データサイエンス・AI学修プログラム | キャンパスライフ | 鎌倉女子大学・鎌倉女子大学短期大学部
Source: http://www.kamakura-u.ac.jp/campus_life/dsai/index.html
Archived: 2026-04-23 17:09
データサイエンス・AI学修プログラム | キャンパスライフ | 鎌倉女子大学・鎌倉女子大学短期大学部
データサイエンス・AI学修プログラム
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／ データサイエンス・AI学修プログラム
社会における課題は多様化・複雑化が進み、従来の専門分野の枠を超えた「文理複眼」的な思考ができる人材が求められています。こうした文理複眼的な思考の土台となるデータサイエンスとAI（人工知能）は、今後のデジタル社会の“読み・書き・そろばん”であり、すべての大学生が基礎知識として身につけるべき分野です。
データサイエンスとAIに対する関心を高め、これらを活用した課題解決能力を修得するための履修モデルである「データサイエンス・AI学修プログラム」を提供しています。
本プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル・応用基礎レベル）」に認定されています（認定の有効期限 令和12年3月31日）。
リテラシーレベル
身に付けることのできる能力
データサイエンスとAIへの関心を高め、適切に理解し活用する
基礎的な能力
を修得するための履修モデルです。
学修内容
・データ・AIによる社会と日常生活の変化を理解し、データ・AIを活用するための技術・それによって生まれる価値・最新動向などの知識を修得します。
・データを適切に読み解き、集計と解析を行い、分かりやすく正確に表現するためのスキルを修得します。
・データ・AIを利用する際のモラル・倫理・リスク・脅威に対する理解を深め、データを守るために留意すべき知識を修得します。
授業科目と修了要件
下記の2科目を履修し、合計4単位を取得することで、リテラシーレベルの修了を認定します。
授業科目
区分
配当年次
単位数
シラバス
情報リテラシー
総合教育科目
− 情報科学
1
2
PDF
数と統計
総合教育科目
− 生活と技術
1～3
2
PDF
応用基礎レベル
（家政学部）
身に付けることのできる能力
自らの専門分野において、データサイエンスやAIを活用して課題を解決するための
実践的な能力
を修得するための履修モデルです。
学修内容
・データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解し、分析目的に応じた適切な分析手法、可視化手法を選択するための知識を修得します。また、データ・AIの利活用に必要な数学の基礎と、代表的なアルゴリズムを学びます。
・データを収集・処理・蓄積するための技術の概要と、コンピュータでデータを扱うためのデータ表現に関する知識を修得します。また、データ・AIの利活用に必要なプログラミングの基礎を学びます。
・AIの歴史と活用領域の広がり、AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点を理解し、機械学習・深層学習・生成AIの基礎と展望に関する知識を修得します。また、AIの構築・運用を学びます。
授業科目と修了要件
下記の6科目を履修し、合計11単位を取得することで、応用基礎レベルの修了を認定します。
管理栄養学科に所属する学生は、他学科専門教育科目履修による卒業要件単位として、家政保健学科の専門教育科目（2科目4単位）を履修してください。
2026年度以降 入学生
授業科目
区分
配当年次
単位数
シラバス
情報リテラシー
総合教育科目
− 情報科学
1
2
PDF
数と統計
総合教育科目
− 生活と技術
1～2
2
PDF
情報マネジメント
専門教育科目
− 家政保健学科
2
2
準備中
プログラミング
総合教育科目
− 情報科学
3
1
PDF
情報マネジメント演習
専門教育科目
− 家政保健学科
4
2
準備中
消費者調査法
専門教育科目
− 家政保健学科・管理栄養学科
4
2
PDF
2024年度・2025年度 入学生
授業科目
区分
配当年次
単位数
シラバス
情報リテラシー
