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

大正大学

① 学校名

学校法人 大正大学② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態東京都豊島区西巣鴨３丁目２０−１④ 所在地

データサイエンス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

159

人

（非常勤）

345

人

17

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
1,125⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

4,676

総数

１年次

1,129

人

２年次

1,184

人

３年次

1,151

人

４年次

1,212

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）

前田 長子

（役職名）

総合学修支援機構DAC教授
トランジション教育副チーム長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）
総合学修支援機構DAC運営・連絡会議（責任者名）

神達 知純

（役職名）

副学長 兼
総合学修支援機構DAC機構長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
大学自己点検・評価委員会（責任者名）

髙橋 秀裕⑮ 申請する認定プログラム

（役職名）

学長

認定教育プログラムと認定教育プログラム+（プラス）

連絡先
所属部署名 総合学修支援機構DAC／総合学修支援部 担当者名

E-mailn_kimijima@mail.tais.ac.jp

電話番号
1

君島 菜菜
03-5394-3064

様式２

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

学部・学科によって、修了要件は相違しない②教育プログラムの修了要件

プログラムを構成するデータサイエンスⅠ～Ⅵ（各1単位）を必修として合計6単位を取得すること。

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Ⅰ
データサイエンスⅡ
データサイエンスⅢ
データサイエンスⅣ
データサイエンスⅤ

単位数

1
1
1
1
1

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○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 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Ⅰ
データサイエンスⅡ
データサイエンスⅢ
データサイエンスⅣ
データサイエンスⅤ
データサイエンスⅥ

単位数

1
1
1
1
1
1

開講状況 1-2 1-3○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○

必修

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

単位数

データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ
データサイエンスⅢ
データサイエンスⅣ
データサイエンスⅤ

1
1
1
1
1

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○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 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

単位数

データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ
データサイエンスⅢ
データサイエンスⅣ
データサイエンスⅤ

1
1
1
1
1

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○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 全学開講 ○ ○○ 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Ⅰ
データサイエンスⅡ
データサイエンスⅢ
データサイエンスⅣ
データサイエンスⅤ
データサイエンスⅥ

単位数

1
1
1
1
1
1

開講状況 2-1 2-2 2-3○ 全学開講 ○○○ 全学開講 ○ ○ ○○ 全学開講 ○ ○ ○○ 全学開講 ○ ○ ○○ 全学開講 ○ ○ ○○ 全学開講 ○ ○ ○

必修

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
データサイエンスⅠ～Ⅵ
4-1統計および数理基礎
データサイエンスⅡ～Ⅵ
4‐4時系列データ解析
データサイエンスⅠ～Ⅵ
4‐7データハンドリング
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
データサイエンスⅤ～Ⅵ

授業科目

選択

⑨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【社会で起きている変化】
情報リテラシー① アカウント管理の重要性/コンピュータウィルスと対策方法/情報セキュリティ対策の重要性 「データサイエンスⅠ」（1回目）データサイエンス基礎① データサイエンスとは何か。身近な事例から考える 「データサイエンスⅠ」（２回目）
1-1
データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）（１）現在進行中の社会変化（第tableauで始めるデータサイエンス① 「tableauで始めるデータサイエンス」 「データサイエンスⅣ」（１回目）
４次産業革命、Society 5.0、
データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６回目）

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【データ・AI利活用の最新動向】
情報リテラシー① アカウント管理の重要性/コンピュータウィルスと対策方法/情報セキュリティ対策の重要性 「データサイエンスⅠ」（1回目）データサイエンス基礎① データサイエンスとは何か。身近な事例から考える 「データサイエンスⅠ」（２回目）
1-6
データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）
tableauで始めるデータサイエンス① 「tableauで始めるデータサイエンス」 「データサイエンスⅣ」（１回目）
データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６回目）【社会で活用されているデータ】
統計の基礎② 「単純集計表とクロス集計表」「データサイエンスⅠ」（３回目）
統計の基礎③ 「統計の概要と平均」「データサイエンスⅠ」（４回目）
統計の基礎④ 「基本統計量」 「データサイエンスⅠ」（５回目）
統計の基礎⑤ 「尺度」
「データサイエンスⅠ」（６回目）
統計の基礎⑦ 「分散・標準偏差」「データサイエンスⅡ」（４回目）
統計の基礎復習① 「尺度」とtableauのメジャーとディメンションについて 「データサイエンスⅢ」（3回目）
統計の基礎復習② 「割合」と「分布」を表すグラフの復習 「データサイエンスⅢ」（４回目）
統計の基礎復習③ 複数のメジャーを使ったグラフの復習「データサイエンスⅢ」（５回目）
統計の基礎復習④ 「単純集計表」と「クロス集計表」の復習「データサイエンスⅢ」（６回目）
統計の基本① 時系列分析 「データ形式について」 「データサイエンスⅣ」（1回目）
1-2 統計の基本② 時系列分析 「指数・増減率・成長率他」 「データサイエンスⅣ」（２回目）
統計の基本③ 時系列分析 「移動平均」 「データサイエンスⅣ」（３回目）
情報リテラシー② 「データベースとは何か」 「データサイエンスⅠ」（６回目）
情報リテラシー③ 「データの可視化の基本」 「データサイエンスⅡ」（２回目）
情報リテラシー④ 「データ属性とは何か」「データサイエンスⅢ」（３回目）
データサイエンス基礎① データサイエンスとは何か。身近な事例から考える 「データサイエンスⅠ」（２回目）
データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）
tableauで始めるデータサイエンス① 「tableauで始めるデータサイエンス」 「データサイエンスⅣ」（１回目）
データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６回目）
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」 「データサイエンスⅤ」（１回目）（２）「社会で活用されているデー
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」 「データサイエンスⅥ」（１回目）
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【データ・AIの活用領域】
統計の基礎② 「単純集計表とクロス集計表」「データサイエンスⅠ」（３回目）
統計の基礎③ 「統計の概要と平均」「データサイエンスⅠ」（４回目）
統計の基礎④ 「基本統計量」 「データサイエンスⅠ」（５回目）
統計の基礎⑤ 「尺度」
「データサイエンスⅠ」（６回目）
統計の基礎⑦ 「分散・標準偏差」「データサイエンスⅡ」（４回目）
統計の基礎復習① 「尺度」とtableauのメジャーとディメンションについて 「データサイエンスⅢ」（3回目）
統計の基礎復習② 「割合」と「分布」を表すグラフの復習 「データサイエンスⅢ」（４回目）
統計の基礎復習③ 複数のメジャーを使ったグラフの復習「データサイエンスⅢ」（５回目）
統計の基礎復習④ 「単純集計表」と「クロス集計表」の復習「データサイエンスⅢ」（６回目）
統計の基本① 時系列分析 「データ形式について」 「データサイエンスⅣ」（1回目）
1-3 統計の基本② 時系列分析 「指数・増減率・成長率他」 「データサイエンスⅣ」（２回目）
統計の基本③ 時系列分析 「移動平均」 「データサイエンスⅣ」（３回目）
情報リテラシー② 「データベースとは何か」 「データサイエンスⅠ」（６回目）
情報リテラシー③ 「データの可視化の基本」 「データサイエンスⅡ」（２回目）
情報リテラシー④ 「データ属性とは何か」「データサイエンスⅢ」（３回目）
データサイエンス基礎① データサイエンスとは何か。身近な事例から考える 「データサイエンスⅠ」（２回目）
データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）
tableauで始めるデータサイエンス① 「tableauで始めるデータサイエンス」 「データサイエンスⅣ」（１回目）
データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６回目）
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」 「データサイエンスⅤ」（１回目）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」 「データサイエンスⅥ」（１回目）

4

【データ・AI利活用のための技術】
情報リテラシー① アカウント管理の重要性/コンピュータウィルスと対策方法/情報セキュリティ対策の重要性 「データサイエンスⅠ」（1回目）データサイエンス基礎① データサイエンスとは何か。身近な事例から考える 「データサイエンスⅠ」（２回目）
データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
1-4
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）
tableauで始めるデータサイエンス① 「tableauで始めるデータサイエンス」 「データサイエンスⅣ」（１回目）（３）様々なデータ利活用の現場
tableauで始めるデータサイエンス③ ダッシュボードについて 「データサイエンスⅣ」（５回目）
におけるデータ利活用事例が示
tableauで始めるデータサイエンス④ 接続前に整形が必要なデータの例 「データサイエンスⅣ」（６回目）
され、様々な適用領域（流通、製データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６回目）

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【データ・AI利活用のための現場】
情報リテラシー① アカウント管理の重要性/コンピュータウィルスと対策方法/情報セキュリティ対策の重要性 「データサイエンスⅠ」（1回目）データサイエンス基礎① データサイエンスとは何か。身近な事例から考える 「データサイエンスⅠ」（２回目）
1-5 データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）
情報リテラシー⑤ データ利活用の契約（秘密保持契約）について 「データサイエンⅣ」（２回目）
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式①」秘密※の誓約書作成 「データサイエンⅤ」（１回目）
データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６回目）【データ・AI利活用における留意事項】
情報リテラシー① アカウント管理の重要性/コンピュータウィルスと対策方法/情報セキュリティ対策の重要性 「データサイエンスⅠ」（1回目）データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
3-1
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）
情報リテラシー⑤ データ利活用の契約（秘密保持契約）について 「データサイエンⅣ」（２回目）（４）活用に当たっての様々な留
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式①」秘密※の誓約書作成 「データサイエンⅤ」（１回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６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、データを守る上での留意事
項への理解をする【データを守るうえでの留意事項】
情報リテラシー① アカウント管理の重要性/コンピュータウィルスと対策方法/情報セキュリティ対策の重要性 「データサイエンスⅠ」（1回目）データサイエンス基礎② 「ディープラーニングの夜明け」 「データサイエンスⅡ」（7回目）
3-2
データサイエンス基礎④ 「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」 「データサイエンスⅢ」（７回目）
情報リテラシー⑤ データ利活用の契約（秘密保持契約）について 「データサイエンⅣ」（２回目）
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式①」秘密※の誓約書作成 「データサイエンⅤ」（１回目）
データサイエンス基礎⑤ 「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」 「データサイエンスⅤ」（６回目）【データを読む】
統計の基礎⑥「グラフの基本」 「データサイエンスⅠ」（７回目）
グラフの読み取りと表現① 「グラフの読みとりと表現の基本」 「データサイエンスⅡ」（２回目）
グラフの読み取りと表現②「２つのデータの関係（相関）を読み取る」 「データサイエンスⅡ」（３回目）
グラフの読み取りと表現③「社会の中での使われている様々なデータを読み取る」 「データサイエンスⅡ」（４回目）
tableau基礎⑤「さなざまなビジュアライズ I」 「データサイエンスⅢ」（５回目）
tableau基礎⑥「さなざまなビジュアライズⅡ」 「データサイエンスⅢ」（６回目）
2-1
tableau応用① 計算の基本 「データサイエンスⅣ」（３回目）
tableau応用② 表計算の基本 「データサイエンスⅣ」（４回目）
tableau応用② データの整形と複数のデータの扱い方① 「データサイエンスⅣ」（５回目）
tableau応用③ ダッシュボードの基本 「データサイエンスⅣ」（６回目）
tableau応用④ ストーリーの使い方 「データサイエンスⅣ」（７回目）
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」 「データサイエンスⅤ」（１回目～５回目）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」 「データサイエンスⅥ」（１回目～７回目）【データを説明する】
グラフの読み取りと表現① 「グラフの読みとりと表現の基本」 「データサイエンスⅡ」（２回目）
グラフの読み取りと表現②「２つのデータの関係（相関）を読み取る」 「データサイエンスⅡ」（３回目）
グラフの読み取りと表現③「社会の中での使われている様々なデータを読み取る」 「データサイエンスⅡ」（４回目）
tableau基礎⑤「さなざまなビジュアライズ I」 「データサイエンスⅢ」（５回目）（５）実データ・実課題（学術デー
tableau基礎⑥「さなざまなビジュアライズⅡ」 「データサイエンスⅢ」（６回目）
タ等を含む）を用いた演習など、 2-2 ableau応用① 計算の基本 「データサイエンスⅣ」（３回目）
tableau応用② 表計算の基本 「データサイエンスⅣ」（４回目）
社会での実例を題材として、
tableau応用② データの整形と複数のデータの扱い方① 「データサイエンスⅣ」（５回目）「データを読む、説明する、扱う」
tableau応用③ ダッシュボードの基本 「データサイエンスⅣ」（６回目）
といった数理・データサイエン
tableau応用④ ストーリーの使い方 「データサイエンスⅣ」（７回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」 「データサイエンスⅤ」（１回目～５回目）
るもの
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」 「データサイエンスⅥ」（１回目～７回目）【データを扱う】
Excel基礎①「データサイエンスⅠ」（１回目） / Excel基礎②「データサイエンスⅠ」（２回目）
Excel基本①「データサイエンスⅠ」（３回目） / Excel基本②「データサイエンスⅠ」（４回目）
Excel基本③「データサイエンスⅠ」（５回目） / Excel基本④「データサイエンスⅠ」（６回目）
Excel応用②「データサイエンスⅡ」（1回目） / Excel応用③「データサイエンスⅡ」（２回目）
Excel応用④「データサイエンスⅡ」（３回目） / Excel応用⑤「データサイエンスⅡ」（４回目）
Excel応用⑥「データサイエンスⅡ」（５回目） / tableau基礎①「データサイエンスⅢ」（１回目）
tableau基礎②「データサイエンスⅢ」（２回目） / tableau基礎③「データサイエンスⅢ」（３回目）
tableau基礎④「データサイエンスⅢ」（４回目） / tableau基礎⑤「データサイエンスⅢ」（５回目）
2-3
tableau基礎⑥ 「データサイエンスⅢ」（６回目） / tableau基礎⑦「データサイエンスⅣ」（１回目）
tableau基礎⑧「データサイエンスⅣ」（２回目） / tableau応用①「データサイエンスⅣ」（３回目）
tableau応用②「データサイエンスⅣ」（４回目） / tableau応用②「データサイエンスⅣ」（５回目）
tableau応用③「データサイエンスⅣ」（６回目） / tableau応用④「データサイエンスⅣ」（７回目）
tableau応用⑤「データサイエンスⅤ」（１回目） / tableau応用⑥「データサイエンスⅤ」（２回目）
tableau応用⑦「データサイエンスⅤ」（２回目） / tableau応用⑧ 「データサイエンスⅤ」（７回目）
ｔableau実践①「データサイエンスⅥ」（３回目） / ｔableau実践②「データサイエンスⅥ」（４回目）
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」 「データサイエンスⅤ」（１回目～５回目）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」 「データサイエンスⅥ」（１回目～７回目）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）
主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな思考を高め社会の課題を解決し、価値を創造していく人材育成を教育目標とし、
情報リテラシー、基本統計知識、ＡＩ基礎知識、Exceleによる基本的な情報処理スキル、Tableauによるデータ可視化スキルを身に付ける。最終的には複数のデータ分析から多面的な課題抽出を行い、課題の発見と解決策の提案ができる力をつける。

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.tais.ac.jp/p/tu-knowledge/learning/data-science/

5

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
表現学部
地域創生学部
社会共生学部
文学部
仏教学部
心理社会学部
人間学部※R2年4月より募集停止

合 計

入学
定員

収容
定員

205 826
100 400
195 390295 1192
100 450
230 9360

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

215
91
168
292
105
230

209
91
162
281
89
221

213
95
148
0
0
0

213
94
148
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

396

1125 4590 1,101 1,053

456

455

6

0

0

0

0

0

0

0

0
0
0
0
0
0

合計

428
186
316
292
105
230
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 1,557

履修率

52%
47%
81%
24%
23%
25%
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0%#DIV/0!
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34%

