第2回ワークショップ 学生とつくるデータサイエンス教育〜アクティブラーニングのための教職学・産学連携〜「数理データサイエンスAI教育の動きや現状」

令和5年1月27日
文部科学省高等教育局専門教育課

AI戦略2019と数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度について●背景・目標 デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍する環境を背景構築する必要 AI戦略2019の育成目標（2025年度）①リテラシー：約50万人/年（全ての大学・高専生） ②応用基礎：約25万人/年 ③エキスパート：約2,000人/年 ④トップ：100人程度/年●主な取組（１） トップ人材の育成・学位のブランド化（２） コンソーシアム活動（３） 認定制度の構築・運用●認定制度とAI戦略2019との関係
エキスパート

育成目標【2025年】

応用基礎

2,000人/年

トップクラス育成
100人程度/年

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）

リテラシー

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年（小中学生全員）（高校卒業者全員）＜認定制度の概要＞

学生に
選ばれる

学生

申請

政府

認定

大学・高専

企業に
選ばれる

数理・データサイエンス・AIの素養のある学生を輩出

企業

ニーズにあった学生を輩出

大学・高等専門学校の数理データサイエンス教育に関する正規課程教育のうち、一定の要件を満たした優れた教育プログラムを政府が認定し、応援︕
多くの大学・高専が数理・データサイエンス・AI教育に取り組むことを後押し︕【 応用基礎レベル ：2022年度から】
数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成認定数：68件（2022年8月時点）※特に優れたものをプラスとして9件選定【 リテラシーレベル ：2021年度から】
学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、適切に理解し活用する基礎的な能力を育成
認定数：217件（2022年8月時点）※特に優れたものをプラスとして18件選定

1

数理・データサイエンス・AI教育の推進

令和5年度予算額（案）（前年度予算額

23億円
23億円）

背景
背景・課題

 デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍する環境を構築する必要
 AI戦略2019の育成目標（2025年度）①リテラシー：約50万人/年（全ての大学・高専生） ②応用基礎：約25万人/年 ③エキスパート：約2,000人/年④トップ：100人程度/年

各大学等が数理・データサイエンス・AI教育を実施するために、以下の施策を展開（括弧内は前年度予算額）○ 数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進 【令和５年度予算額（案） 12億円（12億円）※国立大学法人運営費交付金の内数】 リテラシーレベル・応用基礎レベルのモデルカリキュラムや各大学等の成果を全国へ普及・展開させるためのコンソーシアム活動等を実施
 数理・データサイエンス・AIを教えることのできるエキスパートレベルの人材育成（国際競争力のあるPh.D.プログラムの強化など）【支援内容：拠点校11校×約73百万円、特定分野校18校×約15百万円、等】○ 私立大学等における数理・データサイエンス・AI教育の充実 【令和５年度予算額（案） ７億円（7億円） ※私立大学等経常費補助金の内数 】
 モデルカリキュラムの策定や教材等の開発、社会における具体の実課題や実データを活用した実践的教育等、先進的な取組を実施するとともに、ワークショップやFD活動等を通じ、他の私立大学等への普及・展開を図る私立大学等を支援【支援内容：約200校×約1.5百万円～約16百万円】○ デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構築事業～Xプログラム～ 【令和５年度予算額（案） ５億円（５億円）】
 人文社会科学系等の研究科において、自らの専門分野だけでなく、専門分野に応じた数理・データサイエンス・AIに関する知識・技術を習得し、人文社会科学系等と情報系の複数分野の要素を含む学位を取得することができる学位プログラムを構築する大学を支援【支援内容：6校×約70百万円】

2

数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度 スケジュール＜令和５年度認定に係るスケジュールについて＞○令和５年２月上旬：公募説明会の案内送付⇒法人の窓口を通して連絡

指定のフォームから説明会への参加登録＆事前質問○令和５年３月上旬：公募開始⇒公募説明会の開催（3月7日開催を予定）○令和５年５月中旬：申請締切り～○令和５年８月中◆事務局による書類確認◆有識者会議による審査

申請書類の不備や不明点について、この期間に問い合わせを行います：認定・選定結果の通知・公表
3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～


背 景



学修目標・カリキュラム実施にあたっての基本的考え方

政府の「AI戦略2019」（2019年6月策定）にて、リテラシー教育として、文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒/年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得する、とされたことを踏まえ、各大学・高専にて参照可能な「モデルカリキュラム」を数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムにおいて検討・策定。
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。
1.

数理・データサイエンス・AIを活用することの「楽しさ」や「学ぶことの意義」を重点的に教え、学生に好奇心や関心を高く持ってもらう魅力的かつ特色ある教育を行う。数理・データサイエンス・AIを活用することが「好き」な人材を育成し、それが自分・他人を含めて、次の学修への意欲、動機付けになるような「学びの相乗効果」を生み出すことを狙う。
2. 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のなか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。
3. 実データ、実課題を用いた演習など、社会での実例を題材に数理・データサイエンス・AIを活用することを通じ、現実の課題と適切な活用法を学ぶことをカリキュラムに取り入れる。
4. リテラシーレベルの教育では「分かりやすさ」を重視した教育を実施する。



モデルカリキュラムと教育方法
導入

1. 社会におけるデータ・AI利活用
1-1. 社会で起きている変化

1-2. 社会で活用されているデータ

1-3. データ・AIの活用領域

1-4. データ・AI利活用のための技術

1-5. データ・AI利活用の現場

1-6. データ・AI利活用の最新動向

基礎2-2. データを説明する

 各大学・高専の特徴に応じて適切なテーマを設定し、実データ（あるいは模擬データ）を用いた講義を行うことが望ましい。
 実際に手を動かしてデータを可視化する等、学生自身がデータ利活用プロセ
スの一部を体験できることが望ましい。
 必要に応じて、フォローアップ講義（補講等）を準備することが望ましい。

