学科編成・教育プログラム
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
令和5年8月25日認定
舞鶴工業高等専門学校では、令和4年度以降に準学士課程第1学年に入学するすべての学生に対し、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムを実施しています。
教育プログラムの名称
- 舞鶴工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
教育プログラムの規則と概要
実施体制
| 委員会等 | 役割 |
| 校長 | 運営責任者 |
| 教務委員会 | プログラムの実施・質向上 |
| 評価委員会 | プログラムの自己点検・評価 |
本教育プログラムにより育成される能力
- デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ、自らの専門分野に応用できる。
- 社会情勢や社会での実例を学び、人間中心の適切な判断ができ、学修した知識やスキル等を説明、活用できる。
- データや情報の取り扱い、発信、保護等に必要な原則、法規および倫理に則った行動ができる。
- データを利活用するための様々な手法について身につけ、適切に取り扱うことができる。
修了要件
以下に示す科目を履修し、全ての科目の単位を履修すること。
| 機械工学科 | 情報処理I（1年） |
| 情報処理II（2年） | |
| 計測工学演習（3年） | |
| 数値計算演習（4年） | |
| 電気情報工学科 | 情報基礎（1年） |
| プログラミング実習（3年） | |
| 電子制御工学科 | 情報基礎（1年） |
| 制御工学実験（5年） | |
| 建設システム工学科 | 情報リテラシー（1年） |
| 測量実習（2年） | |
| 建設システム工学実験IA（3年） | |
| 建設システム工学実験IB（3年） |
モデルカリキュラムと科目の関係
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。
| 授業に含まれている内容・要素 | 数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム | 機械工学科 | 電気情報工学科 | 電子制御工学科 | 建設システム工学科 |
| （1）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り、それが自らの生活と密接に結びついている | 1-1 | 情報処理II（2年） | 情報基礎（1年） | 情報基礎（1年） | 情報リテラシー（1年） |
| 1-6 | 情報処理II（2年） | 情報基礎（1年） | 情報基礎（1年） | 情報リテラシー（1年） | |
| （2）「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 | 1-2 | 情報処理II（2年） 数値計算演習（4年） |
情報基礎（1年） | 情報基礎（1年） | 情報リテラシー（1年） |
| 1-3 | 情報処理II（2年） 数値計算演習（4年） |
情報基礎（1年） | 情報基礎（1年） | 情報リテラシー（1年） | |
| （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、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 | 1-4 | 情報処理II（2年） 数値計算演習（4年） |
プログラミング実習（3年） | 制御工学実験（5年） | 測量実習（2年） |
| 1-5 | 情報処理II（2年） 数値計算演習（4年） |
プログラミング実習（3年） | 制御工学実験（5年） | 測量実習（2年） | |
| （4）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 | 3-1 | 情報処理I（1年） 情報処理II（2年） |
情報基礎（1年） | 情報基礎（1年） | 情報リテラシー（1年） |
| 3-2 | 情報処理I（1年） 情報処理II（2年） |
情報基礎（1年） | 情報基礎（1年） | 情報リテラシー（1年） | |
| （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 | 2-1 | 情報処理II（2年） 計測工学演習（3年） 数値計算演習（4年） |
プログラミング実習（3年） | 制御工学実験（5年） | 測量実習（2年） 建設システム工学実験IA（3年） 建設システム工学実験IB（3年） |
| 2-2 | 情報処理II（2年） 計測工学演習（3年） 数値計算演習（4年） |
プログラミング実習（3年） | 制御工学実験（5年） | 測量実習（2年） 建設システム工学実験IA（3年） 建設システム工学実験IB（3年） |
|
| 2-3 | 情報処理II（2年） 計測工学演習（3年） 数値計算演習（4年） |
プログラミング実習（3年） | 制御工学実験（5年） | 測量実習（2年） 建設システム工学実験IA（3年） 建設システム工学実験IB（3年） |
申請書
応用基礎レベル
教育プログラムの名称
- 舞鶴工業高等専門学校 応用基礎プログラム（電気情報工学科）
教育プログラムの規則と概要
実施体制
| 委員会等 | 役割 |
| 校長 | 運営責任者 |
| 教務委員会 | プログラムの実施・質向上 |
| 評価委員会 | プログラムの自己点検・評価 |
本教育プログラムにより育成される能力
- 数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックすることができる。
- AIを活用し課題解決につなげることができる。
- 自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を身につけることができる。
修了要件
以下に示す科目を履修し、全ての科目の単位を履修すること。
| 電気情報工学科 | 情報基礎（1年） |
| メディアリテラシー（1年） | |
| 情報数学（2年） | |
| C言語（2年） | |
| プログラミング実習（3年） | |
| 応用数学IIA（4年） | |
| 応用数学IIB（4年） | |
| ネットワーク論（4年） | |
| 創造工学（4年） | |
| 情報システム論（5年） | |
| データ構造とアルゴリズム（5年） |
モデルカリキュラムと科目の関係
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（応用基礎レベル）モデルカリキュラムとの対応は以下の通りです。
| 授業に含まれている内容・要素 | 数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム | 電気情報工学科 |
| （1）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 | 1-6 | 情報数学（2年） 応用数学IIA（4年） 応用数学IIB（4年） |
| 1-7 | データ構造とアルゴリズム（5年） | |
| 2-2 | 情報基礎（1年） メディアリテラシー（1年） 情報数学（2年） データ構造とアルゴリズム（5年） |
|
| 2-7 | C言語（2年） | |
| （2）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 | 1-1 | 情報基礎（1年） |
| 1-2 | プログラミング実習（3年） | |
| 2-1 | 情報基礎（1年） メディアリテラシー（1年） |
|
| 3-1 | プログラミング実習（3年） | |
| 3-2 | プログラミング実習（3年） | |
| 3-3 | プログラミング実習（3年） | |
| 3-4 | プログラミング実習（3年） | |
| 3-9 | プログラミング実習（3年） | |
| （3）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 | I | 該当なし |
| II | プログラミング実習（3年） 創造工学（4年） |