令和４年度 福山平成大学「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」
自己点検・評価報告書
令和 5 年 3 ⽉ 31 ⽇
福⼭平成⼤学 ⼤学教育センター数理・データサイエンス・AI 教育部⾨
本学においては、令和 4 年度より「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」を全学的に実施している。今般、当該年度の本プログラムの⾃⼰点検ならびに評価を実施したため、その結果を報告する。なお、評価項⽬は⽂部科学省の「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」実施要綱細⽬の内容に準じている。
◇ 評価体制⼤学教育センター数理・データサイエンス・AI 教育部⾨は、福⼭平成⼤学における数理、データサイエンス及び AI 教育分野の教育課程の実施を通して、当該分野における基礎的能⼒を具備する⼈材育成のための教育に係る全学的な⽅針を企画⽴案及び推進するとともに、数理・データサイエンス・AI 教育に係る全学的なプログラムの PDCA サイクルを確⽴し、もって本学の教育研究の発展及び学修の充実に資することを⽬的としている(部⾨⻑：教育担当学⻑補佐)。上記を踏まえ、本プログラムは毎年度、数理・データサイエンス・ＡＩ教育部⾨により⾃⼰点検・評価を実施する。
◇ 自己点検・評価内容（１）学内からの視点●点検・評価の対象科⽬：（⼀般教育科⽬）「情報リテラシーA」、「情報リテラシーB」、「データサイエンス⼊⾨」（専⾨教育科⽬）「ICT ⼊⾨（経営学科）」。
なお、⼀般教育科⽬である「データ科学のための数理統計」、「⼈⼯知能概論」、「データサイエンス応⽤」、「データリテラシー」、「プログラミング⼊⾨ A」、「プログラミング⼊⾨ B」と専⾨教育科⽬である、「社会福祉調査の基礎」（福祉学科）、「ICT 活⽤の理論と実践」（こども学科）、「健康スポーツ情報処理演習」（健康スポーツ科学科）、「保健統計論Ⅰ」及び「保健統計論Ⅱ」（看護学科）は、第２学年次以降の配当科⽬（令和５年度以降開設実施科⽬）のため、本年度は点検・評価の対象外である。
●教育プログラムの履修・習得状況、学修成果に関する事項＊本プログラム開設科⽬の履修者・修了者の状況は以下の通りである。
No.
1科⽬名
情報リテラシーA

⼊学
定員340

収容
定員
1,360

1

令和 4 年度
履修修了
275
273

履修者数
合計

履修率27520％

2

情報リテラシーB

340

1,360

275

272

275

20％

3

データサイエンス⼊⾨

340

1,360275

271

275

20％

4

ICT ⼊⾨50200

36363618％【令和 4 年度の履修者数・修了者数の状況】
1)情報リテラシーA
履修者数 275 名
内訳 経営学科：36 名，福祉学科：22 名，こども学科：45 名，健康スポーツ科学科：94 名，看護学科：78 名
修了者数 273 名
内訳 経営学科：36 名，福祉学科：22 名，こども学科：45 名，健康スポーツ科学科：92 名，看護学科：78 名2)情報リテラシーB
履修者数 275 名
内訳 経営学科：36 名，福祉学科：22 名，こども学科：45 名，健康スポーツ科学科：94 名，看護学科：78 名
修了者数 272 名
内訳 経営学科：36 名，福祉学科：22 名，こども学科：45 名，健康スポーツ科学科：92 名，看護学科：77 名3)データサイエンス⼊⾨
履修者数 275 名
内訳 経営学科：36 名，福祉学科：22 名，こども学科：45 名，健康スポーツ科学科：94 名，看護学科：78 名
修了者数 271 名
内訳 経営学科：36 名，福祉学科：22 名，こども学科：45 名，健康スポーツ科学科：91 名，看護学科：77 名
4)ICT ⼊⾨履修者数 36 名
内訳 経営学科：36 名
修了者数 36 名
内訳 経営学科：36 名●履修率（履修者数／収容定員数）に関して、令和４年度の実績は全学科対象の科⽬については 20％、経営学科専⾨教育科⽬については 18％であるが、プログラム開講から 2 年⽬となる令和 5 年度にはさらに上昇する⾒込みである。
●福⼭平成⼤学 FD 推進委員会では、授業評価アンケートを実施し、その結果をもとに学⽣の学習動機や学修成果を把握し、FD 活動に活⽤することとしている。令和４年度の関係科
2

