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

放送大学

① 学校名
放送大学学園② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態千葉県千葉市美浜区若葉2-11④ 所在地⑤ 申請するプログラム名称

科目群履修認証制度 データサイエンスリテラシープラン⑥ プログラムの開設年度

令和３

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

有

138

人

（非常勤）

2,066

人

73

人

（常勤）

⑧ 教員数

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
15,000⑩ 全学部・学科の入学定員⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

人
58,533総数

１年次

13,683人

２年次

11,226

人

３年次

8,553

人

４年次

25,071

人

５年次

0

人

６年次

0

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

青木久美子

（役職名）

情報コース主任⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
オンライン教育センター データサイエンス部門（責任者名）

中谷多哉子

（役職名）

オンライン教育センター長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
オンライン教育センター データサイエンス部門（責任者名）

中谷多哉子⑮ 申請する認定プログラム（役職名）

オンライン教育センター長

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 総合戦略企画室

E-mailsogo-senryaku@ouj.ac.jp

担当者名

上妻 賢太朗

電話番号

043-298-4208（直通）様式２プログラムを構成する授業科目について②教育プログラムの修了要件①具体的な修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない

下記の科目群①（2科目）、科目群②（2科目）、科目群③（4科目）、科目群④（7科目）のそれぞれについて、1科目以上を履修すること。さらに選択科目とあわせて8単位以上を履修すること。

③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
授業科目
情報技術が拓く人間理解('20)＜科目群①＞

開講状況 1-1 1-6
全学開講 ○ ○2○
AIシステムと人・社会との関係('20)＜科目群①＞ 2
全学開講 ○ ○日常生活のデジタルメディア('18)
全学開講
2○
情報ネットワーク('18)
全学開講 ○ ○
2
単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6※＜科目群①＞「情報技術が拓く人間理解('20)」「AIシステムと人・社会との関係('20)」についてはいずれか１科目以上を選択必修④「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
授業科目
情報技術が拓く人間理解('20)＜科目群①＞

開講状況 1-2 1-3
全学開講 ○ ○2○
AIシステムと人・社会との関係('20)＜科目群①＞ 2
全学開講 ○ ○日常生活のデジタルメディア('18)
全学開講
2○
情報ネットワーク('18)
全学開講
2○
データベース ('17)
全学開講 ○ ○2
マーケティング('21)
全学開講 ○ ○
2
単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3※＜科目群①＞「情報技術が拓く人間理解('20)」「AIシステムと人・社会との関係('20)」についてはいずれか１科目以上を選択必修

⑤「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
授業科目
情報技術が拓く人間理解('20)＜科目群①＞

単位数 必修 開講状況
1-4 1-5
開講状況 1-4 1-5
授業科目
全学開講 ○ ○2○
AIシステムと人・社会との関係('20)＜科目群①＞ 2
全学開講 ○ ○日常生活のデジタルメディア('18)
全学開講
全学開講
2
○ サプライチェーン・マネジメント('21)
2○
経営情報学入門('19)
全学開講
全学開講 ○
2○ データベース ('17)
2ソーシャルシティ('17)
全学開講
全学開講
2
○ マーケティング('21)
2○
経済社会を考える('19)
全学開講
2○
経営学概論('18)
全学開講
2○※＜科目群①＞「情報技術が拓く人間理解('20)」「AIシステムと人・社会との関係('20)」についてはいずれか１科目以上を選択必修
単位数

必修⑥「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 必修 開講状況
3-1 3-2
授業科目
情報学へのとびら('16)＜科目群②＞
全学開講 ○ ○2○
情報セキュリティと情報倫理('18)＜科目群②＞ 2
全学開講 ○ ○授業科目※＜科目群②＞「情報学へのとびら('16)」「情報セキュリティ概論('22)」についてはいずれか１科目以上を選択必修

