数理・データサイエンス・AI

モデルカリキュラムについて
2022年10月

孝忠大輔

AI戦略2019（2019年6月策定）➢ 人間尊重、多様性 、持続可能の３つの理念を掲げSociety 5.0を実現しSDGsに貢献➢ ３つの理念を実装する４つの戦略目標（人材、産業競争力、技術体系、国際）を設定

出典：統合イノベーション戦略推進会議決定 AI戦略 2019 【概要】

https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf

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AI戦略：教育改革に向けた主な取り組み
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」を全ての国⺠が育み活躍

AI戦略2019（2019年6月策定）

応用基礎レベルモデルカリキュラム

リテラシーレベルモデルカリキュラム

出典：統合イノベーション戦略推進会議決定 AI戦略 2019 【概要】

https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf

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数理・データサイエンス・AI：リテラシーレベル
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

AI戦略2019（2019年6月策定）
リテラシーレベルモデルカリキュラム

出典：統合イノベーション戦略推進会議決定 AI戦略 2019 【概要】
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf

5数理・データサイエンス・AI

リテラシーレベルの学修目標
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

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
6数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）

カリキュラム実施にあたっての基本的考え方
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。
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中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。
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。
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。

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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

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムにて公開
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf

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リテラシーレベルモデルカリキュラム

コア学修項目：「導入」「基礎」「心得」をコア学修項目として位置付ける
導入基礎

心得

社会で起きている変化

データを読むデータ・AIを扱う上での留意事項

データ・AIによって社会および日常生活が大きく変化していることを理解する

データ・AI利活用のための技術
今のAIで出来ること出来ないことを理解する

データ・AI利活用の現場
AIを活用した新しいビジネスは複数の技術が組み合わされて実現していることを理解する

データの特徴を読み解き起きている事象の背景や意味合いを理解できる

データを説明する
データの比較対象を正しく設定し数字を比べることができる

データを扱うスプレッドシート等を使って小規模データを集計・加工できる

データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する

データ・AIを扱う上での留意事項
データ駆動型社会における脅威（リスク）について理解する

データ・AIを守る上での留意事項
個人のデータを守るために留意すべき事項を理解する9リテラシーレベルモデルカリキュラム

オプション：学生の学習歴や習熟度合い等に応じて、適切に選択頂くことを想定
4-1.
統計および数理基礎

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）

4-9.
データ活用実践（教師なし学習）10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の内容
学修目標

学修内容

キーワード

教育方法

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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の活用イメージ(1/2)✓ 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中から適切かつ柔軟に選択・抽出、有機性を考慮✓ 導入・基礎・心得等の順序は固定されたものでなく各大学・高専の創意工夫よるカリキュラム編成が可能✓ コア学修項目の学修量は概ね２単位相当程度を想定しているが各大学・高専の実情に応じて柔軟な設計が可能

自律的な教育改善を図りつつ、各大学・高専の創意工夫による多様な教育が展開されることを期待

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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の活用イメージ(2/2)
【ケース１】１~２の独立した授業科目でリテラシーレベルの教育を学生が履修１科目で構成する例
例①

例②

授業科目

授業科目

導入

【ケース２】複数の（既存の）授業科目でリテラシーレベルの教育を学生が履修4科目（既存）を活用した例

２科目で構成する例

教育内容の補充等

授業科目

授業科目

授業科目

導入
心得

導入

基礎

基礎

心得

授業科目

授業科目

導入

導入
・
基礎

基礎

既存の教育内容

既存の教育内容

既存の教育内容

基礎
選択

選択

授業科目

基礎
既存の教育内容

既存の教育内容に含まれる

心得

基礎
導入
・心得

選択

選択

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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数理・データサイエンス・AI：応用基礎レベル
文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約25万人卒/年）が、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
AI戦略2019（2019年6月策定）
応用基礎レベル
モデルカリキュラム

出典：統合イノベーション戦略推進会議決定 AI戦略 2019 【概要】
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf

15数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの学修目標
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること

そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得すること
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数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの学修内容と教育方法

学習

学修内容

推奨される教育方法

AI基礎

AI・データサイエンス実践

認識

データサイエンス
基礎

予測
判断

言語
知識

身体
運動

データ
エンジニアリング
基礎（演習や課題解決型学習）×➢ 各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じた適切なテーマ設定➢ 社会での実例（実課題および実データ）を題材とした演習➢ 学生自身が実際に手を動かしてAIを体験
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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

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムにて公開
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso.pdf

18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学修目標

一部抜粋

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

データ駆動型社会とDS

ビッグデータとDE

AIの歴史と応用分野

データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する

データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する

分析設計

データ表現

分析目的に応じ適切なデータ分析手法、可視化手法を選択できる

コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する

データ分析

データベース

仮説や既知の問題が与えられた中で必要なデータにあたりをつけデータを分析できる

データベースから必要なデータを抽出しデータ分析のためのデータセットを作成できる

AIのこれまでの変遷
各段階における代表的な成果物や技術背景を理解する

AIと社会
今後、AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点を理解する

機械学習の基礎と展望
機械学習(教師あり学習、教師なし学習) の基本的な概念を理解する

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応用基礎レベル モデルカリキュラムの授業科目設計
それぞれの専門分野へ数理・データサイエンス・AIを応用することを見据え「コア学修項目(☆)」に加え「コア以外の学修項目」の中から必要となる学修項目を適切に選択することを想定
数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）授業科目
応用基礎レベル モデルカリキュラム「コア学修項目（☆）」

応用基礎レベル モデルカリキュラム「コア以外の学修項目」

1. データサイエンス基礎

1. データサイエンス基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

DS

1-2. 分析設計（☆）

選択

コア以外の学修項目から適切に選択

1-5. データ可視化

1-6. 数学基礎（※）

2. データエンジニアリング基礎

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）
2-2. データ表現（☆）

選択

コア以外の学修項目から適切に選択

2-3. データ収集

2-4. データベース

2-5. データ加工

2-6. ITセキュリティ

2-7. プログラミング基礎（※）

3. AI基礎AI

1-4. データ分析

1-7. アルゴリズム（※）

2. データエンジニアリング基礎

DE

1-3. データ観察

3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-5. 認識選択☆：コア学修項目※：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

3-6. 予測・判断

コア以外の学修項目から適切に選択

3-7. 言語・知識

3-9. AIの構築と運用（☆）

3-8. 身体・運動20

数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）

学部系統ごとの授業科目設計イメージ

モデルカリキュラムでは4種類の授業科目設計イメージを掲載
情報系

理工系

人文学系

社会科学系

(情報系学部など)(理学部、工学部など)(文学部など)(経済学部、経営学部など)

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まとめ数理・データサイエンス・AI

モデルカリキュラムの位置づけ
エキス
パー
ト

2,000人/年（トップクラス100人/年）

エキスパートデータサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成

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
AI×データ活用の実践
AI基礎

応
用基礎

25万人/年

応用基礎

学習

認識

予測・判断

データサイエンス基礎(高校の一部、大学・高専の50%)

言語・知識

身体・運動データエンジニアリング基礎

数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・スキル
リテラシー（選択項目）リテ
ラシ （大学・高専卒業生全員）ー

50万人/年

統計および数理基礎

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング基礎

モ
デ応
ル用
カ基
リ礎
キレュベラルム…

初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得
リテラシー

導入：社会における基礎：データ

心得：データ・AI利活用（コア学修項目）

データ・AI利活用

リテラシー

における留意事項

モ
デリルテ
カラ
リシキー
ュレラベ
ムル23