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
敬愛大学

① 学校名

学校法人千葉敬愛学園② 大学等の設置者③ 設置形態私立大学
千葉県千葉市稲毛区穴川1-5-21④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称 副専攻「AI・データサイエンス」
令和元年度⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑦ 教員数

61

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
395⑨ 全学部・学科の入学定員⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

人

7

人

人
1792

総数

１年次

470

人

２年次

476

人

３年次

419

人

４年次

427

人

人

６年次

５年次

80

人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

高橋 和子

（役職名）

国際学部長

⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
AI・データサイエンス教育研究会（責任者名）

高橋 和子

（役職名）

国際学部長

⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
自己点検・評価委員会、教学マネジメント協議会（責任者名）

三幣 利夫⑭ 申請する認定プログラム

（役職名）

学長

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 IR・広報室
E-mailt-kudoh@u-keiai.ac.jp

担当者名

工藤 龍雄

電話番号

043-284-2335

様式２－１
学校名： 敬愛大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件【経済学部の修了要件】
副専攻の修了要件は以下の通りである。このうち2）の「基本」区分科目の履修条件が申請要件を満たす。
1) 副専攻履修申込書を所定の期日までに提出すること。
2) 必修科目を含め、各区分で指定された単位数以上で合計22単位以上を修得すること。
・「基本」区分は12単位以上(必修4単位含む)。ただし、「統計」「ICT」「プログラミング」分野から各2単位以上の履修が必要。
・「データ分析ツール」区分は4単位以上。
・「専門領域」区分は4単位以上。
・「実践」区分は2単位以上。
3) 指定の資格を1つ以上取得すること。
・Microsoft Offiece Specialist(Excel) ・ITパスポート ・統計検定2級
・社会調査士(資格の申請・認定に科目を修得することで取得)③ 授業科目名称
授業科目名称
1 データサイエンス総論（必修）（「基本」）
2 情報概論（必修）（「基本」）
3 情報セキュリティ論
4 AI概論5 アルゴリズム論
6 統計学Ⅰ
7 統計学Ⅱ
8 統計学総論Ⅰ
9 統計学総論Ⅱ
10 プログラミング
11 マーケティング・リサーチⅠ
12 マーケティング・リサーチⅡ
13 観光マーケティング調査
14 経済統計Ⅰ
15 経済統計Ⅱ
16 計量経済学Ⅰ
17 計量経済学Ⅱ
18 情報ビジネス論
19 ビジネスデータ解析
20 社会調査法Ⅰ
21 社会調査法Ⅱ

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46

22 フィールドワーク入門（経済学科必修）（「実践」） 47
23 実地調査入門（経営学科必修）（「実践」） 48
24 社会調査実習Ⅰ

49

25 社会調査実習Ⅱ50

様式２－２
学校名： 敬愛大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件【国際学部の修了要件】
副専攻の修了要件は以下の通りである。このうち2）の「基本」区分科目の履修条件が申請要件を満たす。
1) 副専攻履修申込書を所定の期日までに提出すること。
2) 必修科目を含め、各区分で指定された単位数以上で合計22単位以上を修得すること。経済学部科目（（ ）内の科
目）も自由選択科目として卒業要件単位に認定。
・「基本」区分は12単位以上(すべて必修)。
・「データ分析ツール」区分は4単位以上。
・「専門領域」区分は4単位以上。
・「実践」区分は2単位以上。
3) 指定の資格を1つ以上取得すること。
・Microsoft Offiece Specialist(Excel) ・ITパスポート ・統計検定2級
・社会調査士(資格の申請・認定に科目を修得することで取得)③ 授業科目名称
授業科目名称
1 データサイエンス総論（必修）（「基本」）
2 情報概論（必修）（「基本」）
3 （情報セキュリティ論）
4 AI概論（必修）（「基本」）
5 アルゴリズム論（必修）（「基本」）
6 統計学Ⅰ（必修）（「基本」）
7 統計学Ⅱ（必修）（「基本」）
8 （統計学総論Ⅰ）
9 （統計学総論Ⅱ）
10 プログラミング
11 マーケティング・リサーチⅠ
12 マーケティング・リサーチⅡ
13 観光マーケティング調査
14 （経済統計Ⅰ）
15 （経済統計Ⅱ）
16 （計量経済学Ⅰ）
17 （計量経済学Ⅱ）
18 情報ビジネス論
19 （ビジネスデータ解析）
20 社会調査法Ⅰ
21 社会調査法Ⅱ
22 社会調査実習Ⅰ
23 社会調査実習Ⅱ