総合教育科目
− 情報科学
1
2
PDF
数と統計
総合教育科目
− 生活と技術
1～2
2
PDF
生活情報論
専門教育科目
− 家政保健学科
2
2
PDF
プログラミング
総合教育科目
− 情報科学
3
1
PDF
生活情報論演習
専門教育科目
− 家政保健学科
4
2
PDF
消費者調査法
専門教育科目
− 家政保健学科・管理栄養学科
4
2
PDF
課程履修登録と修了証・就職活動等での活用
プログラムの課程履修登録を行い、各レベルの修了要件を満たした場合は「修了証」を発行します。修了の実績は就職活動等に活用することができます。
課程履修登録
以下の指定された期間に課程履修登録を行なってください。
登録期間は他の免許・資格プログラムの課程履修登録の期間と同じです。課程履修費の納入は不要です。
大学
1年次春セメスターから3年次春セメスター
短期大学部
1年次春セメスターから2年次春セメスター
修了証
修了証の発行は原則として修了要件を満たした各セメスターの終了後に行います。
発行通知を受け取ったら、指示に従って教務課窓口にて受け取って下さい。
就職活動等での活用
就職活動等に使用する履歴書やエントリーシートの資格欄に、プログラムの修了／修了見込みについて記入ができます。
各レベルの記入例は以下のとおりです。
リテラシーレベル
文部科学省認定「データサイエンス・AI学修プログラム リテラシーレベル」修了／修了見込み
応用基礎レベル
文部科学省認定「データサイエンス・AI学修プログラム 応用基礎レベル（家政学部）」修了／修了見込み
・修了証を受け取っている場合は、修了証に記載された日付を記入してください。
・修了見込みの場合は、修了要件を満たすセメスターの終了日（春：9月30日、秋：3月31日）の日付を記入してください。
報告書・申請書
本プログラムの「自己点検‧評価報告書」と、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の申請書を公開しています。
令和6年度
自己点検‧評価報告書（大学‧短期大学部）
PDF
令和7年度
申請書（大学・リテラシーレベル）
PDF
申請書（短期大学部・リテラシーレベル）
PDF
申請書（家政学部・応用基礎レベル）
PDF
自己点検‧評価報告書（大学‧短期大学部）
PDF
実施体制
本プログラムは下記の体制で実施しています。
運営責任者
教務部長
運営・改善
教務委員会
自己点検・評価
教務委員会
データサイエンス・AI学修プログラム
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／ データサイエンス・AI学修プログラム
社会における課題は多様化・複雑化が進み、従来の専門分野の枠を超えた「文理複眼」的な思考ができる人材が求められています。こうした文理複眼的な思考の土台となるデータサイエンスとAI（人工知能）は、今後のデジタル社会の“読み・書き・そろばん”であり、すべての大学生が基礎知識として身につけるべき分野です。
データサイエンスとAIに対する関心を高め、これらを活用した課題解決能力を修得するための履修モデルである「データサイエンス・AI学修プログラム」を提供しています。
本プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル・応用基礎レベル）」に認定されています（認定の有効期限 令和12年3月31日）。
リテラシーレベル
身に付けることのできる能力
データサイエンスとAIへの関心を高め、適切に理解し活用する
基礎的な能力
を修得するための履修モデルです。
学修内容
・データ・AIによる社会と日常生活の変化を理解し、データ・AIを活用するための技術・それによって生まれる価値・最新動向などの知識を修得します。
・データを適切に読み解き、集計と解析を行い、分かりやすく正確に表現するためのスキルを修得します。
・データ・AIを利用する際のモラル・倫理・リスク・脅威に対する理解を深め、データを守るために留意すべき知識を修得します。
授業科目と修了要件
下記の2科目を履修し、合計4単位を取得することで、リテラシーレベルの修了を認定します。
授業科目
区分
配当年次
単位数
シラバス
情報リテラシー
総合教育科目
− 情報科学
1
2
数と統計
総合教育科目
− 生活と技術
