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１
大学等名

和歌山大学

プログラム名

データサイエンスへの誘い（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
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 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② 対象となる学部・学科名称④ 修了要件
本教育プログラムを修了するには、プログラム構成科目（10科目、14単位）のうち、10単位以上を修得し、「ダイヤモンドレベル」を獲得すること。本教育プログラムでは、単位の修得状況を和歌山大学データ・インテリジェンス教育研究部門が発行するデジタル修了証「オープンバッジ」の獲得実績で管理する。和歌山大学に所属する全学生に対して、下記に示す各ランクに対応した必須条件をすべて満たした場合、「ブロンズレベル」「シルバーレベル」「ゴールドレベル」「ダイヤモンドレベル」の各オープンバッジを付与する。
〇ブロンズレベル（合計4単位以上）：（必須）次の2科目（2単位）を修得すること。「データサイエンスへの誘いA（1単位）」、「データサイエンスへの誘いB（1単位）」（選択必須）次の4科目（4単位）のうち、2科目（2単位）以上を修得すること。「データサイエンス入門A（1単位）」「データサイエンス入門B（1単位）」「人工知能の初歩（1単位）」「人工知能概論（1単位）」〇シルバーレベル（合計6単位以上）：（必須）ブロンズレベルに加えて、「データサイエンス基礎」の1科目（2単位）を修得すること。
〇ゴールドレベル（合計8単位以上）：（必須）シルバーレベルに加えて、「データサイエンス応用」の1科目（2単位）を修得すること。
〇ダイヤモンドレベル（合計10単位以上）：（選択必須）ゴールドレベルに加えて、次の2科目（4単位）のうち、1科目（2単位）以上を修得すること。「データサイエンス実践（2単位）」「数理・データサイエンス・AI活用PBL（2単位）」
必要最低単位数10

単位履修必須の有無⑤ 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
データサイエンスへの誘いA

1 ○ ○データサイエンスへの誘いB

1 ○ ○データサイエンス入門A

1

データサイエンス入門B

1

データサイエンス基礎

2 ○ ○ ○ ○ ○データサイエンス応用

2 ○人工知能の初歩

1

令和７年度までに履修必須とする計画

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

○

○

○
○ ○
○
○

⑥ 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
データサイエンスへの誘いA

1 ○ ○ ○ ○データサイエンスへの誘いB

1 ○ ○ ○

データサイエンス入門A

1○

データサイエンス入門B

1○

データサイエンス基礎

2 ○○データサイエンス応用

2 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○データサイエンス実践

2

人工知能の初歩

1

人工知能概論

1

○ ○

授業科目

単位数

数理・データサイエンス・AI活用PBL

2

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

○

○ ○
○ ○
○

○
○ ○ ○ ○ ○○○ ○⑦ 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
データサイエンス応用

2 ○データサイエンス実践

2

数理・データサイエンス・AI活用PBL

2

授業科目

単位数

（※上記の２科目は選択必須。両方もしくはどちらか１つの修得が必須）⑧ 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

データサイエンス入門A

データサイエンス応用基礎

データサイエンス入門B

データサイエンス応用基礎

データサイエンス基礎

データサイエンス応用基礎

データサイエンス応用

AI応用基礎

データサイエンス応用

データエンジニアリング応用基礎

人工知能の初歩

AI応用基礎

人工知能概論AI応用基礎

授業科目

選択項目

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】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

講義内容

・代表値、分散、標準偏差「データサイエンスへの誘いA」（5回目）、「データサイエンス入門A」（2回目）
・相関係数「データサイエンスへの誘いA」（6回目）、「データサイエンス入門A」（3回目）
1-6 ・相関関係と因果関係「データサイエンスへの誘いA」（7回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「データサイエンスへの誘いA」（5回目）
・ベクトルと行列、ベクトルの演算、関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「データサイエンス基礎」（4回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関 1-7 ・並べ替え（ソート）、探索（サーチ）「データサイエンス基礎」（2回目）
・探索アルゴリズム「人工知能の初歩」（3回目）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するため・コンピュータで扱うデータ（文章、音声）「データサイエンス入門B」（7回目）、「データサイエンス応用」（1～12回目）の手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、
・構造化データ・半構造化データ「データサイエンス応用」（10回目）「プログラミング基礎」 2-2 ・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数「データサイエンスへの誘いA」（3回目）の概念や知識の習得を
・文字コード「データサイエンス応用」（1回目） ・配列「データサイエンス基礎」（2回目）
目指す。

2-7

1-1

・変数、代入、四則演算、関数、引数、戻り値、順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「データサイエンス
入門A」（1～7回目）、「データサイエンス入門B」（1～7回目）、「データサイエンス基礎」（1～15回目）
・データ駆動型社会、Society5.0「データサイエンス応用」（13回目）
・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
ンスへの誘いA」（2回目）、「データサイエンスへの誘いB」（6回目）、「データサイエンス応用」（13回目）

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンスへの誘いA」（7回目）、「データサイエンス実践」（全般）、「数理・データサイエンス・AI活用PBL」（全般）・さまざまなデータの分析手法「データサイエンスへの誘いB」（1回目）、「データサイエンス入門A」（5, 7回目）、「データサイエン
1-2
ス入門B」（6回目）、「データサイエンス基礎」（10回目）
・さまざまなデータの可視化手法「データサイエンスへの誘いB」（5回目）、「データサイエンス応用」（4回目）
・データの収集、加工、分割／結合「データサイエンス基礎」（3, 7, 8回目）、「データサイエンス応用」（1～12回目）

・ICTの進展、ビッグデータ「データサイエンスへの誘いA」（2回目）
2-1 ・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス、ビッグデータ活用事例「データサイエンス応用」（12回目）

・ソーシャルメディアデータ「データサイエンス応用」（10回目）（２）ＡＩの歴史から多岐・AIの歴史「データサイエンス入門A」（1回目）、「人工知能の初歩」（1回目）、「データサイエンス応用」（14回目）に渡る技術種類や応用
・トイプロブレム、エキスパートシステム、強いAI/弱いAI「人工知能の初歩」（1回目）、「データサイエンス応用」（14回
分野、更には研究やビジネスの現場において 3-1 目）
実際にＡＩを活用する際
・AI技術の活用領域の広がり「データサイエンス入門A」（１回目）、「データサイエンス応用」（11回目）の構築から運用までの・機械学習ライブラリ、ディープラーニングフレームワーク「データサイエンス応用」（8回目）
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「データサイエンスへの誘いA」（4回目）、「データサイエンス入門A」（1回目）、「データサものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械 3-2 イエンス応用」（14回目）、「人工知能の初歩」（1回目）、「人工知能概論（1回目）」
・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「データサイエンス応用」（14回目）
学習の基礎と展望」、
及び「深層学習の基礎・実世界で進む機械学習の応用と発展「データサイエンスへの誘いB」（4回目）と展望」から構成される。
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「データサイエンスへの誘いB」（4回目）、「データサイエンス基
3-3 礎」（9～15回目）「データサイエンス応用」（5回目）「人工知能の初歩」（6, 8回目）

