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】
様式１
大学等名プログラム名岐阜大学
岐阜大学 数理・データサイエンス・AI応用基礎教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科単位のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件 学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
工学部④ 修了要件「データ科学基礎」１単位、「データ科学基礎演習B」1単位の2科目2単位が修了要件。
自由選択科目として、「データ科学基礎演習A」、「データサイエンス入門」、「教養の情報学」、「情報学入門」を全学生が履修できる。
必要最低単位数2

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
授業科目
データ科学基礎
データサイエンス入門
1 ○ ○○データ科学基礎演習A
1○ ○○ 教養の情報学
データ科学基礎演習B
1 ○ ○ ○ ○ ○ 情報学入門⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
授業科目
データ科学基礎
1 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ データサイエンス入門
データ科学基礎演習A
1○○○ 教養の情報学
データ科学基礎演習B
1 ○○○○ ○ ○ 情報学入門⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
データ科学基礎演習A
1
データ科学基礎演習B
1 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-72
2
2

○
○ ○ ○
○ ○ ○

単位数

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-922
2○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
○
○

授業科目

授業科目

単位数選択項目

必須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】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

・順列、組合せ「データ科学基礎」（6回目）
・条件付き確率「データ科学基礎」（6回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）「データ科学基礎」(4回目)・分散、標準偏差「データ科学基礎」（4回目）
・相関関係と因果関係「データ科学基礎」（5回目）
・相関関係「データ科学基礎」（5回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「データ科学基礎」（4回目）
・確率分布、正規分布「データ科学基礎」（6回目）
・ベイズの定理「データ科学基礎」（6回目）
・点推定と区間推定「データ科学基礎」（7回目）
・帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、p値、有意水準「データ科学基礎」（8回目）
・第1種の過誤、第2種の過誤「データ科学基礎」（8回目）
1-6 ・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差（Excel）「データ科学基礎演習A」（3回目）

・代表値（平均値、中央値）、標準偏差（R）「データ科学基礎演習A」（5回目）
・分散（R）「データ科学基礎演習A」（6回目）
・相関係数「データ科学基礎演習A」（3回目, 6回目, 7回目, 8回目）
・帰無仮説と対立仮説、p値、有意水準「データ科学基礎演習A」（3回目, 6回目）
・ベクトルの演算、内積「データ科学基礎演習A」（4回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「データ科学基礎演習B」（5回目）
・有限マルコフ連鎖「教養の情報学」(第１０回)
・待ち行列「教養の情報学」(第１１－１２回)
・動的計画法「教養の情報学」（第9回）
・予測「情報学入門」(第９回)
・ＡＨＰ「情報学入門」(第１３回)
・在庫管理「情報学入門」(第１０回)（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関・並び替え、探索「データ科学基礎演習A」（1回目, 3回目）する知識である「数学基礎（統計数理、線形代・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート「データ科学基礎演習A」（1回目）数、微分積分）」に加・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索「データ科学基礎演習A」（1回目）
え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、 1-7 ・探索（サーチ）「データ科学基礎演習B」（4回目）
・ソートアルゴリズム、バブルソート「データ科学基礎演習B」（3回目）「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目・割当問題「教養の情報学」(第３回)指す。
・組合せ最適化「教養の情報学」(第１３－１４回)

・日程計画「情報学入門」(第４－５回)

・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「データ科学基礎」（2回目）
・構造化データ、非構造化データ「データ科学基礎」（1回目）
・二進数「データ科学基礎」（2回目）
・文字コード「データ科学基礎」（2回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）「データ科学基礎」(2回目)・画素（ピクセル）、色の3要素（RGB）「データ科学基礎」（2回目）
・画像の符号化「データ科学基礎」（2回目）
2-2 ・周波数、標本化、量子化「データ科学基礎」（2回目）
・音声の符号化「データ科学基礎」（2回目）
・配列「データ科学基礎演習B」（3回目, 5回目）
・Excel演習１：データの集計「データサイエンス入門」（第10回）
・Excel演習２：マクロ入門「データサイエンス入門」（第11回）
・グラフ理論基礎「教養の情報学」（第４－５回）
・グラフ理論基礎「情報学入門」（第３回）
・文字型、数値型「データ科学基礎演習A」（4回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「データ科学基礎演習A」（4回目, 8回目）
・関数、引数、戻り値「データ科学基礎演習A」（8回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「データ科学基礎演習A」（8回目）
2-7

