様式１
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） 申請様式
① 学校名

足利大学

② 大学等の設置者

学校法人足利大学③ 設置形態私立大学
栃木県足利市大前町268-1④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称 足利大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム
令和２年度⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑦ 教員数

89

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
380⑨ 全学部・学科の入学定員⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

人

6人

人
1633

総数

１年次

447人

２年次

450人

３年次

369人

４年次

367人

人

６年次

５年次

85人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

木村彰徳

（役職名）

情報科学センター長⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
足利大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会（責任者名）

木村彰徳

（役職名）

情報科学センター長⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
自己点検・評価委員会（責任者名）

荘司和男⑭ 申請する認定プログラム

（役職名）

学長

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 教務課
E-mailkyoumu@g.ashikaga.ac.jp

担当者名

松田 潤

電話番号0284-22-5733

様式２－１
学校名： 足利大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
工学部ではプログラム構成する「システム情報分野専門科目（下記１〜３）」の合計６単位を取得すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 データサイエンス基礎
2 人工知能Ⅰ
3 アルゴリズムとデータ構造
456
78
9授業科目名称
2627282930
3132
33
34

1035

1136

1237

13

38

1439

1540

1641

1742

1843

1944

2045

21

46

2247

23

48

2449

2550

様式２－２
学校名： 足利大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
看護学部ではプログラム構成する「人間の理解と科学的思考科目群（下記１、２）」および「専門基礎科目群（下記３、４）」の合計６単位を取得すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報科学Ⅰ
2 情報科学Ⅱ
3 保健医療統計学
4 看護人間工学
56789授業科目名称
2627282930313233
34

1035

113612371338

1439

1540

1641

1742

1843

19442045

2146

2247

2348

2449

2550

様式３
学校名： 足利大学
プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科名称
工学部（工学）
看護学部（保健）

合 計

収容
定員

令和2年度

令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 平成27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

合計

履修率

1300
320

175
9000000000000000000000001759013%
28%

1620

265

00000000000265

16%

様式４－１
学校名： 足利大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（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の「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要

日常生活や社会で起きている変化を知り、急激なデータ量の増加やコンピュータの処理性能の向上によって可能となったデータやAIの利活用による新しいビジネスモデルやサービスについて学ぶ。AIの非連続的進化、人間の知的活動とAIの関係性、AIの最新技術とその活用例についても理解し、Society 5.0で実現する社会について学ぶ。

（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society5.0、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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称
データサイエンス基礎
人工知能Ⅰ

講義テーマ
データサイエンスとは（１）
AIと会話、脳とAI、AIと芸術、AIロボット、AIの画像処理技術、AIと人間、知能とは何か(1〜6、8)

授業概要

社会で活用されているデータやAIの活用領域について学ぶ。文書、画像／動画、音声／音楽などのビッグデータやその作成、データサイエンスやAIが活用されている研究開発やサービスなどにおける知識発見、計画策定、判断支援や活動代替など幅広い領域での活用について理解する。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称
データサイエンス基礎
人工知能Ⅰ

講義テーマ
データサイエンスとは（１）
脳とAI、AIと芸術、AIロボット、AIの画像処理技術、知能を持つ機械(2〜5、10)

授業概要

データやAIの利活用のための技術やその現場について学ぶ。データを活用するために、非構造化データ処理の言語処理、画像処理や音声処理による予測、グルーピング、パターン発見、最適化やシミュレーション・データ同化などのデータ解析やデータ可視化について理解する。さらに、特化型AIと汎用AIについて解説し、今のAIで出来ること出来ないことについても理解する。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
データサイエンス基礎
人工知能Ⅰ

講義テーマ
ビッグデータ解析（13）AIと会話、脳とAI、AIと芸術、AIロボット、AIの画像処理技術、知能とは何か、知能を持つ機械(1〜5、8、10)

授業概要

データ・AI利活用やデータを守る上での留意事項について学ぶ。データやAI利活用で重要となるELSI（倫理的、法的、社会的課題）について、データ倫理、データバイアス、個人情報保護、AIサービスの責任論などとともに理解する。また、データを守るための情報セキュリティや匿名加工情報などについても理解する。

