様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
山梨大学

① 学校名

国立大学法人山梨大学② 大学等の設置者

国立大学③ 設置形態④ 所在地

山梨県甲府市武田４丁目４番３７号⑤ 申請するプログラム名称

数理・データサイエンス・ＡＩ基礎教育プログラム⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和２

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

777

人

（非常勤）

634

人

11

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
825⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

3,752

総数

１年次

857

人

２年次

842

人

３年次

879

人

４年次

925

人

５年次

130

人

６年次

119

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

中村和彦

（役職名）

理事（教学担当）・副学長⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教育国際化推進機構 大学教育センター（責任者名）

塙 雅典（役職名） 大学教育センター長・学長補佐⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
全学共通教育委員会 ・ 教育国際化推進機構 教養教育センター情報・数理教育科目部門（責任者名）

鈴木一克

（役職名）

情報・数理教育科目部門長

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 教学支援部教務企画課

担当者名

佐藤康樹

std-admin@yamanashi.ac.jp

電話番号055-220-8041

E-mail1

様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない

プログラムを構成する全学共通教育科目「情報・数理教育科目（下記1～13）」のうち、所属の学部・学科またはコース向けに開講されている必修授業1科目2単位を取得すること。
1. データサイエンス入門(CDS001A・B・C)（教育学部）、2. データサイエンス入門(CDS002A・B)（医学部医学科）、3. データサイエンス入門(CDS003)（医学部看護学科）、4. 情報処理及び実習(CDS004)（工学部機械工学科）、5. 確率・統計学(CDS005)（工学部メカトロニクス工学科）、
6. データサイエンス入門(CDS006)（工学部電気電子工学科）、7. 確率統計及び演習I(CDS007)（工学部コンピュータ理工学科）、8. データサイエ
ンス入門(CDS008)（工学部土木環境工学科）、9. データサイエンス入門(CDS009)（工学部応用化学科）、10. 確率・統計学(CDS010)（工学部先端材料理工学科）、11. データサイエンス入門(CDS011)（生命環境学部生命工学科・環境科学科）、12. データサイエンス入門(CDS012)（生命環
境学部地域社会システム学科）、13. データサイエンス入門(CDS013)（生命環境学部地域食物科学科）③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データサイエンス入門(CDS001A・B・C）
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS008)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS002A・B)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS009)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS003)
2 ○ 一部開講 ○ ○ 確率・統計学(CDS010)
2 ○ 一部開講 ○ ○情報処理及び実習(CDS004)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS011)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率・統計学(CDS005)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS012)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS006)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS013)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率統計及び演習I(CDS007)
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データサイエンス入門(CDS001A・B・C）
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS008)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS002A・B)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS009)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS003)
2 ○ 一部開講 ○ ○ 確率・統計学(CDS010)
2 ○ 一部開講 ○ ○情報処理及び実習(CDS004)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS011)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率・統計学(CDS005)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS012)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS006)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS013)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率統計及び演習I(CDS007)
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数2

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データサイエンス入門(CDS001A・B・C）
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS008)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS002A・B)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS009)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS003)
2 ○ 一部開講 ○ ○ 確率・統計学(CDS010)
2 ○ 一部開講 ○ ○情報処理及び実習(CDS004)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS011)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率・統計学(CDS005)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS012)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS006)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS013)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率統計及び演習I(CDS007)
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
データサイエンス入門(CDS001A・B・C）
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS008)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS002A・B)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS009)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS003)
2 ○ 一部開講 ○ ○ 確率・統計学(CDS010)
2 ○ 一部開講 ○ ○情報処理及び実習(CDS004)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS011)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率・統計学(CDS005)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS012)
2 ○ 一部開講 ○ ○データサイエンス入門(CDS006)
2 ○ 一部開講 ○ ○ データサイエンス入門(CDS013)
2 ○ 一部開講 ○ ○確率統計及び演習I(CDS007)
2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データサイエンス入門(CDS001A・B・C） 2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ データサイエンス入門(CDS008)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○データサイエンス入門(CDS002A・B)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ データサイエンス入門(CDS009)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○データサイエンス入門(CDS003)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ 確率・統計学(CDS010)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○情報処理及び実習(CDS004)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ データサイエンス入門(CDS011)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○確率・統計学(CDS005)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ データサイエンス入門(CDS012)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○データサイエンス入門(CDS006)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ データサイエンス入門(CDS013)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○確率統計及び演習I(CDS007)
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○
単位数

単位数

3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンス入門(CDS001A・B・C）
データサイエンス入門(CDS002A・B)
データサイエンス入門(CDS003)
確率・統計学(CDS005)
データサイエンス入門(CDS006)
確率統計及び演習I(CDS007)
データサイエンス入門(CDS008)

選択項目
授業科目
4-1統計および数理基礎 データサイエンス入門(CDS009)
4-1統計および数理基礎 確率・統計学(CDS010)
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4‐5テキスト解析
4-1統計および数理基礎⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目
4‐3データ構造とプログラミング基礎

4-1統計および数理基礎

講義内容
・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、AIと機械学習（第15回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、AIと機械学習（第13回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、AIと機械学習（第15回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 データ処理の演習その１（第8回）
・「CDS005 確率・統計学」 なぜデータサイエンスを学ぶのか，ビックデータ（第1回）、ビックデータと確率（第３回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、機械学習（AI）入門 その１
1-1 （第13回）
・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回），AI概論（第15回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第１回）, ビグデータ（第13回）
・「CDS010 確率・統計学」 データサイエンスと生活・社会変化の関わりを学ぶ。（第１回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回,第2回）情報の可視化・共有とデータサイ
エンス(第13回,第14回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、BDやAIに関する情報収集（第4回から
第6回）（１）現在進行中の社会変化（第・「CDS013 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、BDやAIに関する情報収集（第4回から４次産業革命、Society 5.0、
第6回）

データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自4

与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、AIと機械学習（第15回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、AIと機械学習（第13回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、AIと機械学習（第15回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 データ処理の演習その１（第8回）
・「CDS005 確率・統計学」 なぜデータサイエンスを学ぶのか，ビックデータ（第1回）、機械学習（AI）入門（第2回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、機械学習（AI）入門 その１
1-6 （第13回）
・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回），AI概論（第15回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第１回）, ビグデータ（第13回）
・「CDS010 確率・統計学」 データサイエンスと生活・社会変化の関わりを最新動向をもとに学ぶ。（第２回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回,第2回）情報の可視化・共有とデータサイ
エンス(第13回,第14回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第2回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第2回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第2回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 データ処理の演習（第8~13回）
・「CDS005 確率・統計学」 確率変数・確率分布・データ処理（第３～７回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、データの整理（第3回）
・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)、データの整理 (第2回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データの取得と整理（第2回）
1-2 ・「CDS009 データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第4、9、11、12、13回）
・「CDS010 確率・統計学」 社会で活用されているデータを学ぶ。（第８回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）データサイエンス概論（第2回）データの選定・収集・整理～データ分析の基礎（第５～９回）情報の可視化・共有とデータサイエンス１,2 (第13回,14回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 アンケートデータの要約（第2回）、BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 アンケートデータの要約（第2回）、BDやAIに関する情報収集（第4回か（２）「社会で活用されているデー
ら第6回）
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活
5常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第2回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第2回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第2回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 データ処理の演習（第8~13回）
・「CDS005 確率・統計学」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、機械学習（AI）入門 その１（第13回）、機械学習（AI）入門 その２（第14回）
・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データの取得と整理（第2回）
1-3
・「CDS009 データサイエンス入門」 オープンデータの取得と整理（第4、9、11、12、13回）
・「CDS010 確率・統計学」 データの活用領域を学ぶ。（第９回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データ分析の基礎（第7-9回）基本的統計手法による分析・表現活用（第10-12回）情報の可視化・共有とデータサイエンス(第13回,第14回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 アンケートデータの要約（第2回）、BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 アンケートデータの要約（第2回）、BDやAIに関する情報収集（第4回か
ら第6回）

6

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか、
データサイエンスの活用事例（第1回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか、
データサイエンスの活用事例（第1回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか、データサイエンスの活用事例（第1回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 データ処理の演習（第8~13回）
・「CDS005 確率・統計学」 機械学習・AI入門（第２回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、機械学習（AI）入門 その１
1-4 （第13回）、機械学習（AI）入門 その２（第14回）、機械学習（AI）入門 その３（第15回）
・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)、機械学習入門(第15回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 コンピュータの数値表現（第５回）, データの型＆配列演算（第６回）, 応
用線形代数（第７回）, 応用数値解析：微分・積分・求根アルゴリズム（第１０回）
・「CDS010 確率・統計学」 データ利活用の技術について学ぶ。（第１２回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データ分析の基礎（第7-9回）基本的統計手法による分析・表現活用（３）様々なデータ利活用の現場（第10-12回）情報の可視化・共有とデータサイエンス(第13回,第14回）
におけるデータ利活用事例が示・「CDS012 データサイエンス入門」 BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）
され、様々な適用領域（流通、製・「CDS013 データサイエンス入門」 BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）
造、金融、サービス、インフラ、
公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか、
データサイエンスの活用事例（第1回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか、
データサイエンスの活用事例（第1回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 データサイエンスとは何か、なぜデータサイエンスを学ぶのか、データサイエンスの活用事例（第1回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 データ処理の演習（第8~13回）
・「CDS005 確率・統計学」 機械学習・AI入門（第２回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、機械学習（AI）入門 その１
1-5 （第13回）、機械学習（AI）入門 その２（第14回）、機械学習（AI）入門 その３（第15回）
・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)、機械学習入門(第15回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 表形式データの処理(Excel 及びJuliaによる演習)(第4回、第９回)
・「CDS010 確率・統計学」 データ利活用の現場について学ぶ。（第１３回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データ分析の基礎（第7-9回）基本的統計手法による分析・表現活用（第10-12回）情報の可視化・共有とデータサイエンス(第13回,第14回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 BDやAIに関する情報収集（第4回から第6回）

7

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 データの取り扱いに関する注意、個人情報の流出や不正取引に関する問題、個人データ取り扱い上の注意点・倫理、各国における個人データ保護のための法整備（第1回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 データの取り扱いに関する注意、個人情報の流出や不正取引に関する問題、個人データ取り扱い上の注意点・倫理、各国における個人データ保護のための法整備（第1回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 データの取り扱いに関する注意、個人情報の流出や不正取引に関する問題、個人データ取り扱い上の注意点・倫理、各国における個人データ保護のための法整備（第1回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 情報セキュリティー（第1回）
・「CDS005 確率・統計学」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、データの整理（第3回）、テ
キストマイニングの基礎（第12回）
3-1 ・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)、データの整理(第2回)、機械学習入門(第15回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回），データの取得と整理（第2回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 データサイエンス概論, 情報倫理（第一回）
・「CDS010 確率・統計学」 データを扱う・守る上での留意事項について学ぶ。（第１５回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 情報リテラシー(第3回）情報倫理（第4回）データの選定・収集・整理(第5-6回）情報の可視化・共有とデータサイエンス(第13回,第14回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、情報モラル教育・情報セキュリティと著（４）活用に当たっての様々な留作権問題（情報倫理）（第13回から第14回）
意事項（ELSI、個人情報、データ
・「CDS013 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、情報モラル教育・情報セキュリティと著
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、作権問題（情報倫理）（第13回から第14回）
情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事

8

等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 データの取り扱いに関する注意、個人情報の流出や不正取引に関する問題、個人データ取り扱い上の注意点・倫理、各国における個人データ保護のための法整備（第1回）
・「CDS002 データサイエンス入門」 データの取り扱いに関する注意、個人情報の流出や不正取引に関する問題、個人データ取り扱い上の注意点・倫理、各国における個人データ保護のための法整備（第1回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 データの取り扱いに関する注意、個人情報の流出や不正取引に関する問題、個人データ取り扱い上の注意点・倫理、各国における個人データ保護のための法整備（第1回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 情報セキュリティー（第1回）
・「CDS005 確率・統計学」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 なぜデータサイエンスを学ぶのか（第1回）、データの整理（第3回）
3-2 ・「CDS007 確率統計及び演習I」 なぜデータサイエンスを学ぶのか (第1回)、データの整理(第2回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回），データの取得と整理（第2回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 データサイエンス概論, 情報倫理（第一回）
・「CDS010 確率・統計学」 データを扱う・守る上での留意事項について学ぶ。（第１５回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 情報リテラシー(第3回）情報倫理（第4回）データの選定・収集・整理(第5-6回）情報の可視化・共有とデータサイエンス(第13回,第14回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、情報モラル教育・情報セキュリティと著作権問題（情報倫理）（第13回から第14回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 データサイエンス概論（第1回）、情報モラル教育・情報セキュリティと著作権問題（情報倫理）（第13回から第14回）

9

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Excelによる演習）（第5～11回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Pythonによる演習）（第5～10回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Excelによる演習）（第5～11回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 基本統計量，検定統計量，無相関検定，回帰重分析，近似，外挿，判別分析（Excelによる演習）（第8~13回）
・「CDS005 確率・統計学」 統計グラフ（第３回）データ処理（第７回）回帰分析（第１４回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 データの整理（第3回）、2つのデータの関係（第4回）、推測統計入門（第10回）、仮説検定（第11回）
2-1 ・「CDS007 確率統計及び演習I」 データの整理(第2回)、相関（第3回、第4回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データの統計処理と可視化（第6回～第10回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 量・質的データ，多次元・時系列データ，統計代表値，平均値，中央値，最頻値，分散，不偏分散、標準偏差，ヒストグラム，相関係数 (Julia による演習) (第11~13回)
・「CDS010 確率・統計学」 母集団と標本について学ぶ。（第９回）、２標本データの検定、相関を学ぶ。（第１３回）、回帰分析等機械学習の基礎を学ぶ。（第１５回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データ分析の基礎（第7-9回）基本的統計手法による分析・表現活用（第10-12回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 データ処理・グラフ作成・相関分析（表計算ソフトの演習）（第7回から第10回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 データ処理・グラフ作成・相関分析（表計算ソフトの演習）（第7回から第
10回）

10

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Excelによる演習）（第5～11回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Pythonによる演習）（第5～10回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Excelによる演習）（第5～11回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 基本統計量，検定統計量，無相関検定，回帰重分析，近似，外挿，判別分析（Excelによる演習）（第8~13回）
・「CDS005 確率・統計学」 確率変数・確率分布（第３～６回）（５）実データ・実課題（学術デー
・「CDS006 データサイエンス入門」 データの整理（第3回）、2つのデータの関係（第4回）、推測統計入門（第タ等を含む）を用いた演習など、10回）、仮説検定（第11回）
社会での実例を題材として、
・「CDS007 確率統計及び演習I」 データの整理(第2回)、相関（第3回、第4回)「データを読む、説明する、扱う」 2-2 ・「CDS008 データサイエンス入門」 データの統計処理と可視化（第6回～第10回）
といった数理・データサイエン
・「CDS009 データサイエンス入門」 乱数列，確率とモンテカルロ法, 正規分布，確率分布関数, 回帰分析，
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す
最小二乗法 (Juliaによる演習)(第11~13回)
るもの
・「CDS010 確率・統計学」 確率変数、確率分布、累積確率分布をまなぶ。(第４回)、母集団と標本について学ぶ。（第９回）、２標本データの検定、相関を学ぶ。（第１３回）、回帰分析等機械学習の基礎を学ぶ。（第１５回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データ分析の基礎（第7-9回）基本的統計手法による分析・表現活用（第10-12回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 データ処理・グラフ作成・相関分析（表計算ソフトの演習）（第7回から第10回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 データ処理・グラフ作成・相関分析（表計算ソフトの演習）（第7回から第
10回）

11

・「CDS001A・B・C データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Excelによる演習）（第5～11回）
・「CDS002A・B データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Pythonによる演習）（第5～10回）
・「CDS003 データサイエンス入門」 統計グラフ、データの代表値、箱ひげ図、相関、回帰直線と決定係数、回帰分析（Excelによる演習）（第5～11回）
・「CDS004 情報処理及び実習」 基本統計量，検定統計量，無相関検定，回帰重分析，近似，外挿，判別分析（Excelによる演習）（第8~13回）
・「CDS005 確率・統計学」 統計学推定（第９～１０回）・統計学検定（第１１～１３回）
・「CDS006 データサイエンス入門」 データの整理（第3回）、2つのデータの関係（第4回）、推測統計入門（第10回）、仮説検定（第11回）
2-3 ・「CDS007 確率統計及び演習I」 データの整理(第2回)、相関（第3回、第4回)
・「CDS008 データサイエンス入門」 データの統計処理と可視化（第6回～第10回）
・「CDS009 データサイエンス入門」 データサイエンス入門
・「CDS010 確率・統計学」 確率変数、確率分布、累積確率分布をまなぶ。(第４回)、母集団と標本について学ぶ。（第９回）、２標本データの検定、相関を学ぶ。（第１３回）、回帰分析等機械学習の基礎を学ぶ。（第１５回）
・「CDS011 データサイエンス入門」 データ分析の基礎（第7-9回）基本的統計手法による分析・表現活用（第10-12回）
・「CDS012 データサイエンス入門」 データ処理・グラフ作成・相関分析（表計算ソフトの演習）（第7回から第10回）
・「CDS013 データサイエンス入門」 データ処理・グラフ作成・相関分析（表計算ソフトの演習）（第7回から第10回）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンスについての初歩的事項を学び、データ分析の知識およびデータ処理技能を育成する。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.che.yamanashi.ac.jp/mdsaiprogram/

12

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和２

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
教育学部
工学部
生命環境学部
医学部

合 計

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

合計

履修率

125 500
365 1460
150 600
185 990

135
376
160
186

0
0
0
0

132
276
151
184

0
0
0
0

0
0
0
0

0
0
0
0

0
0
0
0

0
0
0
0

0
0
0
0

0
0
0
0

0
0
0
0

0
0
0
0

267
652
311
370

53%
45%
52%
37%

825 3550

857

0

743

0

0

0

0

0

0

0

0

0 1,600

45%

13

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
山梨大学 大学教育センター細則② 体制の目的全学組織である大学教育センターは、山梨大学の教育方法の改善や教育の質保証のための取り組みの推進を主任務としている。当センター内には、4つの部門が設置されており、教育状況の調査から、教育方法の企画立案、教育支援ICTシステムの企画立案、学内教員
FD 研修までを、本学教育国際化推進機構内の他のセンターと連携して取り組んでいる。
数理・データサイエンス・AI教育には、当センターの教育ICT 部門とFD部門を中心として全学的に取り組んでいる。教育ICT部門には、数理・データサイエンス・AI教育を担当する専任特任准教授を配置しており、授業設計、教材開発、及び授業を行っている。FD部門には、他大学との連携強化のために、数理・データサイエンス・AI教育連携コーディネータを担当する
専任特任教員を配置し、教育・教材の学外への普及や学外連携機関との合同セミナー、合同FD、教材研究会等の企画・運営を行っている。
③ 具体的な構成員
教育国際化推進機構大学教育センター
センター長 塙 雅典（工学部 教授）
副センター長 森澤 正之（工学部 教授）
センター専任教員 教授 日永 龍彦
センター専任教員 特任准教授 鈴木 一克
センター専任教員 特任助教 佐藤 友香④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績45%
令和４年度予定
70%
令和５年度予定
93%
令和６年度予定
97%
令和７年度予定
100%
収容定員（名）3,550
具体的な計画
本教育プログラムを構成している授業科目は令和2年度以降の全学部・学科入学者に対して必修科目としているため、履修者数・履修率は年度が進むにしたがって増加し、令和7年度末に収容定員の100％に達する計画としている。
令和3年度以降の履修者数・履修率の目標は以下の通りである。
令和3年度末実績 1600名 （45%)
令和4年度末予定 2475名 (70%)
令和5年度末予定 3300名 (93%) ※１
令和6年度末予定 3425名 (97%) ※２
令和7年度末予定 3550名 (100%) ※３※１ 令和2年度入学者が4年生になる年であり、6年課程の医学部医学科(125名／年）×2
学年（5年時、6年時）以外の4年課程の全卒業生がプログラムを修了する年である※２、※３ 年次進行により6年課程の医学部医学科卒業生がプログラムを修了するため

