数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
全体の170科目 履修・修了証申請のための要件 [対象] 学部後期課程の学生(3~4年生)が対象ですが、大学院学生も各研究科の規則の範囲で履修できます。 [履修] 合計で12単位以上を取得した学生に修了証を交付します。個別の科目のみを履修することも歓迎します。 [分野と志向] 多くの科目の中から履修科目を適切に選択するための2つの指標が示してあります。 分野区分 : A＝数理科目、B＝統計・データサイエンス科目、C＝情報・プログラミング科目 志向区分 : I＝一般科目、II＝アドバンスト科目、III＝目的志向科目（専門性が高い科目） 注意事項： （１）本プログラムは学部後期課程科目にのみ適用されます。教養学部前期課程における科目は対象とはなりません。 （２）2019年から本プログラムに多くの科目が加わりました。それらのいくつかは、2018年にも開設されていますが、本教育プログラムの対象科目
情報教育の教員向けの資料をまとめてみた
はじめに この４月から新学習指導要領でのカリキュラムが始まり、改定された教科書も公になりました。 TwitterなどのSNSでの教科書に対する反響を見て、割とIT産業界の方々も学校における情報分野の扱いに関心を持っていることを知りました。 そこで、数年間はそこそこ学校教育に近いところ（？）にいたので自分の中で知っている資料を雑多にまとめておこうと思い、この記事を書くことにしました。 まとめている情報はほとんど教員向けのものなので、教員という職業に興味がない人から見るとわかりにくいものも多いかもしれません。その点はご容赦ください。 一般企業で技術者として働いている方でも、これらの資料を見ることで、教える立場のことを考える良い機会になるかもしれません。 資料まとめ 高等学校共通科目「情報I」と「情報II」について無料でアクセスできる資料をまとめました。 資料名 概要 リンク
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