BeeBet のログイン方法とログインできない時の対処法を解説

KU-NOTICES データサイエンス特別プログラム 特別プログラム 融合学域 人間社会学域 理工学域 医薬保健学域 総合教育部 登録申請不要。修了はシステムが自動判定します。 学務情報サービスの「ポートフォリオ」から「アワード」を参照してください。 2023年11月13日　アワード達成時に、アカンサスポータルよりメッセージを通知する機能の稼働を開始します 2023年03月31日　大学院GS科目として SIGNATE Cloud を活用したデータサイエンス科目を開講します 2023年02月28日　応用基礎レベルの科目リストをシステムに設定・自動判定のテストを開始します 2022年12月26日　数理DSAI教育強化拠点コンソーシアムの北信越ブロックWebサイトを公開しました 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 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）」 [PDF] 本学の申請データ（1636kb） 身に付けることのできる能力等 対象科目一覧 修了要件 「実施体制」及び「自己点検評価」 認定の有効期限：令和８年３月31日まで 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）」 [PDF] 本学の申請データ（1850kb） 身に付けることのできる能力等 対象科目一覧 修了要件 「実施体制」及び「自己点検評価」 認定の有効期限：令和９年３月31日まで 【MDASH SUPPORTER】多くの企業が「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」を支援しています   ■■目次■■ データサイエンス特別プログラムとは 対象者 申請方法 修了要件 データサイエンス科目一覧 他大学との単位互換（令和5年度前期まで） よくある質問 教職員のページ 学生・教職員が使用可能なツール 更新履歴 データサイエンス特別プログラムとは ブロンズランクを達成：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」 リテラシーレベルの修得 「数理・データサイエンス・AI」は、もはや特別な知識ではなく、日常の生活、仕事等の場においてそれらを「使いこなすこと」が当たり前の世界が既に到来しています。本プログラムを修了することで、このことを理解し、実際に、数理・データサイエンス・AI の恩恵を享受するための、基礎能力を身に付けることができます。 さらに応用基礎アドオンを達成：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」 応用基礎レベルの修得 「数理・データサイエンス・AI」の技術は、すでに誰もがアクセス・活用が可能なツールであり、「現代社会を生き抜くための武器」であることが実感を持って理解できるとともに、応用基礎レベルに必要な知識の獲得及び、クラウド上にあるビッグデータを用いたデータ分析の基礎能力を修得することができます。 さらにシルバーランク以上を達成 修得したデータサイエンススキルの利活用や、より高度なスキルの修得を行うことで、自身が獲得した「現代社会を生き抜くための武器」を進化させることができます。 ※修了者には修了証をダウンロード可能とします ※修了はシステムが自動判定します 対象者 本学「学士課程」に在籍する「平成28年度以降入学者」が対象です 申請方法 ≪申請不要≫システムが自動判定します。 学務情報サービスの「ポートフォリオ」から「アワード」を参照してください。 修了要件 ◆◆ブロンズランク◆◆ ６単位 次のとおり修得すること。 ブロンズランクの達成により、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」（リテラシーレベル）の修得となる。 融合学域の学生 ＜必修科目＞３単位 「データサイエンス基礎」(１単位) 「数理・データサイエンス基礎及び演習」(２単位) ＜選択科目＞３単位 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から３単位 融合学域以外の学生  令和２年度以降の入学者 ＜必修科目＞２単位  「データサイエンス基礎」（令和2年度保健学類入学者は「情報処理基礎」）(１単位) 「情報の科学」(１単位) ＜選択科目＞４単位 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から４単位  令和元年度以前の入学者 ＜必修科目＞３単位 「情報処理基礎」(１単位) 「情報の科学」(１単位) 「統計学から未来を見る」(１単位) ＜選択科目＞３単位 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から３単位 ◆◆シルバーランク◆◆ １０単位 次の1、２をすべて充たすこと。 ブロンズランクの要件を充たしていること（６単位） 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から４単位 ◆◆ゴールドランク◆◆ １２単位 次の1、２をすべて充たすこと。 シルバーランクの要件を充たしていること（１０単位） 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から２単位 ◆◆プラチナランク◆◆ １４単位 次の1、２をすべて充たすこと。 ゴールドランクの要件を充たしていること（１２単位） 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から２単位 ◆◆応用基礎アドオン◆◆３単位 次のとおり修得すること。