①様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
福井大学

① 学校名

国立大学法人福井大学② 大学等の設置者

国立大学③ 設置形態④ 所在地

福井県福井市文京3丁目9番1号⑤ 申請するプログラム名称

データサイエンス実践基礎力育成プログラム⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和3年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

637

人

（非常勤）

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
855⑩ 全学部・学科の入学定員

無

291

人

3人

人

⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

3,984

総数

１年次

900

人

２年次

875

人

３年次

917

人

４年次

1,079

人

５年次

102

人

６年次

111人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

廣瀬 勝一（役職名） データ科学・AI教育研究センター長⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
データ科学・AI教育研究センター運営委員会（責任者名）

廣瀬 勝一（役職名） データ科学・AI教育研究センター長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
データ科学・AI教育研究センター自己点検・評価委員会（責任者名）

安田 年博

（役職名）

理事（教育，評価担当）

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学務部 教務課

E-mailkyoumu-soumu@ml.u-fukui.ac.jp

1

担当者名

課長 北島 弘一
特命職員 長谷川 つばさ

電話番号0776-27-8627

様式２−１

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、修了要件は相違する○教育学部・工学部・国際地域学部：「数理・データサイエンス入門」または「統計入門」の単位を取得すること。
○医学部：「数理・データサイエンス入門」の単位を取得すること。（R4（2022）年度入学生以降必修）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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門
全学開講 ○ ○2
統計入門
一部開講 ○ ○2
単位数④「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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門
全学開講 ○ ○2
統計入門
一部開講 ○ ○2
単位数2

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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門
全学開講 ○ ○2
統計入門
一部開講 ○ ○2
単位数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
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門
全学開講 ○ ○2
統計入門
一部開講 ○ ○2
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門
全学開講 ○ ○ ○2
統計入門
一部開講 ○ ○ ○
2
単位数

単位数

3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
数理・データサイエンス入門
統計入門
4-1統計および数理基礎⑨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

授業科目

選択項目

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「数理・データサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(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「数理・データサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(1回目)・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「数理・データサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(1回目)（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 ・複数技術を組み合わせたAIサービス「数理・データサイエンス入門」(1回目、14回目）「統計入門」(1回目)
４次産業革命、Society 5.0、・人間の知的活動とAIの関係性「数理・データサイエンス入門」(1回目、14回目）「統計入門」(1回目)
データ駆動型社会等）に深く寄・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方「数理・データサイエンス入門」(1
与しているものであり、それが自回目、2回目）「統計入門」(1回目、2回目)
らの生活と密接に結びついている・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)「数理・データサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(1回目)
1-6
・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）「数理・データサイエンス入門」(1回目、14回目）「統計入門」(1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「数理・データサイエンス入門」(2回目）「統計入門」(2回目)（２）「社会で活用されているデー
・1次データ、2次データ、データのメタ化「数理・データサイエンス入門」(2回目）「統計入門」(2回目)
タ」や「データの活用領域」は非 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）「数理・データサイエンス入門」(2回目、常に広範囲であって、日常生活14回目）「統計入門」(2回目)
や社会の課題を解決する有用・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「数理・データサイエンス入門」(2回目）「統計入門」(2回目)なツールになり得るもの・データのオープン化（オープンデータ）「数理・データサイエンス入門」(2回目）「統計入門」(2回目)4・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「数理・データサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(1回目)
・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「数理・データサイエンス入門」(1回目）
1-3「統計入門」(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「数理・データサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(1回目)5・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「数理・データサイエンス入門」(1回目、12回目、13回目）「統計入門」(1回目、14回目)
・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「数理・データサイエンス入門」(4回目、5回目、9回目、10回目）「統計入門」(4回目、5回目、9回目、10回目)（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「数理・データサイエンス入門」(1回におけるデータ利活用事例が示目、2回目）「統計入門」(1回目、2回目)
され、様々な適用領域（流通、製・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「数理・データサイエンス入門」(1回造、金融、サービス、インフラ、目）「統計入門」(1回目)
公共、ヘルスケア等）の知見と・認識技術、ルールベース、自動化技術「数理・データサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(1回目)組み合わせることで価値を創出するもの