・交差検証法「データサイエンス応用」（5回目）
・バイアス「データサイエンスへの誘いA（4回目）」
・実世界で進む深層学習の応用と革新「データサイエンスへの誘いB」（4回目）、「人工知能概論」（2回目）
・ニューラルネットワークの原理「データサイエンスへの誘いB」（4回目）、「データサイエンス応用」、（8回目）「人工知3-4 能の初歩」（7回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN)「データサイエンス応用」（8回目）
・学習用データと学習済モデル「データサイエンス応用」（7回目）
・AIの学習と推論、評価、再学習「データサイエンス応用」（1～13, 15回目）、「人工知能の初歩」（8回目）
3-9 ・AIの開発環境と実行環境「データサイエンス応用」（8回目）

・AIの社会実装「データサイエンス応用」（11回目）「人工知能概論」（2回目）（３）本認定制度が育成・相関関係と因果関係「データサイエンスへの誘いA」（7回目）
目標として掲げる「デー・ベクトルと行列、ベクトルの演算、関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「データサイエンス基礎」（4回目）
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で Ⅰ ・コンピュータで扱うデータ（文章、音声）「データサイエンス入門B」（7回目）、「データサイエンス応用」（1～12回目）
きる人材」に関する理・変数、代入、四則演算、関数、引数、戻り値、順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「データサイエンス
解や認識の向上に資す入門A」（1～7回目）、「データサイエンス入門B」（1～7回目）、「データサイエンス基礎」（1～15回目）
る実践の場を通じた学
習体験を行う学修項目
・さまざまなデータの分析手法「データサイエンスへの誘いB」（1回目）、「データサイエンス入門A」（5, 7回目）、「データサイエンス入門B」（6回群。応用基礎コアのな目）、「データサイエンス基礎」（10回目）
かでも特に重要な学修・さまざまなデータの可視化手法「データサイエンスへの誘いB」（5回目）、「データサイエンス応用」（4回目）
項目群であり、「データ・データの収集、加工、分割／結合「データサイエンス基礎」（3, 7, 8回目）、「データサイエンス応用」（1～12回目）
エンジニアリング基Ⅱ・ビッグデータの収集と蓄積、ビッグデータ活用事例「データサイエンス応用」（12回目）
礎」、及び「データ・ＡＩ活・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「データサイエンスへの誘いB」（4回目）、「データサイエンス基礎」（9～15回目）「データ用 企画・実施・評価」か
サイエンス応用」（5回目）
ら構成される。
・ディープニューラルネットワーク（DNN)「データサイエンス応用」（8回目）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）
本プログラムでは、単位修得者に付与する「オープンバッジ」の各ランクに応じて獲得が認められる学修成果を以下のように定義している。
また、この定義をオープンバッジ発行システムやウェブページ等を通じて社会に公表している。
ブロンズレベル：デジタル時代の教養として、データサイエンス・AIの基盤的な知識を有することを認める。
シルバーレベル：データサイエンス・AIを利用する際に必要な道具としてのPythonプログラミングの基礎スキルを有することを認める。
ゴールドレベル：テキストマイニングを中心に、データサイエンス・AIの応用課題に取り組むために必要な基本スキルを有することを認める。
ダイヤモンドレベル（本プログラムの修了者）：社会の様々な分野において、実践的にデータサイエンス・AIを利活用するために必要な知識やスキルを備えた応用基礎力を有することを認める。

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
和歌山大学

大学等名

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4

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

教育学部
経済学部
システム工学部
観光学部

合 計

708
1,320
1,375
529

3,932

165 660 183
300 1,220 326
305 1,260 332
120 480 126
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
890 3,620 967

男性

0

令和3年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
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0
0
0
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0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

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0
0
0
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0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

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0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
0

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

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0
0
0
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0
0
0
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0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

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0
0
0
0
0
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0
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0
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0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
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0
0
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0
0
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0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修率

女性

183
28%
326
27%
332
26%
126
26%
0 #DIV/0!
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0 967
27%

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 和歌山大学

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 全学の教員数

(常勤）

238

人 （非常勤）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） 吉野 孝

156

人

4

人

（役職名） 理事補佐（データ・インテリジェンス教育研究部門長）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）
データ・インテリジェンス教育研究部門教育カリキュラム検討部会（責任者名） 吉野 孝

（役職名） 部会長（システム工学部・教授）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
教育カリキュラム検討部会要項⑥ 体制の目的（１） データサイエンス、人工知能教育のカリキュラムの提案（２） データサイエンス、人工知能教育推進のための企画、立案（３） その他データサイエンス、人工知能教育の推進⑦ 具体的な構成員
吉野 孝 教授（部会長・システム工学部）
井嶋 博 教授（教育学部）
岩田 英朗 准教授（経済学部）
葛岡 成晃 教授（システム工学部）
松田 憲幸 教授（社会インフォマティクス学環）
佐々木 壮太郎 教授（観光学部）
満田 成紀 教授（戦略情報室）
西村 竜一 講師（データ・インテリジェンス教育研究部門）
三浦 浩一 講師（データ・インテリジェンス教育研究部門）

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
27%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
80%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）3,620
具体的な計画
本教育プログラムのサーティフィケーションとなる「オープンバッジ」は、令和4年度から全学の学生に付与サービスを開始している。また、本教育プログラムを開始した令和4年度入学生は、「データサイエンスへの誘いA」「データサイエンスへの誘いB」を全学部で必履修としている。このため、本学の入学者は、入学と同時に本教育プログラムの履修を始めることになる。年次進行とともに、本教育プログラムの履修率は自然増加し、必履修化の前に入学した在学生がすべて卒業した際には、履修率100%に達することになる。また、「データサイエンスへの誘いA」「データサイエンスへの誘いB」は、令和5年度から全学必修（卒業要件における必須科目）としているため、単位修得率が向上する見込みである。さらに、後続科目については、本プログラムの必須科目「データサイエン
ス基礎」「データサイエンス応用」を令和4年度より、オンライン（遠隔）授業に移行している。この際、従来は存在した教室定員に依存する履修人数上限を撤廃している。実際、令和5年度4月の段階で「データサイエンス基礎」の履修者数は、令和4年度よりも88人増加（202人→290人）となっており、他の構成科目も増加傾向にある。令和5年度からは、これまでは各科目別に開催していた「オンラインサポート室」を統合することで、異なる科目を受講する学生と担当教員がオンラインで相互に質問・意見交換ができるようにした。このような受講環境下で、シリーズ展開する科目群の連続性・必要性をアピールして、本教育プログラム全体を通した履修者数の向上を得る見込みである。
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（リテラシーレベルプラスの認定を受けている為、記載を省略する。）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（リテラシーレベルプラスの認定を受けている為、記載を省略する。）

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（リテラシーレベルプラスの認定を受けている為、記載を省略する。）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（リテラシーレベルプラスの認定を受けている為、記載を省略する。）

