様式１
大学等名

清泉女子大学

プログラム名清泉女子大学データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 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「情報科学入門2」「数理リテラシー」「情報科学入門1b」の３科目４単位をすべて修得すること。

必要最低単位数4

単位履修必須の有無

令和７年度までに履修必須とする計画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
授業科目
数理リテラシー

単位数

必須

1-1

1-6

2

○

○

○

授業科目

単位数

必須

1-1

1-6

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
授業科目
数理リテラシー

単位数

必須

1-2

1-3

2

○

○

○

授業科目

単位数

必須1-2

1-3

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
授業科目
数理リテラシー

単位数

必須

1-4

1-5

2

○○

○

授業科目

1

単位数

必須

1-4

1-5

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
授業科目

単位数

必須

3-1

3-2

情報科学入門2

1

○

○

○

数理リテラシー

2

○

○

授業科目

単位数

必須

3-1

3-2

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
授業科目

単位数

必須

2-1

2-22-3

情報科学入門1b1

○

○

○

○

数理リテラシー

2

○

授業科目

単位数

必須

2-1

2-2

2-3

○

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（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

1-1

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット（「数理リテラシー」第1回、第2回、第7回）
・人間の知的活動とAIの関係性（「数理リテラシー」第1回、第2回）
・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（「数理リテラシー」第1回、第2回）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル(商品のレコメンデーションなど)（「数理リテラシー」第10回、第11回）

1-2

・1次データ、2次データ、データのメタ化（「数理リテラシー」第4回）
・構造化データ、非構造化データ（画像/動画など）（「数理リテラシー」第4回）
・データのオープン化（オープンデータ）（「数理リテラシー」第6回）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり(消費)（「数理リテラシー」第6回、第7回、第10回、第11回）
・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（「数理リテラシー」第6回、第7回、第10回、第11回）
・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（「数理リテラシー」
第6回、第7回、第10回、第11回）

2

（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（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

1-4

・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（「数理リテラシー」第12回）
・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（「数理リテラシー」第1回、第2回）

1-5

・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）（「数理リテラシー」第10回、第11回、第12回）
・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（「数理リテラシー」第10回、第11回）

3-1

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）（「情報科学入門2」第5回、第6回）
・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（「情報科学入門2」第5回、第6回）
・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（「情報科学入門2」第5回、第6回）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）（「情報科学入門2」第5回、第6回）
・AIサービスの責任論（「数理リテラシー」第8回、第9回 ）・データ・AI活用における負の事例紹介（「数理リテラシー」第8回、第9回）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性（「情報科学入門2」第3回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取（「情報科学入門2」第3回、第4回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（「情報科学入門2」第5回）

2-1

・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）（「情報科学入門1b」第2回、第3回）
・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）（「情報科学入門1b」第2回、第3回）
・データのばらつき（分散、標準偏差）（「情報科学入門1b」第2回、第3回）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ）（「情報科学入門1b」第2回、第3回、第4回、「数理リテラシー」第12回）
・データの図表表現（チャート化）（「情報科学入門1b」第2回、第3回、第4回、「数理リテラシー」第12回）
・不適切なグラフ表現（不必要な視覚的要素）「情報科学入門1b」第2回、第3回、第4回、「数理リテラシー」第12回）

2-3

・データの集計（和、平均）（「情報科学入門1b」第2回、第3回、第4回）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（「情報科学入門1b」第2回、第3回、第4回）
・表形式のデータ（csv）（「情報科学入門1b」第2回、第3回、第4回）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）
自分のPCを適切に管理して、その意味を説明できる。
情報システムが関わる社会問題とそれへの対応方法を説明できる。
データ利活用のために自分のPCを適切に管理し利用する。
目的に応じてデータを検索・取得・整理・活用できる。
データを適切に分析・解釈し、データを根拠として事実や意見を他人に説明できる。
データ・AI利活用の技術が、どのようなもので、社会でどのように活用されているかを説明できる
データ・AI利活用がもつ負の問題・課題を説明でき、その解決案を提案できる。
データ・AI利活用がどのように展開されるべきか検討できる。
データ・AI利活用の技術の基本を演習できる。

3

様式２
清泉女子大学

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
令和4年度
学部・学科名称

学生数

入学
定員

収容
定員

履修者数

令和3年度

修了者数

履修者数

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

令和2年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

令和元年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

平成30年度修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

平成29年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

修了者数

女性

合計

男性

履修者
数
合計

履修率

女性

日本語日本文学科

350

80

320

4

04

40

4

000000000041%

英語英文学科

434

100

400

0000000

00000000000%

スペイン語スペイン文学科
205

50

200

0

0

0

00

000000

0000

000%

文化史学科

449

100

400

30

3

30

3000000000031%

地球市民学科

264

60

240

000000000000000000%

合 計

1,702

390 1,560

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

0000000000000 #DIV/0!

00000000000

00 #DIV/0!

00000000000

00 #DIV/0!

00

00000000000 #DIV/0!

