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１-１
大学等名
プログラム名岩手県立大学
文理融合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 申請単位大学等全体のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 既認定プログラムとの関係

学部・学科によって、修了要件は相違する④ 対象となる学部・学科名称
看護学部・看護学科⑤ 修了要件プログラムを構成する全学共通基盤教育科目「データサイエンス応用Ⅰ」（２単位）と「データサイエンス応用Ⅱ」（２単位）に加えて､学部
専門科目「統計学の基礎」（２単位）と全学共通基盤教育科目「確率の世界」から１科目以上，さらには，全学共通基盤教育科目「データサイエンス入門」（２単位）と「いわて学B」（２単位）から１科目以上を取得すること。

必要最低科目数・単位数

4

科目

8

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
統計学の基礎
2
○
確率の世界
2
○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅱ
2 ○ ○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
データサイエンス入門
2
○ ○ ○
いわて学B
2
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○○データサイエンス応用Ⅱ2 ○○ ○ ○ ○ ○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
データサイエンス入門
2
いわて学Ｂ
2
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○データサイエンス応用Ⅱ
2 ○

1

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

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
データサイエンス応用Ⅱ

選択項目
AI応用基礎

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

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率 「確率の世界」（第1〜3回）
・代表値(平均値、中央値、最頻値)、分散、標準偏差 「確率の世界」（第8回）､「統計学の基礎」（第１回）
・相関係数、相関関係と因果関係 「統計学の基礎」（第6, 7回）
・確率分布、正規分布、独立同一分布 「確率の世界」（第9〜12回）､「統計学の基礎」（第4回）
1-6・ベクトルと行列 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）（１）データサイエンスと・1変数関数の微分法、積分法 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）
して、統計学を始め様々なデータ処理に関・アルゴリズムの表現(フローチャート) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7回）
代数、微分積分）」に加 1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8回）
え、ＡＩを実現するため・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8回）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」
・コンピュータで扱うデータ(数値、文章、画像、音声、動画など) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 6回）の概念や知識の習得を・構造化データ、非構造化データ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 5回）
2-2
目指す。

・情報量の単位(ビット、バイト)、二進数、文字コード 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1回）
・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8回）

・文字型、整数型、浮動小数点型 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2回）
・変数、代入、四則演算、論理演算 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1, 2回）
2-7・関数、引数、戻り値 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・データ駆動型社会、Society 5.0 「データサイエンス入門」（第1, 2, 6回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・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、活動代替など)
1-1「データサイエンス入門」（第8, 9回）､「いわて学Ｂ」（第2〜11回）
・データを活用した新しいビジネスモデル 「データサイエンス入門」（第3, 4回）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第11回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・分析目的の設定 「データサイエンス入門」（第11回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回）
・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「データサイエンス入門」（第11回）､
1-2「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など) 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・データの収集、加工、分割/統合 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・ICT(情報通信技術)の進展、ビッグデータ 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス 「データサイエンス入門」（第12回）
2-1
・ビッグデータ活用事例 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､（２）ＡＩの歴史から多岐「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）に渡る技術種類や応用
・ソーシャルメディアデータ
「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
分野、更には研究やビジネスの現場において・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム ・汎用AI/特化型AI(強いAI/弱いAI)
実際にＡＩを活用する際「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）の構築から運用までの一連の流れを知識とし・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題 ・人間の知的活動とAI技術て習得するＡＩ基礎的な 3-1(学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動)「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
ものに加え、「データサ・AI技術の活用領域の広がり(流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど)
イエンス基礎」、「機械「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）
学習の基礎と展望」、
及び「深層学習の基礎
・AI倫理、AIの社会的受容性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）と展望」から構成され・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
る。
3-2

・AIに関する原則/ガイドライン 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）

・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) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3回）
3-3
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・学習データと検証データ 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・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、音声生成など)「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜8回）
3-4
・ニューラルネットワークの原理 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・ディープニューラルネットワーク(DNN) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7回）「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）

3-9 ・AIの開発環境と実行環境

2

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「データ表現とアルゴリズム」
1-7 ・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 13〜15回）（３）本認定制度が育成
Ⅰ
1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8, 13〜15回）
目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわ
1-7 ・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8, 13〜15回）
る課題の解決に活用で
2-2 ・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8, 13〜15回）

きる人材」に関する理
解や認識の向上に資す「ＡＩ・データサイエンス基礎」
る実践の場を通じた学
1-2 ・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､習体験を行う学修項目「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）群。応用基礎コアのな
1-2
・分析目的の設定「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）
かでも特に重要な学修
項目群であり、「データ1-2 ・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど)「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､Ⅱ
エンジニアリング基「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
礎」、及び「データ・ＡＩ活
1-2
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など)「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
用 企画・実施・評価」か
1-2
・データの収集、加工、分割/統合「いわて学Ｂ」（第1,12〜14回）ら構成される。

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7, 12〜15回）
3-9 ・AIの開発環境と実行環境 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9, 12〜15回）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）

リテラシーレベルの発展的な内容を理解し､自らの専門分野の課題解決に数理・データサイエンス・AIを応用するための基礎能力を身につけられる。

【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「データサイエンス応用Ⅰ」の授業のなかで､生成AIの動作原理（大規模言語モデル）､従来の自然言語処理との違い､活用事例､利用上の注意点などについて解説した．2025年度以降では「データサイエンス応用Ⅱ」で生成AIを利用した演習等を取り入れることを検討している．

3

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１-２
大学等名
プログラム名岩手県立大学
文理融合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 申請単位大学等全体のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 既認定プログラムとの関係

学部・学科によって、修了要件は相違する④ 対象となる学部・学科名称
社会福祉学部・社会福祉学科､人間福祉学科⑤ 修了要件プログラムを構成する全学共通基盤教育科目「データサイエンス応用Ⅰ」（２単位）と「データサイエンス応用Ⅱ」（２単位）に加えて､学部
専門科目「統計学」（２単位）と全学共通基盤教育科目「確率の世界」から１科目以上，さらには，全学共通基盤教育科目「データサイエ
ンス入門」（２単位）と「いわて学B」（２単位）から１科目以上を取得すること。

必要最低科目数・単位数

4

科目

8

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
統計学
2
○
確率の世界
2
○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅱ
2 ○ ○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
データサイエンス入門Ⅰ
2
○ ○ ○
いわて学B
2
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○○データサイエンス応用Ⅱ2 ○○ ○ ○ ○ ○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
データサイエンス入門
2
いわて学Ｂ
2
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○データサイエンス応用Ⅱ
2 ○

4

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

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
データサイエンス応用Ⅱ

選択項目
AI応用基礎

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

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率 「確率の世界」（第1〜3回）
・代表値(平均値、中央値、最頻値)、分散、標準偏差 「確率の世界」（第8回）､「統計学」（第5回）
・相関係数、相関関係と因果関係 「統計学」（第7回）
・確率分布、正規分布、独立同一分布 「確率の世界」（第9〜12回）､「統計学」（第9回）
1-6・ベクトルと行列 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）（１）データサイエンスと・1変数関数の微分法、積分法 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）
して、統計学を始め様々なデータ処理に関・アルゴリズムの表現(フローチャート) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7回）
代数、微分積分）」に加 1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8回）
え、ＡＩを実現するため・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8回）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」
・コンピュータで扱うデータ(数値、文章、画像、音声、動画など) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 6回）の概念や知識の習得を・構造化データ、非構造化データ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 5回）
2-2
目指す。

・情報量の単位(ビット、バイト)、二進数、文字コード 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1回）
・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8回）

・文字型、整数型、浮動小数点型 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2回）
・変数、代入、四則演算、論理演算 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1, 2回）
2-7・関数、引数、戻り値 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・データ駆動型社会、Society 5.0 「データサイエンス入門」（第1, 2, 6回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・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、活動代替など)
1-1「データサイエンス入門」（第8, 9回）､「いわて学Ｂ」（第2〜11回）
・データを活用した新しいビジネスモデル 「データサイエンス入門」（第3, 4回）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第11回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・分析目的の設定 「データサイエンス入門」（第11回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回）
・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「データサイエンス入門」（第11回）､
1-2「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など) 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・データの収集、加工、分割/統合 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・ICT(情報通信技術)の進展、ビッグデータ 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス 「データサイエンス入門」（第12回）
2-1
・ビッグデータ活用事例 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､（２）ＡＩの歴史から多岐「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）に渡る技術種類や応用
・ソーシャルメディアデータ
「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
分野、更には研究やビジネスの現場において・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム ・汎用AI/特化型AI(強いAI/弱いAI)
実際にＡＩを活用する際「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）の構築から運用までの一連の流れを知識とし・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題 ・人間の知的活動とAI技術て習得するＡＩ基礎的な 3-1(学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動)「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
ものに加え、「データサ・AI技術の活用領域の広がり(流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど)
イエンス基礎」、「機械「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）
学習の基礎と展望」、
及び「深層学習の基礎
・AI倫理、AIの社会的受容性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）と展望」から構成され・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
る。
3-2

・AIに関する原則/ガイドライン 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）

・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) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3回）
3-3
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・学習データと検証データ 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・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、音声生成など)「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜8回）
3-4
・ニューラルネットワークの原理 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・ディープニューラルネットワーク(DNN) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7回）「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）

3-9 ・AIの開発環境と実行環境

5

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「データ表現とアルゴリズム」
1-7 ・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 13〜15回）（３）本認定制度が育成
Ⅰ
1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8, 13〜15回）
目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわ
1-7 ・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8, 13〜15回）
る課題の解決に活用で
2-2 ・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8, 13〜15回）

