数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
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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。
教育プログラムの規則と概要
実施体制
委員会等 | 役割 |
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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 の基礎的素養を身につけ、自らの専門分野に応用できる。
- 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
第1学年入学の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 |
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機械工学科 | |
電気電子工学科 | |
電子制御工学科 | |
情報工学科 | |
都市環境デザイン工学科 |
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(令和3年度の実績)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 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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2-1.データを読む |
データを適切に読み解く力を養う。 |
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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。 |
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2-3.データを扱う |
データを扱うための力を養う。 |
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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。 |
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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。 |
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