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】令和６年度申請用

様式１
大学等名
プログラム名名古屋学院大学
数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科によって、修了要件は相違しない① 教育プログラムの修了要件② 対象となる学部・学科名称③ 修了要件「情報処理リテラシー（2単位）」と「データサイエンスリテラシー（2単位）」計4単位を修得すること。
「情報処理リテラシー」は、全学で卒業要件として必修科目である。
「データサイエンスリテラシー」は、全学で卒業要件として選択科目である。

必要最低科目数・単位数

2 科目

4 単位

履修必須の有無

令和９年度以降に履修必須とする計画、又は未定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
情報処理リテラシー
2○○
データサイエンスリテラシー
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
情報処理リテラシー
2○○
データサイエンスリテラシー
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
情報処理リテラシー
2○○○
データサイエンスリテラシー
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
授業科目情報処理リテラシー
2○○○
データサイエンスリテラシー
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】令和６年度申請用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
情報処理リテラシー
2○○○○
データサイエンスリテラシー
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
情報処理リテラシー
4‐2アルゴリズム基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
情報処理リテラシー
データサイエンスリテラシー
4‐7データハンドリング
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
データサイエンスリテラシー
4‐9データ活用実践（教師なし学習）
データサイエンスリテラシー

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）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

1-1

・ビッグデータ「情報処理リテラシー」(１回目)
・IoT、AI「情報処理リテラシー」(１５回目)
・データ量の増加「情報処理リテラシー」(１回目)
・ビッグデータ、AI「データサイエンスリテラシー」(１回目)

1-6

・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）「データサイエンスリテラシー」(８回目)

1-2

・1次データ「情報処理リテラシー」(２回目)・2次データ「情報処理リテラシー」(３回目、４回目)
・1次データ、2次データ「情報処理リテラシー」(９回目)
・非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「情報処理リテラシー」(２回目)・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）「情報処理リテラシー」(９回目)・データのオープン化「情報処理リテラシー」(９回目)

1-3

・マーケティング「データサイエンスリテラシー」(１３回目)

1-4

・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ「情報処理リテラシー」(１１回目)
・特化型AIと汎用AI「情報処理リテラシー」(１５回目)
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見「データサイエンスリテラシー」(６回目)・データ解析：グルーピング「データサイエンスリテラシー」(７回目)・画像処理、音声処理「データサイエンスリテラシー」(１４回目)
・AIとビッグデータ「データサイエンスリテラシー」(１回目)

1-5

・AI利活用事例紹介「情報処理リテラシー」(１５回目)
・データサイエンスのサイクル(データの取得・管理・加工)「データサイエンスリテラシー」(２回目)・金融におけるデータ・AI利活用事例紹介「データサイエンスリテラシー」(１３回目)（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

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】令和６年度申請用（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（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

3-1

・ELSI「情報処理リテラシー」(９回目)・個人情報保護「情報処理リテラシー」(９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「情報処理リテラシー」(１回目)・データ倫理：プライバシー保護「情報処理リテラシー」(９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「データサイエンスリテラシー」(１５回目)

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報処理リテラシー」(９回目)
・匿名加工情報、暗号化、パスワード「情報処理リテラシー」(９回目)

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数）「情報処理リテラシー」(２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）「データサイエンスリテラシー」(３回目、６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）「データサイエンスリテラシー」(６回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンスリテラシー」(３回目、６回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンスリテラシー」(４回目)・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「データサイエンスリテラシー」(６回目)・散布図行列「データサイエンスリテラシー」(４回目)・クロス集計表「データサイエンスリテラシー」(５回目)

2-2・データ表現(棒グラフ、折線グラフ)「情報処理リテラシー」(１１回目)

2-3

・データの集計（和、平均）「情報処理リテラシー」(１２回目)・データの並び替え、ランキング「情報処理リテラシー」(１３回目)
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報処理リテラシー」(１３回目)
・表形式のデータ（csv）「情報処理リテラシー」(１４回目)⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムを通して、学生は大きく変わりつつある社会の中で求められる役割・責任を自覚し、数理・データサイエンス・AIの広範な適用領域を意識しながらデータを適切に読み解き、活用する方法を身につけることができる。また、本学ディプロマポリシーに基づく、知識・技能、思考力・判断力・表現力を主体的・複合的に身につけることができる。

【参考】⑫ 生成AIに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム改訂版」 （2024年2月 数理・データサイエン
ス教育強化拠点コンソーシアム）において追加された生成AIに関連するスキルセットの内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容

該当なし

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２
名古屋学院大学

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5②大学等全体の男女別学生数

年度
男性 4388 人

女性

1787 人（ 合計 6175人）③履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

経済学部
1,169
現代社会学部
704
商学部
1,339
法学部
782
外国語学部
570
国際文化学部615
スポーツ健康学部
675
リハビリテーション学部 321