・文字型、整数型、浮動小数点型「データ科学基礎演習B」（1回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「データ科学基礎演習B」（1回目, 2回目）
・関数、引数、戻り値「データ科学基礎演習B」（4回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「データ科学基礎演習B」（2回目, 3回目）

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】

・データ駆動型社会「データ科学基礎」（1回目）
・データサイエンス活用事例「データ科学基礎」（1回目）
1-1 ・データを活用した新しいビジネスモデル「データ科学基礎」（1回目）
・DXと社会状況「データサイエンス入門」（第2回）
・５GとIoT「データサイエンス入門」（第3回）

・データ分析の進め方「データ科学基礎」（1回目）
・データの加工（アノテーション）「データ科学基礎」（1回目）
・データの収集、加工「データ科学基礎」（1回目）
・分析目的に応じた適切な調査（標本調査、標本誤差）「データ科学基礎」（7回目）
・サンプルサイズの設計「データ科学基礎」（7回目）
・様々なデータ分析手法 （検定、回帰）（Excel）「データ科学基礎演習A」（3回目）
・様々なデータ分析手法 （検定、回帰、クラスタリング）（R）「データ科学基礎演習A」（6回目, 7回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化）(Excel)「データ科学基礎演習A」（2回目）
1-2
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化）（R）「データ科学基礎演習A」（5回目, 6回目）
・データの加工、分割「データ科学基礎演習A」（4回目, 8回目）
・様々なデータ分析手法 （回帰、分類、画像認識）「データ科学基礎演習B」（6回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、分布、変化）「データ科学基礎演習B」（5回目, 6回目）
・データの加工、分割/統合（配列）「データ科学基礎演習B」（3回目, 5回目）
・データリテラシー「データサイエンス入門」（第4回）
・グラフ理論基礎「教養の情報学」（第４－５回）
・グラフ理論基礎「情報学入門」（第３回）
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「データ科学基礎」（1回目）
・ビッグデータ活用事例「データ科学基礎」（1回目）
・ソーシャルメディアデータ（Facebook）「データ科学基礎」（1回目）
2-1

・イントロダクション「データサイエンス入門」（第1回）
・DXと社会状況「データサイエンス入門」（第2回）
・５GとIoT「データサイエンス入門」（第3回）
・AIの歴史「データ科学基礎」（1回目）（２）ＡＩの歴史から多岐
・AI技術の活用領域の広がり「データ科学基礎」（1回目）に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において・人間の知的活動とAI技術「データ科学基礎演習A」（3回目, 7回目）
実際にＡＩを活用する際 3-1 ・機械学習ライブラリ「データ科学基礎演習A」（5回目, 6回目, 7回目, 8回目）の構築から運用までの一連の流れを知識とし・機械学習ライブラリ「データ科学基礎演習B」（5回目）て習得するＡＩ基礎的な・最新の動向と事例調査１「データサイエンス入門」（第14回）
ものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と・AI倫理「データ科学基礎」（3回目）展望」から構成される。

・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「データ科学基礎」（3回目）
・AIに関する原則/ガイドライン「データ科学基礎」（3回目）
・AIの公平性、AIの信頼性「データ科学基礎」（3回目）
3-2
・AIの説明可能性「データ科学基礎」（1回目）
・AIと知的財産権「データ科学基礎」（1回目）
・データサイエンス倫理「データサイエンス入門」（第7回）
・実世界で進む機械学習の応用と発展「データ科学基礎」（1回目）
・機械学習、強化学習「データ科学基礎」（1回目）
・教師あり学習「データ科学基礎」（1回目）
3-3

