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】令和６年度申請用
様式１
大学等名

山口大学

プログラム名

データサイエンス応用基礎プログラム（農学部）

プログラムを構成する授業科目について① 申請単位

学部・学科単位のプログラム② 既認定プログラムとの関係③ 教育プログラムの修了要件④ 対象となる学部・学科名称
農学部⑤ 修了要件
以下の科目の単位を全て修得すること。
１．「データ科学と社会Ⅰ」及び「データ科学と社会Ⅱ」
２．「数学概論」、「データサイエンス技術」、「応用情報処理学」及び「生物環境情報工学」

必要最低科目数・単位数

5

科目

10

履修必須の有無 令和９年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑥ 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
データ科学と社会Ⅰ

1 ○

数学概論

2 ○ ○

データサイエンス技術

2 ○ ○ ○ ○ ○応用情報処理学2 ○ ○ ○ ○ ○生物環境情報工学

2 ○ ○

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7○⑦ 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
データ科学と社会Ⅰ

1 ○ ○

○ ○

データ科学と社会Ⅱ

1 ○ ○○ ○ ○ ○

データサイエンス技術

2 ○ ○ ○ ○ ○応用情報処理学2 ○ ○ ○

生物環境情報工学

2 ○ ○ ○ ○ ○

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

○
○ ○ ○
○
○ ○ ○

⑧ 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
データサイエンス技術

2 ○応用情報処理学2 ○生物環境情報工学

2 ○

授業科目

単位数

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】令和６年度申請用⑨ 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

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

数学基礎
・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率：「データサイエンス技術」（2回目）、「数学概論」（15回目）
・代表値、分散、標準偏差：「データサイエンス技術」（1、2回目）
・相関係数、相関関数と因果関係：「データサイエンス技術」（3回目）、「応用情報処理学」（4回目）
・ベクトルと行列：「データサイエンス技術」（9回目）、「数学概論」(8～12回目)
1-6・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積：「データサイエンス技術」（9回目）、「数学概論」(8回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数：「数学概論」（2回目）、「応用情報処理学」（2、3、6、7回目）、「生物環境情報工学」（4、5、9回目）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係：「数学概論」（1、3回目）
・1変数関数の微分法、積分法：「数学概論」（2～4回目）、「応用情報処理学」（6～8回目）（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アルゴリズムする知識である「数学基・アルゴリズムの表現（フローチャート）：「データサイエンス技術」（4回目）、「応用情報処理学」(１0回目)
礎（統計数理、線形代
1-7 ・平均・最大値最小値、並び替え（ソート）、探索（サーチ）：「データサイエンス技術」（4回目）、「応用情報処理数、微分積分）」に加学」（10～12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」、「プログラミング基礎」のデータ表現
概念や知識の習得を目
2-2 コンピュータで扱うデータ：「データ科学と社会Ⅰ」（1、3回目）、「データサイエンス技術」（1回目）、「応用情報処指す。

