令和3年8月4日、本プログラムは、文部科学省「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）」に認定されました。この制度は内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が連携し、大学等における数理・データサイエンス・AI教育の取り組みを奨励するため、設けられた制度です。
※「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）」とは
学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的としています。数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励しています（認定期限は令和8年3月31日まで）。
【参考】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）」
【参考】本学の認定制度申請内容
【参考】プログラムの変更について（R３年度）
【プログラムの概要】
本プログラムは、長崎大学の全学部に向けて提供される数理データサイエンス科目を中心としたリテラシー教育プログラムです。
現在、社会のグローバル化や産業構造の変化が加速する中、社会における様々な問題の解決、新しい課題発見、データから新しい価値を創造できる人材の養成が求められています。長崎大学においても、各々の分野において自らデータを分析し価値を引き出せる人材を養成すべく、本教育プログラムを構築しました。プログラムを構成する2科目「データサイエンス入門」と「統計学入門」は、全学部の学生に向けた授業科目となっており、文系理系を問わず履修することができます。(令和３年度より、「データサイエンス概論」「統計学概論」として必修科目として授業展開しています）本プログラムを通じて、身に着けられる能力は以下となります。
・データの処理、集計、可視化、分析を行うためのデータサイエンスの基礎的事項を学習し、社会における事象を適切に捉え、分析・説明できる力
・様々な分野に共通するデータの集計、分析、解釈を行うための統計学の基礎的事項
【教育プログラム計画】
・令和２年度：教育プログラムを自由選択科目として開始（「データサイエンス入門」、「統計学入門」（各１単位、それぞれ第３Ｑ、第４Ｑで開講））
・令和３年度以降： 教育プログラムを入学生全員に必修科目として拡大（「データサイエンス概論」、「統計学概論」（各１単位、必修化に伴い科目名称変更））
【プログラムの修了要件】
本プログラムを構成する２科目「データサイエンス概論」と「統計学概論」（各クオーター科目1単位）の両方の単位を取得すること（合計2単位）。
※学部・学科によって、修了要件は相違しません。
【実施体制】
| 委員会等 | 役割 |
|---|---|
| 数理・データサイエンス小委員会委員長 | プログラムの運営責任者 |
| 数理・データサイエンス小委員会 | プログラムの改善・進化 |
| 数理・データサイエンス小委員会 | プログラムの自己点検・評価 |
（推進会議：令和 ３ 年 ２ 月 １ ５ 日 小委員会へ名称変更）
＜＜シラバス＞＞
〇令和２年度（選択科目：各１クラス）
データサイエンス入門(令和２年度）
統計学入門(令和２年度）
●授業アンケートに基づく自己点検
〇令和３年度（必修科目：各１４クラス）
データサイエンス概論(令和3年度）
統計学概論(令和３年度）
●授業アンケートに基づく自己点検
〇令和4年度（必修科目：各１7クラス）
データサイエンス概論(令和４年度）
統計学概論(令和４年度）
●授業アンケートに基づく自己点検
〇令和５年度（必修科目：各１３クラス）
データサイエンス概論(令和5年度）
統計学概論(令和５年度）
●授業アンケートに基づく自己点検