(4)取り組み項目5（より実践的な教育）を実現するための教材として、 何か現場の実デ ー タをご提供していただくことは可能でしょうか？ また、 提供を躊躇うような懸念点・問題点があれば、 お教えください。
可能。
懸念点に関しては、 個人情報や技術的情報のやりとり管理に関する双方の認識対策のすり合わせが必要だと考えます。

(5)本学のAI教育において、 地域産業界としての外部講師（実務家教員）をお願いした場合、 ご協力いただくことは可能でしょうか？
例：活用事例における課題および解決方法、 対応策のご紹介等可能。
地域企業の課題の抽出およびマッチングを行う。
だたし、 ITリテラシ ー が高くない地域であるため、 先にそのリテラシ ー を上げるための対策を共同で行えると良いと考えています。

(6)その他、 本学のAI 教育プログラムに対する要望·意見等ございましたら、 お教えくださし‘。
今後、 実績をより多くオ ー プンにされることで、 地域の中での認知向上が必須であり、 先の問いにある通り、 リテラシ ー 教育、 課題の抽出方法など、 技術がより多くの企業、 地域で取り入れられるための士壌づくりも必要と感じます。

(7)今回ご回答頂きました内容に関して、 本学HPにAI教育に関し学外からお寄せ頂いたご意見等として掲載させて頂くことをご了承頂けますでしょうか。 掲載時には、個人情報やご所属の企業名等が特定されないように致します。 なお、 ご了承頂くことが難しい場合は、 HPへの掲載は致しませんので、 どうかご安心ください。
HPへの掲載は了承しない

アンケ ー トは以上となります。 ご回答いただき、 誠にありがとうございました。

取組み概要
1.
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本学が提供する AI 教育プログラムには以下の特徴があります。
全学共通教育科目「AI 概論」（1 年後期）と「AI 活用演習」（2 年前期）を低学年開講
リテラシー科目「AI 概論」と応用基礎科目「AI 活用演習」、「数学・統計学基礎」の 3
科目で体系的に AI・数理データサイエンス（DS）を学ぶ。
地元企業との連携による「地域連携課題解決型 AI 教育プログラム」を導入。
リテラシー科目「AI 概論」もプログラミングを重視した AI・数理 DS 教育を実施
プログラミングによる実データを用いた実践的 AI・数理 DS 教育
初年次に学科を問わず、機械学習（教師あり学習「画像分類」「近未来予測」）をプログラミング実装
AI 学修を活かせる認定科目「地域連携Ⅰ・Ⅱ」や「インターンシップ」との接続
地域における AI・数理 DS の応用事例を学び、AI ビジネスプランを学生が提案※詳細については AI リテラシー教育概要.pdf および AI 概論シラバス.pdf をご覧ください＜アンケート＞(1) 本学における地域課題解決型 AI 教育プログラム（リテラシー）の教育内容について、どのようにお感じになりましたか？
私がかつて受講していた様な知識としてのカリキュラムではない事、学生の育成＝優秀な人材＝社会貢献という、学生から見ればこれからの社会人としての人生への道標となり、学校から見れば地域への貢献につながる事に感銘を受けました。私の就職活動の時はいわゆる「就職氷河期」でした。その時在学中に内定を獲得できた人は、目標をもって必須単位外でも研究や実習に参加し、頑張って技術を身に着けた方が多かったと肌で感じておりました。
（私は内定が取れなかった方ですが。
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）(2) 本教育プログラムの教育・演習手法について、どのようにお感じになりましたか？
正直な事を言いますと「私が受講したい」「うらやましい」と感じました。
私が現在開発で携わらさせて頂いているのは画像認識のみでして、その他のビックデータを用いた解析や未来予測等に関しては未知の領域です。
もちろん、Python も独学で WEB や本から情報を得てプログラム作成しているので、これもぜひ受講して知識を得たいと思いました。

(3) AI 教育プログラム修了者に対して、貴社における人材採用時にどのような評価をしてくださいますか？
個人的には大歓迎です。AI 関連の作業をお任せして、私は機器との通信プログラムの作成といった「AI を使って判断させた」後の制御の方にシフトできるかなと。
また、新しい企画立案にも存分に鍛えた能力を発揮して頂きたいと思います。

(4) 取り組み項目 5 (より実践的な教育) を実現するための教材として、何か現場の実データをご提供していただくことは可能でしょうか？ また、提供を躊躇うような懸念点・問題点があれば、お教えください。
弊社の開発事業は始まったばかりという事もあり、実情さほどのデータ量・経験値がありません。それでよろしければお渡しできるかと思います。
（尚、ご要望内容に応じて提供の可否を判断させていただきます。
）(5) 本学の AI 教育において、地域産業界としての外部講師（実務家教員）をお願いした場合、ご協力いただくことは可能でしょうか？
例：活用事例における課題および解決方法、対応策のご紹介等（4）の回答と同じく、現状まだ経験値があまりありませんし、まだまだ開発途中で様々な課題の解決方法を模索している状態です。それでもよろしければ壇上にて１講義まるまるは難しいと思いますが、宜しくお願い致します。

