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】令和６年度申請用

様式１ー１
大学等名
プログラム名朝日大学
朝日大学情報リテラシー教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 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 対象となる学部・学科名称
法学部③ 修了要件プログラムを構成する「一般的包括的教育科目」（情報リテラシー）２単位、「一般的包括的教育科目」（数理・データサイエンス・ＡＩ）２単
位の合計４単位を取得すること。

必要最低科目数・単位数

2 科目

4

単位

履修必須の有無 令和５年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報リテラシー2○○○
数理・データサイエンス・ＡＩ
2○○○⑤ 「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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報リテラシー2○○
数理・データサイエンス・ＡＩ
2○○○⑥ 「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
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス・ＡＩ
2○○○⑦ 「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 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシー2○○○
数理・データサイエンス・ＡＩ
2
○
○
○

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】令和６年度申請用⑧ 「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 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス・ＡＩ
2
○
○
○
○
情報リテラシー2○○○⑨ 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

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）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

1-1

・現在進行中の社会変化やそれに応じて学ぶべき情報倫理、情報セキュリティについて学ぶ 「情報リテラシー」（１回目、３回目、４回目）
・データサイエンスAI概論、サイバー法、IoT・データ駆動型社会 「数理データサイエンス・ＡＩ」（１回目）

1-6

・高度情報化社会に必要とされる知識や求められる人材について学ぶ 「情報リテラシー」（１回目）
・データ・AIの活用事例、法的推論モデル（法的三段論法）、法的推論モデル（高度な法的推論モデル）、法的推論モデル（ニューラルネットと深層学
習）「数理データサイエンス・ＡＩ」（２回目）

1-2

・データサイエンスやオープンデータについて触れる 「情報リテラシー」（１回目）
・オープンデータ（犯罪統計データ・犯罪オープンデータ） 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（４回目）
・オープンデータ (国保年金・厚生年金データ) 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（７回目）
・量的データと質的データ、離散データと連続データ 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（６回目）

1-3

・AIの活用領域の広がり 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１回目・２回目）
・深層学習の活用領域の広がり 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１回目・２回目）

1-4

・機械学習・深層学習 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１回目・２回目）
・ベイズ確率論・ベイズ統計論 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（４回目）
・相関分析・判別分析 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（６回目）
・回帰分析 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（７回目）
・数理議論学（議論フレームワーク） 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（８回目）

1-5

・活用事例紹介 (トレード・シークレット法/HYPOとCATO) 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（９回目）
・活用事例紹介 (税法判例) 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１０回目）
・活用事例紹介（労働法判例） 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１１回目）（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（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2

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】令和６年度申請用（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（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3-1

・個人情報保護法について学ぶ 「情報リテラシー」（４回目）
・SNSの利用について学び、情報発信で気をつけるべきことや関連法を学ぶ 「情報リテラシー」（３回目）
・違法・有害情報、名誉棄損・表現の問題、電子署名・電子認証、サイバー犯罪条約、AIが法制度に与える影響 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１回目）

3-2

・パスワードの大切を学ぶ 「情報リテラシー」（３回目）
・情報セキュリティについて学び、盗聴、改善、なりすましについて学び、自分の情報管理の見直しとセキュリティ対する脅威を知る 「情報リテラ
シー」（４回目）
・情報セキュリティ (情報漏洩・サイバー犯罪)、ICT 関連の法律 (著作権法・個人情報保護法) 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（1回目）

2-1

・データに基づく思考、データの種類と扱い、相関と因果 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（２回目）
・データに基づく判断、母集団と標本抽出・統計情報 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（４回目）

2-2

・データ入力から表現方法（グラフの作成）を学ぶ 「情報リテラシー」（９回目～１２回目）
・法的議論データの可視化 「数理・データサイエンス・ＡＩ」 （２回目・３回目）
・判例を利用した議論システムHYPOとCATO 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（９回目）
・数理議論学（議論フレームワーク： AF、BAF、EAF）について 「数理・データサイエンス・ＡＩ」(１０回目)

2-3

・表計算ソフトを用いて、スプレッドシートの使い方やデータの基本的な処理（データ整理や計算）を学ぶ 「情報リテラシー」（１０回目）
・データベースの基礎知識を学び、データの並び替えや抽出などの技能を身につける 「情報リテラシー」（１３回目）
・法律におけるデータサイエンス・AI利活用事例紹介 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（５回目～８回目）
・ファクタと法的トポスを用いた税法判例分析 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１０回目）
・ファクタと数理議論学を用いた労働法判例分析 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１１回目）
・Pythonを用いたデータ処理の基礎 「数理・データサイエンス・ＡＩ」（１２回目～１４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）
・パソコンの基本的な扱いができ、情報倫理を身につけ、文書や表の作成・メールの送受信などの情報リテラシーが習得できる。
・日常の生活、仕事等の場で様々なデータを主体的に使いこなすことができる。
・法律の分野におけるデータサイエンスの活用事例（例えば数理議論学による判例分析）を説明できること。
・確率と統計の様々な概念を説明できること。
・Pythonの基礎知識を使って簡単な計算ができること。
・データの相関について説明できること。
・データ分析のための手法である回帰分析のアルゴリズムを説明できること。
・機械学習とAIがどのような技術であるかを説明できること。

【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（リテラシーレベル）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）において追加された生成AIに関連するスキルセットの内容を含む授業（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

3

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】令和６年度申請用

様式１ー２
大学等名
プログラム名朝日大学
朝日大学情報リテラシー教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 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 対象となる学部・学科名称
経営学部③ 修了要件プログラムを構成する「基礎教育科目」（情報リテラシー）２単位、「基礎教育科目」（数理・データサイエンス）２単位の合計４単位を取得すること。

必要最低科目数・単位数

2 科目

4

単位

履修必須の有無 令和５年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報リテラシー2○○○
数理・データサイエンス
2○○○⑤ 「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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報リテラシー2○○
数理・データサイエンス2○○○⑥ 「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
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス2○○○⑦ 「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 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシー2○○○4

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】令和６年度申請用⑧ 「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 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス2○○○
情報リテラシー2○○○⑨ 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

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）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

1-1

・現在進行中の社会変化やそれに応じて学ぶべき情報倫理、情報セキュリティについて学ぶ 「情報リテラシー」（１回目、３回目、４回目）
・データ駆動型社会について学ぶ 「数理データサイエンス」（１回目、１３回目）

1-6

・高度情報化社会に必要とされる知識や求められる人材について学ぶ 「情報リテラシー」（１回目）
・AIについて知識や使い方を学ぶ 「数理データサイエンス」（１１回目、１３回目）

1-2

・データサイエンスやオープンデータについて触れる 「情報リテラシー」（１回目）
・オープンデータについて学び、実際にデータをダウンロードしながら活用法を学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目）

1-3

・オープンデータについて学び、実際にデータをダウンロードしながら活用法を学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目）
・AIの活用領域について学び、実習をしながら使い方や気をつけるべき点を学ぶ 「数理・データサイエンス」（９回目、１１回目）

1-4

・データ分析の基礎から活用までを学ぶ。データ分析の知識だけでなくデータから得られる結果を報告書にまとめ、分析に関わる一連の流れを理解し、その技術を身につける 「数理・データサイエンス」（２回目～７回目）

1-5

・データサイエンスのサイクルを学ぶ。また、活用領域について学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目）（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（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5

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】令和６年度申請用（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（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3-1

・個人情報保護法について学ぶ 「情報リテラシー」（４回目）
・SNSの利用について学び，情報発信で気をつけるべきことや関連法を学ぶ（３回目）

3-2

・パスワードの大切を学ぶ 「情報リテラシー」（３回目）
・情報セキュリティについて学び、盗聴、改善、なりすましについて学び、自分の情報管理の見直しとセキュリティ対する脅威を知る 「情報リテラ
シー」（４回目）

2-1

・基本統計量や正規分布など統計の基礎知識、相関ならびに回帰分析について学ぶ。回帰分析では、外れ値や寄与率などを学び、最適な回帰式の導き方までを学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目～７回目）

2-2

・データ入力から表現方法（グラフの作成）を学ぶ 「情報リテラシー」（９回目～１２回目）

2-3

・表計算ソフトを用いて，スプレッドシートの使い方やデータの基本的な処理（データ整理や計算）を学ぶ 「情報リテラシー」（１０回目）
・データベースの基礎知識を学び、データの並び替えや抽出などの技能を身につける（１３回目）
・基本統計量において、国民所得などの実統計結果を用いながら解説し、数値の読み取り方などを学び、知識を身に付ける 「数理・データサイエンス」（２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）「データサイエンス」の知識と技術を身につけ、自ら課題を定義し解決する能力
・基本的なデータサイエンスの手法を習得し、データを利用するための基礎力を身につけることができる。
・データから情報を読み取る力を身につけ、多くの情報から適切な情報を取捨選択し、判断する能力を身につけることができる。
・データの利活用に関わる安全対策、情報倫理について理解し、データを適切に利用するための心得を身につけることができる。

【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（リテラシーレベル）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）において追加された生成AIに関連するスキルセットの内容を含む授業（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「数理・データサイエンス」１３回目にて生成AIについて学び、１４回目にて生成AIを使ったプログラミング作成法を学ぶ。

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】令和６年度申請用

様式１ー３
大学等名
プログラム名朝日大学
朝日大学情報リテラシー教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 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 対象となる学部・学科名称
保健医療学部③ 修了要件
看護学科は、プログラムを構成する「教養基礎科目」（情報リテラシー）1単位、「教養基礎科目」（数理・データサイエンス）1単位の合計
２単位を取得すること。
健康スポーツ科学科は、プログラムを構成する「基礎教育科目」（情報リテラシー）１単位、「基礎教育科目」（数理・データサイエンス）１
単位の合計２単位を取得すること。

必要最低科目数・単位数

2 科目

2

単位

履修必須の有無 令和５年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報リテラシー1○○○
数理・データサイエンス
1○○○⑤ 「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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報リテラシー1○○
数理・データサイエンス
1○○○⑥ 「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
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
数理･データサイエンス
1○○○⑦ 「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 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシー1○○○7

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】令和６年度申請用⑧ 「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 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報リテラシー1○○○○
数理･データサイエンス
1
○
○
○
○

⑨ 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
数理･データサイエンス
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
数理･データサイエンス
数理･データサイエンス
4‐4時系列データ解析

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（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

1-1

看護学科
・社会の移り変わり、これからの社会 「数理･データサイエンス」(１回目）
・第4次産業革命、Society5.0、情報通信技術の進歩 「数理･データサイエンス」(１回目）
・人工知能（AI)、ビッグデータ、AIとビッグデータを活用したテクノロジー 「数理･データサイエンス」(１回目）
・AIで変わる私たちのくらし 「数理･データサイエンス」（１目）
健康スポーツ科学科
・現在進行中の社会変化やそれに応じて学ぶべき情報倫理、情報セキュリティについて学ぶ 「情報リテラシー」（１回目、３回目、４回目）
・データ駆動型社会について学ぶ 「数理データサイエンス」（第１回、第１３回）

1-6

看護学科
・人とAIの共存、求められる人材 「数理･データサイエンス」(１回目）
・ＡＩ最新技術の活用事例 「数理･データサイエンス」(１回目）
健康スポーツ科学科
・高度情報化社会に必要とされる知識や求められる人材について学ぶ 「情報リテラシー」（１回目）
・AIについて知識や使い方を学ぶ 「数理データサイエンス」（１１回目、１３回目）

1-2

看護学科
・データサイエンスの使われ方、データ活用プロセス 「数理・データサイエンス」（１回目）
・１次データ、２次データ 「数理・データサイエンス」（２回目）
・構造化データと非構造化データの扱い 「数理・データサイエンス」（２回目）
・データの収集と作成、オープンデータの扱い 「数理・データサイエンス」（２回目）
健康スポーツ科学科
・データサイエンスやオープンデータについて触れる 「情報リテラシー」（１回目）
・オープンデータについて学び、実際にデータをダウンロードしながら活用法を学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目）

1-3

看護学科
・顧客データの統計的記述から特性を分析し、知識発見に繋げる 「数理・データサイエンス」（４回目）
・マーケティング情報と気象条件との相関を分析し、販売計画に活用する 「数理・データサイエンス」（５回目）
・サンプリングによる品質管理を行い、原因究明、計画策定、判断支援に活用する 「数理・データサイエンス」（６回目）
健康スポーツ科学科
・オープンデータについて学び、実際にデータをダウンロードしながら活用法を学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目）
・AIの活動領域について学び、実習をしながら使い方や気をつけるべき点を学ぶ 「数理・データサイエンス」（９回目、１１回目）

1-4

看護学科
・データの可視化、関係性の可視化、各種グラフの作成と特徴 「数理・データサイエンス」(３回目）
・データ解析、統計的推測、予測 「数理・データサイエンス」(４回目～６回目、１２回目～１４回目）
健康スポーツ科学科
・データ分析の基礎から活用までを学ぶ。データ分析の知識だけでなくデータから得られる結果を報告書にまとめ、分析に関わる一連の流れを理解し、その技術を身につける 「数理・データサイエンス」（２回目～７回目）

1-5

看護学科
・データサイエンスの使われ方 「数理・データサイエンス」（１２回目～１４回目）
・データサイエンスのサイクル(課題抽出、データの取得・加工、データ解析） 「数理・データサイエンス」（１２回目）
・作物統計・気象統計の解析結果と課題解決にむけた提案 「数理・データサイエンス」（１２回目～１３回目）
・公的統計の解析と人口移動に関する推論、課題解決に向けた提案 「数理・データサイエンス」（１４回目）
健康スポーツ科学科
・データサイエンスのサイクルを学ぶ。また、活用領域について学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目）（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（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8

