数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】令和６年度申請用
様式１
大学等名

武庫川女子大学（社会情報学部）

プログラム名武庫川女子大学社会情報学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）

プログラムを構成する授業科目について① 申請単位

学部・学科単位のプログラム② 既認定プログラムとの関係③ 教育プログラムの修了要件④ 対象となる学部・学科名称
社会情報学部⑤ 修了要件プログラムを構成する統計学Ⅰ（2単位）とAI入門（2単位）とAI概論（2単位）とプログラミング演習Ⅰ（2単位）とデータサイエンス基礎演習（2単位）とAI演習（2単位）の合計12単位を取得すること。

必要最低科目数・単位数

6

科目

12

単位

履修必須の有無⑥ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
統計学Ⅰ

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

2 ○ ○

AI入門

2 ○

AI概論

2 ○ ○

プログラミング演習Ⅰ

2 ○

○
○

○

⑦ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
AI入門

2 ○ ○

データサイエンス基礎演習

2 ○ ○ ○ ○

授業科目

単位数

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9○ ○ ○ ○ ○ ○⑧ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
AI演習

令和８年度までに履修必須とする計画

2 ○

1

授業科目

単位数

必須

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】令和６年度申請用⑨ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

・順列、組合せ、集合、ベン図「統計学Ⅰ」（8回目）、条件付き確率（「AI概論」8回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「統計学Ⅰ」（1回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「統計学Ⅰ」（6回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「統計学Ⅰ」（7回目）
・正規分布、ベイズの定理「AI概論」（9回目）
1-6
・ベクトルと行列「AI概論」（3回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「AI概論」（3回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積、逆行列「AI概論」（3回目）
・多項式関数、関数の傾きと微分の関係「AI概論」（4回目）（１）データサイエンスと・指数関数、対数関数「AI概論」（8回目）

して、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代 1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「プログラミング演習Ⅰ」（11回目、13回目、14回目）
数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、
・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「AI入門」（3回目）「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目 2-2 ・構造化データ、.構造化データ「AI入門」（3回目）
指す。
・情報量の単位（ビット、バイト）、2進数、文字コード「AI入門」（3回目）

・画素（ピクセル）、色の3要素（RGB）、標本化、量子化「AI入門」（9回目）
・文字型「プログラミング演習Ⅰ」（8回目）
・整数型、浮動小数点型「プログラミング演習Ⅰ」（2回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「プログラミング演習Ⅰ」（2回目）
2-7
・論理演算「プログラミング演習Ⅰ」（4回目）
・関数、引数、戻り値「プログラミング演習Ⅰ」（3回目）
・分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「プログラミング演習Ⅰ」（5回目、6回目）
・データ駆動型社会、Society 5.0「AI入門」（3回目）
1-1 ・データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「データサイ

エンス基礎演習」（8回目）

1-2 ・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンス基礎演習」（1回目）

・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「AI入門」（3回目）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「データサイエンス基礎演習」（15回目）
2-1 ・ビッグデータ活用事例「データサイエンス基礎演習」（15回目）「AI入門」（3回目）
・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「AI入門」（4回目）
・ソーシャルメディアデータ「AI入門」（4回目）
・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム「AI入門」（1回目、2回目）（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用
・エキスパートシステム「AI入門」（2回目）
分野、更には研究やビ 3-1 ・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題「AI入門」（1回目）
ジネスの現場において・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）「AI入門」（1回目）
実際にＡＩを活用する際
・AI技術の活動領域の広がり「AI入門」（5回目）の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・AI倫理、AIの社会的受容性「AI入門」（14回目）
ものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「AI入門」（15回目）
学習の基礎と展望」、及 3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン「AI入門」（15回目）
び「深層学習の基礎と・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性「AI入門」（14回目）
展望」から構成される。
・AIと知的財産権「AI入門」（15回目）

・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「AI入門」（5回目）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「AI入門」（6回目）
3-3
・学習データと検証データ「AI入門」（6回目）
・過学習「AI入門」（6回目）

2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】令和６年度申請用

3-4

・実世界で進む深層学習の応用と革新「AI入門」（5回目）
・画像認識「AI入門」（9回目）
・ニューラルネットワークの原理「AI入門」（7回目、8回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「AI入門」（7回目、8回目）

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習「AI入門」（13回目）

3

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】令和６年度申請用（３）本認定制度が育成目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で Ⅰ AI演習
きる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目
群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修
項目群であり、「データエンジニアリング基Ⅱ AI演習礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」から構成される。

⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
人工知能（AI）やデータサイエンス（DS）の関心を高めるとともに、数理・データサイエンス・AIに関する知識や技術を体系的に身につけることができる。加えて、社会のあらゆる事象をデータ化し、そのデータに対して、統計およびAI技術を駆使して新たな知見を獲得する能力を身につける。

【参考】⑫ 生成AIに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（応用基礎レベル）モデルカリキュラム改訂版」（2024年2月 数理・データ
サイエンス教育強化拠点コンソーシアム）における、コア学修項目3-5「生成」の内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容
・実世界で進む生成AIの応用と革新「AI入門」（5回目）
・生成AIの留意事項「AI入門」（14回目）

4

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式２
武庫川女子大学（社会情報学部）

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5②大学等全体の男女別学生数

年度
男性

0人

女性 9245 人

入学
定員

収容
定員

令和5年度

（ 合計 9245

人）③履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

令和4年度

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30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

社会情報学部

185

180

720

154

0

合 計

185

180

720

154

0

0

0
5

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

154
21%
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154
21%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式３
大学等名 武庫川女子大学（社会情報学部）

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 全学の教員数

(常勤）

913

人 （非常勤）

453

人

4

人

② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 鯵坂恒夫

（役職名） 学部長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
社会情報学部数理・データサイエンス・AI教育運営委員会（責任者名） 新田直子

（役職名） 運営委員長⑤ 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
武庫川女子大学社会情報学部数理・データサイエンス・AI教育運営規程⑥ 体制の目的
社会情報学部数理・データサイエンス・AI運営委員会 は、データサイエンス学習の実施計画立案
や意思決定等に資する既存の学習コンテンツと収集される学生個々の学習進捗状況を組織的に収集・分析し、学生の修学やデータサイエンス教育の質的向上を図ることを主たる方針とする。社
会情報学部数理・データサイエンス・AI運営委員会による授業実施計画や分析結果による方策
は、社会情報学部教授会あるいは関連部局等へ報告、または提案を行う。

⑦ 具体的な構成員
社会情報学部数理・データサイエンス・AI教育運営委員長
社会情報学部 学部長
鯵坂恒夫
社会情報学部 学科長
赤岡仁之
社会情報学部 幹事教授 大森いさみ
社会情報学部 幹事教授 福井哲夫
社会情報学部 教授
奥居正樹（教務委員）
社会情報学部 教授
大野ゆう子
社会情報学部 教授
庄野宏
社会情報学部 教務助手 高澤まい（庶務担当者）

6

社会情報学部 教授 新田直子

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
2%
3%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
5%
7%
7%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）720
具体的な計画
令和５年度より、本プログラムの授業科目「AI入門」「統計学Ⅰ」が開講しており、社会情報学部の学生の86％が履修している。令和6年度には「AI概論」「データサイエンス基礎演習」「プログラミン
グ演習Ⅰ」、令和7年度には「AI演習」が開講される。このように、1年次に「AI入門」「統計学Ⅰ」、2年次に「AI概論」「データサイエンス基礎演習」「プログラミング演習Ⅰ」、3年次に「AI演習」が、無理なく体系的に本プログラムを受講できることによって、履修者数・履修率の向上を目指していく。

⑨ 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
本学では令和３年度より「リテラシーレベル」の内容を全学必須として開設しており、体制基盤は整備できている。今回、先行して社会情報学部において応用基礎レベルに取り組むことにより、カリキュラムの難易度を含めた学生の状況を把握し、全学的に応用基礎レベルまで拡げることができるかを検討していきたいと考えている。

⑩ 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
開講学期のオリエンテーションで、社会情報学部の学生に本プログラムの意義を説明し履修指導を行うとともに、既設の社会情報学部のホームページの受講ガイドを活用し学生に周知するなど、学生が情報を受け取りやすい環境を整備し、できるだけ多くの学生が履修できるようにしている。