14

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本教育プログラムは令和2年度以降に入学した全学部・学科の学生にとって必修の科目であるため、それらに該当する全学生が必ず受講する計画となっており、体制・取り組みはこの実現のために適切に構成されている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
全学共通教育科目の必修科目として開講されるため、入学時の全学共通教育科目ガイダ
ンスで周知されるとともに、履修申告時に必ず履修登録が求められる。

15

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
全学共通教育科目の必修科目として開講されるため、入学時の全学共通教育科目ガイダ
ンスで周知されるとともに、履修申告時に必ず履修登録が求められる。科目は各学科／
コース単位の少人数科目として開講され、必要に応じてTAが配置されるなど、多くの学生が修得できるサポート体制を備えている。実際に令和2年度実績における総履修者数743人
に対する単位修得者数は727人であり、97.8％の高い修得率が得られている。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業担当教員が授業時間内に講義、パソコン演習、理解度確認テスト、課題に対する添削・フィードバックなどの学習指導および質問の受け付けを行う。一部の科目のパソコン演
習では学生アシスタントが教員を補助している。また、一部の科目では授業時間外にもオン
デマンド形式での教材提供、学習管理システム上での質問の受け付け、対面での学習相談・質問窓口開設を行っている。

16

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
本学では令和2年度入学生より、全学共通教育科目として情報・数理部門を新設した。学部学科により1年次もしくは2年次において、2単位の履修を必修扱いとしている。令和2年度に1年次で履修した学生は743人であり、そのうち単位を修得した者は727人（97.8%）であった。不合格者(1.3%)や未受験者(0.8%)が僅かな割合存在するが、多くは翌年の再履修により単位を修得した。
令和3年度は2年次学生を含め857名が履修し、そのうち819名（95.3%）が単位を修得した。
単位修得者におけるGPに基づく成績分布は、Ｓ(R2年度:28.3%,R3年度:29.8%)、Ｓ-(R2年度:24.2%,R3年プログラムの履修・修得状 度:21.8%)、Ａ+(R2年度:12.2%,R3年度:9.0%)、Ａ(R2年度:14.4%,R3年度:9.9%)、Ａ-(R2年度:5.8%,R3年度:6.2%)、Ｂ+(R2
年度:3.1%,R3年度:3.5%)、Ｂ(R2年度:3.2%,R3年度:5.4%)、Ｂ-(R2年度:1.7%,R3年度:2.6%)、Ｃ+(R2年度:1.9%,R3年
況
度:1.6%)、Ｃ(R2年度:3.0%,R3年度:5.7%)であり、いずれの年度も多くの学生が良好な成績を収めている。
授業評価アンケートでは「ソフトウェアの使い方についてや著作権、情報リテラシー、AIなどの学習が実践的に行えた」「データサイエンスについて、非常にわかり易く学ぶことができた」などの好意的な意見がみられた。

前項で挙げた単位修得者における成績分布にみるように、良好な成績を収めている学生が多い。学生は高校の現行の課程では履修していない行列などの数理的な項目を文理を問わず新たに学ぶ機会を得、その理解度を問題演習などにより客観的に評価された上で単位を修得している。e-statなどの実社会から得られたデータの可視化や要約などを行う基本的な演習も含まれており、ExcelまたはMATLABやPythonなどの各種プログ
ラミング言語のデータ分析への基本的な応用スキルも修得している。
学修成果

17

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業評価アンケートでは、「エクセルを使ったさまざまなデータ処理の方法やグラフの作り方を学ぶことができた。統計について学ぶこともでき身になった」「演習中心の授業課題が多かったため身についた」など、PCソフトの演習によりスキルを身に付けることができたとの回答が見られた。数理・統計的な内容に関しても、「式の導出方法の説明が分かりやすかった」「演習問題が多かったので、問題の解き方をしっかりと理解することができた」などの記述から、学生は教員の説明や教材により内容理解に努め、達成できたことが窺える。

本学の授業アンケートの項目には他の学生への推奨に関して尋ねる設問はないが、必修科目であることから学生間の推奨の有無にかかわらず必ず履修される。一方授業評価アンケートの自由記述回答欄には「Excelな
どの使い方を詳しく学べ、データサイエンスを理解しやすく説明してくれた」などのコメントが見られ、学生は実
社会でもよく利用される表計算ソフトやデータサイエンスの知識・スキルをわかりやすく身に付けられる授業を
学生アンケート等を通じた 歓迎していることがわかる。
後輩等他の学生への推奨
度

全学共通教育科目における必修科目として位置付けて新設したことより、学年ごとの履修対象学生に対する履修登録者の比率は令和2年度の開始から100%である。収容定員に対する履修登録者の比率は年次進行に伴って令和7年には100％となる予定である。比率にすれば僅かだが不合格者(R2年度1.3%)や未受験者(R2年度0.8%)の低減を目指し、数理系に苦手意識の強い学生でも学習意欲を維持して取り組みやすい教材の開発・
全学的な履修者数、履修 改良を継続して進めている。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

18

学外からの視点

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

令和2年度以降入学者を対象としており、対象学生は全て在学中であり申請時点ではまだ修了者（卒業生）はいない。
一方、令和3年8月に本学大学教育センターと地域人材養成センターが共同開講を企画した社会人向け初級
データサイエンス講座では告知後速やかに講座定員が充足したことから、山梨県内においてもデータサイエン
スに関する産業界の期待が高いことが窺われる。この講座は学生に教授している内容も含んでおり、参加者からも好評であった。本学のプログラム修了者が卒業した暁には、在学時に得た知識を活用できる地域の企業
環境づくりも併せて進めている。

毎年開催している本学のステークホルダーミーティングの委員には産業界からも委員を招いており、データサイ
エンス・AI教育プログラムについても、その内容及び手法に対する意見を産業界の視点から聴取する機会を設けている。これにより産業界の意見を教育プログラムに取り込み反映させる仕組み（教育内部質保証システ
ム）が既に学内に構築されている。
大学eラーニング協議会 (UeLA)を通じて協議会加盟大学に本学の教育プログラムにおける授業内容及び教育用教材を公開しており、フィードバックをもらい、改善に繋げている。 同協議会のコンテンツ・共有部会を通じて産業界からの視点を含め 意見交換を行ったり、各大学における数理・データサイエンス・AI教育への取組状況や関連する授業科目の内た教育プログラム内容・手 容に関する情報を提供してもらい、教育プログラム改善の参考にしている。実際に授業内容や教育用教材を閲覧した大学からは、授業設計や教材設計の参考になったという意見をもらっている。
法等への意見また、本学が数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム関東・首都圏ブロック協力校として山梨県内の大学と共同で開催している授業設計研究会において授業設計に関する情報を収集し、改善につなげている。各大学における数理・データサイエンス・AI教育に関連する授業科目の実施状況や授業内容に関する情報共有を行い、教育プログラム改善の参考にしている。県内の大学にも本学の教育プログラムにおける授業内
容及び教育用教材を公開しており、実際に授業内容や教育用教材を閲覧した大学からは、授業設計や教材設計の参考になったという意見をもらっている。

19

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること授業においても学生が理解しやすい充実した資料・教材作成、またコンテンツの改良を継続している。巷で目にする数値の意味や信憑性について自ら考えて評価できるための基本的な数理・統計の知識を身に付け、PC
ソフトを使ってデータ分析や可視化などを行えるようになるために、「知る喜び」「ソフトを使いこなす楽しさ」を喚起する教材や教員のサポートを提供している。一部のクラスではMicrosoft Excelを用いたデータ処理・データ分
析手順を学習者が実習形式で独習できるよう、それらの手順を実際に行っているPCデスクトップ画面の映像を収録した実習動画を作成し提供している。これらの教材は必要に応じてどのクラスでも用いることができる体制を整えている。

数理・AI・データサイエンス分野の必要性を伝えるための全学対象のFD研修会を、山梨県立大学とも合同で開催（2021年1月20日）し、教員もデータサイエンスの視点をもつよう促した。また、本学の教育優秀賞表彰制度では、例年反転授業や効果的なオンライン授業の実践者を表彰し、この受賞者の実践内容を全学教育FD研修
会で全教員に共有している。他にも、授業改善に興味を持つ学生グループ（教育改善プロジェクトEIP）を支援
し、学生目線での「わかりやすい」「よい」授業の要因抽出を行う事業なども実施し、内容・水準を維持・向上しつつ、よりわかりやすい授業とすることを目指して取り組んでいる。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

https://www.che.yamanashi.ac.jp/mdsaiprogram/②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス20

02_(山梨大学)_シラバス
・データサイエンス入門（CDS001A）・データサイエンス入門（CDS001B）・データサイエンス入門（CDS001C）・データサイエンス入門（CDS002A）
・データサイエンス入門（CDS002B）
・データサイエンス入門（CDS003）
・情報処理及び演習（CDS004）
・確率・統計学（CDS005）
・データサイエンス入門（CDS006）
・確率統計及び演習Ⅰ（CDS007）
・データサイエンス入門（CDS008）
・データサイエンス入門（CDS009）
・確率・統計学（CDS010）
・データサイエンス入門（CDS011）
・データサイエンス入門（CDS012）
・データサイエンス入門（CDS013）

21

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS001 A

担当教員

鈴木

開講学期・曜日・時限

後期・火・III一克
単位数 2＜対象学生＞
教育学部（科学教育コース）1年生＜授業の目的＞
この授業ではディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識と基本技能を習得します。
科学と技術の急速な進歩により、日常生活や様々な職業上の業務においてコンピュータが手作業に取って代わりつつあります。それに伴って様々な電子データが世にあふれ、それらを分析・活用するために統計学、数学、コンピュータ科学にまたがるデータサイエンスという分野が台頭してきました。
特に、この4半世紀の間に個人用コンピュータの性能とインターネット技術が目覚ましい進歩を遂げたことや統計解析用ソフ
トウェアが開発されたことにより、個人でデータを収集し、それを可視化したり分析したりできるようになりました。また、
かつては理論上のみの話であった計算が最近では実現可能になりつつあります。その代表の一つがAI（Artificial Intelligen
ce; 人工知能）と呼ばれるものであり、近年のAIの基礎は、大量のデータを、コンピュータを用いて分析するデータサイエン
スとそれらのデータからある問題の解決方法を導き出す機械学習にあります。データサイエンスとAIは様々な職業分野に浸透し始めています。
データの分析結果や機械学習の結果は、それらのもとになったデータの信頼性と分析手法に依存します。世にあふれるデー
タは玉石混交であり、しかも各種メディア上でまことしやかに流される、信憑性に欠けるデータやデータ分析結果が人々を惑わせることが多々あり、ときにはそれらが思わぬ問題を引き起こす場合もあります。そのため、データやその分析結果を見極めるための素養を私たちは身に付けておく必要があります。また、自らがデータを扱うことも想定し、適切なデータを収集する手法、それらのデータを適切に整理する手法、そしてそれらのデータを分析するための基本的な手法を学ぶ必要があります。
最近、世の中ではAIが話題になることが多々あり、AIが人間に勝ったという表現が使われることもありますが、AIは魔法の杖ではありません。それにできることやそれが導き出した解の信頼性などを吟味するための素養も私たちは身に付ける必要があります。
このような世の中の変化に鑑みて、本講義ではデータサイエンスとAIについて全体を概観します。
＜到達目標＞
・データサイエンスの活用事例を説明できること。
・確率と統計の様々な概念を説明できること。
・Excelを使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算ができること。
・データの相関について説明できること。
・データ分析のための手法である回帰分析について説明できること。
・機械学習とAIがどのような技術であるかを説明できること。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
・毎回の授業のお知らせ、動画や配布資料等の公開、小テストなどは、Moodle上で行います。こまめにMoodleを確認してくだ
さい。
・この授業の実施形態は「オンデマンド型」を予定しています。それに加えて、授業時間中はテレビ会議システムを使って質問を受け付ける予定です。授業時間以外はMoodleで質問を受け付けます。状況によっては「オンデマンド型」から「面接授業」に変更する可能性があります。
・「オンデマンド型」の場合、各自の自宅または都合の良い場所で受講してください。「面接授業」に変更になった場合は大学の実習室で行います。
・授業は、講義（動画配信および資料配布）、小テスト、およびパソコン演習の形式で行います。パソコン演習がない回もあります。「オンデマンド型」授業の場合、パソコンの操作手順を撮影した動画教材も配信します。
・パソコン演習ではMicrosoft Excelを使用します。演習の実行結果を提出してもらう場合もあります。「オンデマンド型」の場合、自宅等にパソコンとインターネット環境があるけれどもExcelを持っていない学生さんは、大学のYINS-CNSアカウントで利用できる Office365 を使ってください。Windows でも Mac でも利用可能です。パソコンやインターネット環境を持っていない学生さんは授業担当教員に相談してください。
・授業の進み具合に応じて授業の内容や順序が変更になることがあります。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目
1 小テスト／レポート

割合

評価の観点

100% 毎回の授業の小テストまたは演習課題レポートの提出。期末レポー
トの提出。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
情報通信技術の進化に伴って生活環境が急速に変化する現代において、データサイエンスは、文系・理系に関係なくより良い生活を送るうえで必要な技能です。その考え方や基本的な手法を身に付けておけば、日常の様々な場面でも役に立つはずです。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な角度から眺め、自分で深く考える姿勢を養いましょう。
22

＜テキスト＞
竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編／和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・松井秀俊 共著, データサイエンス大系 データサイエンス入門, 学術図書出版社 (ISBN:978-4-7806-0701-7)＜参考書＞
景山三平 監修／大田靖・宿久洋 編修, 事例でわかる統計シリーズ 教養のための統計入門, 実教出版株式会社 (ISBN:978-4407-33284-1)
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:978-4-06-154656-2)
宇多賢治郎, 教育の場で「説明する」ためのパソコン術, 学文社 (ISBN:978-4-7620-2699-7)
富士通エフ・オー・エム, よくわかる Microsoft Word 2019 & Microsoft Excel 2019 & Microsoft PowerPoint 2019, FOM出
版 (ISBN:978-4-86510-399-1)＜授業計画の概要＞
第1回 データサイエンス概論
第2回 オープンデータの取得と整理、e-Statからのデータ取得
第3回 データサイエンスとプログラミング、Excelの基礎
第4回 ベクトルと行列の基礎（ベクトルと行列の定義、加減乗算）
第5回 統計グラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、積み上げグラフ）、Excelで統計グラフを作成する
第6回 データの代表値（平均値、中央値、最頻値、分散、不偏分散、標準偏差、ヒストグラム）
第7回 箱ひげ図
第8回 Excelで箱ひげ図を描く
第9回 相関（相関係数、相関と因果、疑似相関）
第10回 回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係（相関係数、回帰直線、決定係数）
第11回 Excelで回帰分析を行う
第12回 場合の数（順列、組合せ、場合の数）
第13回 確率（確率分布、確率変数、確率密度関数、大数の法則）
第14回 二項分布、正規分布
第15回 機械学習・AI概論

23

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS001 B

担当教員

鈴木

開講学期・曜日・時限

後期・木・V一克
単位数 2＜対象学生＞
教育学部（生活社会教育コース・芸術身体教育コース）1年生＜授業の目的＞
この授業ではディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識と基本技能を習得します。
科学と技術の急速な進歩により、日常生活や様々な職業上の業務においてコンピュータが手作業に取って代わりつつあります。それに伴って様々な電子データが世にあふれ、それらを分析・活用するために統計学、数学、コンピュータ科学にまたがるデータサイエンスという分野が台頭してきました。
特に、この4半世紀の間に個人用コンピュータの性能とインターネット技術が目覚ましい進歩を遂げたことや統計解析用ソフ
トウェアが開発されたことにより、個人でデータを収集し、それを可視化したり分析したりできるようになりました。また、
かつては理論上のみの話であった計算が最近では実現可能になりつつあります。その代表の一つがAI（Artificial Intelligen
ce; 人工知能）と呼ばれるものであり、近年のAIの基礎は、大量のデータを、コンピュータを用いて分析するデータサイエン
スとそれらのデータからある問題の解決方法を導き出す機械学習にあります。データサイエンスとAIは様々な職業分野に浸透し始めています。
データの分析結果や機械学習の結果は、それらのもとになったデータの信頼性と分析手法に依存します。世にあふれるデー
タは玉石混交であり、しかも各種メディア上でまことしやかに流される、信憑性に欠けるデータやデータ分析結果が人々を惑わせることが多々あり、ときにはそれらが思わぬ問題を引き起こす場合もあります。そのため、データやその分析結果を見極めるための素養を私たちは身に付けておく必要があります。また、自らがデータを扱うことも想定し、適切なデータを収集する手法、それらのデータを適切に整理する手法、そしてそれらのデータを分析するための基本的な手法を学ぶ必要があります。
最近、世の中ではAIが話題になることが多々あり、AIが人間に勝ったという表現が使われることもありますが、AIは魔法の杖ではありません。それにできることやそれが導き出した解の信頼性などを吟味するための素養も私たちは身に付ける必要があります。
このような世の中の変化に鑑みて、本講義ではデータサイエンスとAIについて全体を概観します。
＜到達目標＞
・データサイエンスの活用事例を説明できること。
・確率と統計の様々な概念を説明できること。
・Excelを使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算ができること。
・データの相関について説明できること。
・データ分析のための手法である回帰分析について説明できること。
・機械学習とAIがどのような技術であるかを説明できること。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
・毎回の授業のお知らせ、動画や配布資料等の公開、小テストなどは、Moodle上で行います。こまめにMoodleを確認してくだ
さい。
・この授業の実施形態は「オンデマンド型」を予定しています。それに加えて、授業時間中はテレビ会議システムを使って質問を受け付ける予定です。授業時間以外はMoodleで質問を受け付けます。状況によっては「オンデマンド型」から「面接授業」に変更する可能性があります。
・「オンデマンド型」の場合、各自の自宅または都合の良い場所で受講してください。「面接授業」に変更になった場合は大学の実習室で行います。
・授業は、講義（動画配信および資料配布）、小テスト、およびパソコン演習の形式で行います。パソコン演習がない回もあります。「オンデマンド型」授業の場合、パソコンの操作手順を撮影した動画教材も配信します。
・パソコン演習ではMicrosoft Excelを使用します。演習の実行結果を提出してもらう場合もあります。「オンデマンド型」の場合、自宅等にパソコンとインターネット環境があるけれどもExcelを持っていない学生さんは、大学のYINS-CNSアカウントで利用できる Office365 を使ってください。Windows でも Mac でも利用可能です。パソコンやインターネット環境を持っていない学生さんは授業担当教員に相談してください。
・授業の進み具合に応じて授業の内容や順序が変更になることがあります。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目
1 小テスト／レポート

割合

評価の観点

100% 毎回の授業の小テストまたは演習課題レポートの提出。期末レポー
トの提出。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
情報通信技術の進化に伴って生活環境が急速に変化する現代において、データサイエンスは、文系・理系に関係なくより良い生活を送るうえで必要な技能です。その考え方や基本的な手法を身に付けておけば、日常の様々な場面でも役に立つはずです。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な角度から眺め、自分で深く考える姿勢を養いましょう。
24