応用基礎アドオンの達成により、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）の修得となる。 令和6年度以降に融合学域に入学した学生 ＜必修科目＞２単位 「数理・データサイエンス基礎及び演習」(２単位) ＜選択科目＞１単位 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から１単位 上記以外の学生 ＜必修科目＞２単位 「情報の科学」（１単位） 「統計学から未来を見る」(１単位） ＜選択科目＞下記の「選択科目」から1単位 「Society5.0概論A」（１単位）（令和６年度開講せず） 「Society5.0概論B」（１単位）（令和６年度開講せず） 「AI入門」（１単位） 「イノベーション・エッセンス2」（１単位）（令和６年度開講せず） 修了証は上記に加え「ブロンズランクの修了要件」を充たすことでダウンロード可能とする。   「データサイエンス科目」一覧 科目一覧「リテラシーレベル」／「応用基礎レベル」 対象者は「既に修得済の単位」もプログラムの修了要件に含めることができる 「本プログラムの修了認定に用いた単位」も卒業要件に算入することができる 他大学との単位互換（令和5年度前期まで） 富山大学・福井大学との「データサイエンス科目」単位互換（令和5年度前期まで）  修得した単位の取扱 教養教育科目（共通教育科目）・専門教育科目は、それぞれの自由履修枠に算入する（自由履修枠の無い所属は原則卒業要件外とする） 成績証明書には「科目名（大学名）」と記載し、他大学の科目を意欲をもって修得したことを示す 評語は原則「認定」とする 「データサイエンス科目」として、プログラムの修了要件に算入する ※教養教育科目（共通教育科目）は「ブロンズランク」にのみ算入する GPA・CAPはともに対象外とする よくある質問 質問はこちらに入力してください（Googleフォームが開きます） FAQ Q1：「科目一覧」にある科目に、今年度のシラバスにヒットしないものがあります 「科目一覧」には対象となるすべての科目を掲載しています。隔年開講科目等、今年度開講しない科目も含んでいます。また、新設学類においては、まだ未開講の科目も含んでいます。 Q2：修了することで何かメリットはありますか？ 本プログラムは文部科学省の認定を受けており、多くの企業がこの制度を支援しています。修了証をダウンロードすることができますので、自己PR等に活用してください。 教職員のページ 本プログラムに関する申し合わせ等を掲載します（資料は学内教職員専用） 学生・教職員が利用可能なツール Microsoft 365 IBM SPSS Unity MATLAB SIGNATE Cloud 更新履歴 2024年04月03日：データサイエンス特別プログラムの修了要件を変更しました。 　　　　　　　　　・ブロンズランク、応用基礎アドオンについて、融合学域の修了要件を変更しました。 　　　　　　　　　・シルバーランク以上について、全学域において、共通教育科目のデータサイエンス科目もプログラムの修了要件に算入するよう変更しました。 2024年03月05日：03月22日（金）開催：北陸Tableauユーザー会リブート！記念第1回（オフライン開催） 2024年03月05日：03月13日（水）開催：未来創成教育環シンポジウム「教育現場のAI使用」 2023年11月22日：12月10日（日）開催：新潟大学　学生向けデータサイエンスシンポジウム「本当にあったすごいデータサイエンス」 2023年11月13日：アワード達成時に、アカンサスポータルよりメッセージを通知する機能の稼働を開始します 2023年11月07日：10月31日（火）北信越ブロックシンポジウム「デジタル人材育成における高等教育機関への期待及び産業界での実践」の動画と講演資料を公開 2023年06月15日：06月08日（木）北信越ブロックシンポジウム「数理・データサイエンス・AI教育の進展　~応用基礎レベル　モデルシラバス（理工系）の普及に向けて~」の動画と講演資料を公開 2023年06月02日：06月08日（木）開催：北信越ブロックシンポジウム「数理・データサイエンス・AI教育の進展　~応用基礎レベル　モデルシラバス（理工系）の普及に向けて~」 2023年03月28日：富山・福井大学との単位互換科目の履修者募集開始（R5年度前期開講科目） 2023年03月15日：応用基礎レベルの修了証ダウンロード機能の稼働を開始しました 2023年02月28日：応用基礎レベルの科目リストをシステムに設定・自動判定のテストを開始します 2022年12月26日：数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの北信越ブロックWebサイト公開 2022年12月21日：[PDF：学内専用] 大学院在籍者対象「データリテラシー調査」を開催します 2022年11月29日：12月3日（土）開催：「新潟大学データサイエンス・シンポジウム」 2022年11月29日：12月1日（木）開催：「第11回 Tableau大学ユーザー会」 2022年11月29日：12月9日（水）開催：「福井大学FDシンポジウム」 2022年10月24日：10月31日（月）北信越ブロックのキックオフシンポジウムを開催します 2022年09月29日：応用基礎レベルの修了証デザインを掲載しました 2022年09月01日：富山・福井大学との単位互換科目の履修者募集開始（後期開講科目） 2022年08月31日：「メタバースを活用した教育DX」において自動判定システムの紹介をします 2022年08月25日：応用基礎レベルの認定を受けました 2022年08月25日：学術メディア創成センターのイベントで自動判定システムの紹介を行います 2022年08月24日：「地方創成☆政策アイディアコンテスト2022」のご紹介（応募締切9/30（金）） 2022年08月08日：9月1日～22日：富山・福井大学との単位互換科目の履修者を募集します（後期開講科目） 2022年07月19日：マナビDX Quest に応募してみませんか（応募締切8/1 (月) 8:59） 2022年06月15日：データサイエンスに関連のある本学の包括ライセンスのリンクを作成しました 2022年06月07日：令和3年度自己点検評価を掲載 2022年05月27日：データサイエンス特別プログラム≪応用基礎アドオン≫を準備中です 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に対応。