きる人材」に関する理
解や認識の向上に資す「ＡＩ・データサイエンス基礎」
る実践の場を通じた学
1-2 ・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､習体験を行う学修項目「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）群。応用基礎コアのな
1-2
・分析目的の設定「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）
かでも特に重要な学修
項目群であり、「データ1-2 ・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど)「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､Ⅱ
エンジニアリング基「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
礎」、及び「データ・ＡＩ活
1-2
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など)「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
用 企画・実施・評価」か
1-2
・データの収集、加工、分割/統合「いわて学Ｂ」（第1,12〜14回）ら構成される。

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7, 12〜15回）
3-9 ・AIの開発環境と実行環境 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9, 12〜15回）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）

リテラシーレベルの発展的な内容を理解し､自らの専門分野の課題解決に数理・データサイエンス・AIを応用するための基礎能力を身につけられる。

【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「データサイエンス応用Ⅰ」の授業のなかで､生成AIの動作原理（大規模言語モデル）､従来の自然言語処理との違い､活用事例､利用上の注意点などについて解説した．2025年度以降では「データサイエンス応用Ⅱ」で生成AIを利用した演習等を取り入れることを検討している．

6

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１-３
大学等名
プログラム名岩手県立大学
文理融合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 申請単位大学等全体のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 既認定プログラムとの関係

学部・学科によって、修了要件は相違する④ 対象となる学部・学科名称
ソフトウェア情報学部・ソフトウェア情報学科⑤ 修了要件プログラムを構成する全学共通基盤教育科目「データサイエンス応用Ⅰ」（２単位）と「データサイエンス応用Ⅱ」（２単位）に加えて､学部
専門科目「統計学」（２単位）と全学共通基盤教育科目「確率の世界」から１科目以上，さらには，全学共通基盤教育科目「データサイエ
ンス入門」（２単位）と「いわて学B」（２単位）から１科目以上を取得すること。

必要最低科目数・単位数

4

科目

8

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
統計学
2
○
確率の世界
2
○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅱ
2 ○ ○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
データサイエンス入門
2
○ ○ ○
いわて学B
2
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○○データサイエンス応用Ⅱ2 ○○ ○ ○ ○ ○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
データサイエンス入門
2
いわて学Ｂ
2
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○データサイエンス応用Ⅱ
2 ○

7

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

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
データサイエンス応用Ⅱ

選択項目
AI応用基礎

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

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率 「確率の世界」（第1〜3回）､「統計学」（第3回）
・代表値(平均値、中央値、最頻値)、分散、標準偏差 「確率の世界」（第8回）､「統計学」（第１, 8回）
・相関係数、相関関係と因果関係 「統計学」（第14回）
・確率分布、正規分布、独立同一分布 「確率の世界」（第9〜12回）､「統計学」（第4, 7回）
1-6
・ベクトルと行列 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）（１）データサイエンスと・1変数関数の微分法、積分法 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）
して、統計学を始め様々なデータ処理に関・アルゴリズムの表現(フローチャート) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7回）
代数、微分積分）」に加 1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8回）
え、ＡＩを実現するため・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8回）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」
・コンピュータで扱うデータ(数値、文章、画像、音声、動画など) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 6回）の概念や知識の習得を・構造化データ、非構造化データ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 5回）
2-2
目指す。

・情報量の単位(ビット、バイト)、二進数、文字コード 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1回）
・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8回）

・文字型、整数型、浮動小数点型 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2回）
・変数、代入、四則演算、論理演算 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1, 2回）
2-7・関数、引数、戻り値 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・データ駆動型社会、Society 5.0 「データサイエンス入門」（第1, 2, 6回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・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、活動代替など)
1-1「データサイエンス入門」（第8, 9回）､「いわて学Ｂ」（第2〜11回）
・データを活用した新しいビジネスモデル 「データサイエンス入門」（第3, 4回）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第11回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・分析目的の設定 「データサイエンス入門」（第11回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回）
・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「データサイエンス入門」（第11回）､
1-2「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など) 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・データの収集、加工、分割/統合 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・ICT(情報通信技術)の進展、ビッグデータ 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス 「データサイエンス入門」（第12回）
2-1
・ビッグデータ活用事例 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､（２）ＡＩの歴史から多岐「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）に渡る技術種類や応用
・ソーシャルメディアデータ
「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
分野、更には研究やビジネスの現場において・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム ・汎用AI/特化型AI(強いAI/弱いAI)
実際にＡＩを活用する際「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）の構築から運用までの一連の流れを知識とし・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題 ・人間の知的活動とAI技術て習得するＡＩ基礎的な 3-1(学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動)「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
ものに加え、「データサ・AI技術の活用領域の広がり(流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど)
イエンス基礎」、「機械「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）
学習の基礎と展望」、
及び「深層学習の基礎
・AI倫理、AIの社会的受容性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）と展望」から構成され・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
る。
3-2

・AIに関する原則/ガイドライン 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）

・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) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3回）
3-3
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・学習データと検証データ 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・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、音声生成など)「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜8回）
3-4
・ニューラルネットワークの原理 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・ディープニューラルネットワーク(DNN) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7回）「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）

3-9 ・AIの開発環境と実行環境

8

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「データ表現とアルゴリズム」
1-7 ・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 13〜15回）（３）本認定制度が育成
Ⅰ
1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8, 13〜15回）
目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわ
1-7 ・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8, 13〜15回）
る課題の解決に活用で
2-2 ・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8, 13〜15回）

きる人材」に関する理
解や認識の向上に資す「ＡＩ・データサイエンス基礎」
る実践の場を通じた学
1-2 ・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､習体験を行う学修項目「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）群。応用基礎コアのな
1-2
・分析目的の設定「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）
かでも特に重要な学修
項目群であり、「データ1-2 ・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど)「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､Ⅱ
エンジニアリング基「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
礎」、及び「データ・ＡＩ活
1-2
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など)「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
用 企画・実施・評価」か
1-2
・データの収集、加工、分割/統合「いわて学Ｂ」（第1,12〜14回）ら構成される。

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7, 12〜15回）
3-9 ・AIの開発環境と実行環境 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9, 12〜15回）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）

リテラシーレベルの発展的な内容を理解し､自らの専門分野の課題解決に数理・データサイエンス・AIを応用するための基礎能力を身につけられる。

【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「データサイエンス応用Ⅰ」の授業のなかで､生成AIの動作原理（大規模言語モデル）､従来の自然言語処理との違い､活用事例､利用上の注意点などについて解説した．2025年度以降では「データサイエンス応用Ⅱ」で生成AIを利用した演習等を取り入れることを検討している．

9

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１-４
大学等名
プログラム名岩手県立大学
文理融合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 申請単位大学等全体のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 既認定プログラムとの関係

学部・学科によって、修了要件は相違する④ 対象となる学部・学科名称
総合政策学部・総合政策学科⑤ 修了要件プログラムを構成する全学共通基盤教育科目「データサイエンス応用Ⅰ」（２単位）と「データサイエンス応用Ⅱ」（２単位）に加えて､学部
専門科目「統計学Ⅰ」（２単位）と全学共通基盤教育科目「確率の世界」から１科目以上，さらには，全学共通基盤教育科目「データサイ
エンス入門」（２単位）と「いわて学B」（２単位）から１科目以上を取得すること。

必要最低科目数・単位数

4

科目

8

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
統計学Ⅰ
2
○
確率の世界
2
○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅱ
2 ○ ○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
データサイエンス入門
2
○ ○ ○
いわて学B
2
○ ○ ○
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○○データサイエンス応用Ⅱ2 ○○ ○ ○ ○ ○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
データサイエンス入門
2
いわて学Ｂ
2
データサイエンス応用Ⅰ
2 ○データサイエンス応用Ⅱ
2 ○

10

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

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
データサイエンス応用Ⅱ

選択項目
AI応用基礎

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

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率 「確率の世界」（第1〜3回）､「統計学Ⅰ」（第13, 14回）
・代表値(平均値、中央値、最頻値)、分散、標準偏差 「確率の世界」（第8回）､「統計学Ⅰ」（第6回）
・相関係数、相関関係と因果関係 「統計学Ⅰ」（第9, 10回）
・確率分布、正規分布、独立同一分布 「確率の世界」（第9〜12回）､「統計学Ⅰ」（第13, 14回）
1-6
・ベクトルと行列 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「データサイエンス応用Ⅱ」（第10回）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）（１）データサイエンスと・1変数関数の微分法、積分法 「データサイエンス応用Ⅱ」（第11回）
して、統計学を始め様々なデータ処理に関・アルゴリズムの表現(フローチャート) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7回）
代数、微分積分）」に加 1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8回）
え、ＡＩを実現するため・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8回）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」
・コンピュータで扱うデータ(数値、文章、画像、音声、動画など) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 6回）の概念や知識の習得を・構造化データ、非構造化データ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2, 5回）
2-2
目指す。

・情報量の単位(ビット、バイト)、二進数、文字コード 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1回）
・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8回）

