モデルカリキュラム (応用基礎レベル)
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムでは、政府の「AI戦略 2019」 (2019 年 6 月策定) において、「文理を問わず、一定規模の大学・高専生(約 25 万人卒/年)が、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得」することとされていることを踏まえ、リテラシーレベルのモデルカリキュラムに続き、応用基礎レベルのモデルカリキュラム を検討してまいりました。
応用基礎レベルの教育の基本的考え方、学修目標・スキルセット、教育方法等について、 意見募集 を経て、この度、「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~」として取りまとめましたので、以下のとおり公開します。
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 ~
(参考情報)
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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。