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
和歌山大学

① 学校名

国立大学法人和歌山大学② 大学等の設置者

国立大学③ 設置形態和歌山市栄谷930④ 所在地

データサイエンスへの誘い⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和２年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無251人

（非常勤）

149

人

4人

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

3,967

総数

１年次

939

人

２年次

904人

３年次

974人

４年次

1,150

人

人

６年次

５年次

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

吉野 孝（役職名） データ・インテリジェンス教育研究部門長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）
データ・インテリジェンス教育研究部門教育カリキュラム検討部会（責任者名）

吉野 孝（役職名） 部会長（システム工学部・教授）⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
データ・インテリジェンス教育研究部門業務部会（責任者名）

吉野 孝（役職名） 部会長（データ・インテリジェンス教育研究部門長・教授）
認定教育プログラム+（プラス）⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学術情報課

E-maildtier@ml.wakayama-u.ac.jp

1

担当者名

大塚、高橋、森川

電話番号073-457-7196

様式２－１

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない

・「データサイエンスへの誘いA」について、統計の基本的内容、統計の正しい見方、統計学からデータサイエンスにつながる内容、世の中の活用事例など、データ利活用の重要性を理解し、Excelを用いた基本的なデータ操作の方法（統計処理の方法、図表の作成、データの加工、作成方法、解釈方法など）を習得する。
・「データサイエンスへの誘いB」について、データサイエンスの基本的な手法の概要、コンピュータ（R、Python）を用いた分析方法の特徴の概要、応用事例を知り、データサイエンスの必要性を理解すること。
・プログラムを構成する科目「データサイエンスへの誘いA」（1単位）及び「データサイエンスへの誘いB」（1単位）の計2単位取得すること。

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
データサイエンスへの誘いA
データサイエンスへの誘いB

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

1 ○ 全学開講 ○1 ○ 全学開講○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
データサイエンスへの誘いA
データサイエンスへの誘いB

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

1 ○ 全学開講 ○ ○1 ○ 全学開講
○

2

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

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
データサイエンスへの誘いA
データサイエンスへの誘いB

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

1 ○ 全学開講 ○ ○1 ○ 全学開講○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
授業科目
データサイエンスへの誘いA
データサイエンスへの誘いB

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

1 ○ 全学開講 ○ ○1 ○ 全学開講 ○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
授業科目
データサイエンスへの誘いA

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

1 ○ 全学開講 ○ ○ ○

3

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧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

授業科目

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

選択項目

講義内容

ビッグデータ時代の幕開け、スマートフォンの登場、無線通信の速度とデータ容量の増加、IoTの急速な拡大など、社会で起きている大きな変化について講義を行う。具体的には、商品のレコメンデーションなど普段よくみるサービスが1-1 データにより実現されていることを説明する。また、データは、21世紀の石油と呼ばれ、GAFAといったプラットフォー（１）現在進行中の社会変化（第マーや中国の企業（BAT）について講義する。
４次産業革命、Society 5.0、デー「データサイエンスへの誘いA」（2回目）
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AIを用いた最新事例として、商品のレコメンデーションや金融機関における顧客行動の分析、保険の仕組み、画像処活と密接に結びついている理、音声処理などを紹介する。さらに、AIによって今後なくなる仕事と、残る仕事などの予想を紹介し、大きな社会変1-6化が起こりつつあることを講義する。
「データサイエンスへの誘いB」（6回目）

現在、ポイントカードやSNSなどを用いた人の行動ログデータの収集、様々な形でデータ収集が行われており、データ駆動型社会が、生活に深く関わっていることを講義する。その他に、GPS（GNSS）による位置情報の収集、IoT、科学1-2 分野における大量のデータ収集なども紹介する。また、データのオープン化の説明を行い、具体例として、e-Stat、RESAS、DATA GO JP、企業、気象庁提供のデータを紹介する。
「データサイエンスへの誘いA」（2回目）

