18文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開」特定分野校（理工農学）選定 現代社会の急速な変化や多様化する課題に柔軟に対応することが求められています。例えば、自動運転技術は、センシング、データ処理、制御といった複数の分野の技術で成り立っていることから、様々な分野の知識が求められています。こうした背景から令和４年度に、学部は６課程を１つに、大学院工学研究科修士課程の７専攻を１つに、大学院工学研究科博士後期課程の４専攻を１つに改編し、複数の分野にまたがる境界領域・融合領域を学ぶことができるなど、軸となる専門分野をしっかりと身につけつつ、より 情報技術を活用した技学教育によって、日本が強みを持つ「ものづくり」を数理・データサイエンス・AIを活用してそのプロセスを革新し、産業競争力を強くできる人材及びAIで地域課題等の解決ができる人材を育成するため、産業界や自治体と連携して高水準で実践的な内容の数理・データサイエンス・AI教育プログラムを構築し、体系的に学べる教育プログラムを実施するとともにeラーニングにより直接教育機関や社会人向けに提供します。多くの学びの希望に答えられるよう、改組を行いました。 特に学部には「メジャー・マイナーコース」や「技術革新フロンティアコース」を設置し、自身の専門分野（メジャー）に加え１つ、又は複数の他分野（マイナー）を選択し、基礎から応用までを修得できるようになりました。今後のエンジニアに必須な素養を身につけるため、情報や経済・経営、環境（学部）、安全（修士）に関する科目を全学的に導入し、STEM・STEAM人材の育成を強化します。各課程専門科目のカリキュラム教養科目のカリキュラム（共通教育センター）総合情報センターマルチメディア・eラーニング部門全国各地の高等専門学校教育方法開発センター教務委員会講義科目演習／実験／実習科目推奨科目情報技術と社会変革機械創造工学総合演習入門／電気電子情報数学及び演習1／物質材料工学実験／環境社会基盤計算機実習1／生物機能工学演習／情報システム工学実験数理・データサイエンス・人工知能への誘い数理・データサイエンス教育研究センター教育戦略本部数理・データサイエンス・AI教育プログラムリテラシーレベル数理・データサイエンス・AI教育プログラム令和４年度改組 STEM・STEAM人材の育成教育
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