様式５
大学等名

和歌山大学

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 プラス申請書
申請単位

応用基礎レベル（大学等全体）

対象学部等

大学等全体

① 授業内容すべての構成科目「データサイエンスへの誘いA/B（1年前期）」「データサイエンス入門
A/B（1年後期）」「データサイエンス基礎（2年前期）」「データサイエンス応用（2年後期）」「データサイエンス実践（3年前期）」「数理・データサイエンス・AI活用PBL（3年集中）」「人工知能の初歩（2年前期）」「人工知能概論（2年前期）」は、本プログラムを実現するために立ち上げた科目である。既存科目でなく、シリーズ科目群を新たに設計すること
で、系統的カリキュラムを実現した。教養教育及び連携展開科目（教養と専門の接続科目）として、全科目を全学部・学環向けに開講している。その導入科目「データサイエンスへの誘いA/B」は、全学必履修（令和5年度から全学必修）であるため、本学に入学した全学部・学環の学生は、本教育プログラムを履修することになる。
●地元企業（スーパーマーケット）提供のデータを利用した演習- 「データサイエンスへの誘いB」（2回目）- 「データサイエンス実践」（全般）
上記の演習では、和歌山市に本社がある「株式会社オークワ」から提供を受けた匿名
加工済POSデータを利用している。「誘いB」では、量と内容を制限した抽象化データを利用しているが、「実践」では、具体的な商品の売買状況等を記録した大規模ビジネス
データを利用することができる。また、「実践」では、オークワの担当者が授業に参加し、現場の状況や知識等のレクチャーを受けながらデータの分析等を実行し、分析結果をリアル店舗に提案することができるようになっている。
●「数理・DS・AI教育 西日本アライアンス」共同開催授業での企業データの利用- 「数理・データ・AI活用実践PBL」（全般）
上記は、大阪大学等の複数大学で共同開催している授業である。「数理・DS・AI教育
西日本アライアンス」を通じて企業から提供を受けたデータを利用する。令和4年度は、広告代理店から提供を受けてテレビ視聴率の分析・予測の課題に取り組んだ。また、参加大学間をテレビ会議システム（Zoom等）でオンライン接続し、質疑・成果発表を行っており、異なる所属の大学生が相互に意見交換できる環境を実現している。
●「公的統計データ」の講義・演習（総務省統計データ利活用センター協力）- 「データサイエンスへの誘いB」（7回目）
総務省統計データ利活用センター（和歌山市）と協力することで、政府が提供する公的
統計データの利活用をテーマとした講義・演習を行っている。「統計ミクロデータ」「EBPM（Evidence-Based Policy Making）」等についての具体的な事例を含めた講義を行っている。演習においては、e-Stat（https://www.e-stat.go.jp/）の統計ダッシュボードを活用した地域データ分析を課題としている。
●Excel, Python, R言語を用いた実践的演習の継続
本プログラムの履修は、複数の学年を跨ぐことになるが、Excel（誘いA/B）, R言語（入門A/B・）、Python（基礎、応用、実践、数理・データサイエンス・AI活用PBL）の演習を常に継続するようになっており、実践的内容を段階的に学ぶようになっている。

② 学生への学習支援●デジタル修了証「オープンバッジ」の導入〇 学生がスマートホンアプリで単位修得状況を確認できる仕組みとして、国際標準規格で知識・スキル・経験のデジタル証明として使用できる「オープンバッジ（一般財団法人オープンバッジ・ネットワーク）」を導入している。学修過程を「ブロンズレベル」「シルバーレベル」「ゴールドレベル」「ダイヤモンドレベル」として可視化することで、学生が本プログラムを継続的に学ぶことの必要性を理解し、学習意欲を向上させる機能を担っている。これまでに「獲得したオープンバッジをSNS（Twitter）を通じてアピールする学生がいる」など、学生の意欲向上につながっている。
〇 「オープンバッジ」のシステムを活用することで、本教育プログラムのサーティフィ
ケーションに関わる業務の効率化を実現している。
〇 令和5年度からは、本プログラムに先行して対象科目の単位を修得して「ダイヤモン
ドレベル」を達成した学生に物理的なバッジ（ピンバッジ）を授与する予定である。学生の本プログラムの参加に対する意欲をさらに向上するように工夫を行っている。
●遠隔授業の活用とオンラインサポート室（ホームルーム）の開設〇 本教育プログラムの「誘いA/B」「入門A/B」「基礎」「応用」は、オンデマンド型の遠隔授業（オンライン）で開講している。開講時間を通常の授業が開講されていない6限（18:10～）に設定することで、すべての学部・学環に所属する学生が無理なく履修できるように配慮している（オンデマンド型であるため、学生は、必ずしも6限に受講する必要はない）。
〇 遠隔授業における双方向性の確保と学生サポートを目的に、「オンラインサポート室」を週１回、同時間（18:10～）に開設している（マイクロソフト社Teamsを利用）。受講
生は、ビデオ会議やPCのデスクトップ共有機能を活用して、担当教員との質疑や相談等のサポートを受けることができる。6限に開催しているため、学生は、他の授業等と干渉することなくオンラインサポート室に参加することができるようになっている。
〇 「オンラインサポート室」は、本プログラムの構成科目のうち、面接（対面）で実施す
る授業の受講生も参加し、サポートを受けることができるようになっている。このため、本教育プログラムを履修するすべての学生を対象とした総合的な支援窓口「ホームルーム」としても機能している。
●LINEチャットボットを利用した学生サポートの提供〇 本教育プログラムでは、上記の「オンラインサポート室」の他にも、電子メールやLMS（Moodle）のフォーラム等を利用した従来型の学生サポートも提供しているが、令和4年度からは、独自に開発したLINEチャットボットを利用した学生サポート手段を追加している。遠隔授業に不慣れな受講生が多い１年次科目（誘いA/B、入門A/B）から導入を開始している。
〇 学生は、スマートホンアプリで使い慣れたLINEのシステムを用いて、写真付きで、質問や相談を教員にすることができる。
〇 このLINEチャットボットは、過去にあった質問と回答（学生と教員のやりとり）を記録
し、類似の質問に対して回答を自動応答する機能を有している。
〇 LINEチャットボットの導入で質問数が3倍（授業7回で120件）になるなど、授業内のコ
ミュニケーションが増加する傾向にある。
●授業PRのYouTube動画の公開
本教育プログラムの構成科目のPR動画を制作し、YouTubeを通じて公開している。リテラシーレベルと応用基礎レベルを通じて、各科目の接続と必要性を明確にすることで、学生の受講動機を継続的に高めることができると考える。
〇 動画URL（「和歌山大学のデータサイエンス教育（授業紹介）2022年版」）
https://www.youtube.com/watch?v=BldPUgiDPTM