4

（２）「社会で活用されているデー
データには様々な種類があることや、非構造化データへ容易に対応できるデータベースについて説明する。また、
タ」や「データの活用領域」は非オープンデータとして、e-Stat、RESAS、DATA GO JPなど、様々な公開サイトを紹介し、社会で活用されていることを常に広範囲であって、日常生活講義する。
や社会の課題を解決する有用な「データサイエンスへの誘いA」（3回目）
1-3
ツールになり得るものEBPM（Evidence-Based Policy Making、証拠に基づく政策立案）を紹介し、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定への活用について講義する。
「データサイエンスへの誘いB」（7回目）

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としは、マーケティングでは、スーパーマーケットにおけるポイ
ントカード、POSデータ、クレジットカードの購買履歴などのデータを組み合わせることで、自社商品やサービスの販売（３）様々なデータ利活用の現場方法、顧客のセグメンテーション、A/Bテストや推薦システムについて講義する。データ解析演習として、予測の例をエ
1-4におけるデータ利活用事例が示
クセルを用いて回帰直線を作成し、関係性の可視化を行う。
され、様々な適用領域（流通、製「データサイエンスへの誘いA」（2回目, 6回目）
造、金融、サービス、インフラ、「データサイエンスへの誘いB」（2回目, 6回目）
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
データ分析の対象や目的の設定、データ分析のプロセスについて講義する。その他、金融、品質管理、画像処理、音るもの
声処理、医学、公共におけるAIの活用事例を紹介する。
1-5「データサイエンスへの誘いA」（3回目）「データサイエンスへの誘いB」（6回目）
データ・AIを扱う上での留意事項として、データ流出事故（個人情報流出事件）を紹介し、情報セキュリティや情報漏洩の問題、データバイアスの混入による実験結果の解釈のゆがみについて講義する。また、様々なグラフや統計データ
3-1 の見方、解釈について講義を行う。公的データの守秘義務の話やデータを守るための仕組みについて紹介する。
（４）活用に当たっての様々な留「データサイエンスへの誘いA」（2回目, 4回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ「データサイエンスへの誘いB」（7回目）
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、個人情報保護、プライバシー保護について説明し、匿名加工情報について紹介する。情報セキュリティの3要素につデータを守る上での留意事項へいて説明し、ソーシャルエンジニアリングなど、データを盗み出す手法などについても紹介する。悪意ある情報の不正の理解をする
3-2 行為、フェイクニュースなどについても紹介する。データのバイアスの問題、AIの安全性、アカウンタビリティ、透明性、説明性について講義する。
「データサイエンスへの誘いA」（4回目）
データ分析の基礎として、データの種類(量的変数、質的変数)を説明し、ヒストグラム、箱ひげ図、平均値と中央値、最頻値、分散、標準偏差、散布図と相関係数、回帰直線、クロス集計、回帰分析について講義し、データの読み方や説明方法について学ぶ。実データとして、住みたい都道府県ランキング、コンビニの数、警察職員数など様々なデータ2-1を利用し、データの可視化と結果の解釈を行う。その中で、相関と因果、疑似相関および母集団と標本抽出の複数の手法について説明する。
（５）実データ・実課題（学術デー「データサイエンスへの誘いA」（5回目, 6回目, 7回目）
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、データの表現方法として、適切なグラフの使い方や多様なグラフ表現の方法について講義する。例えば、棒グラフ、折「データを読む、説明する、扱う」
線グラフなどの利用の注意事項や、2つのデータの比較方法について講義する。さらに、不適切なグラフ表現などにといった数理・データサイエンス・ 2-2ついても講義する。
ＡＩの基本的な活用法に関するも「データサイエンスへの誘いA」（7回目）のデータ解析ツールとしての表計算ソフト（Excel）の基本操作として、合計、平均、四則演算などを演習する。その他、CSVデータの読み込み（気象庁から取得した気象データ、e-Statから取得した国勢調査データ）などを行い、基本的な2-3活用法を学ぶ。
「データサイエンスへの誘いA」（2回目, 3回目, 4回目）
6