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48

24

49

25

50

様式３
学校名： 敬愛大学
プログラムの履修者数等の実績について
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 平成27年度 履修者数

学部・学科名称

収容定員

経済学部(社会科学)
国際学部(社会科学・教育）

910
690

53
16

0
0

32
17

0
0

1600

69

0

49

0

合 計

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

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

85
9%
33
5%
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118
7%

様式４－１
学校名： 敬愛大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
現代社会は、インターネットに接続してサイバー空間とフィジカル空間の間で情報をやり取りする情報社会（Society4.0）であるが、これがさらに進化した新たな時代「Society5.0」に移行しつつある。情報社会との大きな違いは、利用できるデータが膨大かつ多種多様で即時に入手可能なビッグデータであることと、これをAIの技術により解析し活用することで、新たな価値を創出できることである。このような社会の変化を身近な例により知ることで、ビッグデータやAIが私たちの生活と密接に結び付いていることを理解する。また、昨今は、判断の根拠としてデータに基づく客観的証拠(エビデンス）が求められるため、社会のあらゆる場面でデータサイエンスの知識が不可欠であることも理解し、Society5.0の時代に向けて、誰もがデータとAIに対する正しい知識をもって、これを適切に扱うことができる必要があることを理解する。

（１）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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
データサイエンス総論
情報概論
AI概論

講義テーマ
ビッグデータ（次世代社会を支えるビッグデータとデータサイエンス）（2）
情報技術と社会（Society5.0）（１）、ICTにおける現在の動向（ソーシャルメディア、IoT・ビッグデータ・AI・ロボティクス）（12～14）

AIとは（Society5.0、AIの適用領域）（１）、ディープラーニング（概要、アプリケーション）（10～11）

授業概要
実際の社会において、データがどのような領域でどのように利活用されているかについて、ビジネスをはじめ、医療や教育等多くの領域における状況を知ることで、社会のあらゆるところに多種多様なデータが存在することを理解する。また、
これらのデータは、AIを含めたデータサイエンスの解析技術により活用されることで、日常生活や社会における様々な課
題の解決に役立っていることを理解する。

（２）「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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当データサイエンス総論
AI概論

講義テーマ
ビジネス活用事例（データ解析の目的と活用事例）（4）
産業別ユースケース（金融、自動車、物流、製造、農業、観光、医療、セキュリティ、教育における実例）（7～9）

授業概要
データは社会のあらゆる領域に存在するが、実際の現場でどのように利活用されているかを具体的な事例を知ることで理解する。データは、ただ存在しているだけでは意味をもたず、適切な方法で解析された結果をそれぞれの適用領域におけるこれまでの知見と組み合わせ、そこから人間が予想しなかったような知識を得ることによって、新たな価値を創出することができる。データを解析するAIの代表的な技術として、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理等を学ぶ。
ディープラーニングについては、大手IT企業のシステム開発者による特別講義を4回実施し、ディープラーニングの概要とその実践例を紹介してもらう。

（３）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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当講義テーマ
データサイエンス総論

ビジネス活用事例（データ解析の目的と活用事例）（4）、データマイニング（3）、AI（機械学習、ディープラーニング、自然言語処理とテキストマイニング）（11～13）

AI概論

AI実践（IT企業における実際の取組）（12～13）、AIの技術（機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像処理、音声処理）（2～6、10～11）

授業概要
AIは快適な生活を創り出す一方で、倫理的な問題や法的な問題も抱えているため、その利用に当たっては十分に注意する必要があることを理解する。また、データの活用においても、インターネットの利用が広まるにつれ、個人情報や情報セ
キュリティにおける問題が深刻化してきたため、これに対応するには、技術や法律だけでは難しく、情報倫理が重要であることを学ぶ。

（４）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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
情報概論
AI概論
情報セキュリティ論