・機械学習、教師あり学習「データ科学基礎演習B」（7回目）
・学習データと検証データ「データ科学基礎演習B」（7回目）
・最新の動向と事例調査２「データサイエンス入門」（第15回）

3-4

・実世界で進む深層学習の応用と革新「データ科学基礎」（1回目）
・ニューラルネットワークの原理「データ科学基礎」（1回目）
・敵対的生成ネットワーク（GAN）「データ科学基礎」（1回目）
・深層強化学習「データ科学基礎」（1回目）
・ニューラルネットワークの原理「データ科学基礎演習B」（7回目）
・学習用データと学習済みモデル「データ科学基礎演習B」（7回目）
・最新の動向と事例調査２「データサイエンス入門」（第15回）

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】

・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み（Kaggle）「データ科学基礎」（1回目）
3-9

・AIの開発環境と実行環境（Google Colaboratory）「データ科学基礎演習A」（4回目, 5回目, 6回目, 7回目, 8回目）
・AIの学習と推論、評価「データ科学基礎演習B」（7回目）
・AIの開発環境と実行環境（Google Colaboratory）「データ科学基礎演習B」（1回目）

・並び替え、探索「データ科学基礎演習A」（1回目, 3回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「データ科学基礎演習A」（3回目, 5回目, 6回目）
・帰無仮説と対立仮説、p値、有意水準「データ科学基礎演習A」（3回目, 6回目）
・相関係数「データ科学基礎演習A」（3回目, 6回目, 7回目, 8回目）
・ベクトルの演算、内積「データ科学基礎演習A」（4回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「データ科学基礎演習A」（4回目, 8回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「データ科学基礎演習A」（8回目）
Ⅰ ・関数、引数、戻り値「データ科学基礎演習A」（8回目）（３）本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価」から構成される。

・文字型、整数型「データ科学基礎演習B」（1回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「データ科学基礎演習B」（1回目, 2回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「データ科学基礎演習B」（2回目, 3回目）
・バブルソート / 配列「データ科学基礎演習B」（3回目）
・探索 / 関数、引数、戻り値「データ科学基礎演習B」（4回目）
・行列の演算、行列の和、行列の積「データ科学基礎演習B」（5回目）

・様々なデータ可視化手法「データ科学基礎演習A」（2回目, 5回目, 6回目）
・様々なデータ分析手法「データ科学基礎演習A」（3回目, 6回目, 7回目）
・データの加工、分割「データ科学基礎演習A」（4回目, 8回目）
・AIの開発環境と実行環境（Google Colaboratory）「データ科学基礎演習A」（4回目, 5回目, 6回目, 7回目, 8回目）
・機械学習ライブラリ「データ科学基礎演習A」（5回目, 6回目, 7回目, 8回目）
Ⅱ ・AIの開発環境と実行環境（Google Colaboratory）「データ科学基礎演習B」（1回目）

・データの加工、分割/統合「データ科学基礎演習B」（3回目, 5回目）
・機械学習ライブラリ「データ科学基礎演習B」（5回目）
・様々なデータ可視化手法「データ科学基礎演習B」（5回目, 6回目）
・様々なデータ分析手法 「データ科学基礎演習B」（6回目）
・機械学習、教師あり学習 / 学習データと検証データ / 学習用データと学習済みモデル / AIの学習と推論、評価「データ科学基礎演習B」（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）
社会の様々な場面で、数理・データサイエンス・ＡＩを活用して課題を解決するための実践的な知識の修得とその活用能力を育成する。

