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同志社データサイエンス・AI教育プログラム（DDASH）

同志社データサイエンス・AI教育プログラム（DDASH）とは

同志社大学では、社会の要請に応えるため「数理・データサイエンス・AI教育」に関して、大学全体としてこれを推進していくことを決定し、2022年度から数理・データサイエンス・AIに関する新たな教育プログラム（DDASH/ディーダッシュ： Doshisha Approved Program for Data science and AI Smart Higher Education）を開始します。

DDASH

DDASHは「リテラシーレベル」に加え、さらに深く学ぶ「応用基礎レベル」及び「データサイエンス・AI副専攻」の3つのプログラムで構成します。

ddash2

DDASH－Lは文部科学省の数理・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）に準拠しており、DDASH－Aは同（応用基礎レベル）に準拠しています。

ddashimage

また、DDASHは学部レベルのみではなく、大学院レベルでの展開も予定しており、その一部として、既に大学院レベルにおいて、データサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し、世界で活躍できる人材育成を目指したプログラム「Comm5.0 AI・データサイエンス副専攻」を提供しています。
今後も、同志社大学では学部・大学院と一貫したデータサイエンス・AI分野の人材育成に取り組んでいきます。

授業風景
DDASH履修の勧め

総務省の情報通信白書の「日本企業におけるデータ活用の現状」によると、大企業の約半数が経営企画や製品企画、マーケティングにデータを活用しているとされています。そこで使われている手法の基盤となるのが今回の教育プログラムで学ぶ内容となっています。
また、大企業の約２割がさらに高度なAIや機械学習技術をビジネスに利用しているとされています。加えて、大企業の約５割がデータ分析専門の部署を置いているとのことです。

このように、社会におけるデータ利活用は急速に広がっています。文系だから、専門外だから関係ないという判断では時代に取り残されてしまいます。データ分析に関する知識技能は現代の「読み書きそろばん」です。その意味で、本プログラムも“リテラシー”という言葉を使っています。

Society5.0社会を生きていく皆さんには、「データサイエンスを俯瞰したい」「大学において自分の専門分野でデータを扱う」「社会人基礎力としてのデータサイエンスを大学で身につけたい」「計量的に物事を把握する力を身につけたい」「データサイエンスやAIなんて苦手だけど知っておかないと困るから基本だけでも知りたい」「面白そう」など、学ぶきっかけは色々とあって良いと思います。文系・理系を問わず必須となる数理・データサイエンス・AIの知識・教養について、リテラシーレベルのDDASH－Lから履修してみませんか。

多くの皆さんが本プログラムを受講してくれることを期待しています。

同志社大学VISION2025特設ページもぜひご覧ください。

DDASHの特徴

DDASHは、10年以上前から提供・実施してきた全学共通教養教育科目「データサイエンス１・２」や、文化情報学部を始めとする複数学部におけるデータサイエンス教育の実績を踏まえた全学レベルの教育プログラムであり、次のような特徴をもっています。

  • 文系・理系を問わずすべての学部学生が履修可能な教育プログラム
  • 10数年におよぶデータサイエンス教育の実績に立脚
  • 総合大学の強みを生かし、既設の科目をパッケージ化
  • 学内複数学部の力を結集して教材を作成
  • すべての学部の教員が参加するワーキング・グループでプログラムを検討・点検
  • プログラムにおける必修科目の「データサイエンス概論」はフルオンデマンドで開講
  • 「データサイエンス概論」では様々な分野の外部講師を招聘
    ※
    「データサイエンス概論」における外部講師（一例／順不同）
    総務省統計局・独立行政法人統計センター、株式会社日経リサーチ、アステラス製薬株式会社、株式会社リクルート、京セラ株式会社、株式会社Agoop
  • 統計検定を用いた質の自己検証（同志社大学生向け特別価格で受験可能）
  • プログラムの必要単位を満たせば、卒業可否に関わらず学習歴のデジタル証明である「オープンバッジ」を希望者に発行

