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】令和６年度申請用

様式１
大学等名

日本大学

プログラム名日本大学文理学部 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① 申請単位

学部・学科単位のプログラム② 既認定プログラムとの関係③ 教育プログラムの修了要件④ 対象となる学部・学科名称
文理学部⑤ 修了要件プログラムを構成する「情報リテラシー」（2単位）、「データ処理基礎」（2単位）、「ビッグデータサイエンス」（2単位）、「アルゴリズムとプログラミン
グ応用」（2単位）の合計8単位を取得すること。

4

必要最低科目数・単位数科目

8

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

単位⑥ 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
情報リテラシー2 ○データ処理基礎2 ○ ○ビッグデータサイエンス

2 ○アルゴリズムとプログラミング応用

2 ○

2 ○ ○

データ処理基礎

2 ○ビッグデータサイエンス

2 ○ ○ ○ ○ ○

○

○

授業科目

○ ○ ○

アルゴリズムとプログラミング応用

2 ○アルゴリズムとプログラミング応用⑩ プログラムを構成する授業の内容

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9○

2 ○ビッグデータサイエンス

単位数○ ○ ○ ○

ビッグデータサイエンス

データ処理基礎必須 1-6 1-7 2-2 2-7○⑧ 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⑨ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

○ ○

⑦ 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
情報リテラシー

授業科目

選択項目
データサイエンス応用基礎
AI応用基礎
データエンジニアリング応用基礎

授業科目

授業科目

単位数

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】令和６年度申請用

講義内容

授業に含まれている内容・要素

1-6

・データの収集と記録，Excel形式とCSV形式，データの尺度，四則演算とセル参照 「データ処理基礎」（2回目）
・代表値（平均値・最頻値・中央値） 「データ処理基礎」（3回目）

・論理式，論理演算子 「ビッグデータサイエンス」（4回目）「ビッグデータサイエンス」（5回目）
・条件分岐（2）：switch文 「ビッグデータサイエンス」（6回目）

1-7 ・条件分岐（1）：if文，else文（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する知識である「数学基礎（統計数理、線形代・コンピュータの歴史，5大要素，データの表し方 「情報リテラシー」（11回目）
数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するため 2-2 ・情報の単位，ファイル構造，データの符号化，データの圧縮 「情報リテラシー」（12回目）
・AI時代におけるデータの活用：多様なデータ・ソースとデータ量の増加，データの構造化とメタデータ，アノテーションの手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、（データに対する情報付加），一次データ・二次データとオープンデータ 「ビッグデータサイエンス」（2回目）「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。

・データ・AIの基礎と留意事項：AI社会の原則，データバイアス，アルゴリズムバイアス，AIサービスの留意事項 「情報リテラシー」（8回目）
・プログラミングの基本（2）：変数，型，代⼊，四則演算 「アルゴリズムとプログラミング応用」（3回目）
・論理式，論理演算⼦ 「アルゴリズムとプログラミング応用」（4回目）
2-7・関数（1）：関数による処理の分離 「アルゴリズムとプログラミング応用」（9回目）
・関数（2）：引数と戻り値 「アルゴリズムとプログラミング応用」（10回目）
・クラス（1）：クラスの概念，クラスの作成 「アルゴリズムとプログラミング応用」（11回目）
・クラス（2）：インスタンス変数とカプセル化 「アルゴリズムとプログラミング応用」（12回目）
・データ・AIの基礎と留意事項：AI社会の原則，データバイアス，アルゴリズムバイアス，AIサービスの留意事項 「情報リテラシー」（9回目）
1-1
・AI・ビッグデータ時代における社会の変化：AIによる産業・職業の改革，人間の知能とAI，データ駆動型社会におけるAIの役割 「ビッグデータサイエンス」（1回目）
・データの収集と記録，Excel形式とCSV形式，データの尺度，四則演算とセル参照 「データ処理基礎」（2回目）
・各分野におけるAIの活用：AIを利用した研究開発，推薦システムと協調フィルタリング，モニタリングとエラー検知，意1-2 思決定への支援 「ビッグデータサイエンス」（3回目）
・データ利活用のための技術：データの一次集計と基本統計量，データの可視化（グラフ、地図、ネットワーク分析），AIを用いた画像認識・言語処理の基礎 「ビッグデータサイエンス」（4回目）

2-1

・AI時代におけるデータの活用：多様なデータ・ソースとデータ量の増加，データの構造化とメタデータ，アノテーション（データに対する情報付加），一次データ・二次データとオープンデータ 「ビッグデータサイエンス」（2回目）

・社会におけるAIの活用：テキストマイニング，画像処理，シミュレーション 「情報リテラシー」（10回目）
・AI・ビッグデータ時代における社会の変化：AIによる産業・職業の改革，人間の知能とAI，データ駆動型社会における
3-1 AIの役割 「ビッグデータサイエンス」（1回目）
・各分野におけるAIの活用：AIを利用した研究開発，推薦システムと協調フィルタリング，モニタリングとエラー検知，意思決定への支援 「ビッグデータサイエンス」（3回目）（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用
・データ・情報セキュリティ：情報セキュリティのCIA，パスワード管理，暗号化と復号化，情報倫理，サイバーセキュリティ
分野、更には研究やビ 3-2 事件の事例紹介 「情報リテラシー」（2回目）
ジネスの現場において・データ・文献のアカデミック利用：ELSI，著作権，データ倫理 「情報リテラシー」（4回目）
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・各分野におけるAIの活用：AIを利用した研究開発，推薦システムと協調フィルタリング，モニタリングとエラー検知，意ものに加え、「データサ
思決定への支援 「ビッグデータサイエンス」（3回目）
イエンス基礎」、「機械・機械学習（１）教師あり学習：説明変数と目的変数，クラス分類と回帰による目的変数の推定，訓練データによる機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と 3-3 学習，過学習，AIの評価 「ビッグデータサイエンス」（7回目）
・機械学習（２）教師なし学習：クラスタリングによるグルーピング，主成分分析を利用した次元の削減，自己組織化マッ展望」から構成される。

プ 「ビッグデータサイエンス」（8回目）
・AI分野における最新の動向：ニューラルネットワークと深層学習，強化学習による機械学習，擬似データの生成，新しいビジネスモデル 「ビッグデータサイエンス」（9回目）
・社会におけるAIの活用：テキストマイニング，画像処理，シミュレーション 「情報リテラシー」（10回目）
・AI分野における最新の動向：ニューラルネットワークと深層学習，強化学習による機械学習，擬似データの生成，新しいビジネスモデル 「ビッグデータサイエンス」（9回目）
3-4 ・AIを利用した画像処理：物体検出，セマンティックセグメンテーション，敵対的生成ネットワーク 「ビッグデータサイエンス」（13回目）
・AIを利用した自然言語処理：n-gramを用いた文章類似度判定，形態素解析と構文解析，文書単語行列を利用した迷惑メール判定 「ビッグデータサイエンス」（14回目）
・各分野におけるAIの活用：AIを利用した研究開発，推薦システムと協調フィルタリング，モニタリングとエラー検知，意思決定への支援 「ビッグデータサイエンス」（3回目）
・データ利活用のための技術：データの一次集計と基本統計量，データの可視化（グラフ、地図、ネットワーク分析），AIを用いた画像認識・言語処理の基礎 「ビッグデータサイエンス」（4回目）
・機械学習（２）教師なし学習：クラスタリングによるグルーピング，主成分分析を利用した次元の削減，自己組織化マッ
3-9
プ 「ビッグデータサイエンス」（8回目）
・AI活用のためのプログラミング（1）：Pythonの基本，四則演算，繰り返し処理，条件分岐 「ビッグデータサイエンス」（11回目）
・AI活用のためのプログラミング（2）：Pythonによる表形式データの基本集計，データのソートと探索 「ビッグデータサイエンス」（12回目）