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
総合学修支援機構DAC規程② 体制の目的
総合学修支援機構DACは、Society5.0社会の地域で活躍する人材育成教育プログラムを開発し、教職員・チューター・産官学の多様な人材の協働による全学横断的な教育・学修支
援体制を運営する組織である。令和2年に文部科学省助成「知識集約型社会を支える人材育成事業」に採択され、教育組織と事務組織を統合する第三のハブ組織として教育改革・事業推進の位置付けを強化した。機構DACには、「チュートリアル教育チーム」、「データサイエンス教育チーム」、「アントレプレナーシップ教育チーム」、「クロスディスプリン教育チーム」を設置し、DAC運営・連絡会議により、各組織の有機的な連携を図り、事業を推進している。令和3年度は年9回開催し、本事業の重要事項を審議、各チームの教育開発・運営・
成果について点検・評価、検証等を行った。なお、令和４年度からチュートリアル教育・デー
タサイエンス教育２チームを統合し、「トランジション教育チーム」に改編した。

③ 具体的な構成員
専務理事 柏木 正博
学長 髙橋 秀裕
副学長 兼 総合学修支援機DAC機構長 神達 知純
副学長 首藤 正治
学長補佐 兼 教務部長／文学部歴史学科教授 小林 伸二
総合学修支援機構DAC教授／トランジション教育副チーム長（データサイエンス教育担当）
前田 長子
事務局長 平盛 聖樹
副事務局長 阿部 海秀
総合学修支援部長 君島 菜菜
魅力化推進部長 髙橋 慈海総合政策部長 島村 富雄
総合政策課係長 福中 裕之④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績34%
令和４年度予定
令和６年度予定

100%

令和７年度予定

58%

令和５年度予定

83%

100%

収容定員（名）4,590

具体的な計画
令和2年度より3学部のみでの先行必修化、令和3年度からは全6学部での必修科目となったため、令和6年度には履修率100%を達成できる見込み。

7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
全学必修科目とし、学部・学科に関係なく学生全員が受講可能となる制度としている。また、再履修者については学生の所属学科の各教員と連携し、卒業までに単位取得できるよ
うに、個別支援を実施している。

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
全学必修科目とし、学部・学科に関係なく学生全員が受講可能となる制度としている。履
修要項、ホームページ、ガイダンス等でデータサイエンス科目の概要等についての説明を実施している。

8

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
全学必修科目とし、学部・学科に関係なく学生全員が受講可能となる制度としている。単位修得に向けたサポートについては、教員・チューター・SAにより、授業内外における学修支援体制を整備している。「ひとりもとりこぼさない教育」を目標に、上記支援体制にて習熟度別のクラス編成対応、eポートフォリオやteams等のシステムを活用した欠席者や課題未提出者への連絡・相談対応、ラーニングコモンズフロアでの相談窓口対応、テスト対策としての補講開催など、さまざまな形式で支援を行っている。極少数となるが、再履修となった学生の履修指導については、REガイダンス（学修支援ガイダンス）開催前に、該当学生の学修状況を確認し、履修計画の指導を行い、なるべく早期の履修を促している。

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
本教育プログラムについての履修をeポートフォリオにて管理し、学生とのコミュニケーショ
ンはTeamsのクラスを通じて行っているため、学生は授業時間以外に不明点等をTeamsのチャットを通じて質問できる体制となっている。クラス全体への質問と教員やチューターへの個別の質問両方が可能となっている。また対面では7号館2階にある総合学修支援部にて
データサイエンス授業時間以外の9時～17時の時間帯はチューターが在席し、学修支援、対応を行っている。

9

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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

学内からの視点
総合学修支援機構DACにおいて、プログラムの履修・取得状況の分析を実施している。eポートフォリオなどの活用により、受講者毎の講義演習進捗状況や課題の提出状況を把握することができる。また共通科目のたプログラムの履修・修得状 め、小テスト、テストの結果も問いごと、クラスごと、学部学科ごとの平均点を集計・可視化を行い、都度学生の況
習熟度の把握から単位取得できるように学修支援や補習の実施などの対策を講じている。

学修成果

本教育プログラム受講者全員に対して科目終了時に授業評価アンケートと授業振り返りアンケートを実施している。それらと出欠状況や成績評価を合わせて定量面、定性面で分析し、データサイエンスの教育目標に対するそれぞれの達成度を測っている。また、その結果をDAC運営・連絡会議（令和3年度は年9回開催）、学部長等が構成員である教育改革特別委員会（令和３年度は年１回開催）で報告し、様々な角度から指摘を受け、教育の質の向上につなげている。

本教育プログラム受講者全員に対して科目終了時に授業評価アンケートと授業振り返りアンケートを実施している。授業評価アンケートをもとに、授業内容、教授法、教材の改善を図っている。また授業振り返りアン
ケートでは総合学修支援機構DACのデータサイエンス教育チームにおいて教育目標の達成度の把握や、学生
学生アンケート等を通じた の授業や演習のテーマ別の理解度と習熟度を分析している。また全クラス共通して習熟度の低い授業テーマ
学生の内容の理解度や演習においては、次の科目で（DSⅡで低い項目はDSⅢで）復習パートや演習を盛り込むなど工夫も行っている。
データサイエンス教育を履修した学生がSAとして学修支援を行っているが、その中でデータサイエンス科目
修得済みの学生モデルとして、後輩学生の数学苦手意識を払拭するようなメンター的役割も果たしている。ま学生アンケート等を通じた た、日本学術振興会「知識集約型人材育成事業委員会」による現地視察においては、本学学生への直接ヒア
後輩等他の学生への推奨 リングを通して、「データサイエンス科目では、学修支援におけるチューターとのコミュニケーションによって、学生の満足度が高まっている」と評価を得ている。その他、データサイエンス科目履修者における優秀な学生の度
ヒアリングも直接実施し、「データから結論を導く思考法が身に付いた」というコメントを得た。
本教育プログラムを必修科目として、履修者数・履修率の向上を図っている。また、単位未修得による再履修
学生を最小限におさえるため、各クラスでの学修態度、習熟度に問題のある学生をリストアップし、チューター
全学的な履修者数、履修 が中心となり、期中で個別面談・個別学修支援・補修授業等を行い、履修者数（単位取得者数）が向上できる率向上に向けた計画の達 ような学修支援体制を構築している。
成・進捗状況

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

令和2年度開始のため本プログラム修了者の卒業生はなく、今後の取組みとなる。ただし、令和3年度産官学連携でのプレゼン後には、連携先から以下の学生評価を得た。「データに基づいた説得力のあるプレゼンテー
ション、質問や意図に沿った回答をしている。」「予想していたよりはるかに面白く聞かせてもらった。弊社としても色々な気付きをもらった。更にデータを元に改善提案し、その結果数値がどう変化したもしくはしなかったかなど施策の効果検証までできると非常によい。」「聞きやすく、気づきがあった。すぐにアクションを起こすことはできないが、この提案からの気づきを商品開発部へ報告したい。」
また、「知識集約型人材育成事業委員会」の現地視察委員より、学生ヒアリングの結果「データサイエンス科
目必修化について、学生自身がその有益さを理解し、将来、自分自身のキャリアに役立つことを認識しているプログラムとなっている」と評価を得た。

令和3年度の授業終了後には産官学連携先に対してインタビューを実施した。教育プログラムの講義内容及び実データを活用した演習等の手法について意見を収集し、令和4年度の教材開発、授業運営に反映してい産業界からの視点を含め る。また学生への課題やデータの提示を行う前に、担当教員が分析シュミレーションを行い、結果を産官学連た教育プログラム内容・手 携先へ報告。連携先との意見交換の後、提供データの見直しや教材のブラッシュアップを行うという取り組みも法等への意見行ってきた。さらに、学外有識者（他大学、企業等）から構成される「大正大学外部評価委員会」（年２回開催）
により、事業の適切性、進捗状況等についても評価を得ている。
数学が苦手と思い込んでいる学生に興味関心引き出すため、学生の生活の延長上にあるテーマなどを選定し、講義や演習を行っている。特に最初のDSⅠ演習で扱うデータは、スポーツ選手のデータやパン屋の販売
データなどを用い、学修が進むにつれて、e-Statなどのオープンデータを扱い、各専門分野へ繋がるよう取り
数理・データサイエンス・ＡＩを組んでいる。最終的には産官学連携の実データ、実課題に取り組むことで、社会接続をイメージしながら学修「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
意欲と習熟度が両輪で向上していく工夫を行っている。AIに関しては、AI活用した画像生成、オリジナルの義」を理解させることチャットボット作成演習やワークを通して、実際に手を動かしながら理解を深めることができるように取り組んでいる。
毎週FDを実施し、前週の授業のリフレクションや提出されたワークブックの取り組み状況、小テストなどの結果などを踏まえて、各クラス共通して習熟度、理解度が低いテーマについては次の授業で再度取り上げ、分かりやすい内容で説明する、もしくは復習の時間をとるなどの対応をとっている。さらに期末ごとに実施している授内容・水準を維持・向上しつ 業振り返りアンケートにより判明した全クラス共通して習熟度、理解度の低い授業テーマや演習においては、つ、より「分かりやすい」授業 次の科目で（例：DSⅡで低い項目はDSⅢで）反復学習ができるよう工夫している。
とすること②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.tais.ac.jp/p/tu-knowledge/assets/doc/data-science-report-r3.pdf

10

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（応用基礎 レベル）プラス 申請書① 授業内容本プログラムは、「リテラシーレベル」の教育プログラムとして全学部において必須のプログラムとなっている。さらに、本学において「応用基礎レベル」に対応する「アントレプレナーシップ教育（令和4年度開講予定）」への学修の橋渡しとなる仕組みを構築している。
・「ひとりもとりこぼさない教育」の実践について「ひとりもとりこぼさない教育」を目標に教員、チューター、SAのチーム・ティーチングと授業前後の学修支援で、学生への伴走支援体制を構築し、文科系学生であることを念頭に置いた学修者の苦
手意識の克服・リテラシー向上を重視したデータサイエンス教育を推進している。
・分かりやすさと反復学修について
学生が自分事としてデータサイエンスを学修できることを目指し、社会での様々な分野での身近なテーマを教材として扱っている。またExcelでの情報処理、Tableauの可視化の中でも学んだ統計を繰り返し復習できる教材を開発し、さらには復習用の演習（ExcelやTableauのワークブック）の提供なども行い、学生が常に反復学習ができるように工夫している。
・実データ・実課題を活用したリアリティのある学修について
産官学連携先からは連携先が直面するリアルな課題の提示を受け、その課題解決のために活用できる実データの提供を受けている。具体的な事例では、㈱サイゼリヤからは販売データ（POSデータ）の提供を受け、グランドメニューの見直しによる顧客満足度向上にむけた提言、三鷹市からは市
民満足度・意識調査結果のアンケートデータの提供を受け、市民の減災意識を向上させるための提言などである。
・学修意欲の向上について
実データを用いて実課題を解決する実践型の演習を段階的に充実させていくことによりデータサ
イエンスを学修する意義を実感させ、学修意欲を高めている。またデータサイエンスⅤ、Ⅵの最終回では産官学連携先が授業に参加し、プレゼンの講評やフィードバックを行うなど、リアリティのある学びの場を提供することで学習意欲の向上を図っている。
・実務家教員による実践的な教材開発について
データサイエンス科目は、新卒採用の入社時点でも基本的なデータ分析作法を心得ている学生を輩出するため、実践的な知識やスキルの習得を前提としている。科目担当教員の17名中、15名が実務家教員、そのうち11名が非常勤講師である。非常勤講師の大半は大手企業でＩＴやデータを扱う第一戦の部門で働いている社会人や経営者などであり、彼らの意見も取り入れながら、時代に即応した実践的スキルが高まる教材開発を行っている。
・学生の習熟度や専門性を踏まえた学習内容とクラス編成について
データサイエンスⅠ～Ⅲは習熟度を踏まえたクラス編成となっており、学生の状況に応じた授業運営を行っている。特に習熟度や理解度が低い学生に対しては基礎的内容の反復や個別学修支援の強化などに取り組んでいる。またデータサイエンスⅣ～Ⅵは学科別クラスとなっており、公共政策学科の学生は自治体（三鷹市）の課題解決に取り組むなど、産官学連携先や扱うデータや課題解
決が専門の学問につながるように工夫している。
・データサイエンス教育の質保証のためのFD実施について
データサイエンス科目の教員とコアチューター（専門職員）で開講期間中は週1回のＦＤを年21回実施している。前週の授業内容や教材、学修支援を振り返り、継続的な改善・向上を図ると同時に、当該週の授業運営方法や教材について意見交換を行い、ブラッシュアップを図り準備を進める。
尚、FDへの教員の出席率はほぼ100%となっているが、共通科目であるため、教員間で教育のバラ
ツキがでないように、出席できない教員には録画を試聴してもらうなどの対策をとっている。

11

② 学生への学習支援
本プログラムでは、以下の独自の学修支援を実施している。
・学修支援システムの構築について
受講生の履修管理、出欠管理、課題提出、小テスト・テスト、振り返り、授業アンケートなどをeポー
トフォリオとTeams上で一括して管理している。これらのシステムを活用し、教員とチューターが受講
生の理解度・習熟度をタイムリーに且つ的確に把握することにより、それぞれの受講生に応じた適切な指導が可能となっている。
・チューターとSAの学修支援体制について
１クラス１００名に対して、２名のチューターと３～４名のSAを配置することにより受講生が質問・問題解決しやすい環境を用意している。コアチューター（専任職員）がチューターとSAをマネジメントしており、授業のみならず、授業前後の効果的な学修支援体制の充実を図っている。
・教員とチューターによるチームティーチングについて
授業中のみならず、授業後の演習の取り組み状況を教員が確認し、習熟度や理解度が低い学生
をピックアップし、次の授業までにキャッチアップできるようにチューターが個別学修支援を実施する体制を構築している。
・補完的な教育の実施について（正課科目 テスト対策の補習とプレゼン対策の学修相談実施）
授業前後の日常的な学修支援とは別に、テスト対策としての補習とプレゼンにむけた学修相談会
を定期的に実施している。令和3年度はデータサイエンスⅠ～Ⅵ科目トータルで25種類の補習（20分～1時間）を約100回開催し、延べ699名の学生が参加した。産官学連携のプレゼンに向けた学修相談会には個別に118名と15チームが参加した。いずれも対面、オンラインの受講形式を選択でき、受講生が反復学習やプレゼン準備の学修支援ができる仕組みが構築されている。
・補完的な教育の実施について（正課外① 資格取得対策講座の定期開講）
春休みと夏休みを活用し、授業で学んだことを資格取得につなげていく正課外の科目「データサイ
エンス科目特別プログラム」を令和3年度3月から開講した。令和3年度は「統計検定4級 対策講座」「Tableau Desktop Specialist 対策講座」「MOS Excel一般レベル 対策講座」の3講座を開講し、115名の学生が受講した。今後も春・夏年2回の定期開催を予定している。
・補完的な教育の実施について（正課外② 学外コンテストへの参加支援）
データサイエンス科目での学修を通して、学生の学外コンテストへの参加支援も行っている。令和3年度は公共政策学科の2年生の有志学生が三鷹市の「学生によるミタカ・ミライ研究アワード2021」へ参加し、「優秀賞・市長賞（最優秀賞）」を獲得した。
・チューターとSAの学修支援の質向上のための研修会実施について
チューター、SAの教育と育成のためにそれぞれ年２回の研修会と、年２回のTableau、Excel勉強会を実施し、チューター、SAによる学修支援の質の向上を図っている。研修会はチューター、SAごとに具体的な学修支援方法について学ぶ機会と位置づけ、Tableau、Excel勉強会は学修支援者のス
キルアップのために実施している。
・学修成果の可視化等の導入について
学生はeポートフォリオ上で授業の出席状況、課題の提出状況、成績などを時系列で把握できるよ
うに可視化されている。eポートフォリオでは事前事後学修の計画を立てることが可能となっている。
また教員、チューターは、クラス別、学生別の時系列の出席状況、課題の提出状況、テストの結果、
成績評価などのクラス全体の学修状況をTeams、eポートフォリオで把握できるようになっている。