000000

0

0

000

0

70770

70

0

0

0

0

0000

4

0

0

0

0000000000

0

000

0

00 #DIV/0!
0070%

様式３
清泉女子大学

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）51

人 （非常勤）

225

人

5人

② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 藤澤 秀幸（役職名） 副学長（教学担当）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）
清泉女子大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会（責任者名） 藤澤 秀幸（役職名） 副学長（教学担当）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
清泉女子大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会規程⑥ 体制の目的
清泉女子大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会(以下「委員会」という。)は、清泉女子大学における数理・データサイエンス・AI教育プログラム(以下「プログラム」という。)に係る教育の推進、改善及び充実を図るため必要な事項を審議する。

⑦ 具体的な構成員
副学長（教学担当）：藤澤 秀幸
学務部長：鈴木 卓
学務課長：中川 裕二
プログラムの対象となる科目を担当する教員：福田 健、斎藤 陽子

5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
令和４年度実績0%

令和５年度予定

3%

令和６年度予定

5%

令和７年度予定

35%

令和８年度予定

70%

収容定員（名）1,560

具体的な計画
建学の精神に基づき、社会に貢献し国際的に活躍できる女性を養成する本学の教育方針の中に、数理・データサイエンス・AIリテラシーの育成を重要な社会的要請課題と位置づけ、効果的な学修環境を提供するため対面授業形式かつ少人数で丁寧な指導を行うこととし、令和4年度入学
生より、1年次必修情報科学科目に、本教育プログラムの内容の一部を組み込み、1年次生全員が履修した。本教育プログラムを修了することで、就職活動等にデジタルバッジ（認定証）を示すことができることなどを学生用ポータルシステムを通して広報し、修了要件となる選択科目の履修を促進している。
令和5年度、6年度は、令和4年度の学生の履修状況及び学修成果をふまえて、教育・学修支援センターや全学科と連携して、学生の履修をサポートし、本教育プログラムの履修促進を図る。就職課とも連携して、本教育プログラムに対する企業ニーズについての学生の理解を深め、モチベーションを高めて、履修を促進していく。
令和7年度入学生より年次進行で、現在希望者のみが履修する選択科目としている「数理リテラシー」の履修を必修化し、本教育プログラムを履修必須とする計画である。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本教育プログラムの科目は、全学的な組織である清泉女子大学数理・データサイエンス・AI教育
プログラム運営委員会の管理の下に、全学共通科目である共通科目（情報科学科目）もしくは共通科目（教養科目）として開講しており、学科に関係なく履修可能となっている。本教育プログラムを構成する3科目のうち2科目は、令和4年度入学生より履修必須科目としており、年次進行で全学生が履修することとなっている。現在希望者のみ履修する選択科目「数理リテラシー」について、令和7年度より年次進行で履修を必修とする計画であるが、令和5，6年度は、全学科の学生が履修しやすいように、担当教員を増員してクラス数を増やし、時間割編成上も配慮する。

6

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
学生が毎日必ず確認することになっている清泉ポータルシステム、および、LMSに本教育プログラムの趣旨や修了要件、履修方法などの詳細を掲載し、周知している。本教育プログラムを構成する1年次生対象の履修必須科目「情報科学入門1b」において本教育プログラムを紹介し、担当教員が履修相談を受ける体制をとっている。
令和5年度以降は、毎年度に実施する学年ガイダンスにおいて、本教育プラグラムの趣旨や履修方法などについて周知するとともに、履修相談期間を設けて科目を担当する専任教員が履修相談に応じる。本学では、グループアドバイザーとよばれる所属学科教員を配置して、全学生との面談を実施しており、そうした際にも本教育プログラムについて周知する。また、就職ガイダンス等を通じ、本教育プログラムに対する企業ニーズや、修了者に与えられるデジタルバッジ（認定証）を就職活動で示すことができることなどについても周知する。

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
本学では、清泉女子大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会が中心となり、各学科および、学修サポートを担当する学務課、教育・学修支援センター、情報環境センター等と連携し、本教育プログラムの履修を促進するための情報提供及び履修相談に応じる体制を整えている。
また本学では、数理・データサイエンス・AI領域に苦手意識をもつ学生が少なからずいるため、対面授業により学生の状況を把握し、個々の学生の状況に応じた指導を行うこととしている。本
教育プログラム履修必修科目の「情報科学入門1b」およびその前段階のコンピュータ操作及びネットワーク等を扱う「情報科学入門1a」では、一般クラスに加えて少人数で開講される基礎クラスを設けて指導し、すべての学生が本教育プログラムの修了要件である選択科目の履修に前向きに進めるように取り組んでいる。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本教育プログラムの授業について、学習教材や課題はLMSに蓄積され、履修者は、LMSを通して授業時間以外にいつでも科目担当者に質問することが可能となっており、質問は科目担当者のメールに転送され、担当者から直接返答する体制を整備している。
科目担当専任教員は、授業期間中毎週1・2コマのオフィスアワーを設けることとしており、教員研究室での対面あるいはオンラインにより、授業内容や課題について質問を受け付け、指導する体制を整えている。
情報科学教育を支援する役割を担う情報環境センターにおいて、基本的なコンピュータ操作やBYOD環境構築等に関するサポートを行っている。また、教育・学修支援センターにラーニングアドバイザーが配置されており、課題などの相談に応じる体制を整えている。

