インターネットの社会への広範囲な浸透、 情報通信・計測技術の飛躍的発展によって、従来とは質・量ともに全く異なるビッグデータが産み出されるようになりました。ビッグデータや人工知能（AI）技術の活用領域は予測、意思決定、異常検出、自動化、最適化など多岐にわたって急速に拡大しており、自動運転、画像認識、医療診断、防犯など、従来の社会システムの在り方を大きく変えつつあります。

このような社会環境の変化を踏まえ、山陽小野田市立山口東京理科大学では、在籍する学部学科に関わらず、数理・データサイエンス・AIに関する科目を履修することを可能とした学部横断型プログラムとして、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を開設し、数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける教育に取り組んでいます。

本学の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」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）」及び「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）」に、「数理・データサイエンス・AI専門応用プログラム」は、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」に認定されています。

【リテラシーレベル】
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

（認定の有効期限：令和8年3月31日まで）

身に付けることのできる能力、修了要件、授業の方法及び内容

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開設される授業科目 カリキュラム（PDF)	実施体制 詳細はこちら（PDF)
特色 詳細はこちら（PDF） パンフレット（PDF)	自己点検・評価 令和4年度 自己点検・評価報告書（PDF) 令和3年度 自己点検・評価報告書（PDF)

【応用基礎レベル】
数理・データサイエンス・AI専門応用プログラム

（認定の有効期限：令和11年3月31日まで）

身に付けることのできる能力 学生が自らの専門分野での研究や卒業後の就業に際して、数理・データサイエンス・AIを活用して課題解決につなげる専門応用力と大局的な視点を身に付けます。 また、数理・データサイエンス・AIの知識と技術を活用する際には、人間中心の適切な判断ができ、社会においてどのように使われるかに関する規範意識と、安心・安全で信頼性のある社会実装を考える基本的な資質を身に付けます。	修了要件 教育プログラムを構成する、「データ表現とアルゴリズム」、「AI・データサイエンス基礎」、「AIデータサイエンス実践」の学習内容（1）から（13）に対応した科目をそれぞれ2単位以上修得した場合、「数理・データサイエンス・AI専門応用プログラム」を修了したと認定します。
開設される授業科目 カリキュラム（PDF)	授業の方法及び内容 シラバス（PDF)
実施体制 詳細はこちら（PDF)	特色 詳細はこちら（PDF)
自己点検・評価 令和5年度 自己点検・評価