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2

⑦「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 必修 開講状況
単位数 必修 開講状況
2-1 2-2 2-3
2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
身近な統計（'18）＜科目群③＞
全学開講 ○ ○ ○ 計算の科学と手引き('19)＜科目群④＞
全学開講
2
2
○
統計学 ('19)＜科目群③＞
全学開講 ○ ○ ○ Javaプログラミングの基礎('16) ＜科目群④＞ 1
全学開講
2
○
○
心理学統計法 ('21)＜科目群③＞
全学開講 ○ ○ ○ C言語基礎演習('20)＜科目群④＞
全学開講
2
1
○
社会統計学入門 ('18)＜科目群③＞
全学開講 ○ ○ ○ Rで学ぶ確率統計('21)＜科目群④＞2
1 ○ 全学開講○
問題解決の進め方('19)
全学開講 ○ ○ ○ 表計算プログラミングの基礎('21)＜科目群④＞ 1
全学開講
2○
問題解決の数理 ('21)
全学開講
全学開講
2
○ データ構造とプログラミング('18)＜科目群④＞ 2○
データの分析と知識発見 ('20)
全学開講
全学開講
2
○ ○ アルゴリズムとプログラミング ('20)＜科目群④＞ 2○
数値の処理と数値解析 ('14)
全学開講
2○※＜科目群③＞「身近な統計（'18）」「統計学 ('19)」「心理学統計法 ('21)」「社会統計学入門 ('18)」についてはいずれか１科目以上を選択必修※＜科目群④＞「計算の科学と手引き('19)」「Javaプログラミングの基礎('16) 」「C言語基礎演習('20)」「Rで学ぶ確率統計('21)」「表計算プログラミ
ングの基礎('21)」、「データ構造とプログラミング('18)」、「アルゴリズムとプログラミング ('20)」についてはいずれか１科目以上を選択必修⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
入門線型代数 ('19)
初歩からの数学('18)
解析入門 ('18)
アルゴリズムとプログラミング ('20)
データ構造とプログラミング('18)
情報理論とデジタル表現('19)
自然言語処理 ('19)

選択項目
授業科目
4-1統計および数理基礎 社会調査の基礎 ('19)
4-1統計および数理基礎 ユーザ調査法('20)
4-1統計および数理基礎
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
4‐3データ構造とプログラミング基礎

4‐5テキスト解析

選択項目
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング

⑨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

情報技術が拓く人間理解('20)：情報通信技術の進展と社会生活（第1回）
AIシステムと人・社会との関係('20)：AIの誕生と歴史（第1～5回）、AIシステムを組み込む社会（第14回）、AI国
1-1家戦略（第15回）、他（１）現在進行中の社会変化（第４情報ネットワーク('18)：私たちの暮らしと情報ネットワーク（第1回）、身近な情報ネットワーク（第3回）、他
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

情報技術が拓く人間理解('20)：ライフログ技術を使った社会活動の理解と活用（第8回）、ビッグデータ（第12回）、人工知能の活用と人間理解（第14回）、他。
1-6 AIシステムと人・社会との関係('20)：自動運転（第7回）、社会インフラを支えるAI（第10回）、他
日常生活のデジタルメディア('18)： パーソナルメディア（第3回）、モバイルメディア（第4回）、他
情報ネットワーク('18)：情報ネットワークを利用したサービスの展開（第14回）、他
情報技術が拓く人間理解('20)：人間の学習行動と学習環境(第10回)、人工知能の活用(第14回)、他。
AIシステムと人・社会との関係('20)：間接業務とAI(第9回)、知的パートナーAI(第12回)、他
1-2
データベース('17)：データベースの仕組み(第3回)、リレーショナルデータモデル(第7回)、他
マーケティング('21)：マーケティングとは何か(第1回)、環境分析(第2回)、消費者行動(第3回)、他（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

情報技術が拓く人間理解('20)：視聴覚情報メディアの発展(第6回)、会話インタラクションの理解(第7回)､他
AIシステムと人・社会との関係('20)：ロボット飲食店(第8回)、AI技術の適用可能性と限界(第13回)、他
日常生活のデジタルメディア('18)：安全･安心とデジタルメディア(第13回)、デジタルメディアと個人(第14回)、他
1-3
情報ネットワーク('18)：Webの仕組み（第12回）、電子メールの仕組み（第13回）、他
データベース('17)：私たちの周りのデータベース(第2回)、データベースの歴史(第4回)、他
マーケティング('21)：マーケティング･リサーチ(第4回)、製品戦略(第6回)、他

情報技術が拓く人間理解('20)：データサイエンス(第12回)、データクレンジング(第13回)、他。
AIシステムと人・社会との関係('20)：BRMS、RPA（第9回）、AI技術の適用可能性と限界(第13回)、他
1-4
データベース('17)：データ操作(第8回)、正規化（第9回）、データベース言語、データの定義と操作（第10回）、管理システム（第11～12回）、他（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情報技術が拓く人間理解('20)：イメージング技術が描き出す脳内情報伝達（第5回）、博物館･美術館での情報技術の利用と展開(第9回）、人間を理解するためのロボット（第11回）、他
AIシステムと人・社会との関係('20)：スポーツデータマイニング(第6回)、クラスルームAI（第11回）、他
日常生活のデジタルメディア('18)：消費とデジタルメディア(第7回)、学習とデジタルメディア(第8回)、他
1-5 マーケティング('21)：サービス・マーケティング（第7回）、ブランド・マネジメント（第8回）、他
経営情報学入門('19)は企業組織における情報利活用、ソーシャルシティ('17)は人のコミュニケーションによるまちの活性化、経済社会を考える('19)は現代の経済社会の変化、経営学概論('18)は経営戦略および経営組
織、サプライチェーン・マネジメント('21)は循環型サプライチェーンの構築と運用、等をそれぞれ取り上げて、
データ利活用の現場について教授している。

