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
石川工業高等専門学校① 学校名

独立行政法人 国立高等専門学校機構② 大学等の設置者③ 設置形態高等専門学校
石川県河北郡津幡町北中条タ１④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
平成28年度⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑦ 教員数

73

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
200⑨ 全学部・学科の入学定員

58

人

10

人

人

⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

1,039

総数

１年次

208

人

２年次

209

人

３年次

209

人

４年次

215

人

５年次

198

人

６年次

人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

須田 義昭

（役職名）

校長

⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教務委員会（責任者名）

金寺 登

（役職名）

教務主事（教務委員長）⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
点検評価委員会（責任者名）

山田 洋士⑭ 申請する認定プログラム（役職名）

点検評価委員長

認定教育プログラムと認定教育プログラム+（プラス）

連絡先
所属部署名 学生課教務係
E-mailkyomu@ishikawa-nct.ac.jp

担当者名

小林 美也子

電話番号076-288-8031

様式２－１
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
機械工学科では科目群1〜2を全て取得することにより教育プログラムを修了できる。
さらに科目群3〜7を取得することにより数理・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「選択」に相当する学習内容を修めることができる。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 コンピュータリテラシー
2 制御工学3 確率・統計I
4 確率・統計II
5 情報処理I
6 情報処理II
7 電子情報8
9

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

様式２－２
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
電気工学科では科目群1〜2を全て取得することにより教育プログラムを修了できる。
さらに科目群3〜7を取得することにより数理・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「選択」に相当する学習内容を修めることができる。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 コンピュータリテラシー
2 電気電子計測
3 確率・統計I
4 確率・統計II
5 プログラミングI
6 プログラミングII
7 プログラミングIII
89

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

様式２－３
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
電子情報工学科では科目群1〜2を全て取得することにより教育プログラムを修了できる。
さらに科目群3〜11を取得することにより数理・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「選択」に相当する学習内容を修めることができる。

③ 授業科目名称
授業科目名称1 情報基礎2 電子情報工学実験II
3 確率・統計I
4 確率・統計II
5 システム数理工学
6 アルゴリズムとデータ構造
7 プログラミング基礎I
8 プログラミング基礎II
9 プログラミング応用演習
10 画像情報処理11 人工知能

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

様式２－４
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
環境都市工学科では科目群1〜3を全て取得することにより教育プログラムを修了できる。
さらに科目群4〜6を取得することにより数理・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「選択」に相当する学習内容を修めることができる。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 コンピュータリテラシー
2 環境都市工学基礎
3 計画数理4 確率・統計
5 土木数学6 プログラミング
7
8
9

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

様式２－５
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件
建築学科では科目群1〜2を全て取得することにより教育プログラムを修了できる。
さらに科目3を取得することにより数理・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「選択」に相当する学習内容を修めることができる。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 コンピュータリテラシー
2 建築情報処理演習
3 確率・統計
4
5
6
7
8
9

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

様式３
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科名称
機械工学科（工学）
電気工学科（工学）
電子情報工学科（工学）環境都市工学科（工学）建築学科（工学）

合 計

収容
定員

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 平成27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

200
200
200
200
200

37
43
42
43
40

36
43
41
43
40

0
41
40
39
0

0
41
40
37
0

0
42
45
0
0

0
42
44
0
0

0
0
39
0
0

0
0
37
0
0

0
0
0
0
0

0
0
0
0
0

1000

205

203

120

118

87

86

39

37

0

0

0

0

合計

履修率

37
126
166
82
40

19%
63%
83%
41%
20%

451

45%

様式４－１
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（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「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
この授業を通じて学生は変化の数理・データサイエンス・AIを含む情報化による社会変化への関心を高め、あらゆる分野に寄与していることへの興味や学習意欲の向上を図りつつ、自らの立場にどのように活用できるのかを理解し、情報技術が様々な問題を解決することに寄与できることを座学や演習等を通して学ぶ。
上記の授業内容により、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ことを学ぶ。

（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、
講義テーマ
授業科目名称
データ駆動型社会 コンピュータリテラシー 授業の意義（情報技術がさまざまな問題を解決するための手段となること）を理解する。(前期第1週)
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※モデルカリキュラム導入１－１、
導入１－６が該当

授業概要
コンピュータリテラシーでは様々なツールを使っての情報の収集・整理・発信などを通じてデータの活用領域は非常に広範囲であることや情報が課題の解決に結びつく有用なツールであることを学ぶ。
制御工学ではさらに具体的な課題解決でどのようにデータが扱われるかを数値計算やシミュレーションを通して自らの専門分野で活用されるデータとデータの活用領域を具体的に学ぶ。
上記の授業内容を通じて、「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であることを学ぶ。