・文字型、整数型、浮動小数点型 「データサイエンス応用Ⅰ」（第2回）
・変数、代入、四則演算、論理演算 「データサイエンス応用Ⅰ」（第1, 2回）
2-7・関数、引数、戻り値 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成 「データサイエンス応用Ⅰ」（第6回）
・データ駆動型社会、Society 5.0 「データサイエンス入門」（第1, 2, 6回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・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、活動代替など)
1-1「データサイエンス入門」（第8, 9回）､「いわて学Ｂ」（第2〜11回）
・データを活用した新しいビジネスモデル 「データサイエンス入門」（第3, 4回）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第11回）､「いわて学Ｂ」（第1回）
・分析目的の設定 「データサイエンス入門」（第11回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回）
・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「データサイエンス入門」（第11回）､
1-2「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など) 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・データの収集、加工、分割/統合 「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
・ICT(情報通信技術)の進展、ビッグデータ 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス 「データサイエンス入門」（第12回）
2-1
・ビッグデータ活用事例 「データサイエンス入門」（第12回）､「いわて学Ｂ」（第1回）､（２）ＡＩの歴史から多岐「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）に渡る技術種類や応用
・ソーシャルメディアデータ
「データサイエンス応用Ⅰ」（第11回）
分野、更には研究やビジネスの現場において・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム ・汎用AI/特化型AI(強いAI/弱いAI)
実際にＡＩを活用する際「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）の構築から運用までの一連の流れを知識とし・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題 ・人間の知的活動とAI技術て習得するＡＩ基礎的な 3-1(学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動)「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
ものに加え、「データサ・AI技術の活用領域の広がり(流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど)
イエンス基礎」、「機械「データサイエンス応用Ⅱ」（第1回）
学習の基礎と展望」、
及び「深層学習の基礎
・AI倫理、AIの社会的受容性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）と展望」から構成され・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
る。
3-2

・AIに関する原則/ガイドライン 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「データサイエンス応用Ⅱ」（第2回）

・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) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3回）
3-3
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・学習データと検証データ 「データサイエンス応用Ⅱ」（第3, 4回）
・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、音声生成など)「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜8回）
3-4
・ニューラルネットワークの原理 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・ディープニューラルネットワーク(DNN) 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5回）
・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7回）「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9回）

3-9 ・AIの開発環境と実行環境

11

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「データ表現とアルゴリズム」
1-7 ・並び替え(ソート)、探索(サーチ) 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 13〜15回）（３）本認定制度が育成
Ⅰ
1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート 「データサイエンス応用Ⅰ」（第8, 13〜15回）
目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわ
1-7 ・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「データサイエンス応用Ⅰ」（第7, 8, 13〜15回）
る課題の解決に活用で
2-2 ・配列、木構造(ツリー)、グラフ 「データサイエンス応用Ⅰ」（第７, 8, 13〜15回）

きる人材」に関する理
解や認識の向上に資す「ＡＩ・データサイエンス基礎」
る実践の場を通じた学
1-2 ・データ分析の進め方、仮説検証サイクル 「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､習体験を行う学修項目「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）群。応用基礎コアのな
1-2
・分析目的の設定「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､ 「いわて学Ｂ」（第1回, 12〜15回）
かでも特に重要な学修
項目群であり、「データ1-2 ・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど)「データサイエンス入門」（第5, 10, 11, 15回）､Ⅱ
エンジニアリング基「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
礎」、及び「データ・ＡＩ活
1-2
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など)「いわて学Ｂ」（第1, 12〜14回）
用 企画・実施・評価」か
1-2
・データの収集、加工、分割/統合「いわて学Ｂ」（第1,12〜14回）ら構成される。

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「データサイエンス応用Ⅱ」（第5〜7, 12〜15回）
3-9 ・AIの開発環境と実行環境 「データサイエンス応用Ⅱ」（第9, 12〜15回）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）

リテラシーレベルの発展的な内容を理解し､自らの専門分野の課題解決に数理・データサイエンス・AIを応用するための基礎能力を身につけられる。

【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「データサイエンス応用Ⅰ」の授業のなかで､生成AIの動作原理（大規模言語モデル）､従来の自然言語処理との違い､活用事例､利用上の注意点などについて解説した．2025年度以降では「データサイエンス応用Ⅱ」で生成AIを利用した演習等を取り入れることを検討している．

12

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
岩手県立大学

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４②大学等全体の男女別学生数

年度
男性

945 人

女性

1021 人

令和5年度

令和4年度

（ 合計

1966

人

）

③履修者・修了者の実績
入学
定員

収容
定員

372
426
698
470

90
90
160
100

380
380
660
420

6
2
84
4

0
0
0
0

3
1
55
0

0
0
0
0

1,966

440 1,840

96

0

59

0

学部・学科名称

学生数

看護学部
社会福祉学部
ソフトウェア情報学部
総合政策学部

合 計

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

13

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

9
2%
3
1%
139
21%
4
1%
0 #DIV/0!
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155
8%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 岩手県立大学

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）

195

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） 高橋 聡

96

人

11

人

（役職名） 教育支援本部 本部長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）
学務調整会議、高等教育推進センター実践教育研究部、教学IRセンター（責任者名） 高橋 聡

（役職名） 教育支援本部 本部長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
学務調整会議設置要綱⑥ 体制の目的
学務調整会議は、全学部並びに各センター（高等教育推進センター、教職教育センター）の教務責任者からなり、全学の教育課程の推進に関する事項の協議及び連絡調整のための組織である。その中では、全学科目の担当者・時間割の調整などを行っている。
また、高等教育推進センター実践教育研究部では「教育の質保証のための検証及び支援に関すること」「全学に共通する新たな教育課題等への対応に関すること」「ファカルティ・ディベロップ
メントに関すること」を所掌している。全学共通の教育プログラムについては、高等教育推進セン
ター実践教育研究部で企画・立案し、教学IRセンターが実施した授業調査の結果をもとに、高等教育推進センター実践教育研究部にて改善を図っている。

⑦ 具体的な構成員
学務調整会議委員長 高橋 聡（教育支援本部長）
教育支援本部副本部長 今井 信太郎、教育支援本部副本部長 渡部 芳栄
看護学部教務委員長 内海 香子、社会福祉学部教務委員長 田村 達
ソフトウェア情報学部教務委員長 新井 義和、総合政策学部教務委員長 辻 盛生
盛岡短期大学部教務委員長 小野田 摂子、宮古短期大学部教務委員長 昇高 茂樹
高等教育推進センター教務委員長 井上 一彦、教職教育センター長 福島 朋子
看護学研究科教務副委員長 三浦 奈都子、社会福祉学研究科教務委員長 櫻 幸恵
ソフトウェア情報学研究科教務委員長 竹野 健夫、総合政策研究科教務委員長 吉木 岳哉
高等教育推進センター実践教育研究部（主担当）
部 長 福島 朋子
副部長 渡部 芳栄
准教授 天野 哲彦
准教授 高瀬 和実
准教授 呉
書雅

教学IRセンターセンター長
高橋 聡（教学担当副学長）
副センター長 渡部 芳栄
准教授 天野 哲彦
准教授 高瀬 和実
准教授 呉
書雅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
8%12%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
15%
16%
18%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）1,840

14

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】

具体的な計画「データサイエンス入門」と「データサイエンス応用Ⅰ」では､演習をともなう科目であることから履修登録者の上限（定員）を６０名としていた。これに対し､履修希望者はいずれも６０名超であったことから､令和６年度入学生からは､履修登録者の上限を８０名に増やすこととした。さらに履修率を向上されるためには､定員のさらなる増加や､履修者の多くがソフトウェア情報学部生であることから､本プログラムを構成する科目の一部をソフトウェア情報学部の専門科目に置き換えるなどの対応策を検討していく。

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
本プログラムを構成する「データサイエンス入門」､「データサイエンス応用Ⅰ」､「データサイエンス応用Ⅱ」､「確率の世界」を全学部共通の基盤教育科目とし、統計関連科目は､各学部で開講されている専門科目（いずれも必修科目）とした。そして､これらの科目を履修するのに支障のない
ように時間割の調整を学務調整会議で行った。

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
本学の全学生が学部・学科に関係なく本プログラムを履修することを、次の媒体を通じながら学内外に周知することで、本学志願者や入学者らの本プログラムへの認知度が高まるよう努めた。
・本学Webページでの本プログラムの紹介
・「入学案内」（受験生向けのパンフレット）での本プログラムの紹介
・本学の広報誌（Arch 第83号）での本プログラムの紹介
・入学予定者（入試合格者）通知文として、BYODの導入の案内とともにノートＰＣを活用した本プログラムの開始の紹介
・各学部の「履修の手引き」のなかで本プログラムの目的・対象科目・修了要件などの記載
さらには､入学後の新入生ガイダンスにおいて、本プログラムを説明するとともに、１年前期の全学必修科目「大学で学ぶ・大学を学ぶ」において､本プログラムの説明をしている。

15

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
本プログラムの履修者が必要な単位を修得できるように、入学時オリエンテーションの期間中には、本プログラムを履修するために必要なアプリケーションソフトウェアを学生個人が所有しているノートＰＣへインストールするためのガイダンスを全学部生を対象に開催した。そして、このア
プリケーションソフトウェアを全学共通の必修科目「情報リテラシー」（リテラシーレベルの教育プロ
グラム必修科目）で、専門分野の異なる学生がともに学び合えるように、各学部（看護学部、社会福祉学部、ソフトウェア情報学部、総合政策学部）の学生が混在するクラス構成としている。１クラスは５０名程度で、全部で９つのクラスを用意し、各クラスには２名のＴＡ（主にソフトウェア情報学研究科の院生）を配置し､サポートできるようにしている。この授業を１年前期に修得した学生が､１年後期からの本教育プログラム（応用基礎レベル対応科目群）を履修することができるようにしている。

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
ＬＭＳ（WebClass）を活用して、講義資料の配付や課題の提出、質問の受付・回答が行えるようにしている。また、「数学基礎」の授業内容については令和４年度から全学的な支援体制として､
数学学習相談室を開設している。
さらに、令和６年度からは、全学部の学生を対象として、データサイエンス・ＡＩや ＩＣＴ操作法に関する相談を受け付けられる「ＩＴサポート窓口」を設置している。