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】令和６年度申請用（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

3-1

3-2

2-1

（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

2-2

2-3

看護学科
・個人情報保護、オプトアウト、プライバシーの保護 「情報リテラシー」(３回目､４回目）
・情報倫理、データの捏造･改ざん･盗用 「情報リテラシー」(３回目､４回目）
・知的財産権、著作権、情報法規 「情報リテラシー」(３回目､４回目）
・ＡＩ社会の原則(公平性、証明責任、透明性、人間中心の判断) 「情報リテラシー」(３回目､４回目）
健康スポーツ科学科
・個人情報保護法について学ぶ 「情報リテラシー」（４回目）
・SNSの利用について学び，情報発信で気をつけるべきことや関連法を学ぶ（３回目）
看護学科
・情報セキュリティ、機密性、完全性、可用性、信頼性、保守性 「情報リテラシー」（５回目）
・暗号化、パスワード、悪意のある情報搾取、ウィルス感染 「情報リテラシー」（５回目）
・ネットワーク上のトラブル、ＳＮＳでの事例、セキュリティ事故の事例紹介 「情報リテラシー」（５回目）
健康スポーツ科学科
・パスワードの大切を学ぶ 「情報リテラシー」（３回目）
・情報セキュリティについて学び、盗聴、改善、なりすましについて学び、自分の情報管理の見直しとセキュリティ対する脅威を知る 「情報リテラ
シー」（４回目）
看護学科
・いろいろな数式(基本統計量） 「情報リテラシー」（１１回目）
・データの種類、量的変数、質的変数、尺度 「数理・データサイエンス」（２回目）
・データの分布(ヒストグラム）と代表値(平均、中央値、最頻値） 「数理・データサイエンス」（２回目）
・基本統計量、代表値の性質 「数理・データサイエンス」（４回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、歪度、尖度） 「数理・データサイエンス」（４回目）
・観測データに含まれる誤差の違い(外れ値、第一種・第二種の過誤、系統誤差、偶然誤差、計算誤差） 「数理・データサイエンス」（４回目）
・相関と因果(相関係数、疑似相関、交絡因子） 「数理・データサイエンス」（５回目、８回目）
・クロス集計表、相関係数行列、分割表、ピボットテーブル 「数理・データサイエンス」（５回目）
・データベースの活用 「数理・データサイエンス」（７回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出） 「数理・データサイエンス」（６回目、１４回目）
健康スポーツ科学科
・基本統計量や正規分布など統計の基礎知識、相関ならびに回帰分析について学ぶ。回帰分析では、外れ値や寄与率などを学び、最適な回帰式の導き方までを学ぶ 「数理・データサイエンス」（１回目～７回目）
看護学科
・データ表現の活用、「情報リテラシー」（１２回目）、「数理・データサイエンス」（７回目）
・データ表現の扱いと特徴（棒グラフ･折れ線グラフ･散布図･積み上げ棒グラフ･円グラフ･複合グラフ、ヒートマップ)「情報リテラシー」（１２回目）、「数理・データサイエンス」（７回目）
・不適切なグラフ表現（不必要な視覚的要素） 「数理・データサイエンス」（７回目）
健康スポーツ科学科
・データ入力から表現方法（グラフの作成）を学ぶ 「情報リテラシー」（９回目～１２回目）
看護学科
・データ解析ツールの活用(スプレッドシート、分析ツール) 「情報リテラシー」（７回目）
・データの集計(基本統計量） 「数理･データサイエンス」（４回目～６回目）
・データの並べ替え、ランキング 「数理･データサイエンス」（７回目）
・表形式のデータ(CSV)の扱い 「数理・データサイエンス」（７回目、１４回目）
健康スポーツ科学科
・表計算ソフトを用いて，スプレッドシートの使い方やデータの基本的な処理（データ整理や計算）を学ぶ 「情報リテラシー」（１０回目）
・データベースの基礎知識を学び、データの並び替えや抽出などの技能を身につける（１３回目）
・基本統計量において、国民所得などの実統計結果を用いながら解説し、数値の読み取り方などを学び、知識を身に付ける 「数理・データサイエンス」（２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）
看護学科
・パソコンの基本的な扱いができ、情報倫理を身につけ、文書や表の作成・メールの送受信などの情報リテラシーが習得できる。
・日常の生活、仕事等の場で様々なデータを主体的に使いこなすことができる。
具体的に配下の通り
科目「情報リテラシー」についての学習成果◎PCの基本的な操作ができ、以下のような情報リテラシーを身につける。
・基本ソフトウェアの操作とフォルダーやファイルの扱いができる。
・タッチタイプを修得し、毎分９０字以上の速さで正確に文字入力ができる。
・電子メールの送受信が適切にでき、添付ファイルも扱うことができる。
・文書作成･表計算ソフトを使い、文書･表･グラフなどの資料の作成･編集･印刷などができる。
・インターネット、SNS等の仕組みを理解し、問題点･危険性･使用上のマナーなどを説明できる。
・ネットワークなどの各種アクセス･アカウント及びパスワードの必要性や重要性について理解し、併せて、情報セキュリティの観点から、それらを適切に管理できる。
・情報倫理や著作権を含む情報法規等について理解を深め、その内容を説明できる。
科目「数理・データサイエンス」についての学習成果
・日常の生活や仕事の場などで、様々なデータを主体的に使いこなすことができる
・授業で学修した知識・技能をもとに、データを扱う際には、人間中心の適切な判断ができる・自らの意志でデータを解析・分析し、その内容･結果について説明・活用できる・統計及び数理基礎について理解し活用できる・様々な場面で、プログラミング的思考法を適用できる
・基本的なアルゴリズムについて、プログラムコードを記述できる
健康スポーツ科学科「データサイエンス」の知識と技術を身につけ、自ら課題を定義し解決する能力
・基本的なデータサイエンスの手法を習得し、データを利用するための基礎力を身につけることができる。
・データから情報を読み取る力を身につけ、多くの情報から適切な情報を取捨選択し、判断する能力を身につけることができる。
・データの利活用に関わる安全対策、情報倫理について理解し、データを適切に利用するための心得を身につけることができる。

【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（リテラシーレベル）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）において追加された生成AIに関連するスキルセットの内容を含む授業（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
健康スポーツ科学科「数理・データサイエンス」１３回目にて生成AIについて学び、１４回目にて生成AIを使ったプログラミング作成法を学ぶ。

9

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】令和６年度申請用

様式１ー４
大学等名
プログラム名朝日大学
朝日大学情報リテラシー教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 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 対象となる学部・学科名称
歯学部③ 修了要件プログラムを構成する「基礎教養系」（情報処理演習）２単位、「基礎教養系」（数理基礎）２単位、「基礎教養系」（データサイエンス）1単位の合計５単位を取得すること。

必要最低科目数・単位数

3 科目

5

単位

履修必須の有無 令和５年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報処理演習2○○○⑤ 「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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
数理基礎
2
○
○
データサイエンス
1○○⑥ 「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
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
数理基礎
2
○
○
○
データサイエンス
1○○⑦ 「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 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報処理演習
2
○
○
○
数理基礎
2
○
○

10

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】令和６年度申請用⑧ 「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 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報処理演習
2
○
○
○
数理基礎
2
○
○
○
データサイエンス
1○○○⑨ 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
情報処理演習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
情報処理演習4-1統計および数理基礎
数理基礎
4-1統計および数理基礎
データサイエンス

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）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

1-1・第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動社会 「情報処理演習」（３回目）

1-6

・AI最新技術の活用例（強化学習、転移学習） 「情報処理演習」（３回目、３０回目）

1-2

・疫学調査法(コホート研究、症例対照研究)、調査データを扱う・分析する「数理基礎」（26回目）

1-3

・事後確率とEBMに基づくアプローチ、仮説検証・判断支援 「データサイエンス」（１回目）
・品質検査にみる母平均、母比率及び母分散の推定、仮説検証・知識発見 「データサイエンス」（７回目～９回目）
・パラメトリック検定、仮説検証・判断支援 「データサイエンス」（１０回目、１１回目）
・ノンパラメトリック検定、仮説検証・知識発見 「データサイエンス」（１２回目、１３回目）

1-4

・曝露効果の指標(相対危険度と寄与危険度)、データ解析（グルーピング・パターン発見） 「数理基礎」（２５回目）
・ワクチンの有効率、データ解析（グルーピング・パターン発見） 「数理基礎」（２７回目）
・ポワッソン分布と指数分布、データ解析（予測・パターン発見） 「データサイエンス」（６回目）

1-5

・EBPHに基づくアプローチ、データの取得・管理・加工、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介 「数理基礎」（２６回目）
・政策疫学と予防対策の応用(人口寄与危険度、人口寄与危険割合)、課題抽出と定式化、データの加工・解析 「数理基礎」（２７回目）
・スクリーニング検査、データの取得・管理・加工・解析 「数理基礎」（２８回目）（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（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11

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】令和６年度申請用（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（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3-1

・個人情報保護 「情報処理演習」（４回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護 「情報処理演習」（５回目）
・選択バイアス、情報バイアス、交絡 「数理基礎」（２６回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「情報処理演習」（６回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故紹介 「情報処理演習」（６回目）

2-1

・曝露と因果(疑似相関、交絡) 「数理基礎」（２６回目）
・誤差とバイアス 「数理基礎」（２６回目）
・標本抽出(単純無作為調査、層別調査、多段抽出) 「数理基礎」（２６回目）
・データの分類、代表値と外れ値、分散とz値及び偏差値 「データサイエンス」（３回目）
・相関と回帰(相関係数と回帰直線および決定係数) 「データサイエンス」（１４回目、１５回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折れ線グラフ、散布図） 「情報処理演習」（１４回目～１７回目）
・BoxPlot 「データサイエンス」(３回目)・散布図 「データサイエンス」（１４回目）
・年齢調整によるデータの比較 「数理基礎」（２９回目）
・人口静態統計、人口動態統計 「数理基礎」（３０回目）

2-3

・データの集計（和、平均） 「情報処理演習」（１３回目、１４回目）
・データの並び替え、ランキング 「情報処理演習」（１５回目、１６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）
・パソコンの基本的な扱いができ、情報倫理を身につけ、文書や表の作成・メールの送受信などの情報リテラシーが習得できる。
・日常の生活、仕事等の場で様々なデータを主体的に使いこなすことができる。

【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（リテラシーレベル）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）において追加された生成AIに関連するスキルセットの内容を含む授業（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

12

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】

様式２
朝日大学

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５②大学等全体の男女別学生数

年度
男性

1493 人

女性

882 人

入学
定員

収容
定員

令和5年度

令和4年度

80
100
200
140

320
400
800
840

72
107
221
150

67
101
207
130

520 2,360

550

505

（ 合計

2375

人

）

③履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

法学部法学科
経営学部経営学科
保健医療学部
歯学部歯学科

297
455
783
840

合 計

2,375

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 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

0

0
13

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

72
23%
107
27%
221
28%
150
18%
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550
23%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】

様式３
朝日大学

大学等名

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）

306

人 （非常勤）

523

人

16

人

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） 森下 伊三男（役職名） 副学長

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）
朝日大学ＦＤ活動推進委員会数理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会（責任者名） 森下 伊三男（役職名） 副学長

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
朝日大学ＦＤ活動推進委員会数理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会規程⑥ 体制の目的
学部及び研究科等における分野を超えた数理・データサイエンス・ＡＩ教育や、データサイエンス
が社会においてどのように活用しうるか等をテーマとした、大学等並びに大学院の授業の内容
及び方法の改善を図るために朝日大学ＦＤ活動推進委員会の専門部会として設置する。なお、
授業改善のためのアンケートの実施・分析については、全学的に朝日大学ＦＤ活動推進委員会
により実施されており、その結果を踏まえて、プログラムの改善を行う。

⑦ 具体的な構成員
副学長 森下 伊三男
経営学部 教授 矢守 恭子
経営学部 准教授 曽我部 雄樹

14

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】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
23%44%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
66%
88%
94%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）2,360
具体的な計画
本教育プログラムは全学１年次必修科目のみの構成であり、卒業要件として全員履修することを前提としているため、本項目に関する特段の取り組みは行われていない。なお、歯学部が６学年制であることから、令和１０年度以降に履修率が１００％となる予定である。

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
本教育プログラムは必修項目のみから構成され、卒業要件として全員履修することが前提となっているため、本項目に関する特段の取り組みは行われていない。

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
本教育プログラムは必修項目のみから構成され、卒業要件として全員履修することが前提となっているため、本項目に関する特段の取り組みは行われていない。

15

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】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
履修について、本教育プログラムは必修項目のみから構成され、卒業要件として全員履修することが前提となっているため、本項目に関する特段の取り組みは行われていない。
修得については、専任教員による指導教員を配置して、学生の履修や学修についての相談を受けている。コンピュータの利用については、学部・学科に関係なく、学生が自由に利用できる
ようオープン利用室を設けている。さらに、図書館（本館・分室）には、可動式の椅子や机を自由に組み替え、仲間と学修ができる「フレキシブルワーク・エリア」と、大型ディスプレイ付きパソ
コンを利用し、議論しながら授業の課題作成などができる「グループワーク・エリア」を設けている。さらに、インターネット検索、文書作成や印刷ができる検索エリアも設けている。

