数理・データサイエンス・AI教育プログラム

認定期限：令和8年3月31日まで

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

概要

大分工業高等専門学校では、「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）」を定め、平成29年度以降の準学士課程（本科）の第１学年に入学するすべての学生に対象に実施しています。

ここで、「数理・データサイエンス・AI」とは、AI戦略2019に示されているように、デジタルトランスフォーメーション（DX）社会の「読み・書き・そろばん」のことで、大分高専のディプロマポリシー（卒業の認定に関する方針）における教育目的を達成するための「在学中に修得する資質や能力」に含まれています。

大分工業高等専門学校「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）」において身につけられる能力

大分工業高等専門学校「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）」において、すべての学生が以下の能力を身につけられることを目的としています。

デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ、自らの専門分野に応用できること。
ビッグデータやAIに対して、そこから得られる結果についてどう判断すべきか、統計的推論と関連付けた説明ができること。
社会情勢や社会での実例を学び、人間中心の適切な判断ができ、学修した知識やスキル等を説明、活用できること。

修了要件

以下の表に定める対象科目をすべて修得した学生に対して、大分工業高等専門学校「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）」の修了を認定します。対象科目はすべて必修科目で構成されており、卒業と同時に修了の認定を得られるプログラムとなっています。

授業の方法および内容は、各科目のリンク先の高専Webシラバスにおいて公開しています。
（科目名をクリックするとWebシラバスのサイトに移動します）

学科	科目名	学年	必修・選択	単位数
機械工学科	応用物理Ⅰ	3年	必修	2
	技術者倫理・技術史	4年	必修	1
	応用数学Ⅰ	4年	必修	1
	情報工学Ⅱ	4年	必修	1
電気電子工学科	情報処理	1年	必修	4
	応用物理Ⅰ	3年	必修	2
	技術者倫理・技術史	4年	必修	1
	応用数学Ⅰ	4年	必修	1
	コンピュータ	4年	必修	2
情報工学科	情報リテラシ	1年	必修	2
	応用物理Ⅰ	3年	必修	2
	技術者倫理・技術史	4年	必修	1
	応用数学Ⅰ	4年	必修	1
都市・環境工学科	都市・環境工学概論	1年	必修	2
	応用物理Ⅰ	3年	必修	2
	技術者倫理・技術史	4年	必修	1
	応用数学Ⅰ	4年	必修	1

大分工業高等専門学校「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）」対象科目の学習内容およびモデルカリキュラムとの対応

以下の表は、大分工業高等専門学校「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）」の対象科目の学習内容および数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムの数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムとの対応を示します。

（数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムの数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に相当する科目）

授業に含まれている内容・要素	数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム	学修内容	授業科目
授業に含まれている内容・要素	数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム	学修内容	機械工学科	電気電子工学科	情報工学科	都市・環境工学科
（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている	導入１－１	社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解するAIを活用した新しいビジネス/サービスを知る	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ
	導入１－６	データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ	技術者倫理・技術史応用数学Ⅰ
（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの	導入１－２	どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る	情報工学Ⅱ 応用数学Ⅰ	コンピュータ応用数学Ⅰ	情報リテラシ応用数学Ⅰ	都市・環境工学概論応用数学Ⅰ
	導入１－３	さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る	情報工学Ⅱ 応用数学Ⅰ	コンピュータ応用数学Ⅰ	情報リテラシ応用数学Ⅰ	都市・環境工学概論応用数学Ⅰ
（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの	導入１－４	データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る	技術者倫理・技術史応用数学I	技術者倫理・技術史応用数学I	技術者倫理・技術史応用数学I	技術者倫理・技術史応用数学I
	導入１－５	データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る	技術者倫理・技術史応用数学I	技術者倫理・技術史応用数学I	技術者倫理・技術史応用数学I	技術者倫理・技術史応用数学I
（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする	心得３－１	データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと	技術者倫理・技術史情報工学II	技術者倫理・技術史情報処理	技術者倫理・技術史情報リテラシ	技術者倫理・技術史都市・環境工学概論
	心得３－２	データを守る上で知っておくべきこと	技術者倫理・技術史情報工学II	技術者倫理・技術史情報処理	技術者倫理・技術史情報リテラシ	技術者倫理・技術史都市・環境工学概論
（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの	基礎２－１	データを適切に読み解く力を養う	応用物理Ⅰ 応用数学Ⅰ	応用物理Ⅰ 応用数学Ⅰ	応用物理Ⅰ 応用数学Ⅰ	応用物理Ⅰ 応用数学Ⅰ
	基礎２－２	データを適切に説明する力を養う
	基礎２－３	データを扱うための力を養う

（数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムの数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当する科目）

授業に含まれている内容・要素	モデルカリキュラム	授業科目
授業に含まれている内容・要素	モデルカリキュラム	機械工学科	電気電子工学科	情報工学科	都市・環境工学科
統計及び数理基礎	選　択	応用数学Ⅰ	応用数学Ⅰ	応用数学Ⅰ	応用数学Ⅰ
アルゴリズム基礎		情報工学Ⅱ	アルゴリズム	アルゴリズムとデータ構造	プログラミング基礎
データ構造とプログラミング基礎		情報工学Ⅱ	プログラミング	アルゴリズムとデータ構造	プログラミング基礎

大分工業高等専門学校における数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）の概要

実施体制

本教育プログラムの実施体制は下記のとおりです。

委員会等	役割
校長	運営責任者
教務部委員会	教育プログラムの改善・進化、修了認定、自己点検・評価
総合情報システム委員会	教育プログラムの環境整備