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改訂
高等学校「情報Ⅰ」及び生成AI等への対応として、主に以下の点を変更。変更箇所は、黄色マーカー及び赤字で表示。
該当ページ
P7

項目
数理・データサイエンス・AI応用基礎レベルの教育の基本的考え方

改訂内容
・スキルセットのキーワードを網羅的に求めるものではないこと及びキーワードの太字は推奨する項目としての例示でることを追記。
・モデルカリキュラムの改訂時期について定期的に修正。

P8

数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）の位置づけ

・「AI基礎」に「生成」を追加。

P9

数理・データサイエンス・AI応用基礎レベルの学修内容と教育方法

・学修内容の「AI基礎」に「生成」を追加。

P11

応用基礎レベル モデルカリキュラムの構成

・「３．AI基礎」に「3-5.生成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P13

数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル選択項目と応用基礎レベル学修項目の対応

・「３．AI基礎」に「3-5.生成AIの基礎と展望」を新設。

P18

2. データエンジニアリング基礎・高等学校「情報Ⅰ」における「デジタル」と「ネットワーク」への対応として、
キーワードに「コンピューターの構成、動作、性能」、「ネットワーク」、「プロトコル、インターネットの仕組み」を追加。
・「デジタル」の「発展・データの圧縮と効率化」について、オプションとして「データの圧縮と効率化」を追加。
・「データガバナンス 」のキーワードを追加。

P19

2. データエンジニアリング基礎・高等学校の「情報Ⅰ」における「プログラミング」の「発展・オブジェクト指
向プログラミング」と「発展・プログラムの設計手法」について、オプションとして「オブジェクト指向プログラミング」と「プログラムの設計手法」を追加。
・「サイバーセキュリティ 」のキーワードを追加。

P20

3. AI基礎・コア学修目標として、「3-5．生成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P21

3. AI基礎・「3-5．生成AIの基礎と展望（☆）」のキーワード及びオプションを新設。

P22

3. AI基礎・高等学校「情報Ⅰ」における「問題解決」の「モデル化とシュミレーション」への対応として、キーワードに「現象のモデル化」を追加。

P24

数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベルの教育方法

・社会との連携を追記。

P25

応用基礎レベル モデルカリキュラムの授業科目設計

・「３．AI基礎」に「3-5.生成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P26

学部系統ごとの応用基礎レベル授業科目設計イメージ（1/2）

・「３．AI基礎」に「3-5.生成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P27

学部系統ごとの応用基礎レベル授業科目設計イメージ（2/2）

・「３．AI基礎」に「3-5.生成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P33

モデルカリキュラム改訂の審議経過

・新規追加。

P34

高等学校「情報Ⅰ」と本モデルカリキュラムとの関係

・高等学校「情報Ⅰ」とモデルカリキュラムの対応表を新規追加。

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 ～2021年３月策定
2024年２月改訂
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
1

目次
Ⅰ

はじめに

P3

Ⅱ

数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベルの教育の基本的考え方

P5

Ⅲ

数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベルのモデルカリキュラム
１．データサイエンス基礎
２．データエンジニアリング基礎
３．AI基礎P１０

Ⅳ

数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベルの教育方法

P２３

Ⅴ

参考資料

P２８

2

Ⅰ

はじめに

3

はじめに
インターネットの社会への広範囲な浸透、 情報通信・計測技術の飛躍的発展によって、従来とは質・量ともに全く異なるビッグデータが産み出されるようになった。ビッグデータや人工知能（ＡＩ）技術の活用領域は予測、意思決定、異常検出、自動化、最適化など多岐に亘って急速に拡大しており、
自動運転、画像認識、医療診断、防犯、コンピュータゲームなど、従来の社会システムの在り方を大きく変えつつある例は枚挙に暇がない。 近年は、
ビッグデータやＡＩの利活用に関し、米国や中国の巨大企業等を中心とした競争が激化しており、国内外の経済成長の要因も従来の労働力・資本・技術革新から、データから価値を生み出す産業領域へと大きくシフトしている。
政府の「ＡＩ戦略 2019」（令和元年6月統合イノベーション戦略推進会議決定）では、「我が国が、人口比ベースで、世界で最もＡＩ時代に対応した人材の育成を行い、世界から人材を呼び込む国となること。さらに、それを持続的に実現されるための仕組みが構築されること」が第一の戦略目標とされた。同戦略を受け、本コンソーシアムでは、文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒／年）を対象とした「数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム ～データ思考の涵養～」を2020年4月に策定・公表した。この度策定したモデルカリキュラム（応用基礎レベル）は、リテラシーレベルの教育を補完的・発展的に学修することにより、「文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約 25 万人卒/年）が、自らの専門分野への数理・データサイエンス・ＡＩの応用基礎力を習得」（ＡＩ戦略2019）することを目標としている。
本コンソーシアムでは、国公私立大学、産業界の有識者からなる「モデルカリキュラム（応用基礎レベル）全国展開に関する特別委員会」を設置し、企業が求める人材像や大学への要望等も伺いながら、応用基礎レベルの教育について検討を進めてきた。デジタル・トランスフォーメーション（DX）が各業界に変化をもたらし、国を挙げてデジタル改革が進捗する中、ＡＩがどのような未来を引き起こすのかを理解すること、データ・ＡＩの活用を実践するための基礎を獲得することは、あらゆる領域において必要であり、多くの大学・高専生が獲得すべき重要な素養であると考えている。各大学・高専
において、数理・データサイエンス・ＡＩの知識を様々な専門分野へ応用・活用し（データ×ＡＩ×専門分野）、現実の課題解決、価値創造を担う人材
を幅広く育成していくことが必要である。
本報告書では、応用基礎レベルの教育の基本的考え方、学修目標・スキルセット、教育方法等を取りまとめている。各大学・高専におけるカリキュラ
ムの具体化に当たり参照して頂ければ幸いである。その際、これに倣い追加的に独立した数理・データサイエンス・ＡＩ教育を用意するということではなく、各大学・高専が主体的にカリキュラムを検証し、専門科目との融合等を図ることを求めたい。また、応用基礎レベルの教育の趣旨に照らし、実
データ、実課題を用いた演習など、社会での実例を題材とした教育を行うことを強く推奨する。今後、本コンソーシアムでは、教育に活用可能な実デー
タ等の収集、モデルカリキュラムに対応した教材の開発・公開等に継続的に取り組むとともに、ワークショップ等の活動を通じて各大学・高専と連携・協力し、数理・データサイエンス・AI教育の普及・展開を推進したい。
2021年3月 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