講義テーマ
インターネットにおけるセキュリティと情報倫理（11）、情報リテラシ、ディジタルディバイド（14）AIの社会的課題（倫理的な問題、法的問題、企業側の防衛策）（14）
意図的脅威の種類（2）、情報セキュリティ対策(3)、情報セキュリティと制度（12)授業概要
社会の諸現象を理解する場合も、質的でなく数量的な分析も不可欠で、統計学を学ぶ必要がある。実データ・実課題を用いた例として、経済学で取り扱う株価、失業率、GDP等の実データに対して、データの読み方やまとめ方（記述統計）を実際に手を使って納得しながら、その取り扱い方法を学んだり（主に経済学科における関心）、経営学で、ビジネスの現場で直面する課題に立ち向かうための情報収集能力や、実践的な経営を考えながらデータを操作し、統計分析結果を思考・判断できる能力を身につける方法を学ぶ（主に経営学科における関心）。また、社会で起きる様々な事象を理解するために実施した「調査」により得られたデータに対して、自ら記述統計量を求め、単純集計表やグラフの作成、相関などの分析を行って、専門分野の問題について論理的に述べる表現力や実践的なコミュニケーション能力を身につける方法も学ぶ（主に国際学部における関心）。
（５）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

講義テーマ
授業科目名称
統計解析（基本統計とクロス集計、相関分析と回帰分析）（8～9）、多変量解析（9～10）
データサイエンス総論
実データの運用事例（2−4）、統計データの読み方(5,6)、調査方法の理解(7)、調査方法の実践(9-14)
フィールドワーク入門
調査方法とデータの種類(2)、データ分析(5)、データの可視化(6)
実地調査入門
記述統計（4−7）、図表化と理解（8,9）、データの関係性（相関関係、12-14）
統計学Ⅰ
統計学の基本知識（1）、データの視覚化（3）、記述統計の基礎知識とEXCELを利用したデータの処理（実習）（5～14）
統計学総論Ⅰ※モデルカリキュラ
計算ソフト操作（1,2）、実データの分析実習(3,4,10-14)、 統計データの意味(5-7)
経済統計Ⅰ
ム基礎２－１、基礎
マーケティングリサーチと統計（1）、記述統計の基本知識とSPSS（社会科学統計パッケージ）を利用した調査データの処理（実習）（2～14）
２－２、基礎２－３が マーケティングリサーチⅠ
マーケティングのデータ解析（1,2）、統計解析の基礎（3,4）、検定（11-13）、実データによる相関分析（5）・回帰分析（6-9）・コンジョイント分析（10）ビジネスデータ解析該当② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 統計学Ⅱ 統計学総論Ⅱ マーケティングリサーチⅡ 観光マーケティング調査
アルゴリズム基礎

アルゴリズム論

データ構造とプログ
アルゴリズム論 プログラミング
ラミング基礎
時系列データ解析

経済統計Ⅱ

テキスト解析

AI概論

画像解析

AI概論

データハンドリング なし
データ活用実践（教なし
師あり学習）
その他

計量経済学Ⅰ 計量経済学Ⅱ 社会調査法Ⅰ 社会調査法Ⅱ 社会調査実習Ⅰ 社会調査実習Ⅱ 情報ビジネス論③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.u-keiai.ac.jp/datascience/#87474c94④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本副専攻の目的は、AIやデータサイエンスの知識と技能、創造的思考力を身につけ、卒業後の社会におけるAIやデータサイエンスの活用の基礎力を育成することである。また、AIやデータサイエンスの進歩による社会の変化、技術の革新に対応する柔軟な力を養うことである。この目的を達成するための目標を「修了証授与の方針」として以下の通り定める。
< 知識・理解 > 1. AIやデータサイエンスの活用の倫理を知り、有用性や可能性、限界を理解している。(リテラシー) 2. 統計処理やデータ解析を行う上で必要な数理的知識と理論、方法を体系的に理解している。(方法論)< 技能 > 3. 分析ソフトやプログラムを使いデータを効率的に扱うことができる。(ハンドリング) 4. 分析ソフトやプログラムを使い統計処理やデータ解析を的確に実行することができる。(実装)< 創造的思考力 > 5. 自らが立てた新たな課題にAIやデータサイエンスの知識と技能を適用し、その課題を解決できる。(総合力)様式４－２
学校名： 敬愛大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
現代社会は、インターネットに接続してサイバー空間とフィジカル空間の間で情報をやり取りする情報社会（Socety4.0）であるが、これがさらに進化した新たな時代「Society5.0」に移行しつつある。情報社会との大きな違いは、利用できるデータが膨大かつ多種多様で即時に入手可能なビッグデータであることと、これをAIの技術により解析し活用することで、新たな価値を創出できることである。このような社会の変化を身近な例により知ることで、ビッグデータやAIが私たちの生活と密接に結び付いていることを理解する。また、昨今は、判断の根拠としてデータに基づく客観的証拠(エビデンス）が求められるため、社会のあらゆる場面でデータサイエンスの知識が不可欠であることも理解し、Society5.0の時代に向けて、誰もがデータとAIに対する正しい知識をもって、これを適切に扱うことができる必要があることを理解する。