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】

様式２
岐阜大学

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
工学部

合 計

学生数

入学
定員

収容
定員

2,250

510 2,1002,250

510 2,100

令和4年度
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

10000000000000000000110101010000000000000000000110000000000000000000000

男性

0

履修者
数
合計修了者数女性

合計

0000000000000000000000

男性

0履修率

女性

01 0.05%
000000000000000000010%

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】

様式３
岐阜大学

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）

804

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） 山田 敏弘

539

人

8人

（役職名） 副学長（教育・学生支援担当）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）
教育推進・学生支援機構基盤教育センター 数理・データサイエンス・AI部会（責任者名） 横田 康成（役職名） 教育推進・学生支援機構副機構長⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
教育推進・学生支援機構規程、教育推進・学生支援機構基盤教育センター細則、基盤教育センター部会内規⑥ 体制の目的
教育推進・学生支援機構基盤教育センターに数理・データサイエンス・AI部会を置く。数理・データサイエンス・AI部会は、数理・データ科学の素養を広範に学び、数理的思考及び情報処理の基礎力を身につけた人材を育成することを目的に、データ科学科目の企画・実施・評価・改善を行う。
⑦ 具体的な構成員
工学部電気電子・情報工学科／教育推進・学生支援機構 教授 横田 康成（部会長）
教育学部技術教育 教授 福岡 大輔
地域科学部地域政策学科 助教 中塚 温
大学院医学系研究科医科学専攻 准教授 一宮 尚志
医学部看護学科 助教 牧 茂義
工学部電気電子・情報工学科 准教授 鈴木 優
応用生物科学部生産環境科学課程 准教授 田中 貴
社会システム経営学環 准教授 奥岡 桂次郎

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】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
0.05%
3.5%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
7.9%
12%
17%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）2,100
具体的な計画
目標を実現するため、本教育プログラムを開設した令和4年度は、医学部医学科および社会シ
ステム経営学環で「データ科学基礎」を必修科目とし、令和6年度入学者からは全学部必修科目とすることを計画している。理系向け「データ科学基礎演習B」に加え、令和5年度から文系向け「データ科学基礎演習A」の内容をプログラムに準拠するように改変しており、来年の認定制度に追加申請を行う計画である。令和5年度の履修状況として「データ科学基礎」と「データ科学基礎演習A」の2科目を履修している人数は43名、「データ科学基礎」と「データ科学基礎演習B」の2科目を履修している人数は同じく43名へと増加している。令和5年4月から教育推進・学生支援機構に教学DX推進センターを新たに設置して数理・データサイエンス・AI教育に関する教育の質・履修者数をさらに向上させるための体制を強化した。

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「データ科学基礎」、「データ科学基礎演習A」および「データ科学基礎演習B」は、オンデマンドで授業を実施し、オンライン質問対応を行っている。また、授業担当教員に加え、TAが受講生に対して、きめ細かな学修サポートを行う体制としている。また、対面講義として「データサイエンス入門」「教養の情報学」「情報学入門」を自由選択科目としている。
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
令和6年度から「データ科学基礎」を全学部の必修科目とし、入学した1年生全員が履修するとともに、教育学習支援システム（LMS)の「お知らせ」機能を用いて受講を促す。また、大学ホームページ、広報誌、イベント等によりプログラム内容の紹介や学修成果の発信を行うことで、本教育プログラムを学生に周知する。

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
授業担当教員に加え、複数名のTAが質問対応を行うことにより、受講者数が増加した場合にも、全受講者に対してきめ細かな学修サポートを行うことが可能となっている。また、講義はオンデマンド教材としており、教育学習支援システム（LMS）上で公開し、岐阜大学すべての学生が閲覧できるようにしている。

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
本教育プログラムは、教育学習支援システム（LMS）上で管理している。不明点等はいつでもチャット、メール等により質問することができ、質問は部会の教員またはTAを通じて返答する体制を整備している。

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】

様式４
大学等名

岐阜大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
教育推進・学生支援機構基盤教育センター 企画運営会議（責任者名） 纐纈 守
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） 教育推進・学生支援機構副機構長
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
教育推進・学生支援機構基盤教育センターに設置された部会において、プログラムの履修・修得状況の分析を実施している。全学生向け教育学習支援システム（LMS）の活用により、受講者ごとの課題への回答状況を把握している。本
プログラムの履修・修得状 プログラムは、全学共通科目として開講している「データ科学基礎」及び「基礎演習B」を必修要件としており、「データ科況学基礎」は令和6年度より全学部必修の授業科目とすることを予定している。

