数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】
様式１
大学等名プログラム名東京工業大学
データサイエンス・AI全学教育プログラム（応用基礎レベル）

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件 学部・学科によって、修了要件は相違しない② 対象となる学部・学科名称④ 修了要件「コンピュータサイエンス第二」、「応用基礎データサイエンス・AI第一」及び「応用基礎データサイエンス・AI第二」の３科目３単位を取得すること。

必要最低単位数3

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
コンピュータサイエンス第二（CS2）
1 ○
○ ○ ○
応用基礎データサイエンス・AI第一（BADSAI1） 1 ○ ○ ○ ○ ○応用基礎データサイエンス・AI第二（BADSAI2） 1 ○ ○単位数⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
単位数

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

コンピュータサイエンス第二（CS2） 1 ○応用基礎データサイエンス・AI第一（BADSAI1）
応用基礎データサイエンス・AI第二（BADSAI2）○
1 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○○1 ○ ○ ○○
○ ○ ○⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
必須
授業科目
コンピュータサイエンス第二（CS2）
1 ○応用基礎データサイエンス・AI第一（BADSAI1）
1 ○応用基礎データサイエンス・AI第二（BADSAI2）
1 ○
単位数⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
応用基礎データサイエンス・AI第一（BADSAI1）
応用基礎データサイエンス・AI第一（BADSAI1）

選択項目
数学発展
AI応用基礎

授業科目

応用基礎データサイエンス・AI第一（BADSAI1） データエンジニアリング応用基礎
応用基礎データサイエンス・AI第二（BADSAI2）

授業科目

AI応用基礎

応用基礎データサイエンス・AI第二（BADSAI2） データサイエンス応用基礎1

単位数

選択項目

必須

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

学士課程1年次の理工系教養科目（数学）「線形代数学第一・演習」、「微分積分学第一・演習」が全学必修科目となっていることから、主に学士課程1年次の学修を終えた学生を対象とする本プログラムでは、履修者があらかじめ数学基礎（線形代数、微分積分）の素養を身につけていることを前提としている
1-6 順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率 「BADSAI1」（6回目）／代表値 、分散、標準偏差 「BADSAI1」（6回目）／相関係数、相関関係と因果関係 「BADSAI1」（6回目）／名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度（１）データサイエンスと「BADSAI1」（6回目）／確率分布、正規分布 「BADSAI1」（7回目）／点推定と区間推定 「BADSAI2」（1回目）／帰して、統計学を始め無仮説と対立仮説、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 「BADSAI2」（1回目）
様々なデータ処理に関する知識である「数学アルゴリズムの表現 (フローチャート)「CS2」（1,2回目）「BADSAI1」（2回目）
基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加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「CS2」（3,4回目）「BADSAI1」（2回目）／探索アルゴリ
1-7
え、ＡＩを実現するためズム、リスト探索、木探索「CS2」（3,4回目）「BADSAI1」（2回目）／計算量 (オーダー)「CS2」（7回目）「BADSAI1」の手段として「アルゴリ（2回目）
ズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」のコンピュータで扱うデータ 「BADSAI1」（2回目）／構造化データ、非構造化データ 「BADSAI1」（2回目）
概念や知識の習得を目
2-2 情報量の単位 (ビット、バイト)、二進数、文字コード「CS2」（6回目） 「BADSAI1」（2回目）
指す。

配列、木構造 (ツリー)、グラフ「CS2」（3,4回目） 「BADSAI1」（2回目）

文字型、整数型、浮動小数点型「CS2」（6回目） 「BADSAI1」（2回目）／ローカル・グローバル変数「CS2」（2回目）
2-7 「BADSAI1」（3回目）／関数、引数、戻り値「CS2」（1回目）「BADSAI1」（3回目）／順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「CS2」（1-7回目）「BADSAI1」（2-7回目）

1-1

データ駆動型社会、Society 5.0 「BADSAI1」（1回目）
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)「BADSAI1」（1,2回目）データを活用した新しいビジネスモデル「BADSAI1」（1回目）「BADSAI2」（7回目）