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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 岩手県立大学

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）
学務調整会議、高等教育推進センター実践教育研究部、教学IRセンター（責任者名） 高橋 聡
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） 教育支援本部長
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
本プログラムを構成する各科目では、全学部共通の学務システム（Active Academy Advance）によって履修・修得状
況を、授業支援システム（WebClass）によって受講者毎の課題提出状況を、それぞれ把握することができる。
令和４年度と令和５年度の「データサイエンス入門」と「データサイエンス応用Ⅰ」では､演習をともなう科目であることから履修登録者の上限を60名としていた。これに対し､履修希望者はいずれも60名超であり､履修者数は60名であった。本プログラムを修了するためには､令和６年度開講の「データサイエンス応用Ⅱ」を修了する必要があるが、それ以外の応用基礎レベルの科目の履修率は入学定員全体のうち８％である。
プログラムの履修・修得状
況

学修成果

主要な学習成果として、学生のデータサイエンスに関する行動変容が挙げられる。本プログラムを通して、学生のデータサイエンスへの関心が向上している。受講前と受講後に学生のデータサイエンスへの関心を４段階評価で確認したところ、Wilcoxon の符号順位検定で分析した結果、関心が向上した学生が27%、関心が同程度である学生が65%であること、授業前後で関心に有意な差があったことが確認された。さらに、自由記述には「データサイエンスの加工・利用・知識について様々な方法を学ぶことができた」「今話題になっているビッグデータについて、概要や応用場面の例を知り、理解を深めることができた」などの記述が散見された。以上のことから本プログラムを通して、学生のデータサイ
エンスに関する関心が向上するとともに、データサイエンスに関する学習が促進されている様子が見て取れる。

本プログラム全体の成績は秀・5.3％、優・37.1％、良・21.3％、可・26.0％、不可・10.2％であった。全体として成績は高く、大半の学生がデータサイエンスに関して十分に理解している。また、応用基礎レベルの各科目において４段階評価で課題への積極性を確認したところ、91.1％の学生が３および４（「３ やや熱心に取り組んだ」「４ 熱心に取り組んだ」）と回答した。また、成績と課題への積極性にも正の相関がある
ことが確認された。自由記述には「課題が難しかったが、しっかりと向き合うことができた。難しいが必要なことだと思うので今後にしっかりと活かして行きたい。」「統計は難しいことが多かったように感じた
学生アンケート等を通じた が、今後の生活にも役立つ情報が多くあったので良かった。課題が毎回大変だったが、確実に自身の学びにつながるものであったと感じた。」などの記述が散見された。以上のことから、ほとんどの学生が十分に課
学生の内容の理解度
題を取り込み、応用的な内容を十分に理解していると考えられる。

授業への満足度を４段階評価で確認したところ、３以上（「３ やや満足できた」「４ 満足できた」）の回答が84.4％であったことから、学生にとって満足度の高い教育を提供できていると考えられる。また、成績と満足度にも正の相関があることが確認された。以上のことから学生は本プログラムの内容を十分に理解した上で満足しており、教育的意義のあるプログラムとして、学生から適切に評価されていることが見て取れる。学生の自由記述では「Excelのマクロの使い方がわかったので今後有効な場面で使っていきたい。」「アンケート等でデータの有効性を示す際などに、統計学で学んだ事が大きく役立つと思った。」等の意見
学生アンケート等を通じた が散見された。
後輩等他の学生への推奨
度「データサイエンス入門」と「データサイエンス応用Ⅰ」は演習をともなう科目であることから履修登録者の上限（定員）を60名としているが､両科目とも履修希望者はいずれも60名超であり､当初予定していた履修者数は達成した。しかしながら､希望者全員に履修させることができなかったことから､令和６年度入学生からはこれらの科目の定員を80名に増やしたため､履修者数の増加が期待される。
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

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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
本学の卒業生の就職先は、医療、福祉、情報通信業、公務、製造業、サービス業、金融・保険業など、多業種にわたっており、卒業生には、ＡＩをはじめとする最新技術を活用し、新たな価値やあらたな社会を創造することが求められている。本プログラムの修了生が卒業する令和８年度以降からは、企業等へのアンケートなどをもとに本プログラムの改善に努める予定である。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

岩手県内の高等教育機関や地方公共団体、経済・産業団体からなる「いわて高等教育地域連携プラットフォーム」による、「高等教育人材の教育及び県内定着促進に関するアンケート調査によれば、岩手県内の430事業所のうち、約７割の事業所大学等高等教育機関に求める教育プログラムとして「数理・データサイエンス・ＡＩ・ＩＴ教育」をあげている。また、本学の設立団体が示した「いわて県民計画（2019〜2028）」では、ＡＩをはじめとする第４次産業革命技術を活用し、新たな社会を創造し、岩手県の未来をけん引する人材の育成が求められている。このような社会的な要請に応えるべ
く、本プログラムの改善に努めていく。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見全学の新入生に対して、入学後のガイダンスにおいて、本プログラムの概要と意義を説明している。さらに１年前期の全学必修科目「大学で学ぶ・大学を学ぶ」において､応用基礎レベルの概要・意義について説明をした。こうした丁寧なオリエンテーションの結果として、履修者の上限（定員）を定めている「データサイエンス入門」と「データサイエンス応用Ⅰ」においては、定員を超過する履修希望者が出るほどであり、学生の知的好奇心や学習意欲は十分に喚起できていると思われる。
また、授業の中でも、「データサイエンス応用Ⅰ」の一環として、急激に普及した生成ＡＩについて、データサイエンスやＡＩの視点からの解説を取り上げるなどして、学生の関心を高める工夫を施している。
数理・データサイエンス・ＡＩを さらに、自由記述には「アンケート等でデータの有効性を示す際などに、統計学で学んだ事が大きく役立つと思った。」「データを統計的に処理することで初めてわかることの多さに、気が付くことができたことが学びになったと感じる。物事の関連性を考える時「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 に、今後の学習のなかや卒業研究まで、長く役に立つことであると感じる。」などの記述が散見されたので、本プログラムを履修し義」を理解させることた学生は学ぶことの意義を理解していると思われる。

学生調査やアセスメントの結果をもとに授業改善などに継続的に取り組んでいる。さらには､ＡＩ・データサイエンス実践における実践演習（とくにプログラミング）について､学生が相談できる全学的な支援体制として「ＩＴサポート窓口」を令和
内容・水準を維持・向上しつ ６年度から開設することとした。また、「数学基礎」の授業内容については令和４年度から全学的な支援体制として､数つ、より「分かりやすい」授業 学学習相談室を開設している。加えて､履修者の多いソフトウェア情報学部では学部としても学習支援コーナーを開設とすることし､学生の相談に対応している。
※社会の変化や生成AI等の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

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講義科目名称：

統計学の基礎

授業コード： 0110253

英文科目名称： Statistics Basic
開講期間
前期

配当年
1年

単位数
2.0

科目必選区分
必修科目

担当教員
井上 都之
添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)□他学部・他学科(□：受講不可)□４大・短大間□いわてコンソ□科目等履修等
教育課程
授業形態
資格対応
授業のねらい・概要

統計学は近代の経験科学における学術的探求の基盤である．しかし，その適切な利用には数学的素養や論理的思考が必要となる．本科目では統計学を実用的なものにするために，データを用いた統計処理や，実際のデー
タの収集のための基礎実験，社会調査を実施して，経験的に学ぶ．

キーワード《5つまで》学修目標
統計調査および統計学の理論と方法を健康に関する具体的事例および、科学的な探求に必要な統計学の理論と方法について学ぶ。集団の健康事象の発生分布を把握し、その原因である要因を追及する方法を学ぶ。
授業の位置付けＤＰ2 幅広い教養を基盤として、看護を考えることができる。
授業の計画

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等

第1回
統計学の基礎
科学的探求における統計学的基礎・統計学者としてのナイチンゲール 感染免疫学の講義内容を復習しておくこと．
第2回
記述統計：１次元のデータ（基礎統計量，効果量，表，グラフ，箱ひげ図）
表計算ソフト(Microsoft Excel)の基本について学んでおく
第3回
記述統計：2次元のデータ（散布図、相関，クロス表，効果量）
第4回
第5回
第6回
第7回

確率・確率分布（ 二項分布、ポアッソン分布、正規分布他)
統計的推測：ネイマン・ピアソン推定(点推定・区間推定)
統計的検定： 2群の比較，比率の差・独立性の検定
一般線形分析(回帰，分散分析)

第8回

統計的推測：ベイズ推定の基礎

第9回
ノンパラメトリック検定，時系列分析，生存分析
第10回 社会調査の理論と方法
第11回 介入研究，実験の理論と方法（社会調査の実施と分析）
第12，13回
無作為割付試験の実施と分析：カフェイン実験
基礎調査(社会調査)
第14回 基礎実験と基礎調査
第15回 因子分析・主成分分析，クラスター分析やその他の統計手法「EZRでやさしく学ぶ統計学」中外医学社
多尾清子「統計学者としてのナイチンゲール」

授業の形式

講義

成績評価の方法

成績評価の方法

授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点
実務経験を生かし
た授業内容
備考

医学書院

課題提出物の評価による絶対評価（１００%)

表計算ソフト(Microsoft Excel)の基本について学んでおく

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他まとめ

講義科目名称：

確率の世界

授業コード： 0000454

英文科目名称： The World of Probability
開講期間
後期

配当年
1～4年

単位数
2.0

科目必選区分
選択科目

担当教員
竹野 健夫
ソフトウェア情報学部

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)□他学部・他学科(□：受講不可)□４大・短大間□いわてコンソ□科目等履修等
教育課程

