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】

様式１
大学等名
プログラム名秋田工業高等専門学校
秋田工業高等専門学校 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)

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 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

創造システム工学科③ 修了要件
本教育プログラムを構成する下記の科目 4 単位 すべてを修得していること。
「情報基礎」 (1年生・必修科目) 2 単位
「数学ⅢB」 (3年生・必修科目) 2 単位

必要最低単位数4

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 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」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報基礎
2
○
○
○

⑤ 「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」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報基礎
2
○
○
○

⑥ 「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」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報基礎
2
○
○
○

⑦ 「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」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報基礎
2
○
○
○

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】⑧ 「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」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
数学ⅢB
2
○
○
○
○
情報基礎
2
○
○
○

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
4-1統計および数理基礎
数学ⅢB
4‐3データ構造とプログラミング基礎
情報基礎

授業科目

選択項目

⑩ 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

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「情報基礎」(2 または 8 回目)
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AI の非連続的進化 (2 または 8 回目)
・第4次産業革命、Society 5.0、AI、データ駆動型社会 「情報基礎」(2 または 8 回目)
1-1 ・複数技術を組み合わせた AI サービス 「情報基礎」(2 または 8 回目)（１）現在進行中の社会
・人間の知的活動と AI の関係性 「情報基礎」(2 または 8 回目)
変化（第４次産業革・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方 「情報基礎」(2 または 8 回目)
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（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（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・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど) 「情報基礎」(2 または 8 回目)
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）「情報基礎」
1-6 (2 または 8 回目)

・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど 「情報基礎」(2,3 または 8,9 回
目)
・1次データ、2次データ、データのメタ化「情報基礎」(2,3 または 8,9 回目)
1-2 ・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「情報基礎」(2,3 または 8,9 回目)・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報基礎」(2,3 または 8,9 回目)
・データのオープン化（オープンデータ）「情報基礎」(2,3 または 8,9 回目)
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報基礎」(2,3 または 8,9 回目)
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど 「情報基礎」(2,3 または 8,9 回目)
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など 「情報基礎」(2,3 または
1-3 8,9 回目)

1-4

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報基礎」(3 または 9回目)・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、「情報基礎」(3 または
9 回目)
挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など「情報基礎」(3 または 9 回目)
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「情報基礎」(3 または 9 回目)
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「情報基礎」(3 または 9 回目)
・認識技術、ルールベース、自動化技術

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解
析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案） 「情報基礎」(3 または 9 回目)
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報基1-5 礎」(3 または 9 回目)

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】（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

3-1

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報基礎」(1 回目)
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報基礎」(1 回目)
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報基礎」(1 回目)
3-2

2-1

（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・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「情報基礎」(1 回目)
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「情報基礎」(1 回目)
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報基礎」(1 回目)
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「情報基礎」(1 回目)
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「情報基礎」(1 回目)
・AIサービスの責任論「情報基礎」(1 回目)
・データ・AI活用における負の事例紹介「情報基礎」(1 回目)

・データの種類（量的変数、質的変数）「数学ⅢB」(17回目)
・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）「数学ⅢB」(17回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い） 「数学ⅢB」(17回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「数学ⅢB」(17回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い 「数学ⅢB」(17回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「数学ⅢB」(19回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出） 「数学ⅢB」(19回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「情報基礎」(4 または 11回目) 「数学ⅢB」(18回
目)
・データの図表表現（チャート化）「情報基礎」(4または11回目)
2-2 ・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト) 「情報基礎」(4または11回目)
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素） 「情報基礎」(4または11回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など） 「情報基礎」(4または11回目)・データの集計（和、平均）「数学ⅢB」(17, 18回目) 「情報基礎」(4 または 11回目)
・データ解析ツール（エクセル） 「数学ⅢB」(18, 20回目)
2-3⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・現代社会におけるデータおよびAIの利活用に関する知識・データを分析した結果から問題等を発見する能力

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】

大学等名

様式２
秋田工業高等専門学校

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

創造システム工学科

797

160

合 計

797

160

令和3年度

修了者数

履修者数

男性

女性

合計

男性

女性

合計

800 170 128
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
800 170 128

42

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

42

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

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0
0
0
0
0
0
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0
0
0
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0
0

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修者数

女性

合計

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0
0
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0
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0
0
0

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
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0
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0
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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

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
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0
0
0
0
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0
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0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
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0

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

0
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0

男性

0

履修率

女性

170
21%
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0 170
21%

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】

大学等名

様式３
秋田工業高等専門学校

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）

58

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） 高橋雅之

41

人

6

人

（役職名） 校長

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）
秋田工業高等専門学校 教務委員会（責任者名） 榊 秀次郎（役職名） 副校長・教務主事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
教務委員会規則： 秋田工業高等専門学校数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)規則⑥ 体制の目的
本校の教育課程の編成及び実施に関する事項を審議するために教務委員会が設置されている。教務委員会は本教育プログラム (数理・データサイエンス・AI教育プログラム) を改善・進化させるための事項を取り扱う。

⑦ 具体的な構成員
2022年度の教務委員会の構成員は下記の通りである。
教 授 榊 秀次郎 (教務主事・委員長)、
教 授 菅原 隆行 (副教務主事・副委員長 兼 一般教科人文科学系 教務委員 )、教 授 伊藤 桂一 (専攻長)、 准教授 山添 誠隆 (副専攻長 兼 土木・建築系 教務委員)、
准教授 上田 学 (教務主事補)、 准教授 田中 将樹 (教務主事補)、
准教授 野澤 正和 (機械系 教務委員)、 准教授 小林 義和 (機械系 教務委員)、
准教授 坂本 文人 (電気・電子・情報系 教務委員)、
講 師 菅原 英子 (電気・電子・情報系 教務委員)、
准教授 石塚 眞治 (物質・生物系 教務委員)、准教授 横山 保夫 (物質・生物系 教務委員)、
准教授 葛西 誠 (土木・建築系 教務委員)、
准教授 長井 栄二 (一般教科人文科学系 教務委員)
准教授 三浦 大介 (一般教科自然科学系 教務委員)、
講 師 上林 一彦 (一般教科自然科学系 教務委員)
学生課長 葛西 一宏

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】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
21%100%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
100%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）800
具体的な計画
本プログラムはすべて必修科目から構成されているため、留学生・編入生を除く全学生がそれらの授業を履修する。そのため、現時点では履修者数・履修率の向上に向けた計画は用意していない。

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
本プログラムを構成する科目は全学系・全コースにおいて必修科目として開講されている。また、ディプロマポリシーにおいて必修科目の修得を求めている。したがって、本校を卒業する学生は必ず本プログラムに関わる授業を履修し、単位を取得している（ただし、留学生・編入生を除く）。

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
本プログラムは必修科目で構成されているため、全学生が履修する。一方、学習意欲を高め効率よく学修できるように、当該科目の最初の授業において本プログラムについて説明し、その意義や目的についての理解を促進する。また、本学ホームページにおいて本プログラムについての情報を掲載し、保護者をはじめとして地域住民にも周知と理解を図る。

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】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
本プログラムは必修科目で構成されているため、全学生が履修する。学修にあたっては、コミュ
ニケーションツール Teams の活用や、授業時間外においてスチューデントアシスタント (本科４，５年生、専攻科生を雇用) による質問の受付などにより自学自習を促進し、修得に向けた支援を行う。

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
各教員には週１時間以上の「オフィスアワー」が義務付けられており、学生が授業以外で質問できる時間帯が設けられている。コミュニケーションツールとしてMicrosoft Teamsを整備しており，対面以外でも質問を受け付けることができる。また，教員以外にも本科上級生（４，５年生），
専攻科生を「スチューデントアシスタント (SA)」として雇用する制度があり，学習指導を受けることができる。

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】

大学等名

様式４
秋田工業高等専門学校

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）
秋田工業高等専門学校 分析評価委員会及び自己点検・評価委員会（責任者名） 高橋 雅之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） 校長
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
本プログラムの対応科目である「情報基礎（1年）：2単位」および「数学ⅢB（3年）：2単位」は必修科目のため全学生が履修している。修得状況（単位取得状況）は教務委員会（成績判定会議）において把握している。令和4年度の履修および修得状況は次のとおりである。
・情報基礎：履修者数167名、修得者数167名
・数学ⅢB：履修者数168名、修得者数157名
プログラムの履修・修得状
況本プログラムの学修成果は、対応科目の成績により把握している。令和4年度の全学生の成績（平均）は次のとおり
で、”良（79～60点）”に区分されることから、十分な学修成果が得られている。
・情報基礎：良（79点～60点）
・数学ⅢB：良（79点～60点）（合格点は50点以上）
学修成果

年度内に計2回（前期末および学年末）、本プログラムの対応科目を含む全開講科目について授業アンケートを実施しており、アンケート結果は授業担当教員にフィードバックされる体制となっている。また、分析評価委員会においてもア
ンケート結果より学生の理解度を把握・分析している。加えて、教務委員会においても対応科目の単位取得状況より学生の理解度を把握している。令和4年度の対応科目の授業アンケートでは、学生の理解を確認しながら授業を進めて
いたか、また授業の進め方について適切だったかという設問について、85%以上の学生が「とてもそう思う」「ある程度そう思う」と回答しており、十分な理解度が得られている。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本プログラムの対応科目である「情報基礎」および「数学ⅢB」はともに必修科目のため、後輩等他の学生への推奨は不要である。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

本プログラムの対応科目である「情報基礎」および「数学ⅢB」は必修科目のため、履修率は100%である。

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

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】

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
令和5年3月時点で本プログラムを修了した学生はいないが、令和4年3月の卒業生・修了生の進路は、進学が42.9%、
就職が54.0%であった。進路先は各系の理工系分野、専門企業となっており、数理・データサイエンス・AIのいずれか、
または全てを活用している。また、卒後5年に卒業生および修了生、並びに進路先関係者に対象としたアンケートを実施しており、本プログラム修了者の活躍状況や企業等の評価を調査する予定である。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本プログラムを開始して間もなく、産業界からの意見は特にはない。今後については、外部有識者で構成される運営協
議会や進路先関係者などのアンケートを通じて、産業界から意見を収集し、本プログラムの改善を行っていく予定である。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見本プログラムの対応科目についての授業アンケートの設問には新しい技術・知識の修得に関する項目や自由記述がある。アンケート結果を踏まえ、最新の技術・知識や学生の要望が授業に反映され、学生の満足度および学ぶ意義が高まる仕組みとなっている。その結果、令和4年度の授業アンケートにおいて、満足度や意義についての設問で90%程
度以上の学生が「とてもそう思う」「ある程度そう思う」と回答している。
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