学修成果

教育推進・学生支援機構基盤教育センター 数理データサイエンスAI部会において、受講者に対して実施している授業評価アンケートの結果を分析することによって、学生の理解度を把握することができる。また、学生の所属・学年別での修了状況や、教育学習支援システム（LMS）上で実施した課題への回答状況を分析することにより、授業の難易度に問題が無いかを確認している。これらの分析結果は、教育推進・学生支援機構 企画運営会議と共有し、本教育プログラムの評価・改善に活用する。

授業評価アンケートを通じて、学生の理解度を把握している。授業内容を理解できたかを問う設問において、80%の受学生アンケート等を通じた 講生が「あてはまる」または「ややあてはまる」と回答したことから、授業の難易度は適切であると考えられる。
学生の内容の理解度
授業評価アンケートを通じて、学生の知的関心の高まりや達成感が得られたかを確認している。令和6年度から「デー
学生アンケート等を通じた タ科学基礎」の全学部必修化を予定している。全学部の1年生を受講対象とするため、後輩への推奨度は明示的には後輩等他の学生への推奨 調査していないが、上述の授業評価アンケートの設問や自由記述式のコメントから、後輩等にも受講を推奨できると評価している受講者が多いと考えられる。
度
令和6年度から「データ科学基礎」を全学部必修科目とすることを予定しており、履修者数、履修率の向上に向けて取り全学的な履修者数、履修 組んでいる。
率向上に向けた計画の達 また、教育推進・学生支援機構基盤教育センターに設置された数理データサイエンスAI部会において授業方法や教材の見直しを行うことで、教育の質の確保を図り、学生の修了率を向上させる。
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

各学部において、卒業時に就職先の調査を行っている。本プログラム開始は令和4年度であり、卒業生が社会に出るのは令和8年度以降となる見込みだが、全学的な卒後調査の実施の際に可能な範囲で活躍状況等の調査を実施する予定である。

令和3年度に監査法人トーマツに委託し、東海地域の企業7社（支社を含む）に対して大学の数理・データサイエンス・AI産業界からの視点を含め 教育への期待、協業の希望等についてヒアリングを実施した。得られた意見は、今後の地域連携体制の構築や、カリた教育プログラム内容・手 キュラム・教材の改善の参考とする。
法等への意見
数理・データサイエンス・ＡＩを 各講義において情報科学の社会とのつながりについて最新の事例に基づいて紹介し、学生の動機づけを図っている。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 データサイエンスを学ぶことの楽しさや意義を学生がより理解できるような授業内容としている。
義」を理解させること教育推進・学生支援機構基盤教育センターに設置された数理データサイエンスAI部会において、学生の修了状況や、内容・水準を維持・向上しつ 課題の解答状況、授業評価アンケートの結果の分析を行い、「分かりやすさ」の観点から教材や授業実施方法の改善つ、より「分かりやすい」授業 策を検討している。また、定期的に授業担当教員へのFDを行うことにより、授業の水準の維持・向上を図っている。とすること

②令和4年度のシラバス③令和４年度の「認定教育プログラム」が全学部等に開講されていることが分かる資料「全学共通教育科目履修案内2022」抜粋

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）の設置規則

⑤自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）の設置規則○岐阜大学教育推進・学生支援機構規程(平成25年12月1日規程第62号)
改正

平成27年4月1日
平成28年4月19日
平成29年4月1日
平成31年4月1日岐阜大学規程第53号
令和3年3月19日岐大規程第145号
令和4年3月7日岐大規程第44号

