KIT数理データサイエンス教育プログラムは、学科を特定することなく、全学生が数理?データサイエンス?AIへの関心を高め、かつ、数理?データサイエンス?AIを適切に理解し、数理?データサイエンス?AIに関する知識および技術の体系的な教育によって、これらの基礎的な能力の向上を目指した教育プログラムです。本学では、通常の授業を通してこれらの能力の向上を図ります。修得した授業の単位は卒業に必要な単位に含まれ、指定する科目を修得しプログラムとしての修了要件を満たすと、就職活動に利用できます。
本プログラムが、2022年度には文部科学省の「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度」において、全学部で「リテラシーレベル（MDASH Literacy）」に認定されました。また、先導的で独自の工夫?特色を有するものとして、「MDASH Literacy+（プラス）」にも選定されました。
さらに、2023年度には、全学部において「応用基礎レベル（MDASH Advanced Literacy）」にも認定されました。
対象者
- 令和6（2024）年度の入学生
- 令和5（2023）年度の入学生
- 令和4（2022）年度の入学生
- 令和3（2021）年度の入学生
- 令和2（2020）年度の入学生
プログラムのレベルと概要
「リテラシーレベル」は、数理?データサイエンス?AI技術が社会でどのように活用されているか、どのような可能性があるか、また、いろいろなデータを活用するうえで注意しなければならない情報セキュリティや倫理、データを読む?使う?説明するといったデータを扱う上で必要な基本的なレベルを学習します。対象科目はすべて１年次から修得可能です。
- 令和6（2024）年度入学生用 概要（ポンチ絵） PDFファイル
- 令和5（2023）年度入学生用 概要（ポンチ絵） PDFファイル
- 令和4（2022）年度入学生用 概要（ポンチ絵） PDFファイル
- 令和2（2020）?令和3（2021）年度入学生用 概要（ポンチ絵）PDFファイル
「応用基礎レベル」は、数理?データサイエンス?AIに関する知識?スキルを適切に補強し、自らの専門分野においてこれらの知識?技術を応用するための大局的な視点を身に付け、実データ、実課題を用いた演習などを通して、現実の課題へのアプローチ方法や数理?データサイエンス?AIの適切な活用方法を学習します。対象科目はすべて１年次から修得可能です。
プログラムの履修によって身につけられる能力
- デジタル社会でのAIの活用方法、ビジネスでの活用方法を理解することができる。
- 専門分野におけるデータの利活用や製品ができる過程で数理?データサイエンス?ＡＩに関する技術の必要性について理解することができる。
- データに基づいた現状把握ができ、そこから問題発見?解決提案ができる。
- データの特性、公平性?公正性?プライバシー保護に課題があることを理解し、情報利用規範?倫理について理解を深め、それを遵守できる。
- パソコン操作に関する初歩的な操作をすることができる。
- デジタル社会でのAIの活用方法、ビジネスでの活用方法を理解することができる。
- ベクトルや行列、関数、演算といったデータの処理に関する基礎的な能力
- ソートや探索、データ構造に関するデータを理解するアルゴリズムの基礎的な能力
- AIに関する基本概念、機械学習?自然言語処理?音声識別機能等の基本的仕組みを理解し、操作できる能力
- オープンデータ、ビッグデータ等を通してデータ駆動型社会の現状の把握?理解とデータを活用した地域課題解決の検証プロセスの理解と実践力
- 問題発見、問題解決に取り組む際に必要となるデータ収集、データ処理、データを読む力に加え、AIを活用する能力
入学年度別 対象科目一覧?学習内容?修了要件等
- 令和6（2024）年度入学生用 リテラシーレベル
- 令和5（2023）年度入学生用 リテラシーレベル
- 令和4（2022）年度入学生用 リテラシーレベル
- 令和2（2020）?令和3（2021）年度入学生用 リテラシーレベル
プログラムの実施計画
- 2020～2025年度の計画と目標を以下に示す。
これらは、当該年度のすべての入学生を対象にして実施する
| 年度 | 計 画 | 目 標 |
|---|---|---|
| 2020年度 | ●リテラシーレベル開講 ●学期ごとに履修指導を実施 ●授業アンケートの実施?分析 |
●指定科目の履修率を100%とする ●プログラムの修了率を全履修者の80%以上とする |
| 2021年度 | ●2020年度の状況を自己点検 ●自己点検?評価結果の公表 ●学期ごとに履修指導を実施 ●授業アンケートの実施?分析 ●応用基礎レベルの開設へ向けた検討 ●カリキュラム改組へ向けた調整 |
●前年度と同水準（100%）の指定科目履修率を維持する ●プログラムの修了率の向上を目指す（90%以上） ●「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度」の認定 ●応用基礎レベルプログラムの大枠を設定する |
| 2022年度 | ●数理基礎教育課程?基礎実技教育課程改組 ●2021年度の状況を自己点検 ●自己点検?評価結果の公表 ●学期ごとに履修指導を実施 ●授業アンケートの実施?分析 ●応用基礎レベルプログラムの設定 |
●課程改組に伴う2022年度入学生プログラム認定 ●前年度と同水準（100%）の指定科目履修率を維持する ●プログラムの修了率の向上を目指す（リテラシー90%以上） ●応用基礎レベルプログラムの認定 |
| 2023年度 | ●応用基礎レベルプログラムの認定申請 ●2022年度の状況を自己点検 ●自己点検?評価結果の公表 ●学期ごとに履修指導を実施 ●授業アンケートの実施?分析 ●エキスパートレベルの情報収集 |
●指定科目の履修率（100%） ●プログラムの修了率の向上を目指す（80%以上） ●応用基礎レベルプログラムの認定 |
| 2024年度 |
●2023年度の状況を自己点検 ●自己点検?評価結果の公表 ●学期ごとに履修指導を実施 ●授業アンケートの実施?分析 ●企業アンケート実施?分析（３年に１回） |
●指定科目の履修率（100%） ●プログラムの修了率を全履修者の80 %以上 ●企業アンケートによる肯定的な評価を80%以上 |
| 2025年度 |
●リテラシーレベル認定満期（2026.3.31まで） ●2024年度の状況を自己点検 ●自己点検?評価結果の公表 ●学期ごとに履修指導を実施 ●授業アンケートの実施?分析 |
●指定科目の履修率（100%） ●プログラムの修了率を全履修者の80 %以上 |
実施体制
- プログラムの運営責任者：教務部長?教授
- プログラムを改善?進化させるための体制：数理データサイエンス教育推進委員会
- プログラムの自己点検?評価を行う体制：数理データサイエンス教育推進委員会
- プログラムの外部評価を行う体制：KIT評価向上委員会
文部科学省「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／応用基礎レベル）」への申請と認定について
（認定期限）令和3年8月4日～令和8年3月31日まで
（認定対象）令和6(2024)年度入学生カリキュラム 全学部?学科
令和5(2023)年度入学生カリキュラム 全学部?学科
令和4(2022)年度入学生カリキュラム 全学部?学科
令和3(2021)年度入学生カリキュラム 全学部?学科
令和2(2020)年度入学生カリキュラム 全学部?学科
お問合せ
- プログラム全体に関すること 大学事務局 共創教育推進室 076-294-6743
- 授業内容?成績?修了認定に関すること 大学事務局 学務部 教務課 076-294-6402