情報学へのとびら('16)：情報化する社会を生きる(第1回)、情報リテラシーと情報倫理(第6回)、情報社会と法律(第9回)（４）活用に当たっての様々な留 3-1
情報セキュリティと情報倫理('18)：情報化社会における光と影2018(第1回)、ネットトラブルの諸相と対策（第3意事項（ELSI、個人情報、データ回）、個人の行動データとプライバシー(第8回)、情報社会の法(第9回)他
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
情報学へのとびら('16)：情報セキュリティ技術(第8回)の理解をする3-2 情報セキュリティと情報倫理('18)：サイバー犯罪とマルウエア(第2回)、情報セキュリティの基盤技術「暗号」（第11回）、暗号と認証を支える制度（第12回）、情報システムと管理、情報セキュリティポリシーと事件(第13回)、他

身近な統計（'18）：クロス集計表の読み方(第12回)、関係のパターンを読む(第13回)、他
統計学 ('19)：確率の基本性質（第2回）、確率分布の捉え方（第3回）
2-1 心理学統計法 ('21)：相関係数と因果関係（第6回）、母集団と標本（第7回）、分析の注意点（第15回）
社会統計学入門 ('18)：社会調査のデータと統計分析の考え方（第1回）
問題解決の進め方('19)：現状分析と問題意識、問題の発見（第2回）、情報の収集と整理（第4回）（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身近な統計（'18）：データのばらつきの記述(第3～4回)、格差を測る(第6回)、時系列データ(第14回)、他
統計学 ('19)：データの記述とデータのバラツキのモデル化（第1回）、他
心理学統計法 ('21)：データの尺度水準と可視化（第2回）、要約統計量（第3回）、他
2-2
社会統計学入門 ('18)：データの基礎集計（第2､3回）、推測統計（第4､5回）、回帰分析（第11～13回）、他
このほか、問題解決の進め方('19)は図解化やコミュニケーションについて、データの分析と知識発見 ('20)は表やグラフの作成について、それぞれ教授している。

身近な統計（'18）：統計を作る(第9回)、調査結果の誤差を知る(第10回)、統計的仮説検定(第11回)、他
統計学 ('19)：正規分布モデルでの統計的推測（第8回）、正規分布モデルでの群間の比較（第9回）、他
心理学統計法 ('21)：変数間の関係（第4回）、直線回帰（第5回）、統計的検定（第12回）、他
社会統計学入門 ('18)：データの基礎集計（第2､3回）、推測統計（第4､5回）、回帰分析（第11～13回）、他
このほか、Javaプログラミングの基礎('16) 、C言語基礎演習('20)、Rで学ぶ確率統計('21)、表計算プログラミン
グの基礎('21)では、それぞれの言語によるデータ処理について概説するとともに実習の場を提供している。計
2-3
算の科学と手引き('19)ではさまざまな計算の手順について、データ構造とプログラミング('18)では基本的な数
値計算のアルゴリズムとそのプログラミングについて、アルゴリズムとプログラミング ('20)ではプログラミングにおける基本的な操作と論理構造を、問題解決の進め方('19)では数値情報の扱い方や情報の評価について、問
題解決の数理 ('21)は最適化法や統計的決定について、データの分析と知識発見 ('20)ではRの操作、検定、多変量解析について、数値の処理と数値解析 ('14)では行列（第4、５、9、10、14回）や微積分（第11～13回）の数値解法について、それぞれ教授している。

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
今日の社会や生活におけるデータの必要性と、データを取り扱う数理・データサイエンス・AIの重要性を理解すると共に、データを取り扱う上での基礎的な注意事項や技術（初歩的なプログラミング技術等)を身につけることができる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.ouj.ac.jp/reasons-to-choose-us/expert/datascience_plan.html

様式３

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３

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

入学
定員

収容
定員

令和3年度

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 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

教養学部
生活と福祉コース
心理と教育コース
社会と産業コース
15000 60000
人間と文化コース
情報コース
自然と環境コース
科目等履修生合 計15000 60000

