3.3.4 数理・データサイエンス・AI教育 1．プログラムの概要と基本方針 本学は、「技術を科学する」という建学精神に基づき、データサイエンスをものづくり技術へと展開できる人材育成 を目指して、2020年度から「数理・データサイエンス・AI（GIKADAI-MDA）教育プログラム」を開始した。 本プ ログラムは、リテラシーレベルからエキスパートレベルまでシームレスに学べるカリキュラム体系を実現することを基 本方針としており、2022年8月には文部科学省より「リテラシーレベルプラス」および「応用基礎レベル」の認定を 受けている。 1ᖺḟ 80ྡ 2ᖺḟ 80ྡ 3ᖺḟ 440ྡ 4ᖺḟ 440ྡૢ ৷੦ຊঞঋঝ % '6ಆ੦ຊ % '6ಆૢ ৷ জॸছ३ ش ঞঋঝ % ,&7੦ຊ % ৶ੵ ৾ৰୡ % ৾ % ન૨ଁੑ % ӐӣӟӀӢҮҼӈଢ଼ ༤ኈ๓ᮇ 1ᖺḟ 395ྡ ༤ኈ๓ᮇ 2ᖺḟ 395ྡ Ꮫ⏕ᩘ 䠄ᐃဨ䠅 Ꮫᖺ㐍⾜ জॸছ३ ش ঞঋঝभ৯ఏ •ु भतऎॉपঢ়ॎॊ0'$ ૼषभෆฐऩ৶ੰ॑ ीॊ • 0'$ૼभఊ੭पਏऔ ोॊ੦ຊಞു॑ ମपା ऐॊૢ ৷੦ຊঞঋঝभ৯ఏ • ௧ীदણ৷दऌॊ 0'$ૼभੴध५य़ঝ॑ ఊ੭घॊ •ु भतऎॉଢ଼प0'$ૼ ॑ૢ ৷दऌॊ • 3\WKRQউটॢ ছথॢ भ ੦ຊ॑ ମपणऐॊ ম৾भड़জ४ॼঝઇ౫ ঝ ৷੦ຊ ຊ ৷ ग़य़५ঃ ش ॺঞঋঝ %ق ك ॡছक़ॻ,R7 %ق ॣك ঔॖ থইज़ঐॸॕ ॡ५ ग़य़५ঃ ش ॺঞঋঝभ৯ఏ • ਃ༊৾ಆ؞$,ૼ॑ ઞः ऒऩखथৰᄷऩୖ ॑ੰ ৠघॊ • ৰভभ ر ऩୖ पৌ खथ0'$ૼपे ॊী ෲ؞ੰ ෲ॑ ຄষदऌॊ௧ ৡ॑ ମपणऐॊ ᮏ⛉5ᖺ 䠄Ꮫ㒊2ᖺ䠅ྡ ⛉ ᖺ ᑓᨷ⛉1䠈2ᖺ 䠄Ꮫ㒊3䠈4ᖺ䠅 Ꮫ ᐇ⦼䠖5Ꮫ Ẹ㛫ᴗ䞉ᩍ⫱ᶵ㛵 ᐇ⦼䠖15♫䠈5ᶵ㛵 ᐇ Ẹ㛫ᴗ䞉ᩍ⫱ ᐇ⦼ ♫ ᶵ ᐇ⦼ Ꮫ ༢ไᗘ 䠄㼑㻴㻱㻸㻼ᴗ䠅 ᮏᩍᮦ䛾ᥦ౪䠈ᮏᩍᮦ䜢⏝䛔䛯ㅮᗙ䞉ㅮ⩦ ᛂ⏝ᇶ♏䝺䝧䝹䛾ㄆᐃ㧗ᑓ䛾ቑຍ䛷䠈 ᑐ㇟䜢㻟ᖺ⦅ධ⏕䛛䜙㻞ᖺ⏕䜈ኚ᭦ ੦ম্ ଉ • ॹ ش ॱఐ৾भु भतऎ ॉૼषभା •ु भतऎॉૼఐ৾भ ৲؞ৈ২৲ • জॸছ३ ش ঞঋঝऊै ग़य़५ঃ ش ॺঞঋঝऽ द३ ش ঞ५ऩ৾लभ ৰਠ • ৾ਗਃঢ়धभ৴ਘ৲ 䜶䜻䝇䝟䞊䝖䝺䝧䝹䛾᪂⛉┠䛂䜽䝷䜴䝗㻵㼛㼀䛃 䛸䛂䜿䝰䜲䞁䝣䜷䝬䝔䜱䜽䝇䛃䜢㏣ຍ 図1 GIKADAI-数理・データサイエンス・AI（MDA）教育プログラムの全体像 2．リテラシーレベル（学部 1・2 年次） 高専からの編入生がすでに MDASH 認定レベルの教育を受けていることを踏まえ、学部 1・2 年次向けに同等以上の 実践的なモデルカリキュラム（計8.5単位）を構成している。 本学が「リテラシーレベルプラス」の認定を受けた主な 要因は以下の通りである。 ● 実践的な少人数教育： 1 年次の「理工学実験（PBL 型実習）」や、2 年次後期の「プロジェクト研究（プレ卒業研究）」 において、実データを用いた分析や取り扱いを実践的に学ぶことができる。定員80名という少人数教育の強みが 活かされている。 ● 先取受講制度： 応用基礎レベルの指定科目である「数理データサイエンス演習基礎」を、一部の系の学生が学部 2 年次後期に先取りして受講できる仕組みを整えている。 110 豊橋技術科学大学五十年史
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