苫小牧工業高等専門学校

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数理・データサイエンス・AI教育プログラム

苫小牧工業高等専門学校では、令和2年度以降に本科第1学年に入学するすべての学生に対し、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムを実施しています。

実施体制

委員会等 役割
校長 運営責任者
教務委員会 プログラムの改善・進化
運営委員会 プログラムの自己点検・評価

実施科目と学修内容（リテラシーレベル）

第1学年入学の全学生が履修する以下の科目により、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムを実施しています。

※表の科目名にWEBシラバスへのリンクがあります。WEBシラバスで授業内容等を確認することができます。

実施科目 学修内容（プログラム該当部分のみの抜粋）
創造工学Ⅰ 　地域や世界など現在社会で起きている変化(コンピュータの歴史，情報化の進展、デジタル社会、Society5.0等)を概観し、データやAI、および様々な専門分野の技術が関わっていることや、日常生活や社会活動で様々な種類のデータがあることを学ぶ。合わせて、これらの社会変化やデータ、AIや専門技術などが我々の日常生活や社会活動にどのように組み込まれているかを学び、新たな技術革新やサービス展開および日常生活や社会活動に及ぼす影響を考える。指定された専門分野（専門系）についてグループで調査研究を行い、調査結果をパワーポイントにまとめて発表する。当該授業においては、学生が１台ずつノートPC（BYOD）を使ってWeb検索を行ったり、Microsoft365またはLMSを用いてグループで資料の共有を行う等、コンピュータやインターネットを実際に自分たちで体験・利活用しながら学習を行う。種々のデータが広範な分野に応用されていることを学び、これらの技術が様々な専門分野にまたがっていること、およびその組み合わせで生活が豊かになっていることをグループワークにて調査、発表しディスカッションする。
　また、様々な業種の30社から約50名の企業技術者を招き、現代社会の問題を学び、その解決に活用する具体的な技術やデータの種類をエンジニアと一緒にグループワークを行う。グループワークを通じて、現代社会の問題を学び、種々のデータが広範な分野に応用されていることを学ぶ。また、これらの技術が様々な専門分野にまたがっていること、およびその組み合わせで生活が豊かになっていることについて考える。
　データを扱う際に必要な原則、法規や倫理について学ぶ。日常生活や社会活動における実例などを通して、これらのデータの活用にあたっての留意事項を考慮することが重要であることを学ぶ。北海道警察との連携協定に基づきサイバーセキュリティセミナーを実施する。
　データの代表値、ばらつきや表現の仕方を学び、実データを用いた演習によりデータの特徴を捉える方法を学ぶ。データを実問題へ適用し活用するための取り扱い方や分析方法などを学ぶ。データを特徴づける値の定義や取り扱いを学ぶとともに、Excelでのデータの処理方法、関数の扱い方、グラフの作成法を演習し、可視化したデータから特徴を読むことを実習する。また、ダウンロードしたオープンデータを用いてExcelを活用した表作成とグラフ作成の演習を行う。
　Pythonのプログラミング演習を行い、プログラミングでドローンを制御し、データを実際に取得する体験をグループワークで取り組む。また、AIロボットを用いて機械学習を体験する。
(～R3入学)情報技術基礎
(R4入学～)
データサイエンス基礎		 　産業社会と情報技術（データ、AI技術を含む）、産業界における利用例と社会活動に及ぼす影響について考える。情報技術の基礎となる、数値の表現と取扱い、コンピュータネットワーク、データ通信、コンピュータ制御について学ぶ。
　情報セキュリティやその技術などを学び、データを守る上での重要事項を学ぶ。情報通信社会、インターネットの進化や産業の変化を外観し、身近なインターネット社会のコミュニケーションやサービスを題材にして、情報データの取り扱い方法、活用方法の留意事項、情報化社会の権利とモラル、情報セキュリティ管理について学ぶ。
　データをコンピュータおよびインターネット上で扱うために必要となる数値の表現と取扱いについて学ぶ。また、フローチャートの記述方法を学び、C言語でのプログラミング演習を行う。

モデルカリキュラムとの対応（リテラシーレベル）

数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム（リテラシーレベル）と本校の教育プログラム（令和2年度の実績）の対応関係は以下の通りです。

モデルカリキュラム 学修内容 実施科目
1-1. 社会で起きている変化 社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る。 創造工学Ⅰ、情報技術基礎
1-2. 社会で活用されているデータ どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。 創造工学Ⅰ
1-3. データ・AIの活用領域 さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る。 創造工学Ⅰ
1-4. データ・AI利活用のための技術 データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る。 創造工学Ⅰ
1-5. データ・AI利活用の現場 データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る。 創造工学Ⅰ
1-6. データ・AI利活用の最新動向 データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る。 創造工学Ⅰ
2-1. データを読む データを適切に読み解く力を養う。 創造工学Ⅰ
2-2. データを説明する データを適切に説明する力を養う。 創造工学Ⅰ
2-3. データを扱う データを扱うための力を養う。 創造工学Ⅰ
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項 データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと。 創造工学Ⅰ、情報技術基礎
3-2. データを守る上での留意事項 データを守る上で知っておくべきこと。 創造工学Ⅰ
4-1. 統計および数理基礎 数学基礎および統計基礎を学ぶ。 創造工学Ⅰ
4-2. アルゴリズム基礎 アルゴリズム基礎を学ぶ。 創造工学Ⅰ、情報技術基礎
4-3. データ構造とプログラミング基礎 データ構造とプログラミング基礎を学ぶ。 創造工学Ⅰ情報技術基礎