学生の「分かりやすさ」の観点に沿った複数の設問を含む授業アンケートを実施し、その結果を授業担当教員にフィードバックし改善を求めることによって、講義・実習の内容・実施方法の見直しを年度毎に行っている。また、授業アン
ケートとは別に、教員間でシラバスの内容や試験レベルの適切性などを年度毎に相互点検し、修正・改善を図っている。その結果、令和4年度の授業アンケートでは、分かりやすさに関連する設問において80%程度以上の学生が「とてもそう思う」「ある程度そう思う」と回答している。
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

秋田工業高等専門学校
科目基礎情報
科目番号
授業形態
開設学科
開設期
教科書/教材担当教員

開講年度 令和04年度 (2022年度)

授業科目 情報基礎

0002
科目区分
専門 / 必修
演習
単位の種別と単位数
学修単位: 2
創造システム工学科
対象学年
1
前期
週時間数
2
今すぐ使えるかんたんWord＆Excel＆PowerPoint2013 技術評論社／「アルゴリズムがわかる図鑑」松浦健一郎・司ゆき著(技術評論社)
菅原 英子,坂本 文人,櫻田 陽,佐々木 崇紘

到達目標
１．インターネットのしくみ，情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について理解する。
２．AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について理解する。
３．ワープロソフトや表計算ソフト、プレゼンテーションソフトの基礎的な使用法を修得する。
４．プログラミングの基本として、代表的なデータ構造とアルゴリズムについて理解し，簡単なプログラムを作成できる。

ルーブリック
理想的な到達レベルの目安
情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について事例を交えながら説明できる。
AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について事例を挙げて説明できる。
ワープロソフトや表計算ソフト、
プレゼンテーションソフトを工学分野で十分に活用できる。
代表的なデータ構造とアルゴリズ
ムを理解し，独力でプログラムを作成できる。

評価項目1

評価項目2

評価項目3

評価項目4

標準的な到達レベルの目安
情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について説明できる。
AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について説明できる。
ワープロソフトや表計算ソフト、
プレゼンテーションソフトを工学分野で概ね良好に活用できる。
代表的なデータ構造とアルゴリズ
ムを理解し，プログラムの作成方法を示すことができる。

未到達レベルの目安
情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について説明できない。
AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について説明できない。
ワープロソフトや表計算ソフト、
プレゼンテーションソフトを工学分野で概ね良好に活用できない。
代表的なデータ構造とアルゴリズ
ムを理解しておらず，プログラムの作成方法も分からない。

学科の到達目標項目との関係(B)工学基礎知識の習得 B-1

教育方法等
概要

授業の進め方・方法

技術者として必要不可欠なコンピュータの基礎知識や基本的技能（ワープロ、表計算、プレゼンテーション）、ネットワークを使用する際の基礎知識、使用する際のモラル（倫理）やマナー、代表的なデータ構造とアルゴリズムについて学習する。
講義形式，および演習形式で行う．適宜レポートを課す。
１，２組はガイダンス（1週）、Office（6週）、情報リテラシー（2週）、プログラミング教育（6週）の順で授業を行う。
３，４組はガイダンス（1週）、プログラミング教育（6週）、情報リテラシー（2週）、Office（6週）の順で授業を行う。
この科目は学修単位科目のため，事前・事後学習としてレポートを実施する。
合格点は 50 点である。前期成績を学年総合評価とする。成績は，各レポートの評点 100% で評価する。
学年総合評価＝ 前期成績
レポート未提出者は単位取得が困難となるので注意すること。
レポートの提出期限は厳守すること。

注意点（授業を受ける前）予習を行い、授業に備えること（授業を受けた後）復習、課題を行い、理解を深めること

授業の属性・履修上の区分□ アクティブラーニング□ ICT 利用

□ 遠隔授業対応□ 実務経験のある教員による授業

授業計画
週

8週

授業内容
ガイダンス，情報セキュリティ，データおよびAI利用における留意事項
Word（１）Wordの基本操作と文字列の操作
Word（２）文章の体裁
Excel（１）Excelの基本操作と表の作成
Excel（２）グラフの作成
PowerPoint（１）PowerPointの基本操作（２）スライドの作成・編集
PowerPoint（３）プレゼンテーションの実行
情報リテラシー(1)9週

情報リテラシー(2)

10週
11週

プログラミング教育：データ構造とアルゴリズム
プログラミング教育：データ構造の基本

1週
2週
3週
4週
1stQ
5週
前期
6週
7週

2ndQ

週ごとの到達目標
授業ガイダンス，情報セキュリティ，データおよびAI利用における留意事項を理解できる
文書作成のための基本操作が理解できる。また、文字列を変更することができる
文章の体裁を整えることができる
表作成のための基本操作および、基本的な表の作成方法が理解できる
基本的なグラフが作成できる
プレゼンテーション作成のための基本操作を理解し、プレゼンテーション資料を作成できる
プレゼンテーションの実行方法と付帯機能を理解できる
社会で起きている変化を理解できる
データ・AIの利活用事例，使われている技術を理解できる
データ構造とアルゴリズムとは何か説明できる
代表的なデータ構造について説明できる

12週
13週
14週
15週
16週

処理の基本である順次処理，分岐処理，繰り返し処理について説明できる
プログラミング教育：アルゴリズム例とプログラム(1) 簡単なアルゴリズムをプログラムとして表現できる
プログラミング教育：アルゴリズム例とプログラム(2) 簡単なアルゴリズムをプログラムとして表現できる
プログラミング教育：アルゴリズム例とプログラム(3) 簡単なアルゴリズムをプログラムとして表現できる
プログラミング教育：アルゴリズムの基本

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類

分野

学習内容

学習内容の到達目標
情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。
論理演算と進数変換の仕組みを用いて基本的な演算ができる。
コンピュータのハードウェアに関する基礎的な知識を活用できる。
情報伝達システムやインターネットの基本的な仕組みを把握している。

到達レベル 授業週
3

前1

3
3
3

前1

3

前9,前
10,前11,前12,前13,前14,前15
前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15
前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15
前1

3

前1

3

前1

3

前1

同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在 3
しうることを知っている。

基礎的能力 工学基礎

情報リテラ 情報リテラ 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築 3シー
シー
することができる。

任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実 3装できる。
情報セキュリティの必要性および守るべき情報を認識している。
個人情報とプライバシー保護の考え方についての基本的な配慮ができる。
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威を認識している
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威に対して実践すべき対策を説明できる。

評価割合
総合評価割合基礎的能力
専門的能力
分野横断的能力

試験
0
0
0
0

発表
0
0
0
0

レポート
100
70
20
10

態度
0
0
0
0

ポートフォリオ
0
0
0
0

その他
0
0
0
0

合計
100
70
20
10

秋田工業高等専門学校
科目基礎情報
科目番号
授業形態
開設学科
開設期
教科書/教材担当教員

開講年度 令和04年度 (2022年度)

授業科目 数学ⅢＢ（３Ｍ）

0045
科目区分
一般 / 必修
授業
単位の種別と単位数履修単位: 2
一般教科（自然科学系）
対象学年
3
通年
週時間数
2
教科書：高専テキストシリーズ 線形代数（上野健爾 監修・森北出版），工科の数学 確率・統計（第2版）（田代嘉宏
著・森北出版），新 微分積分Ⅱ（高遠節夫ほか5名 著・大日本図書），問題集：秋田高専 新 数学問題集 2・3（ 秋田高
専数学科 編），その他：自製プリントの配布
森本 真理

到達目標
１．線形変換の定義が分かり、合成変換や逆変換を求めることができる。
２．行列の固有値と固有ベクトルが求められる。
３．いろいろな確率を求めることができる。条件付き確率を求めることができる。
４．平均・分散・標準偏差を求めることができる。

ルーブリック

評価項目2

理想的な到達レベルの目安
線形変換の定義がわかり、合成変換や逆変換を求め方を説明することができる
行列の固有値と固有ベクトルの求め方を説明することができる

評価項目3

いろいろな確率や、条件付き確率の求め方を説明することができる

評価項目4

平均・分散・標準偏差を求め方を説明することができる

評価項目1

標準的な到達レベルの目安
線形変換の定義がわかり、合成変換や逆変換を求めることができる
行列の固有値と固有ベクトルが求められる
いろいろな確率を求めることができる。条件付き確率を求めることができる
平均・分散・標準偏差を求めることができる

未到達レベルの目安
線形変換の定義がわからず、合成
変換や逆変換を求めることができない行列の固有値と固有ベクトルが求められない確率を求めることができない
平均・分散・標準偏差を求めることができない学科の到達目標項目との関係(B)工学基礎知識の習得 B-1

教育方法等
概要
授業の進め方・方法

注意点

線形代数の基本的な計算力を修得する。
確率・統計学の基本的な知識と計算技能を修得する。
講義とグループワークを活用した演習形式で行う。
必要に応じて適宜小テストを実施し、また演習課題レポート、宿題を課す。
合格点は50点である。中間の成績は試験100%とする。前期末の成績は，前期中間と前期末の試験結果を70%，演習課
題と小テストなどを30%で評価する。特に，演習課題未提出者は単位取得が困難となるので注意すること。
学年総合評価 =（中間・期末試験の平均点）×0.7＋（演習課題や小テストなど）×0.3（講義を受ける前）しっかりと予習をしておくこと。
（講義を受けた後）復習を徹底し、分からない部分を理解できるようにしておくこと。

授業の属性・履修上の区分☑ アクティブラーニング☑ ICT 利用

□ 遠隔授業対応□ 実務経験のある教員による授業

授業計画
週

授業内容

1週

授業ガイダンス
線形変換とその表現行列2週

合成変換と逆変換

3週

原点を中心とする回転
対称変換

4週

直交行列と直交変換

5週

固有値と固有ベクトル１6週

固有値と固有ベクトル２

7週

場合の数
試行と事象

8週

到達度試験（前期中間）

9週
10週
11週

到達度試験の解説と解答
確率の意味
確率の計算１
確率の計算２

12週

独立事象

1stQ

前期

2ndQ

週ごとの到達目標
授業の進め方と評価の仕方について説明する
線形変換の定義を理解し、表現行列を求めることができる
恒等変換・合成変換・逆変換を理解し、それらの表現行列を求めることができる
原点を中心とする回転を表す線形変換を理解し、その表現行列を求めることができる
対称変換を理解する
直交行列と直交変換の関係を理解し、与えられた直交変換の表現行列を求めることができる
固有値と固有ベクトルの定義を理解し、固有方程式を解くことができる
２次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
３次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
nPr，n!，nCr の値を計算することができ、簡単な場
合の数の問題を解くことができる
試行と事象を理解する
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
簡単な確率の問題が解くことができる
確率の基本的性質を用いて確率を求めることができる
条件付き確率を求めることができる
事象の独立、試行の独立を理解し、独立試行の確率を求めることができる