7

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑪ 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「データサイエンス学習支援ルーム＜仮称＞」の専任スタッフが、週に決められた曜日の時間帯に、学生からの質問や受講上のトラブルに対応する体制をとっている。また、授業内容の理解が十分ではない学生に対しては、プログラムの科目担当教員（4名）が各々のオフィスアワーを活用
し相談できる体制を構築することにより、可能な限り単位未修得者を出さないようにしている。

⑫ 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
本プログラムを円滑に実施するために、授業時間内では、各授業の担当教員が学生からの質問を受ける時間を設け対応するとともに、AIとデータサイエンスの専門的知識を有する助手が授業をサポートする体制を整えている。授業時間外では、「データサイエンス学習支援ルーム＜仮称＞」を設置し、専任スタッフが受講学生からの授業内容に関する質問に対応している。また、受講学生がデータサイエンス学習支援ルームにメールで送信した質問は、学習支援ルームの担当者が科目担当教員と連携し、返答する体制を構築している。

8

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式４
大学等名 武庫川女子大学（社会情報学部）

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
武庫川女子大学社会情報学部自己点検・評価委員会（責任者名） 鯵坂恒夫
② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 学部長
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
本プログラムの履修・修得状況とくに成績分布の詳細な分析を行うことにより、科目および科目内の学修項目に対する受講者の理解難易度の把握を行い、理解しにくい傾向にある項目については教育の方法を再検討する。また、受講者に依存する項目別理解度の変化をとらえ、そのパターンを把握することを試みる。

プログラムの履修・修得状
況

各学修項目の知識を修得し理解した結果、それを応用して問題解決につなげられるかどうかを学修成果として重視したい。そのため、本プログラムにおいてもアクティブラーニングの要素をもたせることになるが、その割合や実施のタイミングなどを継続的に点検・評価する。アクティブラーニングやグループワークについては、必ずこれを苦手とする受講者がいるので、そのサポートの方法についても点検・評価する。

学修成果

本学の全学部・学科を通して実施している学生による授業アンケートを活用し、内容の理解度を把握する。全学共通の質問項目だけでは、本プログラムに特徴的な専門的項目の構造に依存する理解の傾向がつかめないと思われるので，委員会において適切な質問構成を設計し、学習を進める上でのつまづき箇所が回答から発見できるかどうか検討する。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

学生による授業アンケートにおいては、受講の前後を比較して身についた能力がいかに実感できたかを記述する項目を用意するので、これが後輩学生や他の学生への推奨につながることを期待する。また、受講者には授業に対する率
直な感想や意見を求め、問題の指摘があれば対応策を明示することにより、推奨度に向上につなげるようにしたい。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

本プログラムは社会情報学部学生を対象としているが、全学展開しているリテラシーレベルのプログラムとの関連で、
数理・データサイエンス・AI教育の全貌を他学部・学科に伝え、履修開放の可能性を検討する機会を設ける。本学では、合同教授会や大学協議会など、学部・学科を横断する会議体は充実している。

全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

9

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

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

学外からの視点
卒業生調査を卒後２ないし３年に実施し、本プログラムを修了した卒業生の進路先における活躍状況の把握を行いたい。また、卒業生の就職先に対して調査・ヒアリングを行い、本プログラムを修了した卒業生に対する企業からの評価を得たいと考えている。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学部・学科の前身組織である生活環境学部・情報メディア学科の時代から長年にわたって続く「企業と学生との交流会」において、本プログラムの授業の内容や演習等の手法について直接的に懇談することが可能である。本プログラム
およびより広く数理・データサイエンス・AI教育のあり方について意見をまとめる。

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

実社会の活動にどのような問題があり、それに対して概念的な考察とともに定量的なアプローチを行うことがいかに有効であるかをまず納得することから始める。そうすることによって数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解した上で、課題解決に結びつくさまざまな手法を学ぶ楽しさを理解する。必ずしもうまく進まないこともあるが、それがかえっていろいろな工夫を編み出し試みる楽しさにつながるところへと導きたい。

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「分かりやすい」ことは、実感を伴う実例を常に手元におくことであり、原理先行にならないようにこころがけたい。一方、内容・水準を維持・向上させるためには、一般化・抽象化が必要である。具象と抽象との行き来をいかに効果的に行うか、試行錯誤が着実に目標に向かうよう、点検・評価を適切に実施したい。

※社会の変化や生成AI等の技術の発展を踏まえて教育
内容を継続的に見直すなど、
より教育効果の高まる授業内
容・方法とするための取組や仕組みについても該当があれば記載

10

統計学Ⅰ(2.0単位)

科目目的

到達目標

大野

ゆう子

本授業は、実験や調査により得られたデータを適切に集計し、その結果を第三者に分かりやすい形で表現できるようになることを目的とする。より具体的な目標は、以下の通りである。
①２変数間の関係性を示す相関について理解し、図表や統計的分析結果によって相関を検討することができる。
②統計的仮説検定を理解し、各種の検定手法を用いてデータを適切に分析することができる。
③公的統計や社会学分野の論文などで公表された統計的分析結果を読み解くことができる。
専門知識・技術到達目標
１．情報の種類による解析方法の違いを理解し活用できる。
２．分析の結果を第三者がわかるように表現できる。
３．授業内での例題を身近な問題に置き換えて考えることができる。
社会人基礎力到達目標
４．分からない箇所を理解するために積極的に質問・意思表示できる。
５．授業内容の理解度を問題を作成することで確認する。

授業内容

実験や調査により得られたデータを分析するための統計的手法を、ひとつずつ丁寧に学んでいく。
第 1回

第 3回

代表値、度数分布表、ヒストグラム
平均値、中央値、最頻値、データの収集、加工、分割/統合
散布度
分散、標準偏差、特異点、相違点、傾向性、関連性
正規分布

第 4回

パーセンタイル

第 5回

グラフ、データの尺度

第 6回

第 9回

散布図と相関係数
相関係数、相関関係と因果関係
擬似相関、独立変数と従属変数
名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度、関係性の検討
クロス集計表
順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率
推測統計、仮説検定

第10回

χ2検定

第11回

t検定

第12回

1要因の分散分析

第13回

2要因の分散分析

第14回

回帰分析

第15回

統計的手法のまとめ

第 2回

第 7回
第 8回
授業計画

※進捗状況等によって内容を一部変更することがある。
授業方法

配布資料に基づき、対面形式で講義をする。

GoogleClassroom ク
ラスコード
アクティブ・
ラーニングの適宜、問題演習を行う。

11

形態
準備学習（予習・復習等）
評価方法
課題(試験やレ
ポート等)に対するフィードバックの方法

適宜、問題演習を行う。
予習:
復習:

授業のトピックについて調べる。
配布資料を確認して、疑問点を明らかにする。

・平常点等(100点)

平常点等配点内訳：レポート：100点

クラスルームまたはメール
大野ゆう子：15663@mwu.jp

地域との連携担当教員への連絡方法

クラスルームまたはメール
大野ゆう子：15663@mwu.jp

承認された代替対応を依頼する際の連絡先

大野ゆう子：15663@mwu.jp

受講上の注意卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連

１．知識・理解 1-3 社会生活に関わる事象に対し、データサイエンスの観点から専門的な知識を有している。

実務経験と授業との関連
シラバスID：110610160

12

ＡＩ入門(2.0単位)

新田

直子

科目目的

人工知能分野の基礎知識として、人工知能の定義、歴史に始まり、３回の大きなブームにおいて、人工知能を実現するために提案されてきた、探索、推論、知識表現、機械学習といった主な技術のアイデア、及び各技術により解決される問題の範囲を学び、人工知能技術の現状を理解することを目的とする。