・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、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「数理・データサイエンス入門」(1回目、2回目、3回
1-5 目）「統計入門」(1回目、2回目、3回目、14回目)
・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「数理・デー
タサイエンス入門」(1回目）「統計入門」(1回目)・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「数理・データサイエンス入門」(1回目、15回目）「統計入門」(1回目、15回目)
・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「数理・データサイエンス入門」(2回目、15回目）「統計入門」(2回目、15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「数理・データサイエンス入門」(1回目、2回目、15回目）「統計入門」(1回目、2回目、15回目)
3-1 ・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「数理・データサイエンス入門」(1回目、15回目）（４）活用に当たっての様々な留「統計入門」(1回目、15回目)
意事項（ELSI、個人情報、データ・データバイアス、アルゴリズムバイアス「数理・データサイエンス入門」(1回目、2回目、15回目）「統計入門」
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、(1回目、2回目、15回目)
情報セキュリティや情報漏洩・AIサービスの責任論「数理・データサイエンス入門」(1回目、15回目）「統計入門」(1回目、15回目)
等、データを守る上での留意事
・データ・AI活用における負の事例紹介「数理・データサイエンス入門」(1回目、15回目）「統計入門」(1回目、項への理解をする15回目)
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「数理・データサイエンス入門」(15回目）「統計入門」(15回目)
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「数理・データサイエンス入門」(15回目）「統計入3-2 門」(15回目)
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「数理・データサイエンス入門」(15回目）「統計入門」(15回目)

6・データの種類（量的変数、質的変数）「数理・データサイエンス入門」(2回目、3回目）「統計入門」(2回目、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）「数理・データサイエンス入門」(5回目、6回目）「統計入門」(5回目、6回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「数理・データサイエンス入門」(6回目）「統計入門」(6回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「数理・データサイエンス入門」(7回目、8回目）「統計入門」(7回目、8回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「数理・データサイエンス入門」(3回目、6回目、7回目、8回目）「統計入門」(3回目、6回目、7回目、8回目)
2-1・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「数理・データサイエンス入門」(5回目）「統計入門」(5回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「数理・データサイエンス入門」(9回目、10回目）「統計入門」(9回目、10回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「数理・データサイエンス入門」(2回目、11回目）「統計入門」(2回目、12回目、13回目)（５）実データ・実課題（学術デー
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「数理・データサイエンス入門」(4回目、9回目、10回目）
タ等を含む）を用いた演習など、「統計入門」(4回目、9回目、10回目）
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「数理・データサイエンス入門」(4回目）「統計入門」(4回といった数理・データサイエン目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「数理・データサイエンス入門」(4回目、8回目、9回目）「統計入門」(4回目、8回目、9回目）
・データの図表表現（チャート化）「数理・データサイエンス入門」(4回目）「統計入門」(4回目)・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「数理・データサイエンス入門」(4回
2-2 目、5回目、6回目、8回目、10回目、11回目）「統計入門」(4回目、5回目、6回目、8回目、10回目、13回目）
・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）「数理・データサイエンス入門」(4回目）「統計入門」(4回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「数理・データサイエンス入門」(4回目）「統計入門」(4回目)・データの集計（和、平均）「数理・データサイエンス入門」(4回目、6回目、10回目）「統計入門」(4回目、6回目、10回目）
・データの並び替え、ランキング「数理・データサイエンス入門」(8回目）「統計入門」(8回目）
2-3
データ解析ツール（スプレッドシート）「数理・データサイエンス入門」(3回目、11回目、12回目）「統計入門」(3回目、14回目）
・表形式のデータ（csv）「数理・データサイエンス入門」(3回目）「統計入門」(3回目)7

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）
本プログラムを通して、学生は、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、大学における学び、社会活動など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ができる。
その上で、学生は、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などの恩恵を享受し、活用できるようになる。
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.u-fukui.ac.jp/program/

8

様式３

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3

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
教育学部
医学部
工学部
国際地域学部

合 計

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

合計

履修率

100 400
170 925525 2180
60 24015266243102530
390000000000000000000000000000000000000000152662434%
3%
3%
18%