合 計

入学
定員

収容
定員

250 1,000
150 600
295 1,180
165 660
140 560
150 600
170 680
80 320

令和5年度

令和4年度

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

279
184356206
163
202
172
90

47682
56
19
46006,175 1,400 5,600 1,652

256000000000

合計

履修率

279
184356
206
163
202
172
9028%
31%
30%
31%
29%
34%
25%
28%

0 1,65230%

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３大学等名
数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

名古屋学院大学

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）

170

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） 赤楚 治之

188人

12人

（役職名） 学長

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）
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員会（責任者名） 赤楚 治之（役職名） 学長

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
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員会規程⑥ 体制の目的
委員会は、文部科学省が定める「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に基づく認定プログラムを運営、改善することを目的とする。
委員会では、具体的に以下を行う。
（１） 教育プログラムの立案、実施に関する事項（２） 教育プログラムに設置する授業科目に関する事項（３） 教育プログラムについての、自己点検・評価に関する事項（４） 教育プログラムについての、情報公開に関する事項（５） その他教育プログラム実施に際し、必要な事項⑦ 具体的な構成員（１） 学長(数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員長)：赤楚 治之（２） 学術情報センター長：肥田 朋子（３） 教務部長 兼 教養教育運営委員長：濵 満久（４） 教養教育運営委員会情報部会所属教員から若干名：齋藤 邦彦（５） 事務局次長（教学担当）：加藤 高明（６） 学術情報センター、教務部から事務職員各１名：牧野 雅(学術情報センター)、岡本 康(教務課)

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
30%50%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
75%
100%
100%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）5,600
具体的な計画
本学公式ホームページの「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」のサイトで履修することで身に付くことができる力を掲載するとともに本学ポータルサイト上に本プログラムに関するバナーを掲載し、修了することによるメリットを定期的に発信していく。また、本教育プログラムの授業科目である「情報処理リテラシー」は、１年次の春学期全学部必修科目となっているため、授業内で数理・データサイエンス・AI教育プログラムについて紹介し、修了要件で必要となる「データサイエンスリテラシー」の履修を全学部に対して促す。

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
本教育プログラムを構成する2科目とも全学共通科目であり、全ての学生が受講することができる科目である。「情報処理リテラシー」は、１年次の春学期全学部必修科目として位置づけられており名古屋キャンパス、瀬戸キャンパスで学科毎に開講クラスを設定し、2023年度は合計73コマ、教員数11名を確保している。「データサイエンスリテラシー」は、Microsoft Streamでの動画配信機能や本学独自開発のポータルサイト[CCS]の資料配布機能、レポート提出機能を利用したオンデマンド授業としており、他の科目の授業時間や課外活動、所属キャンパス等による制限を受けず、希望する学生は、全員受講可能な体制を整えている。

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
卒業要件上の必修科目である「情報処理リテラシー」の授業内で数理・データサイエンス・AI教育プログラムの紹介を行い、本教育プログラムを修了することで、社会の中で求められる役割・責任を自覚し、数理・データサイエンス・AIの広範な適用領域を意識しながらデータを適切に読み解き、活用する方法を身につけることができる等のメリットを伝えている。また、大学公式ホームページに数理・データサイエンス・AI教育プログラム専用ページ(https://www.ngu.jp/faculty/department/datascience/)を作成し、学生が情報を受け取りやすい環境を整備し周知するとともに、大学案内などの広報媒体を使用し、本教育プログラムの情報を発信し、入学予定者へのさらなる訴求も行っていく。

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
より多くの学生が履修・修得できるようにサポートする手段として、本学独自開発の学内ポータ
ルサイト[CCS]で授業の資料提示やレポート提出、質問受付等を行っている。また、本学では、全ての学生に一台ずつノートPCを配付しているため、場所を選ばず予習や復習ができる環境となっている。「データサイエンスリテラシー」に関しては、授業で使用する教材を動画とPDFの両方で作成しており、動画での復習が可能となることに加え、動画が視聴できない環境下でもPDFを閲覧し、学習できるよう配慮している。また、学生からのパソコンの相談を受け付けるパ
ソコン相談コーナーで授業で使用する統計解析ソフトR、プログラミング言語Python等のアプリケーションのインストールをサポートしている。

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
本学独自開発の学内ポータルサイト[CCS]で、学生は授業時間内外で担当教員に質問ができる。担当教員には質問が来ると通知がされ、返答できる仕組みとなっている。「情報処理リテラシー」では、授業内でのパソコン操作実習の進捗具合を都度確認し、進捗が遅れている学生がいた場合は、個別に対応し授業を進めていることに加え、Microsoft Teamsでのチャットやメールによる質問も受け付けており、学生からの質問受付の方法を複数用意している。また、学生からのパソコンの相談を受け付けるパソコン相談コーナーでは、パソコンの操作実習で使用するMicrosoft Office等の使用方法について相談を受け付けており、授業時間外でも対面でサポートできる体制を整えている。

