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
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）
https://www.t-kougei.ac.jp/guide/basic-info/grading/