855 3745

14610400000000001464%

9様式４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 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
福井大学データ科学・AI教育研究センター規程
福井大学データ科学・AI教育研究センター運営委員会要項
福井大学データ科学・AI教育研究センター自己点検・評価委員会要項② 体制の目的
数理・データサイエンス・AI分野における教育研究活動を推進することを目的として、データ科学・AI教育研究センターを学内共同教育研究施設として設置。
運営委員会において数理・データサイエンス・AI教育プログラムの制定及び管理運営を担
当、自己点検・評価委員会において数理・データサイエンス・AI教育プログラムの自己点検及び評価を担当する体制としている。
③ 具体的な構成員【運営委員会】
データ科学・AI教育研究センター長（工学系部門 教授／学長補佐） 廣瀬 勝一【委員長】
データ科学・AI教育研究センター副センター長（医学系部門 教授） 藤田 亮介
データ科学・AI教育研究センター専任教員 教授 樋口 健
教育・人文社会系部門 教授 塚本 充
教育・人文社会系部門 准教授 松本 智恵子
教育・人文社会系部門 准教授 井上 博行
教育・人文社会系部門 助教 小林 渓太
工学系部門 教授 高木 丈夫
工学系部門 教授 玉井 良則
学務部教務課長 北島 弘一
学務部松岡キャンパス学務課長 廣田 龍彰【自己点検・評価委員会】
理事（教育，評価担当） 安田 年博【委員長】
データ科学・AI教育研究センター長（工学系部門 教授／学長補佐） 廣瀬 勝一
データ科学・AI教育研究センター専任教員 教授 樋口 健
教育・人文社会系部門 准教授 松本 智恵子
医学系部門 教授 藤田 亮介
工学系部門 教授 高木 丈夫
教育学部教務学生委員会委員長 長谷川 裕子
医学部副医学部長（教育改革担当） 安倍 博
工学部教育委員会委員長 小髙 知宏
国際地域学部教務学生委員会委員長 月原 敏博
学務部長 青木 直美④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績
4%
令和４年度予定
12%
令和５年度予定
21%
令和６年度予定30%
令和７年度予定
53%
収容定員（名）3,745
具体的な計画履修者数向上の目標を実現するために、数理・データサイエンス・AI分野の知識・スキルが社会から求められていること及びその重要性を学生に広く周知するとともに、令和3年度よりプログラム科目「数理・データサイエンス入門」を各キャンパスの学生が受講できるようにオンデマンド型遠隔授業により開講し、質問等は随時メールやLMS、オフィスアワーで受け付け対応している。

10

付け対応している。
また、国際地域学部の専門教育科目である「統計入門」の講義内容をプログラムに対応できる形に変更し、原則対面授業であるがオンデマンド型遠隔授業でも受講できるような体制で開講している。
なお、医学部においては令和4年度より1年次必修科目として開講している。今後必要に応じて科目の内容等を見直し、令和7年度より全学部において1年次必修科目として開講することを計画している。

11

⑤ 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
プログラム科目「数理・データサイエンス入門」は共通教育科目として全学部の学生が受講できる科目であり、各キャンパスの学生が受講しやすいようにオンデマンド型遠隔授業にて開講している。もう一つのプログラム科目である「統計入門」は国際地域学部の専門教育科目であるが、文京キャンパスの他学部生に対しても共通教育科目として提供されている。
「統計入門」は原則対面授業だがオンデマンド型遠隔授業でも受講可としており、学生が受講方法を選択することができる。
また、プログラムを担当するデータ科学・AI教育研究センターには、各学部からの兼任教員が構成員として参加しており、各学部における教育を支援する体制としている。

⑥ 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
プログラム科目をPRするポスターを作成し、掲示板や学生ポータル、附属図書館にて周知している。また、令和4年度より新入生オリエンテーションにおいてもプログラム科目のチラシの配布や履修登録の際に改めてチラシの掲示を行うことで、新入生及び在学生に対して周知を行っている。

