教育活動
AI・データサイエンスに関する教育プログラム，学修支援，単位互換等について紹介します．
教育活動の目的
京都府立大学AIデータサイエンス教育研究センターでは，AIおよびデータサイエンスに関する基礎的素養から応用的実践力までを段階的に身につけることができる教育環境の整備を進めています．
学部生・大学院生に対する体系的な教育に加え，分野横断的な学びの機会を提供し，専門分野の枠を超えてデータを活用できる人材の育成を目指します．
また，地域社会や産業界のニーズも踏まえながら，公開講座やリカレント教育を通じて，大学の学びを広く社会へ開いていくことも重視しています．
京都府立大学におけるデータサイエンス教育
データサイエンスは，文理を問わず学術研究の根幹であり，卒業後の社会活動においても不可欠な素養です． 本センターでは，全学的な基盤教育と，各学部・学科の専門教育をつなぐ形で，AI・データサイエンス教育を展開しています．
連携協定を締結しているソフトバンク株式会社の助言を仰ぎつつ，実社会のニーズを踏まえた教育プログラムの設計・構築に取り組んでいます． また，教育基盤として Microsoft 365 Education A3 を活用し，Teams 等のデジタルツールによる教育の高度化・効率化を進めています．
さらに，サイバー大学との単位互換協定により，AI・データサイエンスを含むIT分野の専門科目をオンラインで受講できる仕組みを整備し， 学内提供科目とあわせて，多様な学修機会を提供しています．
主な教育プログラム
本センターでは，全学的な基盤教育と，各学部・学科の専門教育をつなぐ形で，AI・データサイエンス教育を展開しています．
全学共通の基盤教育
文学部，社会科学部，農学食科学部，生命理工情報学部，環境科学部の学生が， それぞれの専門分野に進む前提として，AI・データサイエンスの基礎的素養を身につけるための教育を提供します．
専門分野接続型プログラム
AI・データサイエンスを単独の知識として学ぶだけでなく， 社会課題の分析，生命科学・バイオ分野の情報解析，環境情報や地域データの活用など， 各学部・学科の専門教育と接続した形で学ぶプログラムを整備しています．
実践・演習・研究連動型教育
講義に加えて，演習，実験，PBL，プログラミング，卒業研究へとつながる学びを重視しています． 実データの分析や課題解決を通じて，思考力，判断力，表現力，研究開発能力を段階的に養成します．
教育内容
AI・データサイエンス基礎教育
基礎人工知能学，基礎データサイエンス，多変量解析入門などを通じて， AI・データサイエンスの基礎概念，データの見方，分析の考え方，統計的・数理的な基盤を学びます．
プログラミング・計算・実装教育
人工知能プログラミング演習，科学技術計算演習などにより， アルゴリズム，プログラミング，計算機活用の力を養います． 学んだ知識を実装に結びつける実践的能力の育成を重視しています．
生命・自然・環境分野への応用
バイオインフォマティクス，ゲノム情報学，環境応用情報学などに代表されるように， 本学のAI・データサイエンス教育は，生命科学，農学，環境科学などの自然科学分野と密接に結びついています．
社会課題への応用
社会科学部の教育とも連携し，社会科学データ入門をはじめ， 地域課題，福祉，政策，社会制度の理解と改善に資するデータ活用能力を育成します．
発展科目による高度化
応用人工知能学，応用データサイエンスなどの発展科目により， 基礎から一歩進んだ理論と応用を学びます． より高度な分析，モデル構築，課題解決へと学びを発展させます．
副専攻・卒業研究への接続
AIデータサイエンス副専攻や演習・卒業研究を通して， 自ら課題を発見し，論理的に説明し，成果を表現する力を養います．
提供科目一覧
本センターでは，AI・データサイエンスを基礎から応用まで段階的に学べるよう，以下の科目を提供しています．
学部・学科との接続例
AI・データサイエンス教育は，特定学部のみを対象とするのではなく， 京都府立大学の各学部・学科の教育研究と接続する形で展開しています．
社会科学部との接続
社会科学データ入門を含む基礎科目群と連動し， 地域課題，公共政策，福祉，教育，心理などの分野において， データを根拠として社会を読み解く力を育成します．
生命理工情報学部との接続
理工情報学科では，情報科学を基盤に自然科学・数理科学をバランスよく学び， バイオインフォマティクス，ゲノム情報学，数理生物学などと接続しながら， AI・データサイエンスを専門教育の中で展開しています．
農学食科学部との接続
バイオデータ，栄養・食品・生命科学データなどを扱う教育研究と接続し， 生命現象や食・健康に関するデータを分析し活用する能力を育成します．
環境科学部との接続
環境応用情報学や環境応用数理学などと接続し， 人工知能，数理計画，データサイエンスを，環境情報，景観，防災，地域課題の分析に活かす教育を行います．
サイバー大学単位互換
サイバー大学との単位互換協定に基づき，AI・データサイエンスを含むIT分野の専門科目をオンラインで受講することができます．
受講できる主な科目
- ITによる知的生産術
- AI（人工知能）入門
- ITのための基礎知識
- データサイエンス入門
制度の特徴
- Cloud Campus を活用したオンライン受講
- 時間や場所にとらわれない柔軟な学修機会
- 本学の学びと並行して履修可能
- 教育内容の拡充と学修機会の拡大
AIデータサイエンス副専攻
生命理工情報学部理工情報学科では， AIデータサイエンス副専攻の修了認定制度を設けています．
【修了要件】
- AIデータサイエンス副専攻科目を 7科目14単位以上 修得すること
- そのうち 演習科目を2単位以上 含むこと