＜テキスト＞
竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編／和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・松井秀俊 共著, データサイエンス大系 データサイエンス入門, 学術図書出版社 (ISBN:978-4-7806-0701-7)＜参考書＞
景山三平 監修／大田靖・宿久洋 編修, 事例でわかる統計シリーズ 教養のための統計入門, 実教出版株式会社 (ISBN:978-4407-33284-1)
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:978-4-06-154656-2)
宇多賢治郎, 教育の場で「説明する」ためのパソコン術, 学文社 (ISBN:978-4-7620-2699-7)
富士通エフ・オー・エム, よくわかる Microsoft Word 2019 & Microsoft Excel 2019 & Microsoft PowerPoint 2019, FOM出
版 (ISBN:978-4-86510-399-1)＜授業計画の概要＞
第1回 データサイエンス概論
第2回 オープンデータの取得と整理、e-Statからのデータ取得
第3回 データサイエンスとプログラミング、Excelの基礎
第4回 ベクトルと行列の基礎（ベクトルと行列の定義、加減乗算）
第5回 統計グラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、積み上げグラフ）、Excelで統計グラフを作成する
第6回 データの代表値（平均値、中央値、最頻値、分散、不偏分散、標準偏差、ヒストグラム）
第7回 箱ひげ図
第8回 Excelで箱ひげ図を描く
第9回 相関（相関係数、相関と因果、疑似相関）
第10回 回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係（相関係数、回帰直線、決定係数）
第11回 Excelで回帰分析を行う
第12回 場合の数（順列、組合せ、場合の数）
第13回 確率（確率分布、確率変数、確率密度関数、大数の法則）
第14回 二項分布、正規分布
第15回 機械学習・AI概論

25

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS001 C

担当教員

鈴木

開講学期・曜日・時限

後期・金・V一克
単位数 2＜対象学生＞
教育学部（幼小発達教育コース・障害児教育コース・言語教育コース）1年生＜授業の目的＞
この授業ではディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識と基本技能を習得します。
科学と技術の急速な進歩により、日常生活や様々な職業上の業務においてコンピュータが手作業に取って代わりつつあります。それに伴って様々な電子データが世にあふれ、それらを分析・活用するために統計学、数学、コンピュータ科学にまたがるデータサイエンスという分野が台頭してきました。
特に、この4半世紀の間に個人用コンピュータの性能とインターネット技術が目覚ましい進歩を遂げたことや統計解析用ソフ
トウェアが開発されたことにより、個人でデータを収集し、それを可視化したり分析したりできるようになりました。また、
かつては理論上のみの話であった計算が最近では実現可能になりつつあります。その代表の一つがAI（Artificial Intelligen
ce; 人工知能）と呼ばれるものであり、近年のAIの基礎は、大量のデータを、コンピュータを用いて分析するデータサイエン
スとそれらのデータからある問題の解決方法を導き出す機械学習にあります。データサイエンスとAIは様々な職業分野に浸透し始めています。
データの分析結果や機械学習の結果は、それらのもとになったデータの信頼性と分析手法に依存します。世にあふれるデー
タは玉石混交であり、しかも各種メディア上でまことしやかに流される、信憑性に欠けるデータやデータ分析結果が人々を惑わせることが多々あり、ときにはそれらが思わぬ問題を引き起こす場合もあります。そのため、データやその分析結果を見極めるための素養を私たちは身に付けておく必要があります。また、自らがデータを扱うことも想定し、適切なデータを収集する手法、それらのデータを適切に整理する手法、そしてそれらのデータを分析するための基本的な手法を学ぶ必要があります。
最近、世の中ではAIが話題になることが多々あり、AIが人間に勝ったという表現が使われることもありますが、AIは魔法の杖ではありません。それにできることやそれが導き出した解の信頼性などを吟味するための素養も私たちは身に付ける必要があります。
このような世の中の変化に鑑みて、本講義ではデータサイエンスとAIについて全体を概観します。
＜到達目標＞
・データサイエンスの活用事例を説明できること。
・確率と統計の様々な概念を説明できること。
・Excelを使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算ができること。
・データの相関について説明できること。
・データ分析のための手法である回帰分析について説明できること。
・機械学習とAIがどのような技術であるかを説明できること。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
・毎回の授業のお知らせ、動画や配布資料等の公開、小テストなどは、Moodle上で行います。こまめにMoodleを確認してくだ
さい。
・この授業の実施形態は「オンデマンド型」を予定しています。それに加えて、授業時間中はテレビ会議システムを使って質問を受け付ける予定です。授業時間以外はMoodleで質問を受け付けます。状況によっては「オンデマンド型」から「面接授業」に変更する可能性があります。
・「オンデマンド型」の場合、各自の自宅または都合の良い場所で受講してください。「面接授業」に変更になった場合は大学の実習室で行います。
・授業は、講義（動画配信および資料配布）、小テスト、およびパソコン演習の形式で行います。パソコン演習がない回もあります。「オンデマンド型」授業の場合、パソコンの操作手順を撮影した動画教材も配信します。
・パソコン演習ではMicrosoft Excelを使用します。演習の実行結果を提出してもらう場合もあります。「オンデマンド型」の場合、自宅等にパソコンとインターネット環境があるけれどもExcelを持っていない学生さんは、大学のYINS-CNSアカウントで利用できる Office365 を使ってください。Windows でも Mac でも利用可能です。パソコンやインターネット環境を持っていない学生さんは授業担当教員に相談してください。
・授業の進み具合に応じて授業の内容や順序が変更になることがあります。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目
1 小テスト／レポート

割合

評価の観点

100% 毎回の授業の小テストまたは演習課題レポートの提出。期末レポー
トの提出。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
情報通信技術の進化に伴って生活環境が急速に変化する現代において、データサイエンスは、文系・理系に関係なくより良い生活を送るうえで必要な技能です。その考え方や基本的な手法を身に付けておけば、日常の様々な場面でも役に立つはずです。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な角度から眺め、自分で深く考える姿勢を養いましょう。
26

＜テキスト＞
竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編／和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・松井秀俊 共著, データサイエンス大系 データサイエンス入門, 学術図書出版社 (ISBN:978-4-7806-0701-7)＜参考書＞
景山三平 監修／大田靖・宿久洋 編修, 事例でわかる統計シリーズ 教養のための統計入門, 実教出版株式会社 (ISBN:978-4407-33284-1)
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:978-4-06-154656-2)
宇多賢治郎, 教育の場で「説明する」ためのパソコン術, 学文社 (ISBN:978-4-7620-2699-7)
富士通エフ・オー・エム, よくわかる Microsoft Word 2019 & Microsoft Excel 2019 & Microsoft PowerPoint 2019, FOM出
版 (ISBN:978-4-86510-399-1)＜授業計画の概要＞
第1回 データサイエンス概論
第2回 オープンデータの取得と整理、e-Statからのデータ取得
第3回 データサイエンスとプログラミング、Excelの基礎
第4回 ベクトルと行列の基礎（ベクトルと行列の定義、加減乗算）
第5回 統計グラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、積み上げグラフ）、Excelで統計グラフを作成する
第6回 データの代表値（平均値、中央値、最頻値、分散、不偏分散、標準偏差、ヒストグラム）
第7回 箱ひげ図
第8回 Excelで箱ひげ図を描く
第9回 相関（相関係数、相関と因果、疑似相関）
第10回 回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係（相関係数、回帰直線、決定係数）
第11回 Excelで回帰分析を行う
第12回 場合の数（順列、組合せ、場合の数）
第13回 確率（確率分布、確率変数、確率密度関数、大数の法則）
第14回 二項分布、正規分布
第15回 機械学習・AI概論

27

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS002 A

担当教員

鈴木

開講学期・曜日・時限

前期・月・III一克
単位数 2＜対象学生＞
医学部医学科1年生Aグループ（A／Bのグループ分けは学科の指示に従うこと）＜授業の目的＞
この授業ではディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識と基本技能を習得します。
科学と技術の急速な進歩により、日常生活や様々な職業上の業務においてコンピュータが手作業に取って代わりつつあります。それに伴って様々な電子データが世にあふれ、それらを分析・活用するために統計学、数学、コンピュータ科学にまたがるデータサイエンスという分野が台頭してきました。
特に、この4半世紀の間に個人用コンピュータの性能とインターネット技術が目覚ましい進歩を遂げたことや統計解析用ソフ
トウェアが開発されたことにより、個人でデータを収集し、それを可視化したり分析したりできるようになりました。また、
かつては理論上のみの話であった計算が最近では実現可能になりつつあります。その代表の一つがAI（Artificial Intelligen
ce; 人工知能）と呼ばれるものであり、近年のAIの基礎は、大量のデータを、コンピュータを用いて分析するデータサイエン
スとそれらのデータからある問題の解決方法を導き出す機械学習にあります。データサイエンスとAIは様々な職業分野に浸透し始めています。
データの分析結果や機械学習の結果は、それらのもとになったデータの信頼性と分析手法に依存します。世にあふれるデー
タは玉石混交であり、しかも各種メディア上でまことしやかに流される、信憑性に欠けるデータやデータ分析結果が人々を惑わせることが多々あり、ときにはそれらが思わぬ問題を引き起こす場合もあります。そのため、データやその分析結果を見極めるための素養を私たちは身に付けておく必要があります。また、自らがデータを扱うことも想定し、適切なデータを収集する手法、それらのデータを適切に整理する手法、そしてそれらのデータを分析するための基本的な手法を学ぶ必要があります。
最近、世の中ではAIが話題になることが多々あり、AIが人間に勝ったという表現が使われることもありますが、AIは魔法の杖ではありません。それにできることやそれが導き出した解の信頼性などを吟味するための素養も私たちは身に付ける必要があります。
このような世の中の変化に鑑みて、本講義ではデータサイエンスとAIについて全体を概観します。
＜到達目標＞
・データサイエンスの活用事例を説明できること。
・確率と統計の様々な概念を説明できること。
・プログラミング言語Python（パイソン）を使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算ができること。
・データの相関について説明できること。
・データ分析のための手法である回帰分析について説明できること。
・機械学習とAIがどのような技術であるかを説明できること。
・プログラミングレスAI基盤を用いてAIを実装できること。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
・毎回の授業のお知らせ、動画や配布資料等の公開、小テストなどは、Moodle上で行います。こまめにMoodleを確認してくだ
さい。
・この授業の実施形態は「オンデマンド型」を予定しています。それに加えて、授業時間中はテレビ会議システムを使って質問を受け付ける予定です。授業時間以外はMoodleで質問を受け付けます。状況によっては「オンデマンド型」から「面接授業」に変更する可能性があります。
・「オンデマンド型」の場合、各自の自宅または都合の良い場所で受講してください。「面接授業」に変更になった場合は大学の実習室で行います。
・授業は、講義（動画配信および資料配布）、小テスト、およびパソコン演習の形式で行います。パソコン演習がない回もあります。「オンデマンド型」授業の場合、パソコンの操作手順を撮影した動画教材も配信します。
・パソコン演習では主に Python を使用します。たまに Microsoft Excelを使用することもあります。演習の実行結果を提出してもらう場合もあります。「オンデマンド型」の場合、パソコンはWindowsでもMacでも構いません。Pythonのインストールの仕方は説明します。自宅等にパソコンやインターネット環境を持っていない学生さんは授業担当教員に相談してください。
・授業の進み具合に応じて授業の内容や順序が変更になることがあります。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目
1 小テスト／レポート

割合

評価の観点

100% 毎回の授業の小テストまたは演習課題レポートの提出。期末レポー
トの提出。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
情報通信技術の進化に伴って生活環境が急速に変化する現代において、データサイエンスは、文系・理系に関係なくより良い生活を送るうえで必要な技能です。その考え方や基本的な手法を身に付けておけば、日常の様々な場面でも役に立つはずです。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な角度から眺め、自分で深く考える姿勢を養いましょう。
28

＜テキスト＞
竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編／和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・松井秀俊 共著, データサイエンス大系 データサイエンス入門, 学術図書出版社 (ISBN:978-4-7806-0701-7)＜参考書＞
景山三平 監修／大田靖・宿久洋 編修, 事例でわかる統計シリーズ 教養のための統計入門, 実教出版株式会社 (ISBN:978-4407-33284-1)
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:978-4-06-154656-2)
Bill Lubanovic 著，斎藤康毅 監訳，長尾高弘 訳, 入門 Python 3, オライリー・ジャパン (ISBN:978-4-87311-738-6)＜授業計画の概要＞
第1回 データサイエンス概論
第2回 オープンデータの取得と整理、e-Statからのデータ取得
第3回 データサイエンスとプログラミング、Pythonの基礎
第4回 ベクトルと行列の基礎（ベクトルと行列の定義、加減乗算）
第5回 統計グラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、積み上げグラフ）、Pythonで統計グラフを作成する
第6回 データの代表値（平均値、中央値、最頻値、分散、不偏分散、標準偏差、ヒストグラム）
第7回 箱ひげ図、第8回 Pythonで箱ひげ図を描く
第8回 相関（相関係数、相関と因果、疑似相関）
第9回 回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係（相関係数、回帰直線、決定係数）
第10回 Pythonで回帰分析を行う
第11回 確率（確率分布、確率変数、確率密度関数、大数の法則）
第12回 二項分布、正規分布
第13回 機械学習・AI概論、ニューラルネットワーク (1) ― ニューラルネットワークの仕組みと数学基礎
第14回 ニューラルネットワーク (2) ― Neural Network Console を用いた実装 1 ―第15回 ニューラルネットワーク (3) ― Neural Network Console を用いた実装 2 ―29

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS002 B

担当教員

鈴木

開講学期・曜日・時限

前期・月・IV一克
単位数 2＜対象学生＞
医学部医学科1年生Bグループ（A／Bのグループ分けは学科の指示に従うこと）＜授業の目的＞
この授業ではディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識と基本技能を習得します。
科学と技術の急速な進歩により、日常生活や様々な職業上の業務においてコンピュータが手作業に取って代わりつつあります。それに伴って様々な電子データが世にあふれ、それらを分析・活用するために統計学、数学、コンピュータ科学にまたがるデータサイエンスという分野が台頭してきました。
特に、この4半世紀の間に個人用コンピュータの性能とインターネット技術が目覚ましい進歩を遂げたことや統計解析用ソフ
トウェアが開発されたことにより、個人でデータを収集し、それを可視化したり分析したりできるようになりました。また、
かつては理論上のみの話であった計算が最近では実現可能になりつつあります。その代表の一つがAI（Artificial Intelligen
ce; 人工知能）と呼ばれるものであり、近年のAIの基礎は、大量のデータを、コンピュータを用いて分析するデータサイエン
スとそれらのデータからある問題の解決方法を導き出す機械学習にあります。データサイエンスとAIは様々な職業分野に浸透し始めています。
データの分析結果や機械学習の結果は、それらのもとになったデータの信頼性と分析手法に依存します。世にあふれるデー
タは玉石混交であり、しかも各種メディア上でまことしやかに流される、信憑性に欠けるデータやデータ分析結果が人々を惑わせることが多々あり、ときにはそれらが思わぬ問題を引き起こす場合もあります。そのため、データやその分析結果を見極めるための素養を私たちは身に付けておく必要があります。また、自らがデータを扱うことも想定し、適切なデータを収集する手法、それらのデータを適切に整理する手法、そしてそれらのデータを分析するための基本的な手法を学ぶ必要があります。
最近、世の中ではAIが話題になることが多々あり、AIが人間に勝ったという表現が使われることもありますが、AIは魔法の杖ではありません。それにできることやそれが導き出した解の信頼性などを吟味するための素養も私たちは身に付ける必要があります。
このような世の中の変化に鑑みて、本講義ではデータサイエンスとAIについて全体を概観します。
＜到達目標＞
・データサイエンスの活用事例を説明できること。
・確率と統計の様々な概念を説明できること。
・プログラミング言語Python（パイソン）を使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算ができること。
・データの相関について説明できること。
・データ分析のための手法である回帰分析について説明できること。
・機械学習とAIがどのような技術であるかを説明できること。
・プログラミングレスAI基盤を用いてAIを実装できること。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
・毎回の授業のお知らせ、動画や配布資料等の公開、小テストなどは、Moodle上で行います。こまめにMoodleを確認してくだ
さい。
・この授業の実施形態は「オンデマンド型」を予定しています。それに加えて、授業時間中はテレビ会議システムを使って質問を受け付ける予定です。授業時間以外はMoodleで質問を受け付けます。状況によっては「オンデマンド型」から「面接授業」に変更する可能性があります。
・「オンデマンド型」の場合、各自の自宅または都合の良い場所で受講してください。「面接授業」に変更になった場合は大学の実習室で行います。
・授業は、講義（動画配信および資料配布）、小テスト、およびパソコン演習の形式で行います。パソコン演習がない回もあります。「オンデマンド型」授業の場合、パソコンの操作手順を撮影した動画教材も配信します。
・パソコン演習では主に Python を使用します。たまに Microsoft Excelを使用することもあります。演習の実行結果を提出してもらう場合もあります。「オンデマンド型」の場合、パソコンはWindowsでもMacでも構いません。Pythonのインストールの仕方は説明します。自宅等にパソコンやインターネット環境を持っていない学生さんは授業担当教員に相談してください。
・授業の進み具合に応じて授業の内容や順序が変更になることがあります。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目
1 小テスト／レポート

割合

評価の観点

100% 毎回の授業の小テストまたは演習課題レポートの提出。期末レポー
トの提出。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
情報通信技術の進化に伴って生活環境が急速に変化する現代において、データサイエンスは、文系・理系に関係なくより良い生活を送るうえで必要な技能です。その考え方や基本的な手法を身に付けておけば、日常の様々な場面でも役に立つはずです。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な角度から眺め、自分で深く考える姿勢を養いましょう。
30

＜テキスト＞
竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編／和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・松井秀俊 共著, データサイエンス大系 データサイエンス入門, 学術図書出版社 (ISBN:978-4-7806-0701-7)＜参考書＞
景山三平 監修／大田靖・宿久洋 編修, 事例でわかる統計シリーズ 教養のための統計入門, 実教出版株式会社 (ISBN:978-4407-33284-1)
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:978-4-06-154656-2)
Bill Lubanovic 著，斎藤康毅 監訳，長尾高弘 訳, 入門 Python 3, オライリー・ジャパン (ISBN:978-4-87311-738-6)＜授業計画の概要＞
第1回 データサイエンス概論
第2回 オープンデータの取得と整理、e-Statからのデータ取得
第3回 データサイエンスとプログラミング、Pythonの基礎
第4回 ベクトルと行列の基礎（ベクトルと行列の定義、加減乗算）
第5回 統計グラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、積み上げグラフ）、Pythonで統計グラフを作成する
第6回 データの代表値（平均値、中央値、最頻値、分散、不偏分散、標準偏差、ヒストグラム）
第7回 箱ひげ図、第8回 Pythonで箱ひげ図を描く
第8回 相関（相関係数、相関と因果、疑似相関）
第9回 回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係（相関係数、回帰直線、決定係数）
第10回 Pythonで回帰分析を行う
第11回 確率（確率分布、確率変数、確率密度関数、大数の法則）
第12回 二項分布、正規分布
第13回 機械学習・AI概論、ニューラルネットワーク (1) ― ニューラルネットワークの仕組みと数学基礎
第14回 ニューラルネットワーク (2) ― Neural Network Console を用いた実装 1 ―第15回 ニューラルネットワーク (3) ― Neural Network Console を用いた実装 2 ―31