③ その他の取組（地域連携、産業界との連携、海外の大学等との連携等）●全学共通学修基盤としての計算機システムの整備
これまで、本教育プログラムの履修者が利用できる計算機システムとしてJuypterサーバを運用し、授業内で利用している。受講生のBYOD PCでは実行が困難な大規模処理がともなった教育を実施する際に有効である。また、令和5年度からは、専用の高速大規模計算サーバを導入し、全学共通学修基盤としてPythonとR言語の実行環境が24時間利用できるJupyter環境の学内公開サービスを開始する。データサイエンス・AI教
育では、ハードウェアのリソース不足に起因する障害が多いが、このサービスで大幅に減らすことができる。同サーバには、国立情報学研究所（NII）の学認クラウドオンデマン
ド構築サービスを利用して、安定したサービスの実現を目指している。
●大学院科目（エキスパートレベル）との接続及び地元企業との連携〇 本プログラムと接続するエキスパートレベルの大学院科目として、「実践的データマ
イニング１」「実践的データマイニング２」を開講している（本学大学院システム工学研究科、経済学研究科、観光学研究科の大学院生が履修可能）。同科目では、地元企業と連携し、データの提供や企業担当者の授業の常駐支援を受けている。
〇 「実践的データマイニング１」では、本プログラムでもPOSデータの提供をいただいている「株式会社オークワ（和歌山中心のスーパーマーケット）」の大規模ID-POSの加工データを扱ったデータマイニングを実践している。オークワ担当者が授業に常駐し、スーパーマーケットの経営や現場の知識を聞くことができるようになっている。
〇 「実践的データマイニング２」では、「株式会社紀陽銀行（和歌山拠点の地方銀行）」
から「銀行データ（匿名加工済みATMデータ）」を利用したデータマイニングを行っている。この授業でも銀行担当者が常駐し、銀行業に関わる具体的な知識を学生に示すよ
うになっている。
〇 大学院授業においても、本プログラムと同じ枠組みで「オープンバッジ」を発行しており、本プログラムから継続して履修することの意義と重要性を明確にしている。
●データサイエンス分野における連携協定とアドバイザリー・ボード会議の設置〇 本学では、本教育プログラムを地域とともに実現し、その教育効果を高めるために、
企業、自治体、官公庁とのデータサイエンス分野における連携協定を以下のように締結している。
- 2018年 （株）オークワ、（株）サイバーリンクスとの連携協定- 2018年 総務省統計局、（独）統計センター、和歌山県との4者連携協定- 2019年 （株）紀陽銀行、紀陽情報システム（株）との3者連携協定〇 各社からはデータ提供や授業協力を受けるとともに、各社担当者に学外有識者を加えた「数理・データサイエンス・AI教育アドバイザリー・ボード会議」を設置している。会
議を年1回以上開催し、学内委員会（教育カリキュラム検討部会）とは別に、アドバイザ
リー・ボード各委員から本教育プログラムの科目の点検を受けている。
●「数理・DS・AI教育西日本アライアンス」「データ関連人材育成プログラム関西地区コンソーシアム」への参画
本学は、「数理・DS・AI教育西日本アライアンス」及び「データ関連人材育成プログラム
関西地区コンソーシアム」に参画しており、教材の大学間共同開発・展開、共同PBL授業の実施等に取り組んでいる。
●「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」への参画及び「数理・デー
タサイエンス・AI教育の全国展開の推進」特定分野校（社会科学）の採択
本学は、「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」に参画している。令和3年度文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」の採択を受けて、令和4年度（同コンソーシアム第2期）からは、特定分野校（社会科学）として、文理の融合による数理・データサイエンス・AI教育の推進に取り組んでいる。

③ 和歌学 カリキュラムマップ

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Ⅰ．基本方針 ································································ 1
１． 和歌山大学 ディプロマ・ポリシー（学位授与方針）····························· 3

２． 和歌山大学 カリキュラム・ポリシー（教育課程・実施の方針） ······················· 3
Ⅱ．授業科目······························································· 5

１．授業科目の名称
２．授業の方法·························································· 7······························································ 7

３．授業科目の単位·························································· 7

４．授業科目の開講形態
５．科目区分······················································ 7································································ 8

5.1 教養教育科目、連携展開科目の科目区分 ···································· 8
5.2 教養教育科目、連携展開科目の科目区分詳細 ······························· 95.2.1 教養科目（基幹）··················································· 9

わかやま未来学····················································· 9「教養の森」科目群 ··················································· 9「教養の森」ゼミナール ················································· 95.2.2 教養科目（実践） ··················································· 10
グローバル教育科目 ················································· 10
アカデミック・ライティング科目 ·········································· 11
健康・スポーツ教育科目 ·············································· 11
日本事情・日本文化科目（留学生対象） ································· 11
5.2.3 連携展開科目···················································· 11

地域展開指向 ······················································ 12
グローバル展開指向 ················································· 12
実践展開指向 ······················································ 12Ⅲ．単位互換制度等 ·························································· 28
１．高等教育機関コンソーシアム和歌山 ·········································· 30
２．南大阪地域大学コンソーシアム ·············································· 30
３．紀の国大学協議会 ························································ 30
４．放送大学 ································································ 31
Ⅳ 科目ナンバリングおよびカリキュラムツリー ································ 32
１．授業科目のナンバリング ··················································· 34
1.1 ナンバリングの見方と定義 ··············································· 34
２．教養教育科目／連携展開科目 カリキュラムツリー ······························ 36
2.1 カリキュラムツリーの見かた ··············································· 36
2.2 カリキュラムツリー ······················································ 37

2.

教養科目（実践）

2.1

グローバル教育科目

2.1.1

数理・データサイエンス科目

Society 5.0 で実現される社会では、広範囲に「ひと」と「もの」が繫がるとされています。このような社会では、膨大な数値データからイベントの傾向を把握し、適切な代表値を用いて評価する能力及びその技能が文理を問わず求められます。こうした能力の基礎となる、数値データの基礎的な見方及び取り扱い方を学ぶためにこの科目群を設置します。
導入科目「データサイエンスへの誘い」及び発展的な内容に進む準備段階の授業科目「データサイエ
ンス入門」を教養科目（実践）として開講し、発展的内容を取り扱う授業科目を連携展開科目（グローバル展開指向）として開講します。これらをあわせて「数理・データサイエンス科目」と呼びます。
「データサイエンスへの誘い A」と 「データサイエンスへの誘い B」は、すべての学生が１年次に履修することになっています。
「数理・データサイエンス科目」で取得した単位の扱いについては、所属学部の履修手引で確認をしてください。

2.1.2

情報処理科目

本学では情報処理を Society5.0 における基盤的素養・学識として捉え、全学学生に情報処理に関する知識と技能を身につけさせるために、「情報処理」を教養科目（実践）に位置づけて開講します。
「情報処理」にはⅠとⅡの二つのレベルがあります。どちらのレベルの授業科目も、全学共通の内容と各学部の学びの特徴を考慮した内容で構成しています。そのため、所属学部で履修できるクラスが異なります。卒業に必要な単位数も学部によって異なりますので、所属学部の履修手引で確認をしてくださ
い。

2.1.3
2.1.3.1

言語教育科目英語

学部によって授業科目名が異なります。また、卒業に必要な単位数も異なりますので、所属学部の履修手引で確認をしてください。

2.1.3.2

初修外国語

初修外国語では中国語、ハングル、ドイツ語、フランス語が開講されます。それぞれ、入門と初級に分かれています。入門から履修をしてください。卒業に必要な単位数は学部で異なりますので、所属学部の履修手引で確認をしてください。

2.1.3.3

日本語「日本語」科目は、学部留学生、日本語日本文化研修留学生、交換留学生を対象とする授業科目で構成
されています。日本語を母語とする学生は履修できません。
日本語レベルにより、上級（日本語能力試験Ｎ２以上・Ｎ１）・中級（Ｎ２程度）・初級（Ｎ３・Ｎ４程度）に分かれています。授業の初回にプレイスメントテストを行いますので、必ず受けてください。
テストの結果でクラス分けを行います。
研究生、教員研修留学生で受講を希望する学生は必ずプレイスメントテストを受講して下さい。

10

学部留学生は、卒業に必要な単位数が学部で異なりますので、所属学部の履修手引で確認をしてくだ
さい。

2.1.4

海外留学科目

この科目群では、10 日間から約 1 カ月間の海外短期留学の機会を提供します。留学先や留学先での授業の内容については、シラバスで確認してください。春季休業期間中に留学をする場合は、翌年度の前期に開講される授業科目「海外短期留学」に履修登録することになります。単位の認定は履修登録をした学期の終了後になりますので注意をしてください。
海外留学科目以外にも、ASEAN プログラム（連携展開科目）を利用して、海外で学ぶことができます。また、本学には交換留学制度があり、１学期間あるいは 1 年間、海外の協定大学で学ぶことができます。交換留学制度の詳細については国際交流課の窓口で確認してください。