（１）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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
AI概論
データサイエンス総論
情報概論

講義テーマ
Society5.0に向けた人材育成の必要性、AIの適用領域（１）、ディープラーニング（概要、アプリケーション）（10～11）

次世代社会を支えるビッグデータとデータサイエンス（2）
情報技術と社会（Society5.0）（１）、ICTにおける現在の動向（ソーシャルメディア、IoT・ビッグデータ・AI・ロボティクス）（12～14）

授業概要
実際の社会において、データがどのような領域でどのように利活用されているかについて、ビジネスをはじめ、医療や教育等多くの領域における状況を知ることで、社会のあらゆるところに多種多様なデータが存在することを理解する。また、
これらのデータは、AIを含めたデータサイエンスの解析技術により活用されることで、日常生活や社会における様々な課
題の解決に役立っていることを理解する。

（２）「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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
AI概論
データサイエンス総論

講義テーマ
産業別ユースケース（金融、自動車、物流、製造、農業、観光、医療、セキュリティ、教育における実例）（7～9）

ビジネス活用事例（データ解析の目的と活用事例）（4）授業概要
データは社会のあらゆる領域に存在するが、実際の現場でどのように利活用されているかを具体的な事例を知ることで理解する。データは、ただ存在しているだけでは意味をもたず、適切な方法で解析された結果をそれぞれの適用領域におけるこれまでの知見と組み合わせ、そこから人間が予想しなかったような知識を得ることによって、新たな価値を創出することができる。データを解析するAIの代表的な技術として、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理等を学ぶ。
ディープラーニングについては、大手IT企業のシステム開発者による特別講義を4回実施し、ディープラーニングの概要とその実践例を紹介してもらう。

（３）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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当講義テーマ
AI概論

AI実践（IT企業における実際の取組）（12～13）、AIの技術（機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像処理、音声処理）（2～6、10～11）

データサイエンス総論

ビジネス活用事例（データ解析の目的と活用事例）（4）、データマイニング（3）、AI（機械学習、ディープラーニング、自然言語処理とテキストマイニング）（11～13）

授業概要
AIは快適な生活を創り出す一方で、倫理的な問題や法的な問題も抱えているため、その利用に当たっては十分に注意する必要があることを理解する。また、データの活用においても、インターネットの利用が広まるにつれ、個人情報や情報セ
キュリティにおける問題が深刻化してきたため、これに対応するには、技術や法律だけでは難しく、情報倫理が重要であることを学ぶ。

（４）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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
AI概論
情報概論（情報セキュリティ論）