理学」（1回目）
プログラミング基礎
・プログラミングの基礎（Python, ExcelVBA）：「データサイエンス技術」（1～3回目）、「応用情報処理学」（10、12回目）
2-7 ・文字型、整数型、浮動小数点型：「データサイエンス技術」（1～3回目）、「応用情報処理学」（10～12回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算：「データサイエンス技術」(1、2回目)、「応用情報処理学」（10～12回目）
・関数、引数、戻り値：「データサイエンス技術」（1～13回目）
・分岐、繰り返し：「データサイエンス技術」（8、10回目）、「応用情報処理学」（11、12回目）
データ駆動型社会とデータサイエンス・データ駆動型社会、Society5.0：「データ科学と社会Ⅰ」（3回目）、「データ科学と社会Ⅱ」（1、6、7回目）、「データサイエンス技術」(1回目)
1-1
・データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援など）：「データ科学と社会Ⅰ」（2回目）、「データ科学と社会Ⅱ」（6～7回目）、「データサイエンス技術」(1、6、7回目)、「応用情報処理学」（15回目）、「生物環境情報工学」（9回目）
分析設計
1-2 ・データ分析の進め方、仮説検証サイクル：「データサイエンス技術」（1～8回目）、「応用情報処理学」(15回目)、「生物環境情報工学」（4、5、9回目）
ビッグデータとデータエンジニアリング
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ：「データ科学と社会Ⅱ」（1、7回目）、「データサイエンス技術」（1、5回目）
2-1 ・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス：「データサイエンス技術」（5～8回目）、「生物環境情報工学」（15回目）
・ビッグデータ活用事例：「データ科学と社会Ⅱ」（7回目）、「データサイエンス技術」（5回目）、「生物環境情報工（２）ＡＩの歴史から多岐学」(15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AIの歴史と応用分野
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの 3-1 ・AIの歴史、推論、探索、エキスパートシステム：「データ科学と社会Ⅱ」（1回目）、「データサイエンス技術」（11回目）、「生物環境情報工学」(10、13回目)
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）：「データ科学と社会Ⅰ」（3回目）、「データサイエンス技術」（11回目）
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
AIと社会び「深層学習の基礎と 3-2 ・AI倫理、AIの社会的受容性：「データ科学と社会Ⅰ」（3回目）、「データ科学と社会Ⅱ」（4、5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：「データ科学と社会Ⅱ」（3、4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】令和６年度申請用
機械学習の基礎と展望
・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）：「データサイエンス技術」（1、11
3-3 回目）、「データ科学と社会Ⅱ」（1､6、7回目）、「生物環境情報工学」(10～12回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習：「データ科学と社会Ⅱ」（2回目）、「データサイエンス技術」（9～14回目）、「生物環境情報工学」(10～12回目)
深層学習の基礎と展望
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理など）：「データ科学と社会Ⅰ」（3回目）、
3-4「データサイエンス技術」（1回目）、「生物環境情報工学」（12回目）
・ニューラルネットワークの原理：「データサイエンス技術」（12回目）、「生物環境情報工学」(10回目)AIの構築・運用
3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習：「データサイエンス技術」（1、5～14回目）、「応用情報処理学」（13、14回目）、「生物環境情報工学」(10～12回目)（３）本認定制度が育成
Ⅲ-I データエンジニアリング基礎
目標として掲げる「デー「データサイエンス技術」（5、6、7、9～14回）で学んだデータ前処理・可視化・解析法や統計処理手法を、「応用タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で Ⅰ 情報処理学」（4、13、14回）、「生物環境情報工学」（4、5、9、10、13、14回）において、農学分野におけるデータきる人材」に関する理解を利用して、実践的に活用することで、解析手法への習熟度を高める。
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
Ⅲ-II データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価
かでも特に重要な学修
3年後期の「生物環境情報工学」(13、14回目)では、それまでに学修してきたデータ解析手法の実践的な応用を項目群であり、「データエンジニアリング基Ⅱ 目指し、農学分野のデータを利用して、企画・実施・評価を各自、実施する。その中で、「課題の発見と定式礎」、及び「データ・ＡＩ活化」、「データの取り扱い」、「モデル化」、「結果の可視化」、「検証、活用」を実践的に学修し、データ・ＡＩ技術を用 企画・実施・評価」か活用した課題解決能力を養う。
ら構成される。

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）
・データから意味を抽出し、自身の専門分野にフィードバックする能力
・自らの専門分野に数理・データサイエンス・ＡＩを応用するための大局的な視点・ＡＩの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、ＡＩ技術を活用し課題解決につなげる能力【参考】⑫ 生成AIに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（応用基礎レベル）モデルカリキュラム改訂版」（2024年2月 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム）における、コア学修項目3-5「生成」の内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容

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
山口大学

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5②大学等全体の男女別学生数

年度
男性5082 人女性

3433 人（ 合計8515人）

入学
定員

収容
定員

令和5年度

令和4年度

424

100

400

75

00000000000

424

100

400

75

00000000000③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
農学部

合 計

学生数

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30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

合計

履修率7519%
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75
19%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 山口大学