2.2

アカデミック・ライティング科目

論理的な文章（伝わる文章）を書く能力を高めることを目的とする授業科目で構成されています。それぞれの授業科目は関連していますが、履修の順序に制約はありません。
「日本語文章の書き方」と「論理的な文章の書き方」は 2 年次後期までに履修することを勧めます。

2.3

健康・スポーツ教育科目

教育学部の学生は金曜日の指定された時限で履修してください（教育学部の履修手引を参照ください）。
経済学部、観光学部、システム工学部の学生を対象とするスポーツ実習は、月曜日の 1 時限と 2 時限、水曜日の 2 時限（後期のみ）と３時限に開講されます。月曜日に開講するスポーツ実習は経済学部と観光学部の学生が優先です。水曜日の授業はシステム工学部の学生が優先です。各授業クラスで人数に余裕がある場合は優先学部以外の学生も履修可能です。
初回の授業は、体育館（アリーナ）でガイダンスを行います。ガイダンスの時にクラス（スポーツ種目）を決定します。希望者が多い場合はガイダンス時に抽選で履修者を決定しますので、必ず出席してください。ガイダンス後の授業内容はクラスによって異なりますので、シラバスをよく読んで必要な物を準備してください。
履修年次に制限はありません。１年次生から 4 年次生まで履修可能です。ただし、抽選が必要になった場合は１年次生を優先します。卒業に必要な単位数に何単位まで算入できるかは、学部によって異なりますので、所属学部の履修手引で確認をしてください。

2.4

日本事情・日本文化科目（留学生対象）

留学生のみを対象とする科目群です。

＜連携展開科目＞
3.

連携展開科目
連携展開科目とは、学習者が知的関心に基づき、教養教育科目で得た知識やスキルをさらに進化、発展させるための授業科目、あるいは専門教育科目と連携させることで学習者のもつ知識やスキルの適応
範囲を拡大させるための授業科目です。社会における課題の発見とそれを解決するための基盤、すなわ

11ち、学問の成果の「社会実装」を推進する基盤を構築することを目的とします。
「社会実装」について補足説明をしておきます。
「実装」は比較的新しい言葉で、「装置や機器の構成部
品を実際に取り付ける」という意味で用いられています。
「社会実装」はさらに新しい言葉で、おそらくみなさんの学修成果や研究成果を実際に「社会に取り付けること」、すなわち仕事やその他の活動をとおして自分の知識や能力を社会で活用することを意味すると思われます。それは、社会の様々な問題の解決に寄与するためであり、そのためには人文・社会科学および工学・自然科学分野の双方の知識と、基礎的・汎用的能力が必要となります。連携展開科目は専門教育科目と教養教育科目の組み合わせによって身につけた知識や能力を試し、伸長させる機会を提供します。アクティブ・ラーニング（能動的学習）
はそのための手法です。
専門教育科目や教養教育科目・連携展開科目のシラバスには「授業理解を深める方法」という欄があります。その中には個々の授業科目で利用されるアクティブ・ラーニングの手法が記載されています。
個々の手法については、次ページ（p.13）の「アクティブ・ラーニングの例」を参考にしてください。
連携展開科目は３つの「展開指向」、すなわち、「地域展開指向」、「グローバル展開指向」、「実践展開指向」で構成されています。それぞれ、地域の自治体や団体等との連携展開、グローバルな視点での連携展開、実践的・実務的な活動をとおしての連携展開を推進します。それぞれの「展開指向」の授業科目について、担当部局からの紹介という形で次のとおり掲載します（すべての授業科目を紹介しているわけではありません。その中には 2019 年度の「案内募集」が含まれています。授業の概要を把握す
るのに役立つと思いますが、2019 年度のものですので注意してください）
。

3.1
3.1.1

地域展開指向副専攻科目（わかやま未来学副専攻）

p.14〜15 参照 「わかやま未来学副専攻プログラムについて」

3.1.2

サテライト科目（南紀熊野サテライト・岸和田サテライトで開講される授業）

p.16〜17 参照

3.1.3

地域連携科目（自治体等との連携による授業科目）

p. 18〜19 参照 「食と農のこれからを考える」

3.2
3.2.1

グローバル展開指向
数理・データサイエンス科目

p.20〜21 参照 「数理・データサイエンスの教養科目（実践）と連携展開科目との関連」

3.2.2

ASEAN プログラム科目

p.22〜23 参照 「タイ・プログラム」「インドネシア・プログラム」

3.3
3.3.1

実践展開指向
資格科目（ミュージアム科目）

p.24〜25 参照 「博物館学芸員資格の取得について」

3.3.2

自主演習科目

p.26〜27 参照

12数理・データサイエンス科目の教養科目（実践）と連携展開科目との関連
教養科目（実践）
データサイエンスへの誘い

１年次

A/B

データサイエンス入門 A/B

統計の基本的内容，正しい見方，統計学からデータサイ
エンスにつながる内容，世の中の活用事例などを紹介する．
Excel およびフリーの分析ツールを用いた統計処理の方
法，図表の作成などを行う．
初歩的なデータの加工，作成方法など，解釈方法などの習得を目指す．
R を用いたデータサイエンスの入門となる講義を実施する．
データを適切に処理・分析し，データの特徴を数値化または視覚化する技法を習得する．
図表等で得られた結果の解釈の方法も身につける．

連携展開科目２年次

データサイエンス基礎

基本的な Python プログラミング方法とデータ分析方法の両方を修得する講義を実施する．
基本的なデータの加工，作成方法，可視化手法の習得を目指す．
基本的な機械学習について学び，それらを Python で利用する方法を学ぶ．

データサイエンス応用

Python を用いたテキストマイニングを中心とした講義と演習を実施する．
PBL の演習を通じ，実社会で流通するテキストデータの処理方法を実践的に学ぶ．

人工知能の初歩

人工知能システムの仕組みを理解し，実際にツールを駆使して課題を分析するスキルを習得する．

人工知能概論

知的な振舞いをシステム化する原理の理解を基に，課題分
析の手続き設計技法を習得する．

数理・データサイエンス・AI 活用 PBL

本 PBL の目標は，異なる学年・学部の学生同士で協力してデータ分析を行い，その結果を発表することである．
複数の実データを用いた，データハンドリングを中心としたデータ分析を実施する．
プログラミング言語は，Python/R を用いる．

※システム工学部は 2 年次から受講可

３年次
データサイエンス実践

Python を使ったデータサイエンスの一つとして，実データを用いたデータマイニングを中心と講義と演習を実施する．
POS データを題材として，データマイニングに取り組み，
実践的なデータマイニングと可視化の手法の修得を目指す．
業務把握，
仮説立案，
データ分析・検証，
提案，
プレゼンなど，データサイエンティストの一連の仕事の流れを体験する．

専門教育への接続
21数理・データサイエンス科目の教養科目（実践）と連携展開科目との関連
教養科目（実践）
１年次

データサイエンスへの誘い A/B
データサイエンス入門 A/B

連携展開科目
人工知能の初歩

データサイエンス基礎（※1）

人工知能概論

データサイエンス応用

（※1）

２年次
※1 システム工学部の学生が本授業の単位を取得した場合は、「専門教育科目」の「その他メジャー科目」の単位として認定される

数理・データサイエンス・AI 活用 PBL（※1）（※2）
データサイエンス実践（※1）

３年次※2 システム工学部は 2 年次から受講可

データサイエンス教育加速

文理無関係！
大学生60万人中50万人受講へ！

なぜ，データサイエンスか？

データ

AI

和歌山大学の取り組み

基礎から実践
まで充実したデータサイエンスへの誘いA/B 科目を提供
1年 データサイエンス入門A/B
データサイエンス基礎 A/B
データサイエンス応用 A/B