1～3
2
応用基礎レベル
（家政学部）
身に付けることのできる能力
自らの専門分野において、データサイエンスやAIを活用して課題を解決するための
実践的な能力
を修得するための履修モデルです。
学修内容
・データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解し、分析目的に応じた適切な分析手法、可視化手法を選択するための知識を修得します。また、データ・AIの利活用に必要な数学の基礎と、代表的なアルゴリズムを学びます。
・データを収集・処理・蓄積するための技術の概要と、コンピュータでデータを扱うためのデータ表現に関する知識を修得します。また、データ・AIの利活用に必要なプログラミングの基礎を学びます。
・AIの歴史と活用領域の広がり、AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点を理解し、機械学習・深層学習・生成AIの基礎と展望に関する知識を修得します。また、AIの構築・運用を学びます。
授業科目と修了要件
下記の6科目を履修し、合計11単位を取得することで、応用基礎レベルの修了を認定します。
管理栄養学科に所属する学生は、他学科専門教育科目履修による卒業要件単位として、家政保健学科の専門教育科目（2科目4単位）を履修してください。
2026年度以降 入学生
授業科目
区分
配当年次
単位数
シラバス
情報リテラシー
総合教育科目
− 情報科学
1
2
数と統計
総合教育科目
− 生活と技術
1～2
2
情報マネジメント
専門教育科目
− 家政保健学科
2
2
準備中
プログラミング
総合教育科目
− 情報科学
3
1
情報マネジメント演習
専門教育科目
− 家政保健学科
4
2
準備中
消費者調査法
専門教育科目
− 家政保健学科・管理栄養学科
4
2
2024年度・2025年度 入学生
授業科目
区分
配当年次
単位数
シラバス
情報リテラシー
総合教育科目
− 情報科学
1
2
数と統計
総合教育科目
− 生活と技術
1～2
2
生活情報論
専門教育科目
− 家政保健学科
2
2
プログラミング
総合教育科目
− 情報科学
3
1
生活情報論演習
専門教育科目
− 家政保健学科
4
2
消費者調査法
専門教育科目
− 家政保健学科・管理栄養学科
4
2
課程履修登録と修了証・就職活動等での活用
プログラムの課程履修登録を行い、各レベルの修了要件を満たした場合は「修了証」を発行します。修了の実績は就職活動等に活用することができます。
課程履修登録
以下の指定された期間に課程履修登録を行なってください。
登録期間は他の免許・資格プログラムの課程履修登録の期間と同じです。課程履修費の納入は不要です。
大学
1年次春セメスターから3年次春セメスター
短期大学部
1年次春セメスターから2年次春セメスター
修了証
修了証の発行は原則として修了要件を満たした各セメスターの終了後に行います。
発行通知を受け取ったら、指示に従って教務課窓口にて受け取って下さい。
就職活動等での活用
就職活動等に使用する履歴書やエントリーシートの資格欄に、プログラムの修了／修了見込みについて記入ができます。
各レベルの記入例は以下のとおりです。
リテラシーレベル
文部科学省認定「データサイエンス・AI学修プログラム リテラシーレベル」修了／修了見込み
応用基礎レベル
文部科学省認定「データサイエンス・AI学修プログラム 応用基礎レベル（家政学部）」修了／修了見込み
・修了証を受け取っている場合は、修了証に記載された日付を記入してください。
・修了見込みの場合は、修了要件を満たすセメスターの終了日（春：9月30日、秋：3月31日）の日付を記入してください。
報告書・申請書
本プログラムの「自己点検‧評価報告書」と、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の申請書を公開しています。
令和6年度
自己点検‧評価報告書（大学‧短期大学部）
令和7年度
申請書（大学・リテラシーレベル）
申請書（短期大学部・リテラシーレベル）
申請書（家政学部・応用基礎レベル）
自己点検‧評価報告書（大学‧短期大学部）
実施体制
本プログラムは下記の体制で実施しています。
運営責任者
教務部長
運営・改善
教務委員会
自己点検・評価
教務委員会