筑波大学では、情報学群を構成する3つの学類を対象に「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を開設しました。本プログラムは修了認定を行う教育プログラムであり、修了要件をクリアすると修了認定が得られます。本プログラムは全学共通科目と学群共通科目で構成されているため、情報学群に所属する全ての学生が無理なく履修できるようになっています。令和4年度には情報科学類と情報メディア創成学類の学生のほぼ100%、知識情報・図書館学類の学生の約36%が修了する見込みです。
(認定の有効期限:令和9年3月31日まで)
文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)」
筑波大学の認定制度申請内容 [PDF]
AI・データサイエンスに関する基本的な概念と手法、応用例を学び、さらに演習やプロジェクト型学習(PBL)を通して実践的スキルを習得することにより、データから意味を抽出してそれを有効に活用する能力や、AIを活用または自ら構築することで課題解決につなげる能力を身に付けます。
プログラムを構成する基礎科目群から8単位、専門教育科目群から2単位以上、合計10単位以上を取得すること。
基礎科目群 | ・ 線形代数A(2単位) ・ 微分積分A(2単位) ・ 情報リテラシー(講義)(1単位) ・ プログラミング入門A(2単位) ・ 知能と情報科学(1単位) |
専門教育科目群 | ・データサイエンス(2単位) ・PBL型実験(各3単位)(ソフトウェアサイエンス実験A、情報システム実験A、知能情報メディア実験A、情報メディア実験A、ビジネスシステムデザイン基礎II、ソフトウェアサイエンス実験B、情報システム実験B、知能情報メディア実験B、情報メディア実験B、ビジネスシステムデザイン実践II) |
各授業科目のシラバスはこちらをご覧ください。
本プログラムは3つの応用基礎コアからなります。各応用基礎コアに含まれる学修項目は、「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」に対応するものであり、上記の授業科目によってカバーされています。
情報学群カリキュラム委員会では、本プログラムを改善・進化させるため、次に掲げる事項について調査審議を行います。
(1) 翌年度の情報教育の基本方針に関すること。
(2) 翌年度のカリキュラム編成及びシラバスに関すること。
(3) 全学計算機システムに関すること。
(4) 授業の実施方法の改善に関すること。
(5) その他情報教育に関すること。
分野融合型数理・データサイエンス・AI教育推進本部では、本プログラムの自己点検・評価を行います。
令和3年度(2021年度)の自己点検・評価結果
令和4年度(2022年度)の自己点検・評価結果