（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領
授業科目名称
域」は非常に広範 コンピュータリテラシー
囲であって、日常生
活や社会の課題を 制御工学
解決する有用な
ツールになり得るもの※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当講義テーマ
WWWによる情報検索、資料収集、表計算ソフト、プレゼンテーション(前期第2週、前期第8週～前期第15週)
動的システムにおける微分方程式の解析および数値計算による解法、シミュレーション(前期第2週～前期第3週)

授業概要
機械系の現場でデータが活用される事例の一つである制御の授業において、産業ばかりでなく社会や地球環境など全ての分野の発展のために広く利用され、データ利活用の現場におけるデータ利活用事例ともなる制御工学
について学ぶ。また、制御工学を通じて問題の設定から課題解決および評価に至る過程について学び、データを様々に活用することで価値を創出できることを演習や事例などを通じて学ぶ。
上記の授業内容を通じて、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であることを学ぶ。

（３）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、授業科目名称
様々な適用領域
制御工学（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※モデルカリキュラム導入１－４、
導入１－５が該当

講義テーマ
動的システムにおける微分方程式の解析および数値計算による解法、シミュレーション、現代制御の手法や例(前期第2週～前期第3週、前期第13週～前期第14週)

授業概要
情報やデータを活用するにあたって必要となる法律、規則、モラルなどについて学び、情報セキュリティでも重要な要素となっている情報を取り扱い活用する上での課題や課題に対応するための方法を学ぶ。
上記の授業内容を通じて、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を理解する。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個授業科目名称
人情報、データ倫
理、ＡＩ社会原則 コンピュータリテラシー
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※モデルカリキュ
ラム心得３－１、心得３－２が該当

講義テーマ
セキュリティ(前期第3週)

授業概要
授業内で表計算ソフト内で、実データや実課題を用いて関数でデータを処理しグラフを作成することにより、「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の基本的な活用法を修得する。
上記の授業内容を通じて、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の基本的な活用法を学ぶ。

（５）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
講義テーマ
授業科目名称として、「データコンピュータリテラシー 表計算ソフトの基本操作、表計算ソフト内での関数、表計算ソフト内でのグラフ作成(前期第8週～前期第11週)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※モデルカリキュラム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当② プログラムを構成する授業の内容・概要（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「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎 確率・統計I、確率・統計II
アルゴリズム基礎
データ構造とプロ
情報処理I、情報処理II、電子情報
グラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.ishikawa-nct.ac.jp/k-itls/DSAI_literacy④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・情報技術に関わる社会の変化を適切に把握し、その基礎技術を実践を通じて身につけることができる・データを利活用するための様々な手法について身につけ、各種留意事項を考慮しつつデータを適切に取り扱うことができる・機械・制御分野におけるデータ（センサデータ、制御信号のデータなど）と、機械・制御技術の知見を組み合わせてデータを分析することにより、適切な評価や考察を実施することができる

様式４－２
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（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「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
この授業を通じて学生はIoTやネットワークを含む情報システムの仕組みや使い方を学び、技術者としての基礎学力と専門的知識を身につけつつ幅広い視点での利用方法を身に付けることにより、各種データや情報技術が現在進行中の社会に深く寄与していることを学ぶ。
上記の授業内容により、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ことを学ぶ。

（１）現在進行中の社会変化（第４次産
業革命、Society
授業科目名称
5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与 コンピュータリテラシー
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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当講義テーマ
情報セキュリティ、ネットワークの基礎、IoT技術、ソフトウェアの利用(前期第2週～前期第14週)

授業概要
学生はこの授業でIoT技術に関連する技術（ネットワーク、ソフトウェア、データ、自動化、セキュリティ）とIoT技術の今後についてを座学や演習などを通して学ぶことにより、社会で広範囲でデータが活用されていることを体感し有用なツールになり得ることを学ぶ。
上記の授業内容を通じて、「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であることを学ぶ。

（２）「社会で活用されているデータ」や授業科目名称「データの活用領域」は非常に広範 コンピュータリテラシー
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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当講義テーマ
IoT技術に関連する技術（ネットワーク、ソフトウェア、データ、自動化、セキュリティ）とIoT技術の今後(前期第6週～前期第11週)

