東北大学AI・数理・データ科学
(AIMD)教育プログラム

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AI, Math & Data Science AIMD教育

AIMD教育について

 東北大学では、「東北大学ビジョン2030」(2018年11月公表)において、「学生の挑戦心に応え、創造力を伸ばす教育を展開することにより、大変革時代の社会を世界的視野で力強く先導するリーダーを育成する」ことを教育のビジョンに掲げ、そのために、学生が未来社会に向けて備えるべき現代的リベラルアーツとして実践的な教育プログラムの構築に取り組んでいます。
 デジタルトランスフォーメーションによる社会の転換期を迎え、グローバル化が進展する中で、新たな価値を創造し、変革を進めていくことが求められており、そのための素養として AI(人工知能)・数理・データ科学(AI, Math & Data scienceの頭文字を取りAIMD)が特に重要と考えています。
 このAIMDの分野は、その理論的な基礎となる数学や計算機科学に加えて、ビッグデータのセンシング・蓄積・通信・計算を支える技術的基盤のみならず、さらにそれらを駆使して課題解決を行う実践分野が横断的かつ有機的に結びついて初めて意味を持ちます。すなわち、理論やテクノロジーの創り手と使い手、双方が、それぞれの専門分野で、基礎から課題解決までを見渡せる広い視野と実践力を身につける必要があるのです。
 現在、インターネット等から収集される多様で膨大なデータを背景に、社会経済活動の全般においてサイバー空間と実世界とが密に連合しながら、課題の解決と新たな価値の創造が進みつつあり、こうした社会は「データ駆動型社会」とも呼ばれます。このような状況に適応し、グローバルに活躍できる人材の育成(AIMD教育)を本学では目指しています。

ここでは東北大学のAIMD教育の図解を紹介しています。

東北大学AIMDリテラシ教育の実施体制

 

本学のAIMDリテラシ教育は、全学教育の科目の計画及び実施、履修、試験及び単位に関する事項全般を所掌する学務審議会の下に、データリテラシ共通教育基盤運営委員会を設置し(2019年2 月)、関連する科目委員会(情報教育委員会、数学委員会)等とも調整を図りつつ、企画、運営、評価および改善を進めています。

さらに、挑創カレッジのコンピュテーショナル・データサイエンス(CDS)プログラムは、意欲的な学生のために一層深い学びの機会を提供するために、2019年度から提供されており、挑創カレッジの修了認定や他のプログラム(グローバルリーダー育成(TGL)プログラム、企業家リーダー育成(TEL)プログラム)との調整については、同じく学務審議会の下に設けられた挑創カレッジ運営委員会(2019年3月設置)が担当しています。

加えて、本学全体のAIMD教育について中心的に取り組むための組織として、データ駆動科学・AI教育研究センターを設置し(2019年10月)、企画、開発、運営等にあたっています。

 

評価と改善活動

 

学務審議会のもとでの評価改善活動の中で、AIMD関連においても、履修状況、成績分布、学生による授業評価アンケート、教員からの授業実践報告等のデータを分析し、関係委員会での分析、および教員会議の開催とFD等の活動を通じて、改善に努めています。

さらにAIMD分野の教育活動の一層の充実と展開を図るため、2021年度から、数理・データ科学・AIアドバイザリ委員会を学内に設置し、活動を開始しました。同委員会はAIMD分野の人材育成や活用について深い見識および経験を有する有識者で構成されています。

 

 

東北大学 数理・データ科学・AIアドバイザリ委員会の構成(2023年12月現在:順不同・敬称略

 

 氏   名 所   属  備 考
土井 美和子 東北大学 理事(データ戦略・社会共創担当) 委員長
柳澤 花芽 ㈱野村総合研究所(NRI)常務執行役員 総合企画センター担当
総合企画センター長
青目 隆博 第一生命保険㈱ IT ビジネスプロセス企画部データアナリティクス室室長
Glenn M. Keeni ㈱サイバー・ソリューションズ 代表取締役社長
繁田 亮 Google ユニバーシティリレーション・プログラムマネージャー
太田 靖 宮城県企画部産業デジタル推進課 技術補佐
久本 久 仙台市経済局イノベーション推進部 産業振興課課長

 

アドバイザリ委員会からの意見は、今後、本ウェブサイト等を通じて公開して参ります。

・第1回 数理・データ科学・AIアドバイザリ委員会議事録(2021年12月1日開催・PDF)
・第2回 数理・データ科学・AIアドバイザリ委員会議事録(2023年3月17日開催・PDF)

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度


東北大学のAIMDリテラシ教育プログラムは、文部科学省より「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)」および「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)プラス」の認定を受けております。

・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)申請書(PDF)
・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)変更届(PDF)
・文部科学省 MDASH-literacy ウェブサイト


東北大学挑創カレッジコンピュテーショナル・データサイエンスプログラム(CDS)は、文部科学省より「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)」に認定、および「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)プラス」に選定されております。

・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)申請書(PDF)
・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)変更届(PDF)
・文部科学省 MDASH-advanced literacy ウェブサイト

 

