2022 年度(令和 4 年度)「データサイエンス教育プログラム」⾃⼰点検・評価書

令和 5 年 4 ⽉

関東学園⼤学
データサイエンス教育プログラム推進室

１

履修・単位修得状況【⾃⼰点検結果】

科⽬名単位修得者数(2022 年度)

テクノロジーと社会68 ⼈

データリテラシー

115 ⼈

データサイエンス

123 ⼈

データ分析基礎演習

49 ⼈

プログラミング実践

45 ⼈

アルゴリズム論

39 ⼈

スタティスティクス

23 ⼈

エコノメトリクス

33 ⼈

経営情報論

6⼈

2022 年度における本教育プログラムの履修者数は、経済学科130 ⼈(学⽣数の 34%)、経営学科 121 ⼈(学⽣数の 32%)であった。本教育プログラムの単位修得者数は、上の表のとおりである。
学内のシステム eSquare を通じて、各科⽬の単位修得状況を管理し、データサイエンス教育プログラム推進室で確認している。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、履修・単位修得状況を確認しており、次年度以降の各科⽬の単位修得者数増加施策に活⽤していく予定
である。

２

学修成果

【⾃⼰点検結果】

本教育プログラムの全ての構成科⽬において、エクセルやGoogle Forms を⽤いて各演習課題に対する学⽣の解答結果を記録しており、演習課題の進捗から、授業内容の理解を把握することが可能である。これらの結果をもとにして、データサイエンス
教育プログラム推進室と科⽬担当教員との話し合いを通じて、学修成果の評価・改善を⾏なっている。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、学修成果を確認しており、各科⽬を履修した学⽣の学びの到達度の向上に役⽴てていくこととする。

３

学⽣アンケート（１）内容の理解度【⾃⼰点検結果】「Q17. 授業の内容について理解できましたか」①理解できた⇒⑤理解できなかった

科⽬名

①

②

③

④

⑤

テクノロジーと社会

50%

33%

14%

1%

1%

データリテラシー

33%

20%

37%

8%

3%

データサイエンス

45%

23%

25%

8%

0%

データ分析基礎演習

40%

30%

28%

3%

0%

プログラミング実践

27%

27%

36%

7%

2%

アルゴリズム論

28%

20%

48%4%

0%

スタティスティクス

50%

29%

18%

4%

0%

エコノメトリクス

29%

25%

29%

14%

4%

本学の FD 推進室が⾏う授業評価アンケートの設問(17)「授業の内容について理解できましたか」について理解できた(①、②、③の合計)という回答が本教育プログラムの全科⽬において80%を超えており、履修⽣が授業内容を理解していることが分かる。以上の結果は、アンケートの信頼性のため、アンケート回答率が 50%を超える科⽬に限定した。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、内容の理解度を確認しており、「①理解できた」と回答する履修学⽣のさらなる増加に努めていくこととする。

（２）後輩等他の学⽣への推奨度【⾃⼰点検結果】「後輩等他の学⽣への推奨度」① ⾮常に推奨する⇒⑤⾮常に推奨しない

科⽬名

①②

③

④

⑤

テクノロジーと社会

29%

24%

44%

1%

2%

データリテラシー

32%

23%

43%

2%

0%

データサイエンス

26%

30%41%

3%0%

データ分析基礎演習

23%

22%

51%

5%

0%

プログラミング実践

33%

25%

39%

3%

1%

アルゴリズム論

23%

20%

50%

3%

3%

スタティスティクス

19%

25%

53%

0%

2%

エコノメトリクス

24%

26%

45%

3%

2%

経営情報論

16%

22%

52%

7%

3%

令和５(2023)年４⽉に⾏われた本教育プログラムの 2022 年度履修者に対するアンケートで、「後輩等他の学⽣への推奨度」を５段階に分けて調べた。アンケートを集計した結果、推奨する(①、②、③の合計)という回答が本教育プログラムの全科⽬において９０%以上である点から、履修⽣が今後、他学⽣へ推奨することが⾒込まれる。次年度からも本教育プログラムの各科⽬においてアンケートを実施する計画である。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、後輩等他学⽣への推奨度を確認しており、他学⽣へ推奨を促進するための施策考案の基礎情報としたい。

