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
プログラム名第一工科大学
第一工科大学数理・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
全学部全学科の学生について、所定科目である下記④、⑤、⑥に記した授業科目のうち、「AIと社会」の単位を取得していること。

必要最低単位数2

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
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
AIと社会
2
○
○
○
データサイエンス入門Ⅰ
2○○
データサイエンス入門Ⅱ
2○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
AIと社会2○○○
データサイエンス入門Ⅰ
2○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
AIと社会2○○○
データサイエンス入門Ⅰ
2○○
データサイエンス入門Ⅱ
2○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
AIと社会2○○○1

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】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
AIと社会
2○
○
○
○

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
データサイエンス入門Ⅰ
4-1統計および数理基礎
データサイエンス入門Ⅱ
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

AIと社会の関連性 AIの概論と今後社会にどのように浸透していくか「AIと社会」（2回目）
AIと社会の共存「AIと社会」（8回目）
社会が抱える問題とAIの活用(2) データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
AIの活用事例提示 実際の活用事例からAIの有用性と問題点「AIと社会」（11回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）

1-6

AIの活用事例提示 実際の活用事例からAIの有用性と問題点「AIと社会」（11回目）
AIと今後の社会「AIと社会」（12回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）

1-2（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

1-31-4

1-5

社会が抱える問題とAIの活用(1) 適切な問題設定と活用方法の検討「AIと社会」（9回目）
社会が抱える問題とAIの活用(2) データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
AIの活用事例提示 実際の活用事例からAIの有用性と問題点「AIと社会」（11回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）
AIと社会の関連性 AIの概論と今後社会にどのように浸透していくか「AIと社会」（2回目）
社会が抱える問題とAIの活用(1) 適切な問題設定と活用方法の検討「AIと社会」（9回目）
社会が抱える問題とAIの活用(2) データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
AIの活用事例提示 実際の活用事例からAIの有用性と問題点「AIと社会」（11回目）
AIと今後の社会「AIと社会」（12回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
AI技術の基本(2) AI の学習できること, 学習の進め方・手順「AIと社会」（4回目）
AI技術の基本(3) 脳の仕組み, ニューラルネットワーク, 深層学習「AIと社会」（5回目）
AIの技術的課題(1) システムの構築方法と適切な学習の判断を理解させる。「AIと社会」（6回目）
AIの技術的課題(2) AI を活用する中で起こりうる社会問題「AIと社会」（7回目）
AIと社会の共存「AIと社会」（8回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）
AIの活用事例提示 実際の活用事例からAIの有用性と問題点「AIと社会」（11回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）

2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする

3-1

3-2

2-1
（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

2-2

2-3

AIの技術的課題(1) システムの構築方法と適切な学習の判断を理解させる。「AIと社会」（6回目）
AIの技術的課題(2) AI を活用する中で起こりうる社会問題「AIと社会」（7回目）
AIと社会の共存「AIと社会」（8回目）
社会が抱える問題とAIの活用(1) 適切な問題設定と活用方法の検討「AIと社会」（9回目）
社会が抱える問題とAIの活用(2) データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
AIの活用事例提示 実際の活用事例からAIの有用性と問題点「AIと社会」（11回目）
AIと今後の社会「AIと社会」（12回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）
社会が抱える問題とAIの活用(2) データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）
社会が抱える問題とAIの活用 データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）
社会が抱える問題とAIの活用 データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15回目）
社会が抱える問題とAIの活用 データの収集方法, データの見方「AIと社会」（10回目）
AIの技術に関する復習「AIと社会」（13回目）
社会的問題点の復習「AIと社会」（14回目）
まとめ「AIと社会」（15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）
今後社会に浸透していくAI(人工知能)についての仕組みや活用方法を理解させる。また、活用方法と今後どのような問題を解決できるかを予測できる思考力を身に着ける。

3数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式２
第一工科大学

大学等名プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

工学部
航空工学部

合 計

1,091
145

300 1,200
60 2401,236

360 1,440

男性

女性

41 × ×6 × ×000000000000000000
4700

令和3年度

修了者数
合計

男性

履修者数

女性

合計

17 × ×5 × ×000000000000000000
22000000000
0
0
00
0
0
00000000

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00
0
0
00
0
0
00000
00
00
00000

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
00
00

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
04

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
000000男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
00
0
0
00
0
0000000000000

男性

0履修者数

女性

合計

0000000000000000000000

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

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

男性

0

履修率

女性

0

41
3%
63%
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47
3%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式３
大学等名

第一工科大学

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）

72

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） 當金一郎

32

人

1人

（役職名） 情報電子システム工学科長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）
第一工科大学教務委員会（責任者名） 板倉朗（役職名） 教務委員長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
第一工科大学教務委員会規程⑥ 体制の目的
本学の全学的な組織である教務委員会は、教育、研究全般を継続的に改善する活動を実施している。その中でも本プログラムの教育内容を重要事項とみなし、学習者の理解度と学習成果の向上、産業界からの視点による教育の継続的改善を実施している。学習者へのアンケート調査を実施した後、自己点検・評価を実施し、次年度に向けたアクションプランの策定を行っている。

