本資料は内閣府・文部科学省・経済産業省の定める認定コースのうち、理工系大学、学部等が応用基礎レベルに申請するにあたり参考となるモデルシラバスとして、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム特定分野校会議（理工系）が取りまとめたものです。本会議は文部科学省事業「大学における数理・データサイエンス・AI教育の全国展開」において理学・工学・農学の特定分野校として採択された13大学と担当拠点校が参加するもので、AI戦略2019で定められた学部高学年次、応用基礎レベルの当該理工系教育を発展・普及させることを目指しています。目標である全国25万人の履修を実現するためには、参考として、コンソーシアムが定めた「応用基礎レベル モデルカリキュラム」を踏まえたモデルシラバスを全国の大学に提示することが先決、不可欠の要素であると考え、本会議はカリキュラム分科会の支援の下に、半年間にわたり拠点校による個別特定分野校へのアンケート、ヒアリング、全体会議、グループワークを重ねてきました。ここに、全国の多様な大学の特徴、理念、リソースを活用するとともに、モデルカリキュラムのエッセンスである「認定教育プログラム要素(応用基礎コア)」を網羅したモデルシラバスを提案します。

数理・データサイエンス・AI (応用基礎レベル) モデルシラバス （最終更新日2023.3.28）

更新履歴

• 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 ～ AI×データ活用の実践 ～
• モデルカリキュラムと認定教育プログラム要素との関係（応用基礎コア）
  本資料は、上記モデルカリキュラムと「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）」の創設について」（2021年3月数理・データサイエンス・AI教育プ ログラム認定制度検討会議）に示された教育プログラムの内容・要素との対応を示したものです。
• 大学におけるデータサイエンス教育に関する スキルセット及び学修目標 大分類・中分類・小分類の構成
  本資料は、カリキュラム分科会が策定した「大学におけるデータサイエンス教育に関するスキルセット及び学修目標 第２次報告」にて定義されたスキルセット表で、本モデルシラバスにおいては中分類への対応が記されています。
• 教材分科会・教育用データベース分科会監修e-learning 教材等使用マニュアル
  本資料は、教材分科会が収集したスライド・動画教材および教育用データベース分科会が収集・整備した教育用データベースの利用方法の案内です。
• 特定分野会議（理工系）は、文部科学省が指定する特定分野校（北見工業大学、秋田大学、山形大学、茨城大学、宇都宮大学、東京医科歯科大学、電気通信大学、長岡技術科学大学、富山大学、静岡大学、島根大学、香川大学、九州工業大学、鹿児島大学）と担当拠点校（大阪大学）で構成されています。