数理?データサイエンス?AI教育プログラム
本プログラムは、文部科学省「数理?データサイエンス?AI教育（MDASH）プログラム認定制度（リテラシーレベルおよび応用基礎レベル）」に認定されました（認定の有効期限：令和9年3月31日まで）。
認定制度申請内容（リテラシーレベル）はこちら
認定制度申請内容（応用基礎レベル）はこちら
1 趣旨?目的
数理?データサイエンス?AIに関する基礎的な素養?知識を身につけ、それらの分野で活躍できる技術者を目指すためのプログラムです。
プログラムの概要についてはこちら
2 北見工業大学MDASHプログラムの特徴
3 履修方法
特別な手続きは不要です。
通常の科目と同じように履修登録をし、単位修得をすることで、本プログラムを履修することになります。
4 MDASHプログラム（リテラシーレベル）の詳細
＜プログラム科目＞（地球環境工学科、地域未来デザイン工学科共通）
| 開講時期 | 科目名 | 単位数 | プログラム要件 | 卒業要件 |
|---|---|---|---|---|
| 1年次前期 | 数理?データサイエンス概論 | 1 | 必修 | 必修 |
| 1年次前期 | データ統計基礎 | 1 | 必修 | 必修 |
| 1年次後期 | プログラミング入門I | 1 | 必修 | 必修 |
| 2年次前期 | 情報セキュリティ基礎 | 1 | 選択 | 選択必修 |
| 2年次前期 | プログラミング入門II | 1 | 選択 | 選択（*） |
| 2年次前期 | プログラミング入門III | 1 | 選択 | 選択（*） |
（*）情報デザイン?コミュニケーション工学コースは必修
＜プログラム修了要件＞（卒業要件とは異なるので注意すること）
上表の1年次科目の単位を全て修得することでMDASHリテラシーレベルの要件を満たしたことになります。
これに加えて、2年次前期の科目を修得することが推奨されます。
5 MDASHプログラム（応用基礎レベル）の詳細
＜プログラム科目＞（地球環境工学科、地域未来デザイン工学科共通）
| 開講時期 | 科目名 | 単位数 | プログラム要件 | 卒業要件 |
|---|---|---|---|---|
| 1年次前期 | 数理?データサイエンス概論 | 1 | 必修 | 必修 |
| 1年次前期 | データ統計基礎 | 1 | 必修 | 必修 |
| 1年次前期 | 数学序論 | 2 | 必修 | 必修 |
| 1年次後期 | プログラミング入門I | 1 | 必修 | 必修 |
| 1年次後期 | 線形代数I | 2 | 必修 | 必修 |
| 2年次前期 | 情報セキュリティ基礎 | 1 | 必修 | 選択必修 |
| 2年次前期 | プログラミング入門II | 1 | 必修 | 選択（*） |
| 2年次前期 | プログラミング入門III | 1 | 必修 | 選択（*） |
（*）情報デザイン?コミュニケーション工学コースは必修
＜プログラム修了要件＞（卒業要件とは異なるので注意すること）
上表の科目の単位を全て修得することでMDASH応用基礎レベルの要件を満たしたことになります。
6 MDASHプログラム（大学院）の詳細
6-1 博士前期課程対象
＜プログラム科目＞（専攻共通）
| 開講時期 | 科目名 | 単位数 | 修了要件 |
|---|---|---|---|
| 1年次第1Q | データサイエンス総論Ⅰ | 1 | 選択必修（*2） |
| 1年次第1Q | データサイエンス特論Ⅰ | 1 | 選択必修（*1） |
| 1年次第2Q | データサイエンス特論Ⅱ | 1 | 選択必修（*1） |
| 1年次第2Q | 情報セキュリティ特論 | 1 | 選択必修 |
| 1年次第3Q | データサイエンス総論Ⅱ | 1 | 選択必修（*2） |
| 1年次第3、4Q | データサイエンス特論演習 | 1 | 選択必修（*1） |
（*1）情報通信プログラム開講科目
（*2）情報通信プログラムを除くプログラムでの開講科目
＜プログラム修了要件＞