内部評価

令和2年度自己点検結果(PDF)
令和3年度自己点検結果(PDF)
令和4年度自己点検結果(PDF)

 

 

東北大学AIMDリテラシ教育に関する評価・意見等

 

「学生による授業評価」の自由記述欄より(2020年度)

 

※ AIMDの基礎科目である「情報基礎A」と「情報基礎B」の受講者からの声の一部を紹介します。

 

先生が、初めての大学の授業がオンラインになってしまった私たちのことを考えながら授業を作って下さっているように感じられました。説明もとても分かりやすくかつ面白かったです。(文学部)

 

簡潔かつ要点をしっかり押さえている解説だったため、プログラミングなど難しい内容であっても理解がしやすかったです。 毎週配信してくださる仙台のプチ情報が面白かったです。オンラインで、一人で授業を受けるのは精神的にきつい部分があるので、とてもありがたく感じました。(文学部)

 

プログラミングで、初歩的なところから最後は少し難しめのことまで、文系の人にもわかりやすく丁寧に教えてくださって、とても楽しんで授業を受けることができました。ありがとうございました。(経済学部)

 

非常に素晴らしい授業でした。リアルタイムでしたので、音が入ってないなど多少のミスはありましたが、そのミスを補う対応も素晴らしかったです。(医学部)

 

説明が的確でわかりやすかったです。情報が苦手な私でも、並々のことは理解できた気がしました。要望としては、個人的な意見ですが、重要なレポートに関して、もう少し丁寧に説明して頂けると、取り組みやすかったと思います。(農学部)

 

スライドの説明がとても丁寧でわかりやすくまとめられていた。また、一人一人の質問にも丁寧に回答してくださり、全員が遅れることなく進めることが出来た。(医学部)

 

難しかったですが、やりがいがありました。わかりやすく教えていただき、ありがとうございました。(法学部)

 

非常に勉強になりました。難しかったですが、その分楽しかったです。(理学部)

 

プログラミングに興味を持てたうえに、データ処理など研究で必要になりそうなことも学べてよかったです。ナイトセッションがとても良い企画だったと思います。(工学部)

 

Pythonを全く知らなくてもとても理解しやすい授業だった。授業内容の説明や質問への対応がとても工夫されていると感じた。(工学部)

 

日本ディープラーニング協会 「G検定」および「E資格」学修支援プログラム参加者からの声

 

※ 2020年度に、挑創カレッジCDSプログラム受講者を対象として、民間AI資格の取得に向けた学修支援プログラムを実施しました。その参加者からの声の一部を紹介します。

 

提供いただいたオンライン教材は大変ためになり、自分の中でしっかりと体系化された知識が身に付きました。また、実際の試験では、オンライン教材の類題が数多く出題され、合格に非常に役立ちました。オンライン教材を提供していただき大変感謝しています。誠にありがとうございます。(工学部学生)

 

今回は貴重な経験をさせていただき、ありがとうございました。今回は最後まで進めることができなかったので、今後取り組むことができたらと思います。受けた文(ママ)は非常にためになる内容が多かったです。引き続き機械学習等の学習を続けてまいります。(工学部学生)

 

受験料の負担が大きい。この資格を取ることで、学内で表彰するなどの制度があってもよいと思う。(医学部学生)

 

企業の実務家からの意見

 

※ データ駆動科学・AI教育研究センターでは、データ科学やAIに関係した企業の実務家から種々のアドバイスをいただきながら活動を進めています。以下に、その一部を紹介します。

 

 文系・理系を問わず全学生に数理・データサイエンス・AI・計算科学のリテラシ教育を提供し、専攻分野に関わらず数理・データ・AIを活用したスタディーや研究を可能としている点は特筆すべきと考えます。またプログラムのカリキュラムは応用性や実践性を重視しして作られており、企業や産業界が期待する問題解決力や即戦力を発揮するための必要要素を体得できるようになっていると考えます。また近年産業界ではコミュニケーション能力やストレス耐性も重要な能力として着目されており、教育プログラムを通して、チームで物事を達成していける力や困難な中においてもミッションに立ち向かっていける力も付けていけるカリキュラム構成・運営がさらに進むことが有効と考えます。(大手情報関連グローバル企業・理事)

 

修了者の官民学への進路は多様なものになっています。文系についてはプログラムを履修することで社会に必要となる基本的な技法を理解しており、営業・エンジニアリング・コンサルティング・マーケティング ・バックオフィスにかかわらず学習した技法により即戦力的な企業活動への貢献ができていると考えます。理系についてもエンジニアリング、研究職等において、身につけている技法を使用しての官民学で広く活躍しており高い評価を得ていると考えます。
 全学教育及び理工系における教育プログラムについては非常に素晴らしいと考えます。他方、文系において全学教育からさらに踏み込んだビジネスケースやユースケースをサンプルにした経営とデジタルテクノロジーのあり方、組織と事業推進、データによる分析とビジネス戦略立案などのコンテンツ拡充があれば、より実践的な学習と社会貢献へ直結すると考えます。(グローバルクラウドプラットフォーム企業・執行役員)