3rdQ

後期

13週

確率変数と確率分布
平均と分散・標準偏差１
平均と分散・標準偏差２

14週

二項分布

15週

到達度試験（前期末）

16週

到達度試験の解説と解答
確率変数の和と積

1週

度数分布表
資料の平均・分散

2週

資料の平均・分散の演習

3週

母集団と標本２変量の解析

4週

２変量の解析の演習

5週

正規分布１

6週

正規分布２
正規分布の平均・分散

7週

到達度試験（後期中間）

9週
10週
11週
12週
13週
14週

到達度試験の解説と解答
微分方程式の意味
微分方程式の解
変数分離形
同次形
演習
１階線形微分方程式１１階線形微分方程式２演習

15週

到達度試験（後期末）16週

到達度試験の解説と解答

8週

4thQ

確率変数と確率分布を理解する
確率変数の平均・分散・標準偏差を求めることができる
確率変数の１次式の平均・分散を求めることができる
二項分布の平均と分散を求めることができる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
確率変数の和・積の平均を理解する
度数分布表がわかる
資料の平均・分散を理解し、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
母集団と標本がわかる与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・
回帰直線を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・回帰直線を求めることができる
正規分布を理解し、標準化変換することができる
標準正規分布に従う確率変数について確率を計算することができる
正規分布の平均・分散がわかる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
微分方程式と解の意味がわかる
変数分離形微分方程式を解くことができる
同次形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
１階線形微分方程式の解法がわかる
１階線形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類

基礎的能力 数学

分野

数学

学習内容

数学

学習内容の到達目標
積の法則と和の法則を利用して、簡単な事象の場合の数を数えることができる。
簡単な場合について、順列と組合せの計算ができる。
ベクトルの定義を理解し、ベクトルの基本的な計算(和・差・定数倍)ができ、大きさを求めることができる。
平面および空間ベクトルの成分表示ができ、成分表示を利用して簡単な計算ができる。
平面および空間ベクトルの内積を求めることができる。
問題を解くために、ベクトルの平行・垂直条件を利用することができる。
空間内の直線・平面・球の方程式を求めることができる(必要に応じてベクトル方程式も扱う)。
行列の定義を理解し、行列の和・差・スカラーとの積、行列の積を求めることができる。
逆行列の定義を理解し、2次の正方行列の逆行列を求めることができる。
行列式の定義および性質を理解し、基本的な行列式の値を求めることができる。
線形変換の定義を理解し、線形変換を表す行列を求めることができる。
合成変換や逆変換を表す行列を求めることができる。
平面内の回転に対応する線形変換を表す行列を求めることができる。
不定積分の定義を理解し、簡単な不定積分を求めることができる。
置換積分および部分積分を用いて、不定積分や定積分を求めることができる。
定積分の定義と微積分の基本定理を理解し、簡単な定積分を求めることができる。
分数関数・無理関数・三角関数・指数関数・対数関数の不定積分・定積分を求めることができる。
微分方程式の意味を理解し、簡単な変数分離形の微分方程式を解くことができる。
簡単な1階線形微分方程式を解くことができる。
定数係数2階斉次線形微分方程式を解くことができる。

到達レベル 授業週
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2

前1

2

前2

2

前3

3
3
3
3
2
2
2

独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。
条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。
1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。
2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。

評価割合
試験
総合評価割合基礎的能力
専門的能力
分野横断的能力7070
00レポート・小テスト・発表・その
他
30
30
0
0

合計
100
100
0
0

2

前9,前
10,前12

2

前11

2

後1,後2

2

後4

秋田工業高等専門学校
科目基礎情報
科目番号
授業形態
開設学科
開設期
教科書/教材担当教員

開講年度 令和04年度 (2022年度)

授業科目 数学ⅢＢ（３Ｅ）

0046
科目区分
一般 / 必修
授業
単位の種別と単位数履修単位: 2
一般教科（自然科学系）
対象学年
3
通年
週時間数
2
教科書：高専テキストシリーズ 線形代数（上野健爾 監修・森北出版），工科の数学 確率・統計（第2版）（田代嘉宏
著・森北出版），新 微分積分Ⅱ（高遠節夫ほか5名 著・大日本図書），問題集：秋田高専 新 数学問題集 2・3（ 秋田高
専数学科 編），その他：自製プリントの配布
金田 保則

到達目標
１．線形変換の意味を理解し、その表現行列、合成変換や逆変換、直行変換などを求め、座標や図形の線形変換を行うことができる。
２．正方行列の固有値と固有ベクトルを固有値方程式から求めることができる。
３．確率の意味を理解し、さまざまな事象における確率や、条件付き確率を求めることができる。確率分布の意味を理解し、分布表から平均・分散・標準偏差を求め、分布の特徴を説明することができる。
４．具体的な資料から、ヒストグラムを作成したり平均・分散・標準偏差を求めることができ、さらにその資料の統計的特徴を説明することができる。正規分布の特徴を理解し、様々な事例における確率を求めることができる。
５．微分方程式の意味を理解し、与えられた１階微分方程式の一般解や特殊解を求めることができる。

ルーブリック
理想的な到達レベルの目安
線形変換の意味を理解し、その表
現行列、合成変換や逆変換、直行変換などについての応用問題を解くことができる。
高次正方行列の固有値と固有ベク
トルを固有値方程式から求めることができる。
確率の意味を理解し、さまざまな事象における確率や、条件付き確率を求めることができる。確率分
布の意味を理解し、分布表から平均・分散・標準偏差を求め、分布の特徴を説明することができる。
具体的な資料から、ヒストグラムを作成したり平均・分散・標準偏差などを求めることができ、さらにその資料の統計的特徴を説明することができる。正規分布の特徴を理解し、様々な事例における確率を求めることができる。
微分方程式の意味を理解し、与えられた方程式の一般解や特殊解を求めることができる。この分野の応用問題が解ける。

線形代数：線形変換

線形代数：固有値問題

確率統計：事象と確率・確率分布

確率統計：資料の整理・正規分布

微分方程式：１階微分方程式

標準的な到達レベルの目安
線形変換の意味を理解し、その表
現行列、合成変換や逆変換、直行変換などについての基本問題を解くことができる。
２次正方行列の固有値と固有ベク
トルを固有値方程式から求めることができる。
確率の意味を理解し、簡単な事象
における確率や、条件付き確率を求めることができる。確率分布の意味を理解し、分布表から平均・分散・標準偏差を求めることができる。

未到達レベルの目安
線形変換の意味が理解できない。
表現行列、合成変換や逆変換、直行変換などについての基本問題を解くことができない。
２次正方行列の固有値と固有ベク
トルを固有値方程式から求めることができない。
確率の意味を理解できない。簡単な事象における確率や、条件付き確率を求めることができない。確率分布の意味を理解できない。分
布表から平均・分散・標準偏差を求めることができない。

具体的な資料から、ヒストグラムを作成したり平均・分散・標準偏差などを求めることができる。正規分布の特徴を理解し、簡単な事
例における確率を求めることができる。

具体的な資料から、ヒストグラムを作成することができない。平均・分散・標準偏差などを求めることができない。正規分布の特徴を理解できない。正規分布に関連した確率を求めることができない。

微分方程式の意味を理解し、与えられた方程式の一般解や特殊解を求めることができる。この分野の基本問題が解ける。

微分方程式の意味を理解できない。与えられた方程式の一般解や特殊解を求めることができない。この分野の基本問題が解けない。

学科の到達目標項目との関係(B)工学基礎知識の習得 B-1

教育方法等
概要
授業の進め方・方法

注意点

線形代数における線形変換や固有値問題の意味を理解し、これに関する基本的な計算力を修得する。
確率・統計学の基本的な知識と計算技能を修得する。
微分方程式の解法、特に１階微分方程式の解法を修得する。
講義を中心とするが、必要に応じてグループワークを活用した演習形式を交えて行う。
適宜小テストを実施し、また演習課題レポート、宿題を課す。
合格点は50点である。中間の成績は試験100%とする。前期末の成績は，前期中間と前期末の試験結果を70%，演習課
題と小テストなどを30%で評価する。特に，演習課題未提出者は単位取得が困難となるので注意すること。
学年総合評価 =（中間・期末試験の平均点）×0.7＋（演習課題や小テストなど）×0.3（講義を受ける前）しっかりと予習をしておくこと。
（講義を受けた後）復習を徹底し、分からない部分を理解できるようにしておくこと。

授業の属性・履修上の区分□ アクティブラーニング□ ICT 利用

□ 遠隔授業対応□ 実務経験のある教員による授業

授業計画

前期

1stQ

週

授業内容

1週

授業ガイダンス
線形変換とその表現行列2週

合成変換と逆変換

3週

原点を中心とする回転
対称変換

4週

直交行列と直交変換

5週

固有値と固有ベクトル１

週ごとの到達目標
授業の進め方と評価の仕方について説明する
線形変換の定義を理解し、表現行列を求めることができる
恒等変換・合成変換・逆変換を理解し、それらの表現行列を求めることができる
原点を中心とする回転を表す線形変換を理解し、その表現行列を求めることができる
対称変換を理解する
直交行列と直交変換の関係を理解し、与えられた直交変換の表現行列を求めることができる
固有値と固有ベクトルの定義を理解し、固有方程式を解くことができる
２次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることが
できる