7

様式４
大学等名

清泉女子大学

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）
清泉女子大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会（責任者名） 藤澤 秀幸（役職名） 副学長（教学担当）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

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

学内からの視点本教育プログラムは、必修科目2科目と選択科目1科目の3科目から構成されている。従って、本教育プログラムを修得しようとする学生は、3科目のうちの選択科目1科目を積極的・意識的に履修登録する必要がある。2022年度は、本教育プログラムの位置づけや履修方法を学生に説明する機会が限られていたため、左記の選択科目を履修登録した学生が10名以下にとどまっていた。
そこで、2023年度は、4月初頭に行われる学年ごとのガイダンスなどで、本教育プログラムの紹介と具体的案履修方法の説明を行い、それによって多くの履修者を得ることを目指す。
プログラムの履修・修得状
況

本教育プログラムを構成する3科目は、いずれも、履修登録者に占める単位修得者の割合が9割を超えている。従って、シラバス上の到達目標に鑑みた履修者の学修成果は所定の水準に達していると判断できる。その一方で、本教育プログ
ラムを構成する3科目のうち必修2科目は複数クラスから構成されていて4名の教員が分担担当しているために、クラスごとに課題の詳細や成績評価の基準が異なっており、結果的に全クラスを通しての学修成果の評価検討が困難になっている。
そこで、2023年度は、複数クラスから構成される授業科目について、学修成果を統一的に確認する方法を検討・開発することを目指す。
学修成果

本教育プログラムを構成する3科目は、いずれも本教育プログラムに必須とされる内容やレベルを超えた授業内容が含まれている。そのため、現在実施されている授業評価アンケートにある「授業内容を理解できたか」という指標が、この教育プログラムの内容に特化した理解度を確認する手段としてはふさわしくない状態になっている。
そこで、2023年度は、本教育プログラムを構成する3科目の授業評価アンケートにおいて、この教育プログラムの内容に特化した指標・設問を検討・開発しそれを試行することを目指す。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

2022年度においては、本教育プログラムの意義や科目構成について十分な説明が学生に届いていなかった。そのため、各履修者が他の学生に履修を勧めるかどうかという意識を確認する前提条件がないと思われれ、それを調査していな
い。
そこで、2023年度は、本教育プログラムの意義や科目構成について十分な説明を行うこととあわせて、履修者が「他の学生に履修を勧めるか」について調査することを目指す。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

82022年度は、本教育プログラムを構成する3科目のうち選択科目については、履修者数が10名以下と限られていた。
2023年度は、左記の選択科目の履修者を増やす方策を採るため、その授業内容・方法についても、多くの履修者に対応するものとなるよう準備することととする。

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

学外からの視点2022年度末時点では、本教育プログラムの各科目を履修した学生は1年次生のみである。そのため、相当する学生のキャリア意識を調査することは困難であり、また、本教育プログラムを修得した卒業者に対する社会からの評価を調査することも不可能な状態である。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

2022年度末時点では、本教育プログラムの内容・手法等について学外から意見を聴取していない。
そこで、2023年度は、本教育プログラムの内容・手法等について学外からの意見を聴取するために、どのような具体的な方法が適切・可能であるかを検討し、可能な範囲でそれを実現することを目指す。

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

履修者が経験しているAI・データサイエンスの事例の背景・仕組みを、授業において詳細に実演・提示することによって、履修者の集中度や関心が高まったり課題に意欲的に取組むようになったという事例が授業担当教員より報告された。
そこで、2023年度は、本教育プログラムを構成する各授業科目において、履修者が経験している関連事例をより多く取り上げることを目指す。

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

対象3科目を履修する上で前提要件となる数量スキルについて、十分な学力をもたない履修者が散見されるという事実が授業担当教員から報告された。
そこで、2023年度は、各授業が開始される前に、本教育プログラムの履修に必要とされる数量スキルを履修者が修得しているかどうか確認し、必要に応じてそれらを再学習するための学習教材を示すことを目指す。

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920224_____________________________________________________________________2__________________________________________________________________________________________________9___________________________________________________________________________________________________________________ 25
1.
2.

_____________________________________________________________________________________________________________ 35
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.

___________________________________________________________________________________________________ 67
1.
2.
3.
4.
5.
6.

(2021(1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.

43)

) __________________________________________________ 93

1

2021

32020

2868

2021

38470

52021

3

5-1

3
5-1
73

1a, 1b112132 4

1a,1b1a, 1b, 1c, 1d, 2, 3a, 3b2

1, 2, 3, 4, 5, 62

17
1a 1b1b4

1a2242

1a,1b2
1a,1b1(14)

6
4

42022
2021

1002022

72021

3

7-1

16
17

16

7-1
1, 2
1, 2

1 3

2 322222222222

2
1,2,32222222

2

1,2222222222

2

1,22

2

1,22

1 4

1,2,3

1,2,3,4(21,2(2))

(2(2)

22)

2

12I222, II222222221,22222)(21,22(21,22)

21,22)

2

1,22(21 42221,2,3,42021
2022

234103