数理・データサイエンス・AI教育プログラム
東京工科大で実学を拓く。
データとAIで、未来の社会をデザインする。
データとAIで、未来の社会をデザインする。
プログラムの目的
本学では2023年度より、これまでの開講科目での経験を活かしながら，全学部生を対象とした数理・AI・データサイエンスに関する基礎的な知識の涵養を目的に、理系総合大学として強みを生かした「東京工科大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を実施しています。なお、本プログラムは、文部科学省「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）」に認定されています。（認定の有効期限：令和11年3月31日まで）
（参考）文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要
（参考）文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要
身につけられる能力
01
データリテラシー
◉ データの種類を理解し、様々なグラフを読み取ることができる
◉ データを特徴づける指標を理解する
◉ 与えられた情報に対して、客観的なエビデンスから、批判的に物事を考える能力を身につける
◉ データを特徴づける指標を理解する
◉ 与えられた情報に対して、客観的なエビデンスから、批判的に物事を考える能力を身につける
02
データと社会
◉ 自然科学における実験・観測や社会調査の理論と方法の概要を身に付ける
◉ データに関する法律やAI社会における倫理について概要と基本原則を理解する
◉ データに関する法律やAI社会における倫理について概要と基本原則を理解する
03
統計学の初歩
◉ 相関係数と因果関係の意味を理解する
◉ 推定と検定の考え方を理解する
◉ 推定と検定の考え方を理解する
開講科目
| コンピュータサイエンス学部 | ● データサイエンス入門（必修科目、1年次) |
| メディア学部 | ● データサイエンス入門（必修科目、1年次) |
| 工学部 | ● データサイエンス入門（必修科目、1年次) |
| 応用生物学部 | ● データサイエンス入門（必修科目、1年次) |
| デザイン学部 | ● データサイエンス入門（選択科目，1年次) |
| 医療保健学部臨床工学科 | ● データサイエンス入門（選択科目，1年次) |
| 医療保健学部リハビリテーション学科 | ● データサイエンス入門（選択科目，1年次) |
| 医療保健学部看護学科、臨床検査学科 | ● コンピュータ概論Ⅱ（選択科目、1年次) |
※詳細はシラバスをご確認ください。
修了要件
- 学部・学科により「データサイエンス入門」または 「コンピュータ概論Ⅱ」の科目（2単位）を修得することで、本プログラムを修了したことを認定。
- 修了者にはデジタルバッジを付与し、修了したことを証明する。
実施体制
- プログラムの運営責任者：東京工科大学教務部長
- プログラムを改善・進化させるための組織：東京工科大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会
- 構成員：教務部長、教養学環教務委員長、数理・データサイエンス・AI教育に関連する授業担当教員、大学事務局から委嘱される職員
※上記委員会は、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの実施・運営に関すること、本学における数理・データサイエンス・AI教育プログラムの普及、促進に関すること、自己点検・評価の実施、公表に関することなどを担う