1-2

データ分析の進め方、仮説検証サイクル「BADSAI1」（6回目）／分析目的の設定「BADSAI1」（6回目）
様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「BADSAI1」（5回目）「BADSAI2」（2,3,4回目）
様々なデータ可視化手法 (比較、構成、分布、変化など) 「BADSAI1」（4,6回目）
データの収集、加工、分割/統合「BADSAI1」（4回目）
ICT (情報通信技術) の進展、ビッグデータ 「BADSAI1」（2回目）「BADSAI1」（2回目）
ビッグデータ活用事例 「BADSAI1」（2回目）

2-1 ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス（２）ＡＩの歴史から多岐
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 「BADSAI1」（1回目）に渡る技術種類や応用
汎用AI/特化型AI (強いAI/弱いAI) 「BADSAI1」（1回目）
分野、更には研究やビ
3-1
ジネスの現場においてAI技術の活用領域の広がり (流通、製造、金融、インフラ、ヘルスケアなど)「BADSAI1」（1,2回目）「BADSAI1」（7
実際にＡＩを活用する際回目）の構築から運用までの一連の流れを知識としAI倫理、AIの社会的受容性 「BADSAI1」（1回目）て習得するＡＩ基礎的なプライバシー保護、個人情報の取り扱い)「CS2」（2回目） 「BADSAI1」（1,2回目）
ものに加え、「データサ 3-2
AIに関する原則/ガイドライン 「BADSAI1」（1回目）・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「BADSAI1」（1イエンス基礎」、「機械回目）
学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と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) 「BADSAI1」（1,2回目）「BADSAI2」展望」から構成される。

（6,7回目）
3-3 機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「BADSAI2」（3,4回目）・学習データと検証データ「BADSAI2」（5,6回目）ホールドアウト法、交差検証法「BADSAI2」（5,6回目）・過学習、バイアス「BADSAI2」（5,6回目）
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)「BADSAI2」（7回目）
3-4 ニューラルネットワークの原理「BADSAI2」（5回目）・ディープニューラルネットワーク(DNN) 「BADSAI2」（5,6回目）

学習用データと学習済みモデル「BADSAI2」（6,7回目）
AIの学習と推論、評価、再学習「BADSAI2」（7回目）・AIの開発環境と実行環境 「BADSAI1」（3回目） 「BADSAI2」（7回目）
3-9 AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み 「BADSAI2」（7回目）
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) 「BADSAI1」（1,2回目）「BADSAI2」（3,7回目）
各講義回においてプログラミングの演習教材・課題を提供し、コンピュータ上でのデータ表現、データ構造、アルゴリズムの基本を各自が体験し、理解を深めることができる。
アルゴリズムの表現「CS2」（1回目）「BADSAI1」（2回目）（３）本認定制度が育成 Ⅰ ソートアルゴリズム、探索アルゴリズム「CS2」（3,4回目）「BADSAI1」（2回目）
計算量 (オーダー)「CS2」（7回目）「BADSAI1」（2回目）
目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわコンピュータで扱うデータ 「BADSAI1」（2回目）／文字型、整数型、浮動小数点型「CS2」（7回目） 「BADSAI1」（2る課題の解決に活用で回目）
きる人材」に関する理解
音声データ、画像データ「BADSAI1」（2回目）
や認識の向上に資する実践の場を通じた学習
応用基礎データサイエンス・AI第一及び第二の履修者には各自でPythonプログラムが実行可能な環境を用意す体験を行う学修項目ることを課し、各講義回においてPythonプログラム（Jupyter Notebook形式）の演習教材を提供することにより、群。応用基礎コアのな機械学習、深層学習がどのように行われるかを実体験して理解を深めることができるとともに、期末課題とし１万かでも特に重要な学修枚規模の実画像データを用いた分類問題に取り組む。
項目群であり、「データデータの収集、加工、分割/統合「BADSAI1」（4回目）／様々なデータ可視化手法 「BADSAI1」（4,6回目）
エンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活 Ⅱ 様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「BADSAI1」（5回目）「BADSAI2」（2,3,4回目）
用 企画・実施・評価」か
機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「BADSAI2」（3,4回目）
ら構成される。
ニューラルネットワークの原理 「BADSAI2」（5回目）／ディープニューラルネットワーク(DNN) 「BADSAI2」（6回目）
AIの学習と推論、評価、再学習 「BADSAI2」（3,7回目）／AIの開発環境と実行環境「BADSAI2」（7回目）
パターン認識、特徴抽出、識別 「BADSAI2」（7回目）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
将来的に学生が進むであろう専門分野に依らず数理・データサイエンス・AIを駆使して問題解決ができる能力獲得に向け、リテラシーレ
ベルの学修を終えて基礎的素養を身につけた学生が、各種手法の理論やプログミング実践スキルを含むより高度な学習項目を習得し、大学院課程におけるエキスパートレベルの学修への橋渡しとなる素養を獲得する。

