様式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） 申請様式

南九州大学

① 学校名
南九州学園

② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態宮崎県宮崎市霧島5丁目1－2④ 所在地⑤ 申請するプログラム名称

南九州大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑥ プログラムの開設年度

令和３

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

65

人

（非常勤）

100

人

10

人

（常勤）

⑧ 教員数

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
310⑩ 全学部・学科の入学定員⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

人
966

総数

人

１年次

214

人

２年次

261

人

３年次

241

人

４年次

250

人

人

６年次

５年次

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

前田 隆昭

（役職名）

学長

⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教学推進委員会（責任者名）

前田 隆昭（役職名） 学長・教学推進委員会 委員長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
自己点検委員会（責任者名）

中瀬 昌之⑮ 申請する認定プログラム（役職名） 副学長・自己点検委員会 委員長
認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 南九州大学・学務部

E-mailgakumu@nankyudai.ac.jp

担当者名

赤木 裕美

電話番号

0985-83-2111

様式２－１

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件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

環境園芸学部環境園芸学科では､「フレッシュマンセミナー｣1単位および「生物統計学」2単位を取得し、｢情報処理論Ⅰ｣2単位、「情報処理論Ⅱ｣2単位から2単位以上を取得すること。

③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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 1-1 1-6
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 1-2 1-3
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 1-4 1-5
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 3-1 3-2
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「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
授業科目
情報処理論Ⅰ
情報処理論Ⅱ
生物統計学

単位数

2
2
2

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
情報処理論Ⅰ
情報処理論Ⅱ⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択

授業科目

選択

4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎

講義内容
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう 1《学長講話》《大学の学びの情報社会変化(第4次

1-1 産業革命、Society5.0､データ駆動型社会等)について・データを起点としたものの見方等について》「フレッ（１）現在進行中の社会変化（第シュマンセミナー」（第1回目）
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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動る
1-6

向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・３回目）

1-2

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・３回目）

1-3

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・３回目）（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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動におけるデータ利活用事例が示 1-4 向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・３回目）
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 1-5 ・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・３回目）
するもの（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「フレッシュマンセミナー」（7回目）
・情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢フレッシュマンセミナー｣（8回目）
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
・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「フレッシュマンセミナー」（7回目）
3-2
項への理解をする
・情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢フレッシュマンセミナー｣（8回目）

・データの図表・統計値、確率変数と標本推定値（平均・分散・比率）､母集団の平均・分散・比率｢生物統計2-1 学｣(2回目・3回目・6回目）

・EXCEL IF関数,ピボットテーブル,画像など｢情報処理論Ⅰ・Ⅱ｣(全15回毎回前半)（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、・二項分布・正規分布・t分布、χ自乗分布とF分布、相関係数｢生物統計学｣（４回目・5回目・14回目）「データを読む、説明する、扱う」 2-2
・EXCEL IF関数,ピボットテーブル,画像など｢情報処理論Ⅰ・Ⅱ｣(全15回毎回前半)
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
2-3 ・分散分析と多重比較､非母数検定､χ自乗検定､回帰分析｢生物統計学｣(8－13回目・15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）
近年、社会のICT化が急速に進み、それにより蓄積された膨大なデータの分析から見いだされる新たな知見や価値が注目されています。本プ
ログラムを履修することで、社会における情報を正しく利用し、そしてデータ・ＡＩを活用する知識を身につけ、データを読み解く能力の身につけられます。また、授業内容に各学科の特徴を考慮した事例を用いており、このプログラムを修めることで実社会に出てすぐに遭遇するデータを分析・理解できるようなります。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nankyudai.ac.jp/annai/mdash/様式２－２

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

人間発達学部子ども教育学科では､｢キャリアデザイン｣2単位および「統計学」2単位を取得し、「情報処理論Ⅰ｣2単位、｢情報処理論Ⅱ｣2単位から2単位以上を取得すること。

③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
授業科目
キャリアデザイン

開講状況 1-1 1-6
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「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
授業科目
キャリアデザイン

開講状況 1-2 1-3
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目

開講状況 1-4 1-5
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

キャリアデザイン

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「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
授業科目

開講状況 3-1 3-2
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

キャリアデザイン

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「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
授業科目
情報処理論Ⅰ
情報処理論Ⅱ
統計学

単位数

2
2
2

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択

授業科目

選択

講義内容
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう 1《学長講話》《大学の学びの情報社会変化(第4次

