科目群を提供してきましたが、2022年度に科目の体系を一層整備しました。経済経営学部で提供している応用基礎レベル科目群を中心に「
SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム
」として体系化いたしました。
そして、本学のこの応用基礎プログラムは、文部科学省の定める「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の「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）」に適合していると2023年8月に認定されました。
また、コンソーシアムから、アジア最大規模の先端技術国際展示会であるCEATEC（幕張メッセにて開催）を紹介されています。CEATEC見学は「数理・データサイエンス・AI」が社会でどのように使われているかの理解と興味を深めるためにとても役立つからです。皆様にもCEATEC見学をお勧めします。見学希望者は引率もいたします。
CEATEC見学
の所をご覧ください。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
埼玉学園大学は2022年4月1日より、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの連携校となりました。このコンソーシアムは、日本における数理・データサイエンス・AI教育を強化するため2017年に結成され、現在は日本全国９ブロックで展開されています。本学は関東ブロックの連携校となりました。本学は今後、数理・データサイエンス・AI教育のより一層の普及に取り組んでまいります。
「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」のHPはこちら
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html
リテラシーレベル科目群
埼玉学園大学のリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育は、次の科目群で提供いたします。必修科目以外の科目も積極的に履修しましょう。
必修科目
データリテラシー
AI
数理
（オプション科目）
情報機器の操作
（全学共通科目）
統計学（注１）
（全学共通科目）
情報リテラシー（注２）
（経済経営学部専門科目）
数学（線形代数基礎）
（全学共通科目）
数学（解析基礎）
（全学共通科目）
科目名をクリックすると、シラバスが表示されます。
（注１）前年度までの「統計学Ⅰ」と同等な内容です。
（注２）前年度までの「特殊講義Ⅰ」と同等な内容です。
「数学（線形代数基礎）」「数学（解析基礎）」は応用基礎レベルの教育プログラムである「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」の選択科目群１の科目にもなっています。
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応用基礎レベル科目群
埼玉学園大学では、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI科目を体系化し、教育プログラムとして提供いたします。教育プログラムとして提供することで、どの科目をどのように履修すれば良いかがはっきりし、更に、就職活動にも大いに役立つからです。
埼玉学園大学の応用基礎レベルプログラムは経済経営学部が提供するプログラムですが、2021年度以降入学の全学科の皆さんが履修できます。
このプログラムは、文部科学省の定める「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の「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）」に適合していると2023年8月に認定されました。
[認定ロゴ（英語版）]
[申請資料]
「応用基礎プログラム（学部・学科単位）」への申請書一式
「応用基礎プログラム（学部・学科単位）」の変更届（2025/11/27版）
プログラムは以下のようになります。
プログラム名称
SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム
身につけることのできる能力（学修成果）
様々な分野での課題解決手段となっているデータサイエンスについて、課題設定・調査分析のデザイン・データ収集・データ加工・適切な手法による分析・価値創造という一連の基本的プロセスの考え方と技術を身に付けることができる。
AIを理解し、技術的な概要とそのサービスが⽣み出す新たな価値や可能性を認識することにより、今後の展開を考えることができる。
数理・データサイエンス・AI を広く自らの専門領域に⽣かし、社会に貢献する力を培うことができる。
開設される授業科目
必修科目群
３科目６単位
選択科目群１
３科目６単位
選択科目群２
２科目４単位
選択科目群３
３科目６単位
（経済経営学部独自科目）
プログラミングⅠ
数学（線形代数基礎）
情報処理（データベース）
プラットフォーマービジネス
経営系
データサイエンス
数学（解析基礎）
プログラミングⅡ
フィンテックとデジタル社会
金融系
AI（人工知能）
計量経済学（注３）
暗号資産とブロックチェーン
経済系
科目名をクリックすると、シラバスが表示されます。
（注３）前年度までの「経済統計学」とほぼ同等な内容です。
