東京⼯業⼤学
データサイエンス・AI 全学教育プログラム（リテラシーレベル）
令和３年度

⾃⼰点検・評価結果
データサイエンス・AI 全学教育実施委員会

教育プログラムの概要
今⽇のディジタル情報化社会においては、データサイエンス・AI の果たす役割が急速に⼤きくなっており、⽇常⽣活、産業応⽤、研究開発などあらゆる分野において基盤となり始めている。
このような中で⼤学におけるデータサイエンス・AI ⼈材の育成が社会から強く要請されようになり、その期待も⼤きい。これに対し本学としても、理⼯系総合⼤学である特徴を活かし、専⾨分野に依らず将来的にデータサイエンス・AI を駆使して問題解決ができる能⼒を⾝につけた⼈材を育成するため、リテラシーレベルからエキスパートレベルまでのデータサイエンス・AI ⼀貫教育を提供することが望まれる。
データサイエンス・AI 全学教育プログラム（リテラシーレベル）（以下本プログラムと記す）は、これに応えるべく学⼠課程 1 年次学⽣を対象とし、所属する学院の専⾨に依らず基盤となる数理・データサイエンス・AI のリテラシーレベルの素養を習得する機会を提供すると共に、引き続く学⼠課程における応⽤基礎レベルや、⼤学院課程におけるエキスパートレベルへと容易にステップアップできる道筋をつけることを意図している。
本プログラムは従来から提供している理⼯系教養科⽬（情報）４科⽬を核とし、プログラム開始初年度の令和 3 年度においては全学教育への移⾏期間として、最低限必要となる学修内容を提供した。令和４年度からは必要学修項⽬を整備・体系化した新科⽬「基礎データサイエンス・AI」を追加して本格実施する。
履修対象者は本プログラムを開始した令和 3 年度以降に⼊学した学⼠課程 1 年次全学⽣を原則とし、理⼯系教養科⽬（情報）４科⽬ 4 単位を取得することを修了要件とする。具体的には、令データサイエンス・AI 全学教育プログラム（リテラシーレベル）科⽬⼀覧
科⽬区分

理⼯系教養科⽬(情報) 100 番台

科⽬コード

科⽬名

単位数

備考欄

LAS.I111

情報リテラシ第⼀

0.5-0.5-0ALAS.I112

情報リテラシ第⼆0.5-0.5-0ALAS.I121

コンピュータサイエンス第⼀0.5-0.5-0ALAS.I122

コンピュータサイエンス第⼆0.5-0.5-0

BLAS.I131

基礎データサイエンス・AI

1-0-0C和 3 年度⼊学の学⼠課程 1 年次⽣については、データサイエンス・AI 全学教育プログラム（リテラシーレベル）科⽬⼀覧表において、A 科⽬ 3 単位及び B 科⽬ 1 単位を取得し、さらに情報リテ
ラシ第⼆において特別講義を実施したクラス 1a(IL1)及び 4b(IL1)で履修・単位取得したことを修了要件とする。ただし、令和 3 年度の情報リテラシ第⼆においてクラス 1a(IL1)及び 4b(IL1)以外で履修した場合は、令和 4 年度以降に本プログラムが指定する補講を受講し、合格することによって修了要件を満たすものとする。令和 4 年度以降⼊学の学⼠課程 1 年次⽣については、同科⽬⼀覧において A 科⽬ 3 単位及び C 科⽬ 1 単位を取得することを修了要件とする。

⾃⼰点検・評価
1. 科⽬構成・実施⽅法
1.1 現況
本学は国内有数の理⼯系総合⼤学であり、その特徴の⼀つとして学⽣の基礎数学や情報リテラシに関する素養が平均的に⾼いレベルにあることが挙げられる。このような背景の下、特定の授業を⾏わずともデータサイエンス・AI に関するリテラシーレベルの素養をある程度持っていて当然という⾵潮があったためか、これまでリテラシーレベルの学修内容をまとめて学⼠課程１年次において教育する枠組みがなかった。これに対し本プログラムでは、従来⾏われてきた情報リテラシーやコンピュータサイエンスに関する学修内容に加え、データサイエンス・AI 分野に関して不⾜していた部分を特別講義で補うことにより、リテラシーレベルで要求される学修内容を提供した。
⼀⽅で、本プログラムを開始した令和３年度は、それまで各学院に委ねられていたリテラシーレベルのデータサイエンス・AI 教育を学⼠課程１年次における全学教育に移⾏するための過渡的な期間となったため、プログラム履修対象者数を制限せざるを得なかった。ただし、学⽣を所属する学院に関係なく無作為にクラス分けした後、特別講義を⾏った２クラスを本教育プログラムの履修対象としたことから、履修対象者が⼀部の学院に偏ることはなかった。

