数理・データサイエンス・AI教育
社会で必要なデータサイエンス・AIの基礎を修得
技術者として必要となる数理・データサイエンス・AIの基本知識やスキルを修得することで、それらを活用するための基礎的な素養を身に付けます。本学では、全員がこの基礎スキルを身に付けるための学修プログラムとして、1年次に「初年次教育」と「数理・データサイエンス・AI入門」を必修科目で用意しています。
プログラムの詳しい内容は以下の通りです。
なお、このプログラムは、文部科学省の「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）」に認定されています。
（期限：令和９年３月３１日まで）
プログラムの詳しい内容は以下の通りです。
なお、このプログラムは、文部科学省の「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）」に認定されています。
（期限：令和９年３月３１日まで）
※2024年度中に認定プログラム変更届を提出予定
数理・データサイエンス・AI基礎教育プログラムの内容
数理・データサイエンス・AIとは？
まず、数理とは.....数を計算したり、与えられた式を解くだけではなく、自分で予測し、式を考えて、世の中の現象を理解するために役立てることを言います。特にビジネスの分野では大変重要な考え方です。
次に、データサイエンスとは...世の中にある様々なデータを処理・分析して、新たな傾向や現象、更には知見を引き出す手法のことを言います。つまり、数理とデータサイエンスは切り離すことの出来ない思考で、特にこれからの社会で働くためには、必須のスキルと言えます。
世の中には、とても重要なデータが蓄積されており、これらをビックデータと呼びます。ビックデータを組み合わせたり、違う視点で分析することで、新しい発見が見えて来るのです。
⇒そして、このビックデータの分析を行うのが、ＡIの役割です！
［ビックデータの例］
交通系ＩＣの利用履歴、インターネットショップの購入記録、ＳＮＳのテキスト書込記録などです。
次に、データサイエンスとは...世の中にある様々なデータを処理・分析して、新たな傾向や現象、更には知見を引き出す手法のことを言います。つまり、数理とデータサイエンスは切り離すことの出来ない思考で、特にこれからの社会で働くためには、必須のスキルと言えます。
世の中には、とても重要なデータが蓄積されており、これらをビックデータと呼びます。ビックデータを組み合わせたり、違う視点で分析することで、新しい発見が見えて来るのです。
⇒そして、このビックデータの分析を行うのが、ＡIの役割です！
［ビックデータの例］
交通系ＩＣの利用履歴、インターネットショップの購入記録、ＳＮＳのテキスト書込記録などです。
数理・データサイエンス・AIの基礎教育を学ぶ必要性
現代の社会は、情報通信技術が高度に発展した「高度情報化社会」と呼ばれています。それは未だ急速に進化をしており、「モノのインターネット化」（IoT）によって、更に膨大なデータが世の中に蓄積されています。これを効果的に活用することで、世の中をより豊かに、そしてスマートに発展する社会構造が作られつつあります。
数理・データサイエンス・AIの基礎的な能力は、これまでのAI、ロボット、センシング（センサー）などの工学分野のみならず、専門領域を超えて、あらゆる分野、ビジネスに必要不可欠なものになりつつあります。
⇒これらを踏まえて、本学でも全ての学生の皆さんが基礎能力を修得する必要があると考えています。
数理・データサイエンス・AIの基礎的な能力は、これまでのAI、ロボット、センシング（センサー）などの工学分野のみならず、専門領域を超えて、あらゆる分野、ビジネスに必要不可欠なものになりつつあります。
⇒これらを踏まえて、本学でも全ての学生の皆さんが基礎能力を修得する必要があると考えています。
数理・データサイエンス・AI基礎教育プログラムの自己点検・評価
数理・データサイエンス・AI基礎教育プログラムの実施体制
