-mission-

Make an Innovator

-データで未来を創造する-

Data Scienceを学ぶ

人・モノ・組織がネットワークにつながる時代
集積されたデータは「21世紀の石油」とも言われ、
イノベーションの源泉となっている。

データを多く集めること自体には価値は少なく、
データを利活用できることに大きな意味がある。

『Data Science』
それは、21世紀に生きる人々の基礎知識

AIおよびデータサイエンスに関する知識・技能が修得可能な
新たな教育プログラム＜データサイエンス+Rプログラム＞を開講

プログラムは数理・データサイエンス・AIを活用するための
基礎的な知識・技能を修得する「基礎」と、
自らの専門分野への応用基礎力を修得する「応用基礎」の2段階

専門分野との往還により、新たな価値を見出すことのできる
「イノベーション・創発性人材」の育成を目指しています。

CURRICULUM

データサイエンス+Rプログラムとは?

「データサイエンス+Rプログラム」は、立命館大学における数理・データサイエンス・AI教育プログラムです。本プログラムでは、デジタル社会の基礎知識（いわゆる「読み・書き・そろばん」的な素養）である「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能や新たな社会の在り方や製品・サービスをデザインするために必要な基礎力など、持続可能な社会の創り手として必要な力を育成します。

プログラム構成

「データサイエンス+Rプログラム」を構成する全11科目は1回生から受講可能で、文理や事前知識に関係なく段階的に学べる内容となっています。

  • 基礎 ―デジタル社会の基礎知識―
  • 応用基礎 ―実践的知識と技能の修得―

プログラムを修了した学生へは、その証としてオープンバッジが付与されます。

オープンバッジとは
  • 基礎
  • 応用基礎

―デジタル社会の基礎知識を
修得する―

データサイエンス+Rプログラム（基礎）では、デジタル社会の基礎知識（いわ ゆる「読み・書き・そろばん」的な素養9となる「AI・データサイエンス」に 関する知識・技能を修得します。

修了要件

所属学部において開講しているプログラム対象科目※1を単位取得すること
※1 詳細な修了要件は、所属学部より配布される「学修要覧」で確認してください

―実践的な知識と技能を
修得する―

今後のデジタル社会において、基礎的な数理的素養や領域を超えて繋ぎデザイ ンする力は、専門分野を問わず修得することが期待されます。
データサイエンス+Rプログラム（応用基礎）では、数理・データサイエンス・ AIの知識を様々な専門分野へ応用・活用することができる人材を育成します。

修了要件

所属学部において開講しているプログラム対象科目※1を単位取得すること
※1 詳細な修了要件は、所属学部より配布される「学修要覧」で確認してください

PROGRAM CONTENT

  • 事前知識不要

    事前に修得している数学やプログラミング知識は人それぞれ。

    データサイエンス+Rプログラムは理系文系関係なく全ての学生が受講できるよう基本から学べる体系。

    履修に不安がある学生も問題なく修得することができます。

  • 身につく力

    データサイエンス+Rプログラムは自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を応用することを目標にしています。

    自身が専攻する専門分野との往還により学びを進化・発展させます。

    身につく力

    • データ分析・表現スキル
    • プログラミングスキル
    • AI活用スキル/情報倫理
    • マネジメントスキル

  • 新たな教育モデル※応用基礎のみ

    全ての学生にきめ細やかな支援ができるよう、Schoo Swingを導入。

    各回のオンデマンド教材では、セクションごとでの確認テストや、動画内でリアクションやコメントを投稿できる双方向性の授業を展開。

    いつでも、どこでも、何度でも視聴が可能で、かつ個別指導を受けることができる新たな教育モデルです。

    Read more（後日公開）

UPDATES

データサイエンス+Rプログラムは点検・評価体制を構築し、学修成果や授業アンケート、外部からの意見を踏まえ、逐次、自己点検・評価を実施します。
自己点検・評価の結果や外部の意見など、プログラム内容に関する情報は随時公開していきます。

点検・評価体制

教学委員会
構成員：教学部長（委員長）/教学部副部長/学部副学部長/独立研究科副研究科長/教育・学修支援センター長/教職教育センター長/教養教育センター長/言語教育センター長/国際部長

NEWS

PARTNERS

データサイエンス+Rプログラム（応用基礎）では実社会におけるデータを基に現場の課題に取り組む実践的PBLが組み込まれています。

企業のご担当者様へ

CERTIFICATION

立命館大学の「データサイエンス+R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」に認定されています。

  • リテラシーレベル（認定有効期限：令和10年3月31日）
  • 応用基礎レベル（認定有効期限：令和11年3月31日まで）

取組内容の詳細はこちら

FAQ

    • Data Science+RはAIおよびデータサイエンスに関する知識・技能が修得可能な新たな教育プログラムです。自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を応用することを目標に開講しており、専門分野との往還を通じて、学びを進化・発展させます。
    • 数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能は、現代のデジタル社会における「読み・書き・そろばん」とも言われ、文理を問わず、社会のあらゆる分野で活躍するための基礎知識となります。
      立命館大学では、「学園ビジョンR2030チャレンジデザイン」において「デジタル技術の急速な進歩と普及に照らせば、汎用的な知的生産スキルにデータサイエンスやデジタル技術が、分野を問わず必須となることを見越した展開が必要である」とし、当該プログラムを通して、社会に求められる人材となることを目指しています。
    • プログラムは数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・技能を修得する「基礎」と、自らの専門分野への応用基礎力を修得する「応用基礎」の2段階で構成されています。
      プログラムは数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を系統的に学べるよう構成されていますので、「基礎」および「応用基礎」の双方を履修することが望ましいです。
      ＜身につく力＞
      データ分析・表現スキル/プログラミングスキル/AI活用スキル/情報倫理/マネジメントスキル
    • 所属する学部学科によって開講している科目が異なります。
      受講可能な科目および詳細な修了要件については、学修要覧に記載されていますので、必ず確認してください。
    • プログラムは文理を問わず予備知識がなくても、知識・技能が修得できるよう基本から学べる体系となっています。
      完全オンデマンドで開講する「応用基礎」についても、個別指導が受けられるシステムとなっていますので、履修に不安のある方も問題なく修得することができます。
    • 「基礎」および「応用基礎」の双方の修了要件を満たした学生には、『オープンバッジ』を発行します。