大阪女学院大学・短期大学

Wilmina AI Data Science Literacy Program
自己点検・評価報告書

2024年3月
大阪女学院大学・短期大学

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2022（令和4）年度より取り組みを始め、2023年8月に文部科学省「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)」として認定されたWilmina AI Data Science Literacy Programを構成する唯一の科目として開講した「AI・データサイエンス基礎（以下、本科目という。）」について、2023年度の自己点検・評価を実施した。評価項目は文部科学省の「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）実施要綱細目」３の（2）及び（6）の内容に準じた。
Ⅰ.評価体制について
大阪女学院大学・短期大学カリキュラムセンターは、教育課程における内部質保証の責任担当組織であり、情報教育展開部はカリキュラムセンターの協力支援組織である。
情報教育展開部は、本学の共通教育科目群（研究・調査の方法及びコアエリア情報）に関する施策の企画・立案・運営・点検・改善を目的とし、活動している。
Ⅱ.学内からの視点
1.プログラムの履修・修得状況、学修成果に関する事項
・大阪女学院大学、大阪女学院短期大学（以下、本学という）では、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度の目的を踏まえ、AI・データサイエンス教育は次世代を担う学生にとって不可欠であると考え、2022年度入学生より、大学（国際・英語学部）及び短期大学（英語科）の1年次全学生必修科目として本科目を開講した。
・開講にあたっては、学習効果を向上させるとともに、他科目の課題等による負荷の影響を考慮し、学期末の課題提出や定期試験受験が集中する時期を避け、秋学期開講として9月末から12月末にかけて学習スケジュール*1を設定した。学生に対しては、昨年度までのe-learningサイト上のみでの学習ではなく、対面授業とe-learningサイト上において学習に取り組むことを説明した。*2
・学修成果を高める取り組みとして、学生に全15回の授業の確認テストでの満点取得と、 各回の授業内容から出題する3回のまとめテストの受験、第9～12回の授業ではエクセルを利用した「データを読む」「データを説明する」「データを扱う」の操作処理とその成果物の提出も求めた。*3・エクセルの操作処理に不安を感じる学生（40名程度）を対象として、第9～12回の授業時にはパソコン教室にて、スタッフによる操作説明・サポートも行った。
・担当教員によるメールでの質疑応答は随時実施された。
・教室での対面授業とe-learningサイトでの学習であったため、昨年度の課題であった学習状況の進捗の鈍さが大きく改善された。具体的には、12月末までに学習を修了した学生は103名のうち75名「修了率：72.8％」で、昨年度の同時期（125名のうち69名「修了率55.2％」）と比較し、修了率は20ポイント程度向上した。
・また、12月末までに学習を修了できていない学生を対象に学習期限の延長を行い最終期限の2月19日時
点で学習が修了した学生は103名のうち91名「修了率：88.3％（昨年度修了率：82.4％）」となった。*42

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*1

*2

*3

*4履修・修得状況
2023年度大 学短期大学

合 計履修者

73名

30名

103名

修了者

63名

28名

91名

修了率86.3％93.3％

88.3％

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2.学生アンケート等を通じた、学生の内容の理解度・後輩等他の学生への推奨度
・本科目でも全学的に実施している授業アンケートを実施した。回答者数（大学：58名 短期大学：27名）
・Q9の結果*6より、学生の「3.データの扱い方」の理解度は特に高いものとなった。その他「1.データサイエン
スの概念の理解」「2.データサイエンスの事例の理解」「4.データ分析手法」「5.データ・AIを扱う上での留意事項の理解」は「3.データの扱い方」ほど高くはないが、Q8*5の結果より身につけた知識を活かせると答えていることから一定の理解度はあると言える。
・本科目を学ぶ学生が動機をより一層明確にできるよう、アンケート「Q10この授業を受けて良かった点」の回答として多かった以下の内容を次年度履修者に案内する。
・Excelの使い方や専門用語の解説が非常に役立ち、将来の仕事に活かせると感じた。
・AIについて詳しく学べたことが良かった。
・エクセルの実技演習があり、自分のペースで学べた点が良かった。
・パソコンやエクセルの操作に自信がつき、情報の扱い方やデータのまとめ方を学ぶことができた。
・データサイエンスや情報管理についての理解が深まった。
・将来の就職に役立つスキルを身につけたと感じている。