⽬に関するアンケート結果は以下の通りである。
質問は、以下の 3 つである。
Q2．受講にあたって、学習到達⽬標や注意事項などの説明・指導は適切だった
Q6．教員の説明・指導は、わかりやすかった
Q8．この授業は、有意義だった
回答は、「1．よくあてはまる」「2．ややあてはまる」「3．どちらでもない」「4．あまりあてはまらない」「5．全くあてはまらない」の 5 段階である。以下に科⽬毎の各質問に対する回答数（横軸）を⽰す。

3

集計結果より、いずれの科⽬も「1．よくあてはまる」「2．ややあてはまる」で 70％を超えており全体的に評価が⾼い。そのため、⼀般教育科⽬である「情報リテラシーA」、「情報リテラシーB」、「データサイエンス⼊⾨」、専⾨教育科⽬である「ICT ⼊⾨（経営学科）」のいずれも数理・データサイエンス・AI 教育にとって適切な講義が実施されていると⾔える。
【学内評価の結果】
教育プログラムの履修・習得状況、学修成果に関しては、履修状況のデータから 1 年⽬の取り組みは順調に⾏われている。また、授業評価アンケートの結果から、1 年⽬に実施された 4 つの科⽬の評価は概ね好評であり、福⼭平成⼤学での数理・データサイエンス・AI 教育プログラムは「学⽣⽬線」からも順調に実施されていると判断できる。
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さらに、来年度より、新たに⼀般教育科⽬である「データ科学のための数理統計」、「⼈⼯知能概論」、「データサイエンス応⽤」、「データリテラシー」、「プログラミング⼊⾨ A」、「プログラミング⼊⾨ B」、さらには専⾨教育科⽬である「社会福祉調査の基礎」（福祉学科）、「ICT 活⽤の理論と実践」（こども学科）、「健康スポーツ情報処理演習」（健康スポーツ科学科）、「保健統計論Ⅰ」及び「保健統計論Ⅱ」（看護学科）も開始される。本年度より先⾏して実施された 4 つの科⽬の結果を踏まえつつ、次年度以降、本プログラム全体の円滑で効果的な実施に鋭意取り組みたい。
（２）学外からの視点
外部評価者 A の評価

⽂部科学省⾼等教育局の「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)実施要綱細⽬」の、３「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム(リテラシーレベル)の要件」の（１）から（７）までについて、以下の様に検証した。
（１）の「⼤学等の正規課程であること」については、貴学「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム【HP 掲載】」の「5. 開設される授業科⽬（本プログラムを構成する授業科⽬）」および「６．カリキュラムマップ」によって確認できる。
（２）の５つの審査項⽬を満たすことについては、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム【HP 掲載】」の「６．カリキュラムマップ」において、１年次の必修科⽬である「データサイエンス⼊⾨」（項⽬①―③）および「情報リテラシーA、情報リテラシーB」（項⽬④―⑤）で⾔及されている。これらの授業科⽬の中で項⽬①-⑤が教えられているかどうかについて、貴学ホームページ「教育情報の公開」(https://www.heisei-u.ac.jp/disclosure/jkoukai/kyouiku/)上の「5.3 シラバス」で、それぞれの科⽬の内容を確認したところ、データサイエンス⼊⾨で項⽬①-③の内容が⼊っていることが確認できる。情報リテラシーA では、「授業のねらい、概要」の中に「情報化社会に対応する情報モラルや情報セキュリティの知識を⾝につけることが本授業のねらいである。
」と記載されており、ここで、項⽬④の、「ただし数理・データサイエンス・AI は万能ではなく、その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)を考慮することが重要であること。また、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が重要であること。
」の内容が教えられていることがわかる。情報リテラシーB では、直接的な表現はない
ものの、第 6 回「Excel ⼊⼒、データの⼊⼒」と第 14 回「⾼度なグラフ作成」が、項⽬⑤の「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こと。
」に該当するものと推認された。また、これらの授業科⽬は⼤学全体の⼀般科⽬の必修科⽬であるので、同じく（２）の留意点の「広く実施される教育プログラム」を満たしている。
（３）の「当該教育プログラムの名称、当該教育プログラムにおいて⾝に付けることので5