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）
統計の基本的内容、統計の正しい見方、統計学からデータサイエンスにつながる内容、世の中の活用事例などについて理解し、データサイエンスの基本的な手法の概要や特徴に加え、データサイエンスが社会でどのように活用されているか、データサイエンスの必要性を説明でき、さらに、その応用事例を説明できる。また、Excelを用いた統計処理や、図表の作成などの初歩的なデータの加工、作成などを行うことができ、データの分析結果の基本的な解釈を行えるだけでなく、コンピュータを用いた分析方法の特徴についても説明できる。
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.wakayama-u.ac.jp/dtier/literacy.html

7

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２

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
教育学部
経済学部
システム工学部
観光学部

合 計

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

165 660
300 1220305 1260
120 480

183
310
343
130

147
240
279
120

170
304
305
123

158
282
279
120

890 3620

966

786

902

839

8

0000000

合計

履修率

353
53%
614
50%
648
51%
253
53%
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0 1,86852%

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
データ・インテリジェンス教育研究部門教育カリキュラム検討部会要項② 体制の目的和歌山大学は、数理・データサイエンス・AI教育を全学部において履修することを機関決定しており、本部会は、数理・データサイエンス・AI教育をはじめとしたビッグデータ解析や IoTシステム構築技術、人工知能技術など「超スマート社会」に必要とされる基盤技術等に関する教育研究を推進するために必要な企画、立案及び調整を行うことを目的としている。
（１） データサイエンス、人工知能教育のカリキュラムの提案に関すること（２） データサイエンス、人工知能教育推進のための企画、立案に関すること（３） その他データサイエンス、人工知能教育の推進に関すること③ 具体的な構成員
吉野 孝 （部会長）データ・インテリジェンス教育研究部門長・システム工学部教授
井嶋 博 教育学部教授
岩田 英朗 経済学部准教授
葛岡 成晃 システム工学部教授
松田 憲幸 システム工学部准教授
佐々木 壮太郎 観光学部教授
満田 成紀 戦略情報室教授
西村 竜一 ﾃﾞｰﾀ･ｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝｽ教育研究部門講師
三浦 浩一 ﾃﾞｰﾀ･ｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝｽ教育研究部門講師④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績52%
令和４年度予定75%
令和５年度予定
100%
令和６年度予定
100%
令和７年度予定
100%
収容定員（名）3,620
具体的な計画
本学の「データサイエンスへの誘い」コースを構成する科目「データサイエンスへの誘いA」
および「データサイエンスへの誘いB」については、今後も継続して全学部１年生必受講であるため、各年度の履修者数の目標は以下のとおりである。（（ ）内は履修率。）
令和４年度 2706 名 （75％）
令和５年度 3608 名 （100％）
令和６年度 3620 名 （100％）
令和７年度 3620 名 （100％）
また、LMSを活用したオンデマンド型の講義を行い、授業に関する質問や相談等は、メールやLMSの掲示板等を用いて随時受け付けている。さらに、学生指導・支援等の学習サポートのため、データ・インテリジェンス教育研究部門の教員による、Web会議システムを用いた同時双方向型のフォローアップ講義（サポート室）を実施している。これらの取り組みは学習効果を高めることにつながっている。

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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
平成30年4月1日データ・インテリジェンス教育研究部門を設置し、数理・データサイエンス・AI教育カリキュラムと教材の検討・整備を開始した、平成31年4月1日から専任教員を3名配置した。
令和元年度は、部門および各学部の教員、さらに総務省統計局統計データ利活用センター長が講義を担当し、全学部学生が履修可能な講義「データサイエンスへの誘い」を先行的に履修者数限定にて開講した。毎回の講義内容は、本学のコンテンツ制作室が録画・編集し、LMS上に蓄積して、学内の履修登録者以外にも広く公開した。受講生アンケート結果では、復習の際に講義動画を繰り返し視聴可能である等、好評であった。
令和元年度の受講実施状況とアンケート結果を踏まえ、令和2年度全学必履修科目とし、eラーニング講義へ移行し、一年生全員が必携パソコン（BYOD）を活用してオンライン教材を受講できるようにした。
総務省統計局等との協定関係を活かした講義の実施は先進的と言える。

