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１
就実大学
大学等名
数理・データサイエンス・AIリテラシープログラム
プログラム名プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称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③ 修了要件プログラムを構成する２つの必修科目「情報リテラシー」（1年次前期配当、1単位）と「数理・データサイエンス基礎」（1年次前期配当、1単位）をいずれも修得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４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1○○
数理・データサイエンス基礎
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
数理・データサイエンス基礎
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・データサイエンス基礎
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○○○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】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・データサイエンス基礎
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

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

1-6

1-2
（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
1-3（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

1-4

1-5

データ・AIによって、社会が大きく変化しつつあることを理解し、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット（「数理・データサイエンス基礎」1回目・3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化（「数理・データサイエンス基礎」1回目・2回目、「情報リテラシー」2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会（「数理・データサイエンス基礎」1回目・2回目）
・複数技術を組み合わせたAIサービス（「数理・データサイエンス基礎」1回目・3回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方（「数理・データサイエンス基礎」1回目・2回目）

データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る・AI等を活用した新しいビジネスモデル（犯罪予測、農作業の意思決定支援、ダイナミックプライシング、個人信用評価）（「数理・データサイエンス基礎」3回目・4回目）
・AI最新技術の活用例（敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習）（「数理・データサイエンス基礎」4回目）

どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど（「数理・データサイエンス基礎」2回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化（「数理・データサイエンス基礎」2回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）（「数理・データサイエンス基礎」2回目）
・データのオープン化（オープンデータ）（「数理・データサイエンス基礎」2回目）

さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)（「数理・データサイエンス基礎」1回目・3回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど（「数理・データサイエンス基礎」1回目・3回目・4回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など（「数理・データサイエンス基礎」1回目・3回目）
データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など（「数理・データサイエンス基礎」3回目・4回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など（「数理・データサイエンス基礎」3回目・4回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ（「数理・データサイエンス基礎」3回目）
・認識技術、ルールベース、自動化技術（「数理・データサイエンス基礎」3回目・4回目）
データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る（「数理・データサイエンス基礎」第4回）
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）（「数理・データサイエンス基礎」3回目・4回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「数理・データサイエンス基礎」（3回目・4回目）

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】（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

データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）（「情報リテラシー」2回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト（「情報リテラシー」3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（「情報リテラシー」2回目）
・データ・AI活用における負の事例紹介（「情報リテラシー」2回目）

データを守る上で知っておくべきこと.
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性（「情報リテラシー」2回目・3回目・4回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取（「情報リテラシー」2回目・3回目・4回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（「情報リテラシー」2回目・3回目・4回目）

データを適切に読み解く力を養う
・データの種類（量的変数、質的変数）（「数理・データサイエンス基礎」5回目）
・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）（「数理・データサイエンス基礎」5回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）（「数理・データサイエンス基礎」5回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）（「数理・データサイエンス基礎」5回目）
・観測データに含まれる誤差の扱い（「数理・データサイエンス基礎」5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）（「数理・データサイエンス基礎」6回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）（「数理・データサイエンス基礎」6回目）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）（「数理・データサイエンス基礎」6回目）

データを適切に説明する力を養う
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）（「数理・データサイエンス基礎」7回目）
・データの図表表現（チャート化）（「数理・データサイエンス基礎」7回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)（「数理・データサイエンス基礎」7回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）（「数理・データサイエンス基礎」6回目・7回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）（「数理・データサイエンス基礎」7回目）
データを扱うための力を養う
・データの集計（和、平均））（「数理・データサイエンス基礎」5回目・8回目）
・データの並び替え、ランキング（「数理・データサイエンス基礎」5回目・8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（「数理・データサイエンス基礎」8回目）
・表形式のデータ（csv）（「数理・データサイエンス基礎」2回目・8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）
・現在の社会において「数理/データサイエンス/AI」の活用領域が広がっていること、自らの生活と深く結びついているものであることを理解し、その価値を説明できるようになる。
・「数理/データサイエンス/AI」活用の可能性と限界を理解し、説明できるようになる。・データの特徴を読み解き、起きている事象の背景や意味合いを理解できるようになる。
・データの比較対象を正しく設定し、数字を比べることができるようになる。・適切な可視化手法を選択し、他者にデータを説明できるようになる。
・データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する・データ駆動型社会における脅威（リスク）について理解する
・個人のデータを守るために留意すべき事項を理解する

