数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

data-program

数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム

※このページは現在応用基礎レベルの加筆を行っており、書きかけの文章があります。

鹿児島工業高等専門学校では、平成 30 年度以降に本科第 1 学年に入学するすべての学生に対し、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムを実施しています。また、令和6年度以降に本科1学年に入学するすべての学生に対し、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムを開始しており、令和7年度に文部科学省へプログラム認定の申請を行う予定です。

教育プログラムの規則と概要

実施体制

委員会等	役割
校長	運営責任者
教務委員会	プログラムの実施・質向上
自己点検・評価委員会	プログラムの自己点検・評価

本教育プログラムにより身につけることのできる能力

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 の基礎的素養及び応用基礎力を身につけ、自らの専門分野に応用・活用できる。
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。
データや情報の取り扱い、発信、保護等に必要な原則、法規および倫理に則った行動ができる。
データを利活用するための様々な手法について身につけ、適切に取り扱うことができる。

実施科目

平成30年度から令和5年度までに第1学年へ入学した全学生が履修する以下の科目により、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムを実施しています。

学科	実施科目
機械工学科	技術倫理総論（5年生 A群科目）国語Ⅰ（1年生 A群科目）情報基礎（1年生 A群科目）工学実験（4年生必修科目）創造実習（4年生必修科目）現代の国語（1年生A群科目）コンピュータリテラシ（1年生A群科目）
電気電子工学科	技術倫理総論（5年生 A群科目）国語Ⅰ（1年生 A群科目）情報基礎（1年生 A群科目）電気電子工学実験Ⅰ（2年生必修科目）創造実習Ⅱ（4年生 A群科目）現代の国語（1年生A群科目）コンピュータリテラシ（1年生A群科目）
電子制御工学科	技術倫理総論（5年生 A群科目）国語Ⅰ（1年生 A群科目）電子制御工学基礎（1年生 A群科目）工学実験Ⅰ（3年生必修科目）創造設計Ⅰ（3年生 A群科目）現代の国語（1年生A群科目）コンピュータリテラシ（1年生A群科目）
情報工学科	技術倫理総論（5年生 A群科目）国語Ⅰ（1年生 A群科目）コンピュータリテラシ（1年生 A群科目）工学実験Ⅰ（3年生必修科目）システム設計学（5年生 A群科目）現代の国語（1年生A群科目）工学実験（3年生A群科目）
都市環境デザイン工学科	技術倫理総論（5年生 A群科目）国語Ⅰ（1年生 A群科目）情報処理Ⅰ（1年生 A群科目）都市環境デザイン工学概論（1年生 A群科目）土質工学実験（3年生必修科目）材料学実験（3年生必修科目）景観設計（5年生 B群科目）現代の国語（1年生A群科目）コンピュータリテラシ（1年生A群科目）

令和6年度から第1学年へ入学した全学生が履修する以下の科目により、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムを実施しています。

学科	実施科目
機械工学科	数学基礎A1（1年生 A群科目）微分積分1（2年生 A群科目）線形代数2（2年生 A群科目）解析1（3年生A群科目）確率・統計（3年生A群科目）コンピュータリテラシ（1年生A群科目）情報処理Ⅰ（3年生A群科目）情報処理Ⅱ（3年生A群科目） AI基礎（2年生A群科目）
電気電子工学科	数学基礎A1（1年生 A群科目）微分積分1（2年生 A群科目）線形代数2（2年生 A群科目）解析1（3年生A群科目）確率・統計（3年生A群科目）情報処理Ⅰ（1年生A群科目）情報処理Ⅱ（2年生A群科目）情報処理Ⅲ（2年生A群科目）情報処理Ⅳ（3年生A群科目）情報処理演習（3年生A群科目）数値解析（4年生A群科目）コンピュータリテラシ（1年生A群科目）データ処理（3年生A群科目）知能情報処理基礎（5年生A群科目）電子計算機（5年生A群科目）電気電子工学実験Ⅰ（2年生必修科目）電気電子工学実験Ⅲ（3年生必修科目）電気電子工学実験Ⅳ（4年生必修科目）創造実習Ⅰ（4年生A群科目）創造実習Ⅱ（4年生A群科目）
電子制御工学科	数学基礎A1（1年生 A群科目）微分積分1（2年生 A群科目）線形代数2（2年生 A群科目）解析1（3年生A群科目）確率・統計（3年生A群科目）情報工学演習（4年生A群科目）コンピュータリテラシ（1年生A群科目）情報処理Ⅰ（2年生A群科目）情報処理Ⅱ（3年生A群科目）情報処理Ⅲ（3年生A群科目）データ処理とAI（4年生B群科目）情報通信ネットワーク（5年生A群科目）ロボット工学（5年生B群科目）
情報工学科	数学基礎A1（1年生 A群科目）微分積分1（2年生 A群科目）線形代数2（2年生 A群科目）解析1（3年生A群科目）確率・統計（3年生A群科目）情報処理Ⅰ（1年生A群科目）情報処理Ⅱ（2年生A群科目）情報処理Ⅲ（3年生A群科目）データ構造とアルゴリズム（4年生A群科目）人工知能Ⅰ（3年生A群科目）人工知能Ⅱ（4年生A群科目）データサイエンス（4年生A群科目）
都市環境デザイン工学科	数学基礎A1（1年生 A群科目）微分積分1（2年生 A群科目）線形代数2（2年生 A群科目）解析1（3年生A群科目）確率・統計（3年生A群科目）情報処理Ⅰ（2年生A群科目）情報処理Ⅱ（2年生A群科目）情報処理Ⅲ（3年生A群科目）