基盤教育科目

授業形態

講義

教養科目

地域教養

地域学習

資格対応
授業のねらい・概要

ＩＣＴの急速な進化によって，多種多様なデータが日々生成され，これを利活用するデータサイエンスがビジネスをはじめ生活のあらゆる場面で取り入れられています．個々の結果の集積としてのデータから役立つ知識
へと結びつけるのが統計学であり，その基本的な理論を支えているのが確率論です．本講義では，統計学の理解に必要な確率論の要素として，確率の定義，確率変数，確率分布，正規分布（ガウス分布）とその応用計算について演習を多く取り入れて学習します．
キーワード《5つま 確率，確率変数，確率分布，正規分布，統計で》学修目標１）確率や条件付確率の概念を理解し，その応用ができる
２）確率分布とくに正規分布を理解し，その応用ができる
授業の位置付け共通の柱： 「幅広い教養」 「社会への関心」 「課題発見・解決能力」に関連する科目である．
授業の計画

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等
授業の形式
成績評価の方法
授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点
実務経験を生かした授業内容
備考

第 １回：ガイダンス，確率の世界
第 ２回：確率の概念・定義
第 ３回：確率の計算，加法定理，条件付確率
第 ４回：独立性，乗法定理，ベイズの定理
第 ５回：確率のまとめ
第 ６回：離散型確率変数
第 ７回：連続型確率変数
第 ８回：期待値，分散，モーメント母関数
第 ９回：確率分布（一様，二項）
第１０回：確率分布（正規，指数）
第１１回：正規分布（チェビシェフの不等式，大数の法則）
第１２回：正規分布（中心極限定理，応用計算）
第１３回：確率の応用（統計的推測）
第１４回：確率分布のまとめ
第１５回：全体のまとめ，テスト使用しない
東京大学教養学部統計教室編「統計学入門」東京大学出版会，２００６
コルモゴロフら「コルモゴロフの確率論入門」森北出版，２００３
講義目標１）について，各回のミニレポート，期末テストで評価し，達成度６０％で合格とする．
目標２）について，各回のミニレポート，期末テストで評価し，達成度６０％で合格とする．
目標１），２）の双方に合格することが単位取得の要件である．
ミニレポートで出来なかったところは、自分で復習してください。

２０２０年度以降入学生対象科目

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講義科目名称：

データサイエンス応用Ⅰ（プログラミング入門）

授業コード： 0000306

英文科目名称： Advanced Data Science I
開講期間
前期

配当年
2年

単位数
2.0

科目必選区分
選択科目

担当教員
猪股 俊光
高等教育推進センター
育企画部

高等教

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)■他学部・他学科(□：受講不可)■４大・短大間■いわてコンソ■科目等履修等
教育課程

基盤教育科目 教養科目 課題別教養

授業形態

講義

資格対応
授業のねらい・概要

本学の文理融合データサイエンス教育プログラム［応用基礎レベル］関連科目として，様々なデータ処理手法を理解するために必要とされる「数学基礎」とともに、処理手法を実装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」の概念や知識の修得をプログラミング環境として Excel VBA
を利用しながら目指す。
キーワード《5つま データサイエンス，アルゴリズム，プログラミング，データ表現，Excel VBA
で》
学修目標
・データ処理手法に必要とされる「数学基礎」を理解している・
・データ処理手法を実装するためのアルゴリズムとデータ構造を理解している．
・データ処理手法を実装することができる．
授業の位置付け共通の柱:「幅広い教養」「社会への関心」「課題解決・解決能力」に関する科目
授業の計画

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等

授業の形式
成績評価の方法
授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点

第 1回: コンピュータの世界（構成部品，動作原理，データ表現，命令の役割）
第 2回: プログラムの世界（データ型，計算手順，プログラミング言語，言語処理系）
第 3回: プログラミング基礎１（VBAの基本操作，プログラムの構造，マクロ）
第 4回: プログラミング基礎２（VBAのオブジェクトの種類，メソッド，プロパティ）
第 5回: プログラミング基礎3（VBAのデータ型，命令，ワークシート，セル）
第 6回: アルゴリズム基礎１（基本処理，流れ図，サブルーチン，関数）
第 7回: アルゴリズム基礎２（探索法，実装法）
第 8回: アルゴリズム基礎３（並び替えの方法，実装法）
第 9回: データ処理応用１（ 統計量，統計処理）
第10回: データ処理応用２（行列，行列計算）
第11回: データ処理応用３（各種関数，微分法，数値計算法）
第12回: データ処理応用４（積分法，数値計算法）
第13回: データサイエンス実践演習１ (課題)
第14回: データサイエンス実践演習2 （実践）
第15回: データサイエンス実践演習3 （評価）と全体のまとめ
特になし（講義資料を配付予定）［数学基礎］ 猪股俊光，榑松理樹，片町健太郎：ファーストステップ基礎数学，森北出版(2021)［コンピュータ］坂村健：痛快！コンピュータ学，集英社(2002)［プログラミング］ 立山秀利：Excel VBAのプログラミングのツボとコツがゼッタイにわかる本[第2版]，秀和
システム (2021)［プログラミング］ 大村あつし：新装改訂版 Excel VBA 本格入門，技術評論社 (2020)［アルゴリズム］ 米田優峻：問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本，技術評論社 (2021)
講義と演習（ノートＰＣを使う場合もある）「授業前・授業後の学修」の実施状況と，学修目標の達成度をはかるための試験または課題の総合評価による．
WebClass で事前公開された各回の講義資料を読んで授業に臨むこと．
授業後は，講義中に終えることができなかった演習問題や提出課題に取り組むこと（プログラム作りも含む）．
そのために，授業で配布された資料の他に，参考書等を活用しながら学習内容を継続的に復習すること．
プログラミングを経験したことのない学生を主に想定して講義する．この講義をつうじて，プログラミングを修得したい学生を歓迎するが，そのためには「授業前・授業後の学修」に努めることが肝要である．
また，演習では Microsoft 365（本学が契約していて無償で使用できるバージョン）を使用する．ノートＰＣにインストールをすませておくこと．

実務経験を生かし
た授業内容

21

備考

22

講義科目名称：

データサイエンス応用Ⅱ（AI入門）

授業コード： 0000307

英文科目名称： Advanced Data Science II
開講期間
後期

配当年
3年

単位数
2.0

科目必選区分
選択科目

担当教員
間所 洋和
高等教育推進センター
育企画部

高等教

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)■他学部・他学科(□：受講不可)■４大・短大間■いわてコンソ■科目等履修等
教育課程

基盤教育科目、教養科目、課題別教養

授業形態

講義

資格対応
授業のねらい・概要

文理融合データサイエンス教育プログラム「応用基礎レベル」の関連科目として、近年急速に社会に浸透している革新的新技術の人工知能（Artificial Intelligence: AI）を理解するために必要な基礎知識を、AIに関係する数学基礎とともに、プログラミングの演習を踏まえながら、実践的な学修を目指す。
キーワード《5つま AI、データサイエンス、アルゴリズム、プログラミング、データ表現
で》
学修目標
・AIに必要とされる数学基礎を理解している。
・AIを実装するためのアルゴリズムとデータ構造を理解している。
・AIを実装することができる。
授業の位置付け共通の柱：「幅広い教養」「社会への関心」「課題解決・解決能力」に関する科目。
授業の計画

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等
授業の形式
成績評価の方法
授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点
実務経験を生かした授業内容
備考

第01回：AIの歴史と応用分野
第02回：AIと社会
第03回：機械学習の基礎と展望
第04回：深層学習の基礎と展望
第05回：認識
第06回：予測・判断
第07回：言語・知識
第08回：身体・運動
第09回：AIの構築・運用
第10回：AIの数学基礎（線形代数）
第11回：AIの数学基礎（微分積分）
第12回：AI・データサイエンス実践演習（課題分析）
第13回：AI・データサイエンス実践演習（実装）
第14回：AI・データサイエンス実践演習（評価）第15回：AI・データサイエンス実践演習（まとめ）特になし(講義資料を配付予定)
北川源四郎・竹村彰通編、応用基礎としてのデータサイエンス：AI×データ活用の実践、ISBN:978-4-06530789-2、税込2860円、講談社、2023年発行。
講義と演習（ノートPCを使う）
授業前・授業後の学修の実施状況と、学修目標の達成度を確認するテストまたは演習問題や提出課題の総合評
価による。
・WebClassにて事前公開される各回の講義資料を読み授業に臨むこと。
・授業後は、演習問題や提出課題に取り組むこと（プログラミングも含む）。
・授業で配布された資料の他に、参考書等を活用しながら学習内容を継続的に復習すること。
データサイエンス応用I（プログラミング入門）の単位取得済を前提とする。実践演習ではプログラミング未経
験者を想定して授業を進めるが、文法や構文等のプログラミング言語（Pythonを予定）の基本事項の自己学習に努めること。
民間企業でのシステム開発経験をもとに、プログラミングを含めて実践的に講義する。

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講義科目名称：

データサイエンス入門

授業コード： 0000308

英文科目名称： Introduction to Data Science
開講期間
後期

配当年
1～4年

単位数
2.0

科目必選区分
選択担当教員
高田 豊雄 (Toyoo Takata)
ソフトウェア情報学部

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)□他学部・他学科(□：受講不可)■４大・短大間■いわてコンソ■科目等履修等
教育課程