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）

909

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） 山口 真悟

422

人

1人

（役職名） 情報・データ科学教育センター長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）
情報・データ科学教育センター（責任者名） 山口 真悟（役職名） 情報・データ科学教育センター長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
山口大学情報・データ科学教育センター規則⑥ 体制の目的
情報・データ科学教育センターは、データサイエンス教育の管理、運営体制の整備及び組織的指導体制を確立するとともに、数理的思考を備え、データ分析・活用できる人材を育成し、もって社会の課題解決・発展に資することを目的とする（規則第２条）。この目的を達成するため、センター
はデータサイエンス教育の開発・検証・改善の業務を行う（規則第３条）。

⑦ 具体的な構成員
情報・データ科学教育センター長 大学院創成科学研究科 教授 山口 真悟
副センター長 教育学部 教授 北本 卓也
副センター長 大学院創成科学研究科 教授 西井 淳
共通教育実施部会長 センター専任教員 准教授 木下 真
データサイエンス教育専門部会長 大学院創成科学研究科 准教授 藤田 悠介
データサイエンス教育全学調整部会長 教育学部 教授 北本 卓也
リカレント教育部会 大学院創成科学研究科 准教授 佐村 俊和
教育支援課 課長 椛村 裕二

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
19%10%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
30%40%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）具体的な計画20%400

令和５年度から、当該プログラムを開講している。これらの科目は生物資源環境科学科の必修科目５科目と選択科目1科目計６科目で構成される。当該プログラムについてはオリエンテーション等で説明を行い、選択科目の積極的な受講を勧めている。また、生物機能科学科においても、上記５科目の内３科目は必修科目であり、残りの３科目も履修可能（うち２科目は生物資源環境科学科の科目を履修することになるが、当該科目の単位は卒業・進級に必要な単位数に含めることができるようになっている。）である。今後の予定としては、令和６年度には生物資源環境科学科で開発した教材やノウハウを学部内で共有し、生物機能科学科においても段階的に学科科目の中でプログラムの構成科目を開講していく予定である。以上により、上記計画に示す通り、履修者数・履修率を増やしていく予定である。

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
生物資源環境科学科では、当該学科以外からのプログラムの構成科目の受講者を受け入れている。このことは農学部の全学生に周知しており、履修の促進も図っている。

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
本学情報・データ科学教育センターのHPに掲載し周知している。また、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に認定された後は、本学部HPにも掲載し、より一層、周知を行う予定である。

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】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
生物資源環境科学科においては、５科目が必修科目であることに加え、選択科目である「生物環境情報工学」は、受講を想定している３年生以上では、農学部において時間割上、同一時間に開講されている科目はなく、学生が希望すれば、履修できるようになっている。
生物機能科学科においても、４科目が学科開講の必修・選択科目であることに加え、生物資源環
境科学科の科目である残り２科目についても、時間割上、実験を除き、同一時間に開講されている科目はなく、学生が希望すれば、履修できるようになっている。
また、できる限り多くの学生が修得できるように、演習を含む科目には大学院生をTAとして配置しており、演習中の学生からの質問にも随時、回答できるサポート体制を整えている。

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
授業に関する質問や相談は授業中だけでなく、授業時間外においても修学支援システムや学習管理システムMoodle、メール等によるオンライン並びにオフィスアワーによる対面で応じている。

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 山口大学

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）
情報・データ科学教育センター（責任者名） 山口 真悟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） 情報・データ科学教育センター長
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

学内からの視点本学では，全学的に修学支援システム（eYUSDL: electronic system of Yamaguchi University Self-Directed Learning）を構築し、その運用を通じて本教育プログラムを構成する科目を含めた全ての科目の履修状況、単位取得状況を収集している。これらのデータを活用することによって、プログラム希望者が該当科目を履修していることを確認している。また当該科目の単位取得状況から本教育プログラムの修得状況を把握している。
プログラムの履修・修得状
況

本学では修学支援システムに授業評価アンケート機能を構築し、運用している。また、情報・データ科学センターは個別の授業でなく、教育プログラム全体の評価アンケートも実施している。受講生は学期末にアンケートをシステムに入力する。結果を総合的に分析することによって、授業内容の学生の理解度を把握することができる。その結果を農学部及び情報・データ科学教育センターで共有し、本教育プログラムの評価・改善に活用している。
学修成果

上記アンケートの項目「あなたは、この授業の内容を理解できましたか？」の結果を分析することによって、授業内容の学生の理解度を把握することができる。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

