教育プログラムの概要と身につけることのできる能力
「数理・データサイエンス・AI」とは、AI戦略2019に示されているように、 デジタル社会の基礎知識（いわゆる「読み・書き・そろばん」的な素養）であり、我が国が、Society 5.0の実現を掲げて、世界規模の課題（ＳＤＧｓ）の解決に貢献したり、成熟社会が直面する高齢化、人口減少、インフラの老朽化などの社会課題を他国に先駆けて解決したりするのに必要とされています。
豊田工業高等専門学校では、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」を定め、令和６年度以降に準学士課程（本科）第１学年に入学した学生を対象に実施しています。高専（高等専門学校）ならではの実験・実習・実技が充実した早期高等教育、本校の特徴である多くの留学経験者・寮生活経験者との共学という多様性のある学習環境の中で、以下の能力の修得を目的とする関連科目の単位取得によって「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」が認定されます。
- 実社会での広範囲なデータについての収集処理や加工処理技術に関する能力
- 広範囲なデータを分析し，正しく解釈するための機械学習アルゴリズムに関する知識と技術
- 社会課題解決に向けたAI・データサイエンスを活用するための基礎能力
教育プログラムの概要 数理・データサイエンス・AI × 専門 × 異文化理解 for SDGs
修了要件
各学科毎に次の関連科目一覧にある科目を全て修得していることを修了要件とします。
（令和６年度以降入学者）
| 学科 | 科目名 | 学年 | 単位数 |
| 全学科共通 | 基礎解析ⅠＢ 線形数学ⅠＢ 基礎解析ⅡＡ 線形数学ⅡＡ 基礎解析ⅡＢ 線形数学ⅡＢ 確率 |
1年 1年 2年 2年 2年 2年 3年 |
2 1 2 1 2 1 1 |
| 機械工学科 | 情報基礎 情報工学Ⅰ 情報工学Ⅱ 情報工学Ⅲ 工学実験Ａ 工学実験Ｂ 統計学 |
1年 1年 4年 4年 4年 4年 4年 |
1 2 1 1 2 2 2 |
| 電気・電子システム工学科 | 情報基礎 プログラミング基礎Ａ プログラミング基礎Ｂ 信号処理 統計学 |
1年 3年 3年 5年 5年 |
1 1 1 1 2 |
| 情報工学科 | 情報技術概論 情報基礎 プログラミングⅠ プログラミングⅡＡ プログラミングⅡＢ アルゴリズムとデータ構造Ａ アルゴリズムとデータ構造Ｂ オブジェクト指向プログラミング 情報工学ゼミⅡ 知能メディア処理 統計学 離散数学 |
1年 1年 1年 2年 2年 3年 3年 4年 4年 4年 5年 5年 |
1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 |
| 環境都市工学科 | 情報処理論 統計学 |
4年 4年 |
2 2 |
| 建築学科 | 情報基礎 技術表現法 統計学 |
1年 3年 4年 |
1 1 2 |
実施体制
| 役割 | 委員会 | 責任者名 | 役職 |
| プログラムの運営責任者 | 阿波賀邦夫 | 校長 | |
| プログラムを改善・進化させるための体制 | 教務委員会 | 川西直樹 | 教務主事 |
| プログラムの自己点検・評価を行う体制 | 自己点検・評価・将来計画委員会 | 阿波賀邦夫 | 校長 |
申請書
豊田工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 申請書一式（後日掲載）