基盤教育科目

授業形態

講義

教養科目

課題別教養

資格対応
授業のねらい・概要インターネットやセンサ技術の発展により大量のデータが生成・流通し蓄積される現代社会において、社会および日常生活が大きく変化している。そのためデータサイエンスは一部の専門家だけが身につけておけばよいというものではない。この講義ではデータサイエンスとは何かについてその価値創造、限界、ビジネス/サービ
ス応用を身につけることをねらいとする。
キーワード《5つま インターネット、ビッグデータ、データサイエンス、AI
で》
学修目標
社会で起きている変化を知りデータサイエンスを学ぶことの意義を説明できる。
どんなデータが集められ、どう活用されているかを説明できる。
様々なデータサイエンスの実践例を説明できる。
データサイエンスを活用するために使われている技術の概要を説明できる。
データ・AIの利活用によってどのような価値が生まれ、ビジネス/サービスにどのように展開されているかを説明できる。
授業の位置付け「社会への関心」「幅広い教養」
本講義は「数理・データサイエンス・AIリテラシーレベルのモデルカリキュラム」の導入1.社会におけるデー
タ・AI利活用の1-1.～1-6、ならびに同応用基礎レベルの1.データサイエンス基礎の1.1、1.2, 2.データエンジ
ニアリング基礎 2.1に対応する。
授業の計画
第１回：ガイダンス、データサイエンスとは
第２回：データサイエンスと社会変革
第３回：AIサービスがもたらす生活の変化(1)
第４回：AIサービスがもたらす生活の変化(2)
第５回：第１ー４回のまとめと課題学習
第６回：データ駆動型社会とデータサイエンス
第７回：社会と関わるデータ - データの多様性、作成、オープン化
第８回：データの活用領域の広がり
第９回：AIの活用領域の広がり
第１０回：第６ー９回のまとめと課題学習
第１１回：分析設計とデータ・AI利活用の現場
第１２回：ビッグデータとデータエンジニアリング
第１３回：データ・AI利活用の最新動向(1)
第１４回：データ・AI利活用の最新動向(2)
第１５回：講義全体のまとめと総合課題学習
教科書【学生が必 講義資料を配布予定
ず準備するもの】
参考書等[1] 齋藤政彦, 小澤誠一, 羽森茂之, 南知恵子(編): データサイエンス基礎, 培風館, 2021.
[2] 北川源四郎, 竹村彰通(編): 教養としてのデータサイエンス, 講談社, 2021.
[3] 高橋威知郎: 文系のためのデータサイエンスがわかる本, 総合法令出版, 2019.
[4] 北川源四郎 他: 応用基礎としてのデータサイエンス, 講談社, 2023.
[5] 小高知宏, 小倉久和, 黒岩丈介, 高木丈夫, 小高新吾: データサイエンス入門, 共立出版, 2021.
授業の形式
講義と演習
成績評価の方法
授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点
実務経験を生かした授業内容
備考

授業中不定期に提出される小規模な課題３０％と第５、10、最終回の課題７０％により評価する。

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html

24講義科目名称：

いわて学B

授業コード： 0000502

英文科目名称： Study of "Iwate" B
開講期間
後期

配当年
1～4年

担当教員
渡部 芳栄、天野

哲彦、高瀬

単位数
2.0

科目必選区分
選択

和実

高等教育推進センター

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)■他学部・他学科(□：受講不可)■４大・短大間■いわてコンソ□科目等履修等
教育課程

基盤教育科目

授業形態

講義

教養科目

地域教養

地域学習

資格対応
授業のねらい・概要「いわての現在・未来」をテーマとして，各種データを活用しながら多面的な岩手の理解と魅力，課題を発見する。そして今後どのようにその課題にアプローチし，岩手の地域活性化に結ぶ付けることができるかを考える。この授業は地域学習であるのと同時に，データサイエンス教育の一環でもある。地域に出て学ぶ授業ではなく，データや資料から地域を学ぶ授業である。

※本科目は岩手県立大学「文理融合データサイエンス教育プログラム＜応用基礎レベル＞」の関連科目に位置づく。
※本科目はいわて高等教育コンソーシアム「地域リーダー育成プログラム」のコア科目に位置づく。
キーワード《5つま データサイエンス 岩手の魅力 岩手の課題 SDGs 岩手の発展
で》
学修目標
・地域の活性化のためのAI・ICT・DSの可能性を考えることができる。
・岩手県における様々な分野・領域について，資料とともに各種データを活用しながら，その特徴を理解することができる。
・データを活用・分析して，岩手の強み・弱みを明らかにし，これからの地域発展における課題を考えることができる。
授業の位置付け共通の柱：「幅広い教養」「社会への関心」「課題解決・解決能力」に関する科目である。
授業の計画

担当教員の他，各学部教員による話題提供がある。
各分野の担当教員が，様々なデータを活用しながら岩手の現状の理解を促す。データを活用した地域理解や可視化のスキルを身につけつつ，そのスキルを活用して地域課題を特定し，グループワークを行い，その課題に関連したプレゼンテーションを行う。授業時間としては，第2回～第11回はオンデマンドで実施，第12回〜第14
回は対面でのグループワーク，第15回が対面でのプレゼンテーションを予定しているが，適宜課題の実施と進捗管理はWeb上で行うため，授業外での主体的な学び（調べ学習，まとめ）・関与が前提となる。

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等
授業の形式
成績評価の方法

授業前・授業後の学修第1回（9/30 10時〜12時）：ガイダンス（データ駆動型社会，データサイエンス活用事例，分析手法，可視化手法，ビッグデータ活用事例）
第2〜3回（課題提出締切：10/10）：データも活用した岩手県の理解（医療保健・看護領域）
第4〜5回（課題提出締切：10/20）：データも活用した岩手県の理解（福祉領域）
第6〜7回（課題提出締切：10/31）：データも活用した岩手県の理解（地方行財政領域）
第8〜9回（課題提出締切：11/10）：データも活用した岩手県の理解（スポーツ・運動領域）
第10〜11回（課題提出締切：11/20）：データも活用した岩手県の理解（AI・ICT領域）（中間課題提出締切：11/30）
第12回（12/2 10時〜12時予定）：中間課題発表及びグループワーク（データの収集，加工，可視化，分析）
第13回（12/9 10時〜12時予定）：プレゼンに向けたグループワーク（データの収集，加工，可視化，分析）
第14回（12/16 10時〜12時予定）：プレゼンに向けたグループワーク（データの収集，加工，可視化，分析）
第15回（12/23 10時〜12時予定）：プレゼンテーション
特になし
竹村彰通他編，2021，『データサイエンス入門（第2版）』学術図書出版社
北川源四郎他編著，2021，『教養としてのデータサイエンス』講談社
対面（ガイダンス，グループワーク，プレゼンテーション）及びオンデマンド形式
各回の授業の振り返り及び中間課題（40点）とルーブリックによるプレゼンテーション評価（60点）による総合評価（課題提出締切日：①10/10，②10/20，③10/30，④11/10，⑤11/20，中間課題11/30）※レポートや試験はないが，授業時間や自主的に行う授業外学習時間は多めに必要となる。
オンデマンドによる第2回～第11回は個々の学生の主体的な取り組みが求められる。動画視聴と復習・振り返りに各回120分程度時間をとること。
また，プレゼンテーション作成に向けて，中間課題として個々の学生が発見したいわての課題等について提出する必要がある。
グループワーク及びプレゼンテーションについては，授業外においても協働的な学びや密な連絡調整が必要となる。プレゼンテーション資料の作成については授業内ではその時々の進捗状況をみんなで確認・修正する作業とし，基本的な作成や個々の修正作業については授業外での主体的な取り組みが必要である。Slackを活用す25
る予定であるが，報連相はしっかり行うこと。

に各回120分程度時間をとること。
また，プレゼンテーション作成に向けて，中間課題として個々の学生が発見したいわての課題等について提出する必要がある。

履修にあたっての留意点
実務経験を生かした授業内容
備考

グループワーク及びプレゼンテーションについては，授業外においても協働的な学びや密な連絡調整が必要となる。プレゼンテーション資料の作成については授業内ではその時々の進捗状況をみんなで確認・修正する作業とし，基本的な作成や個々の修正作業については授業外での主体的な取り組みが必要である。Slackを活用する予定であるが，報連相はしっかり行うこと。
可能な限り，個人のノートPCを準備することが望ましい（数によっては貸し出し可）。

変更の可能性もあるが，場所は岩手県立大学滝沢キャンパス共通講義棟107講義を予定している（9/30，12/2，
12/9，12/16，12/23）。

26

講義科目名称：

統計学

授業コード： 0200011

英文科目名称： Statistics
開講期間
前期

配当年
2年

単位数
2.0

科目必選区分
必修科目

担当教員
Tee KianHeng
総合政策学科

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)■他学部・他学科(□：受講不可)■４大・短大間■いわてコンソ■科目等履修等
教育課程

社会福祉学部

授業形態

講義

専門科目

専門基礎科目Ⅱ

資格対応
授業のねらい・概要

この講義では、社会調査などで得られたデータを要約・記述したり統計的に分析したりする際に必要となる、基礎的な統計学的知識を教える。授業では講義が中心であるが、Excel等を使って統計量を算出するなどの作業も行い、統計学的知識をより深く理解できるようにする。
キーワード《5つま 度数分布表、代表値、散布度の指標、クロス集計表、統計的仮説検定
で》学修目標
1. 一変数の情報を適切に記述する方法（度数分布表・代表値・散布度の指標）を理解する。
2. 二変数の関係を適切に分析する方法（クロス集計表・相関係数）を理解する。
3. 標本調査で得られた結果を適切に分析する方法（統計的仮説検定）を理解する
授業の位置付け
CP3
授業の計画