2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式２
東京工業大学

大学等名プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4年度②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

入学定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

理学院
工学院
物質理工学院
情報理工学院
生命理工学院
環境・社会理工学院

合 計

687
1,623
779
447
645
595

151 604
358 1450
183 742
92 372150 620
134 5444,776 1,068 4,332

4
39
16
29
6
50000000000000099

男性

0

令和3年度

修了者数

女性

合計

02
14814030000000000000041

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
00
0
00
0
0
0
0
0
0
000
000

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00
00
00
0
0
00
0
0
00
0000
0000

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
00
0
0
0
0
0
0
0
00
00

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
03

男性

0

履修者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
000
00
0
0
0
0
0
0
0
000

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

00000000000
0000
0000000

男性

0

履修者数

女性

合計

000
0000
00
00
00000000000

男性0

平成29年度

修了者数

女性

合計

00
0000
0000
000
0
0
0
0
00
000

男性

0

履修者数

女性

合計

00
00
00
0
0
0
0
0
00
0
0
0
0
00000

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

000
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
0
0
0
0
0000

男性

0

履修率

女性

0

4
1%
393%
162%
298%
61%
51%
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992%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式３
大学等名 東京工業大学

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数(常勤）

人 （非常勤）

1,039② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 三宅 美博

427

人

16人

（役職名） 機構長・教授④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
データサイエンス・AI全学教育機構運営委員会（責任者名） 三宅 美博（役職名） 機構長・教授⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
東京工業大学データサイエンス・AI全学教育機構規則⑥ 体制の目的
データサイエンス(以下データサイエンスを「DS」と略す)・AI全学教育機構は、東京工業大学（以下「本学」という）におけるDS・AIに関する、知識及び技術についての体系的な教育を通じて学生のDS・AIへの関心を高めるとともに、DS・AIの適切な理解、及びそれを活用する基礎的な能力を涵養することにより、DS・AIに関する基礎的及び専門的な能力を有する人材を育成することを目的として、令和4年12月に発足。これに伴い、それまで本学のDS・AI全学教育プログラムを改善・進化させるための機能を担っていたDS・AI全学教育実施委員会をDS・AI全学教育機構運営委員会に移行。

⑦ 具体的な構成員
DS・AI全学教育機構運営委員会 （令和4年11月までDS・AI全学教育実施委員会・令和4年12月1日現在）

副学長（教育運営担当）教授 神田 学、教育革新センター・教授 山下幸彦
DS・AI全学教育機構・機構長・教授 三宅美博（委員長）、同機構・副機構長・教授 小野 功
情報理工学院：教授 金森敬文、准教授 金崎朝子、助教 柳澤渓甫、特任教授 新田克己、特任教授 長橋 宏、特任教授 小林隆夫
各学院等選出：理学院・教授 陣内 修、工学院・教授 一色 剛、物質理工学院・教授 藤居俊之、
物質理工学院・准教授 松本秀行、情報理工学院・教授 村田剛志、
生命理工学院・教授 伊藤武彦、環境・社会理工学院・准教授 池田伸太郎、
物質・情報卓越教育院・准教授 関嶋政和、
超スマート社会卓越教育院・准教授 YU, Tao、エネルギー・情報卓越教育院・准教授 MANZHOS, Sergei、
ライフエンジニアリングコース・教授 石井秀明、
理工系教養科目(情報)実施委員会・委員長・教授 権藤克彦