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】

様式４
大学等名

名古屋学院大学

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）
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員会（責任者名） 学長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） 赤楚 治之
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
学内ポータルサイト[CCS]において、プログラムを構成する授業科目の履修・修得状況を管理するとともに、これらのデータは、数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員会で共有し、本教育プログラムの評価・改善に活用している。令和5年度から開始した本教育プログラムの履修状況としては、全学で300人が履修、256人が修了した。教育プロ
グラムの対象科目を履修できる1年次の本教育プログラムの全体に対する修了率は、15.5%であった。
(参考)プログラムの履修・修得状 ＜情報処理リテラシー＞ 履修者数：1,652名、修得者数：1,581名＜データサイエンスリテラシー＞ 履修者数：300名、修得者数：256名
況

本教育プログラム受講者全員に対して授業アンケートを実施しており、学内ポータルサイト[CCS]で学生が授業に関する内容に、さらに興味・感心を持つようになったかや授業を通じて、新しい知識や技能を得たり、理解が深まったかを把握できる仕組みとなっている。令和5年度の結果では、興味関心に関する質問に対し、「情報処理リテラシー」は87.7%、「データサイエンスリテラシー」は72.4%の学生が興味を持ったと回答し、「理解・修得」に関する質問に対しては、「情報処理リテラシー」は95.9%、「データサイエンスリテラシー」は86.1%の学生が理解が高まったと回答している。
学修成果

本教育プログラム受講者全員に対して授業アンケートを実施しており、学内ポータルサイト[CCS]で学生の理解度を担当教員が把握できる仕組みとなっている。アンケート結果は数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員会で共有し、本教育プログラムの評価・改善に活用している。前項(学修成果)に記載のとおり「理解・修得」に関するアンケート結果から、多くの学生が理解が深まったと回答している。記述式のアンケートでも社会で役立つIT関連の知識、スキルを身につけれられたなどの回答があり、授業内容を理解し、スキルを身につけられていることが分かる。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業アンケートでは、授業に対する満足度を定量的に把握できる。また、記述式設問の「良かった点、評価できる点」等の回答でより具体的な意見を把握することができる。また、これら授業アンケートの結果は、常に全学生が閲覧可能な状態である。令和5年度のアンケート結果では、「総合的にみて、この授業の内容に満足しているか」の質問に対して、「情報処理リテラシー」は95.1%、「データサイエンスリテラシー」は78.6%の学生が満足していると回答していることから、後輩等他の学生への推奨度が高いことが分かる。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨
度

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

プログラムを構成する授業科目の履修・修得状況を数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員会で共有し、履修・修得状況に問題がないか点検し、必要があれば改善していく。本学は、3月下旬(在学生)と4月上旬(新入生)に春学期と秋学期の1年分をまとめて履修登録の受け付けをしている。本教育プログラムの構成科目である「データサイエンスリ
テラシー」は秋学期に開講している科目だが、開講する約半年前の早期段階で履修登録人数を把握することができるため、履修状況を確認し履修者が少ない等問題があれば、9月下旬の秋学期履修登録変更期間までに履修者が増えるよう情報発信するなど対策を講じていく。

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

学外からの視点本教育プログラムは令和5年度から開講しているため、プログラムを修了し、卒業した学生はいない状況であり、第1期生の卒業は令和8年度からとなる。今後に向けては、本教育プログラムを修了した卒業生の進路先や活躍状況を把握するため、就職先企業に対して調査を実施、本教育プログラムを修了した卒業生の企業における活用状況や評価を把握する仕組みを数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム委員会で検討していく。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

学内就職説明会で来学した企業やインターンシップの依頼がある企業に対してアンケートを実施し、本教育プログラムの内容・手法等への意見をキャリアセンターを通じて収集していく。また、自治体や企業に教育プログラムの講義内容及び実データを活用した演習等の協力を仰ぎ、社会でデータがどのようなデータがどんな分析をされ、実際に活用されているか具体的なイメージがつくように内容・手法の見直しを行っていく。
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

本教育プログラムでは、時事やトレンドなど社会での実例をもとにAI技術等がどのように活用されているかの紹介や実際に統計解析ソフトR、プログラミング言語Pythonを使ったデータ分析を実施する等、好奇心を高める授業内容としている。令和5年度のアンケート結果では、「教員は学生が授業内容に興味を持つように工夫していた。」の質問に対して、「情報処理リテラシー」は92.2%、「データサイエンスリテラシー」は71.7%の学生が興味を持つよう工夫されていたと回答している。
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

毎年の学生アンケートの意見を参考に、学生の「分かりやすさ」の観点から授業の内容・実施方法の見直しを行っていく。令和5年度のアンケート結果では、「授業における適切な教材・資料の提示が理解を促した。」の質問に対して、「情内容・水準を維持・向上しつ 報処理リテラシー」は88.7%、「データサイエンスリテラシー」は83.8%の学生が授業における適切な教材・資料の提示がつ、より「分かりやすい」授業 理解を促したと回答している。また、記述式のアンケートでは、「先生の丁寧な指導や個別サポートのおかげで分かりとすることやすかった(情報処理リテラシー)」、「PDFと動画が両方配布されており、じっくりと理解できた(データサイエンスリテラシー)」等の感想があった。
※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