5
6
9
3
27
6
14

70

5
6
9
3
27
6
14

70

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

0
5
6
9
3
27
6
14
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
70

履修率
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0%様式４

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
放送大学オンライン教育センターデータサイエンス部門内規② 体制の目的
放送大学における数理・データサイエンス・AI教育のあり方について継続的に検討を重ね、教育の質の向上を図るためのPDCAサイクルを実施できる体制を維持する。そのために必要な自己点検評価を実施する。新たな内容について教育を行う必要が生じた場合には，新規授業科目の追加、既存授業科目の改訂などを通じて教育プログラムを改善する。

③ 具体的な構成員
放送大学オンライン教育センター長 中谷多哉子
同センター長が指名する放送大学の専任の教授又は准教授 若干名
情報コース コース主任・教授 青木久美子
情報コース教授 加藤浩
同 浅井紀久夫
同 芝﨑順司同 辰己丈夫
同 三輪眞木子
情報コース准教授 森本容介
学長補佐（学長が指名する者 1名） 加藤和弘
事務局 放送大学総合戦略企画室④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
56名
令和３年度実績
令和４年度予定
令和６年度予定 160名
令和７年度予定（但し、計画人数には科目等履修生を含まない）

90名

令和５年度予定

120名

200名

収容定員（名）60,000

具体的な計画
個々の授業科目について放送大学として行っている授業評価結果と、本教育プログラム「データサイエンス リテラシープラン」修了者を対象としたアンケート結果の分析により、成果の確認と課題の抽出を行う。 これらを踏まえ、授業科目や教育プログラムの見直しを適宜実施する。公開講座等として制作している放送番組、ならびにインターネット配信公開講座の教材を活用した授業科目の制作も順次進める。
数理・データサイエンス・AI教育用のwebサイト（https://mds.ouj.ac.jp/)から、関連する情報を提供するとともに、学内向け広報番組「キャンパスガイド」(BS232ch)において、本教育プ
ログラムの修了生の意見を放映し、学修の有用性、質の高さを発信する。全国の学習セン
ター、サテライトスペースにおいて本教育プログラムに関連する授業科目のパンフレットの配布するなど、インターネットに日常接する機会が薄い学生への広報に取り組む。新規入学者に対するガイダンスで、パンフレットの配布、説明などを行い、履修を促す。

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「科目群履修認証制度」は、平成19年の学校教育法改正により創設された「履修証明制度」に基づく放送大学の制度である。令和4年4月1日現在、本教育プログラム「データサイエ
ンス リテラシープラン」を含む20のプランが用意されている。これらはいずれも、学生の所属によらず履修認証を受けることができる。以上に関する最新の情報は、全ての学生ならびに入学希望者に提供されている。 （https://www.ouj.ac.jp/hp/gakubu/expert/）
数理・データサイエンス・AI分野の教育を目的として「データサイエンスプラン」が平成30年度に開設された。その後、同分野リテラシーレベルのモデルカリキュラムが公開されたことに伴い、これに適合したプランとして、本教育プログラムが令和3年度に開設された。
なお、放送大学の学生は所属するコースによらず、開設されている全ての授業科目を履修可能である。

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
・ 本プログラムを含む科目群履修認証制度について、本学のwebサイトにて案内するとともに、パンフレットを発行し、本学本部ならびに全国50ヶ所の学習センター、サテライト、教材視聴施設等にて学生に配布している。
・ BS232chの学生向け広報番組「キャンパスガイド」において、本申請にかかる「データサイ
エンス リテラシープラン」について、受講生のインタビューとあわせて紹介した。その映像は引き続きYouTubeで公開中である。
⮚https://www.youtube.com/watch?v=wrCcr8UfQcM
・ 「データサイエンス リテラシープラン」の前身である「データサイエンスプラン」の受講生に対するインタビューの動画もYouTubeで公開している。これらYouTubeの閲覧数を増やすた
め、サイトの改善などの取り組みも進めている。
⮚https://www.youtube.com/watch?v=4lsybaAh9iw
・ 各学習センターで行われる新規入学者に対するガイダンスでパンフレットの配布、説明などを行い、履修を促すなど、本プログラムの周知を行っている。