授業概要
学生はこの授業でIoT技術に関連する技術（ネットワーク、ソフトウェア、データ、自動化、セキュリティ）とIoT技術の今後について座学や演習などを通して学ぶことにより、様々な現場でのデータ利活用事例や、情報技術を様々な適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出するものになり得ることを学ぶ。
上記の授業内容を通じて、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であることを学ぶ。

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事
授業科目名称例が示され、様々な適用領域（流通、製 コンピュータリテラシー
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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当講義テーマ
IoT技術に関連する技術（ネットワーク、ソフトウェア、データ、自動化、セキュリティ）とIoT技術の今後(前期第6週～前期第11週)

授業概要
情報やデータを活用するにあたって必要となる法律、規則、モラルなどについて学び、情報セキュリティでも重要な要素となっている情報を取り扱い活用する上での課題や課題に対応するための方法を学んでおり、様々なデータ活用したり守ったりするためのさまざまな留意事項を学ぶ。
上記の授業内容を通じて、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を理解する。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会 コンピュータリテラシー
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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当講義テーマ
情報セキュリティ(前期第2週～前期第5週)

授業概要
電気工学実践には不可欠な専門基礎知識である電気・電子計測の授業内で、計測によって得られる実データをもちいて「データを読む、説明する、扱う」方法とその応用方法について学び、現代社会で利用される計測データの数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用にも結びつくデータの活用方法について理解する。
上記の授業内容を通じて、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の基本的な活用法を学ぶ。

（５）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
授業科目名称を題材として、「デー
電気電子計測
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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が
該当

講義テーマ
計測、現代社会で利用される計測の概要・応用(前期第1週～前期第3週、前期第14週)

② プログラムを構成する授業の内容・概要（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「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 確率・統計I、確率・統計II
アルゴリズム基礎

プログラミングII

データ構造とプログ
プログラミングI、プログラミングII、プログラミングIII
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.ishikawa-nct.ac.jp/k-itls/DSAI_literacy④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・情報技術に関わる社会の変化を適切に把握し、その基礎技術を実践を通じて身につけることができる・データを利活用するための様々な手法について身につけ、各種留意事項を考慮しつつデータを適切に取り扱うことができる
・電気分野におけるデータ（センサデータ、回路の計測値など）と、電気・電子技術の知見を組み合わせてデータを分析することにより、適切な評価や考察を実施することができる

様式４－３
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（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「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
学生は授業を通じて、情報技術が主たる要素となって、社会の変化に深く寄与しているものであるということを理解し、情報工学を専攻する学生としてそれらが自らの生活と密接に結びついているということを十分に理解して学ぶ。
上記の授業内容により、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ことを学ぶ。

（１）現在進行中の社会変化（第４次産
業革命、Society
授業科目名称
5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与 情報基礎
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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当講義テーマ
ネットワーク、情報社会における個人の役割、情報社会の利便性と弊害(前期第7週、前期第10週～前期第14週、後期第1週、後期第11週～後期第13週）

授業概要
学生は授業を通じて、実際に情報を収集・整理・加工・表現を行うことによって、現代社会においてデータが非常に重要な役割を担っていることを理解し、社会で活用されているデータとしてどのようなものがあるか。また、データの活用範囲は非常に広範囲であり、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であるということを学ぶ。
上記の授業内容を通じて、「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であることを学ぶ。

（２）「社会で活用されているデータ」や授業科目名称「データの活用領域」は非常に広範 情報基礎
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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当講義テーマ
情報の性質、情報のディジタル表現、情報の収集・整理、情報の加工と表現、情報の発信と交換、情報社会のもたらす影響と課題(前期第7週～前期第14週、後期第1週～後期第2週、後期第11週～後期第13週）

授業概要
学生は授業を通じて、実際に情報を収集・整理・加工・表現を行うことによって、様々なデータ利活用についての実際の現場における事例を学ぶ。また、自らの専門である数理・データサイエンス・AIを含む情報工学が、他の分野の知見と組み合わせてデータ分析を行うことによって、新たな価値を創出することができるということを学ぶ。
上記の授業内容を通じて、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であることを学ぶ。

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事
授業科目名称例が示され、様々な適用領域（流通、製 情報基礎
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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当講義テーマ
情報の性質、情報のディジタル表現、情報の収集・整理、情報の加工と表現、情報の発信と交換、情報社会のもたらす影響と課題(前期第7週～前期第14週、後期第1週～後期第2週、後期第11週～後期第13週）