4

Ⅱ 数理・データサイエンス・AI
応用基礎レベルの教育の基本的考え方

5

数理・データサイエンス・AI
応用基礎レベルの教育の基本的考え方
世界ではデジタル化が不可逆的に進み、社会・産業の転換が大きく進んでいる。「数理・データサイエンス・AI」は、今後の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）として捉えられ、大学・高専の全ての学生が身に付けておくべき素養である。2020年4月に公表した「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュ
ラム ～データ思考の涵養～」では、数理・データサイエンス・AIを「全ての学生が、今後の社会で活躍するにあたって学び身に付けるべき、新たな時代の教養教育と言うべきもの」とし、活用することの「楽しさ」や「学ぶことの意義」を重点的に教えることなどを基本的考え方として示した。
本モデルカリキュラム（応用基礎レベル）では、応用基礎レベルの教育をリテラシーレベルの教育と専門教育とを繋ぐ「橋渡し教育」として位置づけている。今後のデジタル社会において、基礎的な数理的素養、領域を超えて繋ぎデザインする力は、専門分野を問わず修得することが期待される。特にAIがどのような未来を引き起こすのかを理解した上で、数理・データサイエンス・AIの知識を様々な専門分野へ応用・活用し（AI×専門分野）、現実の課題解決、価値創造を担う人材を幅広く育成することが必要である。
これを基本として、「数理・データサイエンス・AI教育（応用基礎レベル）の学修目標」、「数理・データサイエンス・
AI教育（応用基礎レベル）のカリキュラム実施にあたっての基本的考え方」を以下に取りまとめた。

＜数理・データサイエンス・AI教育（応用基礎レベル）の学修目標＞
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること。そして、自らの専門分野に数理・デー
タサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得すること。
【参考：数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の学修目標】
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること。そして、学修した数理・データサイエンス・
AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになること。

6

数理・データサイエンス・AI
応用基礎レベルの教育の基本的考え方＜数理・データサイエンス・AI教育（応用基礎レベル）のカリキュラム実施にあたっての基本的考え方＞① 基礎的な数理的素養を含めリテラシーレベルの「選択（オプション）」をカバーする内容としたうえで、データサイエン
ス、データエンジニアリング、AIに関する知識・スキルを適切に補強することにより、自らの専門分野において数理・
データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を身に付ける。
② 実データ、実課題を用いた演習など、社会での実例を題材とした教育を行うことで、現実の課題へのアプローチ方法および数理・データサイエンス・AIの適切な活用法を学ぶことを組み入れる。
③ 主に学部３、４年を想定しつつ、個々の大学の実情、専門分野や進路等の多様性、意欲・能力のある学生の学修機会の確保を考慮し、柔軟にカリキュラムを設計する。
④ 各大学・高専においてカリキュラムを実施するにあたっては、各大学・高専の教育目的、分野の特性、個々の学生の学習
歴や習熟度合い等に応じて、本モデルカリキュラムに示すスキルセットの全てのキーワードを網羅する必要はないが、これらの中から適切かつ柔軟に選択・抽出し、有機性を考慮した教育を行う。なお、キーワードの太文字は推奨する項目としての例示である。
⑤ 各専門分野の特性に応じた演習やPBL等を効果的に組み入れることにより、実践的スキルの習得を目指すことを推奨する。
なお、各大学・高専においては、本モデルカリキュラムに倣い追加的に独立した数理・データサイエンス・AI教育を用意す
るということではなく、本コンソーシアムが公開する各専門分野のモデルシラバス等も参考に、各大学・高専が主体的にカ
リキュラムを検証し、専門科目との融合等を図ることが求められる。加えて、オンライン授業のメリットを活かすなど、遠隔授業と面接授業を組み合わせた効果的なウィズコロナ・アフターコロナにおける教育内容・方法の工夫や新たな可能性を模索することが期待される。
また、本モデルカリキュラムは、高等学校学習指導要領の改訂やリテラシーレベルの教育の進展、社会環境や求められる
人材像の変化などを踏まえ、定期的概ね４年後を目途に見直しを行う。
7

数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）の位置づけ
エキス パート

2,000人/年（トップクラス100人/年）

エキスパートデータサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成

自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得
AI基礎

応用基礎

25万人/年

応用基礎(高校の一部、
高専・大学の50%)

学習

認識

予測・判断

データサイエンス基礎

生成

言語・知識 身体・運動

データエンジニアリング基礎

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

リテラシー（選択項目）
リテラシー

50万人/年（大学・高専卒業生全員）

統計および
数理基礎

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング基礎…

初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得
リテラシー（コア学修項目）

導入：社会における
データ・AI利活用

基礎：データ
リテラシー

心得：データ・AI利活用

リテラシーレ ベル
モ デルカリキュラ ム

数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・スキル

における留意事項

8数理・データサイエンス・AI
応用基礎レベルの学修内容と教育方法
応用基礎レベルの学修内容

データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、データから意味を抽出し、現場にフィードバックするための方法を理解する
AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげるとは何かを理解する

応用基礎レベルの推奨される教育方法

データサイエンス、データエンジニアリング、AIを学ぶ過程において、演習や課題解決型学習（PBL：Project Based
Learning）等を効果的に組み入れることにより、実践的スキルの習得を目指す

学習

認識

予測・判断

データサイエンス
基礎

学修内容

推奨される教育方法

AI基礎

AI・データサイエンス実践（演習や課題解決型学習）

生成

言語・知識 身体・運動

データエンジニアリング
基礎

×

各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じた適切なテーマ設定
社会での実例（実課題および実データ）を題材とした演習
学生自身が実際に手を動かしてAIを体験

9

Ⅲ 数理・データサイエンス・AI
応用基礎レベルのモデルカリキュラム

10

応用基礎レベル モデルカリキュラムの構成
モデルカリキュラムの構成を以下のとおり「データサイエンス基礎」「データエンジニアリング基礎」「AI基礎」に分類し、学修項目を体系的に示した。
☆はコア学修項目として位置付ける。それ以外の項目は各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じて、適切に選択頂くことを想定している。
数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目については（※）を付記した。
次頁よりそれぞれの分類における「学修目標」「学修内容」「スキルセット（キーワード）」をまとめた。
また応用基礎レベルを超える内容ではあるが、より高度な内容を学修する場合に備え、参考として「オプション（高度な内容）」を記載した。

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 ～3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野（☆）
3-2. AIと社会（☆）
3-6. 認識3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）
3-7. 予測・判断