3-2. データを守る上での留意事項

 データ駆動型社会のリスクを自分ごととして考えさせることが望ましい。
 データ・AIが引き起こす課題についてグループディスカッション等を行い、一方通行で事例を話すだけの講義にしないことが望ましい。

2. データリテラシー
2-1. データを読む
2-3. データを扱う

心得

3. データ・AI利活用における留意事項
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項

選択

4. オプション
4-1. 統計および数理基礎

 データ・AI利活用事例を紹介した動画（MOOC等）を使った反転学習を取り入れ、講義ではデータ・AI活用領域の広がりや、技術概要の解説を行うことが望ましい。
 学生がデータ・AI利活用事例を調査し発表するグループワーク等を行い、一方通行で事例を話すだけの講義にしないことが望ましい。

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

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） 本内容はオプション扱いとし、大学・高専の特徴に応じて学修内容を選択する。
 各大学・高専の特徴に応じて適切なテーマを設定し、実データ（あるいは模擬データ）を用いた講義を行うことが望ましい。
 学生が希望すれば本内容を受講できるようにしておくことが望ましい（大学間連携等）。

4-9. データ活用実践（教師なし学習）

4

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（☆）
3-5. 認識3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）
3-6. 予測・判断

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-7. 言語・知識

3-8. 身体・運動

3-9. 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（※）

5

応用基礎レベル 理工系のモデルシラバスについて
作成の目的「AI戦略」や「デジタル田園都市国家基本方針」において、デジタル人材の育成目標が掲げられており、「応用基礎レベ
ル」は、学部・学科毎の数理・データサイエンス・AI教育プログラムを申請を可能としている。
現在の応用基礎レベルのモデルカリキュラムにおいて、授業科目の設計イメージとして、「情報系」、「理工系」、「人文学系」、「社会科学系」が示されているが、さらに詳細に示すことによって、これから応用基礎レベルの教育を実施する大学等が教育プログラムを構築するための一助となることを期待している。
作成者
特定分野校（理工系）会議
北見工業大学、秋田大学、山形大学、宇都宮大学、茨城大学、電気通信大学、静岡大学、長岡技術科学大学、
富山大学、香川大学、島根大学、九州工業大学、鹿児島大学、大阪大学（担当拠点校）
例

6

調査概要
•

20歳以上〜45歳未満で、⾼等専⾨学校、大学、大学院を卒業した、正社員、契約、自営業等の雇⽤形態で働く社会⼈にWEBアンケートを実施。

円グラフ• 外側：2021年度調査の回答者数• 内側：2019年度調査の回答者数

棒グラフ• オレンジ：2021年度調査の回答者数• 青：2019年度調査の回答者数

コンサルタント（ビジネス系等）
経営者、会社役員
医師・歯科医師
薬剤師等
看護・助産・保健等業務
その他医療系専門職（検査技師等）
福祉・介護関連業務・関連専門職
獣医師、獣医関連業務
栄養・調理関連業務
小学校・中学校・高校教員など
大学等研究機関所属の教員・研究者
幼稚園教員、保育士等
その他教育機関教員、インストラクター

その他,
3,228

専門職,
11,254

2,664

技術系,
14,476

11,2498,740

基礎・応用研究、先行開発
設計・開発
生産技術（プラント系）
生産技術（プラント系以外）
製造・施工
生産管理・施工管理
品質管理・評価
システムエンジニア
保守・メインテナンス・維持管理
セールスエンジニア・技術営業
技術系企画・調査
コンテンツ制作・編集
0

合計：59,836人（2019年度：45,637人）
0

1000

2000

その他サー

機械

ビス業等

22,984

流通事務系, 30,878

女性

性別

情報

公的セクター

金融

4000

材料

化学

業種

事業推進・企画、経営企画
商品企画、マーケティング（調査）経理・会計・財務、金融・ファイナンス
法務、知的財産・特許、司法業務専門職
人事・労務・研修、人事系専門職
総務
営業、営業企画、事業統括
宣伝、広報、ＩＲサービス・販売系業務（店長・マネージャー）
一般・営業事務調達、物流、資材・商品管理
輸送・運搬、清掃、包装保安（警察・消防・警備等）等

電気

2000

建設

20-24歳高専

博士

修士

25-29歳40-44歳

最終学歴

年齢層
30-34歳

0

2000

4000

6000

8000

35-39歳調査事業・WEBアンケート時期•
経済産業省 平成26年度(2014年度) 産業技術調査事業「産業界と教育機関の人材の質的・量的需給ミスマッチ調査」2015年1月下旬～2月上旬に実施。
•
経済産業省 平成28年度(2016年度) 産業技術調査事業「理工系人材を中心とする産業人材に求められる専門知識分野と大学等における教育の状況に関する実態調査」2017年1月に実施。
•
内閣府 平成31年度(2019年度) 科学技術基礎調査等委託事業「産業界と教育機関の人材の質的・量的需給マッチング状況調査」2019年12月～2020年1月上旬に実施。
•
内閣府 令和３年度（2021年度） 科学技術基礎調査等委託事業「産業界と教育機関の人材の質的・量的需給マッチング状況調査」2021年6月に実施。

学部

7

男性

情報関連業務で求められる「IT履修ニーズ」の可視化
 情報関連業務（ユーザー側含む）に従事する約４千人に対して、「学んでおくべき科目」を聴取。
 重要科目のパターンごとにクラスタリング。それぞれから想定される職種ごとに14のクラスタに分割。
情報産業で求められる人材の構成比を反映している可能性がある。