授業概要
学生は授業を通じ、データの活用は非常に利便性が高いものであるが、一方でデータの取扱にあたっては様々な留意事項を考慮する必要があり、非常に重要であること理解する。また、情報工学を専攻する技術者として、ネットワークや情報セキュリティに関する専門知識についても学び、データを守るための技術的な内容についても身につける。
上記の授業内容を通じて、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を理解する。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会 情報基礎原則等）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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当講義テーマ
ネットワーク、情報セキュリティ（概要、要件、脅威、リスク、守る技術）、情報社会のもたらす影響と課題、情報社会における個人の役割と責任、（個人情報、著作権）(後期第6週～後期第13週）

授業概要
学生は講義を通じて、AIの活用について演習を通じた基本的なスキルを身につけるとともに、IoTデバイスと連携した実装を学ぶ。また、講義においては人工知能を専門分野とし、地元企業や団体と共同研究を実施している教員が担当することから、実データ・実課題などの社会の実例を題材とした講義を実施しており、学生はAIやデータサイエンスの実践的な手法を用いて、それらのデータを「読む、説明する、扱う」という数理・データサイエンス・AIの基本的な活用スキルを身につける。
上記の授業内容を通じて、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の基本的な活用法を学ぶ。

（５）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
授業科目名称を題材として、「デー
電子情報工学実験II
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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が
該当

講義テーマ
AI/IoT演習(後期第1週～後期第7週）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（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「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 確率・統計I、確率・統計II、システム数理工学
アルゴリズム基礎

アルゴリズムとデータ構造

データ構造とプログ
プログラミング基礎I、プログラミング基礎II、プログラミング応用演習、アルゴリズムとデータ構造
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析

画像情報処理データハンドリング
データ活用実践（教人工知能
師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.ishikawa-nct.ac.jp/k-itls/DSAI_literacy④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・情報技術に関わる社会の変化を適切に把握し、その基礎技術を実践を通じて身につけることができる・データを利活用するための様々な手法について身につけ、各種留意事項を考慮しつつデータを適切に取り扱うことができる
・AI・数理・データサイエンスに関わる様々な手法について原理を理解し、対象となる問題やデータに応じて適切な手法を選択して分析を実施することができる

様式４－４
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（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「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
コンピュータリテラシーでは、インターネットの基礎知識など、ICTに関連した様々なサービスの仕組みや、その活用方法
について理解し、ICT技術による社会変化や自らの生活に密接に関連していることを学ぶ。
環境都市工学基礎では、ドローンを活用することで、自らの専門分野である環境都市工学分野におけるICTを活用した社会変化や仕事の変化について実践を通じて学ぶ。
上記の授業内容により、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ことを学ぶ。

（１）現在進行中の社会変化（第４次産
業革命、Society
授業科目名称
5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与 コンピュータリテラシー
しているものであ
環境都市工学基礎
り、それが自らの生活と密接に結びついている※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当講義テーマ
インターネットの基礎知識、情報倫理の基本理解(前期第1週～前期第4週）
ドローン（後期第4週～後期第12週）

授業概要
学生はこの授業を通じて、実際にドローンの活用して様々なデータを収集が可能であり、それらデータを活用することにより日常生活や社会の課題を解決するための有用なツールになるということを演習を通じて学ぶ。
上記の授業内容を通じて、「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であることを学ぶ。

（２）「社会で活用されているデータ」や授業科目名称「データの活用領域」は非常に広範 環境都市工学基礎
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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当講義テーマ
ドローン（後期第4週～後期第12週）

授業概要
学生はこの授業を通じて、ドローンを用いて収集した様々なデータや、CADによるデータを活用し、自らの専門分野であるインフラ、公共などの環境都市工学に関わる現場で活用することにより、社会課題の解決など価値を創出するものになり得ることを学ぶ。
上記の授業内容を通じて、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であることを学ぶ。

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事
授業科目名称例が示され、様々な適用領域（流通、製 環境都市工学基礎
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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当講義テーマ
ドローン、CAD（後期第4週～後期第12週）

授業概要
環境都市工学基礎では、自らの専門分野である環境都市工学で取り扱うデータを対象とし、どのように情報を守り、適切に扱えば良いかという技術を学ぶ。
コンピュータリテラシーでは、SNS等におけるネットワークサービス利用時のマナーや、学内サービスの利用、またそれ以外の各種ICTに関するサービスを利用する際に必要となる注意点や、自らのデータをどのようにして守ればよいかということを学ぶ。
上記の授業内容を通じて、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を理解する。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会
原則等）を考慮し、 環境都市工学基礎
情報セキュリティや コンピュータリテラシー
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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当講義テーマ
環境都市工学に関わる情報セキュリティ(前期第6週）
ネットワークマナー、情報処理センターの利用、Gmailの設定、情報セキュリティなどの説明（前期第1週～前期第5週）