2ndQ

3rdQ

後期

6週

固有値と固有ベクトル２

7週

場合の数
試行と事象

8週

到達度試験（前期中間）

9週
10週
11週

到達度試験の解説と解答
確率の意味
確率の計算１
確率の計算２

12週

独立事象

13週

確率変数と確率分布
平均と分散・標準偏差１
平均と分散・標準偏差２

14週

二項分布

15週

到達度試験（前期末）

16週

到達度試験の解説と解答
確率変数の和と積

1週

度数分布表
資料の平均・分散

2週

資料の平均・分散の演習

3週

母集団と標本２変量の解析

4週

２変量の解析の演習

5週

正規分布１

6週

正規分布２
正規分布の平均・分散

7週

到達度試験（後期中間）

9週
10週
11週
12週
13週
14週

到達度試験の解説と解答
微分方程式の意味
微分方程式の解
変数分離形
同次形
演習
１階線形微分方程式１１階線形微分方程式２演習

15週

到達度試験（後期末）16週

到達度試験の解説と解答

8週

4thQ

３次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
nPr，n!，nCr の値を計算することができ、簡単な場
合の数の問題を解くことができる
試行と事象を理解する
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
簡単な確率の問題が解くことができる
確率の基本的性質を用いて確率を求めることができる
条件付き確率を求めることができる
事象の独立、試行の独立を理解し、独立試行の確率を求めることができる
確率変数と確率分布を理解する
確率変数の平均・分散・標準偏差を求めることができる
確率変数の１次式の平均・分散を求めることができる
二項分布の平均と分散を求めることができる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
確率変数の和・積の平均を理解する
度数分布表がわかる
資料の平均・分散を理解し、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
母集団と標本がわかる与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・
回帰直線を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・回帰直線を求めることができる
正規分布を理解し、標準化変換することができる
標準正規分布に従う確率変数について確率を計算することができる
正規分布の平均・分散がわかる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
微分方程式と解の意味がわかる
変数分離形微分方程式を解くことができる
同次形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
１階線形微分方程式の解法がわかる
１階線形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類

基礎的能力 数学

分野

数学

学習内容

数学

学習内容の到達目標
積の法則と和の法則を利用して、簡単な事象の場合の数を数えることができる。
簡単な場合について、順列と組合せの計算ができる。
ベクトルの定義を理解し、ベクトルの基本的な計算(和・差・定数倍)ができ、大きさを求めることができる。
平面および空間ベクトルの成分表示ができ、成分表示を利用して簡単な計算ができる。
平面および空間ベクトルの内積を求めることができる。
問題を解くために、ベクトルの平行・垂直条件を利用することができる。
空間内の直線・平面・球の方程式を求めることができる(必要に応じてベクトル方程式も扱う)。
行列の定義を理解し、行列の和・差・スカラーとの積、行列の積を求めることができる。
逆行列の定義を理解し、2次の正方行列の逆行列を求めることができる。
行列式の定義および性質を理解し、基本的な行列式の値を求めることができる。
線形変換の定義を理解し、線形変換を表す行列を求めることができる。
合成変換や逆変換を表す行列を求めることができる。
平面内の回転に対応する線形変換を表す行列を求めることができる。

到達レベル 授業週
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2

前1

2

前2

2

前3

不定積分の定義を理解し、簡単な不定積分を求めることができる。
置換積分および部分積分を用いて、不定積分や定積分を求めることができる。
定積分の定義と微積分の基本定理を理解し、簡単な定積分を求めることができる。
分数関数・無理関数・三角関数・指数関数・対数関数の不定積分・定積分を求めることができる。
微分方程式の意味を理解し、簡単な変数分離形の微分方程式を解くことができる。
簡単な1階線形微分方程式を解くことができる。
定数係数2階斉次線形微分方程式を解くことができる。
独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。
条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。
1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。
2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。

評価割合
試験
総合評価割合基礎的能力
専門的能力
分野横断的能力7070
00レポート・小テスト・発表・その
他
30
30
0
0

合計
100
100
0
0

3
3
3
3
2
2
2
2

前9,前
10,前12

2

前11

2

後1,後2

2

後4

秋田工業高等専門学校
科目基礎情報
科目番号
授業形態
開設学科
開設期
教科書/教材担当教員

開講年度 令和04年度 (2022年度)

授業科目 数学ⅢＢ（３Ｃ）

0047
科目区分
一般 / 必修
授業
単位の種別と単位数履修単位: 2
一般教科（自然科学系）
対象学年
3
通年
週時間数
2
教科書：高専テキストシリーズ 線形代数（上野健爾 監修・森北出版），工科の数学 確率・統計（第2版）（田代嘉宏
著・森北出版），新 微分積分Ⅱ（高遠節夫ほか5名 著・大日本図書），問題集：秋田高専 新 数学問題集 2・3（ 秋田高
専数学科 編），その他：自製プリントの配布
森本 真理

到達目標
１．線形変換の定義が分かり、合成変換や逆変換を求めることができる。
２．行列の固有値と固有ベクトルが求められる。
３．いろいろな確率を求めることができる。条件付き確率を求めることができる。
４．平均・分散・標準偏差を求めることができる。

ルーブリック

評価項目2

理想的な到達レベルの目安
線形変換の定義がわかり、合成変換や逆変換を求め方を説明することができる
行列の固有値と固有ベクトルの求め方を説明することができる

評価項目3

いろいろな確率や、条件付き確率の求め方を説明することができる

評価項目4

平均・分散・標準偏差を求め方を説明することができる

評価項目1

標準的な到達レベルの目安
線形変換の定義がわかり、合成変換や逆変換を求めることができる
行列の固有値と固有ベクトルが求められる
いろいろな確率を求めることができる。条件付き確率を求めることができる
平均・分散・標準偏差を求めることができる

未到達レベルの目安
線形変換の定義がわからず、合成
変換や逆変換を求めることができない行列の固有値と固有ベクトルが求められない確率を求めることができない
平均・分散・標準偏差を求めることができない学科の到達目標項目との関係(B)工学基礎知識の習得 B-1

教育方法等
概要
授業の進め方・方法

注意点

線形代数の基本的な計算力を修得する。
確率・統計学の基本的な知識と計算技能を修得する。
講義とグループワークを活用した演習形式で行う。
必要に応じて適宜小テストを実施し、また演習課題レポート、宿題を課す。
合格点は50点である。中間の成績は試験100%とする。前期末の成績は，前期中間と前期末の試験結果を70%，演習課
題と小テストなどを30%で評価する。特に，演習課題未提出者は単位取得が困難となるので注意すること。
学年総合評価 =（中間・期末試験の平均点）×0.7＋（演習課題や小テストなど）×0.3（講義を受ける前）しっかりと予習をしておくこと。
（講義を受けた後）復習を徹底し、分からない部分を理解できるようにしておくこと。

授業の属性・履修上の区分☑ アクティブラーニング☑ ICT 利用

□ 遠隔授業対応□ 実務経験のある教員による授業

授業計画
週

授業内容

1週

授業ガイダンス
線形変換とその表現行列2週

合成変換と逆変換

3週

原点を中心とする回転
対称変換

4週

直交行列と直交変換

5週

固有値と固有ベクトル１6週

固有値と固有ベクトル２

7週

場合の数
試行と事象

8週

到達度試験（前期中間）

9週
10週
11週

到達度試験の解説と解答
確率の意味
確率の計算１
確率の計算２

12週

独立事象

1stQ

前期

2ndQ

週ごとの到達目標
授業の進め方と評価の仕方について説明する
線形変換の定義を理解し、表現行列を求めることができる
恒等変換・合成変換・逆変換を理解し、それらの表現行列を求めることができる
原点を中心とする回転を表す線形変換を理解し、その表現行列を求めることができる
対称変換を理解する
直交行列と直交変換の関係を理解し、与えられた直交変換の表現行列を求めることができる
固有値と固有ベクトルの定義を理解し、固有方程式を解くことができる
２次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
３次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
nPr，n!，nCr の値を計算することができ、簡単な場
合の数の問題を解くことができる
試行と事象を理解する
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
簡単な確率の問題が解くことができる
確率の基本的性質を用いて確率を求めることができる
条件付き確率を求めることができる
事象の独立、試行の独立を理解し、独立試行の確率を求めることができる

3rdQ

後期

13週

確率変数と確率分布
平均と分散・標準偏差１
平均と分散・標準偏差２

14週

二項分布

15週

到達度試験（前期末）

16週

到達度試験の解説と解答
確率変数の和と積

1週

度数分布表
資料の平均・分散

2週

資料の平均・分散の演習

3週

母集団と標本２変量の解析

4週

２変量の解析の演習

5週

正規分布１

6週

正規分布２
正規分布の平均・分散

7週

到達度試験（後期中間）

9週
10週
11週
12週
13週
14週

到達度試験の解説と解答
微分方程式の意味
微分方程式の解
変数分離形
同次形
演習
１階線形微分方程式１１階線形微分方程式２演習

15週

到達度試験（後期末）16週

到達度試験の解説と解答

8週

4thQ

確率変数と確率分布を理解する
確率変数の平均・分散・標準偏差を求めることができる
確率変数の１次式の平均・分散を求めることができる
二項分布の平均と分散を求めることができる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
確率変数の和・積の平均を理解する
度数分布表がわかる
資料の平均・分散を理解し、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
母集団と標本がわかる与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・
回帰直線を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・回帰直線を求めることができる
正規分布を理解し、標準化変換することができる
標準正規分布に従う確率変数について確率を計算することができる
正規分布の平均・分散がわかる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
微分方程式と解の意味がわかる
変数分離形微分方程式を解くことができる
同次形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
１階線形微分方程式の解法がわかる
１階線形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類

基礎的能力 数学

分野

数学

学習内容

数学

学習内容の到達目標
積の法則と和の法則を利用して、簡単な事象の場合の数を数えることができる。
簡単な場合について、順列と組合せの計算ができる。
ベクトルの定義を理解し、ベクトルの基本的な計算(和・差・定数倍)ができ、大きさを求めることができる。
平面および空間ベクトルの成分表示ができ、成分表示を利用して簡単な計算ができる。
平面および空間ベクトルの内積を求めることができる。
問題を解くために、ベクトルの平行・垂直条件を利用することができる。
空間内の直線・平面・球の方程式を求めることができる(必要に応じてベクトル方程式も扱う)。
行列の定義を理解し、行列の和・差・スカラーとの積、行列の積を求めることができる。
逆行列の定義を理解し、2次の正方行列の逆行列を求めることができる。
行列式の定義および性質を理解し、基本的な行列式の値を求めることができる。
線形変換の定義を理解し、線形変換を表す行列を求めることができる。
合成変換や逆変換を表す行列を求めることができる。
平面内の回転に対応する線形変換を表す行列を求めることができる。
不定積分の定義を理解し、簡単な不定積分を求めることができる。
置換積分および部分積分を用いて、不定積分や定積分を求めることができる。
定積分の定義と微積分の基本定理を理解し、簡単な定積分を求めることができる。
分数関数・無理関数・三角関数・指数関数・対数関数の不定積分・定積分を求めることができる。
微分方程式の意味を理解し、簡単な変数分離形の微分方程式を解くことができる。
簡単な1階線形微分方程式を解くことができる。
定数係数2階斉次線形微分方程式を解くことができる。

