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】

様式１
大学等名
プログラム名尚絅学院大学
AIデータサイエンス教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称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③ 修了要件
教養教育科目「AI社会とデータサイエンス」（必修・2単位）を履修し、単位を取得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
AI社会とデータサイエンス
2○○○⑤ 「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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3授業科目
授業科目
AI社会とデータサイエンス2○○○⑥ 「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
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
AI社会とデータサイエンス2○○○⑦ 「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
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
AI社会とデータサイエンス2○○○

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】⑧ 「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
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
AI社会とデータサイエンス
2○
○
○
○

⑨ 選択「４．オプション」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

1-1（１）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

AIやビックデータがもたらす社会の変化Ⅰ（1回目）
・コンピュータやICTの進展（コンピュータ、インターネット、情報通信システム、IoT、第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会）
・ビックデータの時代

AIやビックデータがもたらす社会の変化Ⅱ（2回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル（シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど）
1-6

現代社会におけるAIの利活用（3回目）
・AI最新技術の活用例（敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）

1-2（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

社会がもとめるデータサイエンス（6回目）
・データサイエンスとは何か、情報とデータの違い、データサイエンスの活用事例
・調査データ、実験データなど
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）
データサイエンス演習Ⅰ（11回目）
・１次データ、２次データ、データのメタ化
・データのオープン化（オープンデータ）

1-3

現代社会におけるAIの利活用（3回目）
・データ・AI活用の広がり（生産、消費、文化活動など）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど
・知識発見、原因究明、計画策定、判断支援など

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】

AIと人類（4回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIでできることとできないこと
・AIとビッグデータ

1-4

AIの技術（5回目）
・AIの種類と特徴（機械学習、教師あり学習、教師なし学習、深層学習など）
・認識技術、ルールベース、自動化技術
社会が求めるデータサイエンス（6回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化（３）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多変量解析および質的研究（10回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化など
・予測を行うための分析手法（重回帰、主成分分析、因子分析など）

現代社会におけるAIの利活用（3回目）
・レコメンド機能、画像認識、音声認識、機械翻訳、自動運転など
・製造、流通、モビリティ、金融、教育などの分野におけるAIの活用事例
1-5

AIやデータ社会の将来に向けて（15回目）
・AI社会での雇用の変化（失われる仕事、新たに生まれる仕事、将来の社会変化を見据えた学びと備え）・SDGsにおけるAIやデータサイエンスの役割

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】（４）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

3-1

AIやデータ社会がもたらす諸問題Ⅰ（13回目）
・コンピュータやAIが進展に伴う難しい問題（ELSI、個人情報保護法）
・ICTの進展と子どもの教育

3-2

AIやデータ社会がもたらす諸問題Ⅱ（14回目）
・AI社会にかかわる倫理的問題（データバイアス、アルゴリズムバイアス、フェイクニュースなど）
・ビッグデータ社会にかかわる倫理的問題(個人情報保護法、オプトイン、オプトアウト、プライバ
シー、忘れられる権利、自己情報コントロール権、GDPRなど）
・情報セキュリティ、匿名加工情報、暗号化など

2-1

データの散らばりを読み取る（7回目）
・記述統計学(平均、分散、標準偏差など）、様々なグラフ（棒グラフ、円グラフ、散布図、ヒートマップなど）
・相関関係と因果関係（相関係数、線形回帰、交絡、相関と因果の違い）
社会がもとめるデータサイエンス（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒートマップ）
・データの図表表現（チャート化）・不適切なグラフ表現（不必要な視覚的要素）（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、「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

2-2

データから全体を推測するⅠ（8回目）
・推測統計学（母平均、母分散、標本化、標本平均、標本の分散、不偏分散）
・いろいろな検定（二項検定、ｔ-検定など）
データから全体を推測するⅡ（9回目）
・データの比較、統計学的判断
データサイエンス演習II（12回目）
・不適切なグラフ表現
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）