授業概要
学生は本授業を通じて、データ分析のための具体的な手法について学ぶ。また、手法について学ぶだけではなく、環境
都市工学に関わるデータが与えられ、学んだ手法を適用して分析することによって数理・データサイエンス・AIの基本的となる「データを読む、説明する、扱う」といったデータの活用法について身につける。
上記の授業内容を通じて、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の基本的な活用法を学ぶ。

（５）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
授業科目名称を題材として、「デー
計画数理
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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が
該当

講義テーマ
ネットワーク理論、線形計画法、計量値の分布、計数値の分布、点推定と区間推定、多変量解析、課題演習（後期第1週～後期第13週）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（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「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎 確率・統計、土木数学
アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
プログラミング、土木数学
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.ishikawa-nct.ac.jp/k-itls/DSAI_literacy④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・情報技術に関わる社会の変化を適切に把握し、その基礎技術を実践を通じて身につけることができる・データを利活用するための様々な手法について身につけ、各種留意事項を考慮しつつデータを適切に取り扱うことができる
・建築・土木分野におけるデータ（センサデータなど）と、建築・土木技術の知見を組み合わせてデータを分析することにより、適切な評価や考察を実施することができる

様式４－５
学校名： 石川工業高等専門学校
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（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「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
コンピュータリテラシーでは、情報処理機器の基本概念、機器を扱うための基礎学力、情報処理機器を使ってさまざまな課題の解決を行う方法を学び、建築情報処理演習では建築の計画を行う上で必要となる情報を収集・整理する基礎的な知識や分析手法について演習を通じて習得する。
上記の授業内容により、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ことを学ぶ。

（１）現在進行中の社会変化（第４次産
業革命、Society
授業科目名称
5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与 コンピュータリテラシー
しているものであ
建築情報処理演習
り、それが自らの生活と密接に結びついている※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当講義テーマ
ガイダンス、電子メールの設定と利用、情報処理機器の基礎（前期第1週～前期第2週）
建築計画と設計条件に関する情報の収集（前期第1週～前期第7週）

授業概要
学生はこの授業を通じて、建築の計画を行う上で必要となる情報を収集・整理する基礎的な知識や分析手法について演習を通じて習得する。
上記の授業内容を通じて、「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であることを学ぶ。

（２）「社会で活用されているデータ」や授業科目名称「データの活用領域」は非常に広範 建築情報処理演習
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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当講義テーマ
建築計画と設計条件に関する情報の収集、調査企画、調査票、データ処理、データ整理（前期第1週～前期第15週）

授業概要
学生はこの授業を通じて、建築の計画を行う上で必要となる情報を収集・整理する基礎的な知識や分析手法について演習を通じて習得することを目標とし、演習内容は総務省統計局にあるデータを使って、統計処理を行うことを修得する。
上記の授業内容を通じて、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であることを学ぶ。

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事
授業科目名称例が示され、様々な適用領域（流通、製 建築情報処理演習
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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当講義テーマ
建築計画と設計条件に関する情報の収集、調査企画、調査票、データ処理、データ整理（前期第1週～前期第15週）

授業概要
学生はこの授業を通じて、情報に関する倫理や規則、法律、情報セキュリティを理解し情報処理機器を使ってさまざまな課題の解決に意欲的に取り組む。
上記の授業内容を通じて、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を理解する。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会 コンピュータリテラシー
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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当講義テーマ
ガイダンス、電子メールの設定と利用、情報処理機器の基礎、情報セキュリティ、情報に関する倫理（前期第1週～前期第4週）

授業概要
学生はこの授業を通じて、自ら設定した問題に対して必要となるデータが何かを考えて調査方法論を組み立てデータを収集する。収集したデータは統計的手法を活用して分析し、発表を行う。
上記の授業内容を通じて、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の基本的な活用法を学ぶ。

（５）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
授業科目名称を題材として、「デー建築情報処理演習
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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が
該当