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・代表値（平均値、中央値、最頻値），分散，標準偏差 「データ処理基礎」（3，4回目）
・相関係数、相関関係と因果関係 「データ処理基礎」（11回目）（３）本認定制度が育成
・アルゴリズムの表現 「アルゴリズムとプログラミング応用」（5～8回目）
目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわ Ⅰ ・コンピュータで扱うデータ 「ビッグデータ・サイエンス」（2回目）
・構造化データ，⾮構造化データ 「ビッグデータ・サイエンス」（2回目）
る課題の解決に活用できる人材」に関する理解・文字型、整数型、浮動小数点型 「アルゴリズムとプログラミング応用」（3回目）
や認識の向上に資する・変数，代入，四則演算、論理演算 「アルゴリズムとプログラミング応用」（3，4回目）
実践の場を通じた学習
・関数，引数，戻り値 「アルゴリズムとプログラミング応用」（9～13回目）
体験を行う学修項目
群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修
項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」か Ⅱら構成される。

・データ駆動型社会，Society 5.0 「ビッグデータ・サイエンス」（1回目）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「ビッグデータ・サイエンス」（4，5回目）
・ICT（情報通信技術）の進展，ビッグデータ 「ビッグデータ・サイエンス」（1，2回目）
・AI倫理，AIの社会的受容性 「情報リテラシー」（2，5回目）
・機械学習，教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「ビッグデータ・サイエンス」（7～9回目）
・実世界で進む深層学習の応用と革新 「ビッグデータ・サイエンス」（13，14回目）
・AIの学習と推論，評価，再学習 「ビッグデータ・サイエンス」（7～9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）
ビッグデータ社会、AI社会と呼ばれるようになった昨今、膨大なデータから有益な情報をどれだけ抽出できるかという利活用について、企業活動
のみならず個人の生活においても重要となっている。
データの発生や収集、機械学習を含めた分析や活用の方法論、実社会における様々な領域への展開方法までのサイクルを学修することにより、課題の発見から提案・解決までを担える次世代の人材を育成する。
また知識や理論のみでなく、コンピュータを利用した実践スキルを同時に身につける。

【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（応用基礎レベル）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）における、コア学修項目3-5「生成」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
令和5年度の「情報リテラシー」の授業内でChatGPTを紹介し、「情報リテラシーとは何か？」についてAIに文章を生成するデモンストレーションを行った。
そして大学のレポートの中で利用すべきか否か、利用するとしたらどのように利用すれば良いか、教育面や倫理面を含めた議論を学生-教員間
および学生-学生間で行った。

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
日本大学

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4②大学等全体の男女別学生数

年度
男性 5,005 人

女性 3,201 人（ 合計 8,206

人）③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
文理学部

合 計

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

履修者数

修了者数

履修者数

履修者数

履修者数

8,206 1,900 7,600 2,188

4 1,98518,206 1,900 7,600 2,188

4 1,985

1

学生数

入学
定員

収容
定員

修了者数

0

修了者数

0

0

修了者数

0

0

修了者数

0

履修者数

0

修了者数

合計

履修率

4,173

55%

0 4,17355%

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 日本大学

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）

248

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） 岡 隆

520

人

5

人

（役職名） 文理学部長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）
学務委員会（責任者名） 十代 健

（役職名） 学務委員会委員長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
日本大学文理学部学務委員会内規⑥ 体制の目的
学務委員会は、文理学部の教学全般を取り扱う委員会である。取り扱う学問分野を定めていないのは、AIやデータサイエンス等の日進月歩の分野に関しても臨機応援に対応できるようするためである。実際に令和７年度から始まる副専攻制度の設計を行い、科目の調整を主導してきた。その副専
攻にデータサイエンス副専攻も含まれ、シラバス内容のチェックや履修率向上について議論を行っていることからAIデータサイエンス分野に関しても実務を行っていることがわかる。また、全学科の代表が委員となっているため、人文系・社会系・理学系からなる文理学部のプログラムを議論するのに相応しい委員会である。
一方、コンピュータセンターは文理学部のICT関連を取り扱う部署であり、ビックデータやAI教育を実践している教員が数多く所属している。学務委員会の構成員にはコンピュータセンターの教員も委嘱されており、中心となってプログラムの立案から改善まで行っている。

⑦ 具体的な構成員
文理学部長
心理学科 教授 岡 隆
学務委員会
教育学科 教授 杉森 知也 （委員長）
物理学科 教授 十代 健 （副委員長）
コンピュータセンター運営委員会副委員長 准教授 田中 絵里子 （委員）
人文系委員 哲学科・史学科・国文学科・中国語中国文化学科・英文学科・ドイツ文学科
社会系委員 社会学科・社会福祉学科・教育学科・体育学科・心理学科・地理学科
理学系委員 地球科学科・数学科・情報科学科・物理学科・生命科学科・化学科
グローバル教育研究センター長
国際交流委員会委員長
学芸員課程委員会委員長
FD委員会委員長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

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】

令和５年度実績55%

令和６年度予定

80%

令和７年度予定

100%

令和８年度予定

100%

令和９年度予定

100%

収容定員（名）7,600

具体的な計画
令和7年度より行われる学部カリキュラム改定において、本プログラムの必修4科目のうち3科目を全学科共通で必履修とする。
現行カリキュラムにおいては、1科目だけが卒業に必要な必修科目であるため、残りの3科目を自由
選択科目として履修しなくてはならない。しかし、新カリキュラムで3科目が必履修となれば、残り1科目を修得するだけになるため、履修率が向上することが予測できる。
また、令和7年度より学部で副専攻制度を開始する予定であり、その中のひとつに「データサイエン
ス副専攻」がある。この「データサイエンス副専攻」は総合教育科目や学科専門科目から合計16単
位以上を修得することが条件になるが、その中においても本プログラムの4科目は副専攻の中核を担う必修科目として位置づけられている。

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
本プログラムの導入科目にあたる「情報リテラシー」は、学部全体での必修科目に指定されており、入学直後の1年生前学期にクラス指定で全員が履修している。
また、他の2科目は1年生後学期から卒業までに十分な履修機会が得られるよう、毎年、前学期・後学期にそれぞれ複数コマを開講している。さらに、令和7年度からは必履修にするために大幅な開講
コマ数の増加を予定している。

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
学生への周知として、1年生に対しては、初年次必修科目「情報リテラシー」の初回授業時と最終回に本カリキュラムの説明と履修科目の案内をしている。
2年生以上に対しては、各学期のガイダンス時に実施してる科目履修案内において、積極的な履修を促している。
なお、令和7年度からは、本プログラムの4科目のうち3科目を全学科共通の必履修科目とする予定である。

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

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】

できる限り多くの学生が履修できるよう、各学期ごとに複数の曜日時限で授業を開講している。また、履修希望者が全員履修できるよう、履修希望者数に応じて優先的にコンピュータ教室を確保している。
また、学生の科目修得をサポートするために、授業補助としてTA（大学院生の授業補助）およびSA（学部学生の授業補助）を採用している。さらに授業時間外にはPCアドバイザー（下記⑫記載）を採用しており、学生が気軽に質問・相談できる機会を設けている。

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
授業時間以外での学習指導や質問は、オンラインの場合、日本大学全体の共通LMSである「CanvasLMS」から連絡を取ることが可能である。対面の場合は、文理学部構内に設置しているコン
ピュータ自習室「インフォメーション・スクウェア」にて、学部生および大学院生から採用された「PCアドバイザー」や、科目担当教員が「対面サポート」を実施している。
なお、本プログラムを構成する科目は基本的に本学部のコンピュータセンターに所属する専任教員が担当し、適宜情報を共有しているため、対面サポートの時間外や担当教員が不在時も質問を受け付けることができる体制になっている。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式４
大学等名 日本大学

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）
ＦＤ委員会（責任者名） 久保田 裕之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） FD委員会委員長

