数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度

お知らせ(新着情報)

「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」の改訂及び「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に関する説明会を開催します。

「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」の改訂及び「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に関する説明会

1. 概要
 開催日時:令和6年3月5日(火曜日)14時00分~15時30分
 開催方法:YouTube配信
 説明内容:以下2点につき、文部科学省専門教育課より説明いたします。
      1.「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」の改訂について
      2. 令和6年度における認定制度申請に当たっての留意事項等について

2. 参加方法
 登録フォームよりお申込みください。説明会当日の接続先等については、参加登録フォームよりご登録いただいたメールアドレス宛に、登録受付期間終了後を目処にご連絡いたします。

 参加登録フォーム別ウィンドウで開きます
 登録締切:令和6年3月1日(金曜日)17時00分まで

3. 連絡事項
 説明会の動画は後日、本ページ(数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度ページ)に掲載予定です。

 

「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の概要

1.「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」とは?

「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」(以下「認定制度」という。)とは、デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AIに関する、大学(短期大学含む)・高等専門学校(以下、「大学等」という。)の正規の課程の教育プログラムのうち、一定の要件を満たした優れた教育プログラムを文部科学大臣が認定/選定することによって、大学等が数理・データサイエンス・AI教育に取組むことを後押しする制度です。

  • 制度概要
  • リテラシーレベル ロゴマーク

※ロゴマークは認定又は選定された教育プログラムを対外的に発信する際に使用可能です。

2.教育プログラムに求められる内容

認定制度では、デジタル社会の基礎的な素養としての初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得することを目指す「リテラシーレベル」と、自らの専門分野において、数理・データサイエンス・AI教育を応用・活用することができる応用基礎力を習得することを目指す「応用基礎レベル」の二段階に分かれています。
各レベルで求められる教育内容は、数理・データサイエンス・AI教育の全国への普及・展開活動を行っている「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」で取りまとめられた「モデルカリキュラム」によって、基本的な考え方、学修目標・スキルセット、教育方法等を示しています。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度の段階

  • リテラシーレベルは、データと社会との関係性を学ぶ「導入」、データを読み解き、扱うための基礎的な能力を学ぶ「基礎」、データやAIを利活用する際の倫理的・法的・社会的な留意点などを学ぶ「心得」などにより構成されており、大学等の全ての学生が身に付けておくべき素養として位置づけられております。
    ★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別ウィンドウで開きます

  • ◆リテラシーレベル ロゴマーク

  • 応用基礎レベルは、リテラシーレベルの教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得し、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを目標としており、リテラシーレベルとエキスパートレベルの教育の橋渡しとなる教育として位置づけられております。
    ★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別ウィンドウで開きます

  • ◆応用基礎レベル(大学等単位)ロゴマーク

  • なお、申請においては、応用基礎レベルの教育プログラムを大学等全体で開講している「大学等単位」と特定の学部・学科(※)で教育プログラムを開講している「学部・学科単位」の二つの申請単位があります。
    ※大学においては学部、短期大学及び高等専門学校においては学科。

  • ◆応用基礎レベル(学部・学科単位)ロゴマーク

<リテラシーレベル>5つの審査項目と、モデルカリキュラムの対応箇所

<応用基礎レベル>3つの基本的要素と、モデルカリキュラムの対応箇所

プラス選定

認定を受けた教育プログラムの中から、特に優れたプログラムをリテラシーレベルプラス、応用基礎レベルプラスとして選定しています。
プラス選定に申請した大学等の教育プログラムについて、以下の観点を軸として、有識者委員会により総合的に審査されます。

  • 授業内容
  • 学生への学習支援内容
  • その他様々な取組(地域との連携、産業界との連携、海外の大学との連携等)
  • 学習効果
  • 先進性、独創性
  • 波及可能性 等

詳細は、実施要綱細目をご覧ください。

認定制度への申請方法など

1.認定制度の説明会

毎年3月頃に申請受付を開始し、5月中に締め切り、8月中に選定結果を公表というスケジュールで実施しています。毎年認定制度に関する説明会を実施しておりますので、ぜひこちらの動画をご覧ください。
(1)開催日時:令和5年9月19日(火曜日)16時30分から18時00分
(2)開催方法:オンラインにて開催(zoom及びYouTubeライブ配信)

※説明会は以下のリンクよりご視聴いただけます。

説明会資料 (PDF:3.2MB)PDF

※説明会において、好事例として発表いただいた4大学の資料を掲載しています。

2.認定要件

主な認定要件は以下のとおりです。

  • 大学、短期大学、高等専門学校の正規の課程
    ※要件を満たす科目が、卒業単位に含むことができる科目である必要がある
  • 学生に広く実施される教育プログラム
    ※全学開講(応用基礎レベル(学部・学科単位)の場合は、対象学部全体)(プログラム対象の学生が履修可能)である必要がある
  • 具体的な計画の策定、公表
  • 学生の関心を高め、かつ、必要な知識及び技術を体系的に修得
    ※構成する科目が先に示したモデルカリキュラムの対応箇所の要素を含んでいる必要がある
  • 学生に対し履修を促す取組の実施
  • 自己点検・評価の実施・公表
  • 当該教育プログラムを実施した実績
    ※前年度以前の実績を以て申請を行うため、履修実績が必要

その他、詳細は記載要領等をご確認ください。

3.実施要綱・申請様式など

本制度に係る実施要綱・申請様式、記載要領等は以下のとおりです。申請に当たっては、これらの資料をご確認ください。

<リテラシーレベル>

<応用基礎レベル>

<変更・廃止届>

認定・選定校一覧

こちらからご覧ください。

Q&A、お問い合わせ

1.認定制度に係るQ&A

認定制度の申請等にあたってのQ&Aをまとめています。また、説明会資料に補足説明を記載していますので、併せてご確認ください。

2.お問い合わせ

本制度に係るご質問は、以下の質問受け付けフォームよりお問い合わせください。

質問受付フォーム別ウィンドウで開きます

関連サイト

  • 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム別ウィンドウで開きます
    多くの大学間で構築されたコンソーシアムでは、教材及び各大学等の好事例の共有や、地域ブロックごとに各種シンポジウムなどが開催されており、会員校を常に募集しております。これから数理・データサイエンス・AI教育の強化に取組み、認定制度への申請を検討されている大学等においては、「各ブロックの活動情報」をご覧いただき、ぜひご参画ください。
  • 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度支援サイト ※リニューアル準備中※  数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力を修得した人材がより多く輩出されることを期待する産業界の声を集めることを通じて、大学等での教育プログラムを整備する取組を後押しするとともに、人材の活躍の場が拡がることを目的にした経済産業省の取組です。
  • 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別ウィンドウで開きます
    認定制度の検討を行った内閣府の会議について掲載しており、制度創設の経緯を示した報告書を確認することができます。

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