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１-１
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
大学等全体のプログラム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
航空工学部④ 修了要件
所定科目である下記⑤、⑥、⑦に記した授業科目のうち、データサイエンス入門Ⅰ、データサイエンス入門Ⅱ、プログラミング入門Ⅰ、プ
ログラミング入門Ⅱの単位を全て取得していること。

必要最低単位数8

単位履修必須の有無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
データサイエンス入門Ⅱ
2 ○ ○プログラミング入門Ⅰ
2 ○○○プログラミング入門Ⅱ
2 ○
○ ○ ○
応用統計学
2○

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
データサイエンス入門Ⅰ
2 ○ ○ ○
○ ○ ○ ○
データサイエンス入門Ⅱ2 ○○○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
データサイエンス入門Ⅰ
2 ○データサイエンス入門Ⅱ
2 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
応用統計学

選択項目
数学発展

令和７年度までに履修必須とする計画

授業科目

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

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

1

単位数

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
・確率的な現象の扱い(1) 確率変数、連続型確率変数の確率密度関数による確率の定義「データサイエンス入門Ⅱ」（6回目）
・確率的な現象の扱い(2) ベルヌーイ試行と二項分布、ポアソン分布、離散一様分布「データサイエンス入門Ⅱ」
（7回目）
1-6
（１）データサイエンスと・確率的な現象の扱い(3) 連続一様分布、正規分布、指数分布「データサイエンス入門Ⅱ」（8回目）
して、統計学を始め・同時確率分布の扱い(1) 同時確率分布の定義、共分散、2次元正規分布「データサイエンス入門Ⅱ」（9回目）
様々なデータ処理に関・同時確率分布の扱い(2) 大数の法則、チェビシェフの不等式、中心極限定理「データサイエンス入門Ⅱ」（10回
する知識である「数学目）
基礎（統計数理、線形授業に含まれている内容・要素代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するため 1-7 ・アルゴリズムの表現「プログラミング入門Ⅰ」(9〜11回目)
・ソートアルゴリズム，サーチアルゴリズム「プログラミング入門Ⅱ」(5、8〜12回目)の手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、・情報量の単位と文字コード「プログラミング入門Ⅱ」（4回目）「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を 2-2 ・データの種類と画像データの形式「プログラミング入門Ⅱ」（5〜10回目）目指す。
・多次元配列「プログラミング入門Ⅱ」（11〜12回目）

・順次，分岐，反復構造「プログラミング入門Ⅰ」（4〜12回目）
2-7 ・データの型と変数「プログラミング入門Ⅱ」（2回目）

・関数と引数、戻り値「プログラミング入門Ⅱ」（3回目）
1-1 ・データサイエンスとは何か

ビッグデータの概念 Soceiety5.0の世界「データサイエンス入門Ⅰ」（1回目）

・データの種類と分布 質的変数と量的変数、尺度水準、度数分布表とヒストグラム「データサイエンス入門Ⅰ」（2回目）
・数値データを扱う技術(1) 代表値（平均、中央値、最頻値）、分散と標準偏差「データサイエンス入門Ⅰ」（3回目）
・数値データを扱う技術(2) 誤差の扱い、打ち切りや脱落を含むデータ「データサイエンス入門Ⅰ」（4回目）
・数値データを扱う技術(3) 相関関係と相関係数、因果性と交絡因子「データサイエンス入門Ⅰ」（5回目）
・推測統計学とは 母集団と標本、標本抽出とバイアス「データサイエンス入門Ⅰ」（6回目）
・数値データの説明(1) ビジュアルデータ表現の活用、データを比較する意味「データサイエンス入門Ⅰ」（7回
1-2 目）
・数値データの説明(2) 不適切なグラフ表現、優れた可視化「データサイエンス入門Ⅰ」（8回目）
・データ利活用の留意事項 保護規則、十分性、アカウンタビリティ、透明性、公平性「データサイエンス入門Ⅰ」（9回目）（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用・データの種類と取得方法 各種調査データ、ログデータ、実験データ、観測データ「データサイエンス入門Ⅰ」分野、更には研究やビ（10回目）
ジネスの現場において・データの加工と利用 1次データ、2次データ、3次データ、メタデータ「データサイエンス入門Ⅰ」（11回目）
実際にＡＩを活用する際・構造化ﾃﾞｰﾀと非構造化データ 構造化ﾃﾞｰﾀとは、非構造化ﾃﾞｰﾀとは、画像認識技術の概要「データサイエンスの構築から運用までの入門Ⅰ」（12回目）
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・ビッグデータ活用技術(1)ものに加え、「データサ・ビッグデータ活用技術(2)イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、 2-1 ・ビッグデータ活用技術(3)及び「深層学習の基礎・ビッグデータ活用技術(4)と展望」から構成され目）る。