到達レベル 授業週
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2

前1

2

前2

2

前3

3
3
3
3
2
2
2

独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。
条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。
1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。
2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。

評価割合
試験
総合評価割合基礎的能力
専門的能力
分野横断的能力7070
00レポート・小テスト・発表・その
他
30
30
0
0

合計
100
100
0
0

2

前9,前
10,前12

2

前11

2

後1,後2

2

後4

秋田工業高等専門学校
科目基礎情報
科目番号
授業形態
開設学科
開設期
教科書/教材担当教員

開講年度 令和04年度 (2022年度)

授業科目 数学ⅢＢ（３Ｂ）

0048
科目区分
一般 / 必修
授業
単位の種別と単位数履修単位: 2
一般教科（自然科学系）
対象学年
3
通年
週時間数
2
教科書：高専テキストシリーズ 線形代数（上野健爾 監修・森北出版），工科の数学 確率・統計（第2版）（田代嘉宏
著・森北出版），新 微分積分Ⅱ（高遠節夫ほか5名 著・大日本図書），問題集：秋田高専 新 数学問題集 2・3（ 秋田高
専数学科 編），その他：自製プリントの配布
金田 保則

到達目標
１．線形変換の意味を理解し、その表現行列、合成変換や逆変換、直行変換などを求め、座標や図形の線形変換を行うことができる。
２．正方行列の固有値と固有ベクトルを固有値方程式から求めることができる。
３．確率の意味を理解し、さまざまな事象における確率や、条件付き確率を求めることができる。確率分布の意味を理解し、分布表から平均・分散・標準偏差を求め、分布の特徴を説明することができる。
４．具体的な資料から、ヒストグラムを作成したり平均・分散・標準偏差を求めることができ、さらにその資料の統計的特徴を説明することができる。正規分布の特徴を理解し、様々な事例における確率を求めることができる。
５．微分方程式の意味を理解し、与えられた１階微分方程式の一般解や特殊解を求めることができる。

ルーブリック
理想的な到達レベルの目安
線形変換の意味を理解し、その表
現行列、合成変換や逆変換、直行変換などについての応用問題を解くことができる。
高次正方行列の固有値と固有ベク
トルを固有値方程式から求めることができる。
確率の意味を理解し、さまざまな事象における確率や、条件付き確率を求めることができる。確率分
布の意味を理解し、分布表から平均・分散・標準偏差を求め、分布の特徴を説明することができる。
具体的な資料から、ヒストグラムを作成したり平均・分散・標準偏差などを求めることができ、さらにその資料の統計的特徴を説明することができる。正規分布の特徴を理解し、様々な事例における確率を求めることができる。
微分方程式の意味を理解し、与えられた方程式の一般解や特殊解を求めることができる。この分野の応用問題が解ける。

線形代数：線形変換

線形代数：固有値問題

確率統計：事象と確率・確率分布

確率統計：資料の整理・正規分布

微分方程式：１階微分方程式

標準的な到達レベルの目安
線形変換の意味を理解し、その表
現行列、合成変換や逆変換、直行変換などについての基本問題を解くことができる。
２次正方行列の固有値と固有ベク
トルを固有値方程式から求めることができる。
確率の意味を理解し、簡単な事象
における確率や、条件付き確率を求めることができる。確率分布の意味を理解し、分布表から平均・分散・標準偏差を求めることができる。

未到達レベルの目安
線形変換の意味が理解できない。
表現行列、合成変換や逆変換、直行変換などについての基本問題を解くことができない。
２次正方行列の固有値と固有ベク
トルを固有値方程式から求めることができない。
確率の意味を理解できない。簡単な事象における確率や、条件付き確率を求めることができない。確率分布の意味を理解できない。分
布表から平均・分散・標準偏差を求めることができない。

具体的な資料から、ヒストグラムを作成したり平均・分散・標準偏差などを求めることができる。正規分布の特徴を理解し、簡単な事
例における確率を求めることができる。

具体的な資料から、ヒストグラムを作成することができない。平均・分散・標準偏差などを求めることができない。正規分布の特徴を理解できない。正規分布に関連した確率を求めることができない。

微分方程式の意味を理解し、与えられた方程式の一般解や特殊解を求めることができる。この分野の基本問題が解ける。

微分方程式の意味を理解できない。与えられた方程式の一般解や特殊解を求めることができない。この分野の基本問題が解けない。

学科の到達目標項目との関係(B)工学基礎知識の習得 B-1

教育方法等
概要
授業の進め方・方法

注意点

線形代数における線形変換や固有値問題の意味を理解し、これに関する基本的な計算力を修得する。
確率・統計学の基本的な知識と計算技能を修得する。
微分方程式の解法、特に１階微分方程式の解法を修得する。
講義を中心とするが、必要に応じてグループワークを活用した演習形式を交えて行う。
適宜小テストを実施し、また演習課題レポート、宿題を課す。
合格点は50点である。中間の成績は試験100%とする。前期末の成績は，前期中間と前期末の試験結果を70%，演習課
題と小テストなどを30%で評価する。特に，演習課題未提出者は単位取得が困難となるので注意すること。
学年総合評価 =（中間・期末試験の平均点）×0.7＋（演習課題や小テストなど）×0.3（講義を受ける前）しっかりと予習をしておくこと。
（講義を受けた後）復習を徹底し、分からない部分を理解できるようにしておくこと。

授業の属性・履修上の区分□ アクティブラーニング□ ICT 利用

□ 遠隔授業対応□ 実務経験のある教員による授業

授業計画

前期

1stQ

週

授業内容

1週

授業ガイダンス
線形変換とその表現行列2週

合成変換と逆変換

3週

原点を中心とする回転
対称変換

4週

直交行列と直交変換

5週

固有値と固有ベクトル１

週ごとの到達目標
授業の進め方と評価の仕方について説明する
線形変換の定義を理解し、表現行列を求めることができる
恒等変換・合成変換・逆変換を理解し、それらの表現行列を求めることができる
原点を中心とする回転を表す線形変換を理解し、その表現行列を求めることができる
対称変換を理解する
直交行列と直交変換の関係を理解し、与えられた直交変換の表現行列を求めることができる
固有値と固有ベクトルの定義を理解し、固有方程式を解くことができる
２次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることが
できる

2ndQ

3rdQ

後期

6週

固有値と固有ベクトル２

7週

場合の数
試行と事象

8週

到達度試験（前期中間）

9週
10週
11週

到達度試験の解説と解答
確率の意味
確率の計算１
確率の計算２

12週

独立事象

13週

確率変数と確率分布
平均と分散・標準偏差１
平均と分散・標準偏差２

14週

二項分布

15週

到達度試験（前期末）

16週

到達度試験の解説と解答
確率変数の和と積

1週

度数分布表
資料の平均・分散

2週

資料の平均・分散の演習

3週

母集団と標本２変量の解析

4週

２変量の解析の演習

5週

正規分布１

6週

正規分布２
正規分布の平均・分散

7週

到達度試験（後期中間）

9週
10週
11週
12週
13週
14週

到達度試験の解説と解答
微分方程式の意味
微分方程式の解
変数分離形
同次形
演習
１階線形微分方程式１１階線形微分方程式２演習

15週

到達度試験（後期末）16週

到達度試験の解説と解答

8週

4thQ

３次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
nPr，n!，nCr の値を計算することができ、簡単な場
合の数の問題を解くことができる
試行と事象を理解する
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
簡単な確率の問題が解くことができる
確率の基本的性質を用いて確率を求めることができる
条件付き確率を求めることができる
事象の独立、試行の独立を理解し、独立試行の確率を求めることができる
確率変数と確率分布を理解する
確率変数の平均・分散・標準偏差を求めることができる
確率変数の１次式の平均・分散を求めることができる
二項分布の平均と分散を求めることができる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
確率変数の和・積の平均を理解する
度数分布表がわかる
資料の平均・分散を理解し、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
母集団と標本がわかる与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・
回帰直線を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・回帰直線を求めることができる
正規分布を理解し、標準化変換することができる
標準正規分布に従う確率変数について確率を計算することができる
正規分布の平均・分散がわかる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
微分方程式と解の意味がわかる
変数分離形微分方程式を解くことができる
同次形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
１階線形微分方程式の解法がわかる
１階線形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類

基礎的能力 数学

分野

数学

学習内容

数学

学習内容の到達目標
積の法則と和の法則を利用して、簡単な事象の場合の数を数えることができる。
簡単な場合について、順列と組合せの計算ができる。
ベクトルの定義を理解し、ベクトルの基本的な計算(和・差・定数倍)ができ、大きさを求めることができる。
平面および空間ベクトルの成分表示ができ、成分表示を利用して簡単な計算ができる。
平面および空間ベクトルの内積を求めることができる。
問題を解くために、ベクトルの平行・垂直条件を利用することができる。
空間内の直線・平面・球の方程式を求めることができる(必要に応じてベクトル方程式も扱う)。
行列の定義を理解し、行列の和・差・スカラーとの積、行列の積を求めることができる。
逆行列の定義を理解し、2次の正方行列の逆行列を求めることができる。
行列式の定義および性質を理解し、基本的な行列式の値を求めることができる。
線形変換の定義を理解し、線形変換を表す行列を求めることができる。
合成変換や逆変換を表す行列を求めることができる。
平面内の回転に対応する線形変換を表す行列を求めることができる。

到達レベル 授業週
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2

前1

2

前2

2

前3

不定積分の定義を理解し、簡単な不定積分を求めることができる。
置換積分および部分積分を用いて、不定積分や定積分を求めることができる。
定積分の定義と微積分の基本定理を理解し、簡単な定積分を求めることができる。
分数関数・無理関数・三角関数・指数関数・対数関数の不定積分・定積分を求めることができる。
微分方程式の意味を理解し、簡単な変数分離形の微分方程式を解くことができる。
簡単な1階線形微分方程式を解くことができる。
定数係数2階斉次線形微分方程式を解くことができる。
独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。
条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。
1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。
2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。

評価割合
試験
総合評価割合基礎的能力
専門的能力
分野横断的能力7070
00レポート・小テスト・発表・その
他
30
30
0
0

合計
100
100
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3
3
3
3
2
2
2
2

前9,前
10,前12

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前11

2

後1,後2

2

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0123

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秋田工業高等専門学校教務委員会規則
（設置）
第１条

秋田工業高等専門学校運営組織規則第１７条第２項に基づき，教育計画等教務に関する事項を審議するため秋田工業高等専門学校教務委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（審議事項）
第２条