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS003担当教員

鈴木

開講学期・曜日・時限

前期・木・I一克
単位数 2＜対象学生＞
医学部看護学科1年生＜授業の目的＞
この授業ではディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識と基本技能を習得します。
科学と技術の急速な進歩により、日常生活や様々な職業上の業務においてコンピュータが手作業に取って代わりつつあります。それに伴って様々な電子データが世にあふれ、それらを分析・活用するために統計学、数学、コンピュータ科学にまたがるデータサイエンスという分野が台頭してきました。
特に、この4半世紀の間に個人用コンピュータの性能とインターネット技術が目覚ましい進歩を遂げたことや統計解析用ソフ
トウェアが開発されたことにより、個人でデータを収集し、それを可視化したり分析したりできるようになりました。また、
かつては理論上のみの話であった計算が最近では実現可能になりつつあります。その代表の一つがAI（Artificial Intelligen
ce; 人工知能）と呼ばれるものであり、近年のAIの基礎は、大量のデータを、コンピュータを用いて分析するデータサイエン
スとそれらのデータからある問題の解決方法を導き出す機械学習にあります。データサイエンスとAIは様々な職業分野に浸透し始めています。
データの分析結果や機械学習の結果は、それらのもとになったデータの信頼性と分析手法に依存します。世にあふれるデー
タは玉石混交であり、しかも各種メディア上でまことしやかに流される、信憑性に欠けるデータやデータ分析結果が人々を惑わせることが多々あり、ときにはそれらが思わぬ問題を引き起こす場合もあります。そのため、データやその分析結果を見極めるための素養を私たちは身に付けておく必要があります。また、自らがデータを扱うことも想定し、適切なデータを収集する手法、それらのデータを適切に整理する手法、そしてそれらのデータを分析するための基本的な手法を学ぶ必要があります。
最近、世の中ではAIが話題になることが多々あり、AIが人間に勝ったという表現が使われることもありますが、AIは魔法の杖ではありません。それにできることやそれが導き出した解の信頼性などを吟味するための素養も私たちは身に付ける必要があります。
このような世の中の変化に鑑みて、本講義ではデータサイエンスとAIについて全体を概観します。
＜到達目標＞
・データサイエンスの活用事例を説明できること。
・確率と統計の様々な概念を説明できること。
・Excelを使って統計グラフの作成と代表値・統計量の計算ができること。
・データの相関について説明できること。
・データ分析のための手法である回帰分析について説明できること。
・機械学習とAIがどのような技術であるかを説明できること。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
・毎回の授業のお知らせ、動画や配布資料等の公開、小テストなどは、Moodle上で行います。こまめにMoodleを確認してくだ
さい。
・この授業の実施形態は「オンデマンド型」を予定しています。それに加えて、授業時間中はテレビ会議システムを使って質問を受け付ける予定です。授業時間以外はMoodleで質問を受け付けます。状況によっては「オンデマンド型」から「面接授業」に変更する可能性があります。
・「オンデマンド型」の場合、各自の自宅または都合の良い場所で受講してください。「面接授業」に変更になった場合は大学の実習室で行います。
・授業は、講義（動画配信および資料配布）、小テスト、およびパソコン演習の形式で行います。パソコン演習がない回もあります。「オンデマンド型」授業の場合、パソコンの操作手順を撮影した動画教材も配信します。
・パソコン演習ではMicrosoft Excelを使用します。演習の実行結果を提出してもらう場合もあります。「オンデマンド型」の場合、自宅等にパソコンとインターネット環境があるけれどもExcelを持っていない学生さんは、大学のYINS-CNSアカウントで利用できる Office365 を使ってください。Windows でも Mac でも利用可能です。パソコンやインターネット環境を持っていない学生さんは授業担当教員に相談してください。
・授業の進み具合に応じて授業の内容や順序が変更になることがあります。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目
1 小テスト／レポート

割合

評価の観点

100% 毎回の授業の小テストまたは演習課題レポートの提出。期末レポー
トの提出。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
情報通信技術の進化に伴って生活環境が急速に変化する現代において、データサイエンスは、文系・理系に関係なくより良い生活を送るうえで必要な技能です。その考え方や基本的な手法を身に付けておけば、日常の様々な場面でも役に立つはずです。知識を吸収するだけでなく、物事を様々な角度から眺め、自分で深く考える姿勢を養いましょう。
32

＜テキスト＞
竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編／和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・松井秀俊 共著, データサイエンス大系 データサイエンス入門, 学術図書出版社 (ISBN:978-4-7806-0701-7)＜参考書＞
景山三平 監修／大田靖・宿久洋 編修, 事例でわかる統計シリーズ 教養のための統計入門, 実教出版株式会社 (ISBN:978-4407-33284-1)
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:978-4-06-154656-2)
宇多賢治郎, 教育の場で「説明する」ためのパソコン術, 学文社 (ISBN:978-4-7620-2699-7)
富士通エフ・オー・エム, よくわかる Microsoft Word 2019 & Microsoft Excel 2019 & Microsoft PowerPoint 2019, FOM出
版 (ISBN:978-4-86510-399-1)＜授業計画の概要＞
第1回 データサイエンス概論
第2回 オープンデータの取得と整理、e-Statからのデータ取得
第3回 データサイエンスとプログラミング、Excelの基礎
第4回 ベクトルと行列の基礎（ベクトルと行列の定義、加減乗算）
第5回 統計グラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、積み上げグラフ）、Excelで統計グラフを作成する
第6回 データの代表値（平均値、中央値、最頻値、分散、不偏分散、標準偏差、ヒストグラム）
第7回 箱ひげ図
第8回 Excelで箱ひげ図を描く
第9回 相関（相関係数、相関と因果、疑似相関）
第10回 回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係（相関係数、回帰直線、決定係数）
第11回 Excelで回帰分析を行う
第12回 場合の数（順列、組合せ、場合の数）
第13回 確率（確率分布、確率変数、確率密度関数、大数の法則）
第14回 二項分布、正規分布
第15回 機械学習・AI概論

33

授業科目名
時間割番号

情報処理及び実習
CDS004担当教員

鳥山

開講学期・曜日・時限

前期・月・I-2-II-2

孝司／杉山

裕文
単位数 2

＜対象学生＞
機械工学を学ぶ１・２年次生＜授業の目的＞
本講義は，今後，社会において要求される「情報の調査・収集，処理およびその発信を行うための能力」，即ち，「情報リテラシー」を養うための科目である．本講義を通して機械工学科の学生として最低限身につけておくべき情報処理の基礎教養の修得を目標としている．講義の後半では，実験や調査などで得られるデータの活用法としてExcelを用いた基礎的なデータ処理の実習も行う．
＜到達目標＞
１）Windowsの基本操作を覚えること．
２）日本語ワープロ，表計算ならびにプレゼンテーションソフトについて学習し，それらの使用法を修得することにより，機械工学科での今後の活用（レポート作成や発表などを指す）に役立てられるよう，これらの素養を身につけること．
３）Excelを用いたデータ処理（統計処理）の基礎を身につけること．
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力１・コミュニケーションスキル
文章表現力

適切な手順を踏んで学術的な文章を書くことができる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報倫理力

情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。

◎

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

○

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
・Moodle 上に演習課題、学修の進め方、関連資料、操作例の動画などの必要事項をアップロードし、学生が演習して作成した成果物を Moodle を通して提出する
・演習時間中は Zoom を通して質問を受けられるようにし、操作法が分からないときには、Zoom の機能を用いてリモートに教員やTAが操作して、操作方法を教授する・教員が提出された内容の添削を行いフィードバックする＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

40% 授業理解力，自発的勉学

2 試験：中間期

40% 授業理解力

3 小テスト／レポート

20% 授業理解力＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
学生実験や卒業論文ではMS Officeの使い方の基礎を熟知しておく必要がある。また、その中で得られたデータを適切に処理する能力は必須であるため、１年次生のうちに本講義でそのの基礎を学んでおくことが望ましい。
＜テキスト＞
杉本くみ子、大澤栄子, 30時間アカデミック情報リテラシー Office2016, 実教出版 (ISBN:978-4407340235)
米谷学, 7日間集中講義！ Excel統計学入門 , オーム社 (ISBN:978-4-274-21888-0)＜参考書＞＜授業計画の概要＞
１．コンピュータの概要および情報リテラシーについて
コンピュータの基礎
・コンピュータの構成
・記憶装置
・インターネットの基礎
Windowsの基本操作
・フォルダやファイルの管理
・文字の入力ネットワークと情報セキュリティ
情報プレースメントテスト
２．Wordの基本操作その１
moodleの操作
・課題提出方法
Wordの基本操作
・文書の作成方法
・書式の変更・印刷・表の作成
３．Wordの基本操作その２34

・文書の編集・表現力をアップする
・長文作成をサポートする
４．Excelの基本操作その１
・表の作成
・オートフィル
・関数の使用方法
５．Excelの基本操作その２・グラフと図形
・データの並び替え・抽出
６．PowerPointの基本操作・レポートの作成方法
PowerPoint
・プレゼンテーションの作成
・図やオブジェクトの挿入と編集
レポート作成方法
・文章の階層化
・ページ設定・スタイル
・目次・索引
７．中間評価と課題解説
８．Wordの応用及びデータ処理の演習その１・Wordによる数式の記述方法
・Excelでの実験データの読み込み及び作図
・基本統計量
９．データ処理の演習その２・推測統計学の基礎
・検定統計量
１０．データ処理の演習その３・相関・回帰分析の基礎
・無相関の検定
１１．データ処理の演習その４・重回帰分析の基礎
１２．データ処理の演習その５・時系列分析の基礎・近似
・外挿
１３．データ処理の演習その６
・判別分析の基礎
１４．情報リテラシーの復習
１５．総括評価・まとめ35

授業科目名
時間割番号

確率・統計学
CDS005担当教員

金

開講学期・曜日・時限

前期・木・II蓮花
単位数 2＜対象学生＞＜授業の目的＞
自然現象や社会現象を問わず、偶然性を含む現象や多くのデータから、法則を見つけたり全体を推測したりするためにデータ
サイエンスの確率統計の手法が用いられている。本講義では確率及び統計の基礎事項を学び、そのような現象をいかに数学的にとらえるのか、法則性の確認や推測を行う手法を身につける。
＜到達目標＞
確率・統計学の基本的な概念や手法を理解し、現実の事象に則した問題を解けるようになることを目的とする。本授業を通して、データサイエンスについて理解でき、EXCELによるデータ処理（平均値、標準偏差など）、EXCELによる最小二乗法処理ができる。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明

－

1 教養
多様な知識の獲得

単位を取得した教養教育科目の概要と、重要な基礎的事項を説明できる。

◎

2 汎用能力１・コミュニケーションスキル
討議力

他者の意見を的確に捉え、理解の深まりや内省につながる対話ができる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

○

4 汎用能力
５・問題解決力
構想力

多様な解決方法を案出・検討し、適切な方法を選択できる。

○＜授業の方法＞「ライブ型」 ：・教員が Teams により毎回同時双方向で学生にライブ講義を配信する
・適宜学生の思考の時間、質問等の時間を設ける[対面式]授業の場合もある。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

40% 理解度と応用力を評価するために論述式、記述式試験を行う。

2 試験：中間期

40% 理解度と応用力を評価するために論述式、記述式試験を行う。

3 小テスト／レポート

20% 洞察力を深めるため小テストを行う。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
教科書に沿って講義を行う。ノートを取るのは非常に重要である。
＜テキスト＞
前園 宜彦, 概説 確率統計, サイエンス社 (ISBN:978-4781912349)＜参考書＞＜授業計画の概要＞
１．データサイエンスの概要
２．機械学習とAIの概要と可能性
３．確率の導入と確率変数
４．確率関数と確率密度関数と確率分布関数
５．確率関数と確率密度関数と確率分布関数
７．期待値と分散
８．期待値と分散
９．中間評価
１０．点推定と区間推定
１１．母平均・母分散検定
１２．母平均の差の検定・対応のあるデータの検定
１３．比率の検定・適合度検定
１４．相関・回帰
１５．総括評価・まとめ36

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS006担当教員

塙

開講学期・曜日・時限

後期・水・IV-1-V-1

雅典
単位数 2

＜対象学生＞
電気電子工学科1年生＜授業の目的＞現代の高度にデジタル化された社会においては，生活や仕事に各種情報を有効に利活用する基礎的素養や，スマートフォンや様々なセンサから自動的に集められるデータから有用な情報を引き出すための様々な知識・能力が求められる。本科目では，現代社会で起きているデータによる産業革命とも呼ぶべき大きな変化を正しく認識した上で，データを正しく理解・分析・解
釈し，データを元に様々な事象を説明できるようになることを目指し，数的データを取り扱うためのツールとしてのプログラ
ミング言語とデータ分析に欠かせない統計学の基礎を学ぶ。さらに発展的な内容として，昨今データサイエンス分野の必携知識となっている機械学習（AI）や，文字データの解析についても簡単な利活用ができるようになることを目指す。
＜到達目標＞（１）なぜデータサイエンスを学ぶ必要があるのかを，重要性を理解し説明できる（２）MATLAB/Octaveの基礎を身につけ，様々な統計学の学習に活用できる（３）基本統計量の性質を理解し、データの理解に役立てることができる（４）確率変数及び確率分布の持つ役割と性質を理解し，代表値を求めることができる（５）標本調査の方法を理解し説明できる（６）仮説検定を理解し、検定におけるエラーを説明できる（７）テキストデータをコンピュータで分析する有効性を理解し説明できる（８）機械学習の概要と可能性について説明できる＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

4 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
Zoomなどによるライブオンライン授業（講義・PC演習）で開始するが，対面（ＰＣ教室の定員と履修者数の兼ね合いで半数ず
つ入れ替えの予定）とライブオンラインのハイブリッドへの移行を検討する。その他の方法については以下の例年のやり方に準拠する。
情報処理端末教室において各回1.5コマの授業とし，各回の内容について講義と実習を交互に行う。講義用スライド資料・小テ
スト・課題・ワークショップ（学生同士の相互評価を含む課題）の提示を学習管理システムMoodle上で行うとともに，教室端末に導入されているMATLABかOctave-onlineを活用して毎回プログラミングスキルを磨く。統計学を学ぶ際には政府統計データ
e-Statなど社会で実際に活用されているデータも活用する。テキストデータ処理の学習には情報処理端末に導入されているKHc
oderを活用するとともに，機械学習（深層学習）の学習にはSONY Neural Network Consoleを活用してプログラミングレスのAI
応用基礎教育を実施する。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

20% 具体的な達成目標（８）の機械学習の活用について理解度を問う

2 試験：中間期

30% 具体的な達成目標の（２）～（４）について理解度を問う

3 小テスト／レポート

40% 各回の学修項目に応じて具体的な達成目標の（１）～（８）について理解度を問う

4 受講態度

10% 各回の期限までに課題が提出されない場合には，その授業回の小テ
スト／レポート点を失うこととなる。主体的継続的な学習態度を有することは大学生としての前提である＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
数列，微分積分学，順列組み合わせなど高校で学ぶ数学の基本事項とPCの基本的な使い方（タッチタイピング，Microsoft Win
dowsの操作，Microsoft Word等の基本的なオフィスアプリケーションの使い方，Webブラウザ操作など）に習熟しておくこと。
また並行して開講される「信号とシステム」でも学ぶMATLABプログラミングは本授業においても重要なツールとなる上に，今後の学習・研究・仕事においても強力な武器となる。両方の授業を通じて，確実に習得すること。
＜テキスト＞
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:4061546562)＜参考書＞＜授業計画の概要＞
37

具体的な達成目標の（３）～（６）に対する教科書。必携。

第1回 なぜデータサイエンスを学ぶのか
データサイエンスを学ぶ必要性と意義を自分の言葉で説明できるようにする。
第2回 MATLAB/Ocataveプログラミング入門
MATLAB/Ocataveの基礎的な文法を理解しを電卓代わりに使えるようにする。データの可視化のための様々なグラフィック機能を実際に使えるようにする。
第3回 データの整理
データを表や図で表し、全体の傾向をつかめるようにする。データの傾向を表す様々な量を知り、それらの使い方を自分の言葉で説明し，活用できるようにする。社会で実際に使われているデータの例として政府統計データe-Statにふれ，その取り込み方も学ぶ。
第4回 二つのデータの関係
相関図の作成，共分散・相関係数を自分の言葉で説明し，活用できるようにする。
第5回 確率分布と密度関数
確率変数・確率分布表・確率密度関数と確率，確率分布関数，期待値，分散，標準偏差などを理解し，自分の言葉で説明し，活用できるようにする。
第6回 同時確率分布。
複数の確率変数の振る舞いを表す同時確率関数／同時確率分布について学ぶ。同時確率変数と同時確率関数，確率変数の独立性，同時確率変数の期待値・分散，大数の法則を自分の言葉で説明し，活用できるようにする
第7回 二項分布の活用法
二項分布の活用法について学ぶ。ベルヌーイ試行と二項分布の関係，ポアソン分布について自分の言葉で説明し，活用できるようにする。
第8回 正規分布
正規曲線と正規分布について学ぶ。標準偏差が正規曲線の変曲点であること，正規分布と確率の関係などについて自分の言葉で説明し，活用できるようにする。
第9回 中間試験 主として具体的な達成目標の（２）～（４）について理解度を問う
第10回 推測統計入門
標本調査，標本平均，母平均の信頼区間の推定について学ぶ。推測統計の目的，標本調査の概要，標本平均は母平均の周りに密集すること，中心極限定理，標本分散は母分散の(n-1)/nになることなどについて，自分の言葉で説明し，活用できるようにする。
第11回 仮説検定
様々な仮説検定の方法について学ぶ。仮説検定とは何か，母平均の検定（母分散既知／未知），等平均仮説検定（母分散既知／未知），母分散の検定（母平均既知／未知），F分布と等分散仮説の検定，無相関の検定などについて自分の言葉で説明し，活用できるようにする。
第12回 テキストマイニングの基礎
文字データの分析手法を学ぶ。質的研究と量的研究の違い，データマイニング，テキストマイニングなどの用語，テキストマ
イニングの手順，KHcoderによるテキストマイニングの方法などについて自分の言葉で説明し，活用できるようにする。
第13回～第15回 機械学習（AI）入門および総括評価課題
機械学習（AI）の基礎について学ぶ。科学の発展の4段階（実証科学，理論科学，計算科学，データ駆動科学），知能，人工知
能，チューリングテスト，シンギュラリティなどの関連する用語，機械学習について複数の例，ニューラルネットワークと深層学習の概要などについて自分の言葉で説明し，活用できるようにする。SONY Neural Network Consoleをプログラミングレス
AI基盤として用いて，簡単な画像認識システムを構築できるようにする。

38

授業科目名
時間割番号

確率統計及び演習I
CDS007

担当教員

福本

開講学期・曜日・時限

前期・火・III

文代
単位数 2＜対象学生＞＜授業の目的＞工学の分野においては，現象を定量的に記述したり比較することが要求される．ところが，あらゆる測定において，偶然事象である測定誤差あるいは雑音が混入するのが常である．本講義では，このような偶然事象から法則性を抽出し，その法則に基づいて現象を説明する枠組みである記述統計学の基礎を学ぶ．その前段階として，偶然を数量化するために用いられる確率の概念を学ぶ．本講義では, 講義の一部をMathematica によるプログラミング演習に充てる. すなわち, 演習によりデータ分析と処理を行うことで，統計学の基礎的な事項の理解を深めることとする．
＜到達目標＞
現象の定理的な記述や比較が可能となるよう, 具体的な課題を通して確率・統計手法の基本原理を理解する. これによりテキスト処理をはじめとする各種データ処理において 統計量を扱うことができるようになる. 具体的な項目は以下の通りである.
(a) 与えられたデータに対する各種代表値の求め方が理解できている.
(b) 確率変数, 確率密度関数, 分布関数について理解できている.
(c) 正規分布, 2項分布などの基本的な分布の意味について理解できている.
(d) 与えられた分布に従う確率変数の平均, 分散を求めることができる.
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力２・情報リテラシー
情報倫理力

情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。

○

4 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎＜授業の方法＞
講義を中心に行う。授業は、ライブ型で実施する。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

50% 確率変数, 期待値, 分散, 正規分布, 2項分布に関する理解度

2 試験：中間期

40% 代表値, 2変量の関係を知る方法に関する理解度

3 小テスト／レポート

10% 各回の授業中に出題する課題を通して授業内容に関する理解度＜受講に際して・学生へのメッセージ＞＜テキスト＞
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社 (ISBN:4-06-154656-2)＜参考書＞＜授業計画の概要＞
1. 資料の処理（度数分布表・ヒストグラム）
2. 代表値（平均・中位数・最頻値），
3. 散布度（分散・チェビシェフの定理）
4. 相関（相関）5. 相関（回帰直線)
6. Pythonによる演習1（リストの作成, 平均値・分散の計算）
7. Pythonによる演習2（関数の定義, 相関係数の計算）
8. 前半のまとめと中間試験
9. 確率分布（離散変数）
10. 確率分布（期待値, 分散）
11. 順列・組み合わせ・2項分布12. 正規分布13. Pythonによる演習3（確率分布に関する演習）
14. Pythonによる演習4（正規分布, 2項分布に関する演習）
15. 後半のまとめと期末試験＜実務経験のある教員による授業科目の概要＞
演習を通して理解を深める。
39