実施科目と学修内容（応用基礎レベル）

全学生が履修する以下の科目により、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムを実施しています。

実施科目 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の学修内容
（プログラム該当部分のみの抜粋）
情報技術基礎 　どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。情報化社会に必要なモラルや著作権、情報セキュリティ管理の概要について理解し説明できる。プログラミング言語の概要について説明できる。問題分析とフローチャートの記述方法について理解し活用できる。フローチャートの分岐記述方法について理解し活用できる。フローチャートの繰返し記述方法について理解し活用できる。初歩的なプログラミングの手順を理解し説明できる。初歩的なプログラミングができる。
創造工学Ⅰ 　社会で活⽤されているビッグデータを用いたデータ分析を体験する。データやAIを利活用するための技術について理解する。統計の基礎を学び、データを分析することで意味のある情報が得られることを理解する。t検定を用いて仮説の結論を導くことができる。実データを用いた演習を通じてデータの傾向を評価することができる。Pythonで基礎的なプログラムを作成することができる。Pythonを用いてドローン自動操作のPBL課題に取り組むことができる。自分が作ったプログラムの動作を他者にわかりやすく説明できる。情報セキュリティーの基礎的な項目について理解する。AI利活用のための技術や最新動向について説明できる。AIロボットを操作して機械学習のしくみを説明できる。AIの動作原理を他者にわかりやすく説明できる。社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る。
創造工学Ⅱ 　次世代社会での工学におけるIoTの重要性および、通信技術やマイコンの役割を理解できる。Arduinoプログラムの基礎となる変数、制御文、関数などについて理解しできる。
創造工学Ⅲ 　工学におけるデータサイエンスの重要性について理解できる。基礎的なデータ解析手法について理解できる。基礎的なデータ解析手法を用いて、自ら得た情報を解析することができる。社会や各専門分野において存在する情報セキュリティリスクを理解できる。
数学ⅠA 　指数関数を理解し、指数方程式・指数不等式を解くことができる。対数関数を理解し、対数方程式・対数不等式を解くことができる。
数学ⅠB 　集合の基礎概念を理解し、演算ができる。標準形で表された２次関数のグラフを書くことができる。べき関数、偶関数と奇関数の性質、グラフの平行移動を理解する。
数学ⅡA 　簡単な場合について、関数の極限を求めることができる。微分係数の意味や、導関数の定義を理解し、導関数を求めることができる。積・商の導関数の公式を用いて、導関数を求めることがができる。三角関数の導関数を求めることができる。指数関数の導関数を求めることができる。合成関数・対数関数の導関数を求めることができる。関数の増減表を利用して、極値を求め、グラフの概形を描くことができる。極値を利用して、関数の最大値・最小値を求めることができる。高次導関数を求めることができる。2次の導関数を利用して、グラフの凹凸を調べることができる。不定積分の定義を理解し、簡単な不定積分を求めることができる。定積分の定義を理解し、簡単な定積分を求めることができる。不定積分の定義を理解し、簡単な不定積分を求めることができる。置換積分用いて、不定積分や定積分を求めることができる。不定積分、定積分の部分積分法を理解し、積分計算に応用することができる。
数学ⅡB 　積の法則と和の法則を利用して、簡単な事象の場合の数を数えることができる。簡単な場合について、順列の計算ができる。簡単な場合について、組合せの計算ができる。ベクトルの定義を理解し、ベクトルの基本的な計算(和・差・定数倍)ができ、大きさを求めることができる。平面ベクトルの成分表示ができ、成分表示を利用して簡単な計算ができる。平面ベクトルの内積を求めることができる。ベクトルの平行・垂直条件を利用して問題を解くことができる。平面ベクトルの線形独立を理解し、それに関する問題が解ける。空間ベクトルの成分表示ができ、成分表示を利用して簡単な計算ができる。空間ベクトルの内積を求めることができる。行列の定義を理解し、行列の和・差・スカラーとの積を求めることができる。行列の積を求めることができる。逆行列の定義を理解し、2次の正方行列の逆行列を求めることができる。消去法を用いて連立方程式を解くことができる。行列の階数を求めることができる。
数学ⅢA 　2変数関数の定義域と値域を理解し、2変数関数の曲面を求めることができる。偏導関数を計算することができる。全微分の意味を理解し、関数の全微分を計算することができる。合成関数の微分法を用いて、関数を微分及び偏微分することができる。第2次偏導関数を求めることができる。2変数関数の極大・極小を判定することができる。2重積分を累次積分に直して計算することができる。累次積分の積分順序の変更をすることができる。２重積分を用いて基本的な図形の体積を求めることができる。極座標による２重積分を計算することができる。変数変換することによって２重積分を計算することができる。
数学ⅢB 　定義に基づいて行列式を計算できる。行列式の性質を利用して行列式を計算できる。行列式を展開して行列式の値を求めることができる。任意の行で行列式を展開して、行列式の値を求めることができる。余因子行列を利用して、簡単な逆行列を求めることができる。余因子行列を利用して、逆行列を求めることができる。クラメルの公式を利用して連立１次方程式を解くことができる。行列式を利用して、特定の解を持つ連立方程式を求めることができる。行列式を使用して、平行四辺形の面積を求めることができる。線形性を利用して、線形変換の像を求めることができる。合成変換と逆変換を表す線形変換を求めることができる。行列の固有値を求めることができる。簡単な行列の固有ベクトルを求めることができる。行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる。固有値と固有ベクトルを用いて、行列を対角化することができる。行列が対角化可能か判定できる。対称行列を直交行列により対角化することができる。条件付き確率を求めることができる。確率の乗法定理を用いることができる。事象の独立に関する確率を求めることができる。ベイズの定理に関する確率を求めることができる。２次元データに対して、共分散、相関係数を求めることができる。度数分布表から平均や中央値を求めることができる。分散や標準偏差を計算することができる。四分位数、四分位範囲、外れ値を求め、箱ひげ図を書くことができる。２次元データに対して、回帰直線を求めることができる。２次元データに対して、最小二乗法を用いて回帰直線を求めることができる。