1-1 産業革命、Society5.0､データ駆動型社会等)について・データを起点としたものの見方等について》「キャリア（１）現在進行中の社会変化（第デザイン」（第1回目）
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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動る
1-6

向(事例等を含む)について》「キャリアデザイン」（第2・3回目）

1-2

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「キャリアデザイン」（第2・3回目）

1-3

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「キャリアデザイン」（第2・3回目）（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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動におけるデータ利活用事例が示 1-4 向(事例等を含む)について》「キャリアデザイン」（第2・3回目）
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 1-5 ・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「キャリアデザイン」（第2・3回目）
するもの（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「キャリアデザイン」（7回目）
・情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢キャリアデザイン｣（8回目）
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
・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「キャリアデザイン」（7回目）
3-2
項への理解をする
・情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢キャリアデザイン｣（8回目）

・データの図表・統計値、確率変数と標本推定値（平均・分散・比率）､母集団の平均・分散・比率｢統計学｣(2回目・3回目・6回目）
・表計算シートを作ろう（基本操作､テキスト入力、表計算、関数､相対参照と絶対参照）｢情報処理論Ⅰ｣(8回
2-1
目・9回目)（５）実データ・実課題（学術デー・データベース管理をしよう（データベース編集、IF関数)｢情報処理論Ⅰ｣(11回目)
タ等を含む）を用いた演習など、
・Excel（関数､データ処理）｢情報処理論Ⅱ｣（6回目・9回目）
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
・二項分布・正規分布・t分布、χ自乗分布とF分布、相関係数｢統計学｣（４回目・5回目・14回目）
といった数理・データサイエン
2-2 ・グラフを作ろう（グラフ機能､グラフの種類と特性について)｢情報処理論Ⅰ｣(10回目)
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す
・Excel（グラフ機能、グラフの種類と特性）｢情報処理論Ⅱ｣（7回目）
るもの
2-3 ・分散分析と多重比較､非母数検定､χ自乗検定､回帰分析｢統計学｣(8－13回目・15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）
近年、社会のICT化が急速に進み、それにより蓄積された膨大なデータの分析から見いだされる新たな知見や価値が注目されています。本プ
ログラムを履修することで、社会における情報を正しく利用し、そしてデータ・ＡＩを活用する知識を身につけ、データを読み解く能力の身につけられます。また、授業内容に各学科の特徴を考慮した事例を用いており、このプログラムを修めることで実社会に出てすぐに遭遇するデータを分析・理解できるようなります。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nankyudai.ac.jp/annai/mdash/様式２－３

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

健康栄養学部管理栄養学科では､｢フレッシュマンセミナー｣1単位および「統計学」2単位を取得し、｢情報処理Ⅰ｣2単位、｢情報処理Ⅱ｣2単位から2単位以上を取得すること。

③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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 1-1 1-6
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 1-2 1-3
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 1-4 1-5
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「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
授業科目
フレッシュマンセミナー

開講状況 3-1 3-2
1 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「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
授業科目
情報処理Ⅰ
統計学

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 一部開講 ○ ○2 ○ 一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
情報処理Ⅰ
情報処理Ⅱ

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択

授業科目

選択

4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎

講義内容
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう 1《学長講話》《大学の学びの情報社会変化(第4次

1-1 産業革命、Society5.0､データ駆動型社会等)について・データを起点としたものの見方等について》「フレッ（１）現在進行中の社会変化（第シュマンセミナー」（第1回目）
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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動る
1-6

向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・3回目）

1-2

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・3回目）

1-3

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・3回目）（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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動におけるデータ利活用事例が示 1-4 向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・3回目）
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 1-5 ・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンセミナー」（第2・3回目）
するもの（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「フレッシュマンセミナー」（7回目）
情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢フレッシュマンセミナー｣（8回目）
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
・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「フレッシュマンセミナー」（7回目）
3-2
項への理解をする
情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢フレッシュマンセミナー｣（8回目）