2年 人工知能の初歩

データの分析・活用は
必須の能力

データは，
AI駆動型
社会の基盤

人工知能概論

数理・データサイエンス・

3年 AI活用PBL

データサイエンス実践

全学部受講OK！

◆データサイエンス

データサイエンスとは，データの分析についての学問分野です．主に大量のデータ（ビッグデータ）から，何らかの意味のある情報，法則，関連性などを導き出します．
◆データサイエンスの重要性

以前から，統計やデータ分析という分野がありました．近年，世の中の多くの事象を，データとして取り扱うことができるようになってきています．そのため，多くの意思決定の際に，データの理解や分析結果の理解が必要になってきました．また，データは，AI 駆動型社会の基盤となってきています．現在，データサイエンスの位置
づけは，IT リテラシーと同じ位置づけにあり，社会で必要となる基礎力の一つと考えられています．
◆和歌山大学での開講講義

和歌山大学では，教養科目（実践），連携展開科目として，どの学部の学生も数理・データサイエンス科目を受講できるようにしています．

「データサイエンス基礎 」「データサイエンス応用 」「数理・データサイエンス・AI 活用 PBL」
「データサイエンス実践」
は「連携展開科目」として開講されるが，システム工学部の学生が本授業の単位を取得した場合は，「専門教育科目」の「その他メジャー
科目」の単位として認定されます．

22

カリキュラムツリー
１．幅広い教養と分野横断的な学力DP

２．専門的知識や技能

１．幅広い教養と分野横断的な専門性を身につける教育を行う。

CP

連携展開科目〈実践展開指向〉
資格科目

３．課題解決力と自己学習能力

生涯学習概論／ 博物館概論（後期）／ 博物館教育論（前期）／ 博物館経営論（通年集中）／博物館情報・メディア論（通年集中）／
博物館資料論（後期）／博物館資料保存論（前期集中）／ 博物館展示論（通年集中）

連携展開科目〈実践展開指向〉
自主演習科目

自主演習A

自主演習B

自主演習C

教養科目（実践）
健康・スポーツ教育科目

自主演習D

教養科目（実践）
グローバル教育科目
言語教育科目（日本語）

日本語初級／日本語中級／日本語上級

連携展開科目〈グローバル展開指向〉
ASEAN プログラム科目

国際理解とフィールドスタディⅠ
国際協力実践演習Ⅰ

自主演習F

自主演習H

海外短期留学（オーストラリア）／ 海外短期留学（フランス）／海外短期留学（ベトナム)

教養科目（実践）
グローバル教育科目
言語教育科目（初修外国語）

中国語入門／中国語初級／中国語中級／中国語上級
フランス語入門／フランス語初級

英語ⅠA

英語ⅠB

英語ⅠC

英語ⅠD

データ
サイエンスへの誘いA

データ
サイエンスへの
誘いB

データ
サイエンス
入門A

データ
サイエンス
入門B

情報処理ⅠA

情報処理ⅠB

情報処理ⅡA

情報処理ⅡB

ドイツ語入門／ドイツ語初級／ドイツ語中級
ハングル入門／ハングル初級
英語ⅢA／英語Ⅳ A
外国語コミュニケーション

英語ⅡＡ／英語ⅡＢ／
外国語コミュニケーション

人工知能の初歩

人工知能概論

データ
サイエンス
基礎A

データ
サイエンス
基礎B

データ
サイエンス
応用B

データ
サイエンス
応用A

連携展開科目〈地域展開指向〉
サテライト科目

数理・データサイエンス・
AI活用PBL

データ
サイエンス実践岸和田サテライト開講科目／ 南紀熊野サテライト開講科目

連携展開科目〈地域展開指向〉
地域連携科目科目

アントレプレナーシップ実践連携展開科目〈地域展開指向〉
地域連携科目

地域の課題と多様な関わりを考える／
食と農のこれからを考える／ 消費者市民と社会連携展開科目〈地域展開指向〉
わかやま未来学副専攻科目

地域協働
演習基礎

教養科目（基幹）
６科目群

教養科目（基幹）６科目群（1年次前期履修推奨科目）〈課題発見型〉

教養科目（基幹）
わかやま未来学「教養の森」ゼミナール

わかやま
未来学

科目群

自主演習G

国際理解とフィールドスタディⅡ／海外体験演習（タイ）
国際協力実践演習Ⅱ／海外体験演習（インドネシア）

日本語教育演習／異文化コミュニケーション共同演習

教養科目（実践）
グローバル教育科目
海外留学科目

教養科目（実践）
グローバル教育科目
情報処理科目

自主演習E

博物館実習Ⅱ（通年集中）

パラグラフ・ライティング

日本事情／日本文化とビジネス日本語／日本文化入門／日本語日本文化研究連携展開科目〈グローバル展開指向〉

５．時代と社会が求める人材像に適合するキャリア教育を行う。

博物館実習Ⅰ（後期）／
博物館実習Ⅰ（後期集中）

論理的な文章の書き方日本語文章の書き方

教養科目（実践）
日本事情・日本文化科目（留学生対象）

数理・データサイエンス科目
教養科目（実践）〈グローバル教育科目〉

５．地域への関心と国際的視点

４．地域を理解するとともに、異文化理解力、コミュニケーション
力を高め、国際的視野を獲得する教育を行う。

現代健康・スポーツ論Ｌ（教育学部対象）／健康とスポーツの生理的基礎／健康とスポーツの心理学的基礎
スポーツ実習教養科目（実践）
アカデミック・ライティング科目

教養科目（実践）
グローバル教育科目
言語教育科目（英語）４．協働性とコミュニケーション能力

２．学士課程における人材養成の目的に従い、専門的知識と
３．他者と協働して物事に取り組む能力や態度を育成する教
実践力を学び、課題解決する能力や態度を育成する教育を
育を行う。
行う。