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
本プログラムに関する4科目のうち1科目については必修科目であり、さらに2科目については令和7年度より必履修科目となる予定である。
また残り1科目については選択科目となるため、学部全体および各学科ごとの履修率についても評価を行っていく。

プログラムの履修・修得状
況

各科目についての単位修得状況および成績評定を確認することで改善を検討していく。現在も学部内の全科目について、成績評価の分布表、成績評点のヒストグラムなどを作成し、担当者で確認しているため、集計は自動化されている
し、分析や展開に関する実績もある。

学修成果

本学部では履修者が15名を超える全科目について「授業改善のためのアンケート」を行っている。
同アンケートの中には、学生の当該授業における知識やスキルの習得度や、授業の難易度を問う設問もあるため、学生視点での評価を収集し、担当教員へフィードバックすることができている。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本プログラムを修了した学生に対してアンケートを行うと同時に、進学先・就職先に関する進路についても分析し、Webサ
イト等で情報公開を行っていく予定である。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨度

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】

データサイエンス教育に関する重要性は理解しており、4科目のうち1科目については平成22年度より（令和2年度学則改定により現行の科目名称）本学部の必修科目となっている。
残り2科目については令和7年度より必履修科目となる予定である。
さらには本プログラムの4科目を必修科目とする「データサイエンス副専攻」を令和7年度より実施する予定であり、さらな
る履修者数の向上を目指す。
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

学外からの視点
本プログラムは令和4年度新入生より実施しているため、プログラム要件を満たした学生はいるものの、まだ在学中であり、進路も決まっていない学生がほとんどである。
学生には生涯メールアドレスを付与しているため、メールやフォーム等による卒業生アンケートを実施し、本プログラムの評価を実施していく予定である。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学部では、情報科学科をはじめとして、産学連携のプロジェクトが複数実施されている。またインターンシップなども多数行っている。
そのような、学生と共同研究を行ったり、インターンシップの受け入れ先となっている企業からのフィードバックを受け、産業界さらの視点も含めた、カリキュラムの継続的な改善を行っていく。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見従前より、本プログラムの必修科目の一つである「情報リテラシー」は、学部としての必修科目にもなっており、すべての学生にICTやデータサイエンスに触れさせる機会を設けている。
授業の中では理論的な説明を教員から一方的に行うのみでなく、PCを利用した演習や、学生同士のプレゼンテーションなども含め、主体的な学習を意識させている。
また、抽象的な話のみでなく、具体例を交えた紹介を重視するとともに、実データを利用した分析を実施することにより、実用性や意義を伝えるようにしている。
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

これまでも情報セキュリティの重要性が高まると授業の中で扱う回数を増やしたり、AIが一般的に普及するようになったことを考慮し、社会におけるAIの活用や機械学習の概念について、初年次必修科目の中で扱うなど、毎年シラバスや授業
内でのトピックの見直しを行っている。例えば令和5年度は、授業内でChatGPTを紹介し、大学のレポートの中で利用すべ
内容・水準を維持・向上しつ きか否か、利用するとしたらどのように利用すれば良いか、教育面や倫理面を含めた議論を学生-教員間および学生-学つ、より「分かりやすい」授業と 生間で行っている。
すること※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

文理学部シラバスTOP > 文理学部 > コンピュータ科目 > 情報リテラシー

令和２年度以降入学者

情報リテラシー

令和元年度以前入学者

コンピュータ・情報リテラシー

教員名
単位数

田中絵里子，大川内隆朗，毒島雄二，渡辺勇士，多田武丸
2

科目群

コンピュータ科目

学期

前期

学年

1

履修区分

必修

授業形態

対面授業（一部遠隔授業）

授業の形態

オンデマンド型動画配信を6回含むBlackboard ID
授業概要

授業のねらい・到達目標

開講区分

文理学部

20230548
コンピュータ利用の基礎を学修する。
本学部のコンピュータ環境を利用するための基本的な技能，知識，マナーを学び，社会で求められる情報セキュリテ
ィやコンプライアンス等を身に付けるとともに，大学での学修に最低限必要なICT機器の基本操作ができるようになることを目標とする。
この科目は文理学部のディプロマポリシーDP1-6及びカリキュラムポリシーCP1-6に対応している。
経験や学修から得られた豊かな知識と教養に基づいて，倫理的な課題を理解し説明することができる。(A-1-1)
世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの現状を概説できる。(A-2-1)
仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察することの重要性を説明できる。(A3-1)
事象を注意深く観察して，解決すべき問題を認識できる。(A-4-1)
新しいことに挑戦する気持ちを持つことができる。(A-5-1)
親しい人々とのコミュニケーションを通じて相互に意思を伝達することができる。(A-6-1)

授業の形式

講義、演習

授業の方法

対面授業8回とオンデマンド授業7回を行う。オンデマンド授業では，授業実施日までにBlackboardを通して教材一式を配信するので，受講生は動画を視聴し学修すること。また授業毎に「小テスト」または「課題」が出題されるので，期日までにBlackboardで提出すること。小テストや課題のフィードバックはBlackboardで行う。
デジタル教科書を使用した学修では，学修後に「修了テスト」を実施すること。学修の仕方は授業で案内する。
最終15回目はオンライン試験を配信するので，必ず期間内に受験すること。
本授業の事前・事後学習は，各2時間の学修を目安とする。

履修条件

前学期は教務課によるクラス指定とする。

授業計画

1

授業概要（授業テーマや到達目標および授業の方法について説明）,各種サービスの利用方法(A-1,A-5)
本学コンピュータシステムの利用方法，Blackboardの使い方，Office製品の利用方法，共通アンケート【事前学習】教育用アカウントを確認しBlackboardにログインできるようにする，教育用メールアカウントを用意する （1時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する，自宅および学内での受講環境を整える （1時間）【授業形態】対面授業

2

データ・情報セキュリティ(A-1,A-2,A-4)
情報セキュリティのCIA
パスワード管理，暗号化と復号化，情報倫理
サイバーセキュリティ事件の事例紹介
電子メールの利用とタイピングの基礎(A-5,A-6)
教育用メールの設定と確認方法（アプリの利用），メールのセキュリティ対策，ビジネスメールの知識，文字入力【事前学習】教科書p.54-74を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】課題および情報倫理修了テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】対面授業

3

デジタル文書作成の基礎(A-1,A-4,A-5)
ページ設定，書式設定，ファイル保存と管理【事前学習】教科書p.90-117を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】対面授業

4

データ・文献のアカデミック利用(A-1,A-3,A-5)
ELSI，OPAC，ウェブサイトの文献検索，引用の仕方，脚注，著作権
データ倫理，VPNの原理と利用方法【事前学習】教科書p.83-85を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】対面授業

5

データ整理と集計(A-3,A-4)
セル参照，書式設定，データの保護，関数による計算，統計データと時系列データの扱い【事前学習】教科書p.122-135を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）

【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】対面授業

6

データの表現と可視化(A-3,A-4)
グラフの作成と編集，別ファイルへの活用，データモデリング【事前学習】教科書p.136-143を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】対面授業

7

情報の提示と発信(A-3,A-4,A-6)
プレゼンテーションの基礎，課題提出，相互評価【事前学習】教科書p.146-162を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】課題を提出し，指定された期日内に相互評価を実施する （2時間）【授業形態】対面授業

8

プログラミング(A-3,A-4)
プログラミング言語，アルゴリズム，フローチャート，VBA【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】対面授業

9

データ・AIの基礎と留意事項（A-1,A-3,A-5）
AI社会の原則，データバイアス，アルゴリズムバイアス
AIサービスの留意事項【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （3時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （3時間）【授業形態】オンデマンド型授業

10

社会におけるAIの活用
テキストマイニング，画像処理，シミュレーション【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

11

コンピュータの基礎：ハードウェア(A-1,A-4)
コンピュータの歴史，5大要素，データの表し方，CPU，メモリ，デバイス，外部記憶装置【事前学習】教科書p.2-9を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