アワードシステムに実装します 2022年04月01日：4月7日（木）申請締切：富山・福井大学との単位互換（前期開講科目） 2022年03月28日：北陸地区データサイエンス・オンラインFD（富山大学主催） 2022年03月16日：修了証ダウンロード機能の稼働を開始しました 2022年03月14日：プログラムのロゴマークができました 2022年03月01日：学内アンケートを実施中です（3/18まで） 2022年02月24日：[PDF] 3月17日（木）にFD研修会を開催します 2022年02月16日：自動判定システムにテストデータを入力しました 2022年02月03日：自動判定システムの詳細を公開 2022年02月01日：経済産業省「MDASH SUPPORTER」のリンクを追加 2021年12月13日：富山大学でデータサイエンス教育のオンラインFD研修会を開催します 2021年11月16日：[PDF] オンラインFD研修会を開催します（令和3年12月2日） 2021年11月09日：本学から富山大学・福井大学に提供する科目が決まりました 2021年11月02日：「本プログラムにおいて身に付けることのできる能力等」掲載科目に本学シラバスへの直リンクを配置しました 2021年10月12日：[PDF] フライヤーデザインを公開 2021年10月12日：[PDF] データサイエンス教材募集のお知らせ（学内教職員専用） 2021年10月05日：教職員のページを追加 2021年09月28日：MITのトップ教員による講演会を開催します（富山大学データサイエンス推進本部主催） 2021年09月17日：富山大学・福井大学との「データサイエンス科目」単位互換スタート 修得した単位の取扱 教養教育科目（共通教育科目）・専門教育科目は、それぞれの自由履修枠に算入する（自由履修枠の無い学類は原則卒業要件外とする） 成績証明書には「科目名（大学名）」と記載し、他大学の科目を意欲をもって修得したことを示す 評語は原則「認定」とする 「データサイエンス科目」として、プログラムの修了要件に算入する GPA・CAPはともに対象外とする 2021年09月14日：「実施体制」及び「自己点検評価」更新 2021年08月20日：オンラインFD研修会の情報を掲載 2021年08月10日：3大学共同FDの情報を掲載 2021年08月04日：本プログラムが文部科学省から認定を受けました 2021年07月28日：夏の集中講義の履修登録方法を掲載 2021年07月12日：本プログラムにおいて身に付けることのできる能力等を掲載 2021年07月12日：「実施体制」及び「自己点検評価」を掲載 2021年06月18日：データサイエンス科目一覧掲載 2021年06月11日：説明文更新 2021年05月18日：Webサイト公開 関連記事地域変革人材育成プログラム（ENGINEプログラム） 2022年11月17日 学域・研究科COLLEGES 融合学域すべて先導学類観光デザイン学類スマート創成科学類人間社会学域すべて人文学類法学類経済学類学校教育学類地域創造学類国際学類理工学域すべて数物科学類物質化学類3学類一括機械工学類（'18以降入学者）フロンティア工学類電子情報通信学類地球社会基盤学類生命理工学類機械工学類（'17以前入学者）電子情報学類環境デザイン学類自然システム学類医薬保健学域すべて医学類薬学類（'21以降入学者）医薬科学類保健学類薬学類・創薬科学類薬学類（'20以前入学者）創薬科学類総合教育部すべて文系理系人間社会環境研究科すべて人文学専攻（博士前期）経済学専攻（博士前期）地域創造学専攻（博士前期）国際学専攻（博士前期）法学・政治学専攻（博士前期）人間社会環境学専攻（博士後期）自然科学研究科すべて数物科学専攻（博士前期）物質化学専攻（博士前期）機械科学専攻（博士前期）フロンティア工学専攻（博士前期）電子情報通信学専攻（博士前期）地球社会基盤学専攻（博士前期）生命理工学専攻（博士前期）電子情報科学専攻（博士前期）環境デザイン学専攻（博士前期）自然システム学専攻（博士前期）数物科学専攻（博士後期）物質化学専攻（博士後期）機械科学専攻（博士後期）フロンティア工学専攻（博士後期）電子情報通信学専攻（博士後期）地球社会基盤学専攻（博士後期）生命理工学専攻（博士後期）電子情報科学専攻（博士後期）環境デザイン学専攻（博士後期）自然システム学専攻（博士後期）医薬保健学総合研究科すべて医科学専攻（修士）医学専攻（博士）薬学専攻（博士）創薬科学専攻（博士前期）保健学専攻（博士前期）創薬科学専攻（博士後期）保健学専攻（博士後期）先進予防医学研究科すべて先進予防医学共同専攻（博士）新学術創成研究科すべて融合科学共同専攻（博士前期）ナノ生命科学専攻（博士前期）融合科学共同専攻（博士後期）ナノ生命科学専攻（博士後期）法学研究科すべて法学・政治学専攻（修士）法務専攻（専門職）教職実践研究科すべて教職実践高度化専攻（専門職）養護教諭特別別科すべて国際機構すべて事務職員すべて タグTAG 特別プログラムCOVID‑19管理者 【お問い合わせ】 下記を参照してください https://note.w3.kanazawa-u.ac.jp/contents/264 © Kanazawa University.