数理・データサイエンス・AI教育プログラムについて
文部科学省の令和4年度「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）」に認定されました。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度は、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それを適切に理解し活用する基礎的な能力（リテラシーレベル）を育成するため、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高等教育機関（大学・高専等）の正規の課程（教育プログラム）を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。令和4年8月24日付けで本校の教育プログラムが「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）」に認定されました。
本校の教育プログラムは１〜４年生の必修科目で構成されており、グループワークも有効に活用しながら、全学生が数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力及び実践的な能力の向上を図り、認定機関としての役割を果たしていきます。
（認定の有効期限：令和９年３月３１日）
鶴岡工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム規程
鶴岡工業高等専門学校では数理・データサイエンス・AI教育プログラムを下記の規程で開設する。
(趣旨)
第１条 この申し合わせは、鶴岡工業高等専門学校（以下「本校」）という。）における数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（以下，「本プログラム」という。）の実施に関し，必要な事項を定める。
(学習・教育目標)
第２条 本プログラムは，現代社会における数理・データサイエンス・AIの重要性を適切に理解し、それを活用するための基礎的能力を育成する事を目的とする。
(履修対象者)
第３条 本プログラムは，本校の本科に在籍する学生（以下「学生」という。）を対象とし、科目等履修生及び特別聴講学生は除くものとする。
(履修方法)
第４条本プログラムは，授業科目の履修に係る通常の登録手続きの他に，特別の手続きを必要としない。
(授業科目及び単位数)
第５条 本プログラムを構成する授業科目及び単位数は，別表のとおりとする。
(修了レベル及び修了要件)
第６条 本プログラムに，基礎的素養を修得する「リテラシーレベル」を設ける。
２ 本プログラムにおけるリテラシーレベルの修了要件は，第５条に定める授業科目をすべて修得することとする。
(修了認定)
第７条修了の認定は，教務委員会を経て，校長が行う。
(終了証の交付)
第８条第５条第の修了要件を満たした学生に修了証を交付する。
２ 修了証の様式は，別記様式第１号のとおりとする。
３ 修了証は，卒業証書授与の際に交付する。
(雑則)
第９条この規則に定めるもののほか，必要な事項は，別に定める。
(附則)
１ この規則は，令和4年5月11日から施行し，平成30年度に第１年次に入学した者から適用する。
(別表)
数理・データサイエンス・AI教育プログラム対象科目。創造工学科全コース共通。
| 科目名 | 履修学年 |
|---|---|
| 情報リテラシー | 1年 |
| 総合工学Ⅰ | 1年 |
| 総合工学Ⅱ | 2年 |
| 総合工学Ⅲ | 3年 |
| 数学Ⅴ | 3年 |
| 総合工学Ⅳ | 4年 |
| 工学実験・実習Ⅲ | 4年 |
本教育プログラムについて
本教育プログラムにより育成される能力
デジタル化社会において必要となる数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を専門性と紐づけて育成します。また実社会での活用事例を学び、どのような学びを継続していく必要があるかについても理解を深めます。
本教育プログラムの取り組み概要図
実施体制
| 役割 | 委員会等 |
|---|---|
| 運営責任者 | 校長 |
| 改善・進化の計画立案 | 教務委員会 |
| 状況調査・分析 | 教育点検委員会 |
| 企画・改善の指示 | 教育改善委員会 |
| 自己点検・評価 | 自己点検・評価委員会 |
本教育プログラム対象科目の学習内容と数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムとの対応
本教育プログラムの対象科目の学習内容および数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムの数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラムとの対応は以下のとおりです。
| 数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム | 授業科目 |
|---|---|
| 1 社会におけるデータ・AI利活用 | |
| 1-1 社会で起きている変化 | 総合工学Ⅰ、総合工学Ⅱ |
| 1-2 社会で活用されているデータ | 総合工学Ⅰ、情報リテラシー |
| 1-3 データ・AIの活用領域 | 総合工学Ⅰ、工学実験・実習Ⅲ |
| 1-4 データ・AI利活用のための技術 | 総合工学Ⅰ |
| 1-5 データ・AI利活用の現場 | 総合工学Ⅲ、総合工学Ⅳ |
| 1-6 データ・AI利活用の最新動向 | 総合工学Ⅲ、総合工学Ⅳ |
| 2 データリテラシー | |
| 2-1 データを読む | 数学Ⅴ、工学実験・実習Ⅲ |
| 2-2 データを説明する | 数学Ⅴ、工学実験・実習Ⅲ |
| 2-3 データを扱う | 数学Ⅴ、工学実験・実習Ⅲ |
| 3 データ・AI利活用における留意事項 | |
| 3-1 データ・AIを扱う上での留意事項 | 総合工学Ⅰ、情報リテラシー、総合工学Ⅱ |
| 3-2 データを守る上での留意事項 | 情報リテラシー、総合工学Ⅱ |
本教育プログラムを構成する科目の授業方法に関する情報
教育プログラムを構成する科目の授業の方法に関する情報は下記リンク先に記載の通りである。
- 情報リテラシー(全コース共通)
- 総合工学Ⅰ (全コース共通)
- 総合工学Ⅱ (全コース共通)
- 総合工学Ⅲ (全コース共通)
- 数学Ⅴ (全コース共通)
- 総合工学Ⅳ (全コース共通)
- 工学実験・実習Ⅲ(機械、電気・電子、情報、化学・生物)
本教育プログラムの自己点検評価
本教育プログラムの自己点検評価の結果は下記リンク先の通りです。
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
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)の申請書はこちらからご覧になれます。