委員会は，次の各号に掲げる事項を審議し，運営会議に附議する。

（１）教育課程の編成及び実施に関すること。
（２）教育計画及び授業時間の編成に関すること。
（３）学生の試験及び学業成績に関すること。
（４）学生の進級及び卒業に関すること。
（５）学生の異動に関すること。
（６）学校行事に関すること。
（７）その他必要な事項に関すること。
（組織）
第３条

委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。

（１）教務主事（２）専攻科長（３）副教務主事及び教務主事補（４）各系，一般教科人文科学系及び一般教科自然科学系から選出された教員

各２名

ただし，２名のうち１名は専攻科を担当する教員とする。
（５）学生課長（６）その他校長が必要と認めた者
（任期）
第４条
２

委員の任期は１年とし，再任を妨げない。

前項の委員に欠員を生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（委員長・副委員長）

第５条

委員会に委員長を置き，教務主事をもって充てる。

２

委員長は，委員会を招集し，その議長となる。

３

副委員長は，予め校長の了承を得て委員長が指名した委員とする。

４

副委員長は，委員長を補佐し，委員長に事故あるときはその職務を代行する。
（委員以外の者の出席）

第６条

委員長が必要と認めるときは，委員以外の者を出席させて意見を求めることができる。

（専門部会）
第７条

委員会に，特定の事項を調査・検討及び点検・検証するために，専門部会を置くこと

ができる。
２

専門部会について必要な事項は，別に定める。
（庶務）

第８条

委員会に関する庶務は，学生課において処理する。

（雑則）
第９条

この規則に定めるもののほか，委員会の運営上必要な事項は，別に定める。
附則１

この規則は，平成２１年４月１日から施行する。

２

秋田工業高等専門学校教務委員会規則（昭和４０年９月１日制定）は，廃止する。
附則

この規則は，平成２８年４月１日から施行する。
附則

この規則は，平成２９年４月１日から施行する。

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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の申請について
背景: 国の AI 戦略「未来への基盤作り」「産業・社会の基盤作り」「倫理」の各分野における各具体目標と取組を特定
教育改革
主な具体目標デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍

主な取り組み目的

優れた教育プログラムを政府が認定する制度の構築(文科省 HP より抜粋)

大学（大学院を除き、短期大学を含む。
）及び高等専門学校（以下「大学等」という。）の正規の課程であって、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを
適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・Ａ
Ｉに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励する
ことにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的とします。
[1] 教育プログラムの策定

審査項目（①から⑤）をカバーする科目の抽出.

簡便さから全系共通科目が望ましい教育プログラム: 秋田高専 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)
本校では「情報基礎」「数学ⅢB」など全系で履修する必修科目で構成する。

項目

審査項目

秋田高専での対

対応状況

応科目
①

数理・データサイエンス・ＡＩは、現在進行中の社会

情報基礎 (全 1

R4 年度シラバ

変化（第 4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社

年)

スを一部変更会等）に深く寄与しているものであること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものである

第 2 (8) 週

こと。
②

数理・データサイエンス・ＡＩが対象とする「社会で情報基礎 (全 1

R4 年度シラバ

活用されているデータ」や「データの活用領域」は非

年)

スを一部変更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こと。

第 2,3 (8,9) 週

1

③

様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事

情報基礎 (全 1

R4 年度シラバ

例が示され、数理・データサイエンス・ＡＩは様々な

年)

スを一部変更適用領域（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第 3 (9) 週

値を創出するものであること。
④

ただし数理・データサイエンス・ＡＩは万能ではな

情報基礎 (全 1

R4 年度シラバ

く、その活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、年)

スを一部変更

個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮する⑤

ことが重要であること。

第1週

実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演

数学ⅢB

習など、社会での実例を題材として、「データを読む、 前期 第 13 週
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。

そのままでよいと判断～ 後期 第 6週[2] 教育プログラムにかかる整備体制
改善体制の整備、改善計画の策定など ・・・教務委員会 [根拠；教務委員会規則 (別紙 1)][3] 自己点検・評価
分析・評価委員会において，以下の「自己点検・評価の視点」の各項目について「内部評価」及びその「評価理由」を付し (実際には教務委員会メンバーが資料を作成する)，それを基に自己点検・評価委員会において検討・確定する。また，その自己点検評価をホームページに掲載する。
秋田高専では次の(1)-(4)について評価基準

A 十分満足している/ B 満足している / C 改善を要する をもって評価する。
(1) 教育プログラムの履修・修得状況，学修成果に関する事項(2) 授業アンケート等を通じた，学生の内容の理解度・他の学生への推奨度に関する事項(3) 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(4) 教育プログラム修了者の進路・活躍状況，企業等の評価に関する事項
なお、(1), (2)は令和 4 年度の授業アンケートを用いて判断する。

2

秋田高専 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) 規則 (案)
体制の目的
本校の教育課程の編成及び実施に関する事項を審議するために教務委員会が設置されている。教
務委員会は本教育プログラム (数理・データサイエンス・AI 教育プログラム) を改善・進化させるための事項を取り扱う。
秋田工業高等専門学校数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの実施について（目的）本プログラムは，IT 革新が進む社会の中で必要となる数理・データサイエンス・AI への関心を高め，かつその基礎的素養をすべての学生に修得させることを目的とする。
(履修対象者)
本プログラムは本校創造システム工学科に在籍する学生を対象とする。ただし，留学生及び編入生は対象としない。
(履修方法)
本プログラムは，授業科目の履修に係わる通常の登録手続きの他に，特別な手続きを必要としない。
(履修科目及び単位数)
本プログラムにおいて開設される履修科目及び単位数は，別表のとおりとする。
(修了要件)
本プログラムにおける修了要件は，前条に定める履修科目を全て修得することにする。
(修了認定)
本プログラムの修了認定は，教務委員会で行う。ただし，修了証は発行しない。
(実施体制)
本プログラムは，校⾧を運営責任者とし，改善・進化の計画立案を教務委員会，自己点検・評価を
分析評価委員会及び自己点検・評価委員会が担うものとする。
(雑則)
この規則を定めるもののほか，必要な事項は別に定める。
附則
この規則は令和 5 年 3 月○○日から施行し，令和 4 年度入学者から適用する。

3

別表
リテラシーレベル授業科目及び単位数
科目名

学年

単位数

情報基礎

1年

1 単位

数学ⅢB

3年

2 単位

4

秋田工業高等専門学校教務委員会規則
（設置）
第１条

秋田工業高等専門学校運営組織規則第１７条第２項に基づき，教育計画等教務に関する事項を審議するため秋田工業高等専門学校教務委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（審議事項）
第２条

委員会は，次の各号に掲げる事項を審議し，運営会議に附議する。

（１）教育課程の編成及び実施に関すること。
（２）教育計画及び授業時間の編成に関すること。
（３）学生の試験及び学業成績に関すること。
（４）学生の進級及び卒業に関すること。
（５）学生の異動に関すること。
（６）学校行事に関すること。
（７）その他必要な事項に関すること。
（組織）
第３条

委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。

（１）教務主事（２）専攻科長（３）副教務主事及び教務主事補（４）各系，一般教科人文科学系及び一般教科自然科学系から選出された教員

各２名

ただし，２名のうち１名は専攻科を担当する教員とする。
（５）学生課長（６）その他校長が必要と認めた者
（任期）
第４条
２

委員の任期は１年とし，再任を妨げない。

前項の委員に欠員を生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（委員長・副委員長）

第５条

委員会に委員長を置き，教務主事をもって充てる。

２

委員長は，委員会を招集し，その議長となる。

３

副委員長は，予め校長の了承を得て委員長が指名した委員とする。

４

副委員長は，委員長を補佐し，委員長に事故あるときはその職務を代行する。
（委員以外の者の出席）

第６条

委員長が必要と認めるときは，委員以外の者を出席させて意見を求めることができる。

5

（専門部会）
第７条

委員会に，特定の事項を調査・検討及び点検・検証するために，専門部会を置くこと

ができる。
２

専門部会について必要な事項は，別に定める。
（庶務）

第８条

委員会に関する庶務は，学生課において処理する。

（雑則）
第９条

この規則に定めるもののほか，委員会の運営上必要な事項は，別に定める。
附則１

この規則は，平成２１年４月１日から施行する。

２

秋田工業高等専門学校教務委員会規則（昭和４０年９月１日制定）は，廃止する。
附則

この規則は，平成２８年４月１日から施行する。
附則

この規則は，平成２９年４月１日から施行する。

6

秋田工業高等専門学校
科目基礎情報
科目番号
授業形態
開設学科
開設期
教科書/教材担当教員

開講年度 令和04年度 (2022年度)

授業科目 情報基礎

0002
科目区分
専門 / 必修
演習
単位の種別と単位数
学修単位: 2
創造システム工学科
対象学年
1
前期
週時間数
2
今すぐ使えるかんたんWord＆Excel＆PowerPoint2013 技術評論社／「アルゴリズムがわかる図鑑」松浦健一郎・司ゆき著(技術評論社)
菅原 英子,坂本 文人,櫻田 陽,佐々木 崇紘

到達目標
１．インターネットのしくみ，情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について理解する。
２．AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について理解する。
３．ワープロソフトや表計算ソフト、プレゼンテーションソフトの基礎的な使用法を修得する。
４．プログラミングの基本として、代表的なデータ構造とアルゴリズムについて理解し，簡単なプログラムを作成できる。

ルーブリック
理想的な到達レベルの目安
情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について事例を交えながら説明できる。
AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について事例を挙げて説明できる。
ワープロソフトや表計算ソフト、
プレゼンテーションソフトを工学分野で十分に活用できる。
代表的なデータ構造とアルゴリズ
ムを理解し，独力でプログラムを作成できる。

評価項目1

評価項目2

評価項目3

評価項目4

標準的な到達レベルの目安
情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について説明できる。
AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について説明できる。
ワープロソフトや表計算ソフト、
プレゼンテーションソフトを工学分野で概ね良好に活用できる。
代表的なデータ構造とアルゴリズ
ムを理解し，プログラムの作成方法を示すことができる。

未到達レベルの目安
情報セキュリティーの確保および情報社会における法と責任について説明できない。
AI・DX・データサイエンスの必要性，利活用のための技術について説明できない。
ワープロソフトや表計算ソフト、
プレゼンテーションソフトを工学分野で概ね良好に活用できない。
代表的なデータ構造とアルゴリズ
ムを理解しておらず，プログラムの作成方法も分からない。