到達目標

・人工知能分野の歴史から最新事例まで、全体像の概要を理解する。
・これまで提案されてきた主な技術の仕組みを理解する。
・人工知能技術の現状と問題点を理解する。

授業内容

人工知能（AI）の定義、歴史に始まり、実現するための技術に基づくAIのレベル分類、及びAI技術
におけるデータの重要性について説明する。また、AIが活用されているさまざまな領域を紹介した
後、近年のAIの実現に重要な役割を果たす機械学習の全体像、及びニューラルネットワークの基本知識を説明し、画像解析やテキスト解析への応用例を紹介する。また、ゲームやロボットの分野で用いられる強化学習について簡単に説明した後、データ・AIを活用する上での共通した留意事項などについて講義する。
第 1回 AIとは
AIの歴史、トイプロブレム、汎用AI／特化型AI、フレーム問題、シンボルグラウンディング問題
第 2回 AIができること－レベル1、2－
推論、探索、エキスパートシステム
第 3回 データ・AIができること－レベル3－
コンピュータで扱うデータ
情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード
データ駆動型社会、Society 5.0
ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ、ビッグデータ活用事例
構造化データ、非構造化データ
第 4回 データ・AIができること－レベル4－
ログデータ、ソーシャルメディアデータ

授業計画

第 5回 データ・AIの活用領域
AI技術の活用領域の広がり
実世界で進む機械学習の応用と発展
実世界で進む深層学習の応用と革新
実世界で進む生成AIの応用と革新
第 6回 機械学習の基本知識
機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習
学習データと検証データ、過学習と学習不足
第 7回 単層ニューラルネットワーク
第 8回 多層ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの原理、ディープニューラルネットワーク
第 9回 画像解析－分類－
画素（ピクセル）、色の３要素（RBG）、標本化、量子化
画像認識
第10回

画像解析－生成－第11回

テキスト解析

第12回

強化学習

13

第13回 データ・AI活用方法
AIの学習と推論、評価、再学習

授業計画

第14回 データ・AIを扱う上での留意事項
AI倫理、AIの社会的受容性
AIの公平性、信頼性、説明可能性
生成AIの留意事項
第15回 データ・AIを守る上での留意事項
プライバシー保護、個人情報の取り扱い
AIに関する原則／ガイドライン、AIと知的財産権※進捗状況等によって内容を一部変更することがある。

授業方法

配布資料を用いた講義形式で授業を進め、適宜小テストまたは小レポートを実施する。

GoogleClassroom ク
ラスコード
アクティブ・
ラーニングの形態

適宜、講義内容に関連したテーマに対し、授業外時間における調査を実施させることにより、講義
内容と身近な事例の関連付けを促す。

準備学習（予習・復習等）

予習：・重要語句（キーワード）を確認しながら配布資料に目を通す。
復習：・講義内容に関連して提示された小テストに回答する。
・講義内容に関連して提示されたテーマに対する調査や考察を行い、小レポートとしてまとめる。

評価方法
課題(試験やレ
ポート等)に対するフィードバックの方法参考書

・平常点等(100点)
平常点等配点内訳：小テスト … 65点
小レポート … 20点
授業への積極的参加度 … 15点
小テスト、小レポートは評価後、必要に応じて授業中に解説を行う。

AIリテラシーの教科書/浅岡伴夫、松田雄馬、中松正樹/東京電機大学出版局
教養としてのデータサイエンス/内田誠一、川崎能典、孝忠大輔、佐久間淳、椎名洋、中川裕志、
樋口知之、丸山宏/講談社
絵と図でわかるAIと社会－未来をひらく技術とのかかわり方/江間有沙/技術評論社
Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans/M. Mitchell/Farrar, Sraus andGiroux
現場で活用するための機械学習エンジニアリング/藤井亮宏/講談社
世界一カンタンで実戦的な文系のための人工知能の教科書/福馬 智生, 加藤 浩一/ソシム
業界別！AI活用地図 8業界36業種の導入事例が一目でわかる/本橋 洋介/翔泳社
おうちで学べる人工知能のきほん/東中 竜一郎/翔泳社

地域との連携担当教員への連絡方法

メールアドレス：n_nitta@mukogawa-u.ac.jp

承認された代替対応を依頼する際の連絡先

n_nitta@mukogawa-u.ac.jp

受講上の注意卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連

１．知識・理解 1-3 社会生活に関わる事象に対し、データサイエンスの観点から専門的な知識を有している。

14

実務経験と授業との関連
シラバスID：110610150

15

ＡＩ概論(2.0単位)

新田

直子

科目目的

人工知能を実現するためこれまで確立されてきた、探索、推論、知識表現、機械学習といった技術分野について、対象とする問題や、問題を解決するための一般的な流れ、さまざまなアルゴリズムを学ぶ。さらに、機械学習の中でも特に、現在の人工知能分野の大きな飛躍をもたらした深層学習の概要、及び画像認識や自然言語処理などへの活用方法を理解することを目的とする。

到達目標

・人工知能を実現する主な技術の仕組みを理解する。
・機械学習技術の一般的な流れを理解する。
・機械学習のさまざまなアルゴリズムを理解する。
・実用的なタスクに対する機械学習の適用方法を理解する。

授業内容

主に、現在の人工知能において最も重要な技術である機械学習について、対象とする問題や、問題を解決するための一般的な流れを説明した後、現在の人工知能分野の大きな飛躍をもたらした深層
学習も含めたさまざまなアルゴリズムについて講義する。また、画像認識や自然言語処理などへの活用方法についても説明する。全体を通して、サンプルプログラムなどを用い、体験的な技術の理解を目指す。
第 1回

AIと機械学習

第 2回

k近傍法

第 3回 主成分分析
ベクトルと行列ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積
行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積、逆行列
第 4回 線形回帰
多項式関数、関数の傾きと微分の関係

授業計画

第 5回

線形判別分析

第 6回

パーセプトロン

第 7回

サポートベクターマシン（SVM）

第 8回 確率的モデル（識別モデル）～ロジスティック回帰～
指数関数、対数関数、条件付き確率
第 9回 確率的モデル（生成モデル）～二次判別分析～
ベイズの定理、正規分布
第10回

決定木

第11回

アンサンブル学習

第12回

単層ニューラルネットワーク

第13回

多層ニューラルネットワーク

第14回

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

第15回

敵対的サンプル

※進捗状況等によって内容を一部変更することがある。
授業方法

原則配布資料に基づいた講義形式で授業を進め、適宜小テストもしくは小レポートを実施する。

Google16

Classroom ク
ラスコード
アクティブ・
ラーニングの形態

サンプルプログラムを配布し、これを適宜変更して実行することにより、体験的に各アルゴリズムの特性について理解を促す。

準備学習（予習・復習等）

予習：・重要語句（キーワード）を確認しながら配布資料に目を通す。
復習：・講義内容に関連して提示された小テストに回答する。
・講義内容に関連して配布されたサンプルプログラムを用いた実験などにより得られた各技術に関する知見について小レポートにまとめる。

評価方法
課題(試験やレ
ポート等)に対するフィードバックの方法参考書

・平常点等(100点)
小レポート… 25点

平常点等配点内訳：小テスト … 75点

小テスト・小レポートは評価後、必要に応じて授業中にポイントを解説する。

ビジュアルテキスト パターン認識/荒井秀一/森北出版
ゼロからつくるPython機械学習プログラミング/八谷大岳/講談社
Pattern Recognition and Machine Learning/C. M. Bishop/Springer
Pattern Classification/D. G. Stork/Wiley-Interscience
Computer Vision: Models, Learning, and Inference/S. J. D. Prince/Cambridge University
Press
AIセキュリティから学ぶ ディープラーニング[技術]入門/田篭 照博/技術評論社

地域との連携担当教員への連絡方法

n_nitta@mukogawa-u.ac.jp

承認された代替対応を依頼する際の連絡先

n_nitta@mukogawa-u.ac.jp

受講上の注意卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連

1年次前期開講の「AI入門」、2年次前期開講の「プログラミング演習I」を受講していることが望ましい。
１．知識・理解 1-3 社会生活に関わる事象に対し、データサイエンスの観点から専門的な知識を有している。

実務経験と授業との関連
シラバスID：110610420

17

プログラミング演習Ⅰ(2.0単位)

榎並

直子・新田

直子

科目目的

現在、人工知能やデータサイエンス分野で必須のプログラミング言語であるpythonを用いた演習により、プログラミングの基礎技術、及び探索やソートなど基本的なアルゴリズムを実装する技術の習得を目的とする。
なお、本科目は高校教科情報科を教授するに足る基礎的知識および技能等を修得し、教職実践力と関連づけて理解することを一目的とする。