12

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）
本プログラムでは、以下のような外部連携を実施している。
・地域連携や産業界との連携について
データサイエンスⅤ、Ⅵでは産官学連携の契約や協定を締結し、実データを用いた実課題の解決を目指す取り組みを実施している。令和3年度は三鷹市、サイゼリヤ㈱、㈱ニューラルポケットと連携したが、令和4年度は2社１自治体に加えて、Softbank㈱、キリンホールディングスの2社とも新たに連携を開始する。連携先から実データの提供と合わせて企業や自治体が抱える課題を学生へ提示し、学生による最終プレゼンでは、各連携先から個々の学生や、発表グループに対して直接講評やフィードバックをもらっている。さらに連携先から教育内容に関するフィードバックを受けるなど本学の授業改善にもつなげている。
・教育プログラムや教材の公開や情報提供について
第9回 Tableau大学ユーザー会において、日本の文系大学の共通教育における必修科目での導入について、積極的に情報を公開し、データサイエンス教育内容や取り組みについて説明している。またTableau導入についての他大学からの問い合わせについても可能な範囲で情報提供をおこなっている。

13

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年度・学期：2021年度
科目名称：データサイエンス
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開講曜日

曜日時限：木曜

科目名

教員氏名

木1

KA591

データサイエンスⅠ[QT1]

前田

長子,三瓶

木1

KA593

データサイエンスⅠ[QT1]

尾白

克子

木1

KA595

データサイエンスⅠ[QT1]

畠山

仁男,佐藤

木1

KA597

データサイエンスⅠ[QT1]

歌田伸彦,宇野澤木1

KA599

データサイエンスⅠ[QT1]

木1

KA601

木1

義雄
晋也

開講区分

開講学期

週間授業

2021春学期

単位数
1単位

週間授業

2021春学期

1単位

週間授業

2021春学期

1単位

週間授業

2021春学期

1単位

田島 恵美,森田 浩彰

週間授業

2021春学期

1単位

データサイエンスⅠ[QT1]

星野 壮,多田 佐織

週間授業

2021春学期

1単位

KB591

データサイエンスⅡ[QT2]

前田

長子,三瓶

週間授業

2021春学期

1単位

木1

KB593

データサイエンスⅡ[QT2]

尾白

克子

週間授業

2021春学期

1単位

木1

KB595

データサイエンスⅡ[QT2]

畠山

仁男,佐藤

木1

KB597

データサイエンスⅡ[QT2]

歌田伸彦,宇野澤木1

KB599

データサイエンスⅡ[QT2]

木1

KB601

木2

英治

義雄

週間授業

2021春学期

1単位

週間授業

2021春学期

1単位

田島 恵美,森田 浩彰

週間授業

2021春学期

1単位

データサイエンスⅡ[QT2]

星野 壮,多田 佐織

週間授業

2021春学期

1単位

SA501

データサイエンスⅣ（表現文化学科）[QT1]

前田長子,宇野澤

週間授業

2021春学期

1単位

木2

SA503

データサイエンスⅣ（地域創生学科）[QT1]

尾白

克子,佐藤

晋也

週間授業

2021春学期

1単位

木2

SA505

データサイエンスⅣ（公共政策学科）[QT1]

多田佐織,森田 浩彰

週間授業

2021春学期

1単位

木2

SB501

データサイエンスⅤ（表現文化学科）[QT2]前田長子,宇野澤

週間授業

2021春学期

1単位

木2

SB503

データサイエンスⅤ（地域創生学科）[QT2]

尾白

克子,佐藤

晋也

週間授業

2021春学期

1単位

木2

SB505

データサイエンスⅤ（公共政策学科）[QT2]

多田佐織,森田 浩彰

週間授業

2021春学期

1単位

27件

1/2 ページ

晋也
英治

英治

英治

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開講曜日

開講区分

開講学期

単位数

木1

KD591

データサイエンスⅢ[QT4]

前田

長子

週間授業

2021秋学期

1単位

木1

KD593

データサイエンスⅢ[QT4]

尾白克子,歌田 伸彦

週間授業

2021秋学期

1単位

木1

KD595

データサイエンスⅢ[QT4]畠山仁男,佐藤 晋也

週間授業

2021秋学期

1単位

木1

KD597

データサイエンスⅢ[QT4]

三瓶 義雄,宇野澤 英治

週間授業

2021秋学期

1単位

木1

KD599

データサイエンスⅢ[QT4]

田島 恵美,森田 浩彰

週間授業

2021秋学期

1単位

木1

KD601

データサイエンスⅢ[QT4]

星野 壮,多田 佐織

週間授業

2021秋学期

1単位

木2

SD501

データサイエンスⅥ（表現文化学科）[QT4]前田長子,宇野澤 英治

週間授業

2021秋学期

1単位

木2

SD503

データサイエンスⅥ（地域創生学科）[QT4]

尾白克子,佐藤 晋也

週間授業

2021秋学期

1単位

木2

SD505

データサイエンスⅥ（公共政策学科）[QT4]

多田佐織,森田 浩彰

週間授業

2021秋学期

1単位

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科目名

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教員氏名12

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科目名称：データサイエンス
教員氏名：https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/image/j 曜日時限：金曜

開講曜日

教員氏名

開講区分

開講学期

単位数

金1

KA603

データサイエンスⅠ[QT1]

前田長子,三瓶 義雄

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KA605

データサイエンスⅠ[QT1]

尾白

克子

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KA607

データサイエンスⅠ[QT1]

畠山仁男,石川 靖週間授業

2021春学期

1単位

金1

KA609

データサイエンスⅠ[QT1]

歌田伸彦,永瀬 宗彦

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KA611 データサイエンスⅠ[QT1]

田島 恵美,木田 和廣

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KA613

データサイエンスⅠ[QT1]

星野 壮,多田 佐織

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KB603

データサイエンスⅡ[QT2]前田長子,三瓶 義雄

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KB605

データサイエンスⅡ[QT2]

尾白

克子

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KB607

データサイエンスⅡ[QT2]畠山仁男,石川 靖週間授業

2021春学期

1単位

金1

KB609

データサイエンスⅡ[QT2]

歌田伸彦,永瀬 宗彦

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KB611 データサイエンスⅡ[QT2]

田島 恵美,木田 和廣

週間授業

2021春学期

1単位

金1

KB613

データサイエンスⅡ[QT2]

星野 壮,多田 佐織

週間授業

2021春学期

1単位

金2

SA507

データサイエンスⅣ（表現文化学科）[QT1]

前田長子,永瀬 宗彦

週間授業

2021春学期

1単位

金2

SA509

データサイエンスⅣ（地域創生学科）[QT1]

尾白克子,石川 靖週間授業

2021春学期

1単位

金2SA511 データサイエンスⅣ（公共政策学科）[QT1]

多田佐織,木田 和廣週間授業

2021春学期

1単位

金2

SB507

データサイエンスⅤ（表現文化学科）[QT2]前田長子,永瀬 宗彦

週間授業

2021春学期

1単位

金2

SB509

データサイエンスⅤ（地域創生学科））[QT2]

尾白克子,石川 靖週間授業

2021春学期

1単位

金2SB511 データサイエンスⅤ（公共政策学科）[QT2]

多田佐織,木田 和廣週間授業

2021春学期

1単位

27件

科目名

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開講学期

単位数

金1

KD603

データサイエンスⅢ[QT4]

前田

長子

週間授業

2021秋学期

1単位

金1

KD605

データサイエンスⅢ[QT4]

尾白克子,歌田 伸彦

週間授業

2021秋学期

1単位

金1

KD607

データサイエンスⅢ[QT4]畠山仁男,石川 靖週間授業

2021秋学期

1単位

金1

KD609

データサイエンスⅢ[QT4]

三瓶 義雄,永瀬 宗彦

週間授業

2021秋学期

1単位

金1KD611 データサイエンスⅢ[QT4]

田島 恵美,木田 和廣

週間授業

2021秋学期

1単位

金1

KD613

データサイエンスⅢ[QT4]

星野 壮,多田 佐織

週間授業

2021秋学期

1単位

金2

SD507

データサイエンスⅥ（表現文化学科）[QT4]前田長子,永瀬 宗彦

週間授業

2021秋学期

1単位

金2

SD509

データサイエンスⅥ（地域創生学科）[QT4]尾白克子,石川 靖週間授業

2021秋学期

1単位

金2SD511 データサイエンスⅥ（公共政策学科）[QT4]多田佐織,木田 和廣週間授業

2021秋学期

1単位

27件

科目名

2/2 ページ

教員氏名12

Copyright Taisho University. All rights reserved

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/Kms00802A.jsp

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2022/03/18 8:52

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2022/03/18(金)08:52
授業名

データサイエンスⅠ [QT1]

担当者

前田

テーマ

データサイエンスことはじめ

長子、三瓶

学期

2021年度 春学期

義雄「データサイエンス」とはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、もはやデータサイエンスがなければ世の中が成り立たないといっても過言ではない。「データサイエンス」科目では、自らとデータサイエンスとつなぐ道
授業の目的

を開くために、データとは何なのか、データを活用するとはどういうことなのかを学ぶ講義を開催する。
データサイエンスI：データサイエンスとは何かを学び、更に身近な事例や社会で活用されている事例を通してデータを活用するスキルの必要性を理解すると同時に統計学の基礎知識を習得する。またPCやデータを利用する際に必要となる情報リテラシーについても学ぶ。演習では統計の基礎知識と連動してExcelの基本操作を習得する。
「データサイエンス」は主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブ
ンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

２．データサイエンスやAIへの興味関心をもって学び、倫理含めて正しく理解を深めることが授業の到達目標・DPと できる（DP①③）の関連性

３．情報リテラシーと統計の基礎を学びながら、論理的思考力を高め、さらにはExcelやTableauを活用し、データの整理・分析をすることで課題解決につながる課題抽出を行うことができる（DP①②③⑥）
４．他者の意見に耳を傾け、自らも感じ、考えたことを積極的に表現することを通して、自分自身や課題に対する理解を深めることができる（DP④⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク、グループワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特に指定なし授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

倉田博史著「大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる」 KADOKAWA、発行年度2017年、600円＋税
門脇香奈子著「Excel完全ガイド」SB Creative、発行年度2019年、1,480円＋税【推奨】※ただし類似のものをすでに持っている場合は購入するに及ばない。
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）

評価方法

・授業での個人ワーク・グループワーク等への取り組み状況（25％）
・小テスト（第3回、5回）（25％）

前提科目

なし

授業計画

第１回

・テスト（第7回）（30％）

【授 業】
オリエンテーション
・授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する・授業で使うアプリケーションの確認
情報リテラシー① ※入学時ガイダンス振り返り・アカウント管理の重要性
・コンピュータウィルスと対策方法
・情報セキュリティ対策の重要性
Excel基礎①「表計算ソフト概念とExcelの特徴」「Excel基本操作」
・Microsoftの3大アプリの特徴と違い・Excelの利用シーン
・起動画面、ワークシート画面
・データの入力と基本的な書式設定
・ファイルの保存方法、ファイル名の変更方法【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第1回の授業内容の復習(2時間）
第２回
【授

業】

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KA591

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データサイエンス基礎①

データサイエンスとは何か。身近な事例から考える

統計の基礎①「統計学について」「割合」
・統計の基本を理解する
・集計表につなげるための割合（割り算）を理解する
Excel基礎②「数式（演算子）を使った計算」
・一覧表（データベース）について
・データ、数式の入力
・四則演算
・表の書式設定【事前学修】
統計学とは何かを調べてくる（2時間）【事後学修】
第2回の授業内容の復習（3時間）
第3回
【授 業】
小テスト（第１・２回の学修内容から出題）
統計の基礎②「単純集計表とクロス集計表」
・単純集計とクロス集計の違いを理解する
・調査票を元に単純集計とクロス集計表が作成できるようになる
Excel基本①「数式（関数）を使った計算①」・相対参照と絶対参照
・関数（SUM）
・行・列の書式設定【事前学修】
単純集計とクロス集計とは何かを調べてくる（2時間）【事後学修】
第3回の授業内容の復習（3時間）
第4回
【授 業】
統計の基礎③「基本統計量の概要と平均」
・基本統計量を理解する
・平均値を理解する。
・データから平均値を計算できるようにする
・平均値と組み合わせて使える基本統計量を理解する
Excel基本②「数式（関数）を使った計算②」・関数（MAX、MIN、AVERAGE、SUMIF、COUNTIF)【事前学修】
基本統計量とは何かを調べてくる（2時間）【事後学修】
第4回の授業内容の復習（3時間）
第5回
【授 業】
小テスト（第１～４回の学修内容から出題）
統計の基礎④「様々な基本統計量」
・基本統計量を再確認する
・データ基本的な特徴を表す値を知る
・中央値、最頻値、四分位数、レンジなどについて理解する
Excel基本③「数式（関数）を使った計算③」
・基本統計量に関する関数
・関数（MEDIAN、MODE.SNGL、QUARTILE.INC）【事前学修】
平均値以外の基本統計量について調べてくる（2時間）【事後学修】
第5回の授業内容の復習（3時間）
第6回
【授 業】
統計の基礎⑤「尺度」
・カテゴリカルデータと量的データの違いを理解する
情報リテラシー②「データベースとは何か」
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Excel応用①「リスト形式のデータの扱い方」
・テーブル、並べ替え、オートフィルタ
・表の印刷設定【事前学修】
４つの尺度について調べてくる（2時間）【事後学修】
第6回の授業内容の復習（2時間）
第7回
【テスト】
データサイエンスⅠの学修内容から出題する【授 業】
データサイエンスⅠの振り返りとまとめ
統計の基礎⑥「グラフの基本」
・グラフの基本概念理解
・データの種類に応じてどのグラフを使えばよいかを理解する【事前学修】
データサイエンスIの復習（2時間）【事後学修】
第7回の授業内容の復習
データサイエンスIIのシラバスを読んで、授業内容に対する理解を深めてくる（2時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KA591

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授業名

データサイエンスⅡ [QT2]

担当者

前田

テーマ

データを分析する力を養う

長子、三瓶

学期

2021年度 春学期

義雄「データサイエンス」とはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、もはやデータサイエンスがなければ世の中が成り立たないといっても過言ではない。「データサイエンス」科目では、自らとデータサイエンスをつなぐ道を開くために、データとは何なのか、データを活用するとはどういうことなのかを学ぶ講義を
開催する。
授業の目的

データサイエンスIIの目的：
世の中におけるデータサイエンスの現状や及ぼす影響等について幅広く学び、どのような手
段、手法、仕組みを通じて有効に活用できるかを学ぶ。さらにはAIについて、体験型のワークを通して、AI活用のイメージを明確にしたうえで、AI可能性や面白さを知り、AIの今後の活用の可能性について理解を深める。演習では統計学の基礎知識からのデータの扱い方、データのばらつきと傾向の表し方、さらにはグラフの読み取りと表現方法をExcelスキル習得と合わせて学ぶ。
「データサイエンス」は主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブ
ンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

２．データサイエンスやAIへの興味関心をもって学び、倫理含めて正しく理解を深めることが授業の到達目標・DPと できる（DP①③）の関連性

３．情報リテラシーと統計の基礎を学びながら、論理的思考力を高め、さらにはExcelやtableauを活用し、データの整理・分析をすることで課題解決につながる課題抽出を行うことができる（DP①②③⑥）
４．他者の意見に耳を傾け、自らも感じ、考えたことを積極的に表現することを通して、自分自身や課題に対する理解を深めることができる（DP④⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

倉田博史著「大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる」
600円＋税KADOKAWA、発行年度2017年、門脇香奈子著「Excel完全ガイド」SB Creative、発行年度2019年、1,480円＋税【推奨】※ただし類似のものをすでに持っている場合は購入するに及ばない。
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）
評価方法

・授業での個人ワークの取り組み状況（25％）
・小テスト（第４回、６回）（30％）
・レポート（第5回）（10%）
・課題の提出（第7回）（15％）

前提科目

データサイエンスⅠ

授業計画

第1回
【授 業】
オリエンテーション
データサイエンス基礎②「ディープラーニングの夜明け」
ゲストスピーカー 窪田 望氏（株式会社Creator’s NEXT、CEO & Founder）
・AI活用のイメージを明確にしたうえで、AI可能性や面白さを知り、AIの今後の活用の可能性、留意事項について理解を深める。
【事前学修】
身近なＡＩの活用事例を調べる（2時間）【事後学修】
AIについて２つ以上の新聞記事を読む(2時間)
第2回
【授 業】
情報リテラシー③「データの可視化の基本」
・データのブレイクダウン、グラフの色や形・複数の切り口から事象を捉える方法
Excel応用②「PIVOTテーブルの使い方」