講義テーマ
建築計画と設計条件に関する情報の収集、調査企画、調査票、データ処理、データ整理（前期第1週～前期第15週）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（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「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎 確率・統計
アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.ishikawa-nct.ac.jp/k-itls/DSAI_literacy④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・情報技術に関わる社会の変化を適切に把握し、その基礎技術を実践を通じて身につけることができる・データを利活用するための様々な手法について身につけ、各種留意事項を考慮しつつデータを適切に取り扱うことができる
・建築・土木分野におけるデータ（調査データなど）と、建築・土木技術の知見を組み合わせてデータを分析することにより、適切な評価や考察を実施することができる様式５
学校名： 石川工業高等専門学校
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
石川工業高等専門学校教務委員会規程② 体制の目的
石川工業高等専門学校の本科及び専攻科の正課教育の運営を円滑にするために、石川工業高等専門学校教務委員会を置く。教務委員会は数理・データサイエンス・AI教育プログラ
ムを含む全学のカリキュラムや単位/成績を認定など全学科の教務に関する事項を掌握しており、教務委員会で本教育プログラムの質・履修者数を向上に関する事項を取り扱う。

③ 具体的な構成員
委員会は次の教職員を委員として組織する。
(1) 教務主事：金寺 登(2) 専攻科長：義岡秀晃(3) 教務主事補佐：佐野陽之、冨山正人、記州智美、上町俊幸、任田祟吾、鈴木洋之、船戸慶輔(4) 専攻主任：岡本征晃、新保秦輝(5) 一般教育科において選出した教員：香本直子、村山太郎(6) 各専門学科において選出した教員：高野典礼、森原 祟(7) 学生課長：米内 治④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
全学科の教育プログラムを必修科目で構成しており、1年次入学者全てが履修する。教育プ
ログラムが平成28年度から開始されているため、過去5年間の教育プログラム履修率は様
式3のように45％程度となっているが、必修科目で教育プログラムが構成されているため、令和3年度には65％程度、令和4年度には80％程度、令和5年度には90％程度、令和6年度にはほぼ100％となり、令和7年度以降もほぼ100%となる計画である。

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
各専門学科の学生が専門性を活かしつつプログラムを履修できるように、各学科ごとに教育プログラムを構成している。教育プログラムを全学科の学生全員が受講可能な必修科目で構成しており、1年次入学者全員が履修する体制となっている。

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
全学科の教育プログラムを必修科目で構成しており、全学生が履修する。
教育プログラムについてはホームページ(https://www.ishikawa-nct.ac.jp/kitls/DSAI_literacy)に掲載しており、ホームルームなどで学生に周知をおこなう。

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
全学科の教育プログラムを必修科目で構成しており、カリキュラム上では在学中の適切な時期に対象科目を開講する。また、少人数教育という高専の特徴を活かし、各学科の教員が学生の専門性に対応した教材を用いて講義を行い、学生の履修・修得を支援している。

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
授業時間内外で教員が学生の学習指導、質問を受け付けが可能なオフィスアワーの時間
帯を学生に公開し教員がサポートする体制を構築している。

様式６
学校名： 石川工業高等専門学校
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
プログラムを必修科目で構成しており入学するすべての学生全員が履修する。修得状況については学生の進級状況を把握することにより確認することができる。
修得状況に課題のある学生に対しては、教員のオフィスアワーを活用してフォローできる体制を構築済みである。
プログラムの履修の実績としては、平成28年度以降の入学生全員が履修している状況であり、1年次入学者に対する履修率は100％である。また令和2年度の卒業生における本教育プログラム履修者の修了率は100%プログラムの履修・修得状 となっており、修得の状況は良好である。
況

学修成果

各学科でAIやIoT教育に取り組みつつ、全校でBYODを導入するなど、数理・データサイエンス・AI分野を含む情報教育の強化を行っており、卒業時には各専門学科において、自らの専門分野においてデータ活用ができる素養を備えたエンジニアを育成するカリキュラムとなっている。教育プログラムを構成する科目の成績やFD委員会で実施している授業アンケート結果を分析することによって、授業内容に関する学生の学習状況を把握することができ、その結果を教務委員会、FD委員会が連携し、教育プログラムを含めたカリキュラムの評
価・改善に活用している。また、すべての科目においてルーブリックを記載しており、学生にとっても各科目において求められる学習成果が何であるかが明確となっている。
令和2年度の教育プログラムを構成する科目の成績の平均点は100点満点中86.4点となっており、学習成果が得られていることが確認できている。これらを継続的に分析することにより本教育プログラムの評価と改善を検討する。