（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
データサイエンス基礎
人工知能Ⅰ

講義テーマ
データ収集（３）
AIと人間、意識とは何か、人工知能の危険性、キラーロボット、人間社会と人工知能( 6、9、11〜13)

授業概要

天気や気候などの公的な実データを表計算ソフトウェアで処理することで、データを「読む・説明する・扱う」という基本的な活用法について学ぶ。データの平均値、分散、標準偏差やばらつきなどを算出・可視化し、データの誤差、相関や因果、帰無仮説などについて理解する。
（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当

授業科目名称

講義テーマ

データサイエンス基礎

マイクロソフト・エクセルの活用、データ収集、統計グラフ、平均値・中央値・最頻値、分散・標
準偏差、測定値・誤差、検定、帰無仮説、相関係数・回帰分析、公的統計の取り扱い、データ解析、ビッグデータ解析、機械学習の活用（2〜14）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（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の「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 データサイエンス基礎
アルゴリズム基礎

アルゴリズムとデータ構造

データ構造とプログ
アルゴリズムとデータ構造
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング
データ活用実践（教人工知能Ⅰ師あり学習）その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.ashitech.ac.jp/madaai-prog/index.html④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
変化し続ける情報化社会において、数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。そして、数理・データサイエンス・AIの利活用において、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受できる知識・技能を身につける。さらに、基礎的なプログラミングおよびデータ集計・解析技術を身につける。

様式４－２
学校名： 足利大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（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の「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要

情報化社会の中でインターネットを中心としたサービスを毎日のように利用して生活している。そのサービスの特徴を理解することで、より安心して活用することができるようになる。その生活に欠かせない技術である情報システム、産業システムとICT、ビッグデータ、組み込みシステムやセンサーと計測制御について学ぶ。
また、LINE、Twitter、InstagramなどのSNS、YouTubeなどの動画サービス、Amazonなどのネットショッピング、Googleなどの検索サイトなど、身近な多くのサービスがビッグデータやAI（人工知能）を利用していることについて学ぶ。さらに、多くの人に使いやすくする「情報のユニバーサルデザイン」に配慮した製品やサービスについても学ぶ。
（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society5.0、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※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当授業科目名称情報科学Ⅰ

講義テーマ
インターネットの活用、私たちが生きる情報社会（1、3）授業概要

スマートフォンやパソコンで利用されるデジタル化された情報は、アプリケーション、オフイスソフトなどを使ってさまざまな形に加工・編集され、文書ファイル、オーディオファイル、画像ファイル、動画ファイルのような形で保存したり、共有されたりしている。これらを集めた大量のデータはデータサイエンス・AIを使って分析され、さまざまな形で活用されていることを学ぶ。
インターネット上のさまざまなサービスを提供するインターネットの仕組みとして、TCP/IP、ドメイン名、サーバー・クライアントなどについて学び、さらに、個人間の連絡に使う「電子メール」や情報をもたらすWWWなどのサービス、インターネットが利用するためのLAN、Wi-Fi、モバイルネットワークなどの仕組みについて学ぶ。
（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※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業科目名称情報科学Ⅰ

講義テーマ
私たちが生きる情報社会、情報やメディアに関する技術、ネットワークやインターネットに関わる技術（3〜5）授業概要
SNS、動画サービス、ネットショッピング、検索サイトなどの身近なサービスにおけるビッグデータやAIの利活用について学ぶ。また、有病率、罹患率、死亡率などの疾病頻度の指標を取り上げ、指標の相互関係、疾病の予防と指標の変化などについて学ぶ。さらに、シミュレーションについて解説し、データの可視化を表計算ソフトウェアの利用を通して学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当授業科目名称
情報科学Ⅰ
情報科学Ⅱ
保健医療統計学

講義テーマ
私たちが生きる情報社会、情報やメディアに関する技術、ソフトウェアに関する技術（3、4、6）
Excelによる表計算とデータベース（9）疾病頻度の指標、統計の基礎（1〜3、11）