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KB591

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T-Po [Taisho Portal]

・ピボットテーブルが必要なシーンの理解、ピボットテーブルの基本操作
・集計と計算方法の設定、ピボットテーブルのカスタマイズ【事前学修】
PIVOTテーブルではどのようなことができるのかを調べる（2時間）【事後学修】
第2回の授業内容の復習 （3時間）
第3回
【授 業】
グラフの読み取りと表現①「グラフの読みとりと表現の基本」
・適切なグラフの種類の選択・読み取るための切り口や着目点を理解する
・他者に分かり易く伝えるためのポイントと表現例を知る
Excel応用③「グラフ作成方法①」
・円グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ
・複合グラフ・各グラフを作成する際の留意点【事前学修】
適切なグラフとは何かを調べる（３時間）【事後学修】
第3回の授業内容の復習 （２時間）
第4回
【授 業】
小テスト（第３回のグラフの読み取りから出題）
統計の基礎⑦「分散・標準偏差」
・分散、標準偏差の基本概念が理解できる・データから分散と標準偏差を計算できる
Excel応用④「グラフ作成方法②」・散布図、ヒストグラム
・関数（STDEV.P、STDEV.S）【事前学修】
分散・標準偏差とは何か調べる（2時間）【事後学修】
第4回の授業内容の復習 （3時間）
第5回
【授 業】
グラフの読み取りと表現②「２つのデータの関係（相関）を読み取る」
・相関係数の概念を理解する・相関の例を知る
Excel応用⑤「数式（複雑な関数）を使った計算」
・関数（CORREL)
・関数（VLOOKUP、IF)【事前学修】
分散・標準偏差についての復習（2時間）【事後学修】
society5.0に関するレポートの提出（レポート提出）
第5回の授業内容の復習（3時間）
第6回
【授 業】
小テスト（第１～５回の学修内容から出題）
グラフの読み取りと表現③「社会の中での使われている様々なデータを読み取る」
・ニュースや新聞等で定期的に取上げられるデータを例に挙げ、読み方を考える
・社会の中での大きな出来事によりどのようにデータが変わるかを知る
Excel応用⑥「作業環境のカスタマイズ」
・日付の扱い方（シリアル値の概念、関数）・効率的なデータの入力、計算・作業環境のカスタマイズ【事前学修】
新聞などに掲載されているグラフ2つ以上の読み取り練習（2時間）【事後学修】
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KB591

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T-Po [Taisho Portal]

第6回の授業内容の復習（3時間）
第７回【資料・課題提示型授業回】
Excel課題の提出（提出期日遵守）【事前学修】
データサイエンスⅡの復習（３時間）【事後学修】
第7回の授業内容の復習
データサイエンスⅢのシラバスを読んで授業内容に対する理解を深めてくる（４時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KB591

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T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)08:53
授業名

データサイエンスⅢ [QT4]

学期

担当者

前田

テーマ

データをビジュアライズする基本のスキルを身につける2021年度 秋学期

長子「データサイエンス」とはデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、もはやデータサイエンスがなければ世の中が成り立たないといっても過言ではない。「データサイエンス」科目では、自らとデータサイエンスとつなぐ道
授業の目的

を開くために、データとは何なのか、データを活用するとはどういうことなのかを学ぶ講義を開催する。
データサイエンスⅢの目的:Tableauを活用してデータを探索的に分析し、わかりやすく可視化して伝達する基本スキルを習得すると同時に、データ分析から課題解決につながる課題抽出力の基礎を学ぶ。さらにはBIツールのベースとして使われているデータベースの仕組みなども含めて学ぶ「データサイエンス」は主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブ
ンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

２．データサイエンスやAIへの興味関心をもって学び、倫理含めて正しく理解を深めることが授業の到達目標・DPと できる（DP①③）の関連性

３．情報リテラシーと統計の基礎を学びながら、論理的思考力を高め、さらにはExcelやtableauを活用し、データの整理・分析をすることで課題解決につながる課題抽出を行うことができる（DP①②③⑥）
４．他者の意見に耳を傾け、自らも感じ、考えたことを積極的に表現することを通して、自分自身や課題に対する理解を深めることができる（DP④⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

久野遼平・木脇太一著『大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』
A、発行年度2018年、1500円＋税

KADOKAW松島七衣著『Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで』SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）
評価方法

・授業での個人ワーク・グループワーク等への取り組み状況（20％）
・小テスト（4回、6回）（30％）

前提科目

データサイエンスⅡ

授業計画

第１回

・テスト（第7回）（30％）

【授業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、オンライン授業の進め方、評価を理解する
tableau基礎① 「BIツールの概念とtableauの特徴」
・tableauのインストール
・BIツールとExcelなどの表計算ソフトとの違いを理解する
・tableauの特徴とデータを可視化するメリットを理解する【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第1回の授業内容の復習(2時間）
第２回【授業】
tableau基礎② 「データベースへの接続とファイルの保存形式」
・データに接続する方法と元データの形式について理解する
・データの接続画面の名称と機能について習得する・ファイルの保存の方法とファイル形式の違いを理解する【事前学修】
データベースについての復習（2時間）
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KD591

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T-Po [Taisho Portal]【事後学修】
第2回の授業内容の復習（3時間）
第３回【授業】
情報リテラシー④
統計の基礎復習①「データ属性とは何か」「尺度」とtableauのメジャーとディメンションについて・ワークシート画面の名称と機能を理解する
・Tableauのメジャーとディメンションと尺度の関係について理解する
・データペイン内の操作とフィールドの属性について学ぶ
tableau基礎③ 「分析前の下準備」
・集計の概念を理解する
・基本的なデータの可視化方法を習得する
・表示形式の正しい使い方を理解する・マークカードの機能と使い方を習得する【事前学修】
尺度の復習とデータ属性は何かを調べてくる（2時間）【事後学修】
第3回の授業内容の復習（3時間）
第４回【授業】
小テスト（第1回～３回の学修内容から出題）
統計の基礎復習② 「割合」と「分布」を表すグラフの復習
tableau基礎④ 「データのビジュアル化の基礎」
・合計に対する割合の可視化方法を習得する（円グラフ、ツリーマップなど）
・データの分布の可視化方法を習得する（ヒストグラム、散布図）【事前学修】
割合と分布の復習（2時間）【事後学修】
第4回の授業内容の復習（3時間）
第５回【授業】
統計の基礎復習③

複数のメジャーを使ったグラフの復習

tableau基礎⑤ 「さまざまなビジュアライズ I」
・データの分布の可視化方法を習得する（箱ひげ図）
・メジャーネームとメジャーバリューを理解し、共有軸を使ったグラフ、二重軸を使った複合グラフの作り方を習得する
・日付（連続・不連続）のフィールドの扱い方を習得する【事前学修】
DSⅡで学んだ「グラフの読み取りと表現」の復習（2時間）【事後学修】
第5回の授業内容の復習（3時間）
第６回【授業】
小テスト（第1回～5回の学修内容から出題）
統計の基礎復習④ 「単純集計表」と「クロス集計表」の復習
tableau基礎⑥ 「さなざまなビジュアライズⅡ」・クロス集計表の作成方法を習得する
・合計、小計の挿入、ハイライト表の作成方法を習得する
・地図を使用した可視化方法を習得する【事前学修】
単純集計表とクロス集計表の復習（2時間）【事後学修】
第6回の授業内容の復習（3時間）
第7回
【テスト】
データサイエンスⅢの学修内容から出題する【授業】
データサイエンスⅢの振り返りとまとめ
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KD591

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T-Po [Taisho Portal]

データサイエンス基礎④「society5.0時代における５Gの活用について理解を深める」
ゲストスピーカー ソフトバンク株式会社 平根孝人氏【事前学修】
データサイエンスⅢの復習（2時間）【事後学修】
第7回の授業内容の復習
データサイエンスⅣのシラバスを読んで、授業内容に対する理解を深めてくる（2時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=KD591

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T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)08:53
授業名

データサイエンスⅣ （表現文化学科）[QT1]

担当者

前田

テーマ

tableauではじめるデータサイエンス

長子、永瀬

学期

2021年度 春学期

宗彦

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
授業の目的

データサイエンスⅣの目的：データサイエンスⅣの「問題解決型ミッション」やデータサイエ
ンスⅥの「価値創造型ミッション」に取り組む前提として、tableauを活用して目的に合致した
実用的なチャート、適切なグラフ表現、さらには効果的なダッシュボード作成を目指す。tableauの演習ではデータに対して適切なグラフの種類の選び方と各グラフの留意点を習得し、基本的なビジュアライゼーションが作成するスキルを身につける。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

授業の到達目標・DPとの関連性

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
３．情報リテラシーと統計の基礎を学びながら、論理的思考力を高め、さらにはtableauを活用し、データの整理・分析をすることで課題解決につながる課題抽出を行うことができる（DP①②③⑥）
４．他者の意見に耳を傾け、自らも感じ、考えたことを積極的に表現することを通して、自分自身や課題に対する理解を深めることができる（DP④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク、グループワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500年＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）

評価方法

・小課題・個人ワークへの取り組み状況（20％）
・小テスト（４回、5回）（30％）
・テスト（第７回）（30％）

前提科目

データサイエンスⅢ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
tableauで始めるデータサイエンス①「tableauで始めるデータサイエンス」
tableau基礎⑦「並べ替えと条件の絞り込み」
・tableau基礎①~⑥の振り返り・並べ替えの方法を習得する
・フィルターの使い方とインタラクティブフィルターの設定方法を習得する
・日付のフィルターで、日付の連続、不連続の概念に触れる【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習(2時間）
第２回
【授 業】
tableauで始めるデータサイエンス② DSⅣ～Ⅵで取り組む課題解決について
情報リテラシー⑤ データ利活用時の契約（秘密保持契約）について
統計の基本①

時系列分析 「データ形式について」

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA507

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T-Po [Taisho Portal]

tableau基礎⑧「新たな切り口の作成とデータのドリルアップ・ドリルダウン、日付の扱い方」
・グループの利用シーンと使い方を習得する
・階層の利用シーンと使い方を習得する
・日付部分と日付値の概念を理解する【事前学修】
都道府県をグルーピングする際、どんな切り口で分類できるか考えてくる（2時間）【事後学修】
第2回の授業内容の復習（3時間）
第３回
【授 業】
統計の基本② 時系列分析 「指数・増減率・成長率他」
tableau応用①「計算の基本」
・計算が必要なシーンの理解
・計算フィールドの使い方の習得
・集計と非集計の理解【事前学修】
既存の項目から計算で新しい項目を作成する例を考える（2時間）【事後学修】
第３回の授業内容の復習（3時間）
第４回
【授 業】
小テスト（第１回～２回の学修内容から出題）
統計の基本③ 時系列分析 「移動平均」
tableau応用②「表計算の基本」
・計算の復習・表計算の仕組みの理解
・計算のタイプと方向の理解
・表計算を使用したビジュアライズの作成（累計、ランキング、合計に対する割合、移動平均など）【事前学修】
移動平均が使われるシーンを調べる（2時間）【事後学修】
第４回の授業内容の復習（3時間）
第５回
【授 業】
小テスト（第３回～４回の学修内容から出題）
tableauで始めるデータサイエンス③ ダッシュボードについて・ダッシュボードとは何か・社会でのダッシュボードの活用事例
tableau応用③「ダッシュボードの基本」
・ダッシュボードとシートの関係を理解する・タイルと浮動の属性の理解とシートの配置方法の習得
・ダッシュボード上でのフィルターの活用方法の習得【事前学修】
作成した複数のシートをどのようにまとめたいか、考えてくる（2時間）【事後学修】
第５回の授業内容の復習（3時間）
第６回
【授 業】
tableauで始めるデータサイエンス④ 接続前に整形が必要なデータの例
tableau応用④「データの整形と複数のデータの扱い方①」
・データインタプリタ機能を使用したデータの整形を習得する
・分割の使い方を習得する
・ユニオンを使った複数テーブルの整形の方法を習得する【事前学修】
身近な色々なデータをTableauに接続してみる。その際うまくTableauで扱えない場合は、何が問題か記録してくる（2時間）【事後学修】
第６回の授業内容の復習（3時間）
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA507

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T-Po [Taisho Portal]

第7回
【テスト】
データサイエンスⅣの学修内容から出題する【授 業】
tableau応用⑤「ストーリーの使い方」
・ストーリーの機能の使い方を学ぶ
データサイエンスⅣの振り返りとまとめ【事前学修】
データサイエンスⅣの復習（2時間）【事後学修】
第７回の授業内容の復習
データサイエンスⅤのシラバスを読んで、授業内容に対する理解を深めてくる（2時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA507

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T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)08:54
授業名
担当者
テーマ

データサイエンスⅤ （表現文化学科）[QT2]
前田

長子、永瀬

学期

2021年度 春学期

宗彦「問題解決型ミッション形式」にてニューラルポケットの抱える問題の解決をめざす（表現学部

表現文化学科）

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
データサイエンⅤの目的：「問題解決型ミッション形式」にて社会の課題解決力の習得を目指
授業の目的す。「問題解決」とは「理想の姿」を実現するために「現実とのギャップ」を埋めることである。ニューラルポケット㈱のデータを活用し、ニューラルポケット㈱の抱える問題に対してどのように解決を図るのかを、データ分析から仮説を導き出し、さらには解決策の提案まで行う
力を身につける。また世の中でAIが活用されている事例を幅広く知り、常に進化する技術の動向についても関心と理解を深めた上で、AI活用社会の未来について理解と想像力を高める。tabl
eauの演習では複数テーブルの扱いを含むデータの整形および計算式における条件分岐の記述、さらに表計算を活用したビジュアライズを習得する。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

授業の到達目標・DPとの関連性

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
３．情報リテラシーと統計の基本を踏まえた上で、論理的思考力を高め、データ分析とデータのビジュアル化を通しての原因分析から課題解決へ導くことができる（DP①②③⑥）
４．新しいこと、困難なことに挑戦し、新しい価値創造を目指すことができる。（DP⑤⑥⑦）
５．他者の考えを傾聴した上で、自らの考えを論理的にまとめて発表することができる（DP①②③④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500年＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）

評価方法

・小課題・個人ワークへの取り組み状況（25％）
・小テスト（３回）（15％）
・個人プレゼン（第6回）（30％）
・課題の提出（７回）（10%）

前提科目

データサイエンスⅣ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式①」・ニューラルポケット㈱からのビデオメッセージ視聴・連携先のニューラルポケット㈱から「解決すべき問題」の提示と分析する「データ」について・連携先のニューラルポケット㈱からのデータに関する秘密保持の誓約書作成
・問題解決型ミッションの全体の進め方/問題解決のプロセスについて
tableau応用⑤「データの整形と複数データの扱い方②」
・データサイエンスⅣの振り返り
・tableauのピボットが必要なシーンを理解し、機能を習得する【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SB507

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T-Po [Taisho Portal]

第１回の授業内容の復習(2時間）
第２回【授業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式②」・定量分析手法①
・原因分析とその事例
tableau応用⑥「データの整形と複数のデータの扱い方③」・結合とクロスデータベース結合の概念を理解し、使い方を習得する
・リレーションの概念を理解する
Tableau応用⑦「計算の応用２」・条件分岐の方法を習得する（IF、ELSEIFなど）【事前学修】
横方向に別の表から情報を追加した表を使って分析する例を考えてくる(2時間）【事後学修】
第２回の授業内容の復習（3時間）
第３回
【授 業】
小テスト（第１回～２回の学修内容から出題）
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式③」
・定量分析手法②
プレゼン準備① 個人ワーク
・社会の課題解決「問題解決型ミッション形式」ニューラルポケット㈱へのプレゼン準備【事前学修】
連携先から預かったデータについて詳細確認する（2時間）【事後学修】
第３回の授業内容の復習（3時間）
第４回
【授 業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式④」・定量分析手法③
プレゼン準備② 個人ワーク
・社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」ニューラルポケット㈱へのプレゼン準備【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
発表用ビューを完成させ、プレゼンのリハーサルを行う（3時間）
第５回
【授 業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式⑤」

ニューラルポケット㈱へのご提案

・グループごとのプレゼンと相互評価
・代表者による発表と講評
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式⑤」まとめ【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
発表後にプレゼンシートを再度見直しを行った上で最終提出（3時間）
第６回
【授 業】
データサイエンス基礎⑤「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」～プログラミング知識ゼロでも出来るAI講座～
ゲストスピーカー 窪田 望氏（株式会社Creator’s NEXT、CEO & Founder）【事前学修】
AIの社会での身近な活用事例について調べてくる（2時間）【事後学修】
第６回の授業内容の復習(2時間）
第７回
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T-Po [Taisho Portal]◆資料・課題提示型授業回（動画視聴後、課題を提出する）

tableau応用⑧「表計算の応用」
・セカンダリの計算を使用したビューを作成する（パレート図）
・特定のディメンションを使用したビューを作成する（順位推移グラフ、スロープチャート）①オンデマンド動画の視聴②①の視聴後、Tableauの小課題のワークに取り組み、期日までに提出する【事前学修】
データサイエンスⅤの復習（３時間）【事後学修】
データサイエンスⅥのシラバスを読んで授業内容に対する理解を深めてくる（４時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

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T-Po [Taisho Portal]

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授業名

データサイエンスⅥ （表現文化学科）[QT4]

担当者

前田

テーマ

「価値創造型ミッション形式」にてニューラルポケット㈱の課題解決から価値創造をめざす

長子、永瀬

学期

2021年度 秋学期

宗彦

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
授業の目的

データサイエンⅥの目的：「価値創造型ミッション形式」にて社会の課題解決力の習得を目指す。ニューラルポケット㈱のデータ分析から多面的な課題抽出を行い、課題の発見と解決策の構築について、演習を通じて学び、提言につながる学修をおこなう。Tableauの演習ではダッシ
ュボードをインタラクティブにする方法を学ぶ他、受け手に早く正しく情報を伝えるために必要な考え方やスキルを習得する。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
授業の到達目標・DPと ３．情報リテラシーと統計の基本をふまえて、論理的思考力を高め、データ分析とデータのビの関連性

ジュアル化を通しての課題抽出から課題解決、価値創造へと導くことができる（DP①②③⑥）
４．新しいこと、困難なことに挑戦し、新しい価値創造を目指すことができる。（DP⑤⑥⑦）
５．他者の考えを傾聴した上で、自らの考えを論理的にまとめて発表することができると同時に、他者と協働して活動するともに、リーダーシップを発揮して、他者との共生を目指すことができる。（DP①②③④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク、グループワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500年＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出 第1回～第6回（15％）

評価方法

・DSⅣ～DSⅥの振り返りレポート提出 第7回 （10%）
・小テスト 第2回（15％）
・小課題 第2回～第4回（15％）
・プレゼン評価 （45%）
内訳①個人評価：第3回～第5回のグループ活動報告書提出・プレゼン自己評価（15%）
内訳②グループ評価：グループ相互評価（10%）/ プレゼン・発表資料評価（20%）

前提科目

データサイエンスⅤ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式①」・ニューラルポケット㈱からのミッション提示
・ニューラルポケット㈱から提供された複数の「データ」について
・価値創造型ミッションの全体の進め方
ニューラルポケット㈱へのプレゼン準備①

グループワーク

・役割分担 / スケジュール確認 / 追加データの検討
・課題解決のストーリー検討【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習/ 提示されたデータをすべて確認し、内容を理解する(2時間）

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD507

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T-Po [Taisho Portal]

第２回
【授 業】
小テスト（DSⅢ～Ⅴの学修内容から出題）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式②」
・データ分析に必要な知識とテクニック①
ニューラルポケット㈱へのプレゼン準備② 個人&グループワーク
・個別にtableauでビュー作成をして、課題抽出を多面的に行う【事前学修】
プレゼンで使うデータの可視化を探索的に行い、どのような可視化が可能か確認する【事後学修】
個人での課題抽出を完了し、期日までにtwbxファイルを提出（3時間）
第３回
【授 業】
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式③」
・データ分析に必要な知識とテクニック②
Tableau実践①「ビジュアライズのブラッシュアップ①」・ハイライトアクションとフィルターアクションの詳細設定
・指示文の効果的な使い方
・ダッシュボードの書式設定
ニューラルポケット㈱へのプレゼン準備③ 個人&グループワーク
・個別に分析可視化したものをグループ内で共有し、グループとして取り組む課題を絞りこむ【事前学修】
個人で行った課題抽出をグループ内で共有できるように準備（2時間）【事後学修】
第3回の授業内容の復習 /プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（3時間）

第４回
【授 業】
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式④」・データ分析に必要な知識とテクニック③
Tableau実践②「ビジュアライズのブラッシュアップ②」
・不要な要素の削除
・ツールヒントのブラッシュアップ
・色の効果的な使い方
ニューラルポケット㈱へのプレゼン準備④ 個人&グループワーク
・グループでのプレゼン準備（議論と資料作成）
・教員もしくはチューターによるグループワーク巡回による進捗状況確認とアドバイス（1回目）【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（2時間）【事後学修】
第4回の授業内容の復習 / プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（3時間）
第５回
【授 業】
ニューラルポケット㈱へのプレゼン準備⑤ 個人&グループワーク
・プレゼン内容の最終仕上げ（課題解決案策定）
・教員もしくはチューターによるグループワーク巡回による進捗状況確認とアドバイス（2回目）
・プレゼンリハーサル【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（2時間）【事後学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料完成）（3時間）
第６回
【授 業】
プレゼン大会（予選）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」
・グループごとのプレゼンと相互評価

ニューラルポケット㈱へのプレゼン【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（リハーサル）（2時間）
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD507

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T-Po [Taisho Portal]【事後学修】
プレゼンについてのリフレクション（3時間）
第7回
【授 業】
プレゼン大会（本戦）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」

ニューラルポケット㈱へのプレゼン・代表グループによるプレゼンと質疑応答
・ニューラルポケット㈱からの講評 / 教員からの総括
データサイエンスⅥの振り返りとまとめ【事前学修】
データサイエンスⅥの復習（2時間）【事後学修】
データサイエンスⅣからⅥの振り返り（2時間）
統括的な留意事項

・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD507

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T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)08:57
授業名

データサイエンスⅣ （地域創生学科）[QT1]

担当者

尾白

テーマ

tableauではじめるデータサイエンス

克子、佐藤

学期

2021年度 春学期

晋也

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
授業の目的

データサイエンスⅣの目的：データサイエンスⅣの「問題解決型ミッション」やデータサイエ
ンスⅥの「価値創造型ミッション」に取り組む前提として、tableauを活用して目的に合致した
実用的なチャート、適切なグラフ表現、さらには効果的なダッシュボード作成を目指す。tableauの演習ではデータに対して適切なグラフの種類の選び方と各グラフの留意点を習得し、基本的なビジュアライゼーションが作成するスキルを身につける。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

授業の到達目標・DPとの関連性

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
３．情報リテラシーと統計の基礎を学びながら、論理的思考力を高め、さらにはtableauを活用し、データの整理・分析をすることで課題解決につながる課題抽出を行うことができる（DP①②③⑥）
４．他者の意見に耳を傾け、自らも感じ、考えたことを積極的に表現することを通して、自分自身や課題に対する理解を深めることができる（DP④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク、グループワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500年＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）

評価方法

・小課題・個人ワークへの取り組み状況（20％）
・小テスト（４回、5回）（30％）
・テスト（第７回）（30％）

前提科目

データサイエンスⅢ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
tableauで始めるデータサイエンス①「tableauで始めるデータサイエンス」
tableau基礎⑦「並べ替えと条件の絞り込み」
・tableau基礎①~⑥の振り返り・並べ替えの方法を習得する
・フィルターの使い方とインタラクティブフィルターの設定方法を習得する
・日付のフィルターで、日付の連続、不連続の概念に触れる【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習(2時間）
第２回
【授 業】
tableauで始めるデータサイエンス② DSⅣ～Ⅵで取り組む課題解決について
情報リテラシー⑤ データ利活用時の契約（秘密保持契約）について
統計の基本①

時系列分析 「データ形式について」

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA503

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T-Po [Taisho Portal]

tableau基礎⑧「新たな切り口の作成とデータのドリルアップ・ドリルダウン、日付の扱い方」
・グループの利用シーンと使い方を習得する
・階層の利用シーンと使い方を習得する
・日付部分と日付値の概念を理解する【事前学修】
都道府県をグルーピングする際、どんな切り口で分類できるか考えてくる（2時間）【事後学修】
第2回の授業内容の復習（3時間）
第３回
【授 業】
統計の基本② 時系列分析 「指数・増減率・成長率他」
tableau応用①「計算の基本」
・計算が必要なシーンの理解
・計算フィールドの使い方の習得
・集計と非集計の理解【事前学修】
既存の項目から計算で新しい項目を作成する例を考える（2時間）【事後学修】
第３回の授業内容の復習（3時間）
第４回
【授 業】
小テスト（第１回～２回の学修内容から出題）
統計の基本③ 時系列分析 「移動平均」
tableau応用②「表計算の基本」
・計算の復習・表計算の仕組みの理解
・計算のタイプと方向の理解
・表計算を使用したビジュアライズの作成（累計、ランキング、合計に対する割合、移動平均など）【事前学修】
移動平均が使われるシーンを調べる（2時間）【事後学修】
第４回の授業内容の復習（3時間）
第５回
【授 業】
小テスト（第３回～４回の学修内容から出題）
tableauで始めるデータサイエンス③ ダッシュボードについて・ダッシュボードとは何か・社会でのダッシュボードの活用事例
tableau応用③「ダッシュボードの基本」
・ダッシュボードとシートの関係を理解する・タイルと浮動の属性の理解とシートの配置方法の習得
・ダッシュボード上でのフィルターの活用方法の習得【事前学修】
作成した複数のシートをどのようにまとめたいか、考えてくる（2時間）【事後学修】
第５回の授業内容の復習（3時間）
第６回
【授 業】
tableauで始めるデータサイエンス④ 接続前に整形が必要なデータの例
tableau応用④「データの整形と複数のデータの扱い方①」
・データインタプリタ機能を使用したデータの整形を習得する
・分割の使い方を習得する
・ユニオンを使った複数テーブルの整形の方法を習得する【事前学修】
身近な色々なデータをTableauに接続してみる。その際うまくTableauで扱えない場合は、何が問題か記録してくる（2時間）【事後学修】
第６回の授業内容の復習（3時間）
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA503

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T-Po [Taisho Portal]

第7回
【テスト】
データサイエンスⅣの学修内容から出題する【授 業】
tableau応用⑤「ストーリーの使い方」
・ストーリーの機能の使い方を学ぶ
データサイエンスⅣの振り返りとまとめ【事前学修】
データサイエンスⅣの復習（2時間）【事後学修】
第７回の授業内容の復習
データサイエンスⅤのシラバスを読んで、授業内容に対する理解を深めてくる（2時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA503

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T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)09:02
授業名
担当者
テーマ

データサイエンスⅤ （地域創生学科）[QT2]
尾白

克子、佐藤

学期

2021年度 春学期

晋也「問題解決型ミッション形式」にて㈱サイゼリヤの抱える問題の解決をめざす(地域創生学部

地域創生学科）

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
データサイエンⅤの目的：「問題解決型ミッション形式」にて社会の課題解決力の習得を目指
授業の目的す。「問題解決」とは「理想の姿」を実現するために「現実とのギャップ」を埋めることである。㈱サイゼリヤのデータを活用し、㈱サイゼリヤの抱える問題に対してどのように解決を図るのかを、データ分析から仮説を導き出し、さらには解決策の提案まで行う力を身につける。
また世の中でAIが活用されている事例を幅広く知り、常に進化する技術の動向についても関心と理解を深めた上で、AI活用社会の未来について理解と想像力を高める。tableauの演習では複数テーブルの扱いを含むデータの整形および計算式における条件分岐の記述、さらに表計算を活用したビジュアライズを習得する。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

授業の到達目標・DPとの関連性

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
３．情報リテラシーと統計の基本を踏まえた上で、論理的思考力を高め、データ分析とデータのビジュアル化を通しての原因分析から課題解決へ導くことができる（DP①②③⑥）
４．新しいこと、困難なことに挑戦し、新しい価値創造を目指すことができる。（DP⑤⑥⑦）
５．他者の考えを傾聴した上で、自らの考えを論理的にまとめて発表することができる（DP①②③④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500年＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）

評価方法

・小課題・個人ワークへの取り組み状況（20％）
・小テスト（３回、5回）（30％）
・個人プレゼン（第６～７回）（30％）

前提科目

データサイエンスⅣ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式①」
・㈱サイゼリヤ研究開発部からのビデオメッセージ視聴・連携先の㈱サイゼリヤから「解決すべき問題」の提示と分析する「データ」について・連携先の㈱サイゼリヤからのデータに関する秘密保持の誓約書作成
・問題解決型ミッションの全体の進め方/問題解決のプロセスについて
tableau応用⑤「データの整形と複数データの扱い方②」
・データサイエンスⅣの振り返り
・tableauのピボットが必要なシーンを理解し、機能を習得する【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習(2時間）

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SB503

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T-Po [Taisho Portal]

第２回
【授業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式②」・定量分析手法①
・原因分析とその事例
tableau応用⑥「データの整形と複数のデータの扱い方③」・結合とクロスデータベース結合の概念を理解し、使い方を習得する
・リレーションの概念を理解する
Tableau応用⑦「計算の応用２」・条件分岐の方法を習得する（IF、ELSEIFなど）【事前学修】
横方向に別の表から情報を追加した表を使って分析する例を考えてくる(2時間）【事後学修】
第２回の授業内容の復習（3時間）
第３回
【授 業】
小テスト（第１回～２回の学修内容から出題）
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式③」
・定量分析手法②
プレゼン準備① 個人ワーク
・社会の課題解決「問題解決型ミッション形式」㈱サイゼリヤへのプレゼン準備【事前学修】
連携先から預かったデータについて詳細確認する（2時間）【事後学修】
第３回の授業内容の復習（3時間）
第４回
【授 業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式④」・定量分析手法③
プレゼン準備② 個人ワーク
・社会の課題解決「問題解決型ミッション形式」㈱サイゼリヤへのプレゼン準備【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
発表用ビューを完成させ、プレゼンのリハーサルを行う（3時間）
第５回
【授 業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式⑤」㈱サイゼリヤへのご提案
・グループごとのプレゼンと相互評価
・代表者による発表と講評
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式⑤」まとめ【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
発表後にプレゼンシートを再度見直しを行った上で最終提出（3時間）
第６回
【授 業】
データサイエンス基礎⑤「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」～プログラミング知識ゼロでも出来るAI講座～
ゲストスピーカー 窪田 望氏（株式会社Creator’s NEXT、CEO & Founder）【事前学修】
AIの社会での身近な活用事例について調べてくる（2時間）【事後学修】
第６回の授業内容の復習(2時間）
第７回◆資料・課題提示型授業回 （動画視聴後、課題を提出する）
tableau応用⑧「表計算の応用」
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SB503

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・セカンダリの計算を使用したビューを作成する（パレート図）
・特定のディメンションを使用したビューを作成する（順位推移グラフ、スロープチャート）①オンデマンド動画の視聴②①の視聴後、Tableauの小課題のワークに取り組み、期日までに提出する【事前学修】
データサイエンスⅤの復習（３時間）【事後学修】
データサイエンスⅥのシラバスを読んで授業内容に対する理解を深めてくる（４時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SB503

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授業名

データサイエンスⅥ （地域創生学科）[QT4]

担当者

尾白

テーマ

「価値創造型ミッション形式」にて㈱サイゼリヤの課題解決から価値創造をめざす

克子、佐藤

学期

2021年度 秋学期

晋也

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
授業の目的

データサイエンⅥの目的：「価値創造型ミッション形式」にて社会の課題解決力の習得を目指す。㈱サイゼリヤのデータと合わせてオープンデータも活用して、複数のデータ分析から多面的な課題抽出を行い、課題の発見と解決策の構築について、演習を通じて学び、提言につながる学修をおこなう。Tableauの演習ではダッシュボードをインタラクティブにする方法を学ぶ
他、受け手に早く正しく情報を伝えるために必要な考え方やスキルを習得する。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
授業の到達目標・DPと ３．情報リテラシーと統計の基本をふまえて、論理的思考力を高め、データ分析とデータのビの関連性

ジュアル化を通しての課題抽出から課題解決、価値創造へと導くことができる（DP①②③⑥）
４．新しいこと、困難なことに挑戦し、新しい価値創造を目指すことができる。（DP⑤⑥⑦）
５．他者の考えを傾聴した上で、自らの考えを論理的にまとめて発表することができると同時に、他者と協働して活動するともに、リーダーシップを発揮して、他者との共生を目指すことができる。（DP①②③④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク、グループワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500円＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出 第1回～第6回（15％）

評価方法

・DSⅣ～DSⅥの振り返りレポート提出 第7回 （10%）
・小テスト 第2回（15％）
・小課題 第2回～第4回（15％）
・プレゼン評価 （45%）
内訳①個人評価：第3回～第5回のグループ活動報告書提出・プレゼン自己評価（15%）
内訳②グループ評価：グループ相互評価（10%）/ プレゼン・発表資料評価（20%）

前提科目

データサイエンスⅤ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式①」
・㈱サイゼリヤ研究開発部からのミッション提示
・㈱サイゼリヤ研究開発部から提供された複数の「データ」について
・価値創造型ミッションの全体の進め方㈱サイゼリヤへのプレゼン準備① グループワーク
・役割分担 / スケジュール確認 / 追加データの検討
・課題解決のストーリー検討【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習 / 提示されたデータをすべて確認し、内容を理解する(2時間）

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD503

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T-Po [Taisho Portal]

第２回
【授 業】
小テスト（DSⅢ～Ⅴの学修内容から出題）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式②」
・データ分析に必要な知識とテクニック①㈱サイゼリヤへのプレゼン準備② 個人&グループワーク
・個別にtableauでビュー作成をして、課題抽出を多面的に行う【事前学修】
プレゼンで使うデータの可視化を探索的に行い、どのような可視化が可能か確認する【事後学修】
個人での課題抽出を完了し、期日までにtwbxファイルを提出（3時間）
第３回
【授 業】
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式③」
・データ分析に必要な知識とテクニック②
Tableau実践①「ビジュアライズのブラッシュアップ①」・ハイライトアクションとフィルターアクションの詳細設定
・指示文の効果的な使い方
・ダッシュボードの書式設定㈱サイゼリヤへのプレゼン準備③ 個人&グループワーク
・個別に分析可視化したものをグループ内で共有し、グループとして取り組む課題を絞りこむ【事前学修】
個人で行った課題抽出をグループ内で共有できるように準備（2時間）【事後学修】
第3回の授業内容の復習 / プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（3時間）
第４回
【授 業】
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式④」・データ分析に必要な知識とテクニック③
Tableau実践②「ビジュアライズのブラッシュアップ②」
・不要な要素の削除
・ツールヒントのブラッシュアップ
・色の効果的な使い方㈱サイゼリヤへのプレゼン準備④ 個人&グループワーク
・グループでのプレゼン準備（議論と資料作成）
・教員もしくはチューターによるグループワーク巡回による進捗状況確認とアドバイス（1回目）【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（2時間）【事後学修】
第4回の授業内容の復習 / プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（3時間）
第５回
【授 業】
㈱サイゼリヤへのプレゼン準備⑤ 個人&グループワーク
・プレゼン内容の最終仕上げ（課題解決案策定）
・教員もしくはチューターによるグループワーク巡回による進捗状況確認とアドバイス（2回目）
・プレゼンリハーサル【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（2時間）【事後学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料完成）（3時間）
第６回
【授 業】
プレゼン大会（予選）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」
・グループごとのプレゼンと相互評価㈱サイゼリヤへのプレゼン【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（リハーサル）（2時間）
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD503

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T-Po [Taisho Portal]【事後学修】
プレゼンについてのリフレクション（3時間）
第7回
【授 業】
プレゼン大会（本戦）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」㈱サイゼリヤへのプレゼン・代表グループによるプレゼンと質疑応答
・㈱サイゼリヤ研究開発部からの講評 / 教員からの総括
データサイエンスⅥの振り返りとまとめ【事前学修】
データサイエンスⅥの復習（2時間）【事後学修】
データサイエンスⅣからⅥの振り返り（2時間）
統括的な留意事項

・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD503

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T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)09:03
授業名

データサイエンスⅣ （公共政策学科）[QT1]

担当者

多田

テーマ

tableauではじめるデータサイエンス

佐織、木田

学期

2021年度 春学期

和廣

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
授業の目的

データサイエンスⅣの目的：データサイエンスⅣの「問題解決型ミッション」やデータサイエ
ンスⅥの「価値創造型ミッション」に取り組む前提として、tableauを活用して目的に合致した
実用的なチャート、適切なグラフ表現、さらには効果的なダッシュボード作成を目指す。tableauの演習ではデータに対して適切なグラフの種類の選び方と各グラフの留意点を習得し、基本的なビジュアライゼーションが作成するスキルを身につける。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

授業の到達目標・DPとの関連性

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
３．情報リテラシーと統計の基礎を学びながら、論理的思考力を高め、さらにはtableauを活用し、データの整理・分析をすることで課題解決につながる課題抽出を行うことができる（DP①②③⑥）
４．他者の意見に耳を傾け、自らも感じ、考えたことを積極的に表現することを通して、自分自身や課題に対する理解を深めることができる（DP④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク、グループワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500年＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）

評価方法

・小課題・個人ワークへの取り組み状況（20％）
・小テスト（４回、5回）（30％）
・テスト（第７回）（30％）

前提科目

データサイエンスⅢ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
tableauで始めるデータサイエンス①「tableauで始めるデータサイエンス」
tableau基礎⑦「並べ替えと条件の絞り込み」
・tableau基礎①~⑥の振り返り・並べ替えの方法を習得する
・フィルターの使い方とインタラクティブフィルターの設定方法を習得する
・日付のフィルターで、日付の連続、不連続の概念に触れる【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習(2時間）
第２回
【授 業】
tableauで始めるデータサイエンス② DSⅣ～Ⅵで取り組む課題解決について
情報リテラシー⑤ データ利活用時の契約（秘密保持契約）について
統計の基本①

時系列分析 「データ形式について」

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA511

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T-Po [Taisho Portal]

tableau基礎⑧「新たな切り口の作成とデータのドリルアップ・ドリルダウン、日付の扱い方」
・グループの利用シーンと使い方を習得する
・階層の利用シーンと使い方を習得する
・日付部分と日付値の概念を理解する【事前学修】
都道府県をグルーピングする際、どんな切り口で分類できるか考えてくる（2時間）【事後学修】
第2回の授業内容の復習（3時間）
第３回
【授 業】
統計の基本② 時系列分析 「指数・増減率・成長率他」
tableau応用①「計算の基本」
・計算が必要なシーンの理解
・計算フィールドの使い方の習得
・集計と非集計の理解【事前学修】
既存の項目から計算で新しい項目を作成する例を考える（2時間）【事後学修】
第３回の授業内容の復習（3時間）
第４回
【授 業】
小テスト（第１回～２回の学修内容から出題）
統計の基本③ 時系列分析 「移動平均」
tableau応用②「表計算の基本」
・計算の復習・表計算の仕組みの理解
・計算のタイプと方向の理解
・表計算を使用したビジュアライズの作成（累計、ランキング、合計に対する割合、移動平均など）【事前学修】
移動平均が使われるシーンを調べる（2時間）【事後学修】
第４回の授業内容の復習（3時間）
第５回
【授 業】
小テスト（第３回～４回の学修内容から出題）
tableauで始めるデータサイエンス③ ダッシュボードについて・ダッシュボードとは何か・社会でのダッシュボードの活用事例
tableau応用③「ダッシュボードの基本」
・ダッシュボードとシートの関係を理解する・タイルと浮動の属性の理解とシートの配置方法の習得
・ダッシュボード上でのフィルターの活用方法の習得【事前学修】
作成した複数のシートをどのようにまとめたいか、考えてくる（2時間）【事後学修】
第５回の授業内容の復習（3時間）
第６回
【授 業】
tableauで始めるデータサイエンス④ 接続前に整形が必要なデータの例
tableau応用④「データの整形と複数のデータの扱い方①」
・データインタプリタ機能を使用したデータの整形を習得する
・分割の使い方を習得する
・ユニオンを使った複数テーブルの整形の方法を習得する【事前学修】
身近な色々なデータをTableauに接続してみる。その際うまくTableauで扱えない場合は、何が問題か記録してくる（2時間）【事後学修】
第６回の授業内容の復習（3時間）
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA511

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T-Po [Taisho Portal]

第7回
【テスト】
データサイエンスⅣの学修内容から出題する【授 業】
tableau応用⑤「ストーリーの使い方」
・ストーリーの機能の使い方を学ぶ
データサイエンスⅣの振り返りとまとめ【事前学修】
データサイエンスⅣの復習（2時間）【事後学修】
第７回の授業内容の復習
データサイエンスⅤのシラバスを読んで、授業内容に対する理解を深めてくる（2時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SA511

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T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)09:03
授業名

データサイエンスⅤ （公共政策学科）[QT2]

担当者

多田

テーマ

佐織、木田

学期

2021年度 春学期

和廣「問題解決型ミッション形式」にて自治体（三鷹市）の抱える問題の解決をめざす（社会共生学部

公共政策学科）

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
データサイエンⅤの目的：「問題解決型ミッション形式」にて社会の課題解決力の習得を目指
授業の目的す。「問題解決」とは「理想の姿」を実現するために「現実とのギャップ」を埋めることである。三鷹市のデータを活用し、三鷹市の抱える問題に対してどのように解決を図るのかを、データ分析から仮説を導き出し、さらには解決策の提案まで行う力を身につける。また世の中でAIが活用されている事例を幅広く知り、常に進化する技術の動向についても関心と理解を深めた上で、AI活用社会の未来について理解と想像力を高める。tableauの演習では複数テーブルの扱
いを含むデータの整形および計算式における条件分岐の記述、さらに表計算を活用したビジュ
アライズを習得する。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

授業の到達目標・DPとの関連性

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
３．情報リテラシーと統計の基本を踏まえた上で、論理的思考力を高め、データ分析とデータのビジュアル化を通しての原因分析から課題解決へ導くことができる（DP①②③⑥）
４．新しいこと、困難なことに挑戦し、新しい価値創造を目指すことができる。（DP⑤⑥⑦）
５．他者の考えを傾聴した上で、自らの考えを論理的にまとめて発表することができる（DP①②③④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500年＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出（20％）

評価方法

・小課題・個人ワークへの取り組み状況（25％）
・小テスト（３回）（15％）
・個人プレゼン（第6回）（30％）
・課題の提出（７回）（10%）

前提科目

データサイエンスⅣ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式①」
・三鷹市企画部からのビデオメッセージ視聴・連携先の三鷹市から「解決すべき問題」の提示と分析する「データ」について・連携先の三鷹市からのデータに関する秘密保持の誓約書作成
・問題解決型ミッションの全体の進め方/問題解決のプロセスについて
tableau応用⑤「データの整形と複数データの扱い方②」
・データサイエンスⅣの振り返り
・tableauのピボットが必要なシーンを理解し、機能を習得する【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習(2時間）

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SB511

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2022/03/18 9:04

T-Po [Taisho Portal]

第２回
【授業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式②」・定量分析手法①
・原因分析とその事例
tableau応用⑥「データの整形と複数のデータの扱い方③」・結合とクロスデータベース結合の概念を理解し、使い方を習得する
・リレーションの概念を理解する
Tableau応用⑦「計算の応用２」・条件分岐の方法を習得する（IF、ELSEIFなど）【事前学修】
横方向に別の表から情報を追加した表を使って分析する例を考えてくる(2時間）【事後学修】
第２回の授業内容の復習（3時間）
第３回
【授 業】
小テスト（第１回～２回の学修内容から出題）
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式③」
・定量分析手法②
プレゼン準備① 個人ワーク
・社会の課題解決「問題解決型ミッション形式」三鷹市へのプレゼン準備【事前学修】
連携先から預かったデータについて詳細確認する（2時間）【事後学修】
第３回の授業内容の復習（3時間）
第４回
【授 業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式④」・定量分析手法③
プレゼン準備② 個人ワーク
・社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」三鷹市へのプレゼン準備【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
発表用ビューを完成させ、プレゼンのリハーサルを行う（3時間）
第５回
【授 業】
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式⑤」三鷹市へのプレゼン・グループごとのプレゼンと相互評価
・代表者による発表と講評
社会の課題解決「問題解決型ミッション形式⑤」まとめ【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
発表後にプレゼンシートを再度見直しを行った上で最終提出（3時間）
第６回
【授 業】
データサイエンス基礎⑤「Dialogflowを使ってAIチャットボットを実装してみよう！」～プログラミング知識ゼロでも出来るAI講座～
ゲストスピーカー 窪田 望氏（株式会社Creator’s NEXT、CEO & Founder）【事前学修】
AIの社会での身近な活用事例について調べてくる（2時間）【事後学修】
第６回の授業内容の復習(2時間）
第７回◆資料・課題提示型授業回（動画視聴後、課題を提出する）

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SB511

49

2/3

2022/03/18 9:04

T-Po [Taisho Portal]

tableau応用⑧「表計算の応用」
・セカンダリの計算を使用したビューを作成する（パレート図）
・特定のディメンションを使用したビューを作成する（順位推移グラフ、スロープチャート）①オンデマンド動画の視聴②①の視聴後、Tableauの小課題のワークに取り組み、期日までに提出する【事前学修】
データサイエンスⅤの復習（３時間）【事後学修】
データサイエンスⅥのシラバスを読んで授業内容に対する理解を深めてくる（４時間）
・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
統括的な留意事項

・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。
・事後学修については適宜教材を追加することがある。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SB511

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2022/03/18 9:04

T-Po [Taisho Portal]

2022/03/18(金)09:04
授業名

データサイエンスⅥ （公共政策学科）[QT4]

担当者

多田

テーマ

「価値創造型ミッション形式」にて三鷹市（自治体）の課題解決から価値創造をめざす

佐織、木田

学期

2021年度 秋学期

和廣

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
授業の目的

データサイエンⅥの目的：「価値創造型ミッション形式」にて社会の課題解決力の習得を目指す。自治体（三鷹市）のデータと合わせてオープンデータも活用して、複数のデータ分析から多面的な課題抽出を行い、課題の発見と解決策の構築について、演習を通じて学び、提言につながる学修をおこなう。Tableauの演習ではダッシュボードをインタラクティブにする方法を学
ぶ他、受け手に早く正しく情報を伝えるために必要な考え方やスキルを習得する。
データサイエンス科目では主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリ
ブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（DP①）

２．データサイエンスやAIについて正しく理解を深め、活用することができる（DP①②③）
授業の到達目標・DPと ３．情報リテラシーと統計の基本をふまえて、論理的思考力を高め、データ分析とデータのビの関連性

ジュアル化を通しての課題抽出から課題解決、価値創造へと導くことができる（DP①②③⑥）
４．新しいこと、困難なことに挑戦し、新しい価値創造を目指すことができる。（DP⑤⑥⑦）
５．他者の考えを傾聴した上で、自らの考えを論理的にまとめて発表することができると同時に、他者と協働して活動するともに、リーダーシップを発揮して、他者との共生を目指すことができる。（DP①②③④⑤⑥⑦）

DP参照ページ
授業形態
テキスト

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/
講義、個人ワーク、グループワーク※教員とチューターが、講義・ワークをサポートする。
特になし
授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。

参考文献

松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SH
OEISHA、発行年度2020年、3400円＋税
齋藤健太著「問題解決のためのデータ分析」、クロスメディアパブリッシング、発行年度2019
年、1500円＋税
・毎回のeポートフォリオでのふり返りコメントの提出 第1回～第6回（15％）