 

実施科目 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の学修内容
（プログラム該当部分のみの抜粋）
情報技術基礎 　どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。情報化社会に必要なモラルや著作権、情報セキュリティ管理の概要について理解し説明できる。プログラミング言語の概要について説明できる。問題分析とフローチャートの記述方法について理解し活用できる。フローチャートの分岐記述方法について理解し活用できる。フローチャートの繰返し記述方法について理解し活用できる。初歩的なプログラミングの手順を理解し説明できる。初歩的なプログラミングができる。
創造工学Ⅰ 　社会で活⽤されているビッグデータを用いたデータ分析を体験する。データやAIを利活用するための技術について理解する。統計の基礎を学び、データを分析することで意味のある情報が得られることを理解する。t検定を用いて仮説の結論を導くことができる。実データを用いた演習を通じてデータの傾向を評価することができる。Pythonで基礎的なプログラムを作成することができる。Pythonを用いてドローン自動操作のPBL課題に取り組むことができる。自分が作ったプログラムの動作を他者にわかりやすく説明できる。情報セキュリティーの基礎的な項目について理解する。AI利活用のための技術や最新動向について説明できる。AIロボットを操作して機械学習のしくみを説明できる。AIの動作原理を他者にわかりやすく説明できる。社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る。
創造工学Ⅱ 　次世代社会での工学におけるIoTの重要性および、通信技術やマイコンの役割を理解できる。Arduinoプログラムの基礎となる変数、制御文、関数などについて理解しできる。
創造工学Ⅲ 　工学におけるデータサイエンスの重要性について理解できる。基礎的なデータ解析手法について理解できる。基礎的なデータ解析手法を用いて、自ら得た情報を解析することができる。社会や各専門分野において存在する情報セキュリティリスクを理解できる。

 

実施科目 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の学修内容
（プログラム該当部分のみの抜粋）
情報技術基礎 　どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。情報化社会に必要なモラルや著作権、情報セキュリティ管理の概要について理解し説明できる。プログラミング言語の概要について説明できる。問題分析とフローチャートの記述方法について理解し活用できる。フローチャートの分岐記述方法について理解し活用できる。フローチャートの繰返し記述方法について理解し活用できる。初歩的なプログラミングの手順を理解し説明できる。初歩的なプログラミングができる。
創造工学Ⅰ 　社会で活⽤されているビッグデータを用いたデータ分析を体験する。データやAIを利活用するための技術について理解する。統計の基礎を学び、データを分析することで意味のある情報が得られることを理解する。t検定を用いて仮説の結論を導くことができる。実データを用いた演習を通じてデータの傾向を評価することができる。Pythonで基礎的なプログラムを作成することができる。Pythonを用いてドローン自動操作のPBL課題に取り組むことができる。自分が作ったプログラムの動作を他者にわかりやすく説明できる。情報セキュリティーの基礎的な項目について理解する。AI利活用のための技術や最新動向について説明できる。AIロボットを操作して機械学習のしくみを説明できる。AIの動作原理を他者にわかりやすく説明できる。社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る。
創造工学Ⅱ 　次世代社会での工学におけるIoTの重要性および、通信技術やマイコンの役割を理解できる。Arduinoプログラムの基礎となる変数、制御文、関数などについて理解しできる。
創造工学Ⅲ 　工学におけるデータサイエンスの重要性について理解できる。基礎的なデータ解析手法について理解できる。基礎的なデータ解析手法を用いて、自ら得た情報を解析することができる。社会や各専門分野において存在する情報セキュリティリスクを理解できる。