修了要件（３つのレベルのどれかで修了します）
スタンダードレベル
必修科目群の６単位取得＋選択科目を２単位以上取得
合計８単位以上取得
ゴールドレベル
必修科目群の６単位取得＋選択科目群１・２・３のそれぞれより２単位以上取得
合計12単位以上取得
プラチナレベル
必修科目群の６単位取得＋選択科目群１・２・３のそれぞれより２単位以上取得
合計12単位以上取得かつ優・秀が６単位以上
プログラムを履修可能な学生
2021年度以降入学の学部生（全学科
（注意）
）
（注意）プログラムを同時履修可能な人数に制限（約６０名）があるため、履修者多数の場合、経済経営学科を優先します。
プログラム履修の意義と活用方法
[意義]
数理・データサイエンス・AIのリテラシーレベルの科目に続き（または並行し）、応用基礎レベルの科目群を体系的に履修することで、数理・データサイエンス・AIの知識・技術・能力が確実に身につきます。
数理・データサイエンス・AIの知識・技術・能力は、社会で活躍してゆくためには必須とされ、将来どんな分野で働くことになっても役に立ちます。
積極的に履修していきましょう。
[活用方法]
就職活動時に提出する履歴書・エントリーシートの資格・特技・自己PR欄に以下のように記載することで、数理・データサイエンス・AIを体系的に学修したことと到達レベルをアピールできます。他に資格を取っていれば、より一層効果的です。面接のときにも学習内容を話すことで自己PRができます。
（記載例１）
文部科学大臣認定「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」を修了（プラチナレベル）
（記載例２）
文部科学大臣認定「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」を修了（スタンダードレベル）
「ITパスポート試験」合格
「リテールマーケティング（販売士）検定試験 ３級販売士」合格
プログラムの履修申請と修了証書発行申請
在学生専用ページ
からの申請となります。
プログラムの履修申請と授業科目の履修登録
次のようなことに注意しましょう。
まず、
プログラム修了証書をいつまでにもらいたいか
を考えましょう。
プログラム修了に必要な科目の単位を取り、成績表をもらってから修了証書発行の申請ができることに注意します。
[修了時期と効果]
・３年次９月までに修了する ⇒ ３年次１月からの就職活動であっても履歴書・エントリーシートに資格として書けるので最も有利
・３年次２月に修了する ⇒ ４年次４月からの就職活動の履歴書・エントリーシートに資格として書けるので有利
・４年次９月に修了する ⇒ 就職活動の履歴書・エントリーシートに資格として書くには遅い
・４年次２月に修了する ⇒ 就職活動の履歴書・エントリーシートには資格として全く書けない
「1.」を考えるとき、
どのレベルで修了したいか
も考えましょう。
修了したい時期と希望のレベルが決まったら、
プログラム履修計画を立てましょう
。
プログラム履修申請前であっても、プログラムの必修科目・選択科目の中に既に単位を取得している科目があれば、履修申請後にその科目はそのままプログラム内の科目となります。あと何を取れば良いかを考えましょう。
「3.」ができたら、春学期・秋学期の履修登録期間に、
それらの科目の履修登録（通常の履修登録）
をしましょう。
プログラムそのものの履修申請に締め切り期日はなく
、常時、申請を受け付けています。そうはいうものの、「3.」まで考えることができたら、早めにプログラム履修申請をしておきましょう。
プログラムの必修科目・選択科目の単位を取得していても、
プログラム履修申請をしておかなければ、プログラムの修了証書を発行することはできません
。
実施体制
プログラムの推進と改善・・・応用基礎プログラム推進委員会
[構成メンバー]
経済経営学部長・経済経営学科長・経済経営学部教務委員・
プログラム専門科目担当教員
プログラムの点検と評価・・・応用基礎プログラム点検委員会
[構成メンバー]
経済経営学部教務委員・経済経営学部キャリアセンター委員
プログラムに関する質問や相談の連絡先
datascience@saigaku.ac.jp
自己点検・評価の結果
2024年度
2023年度
2022年度
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CEATEC見学
毎年10月に幕張メッセで開催されるアジア最大規模の先端技術の国際展示会がCEATEC（Combined Exhibition of Advanced TEChnologies）です。
先端企業・大学研究室などが出店し、来場者は、社会人（研究者・企業の社員・家庭の主婦）・大学生・高校生と幅広く、様々なブースで最新の技術に触れ、楽しんでいます。女子高校生など女性の見学者も増えています。
CEATECを見学するにはCEATECのHPで事前登録する必要があります。個人での見学も可能です。ただ、このような大規模な国際展示会参加に不慣れな方、他の人と一緒に楽しく見学したいという方のために、10月にCEATEC見学の引率を行います。
見学に参加可能な学生
埼玉学園大学の学部生（入学年度・学科に制限はありません）
「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム」の履修申請者である必要はありません。
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