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
・ 全ての授業について、学生からの質問を開講中に随時受け付けられるように、各科目に「質問箱」を設け、授業内容に関する質問に郵送またはオンラインにより対応している。
・ 本教育プログラムを構成する授業の実施形態は、テレビ(BS232ch)、ラジオ(BS532ch)、オ
ンデマンド型オンラインの3種類である。障がいのある学生に対しては、テレビ映像への字幕の付与、テレビやラジオの収録時の台本（音声情報に変換できるもの）の提供などを行っている。
・ 本学学生は、インターネットを経由したオンデマンド型配信により、テレビ、ラジオ用授業番
組の視聴/聴取ができる。これにより、放送日時に制約されず、また必要な内容を反復して学習できる。
・特に困難が予想される数理・統計分野に関しては、リメディアル教材を開発し、放送大学の自己学習サイトで提供している。
・全国の学習センター、ならびにサテライトスペースにおいて、学生の履修・習得支援を行っている。

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
学生がアクセスできる本学のサイトに「質問箱」を設け、開講期間中は学生からの質問を随時受け付けている。寄せられた質問はそれぞれの授業の担当講師（主任講師）に送られ、講師からの回答は速やかに学生に返送される仕組みである。質問や回答にはファイル（文書ファイル、画像ファイル、プログラムのソースコード、資料PDFなど）を添付できるようになっ
ている。

様式５

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
プログラムの修了者の数は、履修認証状の発行数により把握できる。履修認証制度を利用した本プログラ
ムの特性上、プログラム履修中の学生数の把握は現状では困難である。そこで、本プログラムにおいて選択
必修科目に指定されている各科目の受講者数の変動から、プログラムの履修状況を概算している。
プログラムの履修・修得状
況

学修成果

本学が既に実施している学生による授業科目評価の結果と、各授業科目の成績に基づき、個々の授業科
目の内容についての学生の理解度を把握する。将来的には、学生の属性や履修科目選択状況と成績評価を対応づけて分析することで、本プログラムを構成する各授業科目の現状を評価し、本教育プログラムの改善に活用できるようにすべく、取り組みを進めている。

前項で述べた授業科目評価の他、オンライン教育センターデータサイエンス部門において、本教育プログラ
ムの修了者全員を対象としたアンケートを実施している。この結果を分析することにより、プログラム全体とし
学生アンケート等を通じた ての有効性や学生による理解の程度を評価している。
学生の内容の理解度

前項で述べた修了者を対象とするアンケートにおいて、本プログラムに関する満足度･推奨度に関する設問を設けて意見を聞いている。また、自由記述において本プログラムについての意見を自由に述べてもら
学生アンケート等を通じた い、その内容から本プログラムへの要望や今後に向けた課題を抽出できる。
後輩等他の学生への推奨度
本教育プログラムは、数理・データサイエンス・AI分野の教育のために平成30年度より開設していた「データサイエンスプラン」を本申請に適合する形で改訂したものである。今後、履修者へのインタビュー動画などを全学的な履修者数、履修 活用したウェブサイトの改良、リテラシーレベルの授業科目の追加開設など、プログラムに関する情報発信と率向上に向けた計画の達 教育の質の向上に努め、学生による履修を促進する。
成・進捗状況

学外からの視点
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見放送大学の性質上、プログラム履修者は現に社会にて活動している者がほとんどである。本教育プログラ
ムが履修者の業務や業務外での活動にどのように役立ったかは、修了者に対して実施するアンケートにより把握できると考えている。

放送大学は、その授業科目や教材を他大学や企業等に提供している。数理・データサイエンス・AI教育に関連する授業科目や教材の提供も行われており、その動向や提供先からの意見は、放送大学の数理・デー
タサイエンス・AI教育全般が学外からどう評価されているかを知る目安となり得る。

この分野を学ぶきっかけになる科目として、人間あるいは生物の働きと関連付けて情報のあり方を学ぶ「情報技術が拓く人間理解('20)」、およびAIに特に注目して最新の情報技術の社会における広がりと可能性を紹介する「AIシステムと人・社会との関係('20)」が用意されている。「基礎」の分野では視点が異なる4つの授業
数理・データサイエンス・ＡＩを 科目のいずれかを履修すれば可とするなど、学生の関心の多様性を考慮して柔軟な科目選択を可能として「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 いる。
義」を理解させること

授業評価アンケートや修了者アンケートを参考にして、個々の授業やプログラムとしての課題を抽出し改善を図れるように努めている。広く社会一般に向けて公開している関係する内容のテレビ番組やインターネット
内容・水準を維持・向上しつ 講座について、利用動向や利用者からの意見を分析して放送大学の授業科目としてもふさわしいものにつつ、より「分かりやすい」授業と いては授業科目への利用も進めている。
すること②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://mds.ouj.ac.jp/disclosures/