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
令和元年度、本プログラムの先行開設科目である「データサイエンスへの誘い」を教養科目（実践）として全学向けに新規開講し、講義概要、PR動画「数理・データサイエンス・AI科目受講のすすめ」、シラバスを大学WEBサイト（https://www.wakayamau.ac.jp/dtier/liberal.html）に掲載し、各学部の新入生ガイダンスにおいても担当教員が積極的に周知を行った。
令和2年度から、本学はクオーター制を導入し、先行開設科目は本プログラムの構成科目である「データサイエンスへの誘いA/B」に再構成を行い、全学1年生必履修科目になり、新入生全員学生必携パソコンと本学LMSを活用したオンデマンド教材の視聴等によって、全学部1年生全員が受講可能となっている。
PR動画は適宜更新を行い、YouTubeで公開するなど、在校生以外に受験生等の学外者向けにも情報発信を行っている。これらの大学内外へのコンテンツ発信は、受験生・企業などへの波及可能性が高い。

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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
全学の1年生が履修・修得できるように、平成31年4月1日からデータ・インテリジェンス教育研究部門に専任教員を3名、兼任教員を9名、教育研究アドバイザを1名配置した体制を整えている。
令和元年度、「データサイエンスへの誘い」は担当教員以外に、TAを計15名配置した。講義中、メイン教室の講義内容を他の2教室に生中継配信し、録画した映像はLMSに蓄積し学生がいつでも講義の閲覧が可能な環境を構築した。
令和2年度からは、本教育プログラムの構成科目である「データサイエンスへの誘いA/B」の各回の授業をオンデマンド教材としてLMSに蓄積しており、学内外・授業時間を問わず、教材の視聴・質問が可能であり、部門の教員は、LMSにて学生の履修状況を管理し、学習指導、質問対応する体制を整備している。

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
本教育プログラムの構成科目である「データサイエンスへの誘いA/B」の履修状況はLMSにて管理され、LMSのコース内で指定するレポート提出締切までに、オンデマンド教材の視聴と小テストやレポートの提出を課している。オンデマンド教材は、授業時間内外で繰り返し視聴が可能であり、授業に関する質問や相談等は、問い合わせ用メーリングリストやLMSの掲示板機能を用いて部門の教員が随時受付し、授業時間中に開催される同時双方向型のWeb会議（令和2年度はZoom、令和3年度以降はTeams）を用いたサポート室では、４名の担当教員が学習指導や質問に対応する体制を整備している。