プロジェクトマネジメント

信号処理

ヒューマンインタフェース

数値解析（計算力学等）

マーケティング

言語理論

簿記・会計（全般）

情報理論

組込みシステム

通信工学（伝送工学含む）

コンピュータアーキテクチャ

デザイン学

コンパイラ

分散処理

統計学

データサイエンス統計学

人工知能（機械学習等）

情報システム／情報サービス

Ｗｅｂ技術

ソフトウェア工学

情報セキュリティ

オペレーティングシステム

比率（％）

アルゴリズム

情報学部

情報通信ネットワーク

人数（人） 構成比

コンピュータ概論

主たる職種・業務領域

データベース

プログラミング

クラスタNo（※）

1 アプリ開発（ソフトウェア工学）

257

6.6%

35.1

0.56 0.53 0.32 0.21 0.33 0.18 0.16 0.99 0.09 0.14 0.11 0.04 0.02 0.12 0.05 0.05 0.04 0.03 0.11 0.03 0.02 0.03 0.02 0.00 0.02 0.00 0.05

2 基本ソフト、ミドルウェア

347

8.9%

33.1

0.63 0.16 0.46 0.27 0.25 0.84 0.12 0.33 0.05 0.03 0.03 0.01 0.00 0.20 0.12 0.02 0.22 0.03 0.29 0.01 0.01 0.05 0.00 0.01 0.01 0.02 0.01

3 アプリ開発（アルゴリズム）

271

7.0%

33.1

0.73 0.38 0.33 0.16 0.83 0.37 0.07 0.28 0.06 0.04 0.06 0.03 0.03 0.34 0.25 0.02 0.19 0.01 0.04 0.03 0.01 0.04 0.00 0.02 0.03 0.02 0.01

4 保守・メンテナンス全般

290

7.5%

30.1

0.61 0.29 0.94 0.28 0.28 0.27 0.20 0.14 0.06 0.08 0.06 0.04 0.05 0.12 0.03 0.02 0.12 0.09 0.04 0.10 0.01 0.05 0.01 0.01 0.01 0.08 0.00

5 アプリ開発（プログラミング）

119

3.1%

27.1

1.00 0.61 0.16 0.04 0.46 0.01 0.02 0.48 0.04 0.00 0.03 0.05 0.00 0.02 0.08 0.02 0.03 0.01 0.05 0.03 0.05 0.03 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01

6 アプリ開発（情報システム）

266

6.8%

26.7

0.63 0.58 0.20 0.25 0.21 0.14 0.20 0.27 0.32 0.73 0.03 0.07 0.03 0.06 0.02 0.04 0.04 0.01 0.02 0.02 0.06 0.01 0.03 0.00 0.09 0.00 0.15

7 セキュリティ

235

6.0%

25.6

0.50 0.37 0.26 0.72 0.15 0.20 1.00 0.10 0.11 0.16 0.14 0.06 0.02 0.09 0.05 0.02 0.02 0.03 0.01 0.06 0.01 0.02 0.00 0.01 0.03 0.03 0.01

8 基本ソフト、アプリ開発

138

3.5%

24.1

0.84 0.01 0.71 0.01 0.80 0.06 0.00 0.10 0.01 0.01 0.01 0.00 0.02 0.03 0.62 0.01 0.06 0.01 0.01 0.07 0.00 0.64 0.00 0.01 0.01 0.02 0.00

9 アプリ開発（データベース）

165

4.2%

22.9

0.57 1.00 0.23 0.25 0.22 0.16 0.19 0.13 0.16 0.11 0.12 0.13 0.08 0.07 0.05 0.04 0.04 0.01 0.01 0.03 0.05 0.03 0.03 0.01 0.04 0.01 0.02

10 ネットワーク

405

10.4%

22.7

0.35 0.18 0.34 0.93 0.11 0.34 0.53 0.07 0.08 0.08 0.06 0.02 0.02 0.05 0.01 0.02 0.04 0.36 0.02 0.13 0.02 0.01 0.01 0.00 0.01 0.10 0.01

11 コンテンツ制作・編集

380

9.8%

20.4

0.64 0.39 0.16 0.14 0.26 0.11 0.14 0.14 0.70 0.23 0.05 0.14 0.29 0.05 0.03 0.31 0.02 0.02 0.02 0.04 0.01 0.03 0.02 0.10 0.04 0.01 0.01

12 アプリ開発（コンピュータ概論）

135

3.5%

20.3

0.99 0.46 0.61 0.26 0.52 0.07 0.15 0.00 0.02 0.02 0.05 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.02 0.00

13

412

10.6%

17.2

0.48 0.32 0.17 0.09 0.22 0.04 0.10 0.06 0.08 0.08 0.60 0.62 0.33 0.04 0.01 0.03 0.02 0.01 0.00 0.04 0.01 0.01 0.03 0.13 0.03 0.01 0.00

471

12.1%

9.3

0.27 0.15 0.08 0.13 0.06 0.05 0.08 0.04 0.09 0.09 0.08 0.09 0.12 0.01 0.01 0.14 0.01 0.03 0.01 0.03 0.23 0.00 0.25 0.03 0.03 0.02 0.07

14

データ集計・可視化（研究・企画・
営業）

データ集計・可視化（一般営業事
務）※クラスタNoは、CSTIが公表するクラスタの番号と対応＜出典：内閣府のe-CSTIデータ（令和３年度（2021年度）科学技術基礎調査等委託事業「産業界と教育機関の人材の質的・量的需給マッチング
状況調査」）を基に経済産業省が作成＞

8情報関連業務に求められるスキルをどこで学んだか 産業界で求められるスキル分野について、多くの場合は就職後にOJTとして身につけたと回答しており、大学等で獲得したと回答したのは３割程度。

合計人数の％①②③
アプリ開発 基本ソフト、 アプリ開発(ｿﾌﾄｳｪｱ工学) ミドルウェア (アルゴリズム)④

保守・メンテ
ナンス全般

⑤

アプリ開発
(ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ)

⑥

アプリ開発
(情報ｼｽﾃﾑ)⑦

セキュリティ

⑧
基本ソフト
・アプリ開発⑨

アプリ開発(ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ)⑩

ネットワーク

⑪

コンテンツ
制作・編集

⑫

⑬
データ集計
・可視化

⑭
データ集計
・可視化

アプリ開発
(ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ概論)（研究・企画 （一般営業
・営業）
事務）