2-3

データサイエンス演習Ⅰ（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）
・表形式のデータ（csv）
・政府統計ポータルサイト e-Stat の活用
・実データを対象としたエクセルによるデータ処理演習
・データの集計（和、平均）、並び替え、ランキング
データサイエンス演習Ⅱ（12回目）
・統計 Dashboard の活用（人口ピラミッド、地域統計のレーダーチャート）
・データ可視化の演習（実データのグラフ化）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）
AIやデータサイエンスの基礎を理解し、社会の変化、とりわけAI技術とビックデータがもたらす可能性、適用事例、来たるべき社会に向け基盤となる必要な知識と能力を習得する。
・ICTおよびAIがもたらす社会の変化を概観できるようになる。
・AIの基本的仕組みに関する知識を習得する。
・多種多様なデ－タを扱うデ－タサイエンスの基礎を理解する。表計算ソフトを用いて、実データの基礎的な分析ができる。
・新たな社会変化に主体的に向き合える思考力および倫理観を身に付ける。

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】

様式２
尚絅学院大学

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

2022

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

人文社会学類
心理学類
子ども学類
学校教育学類
健康栄養学類

872
286
302
185
329

合 計

1,974

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

808 212 126 86 196 113 83
244 69 24 45 65 23 42324 69 11 58 62
5 57
164 47 29 18 37 22 15
320 71 13 58 68 12 56000000000000000000000000000000
460 1,860 468 203 265 428 175 253

00000000
0000000000000200
6080
4080

男性

令和3年度

修了者数

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

000000000
0
0
000
000
00000

男性

0

履修者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性0

令和元年度

修了者数女性

合計

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

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
00
0
0
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0
0
00
0
0
00
0
000

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
0
0
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00

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0000

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00000000000

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

212
26%
6928%
6921%
4729%
7122%
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0 468
25%

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】

様式３
大学等名

尚絅学院大学

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）

93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） 片山 統裕

134

人

6人

（役職名） 教授・情報システムセンター長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）
教育開発推進委員会（責任者名） 黄 梅英（役職名） 教授・副学長・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
尚絅学院大学教育開発推進委員会規程⑥ 体制の目的
全学的な情報教育の推進を目的として、教育開発推進委員会に情報教育WGを置く。
本WGは各学類の担当委員から構成され、情報教育に関するカリキュラムを検討し、教育を進めるためのシラバスの共通化・ルールや教材を整備して提供する。

⑦ 具体的な構成員＜教育開発推進委員会構成員＞(1) 副学長（教学担当）：黄 梅英（社会部門） 委員長(2) 教務部長：廣瀬 愛（人文部門）(3) 教務課長：佐々木 エミ(4) 総合人間科学系人文・社会科学系分野：能田 昴（教育部門）(5) 総合人間科学系自然科学系：東門田 誠一（健康栄養部門）＜情報教育WG構成員＞(1)人文社会学類 ：片山 統裕 教授（理工・自然部門）(2)心理学類：行場 次朗 教授（心理部門）(3)子ども学類：東 義也 教授（教育部門）(4)学校教育学類 ：佐々木 健太郎 准教授（教育部門）（5)健康栄養学類 ：柳沼 梢 准教授（健康栄養部門）

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】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
25%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
75%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）1,860
具体的な計画
本プログラムを構成する科目（AI社会とデータサイエンス）は、全学類で必修科目として開講しているため、令和4年度において、1年次の全学生（468名）が履修している。

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
上記④の通り、全学類で必修科目として開講しているため、令和4年度において、1年次の全学生（468名）が履修している。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】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
上記④の通り、全学類で必修科目として開講しているため、令和4年度において、1年次の全学生（468名）が履修している。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】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
上記④の通り、全学類で必修科目として開講しているため、令和4年度において、1年次の全学生（468名）が履修している。また、再履修者対象とした科目を開講し、修得に向けたサポートを行っている。

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
2022年度はコロナ対策のため、遠隔での授業形式（リアルタイム・オンデマンド）が中心となった。
LMS上で授業資料やビデオを公開し、学生はいつでも予習・復習・質問ができ、指導を受けることができるようにした。
質問については、科目担当教員とメールでやりとりする方法や、オフィスアワーに対面で対応する方法も併用した。
一部のクラスでは、コンピュータ実習室でデータ分析演習を対面授業で行い、それをZoomライブ配信した。コンピュータ実習室で受講した学生は対面で教員のサポートを受けながら演習した。非対面で受講した学生は自宅PC等を利用して同時に演習した。その際、チャット機能等を利用して遠隔で質問対応できるようにした。