評価方法

・DSⅣ～DSⅥの振り返りレポート提出 第7回 （10%）
・小テスト 第2回（15％）
・小課題 第2回～第4回（15％）
・プレゼン評価 （45%）
内訳①個人評価：第3回～第5回のグループ活動報告書提出・プレゼン自己評価（15%）
内訳②グループ評価：グループ相互評価（10%）/ プレゼン・発表資料評価（20%）

前提科目

データサイエンスⅤ

授業計画

第１回
【授 業】
オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価のなどを理解する
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式①」
・三鷹市企画部からのミッション提示
・三鷹市企画部から提供された複数の「データ」について
・価値創造型ミッションの全体の進め方
三鷹市へのプレゼン準備① グループワーク
・役割分担 / スケジュール確認 / 追加データの検討
・課題解決のストーリー検討【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習 / 提示されたデータをすべて確認し、内容を理解する(2時間）

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD511

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T-Po [Taisho Portal]

第２回
【授 業】
小テスト（DSⅢ～Ⅴの学修内容から出題）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式②」
・データ分析に必要な知識とテクニック①
三鷹市へのプレゼン準備② 個人&グループワーク
・個別にtableauでビュー作成をして、課題抽出を多面的に行う【事前学修】
プレゼンで使うデータの可視化を探索的に行い、どのような可視化が可能か確認する（2時間）【事後学修】
個人での課題抽出を完了し、期日までにtwbxファイルを提出（3時間）
第３回
【授 業】
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式③」
・データ分析に必要な知識とテクニック②
Tableau実践①「ビジュアライズのブラッシュアップ①」・ハイライトアクションとフィルターアクションの詳細設定
・指示文の効果的な使い方
・ダッシュボードの書式設定
三鷹市へのプレゼン準備③ 個人&グループワーク
・個別に分析可視化したものをグループ内で共有し、グループとして取り組む課題を絞りこむ【事前学修】
個人で行った課題抽出をグループ内で共有できるように準備（2時間）【事後学修】
第3回の授業内容の復習 / プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（3時間）
第４回
【授 業】
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式④」・データ分析に必要な知識とテクニック③
Tableau実践②「ビジュアライズのブラッシュアップ②」
・不要な要素の削除
・ツールヒントのブラッシュアップ
・色の効果的な使い方
三鷹市へのプレゼン準備④ 個人&グループワーク
・グループでのプレゼン準備（議論と資料作成）
・教員もしくはチューターによるグループワーク巡回による進捗状況確認とアドバイス（1回目）【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（2時間）【事後学修】
第4回の授業内容の復習 / プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（3時間）
第５回
【授 業】
三鷹市へのプレゼン準備⑤ 個人&グループワーク
・プレゼン内容の最終仕上げ（課題解決案まで策定）
・教員もしくはチューターによるグループワーク巡回による進捗状況確認とアドバイス（2回目）
・プレゼンリハーサル【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料作成）（2時間）【事後学修】
プレゼン大会にむけての準備（発表資料完成）（3時間）
第６回
【授 業】
プレゼン大会（予選）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」
・グループごとのプレゼンと相互評価

三鷹市へのプレゼン【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（リハーサル）（2時間）
https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD511

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T-Po [Taisho Portal]【事後学修】
プレゼンについてのリフレクション（3時間）
第7回
【授 業】
プレゼン大会（本戦）
社会の課題解決Ⅱ「価値創造型ミッション形式」

三鷹市へのプレゼン・代表グループによるプレゼンと質疑応答
・三鷹市企画部、三鷹ネットワーク大学からの講評/ 教員からの総括

データサイエンスⅥの振り返りとまとめ【事前学修】
データサイエンスⅥの復習（2時間）【事後学修】
データサイエンスⅣからⅥの振り返り（2時間）
統括的な留意事項

・参加型の授業である。ともに学びの場をつくる姿勢で、積極的に参加すること。
・毎回、授業終了時に、授業のふり返りを提出すること。
・出席確認をおこなう開始20分後にクラスに入っていない学生は欠席と見なす。

https://t-po.tais.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2021&jugyoCd=SD511

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総合学修支援機構ＤＡＣ規程
令和元年７月１日
改正

令和元年11月１日
令和２年９月１日

令和２年７月１日
令和３年４月１日
令和４年２月22日

目

次
第１条

（趣旨）

第２条

（目的）

第３条

（所管業務）

第４条（検証・評価）

第５条

（組織）

第６条

（連携・協働）

第７条

（機構長）

第８条

（副機構長）

第９条

（職員）

第10条

（顧問）

第11条

（客員教員）

第12条（客員研究員）第13条（管理・運営）

第14条（ＤＡＣ運営協議会）

第15条

（管掌）

第16条

（改廃）

附

則

（趣旨）
第１条

この規程は，大正大学学則第９条の２の規定に基づき，総合学修支援機構ＤＡＣ（以下「本機構」という。）の組織及び運営について定める。

（目的）
第２条

本機構は，大正大学（以下「本学」という。）の建学の理念，教育ビジョン及び運営ビジョン具現化のため，学内外を問わず多様な人々が共に学ぶ共同体（ダイバーシティ・エージェンシー・コミュニティ）を構築

し，地域や企業等との連携による学修環境（ダイバーシティ・アライアンス・センター）を提供することによって，本学の社会的責任（ＴＳＲ）に基づく教育活動に寄与することを目的とする。
２

本機構は，令和2年度に採択された「知識集約型社会を支える人材育成事業」の全学横断的なサポート機関として，総合政策会議の方針に基づき，学内各組織を有機的に連携させ，教育及び学修支援体制を確立すると共に，社会とのインタラクションを活性化させるため，データアナリシス機能を持って学修支援方策を継続的に研究及び開発し，新教養教育とチュートリアル教育を柱として学生の主体的な学びと成長を促進する。
（所管業務）
第３条

本機構は，第２条に定められた目的に基づき，以下の業務を所管する。

(1)

第Ⅰ類カリキュラムの企画及び運営(2)

チュートリアル教育及びチューターの養成及び運用(3)

ラーニングコモンズの活用推進及び学修支援(4)

データサイエンス教育の推進(5)

アントレプレナーシップ教育の企画及び運営(6)

ＤＡＣポートフォリオの開発及び運用(7)

全学部横断型の共通教育の推進及び学部学科教育との連携・協働(8)

産学連携で展開する学修支援の推進(9)

大正大学魅力化ＭＩＧｓ推進機構，大正大学附属図書館及び地域構想研究所との連携・協働(10)

その他必要と認められるもの（検証・評価）第４条

本機構は，本学学則第２条に基づき，第３条に定める所管業務について，ＴＳＲマネジメントによる自己点検・評価を行うものとする。

２

自己点検・評価結果の概要は，原則として公表するものとする。

３

自己点検・評価結果の妥当性と客観性を高めるため，大正大学外部評価委員会（以下「外部評価委員会」という。）及び教育改革特別委員会の意見を聴取することができる。

４

自己点検・評価の具体的な運営，方法並びに外部評価委員会及び教育改革特別委員会については，別に定める。

（チームの設置）第５条

本機構に，トランジション教育チーム，アントレプレナーシップ教育チーム，クロスディスプリン教育チームを置く。

２

トランジション教育チームの運営事務は，総合学修支援部が所管する。

３

アントレプレナーシップ教育チームの運営事務は，魅力化推進部が所管する。

４

クロスディスプリン教育チームの運営事務は，教務部が所管する。

（連携・協働）第６条

本機構は，次に掲げる組織と連携・協働し，共通教育を構築するとともに，各組織を有機的に連携させて機能を一元化し，教育及び学修支援を推進する。

(1)

大正大学魅力化ＭＩＧｓ推進機構における各ラボラトリー及びコミュニケーションプロジェクト研究所(2)

大正大学附属図書館(3)

地域構想研究所(4)

総合学修支援部

２

前条各号に定める組織のほか，本機構は，全学部横断型のサポート機関として，各学科の学修や教育活動の支援を行う。

（機構長）
第７条

本機構に，機構長を置く。

２

機構長は，学長が指名する副学長をもって充てる。

３

機構長は，本機構を代表し，本機構を総理する。

４

機構長の任期は，副学長の在任期間とする。

５

機構長は，機構長代理を置き，権限を委任することができる。

（副機構長）
第８条

本機構に，副機構長を置くことができる。

２

副機構長は，機構長が指名する者をもって充てる。

３

副機構長は，機構長の職務を補佐する。

４

副機構長の任期は，指名した機構長の在任期間とし，再任を妨げない。

（組織）
第９条

本機構は，以下の者をもって組織する。

(1)

機構長

(2)

副機構長

１名
１名

(3)

チーム長

各１名

(4)

教育職員

若干名

(5)

研究員

若干名

(6)

チューター

若干名

(7)

事務職員

若干名

２

前項第３号の職員は，本学専任教職員のうちから機構長が推薦し，理事長が任命する。

３

第５条に定めるチームには，第１項第３号のチーム長を補佐する副チーム長を置くことができ，各チームは第４号から第７号の職員をもって構成する。

４

第１項第４号の教育職員は，大正大学教員任免規程に基づき任免する。

５

第１項第５号の研究員の任免については，別に定める。

６

第１項第６号のチューターの任免については，別に定める。

７

第１項第３号の職員の任期は２年とし，再任は妨げない。また，任期中に交代したときの後任者の任期は，前任者の残任期間とする。

55

（顧問）
第10条

本機構は，第３条，第５条の各号に定める事項を実施するにあたり，その運営に関する助言を得るため，顧問を置くことができる。顧問は，機構長の推薦により理事長が任命する。

（客員教員）
第11条
２

本機構に，客員教員を置くことができる。

前項の客員教員の任免は，大正大学教員任免規程及び大正大学客員教員規程による。

（客員研究員）第12条
２

本機構に，客員研究員を置くことができる。

前項の客員研究員の任免は，別に定める。

（管理・運営）第13条

本機構の総合的な管理・運営は，事務局長が統括する。

（ＤＡＣ運営協議会・連絡会議）
第14条

本機構に，活動計画，組織・人事及び予算作成等の重要事項について審議するための組織としてＤＡＣ運営協議会・連絡会議を置き，次の各号に掲げる者をもって構成する。

(1)

専務理事

(2)

学長

(3)

第７条第１項の職員(4)

第８条第１項の職員(5)

第９条第１項第３号の職員

(6)

副学長

(7)

事務局長

(8)

副事務局長

(9)

総合政策部長(10)

魅力化推進部長

(11)

教務部長

(12)

総合学修支援部長(13)

その他機構長が認めた者

２

機構長は，必要に応じて構成員以外の教職員を出席させることができる。

（管掌）
第15条

この規程の事務管掌は，総合学修支援部共通教育推進課が行う。

（改廃）
第16条
附

この規程の改廃は，代議員会の議を経て，学長が行う。
則

この規程は，令和元年７月１日から施行する。
附則

この規程は，令和元年11月１日から施行する。
附則

この規程は，令和２年７月１日から施行する。
附則

この規程は，令和２年９月１日から施行する。
附則

この規程は，令和３年４月１日から施行する。
附則

この規程は，令和４年２月22日から施行する。

56

ＴＳＲマネジメント規程
平成26年６月１日
改正目

平成27年４月１日

平成28年６月１日

平成30年12月18日

令和元年７月１日

令和２年９月１日

令和３年５月18日

次
第１条

（目的）

第２条

（定義）

第３条

（機能）

第４条

（ＴＳＲシートの種類）

第５条（適用範囲）

第６条（検証評価）

第７条

（管掌）

第８条

（改廃）

附

則

（目的）
第１条

このＴＳＲ（Taisho University Social Responsibility）マネジメント規程は，教育基本法第７条第１項及び学校教育法第83条第１項の理念に基づき，大正大学（以下，「本学」という。）の目的である教育，研究，社会貢献等の機能を最大化させるため，円滑な運営を目指した学内ガバナンス体制を構築し，理事会，教授会等学内意思決定機関で策定された大学運営計画に則り，目標管理型マネジメントを確立することを目的とす
る。
（定義）
第２条

ＴＳＲマネジメントとは，前条の目的を達成するために大学の教育，研究，社会貢献等の諸活動を「５つの社会的責任」（①教育・研究の充実・発展，②学生生活の充実，③特色ある社会貢献・地域連携，④ミッションに基づく学風の醸成，⑤ＴＳＲに基づく大学運営）に分類し，それらの活動を行うための資源を「５つの経営資源」（①人材の確保，②充実した教育環境，③安定した財務，④情報，⑤働き方改革）と位置付けた本学独自のＰＤＣＡ（計画・実行・評価・改善）サイクルを稼働させるシステムをいう。
（機能）
第３条

ＴＳＲマネジメントは本学が独自に開発したＴＳＲマネジメントシート（以下，「ＴＳＲシート」という。）によって運用し，ＴＳＲシートは，基本的に次の各号の機能を有するツールとする。

(1)

執行業務の立案(2)

自己点検・評価(3)

事業の進捗管理

(4)

検証，評価

(5)

考課測定

２

運用及び管理については，別に定める。

（ＴＳＲシートの種類）
第４条

ＴＳＲシートは，次の５種類に分類する。

(1)

ＴＳＲマネジメントシート（大学総合）(2)

ＴＳＲマネジメントシート（学部，研究科）(3)

ＴＳＲマネジメントシート（学科，大学院専攻）(4)

ＴＳＲマネジメントシート（大学運営）(5)

ＴＳＲマネジメントシート（教職員）２

前項各号の各シートの運用については，別に定める。

（適用範囲）
第５条

ＴＳＲマネジメントシステムの適用範囲は，以下のとおりとする。

(1)

本学の中期マスタープラン及び事業計画の推進(2)

教育・研究活動(3)

学生生活支援(4)

地域・社会貢献活動，連携活動(5)

事務局各部局の所管業務（図書館運営含む）(6)

その他，必要な事業又は業務（検証評価）第６条
２

本学学則第２条第１項並びに本学大学院学則第２条第１項に基づき実施する自己点検・自己評価は，ＴＳＲマネジメントによって実施する。

自己点検・自己評価の対象範囲は，第２条に定めるＴＳＲマネジメントの区分とし，具体的な運営，方法の詳細については，別に定める。

（管掌）
第７条

この規程の事務管掌は，総合政策部総合政策・広報課とする。

（改廃）
第８条
附

この規程の改廃は，常務理事会が行う。
則

この規程は，平成26年６月１日から施行する。
附則

この規程は，平成27年４月１日から施行する。
附則

この規程は，平成28年６月１日から施行する。
附則

この規程は，平成30年12月18日から施行する。
附則

この規程は，令和元年７月１日から施行する。
附則

この規程は，令和２年９月１日から施行する。
附則

この規程は，令和３年５月18日から施行する。

57

ＴＳＲマネジメントによる自己点検・評価規程
平成27年４月１日
改正

平成28年７月26日
令和元年７月１日
令和２年３月17日

平成30年８月28日
令和元年11月１日
令和２年８月１日
令和２年９月１日

目

次
第１条

（目的）

第２条

（実施の分野）

第３条

（組織）

第４条

（自己点検・評価統括委員会の構成）

第５条（自己点検・評価統括委員会の任務）

第６条（大学自己点検・評価委員会の構成）

第７条（大学自己点検・評価委員会の任務）

第８条（各委員会の成立）

第９条（各学部・研究科等）

第10条（結果の公表）第11条（結果の活用）第12条（委員及び担当事務職員の守秘義務）

第13条

（その他）

第14条

（管掌）

第15条

（改廃）

附

則

（目的）
第１条

この規程は，大正大学学則第２条の３，大正大学大学院学則第２条の３及びＴＳＲマネジメント規程第６条第２項に基づき，自己点検・評価について必要な事項を定める。

（実施の分野）第２条(1)

ＴＳＲマネジメントによる自己点検・評価を実施する分野は，次に掲げる事項とする。
３つの経営基盤（法人業務）

ア

安定した財務基盤の確立

イ

優れた人材の確保

ウ

充実したキャンパス環境の整備(2)

５つの社会的責任（学務業務）
ア

教育・研究の充実・発展イ

学生生活の充実ウ

特色ある社会貢献・地域連携エ

建学の理念に基づく学風の醸成

オ

ＴＳＲマネジメントに基づく大学運営

（組織）
第３条

第１条の目的を達成するため，大正大学（以下「本学」という。）に次の委員会を置く。

(1)