到達目標

・変数、演算、制御構文、関数、入出力、文字列操作、さまざまなデータ型、モジュールの使い方など、pythonによるプログラミングの基礎知識・技術を習得する。
・pythonの基礎技術を用いて、与えられた基本的なアルゴリズムを実装し、計算量などについて意識する。
なお、教職課程履修学生は、学修内容を当該の高校教科内容および教材に関連づけて主体的に探求
する。

授業内容

本科目はpythonを用いてプログラミング言語に共通する基本的な知識や概念、及びpython特有の基礎技術を学ぶ。また、探索やソートなど基本的なアルゴリズムの実装を通して、計算量の考え方を
習得する。
第 1回

pythonの実行方法と入出力

第 2回 変数と演算
整数型、浮動小数点型、変数、代入、四則演算
第 3回 関数
関数、引数、戻り値
第 4回 論理値
論理演算
第 5回 条件分岐
分岐の構造を持つプログラムの作成
第 6回 反復
反復の構造を持つプログラムの作成
第 7回
授業計画

リスト

第 8回 文字列とファイルの入出力
文字型
第 9回

モジュール

第10回

乱数を用いたシミュレーション

第11回

探索と計算量

第12回

再帰

第13回

ソートアルゴリズム

第14回

ソートアルゴリズムと計算量

第15回

データ型（タプル、辞書、集合など）※進捗状況等によって内容を一部変更することがある。
授業方法

18

授業方法

Classroomで配布する資料に基づき、演習課題に取り組む。

GoogleClassroom ク
ラスコード
アクティブ・
ラーニングの形態

準備学習（予習・復習等）

授業時間中に演習課題を実施する。
分からない部分についてはClassroomなどを通して課外時間も含め質問するとよい。
予習：事前の配布資料に目を通し、実際にサンプルプログラムを適宜変更して動作確認し、各回の内容の概要を理解しておく。練習問題が提示されている場合は必ず事前にとりくんでおくこと。
復習：完成しなかった演習課題は課外時間に完成させる。
なお、一度でも欠席すると次回の授業についていけなくなるため、やむを得ず欠席した場合はClassroomに公開されている演習課題に各自で取り組むこと。
教職課程履修学生は、教育実習での研究授業場面や卒業後の授業での指導場面を想定して、当該科目の修得内容を活用しつつ、自主的・主体的に教材研究に取り組む。その際、当該教科の学習指導
要領、教科書に関する指導の手引等を積極的に活用する。

評価方法
課題(試験やレ
ポート等)に対するフィードバックの方法参考書

・平常点等(100点)

平常点等配点内訳：課題：100点

演習課題は評価後、必要に応じて授業中にポイントを解説する。

Practical Programming: An Introduction to Computer Science Using Python 3.6, 3rd
Edition/Gries, J. Campbell, and J. Montojo/Pragmatic Bookshelf
Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書
一生モノの知識と技術を身につける/廣瀬豪/インプレス
みんなのPython 第4版/柴田淳/SBクリエイティブ

地域との連携担当教員への連絡方法

新田：n_nitta@mukogawa-u.ac.jp
榎並：enami_n@mukogawa-u.ac.jp

承認された代替対応を依頼する際の連絡先

新田：n_nitta@mukogawa-u.ac.jp
榎並：enami_n@mukogawa-u.ac.jp

受講上の注意卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連

教職課程履修学生は、この授業科目終了後、教職課程履修カルテの自己評価シート欄に必要事項を必ず入力す ること。また成績評価発表以降に、成績とともに担当教員によるコメントを参照し自己の学習状況について把握する。
２．技能・表現２－２ コンピュータ等のICT機器を活用して、情報を加工・分析するための技術を有している。

実務経験と授業との関連
シラバスID：110610340

19

データサイエンス基礎演習(2.0単位)

大野

ゆう子・庄野宏

科目目的

データサイエンスの基本である、データに向き合う姿勢を徹底的に学ぶ。データが包含する情報を、分析者自身の問題意識をもとに、探索的に掴んでいく根気と技術、知識を身につけることを目的とする。データの種類や様相の多様性、およびそれに応じた処理・解析方法があり、適合性があることを理解する。

到達目標

同じデータでも、いろいろな視点で処理、分析ができることを理解する。他人の考え方、問題意識を理解し、それに対して必要な前提条件や知識、分析方法について意見が述べられる。自分の問題意識が述べられて、分析方法や手順について言葉で説明できる。

授業内容

本授業では、ビッグデータからルールや法則を抽出するための方法・技術であるデータサイエンスの導入として、様々なデータの整理、可視化、分析をソフトウェアを活用しながら、演習を行う。
線形回帰分析や時系列解析などの統計モデルとその発展的な応用手法、決定木やニューラルネット
ワークなどの機械学習手法を取り上げ、データの種類や問題設定に応じた解析方法を学習し、結果の解釈を通じて理解を深める。
第1回 ガイダンス
授業の概要、データ分析の進め方、仮説検証サイクルなど
第2回 データの入出力と編集
統計ソフトウェアによるデータファイルの読み込みや書き込み、編集など
第3回 データ加工と整理
集計処理、四則演算処理、ソート処理、サンプリング処理、クレンジング処理（外れ値、異常値、欠損値）など第4回 データの可視化
可視化の目的に応じた図表の作成（棒グラフ、折線グラフ、積み上げ棒グラフ、散布図、箱ひげ図など）
第5回 統計モデルの実際1
最小二乗法、線形回帰（単回帰分析、重回帰分析）など
第6回 統計モデルの実際2
時系列解析など

授業計画

第7回 統計モデルの実際3因子分析、主成分分析など
第8回 中間まとめ
データサイエンスの活用事例（計画策定、仮説検証、知識発見、原因究明など）
第9回 統計モデルの応用1線形回帰、時系列解析などの演習
第10回 統計モデルの応用2
因子分析、主成分分析などの演習
第11回 機械学習の基礎1
樹形モデル（決定木や回帰木など）
第12回 機械学習の基礎2
ニューラルネットワーク、深層学習など
第13回 機械学習の応用1
樹形モデルの演習

20

第14回 機械学習の応用2ニューラルネットワークなどの演習

授業計画

第15回 まとめと今後の展望
統計モデルと機械学習手法の復習、ビッグデータの収集と蓄積、ビッグデータ活用事例、クラウドサービスなど
注）授業の進行状況により内容を変更することもありうる。

授業方法

対面形式で実施する。毎回ノートPCを持参すること。

GoogleClassroom ク
ラスコード
アクティブ・
ラーニングの形態

PCを活用した双方向授業。
授業時間中に演習を実施する。

準備学習（予習・復習等）

予習：授業内容に関連する教科書や配付資料に目を通しておく。
復習：授業内容に関連する演習問題やレポート課題に取り組む。

評価方法
課題(試験やレ
ポート等)に対するフィードバックの方法教科書

・レポート[作品含む](85点)・平常点等(15点)
平常点等配点内訳：授業への積極的参加度15点
授業中に実施する。

クラス毎に教科書を指定する場合があるため、Classroomの掲示などを確認して教員の指示に従う
こと

地域との連携担当教員への
連絡方法

A, B, Cクラス：大野 ゆう子（MM-711）
15663@mwu.jp
Dクラス：庄野 宏（MM-713）
shono_hiroshi_x@mukogawa-u.ac.jp

承認された代替対応を依頼する際の連絡先A, B, Cクラス：大野 ゆう子（MM-711）
15663@mwu.jp
Dクラス：庄野 宏（MM-713）
32308@mwu.jp

受講上の注意卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連

２．技能・表現 2-3 社会における様々なデータを収集し、数理的なアプローチからデータを分析する技術を有している。

実務経験と授業との関連
シラバスID：110610460

21

ＡＩ演習(2.0単位)

新田

直子

科目目的

pythonを用いたプログラミング演習を行い、「AI概論」で学んだ機械学習の一般的な流れを構成す
る、データの前処理、モデルの選定、各アルゴリズムによる学習、学習結果の評価などの各技術について、実際の体験を通した習得を目的とする。

