トップ > [情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）

概要

  • １）法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP: Mathematics, Data science and AI Program）

　法政大学では、2021年度秋学期より、法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP: Mathematics, Data science and AI Program）がスタートしました。あわせて、「法政大学データサイエンスセンター（DSC: Data Science Center）」を設置しました。

  • ２）MDAP リテラシーレベル
大学（大学院を除き、短期大学を含む。）及び高等専門学校（以下「大学等」という。）の正規の課程であって、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的とします。

【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）」より】

　2021年度秋学期からは文部科学省「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）」に準拠したDSC主催の２科目（データサイエンス入門A・データサイエンス入門B）が開講されており、DSCのMDAPリテラシーレベルのプログラム（カリキュラム）を実施しています。情報科学部生については、2022年度現在2科目とも履修することが可能であり、このプログラムに参加できます。

  • ３）MDAP 応用基礎レベル
大学（大学院を除き、短期大学を含む。）及び高等専門学校（以下「大学等」という。）の正規の課程であって、数理・データサイエンス・ＡＩを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する実践的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的とします。

【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（応用基礎レベル）」より】

　2022年度秋学期からは文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に準拠したDSC主催の6科目が新たに開講され、DSCのMDAP応用基礎レベルのプログラム（カリキュラム）が実施されます。ただし、情報科学部生については入学年度等によるMDAP応用基礎レベルのDSC主催科目の履修に関する制限がありますので、ご注意ください。
　また、MDAP応用基礎レベルのプログラム（カリキュラム）については、情報科学部では独自のプログラム（カリキュラム）で実施いたします。詳しくは以下の項番３の応用基礎レベルをご確認ください。

  • ４）参考・関連リンク

    MDAP リテラシーレベル

    • １） 科目・カリキュラム構成

    　以下のMDAPリテラシーレベルのDSC主催の２科目およびDSCのMDAPリテラシーレベルのカリキュラムは、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）」に準拠しています。

    • 全学部の全学部生(1～4年次)が対象です。
    • フルオンデマンドで開講します。時間割を気にせず自分のペースで学べます。
    • 文理の区別はありません。初学者にとっても学びやすい内容となっています。
    科目名 単位数 開講期 履修年次 受講定員 授業形態 2015～2021年度
    情報科学部入学者    		 2022年度以降
    情報科学部入学者
    履修の有無 単位認定区分 履修の有無 単位認定区分
    データサイエンス入門A 2単位 春学期※1 1～4年次 ※2 オンデマンド 履修可 教養科目
    （選択科目）    		 履修可 公開選択科目
    データサイエンス入門B 2単位 秋学期※1 1～4年次 ※2 オンデマンド 履修可 教養科目
    （選択科目）    		 履修可 公開選択科目

    ※1：場合によっては開講期が変更になる可能性があります。DSCからのお知らせをご確認ください。　
    ※2：基本的には「受講定員」はありませんが、場合によっては履修制限（抽選）になることがあります。DSCからのお知らせをご確認ください。

    • ２） 学習支援システムの仮登録について

    　上記の科目を受講することを決定したら、速やかに学習支援システムで仮登録を行ってください。

    • ３） 情報システムの履修登録（本登録）について

    　所属学部の履修登録期間を確認のうえ、法政大学情報システムより履修登録（本登録）を行ってください。
    　※履修登録画面下部にある「集中・その他」より登録を行ってください。
    　※抽選の場合には、履修登録（本登録）方法が異なりますので、DSCからのお知らせをご確認ください。

    • ４） 修了要件について

    　MDAPリテラシーレベルの修了要件（認定）については、上記2科目計4単位を修得することが条件です。MDAPリテラシーレベルの修了者は、オープンバッジ（OB、デジタル証明書）の発行を申請することができます。
    　OB授与申請方法の案内については「全学的（市ヶ谷・多摩・小金井キャンパス）に開講している科目・プログラム一覧」もしくはWeb掲示板からのお知らせをご確認ください。
    　MDAPリテラシーレベルのOB授与に関するお問い合わせについては、情報科学部担当ではなくDSCになりますので、ご注意ください。詳しくはOB授与申請方法の案内をご確認ください。

    MDAP 応用基礎レベル

    • １）初めに

    　MDAP応用基礎レベルについては、DSCが開設する全学のプログラム（カリキュラム）とは異なり、情報科学部独自のMDAP応用基礎レベル用のプログラム（カリキュラム）で実施します。この情報科学部独自のMDAP応用基礎レベル用のプログラム（カリキュラム）は、DSCが開設する全学のプログラム（カリキュラム）と同様に文部科学省「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）」に準拠しています。