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）
3-8. 言語・知識

3-5.生成AIの基礎と展望（☆）
3-9. 身体・運動

3-10. AIの構築と運用（☆）

1. データサイエンス基礎

2. データエンジニアリング基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察2-2. データ表現（☆）

2-3. データ収集

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

2-4. データベース

2-5. データ加工

1-6. 数学基礎（※）

1-7. アルゴリズム（※）

2-6. ITセキュリティ

2-7. プログラミング基礎（※）

11

応用基礎レベル モデルカリキュラムの活用イメージ
各大学・高専の教育目的、分野の特性、個々の学生の学習歴や習熟度合い等に応じて、本モデルカリキュラムに示すスキルセットの全てのキーワードを網羅する必要はないが、これらの中から適切かつ柔軟に選択・抽出、有機性を考慮（キーワード太文字は推奨項目としての例示）
データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎等の順序は固定されたものでなく、各大学・高専の創意工夫よるカリキュラム編成が可能
学生が自らの専門分野へ数理・データサイエンス・AIを応用することを見据え、学修項目を適切に選択・抽出することを期待
既存のカリキュラムで必要な知識・スキルを十分に習得できている学修項目については、既存のカリキュラムで読み替え可能
応用基礎レベルの学修量は概ね4単位相当程度を想定しているが、各大学・高専の実情に応じて柔軟な設計が可能
ケース１. 2~３の独立した授業科目で応用基礎レベ
ルの教育を学生が履修ケース２. 複数の（既存の）授業科目で応用基礎レベ
ルの教育を学生が履修
教育内容の補充等

授業科目

授業科目

授業科目

DS
DS基礎

〇〇〇〇プログラム

4科目（既存）を活用した例

２科目で構成する例
授業科目

既存の
教育内容

既存の
教育内容

既存の教育内容に含まれる

授業科目

授業科目

AI

AI

既存の
教育内容

既存の
教育内容

AI基礎
DS
DE基礎

ケース３. 大学独自の体系的な教育プログラムの一部として応用基礎レベルの教育を学生が履修

DS

AI

DE

＊数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）の履修をディプロマポリシー、
カリキュラムポリシーで明確に位置付けていくことが望ましい

発展

応用
・
基礎

入門

導入

心得

基礎

応用基礎レベルの教育内容

これらは考えられるケースの例示であり、自律的な教育改善を図りつつ、各大学・高専の創意工夫による多様な教育が展開されることを期待

12

数理・データサイエンス・AI
リテラシーレベル選択項目と応用基礎レベル学修項目の対応
リテラシーレベル モデルカリキュラム
導入

1. 社会におけるデータ・AI利活用

基礎

2. データリテラシー

心得

3. データ・AI利活用における留意事項

応用基礎レベル モデルカリキュラム

1. データサイエンス
基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス
1-2. 分析設計
1-3. データ観察
1-4. データ分析
1-5. データ可視化
1-6. 数学基礎
1-7. アルゴリズム

2. データエンジニアリング
基礎2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング
2-2. データ表現
2-3. データ収集
2-4. データベース
2-5. データ加工
2-6. ITセキュリティ
2-7. プログラミング基礎

3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野
3-2. AIと社会
3-3. 機械学習の基礎と展望
3-4. 深層学習の基礎と展望
3-5. 生成AIの基礎と展望
3-6. 認識3-7. 予測・判断
3-8. 言語・知識
3-9. 身体・運動
3-10. AIの構築と運用

4-1. 統計および数理基礎
4-2. アルゴリズム基礎
4-3. データ構造とプログラミング基礎
4-4. 時系列データ解析
選択

4-5. テキスト解析
4-6. 画像解析
4-7. データハンドリング
4-8. データ活用実践（教師あり学習）
4-9. データ活用実践（教師なし学習）13

1. データサイエンス基礎〇学修目標
・データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する（☆）
・分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる（☆）
・収集したデータを観察し、データの重複や欠損に気付くことができる
・予測やグルーピング、パターン発見などのデータ分析を実施できる・データを可視化し、意味合いを導出することができる・データを活用した一連のプロセスを体験し、データ利活用の流れ（進め方）を理解する
例）仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など
・仮説や既知の問題が与えられた中で、必要なデータにあたりをつけ、データを分析できる・分析結果を元に、起きている事象の背景や意味合いを理解できる
1. データサイエンス基礎

学修内容

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

データ駆動型社会とデータサイエンスの関連性について学ぶ

1-2. 分析設計（☆）

データ分析の進め方およびデータ分析の設計方法を学ぶ

1-3. データ観察収集したデータの観察方法を学ぶ

1-4. データ分析

典型的なデータ分析手法を学ぶ

1-5. データ可視化

典型的なデータ可視化手法を学ぶ

1-6. 数学基礎（※）

データ・AI利活用に必要な確率統計、線形代数、微分積分の基礎を学ぶ

1-7. アルゴリズム（※）

データ・AI利活用に必要なアルゴリズムの基礎を学ぶ☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

14

1. データサイエンス基礎
学修項目

キーワード（知識・スキル）

オプション（高度な内容）

1-1. データ駆動型社会と
データサイエンス（☆）

・データ駆動型社会、Society 5.0
・データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）・データを活用した新しいビジネスモデル

1-2. 分析設計（☆）

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル
・分析目的の設定
・様々なデータ分析手法 （回帰、分類、クラスタリングなど）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）
・データの収集、加工、分割/統合

1-3. データ観察

・データの集計、比較対象の設定、クロス集計表
・データのバラツキ、ヒストグラム、散布図
・データの特異点、相違性、傾向性、関連性

1-4. データ分析

・単回帰分析、重回帰分析、最小二乗法
・ロジスティック回帰分析、最尤法
・時系列データ、時系列グラフ、周期性、移動平均・クラスター分析、デンドログラム・パターン発見、アソシエーション分析、リフト値

・主成分分析、次元削減
・連続最適化問題、組み合わせ最適化問題
・ナップサック問題、巡回セールスマン問題

1-5. データ可視化・可視化目的（比較、構成、分布、変化など）に応じた図表化
・1～3次元の図表化（棒グラフ、折線グラフ、散布図、積み上
げ縦棒グラフ、箱ひげ図、散布図行列、ヒートマップなど）
・適切な縦軸、横軸候補の洗い出し
・不必要な誇張表現、強調表現がもたらす影響