平成28年4月1日
平成28年8月5日
平成30年4月1日
令和2年3月9日岐阜大学規程第27号
令和3年9月14日岐大規程第17号
令和5年2月20日岐大規程第55号(趣旨)
第1条 この規程は，岐阜大学組織運営規程（令和2年度岐大規程第1号）第26条第1項に規定する教育推進・学生支援機構(以下「教育機構」という。)に関し必要な事項を定めるものとする。
(目的)
第2条 教育機構は，岐阜大学(以下「本学」という。)における大学教育の質の向上及び社会に求められる有為な人材を養成する機能の強化を図るため，全学的な教育の推進・改善及び入学から卒業・修了までの一貫した学生支援に関する企画・運営を行うことを目的とする。
(業務)
第3条 教育機構は，学部，学環，研究科，地域協学センター，保健管理センタ
ー，高等研究院科学研究基盤センター，グローカル推進機構日本語・日本文化教育センター及び情報連携推進本部と連携し，次の各号に掲げる業務を行うものとする。
一 大学教育の質保証に関すること。
二 教養教育の企画及び実施に関すること。
三 学生の受入れ，学修支援，学生生活支援，キャリア支援等の企画及び実施に関すること。
四 地域を志向した教育の企画，連携及び実施に関すること。
五 教職課程(教育学部を除く。)の支援並びに教職課程の連携の推進及び自己点検・評価に関すること。
六 全学的なファカルティ・ディベロップメントの企画運営に関すること。
七 他機関等との連携による教育の企画及び実施に関すること。
八 その他教育機構の目的を達成するために必要なこと。
(組織)
第4条 教育機構に，教育推進・学生支援機構長(以下「機構長」という。)の他，次の職員を置く。
一 副機構長二 専任の大学教員
三 兼任の大学教員
四 その他の職員(副機構長)
第5条 副機構長は，本学の大学教員のうちから，機構長の推薦に基づき，学長が選考する。
2 副機構長は，機構長の業務を補佐し，機構長に事故があるときはその職務を代理する。
3 副機構長の任期は，機構長の定める期間とする。
(教学企画室)第6条 教育機構に，全学的な教育活動に係る企画立案を行うとともに，大学教育における教育効果の評価及び分析に関すること，教育の質保証に関すること，その他の教学IRに関することを行うため，教学企画室を置く。
2 教学企画室に関し必要な事項は，別に定める。
(教学委員会)
第7条 教育機構に，全学的な視野から教育の推進及び学生への支援に関する事項を審議するため，教学委員会を置く。
2 教学委員会に関し必要な事項は，別に定める。
(機構戦略会議)
第8条 教育機構に，教育機構の管理運営に関する事項を審議するため，機構戦略会議を置く。
2 機構戦略会議に関し必要な事項は，別に定める。
(機構連絡会議)
第9条 教育機構に，機構長の指定する者で構成する機構連絡会議を置き，教育機構内の意見交換，連絡調整を行う。
(センター)
第10条 教育機構に，次の各号に掲げるセンターを置く。
一 アドミッション・センター
二 基盤教育センター
三 キャリア・学生支援センター
四 教職課程支援センター
五 教学DX 推進センター
六 地域高等教育連携センター
2 前項に規定するセンターにセンター長を置き，当該センターの業務を総括する。
3 センター長は，第4条第1号から第3号までに規定する職員のうちから，機構長が指名する。
4 センター長の任期は，2年とし，再任を妨げない。なお，任期の途中でセンター長の交代があった場合の後任のセンター長の任期は，前任者の残任期間とする。
ただし，機構長の任期の範囲内とする。
5 前各項に規定するもののほか，センターに関し必要な事項は，別に定める。
(プロジェクトセンター)
第11条 教育機構に，プロジェクトセンターを置くことができる。
2 プロジェクトセンターに関し必要な事項は，別に定める。
(専任の大学教員)
第12条 第4条第2号に規定する専任の大学教員の選考については，別に定める。
(兼任の大学教員)
第13条 第4条第3号に規定する兼任の大学教員に関し必要な事項は，別に定める。
(庶務)第14条 教育機構に関する庶務は，関係部局の協力を得て，学務部において処理する。
(雑則)
第15条 この規程に定めるもののほか，教育機構に関し必要な事項は，機構長が定める。
附 則
この規程は，平成25年12月1日から施行する。

