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
プログラム名東京電機大学
情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）

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「情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）」（2単位）の単位修得

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
情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）
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
情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）
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
情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）
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
情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）
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
情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）
2○○○○⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
選択項目
授業科目

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（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

1-1

社会で起きている変化(1回目)(3回目)(6回目)(9回目)
数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義について理解する。(1回目)(3回目)(6回目)(9回目)

1-6

データ・AI利活用の実例について知るとともに、その技術の概要を知る。(1回目)(3回目)(6回目)(9回目)

1-2

データの収集の方法(3回目)(5回目)(8回目)(13回目)データとは何かについて学ぶ。(3回目)(5回目)(8回目)(13回目)

1-3

オープンデータの利用法について学ぶ。(3回目)(5回目)(8回目)(13回目)

1-4

データ・AI利活用の実例について知るとともに、その技術の概要を知る。(1回目)(3回目)(6回目)(9回目)

1-5

データ・AI利活用の実例について知るとともに、その技術の概要を知る。(1回目)(3回目)(6回目)(9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【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（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

3-1

データ・AIを扱う上で留意する点(2回目)(4回目)(7回目)(9回目)(12回目)
ELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則などについて学ぶ。(2回目)(4回目)(7回目)(9回目)(12回目)

3-2

パスワードなどの管理、情報倫理について学ぶ。(2回目)(4回目)(7回目)(9回目)(12回目)

2-1

データを読む(4回目)(6回目)(9回目)(11回目)(14回目)
データの種類、分布、統計情報について学ぶ。(4回目)(6回目)(9回目)(11回目)(14回目)

2-2

表計算の使い方(グラフ作成)(4回目)(6回目)(7回目)(9回目)(10回目)(11回目)
オープンデータを用いて棒グラフや折線グラフなどの作成方法について学ぶ。(4回目)(6回目)(7回目)(9回目)(10回目)(11回目)
グラフによるデータの比較方法を学ぶ。(4回目)(6回目)(7回目)(9回目)(10回目)(11回目)

表計算の使い方(基本操作)(3回目)(5回目)(6回目)(8回目)(9回目)(10回目)
表計算の基本的な使い方について学び、和や平均などの計算方法を学ぶ。(3回目)(5回目)(6回目)(8回目)(9回目)(10回目)
数式の絶対参照と相対参照を学ぶ。(3回目)(5回目)(6回目)(8回目)(9回目)(10回目)
表計算の使い方(データベース)(7回目)(8回目)(9回目)(10回目)(11回目)(12回目)
2-3 データベース（並び替え・抽出・集計）、シート操作、シート間集計について学ぶ。(7回目)(8回目)(9回目)(10回目)(11回目)(12回目)
表計算の使い方(関数)(8回目)(9回目)(10回目)(11回目)(12回目)(13回目)
大量のデータを利用するために必要な関数について学ぶ。(8回目)(9回目)(10回目)(11回目)(12回目)(13回目)
表計算の使い方(データ集計)(9回目)(11回目)(12回目)(13回目)
大量のデータを集計する方法について学ぶ。(9回目)(11回目)(12回目)(13回目)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）
日常生活や社会の抱える課題を解決するため、収集されたデータを分析して活用する能力は誰もが必要になっています。
データを扱う上では、個人情報などの倫理的な問題、責任が生じるため、活用にあたってはさまざま留意する事項があることを理解することも重要です。本講義では、データの見方、分析の仕方を理解し、データの利活用方法について学修することを目的としています。

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
東京電機大学

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
工学部第二部
理工学部
未来科学部

合計

615 62 644 583 6110110
547 109 615 508 107
314 75 380 305 75
216 56 272 216 56000000000000000
8,991 1,980 7,920 1,995 1,693 302 1,912 1,613 299

0000000000
000
00000000

合 計

610 2,440
180 720600 2,400
350 1,400
240 960

677
1656
389
272
0
0
000
0000
00
0
000

女性

合計

男性

履修者数

女性

2,740
797
2,745
1,607
システムデザイン工学部 1,102

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

00000000000000000
0
0
000

男性

0

履修者数

女性

合計

00
0
0
00
00000
0
00
0
000
0000

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修者数

女性

合計

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

男性

0

女性

合計

0

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

平成29年度

平成30年度

修了者数
男性

0

履修者数

女性

合計

00000
00
0
000
0
0
0
0
0
000
000

男性0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

677
28%
10%
656
27%
389
28%
272
28%
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0 1,995 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

東京電機大学

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）

351

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） 大山 航

473

人

15

人

（役職名） 情報教育ワーキンググループリーダー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）
情報教育ワーキンググループ（責任者名） 大山 航