4

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
2%5%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
8%12%
16%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）4,332
具体的な計画
本プログラム（応用基礎レベル）を開始した令和４年度は、履修対象とする学士課程２年次学生に対して、新たな教育プログラム制度開始の趣旨やプログラム履修の意義の理解が十分に行き渡らず、修了要件科目をすべてを履修したにもかかわらず、プログラムへ登録をした人数が少なく履修率が低い値に留まった。一方、令和４年度入学者に対しては、リテラシーレベル、応用基礎レベル、エキスパートレベルから構成される本学のDS・AI教育プログラム制度を説明する機会を入学当初から複数回設けたことにより、リテラシーレベル教育プログラムの令和４年度の履修者数が令和３年度に比べて大幅に増えた。さらに、令和４年度にリテラシーレベルの学修を終えた１年次学生が学年進行に伴い、令和５年度には応用基礎レベルプログラムの対象となることから、令和５年度は応用基礎レベルの履修率も増えることが見込まれる。また、令和５年度からは入学者全員に配布する学修案内やキャンパスガイドブックに教育プログラムの案内を載せるなど、学生への周知対策を行っており、令和５年度以降も収容定員に対する履修率は年度経過と共に順調に増えることを見込んでいる。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本学が提供するDS・AI全学教育プログラムは、学士課程向けのリテラシーレベル及び応用基礎レベル、大学院向けのエキスパートレベルの全てのレベルにおいて、所属する学院等に関係なく学生が希望すれば履修が可能となっている。そのため、修了要件科目は全てのレベルにおいて全学開講としている。また、全学教育プログラムを改善・進化させるための体制を担うDS・AI全学教育機構運営委員会は、全ての学院等の教育組織に加えて分野横断型のライフエンジニアリングコース、学士課程１年次全学向けの理工系教養科目（情報）実施委員会をそれぞれ代表する委員から構成されており、特定の一部の教育組織のみに教育の重点が偏らないように配慮している。さらに、令和４年度に設置されたDS・AI全学教育機構内に全学教育部門を配置し、令和５年度には教育の実施運営に関わる特任教員を増員して、受講希望学生の増加に対応できる体制を整えている。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
入学者全員に配布する学修案内やキャンパスガイドブックに本学におけるDS・AI全学教育プログラムの紹介を載せると共に、随時全学教育プログラムの履修説明会を開催して周知に努めている。さらに、DS・AI全学教育機構運営委員会委員を通して、それぞれの教育組織において各教員から学生へ周知するよう依頼している。一方、大学院では既に高度DS・AI教育を行う特別専門学修プログラムが令和元年度から実施されており、さらに令和５年度からはより裾野を拡げた大学院向けエキスパートレベル全学教育を開始する。このような状況の下、学士・修士一貫教育の特徴を活かした学士課程向けDS・AI全学教育プログラムは、初歩から順次ステップアップしてエキスパート人材育成に繋がる教育を担っており、これらの情報を全学教育プログラムのウェブサイトを通して発信し、より多くの学生が履修できるよう周知に努めている。

5

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
学士課程向けDS・AI全学教育プログラムのリテラシーレベル及び応用基礎レベルの修了要件科目を構成する「理工系教養科目（情報）」５科目並びに「応用基礎データサイエンス・AI」２科目は、全学を対象として開講されており、授業時間割編成においてもより多くの学生が履修できるよう、できる限り専門科目や他の教養科目と重複しないように配慮している。また、「理工系教養科目（情報）」４科目においては、きめ細かい学修指導を目的として１クラス数十名とした複数クラス編成とし、共通シラバスに基づいて授業を行っている。一方、令和４年度に新規開講した３科目は１クラス編成とし、多人数の受講者に対応するためオンライン授業を基本としたが、授業中は講義主担当の教員の他に複数の教員及びTAを配置して講義補助・質問対応等を行うサポート体制を整え、さらには授業録画動画を授業終了後にオンデマンドで視聴できるようにしている。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本学の学修管理システムであるT2SCHOLAを通して課題管理や課題提出状況を担当教員がリアルタイムに把握できると同時に、質問等を受け付ける仕組みが整っている。また、授業時間内並びにオフィスアワーを利用して、学生から直接質問を受け付ける時間を十分確保している。さらに、担当教員毎にSNSやメールを併用して随時質問を受け付けている他、授業毎に行っている演習の結果や課題提出の際には、できる限り授業の感想、疑問点、質問を書くように推奨し、学習指導・質問への対応を積極的に行っている。