    • ２）科目・カリキュラム構成

        　以下の科目・カリキュラムは、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（応用基礎レベル）」に準拠しています。ただし、入学年度や科目の修得年度等によって、修得すべき科目・単位が異なりますので、ご注意ください。

        （１） 2022年度以降情報科学部入学者用のMDAP応用基礎レベルのカリキュラム

        　2022年度以降情報科学部入学者については、DSC主催のMDAP応用基礎レベルの6科目（データサイエンス応用基礎A・データサイエンス応用基礎B・データサイエンス応用基礎C（実践：VBA）・データサイエンス応用基礎D（実践：Python）・データサイエンス応用基礎E（実践：Python）・データサイエンス応用基礎F（実践：R））を履修することはできません。

        科目群・
        単位認定区分        		 通し番号 科目名 単位数 開講期※4 履修年次 必修区分
        科学基礎科目群 1 統計学１ 2単位 秋学期 1～4年次 CS・DM必修
        2 数理実験 1単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        3 線形代数の基礎 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        学科専門科目 4 情報科学入門 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        5 離散構造１ 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        6 コンピュータシステム入門１ 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        7 コンピュータシステム入門２ 2単位 秋学期 1～4年次 CS・DM必修
        8 データ構造とアルゴリズム１ 2単位 春学期 2～4年次 CS・DM必修
        9 プログラミング入門１ 2単位 春学期前半 1～4年次 CS・DM必修
        10 プログラミング入門２ 2単位 春学期後半 1～4年次 CS・DM必修
        11 プログラミング入門３ 2単位 秋学期 1～4年次 CS・DM必修
        コース専門科目 12 人工知能 2単位 秋学期 2～4年次 ISコース必修

        ※4：場合によっては開講期が変更になる可能性があります。履修ガイドと時間割表、シラバスをご確認ください。

        （２）2015年度～2021年度情報科学部入学者用のMDAP応用基礎レベルのカリキュラム

        　2015～2021年度以降情報科学部入学者については、DSC主催のMDAP応用基礎レベルの5科目（データサイエンス応用基礎A・データサイエンス応用基礎B・データサイエンス応用基礎C（実践：VBA）・データサイエンス応用基礎D（実践：Python）・データサイエンス応用基礎F（実践：R））を履修することはできません。ただし、データサイエンス応用基礎E（実践：Python）のみ条件付きで履修することが可能です（後述）。

        科目群・
        単位認定区分        		 通し番号 科目名 単位数 開講期※5 履修年次 必修区分 認定条件
        科学基礎科目群 1 統計学１ 2単位 秋学期 1～4年次 CS・DM必修
        2 数理実験 1単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        3 線形代数の基礎 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        学科専門科目 4 情報科学入門 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        5 離散構造１ 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        6 コンピュータシステム入門１ 2単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        7 コンピュータシステム入門２ 2単位 秋学期 1～4年次 CS・DM必修
        8 データ構造とアルゴリズム 2単位 春学期 2～4年次 CS・DM必修
        9 プログラミング入門 4単位 春学期 1～4年次 CS・DM必修
        コース専門科目 10 人工知能 2単位 秋学期 2～4年次 ISコース必修
        学科専門科目 11※6
        		 プログラミング演習1(python) 2単位 秋学期 1～4年次 選択必修 2022年度以降に単位を修得した場合は、DSCの応用基礎レベルの修了要件（認定）。
        コース専門科目 プログラミング演習2(python) 2単位 春学期 2～4年次 MSコース必修 2022年度春学期開講分で単位を修得した場合のみ、DSCの応用基礎レベルの修了要件（認定）。
        専門科目－
        学科専門科目
        （選択科目）        		 データサイエンス応用基礎E
        （実践：Python）※7        		 2単位 秋学期 1～4年次

        ※5：場合によっては開講期が変更になる可能性があります。履修ガイドと時間割表、シラバスをご確認ください。
        ※6：認定条件を満たし、通し番号11の3科目のうち1科目2単位以上修得する必要があります。単位の修得年度        によって、DSCの応用基礎レベルの修了要件（認定）が異なります。
        ※7：年間履修上限に算入される、GPA制度に算入される、進級・卒業要件に含まれる。

        • 【2022年度秋学期のみ】3・4年生（2015年度～2021年度入学者）、MSコース向けの対応について（2022年9月21日追記）
          • 2022年度秋学期の月曜日5限に「人工知能（CDクラス）」と「FD(3年生）」が時間割上、重複している。
          • 2022年度秋学期の月曜日4限に「人工知能（ABクラス）」と「画像処理（MSコース選択必修科目）」が時間割上、重複している。