各プログラムで開講されている科目から2単位以上修得すること。
?6-2 博士後期課程対象（予定）
＜プログラム科目＞（専攻共通）
| 開講時期 | 科目名 | 単位数 | 修了要件 |
|---|---|---|---|
| 1年次 | データサイエンス実践 | 1 | 選択 |
＜プログラム修了要件＞
「データサイエンス実践」の単位を修得すること。
7 自己点検?評価の結果
＜令和4年度実施＞
令和4年度（前期）の自己点検?評価の結果はこちら
令和4年度（後期）の自己点検?評価の結果はこちら
＜令和3年度実施＞
令和3年度の自己点検?評価の結果はこちら
8 先輩方のコメント
授業アンケートから、先輩方のコメントを紹介します。
＜数理データサイエンス概論＞
満足したこと
- データサイエンスを学ぶことによって、コンピュータの歴史について知ることができた
- 今まであまり詳しく学んだことがない内容だったのでためになりました
身についたこと
- 物事をいろんな方向から見る力
- データや情報に関する知識
- 私は将来ビッグデータの安全を研究したいと思っているので、この授業でデータの統計に関する知識を得ることができた
＜データ統計基礎＞
満足したこと
- データ統計を学ぶことによって、いろいろなデータをより深く理解することができるようになったこと
- データから必要な情報を求める方法の多様性を知ることができた
- 物事の多くの確率は二項分布で表すことできるということを知ることができた
- 問題演習システムが良かった
身についたこと
- 状況に応じ、どの資料（z分布、t分布、F分布など）を用いるか判断する能力
- 統計についての基礎知識、基礎的計算能力
- 目の前の事象だけでなく統計的な視野を持とうという考えが身についたと思います
- 統計データの意味の理解
＜プログラミング入門I＞
満足したこと
- 一般的な授業のような一方向のコミュニケーションではなく、教材を用意した上で、自分達が授業を進行するようなスタイルが、自分にとっては意欲を高めることになったこと
- 学習を自主的な活動とし、解説を定期的に行ってくれること
- プログラムを組む手順が非常にわかりやすく、わからなかった場合も質問をすればきちんと答えてくれた点
身についたこと
- 基礎的なプログラミング能力を身につけることができた
- 自分で答えを導き出す力
＜数学序論＞
満足したこと
- 証明や理論など、高校で学んだ内容をより深く知ることができたこと
- 数IIIの復習になった
身についたこと
- 改めて高校で学んだことを再確認することができましたし、特に論理は初めて学んだ内容だったので新たに身についたと思います
- 基本的な数学の定理?定義が身についた
- 数学の基礎知識
＜線形代数I＞
満足したこと
- 行列が学べてよかった
身についたこと
- 行列式を利用した計算方法
- 最後まで考え抜く力
＜プログラミング入門II および プログラミング入門III＞
満足したこと
- ロボットが、自分で組んだプログラミングの通りに動いたとき、感動した
- 自分で書いたプログラムを実際に機械に実装することで、ロボット?AIの仕組みや設計の過程を大まかではあるが知ることができた
- 実際にロボットを動かすプログラムを作成することは、自分がプログラムを組んでいることを実感でき、楽しかった
- 在宅授業で学び、対面授業で応用して活用できたこと
身についたこと
- 1年生の時に習ったPythonを復習することが出来、改めてPythonにはどんな言語があって、それぞれがどういう役割を持っているのかについて身につける事が出来た
- Pythonの知識と使い方
問合せ先
北見工業大学 教務課 教務企画係
〒090-8507 mg老虎机_MG老虎机游戏-任你博专家推荐
TEL：0157-26-9172 FAX：0157-26-9185
E-Mail：kyoumu03*desk.kitami-it.ac.jp
（送信の際に*を@に変更してください）
[教務課 Last updated: 2023.06.20]