数理・データサイエンス・AI教育プログラムについて

福井工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム要項

福井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とおり開設する。

趣旨

第1条 この要項は、福井工業高等専門学校（以下「本校」）における数理・データサイエンス・AI教育プログラム（以下「本教育プログラム」）に関し必要な事項を定めるものとする。

教育目的

第2条 本プログラムは、デジタル社会の素養である数理・データサイエンス・AI の基礎を全ての学生に対して修得させるとともに、意欲ある学生に対して自らの専門分野に応用できる力を修得させることを目的とする。

履修対象者

第3条 本プログラムは、本校の本科生（以下「学生」という。）を対象とする。

履修方法

第4条 本プログラムは、授業科目の履修に係る特別の手続きを必要としない。

修得レベル、授業科目及び単位数

第5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。「リテラシーレベル」の授業科目及び単位数は、別表第１のとおりとする。

修了要件

第6条 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条に定める各学科におけ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 本プログラムの修了認定は、教務委員会で行う。

修了証の交付

第8条 第6条の修了要件を満たした学生は、申請により、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。

雑則

第9条 この要項に定めるもののほか、必要な事項は、別に定める。

別表

数理・データサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベルに関する対象科目

学科	本教育プログラムに関する授業科目
機械工学科	専門基礎Ⅱ、プロジェクト演習、機械工学実験Ⅰ～Ⅱ
電気電子工学科	専門基礎Ⅰ、プロジェクト演習、電気電子工学実験Ⅰ～Ⅱ
電子情報工学科	専門基礎Ⅰ、専門基礎Ⅱ、プロジェクト演習、電子情報工学実験Ⅰ
物質工学科	専門基礎Ⅲ、プロジェクト演習、物質工学実験Ⅰ～Ⅱ、生物工学実験Ⅰ、材料工学実験Ⅰ
環境都市工学科	専門基礎Ⅲ、プロジェクト演習、環境都市工学実験実習Ⅰ～Ⅱ

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

本教育プログラムにより学生の数理・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します。

本教育プログラムの取り組み概要図

福井高専における数理・データサイエンス・AI教育の概要

実施体制

本教育プログラムの実施体制は下記のとおりです。

役割	委員会など
運営責任者	校長
企画・改善・実施の指示	教務委員会
点検・評価・改善計画の立案	創造教育開発センター

本教育プログラムの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通りです。

項目		モデルカリキュラム※	学科ごとの対応科目
			機械工学科	電気電子工学科	電子情報工学科	物質工学科	環境都市工学科
➀	1-1 1-6	現在進行中の社会変化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	専門基礎Ⅱ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅰ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅰ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習
②	1-2 1-3	「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	専門基礎Ⅱ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅰ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅰ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習
③	1-4 1-5	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、様々な適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出するもの	専門基礎Ⅱ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅰ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅱ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習
④	3-1 3-2	活用に当たっての様々な留意事項を考慮し、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	専門基礎Ⅱ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅰ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅰ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習	専門基礎Ⅲ プロジェクト 演習
⑤	2-1 2-2 2-3	実データ・実課題を用いた演習など、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	機械工学実験 Ⅰ～Ⅱ	電気電子工学実験 Ⅰ～Ⅱ	電子情報工学実験Ⅰ	物質工学実験 Ⅰ～Ⅱ 生物工学実験Ⅰ 材料工学実験Ⅰ	環境都市工学実験実習 Ⅰ～Ⅱ

※コンソーシアムモデルカリキュラム

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の「選択」に相当する学習内容を修めることができる科目は以下の通りです。

	機械工学科	電気電子工学科	電子情報工学科	物質工学科	環境都市工学科
対応科目	数理統計学 C言語基礎	数理統計学 情報処理Ⅰ 情報処理Ⅱ	数理統計学 プログラミング基礎	数理統計学 情報化学Ⅱ	数理統計学 プログラミング

本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

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す。

学科
機械工学科	専門基礎Ⅱ、プロジェクト演習、 機械工学実験Ⅰ・Ⅱ
電気電子工学科	専門基礎Ⅰ、プロジェクト演習、 電気電子工学実験Ⅰ
電子情報工学科	専門基礎Ⅰ、専門基礎Ⅱ、プロジェクト演習、 電子情報工学実験Ⅰ
物質工学科	専門基礎Ⅲ、プロジェクト演習、 物質工学実験Ⅰ・Ⅱ、生物工学実験Ⅰ、 材料工学実験Ⅰ、
環境都市工学科	専門基礎Ⅲ、プロジェクト演習、 環境都市工学実験実習Ⅰ・Ⅱ

本教育プログラムの自己点検結果

本教育プログラムの自己点検結果はこちらからご覧になれます。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム自己点検結果

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。

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