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
本教育プログラムに限らず、本大学の授業は基本的に、授業時間内に質問を受け付けている
ほか、リアクションペーパーによる質問等は、授業中又はMoodleのメッセージやE-mailによって、全体に対して又は個別に回答している。また、専任教員における授業についてはオフィスア
ワーを設け、学生が直接教員の研究室を訪ねて学修指導が受けられるようにしている。

16

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】

様式４
大学等名

朝日大学

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）
朝日大学内部質保証推進委員会（責任者名） 大友 克之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） 学長
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
朝日大学ＦＤ活動推進委員会が半学期ごとに実施する「授業改善のためのアンケート」調査の回答状況から、学生たちのプログラム内容の履修・修得状況を把握・分析している。この分析結果は、朝日大学内部質保証推進委員会で審議され、全学で本プログラム全体の履修・修得状況を把握している。
プログラムの履修・修得状 令和５年度の履修率は全学で23％であるが、本プログラムは令和５年度からスタートしたものであり、プログラムを構成況
する授業科目が卒業要件の必修科目となっていることから、年次進行により100％の履修率を達成できるものと見込ん
でいる。

学修成果

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度「授業改善のためのアンケート」調査のうち、本プログラムを構成する授業科目に関する履修者の回答データを分析することによって、授業内容の学生の理解度や満足度を把握している。分析結果に基づき、朝日大学ＦＤ活動推進委員
会数理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会では、授業内容及び方法を見直すことでプログラムの評価・改善を行っている。
本プログラムの修得は、全学部・学科の卒業要件となっている。つまり、プログラム修得のために履修した授業単位は
卒業要件単位として認められるため、卒業を目指した履修指導は、プログラム修得を目指した履修指導を兼ねていることになり、全学的な不断の改善等が実施されている。
本プログラムを構成する全ての授業科目で「授業改善のためのアンケート」を実施しており、学生の理解度や満足度等を把握し、授業内容及び方法の改善を図っている。授業改善のためのアンケートでは、9割以上の学生が概ね授業内
容を理解し、その内容に満足しているものとなったが、さらに理解度が向上するよう授業内容の改善に取り組む。

授業改善のためのアンケート調査結果分析報告書を大学ホームページに公開しており、後輩学生や他の学生はその評価結果を履修前に確認することができるようになっている。また、全ての授業科目のシラバスには、「学生の意見等
学生アンケート等を通じた からの気づき」として、「授業改善のためのアンケート」の調査結果に応じた、授業の成果を高めるための工夫、改善方
後輩等他の学生への推奨 法が掲載されており、後輩学生や他の学生は履修前にその内容を確認することができるようになっている。
度

本プログラムを構成する授業科目は全学必修科目であり、卒業要件として全員がこのプログラムを修了することが前提となっているため、履修者数・履修率向上に向けての取り組みは行っていない。ただし、学生が履修を完了できるよう全学的な履修者数、履修 に、リアクションペーパー等による質問や提出された課題へのフィードバックによって、履修者の状況に応じて対応して率向上に向けた計画の達 いる。
成・進捗状況

17

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】

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

学生の就職状況と履修状況を確認することにより、本教育プログラムを修了した卒業生の進路先については、把握することが可能である。また、教育プログラムを修了した卒業生の活躍状況や企業等の評価については、就職支援課が把握している卒業生の活躍状況を収集するとともに、本学が実施する「朝日大学卒業生に関するアンケート（企業を対象としたアンケート）」における「朝日大学卒業生への印象、本学に求めること」に関する設問から、企業から本大学卒
業生に対する評価を把握できるよう検討している。
本プログラムは2023年度より開始した教育プログラムであり、教育プログラム修了者の進路、活動状況、企業等の評
価の情報は得られないが、現状では、2022年度に全学で企業・団体に就職した学生は417名であり、そのうち数理・
データサイエンス・ＡＩに関連すると考えられる情報通信業に就職した学生は12名（2.9％）であった。今後は本プログラムを修了した学生がどのような進路を選択するかについて調査を続けていく予定である。

本大学では、複数の企業と産学連携協定を締結しており、毎年「産学連携協議会」を実施し、地域の課題を共有するとともに、教育内容等への意見を聴取している。聴取した意見については、プログラムを改善・進化させるための委員会（朝日大学ＦＤ活動推進委員会数理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会）において、プログラムの検証・改善に活用し産業界からの視点を含め ている。
た教育プログラム内容・手法等への意見

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること授業において、モデルカリキュラムリテラシーレベルの導入部分であるデータサイエンスの活用事例を紹介することで、学生の興味関心を高め、学ぶ楽しさや学ぶことの意義を理解させている。また、授業時の課題提出物や学生による授業改善のためのアンケート等を比較・検討することで授業改善を図っている。

内容・水準を維持・向上しつ 内容・水準の維持・向上は、授業においてモデルカリキュラム（リテラシーレベル）の内容がシラバスに盛り込まれていつ、より「分かりやすい」授業 ることを確認するとともに、授業時の課題提出物及び学生による授業改善のためのアンケート等から、学生の理解度とすることや満足度を把握し、講義の内容・実施方法の検討を行い、分かりやすい授業となるよう工夫している。
※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

18

19

20

21

22

23

2024/04/30(火)13:11
入学年度

対象学科

営

開講学年

◎：必修
（基幹科目）

単位数

2.0

ナンバリング

215102

開講学期

前期

曜日・時限

金曜1限

科目種別

演習

14〜

1

共通／基礎
区分
授業コード
科目名

情報リテラシー ③（2023年度以降入学生対象）

代表教員

矢守

担当教員

板谷雄二（①留学生クラス）曽我部雄樹（②クラス）、矢守恭子（③クラス）、後藤宏行（④クラス）

恭子

実践的授業科目

情報リテラシーを身につけることを目的として、パソコン基本ソフトの操作、文書作成ソフトや表計算ソフトによる基本的な文書や表などの作成･編集操作について学修する。また、インターネットを活用した電子メールの送受信、情報の検索・収集、情報倫理、著作権を中心とした情報法規、情報
セキュリティなどについて基本的な考え方を修得する。また、前半では、キーボード入力を正確かつ授業概要

迅速に行えるようにタッチタイプの実習も行う。担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデー
タ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として情報リテラシーを含めた基礎教育をおこなう。
講義は、PCを使った演習を中心に展開され、より理解を深めるために、授業中及び授業時間外に実習が課される。
パソコンの基本的な扱いができ、情報倫理を身につけ、文書や表の作成･メールの送受信などの情報
リテラシーを習得する。
・基本ソフトウェアの操作とフォルダーやファイルの扱いができる。

到達目標

・ネットワークやインターネットの仕組みを理解し、問題点、危険性、使用上のマナーなどを説明できる。
・ネットワークなどをアクセスするためのアカウント及びパスワードの必要性を理解し、適切なパス
ワード管理ができる。
・電子メールの送受信が適切にでき、添付ファイルも扱うことができる。
・表計算･文書作成ソフトを使い、表･グラフ･文書などの資料の作成･編集･印刷などができる。
・情報倫理や情報法規について理解を深め、その内容を説明できる。

学位授与方針との関連
授業方法

経営学部のディプロマポリシーの(1)・(2)・(3)に該当する。
⑤プレゼンテーション、発表 ⑥実習（実技）⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業

授業計画・

1.本学の情報教育システムの使い方

授業外学修

事前学修：テキストの序論、第1章の内容を理解する 2時間
事後学修：学内のコンピュータ環境を理解する 2時間
2.電子メールの送受信とマナー［Office365によるMailの導入と活用］
事前学修：大学のHPでの｢Outlook on the Webの使い方｣を読み、内容を理解する
事後学修：他の人との間でメールの送受信を確実にできるようにする 2時間

2時間

3. 情報セキュリティ（自分の情報を守るためには）
事前学修：自分のスマホ等のセキュリティの状態をチェックする 2時間
事後学修：情報セキュリティについて見直しテストを行い復習する 2時間
4. ネットリテラシー（守るべきルール）
事前学修：情報倫理について調査する 2時間
事後学修：自分のネットリテラシーの見直し、講義で学んだことを復習する 2時間
5. 図書館の使い方、レポート作成で注意すべきこと
事前学修：著作権、剽窃、盗作、引用の方法について事前に調査委しておくこと 2時間
事後学修：文献検索の復習ならびに講義内容を復習し、情報倫理等について確認する 2時間
6.ワープロ：文書作成［表の作成、文章の編集］
事前学修：テキスト第2章4、5節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章４、5節を復習し、実習5〜実習8を完成させる
7.ワープロ：編集機能［表現力、長文作成のサポート機能］
24

2時間

事前学修：テキスト第2章6､7節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章6､7節を復習し、実習9〜実習11を完成させる

2時間

8.表計算ソフト導入［基本操作、データ入力、ワークシートの編集・書式設定など］
事前学修：テキスト第3章1〜2節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章1〜2節を復習し、実習13、実習14を完成させる

2時間

9.表計算：表の作成［表の作成、編集、関数など］
事前学修：テキスト第3章3〜4節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章3〜4節を復習し、実習15〜実習16を完成させる

2時間

10.表計算：いろいろな数式［基本的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章5節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章5節を復習し、実習17〜実習20を完成させる

2時間

11.表計算：グラフと図形［応用的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章6節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章6節を復習し、実習21〜実習24を完成させる

2時間

12.表計算：データベース利用、レポート作成［データベース、レポート作成］
事前学修：テキスト第3章7〜8節、付録を読み理解する 2時間
事後学修：第3章7〜8節を復習し、実習25〜実習28の完成させる

2時間

13.表計算：総合演習［実習課題］
事前学修：これまで学習した内容を読み直し、理解を再確認する

2時間

事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
14.プレゼンテーション［パワーポイント］
事前学修：テキスト第4章を読み、理解を理解する

2時間

事後学修：第4章全体を復習し、実習30を完成させる

2時間

15.総合演習［実習課題］
事前学修：テキスト全体を読み直し、内容を再確認する 2時間
事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
課題等のフィード 毎回の講義のはじめに、前回の学んだことについて復習し、必要に応じて確認テストを実施する。学
バック方法
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法

内教育システム（Moodle）を積極的に活用する。
積極的にＰＣを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。
杉本くみこ、大澤栄子著 実教出版編修部、『30時間アカデミック

テキスト（実教出版，2016年）、ISBN978-4-407-34023-5
Moodleにも資料を掲載する。

参考書

必要に応じて授業の中で紹介する。

オフィスアワー 水曜日

情報リテラシーOffice2016』、昼休み、木曜日 昼休み

学生の意見等から 情報リテラシーとして、word excel だけでなく、メールやSNSなど、セキュリティやプライバシの気づきー、情報倫理についてもっと深い知識を得られるようなカリキュラムが必要である。
備考25

2024/04/30(火)13:10
入学年度

対象学科

営

開講学年

◎：必修
（基幹科目）

単位数

2.0

ナンバリング

ML103

215152

開講学期

後期

曜日・時限

金曜1限

科目種別

講義、演習

23〜

1

共通／基礎
区分
授業コード
科目名

数理・データサイエンス ③（2023年度以降入学生対象）

代表教員

矢守

担当教員

板谷雄二（①留学生クラス）曽我部雄樹（②クラス）、矢守恭子（③クラス）、後藤宏行（④クラス）

恭子

実践的授業科目

本講義では、デジタル社会において、様々な状況で発生する多様なデータを扱うための基本的な考え方を学修し、ICTを活用したデータの適正なハンドリング（収集･加工･分析など）の能力を養う。
授業概要

そのために、データ分析の技術として基本となる表計算ソフトを使いこなす技術、統計及び数理基礎
や基礎的なアルゴリズムを修得しながら、プログラミング的思考法を身につける。
担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデータ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として、数理・データサイエンスを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成する。
科目としての到達目標は、次のとおりである。
・基礎的素養として、日常の生活、仕事等の場で、様々なデータを主体的に使いこなすことができる
・授業で学修した知識・技能をもとに、データを扱う際には、人間中心の適切な判断ができる

到達目標

・自らの意思でデータを解析・分析し、その内容･結果について説明・活用できる
さらに、データハンドリングについて、次の能力を身につけることを目標とする。
・基礎的な統計及び数理基礎について理解し活用できる・様々な場面で、プログラミング的思考を適用できる学位授与方針との関連

経営学部のディプロマポリシーの(1)・(2)・(3)に該当する。
※数理・データサイエンスの基礎的な内容についての講義（座学）とパソコン教室のPCを利用した

授業方法

演習とを有機的に組み合わせて授業を展開する。
⑥実習（実技）、フィールドワーク⑦リアクション・ペーパー⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業⑨その他（企業及び地域経済分析システムなどを活用した実データの利用）

授業計画・
授業外学修

1. ガイダンス、データ分析の基礎知識
・データと情報（価値）・数理・データサイエンス［ＤＳ］（統計学、情報学）の内容、授業の全体像
・ＤＳの役割、重要さ・ＤＳのサイクル（課題抽出と定式化、収集、加工･分析、解析と推論、結果の共有・伝達、保存、更新、課題解決に向けた提案など）
実習：オープンデータをエクセルで読み込む
事前学修：事前配付資料をよく読み内容を理解する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
2. 基本統計量
・エクセル分析ツールの使い方
・ 基本統計量の説明
・ ヒストグラムの作成
事前学修：基本統計量とは何か調べておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
3. 相関の意味と分析ツールを使った求め方
・ 相関分析
事前学修：相関について復習しておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
4. 単回帰分析（基礎）事前学修：単回帰分析について復習しておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
26