＜出典：内閣府のe-CSTIデータ（令和３年度（2021年度）科学技術基礎調査等委託事業「産業界と教育機関の人材の質的・量的需給マッチング状況調査」）を基に経済産業省が作成＞

9数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度
認定及び選定件数（令和4年8月時点）
背景
リテラシーレベル
認定217件（プラス選定 18件)

【内訳（括弧内はプラス選定の件数）】

・ 国立大学 56件（11件）
・ 公立大学9件 （1件）・ 短期大学11件（0件）・ 高等専門学校 44件（2件）

・ 私立大学 97件 （4件）
応用基礎レベル 認定68件（プラス選定 9件)【内訳（括弧内はプラス選定の件数）】① 大学全体：27件（6件)
・ 国立大学15件 （4件）② 学部・学科単位：41件（3件）
・ 国立大学18件 （2件）

・ 公立大学2件 （0件）・ 公立大学2件 （1件）・ 私立大学9件 （2件）・ 私立大学15件 （0件）

・ 短期大学0件 （0件）・ 短期大学0件 （0件）・ 高等専門学校

1件 （0件）・ 高等専門学校

6件 （0件）10

関東ブロックの認定状況

リテラシーレベル令和３年度認定〇筑波大学★
〇群馬大学〇千葉大学★
〇東京大学〇お茶の水女子大学
〇一橋大学
〇足利大学
〇尚美学園大学〇敬愛大学〇亜細亜大学〇嘉悦大学〇工学院大学

令和４年度認定
〇上智大学
〇成城大学
〇創価大学
〇玉川大学
〇東京都市大学〇日本女子大学〇武蔵野大学〇早稲田大学〇神奈川工科大学〇昭和学院短期大学〇木更津工業高等専門学校〇茨城大学〇宇都宮大学〇東京工業大学〇横浜国立大学〇横浜市立大学〇獨協医科大学〇明海大学〇人間総合科学大学〇日本薬科大学〇千葉工業大学〇千葉商科大学〇麗澤大学〇放送大学〇桜美林大学〇共立女子大学〇杏林大学〇國學院大學〇国士舘大学〇昭和女子大学〇大正大学★
〇中央大学〇津田塾大学〇東海大学〇東京経済大学〇東京女子医科大学〇日本医科大学〇法政大学〇東京工芸大学〇桐蔭横浜大学〇デジタルハリウッド大学〇東京医療福祉大学〇東京経営短期大学〇共立女子短期大学〇小山工業高等専門学校〇群馬工業高等専門学校〇東京工業高等専門学校

11

関東ブロックの認定状況

応用基礎レベル※令和4年度より認定開始＜大学等全体のプログラム＞〇東京大学〇電気通信大学★
〇敬愛大学
〇放送大学
〇亜細亜大学〇早稲田大学★
〇創価大学〇サイバー大学＜学部・学科単位のプログラム＞〇筑波大学（情報学群）〇横浜市立大学（データサイエンス学部）★
〇工学院大学（工学部、情報学部、先進工学部）〇立正大学（データサイエンス学部）〇神奈川工科大学（工学部、情報学部、創造工学部、応用バイオ科学部）〇嘉悦大学（経営経済学部）

12筑波大学データサイエンスリテラシー(DSL)プログラム取り組み概要• R1年次入学生以降の卒業時DSLプログラム履修率100%• エヴィデンス(教育効果測定)に基づく教材設計• 多様な学生の興味と動機を高める様々な分野の導入ビデオ講義

海外連携

学生 全学群合計約 2100名 (1年次)• 英語クラス開設• Campus-in-Campusパートナー大学への授業提供DSL科目(１年次必修)• 情報リテラシー(講義) 日本語クラス 27 英語クラス 1• データサイエンス
日本語クラス 50 英語クラス 1
授業

地域連携

授業評価/教育効果測定「情報」専門部会

授業担当教員

全学群から選出 (14名)

常勤教員 3学群6学類 (33名) /非常勤教員 (24名)

ミッション• DSL教育の基本方針
講師アンケート
教材提供/FD• カリキュラム・シラバ
ス
計画・実施報告 • 情報教育設備「情報」推進室• 授業の実施方法の改善
情報工学域教員 (19名)
ミッション• DSL科目の運営推進• 標準教材設計・改善• FD活動推進• 教材、全学必修化ノウハウ、教育効果測定結果を提供

点検・方針の指示

FD懇談会 授業担当教員・関連教育組織
•
•

FD活動
教員同士の連携

産業界との連携• DS実務家による教育• DS実務家によるFD/講演
公開

公開

自己点検・評価結果の公表

DSL関連科目の教材、DSLプロ
グラムの実績と評価の公表、FD活動の共有13

千葉大学 数理・データサイエンス・AI教育 取り組みの概要
数理・データサイエンス科目の必修化

全学実施体制の実現

令和２年度より全学必修化
 数理・データサイエンス科目（基礎） ２単位 数理・データサイエンス科目（展開） １単位

 学長を長とする教育改革組織である国際未来
教育基幹に「データサイエンス教育実施本部」を設置。
 全学的な数理・データサイエンス・AI 教育の舵取りを行うとともに、必要に応じ見直しを図る
ＰＤＣＡサイクルを確立。

プログラムを構成する授業の内容
数理・データサイエンス科目（基礎） 全学共通カリキュラムによる講義と学部・学科の特性に応じたデータ解析演習
 リテラシーレベルモデルカリキュラムの「導入」、「心得」、「基礎」の範囲をカバー
 計算機と計算機ネットワークの原理、情報セ
キュリティ等の内容を含む
数理・データサイエンス科目（展開） モデルカリキュラムの「選択」に該当
 統計基礎、プログラミング基礎、情報科学、計算機科学、テキスト処理、実データ解析、AIのための Python 入門など２４クラス