到達目標

・簡単なデータを用いて、機械学習の一連の流れをpythonで実装するための技術を習得する。
・応用例として、画像、テキストデータなどを用いて、機械学習による画像認識や自然言語処理などを実装するための技術を習得する。

授業内容

本科目は、現在の人工知能において最も重要な技術である機械学習の技術を、pandas、
matplotlib、scikit-learnなどのpythonの既存のモジュールを用いて実装する方法を学ぶ。

授業計画

第 1回
第 2回
第 3回
第 4回
第 5回
第 6回
第 7回
第 8回
第 9回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

問題の設定
データの読み込みと可視化
データの前処理
クラスタリング
回帰モデル
分類モデル
モデルの検証画像解析①
画像解析②
テキスト解析①
テキスト解析②
深層学習①
深層学習②
画像を対象とした深層学習モデル
テキストを対象とした深層学習モデル※進捗状況等によって内容を一部変更することがある。
授業方法

Classroomで配布する資料に基づき、演習課題に取り組む。

GoogleClassroom ク
ラスコード
アクティブ・
ラーニングの形態

準備学習（予習・復習等）

評価方法
課題(試験やレ
ポート等)に対するフィードバックの方法

授業時間中に演習課題を実施する。
分からない部分についてはClassroomなどを通して課外時間も含め質問するとよい。
予習：事前の配布資料に目を通し、実際にサンプルプログラムを適宜変更して動作確認し、各回の内容の概要を理解しておく。
復習：完成しなかった演習課題は課外時間に完成させる。
なお、一度でも欠席すると次回の授業についていけなくなるため、やむを得ず欠席した場合はClassroomに公開されている演習課題に各自で取り組むこと。

・平常点等(100点)

平常点等配点内訳：授業への積極的参加度：30点、課題：70点

演習課題は評価後、必要に応じて授業中にポイントを解説する。

地域との連携担当教員への連絡方法

n_nitta@mukogawa-u.ac.jp

承認された代替対応を依頼する際の連絡n_nitta@mukogawa-u.ac.jp22

先受講上の注意卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連

n_nitta@mukogawa-u.ac.jp
2年次開講の「プログラミング演習I」「プログラミング演習II」「AI概論」を受講していることが望ましい。
３．思考・判断 3-2 情報科学の観点から身につけた専門的な知識や技能から、ICT社会の課題を論理的に分析し、問題を解決する能力を有している。

実務経験と授業との関連
シラバスID：110530190

23

社会情報学部

社会情報学科
Ⅰ

履

修

方

法

卒業の要件
修業年限
修業年限を４年とする。
４年間で卒業の要件に定める単位を修得できない場合は年限を延長することができる。
ただし、在学年数は、休学期間を除いて８年を超えることはできない。
② 卒業までに修得すべき単位数
本学では授業科目を共通教育科目、基礎教育科目及び専門教育科目の３つに区分しており、定められた履修方法に従って単位を修得し、この３区分を通して124単位以上を修得しなければならない。また、本学科では科目区分ごとに修得すべき最低単位数を設定している。

１

①

卒業単位数

科目区分

単位数

特記事項
共通教育科目は、『基礎教養科目群』の１
共通教育科目中の「人文科学科目」、「社会科学科目」及

16単位以上び『ジェンダー科目群』から合計４単位以上、『基礎教養科目群』の中の「国際理解科目」、「現代トピック科目」、『キャリアデザイン科目群』及び『大学・初年次ゼミ』

124単位以上

基礎教育科目の中の「学び発見ゼミ」から合計２単位以

４単位以上

上、『言語・情報科目群』の中の「情報リテラシー科目」から「データリテラシー・
AIの基礎」（２単位・必修）を含めて修得
専門教育科目すること。

80単位以上下に掲げる表の外国語科目から合計８単２位以上を含めて修得すること。

社会情報学部 社会情報学科

外国語科目に関する卒業要件
卒業単位数

科目区分
共通教育科目

８単位以上

基礎教育科目専門教育科目

科目名

単位数

備考

言語・情報科目群（言語リテラシー科目） 科目による選択

Oral CommunicationⅠ

１

選択

Oral CommunicationⅡ

１

選択

TOEIC認定英語Ⅰ〜Ⅳ

各２

単位認定

情報英語Ⅰ

２

選択

情報英語Ⅱ

２

選択

（注）１．教職課程科目（教育の基礎的理解に関する科目等・各教科の指導法・大学が独自に設定する科目・教職基礎科目の「日本国憲法」）、学校図書館司書教諭課程科目、図書館司書課程科目、博物館学芸員課程科目の単位を修得した場合、合計で上限20単位まで卒業に必要な単位数に含める。
２．他大学との単位互換協定に基づき、西宮市大学交流センターにおいて単位を修得した場合、その単位は共通教育科目の単位として認定される。

−130−

24

取得できる学位２

学士（社会情報学）※（）内は専攻分野

履修登録単位数の上限（キャップ制）
履修した科目について十分な学修時間を確保し、学修した内容を真に身につけることを目的として、学科ごとに１年間及び１学期間に履修登録できる単位数の上限を年間50単位未満、１
学期間25単位以下と定められており（注１）、これを「キャップ制」という。上限の単位数を超える履修登録は認められない。ただし、資格課程科目（注２）、学外実習科目（注３）、単位認定科目（例：
西宮市大学共通単位講座等）、再履修科目、卒業非算入科目（卒業要件単位に含まれない科目）
は、キャップ制の対象となる科目に含まれないため、上限単位数を超えて履修登録することができる。
１年間及び１学期間に履修登録できる単位数に上限があるため、１年次から確実に単位を修得していくことが大切である。履修便覧には、卒業までに、どのような科目をどれだけ履修しなければならないか、資格取得に必要な科目や履修に関する注意事項等が記載されている。
履修便覧を十分に読み、１年次からしっかりした履修計画を立てて履修登録を行うこと。
なお、２年次以上で履修登録時までの累積GPA（注４）が3.00以上の学生は、当該学期については30単位まで履修登録することができる。
（注１）通年科目は単位数を半分に分割し、学期ごとに加算される。
（注２）教職課程科目（教育の基礎的理解に関する科目等・各教科の指導法・大学が独自に設定する科目・教職基礎科目の「日本国憲法」）、学校図書館司書教諭課程科目、図書館司書課程科目、博物館学芸員課程科目（注３）基礎教育科目・専門教育科目の科目形態欄に「外」と表記されている科目のことをいう。
（注４）累積GPAとは、入学時からの履修登録した科目のうち、卒業非算入科目を除く科目の成績の平均を数値で表したもの。

３

資格課程科目について
共通教育科目や基礎教育科目・専門教育科目とは別に、免許・資格を取得するために必要な講義や実習・演習といった授業科目を資格課程科目として開講している（下の①〜④）。
① 教職課程科目 241頁参照② 学校図書館司書教諭課程科目 285頁参照③ 図書館司書課程科目 287頁参照④ 博物館学芸員課程科目 288頁参照

４

−131−

25

共通教育科目・基礎教育科目・専門教育科目

Ⅱ

共通教育科目
共通教育は、歴史的に蓄積された思想や学問について広く基礎を学び、変化が激しい現代社
会において的確に判断できる知性及び知識、技能の修得、真摯な学びと実践を通じ、思いやりの心と豊かな感性を持つ自律的な個人の確立を目指している。
さらに、専門教育との有機的な連携に努力し、卒業後、様々な分野で社会をリードする女性を育成することを目的としている。
この目的のために、以下に示された５つの「MW教養コア」について、バランスのとれた学
修と研鑽に努力すること。

１

ＭＷ教養コア

人文、社会、自然の各分野における人間理解に関する広い知識と学ぶ態度の修得
心身の健康のための運動習慣の形成と生命の尊さや倫理に関する知識・態度の向上
ジェンダーの視点の理解と主体的な判断力・行動力の獲得
自らの生涯にわたるライフデザインに資するキャリア形成能力の育成
異文化を理解し、グローバルな視点で活躍するためのリテラシーと基礎知識の修得

