2021年12月21日(火)データサイエンス・オンラインFD

富山高等専門学校におけるデータサイエンス教育の取組報告
富山高等専門学校
教務主事 小熊 博

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数理・データサイエンス・AI モデルカリキュラム“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,” 数理・データサイエンス教
育強化拠点コンソーシアム, 2021年3月
H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College2

「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）」に認定

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内容
１．Society5.0と数理・データサイ
エンス・AI教育プログラム
２．取り組み例：リテラシー教育
応用基礎教育トップレベル人材の輩出

H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

4Society 5.0
サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会

H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

5Society 5.0で求められる教育（富山高専将来計画委員会資料より）• 主体的な学び（自律的に行動する能力，個々の学生が何を身に付けたのか）• 多様な社会グループにおける人間関係形成能力• 強みとなる専門分野と幅広い視野• 文理横断的なカリキュラム，分野を越えた専門知の組み合わせ「各専門分野×AI」• 社会の変化に対応できる人材• 卓越した才能を見出し，大いに伸⾧する教育• 多様な価値観が集まるキャンパス

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富山高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

Society5.0で「たくましく生きる」人材:専門×データ・AI
卒業研究、専攻科特別研究を通したトップレベル人材

専攻科

主体的な学びＡＩの専門家，シニアフェロー

AI

トップ人材

応用基礎教育工業系・文系・商船系の全学生のリテラシー教育

企業との共同研究による社会実装、国内・国際学会での発表

他学科・異学年の科目修得

ピアサポーター

ビジネス（MOT）視点の授業

技術振興会

×ビジネス, MOT×ＡＩモデル

AIＣＢＴロボットIoT

Big data

AI・ロボット学類

機械

電気情報

物化ビジネス

商船

数理・データサイエンス

カリキュラム概念図

産学連携教育Ti-TEAM

コア

ノートパソコンによるBYODを展開※Ti-TEAM:Team iniTiatives based on cooperative Education to support the Ability todiscover and solve problems from Multiple perspectives の略

7令和2年度～

協力校

拠点校

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令和2年改訂：
新カリ対応のディプロマポリシー（卒業生が身に付けている力）

１．国内外の実社会で活用できる科学的基礎知識とリベラ
ルアーツを身に付けている
２．専門基盤知識を修得し，実験・実習および演習・実技を通してその知識を社会実装に応用・実践できる
３．AI・データサイエンスに関する情報科学の素養とビジネスの視点を身に付け，新たな価値の創造に挑戦できる
４．自分の意見を論理的に表現し，周囲と理解・尊重しあうコミュニケーション力を身に付けているすべての授業の到達目標が，いづれかのポリシーを担うのが理想
全教員にこのポリシーをご理解いただき，授業を展開すべく奮闘中

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富山高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
科目対応表
・平成29年度入学～令和2年度入学生

学科
機械システム工学科

所定のすべての科目を修得した学生は教育プログラム修了者として認定され、修了証を発行。

電気制御システム工学科

物質化学工学科

電子情報工学科

国際ビジネス学科修了証
・令和3年入学生以降必修（専門）科目として、全学科の全学生が履修・修得をし、修了証を発行。

商船学科

学科
機械システム工学科
電気制御システム工学科
物質化学工学科
電子情報工学科
国際ビジネス学科
商船学科

科目名
技術者倫理入門
情報基礎
情報処理Ⅰ
確率と統計
技術者倫理入門
情報基礎
ものづくり基礎工学実験
確率と統計
技術者倫理入門
情報基礎
情報処理Ⅰ
確率と統計
技術者倫理入門
情報基礎
電子情報工学実験Ⅰ
確率と統計
商学概論Ⅰ
情報基礎Ⅱ
情報基礎演習Ⅰ
情報基礎Ⅳ
情報基礎演習Ⅱ
情報処理Ⅰ
情報処理Ⅱ
確率と統計

学年
1年
1年
2年
3年
1年
1年
1年
3年
1年
1年
2年
3年
1年
1年
2年
3年
1年
1年
1年2年
2年
1年
3年
3年

単位数
111111311111112111111111

科目名

学年

単位数

データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ

1年
1年1110データサイエンスⅠ（本1）H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College11

データサイエンスⅡ （本1）H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College12

低学年産学連携教育

Ti-TEAM• 1年生全員を全6学科混合の約40チーム構成• 各チームに富山高専技術振興会会員企業を割りあて、チームで相談しながら、その企業の良い点、データの活用事例などを報告書としてまとめる。
• Teams会議機能を活用し、企業・本郷/射水キャンパス間をつなぎ企業調査• R3年度から授業(データサイエンスⅡ)として実施• 令和3年スケジュール• 第1回：9/28（木）• 概要説明• 第2回：10/28（木）• 取材シートの作成（オンライン）• 第3回：11/10（水）• 企業への取材（オンライン）

企業・本郷/射水キャンパス間を接続• 報告書まとめH. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College13

応用基礎からトップレベル人材育成へ
・座学, 演習, 実験・実習:
プログラミング, 数学, アルゴリズム,画像処理, etc.
・本科卒業研究, 専攻科特別研究:
産学連携による社会実装
大学との共同研究

電子情報通信学会 AI-based
Networkingジュニアチャレンジ・コンテスト:プロコン, ロボコン, Dコン, 学会主催のコンテスト, etc.

H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College14

高学年産学連携教育

AI/MOT

・令和3年度入学生（現1年生）が4年生のときに,AI/MOTⅠ,Ⅱを全学必修で開講
・令和3年は試行的に電子情報工学科4年生に開講
・AI概論（電子情報工学科教員）
・MOT（国際ビジネス学科教員）
・企業技術者の講義・PBL（オムニバス形式）

企業技術者の講義H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College15

応用基礎からトップレベル人材へ（専1）
科目名：制御情報システム工学実験・演習（必修）
専攻科制御情報システム工学専攻 1年後期：
令和2年まで：遺伝的アルゴリズムの座学と実習＋令和3年：AIのAT（Assistive Technology）への応用（3週間）<学生の取り組み例>
・ディープラーニングを用いた点字の判別
・任意地点に配置された2桁回転手書き数字の認識
・ VAE(Variational Auto-Encoder)による手書き数字の生成
・ニューラルネットワークを用いた画像入力電卓
・CNNを利用した犬・猫分類

かなりのレベルの成果物を作成
H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

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まとめ
１． Society5.0と数理・データサ
イエンス・AI教育プログラム
２．取り組み例：
リテラシー教育
応用基礎教育トップレベル人材の輩出
ご清聴ありがとうございました
H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College17