数理・データサイエンス・AI教育の紹介

九州工業大学におけるMDASHプログラム
九州工業大学大学院
情報工学研究院助教

江藤宏

九州工業大学大学院
情報工学研究院准教授

藤本晶子

九州工業大学大学院
情報工学研究院教授

宮野英次

九州工業大学大学院
情報工学研究院教授

齊藤剛史

１．はじめに(左から江藤、藤本、宮野、齊藤）は、次節においてMDASHプログラムを始めるま

本学は、1909年に開学した私立明治専門学校での準備の説明を行い、第３節において応用基礎を前身とする歴史を持つ大学で、３つのキャンパレベルカリキュラムの概要、さらには、本学におスを持っています 。福岡県北九州市の戸畑キャける独自の工夫や特色を紹介します。

[1]

ンパスには工学部、福岡県飯塚市の飯塚キャンパ
スには情報工学部、また、北九州市の若松キャン

２．MDASHプログラムの準備

パスには大学院生命体工学研究科があり、学生数MDASH認定制度は、数理・データサイエンが約5,600人の工学系大学です。本学における数ス・AIに関する大学・短期大学や高等専門学校の理・データサイエンス・AI教育プログラム（以下正規の課程の教育プログラムを対象とした認定制

ではMDASHプログラム）は、数理・データサイ度ですが、本学では正規課程プログラムとして導エンス・AIの知識を専門分野へ応用・活用できる入するまでの準備を、次のように実施してきまし高度な技術者を目指す教育プログラムです 。低た。まず、2016年度から、情報工学部において、年次から高年次まで用意されている基礎科目およ文部科学省の「成長分野を支える情報技術人材のび専門科目、さらに演習・実験科目の履修を通し育成拠点の形成（第２期enPiT）」に連携大学として、数理・データサイエンス・AIの知識を様々なて参画し、ビッグデータ・AI分野の教育カリキュ専門分野へ利活用する能力を身に付けることがでラム（Kyutech ABC）を独自に推進してきました[3]。

きることを目指しています。リテラシーレベル教

Kyutech ABCは、機械学習を題材として、連携企育プログラムでは、数理・データサイエンス・AI業から提供を受けたリアルなビッグデータを処理への関心を高め、かつ、数理・データサイエンする独自の教育プログラムとなっており、2020

ス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な年 度 ま で に 150人 を 超 え る 修 了 生 を 輩 出 し 、能力を育成することを目的とします。応用基礎レ

2021年度以降はKyutech ABCは情報工学部の正ベル教育プログラムでは、数理・データサイエン規のカリキュラムの一部として継続されていま[2]

ス・AIを活用して課題を解決するための実践的なす。Kyutech ABCは、本学の数理・データサイエ能力を育成することを目的とします。

ンス・AIの基礎知識を応用する場として活用され本学のMDASHプログラムは、文部科学省「数ています。

理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制

2018年４月には、リテラシー教育の充実とエ度（MDASH認定制度）」において、2021年度にキスパート人材育成を目指して、情報工学部知能リテラシーレベルの認定を受け、2023年度に応情報工学科内にデータ科学コース、人工知能コー用基礎レベルおよび応用基礎レベルプラスを全学ス、メディア情報学コースを設置しました。デーの教育プログラムとして認定されました。本稿で

タ科学コースは、様々なデータから規則や知識をJUCE Journal 2023年度 No. 4 23

数理・データサイエンス・AI教育の紹介抽出するための情報処理、アルゴリズム、人工知成専攻は副専攻型のプログラム構成になってお能、数理統計などに基づいた手法を開発し、それり、基礎科目となる「情報工学プログラム」、主らを効率化、高精度化、汎用化する能力を身に付専攻を意識した「専門深化プログラム」、副専攻けることで、データ学に総合的に取り組むことがを意識した「社会駆動プログラム」からなっていできる技術者を養成することを目標とした教育プます。それぞれのプログラムにおいて、数理・デログラムです。人工知能コースは、人工知能の基ータサイエンス・AI教育を実施しています。

礎となる問題解決・探索・知識表現・プランニン

本節で説明した様々な準備的な取組みによりグ・推論・自然言語処理などの知識を身に付け、MDASHカリキュラムが設計され、2022年４月に学習や論理プログラムなどの技術も利活用して、設置した数理・DS・AI教育推進室を中心に整備

人の意図を理解し、人と対話できる知的情報処理してきました。次節以降では、具体的な応用基礎システムを開発できる技術者を養成することを目レベルMDASHカリキュラムについて紹介します。