モデルコアカリキュラムとの対応

モデルカリキュラム（リテラシーレベル）と本校の教育プログラムの対応関係は以下の通りです。

モデルカリキュラム	学習内容	実施科目
1-1.社会で起きている変化	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。	技術倫理総論国語Ⅰ 創造実習創造実習Ⅱ 電子制御工学基礎創造設計Ⅰ システム設計学景観設計現代の国語コンピュータリテラシ
1-2.社会で活用されているデータ	どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。	情報基礎電子制御工学基礎コンピュータリテラシ情報処理Ⅰ 都市環境デザイン工学概論創造実習、創造実習Ⅱ 創造設計Ⅰ、システム設計学景観設計
1-3.データ・AIの活用領域	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。	情報基礎電子制御工学基礎情報処理Ⅰ コンピュータリテラシ都市環境デザイン工学概論創造実習、創造実習Ⅱ 創造設計Ⅰ、システム設計学景観設計
1-4.データ・AI利活用のための技術	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。	技術倫理総論国語Ⅰ 電子制御工学基礎現代の国語コンピュータリテラシ
1-5.データ・AI利活用の現場	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。	技術倫理総論国語Ⅰ 電子制御工学基礎現代の国語コンピュータリテラシ
1-6.データ・AI利活用の最新動向	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。	技術倫理総論国語Ⅰ 創造実習、創造実習Ⅱ 電子制御工学基礎創造設計Ⅰ、システム設計学景観設計現代の国語コンピュータリテラシ
2-1.データを読む	データを適切に読み解く力を養う。	工学実験（M・I）電気電子工学実験Ⅰ 工学実験Ⅰ 土質工学実験材料学実験
2-2.データを説明する	データを適切に説明する力を養う。	工学実験（M・I）電気電子工学実験Ⅰ 工学実験Ⅰ 土質工学実験材料学実験
2-3.データを扱う	データを扱うための力を養う。	工学実験（M・I）電気電子工学実験Ⅰ 工学実験Ⅰ 土質工学実験材料学実験
3-1.データ・AIを扱う上での留意事項	データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと。	技術倫理総論国語Ⅰ 情報基礎電子制御工学基礎情報処理Ⅰ コンピュータリテラシ都市環境デザイン工学概論創造実習、創造実習Ⅱ 創造設計Ⅰ、システム設計学景観設計現代の国語
3-2.データを守る上での留意事項	データを守る上で知っておくべきこと。	技術倫理総論国語Ⅰ 情報基礎電子制御工学基礎情報処理Ⅰ コンピュータリテラシ都市環境デザイン工学概論創造実習、創造実習Ⅱ 創造設計Ⅰ、システム設計学景観設計現代の国語

モデルカリキュラム（応用基礎レベル）と本校の教育プログラムの対応関係は以下の通りです。

モデルカリキュラム	学習内容	実施科目
1-1.データ駆動型社会とデータサイエンス	データ駆動型社会とデータサイエンスの関連性を学ぶ	AI基礎コンピュータリテラシ知能情報処理基礎データ処理とAI 人工知能Ⅱ データサイエンス情報処理Ⅰ 情報処理Ⅲ
1-2.分析設計	データ分析の進め方およびデータ分析の設計方法を学ぶ	AI基礎データ処理情報工学演習人工知能Ⅱ データサイエンス情報処理Ⅱ 情報処理Ⅲ
1-6.数学基礎	データ・AI利活用に必要な確率統計、線形代数、微分積分の基礎を学ぶ	数学基礎A1 微分積分1 線形代数2 解析1 確率・統計
1-7.アルゴリズム	データ・AI利活用に必要なアルゴリズムの基礎を学ぶ	情報処理Ⅰ 情報処理Ⅱ 情報処理Ⅲ 情報処理演習情報工学演習データ構造とアルゴリズム
2-1.ビッグデータとエンジニアリング	コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を学ぶ	AI基礎コンピュータリテラシ情報通信ネットワーク人工知能Ⅱ 情報処理Ⅲ
2-2.データ表現	コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を学ぶ	情報処理Ⅰ 情報処理Ⅱ 情報処理Ⅲ 情報処理Ⅳ コンピュータリテラシデータ構造とアルゴリズム
2-7.プログラミング基礎	データ・AI利活用に必要なプログラミングの基礎を学ぶ	情報処理Ⅰ 情報処理Ⅱ 情報処理Ⅲ 情報処理演習数値解析データ構造とアルゴリズム
3-1.AIの歴史と応用分野	AIの歴史と活用領域の広がりについて学ぶ	AI基礎知能情報処理基礎データ処理とAI 人工知能Ⅰ 人工知能Ⅱ データサイエンス情報処理Ⅲ
3-2.AIと社会	AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点について学ぶ	AI基礎知能情報処理基礎データ処理とAI 人工知能Ⅱ データサイエンス情報処理Ⅲ
3-3.機械学習の基礎と展望	機械学習の基本的な概念と手法について学ぶ	AI基礎知能情報処理基礎データ処理とAI 人工知能Ⅰ 人工知能Ⅱ データサイエンス情報処理Ⅲ
3-4.深層学習の基礎と展望	実世界で進む深層学習の応用と革新について学ぶ	AI基礎知能情報処理基礎データ処理とAI 人工知能Ⅱ データサイエンス情報処理Ⅲ
3-9.身体・運動	人間の知的活動（身体・運動）とAI技術について学ぶ	AI基礎知能情報処理基礎ロボット工学人工知能Ⅱ データサイエンス情報処理Ⅲ

申請書等

【準備中】数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）申請書
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル変更届出書類一式（令和６年度提出）
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル変更届出書類一式（令和５年度提出）
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル変更届出書類一式（令和４年度提出）
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）申請書