・ビッグデータの可視化
・関係性の可視化（ネットワーク構造、グラフ構造、階層構造）
・地図上の可視化、地理情報システム（GIS）
・挙動・軌跡の可視化・ダイナミックな可視化、リアルタイム可視化

・分析目的に応じた適切な調査（標本調査、標本誤差）
・サンプルサイズの設計
・ランダム化比較試験、実験計画法

15

1. データサイエンス基礎
学修項目

キーワード（知識・スキル）

オプション（高度な内容）

1-6. 数学基礎（※）

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差・相関係数、相関関係と因果関係
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度・確率分布、正規分布、独立同一分布

・ベイズの定理
・点推定と区間推定
・帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準

・ベクトルと行列・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積・逆行列・固有値と固有ベクトル・多項式関数、指数関数、対数関数・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係
・１変数関数の微分法、積分法

・２変数関数の微分法、積分法

・アルゴリズムの表現（フローチャート、アクティビティ図）
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）・ソートアルゴリズム（バブルソート、選択ソート、挿入ソートなど）
・探索アルゴリズム（線形探索、二分探索、リスト探索、木探索など）

・計算量（オーダー）

1-7. アルゴリズム（※）

16

2. データエンジニアリング基礎〇学修目標
・データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する（☆）
・コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する（☆）
・Webサイトやエッジデバイスから必要なデータを収集できる・データベースから必要なデータを抽出し、データ分析のためのデータセットを作成できる・データ・AI利活用に必要なITセキュリティの基礎を理解する
・数千件～数万件のデータを加工処理するプログラムを作成できる
2. データエンジニアリング基礎

学修内容

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

ICT（情報通信技術）の進展とビッグデータについて学ぶ

2-2. データ表現（☆）

コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を学ぶ

2-3. データ収集

Webサイトやエッジデバイスからのデータ収集方法を学ぶ

2-4. データベース

データベースからのデータ抽出方法を学ぶ

2-5. データ加工

収集したデータの加工方法を学ぶ

2-6. ITセキュリティ

データ・AI利活用に必要なITセキュリティの基礎を学ぶ

2-7. プログラミング基礎（※）

データ・AI利活用に必要なプログラミングの基礎を学ぶ☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

17

2. データエンジニアリング基礎
学修項目

キーワード（知識・スキル）

オプション（高度な内容）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス
・ビッグデータ活用事例
・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ
・ソーシャルメディアデータ
・データガバナンス
・コンピューターの構成、動作、性能
・ネットワーク

2-2. データ表現（☆）

・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）
・構造化データ、非構造化データ
・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード
・配列、木構造（ツリー）、グラフ

・画像の符号化、画素（ピクセル）、
色の3要素（RGB）
・音声の符号化、周波数、標本化、量子化
・データの圧縮と効率化

2-3. データ収集

・IoT（Internet of Things）
・プロトコル、インターネットの仕組み
・エッジデバイス、センサーデータ
・Webクローラー、スクレイピング
・アノテーション・クライアント技術（SDK、APIなど）
・通信技術（HTTP、FTP、SSHなど）

2-4. データベース

・テーブル定義、ER図・主キーと外部キー
・リレーショナルデータベース（RDB）
・データ操作言語（DML）、SQL

・正規化手法（第一正規化～第三正規化）
・データ定義言語（DDL）
・データウェアハウス（DWH）
・NoSQL18

2. データエンジニアリング基礎
学修項目

キーワード（知識・スキル）

オプション（高度な内容）

2-5. データ加工

・集計処理、四則演算処理
・ソート処理、サンプリング処理
・クレンジング処理（外れ値、異常値、欠損値）
・結合処理（内部結合、外部結合）
・データ型変換処理
・データの標準化、ダミー変数

・フィルタリング処理、正規表現
・マッピング処理、ジオコード変換
・名寄せ
・ビッグデータの分散処理（Hadoop、Sparkなど）

2-6. ITセキュリティ

・情報セキュリティの3要素（機密性、完全性、可用性）
・データの暗号化と復号・データの盗聴、改ざん、なりすまし・電子署名、公開鍵認証基盤（PKI）
・ユーザ認証とアクセス管理・サイバーセキュリティ
・マルウェアによるリスク（データの消失・漏洩、サービスの停止など）

2-7. プログラミング基礎（※）

・文字型、整数型、浮動小数点型
・変数、代入、四則演算、論理演算・配列、関数、引数、戻り値
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成

・オブジェクト指向プログラミング・プログラムの設計手法

19

3. AI基礎〇学修目標
・AIのこれまでの変遷、各段階における代表的な成果物や技術背景を理解する（☆）
・今後、AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点を理解する（☆）
・自らの専門分野にAIを応用する際に求められるモラルや倫理について理解する（☆）
・機械学習（教師あり学習、教師なし学習）、深層学習、強化学習の基本的な概念を理解する（☆）
・生成AIの基礎的な概念を理解し、自らの専門分野での応用について学ぶ（☆）
・AI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）を活用し、課題解決につなげることができる
・複数のAI技術が組み合わされたAIサービス/システムの例を説明できる（☆）
3. AI基礎学修内容

3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

AIの歴史と活用領域の広がりについて学ぶ

3-2. AIと社会（☆）

AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点について学ぶ

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

機械学習の基本的な概念と手法について学ぶ

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

実世界で進む深層学習の応用と革新について学ぶ

3-5. 生成AIの基礎と展望（☆）

生成AIの基本的な概念と応用について学ぶ

3-6. 認識

人間の知的活動（認識）とAI技術について学ぶ

3-7. 予測・判断

人間の知的活動（予測・判断）とAI技術について学ぶ

3-8. 言語・知識

人間の知的活動（言語・知識）とAI技術について学ぶ

3-9. 身体・運動

人間の知的活動（身体・運動）とAI技術について学ぶ

3-10. AIの構築と運用（☆）

AIの構築と運用について学ぶ☆：コア学修項目

20

学修項目

キーワード（知識・スキル）3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野 ・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-5. 生成AIの基礎と
展望（☆）

・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）
・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題
・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）・AI技術の活用領域の広がり（教育、芸術、流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）
・AI倫理、AIの社会的受容性・プライバシー保護、個人情報の取り扱い
・AIに関する原則/ガイドライン、規制・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性、AIの安全性
・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習
・学習データと検証データ
・ホールドアウト法、交差検証法
・過学習、バイアス
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）
・ニューラルネットワークの原理
・ディープニューラルネットワーク（DNN）
・学習用データと学習済みモデル
・転移学習
・実世界で進む生成AIの応用と革新（対話、コンテンツ生成、翻訳・要約・執筆支援、コーディング支援など）
・基盤モデル、大規模言語モデル、拡散モデル
・生成AIの留意事項（ハルシネーションによる誤情報の生成、偽情報や有害コンテンツの生成・氾濫など）
・マルチモーダル（言語、画像、音声など）
・プロンプトエンジニアリング
・ファインチューニング