標とした教育プログラムです。メディア情報学コースは、音声・画像・動画など様々なメディアを３．MDASHカリキュラム

処理する知識や技術を身に付け、メディアの認（１）応用基礎レベル

識・理解、VRやARを用いた高度なユーザインタ

本学は、2023年度にMDASH応用基礎レベルにフェース、コンピュータグラフィックスやコンピ認定されました（認定の有効期限は2028年３月

ュータビジョンの応用技術を含む情報処理システ31日まで）。工学部のプログラムは全学科必修のムを開発できる技術者の養成を目標とした教育プ

４科目「情報PBL」「情報処理基礎」「情報処理応ログラムです。

用」「情報リテラシー」（８単位）を取得すること

さらに、2018年度より、高度データサイエンが修了要件となっています。また、情報工学部のティスト育成事業「九州コンソーシアムによる副プログラムは全学科必修の８科目「情報工学概論」

専攻型高度データサイエンス教育プログラム」の「情報工学基礎実験」「解析I・同演習」「線形代数I」取組みを開始しました。2019年４月には、デー「離散数学I」「データ構造とアルゴリズム」「計算タ解析手法の普遍的な原理の理解、境界条件と限機システムI」「プログラミング」（15単位）を取界の理解、あらゆる分野のデータに適切に対応で得することが修了要件となっています。なお、応きる柔軟性の習得、最先端の理論の理解、データ用基礎レベルは３、４年次の学習を想定していま解析技術の進化への継続的対応力の習得を目標とすが、本学では高年次での専門科目の準備となるする「データサイエンスコース」を大学院情報工ように１、２年次開講科目で習得できるように設学府に設置し、本格的に始動し始めました。「デ計しています。本学の応用基礎レベルの概要は次ータサイエンスコース」は、「データサイエンスページ図１を参照してください。

基礎モジュール」と「データサイエンス実践モジュール」からなり、データサイエンス基礎モジュ（２）本学における独自の工夫・特色ールでは、機械学習、データマイニング、コンピMDASH認定を受けた教育プログラムの中から、ュータビジョン、最適化理論、アルゴリズム論等特に優れたプログラムについては「プラス」としの基礎数理、データ解析の基礎手法の習得を目指て選定されます。審査される項目は①授業内容、し、また、データサイエンス実践モジュールでは、②学生への学習支援内容、③その他様々な取組み

データサイエンス演習IおよびIIを新設して、様々（地域との連携、産業界との連携、海外の大学とな実データに対して、基礎科目で学んだデータ解の連携等）、④学習効果、⑤先進性・独創性、⑥

析手法を適用してデータ解析の演習を行うことを波及可能性などとなっています。

目標としておりました。大学院生向けのグローバ

本学の応用基礎レベルについては、独自の工ルエキスパート教育、および社会人教育を目指し夫・特色を有するプログラムとして応用基礎レベたものが高度データサイエンティスト育成事業のルプラスにも全学認定されています（認定の有効大きな目標となっていました。この事業は、期限：2028年３月31日まで）。ここでは、上記2022年４月の大学院情報工学府情報創成専攻のの審査の観点に関する本学の活動の一部を紹介しカリキュラム改正へと繋がっております。情報創ます。

24 JUCE Journal 2023年度 No. 4数理・データサイエンス・AI教育の紹介ૢ৷੦ຊঞঋঝ໪ਏᩘ⌮䞉䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇䞉㻭㻵䛾▱㆑䜢ᵝ䚻䛺ᑓ搾ศศ㔝䜈ᛂ䏦䞉䞉ά䏦䛷䛷䛝䜛㧗ᗘ䛺ᢏ⾡⪅ᕤᏛ㒊䠐ᖺḟ㧗ᖺḟ
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Mathematics

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図１ 応用基礎レベルの概要① 授業内容② 学習支援全学生に修学させることを念頭に、本学の学部2019年度入学生からBYODによるノートPCをの卒業要件を満たすことで、リテラシーレベルお必携とし、学内でWi-Fiも整備し、個人所有のノよび応用基礎レベルの両教育プログラムの修了要ートパソコンを大学や自宅で自主的に学習する環件を満たすように設計してあります。工学部は、境が整っています。最近ではBYODを導入してい建設社会工学、機械知能工学、宇宙システム工学、る大学も数多くありますが、５年以上の実績をも電気電子工学、応用化学、マテリアル工学の６学