5. 単回帰分析（外れ値、演習）
事前学修：外れ値について予習しておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
6. 単回帰分析（結果の精度、データの読み方）
事前学修：教科書をよく読み、結果の読み方を学んでおく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
7. 重回帰分析（解析の方法）
事前学修：重回帰分析について調べておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
8. 重回帰分析（有意性、有効性、精度の評価）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
9. 重回帰分析（擬似相関とマルチコ）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
10. 重回帰分析（最適な回帰式を求める）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
11. 重回帰分析を使った分析（テーマを決めて分析する）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
12. 分析結果を報告する（プレゼンテーション技術）
事前学修：パワーポイントを使ってプレゼン資料を作成する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
13. データ分析と論理的思考（プログラミングとの連携）
実習：pythonを触ってみる
事前学修：論理的思考について調べておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
14. プログラミング実習
事前学修：pythonの使い方を覚える 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
15. インターネットとデータサイエンス（まとめ）
事前学修：これまでの学習を復習する 2時間
事後学修：これまでの学習を復習する 2時間
課題等のフィード 授業の最後に提出されるリアクションペーパー(含む小設問）について、回答をつけて返却する。
バック方法
提出された課題について、授業中に解説し、また、個別に評価して返却する。
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法
テキスト
参考書

前学期科目「情報リテラシー」を履修し、wordやexcelの扱いについて十分な能力を有していること。高等学校で学修した基礎的な統計や数学の力が身に付いていること。積極的にパソコンを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。
末吉正成、末吉美喜著、翔泳社、「EXCELビジネス統計分析[ビジテク]」、ISBN978-4-7981-48984、Moodleにて資料も掲載する。
なし。

オフィスアワー 水曜日
学生の意見等からの気づき

昼休み、木曜日 昼休み

新規に開講される科目のため、学生の意見は取得されていない。

備考
27

28

29

30

31

32

33

34

2024/05/01(水)14:01
入学年度
区分
授業コード

2023〜
教養基礎必修(◎印)
661355

科目名

情報リテラシー ②

代表教員

髙橋

対象学科

健康スポーツ

開講学年

単位数

1.0

ナンバリング

SPL126

開講学期

前期

曜日・時限

金曜2限

科目種別

演習

篤史

1

実践的授業科目担当教員
情報リテラシーを身につけることを目的として、パソコン基本ソフトの操作、文書作成ソフトや表計算ソフトによる基本的な文書や表などの作成･編集操作について学修する。また、インターネットを活用した電子メールの送受信、情報の検索・収集、情報倫理、著作権を中心とした情報法規、情報
授業概要

セキュリティなどについて基本的な考え方を修得する。また、前半では、キーボード入力を正確かつ迅速に行えるようにタッチタイプの実習も行う。担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデー
タ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として情報リテラシーを含めた基礎教育をおこなう。
講義は、PCを使った演習を中心に展開され、より理解を深めるために、授業中及び授業時間外に実習が課される。
パソコンの基本的な扱いができ、情報倫理を身につけ、文書や表の作成･メールの送受信などの情報
リテラシーを習得する。
・基本ソフトウェアの操作とフォルダーやファイルの扱いができる。
・ネットワークやインターネットの仕組みを理解し、問題点、危険性、使用上のマナーなどを説明で

到達目標

きる。
・ネットワークなどをアクセスするためのアカウント及びパスワードの必要性を理解し、適切なパス
ワード管理ができる。
・電子メールの送受信が適切にでき、添付ファイルも扱うことができる。
・表計算･文書作成ソフトを使い、表･グラフ･文書などの資料の作成･編集･印刷などができる。
・情報倫理や情報法規について理解を深め、その内容を説明できる。

学位授与方針との保健医療学部健康スポーツ科学科のディプロマ・ポリシーの③、④に該当する。
関連
授業方法⑤プレゼンテーション、発表 ⑥実習（実技）⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業

授業計画・
授業外学修

1.本学の情報教育システムの使い方
事前学修：テキストの序論、第1章の内容を理解する
事後学修：学内のコンピュータ環境を理解する

2時間

2時間

2.電子メールの送受信とマナー［Office365によるMailの導入と活用］
事前学修：大学のHPでの｢Outlook on the Webの使い方｣を読み、内容を理解する
事後学修：他の人との間でメールの送受信を確実にできるようにする
3. 情報セキュリティ（自分の情報を守るためには）
事前学修：自分のスマホ等のセキュリティの状態をチェックする

2時間

2時間

2時間

事後学修：情報セキュリティについて見直しテストを行い復習する

2時間

4. ネットリテラシー（守るべきルール）
事前学修：情報倫理について調査する 2時間
事後学修：自分のネットリテラシーの見直し、講義で学んだことを復習する 2時間
5. 図書館の使い方、レポート作成で注意すべきこと
事前学修：著作権、剽窃、盗作、引用の方法について事前に調査委しておくこと 2時間
事後学修：文献検索の復習ならびに講義内容を復習し、情報倫理等について確認する 2時間
6.ワープロ：文書作成［表の作成、文章の編集］
事前学修：テキスト第2章4、5節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章４、5節を復習し、実習5〜実習8を完成させる

2時間

7.ワープロ：編集機能［表現力、長文作成のサポート機能］
事前学修：テキスト第2章6､7節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章6､7節を復習し、実習9〜実習11を完成させる
35

2時間

8.表計算ソフト導入［基本操作、データ入力、ワークシートの編集・書式設定など］
事前学修：テキスト第3章1〜2節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章1〜2節を復習し、実習13、実習14を完成させる

2時間

9.表計算：表の作成［表の作成、編集、関数など］
事前学修：テキスト第3章3〜4節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章3〜4節を復習し、実習15〜実習16を完成させる

2時間

10.表計算：いろいろな数式［基本的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章5節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章5節を復習し、実習17〜実習20を完成させる

2時間

11.表計算：グラフと図形［応用的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章6節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章6節を復習し、実習21〜実習24を完成させる

2時間

12.表計算：データベース利用、レポート作成［データベース、レポート作成］
事前学修：テキスト第3章7〜8節、付録を読み理解する 2時間
事後学修：第3章7〜8節を復習し、実習25〜実習28の完成させる

2時間

13.表計算：総合演習［実習課題］
事前学修：これまで学習した内容を読み直し、理解を再確認する

2時間

事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
14.プレゼンテーション［パワーポイント］
事前学修：テキスト第4章を読み、理解を理解する

2時間

事後学修：第4章全体を復習し、実習30を完成させる

2時間

15.総合演習［実習課題］
事前学修：テキスト全体を読み直し、内容を再確認する 2時間
事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
課題等のフィード 毎回の講義のはじめに、前回の学んだことについて復習し、必要に応じて確認テストを実施する。学
バック方法
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法

内教育システム（Moodle）を積極的に活用する。
積極的にＰＣを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。
杉本くみこ、大澤栄子著 実教出版編修部、『30時間アカデミック

テキスト（実教出版，2016年）、ISBN978-4-407-34023-5
Moodleにも資料を掲載する。

参考書

必要に応じて授業の中で紹介する。

オフィスアワー情報リテラシーOffice2016』、＜前学期＞月曜日 3限（13：10〜14：40）＜後学期＞月曜日 3限（13：10〜14：40）
科目担当教員と連絡がとれない場合は、学事一課（健康スポーツ科学科）メールアドレス：sportsjimu@alice.asahi-u.ac.jpへ質問内容を簡潔に記入し送信すること。

学生の意見等から 情報リテラシーとして、word excel だけでなく、メールやSNSなど、セキュリティやプライバシの気づきー、情報倫理についてもっと深い知識を得られるようなカリキュラムが必要である。
備考36

2024/05/01(水)14:00
入学年度
区分
授業コード

2023〜
教養基礎必修(◎印)
661356

科目名

情報リテラシー ③

代表教員

岩佐

対象学科

健康スポーツ

開講学年

単位数

1.0

ナンバリング

SPL126

開講学期

前期

曜日・時限

金曜2限

科目種別

演習

直樹

1

実践的授業科目担当教員
情報リテラシーを身につけることを目的として、パソコン基本ソフトの操作、文書作成ソフトや表計算ソフトによる基本的な文書や表などの作成･編集操作について学修する。また、インターネットを活用した電子メールの送受信、情報の検索・収集、情報倫理、著作権を中心とした情報法規、情報
授業概要

セキュリティなどについて基本的な考え方を修得する。また、前半では、キーボード入力を正確かつ迅速に行えるようにタッチタイプの実習も行う。担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデー
タ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として情報リテラシーを含めた基礎教育をおこなう。
講義は、PCを使った演習を中心に展開され、より理解を深めるために、授業中及び授業時間外に実習が課される。
パソコンの基本的な扱いができ、情報倫理を身につけ、文書や表の作成･メールの送受信などの情報
リテラシーを習得する。
・基本ソフトウェアの操作とフォルダーやファイルの扱いができる。
・ネットワークやインターネットの仕組みを理解し、問題点、危険性、使用上のマナーなどを説明で

到達目標

きる。
・ネットワークなどをアクセスするためのアカウント及びパスワードの必要性を理解し、適切なパス
ワード管理ができる。
・電子メールの送受信が適切にでき、添付ファイルも扱うことができる。
・表計算･文書作成ソフトを使い、表･グラフ･文書などの資料の作成･編集･印刷などができる。
・情報倫理や情報法規について理解を深め、その内容を説明できる。

学位授与方針との保健医療学部健康スポーツ科学科のディプロマ・ポリシーの③、④に該当する。
関連
授業方法⑤プレゼンテーション、発表 ⑥実習（実技）⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業

授業計画・
授業外学修

1.本学の情報教育システムの使い方
事前学修：テキストの序論、第1章の内容を理解する
事後学修：学内のコンピュータ環境を理解する

2時間

2時間

2.電子メールの送受信とマナー［Office365によるMailの導入と活用］
事前学修：大学のHPでの｢Outlook on the Webの使い方｣を読み、内容を理解する
事後学修：他の人との間でメールの送受信を確実にできるようにする
3. 情報セキュリティ（自分の情報を守るためには）
事前学修：自分のスマホ等のセキュリティの状態をチェックする

2時間

2時間

2時間

事後学修：情報セキュリティについて見直しテストを行い復習する

2時間

4. ネットリテラシー（守るべきルール）
事前学修：情報倫理について調査する 2時間
事後学修：自分のネットリテラシーの見直し、講義で学んだことを復習する 2時間
5. 図書館の使い方、レポート作成で注意すべきこと
事前学修：著作権、剽窃、盗作、引用の方法について事前に調査委しておくこと 2時間
事後学修：文献検索の復習ならびに講義内容を復習し、情報倫理等について確認する 2時間
6.ワープロ：文書作成［表の作成、文章の編集］
事前学修：テキスト第2章4、5節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章４、5節を復習し、実習5〜実習8を完成させる

2時間

7.ワープロ：編集機能［表現力、長文作成のサポート機能］
事前学修：テキスト第2章6､7節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章6､7節を復習し、実習9〜実習11を完成させる
37

2時間

8.表計算ソフト導入［基本操作、データ入力、ワークシートの編集・書式設定など］
事前学修：テキスト第3章1〜2節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章1〜2節を復習し、実習13、実習14を完成させる

2時間

9.表計算：表の作成［表の作成、編集、関数など］
事前学修：テキスト第3章3〜4節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章3〜4節を復習し、実習15〜実習16を完成させる

2時間

10.表計算：いろいろな数式［基本的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章5節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章5節を復習し、実習17〜実習20を完成させる

2時間

11.表計算：グラフと図形［応用的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章6節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章6節を復習し、実習21〜実習24を完成させる

2時間

12.表計算：データベース利用、レポート作成［データベース、レポート作成］
事前学修：テキスト第3章7〜8節、付録を読み理解する 2時間
事後学修：第3章7〜8節を復習し、実習25〜実習28の完成させる

2時間

13.表計算：総合演習［実習課題］
事前学修：これまで学習した内容を読み直し、理解を再確認する

2時間

事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
14.プレゼンテーション［パワーポイント］
事前学修：テキスト第4章を読み、理解を理解する

2時間

事後学修：第4章全体を復習し、実習30を完成させる

2時間

15.総合演習［実習課題］
事前学修：テキスト全体を読み直し、内容を再確認する 2時間
事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
課題等のフィード 毎回の講義のはじめに、前回の学んだことについて復習し、必要に応じて確認テストを実施する。学
バック方法
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法

内教育システム（Moodle）を積極的に活用する。
積極的にＰＣを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。
杉本くみこ、大澤栄子著 実教出版編修部、『30時間アカデミック

テキスト（実教出版，2016年）、ISBN978-4-407-34023-5
Moodleにも資料を掲載する。

参考書

必要に応じて授業の中で紹介する。

オフィスアワー情報リテラシーOffice2016』、＜前学期＞火曜日 4限（14：55〜16：25）＜後学期＞火曜日 4限（14：55〜16：25）
科目担当教員と連絡がとれない場合は、学事一課（健康スポーツ科学科）メールアドレス：sportsjimu@alice.asahi-u.ac.jpへ質問内容を簡潔に記入し送信すること。

学生の意見等から 情報リテラシーとして、word excel だけでなく、メールやSNSなど、セキュリティやプライバシの気づきー、情報倫理についてもっと深い知識を得られるようなカリキュラムが必要である。
備考38

