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数理・データサイエンス・AI教育プログラム

本教育プログラムの目的

北九州高専では、全学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高めることで、様々な分野において重要視されている数理・データサイエンス・AIの基礎的能力の育成、かつ、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ための教育プログラムを設置しています。

本教育プログラムにおいて身につけられる能力

  • デジタル社会の基礎となる数理・データサイエンス・AIの基礎的能力を身につけ、自らの専門分野に応用できること。
  • 社会での実例を学び、得られるデータについて適切な判断ができ、学修した知識やスキル等を説明、活用できること。
  • 様々なデータにおいてアルゴリズムとソフトウェアを用いた活用ができること。
  • Society5.0への貢献のために、データや得られた情報を利用するための基礎スキルを修得し活用できること。

出典:内閣府ホームページ (https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/)


履修規則について


実施体制

委員会等 役割
校長 運営責任者
教務委員会 プログラムの進化・改善
自己点検・評価IR室 プログラムの自己点検・評価

修了要件

以下の表に示す科目の単位を全て修得すること。
所定の全ての授業科目を修得した学生は、本プログラム(リテラシーレベル)修了者として認定され、修了証を発行する。
令和3年度入学生
科目名 工学基礎Ⅰ
履修学年 1
単位数 2
授業内容 現在進行中の社会変化(第4次産業革命、Society5.0、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
科目名 情報処理Ⅰ
履修学年 1
単位数 2
授業内容 「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
科目名 工学基礎Ⅰ 現代社会Ⅱ
履修学年 1・3
単位数 2
授業内容 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
科目名 工学基礎Ⅰ
履修学年 1
単位数 2
授業内容 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
科目名 情報処理Ⅰ
履修学年 1
単位数 2
授業内容 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
令和4年度入学生以降
科目名 プログラミング基礎
履修学年 2
単位数 1
授業内容 現在進行中の社会変化(第4次産業革命、Society5.0、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
科目名 情報リテラシー
履修学年 1
単位数 1
授業内容 「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
科目名 プログラミング基礎
履修学年 2
単位数 1
授業内容 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
科目名 情報セキュリティ
履修学年 1
単位数 1
授業内容 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
科目名 情報リテラシー
履修学年 1
単位数 1
授業内容 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

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

本プログラムは数理・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)により認定を受けています。
認定期限:令和9年3月31日まで

自己点検・評価結果について