分野・学部等
横断教育プログラム
数理・データサイエンス・AI教育プログラム
数理・データサイエンス・AIの知識を基盤とし、地域や企業における課題解決に向けた実践力を伸ばします。
教育プログラムの名称
「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」
数理・データサイエンス・AI教育プログラムとは
デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力をすべての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍する環境を構築する必要があるとして、文部科学省が推奨する認定制度（AI戦略2019）です。本学では、リテラシーレベルに対応する全学共通科目として2022（令和4）年度から「AIデータサイエンス基礎」を開講し、また2023（令和5）年度から工学部・情報工学部それぞれにおいて応用基礎教育プログラムとして体系的な教育を展開しています。
リテラシーレベル教育プログラム
2023（令和5）年8月、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。（認定の有効期限：令和10年3月31日まで）
AIデータサイエンス基礎
目的
情報通信技術の向上によって、ビッグデータの収集は比較的容易になりつつあります。そのため、探索的な分析によってデータから新たな価値を創造することにつなげるデータサイエンス、データを活用した機械学習によって様々な仕事を自動化することができる人工知能（AI）に注目が集まっています。本講義では、データサイエンス・AIの動向および分析結果をもとに、これからの社会の在り方を考察することができる基礎的素養を主体的に身に付けさせることを目的とします。また、データサイエンス・AIを活用することで我々人間の生活をどのように豊かなものにできるのかという視点を持ち、人間中心の適切な判断を行うために必要なリテラシーを獲得することを目的とします。
特徴
- １．全学共通科目として文系の社会環境学部を含む全学部の学生が履修可能です。
- ２．文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度「MDASH-Literacy」に準拠しています。
- ３．my-FITを活用したオンデマンド講義で開講し、講義資料の閲覧、授業に対するコメントや質問、課題の提出・フィードバックなどを行っています。
応用基礎レベル教育プログラム
数理・データサイエンス・AI応用基礎教育プログラム
目的
時代の変化に対応できる「実践型人材」の育成の一環として、AI技術を用いて具体的な社会課題の解決ができるようになるための教育プログラムを、工学部・情報工学部それぞれの特性を活かし提供します。基盤となる知識・技能や様々なデータを適切に収集・分析・可視化するスキルを身に付け、数理・データサイエンス・AI活用の一連のプロセスについて実践の体験を通して理解を深めることを目的とします。
工学部
プログラムの目的
数理的な素養に基づき、様々なデータを適切に収集・分析・可視化するスキルを身に付け、工学分野において数理・データサイエンス・AIを応用するための視点を持つことを目的とする。
応用基礎レベルの範囲
- AIデータサイエンスを
実践の場で体感 - 学部共通科目「AIデータサイエンス実践」を受講し、数理・データサイエンス・AIに関わる実践的な演習を通して、人や社会に関わる具体的な課題解決のプロセス、そのために必要な仕組みと手法を理解する。
「データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎、AI基礎」の知識・技能の獲得
各学科の専門基礎および専門教育科目を、プログラム要領に沿って受講する。
| 電子情報工学科 | 生命環境化学科 | 知能機械工学科 | 電気工学科 | |
|---|---|---|---|---|
| DS 基礎 |
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|
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| DE 基礎 |
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| AI 基礎 |
- 土台となるリテラシーの獲得
- 全学共通科目「AIデータサイエンス基礎」を受講し、データサイエンス・AIの動向および分析結果をもとに、これからの社会の在り方を考察することができる基礎的素養を主体的に身に付ける。また、データサイエンス・AIを活用することで我々人間の生活をどのように豊かなものにできるのかという視点を持ち、人間中心の適切な判断を行うために必要なリテラシーを獲得する。
情報工学部
プログラムの目的
数理的な考え方に基づき、様々なデータを適切に収集・分析・可視化するスキルを学修し、実践の体験を通して、数理・データサイエンス・AI活用の一連のプロセスと実践力を身に付けることを目的とする。
応用基礎レベルの範囲
- AIデータサイエンスを
実践の場で体感 - 学部共通科目「AIデータサイエンス実践」を受講し、ニューラルネットワークを動かすために必要な仕組み・手法・プロセスを理解する。また、その実装方法について、実際の体験を通して習得する。
「データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎、AI基礎」の知識・技能の獲得
各学科の専門基礎および専門教育科目を、プログラム要領に沿って受講する。
| 情報工学科 | 情報通信工学科 | 情報システム工学科 | 情報マネジメント学科 | |
|---|---|---|---|---|
| DS 基礎 |
|
|
|
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| DE 基礎 |
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| AI 基礎 |
「人工知能基礎」・「人工知能」等の科目を受講 | |||
- 土台となるリテラシーの獲得
- 全学共通科目「AIデータサイエンス基礎」を受講し、データサイエンス・AIの動向および分析結果をもとに、これからの社会の在り方を考察することができる基礎的素養を主体的に身に付ける。また、データサイエンス・AIを活用することで我々人間の生活をどのように豊かなものにできるのかという視点を持ち、人間中心の適切な判断を行うために必要なリテラシーを獲得する。
シラバス
応用基礎レベル教育プログラムを構成する各授業科目のシラバスは、こちらより検索・参照してください。（フリー検索方式、在学生以外の方もご利用いただけます。）
リーフレット
応用基礎レベル教育プログラムの修了要件、開設される授業科目等詳細は、入学した年度のリーフレットをご参照ください。
実施体制
2022年度：FD推進機構が本教育プログラムの計画・実施・評価・改善を担う。
2023年度～：教育開発推進機構（2023年度開設）が本教育プログラムの計画・実施・評価・改善を担う。