自己点検・評価統括委員会(2)

大学自己点検・評価委員会（自己点検・評価統括委員会の構成）
第４条

自己点検・評価統括委員会は，次の委員をもって構成する。

(1)

理事長，常務理事，専務理事(2)学長，副学長(3)

事務局長，副事務局長，総合政策部長，総務部長

２

委員会には，必要に応じて他の教職員及び有識者を臨時委員として加えることができる。

３

委員会は，理事長が招集し，その座長となる。

４

理事長に支障があったときは，予め理事長が指名した者が座長を代行する。

（自己点検・評価統括委員会の任務）
第５条

自己点検・評価統括委員会は，全学的視点から総合的かつ体系的な自己点検・評価の方針を定め，大学自己点検・評価委員会が発行した自己点検・評価報告書を評価する。

２

自己点検・評価統括委員会は，自己点検・評価制度の円滑な運用を図るため，その実施体制，実施方法，評価結果の活用等について定期的に見直しを行い，改善に努めるものとする。

３

自己点検・評価統括委員会は，前２項の活動に関する客観性・公平性を担保するため，外部評価委員会の意見を聴取することができるものとする。

４

前項の外部評価委員会に関する委員構成，職務等については別に定める。

（大学自己点検・評価委員会の構成）
第６条

大学自己点検・評価委員会は，次の委員をもって構成する。

(1)

学長

(2)

副学長

(3)

事務局長

(4)

副事務局長

(5)

学長補佐

(6)

事務部長

(7)

その他，委員会が必要と認めた者

２

大学自己点検・評価委員会は，学長が招集し，その座長となる。

３

学長に支障があったときは，あらかじめ学長が指名した者が座長を代行する。

４

大学自己点検・評価委員会には，必要に応じて他の教職員を臨時委員として加えることができる。

５

大学自己点検・評価委員会は，必要に応じて随時開催する。

（大学自己点検・評価委員会の任務）
第７条
２

大学自己点検・評価委員会は，各学部・研究科・事務局等の自己点検・評価を活用し，全学的な問題点や優れた点を整理する等の活動を行う。

大学自己点検・評価委員会は，自己点検・評価統括委員会が策定した方針に基づき，自己点検・評価を実施し，自己点検・評価報告書を作成して，自己点検・評価統括委員会に報告する。

（各委員会の成立）
第８条
２

各委員会は，委員の３分の２以上の出席をもって成立する。

各委員会の議決は，出席委員の過半数の合意による。

（各学部・研究科等）
第９条

本学を構成する学部，研究科及び事務局は，各所属長の責任の下で，それぞれの諸活動に係る自己点検・評価をしなければならない。

（結果の公表）第10条

自己点検・評価は，毎年実施するものとし，その内容を公表する。

（結果の活用）第11条
２

本学の各構成員は，自己点検・評価で得られた結果を真摯に受けとめ，各々の分野において，その水準の向上と活性化に努めるものとする。

常務理事会及び総合政策会議は，自己点検・評価で得られた結果に基づき，その改善等が円滑に行われるように諸条件の整備に努めるものとし，是正又は改善を要する事項がある場合は，速やかに是正又は改善の措置を講じなければならない。
（委員及び担当事務職員の守秘義務）
第12条

各委員及び担当職員は，委員及び事務担当として知り得た情報，資料等について，委員会の合議なしに利用又は公開してはならない。

（その他）
第13条

各委員会の事務は，総合政策部総合政策・広報課とする。

58

（管掌）
第14条

この規程の事務管掌は，総合政策部総合政策・広報課が行う。

（改廃）
第15条
附

この規程の改廃は，常務理事会が行う。
則

この規程は，平成27年４月１日から施行する。
２

従前の自己点検自己評価規程，大正大学自己点検・自己評価委員会規程及び教育に関する評価部会内規は，廃止する。
附則

この規程は，平成28年７月26日から施行する。
附則

この規程は，平成30年８月28日から施行する。
附則

この規程は，令和元年７月１日から施行する。
附則

この規程は，令和元年11月１日から施行する。
附則

この規程は，令和２年３月17日から施行する。
附則

この規程は，令和２年８月１日から施行する。
附則

この規程は，令和２年９月１日から施行する。

59

大正大学外部評価委員会規程
平成28年７月26日
改正目

平成30年10月16日

令和元年７月１日

令和元年11月１日

令和２年４月１日

令和２年９月１日

令和３年７月21日

次
第１条

（設置）

第２条

（目的）

第３条

（組織）

第４条

（任期）

第５条

（委員長）

第６条

（守秘義務）

第７条

（管掌）

第８条

（改廃）

（設置）
第１条

大正大学（以下「本学」という。）は，TSRマネジメントによる自己点検・評価規程（以下「自己点検・評価規程」という。）に基づく自己点検・評価結果の妥当性と客観性を高めるため，又は本学の教育・研究活動

等の適切性と質の向上を図るため，外部評価を実施する機関として外部評価委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（目的）
第２条

委員会は，次の各号のいずれかの事項について第三者の立場から評価し，本学の教育・研究水準の向上及び組織の活性化に資する提言を行う。

(1)

自己点検・評価規程第７条に定める自己点検・評価報告書(2)

自己点検・評価統括委員会が要請するその他の事項(3)

本学の教育・研究活動等

（組織）
第３条

委員会は，委員若干名をもって組織する。

２

委員は本学の設置目的について理解のある学外の学識経験者等の中から理事長が委嘱する。

３

委員会には，委員長が必要と認めるときは，委員以外の者を陪席させることができる。

（任期）
第４条
２

委員の任期は２年とする。但し，委員に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。

委員は，再任することができる。

（委員長）
第５条

委員会には，委員長を置く。

２

委員長は，委員のうちから理事長が指名する。

３

委員長は，委員会を招集し，その議長となる。

４

委員長の任期は２年とする。但し，委員長が欠けた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。

５

委員長は，再任することができる。

（守秘義務）
第６条

委員会の委員は，この規程に基づく評価を行う際に知り得た事項のうち，秘すべきとされた事項は，他に漏らしてはならない。

（管掌）
第７条

この規程の事務管掌は，総合政策部総合政策・広報課が行う。

（改廃）
第８条

この規程の改廃は，常務理事会が行う。

附 則
この規程は，平成28年７月26日より施行する。
附則

この規程は，平成30年10月16日から施行する。
附則

この規程は，令和元年７月１日から施行する。
附則

この規程は，令和元年11月１日から施行する。
附則

この規程は，令和２年４月１日から施行する。
附則

この規程は，令和２年９月１日から施行する。
附則

この規程は，令和３年７月21日から施行する。

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大正大学教育改革特別委員会規程
令和３年４月１日
改正目

令和４年４月１日

次
第１条

（目的）

第２条

（構成）

第３条

（委員長等）

第４条

（任務）

第５条

（運営）

第６条

（内部評価委員会）

第７条（教育評価部会）

第８条（連携組織）

第９条

（管掌）

第10条

（改廃）

附

則

（目的）
第１条

大正大学（以下「本学」という。）の教育研究水準の向上を目的とし，知識集約型社会を支える人材育成事業「新時代の地域のあり方を構想する地域戦略人材育成事業」（以下，「本事業」という。）に係る審査・評価・助言を行うために設置する教育改革特別委員会（以下「本委員会」という。）の組織及び運営等について必要な事項を定める。
２

本委員会は，審議した結果を総合政策会議及び代議員会に報告する。

（構成）
第２条

本委員会は，次の各号に掲げる委員で組織する。

(1)

総合政策会議構成員

(2)

常任監事

(3)

学部長

(4)

総合学修支援機構DAC機構長(5)

総合学修支援機構DAC副機構長(6)

常任監事が指名する教職員

２

前項の委員は，理事長が委嘱する。

（委員長等）
第３条

本委員会に委員長及び副委員長を置く。

２

委員長に専務理事をもって充て，副委員長に学長をもって充てる。

３

委員長は，委員会を招集し，議長となる。

４

副委員長は，委員長を補佐し，委員長に事故があるときは，その職務を代行する。

（任務）
第４条

本委員会は，次の事項を審議する。

(1)

本事業の施策に関する事項(2)

学内の連絡・調整に関する事項(3)

学外との連携・調整・報告に関する事項(4)

本事業の進捗に関する事項(5)

本事業の自己点検・評価及び外部評価に関する事項(6)

その他本事業の取り組みに関する事項

（運営）
第５条
２

本委員会は，委員の半数以上が出席しなければ開会することができない。

前項に規定するもののほか，本委員会の運営に関し必要な事項は，本委員会が定める。

（内部評価委員会）
第６条

本委員会に，内部評価委員会を置く。

２

内部評価委員会は，本事業に関する進捗状況・執行状況について評価を行い，審査・助言を行う。

３

内部評価委員会は，次の各号に掲げる委員で組織する。

(1)

常任監事

(2)

常任監事が指名する教職員(3)

その他必要と認める者

４

前項第２号及び第３号の委員は，理事長が委嘱する。

５

第３項第２号及び第３号の委員は，期限を付してテーマ別に委員を任命する。

６

内部評価委員会に委員長を置き，常任監事を委員長とする。

７

内部評価委員会の評価結果については，教育改革特別委員会に報告する。

８

前各項に規定するもののほか，内部評価委員会の組織及び運営に関し必要な事項は，内部評価委員会が定める。

（教員評価部会）
第７条

本委員会に，教員評価部会を置く。

２

教員評価部会は，本事業に関する教員の能力・資質の開発・向上と評価方法について，調査・試行を実施し，事業に関する貢献等の評価を報告する。

３

教員評価部会は，次の各号に掲げる委員で組織する。

(1)

学長

(2)

副学長

(3)

学部長

若干名

(4)

学長補佐

１名

(5)

総合学修支援機構DAC機構長(6)

総合学修支援機構DAC副機構長(7)

総合政策部長(8)

魅力化推進部長

(9)

教務部長

(10)

総合学修支援部長

４

前項の委員は，理事長が委嘱する。

５

教員評価部会に部会長を置き，総合学修支援機構DAC機構長を部会長とする。

６

教員評価部会の評価結果については，教育改革特別委員会に報告する。

７

前各項に規定するもののほか，教員評価部会の組織及び運営に関し必要な事項は，教員評価部会が定める。

（連携組織）
第８条

本事業の自己点検・評価及び外部評価を実施するため，TSRマネジメントに基づく自己点検・評価規程第6条に定める「大学自己点検・評価委員会」及び大正大学外部評価委員会規程第1条に定める「外部評価委員会」と連携して，点検・評価・総括・検証を行う。
（管掌）
第９条

この規程の事務管掌は，総合政策部総合政策・広報課が行う。

（改廃）
第10条
附

この規程の改廃は，常務理事会が行う。
則

この規程は，令和３年４月１日から施行する。
附則

この規程は，令和４年４月１日から施行する。

61

大正大学 データサイエンス教育の概要【教育目標】

主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな思考を高め
社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となる【プログラム内容】

3・4年次

２年次（学部別）

1年次

選択科目

必修科目
データサイエンスⅠ

データサイエンスⅡ

データサイエンスⅢ

データサイエンスⅣ

データサイエンスⅤ

データサイエンス
Ⅵ

社会の課題解決（産学連携）

情報リテラシー / データサイエンス基礎
統計学
Tableauによる可視化

Excelによる情報処理

データ分析技法
プログラミング基礎
情報表現技法Ⅰ
情報表現技法Ⅱ






価値創造型
ミッション形式

問題解決型
ミッション形式

アントレプレナーシップ
教育プログラムへ

Tableau実践【特色ある取り組み】
チュートリアル教育でのチームティーチング

学修成果の可視化と多様なコミュニケーション

産学連携による実践的学修

１クラスあたり
学生：約100名
教員：2名
チューター：１～2名
SA：3名～4名

ハイフレックス授業
グループワーク
学修記録
・出席/成績
・提出課題
・リフレクション
面談記録
令和3年度連携先
三鷹市／㈱サイゼリヤ／ニューラルポケット㈱学修支援

テスト対策補習【運営体制】
総合政策
会議

学修相談

教学運営
協議会
DAC運営
連絡会議

習熟度チェックとフォロー

面談

実データ提供

課題とミッション提示

発表会への参加と講評

学修の記録

授業録画再視聴

授業の補足資料確認

チャットでの学修相談

オンライン面談

オンライン学修支援

オンライン補習

学修成果の可視化

学生との多様なコミュニケーション形式

教員会議：主に教材開発とFDを目的にした会議体

DAC
トランジション
教育
チーム長
会議

データサイエンス
専任教員会議データサイエンス科目
チーム運営会議

総合学修支援機構DACは、既存の学内の各組織を有機的に連携させ、教育及び学修支援体制の基盤を確立するとともに社会とのインタラクションを活性化するための教員組織と事務組織を統合する第三の組織である。

産学連携
会議

データサイエンス科目
講師会

教員とチューター会議：主に授業運営と学修支援の質向上のための会議体

データサイエンス
教育科目運営会議
62

データサイエンス科目
振り返り会議データサイエンス科目
授業後ミーティング

＜第Ⅰ類＞データサイエンス科目

R3_データサイエンス教育を運営するためのマネジメント体制１
役職

人数

役割

５名

主に、教材開発、授業運営方法、学修支援体制の検討と実行
産学連携のリーディング（2年生）

９名

授業運営、学生の習熟度把握
教材開発における実践的教育内容へのアドバイス（社会で通用する実践的なスキル習得方法についてなど）
産学連携の教育内容の検討と連携先との定期ミーティング（2年生）

コアチューター（専任職員）

１名

教職員と連携して学修支援のリーディング
およびクラスチューターとSAのマネジメント
補習科目や正課外科目の企画・運営

クラスチューター（パート）

10名 授業中・前後の学修支援・個別面談

専任教員

非常勤講師

SA
（2～4年生）教員・コアチューターの指示および連携により、24名

教員・コアチューター・クラスチューターの指示により、授業中の学修支援※第４QtよりDSⅥを受講している2年生11名も新しく参加※R3は1年生のみだったが、R4は2年生クラスへもSAによる支援開始

163＜第Ⅰ類＞データサイエンス科目

R3_データサイエンス教育を運営するためのマネジメント体制２
 教育の質向上のために、PDCAを回しながら、データサイエンス教育内容や学修支援などの軌道修正や見直しを
タイムリーに行う仕組み・体制

FD

を主
目に
的教
に材
し開
た発
会と
議
体

の主
質に
向授
上業
の運
た営
めと
の学
会修
議支
体援

会議名

審議・検討・連絡事項

実施時期

出席者

データサイエンス教育
チーム運営会議

データサイエンス科目の教育内容と習熟度把握、学科連携の具体的運営

週２回
（学年別）

データサイエンス教育チーム長
副チーム長
データサイエンス科目アドバイザー

データサイエンス
担当専任会議データサイエンス科目（１年）の教育内容と習熟度把握

毎週木曜
17:00～

データサイエンス教育チーム長
副チーム長
データサイエンス科目専任教員

産学連携ミーティング（チーム別）

データサイエンス科目（２年）で実施する産学連携に関する教育内容の検討と連携先との定期ミーティング

随時※2週に1～2回

データサイエンス教育チーム長
副チーム長
データサイエンス科目アドバイザー
各クラスの担当教員

データサイエンス科目
講師会

データサイエンス科目の運営、学修状況の確認と対応周知※FD中心（教育内容、方法の改善を図るための研修）

毎週月曜
18:00～

データサイエンス科目担当専任・非常勤
コアチューター

データサイエンス教育
科目運営会議データサイエンス科目の授業運営・学修支援

毎週月曜
10:00～

データサイエンス教育チーム長
副チーム長
コアチューター

データサイエンス科目
振り返りミーティング

データサイエンス科目の運営、学修状況の確認と対応の検討

木曜日・金曜日
授業後15:00～

データサイエンス教育チーム長
副チーム長
コアチューター、クラスチューター

データサイエンス
クラス別ミーティング

各クラスの運営についての振り返りと対応確認

各クラス授業後各クラス担当教員、担当コアチューター
担当クラスチューター ※クラス単位で開催

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