本学では、データサイエンティストに必要な専門技術を習得できるAI・データサイエンティストコースを設置していますが、その基礎となる能力を可視化するため、データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのスキルセット（応用基礎レベル）と対応をとり、応用基礎プログラムとして制定しました。AI・データサイエンティストコースの基本的な専門技術科目に加えて、本学の職業専門科目・展開科目における基礎的・実践的な必修科目を合わせることによってプログラムを構成しています。
1. 身に付けることができる能力
本プログラムの修了により、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）」モデルカリキュラムに対応した、以下の応用基礎レベルのスキル・素養を身に付けることができます。
- データサイエンス・AI を活用する場面と活用方法を理解し、実際のデータを用いて分析・課題解決の検討ができる
- データを適切に収集・加工・可視化し、基本的な統計解析や機械学習の手法を活用して分析できる
- AI・データ活用に伴う倫理・セキュリティ・プライバシー等の留意事項を理解し、適切に対応できる
2. 修了要件
本プログラムに含まれる所定の科目の単位を修得することにより、本プログラムを修了したものとします。
3. 開講されている科目の構成
本プログラムは、2024年度以降のカリキュラムに対応した内容で構成されています。各科目の詳細とモデルカリキュラム対応は、次節をご参照ください。
4. 授業の方法および内容
本プログラムを構成する各科目のシラバスは、本学シラバス検索ページから、下記の科目名で検索のうえご参照ください。
本プログラムの対象科目（2024年度以降のカリキュラム）
| 科目名 | 実施学年・学期 | 必修・選択 | モデルカリキュラム対応 |
|---|---|---|---|
| 情報の基礎 | 1年 第1学期 | 必修 | 2-2 |
| プログラミングⅠ | 1年 第1・2学期 | 必修 | 2-7 |
| 情報数学Ⅰ | 1年 第1・2学期 | 必修 | 1-6 |
| プログラミングⅡ | 1年 第3・4学期 | 必修 | 2-7 |
| 情報数学Ⅱ | 1年 第3・4学期 | 必修 | 1-6 |
| データベースの基礎 | 1年 第3・4学期 | 必修 | 2-1, 2-4, 2-5 |
| 情報セキュリティマネジメント | 1年 第3・4学期 | 必修 | 2-6 |
| サイバーフィジカルシステム基礎 | 1年 第3・4学期 | 必修 | 2-3, 2-7 |
| データ構造とアルゴリズム | 2年 第1・2学期 | 必修 | 1-7, 2-2 |
| 情報数学Ⅲ | 2年 第1・2学期 | 必修 | 1-6 |
| 総合AI基礎演習 | 2年 第1・2学期 | 必修 | 1-1, 3-1, 3-2, 3-3, 3-4, 3-7, 3-9 |
| データベース演習 | 2年 第1・2学期 | 選択 | 2-1, 2-4, 2-5 |
| データサイエンス演習 | 2年 第1・2学期 | 選択 | 1-1, 1-2, 1-3, 1-4, 1-5 |
| 臨地実務実習Ⅰ | 2年 第3・4学期 | 必修 | （全般） |
カリキュラム改編に伴う旧科目との対応関係:
- 線形代数・微分積分 → 情報数学Ⅰ・Ⅱ に再編
- 確率論 → 情報数学Ⅱ に統合
- 統計学 → 情報数学Ⅲ に改編
- 知識表現・知識処理、情報産業論、マシンラーニング → 総合AI基礎演習に統合
- 情報セキュリティ → 情報セキュリティマネジメントに改称
5. 実施体制
本プログラムの運営、改善および自己点検・評価は、開志専門職大学 数理・データサイエンスセンター（以下「センター」）を中心に行います。センターは、本学の数理・データサイエンスセンター規程に基づき設置・運営されています。
- プログラム改善体制: センターが日常的な改善活動を担い、全学的な調整が必要な事項は教務委員会と連携して対応します。
- 自己点検・評価体制: センターが定期的に自己点検・評価を実施し、全学的な調整が必要な事項は自己点検・評価委員会と連携して対応します。
6. 自己点検・評価の結果
応用基礎プログラム修了者数・年度修了率
- 2022年度：30名（41%）
- 2023年度：18名（30%）
- 2024年度：19名（27%）
- 2025年度：13名（33%）
自己点検報告書