１
２
３
４
５

なお、共通教育科目は、年度ごとに一部変更があるので、大学ホームページ上の共通教育サ
イトの当年度『開講科目一覧』に従って履修すること。
【注意】共通教育科目は再試験を行わない。
共通教育科目の構成
基

人

文

科

学

科

言語、行動、習慣、知恵、思考さらには文学、歴史、芸術、哲学
目 など人間の文化全般について学ぶ。それにより、人間とは何か、人間としていかに生きるべきか、人間の本質を考える力を養う。

会

科

学

科

自

然

科

学

科

目

国

際

理

解

科

諸外国の文化、政治、経済の実情を知り、文化・価値観の多様性
目 を学ぶ。また日本との比較などを通じ、国際協力や国際協調など
グローバルな視点で物事・事象を捉える力を養う。

礎社

人間は集団・社会を形成し、その社会生活を営むために必要な生
活習慣・様式、制度などが作られている。それらの成り立ち・仕目
組みを学びそれらに係る諸問題にも目を向け、よりよい社会を作り上げる力を養う。

教
養
科
目
群
ジ

ェ

ン

生命や身の回りの自然現象や自然の成り立ち、環境に着眼し、検証結果を整理し、新たな法則・知見を導き出す過程を理解する。
また自然観を広げ、真理追求に必要な客観的な考え方、論理的に展開する基礎を学ぶ。

現 代 ト ピ ッ ク 科 目

今まさに、国内のみならず全世界で話題となっている事象を取り上げ、様々な視点・観点からその価値を知り、考察を深める。

ダ

男女共同参画時代を迎え、過去から現在に至る性差に関わる諸問
題について多面的に学修する。その中で、これまでの伝統的価値である「女らしさ」、「男らしさ」や性別役割分業観を問い直す。

ー

科

目

群

自分を見つめ、自らの夢の実現のために、今何を学び、いかに自らの能力を伸ばすのかを考える。また社会人に必要なビジネスマ
キ ャ リ ア デ ザ イ ン 科 目 群
ナーやコミュニケーションスキルを磨き、企業の仕組みや職業などの知識を学ぶ。
言 語・情 報科

目

群

英語、ドイツ語、フランス語、中国語、イタリア語、スペイン語、
言 語 リ テ ラ シ ー 科 目 ハングルなどの各国語について「聞く」、
「話す」、
「読む」、
「書く」
という実践を通し「言語リテラシー」を修得する。
情報リテラシー科目

情報機器を使って、様々な学習活動や社会生活で活用するための知識・技能など「情報リテラシー」を修得する。

健康の概念や健康を保つための知識（栄養・薬・病気の予防など）を学ぶとともに、運動（スポーツ）が心身に及ぼす効果・影健 康・ ス ポ ー ツ 科 学 科 目
響などを科学的に検証することにより、健康な身体を維持する考健康・スポーツ
え方や方法を学ぶ。
科
目
群
様々なスポーツ実技を通して、その種目のルールや運動の特性をス ポ ー ツ 実 技 科 目 知り、身体を動かす楽しみや充実感を味わい、生涯にわたってス
ポーツを楽しむ能力と態度を養う。
大学・初年次ゼミ 学

び

単

協

位

互

換

発

見
定

ゼ

様々なテーマについて、ゼミ仲間でのディスカッション、グルー
ミ プワーク、演習、プレゼンテーションなどを通じ、主体的に学び、関わる力を養う。

科

目 西宮市内の大学が連携して、様々なテーマの講座を提供している。

−132−

26

基礎教育科目・専門教育科目⑴ 履修について４年間で修得しなければならない単位数については、Ⅰ履修方法で述べたとおりである。
ここでは社会情報学科において、４年間で履修できる基礎教育科目・専門教育科目を示す。
履修は原則として所属学科において開講されている科目についてのみ認められ、他学科の開講科目を履修することは認められない。また、履修上の制限や履修上留意しなければならないことがあり、それらを（注）として示してある。その注意事項を十分確認して誤りなく履修していくこと。

２⑵

一覧表について科目番号について科目番号は、その科目の学修の段階や順序、性質等を表し、教育課程の体系性が示されている。

ア（科目番号 付与ルール）【社会情報学部 社会情報学科】〈１〉１科目につき１番号が付与されている。
〈２〉先頭の番号は、入学年度の西暦の下２ケタを表す。
〈３〉英字①は大学院博士（D）、大学院修士（M）、大学（U）、短大（J）、共通（G）等を表す。
〈４〉英字②③は所属（研究科、専攻科、学科、資格課程）を表す。
〈５〉英字④は専攻を表す。
〈６〉数字①は履修基準年次（学年）を表す。
〈７〉数字②は所属学科内の科目群を表す（下記の表を参照のこと）。
〈８〉数字③④は所属学科、科目群における分類の通し番号を表す。
英字

数字①②③④①②③④
２３ＵＳＩＭ１００１
入学年度 大学 所属 年次 通し番号
（2023年度入学）
専攻 科目群専攻
M：情報メディア専攻
Ｓ：情報サイエンス専攻
科目群
０：基礎教育科目
１：生活と文化
２：生活と経済３：情報科学４：データサイエンス
５：表現実習／研究手法
６：総合
７：キャリア

−133−

27

イ

科目形態欄について
科目形態欄の科目形態は下記の意味を示す。
論

ウ

論文・研究等

科目必修欄について
必選必エ

必修科目（この科目の単位を修得しなければ卒業できない）
選択必修科目（指定された科目群の中から決められた単位数又は科目数以上修得しなければ卒業できない）

資格欄について
表中、資格欄の記号は下記の意味を示す。
（高情）

高等学校一種免許状（情報）取得のための科目（社）

社会調査士の資格申請のための科目

オ

開講期について表中の各年次、前・後期欄の下記印はその学期に開講されることを表す。ただし、不規則な開講となる場合がある。また、開講科目、開講期については変更されることがある。
○

週１回開講

◎

週２回又は週１回２時限連続開講

−134−

28

社会情報学部

社会情報学科⑴

卒業の要件の項をよく読み、十分確認して履修に誤りのないようにすること。

⑵

教職課程、学校図書館司書教諭課程、図書館司書課程及び博物館学芸員課程科目の履修を希望する者は、諸規定に従って手続きをしなければならないので、担任の指導を受けること。

