本学の次の柱となります「AI 教育プログラム」についてご意見をお聞かせください。

取組み概要 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。
１．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
２．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。
３．
「数学・統計学基礎」は習熟度別クラス編成での少人数教育を実施。令和 4 年度からは多様な学習履歴の学生に対応するため、コンピュータ・リテラシー教育も同様に全学共通化、習熟度別教育とし、さらに AI 教育プログラムの教育効果を高める。
３． リテラシー科目「AI 概論」、応用基礎科目「AI 活用演習」を全学必修とし、プログラミングを重視した実践的 AI 教育を展開
６．学科を問わず、初年次に機械学習（教師あり学習「画像分類」「近未来予測」）、2 年次にはディープ・ラーニング（CNN）までをプログラミング実装する高度な教育内容。
７．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。令和 3 年
度は 6 テーマの PBL に 5 学科 31 名の学生が取組み、「地域連携Ⅱ」の単位を認定。
８．本教育プログラムは令和 3 年度「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）MDASH Literacy＋（プラス）」にも選定された。
９．令和 4 年度「数理・データサイ エンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）に申請予定＜評価・意見＞（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・応用基礎）」の教育内容についての評価１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）
数学・統計学科目と連動した AI・DS 教育を全学必修カリキュラムとして推進するとともに、AI 教育概論（リテラシー科目）と AI 活用演習を全学必修科目とする実践型の地域課題解決型 AI 教育プログ
ラムを構成し、AI 研究所を中心とする全学的取り組みとして進められていることは高く評価できる。
「MDASH Literacy＋（文科省）」に採択されたことは特筆に値する。
（2）本教育プログラム（リテラシー・応用基礎）の教育・演習手法についての評価
１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）
学生必携 PC 制度など、本学独自の制度と連携した意欲的取り組みである。特に、地域の伝統・文化・産業の課題解決に活用する実践的 AI 教育プログラムとして設定されていることは、地域の DX 化を地域全体で加速する地方創生の在り方として、高く評価できる

（3）その他、本学の AI 教育プログラムに対する意見等について（意見）
工業大学の特性を活かし、また地域の伝統・文化・産業における課題の抽出と解決という明確な目的・目標を設定した全学的な AI 教育プログラムは、独自性が高く、具体的成果も出てきていることは評価される。地域における DX 推進のための新しいアプローチとして、産学官の連動により一層の充実、発展を期待したい。
＊ 今回ご回答頂きました内容に関して、本学 HP に AI 教育に関した評価及び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いたします。
HP への掲載を了承する

・ご回答いただき、誠にありがとうございました。

HP への掲載は了承しない

本学の次の柱となります「AI 教育プログラム」についてご意見をお聞かせください。

取組み概要 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。
１．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
２．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。
３．
「数学・統計学基礎」は習熟度別クラス編成での少人数教育を実施。令和 4 年度からは多様な学習履歴の学生に対応するため、コンピュータ・リテラシー教育も同様に全学共通化、習熟度別教育とし、さらに AI 教育プログラムの教育効果を高める。
３． リテラシー科目「AI 概論」、応用基礎科目「AI 活用演習」を全学必修とし、プログラミングを重視した実践的 AI 教育を展開
６．学科を問わず、初年次に機械学習（教師あり学習「画像分類」「近未来予測」）、2 年次にはディープ・ラーニング（CNN）までをプログラミング実装する高度な教育内容。
７．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。令和 3 年
度は 6 テーマの PBL に 5 学科 31 名の学生が取組み、「地域連携Ⅱ」の単位を認定。
８．本教育プログラムは令和 3 年度「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）MDASH Literacy＋（プラス）」にも選定された。
９．令和 4 年度「数理・データサイ エンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）に申請予定＜評価・意見＞（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・応用基礎）」の教育内容についての評価〇１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）
AI に必要な数学的知識を取り込んだのちに AI 教育に入る、段階の踏み方がリーズナブル。
AI といえどツール利用だけでは汎用性を失うので、プログラム実装までの過程を体感して社会にでると産業で必要な基礎を持っている、と評価できる。
（2）本教育プログラム（リテラシー・応用基礎）の教育・演習手法についての評価〇１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）
座学学習後地域連携で実践することで AI の作りこみ方法を身に付け身近の実証結果を知ることでAI の効果と限界を体感することが期待できる。プロジェクトの要求により AI も様々なので経験を積みそれを別テーマで応用する思想の習得も期待できる。

（3）その他、本学の AI 教育プログラムに対する意見等について（意見）
AI を理解するうえで基礎数学は避けられないので、数学に弱い学生への支援を手厚くする検討をお願いします。

＊ 今回ご回答頂きました内容に関して、本学 HP に AI 教育に関した評価及び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いたします。
〇HP への掲載を了承する