第1クオーター

地域協働
演習A

地域協働
演習B

地域創業論（前期）
地域協働演習Adv（ 通年集中）

地域協働
演習C

教養科目（基幹）6 科目群（1年次後期以降履修推奨科目）〈学際的俯瞰型〉「教養の森」ゼミナール
第2クオーター

1年次 前期

第3クオーター

第4クオーター1年次 後期

第1クオーター

第2クオーター2年次 前期

第3クオーター

第4クオーター

2年次 後期

専門教育科目37

第1クオーター

第2クオーター

3年次 前期

第3クオーター

第4クオーター

3年次 後期

第1クオーター

第2クオーター

4年次 前期

第3クオーター

第4クオーター

4年次 後期

授業科目表／カリキュラムマップ（令和2年度入学者以降用）

教員欄の（）は非常勤講師【教養科目（実践）－グローバル教育科目－数理・データサイエンス科目】

単
位

科目コード

時間割コードデータサイエンスへの誘いA

1

G1001045

G1001045_G1

吉野孝

データサイエンスへの誘いB

1

G1001046

G1001046_G1

データサイエンス入門A

1

G1001047

データサイエンス入門B

1

G1001048

授業科目名

対象学部

配当年次

開講
期間

開講
曜日

開講
時限

授業形態

三浦浩一
西村竜一

全学部

1・2・3

Q1

木

6

講義・演習

遠隔授業
全学部同一クラスでの開講

C60031J1010021d1

吉野孝

三浦浩一
西村竜一

全学部

1・2・3

Q2

木

6

講義・演習

遠隔授業
全学部同一クラスでの開講

C60031J1010021d1

G1001047_G1

吉野孝

三浦浩一
西村竜一

全学部

1・2・3・4

Q3

木

6

講義・演習

遠隔授業
「データサイエンス入門」修得者履修不可

C60031J1010021d2

G1001048_G1

吉野孝

三浦浩一
西村竜一

全学部

1・2・3・4

Q4

木

6

講義・演習

遠隔授業
「データサイエンス入門」修得者履修不可

C60031J1010021d2

担当教員

ディプロマ・ポリシーとの関連性は、シラバスで確認してください。
【開講期間欄】Q1：第１クォーター Q2：第２クォーター Q３：第３クォーター

複数担当教員Q４：第４クォーター
45

人数
制限

特記事項

科目
ナンバリング

授業科目表／カリキュラムマップ（令和2年度入学者以降用）

教員欄の（）は非常勤講師【連携展開科目－地域展開指向－地域連携科目－自治体等との連携による授業科目】

授業科目名

単
位

科目コード

時間割コード

地域の課題と多様な関わりを考える

1

R1001067

R1001067_G1

西川一弘

たなべフィールド演習

1

R1001060

R1001060_G1

西川一弘

南紀熊野の地域資源研究

2

R1001084

R1001084_G1

西川一弘

食と農のこれからを考える

2

R1001018

R1001018_G1

岸上光克

消費者市民と社会

2

R1001019

R1001019_G1

岡崎裕

アントレプレナーシップ実践

1

R1001085

R1001085_G1

田代優秋

担当教員

対象学部

配当年次

開講
期間

開講
曜日

開講
時限

授業形態

人数
制限

特記事項

科目
ナンバリング

全学部

1・2・3・4

Q2

金

2

講義

有

「わかやま」学群
第３クォーターにおいて、本授業に出席した学生を対象に、ゲストの実際の現場を訪ねて体験するフィールドワークとして「たなべフィールド演習」を実施する。

C80011J0010131h1

全学部

1・2・3・4

後期

演習

12

「わかやま」学群
第２クォーターでの「地域の課題と多様な関わりを考える」受講修了者のみ参加可能とする。また、昨年までに同科目を受講した学生も対象とする。

C80012J0011131h2

岸上光克

全学部

1・2・3・4

後期

火

3

講義

大浦由美
植田淳子

全学部

1・2・3・4

後期

火

5

講義

全学部

1・2・3・4

後期

集中

全学部

1・2・3・4

Q3

集中

対象学部

配当年次

開講
期間

開講
曜日

開講
時限

授業形態

複数担当教員

木村亮介

本庄麻美子
恵下隆

集中

C80011J0000131h1

150

C41011J0010131h1

講義・演習

講義・演習

C08032J1011131h1

20「アントレプレナーシップ基礎」を修得しないと履修できない

C07083J1011031i3【連携展開科目－グローバル展開指向－数理・データサイエンス科目】

単
位

科目コード

時間割コードデータサイエンス基礎

2

R1001086

R1001086_G1

三浦浩一

西村竜一

全学部

2

前期

火

5

講義・演習

遠隔授業
データサイエンス基礎I,Ⅱ、基礎A、B修得者履修不可

C60032J1110032i3

データサイエンス応用

2

R1001087

R1001087_G1

西村竜一

三浦浩一

全学部

2

後期

火

5

講義・演習

遠隔授業
データサイエンス応用I、Ⅱ、応用A、B修得者履修不可

C60032J1111032i4

データサイエンス実践

2

R1001061

R1001061_G1

吉野孝

西村竜一
三浦浩一

全学部

3

Q1

火

1、2

講義・演習

人工知能の初歩

1

R1001032

R1001032_G1

松田憲幸

八谷大岳
三浦浩一

全学部

2

Q1

月

5

講義・演習

遠隔授業

C61031J1111032i2

人工知能概論1

R1001033

R1001033_G1

松田憲幸

八谷大岳
西村竜一
三浦浩一

全学部

2

Q2

月

5

講義・演習

遠隔授業

C61031J1111032i2

数理・データサイエンス・AI活用PBL

2

R1001062

R1001062_G1

吉野孝

三浦浩一
西村竜一

全学部

シス工2年
それ以外3年

通年

授業科目名

担当教員

ディプロマ・ポリシーとの関連性は、シラバスで確認してください。
【開講期間欄】Q1：第１クォーター Q2：第２クォーター Q３：第３クォーター

複数担当教員Q４：第４クォーター
57

集中

講義・演習

人数
制限

特記事項

30

30

科目
ナンバリング

C60033J1111133i6

C60033J1111132i5④ 和歌

学 プログラム改善体制規則

教育カリキュラム検討部会要項

平成 ３１年３月２０日
データ・インテリジェンス教育研究部門長決定（趣旨）
第１条 この要項は，データ・インテリジェンス教育研究部門会議要項第８条の規定に基づき，国立大学法人和歌山大学クロスカル教育機構データ・インテリジェンス教育研究部門（以下「部門」という。）会議に設置する教育カリキュラム検討部会（以下「部会」という。）について，必要な事項を定める。
（検討事項）
第２条 部会は，次の各号に掲げる事項について検討する。
（１） データサイエンス，人工知能教育のカリキュラムの提案に関すること（２） データサイエンス，人工知能教育推進のための企画，立案に関すること（３） その他データサイエンス，人工知能教育の推進に関すること（組織）
第３条 部会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
（１） 部門専任教員または部門担当教員 ７名以内
（２） その他の教職員 ７名以内
２ 前項第１号に定める委員は，部門専任教員または部門担当教員のうちから，当該教員の所属長の了承を得て，データ・インテリジェンス教育研究部門長（以下「部門長」という。）が指名する。
３ 第１項第２号に定める委員は，本学の教職員のうちから，当該教職員の所属長の了承を得て，部門長が指名する。
４ 第１項第１号及び第２号に定める委員の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，任期中欠員が生じ，これを補充した場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（部会長）
第４条 部会に部会長を置き，委員のうちから部門長が指名する者をもって充てる。
２ 部会長は，部会を招集し，その議長となる。
（委員以外の者の出席）
第５条 部会長が必要と認めるときは，委員以外の者の出席を求め，その意見を聴き，又は協力を求めることができる。
（事務）第６条 部会に関する事務は，学術情報課において処理する。
（雑則）
第７条 この要項に定めるもののほか，部会の運営に関し必要な事項は，部会長が別に定める。
附 則
１ この要項は，平成３１年４月１日から施行する。