リテラシーレベル（DDASH－L）

文部科学省の「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）」の認定プログラム

mdash-l_logo.png (88299) 認定有効期限：2028(令和10）年3月31日

実社会で目にするデータを適切に読み解き、使い方を判断できる水準の数理・データサイエンス・AIに関する能力習得を目標としています。


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）」申請様式

１．教育プログラム名称

正式名称：同志社データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）
略称：DDASH－L
英語名称：Doshisha Approved Program for Data science and AI Smart Higher Education -Literacy Level-

２．科目構成

  1. （1）
    プログラム必修科目
    • 科目名：
      「データサイエンス概論」
    • 英文名称：
      Introduction to Data Science　
    • 単位数：
      2単位
    • 科目区分：
      自然・人間科学系科目
    • 配当年次：
      1年次～
    • 科目概要：
      本科目は、文系・理系を問わず全学部の学生を対象に、数理・データサイエンス・AIに関する概論的な授業を行う。当該分野に関する基本的な知識と、データをもとに事象を適切に捉え、分析、説明できる力、学習した知識および技能を適切に扱う能力を身につけることを目標とする。なお、授業で取り扱うテーマは、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム※のモデルカリキュラム（リテラシーレベル）に準拠し、「データを読む、説明する、扱う」といった基本スキルを身につけるとともに、社会で起きている変化、データ・AIの活用領域と社会における具体的な利活用例、個人情報保護や情報セキュリティ等のデータ・AI利活用における様々な留意事項等について、総合的に学ぶ。
      ※
      数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムについては「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム　ホームページ」でご覧いただけます。なお、同志社大学はコンソーシアム連携校です。
  2. （2）
    プログラム選択科目
    • 「数学１」「数学２」「数学」「自然科学特論」※1（自然・人間科学系科目）　各2単位
    • 「データサイエンス１」「データサイエンス２」（自然・人間科学系科目）　各2単位
    • 「サイバーセキュリティ入門」（自然・人間科学系科目）　2単位
    • 「論理的思考の基礎（１）」「論理的思考の基礎（２）」（人文科学系科目）　各2単位
    • 「論理的思考の応用（１）」「論理的思考の応用（２）」（人文科学系科目）　各2単位
    • 「Statistics for the Social Sciences and Humanities」（国際教養科目）　2単位※2
      ※1
      自然科学特論は数学クラスのみが対象
      ※2
      教授言語は英語、留学生との共修科目

３．修了要件

必修科目2単位と、上記の選択科目から4単位以上、計6単位以上を修得すること。

４．備考

DDASH-Lの履修は、2015年度以降生が対象。

応用基礎レベル（DDASH－A）

文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」の認定プログラム

mdash-a (103384) 認定有効期限：2029(令和11）年3月31日

数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学びデータから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力や、AIを活用し課題解決につなげる機能力を修得し、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点獲得を目標とする。


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（応用基礎レベル）」申請様式

１．教育プログラム名称

正式名称：同志社データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）
略称：DDASH－Ａ
英語名称：Doshisha Approved Program for Data science and AI Smart Higher Education -Advanced Level-