講義テーマ
AIの社会的課題（倫理的な問題、法的問題、企業側の防衛策）（14）
インターネットにおけるセキュリティと情報倫理（11）、情報リテラシ、ディジタルディバイド（14）
意図的脅威の種類（2）、情報セキュリティ対策(3)、情報セキュリティと制度（12)授業概要
社会の諸現象を理解する場合も、質的でなく数量的な分析も不可欠で、統計学を学ぶ必要がある。実データ・実課題を用いた例として、経済学で取り扱う株価、失業率、GDP等の実データに対して、データの読み方やまとめ方（記述統計）を実際に手を使って納得しながら、その取り扱い方法を学んだり（主に経済学科における関心）、経営学で、ビジネスの現場で直面する課題に立ち向かうための情報収集能力や、実践的な経営を考えながらデータを操作し、統計分析結果を思考・判断できる能力を身につける方法を学ぶ（主に経営学科における関心）。また、社会で起きる様々な事象を理解するために実施した「調査」により得られたデータに対して、自ら記述統計量を求め、単純集計表やグラフの作成、相関などの分析を行って、専門分野の問題について論理的に述べる表現力や実践的なコミュニケーション能力を身につける方法も学ぶ（主に国際学部における関心）。
（５）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
授業科目名称を題材として、「デーデータサイエンス総論
タを読む、説明する、扱う」といった数
統計学Ⅰ
理・データサイエン マーケティングリサーチⅠ
ス・ＡＩの基本的な活（統計学総論Ⅰ）
用法に関するもの（経済統計Ⅰ）※モデルカリキュラ（ビジネスデータ解析）ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が
該当

講義テーマ
データ解析とデータベース（3）、統計解析（基本統計とクロス集計、相関分析）（8～9）
記述統計（4−7）、図表化と理解（8,9）、データの関係性（相関関係、12-14）
マーケティングリサーチと統計（1）、データの収集（3）、記述統計の基本知識とSPSS（社会科学統計パッケージ）を利用した調査データの処理（実習）（2～14）

統計学の基本知識（1）、データの視覚化（3）、記述統計の基礎知識とEXCELを利用した経済データの処理（実習）（5～14）

計算ソフト操作（1,2）、実データの分析実習(3,4,10-14)、 統計データの意味(5-7)
マーケティングのデータ解析（1,2）、統計解析の基礎（3,4）、検定（11-13）、実データによる相関分析（5）・回帰分析（6-9）・コンジョイント分析（10）② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 統計学Ⅱ マーケティングリサーチⅡ 観光マーケティング調査 （統計学総論Ⅱ）
アルゴリズム基礎

アルゴリズム論

データ構造とプログ
アルゴリズム論 プログラミング
ラミング基礎
時系列データ解析（経済統計Ⅱ）

テキスト解析

AI概論

画像解析

AI概論

データハンドリング なし
データ活用実践（教なし
師あり学習）
その他

社会調査法Ⅰ 社会調査法Ⅱ 社会調査実習Ⅰ 社会調査実習Ⅱ 情報ビジネス論 （計量経済学Ⅰ） （計量経済学Ⅱ）③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.u-keiai.ac.jp/datascience/#87474c94④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本副専攻の目的は、AIやデータサイエンスの知識と技能、創造的思考力を身につけ、卒業後の社会におけるAIやデータサイエンスの活用の基礎力を育成することである。また、AIやデータサイエンスの進歩による社会の変化、技術の革新に対応する柔軟な力を養うことである。この目的を達成するための目標を「修了証授与の方針」として以下の通り定める。
< 知識・理解 > 1. AIやデータサイエンスの活用の倫理を知り、有用性や可能性、限界を理解している。(リテラシー) 2. 統計処理やデータ解析を行う上で必要な数理的知識と理論、方法を体系的に理解している。(方法論)< 技能 > 3. 分析ソフトやプログラムを使いデータを効率的に扱うことができる。(ハンドリング) 4. 分析ソフトやプログラムを使い統計処理やデータ解析を的確に実行することができる。(実装)< 創造的思考力 > 5. 自らが立てた新たな課題にAIやデータサイエンスの知識と技能を適用し、その課題を解決できる。(総合力)様式５
学校名： 敬愛大学
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
敬愛大学AI・データサイエンス教育研究会内規② 体制の目的
本研究会は、経済学・経営学・国際学・教育学等の各分野におけるAI・データサイエンスの活用を通して、Society5.0に向けた文理融合人材の育成に貢献することを目的とする。この目的を達成するために主に以下の活動を行う。
（1）AI・データサイエンスの学修に必要なカリキュラムの研究・開発 （2）AI・データサイエンスの学修に必要な教材の研究・開発 （3）AI・データサイエンスの教育に必要な指導法の研究・開発 （4）AI・データサイエンスに関わる学修データの調査・分析 （5）履修案内を含む学内外広報 （6）FD/SD研修会での活動報告 （7）他大学、研究機関、研究者との交流 （8）図書、資料の収集・保管 （9）その他、目的達成に必要な活動③ 具体的な構成員
AI・データサイエンス教育研究会代表 高橋和子 国際学部長
経済学部 教授(学部長) 成松恭平
経済学部 教授(教務部長) 森島隆晴
経済学部 教授 馬場正弘
経済学部 講師 米田紘康
国際学部 教授(学部長) 高橋和子
国際学部 講師 三幣真理
国際学部 講師 大塚慎太郎
大学事務局 局長 渡辺賢二
修学支援室 室長 松本潤
IR・広報室 室長 工藤龍雄
キャリアセンター長 中山雄二

