数理・データサイエンス・AI教育プログラム
Mathematics/Data Science/AI Education Program
重要なお知らせ
「仙台高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」が、文部科学省の「データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」にリテラシーレベルは令和4年度に、応用基礎レベルは令和6年度に認定されました。
申請内容はこちらをご覧ください。
文部科学省報道発表

令和9年3月31日まで

令和11年3月31日まで
数理・データサイエンス・AI教育プログラムとは
数理・データサイエンス・AI教育プログラムとは、学生の数理・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、それを活用する基礎的な能力を育成すること及び数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものです。
「AI戦略2019」(令和元年6月11日統合イノベーション戦略推進会議決定)では、数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能は、デジタル社会のいわゆる「読み・書き・そろばん」的な素養と位置付けられており、文理を問わず全ての大学・高専生(約50万人卒/年)が正規課程にてリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標とされています。
本校では基礎的な能力を育成するリテラシーレベルと実践的な能力を育成する応用基礎レベルの2つの教育プログラムを実施しています。
本教育プログラムにより身につけることのできる能力
IT革新が進む社会で必要となる数理・データサイエンス・AIの基礎的能力、実践的能力
実施体制
役割 | 委員会等 |
---|---|
運営責任者 | 校長 |
教育プログラムの改善・進化 | 教務統括室 |
教育プログラムの自己点検・評価 | 評価・改善統括室 |
取組概要


本教育プログラムの対象科目と修了要件
本教育プログラム「リテラシーレベル」の対象科目は下表の通りです。これらの科目は在籍する全学生に対して開講されています。修了要件は下表に示す対象科目を全て履修し、全ての単位を履修することです。
詳しい授業内容は WEBシラバス より確認できます。
情報システムコース、情報通信コース、知能エレクトロニクスコース、応用科学コース(左記3コースから転コースした者)の平成30年度以降の入学生
授業科目 | 学年 | 単位数 |
---|---|---|
第Ⅰ類基礎実験 | 3年 | 4 |
情報セキュリティ | 4年 | 2 |
情報社会学 | 5年 | 2 |
ロボティクスコース、マテリアル環境コース、機械・エネルギーコース、応用科学コース(左記3コースから転コースした者)の令和3年度の入学生
建築デザインコース、応用科学コース(左記コースから転コースした者)の令和3年度の入学生
ロボティクスコース、マテリアル環境コース、機械・エネルギーコース、応用科学コース(左記3コースから転コースした者)の令和4年度以降の入学生
授業科目 | 学年 | 単位数 |
---|---|---|
基礎数学B | 1年 | 2 |
総合工学基礎 | 1年 | 4 |
工学基礎実験Ⅰ | 1年 | 2 |
建築デザインコース、応用科学コース(左記コースから転コースした者)の令和4年度以降の入学生
授業科目 | 学年 | 単位数 |
---|---|---|
基礎数学B | 1年 | 2 |
総合工学基礎 | 1年 | 4 |
空間デザイン概論A | 1年 | 1 |
本教育プログラム「応用基礎レベル」の対象科目は下表の通りです。これらの科目は在籍する全学生に対して開講されています。修了要件は下表に示す対象科目を全て履修し、全ての単位を履修することです。
コース | 授業科目 | 学年 | 単位数 |
---|---|---|---|
情報システムコース | プログラミング基礎 | 2年 | 2 |
確率・統計 | 3年 | 1 | |
情報社会学 | 5年 | 2 | |
情報通信コース | プログラミング基礎 | 2年 | 2 |
確率・統計 | 3年 | 1 | |
情報社会学 | 5年 | 2 | |
知能エレクトロニクス コース | プログラミング基礎 | 2年 | 2 |
確率・統計 | 3年 | 1 | |
情報社会学 | 5年 | 2 | |
ロボティクスコース | 基礎数学B | 1年 | 2 |
プログラミングⅠ | 3年 | 1 | |
総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 3年または4年 | 1 | |
マテリアル環境コース | 基礎数学B | 1年 | 2 |
プログラミングⅠ | 3年 | 1 | |
プログラミングⅡ | 3年 | 1 | |
総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 3年または4年 | 1 | |
機械・エネルギーコース | 基礎数学B | 1年 | 2 |
プログラミングⅠ | 3年 | 1 | |
プログラミングⅡ | 3年 | 1 | |
総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 3年または4年 | 1 | |
建築デザインコース | 基礎数学B | 1年 | 2 |
ものづくり実習 | 2年 | 2 | |
総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 3年または4年 | 1 | |
応用科学コース (第4学年進級時から配属) | 情報システムコース 情報通信コース 知能エレクトロニクスコース ロボティクスコース マテリアル環境コース 機械・エネルギーコース 建築デザインコース 上記コースのうちいずれかのコースの開講科目 |
本教育プログラムの対象科目と認定制度の審査項目との対応
リテラシーレベル
審査項目 | 情報システム コース | 情報通信 コース | 知能エレクトロニクスコース | ロボティクス コース | マテリアル環境 コース | 機械・エネルギー コース | 建築デザイン コース |
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(1)数理・データサイエンス・AIは、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ること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。 | 情報社会学 | 情報社会学 | 情報社会学 | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ |
| 総合工学基礎 空間デザイン概論A |
(2)数理・データサイエンス・AIが対象とする「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こと。 | 情報社会学 | 情報社会学 | 情報社会学 | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 空間デザイン概論A |
(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、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域(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であること。 | 情報社会学 | 情報社会学 | 情報社会学 | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 |
(4)ただし数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その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)を考慮することが重要であること。また、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が重要であること。 | 情報社会学 情報セキュリティ | 情報社会学 情報セキュリティ | 情報社会学 情報セキュリティ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ | 総合工学基礎 |
(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。 | 情報社会学 第Ⅰ類基礎実験 | 情報社会学 第Ⅰ類基礎実験 | 情報社会学 第Ⅰ類基礎実験 | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ 基礎数学B | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ 基礎数学B | 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ 基礎数学B | 総合工学基礎 空間デザイン概論A 基礎数学B |
応用基礎レベル
審査項目 | 情報システム コース | 情報通信 コース | 知能エレクトロニクスコース | ロボティクス コース | マテリアル環境 コース | 機械・エネルギー コース | 建築デザイン コース |
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(1)データ表現とアルゴリズム: 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「数学基礎(統計数理、線形代数、微分積分)」に加え、AIを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。 | プログラミング基礎 確率・統計 情報社会学 | プログラミング基礎 確率・統計 情報社会学 | プログラミング基礎 確率・統計 情報社会学 | 基礎数学B プログラミングⅠ 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 基礎数学B プログラミングⅠ プログラミングⅡ 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] |
| 基礎数学B ものづくり実習 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] |
(2)AI・データサイエンス基礎: AIの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にAIを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するAI基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。 | 情報社会学 | 情報社会学 | 情報社会学 | 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] |
(3)AI・データサイエンス実践: 本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・AI活用 企画・実施・評価」から構成される。 | プログラミング基礎 情報社会学 | プログラミング基礎 情報社会学 | プログラミング基礎 情報社会学 | プログラミングⅠ 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | プログラミングⅠ プログラミングⅡ 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | プログラミングⅠ プログラミングⅡ 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] | ものづくり実習 総合科目B [数理データサイエンス・AIの基礎] |
内部評価
お問い合わせ先
仙台高等専門学校 学務課学務係
TEL | 022-391-5537 |
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