２．科目構成

  1. （1）
    プログラム必修科目
    • 科目名：
      「データサイエンス基礎」
    • 英文名称：
      Fundamentals of Data Science
    • 単位数：
      2単位
    • 科目区分：
      自然・人間科学系科目
    • 配当年次：
      1年次～
    • 科目概要：
      情報通信・計測技術の飛躍的な発展により、我々はビッグデータを含む様々なデータを扱い、そこから予測や特徴把握を実施する必要性はますます高まっている。これから専門如何に関わらず、データ・AIと関わらずに生活を送ることは難しく、データサイエンスの基礎を身に付けることは非常に重要であると考えられる。特に、膨大な情報のなかから適切にデータ解析や結果等を解釈できるようになる必要がある。本講義はデータサイエンス概論を受講した内容を前提としたデータサイエンスの基礎に関する講義である。データ分析の進め方から統計基礎までを実際のデータや統計ソフトであるRを用いて、データサイエンスの基礎知識を身に付けることを目的としている。なお、本講義はすべてオンデマンドで実施される。
    • 科目名：
      「データエンジニアリング基礎」
    • 英文名称：
      Fundamentals of Data Engineering
    • 単位数：
      2単位
    • 科目区分：
      自然・人間科学系科目
    • 配当年次：
      1年次～
    • 科目概要：
      「数理・データサイエンス・AI」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）として捉えられている現在、全ての学生が身に付けておくべきスキルである。政府の示した「AI戦略2019」では「AI時代に対応した人材育成を行い、世界から人材を呼び込む国となること。さらに、それを持続的に実現されるための仕組みが構築されること」を掲げていることを考えると、リテラシーレベルの教育を受けた学生が、さらに応用レベルの学修を行うことで、「数理・データサイエンス・AI」の応用基礎力を習得することが求められる。本講義では、データを収集・処理・蓄積するために必要となるデータエンジニアリングの基本的な概念と手法、そしてそれらの応用例を学ぶことで、データから情報を抽出し、それをAIを活用する現場へ橋渡しするための方法を理解することを目指す。
    • 科目名：
      「ＡＩ基礎」
    • 英文名称：
      Fundamentals of Artificial Intelligence
    • 単位数：
      2単位
    • 科目区分：
      自然・人間科学系科目
    • 配当年次：
      1年次～
    • 科目概要：
      「人工知能」や「AI」という言葉を聞かない日がないぐらいのブームになっている。技術は、広く普及し認知されるとインパクトがなくなる。その結果、企業もその機能を前面に押し出して宣伝することはなくなり、徐々に意識されなくなって行くことでブームは去ることになる。しかしこれは、「人工知能」が世の中からなくなった訳ではなく、当たり前のなくてはならい技術になったに過ぎない。本講義では、このなくてはならない、新しい教養として知っておかなければならない人工知能に関する事項について網羅的に扱う。文系・理系を問わず、AIに関する基礎的事項を学び、AIについて他の人に説明できるぐらいの知識を習得すると共に、AIについて議論できるよう理解を深める。
  2. （2）
    プログラム選択科目
    • 「数学１」「数学２」「数学」「自然科学特論」※1（自然・人間科学系科目）　各2単位
    • 「データサイエンス１」「データサイエンス２」（自然・人間科学系科目）　各2単位
    • 「サイバーセキュリティ入門」（自然・人間科学系科目）　2単位
    • 「論理的思考の基礎（１）」「論理的思考の基礎（２）」（人文科学系科目）　各2単位
    • 「論理的思考の応用（１）」「論理的思考の応用（２）」（人文科学系科目）　各2単位
    • 「Statistics for the Social Sciences and Humanities」（国際教養科目）　2単位※2
      ※1
      自然科学特論は数学クラスのみが対象
      ※2
      教授言語は英語、留学生との共修科目

３．修了要件

必修科目8単位、選択科目の中から2科目4単位以上、計6科目12単位以上を修得すること。

４．備考

DDASH-Aの履修は、2015年度以降生が対象。
必修科目の「データサイエンス基礎」、「データエンジニアリング基礎」、「ＡＩ基礎」の履修には「データサイエンス概論」の単位修得が必要。

データサイエンス・AI副専攻（DDASH副専攻）

学部の専門・特性を活かした科目を自分で選択
数理・データサイエンス・AI教育（応用基礎レベル）の学びに加えて、各学部で開設している50科目以上の学部専門科目を選択科目に準備。学部の専門性を活かした体系的な履修を可能とし、エキスパートレベルである専門教育への学びに、よりスムーズにつなげることを目標とする。修了者対象に履修証明書も発行できる。

