東京芸術大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(MDASH)
概要
令和6年度より実施している、東京芸術大学「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」は、全学の学生を対象とする、数理・データサイエンス・AIに関わる基礎知識を提供し、一定の授業を履修した学生に対して認定を行う教育プログラムです。
プログラムは、学科問わず全学の学生が履修可能な芸術情報センターの開設科目より構成され、「リテラシーレベル」と「応用基礎レベル」の2つのレベルで開設されます。
学生は本プログラムを通し、数理・データサイエンス・AIに係る基礎的な知識・技術を習得し、それを各々の創作活動に活用する方法を学ぶことができます。
さらに、生成AI等最先端の技術に対する芸術表現としての向き合い方を事例を交えながら学ぶことで、これからの社会における芸術の未来を考えるための視野を得ることができます。
※2025年5月現在、文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度への申請を行っております。
認定対象・受講方法
2024年度以降に入学した全学部・全学科の学生が対象となります。
プログラム受講に特別な申請は必要ありません。次の修了要件に一致する科目を履修し、単位を取得した学生に本プログラムの修了を認定します。（複数年度を跨ぐ履修も対象になります。）
開講科目と修了要件
プログラムは、「リテラシーレベル」と「応用基礎レベル」の2種類からなります。
リテラシーレベルは「芸術と情報」および「情報メディア学」の2科目計4単位の取得を持って修了になります。
応用基礎レベルは、「人工知能と創作」および、AMC開設授業のうち、以下に示す演習科目いずれか1科目の2科目計4単位の持って修了となります。
※応用基礎レベルは、リテラシーレベルの修了、認定がなくても修了可能です。
リテラシーレベル
| 科目区分 | 授業科目名 | 学べる要素 | ||
基礎科目 2科目（4単位） | 芸術と情報 | 社会におけるデータ・AI利活用 | データリテラシー | データ・AI利活用における留意事項 |
| 情報メディア学 | ||||
応用基礎レベル
| 科目区分 | 授業科目名 | 学べる要素 | ||
専門科目 いずれか1科目(2単位)以上 | コードとデザイン | データサイエンス基礎 | データエンジニアリング基礎 | ＋実践 |
| メディアアートプログラミング（Ⅰ・Ⅱ） | ||||
| ゲーム制作演習（１・２） | ||||
| イメージ演習（Ａ・Ｂ） | ||||
| 応用科目 1科目（2単位） | 人工知能と創作 | AI基礎 | ＋実践 | |
各授業の詳しい内容は、CampusPlanからシラバスを確認してください。
実施体制
本プログラムは芸術情報センターが実施します。全学部・研究科・附属施設の教員が参画する芸術情報センター運営委員会により本プログラムの設計や自己点検評価・改善を行います。
多角的な視点に立って、どの分野の学生にとっても自身の創作・研究活動に役立つ教育プログラムとなるよう、本プログラムを実施していきます。
自己点検・評価結果
問い合わせ先
芸術情報センター教員室
amc-info@ml.geidai.ac.jp