12

⑦ 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
プログラム科目「数理・データサイエンス入門」は、全学部の学生が履修できるよう共通教育科目として開講している。この科目は各キャンパスの学生が履修しやすいようにオンデマンド型遠隔授業とし、任意の時間に受講できるとともに、担当教員への質問等をしやすいように指定の曜日・時限にキャンパスの情報処理演習室（パソコンルーム）でも受講できるように配慮している。
一方、もう一つのプログラム科目である「統計入門」は、原則対面授業だがオンデマンド型遠隔授業でも受講可としており、専門教育科目として「統計入門」を受講する国際地域学部の学生も遠隔で受講が可能であると同時に、対面受講を希望する文京キャンパスの学生についても対応できる体制となっている。
どちらの科目についても、質問等は随時メールやLMS、オフィスアワーで受け付け対応している。

⑧ 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
プログラム科目「数理・データサイエンス入門」は本学LMSを使用しオンデマンド型遠隔授業で開講している。また、プログラム科目「統計入門」については対面授業・オンデマンド型遠隔授業の併用授業であるが、この科目に関しても本学LMSを使用しており、どちらの科目についても質問等は随時メールやLMS、オフィスアワーで受け付け対応している。
どちらの科目においても、担当教員のメールアドレスやオフィスアワーはシラバスに明記し周知するとともに、LMSではメッセージ機能により質問を送信することが可能となっている。
また、どちらの科目も指定の曜日・時限に情報処理演習室（パソコンルーム）でも受講可能としており、演習課題の質問等も行いやすい体制としている。

13

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
学内からの視点
オンデマンド型遠隔授業で開講しているプログラム科目について、LMSに記録された各受講者の履修状況を担当教員が確認することができる。また、データ科学・AI教育研究センター運営委員会において、プログラム科目の履修状況及び修得状況を分析している。
令和3年度自己点検においては、文京キャンパスにおいてプログラム科目の履修放棄者が多く、単位修得状況が低い傾向であるため、履修登録者が最後まで受講することを促すような授業内容の改善を行うこととしている。
プログラムの履修・修得状
況

データ科学・AI教育研究センター運営委員会において、プログラム科目の成績及び授業アンケートを分析し、授業内容の学生の理解度を把握し、プログラム科目の評価・改善に活用している。
令和3年度自己点検においては、最後まで受講した学生の成績は良好であり、十分な学修成果があることを確認したが、文京キャンパスにおける履修放棄者を減らすことにより、十分な達成度の学生を更に増やしていくこととしている。
学修成果14学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

プログラム科目受講者に対して授業アンケートを実施しており、データ科学・AI教育研究センター運営委員会において、授業内容の学生の理解度を分析し、プログラム科目の評価・改善に活用している。
令和3年度自己点検においては、授業アンケートの理解度に関する設問に対して全体的には良好であることが確認できたが、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ことの理解度が低い傾向であった
ため、実社会における利用例の解説を増やす等、説明を強化することとしている。

プログラム科目受講者に対して実施している授業アンケートにおいて、他の学生へ推奨したいかや、リテラシーレベルより更に進んだ数理・データサイエンス・AI関連科目の受講希望について確認している。
令和3年度自己点検においては、他の学生への推奨及び関連科目の受講希望とも、多くの学生が肯定的な回答をしており良好な結果であることを確認した。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

令和3年度よりプログラム科目「数理・データサイエンス入門」を各キャンパスの学生が受講できるようにオンデマンド型遠隔授業により開講している。また、もう一つのプログラム科目である「統計入門」は、国際地域学部の専門教育科目であるが、令和3年度より文京キャンパスの他学部生も受講できるように、共通教育科目としても開講を開始した。
全学的な履修者数、履修 なお、プログラム科目を令和4年度より医学部では1年次必修科目として開講している。
率向上に向けた計画の達 今後必要に応じて科目の内容等を見直し、令和7年度より全学部において1年次必修科目として開講することを計画している。
成・進捗状況

15

学外からの視点
キャリア支援課と連携し、福井大学の教育と卒業生についてのアンケート調査（3年毎に実施）において、プログラム科目を修了した卒業生の進路先や活躍状況を把握することができる。
令和3年度自己点検においては、現時点ではプログラム修了した卒業生を輩出しておらず、今後分析していく計画である。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