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS008担当教員

秦

開講学期・曜日・時限

前期・金・IV康範
単位数 2＜対象学生＞
土木環境工学科＜授業の目的＞
データサイエンス入門は、データサイエンスの基本的な考え方、統計論の基礎、データの可視化、データ分析で注意すべき点について学習し、エクセルを用いた演習を行うことにより、データサイエンスの基礎を学ぶ。本講義を通じて、様々な統計学的手法を用いてデータを取り扱い、分析し、可視化できるようになることを目標とする。
＜到達目標＞
１．標本分布の特性値である中央値、最頻値、平均、分散、標準偏差、変動係数を理解し、求めることができる。
２．仮説検定と正規分布について理解し、その応用ができる。
３．データ分析で注意すべき点について理解している。
４．エクセルを用いて様々なグラフを用いたデータの可視化を行い、基本的な統計分析を行うことができる。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

2 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

3 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
データサイエンス入門の受講に際しては、高校レベルの確率統計に関する基礎知識を習得できていることが望ましい。
e-learningシステムの「Moodle」を使用して事前に資料等を配布します。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

25% 授業理解

2 試験：中間期

25% 授業理解

3 小テスト／レポート

50% 授業理解、課題解決力＜受講に際して・学生へのメッセージ＞＜テキスト＞＜参考書＞
滋賀大学データサイエンス学部 編, 大学生のためのデータサイエンス入門 (I) オフィシャルスタディノート, 日本統計協会＜授業計画の概要＞
１．イントロダクション
２．統計論の基礎：標準分布の特性値
３．統計論の基礎：正規分布
４．統計論の基礎：検定
５．第１～４回に関する演習
６．データの可視化（１） 棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ
７．データの可視化（２） 散布図、箱ひげ図
８．データ分析で注意すべき点（１） 相関と因果９．データ分析で注意すべき点（２） 標本調査
10．エクセル演習（１） ヒストグラム
11．エクセル演習（２） ピボットグラフ
12．エクセル演習（３） 散布図と回帰分析
13．エクセル演習（４） オープンデータによる課題演習
14．エクセル演習（５） オープンデータによる課題演習
15．評価：総括とまとめ40

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS009担当教員

チェン

開講学期・曜日・時限

後期・金・I-1-II-1

リー

チュイ
単位数 2

＜対象学生＞
応用化学科＜授業の目的＞
この授業は，コンピュータの実習を通じて，数値データの処理・統計分析・可視化，文書・レポート・学術発表資料の作成，情報収集・交換などができるようになること。
すなわち「情報リテラシ－」と「データリテラシー」を身につけることを目標としている。
＜到達目標＞
1) コンピュータの基本操作，ファイルの管理などを行うことができる。
2) 文書作成ソフトを利用して文書・レポートの作成を行うことができる。
3) 表計算ソフト等を利用して実験データ等のデータ整理，作図，レポートの作成を行うことができる。
4) ネットワーク環境の基本構成を理解し，ネットワークにアクセスして情報の検索を行うことができる。
5) コンピュータを用いてデータの統計処理を行うことができる。
6) 数値データの可視化によって特徴を見つけることができる。
7) データサイエンスや計算科学等に必要なプログラミングの基礎を，Julia 言語を通して修得する。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎

3 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
学習管理システムE-Learning (Moodle)上に授業・課題資料を掲示する。
授業資料を参考して実習を行い，期限までに課題を提出する。
実習では，情報メディア館実習室の端末（コンピュータ、一人一台）を使用する。
自分の個人パソコンを使ってもＯＫです。
この授業はフリーの科学技術計算用言語 Julia を活用する。
対面と ZOOM または Team による授業を予定しています。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 小テスト／レポート

70% 講義の途中でレポートで講義内容をどの程度理解できたか

2 受講態度

30% 講義に出席して実習を十分に行っているか＜受講に際して・学生へのメッセージ＞＜テキスト＞＜参考書＞＜授業計画の概要＞
１）ガイダンス
データサイエンス概論，コンピュータ，CPU，記憶装置，OS，ファイルシステム，ファイルフォーマット一覧，インターネット，ワールドワイドウェブ，HTML，プログラミング言語の紹介
Julia プログラミング： 紹介，簡単な演算，print(“Hello World”)
２）コンピュータの数値表現と文字コード
2進数，16進数，Byte，整数，符号なし整数，文字コード（ASCII、Unicode）
Julia プログラミング: Int, Uint, big, Char３）データの型＆配列演算
データの更新，配列の要素，配列の演算，順列，逆列，乱数列，簡単のグラフ
Julia プログラミング: typeof, length, sizeof, maximum, minimum, argmax, argmin, sum, f.(x), rand, randn, plot, plot!
4) 応用線形代数Iベクトル，行列，多次元行列，行列の積，転置行列，行列式，逆行列，線型方程式系，線形写像
Julia プログラミング: savefig, pwd, zeros, ones, diagm, transpose, dot, det, inv, plot!
５）プログラムの流れの制御＆関数
統合開発環境 IDE，文字列の出力，文字列の制御，エスケープ文字，文字列の結合，if-文，for-文，for-for-文，関数の定義，乱歩
Julia プログラミング: print, println, string, if, else, end, for, function41６) 表形式データの処理 I: Excel

表計算の基本操作，ショトカットキー，絶対セル参照，相対参照，グラフの挿入，気象庁データ，NISTデータベース，If関数，矩形波のフーリエ級数７） 表形式データの処理：Julia を用いる処理
区切り文字，CSV，甲府の気象データ
Julia プログラミング: mean, std, DataFrames, DelimitedFiles８）応用数値解析：微分・積分・求根アルゴリズム
数値解析，数値微分，数値積分，ニュートン法，方程式の近似解法
Julia プログラミング: sqrt, exp, cos, sin, pi, plot, annotate!
９) 情報処理：プレゼンテーションソフト
MSパワーポイント：図形＆テキストの挿入，RGB，クロマキー合成，図形の接合・型抜き，アニメーション，暗号化，共通鍵暗号１０）情報処理：文書編集 WORD
MS Word： レイアウト，ページ番号，表の挿入，ヘッダー，見出し，文字列の折り返し，グループ化，図表番号の挿入，目次の挿入
１１）応用統計学入門 I
量・質的データ，多次元・時系列データ，統計代表値，平均値，中央値，最頻値，分散，不偏分散、標準偏差，ヒストグラム，相関係数，Iris data set
Julia プログラミング: mean, std, var, histogram, cov, cor１２）統計学入門 II
乱数列，確率とモンテカルロ法，ロト６，正規分布，確率分布関数
Julia プログラミング: binomial, findall, scatter
１３）線形回帰 & ビグデータ
回帰分析，最小二乗法，乱数関数を用いて検証，体重と身長の関係，ビッグデータ，全世界のコロナの感染データ
Julia プログラミング: DataFrames, CSV, Plots, Statistics, Random, LinearAlgebra, Dates, missing
１４）最終課題の準備
１５）最終課題の提出・発表

42

授業科目名
時間割番号

確率・統計学
CDS010

担当教員

内山

開講学期・曜日・時限

前期・金・II和治
単位数 2＜対象学生＞＜授業の目的＞人工知能，機械学習という言葉を日頃良く聞く．これらの基礎も，そして実は我々が日常的に行っている思考や判断も，確率・統計学と深く関係している．確率・統計学の基本を学び，その考え方や手法を使いたい時に使えるようになることは生活にも研究にも重要である．本講義では，具体的な事例を通して確率・統計学の基礎事項の意味を学び，偶然性を含む現象を調べて得たデータから，法則を見つけたり全体を推測したりする手法を身につける．本講義で学んだ内容を，学生実験等の実験計
画や解析において活用してみると良いだろう．
＜到達目標＞
講義と講義内での演習により，下記に示す確率・統計の基礎技術を習得することを通して，数量的リテラシーおよび情報リテ
ラシーを身につけることを目標とする．
１）確率変数，確率密度関数，確率分布関数の意味を説明できること
２）平均と分散を計算できること．
３）各種確率分布の特徴を具体的な事例を上げて説明できること
４）母集団と標本の意味を説明できること
５）各種推定の具体的な計算ができること
６）統計的仮説検定の具体的な計算ができること
７）２標本データの検定，相関を具体的に計算できること＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

○

3 汎用能力２・情報リテラシー
情報倫理力

情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。

○

4 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

◎＜授業の方法＞
講義は「オンデマンド型」で実施する．講義資料を配布し基礎事項を学び，python，Rなどのコンピュータ言語を用いて具体的に計算し理解を深める．講義の中でグループワークを随時行う．各回，基礎的な内容の理解を問うレポートを課す．
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

35% 達成目標に上げた４）&#12316;７）を中心に達成状況を評価する

2 試験：中間期

35% 達成目標に上げた１）&#12316;３）を中心に達成状況を評価する

3 小テスト／レポート

30% 数量的なリテラシーを評価するレポートを課す＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
特に教科書は指定しませんが，参考書として挙げた書籍を始めとして自分に合った本を一冊見つけると良いでしょう．
各自，自分のPCに統計解析言語（pythonを推奨）をインストールし，講義外の時間の学習時に有効に活用するようにしてくだ
さい．
数学に関することなら何でも，「フィロス」で気軽に相談・質問してください．
＜テキスト＞＜参考書＞
薩摩順吉, 理工系の数学入門コース７ 確率・統計, 岩波書店 (ISBN:978-4000077774)
真貝 寿明, 徹底攻略 確率統計, 共立出版 (ISBN:978-4320110090)
谷合廣紀, Pythonで理解する統計解析の基礎, 技術評論社 (ISBN:978-4297100490)
山田剛史，杉澤武俊，村井潤一郎, Rによるやさしい統計学, オーム社 (ISBN:978-4274067105)
加藤公一, 機械学習のエッセンス, SBクリエイティブ (ISBN:978-4797393965)＜授業計画の概要＞
授業計画
第１回：確率の導入
第２回：条件付き確率
第３回：確率変数
第４回：確率関数と確率密度関数
第５回：確率分布関数
第６回：典型的な確率分布
第７回：平均値と分散
第８回：確率部分のまとめと試験

43

第９回：点推定
第10回：区間推定
第11回：統計的仮説検定の導入
第12回：母平均・母分散の検定
第13回：２標本データの検定、相関第14回：統計部分のまとめと試験
第15回：回帰分析、試験解説

44

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS011

担当教員

馬籠開講学期・曜日・時限

前期・木・III純
単位数 2＜対象学生＞＜授業の目的＞
データを用いて有益な知見を引き出す手法である「データサイエンス」に関して、実際にソフトウェアを用いながらデータ分
析の知識、データ処理技能に関する入門的事項を学び、基本的なアプリケーションソフトの習得と組み合わせて身近な問題や各自の専門分野に活用して解決する基礎を身につける。あわせて、情報や収集手段の特性、役割、影響の理解と、目的に応じて適切に判断、評価、選択、発信できる能力により情報活用のための創造的能力「情報リテラシー」と情報化社会における規範を考える「情報倫理」を学習する。
＜到達目標＞《 学位授与方針（DP）に関連するキーワード》
多様な知識の獲得、様々な学問分野の考え方、コミュニケーション・スキル、情報リテラシー、数量的リテラシー、論理的思
考力、問題解決力《到達目標》
・データとは何か、データサイエンスの概要と必要性を説明できる。
・データの選定・収集・整理に関して、合法的・合理的に選択・取得・修正できる。
・データ分析の基礎について、データの傾向を示す基本統計量や相関を説明でき、データ理解に活用できる。
・データ分析のための様々なアルゴリズムや機械学習・AIの概要と可能性について説明できる。
・情報リテラシーを理解・修得し、活用できる。
・著作権・引用・ネットワークセキュリティ等も含む情報倫理の基礎を説明でき、適切に活用できる。
・ソフトウェアを活用した基本的な(統計学的)手法による分析・表現・活用ができる。
・基本的ソフトウェア（文書作成、表計算、プレゼンテーション、コミュニケーション）を操作・活用できる。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報倫理力

情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。

◎

2 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

○

3 汎用能力４・論理的思考力

情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。

○＜授業の方法＞
形式（予定）：ライブ型とオンデマンド型の混用
内容：講義による説明をもとに演習を中心とした方法による学習
・毎回の授業では、最初に講義内容を聴講し、各自でコンピュータ演習を行う。終了後は確認問題を実施する。
・インターネット(e-learningシステム)を活用し、レポートの作成や提出をする。
・演習時には実習室に備え付けのパソコンおよびソフトウェアを利用できる。
・授業の進み具合に応じて一部の内容や順序等が入れ替わることがある。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

25% 授業内容の理解度を問う。

2 小テスト／レポート

75% 課題に対する理解力や表現力を問う＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
・大学の情報処理教室のコンピュータを使用して授業が進められます。
・担当教員に加えて Teaching Assistant：TA（大学院生）の補助があります。
＜テキスト＞＜参考書＞＜授業計画の概要＞
第1回．データサイエンス概論（および本学の情報教育システムの理解）
第2回．情報リテラシー：文書作成ソフトウェア基礎1
第3回．情報倫理：文書作成ソフトウェア基礎2
第4回．データの選定・収集・整理1：プレゼンテーションソフト基礎1
第5回．データの選定・収集・整理2：プレゼンテーションソフト基礎2
第6回．データ分析の基礎1：表計算ソフトウェア基礎1（入力・表計算）
第7回．データ分析の基礎2：表計算ソフトウェア基礎2（グラフ作成・分析）
第8回．データ分析の基礎3：表計算ソフトウェア演習3（データベース）
第9回．基本的統計手法による分析・表現・活用1：各種ソフトウェア活用1
第10回．基本的統計手法による分析・表現・活用2：各種ソフトウェア活用2
第11回．様々なデータ分析手法1：機械学習とAIの概要
45
第12回．様々なデータ分析手法2：機械学習とAIの可能性
第13回．情報の可視化・共有1：様々な表現1（例：画像とWeb表現）

第14回．情報の可視化・共有2：様々な表現2（例：空間情報とWeb表現）
第15回．総括・まとめ・確認問題＜実務経験のある教員による授業科目の概要＞
担当教員は公的研究機関（水循環解析・数値シミュレーション研究分野）での実務経験を有している。

46

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS012担当教員

島崎

開講学期・曜日・時限

前期・火・III洋一
単位数 2＜対象学生＞
地域社会システム学科＜授業の目的＞
データを用いて有益な知見を引き出す手法である「データサイエンス」について、データ分析の知識やデータ処理技能に関する基本的事項を学び、基本的なアプリケーションソフトの習得と組み合わせて、身近な問題や各自の学問分野に活用して解決する力を身につける。また、自らの目的を達するために適切に情報を活用することができる基礎的な知識や技能である「情報リテラシー」を理解する。さらに、超スマート社会における規範を考える「情報倫理」について学習する。
＜到達目標＞＜学位授与方針DPに関連するキーワード＞
多様な知識の獲得、様々な学問分野の考え方、情報リテラシー、数量的リテラシー、論理的思考力、問題解決力＜具体的な到達目標＞
・データサイエンスの基本的な用語や手法などを説明することができる。
・情報リテラシー（情報収集力・情報選択力・情報倫理力）を理解することができる。
・文書作成、プレゼンテーション、表計算などのソフトウェアを活用することができる。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

◎

3 汎用能力２・情報リテラシー
情報倫理力

情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。

○

4 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

○＜授業の方法＞
基本的には、Zoomなどを用いて、同時双方向で受講者にライブ講義を配信する。
毎回の授業では、最初に演習内容を理解し、各自でコンピュータ演習を行う。
Moodleを用いて、関連資料を配布し、各自、フィードバックや課題提出を行う。
授業の進行具合に応じて、一部の内容や順序が入れ替わることがある。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

25% 授業内容の理解度を問う。

2 小テスト／レポート

75% 課題に対する理解力や表現力を問う。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
対面演習が可能な場合は、大学の情報処理教室のコンピュータを使用します。
担当教員に加えて、Student Assistant（上級生）のサポートがあります。
1年生前期「生命環境基礎ゼミ」のプレゼンテーションと連携しています。
＜テキスト＞＜参考書＞＜授業計画の概要＞
第１回：データサイエンス概論（授業概要と本学の情報教育システムの理解）
第２回：情報リテラシー1（文書作成ソフトの演習：アンケートデータの要約）
第３回：情報リテラシー2（プレゼンソフトの演習1：BDやAIに関する情報収集）
第４回：情報リテラシー3（プレゼンソフトの演習2：データや情報の編集）
第５回：情報リテラシー4（プレゼンソフトの演習3：発表方法のスキル）
第６回：データ分析1（表計算ソフトの演習1：基本操作）
第７回：データ分析2（表計算ソフトの演習2：データ処理）
第８回：データ分析3（表計算ソフトの演習3：グラフ作成）
第９回：データ分析4（表計算ソフトの演習4：相関分析1）
第10回：データ分析5（表計算ソフトの演習5：相関分析2）
第11回：情報発信1（WEB作成演習1：HTML）
第12回：情報発信2（WEB作成演習2：Cascading Style Sheet）
第13回：情報倫理1（情報モラル教育）
第14回：情報倫理2（情報セキュリティと著作権問題）
第15回：総括評価・まとめ47

授業科目名
時間割番号

データサイエンス入門
CDS013担当教員

島崎

開講学期・曜日・時限

前期・火・I洋一
単位数 2＜対象学生＞
地域食物科学科＜授業の目的＞
データを用いて有益な知見を引き出す手法である「データサイエンス」について、データ分析の知識やデータ処理技能に関する基本的事項を学び、基本的なアプリケーションソフトの習得と組み合わせて、身近な問題や各自の学問分野に活用して解決する力を身につける。また、自らの目的を達するために適切に情報を活用することができる基礎的な知識や技能である「情報リテラシー」を理解する。さらに、超スマート社会における規範を考える「情報倫理」について学習する。
＜到達目標＞＜学位授与方針DPに関連するキーワード＞
多様な知識の獲得、様々な学問分野の考え方、情報リテラシー、数量的リテラシー、論理的思考力、問題解決力＜具体的な到達目標＞
・データサイエンスの基本的な用語や手法などを説明することができる。
・情報リテラシー（情報収集力・情報選択力・情報倫理力）を理解することができる。
・文書作成、プレゼンテーション、表計算などのソフトウェアを活用することができる。
＜本授業科目による獲得・涵養が期待されるコンピテンシー（能力・資質）＞
No コンピテンシー(能力・資質)

説明－

1 汎用能力２・情報リテラシー
情報収集力

図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。

○

2 汎用能力２・情報リテラシー
情報選択力

収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。

◎

3 汎用能力２・情報リテラシー
情報倫理力

情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。

○

4 汎用能力３・数量的リテラシー

さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。

○＜授業の方法＞
基本的には、Zoomなどを用いて、同時双方向で受講者にライブ講義を配信する。
毎回の授業では、最初に演習内容を理解し、各自でコンピュータ演習を行う。
Moodleを用いて、関連資料を配布し、各自、フィードバックや課題提出を行う。
授業の進行具合に応じて、一部の内容や順序が入れ替わることがある。
＜成績評価の方法＞
No