多変量解析技術①（重回帰分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（11回目）
多変量分析技術②（主成分分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（12回目）
多変量分析技術②（因子分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（13回目）
多変量分析技術②（クラスター分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（14回

・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」

3-1 （13回目）

・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回
・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」
3-2 （13回目）
・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回
・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」
3-3 （13回目）
・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回
・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」
3-4 （13回目）
・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回・総まとめ 解析に用いるデータを取得し，データとその情報(何のデータか，取得元等)，そのデータから何を目3-9 的にどう解析するかの計画を作成し、実際に解析を行った結果とその分析・考察を発表する「データサイエンス入門Ⅱ」（15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・総まとめ 解析に用いるデータを取得し，データとその情報(何のデータか，取得元等)，そのデータから何を目る課題の解決に活用で Ⅰ 的にどう解析するかの計画を作成し、実際に解析を行った結果とその分析・考察を発表する。「データサイエンスきる人材」に関する理入門Ⅱ」（15回目）
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・総まとめ 構造化データの1次データ作成。アンケート等を行うことにより自ら１次データを収集し、解析を行う。
修項目群であり、「デー Ⅱ「データサイエンス入門Ⅰ」（15回目）
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）

AIデータサイエンティストになるために必要な知識が身に付けられるとともに、システムを実現するために必要なプログラミング技能もあわせて身に付けられる。

2

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１-２
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大学等全体のプログラム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
工学部の機械システム工学科，建築デザイン学科、環境エネルギー工学科の学生は、所定科目である下記⑤、⑥、⑦に記した授業科目のうち、データサイエンス入門Ⅰ、データサイエンス入門Ⅱ、プログラミング入門Ⅰ、プログラミング入門Ⅱの単位を全て取得していること。
工学部の情報電子システム工学科の学生は、所定科目である下記⑤、⑥、⑦に記した授業科目のうち、データサイエンス入門Ⅰ、データサイエンス入門Ⅱ、アルゴリズムⅠ、C言語プログラミングⅠの単位を全て取得していること。

必要最低単位数8

単位履修必須の有無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
データサイエンス入門Ⅱ
2 ○ ○アルゴリズムⅠ2 ○○ ○C言語プログラミングⅠ
2 ○
○
応用統計学
2
○
プログラミング入門Ⅰ
2 ○○○プログラミング入門Ⅱ
2 ○
○ ○ ○

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
データサイエンス入門Ⅰ
2 ○ ○ ○
○ ○ ○ ○
データサイエンス入門Ⅱ2 ○○○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
データサイエンス入門Ⅰ2 ○データサイエンス入門Ⅱ
2 ○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
応用統計学
数学発展
データエンジニアリング応用基礎
データベースⅠ
データエンジニアリング応用基礎
データベースⅡ3

令和７年度までに履修必須とする計画

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

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

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
・確率的な現象の扱い(1) 確率変数、連続型確率変数の確率密度関数による確率の定義「データサイエンス入門Ⅱ」（6回目）
・確率的な現象の扱い(2) ベルヌーイ試行と二項分布、ポアソン分布、離散一様分布「データサイエンス入門Ⅱ」
（7回目）
1-6
・確率的な現象の扱い(3) 連続一様分布、正規分布、指数分布「データサイエンス入門Ⅱ」（8回目）
・同時確率分布の扱い(1) 同時確率分布の定義、共分散、2次元正規分布「データサイエンス入門Ⅱ」（9回目）
・同時確率分布の扱い(2) 大数の法則、チェビシェフの不等式、中心極限定理「データサイエンス入門Ⅱ」（10回目）