2024/05/01(水)13:59
入学年度
区分
授業コード

2023〜
教養基礎必修(◎印)
661357

科目名

情報リテラシー ④

代表教員

曽我部

対象学科

健康スポーツ

開講学年

単位数

1.0

ナンバリング

SPL126

開講学期

前期

曜日・時限

金曜2限

科目種別

演習

雄樹

1

実践的授業科目担当教員
情報リテラシーを身につけることを目的として、パソコン基本ソフトの操作、文書作成ソフトや表計算ソフトによる基本的な文書や表などの作成･編集操作について学修する。また、インターネットを活用した電子メールの送受信、情報の検索・収集、情報倫理、著作権を中心とした情報法規、情報
授業概要

セキュリティなどについて基本的な考え方を修得する。また、前半では、キーボード入力を正確かつ迅速に行えるようにタッチタイプの実習も行う。担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデー
タ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として情報リテラシーを含めた基礎教育をおこなう。
講義は、PCを使った演習を中心に展開され、より理解を深めるために、授業中及び授業時間外に実習が課される。
パソコンの基本的な扱いができ、情報倫理を身につけ、文書や表の作成･メールの送受信などの情報
リテラシーを習得する。
・基本ソフトウェアの操作とフォルダーやファイルの扱いができる。
・ネットワークやインターネットの仕組みを理解し、問題点、危険性、使用上のマナーなどを説明で

到達目標

きる。
・ネットワークなどをアクセスするためのアカウント及びパスワードの必要性を理解し、適切なパス
ワード管理ができる。
・電子メールの送受信が適切にでき、添付ファイルも扱うことができる。
・表計算･文書作成ソフトを使い、表･グラフ･文書などの資料の作成･編集･印刷などができる。
・情報倫理や情報法規について理解を深め、その内容を説明できる。

学位授与方針との保健医療学部健康スポーツ科学科のディプロマ・ポリシーの③、④に該当する。
関連
授業方法⑤プレゼンテーション、発表 ⑥実習（実技）⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業

授業計画・
授業外学修

1.本学の情報教育システムの使い方
事前学修：テキストの序論、第1章の内容を理解する
事後学修：学内のコンピュータ環境を理解する

2時間

2時間

2.電子メールの送受信とマナー［Office365によるMailの導入と活用］
事前学修：大学のHPでの｢Outlook on the Webの使い方｣を読み、内容を理解する
事後学修：他の人との間でメールの送受信を確実にできるようにする
3. 情報セキュリティ（自分の情報を守るためには）
事前学修：自分のスマホ等のセキュリティの状態をチェックする

2時間

2時間

2時間

事後学修：情報セキュリティについて見直しテストを行い復習する

2時間

4. ネットリテラシー（守るべきルール）
事前学修：情報倫理について調査する 2時間
事後学修：自分のネットリテラシーの見直し、講義で学んだことを復習する 2時間
5. 図書館の使い方、レポート作成で注意すべきこと
事前学修：著作権、剽窃、盗作、引用の方法について事前に調査委しておくこと 2時間
事後学修：文献検索の復習ならびに講義内容を復習し、情報倫理等について確認する 2時間
6.ワープロ：文書作成［表の作成、文章の編集］
事前学修：テキスト第2章4、5節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章４、5節を復習し、実習5〜実習8を完成させる

2時間

7.ワープロ：編集機能［表現力、長文作成のサポート機能］
事前学修：テキスト第2章6､7節を読み理解する 2時間
事後学修：第2章6､7節を復習し、実習9〜実習11を完成させる
39

2時間

8.表計算ソフト導入［基本操作、データ入力、ワークシートの編集・書式設定など］
事前学修：テキスト第3章1〜2節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章1〜2節を復習し、実習13、実習14を完成させる

2時間

9.表計算：表の作成［表の作成、編集、関数など］
事前学修：テキスト第3章3〜4節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章3〜4節を復習し、実習15〜実習16を完成させる

2時間

10.表計算：いろいろな数式［基本的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章5節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章5節を復習し、実習17〜実習20を完成させる

2時間

11.表計算：グラフと図形［応用的な関数の考え方と活用］
事前学修：テキスト第3章6節を読み理解する 2時間
事後学修：第3章6節を復習し、実習21〜実習24を完成させる

2時間

12.表計算：データベース利用、レポート作成［データベース、レポート作成］
事前学修：テキスト第3章7〜8節、付録を読み理解する 2時間
事後学修：第3章7〜8節を復習し、実習25〜実習28の完成させる

2時間

13.表計算：総合演習［実習課題］
事前学修：これまで学習した内容を読み直し、理解を再確認する

2時間

事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
14.プレゼンテーション［パワーポイント］
事前学修：テキスト第4章を読み、理解を理解する

2時間

事後学修：第4章全体を復習し、実習30を完成させる

2時間

15.総合演習［実習課題］
事前学修：テキスト全体を読み直し、内容を再確認する 2時間
事後学修：指定された課題に取り組む 2時間
課題等のフィード 毎回の講義のはじめに、前回の学んだことについて復習し、必要に応じて確認テストを実施する。学
バック方法
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法

内教育システム（Moodle）を積極的に活用する。
積極的にＰＣを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。
杉本くみこ、大澤栄子著 実教出版編修部、『30時間アカデミック

テキスト（実教出版，2016年）、ISBN978-4-407-34023-5
Moodleにも資料を掲載する。

参考書

必要に応じて授業の中で紹介する。

オフィスアワー情報リテラシーOffice2016』、

月・火曜日 昼休み、水曜日 4・5時限、木曜日、金曜日 昼休み、土曜日 1・2時限
科目担当教員と連絡がとれない場合は、学事一課（健康スポーツ科学科）メールアドレス：sportsjimu@alice.asahi-u.ac.jpへ質問内容を簡潔に記入し送信すること。

学生の意見等からの気づき

情報リテラシーとして、word excel だけでなく、メールやSNSなど、セキュリティやプライバシー、情報倫理についてもっと深い知識を得られるようなカリキュラムが必要である。

備考

40

41

42

2024/05/01(水)14:06
入学年度
区分
授業コード

2023〜
教養基礎必修(◎印)
661359

対象学科

健康スポーツ単位数

1.0

ナンバリング

SPL127

開講学期

後期

曜日・時限

金曜2限

科目種別

講義、演習

科目名

数理・データサイエンス ②

代表教員

髙橋

篤史

開講学年

1

実践的授業科目担当教員
本講義では、デジタル社会において、様々な状況で発生する多様なデータを扱うための基本的な考え方を学修し、ICTを活用したデータの適正なハンドリング（収集･加工･分析など）の能力を養う。
そのために、データ分析の技術として基本となる表計算ソフトを使いこなす技術、統計及び数理基礎
授業概要

や基礎的なアルゴリズムを修得しながら、プログラミング的思考法を身につける。
担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデータ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として、数理・データサイエンスを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成する。
科目としての到達目標は、次のとおりである。
・基礎的素養として、日常の生活、仕事等の場で、様々なデータを主体的に使いこなすことができる

到達目標

・授業で学修した知識・技能をもとに、データを扱う際には、人間中心の適切な判断ができる・自らの意思でデータを解析・分析し、その内容･結果について説明・活用できる
さらに、データハンドリングについて、次の能力を身につけることを目標とする。
・基礎的な統計及び数理基礎について理解し活用できる・様々な場面で、プログラミング的思考を適用できる学位授与方針との保健医療学部健康スポーツ科学科のディプロマ・ポリシーの③、④に該当する。
関連※数理・データサイエンスの基礎的な内容についての講義（座学）とパソコン教室のPCを利用した演習とを有機的に組み合わせて授業を展開する。
授業方法⑥実習（実技）、フィールドワーク⑦リアクション・ペーパー⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業⑨その他（企業及び地域経済分析システムなどを活用した実データの利用）

授業計画・
授業外学修

1. ガイダンス、データ分析の基礎知識
・データと情報（価値）・数理・データサイエンス［ＤＳ］（統計学、情報学）の内容、授業の全体像
・ＤＳの役割、重要さ・ＤＳのサイクル（課題抽出と定式化、収集、加工･分析、解析と推論、結果の共有・伝達、保存、更新、課題解決に向けた提案など）
実習：オープンデータをエクセルで読み込む
事前学修：事前配付資料をよく読み内容を理解する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
2. 基本統計量
・エクセル分析ツールの使い方
・ 基本統計量の説明
・ ヒストグラムの作成
事前学修：基本統計量とは何か調べておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
3. 相関の意味と分析ツールを使った求め方
・ 相関分析
事前学修：相関について復習しておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
4. 単回帰分析（基礎）事前学修：単回帰分析について復習しておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
5. 単回帰分析（外れ値、演習）

43

事前学修：外れ値について予習しておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
6. 単回帰分析（結果の精度、データの読み方）
事前学修：教科書をよく読み、結果の読み方を学んでおく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
7. 重回帰分析（解析の方法）
事前学修：重回帰分析について調べておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
8. 重回帰分析（有意性、有効性、精度の評価）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
9. 重回帰分析（擬似相関とマルチコ）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
10. 重回帰分析（最適な回帰式を求める）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
11. 重回帰分析を使った分析（テーマを決めて分析する）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
12. 分析結果を報告する（プレゼンテーション技術）
事前学修：パワーポイントを使ってプレゼン資料を作成する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
13. データ分析と論理的思考（プログラミングとの連携）
実習：pythonを触ってみる
事前学修：論理的思考について調べておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
14. プログラミング実習
事前学修：pythonの使い方を覚える 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
15. インターネットとデータサイエンス（まとめ）
事前学修：これまでの学習を復習する 2時間
課題等のフィード
バック方法
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法

授業の最後に提出されるリアクションペーパー(含む小設問）について、回答をつけて返却する。
提出された課題について、授業中に解説し、また、個別に評価して返却する。
前学期科目「情報リテラシー」を履修し、wordやexcelの扱いについて十分な能力を有していること。高等学校で学修した基礎的な統計や数学の力が身に付いていること。積極的にパソコンを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。

テキスト

末吉正成、末吉美喜著、翔泳社、「EXCELビジネス統計分析[ビジテク]」、ISBN978-4-7981-48984、Moodleにて資料も掲載する。

参考書

なし。

オフィスアワー＜前学期＞月曜日 3限（13：10〜14：40）＜後学期＞月曜日 3限（13：10〜14：40）
科目担当教員と連絡がとれない場合は、学事一課（健康スポーツ科学科）メールアドレス：sportsjimu@alice.asahi-u.ac.jpへ質問内容を簡潔に記入し送信すること。

学生の意見等から新規に開講される科目のため、学生の意見は取得されていない。
の気づき
備考
44

2024/05/01(水)14:07
入学年度
区分
授業コード

2023〜
教養基礎必修(◎印)
661360

対象学科

健康スポーツ単位数

1.0

ナンバリング

SPL127

開講学期

後期

曜日・時限

金曜2限

科目種別

講義、演習

科目名

数理・データサイエンス ③

代表教員

岩佐

直樹

開講学年

1

実践的授業科目担当教員
本講義では、デジタル社会において、様々な状況で発生する多様なデータを扱うための基本的な考え方を学修し、ICTを活用したデータの適正なハンドリング（収集･加工･分析など）の能力を養う。
そのために、データ分析の技術として基本となる表計算ソフトを使いこなす技術、統計及び数理基礎
授業概要

や基礎的なアルゴリズムを修得しながら、プログラミング的思考法を身につける。
担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデータ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として、数理・データサイエンスを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成する。
科目としての到達目標は、次のとおりである。
・基礎的素養として、日常の生活、仕事等の場で、様々なデータを主体的に使いこなすことができる

到達目標

・授業で学修した知識・技能をもとに、データを扱う際には、人間中心の適切な判断ができる・自らの意思でデータを解析・分析し、その内容･結果について説明・活用できる
さらに、データハンドリングについて、次の能力を身につけることを目標とする。
・基礎的な統計及び数理基礎について理解し活用できる・様々な場面で、プログラミング的思考を適用できる学位授与方針との保健医療学部健康スポーツ科学科のディプロマ・ポリシーの③、④に該当する。
関連※数理・データサイエンスの基礎的な内容についての講義（座学）とパソコン教室のPCを利用した演習とを有機的に組み合わせて授業を展開する。
授業方法⑥実習（実技）、フィールドワーク⑦リアクション・ペーパー⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業⑨その他（企業及び地域経済分析システムなどを活用した実データの利用）

授業計画・
授業外学修

1. ガイダンス、データ分析の基礎知識
・データと情報（価値）・数理・データサイエンス［ＤＳ］（統計学、情報学）の内容、授業の全体像
・ＤＳの役割、重要さ・ＤＳのサイクル（課題抽出と定式化、収集、加工･分析、解析と推論、結果の共有・伝達、保存、更新、課題解決に向けた提案など）
実習：オープンデータをエクセルで読み込む
事前学修：事前配付資料をよく読み内容を理解する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
2. 基本統計量
・エクセル分析ツールの使い方
・ 基本統計量の説明
・ ヒストグラムの作成
事前学修：基本統計量とは何か調べておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
3. 相関の意味と分析ツールを使った求め方
・ 相関分析
事前学修：相関について復習しておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
4. 単回帰分析（基礎）事前学修：単回帰分析について復習しておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
5. 単回帰分析（外れ値、演習）

