大学のAI教育は専門学部だけのものではなくなった——MDASH認定制度を見る

AI教育というと、情報系学部や理工系学生の話に見える。だが文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」（MDASH）を見ると、狙いはもっと広い。

この制度は、大学・短期大学・高等専門学校の正規課程の中で、数理・データサイエンス・AIを体系的に学ぶ教育プログラムを認定するものだ。重要なのは、特定の専門家だけではなく、学生に広く実施される教育プログラムであることが認定要件に入っている点だ。

2つのレベルがある

文科省は応用基礎レベルについて、リテラシーレベルを発展的に学び、AIを活用して課題解決につなげる基礎能力を修得する教育として位置づけている。さらに、応用基礎レベルには「大学等単位」と「学部・学科単位」がある。

この設計は、AI教育を二段階に分けている。全員が最低限知るべきことと、専門分野に近づけて使う力だ。

認定要件は「単発講座」ではない

認定要件には、正規課程であること、卒業単位に含められる科目であること、学生に広く実施されること、計画と自己点検・評価を公表すること、実績があることなどが並ぶ。

つまりMDASHは、イベント的なAI講座を認定する制度ではない。大学のカリキュラムの中に、AIとデータサイエンスをどの程度きちんと組み込んだかを見る制度だ。

AI時代の学歴は「どの大学か」だけでは読めなくなる

これまで大学選びは、学部名や偏差値、就職実績で語られがちだった。AI時代には、そこに「どの学生がAI・データを正規課程で学ぶのか」が加わる。

もちろん、MDASH認定があるだけで教育の質が保証されるわけではない。実際に何を学ぶか、履修率はどうか、専門分野で使う機会があるかは大学ごとに違う。それでも、少なくともAI教育が情報系だけの外付け講座ではなく、大学教育の基礎インフラに近づいていることは確認できる。

この記事の限界

• 文科省ページの認定校一覧は全国ブロック別に掲載されているが、この記事では校数の集計を行っていない。記事化時点での制度設計と要件の確認に絞った
• 認定の有無は入口であり、授業内容・履修率・卒業後の効果を直接示すものではない