授業に含まれている内容・要素

・アルゴリズムの表現「プログラミング入門Ⅰ」(9〜11回目)（１）データサイエンスと・ソートアルゴリズム，サーチアルゴリズム「プログラミング入門Ⅱ」(5、8〜12回目)
して、統計学を始め
1-7・アルゴリズムの表現「アルゴリズムⅠ」(1回目)
様々なデータ処理に関する知識である「数学・ソート，サーチ「アルゴリズムⅠ」(8〜14回目)
基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するため・情報量の単位と文字コード「プログラミング入門Ⅱ」（4回目）の手段として「アルゴリ・データの種類と画像データの形式「プログラミング入門Ⅱ」（5〜10回目）
ズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」 2-2 ・多次元配列「プログラミング入門Ⅱ」（11〜12回目）
・データの種類と形式「アルゴリズムⅠ」（1回目）の概念や知識の習得を目指す。
・配列，ツリー，スタック，キュー「アルゴリズムⅠ」（3〜6回目）・順次，分岐，反復構造「プログラミング入門Ⅰ」（4〜12回目）
・データの型と変数「プログラミング入門Ⅱ」（2回目）
・関数と引数、戻り値「プログラミング入門Ⅱ」（3回目）
2-7
・順次，分岐，反復構造「C言語プログラミングⅠ」（5〜10回目）
・データの型と変数「C言語プログラミングⅠ」（2〜4回目）
・関数と引数、戻り値「C言語プログラミングⅠ」（11〜12回目）
1-1 ・データサイエンスとは何か

ビッグデータの概念 Soceiety5.0の世界「データサイエンス入門Ⅰ」（1回目）

・データの種類と分布 質的変数と量的変数、尺度水準、度数分布表とヒストグラム「データサイエンス入門Ⅰ」（2回目）
・数値データを扱う技術(1) 代表値（平均、中央値、最頻値）、分散と標準偏差「データサイエンス入門Ⅰ」（3回目）
・数値データを扱う技術(2) 誤差の扱い、打ち切りや脱落を含むデータ「データサイエンス入門Ⅰ」（4回目）
・数値データを扱う技術(3) 相関関係と相関係数、因果性と交絡因子「データサイエンス入門Ⅰ」（5回目）
・推測統計学とは 母集団と標本、標本抽出とバイアス「データサイエンス入門Ⅰ」（6回目）
・数値データの説明(1) ビジュアルデータ表現の活用、データを比較する意味「データサイエンス入門Ⅰ」（7回
1-2 目）
・数値データの説明(2) 不適切なグラフ表現、優れた可視化「データサイエンス入門Ⅰ」（8回目）
・データ利活用の留意事項 保護規則、十分性、アカウンタビリティ、透明性、公平性「データサイエンス入門Ⅰ」（9回目）
・データの種類と取得方法 各種調査データ、ログデータ、実験データ、観測データ「データサイエンス入門Ⅰ」（２）ＡＩの歴史から多岐（10回目）に渡る技術種類や応用
・データの加工と利用 1次データ、2次データ、3次データ、メタデータ「データサイエンス入門Ⅰ」（11回目）
分野、更には研究やビジネスの現場において・構造化ﾃﾞｰﾀと非構造化データ 構造化ﾃﾞｰﾀとは、非構造化ﾃﾞｰﾀとは、画像認識技術の概要「データサイエンス実際にＡＩを活用する際入門Ⅰ」（12回目）の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・ビッグデータ活用技術(1)ものに加え、「データサ・ビッグデータ活用技術(2)イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、 2-1 ・ビッグデータ活用技術(3)及び「深層学習の基礎・ビッグデータ活用技術(4)と展望」から構成され目）る。

多変量解析技術①（重回帰分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（11回目）
多変量分析技術②（主成分分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（12回目）
多変量分析技術②（因子分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（13回目）
多変量分析技術②（クラスター分析の手法と例）「データサイエンス入門Ⅱ」（14回

