数理データ・サイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）
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（応用基礎レベル）」を定め、令和4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（応用基礎レベル）」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（応用基礎レベル）」において、履修した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の基礎的素養となる数学・統計を身につけ、データに基づくグラフや数値から数理的背景をもとに分析結果を解釈できること。
- 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、数理的背景に基づいた説明ができること。
- さまざまな統計手法を学び、その中から適切な方法を選択し自らの専門分野に応用できること。
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（応用基礎レベル）」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。
| 学科 | 科目名 | 学年 | 必修・選択 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|
| 機械工学科 | 情報Ⅰ | 1年 | 必修 | 1 |
| 情報Ⅱ | 1年 | 必修 | 1 | |
| 応用数学Ⅰ | 4年 | 必修 | 1 | |
| 情報工学Ⅱ | 4年 | 必修 | 1 | |
| データサイエンス | 5年 | 選択 | 1 | |
| データサイエンス演習 | 5年 | 選択 | 1 | |
| 電気電子工学科 | 情報Ⅰ | 1年 | 必修 | 1 |
| 情報Ⅱ | 1年 | 必修 | 1 | |
| アルゴリズム | 3年 | 必修 | 1 | |
| 応用数学Ⅰ | 4年 | 必修 | 1 | |
| データサイエンス | 5年 | 選択 | 1 | |
| データサイエンス演習 | 5年 | 選択 | 1 | |
| 情報工学科 | 情報Ⅰ | 1年 | 必修 | 1 |
| 情報Ⅱ | 1年 | 必修 | 1 | |
| アルゴリズムとデータ構造 | 4年 | 必修 | 2 | |
| 応用数学Ⅰ | 4年 | 必修 | 1 | |
| データサイエンス | 5年 | 選択 | 1 | |
| データサイエンス演習 | 5年 | 選択 | 1 | |
| 都市・環境工学科 | 情報Ⅰ | 1年 | 必修 | 1 |
| 情報Ⅱ | 1年 | 必修 | 1 | |
| プログラミング基礎 | 2年 | 必修 | 2 | |
| 応用数学Ⅰ | 4年 | 必修 | 1 | |
| データサイエンス | 5年 | 選択 | 1 | |
| データサイエンス演習 | 5年 | 選択 | 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（応用基礎レベル）」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
| 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 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 機械工学科 | 電気電子工学科 | 情報工学科 | 都市・環境工学科 | |||
| データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である数学およびAIを実現するための手段としてプログラミングの基礎 | データサイエンス基礎１－６ | 数学基礎 | 情報Ⅰ 情報Ⅱ 応用数学Ⅰ 情報工学Ⅱ |
情報Ⅰ 情報Ⅱ 応用数学Ⅰ アルゴリズム |
情報Ⅰ 情報Ⅱ 応用数学Ⅰ アルゴリズムとデータ構造 |
情報Ⅰ 情報Ⅱ 応用数学Ⅰ プログラミング基礎 |
| データサイエンス基礎１－７ | アルゴリズム | |||||
| データエンジニアリング基礎２－２ | データ表現 | |||||
| データエンジニアリング基礎２－７ | プログラミング基礎 | |||||
| AIの基礎知識に加え、データサイエンス、機械学習、深層学習の基礎と展望 | データサイエンス基礎１－１ | データ駆動型社会とデータサイエンス | 情報Ⅱ 応用数学Ⅰ データサイエンス |
情報Ⅱ 応用数学Ⅰ データサイエンス |
情報Ⅱ 応用数学Ⅰ データサイエンス |
情報Ⅱ 応用数学Ⅰ データサイエンス |
| データサイエンス基礎１－２ | 分析設計 | |||||
| データエンジニアリング基礎２－１ | ビッグデータとデータエンジニアリング | |||||
| AI基礎３－１ | AIの歴史と応用分野 | |||||
| データエンジニアリング基礎２－２ | データ表現 | |||||
| AI基礎３－２ | AIと社会 | |||||
| AI基礎３－３ | 機械学習の基礎と展望 | |||||
| AI基礎３－４ | 深層学習の基礎と展望 | |||||
| AI基礎３－９ | AIの構築と運⽤ | |||||
| データを課題解決につなげるための実践 | データエンジニアリング基礎２－５ | データの加工 | 情報Ⅱ データサイエンス演習 |
情報Ⅱ データサイエンス演習 |
情報Ⅱ データサイエンス演習 |
情報Ⅱ データサイエンス演習 |
| AI基礎３－３ | 機械学習の基礎と展望 | |||||
実施体制
| 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 |
自己点検・評価
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（応用基礎レベル）」の自己点検および評価は教務部委員会で実施され、その結果は下記のリンク先のとおりです。
令和６年度自己点検・評価結果 [PDF]