⑶

履修にあたって疑問が生じた場合は、担任の指導を受けること。

⑷

シラバスの記述に基づいて、履修制限を行う可能性がある。

情報メディア専攻◆

基礎教育科目形 必修 資格
態

第１年次

第２年次

第３年次

第４年次

前期

前期

前期

前期

Ⅰ 1

必

○

1002 初期演習Ⅱ（社会情報入門） 1

必1003 データ・情報リテラシー 2

必

科目番号

目
名

1001 初

期

称
演

習

単位数

科

◆

TOEIC 認 定 英 語 Ⅰ 2−

TOEIC 認 定 英 語 Ⅱ 2−

TOEIC 認 定 英 語 Ⅲ 2−

TOEIC 認 定 英 語 Ⅳ 2

後期

後期

○
○

1005 Oral CommunicationⅡ 1
−

後期

○

1004 Oral CommunicationⅠ 1
23USIM

後期○

専門教育科目科目群 科目番号

目
名

称

単位数

科

形 必修
態

資格

1101 情報とコミュニケーション 2

選必（高情）

1102 メ

選必

デ

ィ

ア

論 2

第１年次

第２年次

第３年次

第４年次

前期

前期

前期

前期

後期

生活と文化

2104 科 学 技 術 と 社 会 2

○
選必

○
○
（集中）

選必（高情）○

3101 メディアと生活文化 2○3102 メディアカルチャー論 2○3103 メ デ ィ ア 産 業 論 2○4101 文

化

社

会

学 2

○

4102 文 化 社 会 学 演 習 24103 映生活と経済

23USIM

像

文

化

○
○
（集中）

史 2

1201 組織コミュニケーション論 2

選必1202 マ ー ケ テ ィ ン グ 論 2

選必

○
○

3201 マーケティング戦略論 22201 広 告 メ デ ィ ア 論 2

後期○2103 SNSリテラシー演習 2
23USIM

後期○

2101 コンセプトデザイン論 22102 ネットワーク社 会 論 2

後期

○
選必

○

−135−

29

科目番号

目
名

称

単位数

科

形 必修
態

資格

第１年次

第２年次

第３年次

第４年次

前期

前期

前期

前期

後期

後期

2202 広 告 メ デ ィ ア 演 習 2○2203 グローバルビジネス論 2○2204 経

営

情

報

論 2

選必

○

3202 経 営 情 報 演 習 2
生活と経済

2205 地23USIM

域

産

業

後期

○

論 2

○

3203 IT 活 用 と ビ ジ ネ ス 2○3204 コミュニティビジネス論 2○3205 コンテンツプランニング演習 2○（集中）3206 衣 生 活 情 報 論 2○3207 企論 2○3208 消 費 者 経 済 学 2

○

業

経

営

4201 マーケットデザイン演習 2

情報科学

23USIM

データサイエンス

23USIM○

1301 情 報 科 学 入 門 2

必 （高情）○

1302 コンピュータネットワーク入門 2

選必（高情）○

2301 コンピュータネットワーク演習 2（高情）1303 プログラミング入門 2

選必（高情）

2302 プログラミング演習Ⅰ 2

選必（高情）

2303 プログラミング演習Ⅱ 2

選必（高情）

1304 ウ

選必

ェ

ブ

入

門 2

○
○
○
○

2304 ウェブプログラミング 2

選必（高情）

1305 デ ー タ ベ ー ス 入 門 2

選必（高情）

2306 ア ル ゴ リ ズ ム 論 2

選必2307 システムセキュリティ入門 2

選必（高情）

2309 ソフトウェアエンジニアリング 2

選必（高情）

1401 Ａ

Ｉ

入

門 2

選必

2401 ＡＩ

概論 2

3401 Ａ

Ｉ

演

習 2

1402 統

計

学

Ⅰ 2

必 （社）

2402 統計学

Ⅱ 2

選必 （社）

1403 社 会 調 査 入 門 2（社）

2403 社

会

調

査

Ⅰ 2

（社）

2404 社

会

調

査

Ⅱ 2

（社）

3402 社 会 調 査 演 習 2（社）

2405 データサイエンス基礎演習 2

○

○
○
○
○
○
○
○
○

選必

○
○
○
○
○
◎
○

3403 データサイエンス演習A 2○3404 データサイエンス演習B 2○3405 データサイエンス演習C 2○3406 データサイエンス演習D 2○4401 データサイエンス論A 2○4402 データサイエンス論B 2

○

−136−

30

後期

科目番号

目
名

称

単位数

科

1501 ICT社 会 の ビ ジ ネ ス 2
−

形 必修
態

資格

表現実習／研究手法
総合
キャリア

第１年次

第２年次

第３年次

第４年次

前期

前期

前期

前期

後期

○

○

必

後期

後期

○

ITパスポート認定情報技術 21502 オフィスツールの活用 2○1503 デ ジ タ ル 表 現 入 門 2

（高情）

○

2501 デ ジ タ ル 表 現 2
23USIM 2502 色

彩

情

報

○

論 2

○

3501 色 彩 情 報 演 習 22503 情23USIM

報

倫

○

理 2

（高情）

○

3502 ウェブデザイン演習 2○3503 情

報

英

語

Ⅰ 2

○

3504 情

報

英

語

Ⅱ 2

○

1601 社 会 情 報 学 概 論 2必○1602 プロジェクト演習入門 2必○1603 プロジェクト演習Ⅰ 2

選必2601 プロジェクト演習Ⅱ 2

選必2602 プロジェクト演習Ⅲ 2

必2603 ハ

ッ

カ

ソ

○
○
○
○
（集中）

ン 2

3601 卒 業 基 礎 研 究 4必○3602 卒 業 基 礎 演 習 Ⅰ 2

必○3603 卒 業 基 礎 演 習 Ⅱ 2

必4601 卒23USIM

後期

業

研

○

究 4 論 必2701 キャリアプランニング 1
3701 生

涯

学

習

○

○

論 2

○

（注） 情報メディア専攻は選択必修科目について以下の条件を満たすよう修得すること。
・生活と文化科目群及び生活と経済科目群から８科目中５科目以上
・情報科学科目群及びデータサイエンス科目群から13科目中８科目以上
・プロジェクト演習Ⅰ及びⅡから２科目中１科目以上

−137−

31

情報サイエンス専攻◆

基礎教育科目
名1001 初

期

称
演

習

単位数

科目番号

目

形態

科

必修

Ⅰ 1

必

1002 初期演習Ⅱ（社会情報入門） 1

必1003 データ・情報リテラシー 2

必

資格

第１年次

第２年次

第３年次

第４年次

前期

前期

前期

前期

◆

TOEIC 認 定 英 語 Ⅰ 2−

TOEIC 認 定 英 語 Ⅱ 2−

TOEIC 認 定 英 語 Ⅲ 2−

TOEIC 認 定 英 語 Ⅳ 2

後期

後期

○
○
○

1005 Oral CommunicationⅡ 1
−

後期

○

1004 Oral CommunicationⅠ 1

23USIS

後期○

専門教育科目名称

単位数

科目群 科目番号

目

形態

科

必修

資格

生活と文化

1101 情報とコミュニケーション 2

選必（高情）

1102 メ

選必

デ

ィ

ア

論 2

第１年次

第２年次

第３年次

第４年次

前期

前期

前期

前期

後期
○

○

生活と経済

2102 ネットワーク社会論 2

選必2104 科 学 技 術 と 社 会 2

選必（高情）

1201 組織コミュニケーション論 2

選必1202 マ ー ケ テ ィ ン グ 論 2

選必2201 広 告 メ デ ィ ア 論 2

選必2204 経

選必

営

情

報

論 2

後期

○

23USIS 2101 コンセプトデザイン論 2

23USIS

後期

○
○
○
○
○
○

1301 情 報 科 学 入 門 2

必 （高情）○

1302 コンピュータネットワーク入門 2

選必（高情）○

2301 コンピュータネットワーク演習 2

（高情）

○

4301 コンピュータネットワーク論 2

情報科学

23USIS○

1303 プログラミング入門 2

選必（高情）

2302 プログラミング演習Ⅰ 2

選必（高情）

2303 プログラミング演習Ⅱ 2

選必（高情）

1304 ウ

選必

ェ

ブ

入

門 2

2304 ウェブプログラミング 2

○
○
○
○

選必（高情）○

2305 ウェブアプリケーション設計 2○3301 ウェブアプリケーション開発演習 2○3302 ウェブエンジニアリング 2○4302 ウェブコンピューティング論 2○1305 デ ー タ ベ ー ス 入 門 2

選必（高情）

2306 ア ル ゴ リ ズ ム 論 2

選必2307 システムセキュリティ入門 2

選必（高情）

○
○

−138−

32

○

後期

名

称

単位数

科目群 科目番号

目

形態

科

必修

資格

第１年次

第２年次

第３年次

第４年次

前期

前期

前期

前期

後期

後期

後期

4303 情報セキュリティ論 2○2308 情 報 基 礎 数 学 2

情報科学

3303 情

報

数

○

学 2

2309 ソフトウェアエンジニアリング 2○
選必（高情）○23USIS 3304 ソフトウェア工学演習 2○3305 シ ス テ ム 設 計 2○

データサイエンス

23USIS

3306 シ ス テ ム 設 計 演 習 2○3307 プラットフォーム概論 2○3308 ユーザインタフェース論 2○1401 ＡＩ

入門 22401 ＡＩ

概論 2

3401 Ａ

Ｉ

演

習 2

1402 統

計

学

Ⅰ 2

必 （社）

2402 統計学

Ⅱ 2

選必 （社）

1403 社 会 調 査 入 門 2（社）

2403 社

会

調

査

Ⅰ 2

（社）

2404 社

会

調

査

Ⅱ 2

（社）

3402 社 会 調 査 演 習 2（社）

2405 データサイエンス基礎演習 2

○
○
○
○
○
○
○
◎

選必

○

3404 データサイエンス演習B 2○3405 データサイエンス演習C 2○3406 データサイエンス演習D 2○4401 データサイエンス論A 2○4402 データサイエンス論B 2○