国際未来教育基幹（基幹長：学長）

イノベーション教育センター
全学教育センター

データサイエンス
教育実施本部

高大接続センター
アカデミック・リンク・センター

教員集団・支援体制
 数理・データサイエンス教員集団（常勤約５０名）
 共通教材開発、担当教員FD実施、TAの活用
 スマートオフィスによるメディア授業支援

数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）の開始
令和２年度より、「数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）」 を開始
 数理・データサイエンス科目（基礎、展開）に加え、教養展開科目「データを科学する」、共通専門基礎科目（数学・統計学）、専門科目から３０単位（修了証書）または２０単位（履修証明書）を取得

14大正大学 データサイエンス教育の概要【教育目標】

主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな思考を高め
社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となる【プログラム内容】

3・4年次

２年次（学部別）

1年次

選択科目

必修科目

データサイエンスⅠ

データサイエンスⅡ

データサイエンスⅢ

データサイエンスⅣ

データサイエンスⅤ

社会の課題解決（産学連携）

情報リテラシー / データサイエンス基礎
Tableauによる可視化【特色ある取り組み】

チュートリアル教育でのチームティーチング

Tableau実践

ハイフレックス授業
グループワーク
学修記録
・出席/成績
・提出課題
・リフレクション
面談記録
令和3年度連携先
三鷹市／㈱サイゼリヤ／ニューラルポケット㈱学修支援

テスト対策補習【運営体制】
総合政策
会議

学修相談

教学運営
協議会
DAC運営
連絡会議

習熟度チェックとフォロー

面談

データ分析技法
プログラミング基礎
情報表現技法Ⅰ
情報表現技法Ⅱ

学修成果の可視化と多様なコミュニケーション

産学連携による実践的学修

１クラスあたり
学生：約100名
教員：2名
チューター：１～2名
SA：3名～4名

アントレプレナーシップ
教育プログラムへ






価値創造型
ミッション形式

問題解決型
ミッション形式

統計学
Excelによる情報処理

データサイエンスⅥ

実データ提供

課題とミッション提示

発表会への参加と講評

学修の記録

授業録画再視聴

授業の補足資料確認

チャットでの学修相談

オンライン面談

オンライン学修支援

オンライン補習

学修成果の可視化

学生との多様なコミュニケーション形式

教員会議：主に教材開発とFDを目的にした会議体

DAC
トランジション
教育
チーム長
会議

データサイエンス
専任教員会議データサイエンス科目
チーム運営会議

総合学修支援機構DACは、既存の学内の各組織を有機的に連携させ、教育及び学修支援体制の基盤を確立するとともに社会とのインタラクションを活性化するための教員組織と事務組織を統合する第三の組織である。

産学連携
会議

データサイエンス科目
講師会

教員とチューター会議：主に授業運営と学修支援の質向上のための会議体

データサイエンス
教育科目運営会議

データサイエンス科目
振り返り会議データサイエンス科目
授業後ミーティング

15

電気通信大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 取組概要
プログラム名称：実践型UECデータサイエンティスト養成プログラム
取組概要：実データを活用して社会的実課題を解決するための、応用基礎レベルの実践的な数理・AI・データサイエンス
教育を、企業のデータサイエンティストと共同で実施する。さらに、本プログラムで作成した教科書や e-learning
教材を広く普及させていく。
＊毎年約５００名の応用基礎レベルの修了者を輩出（令和６年度以降）＊大学院の教育プログラム（DEFP)のコンソーシアムには、３５機関が参加
野村総研
コニカミノルタ
アスクルなど＊AI・データサイエンス叢書
を学術図書出版から刊行（標準的教科書１０冊程度）＊データサイエンスの社会的浸透を目指して高校教員
や社会人の教育にも注力＊AIを創る人材（情報系）とAIを使う人材（理工系）の両方の人生を育成＊座学では終わらない
実社会で活用できるスキルを習得＊５人程度のグループワークに
１名のデータサイエンティストが加わり課題を解決する演習＊国際的コンペティションサイト
Kaggle で実問題に挑戦し世界との差を体感し鍛錬する

16

早稲田大学データ科学教育プログラム〜専門分野の知見とデータ科学の融合による新しい知の創造〜
目的：それぞれの専門分野にてデータ科学を用いて適切なデータ活用ができる人材の育成
二つの特徴を持つ早稲田大学独自の教育プログラム

データ科学
統計学、人工知能、
機械学習など

専門分野
政治、経済
スポーツ、心理・・・

特徴１）全学部学生向けにプログラムを展開
早稲田大学の学生であれば、学部、学年に関係なく、誰でもデータサイエンスを基礎から学ぶことができる。
→ 全科目オンデマンド講義，時間・場所を選ばず無理なく受講可能
特徴２）専門分野でデータ科学を活かすための教育プログラム
全13学部、自然科学系から人文社会科学系まで幅広い専門分野を取り扱う本学において、分野を問わず必要となるデータ科学の「理論」に加え、実際のデータを取り扱うための「スキル」を身につけることができる。
→ 各学部で学ぶ専門知識との接続を意識
基礎から応用まで段階的に履修可能<応用基礎レベル>に対応
データ科学の基礎的な考え方とその実践を学ぶ二つのコース
1) 「統計リテラシーα,β」「データ科学入門1,2（統計学既修者用）」「データ科学実践」
2) 「データ科学入門α,β,γ,δ」「データ科学実践」

17

プログラム名称：データサイエンス人材育成プログラム
プログラム概要：Social Goodを牽引する，多様性のあるデータサイエンス(DS)人材育成

データから，未来をフォーサイ
トし，現実との比較（バックキャスティング）により課題を発見、定式化する→Social Goodに対する意識，
倫理観の涵養エキスパート

応用基礎レベルの位置づけ
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→ 専門分野 x データサイエンス（以下，DS）による価値創造