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】

様式４
大学等名

尚絅学院大学

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）
自己点検・評価委員会（責任者名） 水田 惠三② 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） 副学長
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「AI社会とデータサイエンス」については、全学類１年生の必修科目であり教務部委員会において単位修得状況を把握している。
プログラムの履修・修得状 教育開発推進委員会において、授業の内容や運営及び質向上に向けて取り組みを行っている。
況初年次教育の位置づけで開設しており、不合格の場合は不合格者対象に特別開講を行うなど早い段階で修得できるよう対応している。
尚絅学院大学で作成している「成績評価のガイドライン」に基づき、シラバスでは科目の到達目標を明示している。
毎回、授業の内容に関連した小テストやミニッツレポートを課すことで学生の理解度を図りながら到達目標をクリアできるよう取り組んでいる。
プログラムの学修成果は、単位修得率及び平均GPA並びに成績分布状況を確認することで点検・評価が可能である。
さらに、授業評価アンケートにおいて、学生自身が到達目標に対しどの程度修得できたのか自己評価を行うことを実施する予定であり、多面的に学修成果が把握できるように準備を進めている。
学修成果

令和４年度全学類開講の「AI社会とデータサイエンス」で実施した授業改善アンケート結果において（1年生全学類）、アンケート回答率50%以上のクラスにおいては、「授業の到達目標に示された内容（知識や技能など）が身についたと思いますか」の問いに対して5段階評価で「そう思う」「ややそう思う」との回答が8割～9割を占め、学生から高い評価を得ている。令和5年度からは、授業の改善のみならず、授業を受講した学生の自己評価もアンケート項目に含まれるため、教員FDを実施し、さらなる学生の理解度向上に向けて授業方法及び教材の見直しを行う。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度「AI社会とデータサイエンス」については、全学類１年生の必修科目となっている。

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度「AI社会とデータサイエンス」については、全学類１年生の必修科目となっている。

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【リテラシーレベル】

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
進路就職課において全学類の卒業生について就職先の調査を行っている。
AI社会とデータサイエンス科目の開始は令和２年度であり、本プログラムの開始は令和4年度である。
本プログラムの修了者が社会に出るのは令和７年度以降となる見込みであるが、卒業調査においても可能な範囲で活躍状況及び企業の評価について調査する予定である。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

尚絅学院大学外部評価委員会において、地元産業界よりデジタル人材の深刻化と、ExcelやWordなどの特定の技術だけではなく、デジタル技術を複合的に活用できる人材が必要であることが話題として出された。
本学としては、卒業時までに「ITパスポート」を取得して社会へ送り出すことを目標としており、教養教育科目において「AI社会とデータサイエンス」及び「情報リテラシー」を必修科目として開設し、全学的にデジタル教育を実施している。
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

授業では、日常生活で利用されている身近なAIの事例を紹介して、幅広い関心を育むよう工夫している。
オンライン動画教材などを利用して、AIの動作原理やその意義を楽しく理解できるようにしている。
COVID-19の影響で、授業は主にオンライン型で実施されたが、オンラインチャットやアンケート機能などを利用して、学生の声を収集・分析して授業中にフィードバックするなど、学生参加型授業になるよう工夫をしている。
データ分析については、オープンデータの探し方、エクセルを用いた前処理や簡単なデータ分析のプロセスを実演し、学生自身に実際に操作させて体験させている。
数理・データサイエンス・ＡＩを 各自が興味をもったデータを分析する課題を与え、試行錯誤や発見を経験できるように授業をデザインしている。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

授業準備の教員負担が大きく、レベルのばらつきが生じやすいコンピュータ演習の授業コンテンツについては、情報教
育WGが、授業計画、授業スライド、演習用データや課題を作成し、共通教材として担当教員に提供している。また、担当教員からのフィードバックを得て、教材の改良を行っている。
本学では、すべての授業について受講者による授業改善アンケートを行っている。本教育プログラムの授業については、教育開発推進委員会・情報教育WGにより分析・総括され、担当教員にフィードバックし、受講生の評価がより高まるよう内容を点検・改善していく。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること