2022年5月19日(木)
2022年12月5日(月)更新
学校案内
釧路工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラムについて
本校では、AIなどがさまざまな場面で活用される社会 (Society5.0) で活躍できる人物を育成するため、「釧路工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を策定しています。この教育プログラムにはリテラシーレベルと応用基礎レベルがあります。
リテラシーレベルは全分野の学生が対象で、それぞれの専門分野でデータサイエンスやAIの技術を活かせるようになることをねらいとしたものです。応用基礎レベルは情報工学分野と電子工学分野の学生が対象で、課題解決のための実践的な能力を育成することをねらいとしています。
- プログラムの学修成果(学生が身に付けられる能力等)
リテラシーレベル
- 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の基礎的素養を持ち、基本的なデータ分析ができる。
- 社会情勢や社会での実例を学び、セキュリティや情報倫理にもとづいた人間中心の適切な判断ができる。
- 基礎的なプログラミングができる。
応用基礎レベル(情報工学分野・電子工学分野共通)
- データサイエンスやAIに必要な数学基礎(統計数理、線形代数、微分積分)の知識をふまえて、基本的なアルゴリズムやデータ表現を使用したデータ分析やAIのプログラミングができる。
- 数理・データサイエンス・AIがどのように社会で活用され、新たな価値を生んでいるのか説明できる。
- AIやデータにはバイアスが生じうる特性があり、使い方によって公正性に関する問題やプライバシー保護・セキュリティに関わる課題等があることを説明できる。
- 身近な課題や自分の専門分野にかかわる社会の課題を解決するためにデータサイエンスやAIの技術を利用することができる。
教育プログラムを構成する授業科目は下記の通りで、このうち必修科目をすべて単位修得していれば教育プログラムの修了が認定されます。
リテラシーレベル
- 情報リテラシー (1年・必修科目)
- 化学 (1年・必修科目) ※1
- 物理A (2年・必修科目) ※1
- 物理B (2年・必修科目) ※1
- 複合融合演習 (4年・必修科目)
- 技術者倫理 (5年・必修科目)
- MOT (5年・選択科目)
- 知的財産 (5年・選択科目)
※1:令和2年度以前に入学した学生(R2カリキュラムの学生)はこれらの科目に替わって「科学基礎実験(2年・必修科目)」が対象科目となります。
応用基礎レベル(情報工学分野)
- 数学 (1年・必修科目)
- 数学 (2年・必修科目)
- 数学 (3年・必修科目)
- アルゴリズム論 (3年・必修科目)
- プログラミング言語ⅡA(3年・必修科目)
- プログラミング言語ⅡB(3年・必修科目)
- データベース (4年・必修科目)
- 技術者倫理 (5年・必修科目)
- 人工知能 (5年・必修科目)
応用基礎レベル(電子工学分野)
- 数学 (2年・必修科目)
- 数学 (3年・必修科目)
- プログラム言語I (3年・必修科目)
- プログラム言語II (4年・必修科目)
- データサイエンス (4年・必修科目) ※2
- 技術者倫理 (5年・必修科目)
- 知的情報処理 (5年・必修科目)
- 画像工学 (5年・必修科目)
※2:令和2年度以前に入学した学生(R2カリキュラムの学生)は「データサイエンス」に替わって「数値解析 (4年・必修科目)」が対象科目となります。
委員会等 | 役割 |
校長 | 運営責任者 |
教務委員会 | 教育プログラムの改善・進化、修了認定、自己点検・評価 |
- 教育プログラムの規則、取組概要、自己点検・評価結果
釧路工業高等専門学校数理・データサイエンス・AI 教育プログラム規則[PDF]
釧路工業高等専門学校数理・データサイエンス・AI 教育プログラム取組概要[PDF]
釧路工業高等専門学校数理・データサイエンス・AI教育プログラム自己点検・評価結果[PDF]
- 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度申請書
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)申請書[PDF]