学科の到達目標項目との関係(B)工学基礎知識の習得 B-1

教育方法等
概要

授業の進め方・方法

技術者として必要不可欠なコンピュータの基礎知識や基本的技能（ワープロ、表計算、プレゼンテーション）、ネットワークを使用する際の基礎知識、使用する際のモラル（倫理）やマナー、代表的なデータ構造とアルゴリズムについて学習する。
講義形式，および演習形式で行う．適宜レポートを課す。
１，２組はガイダンス（1週）、Office（6週）、情報リテラシー（2週）、プログラミング教育（6週）の順で授業を行う。
３，４組はガイダンス（1週）、プログラミング教育（6週）、情報リテラシー（2週）、Office（6週）の順で授業を行う。
この科目は学修単位科目のため，事前・事後学習としてレポートを実施する。
合格点は 50 点である。前期成績を学年総合評価とする。成績は，各レポートの評点 100% で評価する。
学年総合評価＝ 前期成績
レポート未提出者は単位取得が困難となるので注意すること。
レポートの提出期限は厳守すること。

注意点（授業を受ける前）予習を行い、授業に備えること（授業を受けた後）復習、課題を行い、理解を深めること

授業の属性・履修上の区分□ アクティブラーニング□ ICT 利用

□ 遠隔授業対応□ 実務経験のある教員による授業

授業計画
週

8週

授業内容
ガイダンス，情報セキュリティ，データおよびAI利用における留意事項
Word（１）Wordの基本操作と文字列の操作
Word（２）文章の体裁
Excel（１）Excelの基本操作と表の作成
Excel（２）グラフの作成
PowerPoint（１）PowerPointの基本操作（２）スライドの作成・編集
PowerPoint（３）プレゼンテーションの実行
情報リテラシー(1)9週

情報リテラシー(2)

10週
11週

プログラミング教育：データ構造とアルゴリズム
プログラミング教育：データ構造の基本

1週
2週
3週
4週
1stQ
5週
前期
6週
7週

2ndQ

7

週ごとの到達目標
授業ガイダンス，情報セキュリティ，データおよびAI利用における留意事項を理解できる
文書作成のための基本操作が理解できる。また、文字列を変更することができる
文章の体裁を整えることができる
表作成のための基本操作および、基本的な表の作成方法が理解できる
基本的なグラフが作成できる
プレゼンテーション作成のための基本操作を理解し、プレゼンテーション資料を作成できる
プレゼンテーションの実行方法と付帯機能を理解できる
社会で起きている変化を理解できる
データ・AIの利活用事例，使われている技術を理解できる
データ構造とアルゴリズムとは何か説明できる
代表的なデータ構造について説明できる

12週
13週
14週
15週
16週

処理の基本である順次処理，分岐処理，繰り返し処理について説明できる
プログラミング教育：アルゴリズム例とプログラム(1) 簡単なアルゴリズムをプログラムとして表現できる
プログラミング教育：アルゴリズム例とプログラム(2) 簡単なアルゴリズムをプログラムとして表現できる
プログラミング教育：アルゴリズム例とプログラム(3) 簡単なアルゴリズムをプログラムとして表現できる
プログラミング教育：アルゴリズムの基本

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類

分野

学習内容

学習内容の到達目標
情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。
論理演算と進数変換の仕組みを用いて基本的な演算ができる。
コンピュータのハードウェアに関する基礎的な知識を活用できる。
情報伝達システムやインターネットの基本的な仕組みを把握している。

到達レベル 授業週
3

前1

3
3
3

前1

3

前9,前
10,前11,前12,前13,前14,前15
前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15
前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15
前1

3

前1

3

前1

3

前1

同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在 3
しうることを知っている。

基礎的能力 工学基礎

情報リテラ 情報リテラ 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築 3シー
シー
することができる。

任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実 3装できる。
情報セキュリティの必要性および守るべき情報を認識している。
個人情報とプライバシー保護の考え方についての基本的な配慮ができる。
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威を認識している
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威に対して実践すべき対策を説明できる。

評価割合
総合評価割合基礎的能力
専門的能力
分野横断的能力

試験
0
0
0
0

発表
0
0
0
0

レポート
100
70
20
10

態度
0
0
0
0

8

ポートフォリオ
0
0
0
0

その他
0
0
0
0

合計
100
70
20
10

秋田工業高等専門学校
科目基礎情報
科目番号
授業形態
開設学科
開設期
教科書/教材担当教員

開講年度 令和04年度 (2022年度)

授業科目 数学ⅢＢ（３Ｍ）

0045
科目区分
一般 / 必修
授業
単位の種別と単位数履修単位: 2
一般教科（自然科学系）
対象学年
3
通年
週時間数
2
教科書：高専テキストシリーズ 線形代数（上野健爾 監修・森北出版），工科の数学 確率・統計（第2版）（田代嘉宏
著・森北出版），新 微分積分Ⅱ（高遠節夫ほか5名 著・大日本図書），問題集：秋田高専 新 数学問題集 2・3（ 秋田高
専数学科 編），その他：自製プリントの配布
森本 真理

到達目標
１．線形変換の定義が分かり、合成変換や逆変換を求めることができる。
２．行列の固有値と固有ベクトルが求められる。
３．いろいろな確率を求めることができる。条件付き確率を求めることができる。
４．平均・分散・標準偏差を求めることができる。

ルーブリック

評価項目2

理想的な到達レベルの目安
線形変換の定義がわかり、合成変換や逆変換を求め方を説明することができる
行列の固有値と固有ベクトルの求め方を説明することができる

評価項目3

いろいろな確率や、条件付き確率の求め方を説明することができる

評価項目4

平均・分散・標準偏差を求め方を説明することができる

評価項目1

標準的な到達レベルの目安
線形変換の定義がわかり、合成変換や逆変換を求めることができる
行列の固有値と固有ベクトルが求められる
いろいろな確率を求めることができる。条件付き確率を求めることができる
平均・分散・標準偏差を求めることができる

未到達レベルの目安
線形変換の定義がわからず、合成
変換や逆変換を求めることができない行列の固有値と固有ベクトルが求められない確率を求めることができない
平均・分散・標準偏差を求めることができない学科の到達目標項目との関係(B)工学基礎知識の習得 B-1

教育方法等
概要
授業の進め方・方法

注意点

線形代数の基本的な計算力を修得する。
確率・統計学の基本的な知識と計算技能を修得する。
講義とグループワークを活用した演習形式で行う。
必要に応じて適宜小テストを実施し、また演習課題レポート、宿題を課す。
合格点は50点である。中間の成績は試験100%とする。前期末の成績は，前期中間と前期末の試験結果を70%，演習課
題と小テストなどを30%で評価する。特に，演習課題未提出者は単位取得が困難となるので注意すること。
学年総合評価 =（中間・期末試験の平均点）×0.7＋（演習課題や小テストなど）×0.3（講義を受ける前）しっかりと予習をしておくこと。
（講義を受けた後）復習を徹底し、分からない部分を理解できるようにしておくこと。

授業の属性・履修上の区分☑ アクティブラーニング☑ ICT 利用

□ 遠隔授業対応□ 実務経験のある教員による授業

授業計画
週

授業内容

1週

授業ガイダンス
線形変換とその表現行列2週

合成変換と逆変換

3週

原点を中心とする回転
対称変換

4週

直交行列と直交変換

5週

固有値と固有ベクトル１6週

固有値と固有ベクトル２

7週

場合の数
試行と事象

8週

到達度試験（前期中間）

9週
10週
11週

到達度試験の解説と解答
確率の意味
確率の計算１
確率の計算２12週

独立事象

週ごとの到達目標
授業の進め方と評価の仕方について説明する
線形変換の定義を理解し、表現行列を求めることができる
恒等変換・合成変換・逆変換を理解し、それらの表現行列を求めることができる
原点を中心とする回転を表す線形変換を理解し、その表現行列を求めることができる
対称変換を理解する
直交行列と直交変換の関係を理解し、与えられた直交変換の表現行列を求めることができる
固有値と固有ベクトルの定義を理解し、固有方程式を解くことができる
２次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
３次正方行列の固有値と固有ベクトルを求めることができる
nPr，n!，nCr の値を計算することができ、簡単な場
合の数の問題を解くことができる
試行と事象を理解する
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
簡単な確率の問題が解くことができる
確率の基本的性質を用いて確率を求めることができる
条件付き確率を求めることができる
事象の独立、試行の独立を理解し、独立試行の確率を求めることができる

1stQ

前期

2ndQ

9

3rdQ

後期

13週

確率変数と確率分布
平均と分散・標準偏差１
平均と分散・標準偏差２

14週

二項分布

15週

到達度試験（前期末）

16週

到達度試験の解説と解答
確率変数の和と積

1週

度数分布表
資料の平均・分散

2週

資料の平均・分散の演習

3週

母集団と標本２変量の解析

4週

２変量の解析の演習

5週

正規分布１

6週

正規分布２
正規分布の平均・分散

7週

到達度試験（後期中間）

9週
10週
11週
12週
13週
14週

到達度試験の解説と解答
微分方程式の意味
微分方程式の解
変数分離形
同次形
演習
１階線形微分方程式１１階線形微分方程式２演習

15週

到達度試験（後期末）16週

到達度試験の解説と解答

8週

4thQ

確率変数と確率分布を理解する
確率変数の平均・分散・標準偏差を求めることができる
確率変数の１次式の平均・分散を求めることができる
二項分布の平均と分散を求めることができる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
確率変数の和・積の平均を理解する
度数分布表がわかる
資料の平均・分散を理解し、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた資料の平均・分散を求めることができる
母集団と標本がわかる与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・
回帰直線を求めることができる
エクセルを利用して、与えられた２変量の標本について共分散・相関係数・回帰直線を求めることができる
正規分布を理解し、標準化変換することができる
標準正規分布に従う確率変数について確率を計算することができる
正規分布の平均・分散がわかる
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答
微分方程式と解の意味がわかる
変数分離形微分方程式を解くことができる
同次形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
１階線形微分方程式の解法がわかる
１階線形微分方程式を解くことができる
上記項目について学習した内容の総復習を行う
上記項目について学習した内容の理解度を授業の中で確認する
到達度試験の解説と解答

