応用基礎レベル教育プログラム

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）」認定

下記の数理‧データサイエンス応用基礎プログラム（総合理工）は、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）」に認定されています。認定の有効期限は、令和９年３月３１日までとなっています。

島根大学の認定制度への申請内容

島根大学数理・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）_申請書[PDF：237KB]
島根大学数理・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）_取組概要[PDF：349KB]

数理・データサイエンス応用基礎プログラム（総合理工）

島根大学総合理工学部において数理・データサイエンス・AI に関する知識及び技術について体系的な教育を行い、数理・データサイエンス・AI を活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的としたプログラムです。データから知識発見、予測、判断支援等の理論と方法を多変量解析及び機械学習法を用いて学び、また単なる分析だけでなく、その結果を正しく評価する能力を身に付けることができます。

総合理工学部で実施されている高い専門性を持った教育の実績を活かし、今後は全学向けの、より実社会への実効性の高い応用基礎レベルの教育プログラムを全学を対象として開発・実施していきます。

対象科目

松江キャンパス　　

総合理工学部

データサイエンスII （4単位）

R1年度以降

プログラムを構成する授業の内容（R5年度）

（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。

（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

（３）本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活用企画・実施・評価」から構成される。

身につく力

プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）多変量解析、機械学習の理論と実装を通して、

多変量解析・機械学習手法について理解すること。
Pythonを用いて実データの分析が行えること。
分析の評価が行えること。

に要点をおいたプログラムとなっている。上記1～3が身につく過程の中で、データ分析における「課題の発見と定式化」、「データの取り扱い」、「モデル化」、「結果の可視化」、「検証、活用」の一連の流れを実際に体験し、実社会で活用するための理論や手法について広く学習できるプログラム構成になっている。

修了要件

　（令和1年度以降入学生）データサイエンスII（４単位）を修得

教育の自己点検・評価

実施体制

運営責任者	理事（研究推進担当）
実施組織	数理・データサイエンス教育研究センター
プログラムの自己点検・評価	数理・データサイエンス教育研究センター運営会議
プログラムの改善・進化	教学マネジメント委員会全学共通教育小委員会数理・データサイエンス教育研究センター専門委員会（科目担当者会議を兼ねる）

自己点検・評価結果

自己点検・評価結果　（令和3年度実績に対する結果）