・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」
3-1 （13回目）

・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回
・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」
3-2 （13回目）
・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回
・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」
3-3 （13回目）
・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回
・データとＡＩの活用概説(1) 企業活動（研究開発、製造 等）におけるデータとＡＩ活用「データサイエンス入門Ⅰ」
3-4 （13回目）
・データとＡＩの活用概説(2) データとＡＩの活用目的（仮説検証、知識発見等）「データサイエンス入門Ⅰ」（14回・総まとめ 解析に用いるデータを取得し，データとその情報(何のデータか，取得元等)，そのデータから何を目
3-9 的にどう解析するかの計画を作成し、実際に解析を行った結果とその分析・考察を発表する「データサイエンス入門Ⅱ」（15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・総まとめ 解析に用いるデータを取得し，データとその情報(何のデータか，取得元等)，そのデータから何を目る課題の解決に活用で Ⅰ 的にどう解析するかの計画を作成し、実際に解析を行った結果とその分析・考察を発表する。「データサイエンスきる人材」に関する理入門Ⅱ」（15回目）
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4

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
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】
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・総まとめ 構造化データの1次データ作成。アンケート等を行うことにより自ら１次データを収集し、解析を行う。
修項目群であり、「デー Ⅱ「データサイエンス入門Ⅰ」（15回目）
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）

AIデータサイエンティストになるために必要な知識が身に付けられるとともに、システムを実現するために必要なプログラミング技能もあわせて身に付けられる。

5

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
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

88 × ×10 × ×0000000000000000009800

令和3年度

修了者数
合計

男性

履修者数

女性

合計

0 × ×
0 × ×
000000000000000000000000000000000000000000

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00
0
00
0
0
00
0
000
0
00
0
0
0000

男性

0

履修者数

女性

合計

00
0
0
00
0
0
00
0000
000
0
0
000

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

00
00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
006

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
000

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0000000
00
00
0
0
0
0
0
00
0
000

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

0000000000000000000000

男性

0履修率

女性

0

88
7%
104%
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98
7%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
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

6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

7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
7%40%
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
具体的な計画現在のプログラムの担当教員は全科目合計6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合計11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。また、現在一部の科目を除いて必修科目ではないが、令和7年度にまでは本プログラムの必須科目を全て必修にする。

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。

8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】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、令和7年度までに本プログラムの必須科目を全学必修科目とすることを見越し、データサイ
エンス入門IおよびII、プログラミング入門ⅠおよびⅡについては学科毎に教員1名・計7名によるクラス分けの講義を予定している。また、プログラム全体の担当教員は合計11名にする。

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。

9

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 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cbbbc

令和4年度は、プログラム開設に合わせ応用基礎レベル相当の科目を追加展開し、教務委員会においてプログラム対プログラムの履修・修得状
象科目の履修状況および単位取得状況を確認している。本プログラムに関わる追加展開科目はまだ必修科目となっ況ておらず，令和4年度の履修率は予定を下回った。
成績やアンケート結果より、履修者は出席不足者を除き概ね、AIデータサイエンティストになるために必要な知識、そしてそれらを実現するためのプログラミング技能を順調に会得している。現在はまだ履修率が高くないが、履修率が上学修成果がっても学生一人あたりの学修成果が下がらないよう、教育体制の強化を計画している。
学生アンケート等を通じた 科目によって多少ばらつきはあるが、成績・学生アンケート共に、出席不足の学生以外は概ね予定の範疇内の理解度に達している。
学生の内容の理解度
学生アンケート等を通じた 毎学期、学生アンケートをとり、そのアンケート結果をもとに授業改善計画を立てることにより、プログラム開設以前か後輩等他の学生への推奨 ら開講されている科目は後輩等他の学生への推奨度も上がり高い水準に達している。
度
全学的な履修者数、履修 令和4年度は予定の履修率を下回ったが、令和7年度から全学必修科目とすることで、履修者数、履修率を100%にす率向上に向けた計画の達 る。令和7年度以前も、周知活動をすることにより履修率を100％に近づけていく計画である。
成・進捗状況

10

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】

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 令和4年度の段階でまだ教育プログラム修了者はいない。
進路、活躍状況、企業等の評価

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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 提出課題や試験の出来や学生アンケートをもとに，適宜学習内容や配布資料，課題を見直し，内容・水準を維持・向つ、より「分かりやすい」授業 上しつつ、より「分かりやすい」授業としていく。とすること

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