１．教育プログラム名称

正式名称：データサイエンス・AI副専攻
略称：DDASH副専攻
英語名称：Data Science and AI Sub-major

２．科目構成

  1. （1）
    プログラム必修科目
  2. （2）
    プログラム選択科目
    • ・
      選択科目（Ａ）DDASH共通選択科目
      • 「数学１」「数学２」「数学」「自然科学特論」※1（自然・人間科学系科目）　各2単位
      • 「データサイエンス１」「データサイエンス２」（自然・人間科学系科目）　各2単位
      • 「サイバーセキュリティ入門」（自然・人間科学系科目）　2単位
      • 「論理的思考の基礎（１）」「論理的思考の基礎（２）」（人文科学系科目）　各2単位
      • 「論理的思考の応用（１）」「論理的思考の応用（２）」（人文科学系科目）　各2単位
      • 「Statistics for the Social Sciences and Humanities」（国際教養科目）　2単位※2
        ※1
        自然科学特論は数学クラスのみが対象
        ※2
        教授言語は英語、留学生との共修科目
    • ・
      選択科目（Ｂ）DDASH副専攻のみ
      • 「Introduction to Quantitative Data Analysis」（国際教養科目）　2単位※
      • 「Mathematics and its History」（国際教養科目）　2単位※
        ※
        教授言語は英語、留学生との共修科目
    • ・
      選択科目（C）学部専門科目
      　科目一覧は履修要項を確認してください。

３．修了要件

必修科目8単位、選択科目(Ａ)の中から2科目4単位以上、計10科目20単位以上を修得すること。

４．備考

DDASH副専攻の履修は、2022年度以降生が対象。

学習歴のデジタル証明「オープンバッジ」

同志社データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（DDASH）の必要単位を修得し、発行希望申請をした学生に対し、学習歴のデジタル証明「オープンバッジ」を発行します。

オープンバッジ
  • オープンバッジの発行希望の確認は各プログラム履修生を対象に同志社ポータルおよびDUETメッセージにて案内します。
  • 発行を希望した場合、同志社データサイエンス・AI教育プログラムの全てのプログラムでの発行を希望したものとみなし、プログラム毎の発行希望の連絡は不要です。
  • プログラムの必要単位を満たし、かつ、発行を希望した学生を対象に、各学期の成績通知日から3営業日以内に発行作業を行います。オープンバッジの受領手順は同志社ポータルおよびDUETメッセージにて案内します。

自学自習用コンテンツ

paizaラーニング

DDASH履修生を対象に、初学者向け動画プログラミング学習サービス「paizaラーニング」の有料コンテンツを無料で利用できる「paizaラーニング 学校フリーパス」を提供しています。対象者には同志社ポータルおよびDUETメッセージにて案内します。

※注意：春学期にDDASHの必修科目「データサイエンス概論」を履修開始した場合、春学期の履修中止期間より1週間後に案内を送付いたします。秋学期に履修開始した場合は、秋学期の履修中止期間より1週間後になります。

paizaラーニング

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム e-ラーニング教材

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムでは、大学における数理・データサイエンス・AI リテラシーレベル及び応用基礎レベルの教材を公開しています。
リテラシーレベル
応用基礎レベル

電子書籍

学外からも利用できる図書館の電子書籍サービスになります。本学が発行するユーザIDとパスワードの認証のみで自宅等の学外からも利用できます。DDASHに関連する書籍も多数所蔵されていますので是非活用してください。
電子書籍サービス概要
DDASH-L/A関連電子書籍