⑦ 具体的な構成員
航空工学部長 岡田充
工学部長 板倉朗
東京上野キャンパス長 谷口洋司
事務長 恒益俊春
教務部長 岡村雅一
学生部長 仮屋孝二
学科長 當金一郎(工学部情報電子システム工学科)、難波礼治(工学部環境エネルギー工学科)、堀口譲司(工学部建築デザイン学科) 、仮屋孝二(工学部機械システム工学科)、島藤力(航空工学部航空工学科)
教学課長 中津正博

5数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
3%10%
令和４年度実績
令和５年度予定令和６年度予定
60%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）1,440
具体的な計画
現在教育プログラムの担当教員は1名であるが、令和6年度には全ての学科からプログラムの担当教員を選出し、プログラム担当教員を7名にする。それを実現するために、実施した教育プログラムの講義記録を残して共有し、新しくプログラムを担当する教員が準備を進めている。現
在、「AIと社会」「データサイエンス入門Ⅰ」「データサイエンス入門Ⅱ」は選択科目であるが、令和7年度までに全学必修科目とすることで、履修率を100%にする。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本プログラムを構成する授業は、全学部全学科の共通総合教育科目として開講している。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
入学時および各学期の始まりの、全学生を対象とした全般オリエンテーション、学科別オリエンテーションにおいて本プログラムを周知している。

6数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制学科別、学年別にクラスアドバイザーの教員を配置しており、手厚い学習支援体制をとっている。また、学習管理システムMoodleを全学生、全教員が使用できるようにしており、講義資料を必要な時にいつでも見て学習できるようにしている。また、Microsoft Teams を全学生、全教員が使用できるようにしており、事情により対面で授業を受けられない学生がオンラインでも授業を受けられるように、Teamsを使ってハイブリッド授業を実施している。また講義時のビデオを記録し、学生がいつでも見て復習できるようにしている。
また、「AIと社会」「データサイエンス入門Ⅰ」「データサイエンス入門Ⅱ」を令和7年度までに全学必修科目とすることを見越し、学科毎に教員1名・計7名によるクラス分けの講義を予定している。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
毎週木曜日の4限に、全学部、全学科の教員がオフィスアワーを設置しており、希望する学生の質問を受け付け、学習指導を受けられるようにしている。また、Teamsのチャットでも随時質問を受け付けており、その都度質問への回答を行うことができるようにしている。

7数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式４
大学等名

第一工科大学

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）
第一工科大学教務委員会（責任者名） 板倉朗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） 教務委員長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点c

令和4年度より，全学科に対しリテラシーレベル相当の科目を展開し、教務委員会において、単位の履修状況およびプログラムの履修・修得状 単位取得状況を確認している。本プログラムに関わる科目はまだ必修科目となっておらず，開設初年度で認知度が低況
く履修者は53名（該当学年全学履修率17％程度）にとどまった。

b

学修成果

アンケートにより授業を振り返り、学習・教育目標の達成度の自己評価を行った。教員は、これらの結果を分析し、学生の授業内容の理解度を把握するとともに、本教育プログラムの評価・改善に活用する。

c

採点結果は予想より低かったため，理解度向上に努める。学期末に受講者授業アンケートを行ったので，次年度以降学生アンケート等を通じた アンケート結果が良くなっていくようアンケート結果を分析・改善していく。
学生の内容の理解度b

学生アンケート等を通じた 学生アンケートをもとに教員が授業改善計画書を作成している。履修学生の意見を活用してより現在の学生に合うよ後輩等他の学生への推奨 う調整を行い，次年度学生へのプログラム履修の推奨度を高めるとともに学習意欲の向上へと繋げていく。また，学期初めのオリエンテーションにて学生に周知し、学習意欲の向上及び後輩への推奨につなげる。
度
全学的な履修者数、履修 将来的には必修化し履修率100％を目指しているが，まだカリキュラム変更に至っておらず選択科目の状態である。初率向上に向けた計画の達 年度である本年度の履修率は17％程度であった。履修率を上げるため，周知活動を進めつつ，必修化に向けてカリキュラム調整を進めている。
成・進捗状況

c8

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
教育プログラム修了者の 対象科目は2年生向け，かつまだ開設初年度であるため実施不能。初年度対象学生が卒業となる令和6年度以降か進路、活躍状況、企業等 ら実施する。の評価
c 産業界からの視点を含め 学外からも教育プログラム内容・手法等への意見が伺えるよう調整を進めている。
た教育プログラム内容・手法等への意見
数理・データサイエンス・ＡＩを データサイエンス・AIは日進月歩の分野のため，単位を取れた後も自らアンテナを張って最新情報を収集・理解し続け「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 ることが重要である。課題では自ら調べ考える課題を多くすることにより，今後も自ら学び続けられるよう調べ方を身に付けさせ，自ら学ぶ楽しさを体験させるとともに自主的な学びの姿勢をはぐくませている。
義」を理解させること
内容・水準を維持・向上しつ 提出課題の出来や学生アンケートをもとに，学習内容や配布資料，課題を見直し，内容・水準を維持・向上しつつ、よつ、より「分かりやすい」授業 り「分かりやすい」授業としていく。とすること-9