本教育プログラム受講者である学生全員に対して授業アンケートを実施しており、FD委員会において学生の理解度を把握している。また授業アンケートを授業担当教員にフィードバックを行い、教員自らによる授業改
善に活用している。また、シラバスには科目のルーブリックが掲載されており、学生自身も理解度を把握できる仕組みとなっている。
令和2年度の教育プログラムの科目群の授業アンケートのうち「授業の理解度」についての平均値が3.21(最学生アンケート等を通じた 高評価は4)となっており、理解度が高いものとなっている。この結果は授業担当教員へフィードバックされてお学生の内容の理解度
り授業の改善に活用している。

すべての学生が教育プログラム履修者であるため、履修を促すための特別な推奨を特に行っていない。ただし、授業アンケートを通じて授業における学生の興味関心の確認は絶えず行っている。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

全校で本教育プログラムを必修科目で構成しており、入学者はすべて履修者となる。このため、1年次入学者に対する履修率は原則100％である。今後、新たなカリキュラムを編成する際にも本教育プログラムを達成する必修科目群でカリキュラムを構成する計画である。
平成28年度の1年次入学者から教育プログラムが適用され、以降すべての1年次入学者（約200名）が履修している。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

学外からの視点

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

卒業生を対象としたアンケートを毎年実施し、本教育プログラムを修了した卒業生の学習目標達成度や満足度を把握しており、これらは上昇傾向にある。また、修了者の進路（就職先・進学先）を学校として把握しており、運営会議および教員会議で報告され、教育プログラムの成果を点検する一助としている。外部有識者（県、卒業生・修了生が多く進学している県内の国立2大学、企業等で勤務する卒業生、中学校校長会等）を評価委員とする運営諮問会議を毎年開催して、卒業生の活躍や企業での評価を確認している。5年に1度程度の頻度で、卒業生の進路先の企業・大学にアンケートを実施しており、これらの評価に基づき本教育プログ
ラムを含む教育カリキュラムの改善を行う体制が整っている。
令和2年度には、本科および専攻科修了後、5年から9年を経た本校の全卒業生・修了生に本校での教育に対する意見を伺ったところ、「機械系でもIT・通信・制御の知識習得にもう少し重きを置いてもよいのではないか」など、情報系以外における分野においても本教育プログラムに含まれる内容が重要であるという回答が含まれており、教育プログラムへの反映を検討している。

本校と協力関係にある企業との交流会である技術振興交流会に所属する企業や学生のインターンシップ先にアンケート等を行うことにより、産業界からの教育への期待を取り入れるとともに、外部評価委員が参加する運営諮問会議を毎年開催し教育内容ついての意見をいただき、教育の点検と改善を行っている。
令和2年度には、「実社会の課題を分析・モデル化し、ITで解決可能にするまでの過程を学生時代に学ぶ必要がある。」などの意見をいただいており、数理・データサイエンス・AIに関する、教育プログラムへの反映を検討している。
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本学の教育プログラムでは専門学科ごとにプログラムを構成する科目群を準備しており、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つつ、自らが専門とする分野でどのようにデータが活用されているのかを学ぶことにより、学生が自ら興味を持ち、学ぶ意義を実感できる授業内容となっている。
また、授業アンケートでは「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」が反映されるアンケート項目として「学生全体の授業への取り組み状況」を確認している。本教育プログラムを構成する授業の平均値が3.40(最高評価は4)と高い評価となっており、学生が興味関心を持ち真摯に授業を受けていることが確認できる。この結果は授業担当
数理・データサイエンス・ＡＩを 教員へフィードバックされており授業の改善に活用している。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