（役職名） 情報教育ワーキンググループリーダー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
情報教育ワーキンググループ⑥ 体制の目的⑴ 本学の情報教育のあるべき姿、将来展望等に関する検討を行う⑵ 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）に対応するカリキュラム（プログラム）の検討を行う⑶ 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）に対応するカリキュラム（プログラム）の改善の検討を行う⑷ 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）に対応するカリキュラム（プログラム）自己点検・評価を行う。
⑸ 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）に対応するカリキュラム（プログラム）の検討を行う。

⑦ 具体的な構成員【メンバー】
大山航（システムデザイン工学部情報システム工学科教授）
長原礼宗（理工学部生命科学系教授・学長室長）
平野 章（工学部情報通信工学科教授）
広石英記（工学部人間科学系列教授・教育改善推進室長）
寿楽浩太（工学部人間科学系列教授）
石原聖司（理工学部理学系教授）
岩井将行（未来科学部情報メディア学科教授）
土肥紳一（システムデザイン工学部デザイン工学科教授）
泉 智紀（理工学部情報システムデザイン学系准教授）【オブザーバー】
前田英作（システムデザイン工学部長・情報システム工学科教授）【事務局】
学長室、教育改善推進室

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%
46%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
68%91%
91%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）7,920
具体的な計画
本プログラムを令和4年度以降の入学者に対して開講している。今後、令和4年度以降の入学者数が増えるにつれ、大学全体の履修者数や履修率は向上していく予定である。
また全ての昼間学部において必修化をしているため、本プログラムの対象である令和4年度の入学者についてはすでに履修率が90％を越えている状態である。

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
全ての昼間学部において必修科目として開講している。
必修化していない夜間学部においても、昼間学部の本プログラムにおいて、積極的な履修の受入れを行っている状態である。今後夜間学部においても本プログラムの開講並びに必修化を検討している。

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
本プログラムの対象となる令和4年度以降入学の学生の9割以上が必修科目となっている。また今後全ての学生が必修となるよう検討をしている。
修了者に対しオープンバッジを発行し、履修促進を行っている。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【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
学科内で複数クラス開講をしており、学生一人一人をサポートできるような環境を設けている。
副手等を配置することで授業へ取り残される学生が出ないようにサポートしている。
一部を動画化しており、繰り返す見ることも可能である。
アクティブラーニングも取り入れており、アウトプットによる学習も行っている。

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
担当教員はオフィスアワーを設け、質問への対応を行っている。
授業の内容を一部動画化しており、繰り返し学習できる環境を設けている。
時間内に質問を受けやすいように授業を対面で開講している。
副手等を配置し、質問がしやすい環境を設けている。

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】

様式４
大学等名

東京電機大学

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）
情報教育ワーキンググループ（責任者名） 大山 航
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） 情報教育ワーキンググループリーダー
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
学内ポータルサイトの出欠管理システムで学生の出欠状況を把握している。
年度末にプログラムの履修・修得状況を確認している。
1年次生の履修状況については90％を越えており、修得率も９５％を越えている状態である。

プログラムの履修・修得状
況

授業アンケートの「授業時間以外の学習時間」「学生の理解度・習熟度に応じた授業の進行」「授業内容の理解・修得」「科目内容への興味・関心」等の項目を中心に分析し、本プログラムの評価・改善に活用している。

学修成果

学習成果の項目と同様に、授業アンケートの「授業時間以外の学習時間」「学生の理解度・習熟度に応じた授業の進行」「授業内容の理解・修得」「科目内容への興味・関心」等の項目を中心に分析することで学生の理解度の把握を行っている。併せて学生の修得率や成績分布の分析も行っている。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業アンケートにおいて興味・関心の分析を行っている。学生の興味・関心からより認知度が上がるよう検討していく。
本学においては9割以上の学生が必修となっているため、他の学生への推奨による履修率への影響については少ないと考えられる。

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

ほぼ全ての学部において必修科目として開講している。
必修化していない夜間学部においても、昼間学部の本プログラムにおいて、積極的な履修の受入れを行っている状態である。今後夜間学部においても本プログラムの開講並びに必修化を検討している。
修了者に対して修了を証明するオープンバッジを発行する等、様々な履修への動機付けを実施している。
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
令和4年度開始のプログラムのため、現時点でプログラム修了者の中に卒業生はいないため、進路・活躍状況・企業等からの評価を行う段階に至っていない。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

企業アンケートで数理・データサイエンス・AIに関する意見を収集し、業界が求めている数理・データサイエンス・AI分野に関する要望についてもプログラムの改善へ活用していく。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見講義・演習に加え、学生同士のグループディスカッションも実施しており、学生同士の意見交換を通じて「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させる取り組みを実施している。
授業アンケートの結果も分析し、「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」についてより理解できるよう本プログラムに反映させていく。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

授業アンケートの結果を分析し、「授業時間以外の学習時間」「学生の理解度・習熟度に応じた授業の進行」「授業内容の理解・修得」「科目内容への興味・関心」等の項目に加え、自由記述欄も分析し、「分かりやすさ」という観点からもプログラムの改善を行う。

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