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】

様式２
就実大学

大学等名

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４

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

経営学部(経営)
薬学部(薬）

966
598
387
511

合 計

2,462

人文科学部(表現文化・実践英語・総合歴史）

教育学部（初等教育・教育心理）

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

930 279 131 148 264 124 140556 159 24 135 158 23 135
380 111 50 61 107 46 61
660 98 33 65 96 33 63
00000000000000
0000000
00000000000
572 2,526 647 238 409 625 226 399

000000000000000000000235
137
100100

男性

令和3年度

修了者数

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00000000000000
00000000

男性

0

履修者数

女性

合計

000000000
00
00000000000

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

00
0
0
00
000000000
0
0
00004

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
00
0
0
0
0
0
0
0
00
0
0
00
00

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
000

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
0000

男性0

平成29年度

修了者数

女性

合計

000
0
00
00000
00000000000

男性

0履修者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性

0履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性

0履修率

女性

279
30%
159
29%
111
29%
98
15%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 647
26%

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
就実大学

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）

130

人 （非常勤）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） 中西裕

164

人

3人

（役職名） 教育開発センター長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）
教養教育運営委員会、教養教育分野別小委員会（情報分野）、教育開発センター（責任者名） 中西裕（役職名） 教育開発センター長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
教育開発センター規程、就実大学・就実短期大学教養教育運営委員会規程、就実大学・就実短期大学教養教育分野別小委
員会規程⑥ 体制の目的
教育開発センターは，就実大学・就実大学大学院・就実短期大学における教育課程の編成や教育方法の向上・改善，教職員教育力の向上，学生学修力の向上，学生生活の支援及び国際交流の促進などの多様な観点から本学の教育力を点検・評価の上，教育の質の転換や保証を担保し，本学の教育力や学生の総合的な力を高めることを目的とする。

⑦ 具体的な構成員
教育開発センター センター長 中西裕
教育開発センター准教授 石黒太
教養教育運営委員会 委員長 見尾光庸

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】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
26%
54%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
79%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）2,526
具体的な計画
本プログラムを構成する科目は全学必修科目であり、全学生が履修する。

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
本プログラムを構成する科目は全学必修科目であり、全学生が履修する。

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
本プログラムを構成する科目は全学必修科目であり、全学生が履修する。

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】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
本プログラムを構成する科目は全学必修科目であり、全学生が履修する。
履修指導やサポートについては、LMS上でいつでも相談が可能な体制となっており、教育開発センターの学修支援窓口で対面での相談・サポートも随時行っている。

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
学習指導や質問等を受け付ける仕組みは十分に整えられている。LMSのメッセージ機能あるいはメール等を用いて学生はいつでも質問を行うことが可能である。学生に対しては、質問は可
能な限り24時間以内に対応すると伝えており、実際に担当教員がほとんどすべての質問に対して24時間以内に対応を行った。また、プログラムの運営を担う教育開発センターは学修支援窓口を開設しており、学生は月曜日から金曜日までの9時～17時の間に学修相談や質問を行うことができる。特に水曜日の15時～17時の時間はプログラムの担当教員が窓口に常駐し、直接質問や相談に対応する体制が整えられている。

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】

様式４
大学等名

就実大学

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）
教養教育運営委員会、教養教育分野別小委員会（情報分野）、教育開発センター（責任者名） 見尾光庸
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） 教養教育担当副学長、教養教育運営委員会委員長
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
履修状況については、全学部において必修科目として位置付けられているため、特別な対応を必要としていない。修
得状況については、両科目ともオンデマンド型の科目となっているため、教育開発センターにて講義動画の視聴状況及び課題の提出状況等を細かくチェックして必要な対応を行っている。動画の視聴状況については、LMSにて視聴時間等を正確に把握することが可能であり、十分な視聴時間を確保できていない学生に対してはメール等で指導を行っている。また、課題の提出状況や成績を通して理解度もチェックしており、視聴時間と課題の正答率の両方で基準を満たしていない学生をリストアップし、メール等を通して学生に注意喚起を行うなど必要な対応を行っている。これらの情プログラムの履修・修得状 報については担当者間でリアルタイムで共有する体制を整えている。
況両科目とも、LMSにて毎回課題を提出することを義務付けており、その提出状況及び正答率を通して学生の理解度や学修成果を確認している。これらの課題の提出と正答率は、当該の回の出席の条件となっているため、担当者間でリアルタイムで共有している。プログラム終了時には、教育開発センター及び教養教育運営委員会分野別小委員会（情報分野）にて学修成果に関する情報を共有し、次年度の教育プログラムの評価・改善に活用する体制となっている。