つ本学はノウハウを蓄積しており、数理・データ科、情報工学部は、知能情報工学、情報・通信工サイエンス・AIに関するスキルをわかりやすく学

学、知的システム工学、物理情報工学、生命化学ぶ授業内容を設計しています。特に、１年次前期情報工学の５学科から構成されています。様々な開講の「情報リテラシー」および「プログラミン専門分野がありますが、MDASHプログラムの対グ」でプログラミングの基礎を学ぶため、学生は象科目の多くは低年次開講科目であり、数理・デ入学直後から自分でプログラムを作ることがでータサイエンス・AIに関するスキルを低年次で習き、必携PCを用いたデータサイエンス・AIの演得した後に、高年次に開講される専門科目を学ぶ習が円滑に進むように、大学院生がTAとして演ことになります。数理・データサイエンス・AIを習をサポートしています。さらに、工学部には自らの専門分野へ応用する機会を提供できる環境「工学部学習支援室」を、情報工学部には「学習が整備されていることが特徴となっています。さコンシェルジェ」をそれぞれ設置し、授業についらに、学部生が大学院科目を受講できる制度が整ていけない学生や課題に悩んでいる学生に対し備されており、学生は自らの習熟度をもとに高度て、OB教員などが、一人ひとりの疑問に丁寧にな専門的な内容について学習することができま対応しています。

す。

学習支援システムも構築しており、学習管理シ

JUCE Journal 2023年度 No. 4 25

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

ステム（Moodle）を利用して、各授業科目のコ239人の講座修了生に対して「九州工業大学情報ースを設けています。講義動画や教材ファイルも教育支援士」の称号を授与し、毎年延べ50回程

Moodleから入手でき、学生はいつでも授業動画

度、地域の初等中等教育及び生涯学習の現場で情を視聴し、予習・復習が行え、これについては学報教育や教育でのICT活用に関する支援活動を行生に対する授業アンケートでも好評です。っています。

より高度な内容を自ら学びたい学生に対して産業界との連携に関しては、2014年度から産は、補完的な教育の場も提供しています。2022

学連携教育審議会を学内に設置し、民間企業の人

年度にAI工房を開設し、大学院の授業で使ってい事部門の要職の方、また、企業経営者の方と本学るGPUサーバを授業以外で学生、教職員がAI学習が取り組む教育改革等に対して意見交換を行い、や研究活動で自由に使用できるように環境を提供

産業界からの意見収集を年に一度行っています。

し、GPU勉強会やディープラーニング等AIの学習会議の参加企業は、北部九州の自動車メーカー、教育を支援しています。本プログラム科目で学ん産業ロボットメーカー、鉄鋼業、さらには東海地だAIの学習の継続、研究や業務等で利用すること区の自動車関連企業などです。この会議において、を目的としており、本プログラムの特にAIに関し数理・データサイエンス・AI教育について説明て、学生自らが積極的に取り組める環境が整ってし、教育改善のための意見をいただき、併せて教います。また、データサイエンスやAIを業務とす材に使えるデータの提供を依頼しています。また、るエンジニアを企業より講師として招き、特別講

飯塚商工会議所・情報化推進関係機関懇談会で、義を開講することで、学生に実社会の現場の状況社会で求められる数理・データサイエンス・AI教を学ぶ機会を与えています。

育について産業界からの意見を収集し、産業界からの声を教育に反映する仕組みを学内に作ってい③ その他様々な取組み（地域との連携、産業界との連携、海外の大学との連携等）ます。
海外の大学との連携については、本学教員がタ

ここでは、地域との連携、産業界との連携、海イ、マレーシア、フランスなどの大学を訪問し、外の大学との連携について紹介します。まずは地本学の研究および教育を紹介することで留学生の域連携として、立命館アジア太平洋大学（APU）獲得に努めています。特に、2022年度は、本学と飯塚市と本学が連携し、グローバル教育や数における数理・データサイエンス・AIに関する教理・データサイエンス・AI教育といったそれぞれ育・研究を中心に説明し、実際に、留学生増加にの大学の特性を活かして地域貢献も含めた教育につながっています。また、本学およびマレーシア取組もうとしております。また、カーロボAI連携の公立大学であるマレーシアプトラ大学（UPM)

大学院では、北九州市立大学、早稲田大学と連携と の 国 際 合 同 シ ン ポ ジ ウ ム （ International

して自動車・ロボット・AIを基盤とした教育を実

Symposium on Applied Engineering and Science,

施しており、高専や他大学学部からのインターンSAES）を2013年より開催しており、多くの学生シップ生を毎年10〜20名受け入れています。さの研究発表の場になっています。

らに、自動車・ロボット関連企業を中心とした産業界からの幅広い協力を得た実践的な教育プログ④ 学習効果ラムの実施、オフサイトミーティングの実施によ

学生自身の学習効果の見える化・可視化は、学る就職支援も実施しています。

生が自ら進んで学習を行っていく際にはとても重2007年度より開始した「情報教育支援士養成要だと思います。本学においては、学生の就学状講座」も地域の教育活性化において大きな役割を