授業概要安全に安心してデータやAIを活用するために、情報セキュリティ、さまざまな情報からメディアリテラシーで確かな情報を得る知識、個人情報保護や情報社会のルール、情報倫理について学ぶ。さらに、情報漏洩等によるセキュリティ事故についての事例を解説し、その問題点について学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業科目名称
情報科学Ⅰ
情報科学Ⅱ

講義テーマ
情報倫理とセキュリティ（2）情報化社会とリテラシー（1）授業概要
データの代表値、正規分布の特徴、偏差値、相関係数、推定の考え方やカイ2乗検定などの統計解析の基礎を身に付け、保健統計調査などの実データから不確定な現象を表現する確率分布やそのデータ解析について学ぶ。そして、表計算ソフトウェアを利用したデータの集計、可視化や分析についても学ぶ。

（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※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当

授業科目名称
情報科学Ⅱ
保健医療統計学

講義テーマ
Excelによる表計算とデータベース（7-10）
統計の基礎（11〜14）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（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の「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 保健医療統計学
アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）その他

看護人間工学③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.ashitech.ac.jp/madaai-prog/index1.html④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
情報化社会において、数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。そして、数理・データサイエンス・AIの利活用において、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受できる知識・技能を身につける。さらに、保健衛生に関するデータの基礎的な集計・解析方法を身につける。

様式５
学校名： 足利大学
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 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
足利大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会規程② 体制の目的
本学における数理・データサイエンス・AI教育プログラムの運営・改善等に関する諸問題を審議し、本学学生の数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な知識の全学的な普及を図るための関連科目を整備し、データを活用して社会の課題を発見、解決できる人材の育成に資することを目的とする。
③ 具体的な構成員
学長
学部長または学部長が委嘱する者
情報科学センター委員会委員長
大学事務局長または事務局長が委嘱する者
教務課長④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする。（（ ）内は履修率。）
令和３年度
５００名 （３１％）
令和４年度
７５０名 （４６％）
令和５年度 １，０００名 （６２％）
令和６年度 １，０００名 （６２％）
令和７年度 １，０００名 （６２％）
目標を実現するために、工学部では「個別履修プログラム」、看護学部では「グループアドバイザー」を通じた履修指導を開始している。加えて、令和３年度より、LMSに入学年度ごとの「学生ルーム」を設け、本教育プログラムに関する情報提供、学修指導、質問の受け付けを行うなど、学生のプログラム履修促進に繋げている。令和４年度からは、本教育プログラムを構成する科目の必修化を検討している。さらに、令和5年度からは、Web教材をLMS上にアップし、履修者がオンデマンドで一部の科目を学修できるように準備を進めている。

⑤ 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
本教育プログラムの基礎部分を構成している「データサイエンス基礎」については、本学が導入しているLMS上に全学共通のコースを設定し、オンデマンド教材をアップするなど、全ての学生が受講しやすい環境を整備することができる。

⑥ 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
工学部、看護学部共に1学科体制で運営しており、分野や領域に関係なく全ての学生がそれぞれの学部で解説している科目を履修することができる。加えて、学生の個別指導を充実させるシステムとして、工学部は「個別履修プログラム」、看護学部は「グループアドバイザー」を備えている。こうした個別指導システムを通じて履修指導を強化することで、できる限り多くの学生が履修できるよう、履修指導を行っている。学期の始めのガイダンス、ホームページ、学習支援ポータルサイトを通じた周知も行っている。

⑦ 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
本教育プログラムを構成しているの授業科目は既設の科目であり、LMSに過去の授業コンテンツのアーカイブを蓄積している。通常の登録手続きとは別に、アーカイブの閲覧に関する手続きを行えば、希望する学生はいつでも講義の閲覧が可能である。

⑧ 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
従来から設けられているオフィスアワーを活用した学習指導や質問対応を行うだけでなく、本教育プログラムを含む全科目の履修がLMSによって管理されているため、学生はこのシステムを活用することでいつでも疑問点等を確認することができる。また、LMSに付随している個別指導機能を活用することで、学生は常に担当教員と一対一で質問に関する指導を受けることができる。

