様式２

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②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

理工系教養科目（情報）の「情報リテラシ第一」、「情報リテラシ第二」、「コンピュータサイエンス第一」及び「基礎データサイエンス・AI」の４科目４単位を取得すること。（本修了要件は令和４年度以降の学士課程入学者に適用する）③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目
情報リテラシ第一 (IL1)
基礎データサイエンス・AI (BDSAI)

開講状況 1-1 1-6
1 ○ 全学開講 ○ ○1 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報リテラシ第二 (IL2)コンピュータサイエンス第一 (CS1)
基礎データサイエンス・AI (BDSAI)

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

1 ○ 全学開講 ○1 ○ 全学開講 ○1 ○ 全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報リテラシ第二 (IL2)
コンピュータサイエンス第一 (CS1)

開講状況 1-4 1-5
1 ○ 全学開講 ○1 ○ 全学開講 ○

単位数

基礎データサイエンス・AI (BDSAI)

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5

1 ○ 全学開講 ○ ○⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目授業科目
情報リテラシ第一 (IL1)
基礎データサイエンス・AI (BDSAI)

開講状況 3-1 3-2
1 ○ 全学開講 ○ ○1 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報リテラシ第二 (IL2)
コンピュータサイエンス第一 (CS1)
基礎データサイエンス・AI (BDSAI)

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

1 ○ 全学開講○
1 ○ 全学開講 ○○1 ○ 全学開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
コンピュータサイエンス第一
基礎データサイエンス・AI
基礎データサイエンス・AI⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

選択項目

授業科目

選択項目

4‐3データ構造とプログラミング基礎

4‐7データハンドリング
4‐9データ活用実践（教師なし学習）

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「IL1」（6回目）/「BDSAI」（1回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化 「IL1」（6回目）/「BDSAI」（1回目）
1-1 ・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「BDSAI」（1回目）
・複数技術を組み合わせたAIサービス 「IL1」（6回目）/「BDSAI」（1,7回目）
・人間の知的活動とAIの関係性 「BDSAI」（1回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど) 「IL1」（6回目）/「BDSAI」（1回1-6 目）

・AI最新技術の活用例(深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など) 「BDSAI」（1,7回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど 「IL2」（2回目）/「BDSAI」（2,6回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「IL1」（6回目）/「CS1」（1回目）/「BDSAI」（2,6回目）
1-2 ・構造化データ、非構造化データ(文章、画像/動画、音声/音楽など) 「CS1」（1回目）/「BDSAI」（4,5,6回目）（２）「社会で活用されているデー・データ作成(ビッグデータとアノテーション) 「BDSAI」（2,3回目）
タ」や「データの活用領域」は非常
・データのオープン化(オープンデータ) 「BDSAI」（2,3,6回目）に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツール
・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など） 「BDSAI」（1,7回目）になり得るもの
1-3 ・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど 「BDSAI」（1回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など 「BDSAI」（1,7回目）

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など 「CS1」（1回目）/「BDSAI」（5,6回目）（３）様々なデータ利活用の現場に 1-4 ・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタ
イム可視化など 「IL2」（2,3,4回目）/「BDSAI」（3,6,7回目）
おけるデータ利活用事例が示さ
・認識技術、ルールベース、自動化技術 「BDSAI」（1,7回目）
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘ・データサイエンスのサイクル(課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、 探索的データ解析、データ解析と推論、結果のルスケア等）の知見と組み合わせ
1-5
共有・伝達、課題解決に向けた提案) 「BDSAI」（2,3,6回目）ることで価値を創出するもの
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介 「BDSAI」（1回目）
・ELSI(Ethical, Legal and Social Issues) 「BDSAI」（1回目）（４）活用に当たっての様々な留意 3-1 ・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト 「IL1」（3回目）/「BDSAI」（2回目）
・データ倫理:データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護 「IL1」（5, 7回目）/「BDSAI」（2,6回目）
事項（ELSI、個人情報、データ倫
・AI社会原則(公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断) 「BDSAI」（1回目）
理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データ・情報セキュリティ:機密性、完全性、可用性 「IL1」（7回目）
を守る上での留意事項への理解を
3-2 ・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「BDSAI」（2,3回目）
する・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「IL1」（7回目）
・データの種類(量的変数、質的変数) 「CS1」（1回目）/「BDSAI」（3回目）
・データの分布(ヒストグラム)と代表値(平均値、中央値、最頻値) 「BDSAI」（3回目）
2-1
・データのばらつき(分散、標準偏差、偏差値) 「BDSAI」（3回目）
・相関と因果(相関係数、擬似相関、交絡) 「BDSAI」（6回目）（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会・データ表現(棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ) 「IL2」（2回目）/「BDSAI」（3,6回目）
での実例を題材として、「データを2-2 ・データの図表表現(チャート化) 「BDSAI」（3,6回目）
読む、説明する、扱う」といった数・不適切なグラフ表現(チャートジャンク、不必要な視覚的要素) 「IL2」（2回目）
理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
・データの集計(和、平均) 「BDSAI」（2,3回目）
2-3 ・データの並び替え、ランキング ・データ解析ツール(スプレッドシート) 「CS1」（4回目）/「BDSAI」（2,3回目）

・表形式のデータ(csv) 「BDSAI」（2,4,5,6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を身につけるための基礎的素養を習得し、引き続く学士課程における応用基礎レベル、さらには大学院課程におけるエキスパートレベルの能力獲得の際に基盤となる基本的なプログラミング能力を獲得する。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.dsai.titech.ac.jp/ja/program/literacy.html

東京⼯業⼤学

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）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リテラシーレベル教育
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を⾝につけるための基礎的素養を習得し、引き続く学⼠課程における応⽤基礎レベル、さらには⼤学院課程におけるエキスパートレベルの能⼒獲得の際に基盤となる基本的なプログラミング能⼒を獲得する。

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

応⽤基礎レベル理⼯系教養科⽬（情報）実施委員会
理⼯系教養科⽬(情報)の授業を担当する教員により構成

リテラシーレベル

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

全学教育プログラム（リテラシーレベル）科⽬構成

科⽬の特徴

理⼯系教養科⽬(情報) 4科⽬4単位を取得
学⼠課程（１年次）理⼯系教養系科⽬群（情報）1Q

情報リテラシ第⼀

1単位

2Q

情報リテラシ第⼆

1単位

3Q

コンピュータサイエンス第⼀

1単位

4Q

基礎データサイエンス・AI

1単位

l 1Q: 前学期・第1クォーター、 2Q: 前学期・第2クォーター
l 3Q: 後学期・第3クォーター、 4Q: 後学期・第4クォーター
l 1Q~3Qは少⼈数の複数クラス編成、講義0.5単位＋演習0.5単位で合計1単位
l 4Qは講義1単位、⾃習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 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

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