第一工科大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム
プログラムの目的
本教育プログラムは、数理・データサイエンス・AIの知識、技能を社会課題の解決に活用できる高度な技術者を育成することを目的としています。プログラムの授業では、教員や学生が研究活動で収集した地域の産業界の実データを活用して学習します。またプログラムで修得した知識、技能を、卒業研究で学生の各専門分野に応用、実践することで、実践能力を養います。「リテラシーレベル」、「応用基礎レベル」ともに全学部・学科の学生を対象に開講しています。
プログラムの概要・修了要件
リテラシーレベル
【対象者】
- 本学の全学部、全学科の学生
【修了要件】
- 共通総合教育科目である「AIと社会」(2単位)を履修し、単位を取得すること。
応用基礎レベル
【対象者】
- 本学の全学部、全学科の学生
【修了要件(情報電子システム工学科以外)】
- 下記の表に示す全ての科目を履修、単位を取得すること。
| データサイエンス入門Ⅰ(2単位) | データサイエンス入門Ⅱ(2単位) |
| プログラミング入門Ⅰ(2単位) | プログラミング入門Ⅱ(2単位) |
【修了要件(情報電子システム工学科)】
- 下記の表に示す全ての科目を履修し、単位を取得すること。
| データサイエンス入門Ⅰ(2単位) | データサイエンス入門Ⅱ(2単位) |
| アルゴリズムⅠ(2単位) | C言語プログラミング入門Ⅰ(2単位) |
身につけられる知識・能力・技能（学習成果）
- 数理モデリング、データサイエンス、AIの基礎知識の修得
- 現実社会での活用事例、ビジネスアーキテクチャの理解
- 社会課題を解決するための、実践能力の修得
- データを正しく読み取り、情報の意味を正しく理解する能力の修得
- データの背景にある構造を発見する能力の修得
実施体制、プログラムの質保証に向けた取り組み、自己点検結果等
本学の全学的な組織である教務委員会は、教育、研究全般を継続的に改善する活動を実施しています。その中でも本プログラムの教育内容を重要事項とみなし、学習者の理解度と学習成果の向上、産業界からの視点による教育の継続的改善を実施します。学習者へのアンケート調査を実施した後、自己点検・評価を実施し、次年度に向けたアクションプランの策定を行っています。
[2022年度自己点検結果]