DS学部が育成する数理・データサイエンス・AIの応用基礎力→ DS x DEI(Diversity, Equity and Inclusion)による価値創造
DSがSocial Goodを牽引し，多様な領域において価値創造するためにDS人材が持つべき視座・技能を養成することを目的とする．
・「応用基礎」と「エキスパート」のブリッジとなる多様な人材を育成
・ 文理，性別といったvarietyではなく，多様な視座としてのdiversity
をデータ思考として涵養する
・多様な問題に対して，実践的知識と達成能力をもって価値創造する人
材を育成する
DSに必要とされる実用的な知識と問題解決能力を育成する学習の柱
・データサイエンスを学ぶ意義と多様な視座の涵養
・学生の習熟度や専門性
・キャリアデザインへの連携
学生主体の「自分ごととしてのDS」を支援する体制
学生がDSを「自分ごと」として捉え，問題解決にあたるために必要な支援体制を構築する．
・DS学部専任教員による学術・研究指導
・地域や産業界，海外大学←AI・DSの社会展開やその影響など，従来型講義からは得られない最新の知識と社会課題の問いかけ
・LMSによる学修履歴の可視化や4年間通じたキャリア支援←DSのどの分野を重点的に学び，社会において活躍する領域をどのように定めるか

課題発見・設定

データ思考
を涵養し，
応用基礎か
らエキス
パートへの
橋渡しとな
る人材を育
成

提案・実装

解釈

データ定義

本プログラムで涵養される
DSサイクル

データ収集

応用基礎
データ分析

リテラシー

教員による
課題解決・導きLMSによる
連携企業・
情報共有
地域からの
助言

学生への
様々な
支援体制

大学による
キャリア指
導

DSを学ぶ
学内外学生
間
による助け

データ加工

DS人材が辿るDSサイクル全体を見すえた教育DS学部との包括連携協定
サントリーMONOZUKURIエキスパート
株式会社/株式会社マイナビ/株式会社インテージホールディングス/横浜市/全日
空商事株式会社/株式会社帝国データバ
ンク/株式会社マクロミル/横浜市・日本
電信電話株式会社/日産自動車株式会社/株式会社ブロードリーフ/エーザイ株式会社/Vpon JAPAN株式会社/日本電気株
式会社/イオン株式会社/みなとみらい二十一熱供給株式会社/鎌倉市/株式会社浜銀総合研究所/株式会社primeNumber/
株式会社データビークル（令和4年4月
末日現在，協定締結日順）

抽出された課題との関係において更に必要とされるデータを定義・収集・加工・分析する→さまざまなツールを適切に使う「目利き」能力の涵養分析結果を踏まえ，新たな価値を創出し，社会実装（につながる提案を）する→Social Goodに対する意識，
倫理観の涵養1年

DSセミナー
DS入門

2年

寄附講座

3年

寄附講座
PBL実習
専門領域演習II

4年

卒業研究

DS for Social Good
関連講義

18

データサイエンス副専攻
全８学部の希望者が登録・履修可能（２年次以降に登録）
法

経済

文

経営

教育

理工

国際教養

看護

履修要項、ガイダンス、
学内ポータル、大学HP等
で広報・履修推奨

新科目開講「データサイエンス入門」
2022年度生から全学必修化（リテラシーレベルモデルカリキュラム準拠）

学部別に定められた副専攻科目24単位を履
修必修 データ・サイエンス（４単位）*

データサイエンスへの意識付けによる履修者拡大・授業アンケート、
推奨度アンケート等による継続的なプログラム改善

基礎統計学科目（２～４単位）*
基礎プログラミング科目（２～４単位）
データサイエンス系科目（16単位以上）

・キャリアセンター、地域・産学連携センターとの連携による産業界のニーズ取り込み＊リテラシーレベルモデルカリキュラム「導入」「基礎」「心得」に相当する授業内容を含む

データサイエンティストに求められる基礎知識**を修得し、現実問題の分析に応用していく力を身に着けた人材の育成**データ分析、Python言語、R言語、統計学、SQL、
Java言語、アルゴリズム論、人工知能など

データサイエンス副専攻修了者には、成績証明書・卒業証明書に『副専攻「データサイエンス」修了』記載

プログラムの実施体制
創価大学
学士課程教育機構
データサイエンス
教育推進センター******５月設置予定。設置までは前身のワーキンググループが活動

データサイエンス教育推進センターの取り組み••••

プログラムの継続的な改善、進化
広報、履修者拡大への取り組み
履修者サポートの実施、体制充実
自己点検評価の実施（各種アンケート、学修成果把握、産業界のニーズ取り込み）※今後、学士課程教育機構に点検評価実施を移管予定

19

データサイエンス応用基礎教育
全８学部の希望者が履修可能
法

経済

文

経営

教育

理工

国際教養

看護

「データサイエンス入門」
2022年度生から全学必修化

履修要項、ガイダンス、
学内ポータル、大学HP等
で広報・履修推奨（リテラシーレベルモデルカリキュラム準拠）

データサイエンス応用基礎教育（応用基礎科目*）
6単位を履修データサイエンスへの意識付けによる履修者拡大・授業アンケート、
推奨度アンケート等による継続的なプログラム改善

データ・サイエンス（４単位）AI基礎（または情報科学）（２単位）・キャリアセンター、地域・産学連携センターとの連携による産業界のニーズ取り込み* 文科省の定める応用基礎レベルの要素に相当する
授業内容を含む「Ⅰ.データ表現とアルゴリズム」「Ⅱ.ＡＩ・データサイエンス基礎」「Ⅲ.ＡＩ・データサイエンス実践」

自らの専門分野等において数理・データサイエンス・ＡＩを活用し、課題を解決できる基礎を身に付ける
データサイエンス応用基礎教育（応用基礎科目）修了者には、『データサイエンス応
用基礎教育（応用基礎科目）」修了証』を発行する。

プログラムの実施体制
創価大学

データサイエンス教育推進センターの取り組み
学士課程教育機構
データサイエンス
教育推進センター••••

プログラムの継続的な改善、進化
広報、履修者拡大への取り組み
履修者サポートの実施、体制充実
自己点検評価の実施（各種アンケート、学修成果把握、産業界のニーズ取り込み）20