45

事前学修：外れ値について予習しておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
6. 単回帰分析（結果の精度、データの読み方）
事前学修：教科書をよく読み、結果の読み方を学んでおく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
7. 重回帰分析（解析の方法）
事前学修：重回帰分析について調べておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
8. 重回帰分析（有意性、有効性、精度の評価）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
9. 重回帰分析（擬似相関とマルチコ）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
10. 重回帰分析（最適な回帰式を求める）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
11. 重回帰分析を使った分析（テーマを決めて分析する）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
12. 分析結果を報告する（プレゼンテーション技術）
事前学修：パワーポイントを使ってプレゼン資料を作成する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
13. データ分析と論理的思考（プログラミングとの連携）
実習：pythonを触ってみる
事前学修：論理的思考について調べておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
14. プログラミング実習
事前学修：pythonの使い方を覚える 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
15. インターネットとデータサイエンス（まとめ）
事前学修：これまでの学習を復習する 2時間
課題等のフィード
バック方法
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法

授業の最後に提出されるリアクションペーパー(含む小設問）について、回答をつけて返却する。
提出された課題について、授業中に解説し、また、個別に評価して返却する。
前学期科目「情報リテラシー」を履修し、wordやexcelの扱いについて十分な能力を有していること。高等学校で学修した基礎的な統計や数学の力が身に付いていること。積極的にパソコンを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。

テキスト

末吉正成、末吉美喜著、翔泳社、「EXCELビジネス統計分析[ビジテク]」、ISBN978-4-7981-48984、Moodleにて資料も掲載する。

参考書

なし。

オフィスアワー＜前学期＞火曜日 4限（14：55〜16：25）＜後学期＞火曜日 4限（14：55〜16：25）
科目担当教員と連絡がとれない場合は、学事一課（健康スポーツ科学科）メールアドレス：sportsjimu@alice.asahi-u.ac.jpへ質問内容を簡潔に記入し送信すること。

学生の意見等から新規に開講される科目のため、学生の意見は取得されていない。
の気づき
備考
46

2024/05/01(水)14:07
入学年度
区分
授業コード

2023〜
教養基礎必修(◎印)
661361

対象学科

健康スポーツ単位数

1.0

ナンバリング

SPL127

開講学期

後期

曜日・時限

金曜2限

科目種別

講義、演習

科目名

数理・データサイエンス ④

代表教員

曽我部

雄樹

開講学年

1

実践的授業科目担当教員
本講義では、デジタル社会において、様々な状況で発生する多様なデータを扱うための基本的な考え方を学修し、ICTを活用したデータの適正なハンドリング（収集･加工･分析など）の能力を養う。
そのために、データ分析の技術として基本となる表計算ソフトを使いこなす技術、統計及び数理基礎
授業概要

や基礎的なアルゴリズムを修得しながら、プログラミング的思考法を身につける。
担当教員らは、これまでの経歴から情報処理やデータ分析の知識があり、特に情報の収集・分析について専門知識を有している。講義ではそれらの知識を背景として、数理・データサイエンスを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成する。
科目としての到達目標は、次のとおりである。
・基礎的素養として、日常の生活、仕事等の場で、様々なデータを主体的に使いこなすことができる

到達目標

・授業で学修した知識・技能をもとに、データを扱う際には、人間中心の適切な判断ができる・自らの意思でデータを解析・分析し、その内容･結果について説明・活用できる
さらに、データハンドリングについて、次の能力を身につけることを目標とする。
・基礎的な統計及び数理基礎について理解し活用できる・様々な場面で、プログラミング的思考を適用できる学位授与方針との保健医療学部健康スポーツ科学科のディプロマ・ポリシーの③、④に該当する。
関連※数理・データサイエンスの基礎的な内容についての講義（座学）とパソコン教室のPCを利用した演習とを有機的に組み合わせて授業を展開する。
授業方法⑥実習（実技）、フィールドワーク⑦リアクション・ペーパー⑧ＩＣＴを活用した双方向型授業⑨その他（企業及び地域経済分析システムなどを活用した実データの利用）

授業計画・
授業外学修

1. ガイダンス、データ分析の基礎知識
・データと情報（価値）・数理・データサイエンス［ＤＳ］（統計学、情報学）の内容、授業の全体像
・ＤＳの役割、重要さ・ＤＳのサイクル（課題抽出と定式化、収集、加工･分析、解析と推論、結果の共有・伝達、保存、更新、課題解決に向けた提案など）
実習：オープンデータをエクセルで読み込む
事前学修：事前配付資料をよく読み内容を理解する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
2. 基本統計量
・エクセル分析ツールの使い方
・ 基本統計量の説明
・ ヒストグラムの作成
事前学修：基本統計量とは何か調べておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
3. 相関の意味と分析ツールを使った求め方
・ 相関分析
事前学修：相関について復習しておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
4. 単回帰分析（基礎）事前学修：単回帰分析について復習しておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
5. 単回帰分析（外れ値、演習）

47

事前学修：外れ値について予習しておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
6. 単回帰分析（結果の精度、データの読み方）
事前学修：教科書をよく読み、結果の読み方を学んでおく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
7. 重回帰分析（解析の方法）
事前学修：重回帰分析について調べておく

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
8. 重回帰分析（有意性、有効性、精度の評価）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
9. 重回帰分析（擬似相関とマルチコ）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
10. 重回帰分析（最適な回帰式を求める）
事前学修：重回帰分析について復習する

2時間

事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
11. 重回帰分析を使った分析（テーマを決めて分析する）
事前学修：重回帰分析について復習する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
12. 分析結果を報告する（プレゼンテーション技術）
事前学修：パワーポイントを使ってプレゼン資料を作成する 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
13. データ分析と論理的思考（プログラミングとの連携）
実習：pythonを触ってみる
事前学修：論理的思考について調べておく 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
14. プログラミング実習
事前学修：pythonの使い方を覚える 2時間
事後学修：与えられた課題に取り組む 2時間
15. インターネットとデータサイエンス（まとめ）
事前学修：これまでの学習を復習する 2時間
課題等のフィード
バック方法
履修の条件・
注意事項
成績評価基準方法

授業の最後に提出されるリアクションペーパー(含む小設問）について、回答をつけて返却する。
提出された課題について、授業中に解説し、また、個別に評価して返却する。
前学期科目「情報リテラシー」を履修し、wordやexcelの扱いについて十分な能力を有していること。高等学校で学修した基礎的な統計や数学の力が身に付いていること。積極的にパソコンを活用する態度を持っていること。
平素の学修成果物（70％）、授業への取組状況・態度（30％）により総合的に評価する。

テキスト

末吉正成、末吉美喜著、翔泳社、「EXCELビジネス統計分析[ビジテク]」、ISBN978-4-7981-48984、Moodleにて資料も掲載する。

参考書

なし。

オフィスアワー

月・火曜日 昼休み、水曜日 4・5時限、木曜日、金曜日 昼休み、土曜日 1・2時限
科目担当教員と連絡がとれない場合は、学事一課（健康スポーツ科学科）メールアドレス：sportsjimu@alice.asahi-u.ac.jpへ質問内容を簡潔に記入し送信すること。

学生の意見等からの気づき

新規に開講される科目のため、学生の意見は取得されていない。

備考

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53

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55

㻝㻝䚷᝟ሗฎ⌮₇⩦䠄㻭䜽䝷䝇䠅
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61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

朝日大学 保健医療学部 健康スポーツ科学科 開設科目

■教員養成専攻
1 年次

区分
基礎演習Ⅰ(2)◎

総合基礎演習Ⅱ(2)◎専門演習Ⅰ(2)◎3 年次

専門演習Ⅱ(2)◎

専門演習Ⅲ(2)◎キャリア形成Ⅰ(2)◎

人文社会科学

学
科
必
修
科
目

2 年次

自然生命科学

専門演習Ⅳ(2)◎

専門演習Ⅴ(2)◎キャリア形成Ⅱ(2)◎

専門演Ⅵ(2)◎
卒業研究(4)◎通年

リーダーシップ論(2)◎スポーツ科学入門(2)◎

実技

教養

4 年次

スポーツⅠ(体つくり運動)(1)◎

スポーツⅢ(器械運動)(1)◎

スポーツⅡ(水泳)(1)◎

スポーツⅣ(陸上)(1)◎

情報リテラシー(1)◎

数理・データサイエンス(1)◎

英語Ⅰ(1)◎

英語Ⅱ(1)◎

英語コミュニケーションⅠ(1)◎

英語コミュニケーションⅡ(1)◎スポーツ生理学演習(2)〇スポーツ心理学演習(2)〇コーチング演習(2)〇スポーツバイオメカニクス演習(2)〇

建学の精神と社会生活・リベ
ラルアーツ教育(2)◎

教職課程において開設する授業科目等及び履修方法に従うこと
専
攻
教
職
科
目

人文社会科学体育・スポーツ史(2)体育・スポーツ哲学(2)

自然生命科学

運動生理学(2)

運動学(含､運動方法学)(2)

スポーツ経営・管理学(2)スポーツ社会学(2)

メンタルマネジメント(含､スポーツ心理学)(2)

医科薬科学

衛生・公衆衛生学(2)実技

学校保健(2)

スポーツⅤ(ラグビーフットボール・サッカー)(1)

スポーツⅦ(バレーボール・バスケットボール)(1)

スポーツⅥ(ハンドボール・ソフトボール)(1)

スポーツⅧ(硬式テニス・卓球)(1)
スポーツⅨ(柔道・剣道)(1)
スポーツⅩ(ダンス)(1)

専
攻
推
奨
選
択
科
目

体育指導法Ⅰ(陸上)(2)

体育指導法Ⅲ(格技)(2)

体育指導法Ⅴ(ダンス・体つくり運動)(2)

体育指導法Ⅱ(球技)(2)

体育指導法Ⅳ(器械運動)(2)

体育指導法Ⅵ(水泳)(2)

レクリエーション論(2)スポーツプランニング演習Ⅰ(2)スポーツプランニング演習Ⅱ(2)レクリエーション指導実習Ⅰ(1)

レクリエーション指導実習Ⅱ(1)スポーツ栄養学(2)コーチング概論(2)

スポーツバイオメカニクス(2)スポーツと薬学(2)

障がい者スポーツ論(2)

障がい者スポーツ論実習(1)

スポーツ医学(2)スポーツ歯科医学(2)総合
スポーツ・野外教育論(2)

人文社会科学
自然生命科学

トレーニング論(2)

医科薬科学
実技

野外スポーツⅠ(スキー)(1)通年

保健体育教職特別講義(2)コンディショニング論(2)
安全教育(2)

野外スポーツⅡ(キャンプ)(1)通年

野外スポーツⅢ(ウォータースポーツ)(1)通年

海外演習(2 通年)、社会貢献（ボランティア）(2)通年

総合

学
科
選
択
科
目

インターンシップⅠ(2)通年

人文社会科学

種目別コーチング演習Ⅱ(2)チームビルディング演習(2)

スポーツ行政論(2)

スポーツと法(2)スポーツ科学英語(2)スポーツマネジメント(2)

体力測定評価法(2)
スポーツ産業論(2)トレーニング演習(2)

自然生命科学
医科薬科学

スポーツ生理学(2)

健康運動論(2)

スポーツオノマトペ(2)女性とスポーツ(2)アスレティックトレーナー概論(2)

発育発達と老化(2)
解剖・生理学(2)運動器の機能解剖学(2)ヘルスプロモーション(2)アスレティックリハビリテーション論(2)

人と文化

教
養
科
目

インターンシップⅡ(2)通年
種目別コーチング演習Ⅰ(2)

哲学(2)

歴史学(2)

人と環境

物理学(2)
英語コミュニケーションⅢ(1)

人と関わり
人間形成とスポーツ

心理学(2)
化学(2)

スポーツ文化とスポーツモラル(2)チームワーク演習(2)

生物学(2)

政治学(2)

経済学(2)

統計学(2)

英語コミュニケーションⅣ(1)

異文化理解(2)
アスリートの生活とキャリア(2)法学(含、日本国憲法)(2)

コミュニケーション論(2)

プレゼンテーション論(2)

スポーツとチームの運営(2)
健康・体力科学(2)教養スポーツⅠ(1)

教養スポーツⅡ(1)■免許状を取得するための所要資格
所要資格
免許状の種類

基礎資格

大学における最低修得単位数
教育の基礎的理解に関する科目等

教科及び教科の指導法に関する科目

大学が独自に設定する科目

中学校教諭一種免許状

学士

28

28

4

高等学校教諭一種免許状

学士

24

24

12

必修科目

◎

32 単位

選択必修

〇

2 単位

選択科目
教養必修

64 単位
◎

教養選択

8 単位
18 単位
卒業要件単位⊕79

124 単位

免許状を取得するための修得単位朝日大学 保健医療学部 健康スポーツ科学科■健康・スポーツマネジメント専攻
1 年次

区分
総合

基礎演習Ⅰ(2)◎

基礎演習Ⅱ(2)◎

自然生命科学

専門演習Ⅱ(2)◎

専門演習Ⅲ(2)◎

4 年次

専門演習Ⅳ(2)◎

専門演習Ⅴ(2)◎キャリア形成Ⅱ(2)◎

専門演Ⅵ(2)◎
卒業研究(4)◎通年

リーダーシップ論(2)◎スポーツ科学入門(2)◎実技

教養

専門演習Ⅰ(2)◎3 年次

キャリア形成Ⅰ(2)◎

人文社会科学

学
科
必
修
科
目

2 年次

スポーツⅠ(体つくり運動)(1)◎

スポーツⅢ(器械運動)(1)◎

スポーツⅡ(水泳)(1)◎

スポーツⅣ(陸上)(1)◎

情報リテラシー(1)◎

数理・データサイエンス(1)◎

英語Ⅰ(1)◎

英語Ⅱ(1)◎

英語コミュニケーションⅠ(1)◎

英語コミュニケーションⅡ(1)◎スポーツ生理学演習(2)〇スポーツ心理学演習(2)〇コーチング演習(2)〇スポーツバイオメカニクス演習(2)〇スポーツ社会学(2)