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等

第1回：なぜ統計学を学ぶのか？—イントロダクションー
第2回：一変数の記述（1）—度数分布表とグラフ【質的変数】—
第3-4回：一変数の記述（2）—度数分布表とグラフ【量的変数】，Excel操作を含む—
第5回：一変数の記述（3）—代表値の考えかた—
第6回：一変数の記述（4）—散布度の指標（分散・標準偏差）の考えかた—
第7回：二変数の関係の分析（1）—相関係数—
第8回：二変数の関係の分析（2）—二重クロス集計表—
第9回：ヒストグラムと正規分布
第10回：母集団と標本
第11回：区間推定
第12回：母平均の検定
第13回：母平均の差の検定
第14回：適合度・独立性の検定
第15回：期末試験
小寺平治著、『はじめての統計15講』、講談社。

授業の形式

講義形式をとる。

成績評価の方法

期末試験（60％）、レポート（30%）と授業中のクイズ（10%）において、６割以上の点数を取得すること。
期末試験は各自A4用紙2枚にまとめたノート、電卓及びテキストについて持込可とする。
授業前の学修：テキストや授業資料の予習をすること。
授業後の学修：テキストや授業資料の復習をすうこと。また、授業の復習を兼ねて授業後に課題（8つの予定）を課している。
課題・期末テストなどのために電卓を用意してほしい。

授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点
実務経験を生かし
た授業内容
備考

27

講義科目名称：

統計学

授業コード： 0310540

英文科目名称： Statistics
開講期間
後期

配当年
2年

担当教員
Bhed Bahadur Bista、小嶋

和徳

単位数
2.0

科目必選区分
必修科目

ソフトウェア情報学科

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)■他学部・他学科(□：受講不可)■４大・短大間■いわてコンソ■科目等履修等
教育課程

研究科目

授業形態

講義

資格対応
授業のねらい・概要

世界中に存在する様々な出来事を理解する上で、数学の果たす役割が大きい。特に近年、世界中に存在する
種々多量なデータ群をどのように扱い、分析、理解するかが非常に重要である。本授業は、種々多量なデータ群を評価・分析していく場合に有用でかつ基礎的な確率統計の初歩を習得することを目標におく。
キーワード《5つま 確率、統計、分布、推定、検定
で》
学修目標
目標1：確率統計の基礎を理解する。
目標2：データおよび実験の結果を解析できる。
授業の位置付け
DP3
授業の計画

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等

授業の形式
成績評価の方法

授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点
実務経験を生かした授業内容
備考

第１回：オリエンテーション、統計学概要
第２回：データの表現、基本的な統計量
第３回：実験、事象、順列、組合せ
第４回：確率分布(1)：確率、条件付き確率、確率変数、確率分布
第５回：確率分布(2)：確率分布の平均と分散
第６回：確率分布(3)：二項分布、ポアソン分布
第７回：確率分布(4)：正規分布、中間試験
第８回：標本分布
第９回：推定(1)：点推定、母平均の区間推定
第１０回：推定(2)：母標準偏差の推定、比率の推定
第１１回：仮説検定(1)：仮説検定、母平均の検定、母標準偏差の検定
第１２回：仮説検定(2)：二つの母集団の差の検定、分散比の検定
第１３回：仮説検定(3)：適合度の検定、独立性の検定、比率の検定
第１４回：相関係数、回帰分析
第１５回：まとめ、質疑応答、定期試験
小嶋和徳、Bhed B. Bista：岩手県立大学ソフトウェア情報学部 統計学 第2版、三恵社、ISBN:978-4-86693286-6
参考書は以下の通り
1) 豊田 利久：基本統計学 第3版、東洋経済新報社
2) 宮川 公男：基本統計学 第3版、有斐閣
3) 長谷川 勝也：イラスト・図解 確率・統計のしくみがわかる本、技術評論社
4) 石村 園子：やさしく学べる統計学、共立出版
5) 鳥居 泰彦：はじめての統計学、日本経済新聞社
6) Michael Sullivan: Fundamentals of Statistics (3rd Edition), Prentice Hall
講義を中心とする。
評価は中間試験および定期試験により行う。
目標1に関しては、中間試験および定期試験の目標1に関する問題で6割以上の得点の場合に合格とみなす。
目標2に関しては、定期試験の目標2に関する問題で6割以上の得点の場合に合格とみなす。
目標1、2の両方に合格することが単位取得の条件である。

特になし。

28

講義科目名称：

統計学I

授業コード： 0410121

英文科目名称： Statistics I
開講期間
後期

配当年
1年

単位数
2.0

科目必選区分
必修科目

担当教員
Tee KianHeng
総合政策学科

添付ファイル

正課学生以外の受 正課学生以外の受講
講 (■：受講可)■他学部・他学科(□：受講不可)■４大・短大間■いわてコンソ■科目等履修等
教育課程

総合政策学科調査・分析科目

授業形態

講義

資格対応
授業のねらい・概要

統計学をはじめて学ぶ学生を対象に、統計データを適切にとらえ、統計的な物の見方・考え方を理解することを目標にして授業を進める。教科書に沿って統計学に関する基本的な考え方と方法について、実生活や科学の研究に関する具体例を取り上げながら講義する。
キーワード《5つま 度数分布表、平均・分散、分割表（クロス表）、相関係数、確率で》学修目標
1. 標本（統計データの集まり）の記述・まとめ方を理解し、作成することができる。
2. 2変量の分析（相関係数・連関係数）を理解し、解釈することができる。
授業の位置付け
DP7
授業の計画

教科書【学生が必ず準備するもの】
参考書等

第1回：授業ガイダンス、統計学への序説
第2回：度数分布【質的変量】
第3回：度数分布・ヒストグラム【量的変量】
第4回：分布の中心的尺度（モード・メディアン・平均）
第5回：分布の広がりの尺度(1)（レンジ・分位点）
第6回：分布の広がりの尺度(2)（分散・標準偏差）第7回-8回：実生活における統計の活用【変動係数，偏差値，ジニ係数】
第9回-10回：共分散と相関係数、相関係数と因果関係
第11-12回： クロス（分割）表の作成と読み方、クラメールの連関係数
第13-14回：確率
第15回：期末試験
倉田博史・星野崇宏著『入門統計解析』、新世社、2009年。

授業の形式

講義形式をとる。

成績評価の方法

期末試験（60％），レポート（30%）と授業中のクイズ（10%）において、6割以上の点数を取得すること。
期末試験は各自がA4用紙2枚にまとめたノート、電卓及びテキストについて持込可とする。
授業前の学習：テキストや授業資料の予習をすること。
授業後の学習：テキストや授業資料の復習をすること。また、授業の復習を兼ねて授業後に課題（8つの予定）を課している。
課題などのために電卓を用意してほしい。
統計学Ⅱと合わせて履修することが望ましい

授業前・授業後の学修履修にあたっての留意点
実務経験を生かした授業内容
備考

2018年度以前入学【教育課程：情報・数理科目】
社会調査士標準カリキュラム「科目C」に対するする。

29

基盤教育科目

４．基盤教育カリキュラムマップ

２年次

1 年次

３年次

４年次

入門
科目

大学で学ぶ・大学を学ぶ

英語

礎
目

情報
処理

科

大 学 で学 ぶ力 をつくる

基

基礎教養入門 I・II

英語基礎演習 I・II

英語基礎演習Ⅲ・Ⅳ

英語実践演習 I・II

英語実践演習Ⅲ・Ⅳ

情報リテラシー

保健
体育

健

康

科

学

体

育

実

技

地域
理解

人間と職業、地域社会と健康、コミュニティ形成の理論と実践、地域と情報、
地域社会とボランティア、地域コミュニティとまちづくり、異文化間接触と多文化共生

地域
学習

地域教養

いわて創造学習Ⅰ
いわて創造学習Ⅱ
いわて創造実践演習

生 きる 世 界 を知 る

いわて学 A、いわて学 B、観光による岩手の地域活性化、キャリア地域学習

中国語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ、ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、
フランス語Ⅰ・Ⅱ、スペイン語Ⅰ・Ⅱ

外国語

語学研修Ⅰ
語学研修Ⅱ

国際教養

教

応用外国語 A・B・C・D・E・F

養日本語Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ（外国人留学生のみ履修可能）

目

グローバル
理解

科

国際社会 A・B・C・D・E・F
グローバル
理解入門

国際文化 A・B・C・D・E・F
国際演習 A・B
グローバル理解演習

基盤教養
課題別教養

学 問 を知 る・使 う

哲学の世界、芸術学の世界、文学の世界、歴史学の世界、
宗教学の世界、社会学の世界、教育学の世界、物理学の世界、化学の世界、
生物学の世界、地球科学の世界、地理学の世界、体育学・スポーツの世界、看護学の世界、心理学の世界、数学の世界、確率の世界、経営学の世界、
生態学の世界、法学の世界、政治学の世界、経済学の世界

自己と他者、個と集団、科学技術と倫理、環境と疾病、ジェンダーと文化、
開発と環境、災害と被災者支援、フィールドで問う、障害者の就労と支援、女性・子どもと環境、共生社会について考える、
現代社会と依存症、労働を取り巻く課題、データサイエンス入門、
データサイエンス応用Ⅰ、データサイエンス応用Ⅱ― 27 ―

