東京都市大学（東京都世田谷区）は2019年12月に「東京都市大学における全学生を対象とした数理・データサイエンス教育基本方針」を策定。その中で、2020年4月から、全入学者が「数理・データサイエンス基礎教育」を修得することを目標に掲げている。これは、ビッグデータの利用など「データ駆動型社会」の到来が叫ばれる中、大学でのデータサイエンス教育の必要性が増大していることを踏まえたもの。同大では今後、数理科学とデータサイエンスについての教育環境を整備し、多分野におけるAI専門家の育成を目指していく。
近年、多くの分野でビッグデータの利用が急速に進んでおり、データ駆動型の社会が到来しつつある。データから有用な情報を抽出し、新たな価値を創りだす「第4の科学」であるデータサイエンスの重要性は大きく増し、大学生にとってもデータサイエンスリテラシーと数理的教養の涵養は必須のものとなっている。
こうした中、東京都市大学は2019年12月に「東京都市大学における全学生を対象とした数理・データサイエンス教育基本方針」を策定。2020年4月の全入学者から、「数理・データサイエンス基礎教育」を実施することとなった。教育開発機構に数理・データサイエンス教育センターを設置。公募により3名の専任教員を採用する。
施策の柱として挙げているのは「プログラムとして卒業要件化」「文系・非情報系学科を想定し科目新設」「情報系学科などの科目も他学科履修で有効活用」「学修状況に応じて多様なコースを提供」の4つ。
具体的には、理系・文系の区別なく「数理科学」と「データサイエンス教育」の環境を整備。プログラムの提供方法として、学部学科とは独立した教育プログラムの開発と運用を図るほか、副専攻、Eラーニング、既存科目、PBLなどを活用していく。
具体的には、理系・文系の区別なく「数理科学」と「データサイエンス教育」の環境を整備。プログラムの提供方法として、学部学科とは独立した教育プログラムの開発と運用を図るほか、副専攻、Eラーニング、既存科目、PBLなどを活用していく。
また、教養科目・専門基礎科目としてプログラム科目を新設し、「数理・データサイエンスリテラシープログラム」の修了を卒業要件化することを決定している。
さらに、文系学生のための「統計基礎」「数理基礎」科目をそれぞれ設置するなど、数学が不得意な学生にも配慮。学生の志向と学修履歴に応じたプログラムを推進していく。