表現実習／研究手法

必○ITパスポート認定情報技術 21503 デ ジ タ ル 表 現 入 門 2（高情）2503 情

（高情）

報

倫

理 2

3503 情

報

英

語

Ⅰ 2

3504 情

報

英

語

Ⅱ 2

1601 社 会 情 報 学 概 論 2

総合2603 ハ23USIS○○−

23USIS選必3403 データサイエンス演習A 21501 ICT社 会 の ビ ジ ネ ス 2

後期

ッ

カ

ソ

○
○
○
○

必

○
○
（集中）

ン 2

3601 卒 業 基 礎 研 究 4必○3602 卒 業 基 礎 演 習 Ⅰ 2

必○3603 卒 業 基 礎 演 習 Ⅱ 2

必4601 卒業研○○

究 4 論 必キャリア○

23USIS 2701 キャリアプランニング 1○（注） 情報サイエンス専攻は選択必修科目について以下の条件を満たすよう修得すること。
・生活と文化科目群及び生活と経済科目群から８科目中３科目以上
・情報科学科目群及びデータサイエンス科目群から13科目中11科目以上

−139−

33

○

武庫川女子大学社会情報学部数理・データサイエンス・A I 教育運営規程（趣旨）
第１条 この規程は、武庫川女子大学社会情報学部（以下、「本学部」 という。）における文部科学省が推奨する『数理・A I・データサイエンス教育（以下、「MDASH」という。）』の推進に関し必要な事項を定めるものとする。MDASH を推進するため、「社会情報学部数理・
データサイエンス・AI 教育運営委員会」（以下、「社会情報学部 DS 運営委員会」という。
）
を設置する。
（目的）第２条 本学における社会情報学部 DS 運営委員会は、社会情報学部に在籍する学生がMDASH（リテラシーレベル）の修得を目的とした、社会情報学部で実施する関連科目について、組織的に可視化した運営をし、MDASH の推進に資することを目的とする。
（活動方針）
第３条 本学部における社会情報学部 DS 運営委員会 は、データサイエンス学習の実施計画
立案や意思決定等に資する既存の学習コンテンツ及び各学科において今後収集される学生
個々の学習進捗状況を組織的に収集・分析し、学生の修学やデータサイエンス教育の質的向上を図ることを主たる方針とする。社会情報学部 DS 運営委員会による授業実施計画や分析結果による方策は、社会情報学部教授会あるいは関連部局等へ報告、または提案を行う。
（構成員）
第４条 社会情報学部 DS 運営委員会の構成員は、次のとおりとする。
(1)社会情報学部長または社会情報学部社会情報学科長（オブザーバー）(2)データサイエンス主担当教員（委員長）(3)幹事教授(4)教務委員(5)教務関連の庶務担当者(6)その他委員長が必要と認める者
2 委員会は、必要に応じて学内外の関係者の出席を求め、意見を聴くことができる。
3 構成員の任期は１年とする。ただし、再任を妨げない。
（作業部会）
第５条 社会情報学部 DS 運営委員会に目的を達成するための作業部会としてワーキンググ
ループ（以下「ワーキング」という。）を置く。
2 ワーキングは、e-ラーニングの学習コンテンツを作成・精査・分析し、授業計画の立案、

34

社会情報学部 DS 運営委員会ヘの報告や提案を行う。
3 ワーキングの構成員は、次のとおりとする。
(1)グループ長(2)メンバー（データサイエンス・A I 領域の教員）(3)その他グループ長が必要と認めた者
4 構成員のほか、必要に応じて、学内外の関係者の出席を求め意見を聴くことができる。
（庶務）
第６条 社会情報学部 DS 運営委員会に係る庶務は、教務担当教務助手が担当する。
（改廃）
第７条 この規程の改廃は、社会情報学部 DS 運営委員会の議を経て委員長がこれを行う。
（その他）
第８条 この規程に定めるもののほか、社会情報学部 DS 運営委員会について必要な事項は別に定めることができる。
附則
この規程は、令和 5 年４月１日から施行する。
附則
この規程は、令和 6 年 4 月 1 日から施行する。

35

○武庫川女子大学学部自己評価委員会規程
平成29年４月１日
規程第３号
（目的）
第１条 この規程は、武庫川女子大学自己評価委員会規則第６条の規定に基づき、各学部の自己点検及び自己評価（以下「自己点検・評価」という。）を実施する学部自己評価委員会（以下「委員会」という。）の運営に関し、必要な事項を定める。
（構成）第２条 委員会は、次に掲げる委員をもって組織し、学長が委嘱する。
(1)

学部長

(2)

学科長

(3)

幹事教授

(4)

その他委員長が必要と認めたもの（会議）
第３条 委員会に委員長を置き、学部長をもって充てる。
２ 委員会は、委員長が招集し、その議長となる。
３ 委員会は、必要があるときは、委員以外の者の出席を求めて意見を聴くことができる。
４ 委員長が委員会に出席できない事情があるときは、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。
（自己点検・評価項目）
第４条 委員会は、次に掲げる項目について自己点検・評価を実施する。
(1)

理念・目的に関する事項(2)

教育課程・学習成果に関する事項(3)

学生の受け入れに関する事項(4)

教員・教員組織に関する事項(5)

その他自己点検・評価に必要な事項（学科自己評価委員会）
第５条 複数の学科を有する学部の委員会に、学科単位の自己評価委員会を置くことができる。
２ 学科自己評価委員会は、学部長の委嘱する委員若干名をもって組織し、会議は学科長が招集して、その議長となる。

1/2

36

（任期）
第６条 委員会の委員の任期は１年とする。ただし、再任を妨げない。
（報告）第７条 委員会は、毎年度末に、活動状況等をとりまとめて武庫川女子大学自己評価委員会に報告する。
（庶務）
第８条 委員会の庶務は、委員長が委員の中から任命した者が担当し、学長企画室教育企
画・IR推進課が資料等を保管する。
（規程の改廃）第９条 この規程の改廃は、武庫川女子大学自己評価委員会の議を経て、学長が行う。
（その他）
第10条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員会が別に定める。
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、令和５年４月１日から施行する。

2/2

37

大学等名

武庫川女子大学（社会情報学部）

申請レベル

応用基礎レベル（学部）教育プログラム名

武庫川女子大学社会情報学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

申請年度

令和

取組概要

【プログラムの目的】 社会情報学部では，社会調査士とシステムエンジニアを目指せる「情報メディア専攻」と，データサイエンティストとシステムエンジニアを目指す「情報サイエンス専攻」に共通して履修できる数理・データサイエンス・AIの応用基礎レベルを身につけさせるためのプログラムである．

社会情報学部・社会情報学科

情報メディア専攻
4年

3年

2年

1年

社会調査士

情
報
メ
デ
ィ
ア
専
攻
の
カ
リ
キ
ュ
ラ
ム

情報サイエンス専攻

システム
エンジニア

応用基礎レベル

データサイエンティスト
単位【修了要件】（両専攻共通）下記科目全12単位を取得すること(2)「AI概論 」
「データサイエンス基礎演習」「プログラミング演習Ⅰ」

(2)
(2)
(2)

「AI演習 」

５年度

「統計学Ⅰ」「AI入門」

必修
選必

選必
選必

(2)
(2)

必修
選必

(2)

必修

リテラシーレベル（全学共通）「データリテラシー・AIの基礎」

情
報
サ
イ
エ
ン
ス
専
攻
の
カ
リ
キ
ュ
ラ
ム

【身につけられる能力】
人工知能（AI）やデータサイエンス（DS）の関
心を高めるとともに，数理・データサイエンス・
AIに関する知識や技術を体系的に身につけることができる．加えて，社会のあらゆる事象をデータ化し，そのデータに対して，統計およびAI技術を駆使して新たな知見を獲得する能力を身につける．

【実施体制】（１）教育はデータサイエンスの専門家が担当．（２）「社会情報学部データサイエンス・AI教育運営委員会」を設置し，履修周知・啓蒙，修得サ
ポート，学習評価・分析体制を図る．（３）質問受付体制：数学・統計基礎の苦手な学生に対して専門のスタッフが質問デスクを設置してサポート．

38

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用

39

40

41