12コンピュータの基礎：ソフトウェア(A-1,A-4)
情報の単位，OS，ファイル構造，フォルダ，拡張子，クラウド，データの符号化，データの圧縮【事前学習】教科書p.12-19を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

13

ウェブサービスの利用と情報管理(A-1,A-2,A-4)
インターネット，情報検索，LAN，SNS，関連法規，データの暗号化【事前学習】教科書p.40-52を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

14

情報とネットワーク社会(A-1,A-4,A-5)
現代社会におけるコンピュータの役割，情報システム，社会基盤とネットワーク【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

15

到達度の確認と解説(A-1,A-2,A-5)
試験(1)：情報倫理とセキュリティの確認試験(2)：コンピュータの基礎および各種アプリケーションの基礎等の確認
タイピング実技試験：速度と正確率の確認【事前学習】授業内容確認テストに向けてこれまでの学習内容を復習する （3時間）【事後学習】テストのフィードバックを確認するとともに，到達度の低かった分野を見直す （1時間）【授業形態】対面授業

その他
教科書

毒島雄二・小林貴之・田中絵里子 『デジタル情報の活用と技術』 共立出版 2017年
・教科書を使用するので，受講時に手元に用意すること・教科書に記載のない講義資料はBlackboardで配布する

参考書

授業中に適宜紹介する

成績評価の方法及び基準

レポート:課題(30%)、授業内テスト(20%)、授業参画度(50%)
・授業参画度は毎時間実施する「小テスト」の回答状況等を総合的に評価する

・各DP, CPについての評価・判定も上記により総合的に測る
・成績評価に関する詳細は，初回ガイダンス時に説明する
オフィスアワー

備考

教員への連絡方法は，初回授業時に説明するとともにBlackboardのコース内に記載します。
・前学期はクラス指定のためBlackboardの自己登録はできません。自動でBlackboardのコースが登録されます。
・CHIPSへの履修登録は各自で指定された曜日時限で登録してください。（特別な理由があり指定された曜日時限で履修できない場合には，ガイダンス期間中に学科事務室または担任に申し出てください。）
・出席が2/3に満たない場合には，成績評価の対象としません。オンデマンドの場合には，小テスト等の解答をもって出席とみなします。

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令和２年度以降入学者

データ処理基礎

令和元年度以前入学者

コンピュータデータ処理基礎

教員名
単位数

大川内隆朗，田中絵里子
2

科目群コンピュータ科目

学期

後期

学年

1～4

履修区分

選択

授業形態

対面授業（一部遠隔授業）

授業の形態

対面授業（オンデマンド型動画配信を7/15回含む）

Blackboard ID

開講区分

文理学部

20233479

授業概要

AI時代におけるコンピュータを利用した初歩的な各種データ処理を学修する。学科専門科目のみでなく領域をまたいで活用できるような多様な実データによる演習を通し，データを「読む」「分析する」「説明する」といった利活用を行うための基本的な素養を身につける。

授業のねらい・到達目標

コンピュータを利用したデータ整理，統計処理，グラフ化，データベース機能の活用，シミュレーションなど，基礎的なデータ処理方法を身に付けることを目標とする。
<授業のねらい>・様々なデータの読み方を理解し，コンピュータ上で適切に管理することができる
・代表的な分析の手法を学び，データに合わせた分析手法を適用することができる・データや分析結果を効果的に表現し，レポートにまとめることができる<到達目標>
・AI時代においてデータの果たす役割とその価値を理解し適切に管理することができる
・実データを含めたデータ全般を表形式に整理しまとめることができる
・基本統計量を中心とした数値要約を行うことができる
・時系列データについてグラフ化し回帰分析を行うことができる<日本大学教育憲章との関係>
仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察することの重要性を説明できる。(A3-1)
事象を注意深く観察して，解決すべき問題を認識できる。(A-4-1)<ディプロマポリシーとの関係>
この科目は文理学部のDP3,4及びCP3,4に対応している。
仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察することの重要性を説明できる。(A3-1)
事象を注意深く観察して，解決すべき問題を認識できる。(A-4-1)

授業の形式

講義、演習

授業の方法

PC教室で1人1台のPC環境のもとに授業を進めていく。
各講義では毎回，授業内容の確認のための小テストまたは小課題の出題を行う。
教材提示やレポート提出等は学内共通LMSであるBlackboardを利用する。
本授業の事前・事後学習は，各２時間の学修を目安とする。
Blackboardから提出できる小テストまたは小課題を毎週課すので，期日までに提出してもらう。
授業中にはそのフィードバックも行う。
【対面以外の講義回について】
オンデマンド配信を行う週については，授業日の前日までに講義資料を公開するので，期日（おおむね1週間）までに
小テストまたは小課題をBlackboardから提出すること。

履修条件

初年次必修科目「情報リテラシー」を受講済みまたは同等以上の知識があること。
1年生は後期からの履修とする。

授業計画

1

2

ガイダンス(A-3-1, A-4-1)
授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する
アプリケーションの準備
AI時代におけるデータの重要性
母集団と標本【事前学習】情報リテラシーの7章「情報の分析」について復習しExcel上で確認する （2時間）【事後学習】教科書のp.i～iiを読みデータ処理の必要性について復習する （2時間）【授業形態】対面授業
データ管理とExcelの基本操作(A-3-1, A-4-1)
データの収集と記録
Excel形式とCSV形式
データの尺度Excel上での四則演算とセル参照【事前学習】教科書p.13～30を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）

【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

3

データ集計の基本(A-3-1)
代表値（平均値・最頻値・中央値）
関数の書き方
単一引数の関数【事前学習】教科書p.31～40を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】対面授業

4

データの散布度(A-3-1)
データのばらつき
分散と標準偏差標準化と偏差値【事前学習】教科書p.31～56を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】対面授業

5

クロス集計(A-4-1)
単純集計とクロス集計
条件付き関数による集計
ピボットテーブルの利用【事前学習】教科書p.57～72を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

6

グラフ(1)(A-3-1, A-4-1)
統計データからのグラフ作成
代表的なグラフの作成と使用用途
可視化によるデータ比較と事例紹介【事前学習】教科書p.73～90を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】対面授業

7

グラフ(2)(A-3-1, A-4-1)
適切なグラフ表現（視覚効果とチャートジャンク）
箱ひげ図と幹葉図
データリテラシーとデータ倫理【事前学習】これまでの学修内容を復習するとともにLMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】第1課題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】対面授業

8

データベースとしてのExcel操作(A-3-1)
フィルタとソート
VLOOKUP関数
INDEX／MATCH関数を用いたデータ抽出【事前学習】教科書p.105～110を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

9

分析ツール(A-3-1, A-4-1)
度数分布表とヒストグラム
ヒストグラムの形状と代表値
Excelにおける分析ツールの利用【事前学習】教科書p.91～104を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】対面授業

10

相関関係と因果関係 (A-3-1, A-4-1)
散布図
相関係数
因果関係
擬似相関
【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】対面授業

11

マクロの基礎(A-3-1)
プログラムとプログラミング言語
マクロを用いたデータ処理
FOR文による繰り返し処理
IF文による条件分岐処理【事前学習】教科書p.111～123を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）

【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

12

データを扱う上での注意(A-3-1, A-4-1)
観測誤差打ち切りと欠損値
外れ値と異常値【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

13

シミュレーション（1）(A-3-1, A-4-1)
FV関数を用いた定期積立シミュレーション
PMT関数を用いたローン返済シミュレーション【事前学習】教科書p.125～138を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】住宅ローン，職業，税金など第2課題に必要な調査を行う （2時間）【授業形態】対面授業

14

シミュレーション（2）(A-3-1, A-4-1)
時系列データの分析
回帰分析による生涯賃金の推定
第2課題の説明（ライフプランニングの設計とシミュレーション）【事前学習】教科書p.139～148を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）【事後学習】第2課題を仕上げ，レポートの提出を行う （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