Q3私はこの授業に意欲的に取り組んだ。
大学 国際・英語学部

短期大学 英語科

Q4この授業の内容や進度は、自分にとって適切であった。
大学 国際・英語学部

短期大学 英語科

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Q5この授業の教材または動画は適切であった。
大学 国際・英語学部

短期大学 英語科

Q6私はこの授業を受講して総合的に満足した。
大学 国際・英語学部

短期大学 英語科

Q7私はこの授業を受講してデータサイエンスという学問領域に興味・関心を持った。
大学 国際・英語学部
短期大学 英語科

5

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Q8私はこの授業で身につけたデータサイエンスの知識を自分の将来に活かせると思う。 *5
大学 国際・英語学部
短期大学 英語科

Q9この授業を受けて、身についたと思うことを教えてください（複数回答可）*6
大学 国際・英語学部
90.00%

80.00%67.24%

70.00%

60.00%

50.00%

40.00%

39.66%

37.93%

36.21%

43.10%

30.00%

20.00%

10.00%

0.00%

1.データサイエンスの概念の理解

2.データサイエンスの事例の理解

3.データの扱い方

4.データ分析手法

5.データ・AIを扱う上での留意事項の理解

短期大学 英語科
90.00%

77.78%

80.00%

70.00%

60.00%

48.15%

50.00%

40.00%

40.74%
33.33%
25.93%

30.00%

20.00%

10.00%

0.00%

1.データサイエンスの概念の理解

2.データサイエンスの事例の理解

3.データの扱い方

6

4.データ分析手法

5.データ・AIを扱う上での留意事項の理解大阪女学院大学・短期大学
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
・入学者数に対する本科目の履修率は1年次全学生必修科目であるため、短期大学においては2023年度に100％となり、大学においては2025年度に100％となる。*7*7履修率移行状況
年度

大学

短期大学

2022（R3）

34.4%

64.3%

2023（R5）

60.4%

100.0%

2024（R7）

88.1%

100.0%

2025（R8）

100.0%

100.0%

Ⅲ.学外からの視点
1.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
・2023年度末に、本科目を修得した短期大学の卒業生が初めて誕生する。短期大学においては2024年度以降、大学においては2027年度以降の卒業生調査において、本科目を修得した卒業生の進路先や活躍状況の把握が可能である。
2.産業界からの視点を含めた、教育プログラム内容・手法に関する事項
・本学の卒業生が就職した企業等を対象としてアンケート調査を実施している。このアンケートに設問を加える形で、本学卒業生に対する情報リテラシー及び数量的スキルの修得状況を調査し、本科目の改善に活用する。
Ⅳ.改善・進化に向けた取組
1.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
・本科目の学習開始時に、学生に身近なサービスや製品等の具体例を活用して説明した。また、第8回の授業では、授業担当者とは異なる本学教職員が、実社会の医療現場におけるAIの開発と活用事例である弘前大学医学部の取組「AIによる日本語の方言の標準語への翻訳」を紹介した。
くわえて、1年次全学生必修科目「総合キャンパスプログラム演習」においてテクノロジーライターが「デジタル社会の問題を考える授業」を行うことにより、学生の数理・データサイエンス・AIを「学ぶことの意義（動機付け）」や「学ぶ楽しさ」の理解が深まるように努めている。
2.内容・水準を維持・向上しつつ、「分かりやすい」授業とすること
・授業評価アンケートQ9の2023年度*6と2022年度*8の結果を比較すると、2023年度は「1」～「5」において概ね身についたと回答した学生の割合が増加した。また、「3」が身についたと回答した学生の割合が最も高く同傾向であった。
・今後、「1・2・4・5」が身についたと回答する学生の割合を高める学生の「分かりやすさ」の視点から授業の内容と実施方法を継続的に改善することを検討する。
「1」：データサイエンスの概念の理解「4」：データ分析手法「2」：データサイエンスの事例の理解「3」：データの扱い方」「5」：データ・AIを扱う上での留意事項の理解

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3.次年度における更なる学修成果向上にむけて・２０２３年度において効果的であったExcelを用いた課題のサポートに加えて、TAの配置についても検討する。特に、日本語を母語としない学生に対して、同じ国の出身である先輩が学修をサポートできないか、体制を模索したい。
*8 2022年度アンケート結果
Q9この授業を受けて、身についたと思うことを教えてください（複数回答可）
大学短期大学Ⅴ.参考リンク（文部科学省）「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」
https://www.mext.go.jp/content/20210315-mxt_senmon01-000012801_4.pdf
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