本校の教育プログラムでは専門学科ごとにプログラムを構成する科目群を準備しており、各専門分野で具体的に活用されている情報技術やデータについての授業がその分野を専門とする教員によって展開されており、内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業となっている。
また、授業アンケートによって授業内容の分かりやすさの確認を行っており、教育プログラムを構成する科目の授業アンケートにおいて「学生の理解度に対する配慮を感じたか」に関するアンケート結果の平均値が3.36(最高評価は4)、「理解できるような準備や工夫を感じたか」に関するアンケート結果の平均値が3.37(最高
内容・水準を維持・向上しつ 評価は4)となっており、分かりやすい授業となっていることが確認できている。この結果は授業担当教員へ
つ、より「分かりやすい」授業 フィードバックされており授業の改善に活用している。
とすること② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有※公表している場合のアドレス
https://www.ishikawa-nct.ac.jp/k-itls/DSAI_check様式７
学校名： 石川工業高等専門学校
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）プラス 申請書① 授業内容石川高専は機械工学科、電気工学科、電子情報工学科、環境都市工学科、建築学科の5学科から構成されている。本校では従来より情報教育に注力しており、情報リテラシー教育
から各専門学科で必要となる情報処理技術を習得できるカリキュラムを有している。このような背景から数理・データサイエンス・AIに関する科目を整理して、数理・データサイエンス・
AI教育プログラムを構成し、平成28年度の1年次入学者より教育プログラムを適用することとなった。
教育プログラムは5学科で画一的な科目で構成されるわけではなく、各学科の特性に合わせた授業内容に数理・データサイエンス・AIに関する要素を取り入れて構成されていることが特徴であり、学生が有する自らが専門とする分野に関する興味関心を持ちつつ、数理・
データサイエンス・AIに関する内容を修得できるようになっている。教育プログラム修了に必
要な授業はすべて必修の授業で構成されており1年次入学者は卒業時には全員教育プロ
グラム修了が可能なカリキュラムとなっている。教育プログラムが平成28年度から開始されているため、過去5年間の教育プログラム履修率は様式3のように45％程度となっている
が、必修科目で教育プログラムが構成されているため今後確実に履修率は向上する。履修率は令和3年度には65％程度、令和4年度には80％程度、令和6年にはほぼ100％となる予定である。
さらに本校は全国高専の情報教育に関する標準的な授業カリキュラム（モデルコアカリ
キュラム）の次期カリキュラム案を策定する取り組みのとりまとめ校であり、カリキュラムに
情報教育を積極的に取り入れている。次期カリキュラム案には、数理・データサイエンス・AIにかかわる内容が既に含まれており、本校の全学科で次期カリキュラム案に含まれる数
理・データサイエンス・AIの展開についても、どの授業でどの教員が担当すべきかなど、具体的な検討を行っている。
また、教育プログラムのリテラシーレベルの修得の必須条件とはなっていないが、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが定める「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「選択」に相当する科目も充実しており、数理・データサ
イエンス・AIの様々な応用について学ぶことができる。さらに本教育プログラムには含まれていないが、本校の多くの学生が進学する専攻科の新カリキュラムにはAIに関する科目を設けることを検討しており、数理・データサイエンス・AIに関する素養をより深めた学生を輩出することを計画している。

② 学生への学習支援
高専の特徴として少人数教育があり数理・データサイエンス・AIに関する授業における学
生の学びの状況を確認しつつ進める体制が整っている。また、本校の全常勤職員は学生の質問や相談を受け付けることのできるオフィスアワーを設定し、学生に各教員のオフィスア
ワーを周知しており学生への学習支援を行っている。情報を扱う授業を展開するために約1000名の学生に対して総計約220台のPCを備えた演習室を準備しており、数理・データサイ
エンス・AIにかかわる授業でも活用している。さらには全校的に無線LANを整備しBYODの展開を積極的に行っており、令和3年度の入学生より全学生が1人1台のPCを必帯することとなり、数理・データサイエンス・AIにかかわる授業においても活用される。学生の学びのための情報システムとして、Microsoft365やLMSも完備しており、BYOD環境を活かした補完的な学習支援も行っている。対面での補完的な学びの場としてラーニングコモンズも整備し学生主体の学びを促している。また、ラーニングコモンズに隣接した場所に教員を配置する
ことにより、学生主体の学びを支援する仕組みも準備している。学習成果の可視化としては教育プログラムを構成する科目の成績による客観的な習得状況の可視化と、授業アンケー
トによる学生の主観による可視化を行っており、これらを授業担当教員が授業へフィードバックすることにより授業内容の改善を検討する。

③ その他の取組（地域連携、産業界との連携、海外の大学等との連携等）
地域や産業界との連携として、本学の技術振興交流会に所属する地元企業に対してAI講
座を本校教員が講師を務めて開催している。令和二年度のAI講座は全4回で下記のようなスケジュールと内容で開催された。
◇第1回 2020年9月4日13:30～15:30
本校の研究と取り組みの紹介◇第2回 2020年10月2日13:30～15:30
深層学習の基礎講座◇第3回 2020年11月6日13:30～15:30
機械学習（教師あり学習を中心に）◇第4回 2020年12月4日13:30～15:30
教師なし学習・強化学習
大小さまざまな企業からの参加があり、地元企業の数理・データサイエンス・AI技術の振興に寄与している。また講習会ではアンケート等を通じて意見交換を行っており、「AI技術のより実践的な講座が望まれる」など地元の産業界におけるニーズの確認ができている。
AI講座のほかにはAIの応用に関する技術相談を地元企業から多数受託しており、数理・
データサイエンス・AIなどの応用に関して適切なアドバイスを行っている。