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） 学生生活

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　有効期限：现在哪个app能买足彩9年3月31日

　東京工芸大学では、学生の数理?データサイエンス?ＡＩへの関心を高め、適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成すること、及び、分野に関わらず数理?データサイエンス?ＡＩの導入により新たな価値を創出できることの理解を目的として、数理?データサイエンス?AI教育プログラムを設けています。

プログラムを通じて身に付けることのできる能力

当該プログラムを修了することで、次の能力を身に付けることが期待できます。

  • 数理?データサイエンス?AIを適切に理解し、活用する基礎的な能力
  • 分野に関わらず、数理?データサイエンス?ＡＩの導入により新たな価値を創出できることの理解


修了要件と開設科目

修了要件は、下記の対象科目全てを修得することです（学部によって異なります）。なお、このプログラムは選択プログラムのため、進級?卒業には影響しません。

学修目標 対象科目 備考
社会で起きている変化
データ?AIの利活用の最新動向 		知性と感性を学ぶ
社会で活用されているデータ
データ?AIの活用領域 		知性と感性を学ぶ
データ?AI利活用のための技術
データ?AI利活用の現場 		知性と感性を学ぶ
データ?AI利活用における留意事項
データを守るうえでの留意事項 		知性と感性を学ぶ
データを読む
データを説明する
データを扱う 		コンピュータ基礎 工学部修了要件
アートのための数学 芸術学部修了要件

実施体制

委員会組織 役割
教学マネジメント部会 1)「3つの方針」に基づく数理?データサイエンス?AI教育プログラムを編成する。
2)数理?データサイエンス?AI教育プログラムの教育成果の把握と可視化を推進する。
各学部の教務委員会 1)数理?データサイエンス?AI教育プログラムの運営及び、改善と向上を担う。
2)数理?データサイエンス?AI教育プログラムの自己点検?評価を行う。
自己点検?評価委員会 各学部の教務委員会が行う数理?データサイエンス?AI教育プログラムの自己点検?評価について「自己点検?評価報告書」の作成を通じ全学的な観点から検証する。
内部質保証委員会 1)数理?データサイエンス?AI教育プログラムの課題を抽出し、解決方針を策定するすると共に各学部、各委員会の活動を支援する。
2)各学部、各委員会の活動を全学的な観点から評価し、さらなる向上につなげる。

プログラムの計画

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）　申請様式（PDF）

自己点検評価等

内部質保証方針に基づき、適切な手続きにより自己点検?評価を実施し、公開します。（2021年度の報告書は準備中です）
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