【基礎力】養成プログラム

一般教育プログラム

北海道大学の一般教育プログラムは、文部科学省が定める「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）」の認定を受けています。

さらに、独自の工夫や特色のある教育プログラムであることから、「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）プラス」の認定を受けています。

文理を問わず全学生がこのプログラムに参加可能です。

＜一般教育プログラムの構成科目＞

データサイエンスは、 統計学・情報学・数学が基礎となりますので、全学教育（主に１年次）の開講科目から、以下の科目をプログラムの構成科目とします。

• 各科目の授業内容・授業方法の詳細はこちらをご参照ください。

＜身につけることができる能力＞

一般教育プログラムでは、文理を問わず、数理・データサイエンスの基本となる一般的素養を身につけることができます。具体的には、数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム で示されている学修項目1～3の内容を修得することができます。

• 学修項目1. 社会におけるデータ・AI利活用
• 学修項目2. データリテラシー
• 学修項目3. データ・AI利活用における留意事項

・身につけることができる能力（PDF）

＜履修の方法＞

履修に際し、エントリーなどの手続きは必要ありません。上記の科目のうち４単位以上を修得することで、プログラムを修了することができます。２年次以降に専門教育プログラムを修了するために、この一般教育プログラム修了は必須となります。また、理系学部進学者においては、学部４年の卒業研究や大学院進学のときに、「データ解析に必要となる統計学や数学の議論が理解できない」ということにならないためにも、（入門数学２科目以外の）７科目はできる限りすべての科目を履修することを勧めます。 なお、成績証明書には一般教育プログラム修了について記載されませんので注意してください。

４単位を超えて修得した単位は、４単位を上限として専門教育プログラムの基礎コース修了要件に算入できます。 ただし、理系学部進学者がこれに算入できる科目は、情報学II、線型代数学II、微分積分学IIのみです。

文系学部進学者も、数理的な思考や数や量の操作に慣れるため、統計学や入門線形代数学・入門微分積分学をぜひ受講してください。

• • ・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）申請書（PDF）
  • ・プログラムの自己点検・評価の状況（PDF）
  • ・プログラムを実施するための体制（PDF）
   

専門教育プログラム

北海道大学の専門教育プログラムは、文部科学省が定める「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）」の認定を受けています。

さらに、独自の工夫や特色のある教育プログラムであることから、「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）プラス」の認定を受けています。

各学部の専門科目から適切なものを抽出し、２０２０年度より学部横断的に開講しています。

• 各科目の授業内容・授業方法の詳細はこちらをご参照ください。

過去年度の学部 専門教育プログラム科目表

• ・2023年度 学部 専門教育プログラム科目表（PDF）
• ・2022年度 学部 専門教育プログラム科目表（PDF）
• ・2021年度 学部 専門教育プログラム科目表（PDF）
• ・2020年度 学部 専門教育プログラム科目表（PDF）

＜身につけることができる能力＞

専門教育プログラムでは、⽂理を問わず、数理・データサイエンスの基本となる⼀般的素養を専⾨分野へ応⽤・活⽤する能⼒を⾝につけることができます。具体的には、数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム で示されている学修項目1～3の内容を修得することができます。

• 学修項目1. データサイエンス基礎
• 学修項目2. データエンジニアリング基礎
• 学修項目3. AI基礎

・身につけることができる能力（PDF）

＜履修の方法＞

出口イメージとして３分野【社会・数理・生命】のタグが付いた科目リストを各自でチェックして、興味のある科目を履修してください。ただし、分野はあくまで目印ですので、履修する科目の分野を１つに特定する必要はありません。 また、他学部開講科目を履修する際は「他学部履修」の扱いになりますので、所属する学部の実行教育課程表に記載されている条件に従ってください（科目によっては受講制限等があることにも注意）。

「修了証書」が必要なときは、数理・データサイエンス教育研究センターに出向いて申請してください。修了要件を満たしていることが確認し、「修了証書」（基礎コース／発展コース修了証）を発行します（成績証明書には記載されません）。

※ 各コースの修了要件単位に関する特例について 発展コース科目の修得単位のうち６単位を超えたものは、２単位を上限として基礎コースの修了要件単位に算入できます。 経済学部の４単位科目に関しては、基礎コース科目で６単位を超えて取得した単位は２単位を上限として発展コース科目に算入できます。

• ・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）申請書（PDF）
• ・プログラムの自己点検・評価の状況（PDF）
• ・プログラムを実施するための体制（PDF）

分野横断型専門教育プログラム／DS応用プログラム

授業科目の履修による。文･理を問わず、多様な専門分野で必要とされるDSスキルで自身の専門を強化する科目を提供します。

※プログラムのエントリーは不要で、各科目の履修については科目ごとに定められた履修方法により申し出てください。

「修了証書」が必要なときは、数理・データサイエンス教育研究センターに出向いて申請してください。修了要件を満たしていることを確認し、「修了証書」（分野横断型専門教育プログラム／DS応用プログラム修了証）を発行します（成績証明書には記載されません）。

過去年度の大学院専門教育科目表