④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする。（（ ）内は履修率）
令和３年度 200名 （12.5％）
令和４年度 550名 （34.4％）
令和５年度 850名 （53.1％）
令和６年度 1150名 （71.9％）
令和７年度 1400名 （87.5％）
令和3年度より、初学者がリテラシーレベルのモデルカリキュラム項目①～⑤を楽しく学べる
オンデマンド型新規科目「AI・DSへのいざない」（本副専攻必修。本研究会制作の動画教材利用）を開講する。新入生ガイダンスで、リーフレットに加え、新規作成した「履修の手引き」も配布し周知を徹底する。在学生向けのホームページ、広報誌、公式YouTubeチャンネルをさらに充実させる。
令和4年度より、「AI・DSへのいざない」を全学部必修の教養科目とし、本副専攻をリテラ
シーレベルと応用基礎レベルの2段階構成にし、本科目単位取得者にリテラシー修了証を与える。
令和5年度より、「情報Ⅰ」に対応した新カリキュラムの検討を始める。
令和6年度より、学修支援員（他大学院生）と支援室の設置により学修支援体制の強化を図る。
令和7年度より、新カリキュラムを開始する。

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
令和元年度に全学生が履修できる副専攻「AI・データサイエンス」を設立して以来、全学生を対象にガイダンスを行い、授業等を通じて希望者を募ってきた。また、両学部長・教務部長・
本副専攻科目担当教員および関連部署の事務職員で、全学で教育研究会を組織し、教員は毎月の活動を学部教授会と教務委員会に報告し、令和元年と令和2年度全学FD研修会
で、「数理・データサイエンス・AIと社会のつながり」をテーマとする講演を行い、全教員にAI・
データサイエンス教育の必要性と重要性の理解を深めてもらった。事務組織も、大学事務局
が本取組に対する協力体制を推進し、ガイダンス開催、本副専攻申込や履修方法等の指導（修学支援室）、学修状況の調査、本副専攻への提言、学内外への広報（IR・広報室）等を行って、全学の希望学生が受講しやすい体制を支援している。令和3年度に研究会はセンターに昇格し、学生支援の体制・取組をさらに充実させる。

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
修学支援室より全学生に配布する総合案内書『Campus Life』に本副専攻の解説ページを設け、学修の目的や修了要件、授業科目等を記載し、全学的な履修を促進してきた。ガイダンスでも本副専攻の説明会を実施し、特に新入生にはリーフレットも配布して本副専攻の魅力を伝え、意欲の高い学生の確保に取り組んできた。IR・広報室では、ホームページに「AI・
データサイエンス」専用ページを開設して周知に努め、紹介動画も公開している。
多くの学生が履修できるために、令和3年度に④で述べた初学者向け新規科目「AI・DSへのいざない」を経済学部・国際学部で開講、令和4年度は本科目を教育学部を含めた全学部で必修教養科目とし、卒業までに全学生が本科目を学ぶ計画である。また、同年に本副専攻をリテラシーと応用基礎の2段階構成に改変し、本科目の単位取得者にはリテラシー修了証を与えて学生の意欲を高め、リテラシー教育を徹底する。

