【概要】
令和3年度工学部改組にて、工学部全学生が受講する「数理情報Ⅰ」「数理情報Ⅱ」「プロジェクト演習（3年次科目R5スタート）」を新設し、データサイエンス・AIのカリキュラム内容の教育プログラムを開始しました。3科目とも必修科目であることより、工学部学生370名が履修する仕組みとなっています。
本教育プログラムは、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが提示した「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム ～AI×データ活用の実践～」に準拠しています。
本教育プログラムは、工学部長を責任者とした管理運営のもと、工学部工学基礎教育センターの数理データサイエンス部門の専任教員２名が講義科目「数理情報Ⅰ」、「数理情報Ⅱ」を、工学部各プログラムの教員グループで演習科目「プロジェクト演習」を行い、宮崎大学数理・データサイエンス部会を中心にプログラム内容の改善・進化を行い、連携して、工学部教育質保証委員会で点検・評価を行う体制で運用しています。
教育プログラム
工学部全学生が受講する「数理情報Ⅰ」、「数理情報Ⅱ」、「プロジェクト演習（3年次科目令和5年度スタート）」の3科目（合計5単位）取得を修了要件とする応用基礎レベルの教育プログラムを令和3年度より開始
●「数理情報Ⅰ」「数理情報Ⅱ」
「データ表現とアルゴリズム」「AI・データサイエンス基礎」をカバーする数理データサイエンス・AI教育専用の工学部全学生を対象とした必修科目「数理情報Ⅰ」「数理情報Ⅱ」を1年次に開講し、学生の興味・理解を高めるために"回帰分析の演習"や"pythonによるプログラミング"など、演習系を取り入れて実施している。
〇「令和3年度「数理情報Ⅰ」「数理情報Ⅱ」のFD（自己点検・評価）」
●プロジェクト演習（3年次科目R5スタート）
3年次には、Project Based Learningとして、現実のデータを対象に異なる工学分野のチームにより、提示された課題を解決するため、数理データサイエンスを活用して実施する演習を行う。＜3年次科目R5スタートに向けて準備中。一部内容の変更が生じる場合があります＞
●プログラムの目的・人材養成像
- 目的に応じて適切なデータ収集・抽出・分析を行う能力やAI技術を活用し課題解決につなげることができる
- 数理・データサイエンスの考え方を自然科学から人文・社会科学における様々な問題に応用できる
- 数理やコンピュータの知識や技術を用いて様々なデータの情報処理を行い、考察ができる
- 代表的な確率分布とその性質について理解し、現実の問題に適用できる
- 各種データの統計的な取り扱いの方法について理解し、具体的に統計量の計算をすることができる
- 代表的な多変量解析の手法を使って、データの処理ができる
【興味・理解を深めるための取組】
- 数理・データサイエンス・AI教育をベースとした、専門科目にてDX実習を各プログラム1科目以上設定＜主に3年次科目R5スタート＞
- セミナーを定期的に開催し、地元IT企業から数理データサイエンス・AI及びDXに関する最新トピックの提供やそれに関する質問を受け付ける場を設けている。