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様式６
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）プラス 申請書① 授業内容昨年度、リテラシーレベルの認定を受けた本教育プログラム「データサイエンスへの誘いコース」について、リテラシーレベルプラスを追加で申請するにあたり、本プログラムの特色となる取り組みを下記に整理する。本プログラムは、応用基礎レベルの「データサイエンス入門A/B」「データサイエンス基礎」「データサイエンス応用」「データサイエンス実践」「数理・データサイエンス・AI活用PBL」のシリーズ授業に接続しており、実践的な教育を特色とする本学のデータサイエンス教育の導入として役割を担っている。なお、「応用基礎レベル」の教育プログラム認定については、令和5年度の申請を予定している。
●地元企業（スーパーマーケット）提供のデータを利用した演習- データサイエンスへの誘いB- 第２回「データサイエンス・AIの手法：ベイズ推論，アソシエーション分析」
Excelを用いたアソシエーション分析（バスケット分析）を課題とした演習の際に、データには、和歌山市に本社がある「株式会社オークワ」から提供を受けた商品データを利用している。本プログラムに接続することになる応用基礎レベルの授業では、オークワから提供を受けた匿名加工済POSデータを利用しているが、そのままでは、データの量が膨大、かつ、構造が複雑であるため、リテラシーレベルの本授業での利用には適さないとこれまでに判断している。そのため、元のPOSデータのリアリティは保持したまま、抽象化の加工を適用することで、シンプル・コンパクトにした商品データを整備して、リテラシ―レベルの本授業で利用することにした。授業内では、「データはオークワから提供を受けたものであること」「後続授業では、生のデータを利用することができること」を説明することで、リアルなデータを分析することの必要性を受講生に説明するとともに、後続授業の履修動機を高めるための工夫を行っている。
●総務省統計データ利活用センター協力による「公的統計データ」の講義・演習- データサイエンスへの誘いB- 第７回「公的統計データの利活用」
総務省統計データ利活用センターと協力することで、政府が提供する公的統計データの利活用をテーマとした講義及び演習を行っている。現在、総務省統計データ利活用センターは、和歌山市内に設置されており、本学とは協力関係にある。総務省統計データ利活用センターから提供を受けた資料をもとに、「統計ミクロデータ」「EBPM（Evidence-Based PolicyMaking）」等についての具体的な事例を含めた講義を行っている。演習においては、e-Stat（https://www.e-stat.go.jp/）の統計ダッシュボードを活用した地域データ分析を課題としている。
●全学部必履修科目でのExcel, Python, R言語を用いた演習の実現- データサイエンスへの誘いA, データサイエンスへの誘いB
本プログラムでは、すべての授業回において、座学による講義のみではなく、受講生が実際に手を動かす演習を必須としている。「データサイエンスへの誘いA」ではExcel、「データサイエンスへの誘いB」ではPythonとR言語も利用して、数理・データサイエンス・AI分野の多くのテーマを本プログラムのみで実践的に学び始めることができるようになっている。本プロ
グラムは、文系・理系関わらず、全学部1年生前期の必履修であるため、すべての学生が、入学直後の早期から学び始めて、さらに、１年生後期から接続する応用基礎レベルの科目群（選択科目）によって、関連分野をより深く、実践的に学ぶことができる。なお、現在、本プ
ログラムの構成授業「データサイエンスへの誘いA」「データサイエンスへの誘いB」は、全学必履修としているが、令和5年度からは、全学必須（単位修得を必須）とすることで学内調整が完了している（本学第４期中期計画「教養教育科目においてデータサイエンス・AI科目群の導入科目（１年次第１・２クォーター開講）を令和５年度までに全学生共通の必修科目とする。

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② 学生への学習支援●同時双方向ビデオ会議、ウェブフォーラム、専用メールアドレスを組み合わせたサポート体制の確立（令和4年度からはLINEボットアプリを導入）
本プログラムを構成する「データサイエンスへの誘いA」「データサイエンスへの誘いB」は、どちらもオンデマンド型の遠隔授業による実施である。週１回、動画を含む教材を配信し、１週間後の〆切までの動画視聴、小テストの受験と課題の提出を受講生に求めている。
いわゆる文系学生も含めた全学必履修としているため、すべての学生が障害を感じることなくサポートにアクセスすることができるように、さまざまな手段によるサポート窓口を提供している。また、サポートには、常に複数の教員（令和3年度各授業4名、令和4年度各授業3名（予定））と大学院生ティーチングアシスタント（各授業5～6名程度）がチームで対応しており、900名超の受講生に対しても、通常の対面（面接）授業と比べても遜色のない（ときには、対面授業以上の）学生支援を実現している。
〇 毎週１回、マイクロソフト社のビデオ会議Teamsを用いた同時双方向型によるオンラインサポート室を開催している。質問や相談がある場合の自由参加ではあるが、18時以降の通常の授業が開講されていない時間帯等に実施することで、他の授業と時間が被らないように配慮し、受講生の利便性を向上させている。チームによる応対と、TeamsのPCのデスクトップ共有機能等をフル活用することで、対面（面接）環境と比較しても遜色の無い手厚いサポートを実現することができている。
〇 従来より、本学では、学習管理システム（LMS）に、Moodle（https://moodle.org/）を採用しており、Moodleのフォーラム機能（掲示板）を用いた学生からの質問・相談に対応できる環境が全学的に普及している。本プログラムにおいても、Moodleのフォーラムによるサポートを提供している。
〇 成績評価や履修上の相談、授業に対する意見等、慎重を要する内容のサポートに対しては、教員（複数）のみを受信者とするメーリングリストを用意し、専用メールアドレスを受講生に公開、サポートを受け付けるようにしている。その上で、必要に応じて、個別にTeamsによるテレビ会議や電話対応等に誘導するようにしている。
〇 令和4年度からは、上記に加えて、独自に開発したLINEボットアプリを利用してサポートの運用を開始している。受講生が所有するスマートフォンから、写真付きで気軽に質問・相談をすることができ、また、同アプリは、質問・相談した内容（学生と教員のやりとり）を他に受講生に共有する機能や自動応答の機能を持っており、授業内のコミュニケーションが増加の傾向にある。
●授業導入用のYouTube動画の公開
データサイエンス教育の導入を目的に、本学データサイエンス教育のシリーズ授業すべてを紹介するPR動画を制作し、YouTubeを通じて公開している。学部1年生入学時に動画の視聴を促すことで、「データサイエンスへの誘いA/B」による導入教育の効果を高めている。また、応用基礎レベルの後続科目群と本プログラムによるリテラシーレベルとの接続を明確にしており、学生の受講動機を継続的に高めることができると考える。
〇 動画URL（和歌山大学Youtube公式チャンネル「和歌山大学のデータサイエンス教育（授業紹介）2022年版」）
https://www.youtube.com/watch?v=BldPUgiDPTM●動画配信サーバのアクセス履歴を用いた学修確認
本プログラムの「データサイエンスへの誘いA/B」においては、個々の成績評価に動画教材の視聴時間（視聴割合）を加えることにしており、シラバスや授業内の説明動画を通じて受講生に周知している。視聴時間（視聴割合）は、配信サーバのアクセス履歴（ログ）から抽出したデータを利用しており、受講生個々の学修状況を確認できるシステムを確立している。