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
新入生は、ガイダンス等で本副専攻の内容を知り、該当科目の詳細は本学のLMSで公開されたシラバスで理解できる。また授業担当者や研究会構成員からも情報を得る。副専攻の申込み窓口は、学部・学科によらず修学支援室が担当し、履修相談や卒業要件単位との関連を考慮した科目選択の助言も行う。修了に必要な資格取得の支援は、資格の種類により、修学支援室、メディアセンター、担当教員が対応するが、合格者には本学の教育後援会
から受験費用の一部補助が適用される。自律的な学修によって着実な修得を促す目的で、メディアセンター内に専用コーナーを設け、約100冊の図書を備えて常時貸し出しを行っている。コンピュータは約300台を設置し、教室以外に設置されたものは常時、教室に設置されたものも授業で使用する時間帯以外は解放されている。講義資料は本学のLMSに蓄積されており、受講生であればいつでも閲覧可能な環境を構築している。

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
本学では全科目の履修状況をLMSで管理しているため、授業時間外であっても質問があれ
ばLMS上の「授業Q&A」で受け付け、教員はこれに回答するしくみとなっている。メイルでも質問を受け付けて対応している。オンライン授業では、授業時間が定められていないオンデ
マンド型の場合は、常時「授業Q&A」やメイルを利用した学習指導を行い、双方向型の場合
は、授業時間内はチャット等による質問を受け付けて対応し、授業時間外はオンデマンド型と同様に「授業Q&A」やメイルにより対応している。対面授業では、授業時間内に直接質問ができるが、授業終了後もそのまま教室で質問や相談を受け付けており、授業時間外はオンライン授業の場合と同様の方法で対応している。また、各教員が全学生に公開しているオ
フィスアワーを利用して、研究室で指導を受けることもできる。さらに、授業担当教員以外でも、研究会の教員が随時、学修指導や相談に乗っている。

様式６
学校名： 敬愛大学
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
全学「自己点検・評価委員会」の下で大学基準協会の基準に基づく点検・評価を行っている。特に、令和2年
度は内部質保証の観点から大学認証評価に向けた点検・評価を行った。本専攻の3ポリシーを策定し、「修了証授与の方針」に定めた目標の実現に向けて取り組んでいる。全科目の履修状況をLMSで管理しており、課題提出率や小テストの正答率、単位取得率などの状況を各授業科目で点検・評価することができるため、令和2年度に単位取得率、GPAについて調査した。この結果、1年次開講科目で単位取得率とGPAが低く、入学前の学習経験を踏まえた理解の再構築が必要であるという課題に至った。
プログラムの履修・修得状
況

本副専攻開始2年終了時に、学生ポータルサイトを通じて申請者全員にアンケートを実施した（N=118, 回答率=45%)。この結果、学生からみた成果は、AI・データサイエンスに対する興味・関心が「高まった」が約7割、「変わらず」が3割であった。文系学部である本学全学生の数学基礎学力を高校数学の学習状況で測ると、「数学Ⅰ」100%、「数学Ⅱ」85%、「数学Ⅲ」8%、「数学A」88%、「数学B」31%で、ベクトル・行列(数学B)を履修していない
学生が多数いる。令和3年度は要件とする科目は増やさず授業で補う。また学修成果可視化のために、「修了証授与の方針」で定めた3つの能力の測定方法を検討する。
学修成果

前述のアンケート調査によると、副専攻科目全体の難易度は、全学で、「やや難しい」62%、「ちょうどよい」
21%、「難しい」17%で、「易しい」は「やや」も含めゼロであった。この難易度を学生の内容の理解度を測る一つの指標とすると、理解が十分ではない8割の学生への支援が必要である。1・2年生とも、経済学部は全学と同順、国際学部は「やや難しい」「難しい」「ちょうどよい」の順で、経済学部生の方が理解度が高いと判断できる。科目単位では、客観的にはシラバスに明記した方法・判定基準に基づく成績やGPAから測定し、学生自身
学生アンケート等を通じた による主観的な評価は、本学で毎学期実施している「学生による授業評価」の結果を活用できる。
学生の内容の理解度