附 則(平成27年4月1日)
この規程は，平成27年4月1日から施行する。
附 則(平成28年4月1日)
この規程は，平成28年4月1日から施行する。
附 則(平成28年4月19日)
この規程は，平成28年4月19日から施行する。
附 則(平成28年8月5日)
この規程は，平成28年8月5日から施行し，平成27年4月1日から適用する。
附 則(平成29年4月1日)
この規程は，平成29年4月1日から施行する。
附 則(平成30年4月1日)
この規程は，平成30年4月1日から施行する。
附 則(平成31年4月1日岐阜大学規程第53号)
この規程は，平成31年4月1日から施行する。
附 則(令和2年3月9日岐阜大学規程第27号)
この規程は，令和2年4月1日から施行する。
附 則(令和3年3月19日岐大規程第145号)
この規程は，令和3年4月1日から施行する。
附 則(令和3年9月14日岐大規程第17号)
この規程は，令和3年9月14日から施行する。
附 則(令和4年3月7日岐大規程第44号)
この規程は，令和4年4月1日から施行する。
附 則(令和5年2月20日岐大規程第55号)
この規程は，令和5年4月1日から施行する。

岐阜大学教育推進・学生支援機構基盤教育センター企画運営会議内規（趣旨）
第１条 この内規は，岐阜大学教育推進・学生支援機構基盤教育センター細則第６条第２項の規定に基づき，教育推進・学生支援機構基盤教育センター（以下「センター」という。）に置く企画運営会議に関し必要な事項を定めるものとする。
（審議事項）
第２条 企画運営会議は，センターに関する次の各号に掲げる事項を審議する。
一

基盤教育の基本計画及び実施計画の原案作成に関すること。

二

基盤教育のうち全学共通教育のカリキュラム編成・授業編成に関すること。

三

基盤教育のうち全学共通教育の授業担当者及び非常勤講師の配置に関すること。

四

定期試験の実施及び成績評価に関すること。

五

基盤教育の教材開発に関すること。

六

基盤教育の調査・研究に関すること。

七

基盤教育の点検・評価及びこれに基づく見直しに関すること。

八

学生に対する学修支援に関すること。

九

学生に対するキャリア教育（正課教育）に関すること。

九 その他基盤教育の推進に関し必要なこと。
（組織）
第３条 企画運営会議は，次の各号に掲げる構成員をもって組織する。
センター長

二

副センター長三

教育推進・学生支援機構教員

四センター部会長

五

学務部長

六

その他センター長が必要と認める者

２

一

前項第６号に規定する構成員は，センター長が指名する。

（任期）
第４条 前条に規定する構成員の任期は２年とし，再任は妨げない。ただし，任期途中で交代する場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（議長）
第５条 企画運営会議に議長を置く。
２

議長は，センター長をもって充てる。

３

議長は，会議を招集する。

４

議長に事故があるときは，議長があらかじめ指名する構成員がその職務を代理する。

（会議）
第６条 会議は，構成員の３分の２以上の出席をもって成立する。
２

議事は，出席した構成員の過半数の同意をもって決し，可否同数のときは，議長の決するところによる。

（庶務）第７条 企画運営会議の庶務は，学務部全学連携教育課において処理する。
（雑則）
第８条 この内規に定めるもののほか，企画運営会議の運営に関し必要な事項は別に定める。
附 則
この内規は，令和２年４月１日から施行する。
附則

この細則は，令和３年４月１日から施行する。

数理・データサイエンス・AI応用基礎教育プログラム取組概要
目的修了要件対象

自らの専門分野等において数理・データサイエンス・ＡＩを活用し、課題を解決できるようになるより実践的な応用基礎力を修得する「データ科学基礎」及び「データ科学基礎演習B」の２科目の修得
医学部、工学部、応用生物科学部【必修科目】○データ科学基礎（Introduction to Data Science）
・全学共通教育科目
・前学期，1単位
・医学部医学科、社会システム経営学環は必修科目
・2025年度（令和6年度）より全学部必修化
・文理共通
・データ分析能力を身につけるうえで最も重要な基礎的知識を修得
・必要に応じて高校レベルの数学（高校2年次までの内容）を用いた解説を行うことがあるが，学生が概要を直感的に理解することを優先