・・

・データの分布(度数分布表､ヒストグラム)と代表値（平均値､中央値、最頻値）｢統計学｣(2回目・3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差､変数係数）｢統計学｣(4－5回目）
2-1 ・標本調査の意味としくみを考える（母集団､標本､母平均と標本平均）｢統計学｣（11回目･12日目）
・仮説検定の意味としくみを考える（確率分布､正規分布､仮説､有意水準､検定統計量）（13日目・14日目）（５）実データ・実課題（学術デー・EXCEL（IF関数､VLOOKUP関数,外部データ操作､ピボットテーブル､マクロ)｢情報処理Ⅰ｣（1－3回目）
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、・条件の異なるデータを比較する （標準化、標準得点、偏差値）｢統計学｣（7回目）「データを読む、説明する、扱う」
・対応しているデータの関係を調べる（散布図、相関係数）｢統計学｣(8回目)
2-2
といった数理・データサイエン
・相関係数の成り立ちと意味を考える （空間ベクトル､一次関数、二次関数）｢統計学｣(9回目)
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す・EXCEL（IF関数､VLOOKUP関数,外部データ操作､ピボットテーブル､マクロ)｢情報処理Ⅰ｣（1－3回目）
るもの
2-3

・対応しているデータから予測を行う(回帰直線､相関係数)｢統計学｣(10回目)
・統計を扱う姿勢について（分散分析、多変量解析）｢統計学｣（15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）
近年、社会のICT化が急速に進み、それにより蓄積された膨大なデータの分析から見いだされる新たな知見や価値が注目されています。本プ
ログラムを履修することで、社会における情報を正しく利用し、そしてデータ・ＡＩを活用する知識を身につけ、データを読み解く能力の身につけられます。また、授業内容に各学科の特徴を考慮した事例を用いており、このプログラムを修めることで実社会に出てすぐに遭遇するデータを分析・理解できるようなります。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nankyudai.ac.jp/annai/mdash/様式２－４

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

健康栄養学部食品開発学科では､｢フレッシュマンアワー｣2単位、｢統計学」2単位を取得し、「情報処理Ⅰ｣2単位、｢情報処理Ⅱ｣2単位から2単位以上を取得すること。

③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
授業科目
フレッシュマンアワー

開講状況 1-1 1-6
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「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
授業科目
フレッシュマンアワー

開講状況 1-2 1-3
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「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
授業科目
フレッシュマンアワー

開講状況 1-4 1-5
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「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
授業科目
フレッシュマンアワー

開講状況 3-1 3-2
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「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
授業科目
情報処理Ⅰ
統計学

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○2
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
情報処理Ⅰ
情報処理Ⅱ

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択

授業科目

選択

4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎

講義内容
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう 1《学長講話》《大学の学びの情報社会変化(第4次

1-1 産業革命、Society5.0､データ駆動型社会等)について・データを起点としたものの見方等について》「フレッ（１）現在進行中の社会変化（第シュマンアワー」（第1回目）
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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動る
1-6

向(事例等を含む)について》「フレッシュマンアワー」（第2・3回目）

1-2

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンアワー」（第2・3回目）

1-3

・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンアワー」（第2・3回目）（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
・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動におけるデータ利活用事例が示 1-4 向(事例等を含む)について》「フレッシュマンアワー」（第2・3回目）
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 1-5 ・南九州大学入門・南九州大学について理解を深めよう2・3《学部長講話》《データ・AI利活用における研究動向(事例等を含む)について》「フレッシュマンアワー」（第2・3回目）
するもの（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「フレッシュマンアワー」（7回目）
・情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢フレッシュマンアワー｣（8回目）
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
・ メディアリテラシー(サイバー犯罪，個人情報、情報モラルについて)「フレッシュマンアワー」（7回目）
3-2
項への理解をする
・情報リテラシー(図書館の利用､情報検索の方法について) ｢フレッシュマンアワー｣（8回目）

・データの分布(度数分布表､ヒストグラム)と代表値（平均値､中央値、最頻値）｢統計学｣(2回目・3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差､変数係数）｢統計学｣(4－5回目）
2-1 ・標本調査の意味としくみを考える（母集団､標本､母平均と標本平均）｢統計学｣（11回目･12日目）
・仮説検定の意味としくみを考える（確率分布､正規分布､仮説､有意水準､検定統計量）（13日目・14日目）（５）実データ・実課題（学術デー・EXCEL（IF関数､VLOOKUP関数,外部データ操作､ピボットテーブル､マクロ)｢情報処理Ⅰ｣（1－3回目）
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、・条件の異なるデータを比較する （標準化、標準得点、偏差値）｢統計学｣（7回目）「データを読む、説明する、扱う」
・対応しているデータの関係を調べる（散布図、相関係数）｢統計学｣(8回目)
2-2
といった数理・データサイエン
・相関係数の成り立ちと意味を考える （空間ベクトル、一次関数、二次関数）｢統計学｣(9回目)
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す・EXCEL（IF関数､VLOOKUP関数,外部データ操作､ピボットテーブル､マクロ)｢情報処理Ⅰ｣（1－3回目）
るもの
2-3