きる能⼒、修了要件、開設される授業科⽬、授業の⽅法及び内容並びに実施体制を記載した当該教育プログラムを実施するための計画を定め、公表していること」については、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム【HP 掲載】」で確認することができる。
（５）の「学⽣に対し当該教育プログラムの履修を促す取組が⾏われていること」についても、授業科⽬「データサイエンス⼊⾨」（項⽬①―③）および「情報リテラシーA、情報リテラシーB」（項⽬④―⑤）が、⼀般教養科⽬の１年次の必修科⽬であることで満たされている。
（６）の「当該教育プログラムについて⾃ら点検及び評価を⾏い、その結果を公表していること」は、本評価書が該当する。
（７）の「当該教育プログラムを⼀年以上実施した実績があること」についても、本評価書に記載されている。
以上、「福⼭平成⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」は、⽂部科学省⾼等教育局の「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)実施要綱細⽬」の、３「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム(リテラシーレベル)の要件」を⼗分満たしている。
外部評価者 B の評価

貴学では、令和４年度に、数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）が開設された。修了者は、全学の全学部・学科にわたっている。そして、令和４年度の時点で、履修率が 20%近くに達している。履修率の分⺟は、収容定員で算出されていることから、この履修率は極めて良好である。今後、本プログラムの継続により、令和７年度までには、⼤多数の学⽣が修了を終え、⾼い履修率を達成できることが確実視される。以上のことから、運営は適切であり、受講を望む全学⽣に、本プログラム修了の機会が与えられているということが数値で裏付けられている。授業評価では、学⽣の満⾜の度合い等に関する３つの設問により、アンケート形式の評価が実施されており、⾼い評価を得ていることが確認されている。評価が⾼いこと、並びに科⽬間で評価のばらつきが少ないこと（極端に評価が低いような科⽬がないこと）から、適切に運営されていることが確認できる。本プログ
ラムのカリキュラムについては、貴学の学⽣は、初年次の科⽬の履修のみで数理・データサ
イエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）の内容をすべて修得できるようになっている。そして、２年次以降で、さらに深く学⽣の専⾨に応じた内容を学ぶことができるようになっている。本プログラムの２年次以降の科⽬については、令和６年度からの開設が計画されており適切であり、内容も充実している。貴学は、数理・データサイエンス・AI のリテラシーレベルの内容を、１年次とそれ以降で反復して学ぶことができるだけではなく、内容が重複することもなく、専⾨に応じた発展的内容を含めて、繰り返し丁寧に学ぶことができることも特⾊である。現時点で、本プログラムの運営は、問題なく機能していると判断できる。

6今後、さらなる改善の可能性としては、教材共有、広報についての模索が考えられよう。
本プログラムの分野は進展が速いものあり、貴学では、数理的基礎のみに拘泥せず、学⽣が良く理解でき、意義を実感できることを重視していることが特⾊である。そのため、まずは、教材等の継続的な更新が課題になる。それゆえ、近隣校などとの教材共有も１つの有効な改善⼿段になりえるのではないだろうか。なお、ここでの共有は、教材の統⼀化に限らず、互いの教材のすべてもしくは⼀部をレビューしあうことや、参考になる良い部分を取り⼊れること、さらには授業の資料を改変しながら利⽤しあうことなどを含む。
また、広報については、⼤学を志願する⾼校⽣には、職種、分野を問わず、DX、情報の重要性が浸透しているという背景があることを鑑み、志の⾼い⾼校⽣にこそ、貴学の理念と取り組みが適切に伝わり、貴学が社会の要請に応じた適切かつ特⾊のあるプログラムを開設し、着実な実績があることが伝わるよう、さまざまな⼿段での広報等が模索、実施されることが求められる。
結論として、貴学「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム【HP 掲載】」は、丁寧かつ具体的に記載されており、開設科⽬数の充実、内容の充実、学部・学科の特性にあわせた教育内容の実施の様⼦を詳細に確認することができる良いものとなっている。在学⽣、⼊学志願者、本プログラム修了⽣の採⽤を検討している諸企業等への広報としても、⼗分な内容、分量を含むものである。貴学の数理・データサイエンス・AI 教育の特⾊は際⽴っており、そのことについても適切に記載されている。
付記

評価者 A
福⼭⼤学⼯学部情報⼯学科 ⼭之上 卓 教授（福⼭⼤学⼯学研究科研究科⻑）評価者 B
福⼭⼤学⼯学部情報⼯学科 ⾦⼦ 邦彦 教授（福⼭⼤学⼤学教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育部⾨⻑）
なお、評価は、評価者 A と評価者 B が独⽴して⾏ったものである。
【総括評価の結果】
以上、学内外からの評価結果に基づき、令和４年度における本学「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」は、概ね良好に実施されていると評価できる。なお、令和５年度
以降は、第２学年次以降の開設科⽬も実施される予定であり、外部評価者からの意⾒も含めて、⼀層の改善努⼒を続けたい。

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