・授業の構成1. データ科学の役割
2. コンピュータにおけるデータの表現と処理
3. 情報倫理と関連法規
4. データの可視化・要約
5. 変数間の関係
6. 確率について
7. 統計的推定
8. 統計的検定○データ科学基礎演習B（Data Science Exercise B）
・全学共通教育科目
・前学期，1単位
・選択科目
・文理共通
・データ分析能力を身につけるために、汎用的な分析技能を獲得する・プログラミング言語Pythonを用いたデータの可視化や分析、機械学習に係る処理等を実践。
・データ科学基礎において習得した知識を基に，Pythonを用いて機械学習やプログラミングなどを行うための基礎的技能を習得し、実践できる。

・授業の構成1. Google Colaboratoryの基本操作
2. Pythonによるプログラミング（繰り返し）
3. Pythonによるプログラミング（条件分岐，データ構造）
4. Pythonによるプログラミング（関数）5. Pythonによる数値計算と可視化（numpy,matplotlib）
6. Pythonによるデータ処理と回帰分析（pandas,scikitlearn）
7. Pythonによる機械学習（scikit-learn）
8. Pythonによる画像認識（scikit-image,dlib）

数理・データサイエンス・AI応用基礎教育プログラム取組概要
プログラムの実施体制
教育推進・学生支援機構 基盤教育センター

数理・データサイエンス・AI教育に関する教育の質・履修者数を向上させるための体制

企画運営会議
学部・研究科を共通する正課教育及びその支援教育において，その基盤となる共通教育（教養教育及び社会に出るための基盤教育）並びにその学修支援を企画・実施し，かつ点検・評価を行う（所掌業務）
構成員：教育推進・学生支援機構副機構長、機構教員、一 教養教育の企画及び運営に関すること。
学部、学環から選出された教員等
二 ガイダンス等学生の履修支援に関すること。
三 初年次教育の実施に関すること。
四 全学的なファカルティ・ディベロップメント並びにスタッフ・ディベロップ ・自己点検・評価及び改善に関する検討、提言
メントの企画及び実施に関すること。
五 アカデミック・コア及びアクティブ・ラーニング教室の運営に関すること。
六 その他基盤教育の推進に関すること。

実施・改善
数理・データサイエンス・AI部会
全学共通教育科目のうち、数理・データサイエンス・AIに係る授業科目の企画，実施，評価・改善を行う（所掌業務）
一 授業編成及び教育内容に関すること。
二 授業担当者配置の原案作成に関すること。
三 シラバス及び履修案内の原案作成に関すること。
四 授業・試験時間割等実施に関すること。
五 その他全学共通教育科目の開講に関し必要なこと。

構成員：教育推進・学生支援機構副機構長、学部、学環から選出された教員（授業担当教員含む）

・授業評価アンケートやFD等を実施し、教育水準の維持・向上を図る数理・データサイエンス・AI教育の組織・学内外連携体制
東海国立大学機構
岐阜大学

デジタルユニバーシティ室

名古屋大学

情報環境部

数理・データ科学教育研究センター

教育推進・学生支援機構
基盤教育センター
企画運営会議教育基盤統括本部

数理・データサイエンス・
AI教育部会

教学DX推進センター（R5~）

数理・データサイエン
ス・AI教育強化拠点コンソーシアム

各大学（アカデミック・セントラル）

シームレス数理・データ科学教育共創部門

東海デジタル人材育成
プラットフォーム

各大学

各企業

基幹教育部門
データ科学領域
数理領域

産学連携教育部門

文部科学省補助金事業「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」

広島大学

三重大学