DDASH履修生の声

DDASHが教えてくれたデータサイエンスを味方にする考え方（経済学部：上野莉子さん）

DDASHでの学びで広がる視野

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DDASHの受講を決めたのは、時代の潮流を生み出しているAIやデータサイエンスの基礎知識を学べることに魅力を感じたから。起業を目標としている私にとって、最先端の知識を得るのにうってつけのプログラムだったのです。授業に参加して最も大きく変化したのは、人工知能やデータサイエンスに対する考え方です。人工知能と聞くと、専門的な知識が必要だと身構えてしまう方も多いと思います。私もその一人でした。しかし、実際に受講してみると、AIの活用シーンは意外と身近にあることが分かり、想像していたより私たちの生活に密接に関係しているものだと知りました。特に記憶に残っているのは、ある有名グルメサイトの例です。検索結果から個人の嗜好に沿ったレストランを探し、自動でおすすめする機能が人工知能を活用したものだったのです。普段何気なく利用しているサービスで、知らず知らずのうちにAIに触れていたことに驚きました。この例は私に新たな気づきを与えてくれました。それは、AIの活用によって、人の意思決定がより合理化できるのではないかということです。AIが嗜好に合ったお店をおすすめしてくれるように、自分が必要としている情報をAIで抽出、分析することで効率的に正確な判断を下すことができると考えました。この発見が、私の夢にも大きな影響を及ぼすことになりました。

将来の夢へとつながるDDASHでの学び

起業という夢の実現に向けて実際に行動するにあたり、様々なことを考えなければなりません。事業内容や、経営のこと、従業員の働く環境やマネジメントの方法、そして、リーダーとしての自分の役割は何か。そういった考えに頭を悩ませている時に、DDASHでAIについて学びました。AIは膨大なデータを用いることで、合理的な結果を算出してくれます。顧客情報などの分析に活用できるのはもちろんですが、会社を正しい方向へと導くための判断を下す判断材料にも利用できるのではないかと気づきました。会社を運営するため、常に正しい決断をすることはリーダーに求められる大事な素質の一つです。AIを活用することで、リーダーとしてより合理的で正確な道筋を示すことができると感じたのです。全く想像もしていなかったAIの活用方法に気づかせてくれたDDASHのおかげで、起業という夢に向かう具体的な道筋が見えるようになりました。更に人工知能の活用方法を学び、自分の会社の可能性を広げたいと考えています。そのために、次のステップとして数理・データサイエンス・AIを応用していくための力を身に付けられるアドバンスコースに挑戦したいです。

高度化する情報社会に必要な考察力が身に付く（理工学部：西田匡希さん）

ddash-voice2.jpg (88274)
最近、「データサイエンス」という言葉をよく聞くようになったという印象は持っていましたが、特別に意識はしていませんでした。その考えが変わったのが、就職活動中のこと。業種を問わず、様々な企業の話の中でデータを適切に扱える人材について言及されており、これからの社会におけるニーズの高まりを実感しました。本格的に学びたいと考え始めた時に目に留まったのがDDASHという新しいプログラム。データとの向き合い方に関して、基礎的な部分から学べる講座内容に心を惹かれたのです。情報解析の手法に始まり、それにより得たデータの視覚化まで、実践的スキルを学んだのはもちろんですが、最大の成果は「深く考える意識」が鍛えられたこと。DDASHを通して育まれたこのスキルは、専門分野の授業や実験で活きています。最も大きな変化は、実験結果だけでなく、過程にも意識が向くようになったことです。結果に至るまでのプロセスはどのようなものであるか、実験データから導き出した論理に飛躍はないかなど、さらに深く具体的に考察できるようになりました。この意識が活きるのはアカデミックな場だけではありません。普段の生活においても、大いに役立っています。SNSを始めとする情報テクノロジーやデータが身の回りに溢れ、多くの情報が容易に手に入るからこそ、それをただ鵜呑みにするのではなく、自分で考えて判断する必要があります。DDASHで身に付けたスキルと、思考力は日々高度化する情報社会を生き抜くうえで心強い味方です。

実施体制

役割 委員会等
本プログラムの運営責任者 副学長／教育支援機構長
本プログラムの改善・進化 同志社データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会
本プログラムの自己点検・評価 同志社データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会

自己点検・評価

DDASH関連動画・資料

動画

資料

同志社データサイエンス・AI 教育プログラム

その他OTHERS

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