1.2 ⾃⼰評価
本プログラムが提供する学修内容は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定したリテラシーレベルモデルカリキュラムに対応しており問題ないと考える。
しかしながら、学⼠課程１年次における全学教育に移⾏するための過渡的な期間であったとはいえ、プログラム履修対象者を⼀部のクラスに制限せざるを得なかったことは問題であり反省すべき点である。ただし、クラス分けに関しては上述の通り、⼀部の学院に偏ることなく全学院に所属する学⽣を対象とすることができた。また、対象外となったクラスに配属された学⽣には、不公平とならないよう令和４年度に救済措置を実施する予定である。
さらに、令和４年度からは 4 科⽬に分散しているリテラシーレベルの学修内容を整理・体系化

した理⼯系教養科⽬（情報）「基礎データサイエンス・AI」を新設し、クラスの制限をなくし全学教育を本格実施することで、問題点は解決できる⾒込みである。これに加えて、令和４年度から始まる⾼等学校共通必履修科⽬「情報Ⅰ」を学んだ学⽣が⼊学する３年後に向けて、授業内容の⾒直しの検討を始めている。

2. 実施体制
2.1 現況
学⼠課程レベルから⼤学院博⼠課程レベルまで⼀貫したデータサイエンス・AI 全学教育を⾏うことを⽬的として、それまで理⼯系⼤学院修⼠レベルの⾼度データサイエンス・AI 全学教育のために設置されていた「データサイエンス・AI 全学教育実施 WG」を、令和３年度より「データサイエンス・AI 全学教育実施委員会」に格上げ再編した。本委員会は、学⽣が所属する全ての学院・教育院から選出された教員により構成され、学⼠課程１年次の理⼯系教養科⽬（情報）実施委員会と連携しつつ、データサイエンス・AI 教育におけるカリキュラムや教材の検討、授業実施に関わる学院間の調整等、リテラシーレベルからエキスパートレベルまでカバーするデータサイエン
ス・AI 全学教育の充実を担っている。

2.2 ⾃⼰評価
本プログラムを構成する理⼯系教養科⽬（情報）の授業に関しては、理⼯系教養科⽬（情報）実施委員会が責任を持って実施している。⼀⽅で、データサイエンス・AI 全学教育実施委員会はリテラシーレベルの教育を保証するために、理⼯系教養科⽬（情報）実施委員会と連携しつつ、カリキュラムや教材の検討、授業実施に関わる学院間の調整、プログラムの点検・評価・改善に向けた作業を⾏う体制を整えており、その⽬的に向けて⼗分に機能していると⾔える。

3. プログラム履修・修得状況、学修成果
3.1 現況
令和３年度の⼊学者数に対する本プログラムの履修率は 8.5%、修了率（履修者数に対する修了者数の割合）は 88.8%であった。履修率が低くなった要因は、修了要件に含まれる特別講義を⾏った「情報リテラシ第⼆」クラスが 2 クラスのみに限定されたためである。⼀⽅令和３年度中に、プログラム対象履修者以外も含む理⼯系教養科⽬（情報）４科⽬を通した履修者数は 733 名であった。必修科⽬でないにも関わらず学⼠課程１年次学⽣の 7 割程度が履修していたことになり、本プログラムに対する潜在的な履修希望者は多いと思われる。

