地域課題解決型AI教育プログラム（文部科学省認定）

久留米工業大学AI応用研究所は、筑後地域唯一の四年制理工系大学として、地方創生のトップ人材・中核人材となりうる AI 技術者を輩出することを目標に数理・データサイエンス・AI分野における 地域課題解決型AI教育プログラム(リテラシー・応用基礎レベル相当) をスタートさせました。この教育プログラムは、文部科学省「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）MDASH Literacy+(プラス)」（有効期限：令和8年3月31日）および「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）MDASH Advanced Literacy＋(プラス)」（有効期限：令和9年3月31日）に選定されました。

教育プログラムの背景

近年、大量のデータや計算能力の向上を背景として、機械学習や深層学習が飛躍的な進化を遂げ、あらゆる分野で人工知能（AI：Artificial Intelligence）技術が応用されるようになりました。

久留米工業大学は、AI人材の育成とAI技術による地域課題の解決を目的とし、2020年4月にAI応用研究所を設立しました。AI応用研究所のAI教育支援部門が本学における全学的AI教育プログラムの開発・推進を担っており、本学では2020年度から次世代技術者にとって必須となる数理・データサイエンス・AI教育のための全学共通教育科目「AI概論」（1年後期2単位）と「AI活用演習」（2年前期2単位）を全学必修として新規科目に加えました。また、本学ならではの教育プログラムとするべく、地域連携科目やインターンシップ等、他科目との連携や学外との連携を充実させています。

　また、2022年3月に採択された文部科学省「デジタルと専門分野の掛け合わせによる産業DXをけん引する高度専門人材育成事業」との連携も図り、「地域課題解決型AI教育」のさらなる高度化を目指しています。

地域課題解決型AI教育プログラムについて

プログラムの趣旨

数理・データサイエンス・AIを活用することの楽しさや学ぶことの意義を理解し学生の関心を高めながら、知識及び技術を偏りなく体系的に修得するリテラシーレベルから、地域課題に対してAIを実践的に利活用する方法を試行錯誤する応用まで一連のフェーズで学べる学修環境を大学内外との連携により提供するためのものです。

プログラムで身につく力

数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養だけではなく、実践的プログラミング演習を通した技能、問題解決に向かう姿勢・力も身に付けます。本学ディプロマ・ポリシーに基づく、知識・技能、思考力・判断力・表現力、発信力を主体的・複合的に身に付けることができます。本教育プログラム修了者の目指す姿は「AIで地域課題解決ができるトップ・中核人材」です。

プログラムにおける修了要件

文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」におけるリテラシーレベル相当のAI概論、応用基礎レベル相当のAI活用演習をコア科目として位置付け、工学系大学として全学必修としています。それぞれの科目の到達目標や成績評価・基準等はAI概論シラバスおよびAI活用演習シラバスを参照してください。

カリキュラムフロー

本学の数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、地域連携課題解決型となっていることが特徴です。以下に学びの流れの例を紹介します。1年次に「AI概論」でAIリテラシーを、2年次に「AI活用演習」AI応用基礎力を体系的に習得したのち、早い段階で「地域連携Ⅰ・Ⅱ」や「インターンシップ」などの地域と連携した社会実装プロジェクトを通して、段階的にステップアップしながらAI・数理DSの応用技術を学び続けることができるカリキュラム連携になっています。

地域課題解決型AI教育プログラムの内容紹介

リテラシーレベル（+）のコア科目「AI概論」では、1年次に共通の全学AIリテラシー教育を実施することにより、学科を問わず早い段階AIが幅広い分野で利用される身近で必須の技術であることを理解してもらいます。本学は工学系大学であるので、「AI概論」でも知識の獲得だけを目指した講義のみとせず、必携PCを用いた演習形式にて実課題に取組み、リテラシーレベルの段階であっても、データ分析・可視化、機械学習（画像分類、近未来予測など）の一連の流れをプログラミング演習により学びます。

応用基礎レベル（+）のコア科目「AI活用演習」では、学生の興味関心を引き出すため、例えば、機械やロボットのAI制御、自動運転、交通量予測、工事現場映像のAI解析、教育現場でのAI応用など、5学科（機械・交通・建築・情報・教育）の専門性に直結した課題解決の例を挙げてDS・AI利用技術について学びます。また、プログラミング演習で学んだAI・数理・DS技術が、実際の地域課題解決に利用できることがわかるように指導しています。さらに、学科混成選抜クラスを設け、地域社会人と協働でAIによる地域課題解決型PBLに取組みます。AI活用演習（選抜クラス）のPBLでは、AIを核としながら関連する専門分野の知識を深めることも、異分野境界領域を学び、知識の幅を広げることができます。

地域連携課題解決型AI教育プログラムのまとめ

本学の数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、地域連携課題解決型となっていることが最も大きな特徴ですが、この他にも様々な工夫を設けています。以下の図では、地域連携課題解決型AI教育プログラムにおける取り組みについてまとめています。本学学生だけではなく、学外の方でも興味・関心のある方は、ぜひ本学AI応用研究所までお問い合わせください。

地域連携課題解決型AI教育プログラムの詳細はAI応用研究所のHPでご確認いただけます。

• AI応用研究所
• 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）申請書
• 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）申請書

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