〇身に付けられる能力
1.今後のデジタル社会において、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基礎的素養を身に付けることができる
2.学修した数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができる
3.AI等の恩恵を不安なく自らの意志で享受し、これらを説明し、活用できる

〇修了要件
本学が定める所定の科目「データサイエンス概論」（2単位）を修得し、数理・データサイエンス・AIへの関⼼を⾼め、適切に理解し活⽤する基礎的な能⼒を有していること。
▶修了者には、修了証/デジタルバッジの発行（予定）

〇開設されている授業科目
▶データサイエンス概論（必修/2単位）
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度のモデルカリキュラムをベースに、実データ・実課題を用いた演習を含む数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身に付けることができる授業構成となっています。
▶線形代数学（選択/2単位）
▶微分積分学（選択/2単位）
選択科目として、数理・データサイエンス・AIの知識をさらに深める「線形代数学」および「微分積分学」を用意し、基礎数学の知識の修得が可能となっています。（選択科目は本プログラムの修了要件の単位には含めない。）

〇実施体
運営責任者　長野大学学長　小林淳一
プログラムの改善・自己点検・評価　数理・データサイエンス・AI教育推進委員会