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　創価大学では、「データサイエンス教育推進センター」を中心に、地域や産業界の人材のニーズに対応するため、文系・理系にかかわらず、すべての学生が数理・データサイエンス・AIの基礎的なスキルを身につけ、自身の学部の専門分野でそのスキルを応用できるよう、データサイエンスを体系的に学べる環境を整えてきました。
　2019年度よりは、各学部での学びを「主専攻」としたうえで、どの学部でも学べる「副専攻：データサイエンス」を設置するなど取り組みを推進するなか、昨年7月に文部科学省が推進する「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）」に認定されました。

　全学生を対象に4月よりスタートした「データサイエンス入門」および、本学のデータサイエンス教育の特色は下記の3点となります。

【1】オンデマンド学習と対面アクティブラーニングによる「反転授業」で基礎を修得。
　講義ビデオなどのオンライン教材で学生が新しい知識をインプットしたうえで、週１回の対面セッションでその知識を活用します。対面セッションでは先輩学生であるSA（※）２人につき履修学生50名程度を担当し、教員の監督のもとデータ分析演習やLTD（Learning Through Discussion；話し合い学習法）などを行います。
　この春学期には、およそ700名の1年生が「データサイエンス入門」を受講しています。

　創価大学では以前より、日本IBMとの産学連携プログラムを実施していることもあり、「データサイエンス入門」でも対面セッションでのグループ学習などで、データを活用した課題解決をイメージできるよう授業内容の充実に努めています。
　「データサイエンス演習」では多くの社会課題を解決している企業と連携して、知識を得たあとに実際にその知識を使って実社会の課題解決に挑戦する経験を積むことで、データサイエンスのスキル修得に繋げることに力を入れています。

【3】「段階的な授業構成」で、学生を目標レベルの到達へと導く。
　数学を苦手とする文系学生でも意欲的に学び進められるカリキュラムを用意しています。リテラシーレベルの「ステップ0」から理工学部制を対象とした専門性の高い「ステップ3」まで、4段階のステップを明確にし、学生の希望やレベルに応じて段階的にデータサイエンスを学修できる教育プログラムを提供しています。

（※）SA（Student Assistant）：
　トレーニングを受けた上級生が下級生の学びを促進するために教員と共に教育補助を行う制度。本科目では、24名のSAが対面セッションの運営を担っている。