・対応しているデータから予測を行う(回帰直線､相関係数)｢統計学｣(10回目)
・統計を扱う姿勢について（分散分析、多変量解析）｢統計学｣（15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）
近年、社会のICT化が急速に進み、それにより蓄積された膨大なデータの分析から見いだされる新たな知見や価値が注目されています。本プ
ログラムを履修することで、社会における情報を正しく利用し、そしてデータ・ＡＩを活用する知識を身につけ、データを読み解く能力の身につけられます。また、授業内容に各学科の特徴を考慮した事例を用いており、このプログラムを修めることで実社会に出てすぐに遭遇するデータを分析・理解できるようなります。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nankyudai.ac.jp/annai/mdash/様式３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３

年度

②履修者・修了者の実績
令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数

履修者数 修了者数

学部・学科名称

入学
定員

収容
定員

環境園芸学部環境園芸学科
人間発達学部子ども教育学科
健康栄養学部管理栄養学科
健康栄養学部食品開発科学科

130
80
60
40

520
320
240
160

24
0
46
28

15
0
43
24

310 1240

98

82

合 計

0

0

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

0

0

合計

履修率

24
5%
0
0%
46
19%
28
18%
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98
8%

様式４

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 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
教学推進委員会規程② 体制の目的
教学推進委員会は、南九州学園(南九州大学・南九州短期大学)における教育水準の向上
及び特色ある教育の推進を目的として設置した組織であり、令和3年度に設置した委員会である。同委員会規程の第2条（業務）には、次のことが掲げられている。
（1) 学位プログラム等の教育の質保証及び質向上に関すること。
(2) 学位プログラム等の新設又は改組等に伴う質保証の審査に関すること。
(3) 本学が定める内部質保証推進規程に基づく教育活動の状況についての全学的な点検・評価と必要な改善に関すること。
この規程に基づき、本委員会は、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの改善・進化を担当する。
③ 具体的な構成員
教学推進委員会
委員長 南九州大学学長・教授 前田 隆昭
委員
南九州大学環境園芸学部長・教授 杉田 亘
南九州大学健康栄養学部長・教授 吉本 博明
南九州大学大学院園芸学食品科学研究科長・教授 新谷 喜紀
南九州大学教養教育センター長・教授 菅野 善明
南九州大学IRDX推進室長・教授 渡邉 純子
南九州短期大学国際教養学科長・教授 土田 博
南九州大学教務委員長・教授 生地 暢
南九州学園学務部長 赤木 裕美④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績
8%
令和４年度予定
25%
令和５年度予定50%
令和６年度予定75%
令和７年度予定
100%
収容定員（名）1,240
具体的な計画
目標を実現するために、科目担当教員のオフィスアワーの利用や､学習支援システムである”ユニバーサルパスポート”において、授業時間外での学修指導、質問を受付ける仕組み
や、ラーニング・コモンズにおいて自修環境の提供を実施している。
また、プログラムの一部を初年次教育として、全学共通履修（必修科目）となっている「フレッシュマンセミナー｣｢フレッシュマンアワー｣｢キャリアデザイン｣で実施することや、｢統計学｣｢
生物統計学｣の全学必修化を行うことで、プログラムの履修率の大幅な向上を図る。

⑤ 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
倫理的・法的・社会的課題（ELSＩ: Ethical, Legal and Social Issues）、情報倫理、個人情報保護などについての教材を、全学部・全学年のすべての学生がオンデマンドで受講できるように、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが推奨するコンテントなどの利用、参考にして、教材の整備を検討する。

⑥ 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
入学直後の各学科ガイダンスでの周知をはじめ、本プログラム独自のガイダンスの実施に加え、オープンキャンパス等での入学前の説明会等を複数回に渡り実施する。
本プログラム専用のWEBサイトやポスターの学内掲示により常に最新の情報を提供し学生への情報提供に努める。
各学科の初年度教育科目である「フレッシュマンセミナー｣、｢フレッシュマンアワー」および「キャリアデザイン｣で全学共通授業で本プログラムの一部（ELSI、個人情報、データ倫理、
AI社会原則等）を実施することで、入学直後において広く全学生への周知を徹底する。