6

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式４
大学等名 東京工業大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
データサイエンス・AI全学教育機構（責任者名） 三宅 美博② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 機構長・教授
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
プログラムを構成する科目の履修状況や修得状況については、教務Webシステム及び学修管理システムT2SCHOLAを通して担当教員がリアルタイムに把握できる仕組みが整っており、その内容がデータサイエンス・AI全学教育機構運営委員会及び理工系教養科目（情報）実施委員会に定期的に報告されている。当該委員会では、状況の分析や問題点の共有と対応、履修率の向上や修了者数の増加に向けた方策の検討を継続的に行っている。

プログラムの履修・修得状
況

本学では、教育革新センターが全授業科目について各クオーター終了時に履修学生を対象とした「授業学修アンケート」を実施している。授業の難易度、理解度、関心度、到達度、講義内容、授業の進め方等、学生の学修成果に関して調査を行い、結果を担当教員にフィードバックすることにより、教育改善に活用している。本教育プログラムでも、データサイエンス・AI全学教育機構運営委員会が理工系教養科目（情報）実施委員会と連携して、授業学修アンケート結果を自己点検・評価に役立てている。
学修成果

上記「授業学修アンケート」に加えて、各クオーター終了時にデータサイエンス・AI全学教育機構が関係する科目を対象した独自の授業アンケートを実施している。これらのアンケートの調査項目中の授業の難易度、理解度、関心度、到達度の集計結果より、授業全体を通した学生の内容の理解度を把握することができる。さらによりきめ細かい対応として、各授業回で適宜実施している理解度に関する無記名アンケートや課題レポート提出と共に授業の感想を提出してもらい、学生の理解度をチェックしながら授業を進めている。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

本学におけるデータサイエンス・AI全学教育では、学士課程１年次のリテラシーレベル、学士課程２年次の応用基礎レベル、大学院課程におけるエキスパートレベルと、それぞれの学修項目が段階的かつ効果的につながるようカリキュラムを編成している。そこで、学士課程におけるリテラシーレベル・応用基礎レベルのみならず、大学院課程レベル教育における学生の意見や感想も総合し、本教育プログラムの意義や重要性の情報を常時ウェブサイトで発信している他、入学時オリエンテーションや随時行っているプログラム履修説明会の場、さらに関連科目における授業中等で説明することにより履修の推奨に活用している。

応用基礎レベルについては令和４年度がプログラム開始初年度であり、まだ履修者数はそれほど多くはないが、１年早く開始したリテラシーレベルにおいては、２年目の令和４年度に履修者数が大幅に増えた実績があり、学年進行に伴い順調に履修者数が増えると予想している。なお、理工系教養科目（情報）実施委員会とデータサイエンス・AI全学教育機
構運営委員会が連携して、履修者数や履修率を定期的に分析・確認すると共に、各学院の関連教員から全学教育で必要とされる学修内容ついて随時ヒアリングを実施し、適宜科目の新設や既存科目における学修項目を更新するな
ど、履修者数や履修率の向上に向けた検討を行っている。

7

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
本学の学生支援センター未来人材育成部門が毎年調査収集している本学修了生の進路・就職情報や企業情報、同窓会組織を通した修了生の活躍情報を活用すると共に、「データサイエンス・AI人材育成プログラム」に参画している連携
企業からのヒアリングや、「AI・データサイエンスフォーラム」等のイベントにおける意見交換を通して、教育プログラム修了者に対する企業評価を把握し、教育プログラムの改善に役立てている。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学は令和４年度より「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」の拠点校に採択されており、その教育実施基盤の強化策の一つとして「データサイエンス・AI人材育成プログラム」に基づいたコンソーシアムを形成し、共同教育と財務基盤強化を実施している。連携企業として令和４年度は39社の参画実績があり、既にエキスパートレベル教育では共同教育を実施している。これらの連携企業からの意見を収集することによりリテラシーレベル・応用基礎レベルからエ
キスパートレベルまでの一貫した教育プログラムの改善に役立てる。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

各科目において座学一辺倒にならないように、できる限り身近な例や問題を題材にした実例紹介や演習を取り入れた授業を行っている。また、モデルカリキュラムの導入部分に準じた内容を適宜取り入れたり、授業担当教員が有する様々な実例紹介を通して、データサイエンス・AIを学ぶ楽しさや意義を実感できるよう工夫している。さらに、Python
Notebook形式による多くの自習演習教材を履修学生に提供することで、将来的に自らがツールを駆使して問題解決するための基礎的なプログラミングスキルを身につけることができる授業内容としている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