スポーツと法(2)スポーツ行政論(2)

体力測定評価法(2)スポーツマネジメント(2)スポーツ産業論(2)

建学の精神と社会生活・リベ
ラルアーツ教育(2)◎

専
攻
推
奨
選
択
科
目

スポーツ・野外教育論(2)

スポーツ経営・管理学(2)

人文社会科学

自然生命科学

医科薬科学
実技

運動生理学(2)トレーニング演習(2)

メンタルマネジメント(含､スポーツ心理学)(2)トレーニング論(2)

スポーツ栄養学(2)コーチング概論(2)

運動学(含､運動方法学)(2)

発育発達と老化(2)

スポーツと薬学(2)

スポーツ医学(2)スポーツ歯科医学(2)

運動器の機能解剖学(2)ヘルスプロモーション(2)

解剖・生理学(2)野外スポーツⅠ(スキー)(1)通年

スポーツバイオメカニクス(2)コンディショニング論(2)
健康運動論(2)

衛生・公衆衛生学(2)アスレティックトレーナー概論(2)
アスレティックリハビリテーション論(2)野外スポーツⅡ(キャンプ)(1)通年

野外スポーツⅢ(ウォータースポーツ)(1)通年

海外演習(2 通年)、社会貢献（ボランティア）(2)通年
インターンシップⅠ(2)

総合

学
科
選
択
科
目

体育指導法Ⅰ(陸上)(2)

種目別コーチング演習Ⅰ(2)

種目別コーチング演習Ⅱ(2)体育指導法Ⅱ(球技)(2)

体育指導法Ⅲ(格技)(2)

体育指導法Ⅴ(ダンス・体つくり運動)(2)

体育指導法Ⅳ(器械運動)(2)

体育指導法Ⅵ(水泳)(2)インターンシップⅠ(2)通年
体育・スポーツ史(2)体育・スポーツ哲学(2)

人文社会科学

保健体育教職特別講義(2)インターンシップⅡ(2)通年

チームビルディング演習(2)

スポーツプランニング演習Ⅰ(2)スポーツ科学英語(2)レクリエーション指導実習Ⅱ(1)スポーツプランニング演習Ⅱ(2)レクリエーション論(2)
レクリエーション指導実習Ⅰ(1)

自然生命科学

スポーツ生理学(2)スポーツオノマトペ(2)

障がい者スポーツ論(2)

医科薬科学

障がい者スポーツ論実習(1)

女性とスポーツ(2)学校保健(2)
安全教育(2)

実技

スポーツⅤ(ラグビーフットボール・サッカー)(1)

スポーツⅦ(バレーボール・バスケットボール)(1)

スポーツⅥ(ハンドボール・ソフトボール)(1)

スポーツⅧ(硬式テニス・卓球)(1)
スポーツⅨ(柔道・剣道)(1)
スポーツⅩ(ダンス)(1)

人と文化

教
養
科
目

哲学(2)

歴史学(2)

人と環境
英語コミュニケーションⅢ(1)

人と関わり
人間形成とスポーツ

心理学(2)

物理学(2)

スポーツ文化とスポーツモラル(2)チームワーク演習(2)

生物学(2)

政治学(2)

経済学(2)

統計学(2)

英語コミュニケーションⅣ(1)

異文化理解(2)
アスリートの生活とキャリア(2)法学(日本国憲法)(2)

化学(2)コミュニケーション論(2)

プレゼンテーション論(2)

スポーツとチームの運営(2)
健康・体力科学(2)スポーツⅠ(1)

スポーツⅡ(1)

必修科目

◎

32 単位

選択必修

〇

2 単位

選択科目
教養必修
教養選択

64 単位
◎

8 単位
18 単位
卒業要件単位80

124 単位

朝日大学 保健医療学部 健康スポーツ科学科■競技・スポーツ科学専攻
1 年次

区分
総合

基礎演習Ⅰ(2)◎

基礎演習Ⅱ(2)◎

自然生命科学

専門演習Ⅱ(2)◎

専門演習Ⅲ(2)◎

4 年次

専門演習Ⅳ(2)◎

専門演習Ⅴ(2)◎キャリア形成Ⅱ(2)◎

専門演Ⅵ(2)◎
卒業研究(4)◎通年

リーダーシップ論(2)◎スポーツ科学入門(2)◎実技

教養

専門演習Ⅰ(2)◎3 年次

キャリア形成Ⅰ(2)◎

人文社会科学

学
科
必
修
科
目

2 年次

スポーツⅠ(体つくり運動)(1)◎

スポーツⅢ(器械運動)(1)◎

スポーツⅡ(水泳)(1)◎

スポーツⅣ(陸上)(1)◎

情報リテラシー（1)◎

数理・データサイエンス(1)◎

英語Ⅰ(1)◎

英語Ⅱ(1)◎

英語コミュニケーションⅠ(1)◎

英語コミュニケーションⅡ(1)◎スポーツ生理学演習(2)〇スポーツ心理学演習(2)〇コーチング演習(2)〇スポーツバイオメカニクス演習(2)〇種目別コーチング演習Ⅰ(2)

種目別コーチング演習Ⅱ(2)スポーツマネジメント(2)スポーツと法(2)

建学の精神と社会生活(とリベラルアーツ教育 2)◎

総合

専
攻
推
奨
選
択
科
目

人文社会科学
自然生命科学
医科薬科学

チームビルディング演習(2)
トレーニング論(2)

運動学(含､運動方法学)(2)

スポーツ生理学(2)運動生理学(2)トレーニング演習(2)

コーチング概論(2)

スポーツ栄養学(2)メンタルマネジメント(含､スポーツ心理学)(2)

スポーツと薬学(2)

スポーツ医学(2)

解剖・生理学(2)実技

スポーツバイオメカニクス(2)コンディショニング論(2)スポーツ歯科医学(2)アスレティックリハビリテーション論(2)スポーツⅤ(ラグビーフットボール・サッカー)(1)

スポーツⅦ(バレーボール・バスケットボール)(1)

スポーツⅥ(ハンドボール・ソフトボール)(1)

スポーツⅧ(硬式テニス・卓球)(1)
スポーツⅨ(柔道・剣道)(1)
スポーツⅩ(ダンス)(1)

海外演習(2 通年)、社会貢献（ボランティア）(2)通年
インターンシップⅠ(2)通年

総合

学
科
選
択
科
目

体育・スポーツ史(2)

人文社会科学

インターンシップⅡ(2)通年

保健体育教職特別講義(2)体育指導法Ⅰ(陸上)(2)

体育指導法Ⅲ(格技)(2)

体育指導法Ⅴ(ダンス・体つくり運動)(2)

体育指導法Ⅱ(球技)(2)

体育指導法Ⅳ(器械運動)(2)

体育指導法Ⅵ(水泳)(2)

体育・スポーツ哲学(2)

レクリエーション論(2)スポーツプランニング演習Ⅰ(2)レ

スポーツ行政論(2)

スポーツ産業論(2)

スポーツ・野外教育論(2)

レクリエーション指導実習Ⅰ(1)

クリエーション指導実習Ⅱ(1)スポーツ社会学(2)

体力測定評価法(2)スポーツ科学英語(2)スポーツ経営・管理学(2)スポーツプランニング演習Ⅱ(2)自然生命科学

発育発達と老化(2)

医科薬科学

健康運動論(2)

スポーツオノマトペ(2)

障がい者スポーツ論(2)

障がい者スポーツ論実習(1)

女性とスポーツ(2)アスレティックトレーナー概論(2)運動器の機能解剖学(2)ヘルスプロモーション(2)衛生・公衆衛生学(2)

学校保健(2)
安全教育(2)

実技

野外スポーツⅠ(スキー)(1)通年

人と文化

教
養
科
目

野外スポーツⅡ(キャンプ)(1)通年

哲学(2)

歴史学(2)

人と環境

心理学(2)

物理学(2)
英語コミュニケーションⅢ(1)

人と関わり
人間形成とスポーツ

野外スポーツⅢ(ウォータースポーツ)(1)通年

スポーツ文化とスポーツモラル(2)チームワーク演習(2)

生物学(2)

政治学(2)

経済学(2)

統計学(2)

英語コミュニケーションⅣ(1)

異文化理解(2)
アスリートの生活とキャリア(2)法学(日本国憲法)(2)

化学(2)コミュニケーション論(2)

プレゼンテーション論(2)

スポーツとチームの運営(2)
健康・体力科学(2)スポーツⅠ(1)

スポーツⅡ(1)

必修科目

◎

32 単位

選択必修

〇

2 単位

選択科目
教養必修
教養選択

64 単位
◎

8 単位
18 単位
卒業要件単位81

124 単位

朝日大学歯学部歯学科カリキュラムマップ（2023年度改訂）
カリキュラム・ポリシー：

朝日大学歯学部の教育目標を達成するため、次のとおり教育課程の編成方針を定め、必要な授業科目を系統的あるいは統合的に開設しています。
１．幅広い知識と豊かな教養について、基礎教育系科目を通じて学修するとともに、歯科医師として必要な倫理観や人間性について、「建学の精神と社会生活」、「患者と医療」、「解剖学実習」等を通じて学修する。
２．歯科医師として必要な人間性、国際性を身につけるため、「基礎ゼミ」、「英会話」等を通じて、コミュニケーション能力、英語能力及び歯科医師へのモチベーションの向上を図る。
３．歯科医学の基本となる生命科学について理解する上で必要な人体や歯の構造・機能、病態について解剖学、生理学、病理学、生化学、微生物学、薬理学等の科目を設け系統的かつ多元的に学修するとともに、生体材料学については歯科理工学を設け学修する。
４．歯科医学の専門知識及び高度な医療技術を習得するため、臨床系科目を開設し、講義及び実習を通じて歯科医師として必要な知識・技能・態度を身につける。
５．朝日大学医科歯科医療センターおよび朝日大学病院等の臨床の現場において、臨床経験豊富な教員による多様な歯科医療ニーズに対応した実践的な実習教育を行い、社会的需要を見据えた歯科医師となるための能力を習得する。
６．全身医学の基礎、全身医学と歯科医療との関連について、「口腔外科学」、「麻酔学」、「内科学」、「外科学」、「隣接医科学」等を通じて学修する。
７．少子高齢社会の進展にともなって多様化する歯科医療ニーズに対応し、岐阜県の地域特性を活かし、口腔ケア、在宅歯科診療、地域包括ケアシステム、多職種連携チーム医療など、地域社会に貢献するための歯科医療を統合的スパイラル教育にて学修する。
８．積極的な自主的学習態度と理論的思考能力を養い、問題発見・解決に自ら取り組む学習手法を習得するために、探究型学習（高次元アクティブラーニング）を活用する。
９．研究マインドを持った医療人の育成のために、研究室での研究実習を実施する。
１０．国際人としての素養を修得するため、海外研修を推進する。

ディプロマ・ポリシー：

朝日大学歯学部は、教育目的に基づき、卒業時に次の到達目標を達成することを掲げている。６年以上在学し、所定の単位を修得した者に対し、学士（歯学）の学位を授与することとしています。
１．歯科医師として必要な倫理観や人間性を身につけるとともに、幅広い知識と豊かな教養、そして社会性を有している。
２．地域社会や国際未来社会で活躍できるコミュニケーション能力や英語能力を有しているとともに幅広い視野とリーダーシップを有している。
３．歯科医学の専門知識及び口腔疾患の予防・診断・治療に関する知識・技能を修得している。
４．全身医学との関連を理解し、患者にとって良質で安全な歯科医療を実践することができる。
５．多様化する地域社会の歯科医療ニーズにきめ細やかに対応し、口腔ケア、在宅歯科診療や、地域包括ケアシステムなど多職種連携チーム医療をもとに、地域社会に貢献する歯科医療を実践できる高い臨床能力を身につけている。
６．研究心と論理的思考能力を持って日々進歩する歯科医学・歯科医療を常に研鑽し、歯科医療の発展のために生涯にわたり自らの歯科医療の知識と技術の向上を図ることができる。

カリキュラム・ポリシー

２．歯科医師として必要な人間性、国際性を身につけるため、「基礎ゼミ」、「英会話」等を通じて、コミュニケー
ション能力、英語能力及び歯科医師へのモチベーションの向上を図る。

３．歯科医学の基本となる生命科学
について理解する上で必要な人体や歯の構造・機能、病態について解剖学、生理学、病理学、生化学、微生
物学、薬理学等の科目を設け系統的かつ多元的に学修するとともに、生体材料学については歯科理工学を設け学修する。

学科目

１学年

人間科学

LAH-1-02
LAH-1-03
LAH-1-04
LAH-1-05
LAH-1-06
LAH-1-07
LAH-1-08
LAH-1-11
LAH-1-12

心理学
法学
医療倫理学
データサイエンス
英語基礎
英語
英会話Ⅰ
健康スポーツ基礎ゼミ

歯科医療基礎科学

BSD-1-01
BSD-1-03
BSD-1-04
BSD-1-05
BSD-1-06
BSD-1-07

数理基礎
情報処理演習
歯科基礎物理学
歯科基礎化学
歯科基礎生物学
歯科基礎科学実習

OBS-1-13
OBS-1-15

組織学Ⅰ
発生学

基礎教育系

２学年
LAH-2-09

３学年

英会話Ⅱ

LAH-3-10

８．積極的な自主的学習態度と理論的思考能力を養い、問題発見・解決に自ら取り組む学習手法を習得するために、探究型学習（高次元アクティ
ブラーニング）を活用する。
１０．国際人としての素養を修得する
ため、海外研修を推進する。