様式６
学校名： 足利大学
自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
学内からの視点
開講している全ての科目の履修・取得状況は、教務課に登録されている情報によって把握することができる。
教育プログラムを構成する科目の履修・取得状況についても教務課のデータを活用して分析を進めている。また、本学で導入しているLMSを活用することで、受講者毎の講義演習進捗状況や課題への取組状況を把握することができる。
プログラムの履修・修得状
況

本学が導入しているLMSにおいて、本教育プログラムを構成する科目に対応してコース設定したアンケート調
査及びポートフォリオから得られるデータを分析することで履修者の学修成果を把握し、本教育プログラムの評価・改善につなげることができる。2020年度の履修者の状況を見ると、本教育プログラムを構成する全ての科目について平均点が80点を超えており、大部分の履修者に関して高い学修成果を達成できていることが確認できた。
学修成果

本学が導入しているLMSのポートフォリオ機能を活用することで、教育プログラムを構成する科目について、履修生の課題ごとの理解度を詳細に把握・分析することができる。履修生ごとに得られた分析結果を総合することで、科目ごとの改善点を明らかにし、教育プログラム全体としての評価・改善に繋げている。学生アンケートの自由記述欄に記載されている内容を確認すると、教育プログラムを構成するいずれの科目についても「わかりやすい」とのコメントが複数寄せられておいる。また、「小テストが授業内容に沿った問題で理解を深めるこ学生アンケート等を通じた とができた」などのコメントも寄せられており、学生の理解度が高まっていることが分かる。
学生の内容の理解度

学生アンケートの自由記述を確認すると、「動画を含む資料・課題・レポートの量が適切」、「現代社会におけるAI技術の危険性や機能を理解するきっかけになった」などのコメントが寄せられており、履修生の評価は高い。本教育プログラムを構成する全ての科目について履修生の理解度が深まっていることも考慮すると、後輩を含む他の学生への推奨度も高まることが期待できる。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨
度

工学部システム情報分野AIシステムコースでは、本教育プログラムを構成する科目のうち現在選択科目となっている「データサイエンス基礎」および「アルゴリズムとデータ構造」について、令和4年度から必修化することを検討している。工学部のその他の分野においては、工学部の履修指導システムである個別履修プログラムを通じ、学生に履修を促している。看護学部においては、グループアドヴァイザーが、担当している学生に本教全学的な履修者数、履修 育プログラムの履修を促している。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

学外からの視点
本教育プログラムは、令和２年度に開設し対象となる学生は、工学部は令和２年度以降に入学した学生、看護学部は平成30年度以降に入学した学生となり、卒業した学生はいない。そのため、修了者が卒業する本年度に、活躍状況や企業等の評価を確認するための仕組みの準備を進めている。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

例年、約400社に参加していただき実施している就職情報交換会（工学部）や７つの臨地実習病院で病院説明会（看護学部）を行っている。特に企業の方との意見交換の中で、データサイエンスやAIの利活用やエンジニアの必要性について話をする機会があった。令和３年度からは、本教育プログラムのカリキュラム及びシラバスについてのアンケートを取り、企業や病院からの意見を収集することを計画している。

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

本教育プログラムでは、画像認識、医療診断やSNSにおける友人の発見など、学生にとって身近な話題を具体例として取り上げており、演習に活用するデータも実データを使用することで、データサイエンスやAIが実社会でどのように活用されているかが理解できるように工夫している。また、学生が使い慣れている表計算ソフトを使って、大規模な実データを取り扱う技術を修得しながら、数理・データサイエンス・AIの活用を実体験できるような演習を取り入れている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させることリテラシーレベルに相応しい内容にすべく、モデルカリキュラムを参考にしながら講義内容が学生にとって分かり易くなるように配慮している。特に、本教育プログラムでは、リテラシーレベルであることを考慮しつつ、数理・データサイエンス・AIの基礎から応用に至るまでの幅広い知識が得られるような科目の構成を工夫している。
また、社会で扱われている実データを用いた解説や演習を行うことで、学生にとって親しみやすい内容になるよう心がけている。学生アンケート及び提携企業からの意見を参考に、継続的な教育プログラムの改善を図っていく。
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② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有※公表している場合のアドレス
https://www.ashitech.ac.jp/madaai-prog/tenken-hyouka.html