⑤ 和歌

学

点検・評価体制規則

データ・インテリジェンス教育研究部門業務部会要項

令 和 元 年 7月 18日
令和３年３月26日

制定

最終改正

データ・インテリジェンス教育研究部門長決定（趣旨）
第１条 この要項は，データ・インテリジェンス教育研究部門会議要項第８条の規定に基づき，国立大学法人和歌山大学クロスカル教育機構データ・インテリジェンス教育研究部門（以下「部門」という。）会議に設置する業務部会（以下「部会」という。）について，必要な事項を定める。
（目的）第２条 部会は、次の各号に掲げる事項について協議する。
（１） 数理・データサイエンス，人工知能教育推進のための企画，立案、点検、分析に関すること（２） 連携機関との共同プロジェクトの開拓、交流に関すること（３） 部門で実施する研究に関すること（４） その他、部会が必要と認める事項に関すること（組織）
第３条 部会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
（１） 部門長（２） 部門専任教員（３） 学術情報課職員 ２名（４） その他部門長が必要と認めた者
２ 前項第４号に定める委員は，部門担当教員のうちから，当該教員の所属長の了承を得て，データ・インテリジェンス教育研究部門長（以下「部門長」という。）が指名する。
３ 第 1 項第４号に定める委員の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，任期中欠員が生じ，これを補充した場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（部会長）
第４条 部会に部会長を置き，部門長をもって充てる。
２ 部会長は，部会を招集し，その議長となる。
３ 部会に副部会長を置き、部会委員のうちから部会長が指名する。
４ 副部会長は、部会長を補佐し、部会長に事故があるときは、その職務を代理する。
（委員以外の者の出席）
第５条 部会長が必要と認めるときは，委員以外の者の出席を求め，その意見を聴き，又は協力を求めることができる。
（事務）第６条 部会に関する事務は，学術情報課において処理する。
（雑則）

第７条 この要項に定めるもののほか，部会の運営に関し必要な事項は，部会長が別に定める。
附 則
１ この要項は，令和元年 8 月 1 日から施行する。
２ この要項施行後最初に選出される委員の任期は、第３条第３項の規定にかかわらず，令和３年３月３１日までとする。
附 則（令和３年３月２６日一部改正）
この改正要項は，令和３年４月１日から施行する。

和歌山大学でのSociety5.0に対応した⾼度技術⼈材の育成の取り組み
⽂理融合型による全学的な数理・情報教育の強化、カリキュラムの開発
カリキュラムの開発・科目開講

データ・インテリジェンス教育研究部門

学部教養教育における数理・データサイエンス科⽬の開講（2019年4⽉〜）

数理・データサイエンス教育をはじめとしたビッグデータ解析やIoTシステム構築
技術、人工知能技術など基盤技術に関する教育研究の推進を目的として、2018年4月に発足
数理・DS・AI教育⻄⽇本
アライアンスへの参画

実践的サイバーセキュリティ教育

数理・データサイエンス・AIリテラシー教材の大学間共同開発・展開、共同開催
PBL授業の実施等
学部生対象

データ関連人材育成プログラム
関⻄地区コンソーシアムへの参画

⼤阪⼤学、神⼾⼤学、京都⼤学、滋賀⼤学、奈良先端科学技術⼤学院⼤学、
⼤阪公⽴⼤学等

AIリテラシー、DeepLearning、
統計解析、データマイニング、データ解析、機械学習等

学部生・社会人対象→統計ミクロデータの活用「データサイエンスへの誘いコース、入門」、「データサイエンス基礎・応用・実践」等

官公庁との連携

学部生・社会人対象

大学院生・社会人対象

データ関連人材育成プログラム
関⻄地区コンソーシアム

全学の人工知能教育（学部2年〜3年）

BasicSecCap（学部生対象）
ProSec（社会人対象）

教養教育・連携展開
カリキュラムの開発

演習授業「実践的データマイニング」、
インターンシップ参加など

標準カリキュラム
の提供等

データ処理、加⼯、分析⼒を⾝につける。
ツールを利⽤した統計解析処理等。

演習環境提供演習用データ提供
技術指導、等産業界との連携2018年協定締結

2019年協定締結

四者連携協定締結（2018年12月）
講師派遣
セミナー開催

総務省統計局
独⽴⾏政法⼈統計センター
統計データ利活⽤センター
和歌山県
データ利活⽤推進センター

官公庁・産業界・大学間連携によるカリキュラム開発
 官公庁・地元産業界・⼤学間コンソーシアム・アライアンスと協⼒・連携し、数理・データサイエンス科⽬カリキュラムの開発・科⽬開講、セミナー等の開催を⾏っています
全学部学部生対象
教養教育・連携展開科目
データサイエンスへの誘いコース
・データサイエンスへの誘いA/B
全学部必修科目
・データサイエンス入門A/B
・データサイエンス基礎
・データサイエンス応用
・人工知能の初歩
・⼈⼯知能概論
・数理・データサイエンス・AI活用PBL
・データサイエンス実践

各種ツールを活用した統計解析、データマ
イニング、機械学習等のデータ処理、加⼯、分析⼒、データ・AI利活⽤における⼼得（ELSI等）を身につける

数理・DS・AI教育⻄⽇本アライアンス

官公庁、産業界との連携

総務省統計局
独⽴⾏政法⼈統計センター
統計データ利活⽤センター
和歌⼭県データ利活⽤推進センター

連携協定・セミナー等の開催

四者連携協定2018年

データサイエンスセミナー（千野統計局⻑）2018年

講師派遣、教育コンテンツ開発
データ・インテリジェンス教育研究部門
⼀周年記念シンポジウム 2019年

大学院（DuEX）科目

連携協定、演習環境、演習用データ提供、
技術指導等

データ関連人材育成プログラム
関⻄地区コンソーシアム○PBL科目・実践的データマイニング1
・実践的データマイニング2○座学
・DuEXコンソーシアム連携校単位互換
授業受講（⼤阪⼤、⼤阪公⽴⼤等）
・本学eラーニング科目（Python関係）
・企業インターンシップ参加など

加盟校︓⼤阪⼤学他、⻄⽇本の各国私⽴⼤学

数理・データサイエンス・AIリテラシー教材の大学間共同開発・展開、共同PBL授業の実施等

連携校︓⼤阪⼤学、神⼾⼤学、京都⼤学、滋賀⼤学
奈良先端科学技術⼤学院⼤学、⼤阪公⽴⼤学等

標準カリキュラム提供、単位互換、 eラーニング科⽬相互利⽤、インターンシップ（企業・学⽣
マッチングイベント実施）等

PBL科目「実践的データマイニング1・2」

和歌山大学 数理・データサイエンス・AI科目の展開
 「データサイエンスへの誘いコース」は、和歌山大学全学部必修科⽬のため受講率100％︕
 「データサイエンスへの誘い応用基礎レベルコース」は、教養科目・連携展開科目として全学部生が受講可

データサイエンスへの誘いコース
教
養グ
ロ
科ー
目バ
（ル
教
実育
践科
目
）

データサイエンスへの誘いA/B

1年次

データサイエンス入門A/B
2年次

連
携グ
ロ
展ー
開バ
科ル
展
目開
指
向

コースの特色データサイエンス基礎

オンデマンド教材、学生必携パソコン（BYOD）
Teams、eラーニングシステム
掲示板等を活用した修学サポート
EXCEL演習、JupyterNoteBook
GoogleColab等を活用した
R、Python演習

人工知能の初歩
データサイエンス応用

必携パソコン活用

⼈⼯知能概論
数理・データサイエンス・AI活用PBL(※)

3年次※システム工学部は2年次から受講可

オンデマンド教材により繰り返し学習が可能

データサイエンス実践

データサイエンスへの誘い
応用基礎レベルコース

各学部専門科目大学院（データ関連人材育成プログラム）

教員陣によるオンライン学生サポート