3.2 ⾃⼰評価
前述の通り、令和３年度は本プログラム履修対象者を制限せざるを得なかったことから履修率が低くなったことは反省すべき点である。ただし、本プログラムの修了率は⾼く、授業後の学⽣のアンケート結果も概ね好評だったことは評価できる点である。
令和４年度以降は、4 科⽬に分散しているリテラシーレベルの学修内容を整理・体系化した理⼯系教養科⽬（情報）「基礎データサイエンス・AI」を新設し、授業クラスによる制限を取り払った全学教育を本格実施することで、収容定員に対する履修率は年度経過と共に順調に増えることを⾒込んでいる。

4. 学修⽀援4.1 現況
プログラムを構成する理⼯系教養科⽬（情報）は、学⽣が⼊学時に所属する学院とは無関係に誰もが受講できる学⼠課程１年次の全学科⽬であり、きめ細かな学修指導を可能とするために１クラスの⼈数が数⼗名程度となるように複数クラス編成としている。
各科⽬においては座学⼀辺倒にならないように、できる限り⾝近な例や問題を題材にした実例紹介や演習を取り⼊れた授業を⾏っている。演習は基本的に学⽣⾃⾝が PC を使⽤して実⾏する環境で⾏っている。また、モデルカリキュラム（リテラシーレベル）の導⼊部分に準じた内容を適宜取り⼊れて、データサイエンス・AI を学ぶ楽しさや意義を実感できるよう⼯夫すると共に、将来的に⾃らがツールを駆使して問題解決するための基礎的なプログラミングスキルを⾝につけることができる授業内容としている。
授業資料の配布、課題提出、質問の受付け等は、本学の学修管理システム T2SCHOLA を活⽤して⾏っている。この他にも担当教員が SNS やチャットを介してリアルタイムのフィードバックを⾏っている例もある。

4.2 ⾃⼰評価
新型コロナへの感染対策としてオンライン授業を余儀なくされ、演習を多く含む授業実施には難しい⾯があったにも関わらず、学⽣が主体的に学修できるような環境を整えており、学⽣の満⾜度も⾼いと思われる。令和４年度は本プログラムを担当する⼈員を強化し、より良い学修⽀援ができるよう計画している。

5. 学⽣による評価
5.1 現況
本学では、教育⾰新センターが全授業科⽬について履修学⽣を対象として各クオータ終了時に「授業学修アンケート」を実施している。授業の難易度、理解度、関⼼度、到達度、講義内容、授業の進め⽅等、学⽣の学修成果に関して調査を⾏い、結果を担当教員にフィードバックすることにより、教育改善に活⽤している。本プログラムでも、データサイエンス・AI 全学教育実施委員会が理⼯系教養科⽬（情報）実施委員会と連携して、授業学修アンケート結果を⾃⼰点検・評価に役⽴てている。

上記授業学修アンケートの他にも、よりきめ細かい対応として、各授業回で適宜実施している課題レポート提出と共に授業の感想を提出してもらい、学⽣の理解度をチェックしながら授業を進めている。

5.2 ⾃⼰評価
学⽣による評価は継続的に実施しており、教育プログラムの質向上に確実に役⽴てる努⼒をしていると⾔える。令和４年度には、データサイエンス・AI 全学教育実施委員会の下、学⽣による評価を含む企画・調査を定常的に⾏う部署を設置して取り組みを強化する予定である。

6. 学外からの視点
6.1 現況
「⾼度情報理⼯学⼈材成事業(AI 基⾦)」に 38 社がサポーター企業として参画しており、これらの企業からのヒアリングや、キャリアフォーラム等のイベントにおいて意⾒交換を⾏った。⼀⽅、既に⼤学院課程で実施しているエキスパートレベル教育では、サポーター企業と連携して共同教育を実施している。これらの参画企業からの意⾒を収集することによりリテラシーレベルからエキスパートレベルまでの⼀貫した教育プログラムの改善に役⽴てる⽅向性で議論を⾏なった。

6.2 ⾃⼰評価
企業を含む学外との連携を継続的に模索する取り組みを⾏っており、適切に機能していると⾔える。令和４年度には、データサイエンス・AI 全学教育実施委員会の下に、社会連携を定常的に⾏う部署を設置して取り組みを強化する予定である。