評価項目

割合

評価の観点

1 試験：期末期

25% 授業内容の理解度を問う。

2 小テスト／レポート

75% 課題に対する理解力や表現力を問う。

＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
対面演習が可能な場合は、大学の情報処理教室のコンピュータを使用します。
担当教員に加えて、Student Assistant（上級生）のサポートがあります。
1年生前期「生命環境基礎ゼミ」のプレゼンテーションと連携しています。
＜テキスト＞＜参考書＞＜授業計画の概要＞
第１回：データサイエンス概論（授業概要と本学の情報教育システムの理解）
第２回：情報リテラシー1（文書作成ソフトの演習：アンケートデータの要約）
第３回：情報リテラシー2（プレゼンソフトの演習1：BDやAIに関する情報収集）
第４回：情報リテラシー3（プレゼンソフトの演習2：データや情報の編集）
第５回：情報リテラシー4（プレゼンソフトの演習3：発表方法のスキル）
第６回：データ分析1（表計算ソフトの演習1：基本操作）
第７回：データ分析2（表計算ソフトの演習2：データ処理）
第８回：データ分析3（表計算ソフトの演習3：グラフ作成）
第９回：データ分析4（表計算ソフトの演習4：相関分析1）
第10回：データ分析5（表計算ソフトの演習5：相関分析2）
第11回：情報発信1（WEB作成演習1：HTML）
第12回：情報発信2（WEB作成演習2：Cascading Style Sheet）
第13回：情報倫理1（情報モラル教育）
第14回：情報倫理2（情報セキュリティと著作権問題）
第15回：総括評価・まとめ48

03_(山梨大学)_全学部等に開講されていることがわかる資料
・全学共通教育科目履修案内
・山梨大学全学共通教育科目等履修規程

49

50

学

生

便

令和３年度（2021）

山梨大学

51

覧

『学生便覧』について

１．この『学生便覧』は、令和３年度入学生を対象に、修学上の基本事項、大学の諸規程、各学部の履修規程等を記載したものです。
２．令和３年度入学生は、卒業するまでこの『学生便覧』に従って履修等を行わなければなりませんので、大切に保管してください。

52

目
Ⅰ

次

授業・総括評価（試験等）・成績等に関する基本事項

１

大学生活はキャンパス・ネットワーキング・サービス（YINS-CNS）から ……………………… １

２

学期について３

単位について ……………………………………………………………………………………… １

４

授業に関する基本事項 …………………………………………………………………………… ２

５

履修申告について ………………………………………………………………………………… ４

６

総括評価（試験等）について …………………………………………………………………… ４

７

成績について８

単位互換についてⅡ

沿…………………………………………………………………………………… １…………………………………………………………………………………… ５……………………………………………………………………………… ６

革１

山梨大学の沿革

２

旧・山梨大学の沿革 ……………………………………………………………………………… ７３

旧・山梨医科大学の沿革 ………………………………………………………………………… ７

Ⅲ組………………………………………………………………………………… ７

織

１

学

２

大

３

専

４

学部等附属の園学校及び研究施設

５

学

Ⅳ

生

部

…………………………………………………………………………… ８

学院…………………………………………………………………………… ９

攻科…………………………………………………………………………… ９

の

定

員

…………………………………………………………… 10…………………………………………………………………………… 11

学則・諸規程１

山梨大学学則２山梨大学専攻科細則…………………………………………………………………………… 29

３

山梨大学学位細則……………………………………………………………………………… 32

４山梨大学学生交流細則５

山梨大学外国人留学生細則６

山梨大学研究生細則７

山梨大学科目等履修生細則８

GPA 制度及び履修登録単位数の上限制度に関する要項 ……………………………………… 47

Ⅴ…………………………………………………………………………………… 12………………………………………………………………………… 38…………………………………………………………………… 41…………………………………………………………………………… 43…………………………………………………………………… 45

全学共通教育科目

１

全学共通教育科目履修案内

２

山梨大学全学共通教育科目等履修規程

Ⅵ１…………………………………………………………………… 53……………………………………………………… 57

教育学部
教育学部履修規程細則１……………………………………………………………………………… 69

インターンシップに関する細則 ………………………………………………………… 101

53

細則２

教育実習に関する細則…………………………………………………………… 101

細則３

卒業論文等に関する細則 …………………………………………………………… 106

細則４

履修申告に関する細則 ……………………………………………………………… 107

細則５

追試験に関する細則 ………………………………………………………………… 108
卒業要件の単位に含めることが可能な他学部の専門科目・履修方法（教育学部履修規程 14 条関係） …………………………………… 108

２

教育学部組織３

卒業に要する最低修得単位数 ………………………………………………………………… 110４取得できる学位及び教育職員免許状 ………………………………………………………… 112

５

履修規程と開講授業科目との関係 …………………………………………………………… 113

６

教育学部履修申告手続

７

教育学部教育職員免許状履修基準

８

その他の取得可能な教育職員免許状及び資格 ……………………………………………… 141

９

参

考

法

………………………………………………………………………………… 109

規……………………………………………………………………… 113………………………………………………………… 115……………………………………………………………………………… 145

教育職員免許法（抄） ……………………………………………………………………… 145
教育職員免許法施行規則（抄） …………………………………………………………… 149
小学校及び中学校の教諭の普通免許状授与に係る教育職員免許法の特例等に関する法律………………………………………………………………………………… 160

小学校及び中学校の教諭の普通免許状授与に係る教育職員免許法の特例等に関する法律施行規則

Ⅶ

特別支援教育特別専攻科

Ⅷ

医

１

……………………………………………………………………… 161

特別支援教育特別専攻科履修規程

学部………………………………………………………… 165

医学部医学科授業科目履修規程…………………………………………………………… 169２

医学部看護学科授業科目履修規程………………………………………………………… 189３

医学部専門科目における欠席等の取扱いに関する申合せ

４

参考法規等

………………………………… 199…………………………………………………………………………………… 201

保健師免許取得に伴う養護教諭二種免許について ……………………………………… 201
医師法（抄） ………………………………………………………………………………… 201
保健師助産師看護師法（抄） ……………………………………………………………… 203
５

その他
研究医養成プログラムの概要 ……………………………………………………………… 206

Ⅸ

１

工

学

部

工学部履修規程……………………………………………………………………………… 211

細則１

履修申告に関する細則 ……………………………………………………………… 249

細則２

再試験に関する細則 ………………………………………………………………… 251

細則３

卒業論文に関する細則 ……………………………………………………………… 251

細則４

再入学に関する細則 ………………………………………………………………… 252

細則５

特別試験に関する細則 ……………………………………………………………… 253

細則６

教育実習に関する細則 ……………………………………………………………… 254

地域産業リーダー養成教育プログラム……………………………………………………… 255

54

２

JABEE 教育プログラムについて ……………………………………………………………… 257

３

カリキュラム・コンセプトについて …………………………………………………………… 265

Ⅹ

１

生命環境学部

生命環境学部履修規程 ……………………………………………………………………… 279
細則１ 履修申告に関する細則 ……………………………………………………………… 290
細則２ 追試験に関する細則 ………………………………………………………………… 291
細則３ 卒業論文に関する細則 ………………………………………………………………
生命環境学部履修申告手続 …………………………………………………………………
成績の通知 ……………………………………………………………………………………
生命環境学部履修規程解説表 ………………………………………………………………

Ⅺ

１
２

特別プログラム

291
293
294
294

地域課題解決人材育成プログラム …………………………………………………………… 297
やまなし未来創造教育プログラム …………………………………………………………… 299

55

56

Ⅴ 全学共通教育科目

57

58

1

全学共通教育科目履修案内
全学共通教育科目は、「人間形成科目部門」、「語学教育科目部門」、「情報・数理教育科目部門」、「教
養教育科目部門」及び「自発的教養科目部門」にそれぞれ区分して開設しています。
なお、学部別の全学共通教育科目の要求単位数は、各学部の履修規程の定めるとおりです。（全学共通教育科目等履修規程 別表１参照）

Ⅰ

１

人間形成科目部門

初年次教育のためのこの部門では、リベラルアーツ教育の基として、「大学で学ぶ」とはどういうことかを考え、学ぶための基礎知識と技能の習得を目指します。
さらに、自立した健康的な大学生活の実現と、キャリア形成についての意識の向上を目的とします。
また、異文化理解とコミュニケーション能力の習得のための科目も開講します。
以下の科目を開設します。（全学共通教育科目等履修規程 別表２参照）「生活と健康Ⅰ」 １年次前期 １単位必修「生活と健康Ⅱ」 １年次後期 １単位必修『キャリア形成科目』 教育学部は２単位選択必修とします。
医学部・工学部・生命環境学部は、選択とし全学共通教育科目の単位に含めることができます。
『国際理解科目』1 〜 4 年次 選択科目です。
以下の２の修得すべき単位には含まれません。
２ 教育学部は合計３科目４単位、医学部・工学部・生命環境学部については『キャリア形成科目』
を除く合計２科目２単位を修得しなければなりません。
３ 「生活と健康Ⅰ」「生活と健康Ⅱ」① 各１単位計２単位必修とし、各々１年次の前期後期に履修します。原則としてⅠ、Ⅱの順序
で履修します。
② 自立した健康的な生活を送り、大学における勉学や社会における活動を円滑にスタート及び持続させるため、体育・保健衛生、食事・運動・睡眠と心身について学び、さらに生活者としての基礎的知識やモラルを身につけることを目的とします。
また、課題学習、グループ学習や身体活動プログラムを通して、良好な人間関係の構築を促します。
③ １クラス 40 名から 50 名とします。所属する学科、コースにより決められた時間割で履修します。
授業形式は、実技、演習、講義を組み合わせます。講義のうち、特定の講義は同時限に履修する学生を集め、１クラス開講とします。
４ 『キャリア形成科目』① 社会との関わりを学ぶことにより、学位授与方針に示されている汎用能力の基礎の習得を目指します。
また、キャリア形成に対する意識を高めるとともに、大学卒業後の進路を含むこれからの生き方を考える機会を提供することで、インターンシップや就職・進学準備などへの円滑な移行を支援することを目的とします。
② キャリア形成科目として、以下のような科目が開講されます。
「キャリアデザイン I（自己理解）」：主に１年次が対象ですが全学生履修可能「キャリアデザインⅡ（仕事理解）」：主に２年次が対象ですが全学生履修可能「キャリアデザインⅢ（キャリアビジョン）」：主に３年次が対象ですが全学生履修可能「キャリア形成のための作文演習」：１年次対象「SDGs から社会を考える」：主に１年次が対象ですが、全学生履修可能
これらの科目より、教育学部は１科目２単位選択必修、医学部・工学部・生命環境学部は選択とします。ただし、「キャリア形成のための作文演習」は教育学部・工学部・生命環境学部を対象とします。
③ キャリア形成科目は相互に連携する内容となっており、主に対象とする年次を指定しています。教育学部では１科目選択必修、医学部・工学部・生命環境学部では選択科目となっていま－ 53 －59すが、年次の進行に合わせて可能な範囲で複数の科目を系統的に履修することで、３年次以降のインターンシップや就職・進学準備などへの円滑な移行に役立てることができます。
④ キャリア形成科目の開講学期・単位数・履修上の留意点等は以下のとおりです。
「キャリアデザイン I（自己理解）」：２単位 前期・後期に各１クラス開講 いずれか１科目のみ履修できます。
「キャリアデザインⅡ（仕事理解）」２単位 前期・後期に各１クラス開講 いずれか１科目のみ履修できます。
「キャリアデザインⅢ（キャリアビジョン）」：２単位 前期開講
「SDGs から社会を考える」：２単位 後期開講
「キャリア形成のための作文演習」：２単位 前期開講 １クラス 20 名程度のゼミ形式
５ 『国際理解科目』① 海外研修・留学に向けての事前学習や海外職場文化体験を通して、異文化理解やコミュニケー
ション能力の習得をめざします。
② 1 〜 4 年次に履修します。選択科目です。以下の 4 科目とも集中講義で開講します。
「海外で学ぼう - 海外職場文化体験Ⅰ」：前期開講 １単位「海外で学ぼう - 海外職場文化体験Ⅱ」：後期開講 １単位「海外で学ぼう - 海外研修・交換留学 Gateway Ⅰ」：前期開講 １単位「海外で学ぼう - 海外研修・交換留学 Gateway Ⅱ」：後期開講 １単位Ⅱ

語学教育科目部門

１ 語学教育科目部門は、英語及び未習外国語（ドイツ語・フランス語・中国語・スペイン語）を開設し、国際社会で活躍できる能力の育成を目指します。英語では個々の能力にあった習熟度別クラスにおいて技能教育を行い、それぞれの向上を目指します。
２ 「英語」（全学共通教育科目等履修規程 別表３参照）① １年次の必修科目は、入学時における学力に応じたレベル（初級、中級、上級）のクラスで、それ
ぞれＡとＢを履修します。医学科については前後期ともクラス区分はしません。
② １、２年次の選択科目は、それぞれのシラバスに記載されている受講要件等に即して履修登録をしてください。
③ ｅ－ラーニングの履修方法は当該シラバス及び配付資料を参照してください。
④ 必修科目は必ず受講しなければなりません。授業に３分の２以上出席したうえで必修科目４単位を修得できなかった場合には、指定された期間に単位認定を申請することもできます。これについては、全学共通教育科目等履修規程 別表４に定める外部検定試験の結果に従い、必修科目の２
単位あるいは４単位を認めます。ただし、認定の対象は２年以内の外部試験結果とします。
⑤ 放送大学で修得した本学指定科目は、必修科目に振り替えることができます。ただし、必修科目を修得している場合は、全学共通教育科目の単位としては認めません。
⑥ 交流協定大学での語学研修を修了した場合は、選択科目として２単位を認めます。
３ 未習外国語〔ドイツ語、フランス語、中国語、スペイン語〕（全学共通教育科目等履修規程
別表５参照）① 初級は４カ国語のうち、１カ国語を選択し、Ⅰ、Ⅱ合計４単位修得しなければなりません。
② 初級Ⅰ、初級Ⅱはこの順序で履修しなければなりません。
③ 初級に加えてその外国語をさらに学びたい方は、初級Ⅰ、Ⅱと同一言語の演習Ⅰ、Ⅱを履修することができます。
ただし、演習Ⅰは初級Ⅰと、演習Ⅱは初級Ⅱと同時に履修しなければなりません。
④ 授業に３分の２以上出席したうえで必修科目を修得できなかった場合には、特定の外部試験による単位認定を必修単位の上限まで認めます。
（全学共通教育科目等履修規程 別表６参照）
ただし、認定の対象は２年以内の外部試験結果とします。
⑤ 演習・中級及び Intensive は初級で履修したものと同一言語でなくてはなりません。同一言語であれば科目名が同じでも、時間割番号が異なれば、修得した単位の全てを卒業単位として認めます。

－ 54 －
60

なお、初級と異なる外国語を修得した場合、履修すること自体は可能ですが、卒業要件に必要な全学共通教育科目の単位としては認められません。
⑥ 放送大学で修得した本学指定科目は必修科目に振り替えることができます。ただし、必修科目を修得している場合は、全学共通教育科目の単位としては認めません。
４ 教育学部では、英語を含む２カ国語を選択し、英語から６単位以上、未習外国語から 4 単位以
上、合計 12 単位以上を修得しなければなりません。
なお、他大学で修得した単位の認定や検定による単位認定は可能ですが、12 単位の中には本学で開講している２単位の科目を少なくとも１つ含まなければなりません。（全学共通教育科目等履修規程 別表７－１参照）
５ 医学部（医学科）では、英語を含む２カ国語を選択し、英語から 10 単位以上、未習外国語から４単位以上、計 14 単位以上を修得しなければなりません。
なお、他大学で修得した単位の認定や検定による単位認定は可能ですが、14 単位の中には本学で開講している２単位の科目を少なくとも１つ含まなければなりません。（全学共通教育科目等履修規程 別表７－２参照）
６ 医学部（看護学科）では、英語を含む２カ国語を選択し、英語から８単位以上、未習外国語から４単位以上、計 12 単位以上を修得しなければなりません。
なお、他大学で修得した単位の認定や検定による単位認定は可能ですが、12 単位の中には本学で開講している２単位の科目を少なくとも１つ含まなければなりません。（全学共通教育科目等履修規程 別表７－３参照）
７ 工学部では、英語を含む２カ国語を選択し、英語から 8 単位以上、未習外国語から４単位以上を履修し合計 14 単位以上を修得しなければなりません。
なお、他大学で修得した単位の認定や検定による単位認定は可能ですが、14 単位の中には本学で開講している２単位の科目を少なくとも１つ含まなければなりません。（全学共通教育科目等履修規程 別表７－４参照）
８ 生命環境学部では、英語を含む２カ国語を選択し、各々４単位以上を履修し合計 14 単位以上を修得しなければなりません。
なお、他大学で修得した単位の認定や検定による単位認定は可能ですが、14 単位の中には本学で開講している２単位の科目を少なくとも１つ含まなければなりません。（全学共通教育科目等履修規程 別表７－５参照）
９ 外国人留学生用に日本語科目を開設します。（全学共通教育科目等履修規程 別表８参照）
外国人留学生は母語以外の２カ国語を選択し、各学部の履修規程に沿って履修してください。
個々の能力にあう履修可能な日本語科目がある場合は、２カ国語のうちの１つとして日本語を選択することが望ましいです。

Ⅲ

Ⅳ

情報・数理教育科目部門

１「情報・数理教育科目部門」では、データを用いて有益な知見を引き出す手法である「データサイエンス」に関する科目を開講します。（全学共通教育科目等履修規程 別表９－１参照）
数理・データサイエンスについての初歩的事項を学び、データ分析の知識、データ処理技能、及びデータ分析に基づく課題解決策の提案により、身近な問題や各自の学問分野にデータサイエ
ンスを活用する力を育成します。
全学生が２単位必修で、所属する学科、コースにより決められた時間割で履修します。（全学共通教育科目等履修規程 別表９－２〜９－５参照）

教養教育科目部門

教養教育科目の目的及び概要
教養教育科目部門は、現代の学問の諸領域を体系化した以下の４つの各分野及び教養発展科目から成ります。

－ 55 －
61

各分野から少なくとも１つの科目を履修することで、知識を拡げるとともに、分野に特有な考え方、ものの見方を理解し、自ら考え、問題解決していく能力の基礎を身につけることを目指します。
また、各学部、学科で指定されている教養発展科目を履修することで、各自が専門とする学問に必要な教養力、汎用能力の獲得を目指します。
＜人文科学分野＞
今日の社会が作り上げられてきた思想的、文化的な社会背景への理解は、現在の国際社会で活躍する人材に欠くことのできない教養へと結びつきます。人間とその所産を対象とする学問である人文科学分野の各科目では、哲学、歴史、文学、芸術等の領域から学びます。
＜社会科学分野＞
今日の社会が抱える諸課題は、グローバル化の影響などもあり、様々な要因が複雑に絡み合っています。それを理解するには、多様な要因に関連する知識を的確に獲得し、それらを基に多面的な視点から、批判的に社会を捉える力が必要です。社会を一つの研究対象として捉える社会科
学分野の各科目では、政治や法、経済・経営、社会と教育等の領域から学びます。
＜自然科学分野＞
今日の社会では、科学技術がめざましく発達しています。このような科学技術の進展は、社会に大きな影響を与えてきました。自然科学では、自然を理解し、自然に働きかけ、新しいものを生み出すことが中心課題であり、創造力が必要とされます。自然科学分野の各科目では、物理、化学、生物などの基礎科学、技術・工学、さらには融合的な環境や情報等の領域から学びます。
＜健康科学分野＞
科学技術の進展、医学のめざましい進歩を遂げた今日の社会にわれわれは生きており、健康や医療についての関心が高まっています。これはクオリティ・オブ・ライフ（Quality of Life、QOL）に関連しており、健康や医療に関する基礎的知識は QOL の向上に欠かせないものの一つです。健康科学分野の各科目では、医学、健康・福祉、スポーツ、栄養等の領域から学びます。
＜教養発展科目＞
教養教育科目の４つの分野の履修を通して身につけた様々な学問分野の考え方や問題解決能力を生かして、各自の学問への興味、関心を深化させるとともに、専門分野における汎用能力を身につけ、豊かな教養へと結びつけるための科目です。学部学科により、１年次後期または２年次に履修します。必修２単位です。
２ 教養教育科目の履修方法（全学共通教育科目等履修規程 別表 10 －１〜４参照）① 教養教育科目においては、１に記した４分野のうちから学部学科指定の科目を８単位以上（教育学部は 10 単位以上）と教養発展科目２単位を修得しなければなりません。
② 教育学部、工学部、生命環境学部については、教養教育科目の履修登録は、１学期に４科目８単位までとします。医学部については制限を設けません。