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類

基礎的能力 数学

分野

数学

学習内容

数学

学習内容の到達目標
積の法則と和の法則を利用して、簡単な事象の場合の数を数えることができる。
簡単な場合について、順列と組合せの計算ができる。
ベクトルの定義を理解し、ベクトルの基本的な計算(和・差・定数倍)ができ、大きさを求めることができる。
平面および空間ベクトルの成分表示ができ、成分表示を利用して簡単な計算ができる。
平面および空間ベクトルの内積を求めることができる。
問題を解くために、ベクトルの平行・垂直条件を利用することができる。
空間内の直線・平面・球の方程式を求めることができる(必要に応じてベクトル方程式も扱う)。
行列の定義を理解し、行列の和・差・スカラーとの積、行列の積を求めることができる。
逆行列の定義を理解し、2次の正方行列の逆行列を求めることができる。
行列式の定義および性質を理解し、基本的な行列式の値を求めることができる。
線形変換の定義を理解し、線形変換を表す行列を求めることができる。
合成変換や逆変換を表す行列を求めることができる。
平面内の回転に対応する線形変換を表す行列を求めることができる。
不定積分の定義を理解し、簡単な不定積分を求めることができる。
置換積分および部分積分を用いて、不定積分や定積分を求めることができる。
定積分の定義と微積分の基本定理を理解し、簡単な定積分を求めることができる。
分数関数・無理関数・三角関数・指数関数・対数関数の不定積分・定積分を求めることができる。
微分方程式の意味を理解し、簡単な変数分離形の微分方程式を解くことができる。
簡単な1階線形微分方程式を解くことができる。
定数係数2階斉次線形微分方程式を解くことができる。
10

到達レベル 授業週
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2

前1

2

前2

2

前3

3
3
3
3
2
2
2

独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。
条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。
1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。
2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。

評価割合
試験
総合評価割合基礎的能力
専門的能力
分野横断的能力7070
00レポート・小テスト・発表・その
他
30
30
0
0

11

合計
100
100
0
0

2

前9,前
10,前12

2

前11

2

後1,後2

2

後4

秋田工業高等専門学校 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) 規則
体制の目的
本校の教育課程の編成及び実施に関する事項を審議するために教務委員会が設置されている。教
務委員会は本教育プログラム (数理・データサイエンス・AI 教育プログラム) を改善・進化させるための事項を取り扱う。
秋田工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの実施について(目的）本プログラムは，IT 革新が進む社会の中で必要となる数理・データサイエンス・AI への関心を高め，かつその基礎的素養をすべての学生に修得させることを目的とする。
(履修対象者)
本プログラムは本校創造システム工学科に在籍する学生を対象とする。ただし，留学生及び編入生は対象としない。
(履修方法)
本プログラムは，授業科目の履修に係わる通常の登録手続きの他に，特別な手続きを必要としない。
(履修科目及び単位数)
本プログラムにおいて開設される履修科目及び単位数は，別表のとおりとする。
(修了要件)
本プログラムにおける修了要件は，前条に定める履修科目を全て修得することにする。
(修了認定)
本プログラムの修了認定は，教務委員会で行う。ただし，修了証は発行しない。
(実施体制)
本プログラムは，校⾧を運営責任者とし，改善・進化の計画立案を教務委員会，自己点検・評価を
分析評価委員会及び自己点検・評価委員会が担うものとする。
(雑則)
この規則を定めるもののほか，必要な事項は別に定める。
附則
この規則は令和 5 年 1 月 11 日から施行し，令和 4 年度入学者から適用する。

別表
リテラシーレベル授業科目及び単位数
科目名

学年

単位数

情報基礎

1年

2 単位

数学ⅢB

3年

2 単位

秋田工業高等専門学校分析評価委員会規則（設置）第１条 秋田工業高等専門学校運営組織規則第１７条第２項及び秋田工業高等専門学校自己点検・評価委員会規則第７条の規定に基づき，秋田工業高等専門学校分析評価委員会（以下「委員会」という。）
を置く。
（審議事項）
第２条 委員会は，次に掲げる事項を審議する。
（１）教育・研究活動評価に係るアンケート結果及びその他教育活動の分析及び評価に関すること。
（２）その他自己点検・評価に伴うアンケート結果の分析及び評価に関すること。
（組織）
第３条 委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
（１）校長が指名する教員 １名（２）委員長が指名する者 ５名（３）総務課長及び学生課長（４）その他委員長が必要と認めた者（任期）第４条 委員の任期は１年とし，再任を妨げない。
２ 前項の委員に欠員を生じ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・副部会長）
第５条 委員会に委員長を置き，第３条第１号の委員をもって充てる。
２ 委員長は，委員会を招集し，その議長となる。
３ 副委員長は，予め委員長が指名した委員とする。
４ 副委員長は，委員長を補佐し，委員長に事故あるときはその職務を代行する。
（委員以外の者の出席）
第６条 委員長が必要と認めるときは，委員以外の者を出席させて意見を求めることができる。
（報告）
第７条 委員長は，委員会において審議された事項を総括し，自己点検・評価委員会の委員長に報告するものとする。
（庶務）
第８条 委員会の庶務は，総務課において処理する。
（雑則）
第９条 この規則に定めるもののほか，委員会の運営上必要な事項は，別に定める。
附 則
この規則は，令和２年２月５日から施行する。

秋田工業高等専門学校自己点検・評価委員会規則（設置）第１条 秋田工業高等専門学校運営組織規則第１７条第２項の規定に基づき，秋田工業高等専門
学校における教育研究活動等の状況について自ら点検及び評価を行うため，秋田工業高等専門
学校自己点検・評価委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（審議事項）
第２条 委員会は，次の各号に掲げる事項を審議し，運営会議に附議する。
（１）教育研究活動等の自己点検及び評価に関すること。
（２）認証評価を含む外部評価の受審に関すること。
（３）アドミッションポリシー，カリキュラムポリシー，ディプロマポリシーの３年に一度の点検及び見直しに関すること。
（４）研究活動，地域貢献における目的，目標の３年に一度の点検及び見直しに関すること。
（組織）
第３条 委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
（１）校長（２）副校長（総務担当，教育担当，研究担当）（３）校長補佐（学生主事，寮務主事，専攻科長）（４）各系長，各一般教科長（５）事務部長（６）総務課長及び学生課長（７）その他校長が必要と認めた者（任期）第４条 委員の任期は１年とし，再任を妨げない。
２ 前項の委員に欠員を生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（委員長・副委員長）
第５条 委員会に委員長を置き，校長をもって充てる。
２ 委員長は，委員会を招集し，その議長となる。
３ 委員会に副委員長を置き，副校長（教育担当）をもって充てる。
４ 副委員長は，委員長を補佐し，委員長に事故あるときはその職務を代行する。
（委員以外の者の出席）
第６条 委員長が必要と認めるときは，委員以外の者を出席させて意見を求めることができる。
（委員会等への付託）
第７条 委員会は，自己点検・評価に関する具体的な事項の設定及び実施方法等についての原案策定を関係委員会に付託することができる。
（専門部会）
第８条 委員会に，特定の事項を調査・検討及び点検・検証するため，専門部会を置くことができる。
２ 専門部会について必要な事項は別に定める。

（庶務）第９条 委員会の庶務は，総務課において処理する。
（雑則）
第１０条 この規則に定めるもののほか，委員会の運営上必要な事項は別に定める。
附則
この規則は，平成２１年４月１日から施行する。
秋田工業高等専門学校自己点検・評価委員会規則（平成４年１０月７日制定）は，廃止す
る。

１
２

附 則
この規則は，平成２８年４月１日から施行する。
附 則
この規則は，平成２９年４月１日から施行する。
附 則
この規則は，平成３１年４月１日から施行する。
附 則
この規則は，令和２年２月５日から施行する。

秋田工業高等専門学校 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) 規則
体制の目的
本校の教育課程の編成及び実施に関する事項を審議するために教務委員会が設置されている。教
務委員会は本教育プログラム (数理・データサイエンス・AI 教育プログラム) を改善・進化させるための事項を取り扱う。
秋田工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの実施について(目的）本プログラムは，IT 革新が進む社会の中で必要となる数理・データサイエンス・AI への関心を高め，かつその基礎的素養をすべての学生に修得させることを目的とする。
(履修対象者)
本プログラムは本校創造システム工学科に在籍する学生を対象とする。ただし，留学生及び編入生は対象としない。
(履修方法)
本プログラムは，授業科目の履修に係わる通常の登録手続きの他に，特別な手続きを必要としない。
(履修科目及び単位数)
本プログラムにおいて開設される履修科目及び単位数は，別表のとおりとする。
(修了要件)
本プログラムにおける修了要件は，前条に定める履修科目を全て修得することにする。
(修了認定)
本プログラムの修了認定は，教務委員会で行う。ただし，修了証は発行しない。
(実施体制)
本プログラムは，校⾧を運営責任者とし，改善・進化の計画立案を教務委員会，自己点検・評価を
分析評価委員会及び自己点検・評価委員会が担うものとする。
(雑則)
この規則を定めるもののほか，必要な事項は別に定める。
附則
この規則は令和 5 年 1 月 11 日から施行し，令和 4 年度入学者から適用する。

別表
リテラシーレベル授業科目及び単位数
科目名

学年

単位数

情報基礎

1年

2 単位

数学ⅢB

3年

2 単位

秋田工業高等専門学校
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)目

的

数理・データサイエンス・AI への関心を高め、その基礎的素養を修得させる。
• 現代社会におけるデータや AI の利活用に関する知識• データを分析した結果から問題等を発見する能力

修了要件

情報基礎 (１学年)および数学ⅢB (3学年)の単位を修得すること

実施体制

運営責任者： 校

プログラムの改善・進化：
教務委員会
プログラムの点検・評価：
分析評価委員会
自己点検評価委員会

授業に含まれる内容
社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する
AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る

データを適切に読み解く力を養う

どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る

データを適切に説明する力を養う

さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る

データを扱うための力を養う

データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る
データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る
データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る

長秋田工業高等専門学校
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)
自己点検・評価• 分析・評価委員会において、以下の各項目について「内部評価」及びその「評価理由」を検討する。
• それを基に、自己点検・評価委員会において「内部評価」及びその「評価理由」を検討・確定する。
• その自己点検評価をホームページに掲載する。
秋田高専では次の(1)-(4)の項目について、評価基準
A： 十分満足している
B： 満足しているをもって評価する。

C： 改善を要する

内部評価の項目(1)

教育プログラムの履修・修得状況，学修成果に関する事項(2)

授業アンケート等を通じた，学生の内容の理解度・他の学生への推奨度に関する事項(3)

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(4)

教育プログラム修了者の進路・活躍状況，企業等の評価に関する事項