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
大学等名
プログラム名聖隷クリストファー大学
データサイエンス入門プログラム

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
修了要件は1年次秋セメスターに開講する全学共通科目 「データサイエンス入門」（15コマ、1単位）の単位を修得することとする。
合わせて1年次春セメスターに開講する科目「情報処理」をプログラムの選択科目として開講し、「データサイエンス入門」を受講する前に、自分の能力に応じて履修することを推奨する。

必要最低単位数1

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
データサイエンス入門
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
データサイエンス入門
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
データサイエンス入門
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
データサイエンス入門
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
データサイエンス入門
1○○
○
○
情報処理
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
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

講義内容

1-1

社会で起きている変化 「データサイエンス入門」 1回目

1-6

保健医療福祉教育分野でのデータ・AI活用の最新動向 「データサイエンス入門」 5回目

1-2

社会で活用されているデータ 「データサイエンス入門」 2回目

1-3

データ・AIの活用領域 「データサイエンス入門」 2回目

1-4

データ・AI利活用のための技術 「データサイエンス入門」 3回目

1-5

保健医療福祉教育分野でのデータ・AI活用の最新動向 「データサイエンス入門」 5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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（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

データ・AIを扱う上での留意事項 「データサイエンス入門」 5回目

3-2

データを守る上での留意事項 「データサイエンス入門」 5回目

2-1

データを読む2-2

データを説明する

2-3

データを扱う 「データサイエンス入門」 6～15回目 「情報処理」 14、15回目「データサイエンス入門」 8～12及び14～15回目、 「情報処理」 2～3回目「データサイエンス入門」 13～15回目 「情報処理」 4～13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）
1. データ・AI活用領域の広がりを理解し、データ・AIを活用する価値を説明できる。
2. 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できる。
3. 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。
4. 適切なデータ可視化手法を選択し、他者にデータを説明できる。
5. R言語を用いた基礎的なデータ解析・可視化ができる。
6．PC操作とOfficeソフトの基本的な操作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】

大学等名様式２
聖隷クリストファー大学

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

看護学部
社会福祉学部
リハビリテーション学部

622
354
439

合 計

1,415

150
105
95

600 160
450 85380 105
0000000000
0000000
350 1,430 350

男性

女性

令和3年度

修了者数
合計

19 141 160
32 53 85
42 63 10500000000000000000
93 257 350

男性

履修者数

女性

合計

19 14132 53
42 6300000000000000000000093 257

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00000000
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
00
00
0
0
0
0
0
0
0
00

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

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

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
0
0
0
0
00

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0000

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
00000000男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0000000000000000000000

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

160
27%
8519%
105
28%
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 #DIV/0!
0 350
24%

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】

大学等名

様式３
聖隷クリストファー大学

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）

105

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） 矢倉 千昭

146

人

2人

（役職名） 教務部長

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）
教務運営会議（責任者名） 矢倉 千昭（役職名） 教務部長

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
教務運営会議規程⑥ 体制の目的
教務運営会議は、大学の教務について、大学の運営機関である部長会の方針を受けて、学年暦、時間割、履修要項・シラバス、試験・成績、学部共通科目の検討を行う機関です。
この度、プログラムの中核となる科目「データサイエンス入門」について、教育課程の見直しの中で、社会が求める能力を身に付けるための科目として開設し、PDCAサイクルに基づく改善を進めています。

⑦ 具体的な構成員
教務部長 リハビリテーション学部 教授 矢倉千昭
看護学部 教務･実習委員長 准教授 田口実里 准教授 神﨑江利子 准教授 江口晶子
社会福祉学部 教務委員長 教授 和久田佳代 教授 大場義貴 准教授 泉谷朋子
リハビリテーション学部教務委員長 准教授 藤田さより 准教授 俵祐一 教授 大原重洋専門学校教務主任 髙山暢子
教学事務統括センター長 藤田正人
教務事務センター センター長 諏訪部啓 センター長補佐 岡本良男 センター長補佐 藤田康仁

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
24%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
75%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）1,430
具体的な計画
本プログラムは、1年次秋セメスター必修科目「データサイエンス入門」の単位修得を修了要件とするプログラムで、令和4年度から開講し、現在1年次生の入学定員に対して99.7%が修得しており、年度を重なるにつれ、この率は上がり、4年後の令和7年度には100%の学生がプログラム修了者となる予定です。
プログラムを構成するもう一つの科目、「情報処理」1年次春セメスターに開講し、「データサイエンス入門」に向けて、PC操作や計算ソフトの知識・技術に自信がない学生は、基本的に受講するよう勧めている科目ですが、対象学生のうち、83%の学生が受講し、導入科目として効果を発揮していると捉えています。

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
本プログラムは学生全員が受講可能となるよう、全学共通科目として、開設しました。
「データサイエンス入門」は必修科目とし、「情報処理」は1年次生の履修がしやすい、共通科目のみを開講する時限へ設定しています。
また、教務運営会議を構成する教務委員が、共通科目の履修を支援・促進しています。

