中村学園大学

令和5年度
自己点検・評価の視点

自己点検・評価について

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
教務情報システムにより、教務部ならびにプログラム実施者がプログラムの履修・修得状況を確認できるようにしている。プログラムを開設した令和4年度は、開講数が1コマと少なかったた
め、履修者数が年間60名に留まったが、令和5年度は開講数を4コマに増やすことにより、履修数が年間599名と増加した。そのうち570名が単位を修得し、単位修得率は95％となった。
プログラムの履修・修得状況

本プログラムでは、LMSにほぼ毎回確認テストを設定しており、学生自身が学修成果を確認できるようになっている。また最終成績、アンケートの結果に基づき、情報教育委員会でコンテンツの見直しを行うこととしている。

学修成果

学生による授業アンケート『私はこの授業の到達目標とする能力を身に付けることができた。』の項目にて、「とてもそう思う」「そう思う」が94%、「あまり思わない」「全く思わない」が1%の回答を得た。

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『私は総合的にこの授業を次のように評価する。』の項目において、「非常に良い」「良い」が84%、「少し改善してほしい」「改善してほしい」が7％の回答を得た。
学生アンケート等を通じた後 自由記述では、動画を何度視聴可能であること、視聴時間の制約がないこと、スライドだけでなく画面操作を含めた動画であるため理解しやすい、音声が聞き取りやすかったという肯定的な意
輩等他の学生への推奨度
見がほとんどであった。また履修した学年と学部とで相違があるが、他の授業科目の復習になった、これまで修得しなかった新たな知見が得られた等の意見が多かったため、学生への推奨度は高いと考えられる。

現在は教養科目の選択科目としているため、開講数を増やしているものの、他の教養科目との兼ね合いがあり、全員が履修できる状況ではない。今後は教養科目だけでなく専門科目のカリキュラム改定を視野に入れ、それに付随して、数理・データサイエンス・AI教育全体のカリキュラムの策定を進めていけるよう検討する。
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

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
本プログラムは2年目であることと、リテラシーレベルであるため、修了者の進路、活躍状況、企業等での評価は得られていない。本学では毎年、卒業生と就職先にアンケートを実施している。今後、本プログラムの成果を評価する項目を追加することを検討する。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学では、社会人を対象とした「食MBAリカレント講座」を開講している。本講座のアドバンストコースでは、「フードビジネスのためのDX推進戦略」を提供しており、本プログラムと重複している内容もある。講座受講者に対するアンケートでは、数理・データサイエンス・AIの素養を身につけることができたという回答もあり、また今後大学で修得すべきであるという意見があ
産業界からの視点を含めた教 る。
育プログラム内容・手法等への意見

受講者の関心分野を題材にすることにより、学ぶ楽しさを理解するように努めている。たとえば、「コサイン類似度」の説明では、小麦粉を材料とする食品を題材にして、実際に似ていると感じる食品と数学的に求めた値が一致することを確認するようにしている。また機械学習では、学内で販売しているパンを識別するといった話題を取り入れることにより、学ぶ楽しさを感じら数理・データサイエンス・ＡＩれるようにしている。

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

全学部生を対象にした通常の対面授業においては、分野ごとの異なる内容を講義することに困難がある。しかしながらオンデマンド授業の特性を活かすことにより、具体的な事例については、同一カリキュラムの中で学部ごとに最適化することが可能である。現時点では、題材はすべて同じであるが、対象分野ごとに題材を用意することによって、わかりやすい授業とすることが可能※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であると考えている。

中村学園大学短期大学部

令和5年度
自己点検・評価の視点

自己点検・評価について

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
教務情報システムにより、教務部ならびにプログラム実施者がプログラムの履修・修得状況を確認できるようにしている。プログラムを開設した令和4年度は、開講数が1コマと少なかったた
め、履修者数が年間41名に留まったが、令和5年度は開講数を2コマに増やすことにより、履修数が年間168名と増加した。そのうち155名が単位を修得し、単位修得率は92％となった。
プログラムの履修・修得状況

本プログラムでは、LMSにほぼ毎回確認テストを設定しており、学生自身が学修成果を確認できるようになっている。また最終成績、アンケートの結果に基づき、情報教育委員会でコンテンツの見直しを行うこととしている。

学修成果

学生による授業アンケート『私はこの授業の到達目標とする能力を身に付けることができた。』の項目にて、「とてもそう思う」「そう思う」が90%、「あまり思わない」「全く思わない」が3%の回答を得た。

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『私は総合的にこの授業を次のように評価する。』の項目において、「非常に良い」「良い」が84%、「少し改善してほしい」「改善してほしい」が7％の回答を得た。
学生アンケート等を通じた後 自由記述では、動画が何度も視聴可能であること、視聴時間の制約がないこと、スライドだけでなく画面操作を含めた動画であるため理解しやすい、音声が聞き取りやすかったという肯定的な輩等他の学生への推奨度意見がほとんどであった。また履修した学年と学部とで相違があるが、他の授業科目の復習になった、これまで修得しなかった新たな知見が得られた等の意見が多かったため、学生への推奨度は高いと考えられる。

現在は教養科目の選択科目としているため、開講数を増やしているものの、他の教養科目との兼ね合いがあり、全員が履修できる状況ではない。今後は教養科目だけでなく専門科目のカリキュラム改定を視野に入れ、それに付随して、数理・データサイエンス・AI教育全体のカリキュラムの策定を進めていけるよう検討する。
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

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
本プログラムは2年目であることと、リテラシーレベルであるため、修了者の進路先での活躍状
況、企業等での評価は得られていない。本学では毎年、卒業生と就職先にアンケートを実施している。今後、本プログラムの成果を評価する項目を追加することを検討する。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学では、社会人を対象とした「食MBAリカレント講座」を開講している。本講座のアドバンス
トコースでは、「フードビジネスのためのDX推進戦略」を提供しており、本プログラムと重複している内容もある。講座受講者に対するアンケートでは、数理・データサイエンス・AIの素養を身につけることができたという回答もあり、また今後大学で修得すべきであるという意見があ
産業界からの視点を含めた教 る。
育プログラム内容・手法等への意見

受講者の関心分野を題材にすることにより、学ぶ楽しさを理解するように努めている。たとえば、「コサイン類似度」の説明では、小麦粉を材料とする食品を題材にして、実際に似ていると感じる食品と数学的に求めた値が一致することを確認するようにしている。また機械学習では、学内で販売しているパンを識別するといった話題を取り入れることにより、学ぶ楽しさを感じら
数理・データサイエンス・ＡＩれるようにしている。

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

全学科生を対象にした通常の対面授業においては、分野ごとの異なる内容を講義することに困難がある。しかしながらオンデマンド授業の特性を活かすことにより、具体的な事例については、同一カリキュラムの中で学部ごとに最適化することが可能である。現時点では、題材はすべて同じであるが、対象分野ごとに題材を用意することによって、わかりやすい授業とすることが可能※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であると考えている。