Ⅴ

１

自発的教養科目部門

自発的教養科目部門は、学生の自律的な学習能力、及び実践的な能力を涵養し、リベラル
アーツの実践を後押しすることを目的とします。
２ 「自発的教養（ボランティア活動）」、「自発的教養（実践的研究活動）」、「自発的教養（地域課題
実践活動）
」
、
「自発的教養（実践的キャリア形成活動）」の４科目があります。いずれも、学内の教員の指導の下で、あらかじめ定められた活動（それぞれ「ボランティア活動」、「実践的研究活動」、「地域課題実践活動」、「実践的キャリア形成活動」）もしくは、定められた活動以外の自発的活動（専攻分野外の研究など）を行い、その活動実績が要件を満たせば単位が認定されます。
３ 自発的教養科目の修得単位の上限は、各科目２単位の合計８単位とし、単位認定の目安は、30時間程度の活動を２単位、15 時間程度の活動を１単位とします。ただし、個々の活動に応じて単位認定に必要な活動時間は異なることがあります。
４ 「ボランティア活動」による単位取得には、教養教育科目のボランティア関連科目「ボランティ
アとサービスラーニング」の単位修得が必要になります。
５ その他、それぞれの活動を行うにあたっては、いくつかの条件があるので注意をしてください。
６ 履修方法、単位認定の方法等、必要な事項は別に定めます。
－ 56 －
62

2

山梨大学全学共通教育科目等履修規程
制

（趣旨）
第１条

定

平成 24 年 １月 23 日

最終改正

令和 ２ 年 12 月 25 日

この規程は、山梨大学学則（平成 16 年４月１日制定。）第 22 条の規定に基づき、全学共通教育科目に関し、必要な事項を定めるものとする。
（全学共通教育科目の区分）
第２条

全学共通教育科目は、以下のとおり区分して開設する。

人間形成科目部門
語学教育科目部門
情報・数理教育科目部門
教養教育科目部門
自発的教養科目部門（全学共通教育科目等及び単位数）
第３条

全学共通教育科目の授業科目及び単位数等は、別表１から別表３、別表５、別表７－１から別表７－５及び別表９－１から別表９－５のとおりとする。
２

語学教育科目の「英語」で当該必修科目の授業に３分の２以上出席した学生が、単位を修得できなかった場合については、別表４に定める外部検定試験の結果に基づき、必修科目の２単位あるいは４単位を認めることができる。ただし、認定の対象は２年以内の外部試験結果とする。
３

語学教育科目の未習外国語「ドイツ語、フランス語、中国語、スペイン語」で当該科目の授業に３分の２以上出席した学生が、単位を修得できなかった場合については、特定の外部試験による単位認定を別表６のとおり必修単位の上限まで認めることができる。ただし、認定の対象は２年以内の外部試験結果とする。
４

外国人留学生のために、別表８のとおり日本語科目に関する授業科目を開設する。

（教養教育科目の履修方法）
第４条

教養教育科目については、別表 10 －１から別表 10 －４に指定する単位を修得しなければ

ならない。
２

教 育 学 部、 工 学 部 及 び 生 命 環 境 学 部 に つ い て は、 １ 学 期 に ４ 科 目 ８ 単 位 ま で を 履 修 上 限とする。
（授業時間数）第５条

全学共通教育科目の１単位あたりの授業時間数等については、次のとおりとする。

（1）講義・演習による授業科目については、15 時間又は 30 時間（2）実験・実技・実習等による授業科目については、30 時間又は 45 時間（履修申告）
第６条

学生は、履修しようとする授業科目を所定の方法により期日までに届け出なければならない。

（成績評価及び単位認定）
第７条

全学共通教育科目の成績評価は、総括評価（試験等）の結果による。

２

成績は 100 点を満点とする点数により表示する。

３

成績が 60 点以上の授業科目について所定の単位を認定する。
－ 57 －
63

４

成績を評語により表示する場合は、次のとおりとする。
⑴

Ｓ （95 〜 100）⑵

Ｓ－ （90 〜 94）⑶

Ａ＋ （87 〜 89）⑷

Ａ （83 〜 86）⑸

Ａ－ （80 〜 82）⑹

Ｂ＋ （77 〜 79）⑺

Ｂ （73 〜 76）⑻

Ｂ－ （70 〜 72）⑼

Ｃ＋ （66 〜 69）⑽

Ｃ （60 〜 65）⑾

Ｆ （ ０〜 59 及び未受験）

（雑則）
第８条
附

この規程に定めるもののほか、全学共通教育科目等に関し必要な事項は、別に定める。
則

この規程は、平成 24 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 25 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 26 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 27 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 28 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 29 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 30 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 31 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、令和２年４月１日から施行する。
附則

この規程は、令和３年４月１日から施行する。

－ 58 －
64

別表１

全学共通教育科目要求単位数
全学共通教育科目

学

教

部

育

学

人間形成
科目部門
部

４

語学教育科目部門

情報・数理
未習外国語 教育科目部門

英語
６

４
12

教養教育
科目部門

２

12

２

10

２

10

２

10

２

10

自発的教養
科目部門

32
医

医

学

科

２

４
14
32

学
部

10

看 護 学 科

２

８

４
12
30

工

学

部

２

８

４
14
32

生命環境学部

２

４

４
14
32

（ 注 ）１ 各部門の単位修得方法の詳細については、各部門の履修案内を参照すること。

別表２

人間形成科目
授 業 科 目 名

単
位

毎
週
時間数
前
後
期
期

履
修
年
次

備

２

１
１

必修

生活と健康Ⅰ
生活と健康Ⅱ

１
１

２

キ
ャ
リ
ア
形
成
科
目

キャリアデザインⅠ（自己理解）

２

２

２

１〜４

キャリアデザインⅡ（仕事理解）

２

２

２

１〜４

キャリアデザインⅢ（キャリアビジョン）２

２

SDGs から社会を考える

２

キャリア形成のための作文演習

２

２

１

海外で学ぼう - 海外職場文化体験Ⅰ

１

１

１〜４

海外で学ぼう - 海外職場文化体験Ⅱ

１

海外で学ぼう - 海外研修・交換留学
Gateway Ⅰ

１

海外で学ぼう - 海外研修・交換留学
Gateway Ⅱ

１

国
際
理
解
科
目

１〜４
２

１

１〜４

・教育学部は、５科目のうち１科目選択必修

１〜４
１〜４ 選択１
１

１〜４（ 注 ）１ キャリアデザインⅠ（自己理解）は、１年次に履修するのが望ましい。
キャリアデザインⅡ（仕事理解）は、２年次に履修するのが望ましい。
キャリアデザインⅢ（キャリアビジョン）は、３年次に履修するのが望ましい。

－ 59 －
65考別表３

語学教育科目（英語）
単

授業科目名

毎 週
時間数

位

前
期

英語Ａ初級
英語Ａ中級
英語Ａ上級
英語Ｂ初級
英語Ｂ中級
英語Ｂ上級
英語ＭＡ （ 医学科 ）英語ＭＢ （ 医学科 ）

２
２
２
２
２
２
２
２

２
２
２

英語 T C （ 工学部 ）英語 T D （ 工学部 ）２２２

英語Ｍリーディング・ライティング（ 医学科）

２

総合英語
英語リーディング・ライティング
英語リーディング・ライティング（ 上級 ）英語オーラルコミュニケーション
英語オーラルコミュニケーション（ 上級 ）英語ＭＣ （ 医学科 ）英語ＭＤ （ 医学科 ）

２
２
２
２
２
２
２

２
２
２
２
２
２

English for Studying Abroad Ⅰ
English for Studying Abroad Ⅱ４４４ｅ－ラーニングⅠｅ－ラーニングⅡ１
１

１

Intensive 60 －Ⅰ（ 英語 ）Intensive 60 －Ⅱ（ 英語 ）４４４（ 注 ）１

２

履
修
年
次

後
期

備

考

必修
指定クラスでＡと
Ｂを履修

２

１
１
１
１
１
１
１
１

２

２
２

必修
指定クラスで T C とTD を履修

２

１

選択

２
２
２
２
２

２
２
２
２
２
２
２

選択
少なくとも１科目（２単位）以上選択することが望まし
い

２
２
２

２
４
１
４

２〜４ 選択受講要件に従い履
２〜４ 修可能
１〜４ 選択選択
１〜４ 受 講 要 件 に 従 い 履
修可能

必修科目における履修の順序指定はない（例えば前期でＡが履修できなくとも後期でＢを受講できる）。
２

必修科目を再履修する場合は原則として、学部学科指定の履修できなかった科目を登録すること。
３

必修科目の単位認定が認められた後、希望により当該科目を受講できるが、新たに単位を付与しない。
４

別表４

交流協定大学での語学研修を修了した場合は、選択科目として２単位分を認める。

外部試験による単位認定

英語外部試験認定単位数

ＴＯＥＩＣ

ＴＯＥＦＬ
ＩＴＰ

ＴＯＥＦＬ
ｉＢＴ

ＩＥＬＴ S

認定単位［２単位 ］

500 － 695

450 － 529

45 － 71

4.5 － 5２級

認定単位［４単位 ］

700 以上530 以上72 以上

5.5 以上準１級－ 60 －
66

英

検

別表５

語学教育科目（未習外国語）
授業科目名

単

毎 週
時間数

位

前
期

ドイツ語初級Ⅰ
ドイツ語初級Ⅱ
フランス語初級Ⅰ
フランス語初級Ⅱ
中国語初級Ⅰ中国語初級Ⅱ
スペイン語初級Ⅰ
スペイン語初級Ⅱ

２
２
２
２
２
２
２
２

２

ドイツ語演習Ⅰ
ドイツ語演習Ⅱ
フランス語演習Ⅰ
フランス語演習Ⅱ
中国語演習Ⅰ
中国語演習Ⅱ
スペイン語演習Ⅰ
スペイン語演習Ⅱ

２
２
２
２
２
２
２
２

２

ドイツ語中級Ⅰ（総合）ドイツ語中級Ⅰ（コミュニケーション）
ドイツ語中級Ⅱ（総合）ドイツ語中級Ⅱ（コミュニケーション）
フランス語中級Ⅰ（総合）フランス語中級Ⅰ（コミュニケーション）
フランス語中級Ⅱ（総合）フランス語中級Ⅱ（コミュニケーション）
フランス語中級演習Ⅰ
フランス語中級演習Ⅱ
中国語中級Ⅰ（総合）中国語中級Ⅰ（コミュニケーション）
中国語中級Ⅱ（総合）中国語中級Ⅱ（コミュニケーション）
スペイン語中級Ⅰ（総合）スペイン語中級Ⅰ（コミュニケーション）
スペイン語中級Ⅱ（総合）スペイン語中級Ⅱ（コミュニケーション）
スペイン語中級演習Ⅰ
スペイン語中級演習Ⅱ

２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２

２
２

ドイツ語 Intensive 60 －Ⅰ
ドイツ語 Intensive 60 －Ⅱ
フランス語 Intensive 60 －Ⅰ
フランス語 Intensive 60 －Ⅱ
中国語 Intensive 60 －Ⅰ
中国語 Intensive 60 －Ⅱ

４
４
４
４
４
４

４

（ 注 ）１

２
２
２

２
２
２

２
２
２
２
２
２
２
２

４
４

後
期
２
２
２
２
２
２
２
２

２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
４
４
４

履
修
年
次

備

１
１
１
１
１
１
１
１

１カ国語選択必修（同一外国語Ⅰ、Ⅱ必修）

１
１
１
１
１
１
１
１

選択

２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２

選択

２
２
２
２
２
２

選択

演習を履修する場合は初級と同時に履修すること。

２

演習、中級、Intensive を履修する場合、初級と同一言語を選択すること。

３

演習、中級、Intensive はⅠ、Ⅱの順序で履修することが望ましい。

４

交流協定大学での語学研修を修了した場合は、選択科目として２単位分を認める。
－ 61 －
67考別表６ 外部試験による単位認定
全学部学科 : 初級
科

目

外部試験

合格基準

授業科目

ドイツ語

独検＊

４級以上

ドイツ語初級Ⅰ、Ⅱ

フランス語

仏検＊＊

４級以上

フランス語初級Ⅰ、Ⅱ

中国語

中検＊＊＊

４級以上

中国語初級Ⅰ、Ⅱ

スペイン語

西検＊＊＊＊

４級以上

スペイン語初級Ⅰ、Ⅱ＊ドイツ語技能検定試験＊＊実用フランス語技能検定試験＊＊＊日本中国語検定協会中国語検定試験＊＊＊＊スペイン語技能検定試験

別表７－１

語学教育科目（教育学部）

要 求
単位数

英

６

語

12

未
習
外
国
語

４

単
位

履修
年次

Ａ初級、Ａ中級、Ａ上級
Ｂ初級、Ｂ中級、Ｂ上級

２
２

１
１

必修

総合英語
英語リーディング・ライティング
英語オーラルコミュニケーション

２
２
２

２
２
２

・英語Ａ、Ｂは、指定ク
ラスで履修

選択

English for Studying Abroad Ⅰ、Ⅱ ４

２〜４

選択

・未習外国語は、同一言語を４単位以上履修（初級Ⅰ、Ⅱは必修）

ｅ－ラーニングⅠ、Ⅱ

１

１〜４

選択

Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ（英語）

４

１〜４

選択

初級Ⅰ
初級Ⅱ

２
２

１
１

選必

演習Ⅰ、Ⅱ

２

１

選択

中級Ⅰ、Ⅱ

２

２

選択

Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ

４

２〜４

選択

授業科目名

－ 62 －
68

備

考・英語はＡ、Ｂの４単位を 含 む ６ 単 位、 未 習 外国 語 は、 初 級 ４ 単 位 の履 修 を 必 修 と し、 全 体
で 12 単位以上を修得すること。
・ English for Studying
Abroad Ⅰ、Ⅱは受講要件に従い履修可能別表７－２

語学教育科目（医学部医学科）

要 求
単位数

英

10

語
14

未
習
外
国
語

４

別表７－３

単
位

履修
年次

ＭＡ
ＭＢ

２
２

１
１

必修

Ｍリーディング・ライティング

２

１

選択

（医学部キャンパス）
ＭＣ
ＭＤ

２
２

２
２

選択

＊ English for Studying Abroad Ⅰ、Ⅱ

４

２〜４

選択

＊ｅ－ラーニングⅠ、Ⅱ

１

１〜４

選択

＊ Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ（英語）

４

１〜４

選択

初級Ⅰ
初級Ⅱ

２
２

１
１

選必

演習Ⅰ、Ⅱ

２

１

選択

＊ Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ

４

２〜４

選択

単
位

履修
年次

２
２

１
１

授業科目名

授業科目名
Ａ初級、Ａ中級、Ａ上級
Ｂ初級、Ｂ中級、Ｂ上級

８

語
12

未
習
外
国
語

考

・英語ＭＡ、ＭＢ、Ｍリー
ディング・ライティング
は、指定クラスで履修
・英語の必修４単位を含
め、１、２年次合計で英語から 10 単位以上修得
・English for Studying
Abroad Ⅰ、 Ⅱ は 受 講 要件に従い履修可能
・＊印の科目は、専門科目の履修に支障のない場
合に限り、履修可能
・１年次で同一言語を４単位以上履修・＊印の科目は、専門科目の履修に支障のない場
合に限り、履修可能

語学教育科目（医学部看護学科）

要 求
単位数

英

備

４

備
必修

・英語Ａ、Ｂは、指定ク
ラスで履修
・英語の必修４単位を含
め、１、２年次合計で英語から８単位以上修得（医学部キャンパス）英語リーディング・ライティング
英語オーラルコミュニケーション

２
２

２
２

選択

＊ English for Studying Abroad Ⅰ、Ⅱ

４

２〜４

選択

＊ｅ－ラーニングⅠ、Ⅱ

１

１〜４

選択

＊ Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ（英語）

４

１〜４

選択

初級Ⅰ
初級Ⅱ

２
２

１
１

選必

演習Ⅰ、Ⅱ

２

１

選択

－ 63 －
69

考・English for Studying
Abroad Ⅰ、 Ⅱ は 受 講 要件に従い履修可能
・＊印の科目は、専門科目の履修に支障のない場
合に限り、履修可能
１年次で同一言語を４単位以上履修

別表７－４

語学教育科目（工学部）

要 求
単位数

単
位

履修
年次

Ａ初級、Ａ中級、Ａ上級
Ｂ初級、Ｂ中級、Ｂ上級

２
２

１
１

必修

ＴＣ
ＴＤ

２
２

２
２

必修

総合英語
英語リーディング・ライティング
英語オーラルコミュニケーション

２
２
２

２
２
２

選択

English for Studying Abroad Ⅰ、Ⅱ ４

２〜４

選択

ｅ－ラーニングⅠ、Ⅱ

１

１〜４

選択

Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ（英語）

４

１〜４

選択

初級Ⅰ
初級Ⅱ

２
２

１
１

選必

外

演習Ⅰ、Ⅱ

２

１

選択

国

中級Ⅰ、Ⅱ

２

２

選択

Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ

４

２〜４

選択

単
位

履修
年次

Ａ初級、Ａ中級、Ａ上級
Ｂ初級、Ｂ中級、Ｂ上級

２
２

１
１

必修

総合英語
英語リーディング・ライティング
英語オーラルコミュニケーション

２
２
２

２
２
２

選択

English for Studying Abroad Ⅰ、Ⅱ ４

２〜４

選択

ｅ－ラーニングⅠ、Ⅱ

１

１〜４

選択

Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ（英語）

４

１〜４

選択

初級Ⅰ
初級Ⅱ

２
２

１
１

選必

外

演習Ⅰ、Ⅱ

２

１

選択

国

中級Ⅰ、Ⅱ

２

２

選択

Intensive 60 －Ⅰ、Ⅱ

４

２〜４

選択

英
語

14

未
習

語

別表７－５

授業科目名

語

14

未
習

語

考

・英語Ａ、Ｂ及び英語
Ｔ Ｃ、 Ｔ Ｄ は、 指 定 ク
ラスで履修
・未習外国語は、同一言語を４単位以上履修（初級Ⅰ、Ⅱは必修）
・英語・未習外国語の必修 12 単位に加え、語学教育科目からさらに２単位以上を修得
・English for Studying
Abroad Ⅰ、Ⅱは受講要件に従い履修可能

語学教育科目（生命環境学部）

要 求
単位数

英

備

授業科目名

－ 64 －
70

備

考・英語Ａ、Ｂは、指定ク
ラスで履修・未習外国語は、同一言語を４単位以上履修（初級Ⅰ、Ⅱは必修）
・英語・未習外国語の必修 ８ 単 位 に 加 え、 語 学
教育科目からさらに６単位以上を修得
・English for Studying
Abroad Ⅰ、Ⅱは受講要件に従い履修可能別表８

日本語（外国人留学生向け）
授業科目名

日本語初中級ⅠＡ、ⅠＢ
日本語初中級ⅡＡ、ⅡＢ
日本語中級ⅠＡ、ⅠＢ
日本語中級ⅡＡ、ⅡＢ
日本語中上級Ⅰ
日本語中上級Ⅱ
日本語上級Ⅰ
日本語上級Ⅱ
日本語演習Ａ