15

授業の到達度の確認と解説(A-3-1, A-4-1)
授業内容確認テストとフィードバック
授業の総括【事前学習】授業内容確認テストに向けてこれまでの学習内容を復習する （2時間）【事後学習】テストのフィードバックを確認するとともに，到達度の低かった分野を見直す （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

その他
教科書

田中絵里子・小林貴之 『データ処理の手法と考え方』 共立出版 2018年
大川内隆朗 『解きながら学ぶ統計学超入門』 技術評論社 2022年
教科書に沿って授業を進めるので，毎回手元に用意すること

参考書

授業中に適宜紹介する

成績評価の方法及び基準

レポート:中間レポート，期末レポート(40%)、授業内テスト:授業内容確認テスト(20%)、授業参画度:各回の小テス
ト(40%)
・評価は，授業内テスト，課題，授業参画度等による総合的評価とする
・授業参画度は授業内に実施する演習問題等で評価する
・各DP, CPについての評価・判定も上記により総合的に測る
・詳細については開講時に各教員から説明を行う

オフィスアワー

授業や課題に関する質問はメールにて受付および回答を行う。メールアドレスについてはBlackboard上および初回授業時に案内する。

備考

重要な連絡事項は，Blackboard内の連絡事項および電子メールにて周知を行う。特に電子メールは1日1回は確認すること。

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文理学部シラバスTOP > 文理学部 > コンピュータ科目 > ビッグデータサイエンス

令和２年度以降入学者
教員名
単位数

ビッグデータサイエンス
大川内隆朗
2

科目群

コンピュータ科目

学期

後期

学年

1～4

履修区分

選択

授業形態

対面授業（一部遠隔授業）

授業の形態

対面授業（オンデマンド型動画配信を3/15含む）

Blackboard ID

開講区分

文理学部

20233487

授業概要

ビッグデータ時代に社会でAIがどのように利用されているのかを知り，データサイエンスを学ぶ重要性について理解する。
課題の発見から解決までのサイクルを概観していく中で，データがどのように発生し，どのように管理・利活用されるのかを講義や演習を通して学んでいく。そして，これからのAI社会に必要とされる情報技術やデータリテラシーを身につけると同時に，AIの中での人々の仕事や役割について考えていく。

授業のねらい・到達目標<授業のねらい>・ビッグデータ時代のデータの扱いに関する基本的な知識を修得する
・データの基本的な分析について知識を身に付け実践できる<到達目標>
・AIが社会の中でどのような分野でどのように活用されているのかを知る
・データの発生から，管理・利活用までの流れを理解する
・AIの仕組みについて、基礎的なアルゴリズムのデモや実践を通して理解する
・pythonを利用し，簡単なプログラムの制御について実践できるようになる
・AIの現状（出来ることと出来ないこと）を認識し，適切に利用できるようになる<日本大学教育憲章との関係>
経験や学修から得られた豊かな知識と教養に基づいて，倫理的な課題を理解し説明することができる。(A-1-1)
世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの現状を概説できる。(A-2-1)
仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察することの重要性を説明できる。(A3-1)
事象を注意深く観察して，解決すべき問題を認識できる。(A-4-1)<ディプロマポリシーとの関係>
この科目は文理学部のDP1,2,3,4及びCP1,2,3,4に対応している。

授業の形式

講義、演習

授業の方法

PC教室で1人1台のPC環境のもとに授業を進めていく。
各講義では毎回，授業内容の確認のための小テストまたは小課題の出題を行う。
授業中にはそのフィードバックも行う。
教材提示やレポート提出等は学内共通LMSであるBlackboardを利用する。
本授業の事前・事後学習は，各２時間の学修を目安とする。
Blackboardから提出できる小テストや小課題を毎週課すので，期日までに提出してもらう。

履修条件

1年生必修科目「情報リテラシー」を履修済みであること。

授業計画

1

ガイダンス 本授業で学修する内容:(A-1-1 , A-2-1, A-3-1, A-4-1)
AI・ビッグデータ時代における社会の変化
AIによる産業・職業の改革
人間の知能とAI
データ駆動型社会におけるAIの役割，【事前学習】AIが利用されている分野について，特に興味あるものをその仕組みとともに調べておく （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

2

AI時代におけるデータの活用:(A-1-1, A-2-1)
多様なデータ・ソースとデータ量の増加
データの構造化とメタデータ
アノテーション（データに対する情報付加）
一次データ・二次データとオープンデータ【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

3

各分野におけるAIの活用:(A-1-1, A-2-1)
AIを利用した研究開発
推薦システムと協調フィルタリング
モニタリングとエラー検知

意思決定への支援【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

4

データ利活用のための技術:(A-3-1, A-4-1)
データの一次集計と基本統計量
データの可視化（グラフ、地図、ネットワーク分析）
AIを用いた画像認識・言語処理の基礎【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

5

AIを用いたデータ解析:(A-3-1, A-4-1)
予測、グルーピング、パターン発見
最適化技術とシミュレーション
特化型AIと汎用的AI
ルールベースアプローチと自動化技術【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

6

AIを用いた課題解決:(A-3-1, A-4-1)
課題の発見から解決までのサイクル
モデリングと探索的データ分析
各分野におけるAI利活用の事例【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

7

機械学習（１）教師あり学習(A-3-1, A-4-1)
説明変数と目的変数
クラス分類と回帰による目的変数の推定
訓練データによる機械学習
過学習
AIの評価
【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

8

機械学習（２）教師なし学習(A-3-1, A-4-1)
クラスタリングによるグルーピング
主成分分析を利用した次元の削減
自己組織化マップ【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】レポートを作成し，提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

9

AI分野における最新の動向 (A-1-1, A-2-1, A-3-1, A-4-1)
ニューラルネットワークと深層学習
強化学習による機械学習
擬似データの生成
新しいビジネスモデル【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

10

データのハンドリング(A-3-1, A-4-1)
データベースの基本
データの分割と結合
データのクレンジングと整形
SQLを利用したデータ操作【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

11

AI活用のためのプログラミング（1）(A-3-1, A-4-1)
Pythonの基本
四則演算
繰り返し処理条件分岐【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

12

AI活用のためのプログラミング（2）(A-3-1, A-4-1)
Pythonによる表形式データの基本集計
データのソートと探索【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

13

AIを利用した画像処理(A-3-1, A-4-1)
物体検出
セマンティックセグメンテーション
敵対的生成ネットワーク【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

14

AIを利用した自然言語処理 (A-3-1, A-4-1)
n-gramを用いた文章類似度判定
形態素解析と構文解析
文書単語行列を利用した迷惑メール判定【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】確認テストの内容を踏まえ、理解が不足している部分について内容を補っておく （2時間）【授業形態】対面授業

15

まとめと振り返り(A-1-1, A-2-1, A-3-1, A-4-1)
授業内テストおよびフィードバック，授業の総括【事前学習】授業内容全体を総合的に確認し、理解を深めておくこと （2時間）【事後学習】レポートを作成し，提出を行う （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

その他
教科書

教科書は利用せず，授業に必要な教材はLMS上を通して提供する。

参考書

授業の中で適宜紹介する。

成績評価の方法及び基準

レポート:中間レポート，期末レポート(40%)、授業内テスト:授業内容確認テスト(20%)、授業参画度:各回の小テス
ト(40%)
授業内テスト，毎回の小テスト／小課題，レポートによる総合的評価とする。
各DP, CPについての評価・判定も上記により総合的に測る。

オフィスアワー

質問はメールにて受付および回答を行う。メールアドレスについてはBlackboard上および初回授業時に案内する。

Copyright © 2023 College of Humanities and Sciences , Nihon University All rights reserved.