        　「画像処理（MSコース選択必修科目）」を履修しようとしているMSコースの3・4年生（2015年度～2021年度入学者）については、クラス変更をしても「人工知能」を履修することができない状況です。

        　その回避策として、上記のようにFDと重なった場合だけ、人工知能の授業の履修登録をできるようにします。人工知能を履修登録したい学生について、「請願書」より履修登録したい旨を記入の上、2022年度秋学期の履修登録期間中までに申請してください。その他、わからないことがある場合には人工知能の担当教員である藤田先生に直接お尋ねください。

        　申請頂いた方については、履修登録期間後に学部で代行して履修登録を実施します。履修登録が完了し次第、メール等でお知らせいたします。
        • ３）2015年度～2021年度情報科学部入学者のみ「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」の履修について

        　DSC主催科目の「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」を履修できる学生は、以下の条件に当てはまる学生のみです。ご注意ください。

        履修
        パターン        		 プログラミング演習1(python) プログラミング演習2(python) データサイエンス応用基礎E
        （実践：Python）        		 備考
        1 単位修得状況に寄らず 2022年度春学期に
        単位を修得済みの場合        		 履修不可 「2022年度春学期のプログラミング演習2(python)の修得によって、「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」 と同等内容の履修となるため、「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」の修得は不要です。
        2 2021年度以前に
        単位を未修得の場合        		 2022年度春学期に
        単位を未修得の場合        		 履修不可 DSCの応用基礎レベルの修了要件（認定）を満たしたい場合には、2022年度秋学期以降に開講している「プログラミング演習1(python)」を履修し、修得すること。
        3 2021年度以前に
        単位を修得済みの場合        		 2022年度春学期に
        単位を未修得の場合        		 履修可
        • ４） 学習支援システムの仮登録について

        　上記の科目を受講することが決定したら、速やかに学習支援システムで仮登録を行ってください。

        • ５） 情報システムの履修登録（本登録）について
        • 2022年度以降情報科学部入学者は、履修登録期間に法政大学情報システムで履修登録（本登録）を実施してください。

        • 2015～2021年度情報科学部入学者は、DSC主催科目の「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」を除く科目については、履修登録期間に法政大学情報システムで履修登録（本登録）を実施してください。
        • 2015～2021年度情報科学部入学者で、DSC主催科目の「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」の履修可能な学生の方は以下をご確認ください。
          • 法政大学情報システム上で、学生自身による履修登録（本登録）はできません。
          • 履修条件を確認した上で、個別で申請して頂き、学部で代行して履修登録（本登録）を実施します。
          • 上記の履修条件に合致した学生の方は、履修登録期間内に申請してください。履修登録期間外の申請は受けつけません（不受理）。
          • 上記の履修条件を満たし、受講について申請する場合には、最新の「成績通知書」も合わせてご提出ください。
        ＜2015～2021年度情報科学部入学者用＞
        「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」
        履修申請フォーム
        • ６） 修了要件について
        • 2022年度以降情報科学部入学者
          • MDAP応用基礎レベルの修了要件（認定）については、上記の「2022年度以降情報科学部入学者用のMDAP応用基礎レベルのカリキュラム」の表に掲載されている「科学基礎科目群（1～3）」を5単位、「学科専門科目群（4～11）」を16単位、「コース専門科目群（12)」を2単位を取得することが条件です（※括弧内の数字は、通し番号を示す）。すなわち、通し番号1-12までの全ての科目を取得することが条件です。
        • 2015～2021年度情報科学部入学者　
          • MDAP応用基礎レベルの修了要件（認定）については、上記の「2015年度～2021年度情報科学部入学者用の応用基礎レベルのカリキュラム」の表に掲載されている「科学基礎科目群（1～3）」を5単位、「学科専門科目群（4～9）」を14単位、「コース専門科目群（10)」を2単位、「その他(11)」の認定条件にあった2単位を取得することが条件です（※括弧内の数字は、通し番号を示す）。すなわち、通し番号1-10までの全ての科目と、通し番号11の中から1科目を取得することが条件です。

        （以下、2023年1月18日更新）
        　MDAP応用基礎レベルの修了者は、オープンバッジ（OB、デジタル証明書）の発行を申請することができます。
        　OB授与申請方法の案内については「全学的（市ヶ谷・多摩・小金井キャンパス）に開講している科目・プログラム一覧」もしくはWeb掲示板からのお知らせをご確認ください。

        　MDAPリテラシーレベルのOB授与・発行に関するお問い合わせについては、情報科学部担当ではなくDSCになりますので、ご注意ください。詳しくはOB授与申請方法の案内をご確認ください。ただし、情報科学部独自のMDAP応用基礎レベルのカリキュラムや科目などについては情報科学部担当までお問い合わせください。