デジタル人材育成推進協議会の構成及び開催状況（１）構成委員（五十音順、敬称略）※令和4年12月26日時点
大村 秀章
神宮 由紀

関
聡司
竹中 洋
田中 愛治
谷口 功
富田 達夫
西尾 章治郎
橋本 健一
平松 浩樹
松井 幹雄

全国知事会 文教・スポーツ常任委員会委員長（愛知県知事）
公益社団法人経済同友会 幹事・教育改革委員会副委員長（フューチャーアーキテクト株式会社 代表取締役社長）
一般社団法人新経済連盟 事務局長
一般社団法人公立大学協会 副会長（京都府立医科大学 学長）
日本私立大学団体連合会 会長（早稲田大学 総長）
独立行政法人国立高等専門学校機構 理事長
独立行政法人情報処理推進機構 理事長
一般社団法人国立大学協会 副会長（大阪大学 総長）
彦根商工会議所 常議員・IT推進研究会委員長（株式会社橋本建設 代表取締役）
一般社団法人日本経済団体連合会 教育・大学改革推進委員会企画部会長（富士通株式会社 執行役員EVP CHRO）
一般社団法人電子情報技術産業協会 IT・エレクトロニクス人材育成検討会 委員長（横河電機株式会社 執行役員 人財総務本部長）（政府関係者）
池田 貴城 文部科学省高等教育局長
野原 諭
経済産業省商務情報政策局長（２）開催状況
第１回デジタル人材育成推進協議会
 日時等 ：令和4年9月29日（木）14：00～15：30（於：文部科学省）
 議事：(1)デジタル人材育成推進協議会について(2)デジタル人材育成の支援強化方策について
第２回デジタル人材育成推進協議会
 日時 等 ：令和 4 年 1 2月 2 6 日（ 月） 1 6 ： 0 0 ～ 1 7 ： 3 0 （ オ ンラ イ ン ） 議事：(1)大学・高専等におけるデジタル人材の加速に向けて(2)地域の産学官の連携による人材育成のあり方について

第２回デジタル人材育成推進協議会

21

数理・データサイエンス・AI教育の状況調査（教員の状況）
 2022年度９月に「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」が調査し、国公私立大学368校が回答。（前回は2020年度に調査。括弧内の数字は前回調査の数字）
 数理教育は約53％（約54％）、データサイエンス・AI教育は約62％（約66％）、教員が不足と回答。
数理教育を担当できる教員の状況（設置形態別）
0%

10%

全体

12%

国立

11%

公立

12%

私立

13%

20%

30%

40%

50%

60%

35%

80%

27%

34%

90%
10%
22%

30%
37%

14%
24%

② ある程度確保できている③ やや不足している

100%

16%

33%

30%

① 十分に確保できている

70%

0%
14%

15%
④ かなり不足している

12%⑤ ほとんどいない

DS・AIを担当できる教員の状況（設置形態別）
0%

10%

全体

8%

国立

8%

公立

9%

私立

8%

20%

30%

40%

50%

70%

80%

33%

28%
35%
② ある程度確保できている

100%
10%
1%

27%

45%

18%

90%

19%

33%

30%

① 十分に確保できている

60%

29%
③ やや不足している

19%

12%

16%

12%

④ かなり不足している⑤ ほとんどいない22

地域ブロック代表校と地方経済産業局との連携
地域ブロック代表校と地方経済産業局が調整し、管内の企業等が大学等が実施している「数理データサ
イエンスAI教育プログラム」を知る機会を設定するとともに、本教育において、連携する事項を整理する。
管内企業が参加するシンポジウムを開催し、認定・選定した「数理データサイエンスAI教育プログラム」を紹介＜連携例＞〇 大学等の教員を企業の研修に講師派遣、社員と学生の協働学習〇 企業の実務家を大学等の授業に講師派遣、インターンシップの受入れ企業のニーズを把握

大学等のカリキュラムに反映

企業が必要とするデジタル人材を大学等が育成＜計画イメージ＞
地域の人材で
地産地消

地域ブロック代表校

デジタル人材が地域ブロック
地域内で循環する仕組
内の大学等

民間企業

23

民間企業から大学等への講師派遣（例１）⑤地域ブロック支援校

② ⑦

③

① ⑧

④

地域ブロック代表校④
民間企業⑥講師派遣中【進め方】①地域ブロック代表校はブロック内の構成校に対して、民間企業からの講師派遣に関する希望調査を実施②希望する地域ブロック支援校は、調査に回答する。
③地域ブロック代表校は希望する大学等を取りまとめ、地方経産局に提出④地方経産局は管内企業に地域ブロック代表校から提出された資料（シラバス等）を提供し、派遣可能な企業を取りまとめ、地域ブロック代表校に提出⑤地域ブロック代表校は企業と大学等をマッチングし、企業から講師派遣する大学等を決定し、決定した企業・大学等に伝達（決定した情報は地方経産局に共有）⑥決定した企業は大学等に講師を派遣⑦講師派遣された大学等は地域ブロック代表校に実施状況を報告⑧地域ブロック代表校は実施状況を取りまとめ、ブロック内の構成校、他の地域ブロックに共有
24

②

民間企業から大学等への講師派遣（例２）⑧①

地域ブロック支援校③⑥ 打合せ等
⑤

講演会

民間企業

④

⑦
地域ブロック代表校

連携（報告・共有・調整）【進め方】①地域ブロック代表校はブロック内の構成校に対して、数理データサイエンスAI教育プログラムの授業概要を講演し、企業と連携したい大学
等の希望調査を実施（希望する大学等が多い場合、都道府県レベル等で細分化することを検討し、細分化した場合、国立大学を中心に細分化毎の幹事校を決める。）②希望する地域ブロック支援校は、数理データサイエンスAI教育プログラムの授業概要の講演を準備。
③地域ブロック代表校（幹事校）は講演する大学等を取りまとめ、講演会の開催日時や概要を地方経産局に提出④地方経産局は管内企業に講演会を周知し、参加企業を地域ブロック代表校（幹事校）に提出⑤地域ブロック代表校（幹事校）は講演会を開催し、参加企業は講師派遣を含め、興味・関心のある大学等があった場合、講演者に伝達。
⑥後日、大学等と企業は個と個で連携内容について、打ち合わせを実施⑦何か連携することが決定した場合、大学等は地域ブロック代表校に実施状況を報告⑧地域ブロック代表校は実施状況を取りまとめ、ブロック内の構成校、他の地域ブロックに共有