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
プログラムの修了要件となる「データサイエンス入門」は全学必修科目のため、2022年度入学生以降、全ての学生が1年次秋セメスターに履修し、卒業までに修得する予定です。入学ガイダ
ンスにおいて、多くの学生に「情報処理」の科目と履修するよう、声掛けをするとともに、春セメ
スターは共通科目開校日の月曜日を中心に8クラスを開講、秋セメスターは1クラスを開講しています。
リテラシーレベルのプログラム認定がされましたら、HPへの掲載、メール連絡等で更なる周知を行います。

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
情報処理はクラス数を多くし、履修しやすいように時間割配置を教務事務センターが調整しています。
また、クラス数を多くすることで、学生が分散し、授業当たりの学生数を少なくし、教員の指導がしやすいようにしています。

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
LMSシステムによって、毎回の授業のリアクションペーパーを提出させることで、学生の疑問や理解の状況を把握しています。
また、担当教員のオフィスアワーを設定し、授業時間外で学修指導、質問に対応しています。

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】

大学等名

様式４
聖隷クリストファー大学

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）
教務運営会議（責任者名） 矢倉 千昭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） 教務部長
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
学生の課題の実施状況等はLMSシステムによって把握することができる。
また、教務事務センターにおいて、プログラムの履修・修得状況を確認し、教務運営会議に報告している。
本プログラムは、2022年度入学生から開始した。
修了要件となる「データサイエンス入門」は入学生350名全員が履修し、349名が単位を修得した。1名の未修得者は進路変更を希望し退学をした学生であり、実質的な修得率は100%である。
今後、選択科目の情報処理について、高校での情報の履修状況により、内容を変更するなどして、学生が有益と感プログラムの履修・修得状 じ、履修できるよう設定し、履修率を維持、向上させていく。
況
適切な課題と評価を今後も継続していく。

成績評価の分布と授業評価における「Q4.あなたは、この授業の到達目標を達成することができましたか。」の回答状
況を分析することによって、学生の理解度を把握することができる。
2022年度は、共に、一定の学修成果を達成していることが確認できた。
一方で、情報処理と比べるとデータサイエンス入門の達成状況が低いことが判明している。
これは、統計や統計ソフト（EZR）を利用することが理由であり、2023年度に向けて授業資料等の改善を進めている。
学修成果

授業評価の「Q4.あなたは、この授業の到達目標を達成することができましたか。」の状況は、情報処理、データサイエンス入門ともに、そう思う、ややそう思うの回答率が90%を超え、ほぼ全ての学生が学修成果を実感している。
引き続き、高い満足度を得られる授業を継続していく。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業評価の「Q5.あなたは、総合的にみて、この授業を受講したことに満足していますか。」の状況は、情報処理、デー
タサイエンス入門ともに、そう思う、ややそう思うの回答率が90%を超え、ほぼ全ての学生が受講に満足しており、他の学生への推奨度も高いことが伺える。
引き続き、高い満足度を得られる授業を継続していく。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨
度

入学生の80%がプログラムに該当する2科目を修得しており、今後、この人数の受講を継続していくよう、情報処理の科目が、高校を卒業した学生が受講するに見合う科目であるかの確認、内容の見直しを継続する。
また、今後リテラシーレベルに認定されることができれば、さらに学生にPRすることができ、履修者数等も上昇すると考えている。
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

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2022年度から開講しているプログラムで、修了者が出ていないため、評価を得ていないが、プログラム開始から4年後に予定している共通科目教育課程の見直しに合わせて、外部からの評価を得る予定である。
卒業生及び採用先に対して、人材養成に対する評価を得る調査を実施しており、その仕組みを利用して行う。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

現時点では外部評価を得ていないが、プログラム開始から4年後に予定している共通科目教育課程の見直しに合わせて、外部からの評価を得る予定である。
卒業生及び採用先に対して、人材養成に対する評価を得る調査を実施しており、その仕組みを利用して行う。
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

データを取り扱うにあたってのEZRという新しいソフトに触れることで、学生にとって、データに触るという体験が増える。この取り組みを通じて新しい発見があり、学ぶ楽しさ、意義に繋がると考えている。また、科目「データサイエンス入門」は学部毎に実施しており、学生の好奇心を促す工夫として、学部教員がその分野におけるデータサイエンスの実例を紹介する教材を作成、紹介する時間を設けている。今後、上位学年、また、卒業した後に、活用の状況等を改めて確
数理・データサイエンス・ＡＩを 認する。
「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、毎回、リアクションペーパーを提出させて、学生の理解度を確認しながら、実施している。
また、授業評価、特に自由記述欄を通じて、学生の授業に対する要望を確認し、授業資料の見直しを行い、より「わかりやすい授業を行うよう改善を進めている。
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