オプション（高度な内容）

・AIクラウドサービス、機械学習ライブラリ、ディープラーニン
グフレームワーク

・AIと知的財産権

・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
・再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
・敵対的生成ネットワーク（GAN）
・深層強化学習
・深層学習と線形代数/微分積分との関係性
・Transformer、注意機構、自己教師あり学習・敵対的生成ネットワーク（GAN）
・Vision Transformer、CLIP
・スケーリング則21

3. AI基礎
学修項目

キーワード（知識・スキル）

オプション（高度な内容）

3-6. 認識・認識技術の活用事例
・パターン認識、特徴抽出、識別・数字認識、文字認識
・画像認識、音声認識

・画像分類
・物体検出
・指紋認証、顔認証
・音声のテキスト化

3-7. 予測・判断・予測技術の活用事例
・現象のモデル化・決定木（Decision Tree）
・混同行列、Accuracy、Precision、Recall
・MSE（Mean Square Error）
・ROC曲線、AUC（Area Under the Curve）

・ランダムフォレスト
・サポートベクターマシン（SVM）
・離散型・連続型シミュレーション
・データ同化、気象予測

3-8. 言語・知識・自然言語処理の活用事例
・形態素解析、単語分割、係り受け解析
・ユーザ定義辞書
・かな漢字変換・n-gram、文章間類似度
・機械翻訳、文章生成
・知識表現、オントロジー、
意味ネットワーク、知識グラフ
・表現学習（エンベディング）

3-9. 身体・運動・AIとロボット
・家庭用ロボット、産業用ロボット、サービスロボット
・自動化機械、センサー、アクチュエータ
・シーケンス制御、フィードバック制御

・自動運転システム・ジェスチャー認識・行動推定

3-10. AIの構築・運用（☆）

・AIの学習と推論、評価、再学習
・AIの開発環境と実行環境
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み
・複数のAI技術を活用したシステム（スマートスピーカー、AIアシスタントなど）

・AIシステムの開発、テスト、運用・AIシステムの品質、信頼性
・AIの開発基盤（大規模並列GPUマシンなど）
・AIの計算デバイス（GPU、FPGAなど）

22

Ⅳ

数理・データサイエンス・AI
応用基礎レベルの教育方法

23

数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベルの教育方法
数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）の実施において、推奨される具体的な教育方法を以下のとおりまとめた。
データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎、AI基礎を学ぶ過程において、演習や課題解決型学習（PBL：Project Based
Learning）等を効果的に組み入れることにより、実践的スキルの習得を目指すことを推奨する
各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じた適切なテーマを設定し、産業界や地域、自治体等とも連携し、社会での実例（実課題および実データ）を題材とした講義を行うことが望ましい
AIクラウドサービス等を利用し、学生自身が実際に手を動かしてAI技術を体験できることが望ましい
課題解決学習（PBL）では、異なるスキルセットを持つ複数の学生でチームを組むことで、専門領域の異なるメンバとのコミュニケーショ
ンやチームワークについて学べることが望ましい
個々の学生の学習歴や習熟度合いに応じて、数学基礎やプログラミング基礎を学ぶ補講等を準備することが望ましい

課題解決型学習（PBL）の実施項目例 ＜データ・AI活用 企画・実施・評価＞
企画

実施

・社会やビジネス等における問題および背景の理解、課題定義
・課題解決方法の検討、仮説立案
・分析設計、AI技術選定
・データ・AI活用の目標/ゴール設定
・データ・AIを扱う上での留意事項の確認（個人情報保護、プライバシー保護など）
・データ・AI活用の実施計画作成

・データ収集およびデータ加工
・データ分析の実施（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）
・AI技術の適用（学習、認識、予測・判断、
知識・言語、身体・運動など）
・簡易的な試作品（プロトタイプ）の開発

評価・データ・AI活用結果の共有
・データ・AI活用結果の評価、改善事項の確認・

24

応用基礎レベル モデルカリキュラムの授業科目設計
応用基礎レベルの授業科目を設計する際は、それぞれの専門分野へ数理・データサイエンス・AIを応用することを見据え、「コア学修項目（☆）」に加え「コア以外の学修項目」の中から必要となる学修項目を適切に選択することを想定。
数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）授業科目
応用基礎レベル モデルカリキュラム「コア以外の学修項目」

応用基礎レベル モデルカリキュラム「コア学修項目（☆）」

1. データサイエンス基礎

1. データサイエンス基礎

DS1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

選択

1-2. 分析設計（☆）
コア以外の学修項目から適切に選択

選択2-2. データ表現（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-10. AIの構築と運用（☆）

2-3. データ収集

2-4. データベース

2-5. データ加工

2-6. ITセキュリティ

3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

コア以外の学修項目から適切に選択

1-6. 数学基礎（※）

2-7. プログラミング基礎（※）

3. AI基礎3-5.生成AIの基礎と展望（☆）

1-5. データ可視化

2. データエンジニアリング基礎

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）
コア以外の学修項目から適切に選択AI

1-4. データ分析

1-7. アルゴリズム（※）

2. データエンジニアリング基礎

DE

1-3. データ観察3-6. 認識3-7. 予測・判断

選択

3-8. 言語・知識
3-9. 身体・運動25

学部系統ごとの応用基礎レベル授業科目設計イメージ（1/2）
情報系（情報系学部など）

理工系（理学部、工学部など）

1. データサイエンス基礎

1. データサイエンス基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

DS①

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

1-6. 数学基礎（※）

1-7. アルゴリズム（※）

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

DS

2. データエンジニアリング基礎
DE

2-3. データ収集

2-5. データ加工

3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

④

DE

②

③

3-6. 認識3-7. 予測・判断

3-8. 言語・知識

3-9. 身体・運動

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

1-6. 数学基礎（※）

1-7. アルゴリズム（※）

3-10. AIの構築と運用（☆）

2-2. データ表現（☆）
2-4. データベース

2-3. データ収集
2-5. データ加工

2-6. ITセキュリティ

2-7. プログラミング基礎（※）

3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野（☆）
3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-5.生成AIの基礎と展望（☆）

