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
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(リテラシーレベル)」により認定されました。 申請内容はこちらをご覧ください。 申請書 文部科学省報道発表(令和4年8月24日) 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」について令和4年度の認定・選定結果をお知らせします |
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認定期間:令和9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
「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。
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。
本校においては,まず基礎的な能力を育成するために必要な知識及び技術を体系的に修得させる教育プログラム(リテラシーレベル)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の基礎的素養
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 |
教育プログラムの点検・改善 | 評価・改善統括室 |
取組概要
本教育プログラム「リテラシーレベル」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。
授業科目をクリックすると授業内容を確認できます。
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 情報セキュリティ 情報社会学 |
3年 4年 5年 |
4 2 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
授業科目 | 学年 | 単位数 |
現代社会 基礎数学B 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ |
1年 1年 1年 1年 |
2 2 4 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3年度の入学生
授業科目 | 学年 | 単位数 |
現代社会 基礎数学B 総合工学基礎 空間デザイン概論A |
1年 1年 1年 1年 |
2 2 4 1 |
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 総合工学基礎 工学基礎実験Ⅰ |
1年 1年 1年 |
2 4 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 総合工学基礎 空間デザイン概論A |
1年 1年 1年 |
2 4 1 |
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
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 |
(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 |
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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 |
内部評価
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