25

成長分野の人材に関する提言等○我が国の未来をけん引する大学等と社会の在り方について（第一次提言） （令和４年５月10日 教育未来創造会議 ）・各大学等におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）や、デジタル、グリーン等の成長分野への再編等を行う際の初期投資（設備等整備、教育プログラム開発、教員研修等）、開設年度からの継続的な運営への支援を行う。その際、単独の大学の取組以上に複数の大学の連携・統合等による取組が進展するような支援の在り方や、複数年度にわたって意欲ある大学等が予見可能性を持って再編に取り組むことのできるよう継続的に支援する方策等について検討を行う。
・成長分野への再編等を通じて当該分野における定員増を図る。
・産業界や地域のニーズ等を踏まえた高専や専攻科の機能強化（成長分野における定員増など）。
○経済財政運営と改革の基本方針（骨太の方針）2022（令和４年６月７日閣議決定）
・デジタル推進人材を2026年度末までに230万人育成する取組を進める。
・未来を支える人材を育む大学等の機能強化を図る。このため、デジタル・グリーンなど 成長分野への大学等の再編促進と産学官連携強化等に向け、複数年度にわたり予見可能性をもって再編に取り組める支援の検討や、私学助成のメリハリ付けの活用を始め、必要な仕組みの構築等を進めていく。その際、現在35％にとどまっている自然科学（理系）分野の学問を専攻する学生の割合についてＯＥＣＤ諸国で最も高い水準である５割程度を目指すなど具体的な目標を設定し、今後５～10年程度の期間に集中的に意欲ある大学の主体性をいかした取組を推進する。
○新しい資本主義のグランドデザイン及び実行計画（令和４年6月７日閣議決定）
・地域が抱える課題の解決を牽引するデジタル人材について、現在の100万人から、本年度末までに年間25万人、2024年度末までに年間45万人育成できる体制を段階的に構築し、2026年度までに合計330万人を確保する。
・地方大学も含め、全国の大学等において、ＡＩ・データサイエンス・数理等の教育を強化し、文系、理系を問わずこれらを応用できる人材を育成する。
・官民のイノベーション人材育成を強化するため、大学の学部再編や文系理系の枠を超えた人材育成の取組を加速する。このため、産業界からの人材需要等も考慮して、進学者のニーズに対応できるよう、大学に対する規制を大胆に見直すとともに、学部再編に要する
初期投資や再編後の当面の運営経費に対する継続的な支援を行うことで、大学の学部再編を促進する。
26

成長分野をけん引する大学・高専の機能強化に向けた基金による継続的支援

令和4年度第2次補正予算額

3,002億円

背景・課題「物価高克服・経済再生実現のための総合経済対策」• デジタル化の加速度的な進展や脱炭素の世界的な潮流は、これまでの産業構造を抜本的に変革するだけではなく、労働需要の在り方にも根源的な変化をもたらすと予想される。

第２章 経済再生に向けた具体的施策• 一方、日本では大学で理工系を専攻する学生がOECD平均より低いうえに、OECD諸国の多くが理工系学部の学生数を増やしているなか、日本ではほとんど変わっていない。

１．「人への投資」の抜本強化と成長分野への労働移
動：構造的賃上げに向けた一体改革※ 大学学部段階における理工系への入学者割合 日本17%、OECD平均 27％※ 理系学部の学位取得者割合【国際比較】 日本 35%、仏 31％、米 38％、韓 42％、独 42％、英 45％【国内比較】 国立大学 57%、公立大学 43%、 私立大学 29%（注）「理・工・農・医・歯・薬・保健」及びこれらの学際的なものについて「その他」区分のうち推計• デジタル化、脱炭素化等のメガトレンドを踏まえた教育・人材育成における「成長と分配の好循環」を実現するため、高度専門人材の育成を担う大学・高専が予見可能性をもって大胆な組織再編に取り組める安定的な支援が必要。

（令和４年10月28日閣議決定）
Ⅲ 新しい資本主義の加速（１）人への投資の強化と労働移動の円滑化
学校教育段階から社会で活躍し評価される人材を育成していくため、成長分野への大学・高専の学部再編等促進（※）、（略）等を進めていく。
※ デジタル・グリーン等の成長分野への再編計画等を
令和14年度までに区切って集中的に受け付け、大学・高専の迅速な学部再編等を促進する。
・ 成長分野をけん引する大学・高専の機能強化に向けた基金による継続的支援策の創設（文部科学省）

事業内容
デジタル・グリーン等の成長分野をけん引する高度専門人材の育成に向けて、意欲ある大学・高専が成長分野への学部転換等の改革に予見可能性をもって踏み切れるよう、新たに基金を創設し、機動的かつ継続的な支援を行う。
① 学部再編等による特定成長分野（デジタル・グリーン等）への転換等支援
 支援内容：学部再編等に必要な経費（検討・準備段階から完成年度まで）
 支援対象：私立・公立の大学② 高度情報専門人材の確保に向けた機能強化支援 支援内容：情報科学系学部・研究科を有する大学の体制強化に必要な経費【事業スキーム（案）】
文部科学省
基金造成
(独)大学改革支援・学位授与機構（NIAD-QE）

助成金交付

高等専門学校における情報系学科・コースの新設・拡充に必要な経費
 支援対象：国公私立の大学（大学院を含む）・ 高専

大学・高専

27