文理学部シラバスTOP > 文理学部 > コンピュータ科目 > アルゴリズムとプログラミング応用

令和２年度以降入学者
教員名
単位数

アルゴリズムとプログラミング応用
大川内隆朗
2

科目群

コンピュータ科目

学期

後期

学年

1～4

履修区分

選択

授業形態

対面授業（一部遠隔授業）

授業の形態

対面授業（オンデマンド型動画配信を3/15回含む）

Blackboard ID
授業概要

授業のねらい・到達目標

文理学部

20233486
プログラミング入門レベルの学生を対象とし，初歩的なアプリケーションの作成を通して，繰り返し処理，条件分岐などのアルゴリズムの学修を通し、プログラミング的思考に対する理解を深めることを目標に学修を行う。
<授業のねらい>・プログラミングに関する基本的な用語や知識を身に付ける・プログラミング言語の依存しない処理の流れ（アルゴリズム）を自ら考えることができる<到達目標>
・Javaを利用して，PC上で簡単なプログラムを作成できる・繰り返し処理，条件分岐の考え方を理解し，プログラミング・コードとして実装できる・必要に応じて，インターネットを利用して必要な知識やスキルについて調べることができる<日本大学教育憲章との関係>
仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察できる。(A-3-2)問題の意味を理解し，助言を受けて複数の解決策を提示し説明できる。(A-4-2)
新しい挑戦への計画を立て，準備することができる。(A-5-2)<ディプロマポリシーとの関係>
この科目は文理学部のDP3,4,5及びCP3,4,5に対応している。

授業の形式

講義、演習

授業の方法

PC教室で1人1台のPC環境のもとに授業を進めていく。
各回ごとに，教員がプログラミング知識や手法に関して説明した後に，実際にプログラミングを行って実践し，フィードバックを行う。
授業の後半では，学修した知識を活用してプログラムを作成する課題を出題する。
本授業の事前・事後学習は，各2時間の学修を目安とする。
Blackboardから提出できる小テストや小課題を毎週課すので，期日までに提出してもらう。

履修条件

1年生必修科目「情報リテラシー」を履修済みであること。

授業計画

1

ガイダンス(A-5-1)
プログラミング言語の種類と特徴，統合開発環境(IDE)【事前学習】小学校におけるプログラミングの必修化について自身で調べてくる （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

2

プログラミングの基本（1）(A-3-2, A-5-2)
コードの書き⽅・標準出⼒【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

3

プログラミングの基本（2）(A-3-2, A-5-2)
変数，型，代⼊，四則演算【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

4

論理式，論理演算⼦(A-3-2, A-4-2)【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

5

条件分岐（1）(A-3-2, A-4-2)
if⽂，else⽂【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

6

開講区分

条件分岐（2）(A-3-2, A-4-2)
switch⽂【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

7

繰返し処理（1）(A-3-2, A-4-2)
for⽂【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

8

繰返し処理（2）(A-3-2, A-4-2)
while⽂【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

9関数（1）(A-3-2, A-4-2)【対面授業】
関数による処理の分離【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

10

関数（2）(A-3-2, A-4-2)
引数と戻り値【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

11

クラス（1）(A-3-2, A-4-2)
クラスの概念，クラスの作成【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

12

クラス（2）(A-3-2, A-4-2)
インスタンス変数とカプセル化【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

13

クラス(3)(A-3-2, A-4-2)
メソッド【事前学習】LMS上で公開する教材を利用し内容を理解する （2時間）【事後学習】LMS上で課題の提出を行う （2時間）【授業形態】対面授業

14

授業内容確認テストおよびレポート課題および解説(A-3-2, A-5-2)【事前学習】レポート作成のための全体的な復習を行う （2時間）【事後学習】レポートの解答例をもとに理解を深める （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

15

まとめと振り返りプログラムの作成課題と提出(A-3-2, A-4-2, A-5-2)【事前学習】作成したプログラムの発表の準備を行う （2時間）【事後学習】発表の内容を踏まえ、プログラムの改善点を検討する （2時間）【授業形態】オンデマンド型授業

その他
教科書

教科書は利用せず，授業に必要な教材はLMS上を通して提供する。

参考書

授業の中で適宜紹介する。

成績評価の方法及び基準

オフィスアワー

レポート:中間レポートのプログラム，期末レポートのプログラム(40%)、授業内テスト:授業内容確認テスト(20%)、授業参画度:各回の小テスト(40%)
毎回の小テスト／小課題，レポートによる総合的評価とする。
各DP, CPについての評価・判定も上記により総合的に測る。
質問はメールにて受付および回答を行う。メールアドレスについては，Blackboard上および初回授業時に案内する。

Copyright © 2023 College of Humanities and Sciences , Nihon University All rights reserved.

3 基礎教育科目（全学科共通）
健康・スポーツ教育科目■科目一覧表（〇の中の数字は単位数）
配当年次

1

科目区分
必

修

選

択

年

2

年

3

年

4

年

健康・スポーツ教育論②

卒業に
必要な
単位数
3単位

健康・スポーツ教育実習1①
健康・スポーツ教育実習2①

健康・スポーツ教育実習4①

健康・スポーツ教育実習3①

健康・スポーツ教育実習5①（注）履修方法等は，「授業科目履修の概要」及び各学科のページを参照してください。

コンピュータ科目■科目一覧表（〇の中の数字は単位数）
配当年次
科目区分
必

修

1

年

2

年

3

情報リテラシー②
データ処理基礎②
情報倫理・情報セキュリティ②
プレゼンテーション法②
アルゴリズムとプログラミング基礎②
アルゴリズムとプログラミング応用②
ビッグデータサイエンス②

択

4

年

卒業に
必要な
単位数
2単位

アカデミックICT基礎②

選年

ICT機器活用法②
ネットワーク設計基礎（含演習）③
ネットワーク設計活用②
ネットワーク設計応用②
情報セキュリティ基盤構築基礎②
情報セキュリティ基盤構築応用②
次世代情報基盤構築基礎②
次世代情報基盤構築応用②
Windowsサーバー管理の基礎（含演習）③
サーバーの仮想化環境の構築（含演習）③― 64 ―

健康・スポーツ教育科目

コン― 65 ―

ピ

ュ

タ

科

目

応用科目
資格取得や専門的知識などの修得を目的とする，より発展的な内容を学修します。

活用科目
基礎科目の知識を前提として社会で求められる，より実践的な知識と技能を身につけます。

情報倫理・情報セキュリティ

情報倫理／セキュリティ

Windowsサーバ管理の基礎（含演習）

サーバ構築

次世代情報基盤構築基礎

情報基盤構築ネットワーク設計基礎（含演習）ICT機器活用法

ネットワーク構築

情報セキュリティ基盤構築基礎

ネットワーク設計活用

情報セキュリティ基盤構築応用

2～4年次

応用科目

ネットワーク設計応用

サーバ仮想化環境の構築（含演習）

次世代情報基盤構築応用

１年次（後学期）～4年次

健康・スポーツ教育実習
スポーツや身体運動の実践を通して，体力・運動技能の向上を目指すだけではなく，身体感覚や身体知を獲得するとともに，自己表現能力やコミュニケーション能力を養うことを目的とします。また，自らの生活習慣に応じたスポーツライフの形成ができるようにすることを目的とします。

健康・スポーツ教育論
心身の健康の保持増進を図るため，現代社会におけるスポーツと健康・体力との関係を科学的に学び，生涯にわたってスポーツの価値や意義を理解し，自主的に健康・体力の保持増進が出来る能力を養成することを目的とします。