上記の通り、本学では教育革新センターが全授業科目を対象とした「授業学修アンケート」を、またデータサイエンス・AI全学教育機構が開講している科目を対象とした「授業アンケート」を、各クォーター終了時にそれぞれ実施している。これにより授業の難易度や理解度をはじめとする学生の学修成果に関して調査を行い、結果を担当教員にフィードバックすることにより、教育改善に活用している。さらに、令和４年度から始まった高等学校共通必履修科目「情報Ⅰ」を学んだ学生が入学する２年後に向け、理工系教養科目（情報）実施委員会と連携してリテラシーレベル及び応用基礎レベル教育プログラムの授業内容の見直しの検討を始めている。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

8東京⼯業⼤学

データサイエンス・AI全学教育プログラム（応⽤基礎レベル）取組概要
教育⽬標

実施体制

共創型エキスパート⼈材育成に向けた応⽤基礎レベル教育
将来的に学⽣が進むであろう専⾨分野に依らず数理・データサイエンス(DS)・AIを駆使して問題解決ができる能⼒獲得に向け、リテラシーレベルの学修を終えて基礎的素養を⾝につけた学⽣が、各種⼿法の理論やプログミング実践スキルを含むより⾼度な学習項⽬を習得し、⼤学院課程におけるエキスパートレベルの学修への橋渡しとなる素養を獲得する。

データサイエンス・AI全学教育機構運営委員会

DS･AIを駆使する学部と⼤学院を統⼀した組織である６学院*および卓越⼤学院プログ
ラムに採択された３卓越教育院**等から選出された委員により構成

共創型エキスパート⼈材
DS･AIで交わる

全学教育プログラムの運営・実施、改善・進化、⾃⼰点検・評価を⾏う全学委員会

DS･AIを教える* 理学院、⼯学院、物質理⼯学院、情報理⼯学院、⽣命理⼯学院、環境・社会理⼯学院** 物質・情報卓越教育院、超スマート社会卓越教育院、エネルギー・情報卓越教育院

理⼯系教養科⽬（情報）実施委員会

応⽤基礎レベル理⼯系教養科⽬(情報)の授業を担当する教員により構成
データサイエンス・AI全学教育機構運営委員会と連携して授業の点検、評価、改善

リテラシーレベル

全学教育プログラム（応⽤基礎レベル）科⽬構成
理⼯系教養科⽬(情報) 1科⽬1単位＋情報理⼯学院共通科⽬2科⽬2単位を取得
学⼠課程（１年次）
理⼯系教養系科⽬（情報）
1単位

1Q 応⽤基礎データサイエンス・AI第⼀ 1単位

全学教育プログラム (リテラシーレベル) 科⽬構成

2Q 応⽤基礎データサイエンス・AI第⼆ 1単位

4Qコンピュータサイエンス第⼆学⼠課程（２年次）
情報理⼯学院共通科⽬（全学開講）

情報リテラシ第⼀・第⼆／コンピュータサ
イエンス第⼀／基礎データサイエンス・AI

l 1Q: 前学期・第1クォーター、2Q: 前学期・第2クォーター、4Q: 後学期・第4クォーター
l 1年次4Qは複数クラス編成、講義0.5単位＋演習0.5単位で合計1単位
l 1Q・2Qは講義1単位、演習教材を豊富に提供することにより実践スキル向上を促す
l 1年次必修の理⼯系教養科⽬（数学）（微分積分学・線形代数学）の履修を前提
70

科⽬の特徴
l 理⼯系総合⼤学の特徴と学⼠修⼠⼀貫教育システムを活かしたカリキュラム編成
l 座学⼀辺倒ではなく実例演習も重視し、基礎的なプログラミング実践スキルを習得
l 学院間の垣根を越えたクラス編成と系統的に深く理解しやすい授業の実施
l エキスパートレベル教育への橋渡しの役割

共創型エキスパート⼈材とはl DS・AIを駆使できる理論的基盤を⾝につけl DS・AIで専⾨の境界を越えて多様な⼈々と交わり
l DS・AIの未来を担う若者を教えられるトップ⼈材