況の継続的な点検・評価や教育の内部質保証に向果たしています。2007年度〜2009年度の文部科

けて、学修自己評価システムを運用しています。

学省「社会人の学び直しニーズ対応教育推進プロ

学生は本システムを用いて、授業毎の成績情報のグラム『初等中等教育および生涯学習のための情確認と達成目標に対する振り返りを行うことによ

報教育支援士養成プログラム』」により始めた講って、学生自身の学びの改善が可能となっていま座を、2010年度以降も本学の講座として継続実す。一方、本システムに蓄積された学生個々の学施しています。2007年度〜2022年度の間に、習成果の実態を授業科目ごとに集約して可視化

26 JUCE Journal 2023年度 No. 4

数理・データサイエンス・AI教育の紹介し、授業担当者や担当教員グループに情報提供す⑥ 波及可能性る仕組みとして、コースポートフォリオシステム

2022年度より、MDASH認定制度を普及展開すも運用しており、授業科目ごとの達成目標に対することを目的とした数理・データサイエンス・AI

る全履修学生の達成状況や傾向といった実態を把

教育強化拠点コンソーシアムの会員となり、さら握し、教育効果の分析・評価が行えるため、継続に特定分野校（理工農）として、応用基礎レベル的に授業改善が行える体制が整っています。の理工系モデルシラバスの作成や他大学および産業界への情報発信や意見交換を積極的に進めてお⑤ 先進性・独創性ります。2023年２月には鹿児島大学・本学共同

本学では、国際社会で活躍するエンジニア（グ開催により「数理・DS・AIコンソーシアム ミニローバルエンジニア）を育成するために、日本人シンポジウム」をオンラインで実施しました。コ

学生の海外派遣支援を積極的に進めています。こンソーシアム特定分野校として、モデルシラバスのことは、国立大学法人及び大学共同利用機関法の紹介、MDASH認定制度、特に応用基礎レベル

人の第3期中期目標期間の業務の実績に関する評

教育に対する意見交換を行い、大学における数価結果において、中期目標「グローバル化等」の理・データサイエンス・AI教育の普及・展開に努達成状況において最高評価を獲得しています。こ

めております。また、2023年度からは、数理・の海外派遣支援により、多くの学生にグローバルDS・AI教育推進室を中心に、高等学校におけるに活躍するために学習する機会を設けています。

数理・データサイエンス・AIに関する出前講義をその他の独自的な取組みとしては、世の中の課始めており、高等学校における「情報」科目から題をITで解決できるエンジニアの育成を目的とし大学における数理・データサイエンス・AI教育へた 産 学 連 携 プ ロ ジ ェ ク ト と 題 し て 、 KCLの接続をスムーズに行えるためのお手伝いをしお（Kyutech Code LAB）があげられます。OB／OG

ります。また、北部九州地区を主な対象としてを中心としたエンジニアやパートナー企業と連携STEAM教育を推進するための部署を設置しておしてカリキュラム・学習環境をつくり、本学学生り、小中学・高校における教育支援も積極的に行を対象とした講座を開講しています。コードを学っています。

ぶだけでなく、実際にプロダクトを創り、世の中の課題を解決するところまで、実践的に学習でき４．最後にる講座となっています。このKCLはコワーキング2025年度の大学入試より「情報」科目が導入

スペースで実施されており、本学戸畑キャンパスされ、学部における授業科目の見直しも必要になでは、イノベーションハブ化を目指し、旧体育館ってきます。また、工学部および情報工学部の改をコワーキングスペースとして改修し、学内に産組に伴うカリキュラム変更が予定されており、今学連携・アントレプレナーの拠点として形成して後も、数理・DS・AI教育推進室が中心となって、います。飯塚キャンパスにおいても、ムアリング

数理・データサイエンス・AIに関するカリキュラの場として、ポルト棟を開設しました。これらのムの修正・更新などの整備を続けていく予定でコワーキングスペースは、学生のみならず、地場す。

企業や起業家を目指す人々がオープンに情報交換やディスカッションが行える場となっています。
前述の、学習成果の可視化については、コンソーシアム設立へと発展しています。10以上の大学や民間機関等が参画するコンソーシアムを立ち上げ、産学連携による教育の質保証のためのフレームワーク形成に向けた取組みを主導しています。具体的には、本学の強みである「学修自己評関連URL[1] 九州工業大学ホームページ
https://www.kyutech.ac.jp/[2] 九州工業大学MDASHプログラムおよび数理・DS・AI教育推進室
https://www.kyutech.ac.jp/mdash[3] Kyutech ABC
http://www.pluto.ai.kyutech.ac.jp/enpit/

価システム」を題材に、学生の達成度や学習成果を可視化して、教育の質の向上のためのPDCAサイクルを確立することを目指しています。

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