情報公開

函館高専のデータサイエンス・AI教育プログラム

背景

2019年に政府が示した「AI戦略2019」のなかでは、「文理を問わず、全ての大学・高専生(約 50 万人卒/年)が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」することが目標として挙げられています。

 

AI・データサイエンス教育プログラムの目的

函館高専のAI・データサイエンス教育プログラム(本プログラム)は、上記の目標に基づき、本校の入学生全員に数理・データサイエンス・AIの基礎を教育することを目的とした教育プログラムです。

 

プログラムの学修成果

次世代を担うデジタル人材として次の能力が身につけられます。

・AI・データサイエンスの基礎的素養の修得

・データを読む、分析する、説明する基礎能力

・デジタルデータを扱うためのプログラミング基礎能力

 

修了要件

本プログラムの修了要件は、以下に示す第1学年の4つの必修科目の単位を修得することです。

・工学リテラシー

・情報処理基礎

・工学基礎実験

・プログラミング入門

 

実施体制

【責任者・委員会】 【役割】
学校長 運営責任者
教務委員会 プログラムの改善・進化
運営会議 プログラムの自己点検・評価

 

学習内容

【授業に含まれている内容・要素】 【科目名】 【講義内容】
(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 工学リテラシー

情報処理基礎

AI・データサイエンス、Society5.0 等を含む情報技術の現状について理解し、課題解決方法について理解する。
(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 工学リテラシー

情報処理基礎

データの基礎、文字・数値・画像データのコンピュータ内部の表現、課題解決のアルゴリズムの基礎などを理解する。
(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 情報処理基礎 情報技術がネットワークをはじめさまざまな分野で役立っていることを理解する。データの活用により新たな応用が創出されることを理解する。データ活用における課題に対して、さまざまな手法を用いた解決方法を考察する。
(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 情報処理基礎 情報のモラルと情報化が個人に及ぼす影響について理解する。コンピュータウィルスが招く脅威について理解する。個人情報とプライバシー、著作権について、それらを保護する方法を理解する。
(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 工学基礎実験

プログラミング入門

実データや実課題を用いてデータを処理し、グラフを作成することにより「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の基本的な活用法を身につける。C言語を用いてプログラミングの基礎を身につける。

 

教育プログラム自己点検評価

自己点検評価

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)申請書

 

 

 

 

函館高専のデータサイエンス・AI教育プログラム

背景

2019年に政府が示した「AI戦略2019」のなかでは、「文理を問わず、全ての大学・高専生(約 50 万人卒/年)が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」することが目標として挙げられています。

 

AI・データサイエンス教育プログラムの目的

函館高専のAI・データサイエンス教育プログラム(本プログラム)は、上記の目標に基づき、本校の入学生全員に数理・データサイエンス・AIの基礎を教育することを目的とした教育プログラムです。

 

プログラムの学修成果

次世代を担うデジタル人材として次の能力が身につけられます。

・AI・データサイエンスの基礎的素養の修得

・データを読む、分析する、説明する基礎能力

・デジタルデータを扱うためのプログラミング基礎能力

 

修了要件

本プログラムの修了要件は、以下に示す第1学年の4つの必修科目の単位を修得することです。

・工学リテラシー

・情報処理基礎

・工学基礎実験

・プログラミング入門

 

実施体制

【責任者・委員会】 【役割】
学校長 運営責任者
教務委員会 プログラムの改善・進化
運営会議 プログラムの自己点検・評価

 

学習内容

【授業に含まれている内容・要素】 【科目名】 【講義内容】
(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 工学リテラシー

情報処理基礎

AI・データサイエンス、Society5.0 等を含む情報技術の現状について理解し、課題解決方法について理解する。
(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 工学リテラシー

情報処理基礎

データの基礎、文字・数値・画像データのコンピュータ内部の表現、課題解決のアルゴリズムの基礎などを理解する。
(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 情報処理基礎 情報技術がネットワークをはじめさまざまな分野で役立っていることを理解する。データの活用により新たな応用が創出されることを理解する。データ活用における課題に対して、さまざまな手法を用いた解決方法を考察する。
(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 情報処理基礎 情報のモラルと情報化が個人に及ぼす影響について理解する。コンピュータウィルスが招く脅威について理解する。個人情報とプライバシー、著作権について、それらを保護する方法を理解する。
(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 工学基礎実験

プログラミング入門

実データや実課題を用いてデータを処理し、グラフを作成することにより「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の基本的な活用法を身につける。C言語を用いてプログラミングの基礎を身につける。

 

教育プログラム自己点検評価

自己点検評価

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)申請書