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③ その他の取組（地域連携、産業界との連携、海外の大学等との連携等）●企業有識者等を委員とする「数理・データサイエンス・AI教育アドバイザリー・ボード」の設置
本プログラムを運営する和歌山大学データ・インテリジェンス教育研究部門では、企業等の有識者を委員とする「数理・データサイエンス・AI教育アドバイザリー・ボード」を設置し、意見交換を行っている。年１回以上、アドバイザリー・ボード会議を開催し、授業担当教員が授業の実施報告をし、委員から意見をいただくようにしている（令和3年度は、2021年11月22日に開催）。
（株）オークワや（株）紀陽銀行、（株）サイバーリンクスには、本学と締結した協定に基づいて授業で利用するリアルデータの提供をいただいている（前述のように、リテラシーレベルの授業では、オークワのデータを抽象化した商品データを利用）。また、各社の委員には、実際に本学の授業に参加していただいており、データ関連人材に求められる現場の声を伝え、受講生と直接的に意見を交換することができる機会を設定している。
〇数理・データサイエンス・AI教育アドバイザリー・ボード委員（2022年4月現在）
赤谷 俊彦（総務省統計局統計データ利活用センター長）
稲住 孝富（和歌山県データ利活用推進センター長）
松山 浩士（株式会社サイバーリンクス流通クラウド事業本部執行役員）
大西 徹（株式会社紀陽銀行ＩＴ戦略室シニアアドバイザー）
貴志 祥江（株式会社オークワ情報管理部営業支援課）
瀧 寛和（和歌山大学名誉教授）
呉 海元（和歌山大学名誉教授）●「数理・DS・AI教育西日本アライアンス」「データ関連人材育成プログラム関西地区コンソーシアム」への参画
本学は、「数理・DS・AI教育西日本アライアンス」及び「データ関連人材育成プログラム関西地区コンソーシアム」に参画しており、教材の大学間共同開発・展開、共同PBL授業の実施等に取り組んでいる。その中で、事例紹介等を通じて、本プログラムに関する他大学との情報共有・意見交換を行っている。
●「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」への参画及び「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」特定分野校（社会科学）の採択
本学は、「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」に参画している。令和3
年度文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」の採択を受けて、令和4年度（同コンソーシアム第2期）からは、特定分野校（社会科学）として、文理の融合による数理・データサイエンス・AI教育のさらなる推進に取り組んでいる。

14

15

16

17

18

19



20

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21



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24

25

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26

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27

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Q1

1Q111111128

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