上記アンケートの項目「あなたは、後輩学生や他の学生へこの授業科目の受講を推奨しますか？」の結果を分析することによって推奨度を把握している。

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

本学情報・データ科学センターにおいて履修者数，履修率を把握し，農学部と連携しながら計画達成を目指す。

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

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
本学では卒業生調査システムを構築しており、その運用を通じて本教育プログラムを修了した卒業生の進路先や活躍状況を把握する仕組みができている。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学ではデータサイエンティスト協会が定めたスキルチェックリストを参考にすることによって、産業界からの視点を取り入れて教育プログラムを設計している。本教育プログラムを構成する「データ科学と社会II」には、地元企業の方を講師とした授業があり、教育プログラムの内容に産業界の視点を含めている。「データ科学と社会II」の学外講師を中心に地域の自治体や企業およそ20団体とデータサイエンス教育の協力体制を構築し、学外の意見を取り入れる仕組みがある。
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

本教育プログラムを構成する「データ科学と社会Ⅰ」では、データサイエンティストによる講演や地元企業の講師による活用成功事例を紹介してもらい、学生のモチベーションを高める授業内容を設けている。また、それに続く「データ科学と社会Ⅱ」では、それぞれの専攻分野における数理・データサイエンス・ＡＩの活用事例を紹介してもらい、それらを学ぶことの意義を理解させる授業内容にしている。また、それらに続く「数学概論」、「データサイエンス技術」ではデータサイエンスを理解する上で必要となる数学基礎、およびAI基礎を学び、「応用情報処理学」や「生物環境情報工学」では、コ数理・データサイエンス・ＡＩを ンピュータを使った実習を取り入れており、学生が積極的に授業へ参加することによって、自らの行動と体験を通して、「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 学修成果を実りあるものにするとともに、それらを学ぶ楽しさや意義を味わうことができるように工夫している。
義」を理解させること山口大学ではデータサイエンティスト協会が定めたスキルチェックリストを参考にデータサイエンス教育レベルを開発
内容・水準を維持・向上しつ し、それに基づいて本教育プログラムや専門課程プログラムを構築しており、教育内容と水準を維持している。情報・つ、より「分かりやすい」授業 データ科学教育センターは、受講生からのアンケートの結果、企業や自治体からの意見を参考に、各学科の専門性を考慮して学生に「分かりやすい」授業となるよう、定期的に会合を開き、授業の改善に取り組んでいる。また、各科目にとすることおいて、担当教員が専門分野（農学分野）におけるデータサイエンス技術の応用例を紹介する場合は、常に、最新の事※社会の変化や生成AI等の 例を紹介できるように、情報収集を行っている。
技術の発展を踏まえて教育内容を継続的に見直すなど、より教育効果の高まる授業内容・方法とするための取組や仕組みについても該当があれば記載大学等名

山口大学（農学部）

申請レベル

応用基礎レベル（学部・学科等単位）

教育プログラム名

データサイエンス応用基礎プログラム（農学部）

申請年度

令和６年度

取組概要
1. プログラムの目的

山口大学農学部では，数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育プログラムを実施し，自らの専門分野への活用を可能とする応用基礎力を修得することを目的としている。

2. 身に付けられる能力

1. データから意味を抽出し，自身の専門分野にフィードバックする能力
2. 自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
3. AIの基本的な概念と手法，応用例を学ぶことで，AI技術を活用し課題解決につなげる能力

3. 開講されている
3. 科目の構成••

データサイエンス技術（2単位），数学概論（2単位）（農学部各学科開講分）
応用情報処理学（2単位），生物環境情報工学（2単位）（農学部生物資源環境科学科開講分）※1 受講要件のリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会」の授業科目

4. 修了要件以下の科目の単位を全て修得すること。
１．「データ科学と社会Ⅰ」及び「データ科学と社会Ⅱ」
２．「データサイエンス技術」，「数学概論」，「応用情報処理学」及び「生物環境情報工学」

5. 実施体制

情報・データ科学教育センターが農学部と連携し本教育プログラムの計画・実施・評価・改善を担っている。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用