【補⾜資料】

東京⼯業⼤学におけるデータサイエンス・AI全学教育プログラムの概要
l 理⼯系総合⼤学・学⼠修⼠⼀貫教育の特徴を活かし、⼤学院修⼠レベルの全学向けデータサイエンス・AI特別専⾨学修プログラムを創設 （令和元年度）
l リテラシーレベルからエキスパートレベルまで⼀貫した教育をめざし、リテラシーレベル教育プログラムを開始、博⼠後期課程科⽬を追加（令和３年度）
l リテラシーレベルからエキスパートレベルへの橋渡しとなる応⽤基礎レベル教育プログラムを開始し、博⼠後期課程科⽬を充実（令和４年度）
共創型
エキスパートDS・AI特別専⾨学修プログラム【令和元年度〜】／ DS・AI全学教育プログラム（エキスパートレベル）【令和５年度〜】
発展系科⽬群⼤学院
博⼠後期課程先端系科⽬群（DS: データサイエンス）

共創系科⽬群

基盤DS発展

基盤AI発展先端DS・AI第⼀DS・AI博⼠フォーラム

基盤DS発展演習

基盤AI発展演習

先端DS・AI第⼆DS・AI博⼠インターンシップ

修⼠博⼠⼀貫教育により修⼠課程において⼀部科⽬を履修可能
エキスパートレベル

基盤系科⽬群
⼤学院
修⼠課程

６学院
物質・情報卓越教育院
超スマート社会卓越教育院
エネルギー・情報卓越教育院

実践系科⽬群

応⽤系科⽬群

基盤DS

基盤AI

応⽤AI・DS-A

応⽤AI・DS-C

実践AI・DS-A

基盤DS演習基盤AI演習

応⽤AI・DS-B

応⽤AI・DS-D

実践AI・DS-B

実践AI・DS-C

学⼠修⼠⼀貫教育により学⼠課程において⼤学院科⽬を⼀部履修可能
学内６学院における学⼠課程教育体系に基づいた専⾨教育（専⾨分野に沿った独⾃のデータサイエンス・AI教育の実施）

学⼠課程（〜4年次）
応⽤基礎
レベル

リテラシー
レベル

６学院：理学院／⼯学院／物質理⼯学院
情報理⼯学院／⽣命理⼯学院
環境・社会理⼯学院

データサイエンス・AI全学教育プログラム（応⽤基礎レベル）【令和４年度〜】
学⼠課程
（2年次）

学⼠課程
（1年次）

基礎系科⽬群

応⽤基礎データサイエンス・AI 第⼀

理⼯系教養科⽬(情報)コンピュータサイエンス第⼆理⼯系教養科⽬(情報)コンピュータサイエンス第⼀

基礎データサイエンス・AI

情報リテラシ第⼀

情報リテラシ第⼆応⽤基礎データサイエンス・AI 第⼆

データサイエンス・AI全学教育プログラム（リテラシーレベル）【令和3年度〜】
71（令和5年4⽉現在）

【補足資料】

東京工業大学データサイエンス・AI全学教育プログラムを改善・進化させる体制

 文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」関東ブロック拠点校の一つとして活動開始（令和４年４月）
 データサイエンス・AIの共創型エキスパート人材育成の拠点して学内にデータサイエンス・AI全学教育機構を設置（令和４年12月）
 全学教育プログラムを改善・進化させるための体制としてデータサイエンス・AI全学教育実施委員会を全学教育機構運営委員会に移行（令和４年12月）

東京工業大学学長

データサイエンス・AI全学教育機構（令和4年12月設置）

全学教育部門機構運営委員会

社会連携部門各学院等の学内教育組織の代表委員により構成

情報基盤・広報部門

連携

理工系教養科目（情報）実施委員会
理学院
工学院

企画調査部門

物質理工学院
情報理工学院
拠点校 (令和4年度〜)

環境・社会理工学院

データサイエンス・AI
人材育成プログラム
大学・企業連携

連携企業

生命理工学院

大学間連携数理・データサイエンス・AI
教育強化拠点コンソーシアム
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物質・情報
卓越教育院

超スマート社会卓越教育院
エネルギー・情報卓越教育院
ライフエンジニア
リングコース