⑦ 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
オンデマンド授業や双方向オンライン授業などの多様な授業形態に対応できるように、新入生オリエンテーションにて、学習支援システム“ユニバーサルパスポート” へのアクセス方
法、Ｗeb会議システム“Zoom”の設定、”ユニバーサルパスポート”による課題の提出およびメッセージ・プラットホーム”Slack”による、プログラム履修対象となる新入生に入念に説明を行う。また、遠隔授業になった場合に備えて、ネット環境の悪い学生に対してはWifi環境が整った教室・スペースを開放し、遠隔授業でも「数理・データサイエンス・AI教育」を円滑に受講できるように学修環境を整える。

⑧ 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
担当教員へ直接疑問点を相談することができ、理解できるまでのサポートが必要であるので、本学では全教員がオフィスアワーを設定している。また、授業に関する情報(出欠情報
および成績などの履修状況)は授業ごとに学習支援システム”ユニバーサルパスポート”に掲載してあり、受講生はオンラインでいつでも担当教員に質問することができる。

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
学内からの視点”ユニバーサルパスポート”を活用して、履修登録、出欠管理、成績管理などを行っており、本教育プログラムを構成する授業科目の履修状況および単位取得状況を当ポータルサイトで確認できる。授業評価アンケートのプログラムの履修・修得状 設問ごとの平均値および自由記述欄の学生の意見を集約して授業担当教員にフィードバックしている。さら況に、”ユニバーサルパスポート”から授業科目ごとに学生が提出した課題の提出状況の把握が実施できる体制となっている。

学修成果

授業評価アンケートの項目において、学生の授業への取組に関する自己評価項目を設定している。「フレッシュマンセミナー」「フレッシュマンアワー」「キャリアデザイン」においては、学んだ内容の振り返りを授業時間内にさせることにより、学修成果を明確にしている。また、授業評価アンケートの結果を共有するとともに、担当教員にフィードバックすることにより、教育プログラムの評価・改善に活用している。受講生の習熟度については、
授業評価アンケートの結果をもとに、全学科で同レベルに達していることを目指す。さらに、本教育プログラムの授業科目のGPAと他科目のGPAを比較し学修成果を確認する。IR・Dx推進室では、各授業科目の成績評価の分布と「学生ごとのGPA分布」の分析を行い、分析結果を共有し、改善等に生かす。

授業評価アンケートを”ユニバーサルパスポート”を使用して、本教育プログラムの履修者全員に対して実施し学生アンケート等を通じた ており、学生の理解度を分析し、授業の評価・改善に活用している。
学生の内容の理解度
現時点で後輩等他者への推奨の取組を実施していないが、令和４(２０２２)年度から本教育プログラムの授業
学生アンケート等を通じた評価アンケートで他学生への推奨度について確認し、アンケート結果を”ユニバーサルパスポート”ですべての後輩等他の学生への推奨
学生が閲覧できるように検討していく。
度
本教育プログラムの授業は、一部を除いて必修科目となっている。選択科目については、積極的な受講を推奨
全学的な履修者数、履修している。令和５年度入学生よりすべて必修科目とする予定である。
率向上に向けた計画の達成・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

本教育プログラムを履修した卒業生は現時点では輩出していないが、修了者の学修成果が各学科の卒業生の就職先において生かされているかについては、就職課とIR・Dx推進室の連携により明確にしていく。卒業生が就職した企業等の評価については、今後意見聴取をするなどして把握していく。

産業界等の有識者を含めた外部評価委員による本学の自己点検評価に関する外部評価を定期的に実施して産業界からの視点を含め おり、本教育プログラムに関する意見をいただく予定である。この外部の視点からも教育プログラムの内容･手た教育プログラム内容・手 法等への改善の参考にする。また、地域の企業と連携した教育研究を実施しており、産業界からの視点で得られた提言をもとに授業内容の評価･改善を行っていく。
法等への意見モデルカリキュラム（リテラシーレベル）の中で、大学の学びの情報社会変化（第4次産業革命、Society5.0､
数理・データサイエンス・ＡＩを データ駆動型社会）等、データ・AI利活用における研究動向について、わかりやすい事例等を示しながら講義を「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 実施している。
義」を理解させること
授業評価アンケートの回答結果を参考にしながら、授業の内容と水準を維持・向上するとともに、学生がより理内容・水準を維持・向上しつ 解しやすい授業方法について検討していく。また、年度ごとに各学科および大学全体で作成する教学点検・評つ、より「分かりやすい」授業 価計画で自己判定を行うとともに、改善・向上方策を具体的に示し、本教育プログラムの内容に関する点検を実施し、授業内容の水準の維持・向上に繋げていく。
とすること②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.nankyudai.ac.jp/annai/mdash/