４．歯科医学の専門知識及び高度な医療技術を習得するため、臨床系科目を開設し、講義及び実習を通じて歯科医師として必要な知識・技能・態度を身につける。
６．全身医学の基礎、全身医学と歯科医療との関連について、「口腔外科学」、「麻酔学」、「内科学」、「外科学」、「隣接医科学」等を通じて学修する。

口腔生命科学

組織学Ⅱ
解剖学
解剖学実習
口腔解剖学
口腔解剖学実習
生理学・口腔生理学
生理学・口腔生理学実習
生命と物質
生化学・口腔生化学
生化学・口腔生化学実習
微生物学・口腔微生物学
微生物学・口腔微生物学実習

口腔生体材料学OBM-2-02
OBM-2-03

歯科理工学
歯科理工学実習

POD-2-06

病理学総論

POD-2-09

薬理学総論

HAO-2-01

歯冠修復学Ⅰ

口腔病理学Ⅰ
口腔病理学Ⅱ
口腔病理学実習
歯科薬理学
薬理学・歯科薬理学実習

硬組織疾患・機能回復学

HAO-3-02
HAO-3-03
HAO-3-04
HAO-3-05
HAO-3-14
HAO-3-08
HAO-3-09
HAO-3-10
HAO-3-11

歯冠修復学Ⅱ
歯冠修復学実習
歯内療法学
歯内療法学実習
咬合学
部分床義歯学部分床義歯学実習
全部床義歯学全部床義歯学実習

HAO-4-06
HAO-4-07
HAO-4-12
HAO-4-13
HAO-4-15

クラウンブリッジ補綴学
クラウンブリッジ補綴学実習
インプラント学
インプラント学実習
歯科臨床材料学

ODT-3-13
ODT-3-03
ODT-3-04
ODT-3-05
ODT-3-14

歯科放射線学
歯科放射線学実習
歯周病学
歯周病学実習
口腔外科学ⅠODT-4-15
ODT-4-13

口腔外科学Ⅱ
麻酔学・歯科麻酔学

口腔疾患治療学

４．全身医学との関連を理解し、患者にとって良質で安全な歯科医療を実践することができる。

GAH-4-01
GAH-4-02
GAH-4-03
GAH-4-04
GAH-4-05
GAH-4-06

小児歯科学
小児歯科学実習
歯科矯正学
歯科矯正学実習
障害者歯科学
高齢者・有病者歯科学

SOH-4-04
SOH-4-06

社会歯科学
歯科法医学

５．多様化する地域社会の歯科医療ニーズにきめ細やかに対応し、口腔ケア、在宅歯科診療や、地域包括ケアシステムなど多職種連携
チーム医療をもとに、地域社会に貢献する歯科医療を実践できる高い臨床能力を身につけている。

IMS-4-01
IMS-4-02
IMS-4-03

内科学
外科学
隣接医科学

発育・加齢・障害者治療学

SOH-2-01

公衆衛生学

SOH-3-02
SOH-3-03

口腔衛生学
口腔衛生学実習

総合医科学
専門臨床教育系
基礎歯科学

FDS-1-01
FDS-1-02
FDS-1-02

建学の精神と社会生活・リベラルアーツ
基礎歯科学入門Ⅰ
基礎歯科学入門Ⅱ

総合歯科学

５．朝日大学医科歯科医療センター
および朝日大学病院等の臨床の現場において、臨床経験豊富な教員による多様な歯科医療ニーズに対応した実践的な実習教育を行い、社会的需要を見据えた歯科医師となるための能力を習得する。

ディプロマ・ポリシー

POD-3-07
POD-3-08
POD-3-03
POD-3-10
POD-3-05

社会口腔保健学

７．少子高齢社会の進展にともなって多様化する歯科医療ニーズに対応
し、岐阜県の地域特性を活かし、口腔ケア、在宅歯科診療、地域包括ケ
アシステム、多職種連携チーム医療など、地域社会に貢献するための歯科医療を統合的スパイラル教育にて
学修する。

６学年

２．地域社会や国際未来社会で活躍できるコミュニケー
ション能力や英語能力を有しているとともに幅広い視野とリーダーシップを有している。

口腔疾患病態学

１．幅広い知識と豊かな教養について、基礎教育系科目を通じて学修す
るとともに、歯科医師として必要な倫
理観や人間性について、「建学の精
神と社会生活」、「患者と医療」、「解剖学実習」等を通じて学修する。

５学年

１．歯科医師として必要な倫
理観や人間性を身につけるとともに、幅広い知識と豊かな教養、そして社会性を有している。

OBS-2-14
OBS-2-02
OBS-2-03
OBS-2-04
OBS-2-05
OBS-2-06
OBS-2-07
OBS-2-12
OBS-2-08
OBS-2-09
OBS-2-10
OBS-2-11

専門基礎教育系

４学年

英会話Ⅲ

CMD-1-01

地域社会と歯科医療Ⅰ

FDS-3-01

歯科医学研究入門

CDS-2-05

基礎・臨床歯科学Ⅰ

CDS-3-06

基礎・臨床歯科学Ⅱ

CDS-4-07

基礎・臨床歯科学演習

CMD-2-02

地域社会と歯科医療Ⅱ

CMD-3-03

地域社会と歯科医療Ⅲ

CMD-4-03

地域社会と歯科医療Ⅳ

CMD-4-04

摂食嚥下リハビリテーションと共生社会

３．歯科医学の専門知識及び口腔疾患の予防・診断・治療に関する知識・技能を修得している。

CDS-5-08

総合歯科医学Ⅰ

CDS-6-09

総合歯科医学Ⅱ

CLP-5-01

臨床実習Ⅰ

CLP-6-02

臨床実習Ⅱ

地域歯科医療学

臨床実習

９．研究マインドを持った医療人の育成のために、研究室での研究実習を
実施する。

82

６．研究心と論理的思考能力を持って日々進歩する歯科
医学・歯科医療を常に研鑽し、歯科医療の発展のために生涯にわたり自らの歯科医療の知識と技術の向上を図ることができる。

1○ 朝日大学ＦＤ活動推進委員会数理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会規程 （2020年10月22日制定）
朝日大学ＦＤ活動推進委員会数理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会規程
2020年10月22日
制定（趣旨）
第１条 この規程は、学校法人朝日大学管理運営基本規則第３条第２項及び朝日大学ＦＤ活動推進委員会
規程第７条の規定に基づき、学部及び研究科等における分野を超えた数理・データサイエンス・ＡＩ教
育や、データサイエンスが社会においてどのように活用しうるか等をテーマとした、大学等並びに大学院の授業の内容及び方法の改善を図るために朝日大学ＦＤ活動推進委員会の専門部会として設置する数
理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会（以下「本部会」という。）の組織及び運営に関し、必要な事項を定めるものとする。
（構成）
第２条 本部会は、次の各号に掲げる者（以下「部会員」という。）をもって組織する。
(１) 学長が指名した副学長 １名(２) 学長が指名した専任教員 ２名(３) 前２号に掲げる者以外の者で、学長が特に必要と認めたもの
２ 本部会は、必要に応じ、部会員以外の者の出席を求め、意見を聴くことができる。
（任期）第３条 前条第１項に規定する部会員の任期は２年とし、再任されることができる。
（審議事項）
第４条 本部会は、ＦＤ活動推進委員会委員長（以下「委員長」という。）の命を受けて、次の各号に掲げる事項について審議し、その結果を委員長に報告する。
(１) 数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する授業内容に関すること。
(２) 数理・データサイエンス・ＡＩ教育の授業で使用する教材の選定・作成に関すること。
(３) 数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する教員研修の実施に関すること。
(４) その他数理・データサイエンス・ＡＩ教育の実施に関して必要な事項に関すること。
（会議）
第５条 本部会に部会長を置き、第２条第１項第１号の部会員をもって充てる。
２ 部会長は、部会を招集し、その議長となる。ただし、部会長に事故あるときは、あらかじめ部会長の指名した者が当該職務を代行する。
３ 本部会を招集するときは、日時、場所、審議事項を書面にて、会議の７日前までに通知する。ただし、緊急を要する場合は、この限りではない。
４ 本部会は、委員の３分の２以上の出席をもって成立する。
５ 前項の場合において、あらかじめ委任状を提出した者は、出席者とみなす。
（庶務）
第６条 本部会の事務は、学事第二部学事二課において行う。
（改正）
第７条 この規程の改正は、理事長が学長の意見を聴いて、理事会において行う。
附 則（2020年10月22日）
１ この規程は、2020年10月22日から施行する。
２ この規程の施行後最初に委嘱される委員の任期は、第３条の規定にかかわらず、2021年3月31日までとする。

[id:453-00] ＦＤ活動推進委員会数理・データサイエンス・ＡＩ教育専門部会規程83－ 04-09-37 －1○朝日大学内部質保証推進委員会規程（2021年３月18日制定）
朝日大学内部質保証推進委員会規程
2021年３月18日
制定（趣旨）
第１条 この規程は、朝日大学学則第２条の３及び朝日大学大学院学則第４条に基づき、教育研究活動等の継続的な改善の推進（以下「内部質保証」という。）のため、学長のもとに内部質保証推進委員会（以下「委員会」という。）を置くこととし、委員会の組織及び運営に関し必要な事項を定めるものとする。
（構成）第２条 委員会は、次の各号に掲げる者をもって組織する。
(１) 学長(２) 副学長(３) 事務局長(４) 学部長、学科長及び教職課程センター長(５) 歯学部事務部長、学事第一部長及び学事第二部長(６) 前各号に掲げる以外の者で、委員長が特に必要と認めたもの
２ 委員会は、必要に応じ委員以外の者の出席を求め、意見を聴くことができる。
（任期）第３条 前条第１項第６号に規定する委員の任期は２年とする。ただし、欠員を生じた場合の補充の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（任務）
第４条 委員会は、朝日大学内部質保証方針に基づき、次の各号に掲げる事項を審議し、学長がこれを決定し、また、これについて学長の命により必要な処理を行う。
(１) 自己点検・評価に関する次の事項① 自己点検・評価の基本方針及び自己点検・評価項目の策定に係る事項② 自己点検・評価の実施に係る事項③ 各学部等の自己点検・評価の統括及び検証に係る事項④ 自己点検・評価の報告書の作成に係る事項⑤ 自己点検・評価の結果の公表に係る事項⑥ 学長の指示に基づく特定の項目に関する自己点検・評価の実施に係る事項⑦ 外部評価及び第三者評価に係る事項⑧ 学校教育法に定める認証評価に係る事項(２) 内部質保証に関する次の事項① 内部質保証の方針及び手続きの策定に係る事項② 自己点検・評価結果に基づく教育研究活動等に関する改善の推進に係る事項③ 内部質保証のための体制の確保に係る事項④ 内部質保証の仕組みの機能向上に係る事項(３) その他委員会の目的を達成するために必要な事項（会議）
第５条 委員会に委員長を置き学長をもって充てる。
２ 委員会は、委員長が招集しその議長となる。ただし、委員長に事故あるときは、学長が指名する副学長が当該職務を代行する。
３ 委員会を招集するときは、日時、場所、審議事項を書面にて、会議の７日前までに通知するものとする。ただし、緊急を要する場合は、この限りではない。
４ 委員会は、委員の３分の２以上の出席をもって成立する。
５ 前項の場合において、あらかじめ委任状を提出した者は、出席者とみなす。
６ 委員会の議事は出席者の過半数をもって決し、可否同数のときは、議長の決するところによる。
[id:455-00] 内部質保証推進委員会規程－ 04-09-38 －84

2（各学部、各学科等の自己点検・評価の推進）
第６条 各学部、各学科等の自己点検・評価の取組みを推進するために、各学部、各学科等に自己点
検・評価実施委員会を置く。
２ 自己点検・評価実施委員会の組織等に関することは、別に定める。
（庶務）
第７条 委員会の事務は、大学評価室において行う。
（改正）
第８条 この規程の改正は、理事会が学長の意見を聴いて行うものとする。
附 則（2021年３月18日）
１ この規程は、2021年４月１日から施行する。
２ 朝日大学全学自己点検・評価実施委員会規程（1993年5月27日制定）は廃止する。
附 則（2023年４月27日)
この改正は、2023 年４月 27 日から施行し、2023 年４月１日から適用する。

[id:455-00] 内部質保証推進委員会規程－ 04-09-38 －
85

大学等名

朝日大学

申請レベル

リテラシーレベル

教育プログラム名

朝日大学情報リテラシー教育プログラム

申請年度

令和6年度

取組概要

取りまとめ
法学部法学科

経営学部経営学科

保健医療学部
健康スポーツ科学科

AI

歯学部歯学科

情学
報科
・の
数特
学徴
系に
科応
目じ
とた
の学
連び
携

FD

保健医療学部
看護学科

数朝
理日
・大
教デ学
育ー
専タ活
門サ動
部イ推
会エ進
ン
ス委
・員
会

教
材
の
提
供

報
告

情
報
教
育
担
当
教
員
（
全
学
科
）

実
施

評
価

モ
デ
ル共
カ通
リ教
キ育
ュ目
ラ標
ムな
にら
基び
づに
く
講
義

方針決定
モデルカリキュラムならびに
教材の作成
86

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