AI

1-3. データ観察2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

2-7. プログラミング基礎（※）

3. AI基礎1-2. 分析設計（☆）

2. データエンジニアリング基礎

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

②

①

AI

④

3-2. AIと社会（☆）
3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-5.生成AIの基礎と展望（☆）③

3-6. 認識、3-7. 予測・判断、3-8. 言語・知識、3-9. 身体・運動
3-10. AIの構築と運用（☆）① 実社会におけるデータ（特にビッグデータ）の分析方法について学ぶ② 実社会におけるデータ（特にビッグデータ）の収集/加工方法について学ぶ③ 実社会で活用が進む複数のAI技術について学ぶ④ DS基礎、DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する① 実社会におけるデータの分析方法について学ぶ② 実社会におけるデータの収集/加工方法について学ぶ③ 自らの専門領域で必要となるAI技術を選択し学ぶ④ DS基礎、DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する◆既存のカリキュラムで必要な知識・スキルを十分に習得できている場合は、既存のカリキュラムで読み替え可能（データ表現やデータベース、ITセキュリティなどの学修内容は既存の授業科目で履修していることを想定）◆既存のカリキュラムで必要な知識・スキルを十分に習得できている場合は、既存のカリキュラムで読み替え可能26

学部系統ごとの応用基礎レベル授業科目設計イメージ（2/2）
社会科学系（経済学部、経営学部など）

人文学系（文学部など）
1. データサイエンス基礎 ＋ 2. データエンジニアリング基礎

1. データサイエンス基礎 ＋ 2. データエンジニアリング基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）
2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

DS
＋
DE

①

1-2. 分析設計（☆）

2-2. データ表現（☆）

2-3. データ収集

1-3. データ観察2-5. データ加工

1-4. データ分析

DS
＋
DE

1-5. データ可視化
1-6. 数学基礎（※）①③

2-5. データ加工

1-4. データ分析

1-5. データ可視化
1-7. アルゴリズム（※）

3. AI基礎④3-1. AIの歴史と応用分野（☆）
3-2. AIと社会（☆）
3-5.生成AIの基礎と展望（☆）
3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

1-3. データ観察

2-7. プログラミング基礎（※）

3. AI基礎AI

2-2. データ表現（☆）

1-6. 数学基礎（※）

1-7. アルゴリズム（※）

2-7. プログラミング基礎（※）②

1-2. 分析設計（☆）
2-3. データ収集②
3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-6. 認識、3-7. 予測・判断、3-8. 言語・知識、3-9. 身体・運動
3-10. AIの構築と運用（☆）

AI

③

④

3-1. AIの歴史と応用分野（☆）
3-2. AIと社会（☆）
3-5.生成AIの基礎と展望（☆）
3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-6. 認識、3-7. 予測・判断、3-8. 言語・知識、3-9. 身体・運動
3-10. AIの構築と運用（☆）① 実社会におけるデータを対象とした演習等を効果的に組み入れ、一連のデータ① 実社会におけるデータを対象とした演習等を効果的に組み入れ、一連のデータ
活用プロセスを体験する
活用プロセスを体験する② AIの活用領域の広がりとAIの社会的受容性について学ぶ② AIの社会実装とAIの社会的受容性について学ぶ③ 言語・知識など自らの専門領域で必要となるAI技術を選択し体験する③ 予測・判断など自らの専門領域で必要となるAI技術を選択し体験する④ DS基礎＋DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、 ④ DS基礎＋DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する
データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する◆既存のカリキュラムで必要な知識・スキルを十分に習得できている場合は、既存のカリキュラムで読み替え可能◆既存のカリキュラムで必要な知識・スキルを十分に習得できている場合は、既存のカリキュラムで読み替え可能

27

Ⅴ

参考資料

28

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの概要
どの大学・どの学部に進学しても、全ての学生が今後必要となる数理的思考力とデータ分析・活用能力を体系的に身に付けることが出来る環境の構築を目指す■ コンソーシアムの沿革■ コンソーシアムの主な役割

2016年度 大学の数理・データサイエンス教育の強化方策（文部科学省）
拠点校選定（6大学：北海道大学，滋賀大学，大阪大学，東京大学，京都大学，九州大学）

全国的なモデルとなる標準カリキュラム・教材を協働して作成するとともに，他大学への普及方策（例えば全国的なシンポジウムの開催等）の検討・実施

2017年度 コンソーシアム設立

各大学のセンターにおける教育内容・教育方法の好事例を共有し，より取組を発展させるための議論を行うなど，センターの情報交換等を行うための対話の場の設定

2019年度 協力校選定（20大学），全国展開に向けた6ブロック化
2020年度 協力校（3大学）・特定分野協力校（7大学）選定
連携校の公募を開始（2021年1月現在78大学，2短大, 国立高等専門学校機構）
2022年度 文科省において拠点校11校および特定分野校18校を選定■ 企画推進WG、４分科会及び特別委員会を設置して活動
企画推進WG• 数理・データサイエンス・AI教育の強化、全国展開に当たっての諸課題、各分科会や大学等の設置形態を越えた横断的な企画及び検討

カリキュラム分科会• 標準カリキュラムの作成

教材分科会• 教科書シリーズの企画編纂• 講義動画・スライド等の収集・公開■コンソーシアム会員校と９ブロック
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム会員校：２８９校
拠 点 校： １１校
特定分野校：
１８校
連 携 校：２６０校※令和５年１２月３１日現在

教育用データベース分科会• 教育用各種データの収集・公開• 教育に活用可能な実データ・課題の収集・公開

調査分科会• 数理・データサイエンス・AI教育に関わる現状やニーズ等の把握モデルカリキュラムの策定・改訂に関する特別委員会• 産業界・大学・高校関係者メンバーを中心に構成• 数理・データサイエンス・AI 教育のモデルカリキュ
ラム（リテラシーレベル及び応用基礎レベル）の策
定・改訂を検討■ その他の活動• 情報発信・活動紹介(ホームページ，ニュースレター，SNS）• シンポジウム等の主催・後援• 各種調査活動

HP：https://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/※ 下線の大学は拠点校、赤字はブロック別の代表校を示す。これらの大学でコンソーシアム運営会議を構成。

