内閣官房 — 未来投資戦略2017（概要） p.33

キーファクト

• 6年: 大学の学士・修士6年一貫教育の推進 (教育)

抽出テキスト

Ⅱ-A-2 教育・人材力の抜本強化 （2）今後の取組 ② 大学の数理・データサイエンス教育の強化、工学教育改革等 大学の数理及びデータサイエンスに係る 教育強化の例 従来の学科縦割り educational reform を打破するための工学教育改革を推進。 滋賀大学（社会問題分野） （大学の学科ごとに教員を配置するなどの縦割り構造の見直し、学士・修士 6 年 一貫教育、主専門・副専門の組合せ） ・データサイエンス教育に必要なデータエン ジニアリング、データアナリシス関係の教 例えば情報学科と機械学科を組み合わせた教育を行うなど、時代に即した柔軟な 員を配置。 教育体制を構築する。 ・経済、教育、環境、医療・健康、バイオ、 気象・防災・交通、教育等について学内 外の教員を招聘し、教育環境を整備。 文系理系を問わず、専門分野を超えて数理・データサイエンス教育を受ける環境を 北海道大学（生命・社会科学分野） 北海道大学（生命・社会科学分野） 推進。 ・先端研究データ・企業からの実データを 産地直送データとして教材活用。 小学校段階におけるプログラミング教育の必修化（2020年度〜）に向け、産業 ・生命・数理・社会分野におけるオーダーメ 界と教育現場が連携した「未来の学びコンソーシアム」において、現場のニーズに応じ イトプログラムの実施。 た楽しみながら学べるデジタル教材の開発や、教育現場への民間等外部人材の派 遣支援などの民間の活力を活かした取組を実施。 認定制度の対象分野（例） 4. 誰かが学び直せる社会 意欲ある社会人のスキルアップのための「学び直し」の充実のため、個人に対する支援 策を講じる。金銭的・時間的な制約等を解消し、学び直しをしやすくする。 クラウド、IoT、 IT・データ分野を中心とした高度なレベルの職業訓練講座について経済産業大臣が AI、データサイエンス 等 認定する「第4次産業革命スキル習得講座認定制度（仮称）」を本年度中に創 新技術・ 開発手法 デジタルビジネス 設。これを専門実践教育訓練給付の対象とすることを検討。 システム デザイン思考、サービス企画、 IT業界） データ分析、アジャイル 等 IT業界） 企業における採用や処遇において身に付けた能力・スキルが十分に評価されるように することで、「学び直し」に対するインセンティブを強化する。 ネットワーク、セキュリティ 等 個人の専門性や能力に応じた評価・処遇が定着し、働き手の能力が有効に発揮さ れる、生産性の高い働き方が実現するよう、同一労働同一賃金制度（職務や能力等 の明確化と公正な評価・処遇）や高度プロフェッショナル制度の創設の早期実現。 高度技術 産業界の IT利活用 ものづくり、自動車、物流 等 ※IT技術の基礎・初級は対象としない。 32