
新しい時代の
全学共通の学び

データ
サイエンス
教育プログラム
大正大学では、
society5.0のデジタル社会において、日常生活、専門科目の学び、卒業後の就業の場等で、数理・データサイエンス・AI技術を活用する基礎的な素養を身につけるため、全学共通教育においてデータサイエンス教育プログラムを必修科目として設定しています。
文系大学の学生が数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を適切に活用する力を身につけ、不安なく自らの意志で利活用できるように、教員・チューター・SAによるチュートリアル教育を実施し、授業内外で学修を支援しています。

このプログラムは、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)プラス」として、文部科学省から認定されています。
文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の概要はこちら
認定有効期限:令和9年3月31日まで
このプログラムは、「知識集約型社会を支える人材育成事業」の一環として、
文部科学省助成の採択を得ています。
知識集約型社会を支える人材育成事業成果報告書(PDF)
「データサイエンス教育プログラム」の
4つのPOINT
POINT1
教育プログラムの体系
教育目標
主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな思考を高め社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となる。
プログラム内容

特色ある取り組み
チュートリアル教育でのチームティーチング

- 学修支援
- テスト対策補習
- 学修相談
- 習熟度チェックとフォロー
- 面談
産官学連携による実践的学修

- 実データ提供
- 課題とミッション提示
- 発表会への参加と講評
多様なコミュニケーションツール

- 多様なコミュニケーションツールによる学修支援
- 学修の記録
POINT2
教育プログラムの修了要件
全学共通
第Ⅰ類カリキュラム
必修科目「データサイエンスⅠ~Ⅵ」 6単位取得

データサイエンスのシラバスについては下記よりご確認ください。
※PDFが開きます
POINT3
育成する資質・能力
Ⅰ類科目の教育目標
『10の力』
本学では、学生が以下の各資質・能力を総合的に身につけることを目標として第Ⅰ類科目の教育を行ないます。
A:慈悲
- ①他者に共感する力 他者の声に耳を傾け、他者の喜びや苦しみ・悩みに共感することができる。
- ②物事の本質を見極める力 人間・社会・自然および地域に目を向け、さまざまな情報を収集し、その中から物事の本質を見定めることができる。
B:自灯明
- ③自分自身を理解する力 みずからの強みや弱み、価値観、興味・関心について理解したうえで、みずからの学びと成長を言語化することができる。
- ④自分事として問いを立てる力 問いを立てて、その問いに自分事として向き合うことができる。
C:中道
-
⑤根拠にもとづいて思考する力重要な到達目標
文献・資料・データなど、根拠にもとづいて思考し、
主張することができる。 - ⑥自分らしい方法で表現する力 自分なりに解を導き、また説得力をもって表現することができる。
- ⑦みずからの主張を吟味し、ふりかえる力 俯瞰的にみずからの思考を評価することができる。
D:共生
- ⑧多様性を尊重する力 共に生きる他者の多様なありかたを理解し、尊重することができる。
- ⑨新たな価値を創造する力 身につけた知識をあらゆる場面で活用しようとする姿勢を身につけている。
- ⑩他者と対話し、協働する力 他者と対話を重ねながら、問題解決に向けた行動をとることができる。
POINT4
授業の方法及び内容
METHOD 01
「頭で理解する」と「手を動かす」のセットで学修する
METHOD 02
産官学連携による実データを使って社会課題に取り組む
[データサイエンスⅤ/Ⅵ]授業テーマ:社会の課題解決について
実データを使って企業や自治体への課題解決提案を行う上で必要な項目を同時並行で学ぶ
①統計の基本に基づき ②データを使った課題解決の基本的なステップ ③定量分析手法 ④情報リテラシーと情報倫理(守秘義務契約)を学んでいく。

※上記の●は学部ごとに連携先は異なる
[データサイエンスⅤ・Ⅵ]社会の課題解決:各学科の連携先(令和7年度)
| 学部学科 | R7_産学連携先 | R7_DSV「問題解決型」 ミッション内容 |
R7_DSVI「価値創造型」 ミッション内容 |
|---|---|---|---|
| 表現学部 | ガモールマルシェ ソフトバンク(株) ニューラルグループ(株) |
大正大学の運営するガモールマルシェにおける販売数向上を目的とし、POSデータを含む複数データを活用した分析結果をもとに示唆を見出し、販売促進の施策(何の商品を、誰に、どのように売っていくのか)を提案する。 | 開店から3年が経過し、売上の維持拡大を目標としている。本分析では、認知度・来店率・客単価・リピート率に関する課題を踏まえ、「認知→来店→購入→リピート」という購買行動に着目し、購買データと外部データを用いて課題整理と改善提案を行う。 |
| 地域創生学科 社会福祉学科 公共政策学科 |
三鷹市企画部企画経営課 | 三鷹市における高齢者のおかれている状況や地域活動の現状を分析・可視化した上で、その高齢者の幸福度と関連している要因を推測し、あわせてその解決策(案)を考え、提案する。 | 三鷹市が目指すまちづくりの方向性を理解したうえで、その実現に寄与する提案を行う。基本計画に示された9つの施策のうち、提示された2施策から1つを選択し、調査結果やオープンデータを用いて現状と課題を多角的に分析し、既存施策をより効果的にするための改善提案を行う。 |
学生の活躍
データサイエンス教育プログラム修了学生の活躍
-

【ミタカ・ミライ研究アワード】4年連続優秀賞!
公共政策2年生有志で出場し、毎年優秀賞受賞2024年度は市長賞を獲得!2025.2.26
-

Tableau Academic Ambassadorに選抜
Tableauのアカデミックアンバサダーに仏教学部4年生SAの霜村さんが選抜! -

【ミタカ・ミライ研究アワード2】3年連続優秀賞!
公共政策2年生有志で出場し、2023年度も優秀賞を獲得しました。2024.3.18
-

Tableau Academic Ambassadorsに選抜
Tableauのアカデミックアンバサダーに社会共生学部3年生SAの河野さんが選抜されました。 -

データサイエンス科目の学生(公共政策学科)が「学生によるミタカ・ミライ研究アワード2022」にて、優秀賞を受賞しました。
2023.2.6
-

Tableau学生ユーザー会が主催する『新春!「うちの大学のTableau学習」自慢 2023#1』に、本学の学生が2名参加し、データサイエンスでの学びについて報告しました。
2023.1.10
-

学生の有志チームが、「企業分析AWARD2022」に出場し優勝を果たしました。
2022.12.19
-

データサイエンス科目の学生(公共政策学科)が「学生によるミタカ・ミライ研究アワード2021」にて、優秀賞と三鷹市長賞をダブル受賞しました。
2022.2.15
-

データサイエンス科目の学生(公共政策学科)がミタカ・ミライ研究アワードに出場し、優秀賞を受賞しました。
2021.12.18