29

（参考）初版策定公開時（2021年3月）の組織体制

モデルカリキュラム（応用基礎レベル）の全国展開に関する特別委員会

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

主査（議長及び拠点校センター長）

議 長

北川 源四郎

東京大学数理･情報教育研究センター 特任教授

長谷山 美紀北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター長

駒木 文保

東京大学数理・情報教育研究センター長

竹村 彰通

滋賀大学データサイエンス教育研究センター長

山本 章博

京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター長

関根

大阪大学数理・データ科学教育研究センター長

順

内田 誠一

岡本 和夫

大学改革支援・学位授与機構参与

安宅 和人

慶應義塾大学環境情報学部教授、ヤフー株式会社CSO

岡田 陽介

株式会社ABEJA 代表取締役社長CEO

河合 玲一郎 東京大学数理・情報教育研究センター、大学院総合文化研究科教授、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム カリキュラム分科会主査

北川 源四郎 東京大学数理･情報教育研究センター 特任教授

数理･データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 議長

九州大学数理・データサイエンス教育研究センター長

孝忠 大輔

日本電気株式会社AI・アナリティクス事業部 AI人材育成センター長

丸山

株式会社Preferred Networks PFNフェロー

宏

巳波 弘佳

関西学院大学学長補佐 理工学部教授

山口 和範

立教大学 経営学部 学部長・教授

山中 竹春

横浜市立大学学長補佐・医学部教授・大学院データサイエンス研究科長

カリキュラム分科会

教材分科会

教育用データベース分科会

主

主

主

査 河合 玲一郎 東京大学数理・情報教育研究センター、
大学院総合文化研究科教授

副主査 林

和則

京都大学高等教育院附属データ科学
イノベーション教育研究センター教授

行木 孝夫

北海道大学大学院理学研究院教授

姫野 哲人

滋賀大学データサイエンス教育研究センター准教授

高野

大阪大学数理・データ科学教育研究センター
特任教授

渉

増田 弘毅

九州大学大学院数理学研究院教授

査 清水 昌平 滋賀大学データサイエンス学部教授

副主査

内田 誠一 九州大学数理・データサイエンス教育研究センター長、大学院システム情報科学研究院教授

遠藤 俊徳 北海道大学大学院情報科学研究科教授
寒野 善博 東京大学数理・情報教育研究センター、
大学院情報理工学系研究科教授

中野 直人 京都大学国際高等教育院附属データ科学

イノベーション教育研究センター特定講師

朝倉 暢彦 大阪大学数理・データ科学教育研究センター特任講師

査 湧田 雄基 北海道大学数理・データサイエンス教育研究副主査

センター特任准教授

中澤

嵩 大阪大学数理・データ科学教育研究センター
准教授

森 純一郎 東京大学数理・情報教育研究センター、
大学院情報理工学系研究科准教授

梅津 高朗 滋賀大学データサイエンス学部准教授
關戸 啓人 京都大学国際高等教育院附属データ科学

イノベーション教育研究センター特定講師

溝口 佳寛 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
教授

30

モデルカリキュラム（応用基礎 レベル）策定の審議経過（2020年）（2021年）

4月14日

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム会合

1月26日

第５回 特別委員会

5月26日

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム会合

2月 2日

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム運営会議

6月30日

国公私立大学・産業界有識者による意見交換会

2月10日

第６回 特別委員会

10月 1日

第１回 特別委員会

10月20日

第２回 特別委員会

11月13日

第３回 特別委員会

・モデルカリキュラムの検討の進め方

・特別委員会設置について

・モデルカリキュラムの検討の方向性及び作業分担の決定

・基本的考え方・構成等の検討

・基本的考え方・構成等の検討

12月16日特定分野協力校（社会科学：小樽商科大学、神戸大学）との意見交換12月25日

第４回 特別委員会

・モデルカリキュラムの検討

・モデルカリキュラム検討状況報告

・モデルカリキュラム（案）の審議

2月16日～ 意見公募
3月15日
3月19日～ 第７回 特別委員会（メール審議）
3月25日
・モデルカリキュラム（最終案）の審議
3月29日

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム運営会議
・モデルカリキュラムの承認

・企業におけるデータサイエンス・AI人材育成に関する取組紹介
・モデルカリキュラムの検討31

（参考）2024年度改訂版公開時（2024年２月）の組織体制
モデルカリキュラムの改訂に関する特別委員会

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム（議長及び拠点校代表者）
議 長 駒木 文保
東京大学数理･情報教育研究センター長・教授
大鐘 武雄
北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター長
滝澤 博胤
東北大学理事・副学長（教育・学生支援担当）
遠藤 靖典
筑波大学システム情報工学研究群長
三宅 美博
東京工業大学情報理工学院・教授
藤巻朗
名古屋大学副総長
山本 章博
京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター長
笛田薫
滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター長
鈴木貴
大阪大学数理・データ科学教育研究センター・特任教授
土肥
正
広島大学
内田 誠一
九州大学数理・データサイエンス教育研究センター長

企画推進WG
主

査

副主査

河合

玲一郎

林

和則

大鐘

武雄

来嶋

秀治

野島

陽水

内田

誠一

（敬称略・五十音順）

主査 河合 玲一郎
小野 陽子
菅 由紀子
孝忠 大輔
駒木 文保

東京大学数理・情報教育研究センター・教授
横浜市立大学データサイエンス学部・准教授
株式会社 Rejoui・代表取締役
日本電気株式会社 AI・アナリティクス統括部長
東京大学数理･情報教育研究センター 長・教授
数理･データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 議長

瀬戸川 昌之林和則
巳波 弘佳
ルゾンカ 典子

滋賀県教育委員会事務局教職員課人材育成・働き方改革係・主幹
京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター・教授
関西学院大学副学長・工学部情報工学課程教授
コスモエネルギーホールディングス株式会社・常務執行役員CDO

カリキュラム分科会
東京大学数理・情報教育研究センター・教授
京都大学国際高等教育院附属データ科学
イノベーション教育研究センター・教授
北海道大学数理・データサイエンス教育
研究センター長
滋賀大学 データサイエンス・AIイノ
ベーション研究推進センター 教授
大阪大学 数理・データ科学教育研究センター 准教授
九州大学数理・データサイエンス教育研
究センター長、大学院システム情報科学
研究院教授

主

査 河合

副主査 林

玲一郎 東京大学数理・情報教育研究セン
和則

ター・教授
京都大学高等教育院附属データ科学イ
ノベーション教育研究センター教授

教育用データベース分科会
主

査 野島

副主査

教材分科会
主

査 来嶋

副主査

内田

秀治
誠一

磯邉

秀司

駒水

孝裕

若木

宏文

滋賀大学 データサイエンス・AIイノ
ベーション研究推進センター 教授
九州大学数理・データサイエンス教育
研究 センター長、大学院システム情報科学研究院教授
東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター 准教授
名古屋大学 数理・データ科学教育研究センター 准教授
広島大学 AI・データイノベーションセ
ンター 教授