4

履修者数・履修率向上の計画【⾃⼰点検結果】

令和 4(2022)年度の 4 ⽉に⾏われた履修オリエンテーションにおける本教育プログラムの説明と履修誘導を通じて在学⽣に対して周知徹底を⾏なった。さらに、本教育プログラムの詳細をホームページに掲載し、より多くの学⽣に本教育プログラムの存在を知らせている。また、オープンキャンパス（令和 4 年度は11 回実施）においても、本教育プログラムの周知を⾏なった。
履修者数と履修率向上のために、次年度からは、数理・データサ
イエンス・AI 教育プログラム認定制度のリテラシーレベル認定
後に⼊試説明会とオープンキャンパスで本教育プログラムの認定を周知させる計画である。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、履修者数・履修率向上の計画を確認しており、次年度以降にさらなる履修者増加を図りたい。

5

学外からの視点（１）教育プログラム修了者の進路及び活動状況【⾃⼰点検結果】

本教育プログラムを修了するには、1 年次から 3 年次まで体系的に構成された各科⽬を全て単位取得する必要がある。そのため、修了者数は現時点では 0 ⼈である。本教育プログラム修了者の進路及び活動状況を把握するために、卒業予定者の中で本教育プログラム履修者及び修了者に対する進路アンケートを設ける計画である。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、教育プログラム修了者の進路及び活動状況を確認する計画であり、教育プログラムで学んだ知識やスキルがどの業種において必要とされているかを測る指標を作っていきたい。
（２）産業界からの視点【⾃⼰点検結果】

本教育プログラムの外部評価のために外部評価者にインタビューし、プログラムの構成と授業⽅式に関する意⾒を求めた。その結果、「モデルカリキュラムの各領域を複数の科⽬でカバーしていて、⼿厚い」、「⾃分の⼿を動かして学ぶ授業が多ければ多いほどいい」、「１年次の科⽬の場合、授業のタイトルが新⼊⽣の関⼼を引きやすいように改善する必要がある」という意⾒を得て、それをデータサイエンス教育プログラム推進室にてプログラムの改善に活⽤している。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、産業界からの視点を確認しており、外部評価者からの意⾒を質の向上に反映してく予定である。

6

教育プログラム全般（１）学ぶことの意義を理解させているか【⾃⼰点検結果】

学科を問わず１年次から履修できる「テクノロジーと社会」、「データリテラシー」、「データサイエンス」の３科⽬は、モデルカリキュラムのリテラシーレベル領域(①：「1-1,1-6」,②「1-2,1-3」,③「1-4,1-5」,④「3-1,3-2」,⑤「2-1,2-2,2-3」)を網羅する内容である。そのため、本教育プログラム履修者は 1 年⽬から数理・データサイエンス・AI の全体像と学ぶ意義を把握できる仕組みとなっている。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、学ぶことの意義を理解させている点を確認しており、今後も上記仕組みを継続していく予定である。
（２）より分かりやすい授業にしているか【⾃⼰点検結果】

2022 年度において、２回の FD 研究会(7 ⽉、12 ⽉)を実施し、学⽣の理解度を⾼めるために授業担当教員の間の意⾒交換を⾏なっている。前期の議題は「講義における学⽣の学びの評価、学⽣の理解度を⾼めるための取り組み」で、後期の議題は「学⽣個⼈の習熟度を把握するための取り組み」であった。
【評価結果】

上記点検結果のとおり、より分かりやすい授業にしている点を確認しており、複数の教員から得られた意⾒を各科⽬の改善に役⽴てていくこととする。