前述のアンケート調査によると、推奨度は全学で85%、経済学部90%、国際学部75%であった。経済学部では1
年生96%が2年生で87%に低下するが、国際学部では68%が79%に向上しているのは、国際学部は「AI・データサ
イエンスゼミ（2年次専門研究）」で学生の関心に応じた学びを提供できているためであると考えられる。前述の「学生による授業評価」は冊子としてメディアセンターに配置され、誰もが閲覧可能なため、他の学生の講義受
学生アンケート等を通じた 講の参考にできる。令和3年度は本副専攻も3年目となるため、専用のホームページに、今回のアンケートによ後輩等他の学生への推奨 る推奨度の他に履修者へのインタビュー結果を掲載し、後輩学生への推奨に活用する。
度

AI・データサイエンス教育の全学的な普及促進を目的に、令和3年度に研究会は「AI・データサイエンス教育セ
ンター」に昇格する。履修者数向上には、入学前の認知度を高める必要があり、ホームページ、大学案内、広報誌、公式YouTubeチャンネル、進学ポータルサイト、WEBメール等により高校生への周知を強化する。在学
生への周知も十分ではないため、副専攻説明会でリーフレット配布に加え、令和3年度は「履修の手引き」で履
全学的な履修者数、履修 修のメリットや修了要件等を分かりやすく説明し、履修手続きにつなげる。令和4年度は、リテラシーレベル科
率向上に向けた計画の達 目「AI・DSへのいざない」を全学部必修とし、卒業までに全学生にリテラシーを身に付けさせる。
成・進捗状況

学外からの視点
本専攻は開始後2年のため卒業生を出していないが、大手信用調査会社の企業データベースを導入することで、卒業生の進路状況を体系的に記録・管理することが可能となった。具体的には、就職先の企業名、産業分類、従業員数、上場区分、所在地等の情報が、卒業生個人、在籍時の学部・学科、本副専攻履修の有無等の各単位によって把握可能となる。企業等のAI・データサイエンス人材に対する需要を調査する点からも企業
データベースの活用は有効で、今後、本副専攻の内容と企業ニーズとの調整を図り、社会に求められる文理融合人材の育成に向けてカリキュラムの改善を行っていく。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学の自己点検・評価の一環として、毎年千葉県内の公立高校、千葉市役所、千葉市商工会議所、千葉県経営者協会の実務経験者を評価委員とする「教育検証会議」を実施している。本会議は本学が実施する教育
研究活動について外部検証及び評価を行い、質向上に資する提言を受けることを目的とするもので、令和2年
度は、千葉県で9割を占める中小企業からのニーズとして、AI・データサイエンスの知識・スキルを持つ人材の育成が求められた（国際学部には英語力も期待)。本副専攻研究会には、学部長・教務部長の他にキャリアセ
ンター長も参画しているため、この提言を踏まえた教育の内容や手法の改善に向けてさらに企業からの意見を聴取できる。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見令和3年度より経済学部と国際学部で開講する「AI・DSへのいざない」（本副専攻必修）は、リテラシーレベルのモデルカリキュラム全項目に対応するが、受験科目に数学が必修化されていない文系学部の本学学生のレベルに合わせ、数理・データサイエンス・AIを「学ぶ楽しさ」と「学ぶことの意義」を理解させることを最優先課
題として研究会で作成したオリジナルの動画教材を用いる。履修しやすいようにオンデマンド型集中講義とし、学生が親しみを感じるように、本学学生考案のオリジナルキャラクターによるナビゲーション等、視聴覚教材としても充実させた。知識を定着化させるために、各回に小テストを行い、最終回に確認試験を実施する。
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

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

本学では、毎学期半ばに全授業科目について科目ごとに「学生による授業評価」を実施し、難易度、方法の工夫、資料の分かりやすさ、時間配分、課題の量等について点検を行っている。結果は担当教員にフィードバッ
クされ、教員は改善点を授業で学生に伝え、「授業改善報告書」提出が課されている。また、毎学期、教員間の授業参観を実施し、各自の授業の参考にしている。学期末には「ティーチング・ポートフォリオ」を作成して、自らの教育活動を振り返るとともに、ベストプラクティスを教員間で共有している。本副専攻では、特に数理分野における入学者の学習経験や学生アンケートの結果を踏まえた分かりやすい内容・水準の見直しを検討中である。

② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有※公表している場合のアドレス
https://www.u-keiai.ac.jp/datascience/#87474c94