Development of Educational Materials for Acquiring AI and Data Science Literacy in College-Level Mathematics

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K02918
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09080:Science education-related
• Research Institution: Osaka Metropolitan University College of Technology
• Principal Investigator: Narasaki Ryo 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (20567929)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松野 高典 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (30311046) ; 稗田 吉成 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (80321454) ; 鬼頭 秀行 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (40866951)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: データサイエンスリテラシー / 数学 / AI / カレッジ級数学

Outline of Final Research Achievements

Since mathematics can be used in a variety of fields, it is necessary to introduce not only mathematical applications but also examples of its applications that are in line with the department and specialization of the student's field.It is advisable to constantly update teaching materials, as examples of applications related to the latest technology will attract students' interest more.This research project aimed to create a curriculum and teaching materials that would enable students of all departments and courses up to their second year at university or fifth year at a technical college to understand AI theory using neural networks while applying mathematics, leading to practical implementation.

Free Research Field

代数学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

高校で学ぶ微分積分学や線形代数学の基礎から接続する大学での数学教育、または 5 年一貫教育の高専での数学教育に適したディープラーニングのテキストや教育カリキュラムを作成することは、数学の教材としての側面だけでなく、数学と専門を繋ぐ最新の応用例を提示するという点で重要である。データ解析の良い実践例となる教材を提示しつつ、学生自らが既習の数学知識を組み合わせながら活用する応用例について、所属学科や専門によらず利用していくことが求められているAIの理論を実感できる体験的な数学教育カリキュラムを提示した．