陽水

大鐘

武雄

川島
関嶋

宏一
政和

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター 准教授
北海道大学数理・データサイエンス教
育研究センター長
筑波大学 システム情報系 教授
東京工業大学情報理工学院 准教授

調査分科会
主

査 河合

副主査

玲一郎

原

尚幸

小澤

誠一

東京大学数理・情報教育研究セン
ター・ 教授京都大学国際高等教育院附属データ
科学イノベーション教育研究セン
ター 教授
神戸大学数理・データサイエンスセ
ンターセンター長 教授

32

モデルカリキュラム改訂の審議経過【モデルカリキュラム（応用基礎レベル）改訂の考え方】
応用基礎レベル初版(2021年度版)では『自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用できる力（応用するための大局的な視点）を身に付けること』を目標としてモデルカリキュラムを設計した。
高等学校「情報Ⅰ」の必修化や生成AIの登場により社会は大きく変化しようとしているが、カリキュラム設計の考え方は、応用基礎レベル初版（2021年度版）と同様であるため、主に以下の変更を行った。
高等学校「情報Ⅰ」については、モデルカリキュラム（リテラシーレベル）と同様にキーワードを追加。
生成AIについては、今後、各専門分野における応用機会が増えていくと想定されるため、「AI基礎」のコア学修項目として、生成AIの基礎的な概念と実社会で進む
応用について扱う「3-5.生成AIの基礎と展望（☆）」を追加
2023年10月16日

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム会合
・モデルカリキュラム（リテラシーレベル・応用基礎レベル）の改訂検討に関する特別委員会設置について

2023年12月8日

第１回 特別委員会
・モデルカリキュラム改訂に向けた意見交換

2024年1月10日

第２回 特別委員会
・モデルカリキュラム改訂（たたき台）の検討

2024年1月10日～ 1月20日

有識者からの意見聴取

2024年1月22日

第３回 特別委員会
・モデルカリキュラム改訂（最終案）の検討

2024年1月26日～2月7日

第４回 特別委員会（メール審議）
・モデルカリキュラム改訂（最終案）の検討

2024年2月22日

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム運営会議
・モデルカリキュラム改訂（最終案）の審議・決定※モデルカリキュラム（リテラシーレベル）及び（応用基礎レベル）の改訂を合わせて審議

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高等学校「情報Ⅰ」と本モデルカリキュラムとの関係
高等学校「情報Ⅰ」の教科書に掲載されている内容を参考に大分類・中分類・小分類に分け、それに対応するリテラシーレベル及び応用基礎レベルのモデルカリキュラムの箇所を比較表として示したもの。なお，高等学校では「数理探究基礎」が新たに設置されいる。
リテラシーレベル及び応用基礎レベルのモデルカリキュラムにおいて高等学校「情報Ⅰ」の項目が網羅されていることから、モデルカリキュラムで重複している箇所は、各大学・高専が開設する授業において、高等学校「情報Ⅰ」の学習内容に対する理解度を確認したり，復習したりした上で，より深い内容を教えることなどが考えられる。
なお、高等学校「情報Ⅱ」を学習した学生もいることから、各大学の特性を踏まえ、教育内容・方法の高度化を図ることが考えられる。
高等学校「情報Ⅰ」
大分類

情報社会

情報デザインデジタル

ネットワーク

中分類
情報と情報社会
問題解決の考え方
法規による安全対策
個人情報とその扱い
知的財産権の概要と産業財産権
著作権
コミュニケーションとメディア
情報デザインと表現の工夫
発展・プレゼンテーション
Webページと情報デザイン
デジタル情報の特徴
数値と文字の表現
演算の仕組み音の表現
画像の表現
コンピュータの構成と動作
コンピュータの性能
発展・データの圧縮と効率化
ネットワークとプロトコル
インターネットの仕組み
Webページの閲覧とメールの送受信
情報システム情報システムを支えるデータベース
データベースの仕組み
個人による安全対策
安全のための情報技術

データの収集と整理
ソフトウェアを利用したデータの処理
統計量とデータの尺度[発展]データの分布と検定の考え方
問題解決
時系列分析と回帰分析
発展・区間推定とクロス推定モデル化とシュミレーション
アルゴリズムとプログラミング
プログラミングの基本
配列
関数
プログラミング
探索
整列
発展・オブジェクト指向プログラミング
発展・プログラムの設計手法

小分類
情報の特性・定義と分類、メディア、情報社会など
問題の発見、問題解決の遂行、表現と伝達など
セキュリティ、安全対策など

コミュニケーションの手段や形態、メディアなど
文字、配色、抽象化、可視化、構造化など

リテラシーレベルモデルカリキュラム
リ1-1 社会で起きている変化
リ1-5 データ・AI利活用の現場
リ3-2 データを守る上での留意事項
リ3-1 データ・AIを扱う上での留意事項
リ3-1 データ・AIを扱う上での留意事項
リ3-1 データ・AIを扱う上での留意事項

応用基礎レベルモデルカリキュラム
応1-1 データ駆動型社会とデータサイエンス
応2-6 ITセキュリティ

応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
リ2-2データを説明する
リ2-2データを説明する

HTML, CSSなど
デジタル表現や情報量など
2進数、浮動小数点、文字コードなど
加減算、論理回路など

ハードウェア、ソフトウェア、OS、メモリ、CPUなど

LAN, WAN, サーバ, プロトコルなど
IPアドレス、ドメイン、ルーティングなど
リ1-3 データ・AIの活用領域

ウイルス、不正アクセスなど
電子透かし、ブロックチェーン、VPN、誤り検出、暗号化、電子署名など

応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-2 データ表現
応2-2 データ表現
応2-7 プログラミング基礎
応2-2 データ表現
応2-2 データ表現
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-2 データ表現
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-3 データ収集
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-4 データベース
応2-6 ITセキュリティ
応2-6 ITセキュリティ

リ1-2 社会で活用されているデータ
リ2-3 データを扱う
リ2-1 データを読む

リ4-2 アルゴリズム基礎、リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-2 アルゴリズム基礎
リ4-2 アルゴリズム基礎

応2-3 データ収集、応2-5 データ加工
応1-3 データ観察
応1-6 数学基礎
応1-4 データ分析
応1-6 数学基礎
応3-7 予測・判断
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応2-7 プログラミング基礎
応2-7 プログラミング基礎

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