２～４年次

アルゴリズムとプログラミング応用

ビッグデータサイエンス

アルゴリズムとプログラミング基礎

プログラミング的思考力

プレゼンテーション法

データ処理基礎

情報リテラシーアカデミックICT基礎

データの分析・表現力

コンピュータ全般

必修

活用科目

健康・スポーツ教育実習２～５

基礎科目

１年次（前学期）

健康・スポーツ教育実習１

健康・スポーツ教育論

基礎科目
一般教養としての社会で求められる基本的な素養を修得します。

ー共通カリキュラム

1年次

履修要綱

■履修系統図基礎教育科目（コンピュータ科目）
今日コンピュータを用いた情報環境は目覚しい発展を遂げています。またコンピュータを全世界規模で互いに接続した，
いわゆるインターネットの発展には目を見張るものがあります。そして，このインターネットを媒体とした全世界規模での様々な情報の流通は，政治，経済，文化の動向や科学の発展に大きく寄与しています。コンピュータ及びインターネットは，大学においても，教育・研究に利用されることはもちろん，マルチメディア情報の伝送手段として，あるいは日常のコミュ
ニケーションの手段として，急速にその重要度を増しています。
このような時代の要請を受けて，本学部においても以下のような科目を設置しています。

■授業内容・到達目標
配当
年次
必

修

⎛ 初年次 ⎞
⎝教育科目⎠

選択

科目名

授業内容・到達目標

情報リテラシー

本学部のコンピュータ環境を利用するための基本的な技能，マナーをはじめ，コンピュータの基礎，情報倫理とセキュリティ，文書編集，データ分析，プログラ
ミングなど，情報化社会全般にわたる知識と技術を学修します。

1～4

アカデミックICT基礎

コンピュータの基本と情報の加工の基礎について学びます。ファイルやフォルダの操作からワープロソフト，表計算などについて全般にわたる基礎的な知識と技術を学修します。

1～4

データ処理基礎学科専門科目の学修に必要なデータ処理について，講義・演習を行います。統計
処理の基礎からアンケート集計，各種データ分析，グラフ編集，マクロ処理，シ
ミュレーション等を学修します。

1～4

情報倫理・情報セキュリティ

現代社会で必要なコンピュータやネットワークに関するセキュリティ基礎知識について，講義・演習を行います。最新のセキュリティ事例を踏まえ対策や予防法を検討し，デジタル社会において加害者にも被害者にもならないように素養を身に着けます。

1～4

プレゼンテーション法

コンピュータや各種デジタル機器を活用した効果的なプレゼンテーションやグ
ループワークの方法について学修します。ユニバーサルデザインやアクセシビリ
ティに考慮したプレゼンテーションを目指します。

1～4

アルゴリズムとプログラミング
基礎

プログラミング未経験者を対象に初歩的なビジュアルプログラミング，テキスト
コーディング，ロボットプログラミングの基礎を通して，物事を筋道立てて考えるアルゴリズムの基礎を学修します。

1～4

アルゴリズムとプログラミング
応用

プログラミング入門レベルの学生を対象とし，初歩的なアプリケーションの作成
を通して，繰り返し処理，条件分岐などのアルゴリズムに対する理解を深めることを目標に学修を行います。

1～4

ビッグデータサイエンス

ビッグデータ時代におけるデータの収集方法及び管理方法から始め，実践的な分析作業を通して，AIや機械学習などのより発展的な技術に対する理解を狙いとして学修を行います。

2～4

ICT機器活用法

タブレットやノートPCなどの情報通信機器を学内無線LAN環境に接続する方法
やe-Learningシステム・図書館情報にアクセスして活用する方法について説明するとともに，学外での公衆無線LANや自宅などで利用の際に必要な基礎知識について学修します。

2～4

ネットワーク設計基礎（含演習）中学校・高校学校などの小規模情報通信ネットワーク設計に必要な知識について学修するとともに実際にネットワークを構築する演習を行います。

2～4

ネットワーク設計活用

無線LANアクセスポイントの設置に関する知識や，スイッチと呼ばれるネット
ワーク機器を用いて，ネットワークの冗長化・拡張に関する知識について学修し
ます。

2～4

ネットワーク設計応用

現代情報社会で必要となる，コンピュータとネットワークに関するセキュリティ
技術について解説し，実際のデータや通信の暗号化などの手法について学修しま
す。

2～4

情報セキュリティ基盤構築基礎

複数のキャンパス間を接続する中規模ネットワークを設計・接続する際に必要となる知識について解説するとともに，ネットワークの冗長化などネットワーク
ルーターの機能活用に関する技術について学修します。

2～4

情報セキュリティ基盤構築応用

大学や企業のネットワークを安全に活用するために必要となるファイヤーウオー
ルやVPNと呼ばれる暗号通信ネットワークなどの技術とともに最新のセキュリ
ティ知識について学修します。

1― 66 ―

選

科目名

授業内容・到達目標

次世代情報基盤構築基礎

次世代のネットワーク通信技術であるIPv6について基本的な知識と利用端末の設定やルータなどの通信機器設定や音声・映像などのネットワークを用いた活用方法について学修します。

2～4

次世代情報基盤構築応用

現行のIPv4通信からIPv6通信への移行について必要な知識や様々な機器の相互接続方法及び家庭や学校などの小規模IPv6ネットワーク環境構築に必要な知識について学修します。

2～4

Windowsサーバー管理の基礎（含演習）

マイクロソフトWindowsサーバーの基本操作と管理方法について，基礎的な知
識と技術を学修します。またサーバーを正しく利用し，運用を続けるための保守について，必要な知識と方法を学修します。

2～4

サーバーの仮想化環境の構築（含演習）

マイクロソフトWindowsサーバーをはじめとしたサーバーの仮想化環境の構築と管理について，基礎的な知識と技術を学修します。また仮想化したサーバーを正しく利用し，効果的に運用を続けるための方法について，必要な知識と方法を学修します。

択■履修方法
初年次教育科目である「情報リテラシー」は 1 年生の必修科目です。
その他コンピュータ科目は選択科目です。ただし，学科によっては履修を推奨若しくは必須としている科目もありますので，ガイダンス等で指示を受けてください。

■文理学部 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）
文理学部では，令和 4 年度から文部科学省「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）」の認定を目指し，モデルカリキュラムに対応した授業を展開しています。
1

対象
令和 4 年度以降に入学した全学部生

2モデルカリキュラムとの対応
モデルカリキュラム

3

実施科目

1

社会におけるデータ・AI利活用

情報リテラシー
ビッグデータサイエンス2

データリテラシー

情報リテラシー
データ処理基礎3

データ・AI利活用における留意事項

情報リテラシー
データ処理基礎

修了要件
以下の科目をすべて修得する必要があります。
科

目

名

単位数

配当年次

情報リテラシー2

1

データ処理基礎2

1~4

ビッグデータサイエンス2

1~4※このプログラムに関する手続きは不要です。上記科目を履修登録してください。
「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）」について
大学等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・AI 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ているものです。

― 67 ―

共通カリキュラム

2～4

履修要綱

配当
年次

文理学部
認定

数理・データサイエンス・AI教育プログラム
受講のご案内文理学部では、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」の認定を目指し、
令和４年度からモデルカリキュラムに対応した授業を展開しています。
指定科目の単位を全て修得すると、文理学部の認定証が発行されます。

リテラシーレベル

応用基礎レベル「情報リテラシー」「アルゴリズムとプログラミング応用」
さらに専門的な学習としてプログラミングを学びます。

社会におけるデータ・AI利活用の現状や最新技術について学びます。

「データ処理基礎」

修了者に認定証を発行

データを読む・説明する・扱うといった基本的なデー
タリテラシーを学びます。

指定された科目を全て履修し、単位を修得すると、文理学部の認定証が発行されます。

「ビッグデータ・サイエンス」

実践的にデータ分析を行う中で、データ・AIを扱う上での留意事項を学びます。

その他

認定証を希望される方は、単位修得後に教務課へ申請
してください。

育成目標（2025年）

・授業内容については、シラバス
をご参照ください。
・認定の仕組みや履修については教務課へお問い合わせください。

リテラシーレベルの3科目に追加で修得

主な取り組みトップクラス育成
100人程度/年

2千人/年

先鋭的な人材を発掘
・伸ばす環境整備

エキスパート※「情報リテラシー」は初年次必修科目で全学生が履修するため、実質的には２または３科目を追加で履修するだけで各認定プログラムを修了できます。

25万人/年
文理学部のコンピュータ科目「情報リテラシー」「データ処理基礎」「ビッグデータ・サイエンス」「アルゴリズムとプログラミング
応用」

AI応用力の習得

高校の一部
高専・大学の50%

応用基礎
レベル

認定制度・資格の活用

50万人/年
大学・高専卒業者 全員

学習内容の強化

リテラシー
レベル

100万人/年
高校卒業者 全員小中学生 全員小中高校における教育環境の整備

内閣府政策統括官（科学技術・イノベーション担当）の「AI戦略2019【概要】」によると、2025年を目標に大学卒業者全員が「リテラシーレベル」のカリキュラムを修了することを目指しています。