ご回答いただき、誠にありがとうございました。

・HP への掲載は了承しない

本学の次の柱となります「AI 教育プログラム」についてご意見をお聞かせください。

取組み概要 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。
１．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
２．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。
３．
「数学・統計学基礎」は習熟度別クラス編成での少人数教育を実施。令和 4 年度からは多様な学習履歴の学生に対応するため、コンピュータ・リテラシー教育も同様に全学共通化、習熟度別教育とし、さらに AI 教育プログラムの教育効果を高める。
３． リテラシー科目「AI 概論」、応用基礎科目「AI 活用演習」を全学必修とし、プログラミングを重視した実践的 AI 教育を展開
６．学科を問わず、初年次に機械学習（教師あり学習「画像分類」「近未来予測」）、2 年次にはディープ・ラーニング（CNN）までをプログラミング実装する高度な教育内容。
７．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。令和 3 年
度は 6 テーマの PBL に 5 学科 31 名の学生が取組み、「地域連携Ⅱ」の単位を認定。
８．本教育プログラムは令和 3 年度「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）MDASH Literacy＋（プラス）」にも選定された。
９．令和 4 年度「数理・データサイ エンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）に申請予定＜評価・意見＞（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・応用基礎）」の教育内容についての評価
１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）（2）本教育プログラム（リテラシー・応用基礎）の教育・演習手法についての評価
１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない

（意見）（3）その他、本学の AI 教育プログラムに対する意見等について（意見）履修修得した AI 知識を活用して、現実の社会問題・ビジネス課題解決に、積極的に取り組もうとするような有用な学生を輩出して下さい。

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・ご回答いただき、誠にありがとうございました。

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本学の次の柱となります「AI 教育プログラム」についてご意見をお聞かせください。

取組み概要 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。
１．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
２．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。
３．
「数学・統計学基礎」は習熟度別クラス編成での少人数教育を実施。令和 4 年度からは多様な学習履歴の学生に対応するため、コンピュータ・リテラシー教育も同様に全学共通化、習熟度別教育とし、さらに AI 教育プログラムの教育効果を高める。
３． リテラシー科目「AI 概論」、応用基礎科目「AI 活用演習」を全学必修とし、プログラミングを重視した実践的 AI 教育を展開
６．学科を問わず、初年次に機械学習（教師あり学習「画像分類」「近未来予測」）、2 年次にはディープ・ラーニング（CNN）までをプログラミング実装する高度な教育内容。
７．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。令和 3 年
度は 6 テーマの PBL に 5 学科 31 名の学生が取組み、「地域連携Ⅱ」の単位を認定。
８．本教育プログラムは令和 3 年度「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）MDASH Literacy＋（プラス）」にも選定された。
９．令和 4 年度「数理・データサイ エンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）に申請予定＜評価・意見＞（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・応用基礎）」の教育内容についての評価〇１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）
AI に必要な数学的知識を取り込んだのちに AI 教育に入る、段階の踏み方がリーズナブル。
AI といえどツール利用だけでは汎用性を失うので、プログラム実装までの過程を体感して社会にでると産業で必要な基礎を持っている、と評価できる。
（2）本教育プログラム（リテラシー・応用基礎）の教育・演習手法についての評価〇１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）
座学学習後地域連携で実践することで AI の作りこみ方法を身に付け身近の実証結果を知ることでAI の効果と限界を体感することが期待できる。プロジェクトの要求により AI も様々なので経験を積みそれを別テーマで応用する思想の習得も期待できる。

（3）その他、本学の AI 教育プログラムに対する意見等について（意見）
AI を理解するうえで基礎数学は避けられないので、数学に弱い学生への支援を手厚くする検討をお願いします。

＊ 今回ご回答頂きました内容に関して、本学 HP に AI 教育に関した評価及び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いたします。
〇HP への掲載を了承するご回答いただき、誠にありがとうございました。

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取組み概要 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。
１．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
２．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。
３．
「数学・統計学基礎」は習熟度別クラス編成での少人数教育を実施。令和 4 年度からは多様な学習履歴の学生に対応するため、コンピュータ・リテラシー教育も同様に全学共通化、習熟度別教育とし、さらに AI 教育プログラムの教育効果を高める。
３． リテラシー科目「AI 概論」、応用基礎科目「AI 活用演習」を全学必修とし、プログラミングを重視した実践的 AI 教育を展開
６．学科を問わず、初年次に機械学習（教師あり学習「画像分類」「近未来予測」）、2 年次にはディープ・ラーニング（CNN）までをプログラミング実装する高度な教育内容。
７．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。令和 3 年
度は 6 テーマの PBL に 5 学科 31 名の学生が取組み、「地域連携Ⅱ」の単位を認定。
８．本教育プログラムは令和 3 年度「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）MDASH Literacy＋（プラス）」にも選定された。
９．令和 4 年度「数理・データサイ エンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）に申請予定＜評価・意見＞（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・応用基礎）」の教育内容についての評価
１評価できる

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（意見）「ＡＩとは何か」ということから、プログラミング演習、実装、分析まで行い、実践的スキルの習得を目指す内容となっている。

（2）本教育プログラム（リテラシー・応用基礎）の教育・演習手法についての評価
１評価できる（意見）

２普通

３あまり評価できない

４評価できない（3）その他、本学の AI 教育プログラムに対する意見等について（意見）
プログラミング基礎から、実装、さらには地域・産業界との連携により地域の課題解決を「AI 活用演習」とセットで一連の体系をつくられているのは素晴らしい。

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・ご回答いただき、誠にありがとうございました。

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