位

前
期

２
２
２
２
２
２
２
２
２

２

日本語 Intensive 入門Ⅰ

６

日本語 Intensive 入門Ⅱ６

日本語 Intensive 初級

６

別表９－１

データサイエンス入門
情報処理及び実習
確率・統計学
確率統計及び演習Ⅰ

程学校教育課程

２
２

考

２
２
２
２

・Intensive 科目は受講要件に１〜４ 従い履修可能

12
12
12
12
10
10

毎
週
時間数

単
位

前
期

後
期

２
２
２
２

２
２
２
２

２

履
修
年
次
１
１
２
１

備

考

必修
学部・学科が指定する 1 科目
を履修

授業科目名
データサイエンス入門

単位

履修年次

２

１

単位

履修年次

２

１

単位

履修年次

備

考

必修

情報・数理教育科目（医学部）

学

科

医学科
看護学科
別表９－４

２

備

情報・数理教育科目（教育学部）

課

別表９－３

２

後
期

履
修
年
次

情報・数理教育科目
授業科目名

別表９－２

毎
週
時間数

単

授業科目名
データサイエンス入門

備

考

必修

情報・数理教育科目（工学部）

学

科

授業科目名

機械工学科

情報処理及び実習１

メカトロニクス工学科

確率・統計学２

電気電子工学科

データサイエンス入門

１

コンピュータ理工学科

確率統計及び演習Ⅰ

土木環境工学科

データサイエンス入門

１

応用化学科

データサイエンス入門

１

先端材料理工学科

確率・統計学２－ 65 －
71

２

１

備

考

必修

別表９－５

情報・数理教育科目（生命環境学部）

学

科

生命工学科
地域食物科学科
環境科学科
地域社会システム学科
別表 10 －１

２

１

必修

単位

履修年次

要求単位数

人文科学分野２

１〜４

社会科学分野２

１〜４

自然科学分野２

１〜４

健康科学分野２

１〜４

社会科学分野（日本国憲法 ）２

１〜４

教養発展科目

２

２

単位

履修年次

人文科学分野２

１

社会科学分野２

１

自然科学分野２

１

健康科学分野２

１

教養発展科目

２

１

単位

履修年次

人文科学分野２

１〜３

社会科学分野２

１〜３

自然科学分野２

１〜３

健康科学分野２

１〜３

教養発展科目

２

１〜２

単位

履修年次

人文科学分野２

１〜４

社会科学分野２

１〜４

自然科学分野２

１〜４

健康科学分野２

１〜４

教養発展科目２２

データサイエンス入門

備

考

分

野

12

教養教育科目（医学部）

学

科

医学科
看護学科

分

野

要求単位数

10

教養教育科目（工学部）

学

科

機械工学科
メカトロニクス工学科
電気電子工学科
コンピュータ理工学科
土木環境工学科
応用化学科
先端材料理工学科
別表 10 －４履修年次

程

学校教育課程

別表 10 －３単位

教養教育科目（教育学部）課

別表 10 －２

授業科目名

分

野

要求単位数

10

教養教育科目（生命環境学部）

学

科

生命工学科
地域食物科学科
環境科学科
地域社会システム学科

分

野－ 66 －
72

要求単位数

10

04_(山梨大学)_プログラム改善
体制規則
・山梨大学大学教育センター細則・山梨大学大学教育センター部門要項

73

02071301○

山梨大学大学教育センター細則
制定 平成２７年 ７月２８日
改正 平成２９年 ３月２７日
平成３１年 ３月２７日（趣旨）
第１条 この細則は、国立大学法人山梨大学基本規則第３８条第２項の規定に基づき、山梨大学大学教育センター（以下「センター」という。）に関し、必要な事項を定める。
（目的）第２条 センターは、山梨大学（以下「本学」という。）における、教育方法の改善や教育の質保証のための取組みを企画し実施することを目的とする。
（業務）
第３条 センターは、次に掲げる業務を行う。
(1) 教育の質保証に関すること。
(2) 教育評価に関すること。
(3) 全学的なＦＤの企画立案、実施及び評価に関すること。
(4) 教育環境の情報化に関すること。
(5) 他機関との教育連携に関すること。
(6) その他第２条の目的を達成するために必要な事項（部門）
第４条 センターに次の部門を置く。
(1) ＦＤ部門(2) 教育ＩＣＴ部門(3) 教学ＩＲ部門(4) 教育改善部門
２ 部門に関し必要な事項は、別に定める。
（組織）
第５条 センターに、次の職員を置く。
(1) センター長(2) 専任教員(3) 協力教員(4) その他必要な職員（センター長）
第６条 センター長は、本学の専任教員の中から学長が指名する。
２ センター長は、センターの業務を掌理する。
３ センター長の任期は２年とし、再任を妨げない。ただし、センター長に欠員が生じた場
合の後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
（副センター長）
第７条 センターに、副センター長を置くことができる。
２ 副センター長は、本学の専任教員の中から、センター長の推薦に基づき、学長が指名する。
３ 副センター長は、センター長の職務を補佐する。
４ 副センター長の任期は２年とし、再任を妨げない。ただし、センター長の任期を超える

74

02071301

ことはできない。
（専任教員）
第８条 専任教員は、センターの業務を処理する。
（協力教員）
第９条 協力教員は、本学の専任教員の中から、センター長の推薦に基づき、学長が指名する。
（審議組織）
第１０条 センターの管理運営に関する重要事項の審議は、山梨大学教育国際化推進機構協議会（以下「協議会」という。
）において行う。
２ 前項に規定するもののほか、センターの業務に関し必要な事項の審議は、山梨大学教育企画委員会において行う。
（センター連絡会）
第１１条 センター長は、業務の遂行に必要な事項の検討及び調整を行うため、センター職員によるセンター連絡会を開催することができる。
（庶務）第１２条 センターに関する庶務は、教学支援部教務企画課において処理する。
（雑則）
第１３条 この細則に定めるもののほか、センターの運営に関し重要な事項は、協議会の議を経てセンター長が定める。
附 則
この細則は、平成２７年７月２８日から施行し、平成２７年４月１日から適用する。
山梨大学大学教育センター規程（平成２６年３月２８日制定）は、廃止する。
附 則
この細則は、平成２９年４月１日から施行する。
附 則
この細則は、平成３１年４月１日から施行する。

１
２

75

○

山梨大学大学教育センター部門要項
制定 平成２９年 ３月１５日（趣旨）
第１条 この要項は、山梨大学大学教育センター細則（以下「細則」という。）第４条に規定する山梨大学大学教育センター（以下「センター」という。）の各部門に関し必要な事項を
定める。
（業務）
第２条 各部門は、次の業務を、他の部門と相互に連携・協力して実施する。
(1) ＦＤ部門は、細則第３条第３号に定める業務に関すること。
(2) 教育ＩＣＴ部門は、細則第３条第４号に定める業務に関すること。
(3) 教学ＩＲ部門は、細則第３条第１号及び第２号に定める業務に関すること。
(4) 教育改善部門は、細則第３条第１号、第２号及び第５号に定める業務に関すること。
２

前項の業務を円滑に実施するため、各部門は必要に応じて部門打合せ会議を開催する。
（構成員）

第３条 各部門は、次の者で構成する。
(1) 部門長(2) 細則第５条第２号に定める専任教員(3) 細則第９条に定める協力教員(4) その他、センター長が必要と認めた者（部門長）
第４条 部門長は、本学の専任教員の中からセンター長の推薦に基づき、学長が指名する。
２

部門長は、当該部門の業務を掌理する。

３

部門長の任期は２年とし、再任を妨げない。
（雑則）

第５条 この要項に定めるもののほか、部門に関し必要な事項はセンター長が定める。
附

則

この要項は、平成２９年４月１日から施行する。

76

05_(山梨大学)_自己点検・評価
体制規則
・国立大学法人山梨大学教育国際化推進機構細則・山梨大学全学共通教育委員会要項
・山梨大学教養教育センター細則・山梨大学教養教育センター部門要項

77○

国立大学法人山梨大学教育国際化推進機構細則
制定 平成２８年 ６月２８日
改正 平成２９年 ３月２７日
平成３１年 ３月２７日（趣旨）
第１条 この細則は、国立大学法人山梨大学基本規則（以下「基本規則」という。）第２９条
第２項の規定に基づき、山梨大学教育国際化推進機構（以下「機構」という。）に関し、必要な事項を定める。
（目的）
第２条 機構は、学則第１条に規定する目的及び使命の実現に向け、教育の質保証及び国際化、学生のキャリア形成に資する全学的な施策の推進及び支援を行い、もって人材の育成に寄与することを目的とする。
（組織）
第３条 機構は、次の学内共同教育研究施設及び委員会により構成する。
（学内共同教育研究施設）
アドミッションセンター
教養教育センター
大学教育センター
国際交流センター
キャリアセンター（委員会）
大学教育委員会
国際化推進委員会
アドミッション委員会
全学共通教育委員会
教育企画委員会
進路支援委員会
２ 前項の委員会について必要な事項は、別に定める。
（機構長）
第４条 機構に機構長を置き、理事（教学・国際交流担当）をもって充てる。
２ 機構長は、機構の業務を掌理する。
（協議会）
第５条 第２条の目的を達成するため、機構に教育国際化推進機構協議会（以下「協議会」
という。
）を置く。
２ 協議会に関し必要な事項は、別に定める。
（庶務）
第６条 機構に関する庶務は、教学支援部教務企画課において処理する。
（雑則）
第７条 この細則に定めるもののほか、機構の組織及び運営に関し必要な事項は、協議会の議を経て機構長が定める。

１

附 則
この細則は、平成２８年７月１日から施行する。

78

２

国立大学法人山梨大学教育国際化推進機構規程（平成２６年３月２８日制定）は廃止する。
附 則
この細則は、平成２９年４月１日から施行する。
附 則
この細則は、平成３１年４月１日から施行する。

79

○

山梨大学全学共通教育委員会要項
制定 平成２９年 ３月１５日
改正 平成３１年 ３月２７日（趣旨）
第１条 この要項は、山梨大学教育国際化推進機構（以下「機構」という。）細則（以下「細則」という。）第３条第２項の規定に基づき、全学共通教育委員会（以下「委員会」という。）に関し、必要な事項を定める。
（審議事項）
第２条 委員会は、次の各号に掲げる事項について審議する。
(1) 教養教育に関する基本方針に関すること。
(2) 教養教育に関する中期目標・中期計画に関すること。
(3) 教養教育に関する点検・評価に関すること。
(4) その他教養教育に関し必要な事項（組織）第３条 委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 教養教育センター（以下「センター」という。）長(2) 各学域の評議員のうち各１人(3) 各学域の教務に関する委員会の委員長又はこれに準ずる者(4) センター細則第４条に規定する各部門の長及び副部門長(5) 教学支援部長(6) その他委員会が必要と認めた者（委員長）
第４条 委員会に委員長を置き、センター長をもって充てる。
２

委員長に事故あるときは、委員長があらかじめ指名した委員がその職務を代行する。
（会議）

第５条 委員会の会議は、過半数の委員が出席しなければ、開催することができない。
２

委員会の議事は、出席した委員の過半数をもって決し、可否同数のときは、議長の決するところによる。
（委員以外の者の出席）

第６条 委員会は、必要があると認めたときは、委員以外の者を会議に出席させ、意見を聴くことができる。

80

（専門部会）
第７条 委員会に、必要に応じ専門部会を置くことができる。
２

専門部会に必要な事項は、別に定める。

（庶務）
第８条 委員会の庶務は、教学支援部教務企画課教務支援室において処理する。
（雑則）
第９条 この要項に定めるもののほか、委員会に関し必要な事項は、委員会が別に定める。
附則１

この要項は、平成２９年４月１日から施行する。

２

山梨大学全学共通教育科目委員会規程（平成２６年１２月２４日制定）及び全学共通教育委員会に置く部会に関する内規（平成２７年３月３１日制定）は廃止する。
附則

この要項は、平成３１年４月１日から施行する。

81

02071401○ 山梨大学教養教育センター細則
制定 平成２７年 ７月２８日
改正 平成２９年 ３月２７日
平成３１年 ３月２７日
令和 ２年 ２月１８日（趣旨）
第１条 この細則は、国立大学法人山梨大学基本規則第３８条第２項の規定に基づき、山梨
大学教養教育センター（以下「センター」という。）に関し、必要な事項を定める。
（目的）第２条 センターは、山梨大学（以下「本学」という。
）における教養教育を企画し実施することを目的とする。
（業務）
第３条 センターは、次に掲げる業務を行う。
(1) 全学共通教育の実施計画に関すること。
(2) 全学共通教育科目のカリキュラム及び実施に関すること。
(3) その他第２条の目的を達成するために必要な事項（部門）
第４条 センターに、次の部門を置く。
(1) 人間形成科目部門(2) 語学教育科目部門(3) 情報・数理教育科目部門(4) 教養教育科目部門(5) 自発的教養教育科目部門(6) 電算処理部門
２ 部門に関し必要な事項は、別に定める。
（組織）
第５条 センターに、次の職員を置く。
(1) センター長(2) 専任教員(3) 外国語特任教員(4) 協力教員(5) その他必要な職員（センター長）
第６条 センター長は、本学の専任教員の中から学長が指名する。
２ センター長は、センターの業務を掌理する。
３ センター長の任期は２年とし、再任を妨げない。ただし、センター長に欠員が生じた場
合の後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
（副センター長）
第７条 センターに、副センター長を置くことができる。
２ 副センター長は、本学の専任教員の中から、センター長の推薦に基づき、学長が指名する。
３ 副センター長は、センター長の職務を補佐する。

82

02071401

４

副センター長の任期は２年とし、再任を妨げない。ただし、センター長の任期を超えることはできない。

（専任教員）
第８条 専任教員は、センターの業務を処理する。
（外国語特任教員）
第９条 外国語特任教員は、外国語の授業科目を担当し、センターの運営をサポートする。
（協力教員）
第１０条 協力教員は、 本学の専任教員の中から、センター長の推薦に基づき、学長が指名する。
（審議組織）
第１１条 センターの管理運営に関する重要事項の審議は、山梨大学教育国際化推進機構協議会（以下「協議会」という。
）において行う。
２ 前項に規定するもののほか、センターの業務に関し必要な事項の審議は、山梨大学全学
共通教育委員会において行う。
（センター連絡会）
第１２条 センター長は、業務の遂行に必要な事項の検討及び調整を行うため、センター職員によるセンター連絡会を開催することができる。
（庶務）第１３条 センターに関する庶務は、教学支援部教務企画課教務支援室において処理する。
（雑則）
第１４条 この細則に定めるもののほか、センターの運営に関し重要な事項は、協議会の議を経てセンター長が定める。
附 則
１ この細則は、平成２７年７月２８日から施行し、平成２７年４月１日から適用する。
２ 山梨大学教養教育センター規程（平成２６年３月２８日制定）は、廃止する。
附 則
この細則は、平成２９年４月１日から施行する。
附 則
この細則は、平成３１年４月１日から施行する。
附 則
この細則は、令和２年４月１日から施行する。

83○

山梨大学教養教育センター部門要項
制定 平成２９年 ３月１５日
改正 平成３０年 ３月１２日
改正 平成３１年 ３月１９日
令和 ２年 ２月２８日（趣旨）
第１条 この要項は、山梨大学教養教育センター細則（以下「細則」という。）第４条に規定する山梨大学教養教育センター（以下「センター」という。）の各部門に関し必要な事項を
定める。
（業務）
第２条 各部門は、次の業務を、他の部門と相互に連携・協力して実施する。
(1) 人間形成科目部門は、細則第３条に定める業務のうち人間形成科目に関すること。
(2) 語学教育科目部門は、細則第３条に定める業務のうち語学教育科目に関すること。
(3）情報・数理教育科目部門は、細則第３条に定める業務のうち情報・数理教育科目に関すること。
(4) 教養教育科目部門は、細則第３条に定める業務のうち教養教育科目に関すること。
(5) 自発的教養科目部門は、細則第３条に定める業務のうち自発的教養科目に関すること。
(6) 電算処理部門は、全学共通教育科目に係る履修申告・クラス編成の電算処理に関すること。
２

前項の業務を円滑に実施するため、各部門は必要に応じて部門打合せ会議を開催する。

（構成員）
第３条 各部門は、次の者で構成する。
(1) 部門長(2) 副部門長(3) 細則第５条第２項に定める専任教員(4) 細則第１０条に定める協力教員(5) その他、センター長が必要と認めた者（部門長）
第４条 部門長は、本学の専任教員の中からセンター長の推薦に基づき、学長が指名する。
２

部門長は、当該部門の業務を掌理する。

３

部門長の任期は１年とし、再任を妨げない。

（副部門長）
第５条 副部門長は、本学の専任教員の中から、センター長が指名する。

84

２

副部門長は、部門長を補佐する。
（雑則）

第６条 この要項に定めるもののほか、部門に関し必要な事項はセンター長が定める。
附

則

この要項は、平成２９年４月１日から施行する。
附則

この要項は、平成３０年４月１日から施行する。
附則

この要項は、平成３１年４月１日から施行する。
附則

この要項は、令和２年４月１日から施行する。

85

06_(山梨大学)_取組概要

86

山梨大学

数理・データサイエンス・AI基礎教育プログラム

取組概要：リテラシ・応用基礎教育用反転授業教材開発と全学展開① ２段階モジュール構成による文理を問わない全学必修ﾘﾃﾗｼﾚﾍﾞﾙ教育（R1～）
専攻によらないコアコンテンツ
R1年度中に作成し数理×データ×AI教育の基礎を学ぶ基本コンテンツ
R2年4月より開講
発展的な内容を含む高度コンテンツ
現実のデータ（政府統計＋県内ｼﾝｸﾀﾝｸとの連携）を用いた実践演習（R2～）② プログラミングレスのAI基盤を活用した「使える」AI応用基礎教育

プログラミングレスAI基盤による最短アプローチの採用（R1試行，R2～）
リテラシ教育での導入＋高年次実践教育による研究へのAI活用促進（R2～）③ 「わかる」「できる」反転授業の全面採用

講義動画＋小テスト＋実習による深い学び（H24～） （講義動画について
は補足資料1を参照）
連携大学への反転授業普及促進（R2～）

専攻によらないコ ア 教 材

高

度

教

材

＋ 基 本 教 材

２段階モジュール構成による文理を問わない
数理×データ×AIリテラシ教育2単位必修化

プログラミングレスAI基盤を用いた「使える」AI応用基礎教育

リテラシ／応用基礎教育の構成④ 数理×データ×AI学習専用オンライン学習環境の構築と公開（R2～）
コンテンツ一括提供／管理による効果／効率的な学習／教育
学びたい時にいつでも学べる環境の提供
数理×データ×AI学習専用サーバの構築と他大学学生への公開
県内企業を対象としたリカレント教育へも活用⑤ 大学教育センター（全学組織）を核とした全学体制での推進

数理×データ×AI教育専任教員の学内配置（R1～）
連携大学等とのコーディネート業務等の担当教員を配置（R2～）
専攻分野毎に異なる要求に配慮しつつ全学共通必修教育を実施（R2～）
環境整備とコンテンツ提供でAI応用基礎教育導入を支援（R2～）
「わかる」「できる」反転授業
リテラシ教育 100％ 100％ 100％
R2年度必修化
100％
50％
AI応用基礎教育

取組の実施体制

34％
R2

R3

R4

以降
継続

リテラシ／応用基礎教育学内展開率87

07_(山梨大学)_その他補足資料

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山梨大学

数理・データサイエンス・AI基礎教育プログラム

補 足 資 料 1 ： リ テ ラ シ ー レ ベ ル 教 育 用 教 材•

文系・理系を問わない数理・DS・AIリテラシーレベル教材を開発

モデルカリキュラム（リテラシーレベル）の「導入」、「基礎」、「心得」をすべてカバー
大学教育センター専任教員1名がすべて設計・開発
反転形式の授業を想定(専攻によらない共通教材)＋(基本／高度教材)の組合せ
15テーマの動画教材（講義およびPC演習）
講義動画：スライド＋音声
PC演習動画：実演デスクトップキャプチャ映像＋音声
反転授業
音声はプロのナレータを起用
知識技能
1テーマあたり動画時間は40分程度、小節単位10～15分に分割（座学）（PC演習）
講義用動画教材

動画教材

PC演習用動画教材

授業時間にPC演習スライド＋音声•

PC操作映像+ナレーション

オンライン学習環境の構築と公開

数理・DS・AI学習専用サーバの構築
学習管理システムの導入
教材のオンデマンド一括提供
学内外への教材公開
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PCの利用により、統計計算、グラフ
作成、データ分析などが独力で可能
反転授業
の導入

授業中は
PC演習