学修成果

就実大学・就実短期大学では、全科目について授業評価アンケートを実施している。その中では理解度をはじめとする学修成果に関する情報を収集する質問項目がいくつか含まれている。具体的には、「この授業を受講したことで、授業内容に関する知識や技術などが向上したと思いますか」という問い（Q9）や、「授業内容は、最終的にシラバスに記載された学修到達目標に達するものになっていたと感じましたか」（Q10 ）、「あなたはシラバスに記載されたこの授業の学修到達目標に自分自身が十分に到達したと思いますか」（Q11）等である。「そう思う」「どちらかといえばそう思う」の肯定的な評価を行った学生は、Q9が94％（情報リテラシー）と95％（数理・データサイエンス基礎）、Q10が96％（情報リテ
学生アンケート等を通じた ラシー）と97％（数理・データサイエンス基礎）、Q11については95％（情報リテラシー）と93％（数理・データサイエンス基礎）であり、いずれの質問項目も非常に高い数値となっている。
学生の内容の理解度

必修科目であるため、履修の推奨等についての特別な調査は必要としていない（授業評価アンケートでは、当該授業の総合評価について、両科目ともに96％の学生がポジティブに（良い、どちらかといえば良い）回答している）。ただし、学生のモチベーションを高めるために、今後もデータサイエンス教育の必要性・修得の必要性を積極的にアナウンスしていく予定である。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

必修科目であるため、履修率の向上に向けた計画を必要としていない。

全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

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】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
令和４年度入学生より開始したプログラムであるため、令和8年度以降の卒業生調査等において修了者の進路・活躍状況・企業評価等の把握が可能となる予定である。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本プログラムは2022年度より開始されているが、2022年度分の教育プログラムの点検・評価の際（2023年度実施）に、本学の「自己点検・評価・改善に関する外部評価委員会」にて、専門教育プログラムの点検・評価とあわせて本プログラムの点検・評価が行われることになっている。本学の外部評価委員会には、産業界から選出された委員が２名いるため、その段階で、産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見が集約することができる。外部評価を含む自己点検・評価の結果は次年度以降のプログラムの改善に繋げられる仕組みが作られているため、今後、産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見を反映した改善が随時行われていく予定である。
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「数理・データサイエンス基礎」では、時事的な内容を取り入れたコンテンツを準備しており、「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を十分に理解し、積極的な学びを促すことが可能なものとなっていると言える。実際に、授業評価アンケート（「授業内容に興味や関心を持つことができ、理解できるものでしたか」）でも、9割以上の学生が「そう思う」「どちらかといえばそう思う」と答えている。自由記述回答でも、「新鮮で面白かった」「新たな知識を得ることができた」等の肯定的な意見が多く寄せられた。
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

授業評価アンケートでは、「あなたはシラバスに記載されたこの授業の学修到達目標に自分自身が十分に到達したと思いますか」についての調査を行っている。「情報リテラシー」「数理・データサイエンス基礎」ともに9割以上の学生が「そう思う」「どちらかといえばそう思う」と回答している。同様に「教材（印刷資料・板書・視聴覚資料・eラーニング・課題など）は、有効かつ適切だったと思いますか」、「授業の手法・進め方は、有効かつ適切だったと思いますか」という問いについても、それぞれ約95％の学生が「そう思う」「どちらかといえばそう思う」と回答している。現時点では十分に内容・水準を維持しつつ分かりやすい授業を提供することに成功していると言える。今後、さらにブラッシュアップを重ね、より分かりやすくかつ高度な内容を伴う授業としていくことができるように検討を進める。

9

＜概要＞

• 就実大学・就実短期大学に入学した新入生全員を対象とした教育プログラム（2022年度開始）。
下記２科目から構成され、短期大学幼児教育学科を除き、全ての学科にて必修科目（卒業までに必ず修得する科目）となっています（幼児教育学科は選択科目となります）。

上級生• 各専門教育プログラムにお初年次

ける数理・データサイエン
ス・AI系科目へ

情報リテラシー（１単位）• 大学・短大での学修に必要な• PC操作の基礎知識および基本的な技能を幅広く習得すること、さに関する基礎的知識の修得

数理・データサイエンス・AIらに情報化社会において各種データを扱い保護する上で必要なモプログラム修了要件

ラルやセキュリティに関する知識を習得することを目的とする

情報リテラシー（1単位）と数理・データサイエンス基礎（1単位）の計2単位を修得すること

数理・データサイエンス基礎（１単位）• 数理・データサイエンス・AIに関する基礎知識を身に付け、データを適切に読み解く力・データを適切に説明する力・データを扱
うための力を養うことを目的とする

就実大学・就実短期大学

10

教育開発センター
教養教育運営委員会
教養教育分野別小委員会（情報分野）