(6) その他、本学の AI 教育プログラムに対する要望・意見等ございましたら、お教えください。
問「必修科目でなかったら」への学生回答が前向きとキッパリ半分になっている事から、学生の感覚的にも「AI を学ぶ」事は敷居が高いという印象なのでしょうか。
学生の教科に対する気持ちを「やってみようかな」へ向けるための要点が掴めると良いのかなと思いました。

(7) 今回ご回答頂きました内容に関して、本学 HP に AI 教育に関し学外からお寄せ頂いたご意見等として掲載させて頂くことをご了承頂けますでしょうか。掲載時には、個人情報やご所属の企業名等が特定されないように致します。なお、ご了承頂くことが難しい場合は、HP への掲載は致しませんので、どうかご安心ください。
HP への掲載を了承する

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HP への掲載は了承しない

アンケートは以上となります。ご回答いただき、誠にありがとうございました。

取組み概要
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8.

本学が提供する AI 教育プログラムには以下の特徴があります。
全学共通教育科目「AI 概論」（1 年後期）と「AI 活用演習」（2 年前期）を低学年開講
リテラシー科目「AI 概論」と応用基礎科目「AI 活用演習」、「数学・統計学基礎」の 3
科目で体系的に AI・数理データサイエンス（DS）を学ぶ。
地元企業との連携による「地域連携課題解決型 AI 教育プログラム」を導入。
リテラシー科目「AI 概論」もプログラミングを重視した AI・数理 DS 教育を実施
プログラミングによる実データを用いた実践的 AI・数理 DS 教育
初年次に学科を問わず、機械学習（教師あり学習「画像分類」「近未来予測」）をプログラミング実装
AI 学修を活かせる認定科目「地域連携Ⅰ・Ⅱ」や「インターンシップ」との接続
地域における AI・数理 DS の応用事例を学び、AI ビジネスプランを学生が提案※詳細については AI リテラシー教育概要.pdf および AI 概論シラバス.pdf をご覧ください＜アンケート＞(1) 本学における地域課題解決型 AI 教育プログラム（リテラシー）の教育内容について、どのようにお感じになりましたか？
現在の社会情勢などもかんがみると AI とはなんであるか、何ができるかを理解するのは社会人として必須といってもよいと思います。そのためには座学だけでなく実習も含んだこの AI 教育プログラムは十分な内容かと思います。
一方で統計学（リテラシーの中での基礎統計、予測検定など）の基盤も履修前の必修科目で受講済みということですので大変良いと思います。

(2) 本教育プログラムの教育・演習手法について、どのようにお感じになりましたか？
教育・演習手法に関しては統計解析からニューラルネットワークまで内容は古典的な統計から最新のニューラルネットワークの手法まで網羅されており、大変興味深いです。一方で内容的にはかなり高度になるかと思いますのでモジュール等を駆使してプログラム実習が行われるかと思いますが、モジュールの仕様等は付録を充実させる必要があるかもしれません。

(3) AI 教育プログラム修了者に対して、貴社における人材採用時にどのような評価をしてくださいますか？
弊社では本プログラム修了者に対しては基礎的なものから最新の AI を学んだものとして評価し、将来的には（特にクラスタリングに関しては）画像や実データの制御等を任せられる可能性がある人材として評価します。

(4) 取り組み項目 5 (より実践的な教育) を実現するための教材として、何か現場の実データをご提供していただくことは可能でしょうか？ また、提供を躊躇うような懸念点・問題点があれば、お教えください。
実践的な教育のためにデータを提供することは問題ありませんが、提供できるほど大きなデータがないのが弊社での実情です。

(5) 本学の AI 教育において、地域産業界としての外部講師（実務家教員）をお願いした場合、ご協力いただくことは可能でしょうか？
例：活用事例における課題および解決方法、対応策のご紹介等
協力は惜しみませんが、食品機械業界の実例など１，２例ほどをご紹介するのは可能です。

(6) その他、本学の AI 教育プログラムに対する要望・意見等ございましたら、お教えください。
実習で使用するデータセットがあるかと思います。そのデータがどのような特徴を持つデータかの解説は重要であると考えます。仮に分類学習をさせる場合はそのデータセットが線型的に分類可能であるかどうかの見通し（2 次元の散布図を並べる）等はあってもよいかもしれません。

(7) 今回ご回答頂きました内容に関して、本学 HP に AI 教育に関し学外からお寄せ頂いたご意見等として掲載させて頂くことをご了承頂けますでしょうか。掲載時には、個人情報やご所属の企業名等が特定されないように致します。なお、ご了承頂くことが難しい場合は、HP への掲載は致しませんので、どうかご安心ください。
〇HP への掲載を了承する

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HP への掲載は了承しない

アンケートは以上となります。ご回答いただき、誠にありがとうございました。