データサイエンス・AI全学教育機構は、最先端のデータサイエンス・AI(DS・AI)の知識と技術を、学生一人ひとりの専門分野を越えて領域横断的かつシステマティックに学修することで、社会的課題解決や DS・AI研究開発を強力に推進することのできるDX人材の育成を目的として、教育プログラムを実施しています。
2024年10月の大学統合以前には、東京工業大学において、2019年度から大学院生を対象としたデータサイエンス・AI全学教育を国内で初めて開始し、2022年度から文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業に参加して、「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」における拠点校として活動してきました。
また、東京医科歯科大学においては、2020年度より「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」唯一の医歯学系分野における特定分野協力校(2022年度からは特定分野校)として活動してきました。
大学統合を機に、両大学のデータサイエンス・AI教育事業を統合し、拠点校と特定分野校の機能を担う全学教育組織として、東京科学大学データサイエンス・AI全学教育機構が2024年10月に設置されました。
本機構は、学士課程初年次から大学院博士後期課程までをカバーする「データサイエンス・AI全学教育プログラム」を実施しており、(1)DS・AIを駆使し、(2)DS・AIで交わり、(3)DS・AIを教えることのできる「共創型エキスパート人材」並びに自らの専門分野におけるDS・AI研究開発を推進できる人材の育成を目指しています。
このプログラムは、学士課程を対象とするリテラシーレベル、応用基礎レベル、大学院を対象とするエキスパートレベル、エキスパートレベルプラス、「教える力」をかん養するTF(Teaching Fellow)育成プログラムで構成されています。
リテラシーレベル及び応用基礎レベルでは、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(MDASH)に準拠した科目構成となっており、その認定を取得しています。また、リテラシーレベルについては、特に優れた教育プログラムとして、リテラシーレベルプラスの選定を受けています。TF(Teaching Fellow)育成プログラムは、「共創型エキスパート人材」に不可欠な「DS・AIを教えることができる」能力をかん養するためのプログラムです。
リテラシーレベル
数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を修得し、それらを利活用できる基本的な能力を身につけることを目標とします。
応用基礎レベル
リテラシーレベルの素養を基に、よりレベルの高い発展的素養や実践スキルを修得し、データサイエンス・AIを駆使した問題解決の能力を身につけることを目標とします。
エキスパートレベル
データサイエンス・AI技術で社会的問題を解決する力、データサイエンス・AI技術を様々な分野とつなげる力、データサイエンス・AI技術を教える能力を身につけ、「共創型エキスパート」人材となることを目標とします。
エキスパートレベルプラス
トップレベルの研究者・技術者として社会で活躍する上で、生成AIを含め、問題解決のために有用な最先端のデータサイエンス・AI技術を修得するとともに、AI倫理、情報法制度、および責任あるAIの利活用を実現するための技術を修得することを目標とします。
TF(Teaching Fellow)育成プログラム
TA(Teaching Assistant、ティーチングアシスタント)がDS・AIに関する高度な専門性と共に教育力を学び、最終段階では、TFとして一部の授業を担当できる能力を身につけることを目標とします。