産業界等からの視点として、経営協議会において学外委員と本学プログラムについて意見交換を行い、データ科学・AI教育研究センター運営委員会においてプログラムの改善に活用している。
令和3年度の経営協議会においては、高等学校と連携した教育や文系学生への教育等が要望され、今後、高等学校教育の状況への柔軟な対応、先進的な数理・データサイエンス・AI教育を実施している大学の事例調
査、教育学部などのいわゆる文系学生も対象とした必修科目化などを検討することとしている。

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

16

モデルカリキュラムリテラシーレベルの導入部分に準じた内容を展開し、各分野におけるデータ及びAIの利活用の社会的事例を紹介し、好奇心を促す講義内容としている。
令和3年度自己点検においては、授業アンケートにて「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解できたと回答した学生の割合が高く、良好な結果であることを確認した。

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

データ科学・AI教育研究センターにて授業アンケートを参考に、学生の分かりやすさの観点から授業内容の改善を検討している。
令和3年度自己点検においては、授業アンケートにて全体的に良好な結果であることが確認できたが、受講生の理解度を深めるために、より質問しやすい体制を整える等の工夫を検討することとしている。

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②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.dsai.u-fukui.ac.jp/program/17

福井大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）「データサイエンス実践基礎力育成プログラム」
福井大学：深い実践的教養を備える卓越高度専門職業人を育成する大学＋数理・DS・AIを日常の生活、仕事の場で活用できる基礎的素養は今後の社会に必須

どの専門分野にも共通する
数理・データサイエンス・AIに関する力量を身につけるプログラムの学修成果（学生が身に付けられる能力等）
本プログラムを通して、学生は、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、大学における学び、社会活動などの場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付けることができる。
その上で、学生は、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などの恩恵を享受し、活用できるようになる。

医学部

工学部・教育学部※どちらか１科目を修得（共通教育科目として）共通教育 教養教育科目群（科学技術分野）「数理・データサイエンス入門」（２単位）2022年度より前後期開講 完全遠隔（オンデマンド型）授業

国際地域学部
国際地域学部 専門科目
共通教育 教養専門教育科目群「統計入門」（２単位）
後期火曜1限開講 対面授業
※2020年度以前に「統計入門」を修得した学生は、共通教育科目として「数理・データサイエンス入門」を修得すれば良い。

※2021年度は後期のみ開講（文京木曜1限、松岡月曜1限）。

教育プログラム修了要件：学生が所属する学部に対応した１科目（２単位）を修得
どちらの授業も、学修サポート等はWebClassを利用し、授業担当教員（複数）が行う。
https://www.dsai.u-fukui.ac.jp/

29

⑥

⑦

福井大学データ科学・AI教育研究センター概要
Center for Data Science and Artiﬁcial Intelligence （略称：DAセンター）
AI戦略2019
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎など

データ科学・AI教育研究センター［基盤部門］で人材が活躍

教員組織
各部門

教育組織
各学部
大学院

共同教育研究施設
・機構等

育成目標【2025年】

1名，兼任教員（各学部より複数名）
エキスパート相互支援(1) 数理・データサイエンス・AI分野に関する教育研究の推進及び支援(2) 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの制定，管理運営(3) 数理・データサイエンス・AI分野に関し，学内外の教育研究組織及び地域社会との連携協力

人材育成

2,000人/年

学部の特色に応じた応用基礎レベルの教育プログラムを展開

応用基礎レベル大卒者50%
リテラシーレベル

運営委員会

自己点検・評価委員会(1) センター運営の基本方針及び事業計画に係る事項(2) センターの業務に係る事項(1) センターの自己点検及び評価(2) 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの自己点検及び評価

リテラシーレベルの教育プログラムを全学部生向けに展開

大卒者全員

FAA（ふくいアカデミックアライアンス）
県内高等教育機関へ教育プログラムの普及、協力体制の構築

研究推進
AI戦略2019より抜粋

AI研究開発の日本型モデルの構築
スマート農業技術

国際連携による次世代AIデータ関連
インフラの構築

世界の医療AIハブ

自治体・中小企業の業務効率化や生産性向上

インフラ・防災
データプラット
フォーム構築30

スマートシティ
共通アーキテク
チャ構築
物流網における生産性向上・高付加価値化

北陸三大学の連携事業
富山大学・金沢大学・福井大学にて北陸地区大学連携による地域への普及