日本大学文理学部学務委員会内規
平成23年４月１日制定
平成27年４月１日改正（設 置）
第１条 日本大学文理学部（以下学部という）に，学部長の諮問機関として，学務委員会（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について審議答申する。
① 学務関連全般に関する事項② その他学部長から諮問された事項（委員会の構成）第３条 委員会は，次の者をもって構成する。
① 委員長② 副委員長③ 委員若干名
２ 委員会に幹事を置くことができる。
３ 委員会構成員及び幹事は学部長が委嘱する。
４ 委員長は，必要に応じて委員以外の者を出席させ意見を求めることができる。
（委員会の招集・定足数）
第４条 委員会は，委員長が招集し，その議長となる。
２ 委員会は，委員会構成員の過半数の出席をもって成立する。
（委員の任期）
第５条 委員長，副委員長，委員及び幹事の任期は，１年とする。ただし，再任を妨げない。
２ 補充の委員及び幹事の任期は，前任者の残任期間とする。
（所 管）
第６条 委員会に関する事務は，教務課が行う。
（内規の改廃）第７条 この内規の改廃は，委員長が発案し，委員会，担当会議及び合同教授会の審議を経て，学部長が決定する。
附
則
この内規は，平成２７年４月１日から施行する。

日本大学文理学部ＦＤ委員会内規
平成23年３月16日制定
平成23年４月１日施行
平成24年６月21日改正
平成24年４月１日施行
平成27年４月１日改正（設 置）
第１条 日本大学文理学部（以下「学部」という）に，学部長の諮問機関として，ＦＤ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について審議答申する。
① 授業の質的向上，新たな教材開発など，学部・大学院のＦＤ活動の支援に関する事項② ＦＤ補助金の募集と審査の実施，ならびにその成果の公表に関する事項③ ＴＡ・ＳＡ制度の適正な運用とその監督に関する事項④ 学生によるＦＤ活動の取り組みへの支援に関する事項⑤ その他，委員会が必要と認めた事項（委員会の構成）第３条 委員会は，次の者をもって構成する。
① 委員長
②

副委員長

③ 委員若干名
２ 委員会に幹事を置くことができる。
３ 委員会構成員及び幹事は学部長が委嘱する。
４ 委員長は，必要に応じて委員以外の者を出席させ意見を求めることができる。
（委員会の招集・定足数）
第４条 委員会は，委員長が招集し，その議長となる。
２ 委員会は，委員会構成員の過半数の出席をもって成立する。
（委員の任期）
第５条 委員長，副委員長，委員及び幹事の任期は，１年とする。ただし，再任を妨げない。
２ 補充の委員及び幹事の任期は，前任者の残任期間とする。
（専門委員会）
第６条 委員会に，専門委員会を置くことができる。

２

専門委員会委員は，委員会委員及び委員以外の者から，学部長の承認を得て委員長が委嘱する。
３ 専門委員会に関する必要事項は，別に定める。
（所 管）
第７条 委員会に関する事務は，教務課が行う。
（内規の改廃）第８条 この内規の改廃は，委員長が発案し，委員会，担当会議及び合同教授会の審議を経て，学部長が決定する。
附
則
この内規は，平成２７年４月１日から施行する。

大学等名

日本大学（文理学部）

申請レベル

応用基礎レベル

教育プログラム名

日本大学文理学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

申請年度

令和６年度

取組概要
プログラムの目的と身につけられる能力

人文系
６学科

社会系
６学科

理学系
６学科

プログラムの科目構成と修了要件
文理学部における数理・データサイエンス・AI教育プログラム

文理融合の
多彩な学科

応用基礎レベルリテラシーレベル（学部認定）

情報リテラシー

2単位

データ処理基礎2単位

ビッグデータサイエンス

2単位

アルゴリズムとプログラミング応用

2単位数理・データサイエンス・AI教育プログラム
リテラシーレベル
ビッグデータやAIを扱うことが当たり前となる社会における、AIReadyな構成員となるため、文理を問わず必要とされる知識、スキ
ル、倫理観を身につける。
応用基礎レベル
データの発生や収集、機械学習を含めた分析や活用の方法論、実社会における様々な領域への展開方法までのサイクルを学修することにより、課題の発見から提案・解決までを担える次世代の人材へと
成長する。

授業以外

全学科 1～4年次履修

リテラシーレベル修了（３科目 ６単位）

応用基礎レベル修了（４科目 ８単位）

応用基礎レベル◆ 基礎教育科目群のコンピュータ科目より、指定された4科目合計8単位を修得すること◆ 「情報リテラシー」は卒業に必要な全学科共通の必修科目実施体制とサポート体制
対面授業

全学科 1年次必修科目

令和7年度より「データサイエンス副専攻」が開始

必修

応用基礎レベル ４科目 ８単位
リテラシーレベルリテラシーレベル３科目 ６３科目単位

全学科 必履修合計16単位で データサイエンス副専攻 に認定

TA / SA

科目担当教員• 対面授業に授業補
助のTA/SAを配置• 演習環境の整った
教室で受講

選択
PCアドバイザー• 自習室でいつでも予習復習が可能学 生• 不明な点は、対面サポートで相談・指導を受けられる

各群から1科目以上 合計４科目 ８単位

ａ群：統計学・統計解析
ｂ群：アルゴリズム・プログラミング
ｃ群：社会への応用

科目の例：【総合教育科目】●統計学 ●データアナリティクス ●デジタル産業革命と社会の変容 など【学科専門科目】 ●数理統計 ●地理情報システム(含実習) ●マルチメディア表現 ●計算物理学 ●生命科
学のためのプログラミング など

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用大学等名

日本大学（文理学部）

申請レベル

応用基礎レベル

教育プログラム名

日本大学文理学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

申請年度

令和６年度

【補足資料】プログラムを改善・進化させる体制
日本大学文理学部
プログラムの運営責任者： 学

部 長【プログラムを改善・進化させるための委員会】【プログラムの自己点検・評価を行う委員会】

FD委員会

学務委員会
学務委員長

副委員長

授業改善のためのアンケートの実施・分析

全学科から選出された委員が揃う、教学分野における学部の中心でプログラムの見直しと改善案を検討する

全科目・全学生を対象に調査を実施

学科選出委員
人文系

社会系

報 告

理学系

哲 学 科

社会学科

地球科学科

史 学 科

社会福祉学科

数 学 科

国文学科

教育学科

情報科学科

中国語中国文化学科

体育学科

物理学科

英文学科

心理学科

生命科学科

ドイツ文学科

地理学科

化 学 科

授業評価

数理・データサイエンス・AI教育プログラム
改 善
提 案

科目担当教員（コンピュータセンター）◆ プログラム対象科目の実施◆ 学生への指導および質問対応◆ 学修状況の分析および学科へのフィードバック

一般教育等（総合文化研究室）

TA / SA

PCアドバイザー◆ 授業補助◆ 学生用自習室での学習補助

その他、関連部署からの選出委員
連携

教 務 課

結果は科目ごとに集計し、科目担当教員へ
フィードバック

プログラムに関する事務全般を取り扱う◆ 修得科目の確認◆ 修了証の発行

日本大学（全学部）との連携

連携

成績情報

教学IR推進委員会

学修状況

学科事務室

（令和5年5月1日現在）

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用