30

看護学部

基盤教育科目一覧表
授 業 科 目 の 名 称

基
礎
科
目

地
域
教
養

基
盤
教
育
科
目

教
養
科
目

国
際
教
養

大学で学ぶ・大学を学ぶ
入門科目
基礎教養入門Ⅰ
基礎教養入門Ⅱ
英語基礎演習Ⅰ
英語実践演習Ⅰ
英語基礎演習Ⅱ
英語実践演習Ⅱ
英 語
英語基礎演習Ⅲ
英語実践演習Ⅲ
英語基礎演習Ⅳ
英語実践演習Ⅳ
情報処理
情報リテラシー
健康科学
保健体育
体育実技
人間と職業
地域社会と健康
コミュニティ形成の理論と実践
地域理解
地域と情報
地域社会とボランティア
地域コミュニティとまちづくり
異文化間接触と多文化共生
いわて学Ａ
いわて学Ｂ
観光による岩手の地域活性化
地域学習
いわて創造学習Ⅰ
いわて創造学習Ⅱ
いわて創造実践演習
キャリア地域学習
中国語Ⅰ
中国語Ⅱ
韓国語Ⅰ
韓国語Ⅱ
ドイツ語Ⅰ
ドイツ語Ⅱ
フランス語Ⅰ
フランス語Ⅱ
スペイン語Ⅰ
スペイン語Ⅱ
応用外国語Ａ
外国語
応用外国語Ｂ
応用外国語Ｃ
応用外国語Ｄ
応用外国語Ｅ
応用外国語Ｆ
語学研修Ⅰ
語学研修Ⅱ
日本語Ⅰ
日本語Ⅱ
日本語Ⅲ
日本語Ⅳ
グローバル理解入門
国際社会Ａ
国際社会Ｂ
国際社会Ｃ
国際社会Ｄ
国際社会Ｅ
国際社会Ｆ
国際文化Ａ
グローバル理解
国際文化Ｂ
国際文化Ｃ
国際文化Ｄ
国際文化Ｅ
国際文化Ｆ
国際演習Ａ
国際演習Ｂ
グローバル理解演習

開講年次
１ 前
１ 前
１ 後
１ 前
１ 前
１ 後
１ 後
２ 前
２ 前
２ 後
２ 後
１ 前
１･２前後
１・２前後
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４前
１・２・３・４後
１・２・３・４
１・２通年
２・３通年
３・４後
１・２・３・４通年
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
３・４通年
３・４通年
３・４通年
３・４通年
３・４通年
３・４通年
１・２・３・４後
２・３・４通年
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１ 後
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
３・４

― 28 ―

31

必修
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2

単位数
選択

自由

GPA
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
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○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
4
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

備

考

必修４単位

必修８単位

必修２単位
選択１単位以上
選択
地域教養・国際教養から４単位、基盤教養・課題別教養から４単位を含めて計１２単位以上

基盤教育科目

授 業 科 目 の 名 称

基盤教養

基
盤
教
育
科
目

教
養
科
目

課題別教養

哲学の世界
芸術学の世界
文学の世界
歴史学の世界
宗教学の世界
社会学の世界
教育学の世界
物理学の世界
化学の世界
生物学の世界
地球科学の世界
地理学の世界体育学・スポーツの世界
心理学の世界
数学の世界
確率の世界
経営学の世界
生態学の世界
法学の世界
政治学の世界
経済学の世界
自己と他者
個と集団
科学技術と倫理
環境と疾病
ジェンダーと文化
開発と環境
災害と被災者支援
フィールドで問う
障害者の就労と支援
女性・子どもと環境
共生社会について考える
現代社会と依存症
労働を取り巻く課題
データサイエンス入門
データサイエンス応用Ⅰ
データサイエンス応用Ⅱ

開講年次
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
２・３・４
３・４

必修

単位数
選択 自由
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

GPA
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
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○
○
○
○
○
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○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

備

考

選択
地域教養・国際教養から４単位、基盤教養・課題別教養から４単位を含めて計１２単位以上【基盤教育科目の履修条件について】
基盤教育科目の一部の科目については、履修するための条件または履修対象者が決められている場合があります。
詳細は、Ｐ．８の「６．基盤教育科目の履修登録」を参照してください。

― 29 ―

32

科

の
学で学 ・
教
教

科

学を学

実
実
科
実
実
理

域理解

域
教

域学

ー
科学
実
人間と
域 会と
ュ
成の理論と実
域と
域 会と
域 ュ
とま
り
文 間
と 文
いわて学
いわて学
観 による
の 域 性
いわて創 学
いわて創 学
いわて創 実
域学
中
中

教
科

ス
ス
ス
ス
教
科

教

ー ル理解

学研修
学研修
本
本
本
本
ー ル理解
会
会
会
会
会
会
文
文
文
文
文
文

ー ル理解

１ 前
１ 前
１ 後
１ 前
１ 前
１ 後
１ 後
２ 前
２ 前
２ 後
２ 後
１ 前
１ ２前後
１・２前後
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４前
１・２・３・４後
１・２・３・４
１・２
２・３
３・４後
１・２・３・４
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
３・４
３・４
３・４
３・４
３・４
３・４
１・２・３・４後
２・３・４
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１ 後
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
３・４

― 28 ―

33

必修
２
１
１
１
１
１
１
１
１
１
１
２

単位
選択

備
必修４単位

必修 単位

必修２単位
２
１
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
４
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２

選択１単位以
選択
域教 ・
教 から
４単位、
教 ・ 題別教 から４単位を含めて
１４単位以

２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２

科

教

教
教
科
科

題別教

科目
科目

の

必修

学の
術学の
文学の
学の
教学の
会学の
教 学の
理学の
学の
学の
科学の
理学の
学・ス ー の
学の
学の
確 の
学の
学の
と 者
と集
科学 術と 理
と
ジ
ーと文
発と
と
者
ール で問う者のと性・ どもと会について える
会と
を り
題
ー
ス
ー
ス
ー
ス

１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
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１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
２・３・４
３・４

科目
科目

― 29 ―

34

単位
選択
２
２
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２
２
２
２
２

備
選択
域教 ・
教 から
４単位、
教 ・ 題別教 から４単位を含めて
１４単位以ソフトウェア情報学部

教育 目― 28 ―

35

基盤教育科目の履修
基盤教育科目ののの科目履修
基盤教育科目の履修をの― 29 ―

36

履修

合

り

総合政策学部

基盤教育科目一覧表
授 業 科 目 の 名 称
大学で学ぶ・大学を学ぶ
基礎教養入門Ⅰ
基礎教養入門Ⅱ
英語基礎演習Ⅰ
英語実践演習Ⅰ
英語基礎演習Ⅱ
英語実践演習Ⅱ
英語基礎演習Ⅲ
英語実践演習Ⅲ
英語基礎演習Ⅳ
英語実践演習Ⅳ

１ 前
１ 前
１ 後
１ 前
１ 前
１ 後
１ 後
２ 前
２ 前
２ 後
２ 後

必修
２
１
１
１
１
１
１
１
１
１
１

情報リテラシー

１ 前

２

健康科学
体育実技
人間と職業
地域社会と健康
コミュニティ形成の理論と実践
地域理解
地域と情報
地域社会とボランティア
地域コミュニティとまちづくり
異文化間接触と多文化共生
いわて学Ａ
いわて学Ｂ
観光による岩手の地域活性化
地域学習
いわて創造学習Ⅰ
いわて創造学習Ⅱ
いわて創造実践演習
キャリア地域学習
中国語Ⅰ
中国語Ⅱ
韓国語Ⅰ
韓国語Ⅱ
ドイツ語Ⅰ
ドイツ語Ⅱ
フランス語Ⅰ
フランス語Ⅱ
スペイン語Ⅰ
スペイン語Ⅱ
応用外国語Ａ
外国語
応用外国語Ｂ
応用外国語Ｃ
応用外国語Ｄ
応用外国語Ｅ
応用外国語Ｆ
語学研修Ⅰ
語学研修Ⅱ
日本語Ⅰ
日本語Ⅱ
日本語Ⅲ
日本語Ⅳ
グローバル理解入門
国際社会Ａ
国際社会Ｂ
国際社会Ｃ
国際社会Ｄ
国際社会Ｅ
国際社会Ｆ
国際文化Ａ
グローバル理解
国際文化Ｂ
国際文化Ｃ
国際文化Ｄ
国際文化Ｅ
国際文化Ｆ
国際演習Ａ
国際演習Ｂ
グローバル理解演習

１･２前後
１・２前後
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４前
１・２・３・４後
１・２・３・４
１・２通年
２・３通年
３・４後
１・２・３・４通年
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
２・３・４前
２・３・４後
３・４通年
３・４通年
３・４通年
３・４通年
３・４通年
３・４通年
１・２・３・４後
２・３・４通年
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１・２・３・４前後
１ 後
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
２・３・４
３・４

入門科目

基
礎
科
目

英 語

情報処理
保健体育

地
域
教
養

基
盤
教
育
科
目

教
養
科
目

国
際
教
養

開講年次

― 28 ―

37

単位数
選択

自由

GPA
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○
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○
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２
１
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２
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２

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２
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２
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２
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２
２

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○
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備

考

必修４単位

必修８単位

必修２単位
選択１単位以上
選択
地域教養・国際教養から４単位、基盤教養・課題別教養から４単位を含めて計１６単位以上

基盤教育科目

授 業 科 目 の 名 称

基盤教養

基
盤
教
育
科
目

教
養
科
目

課題別教養

哲学の世界
芸術学の世界
文学の世界
歴史学の世界
宗教学の世界
社会学の世界
教育学の世界
物理学の世界
化学の世界
生物学の世界
地球科学の世界
地理学の世界体育学・スポーツの世界
看護学の世界
心理学の世界
数学の世界
確率の世界
自己と他者
個と集団
科学技術と倫理
環境と疾病
ジェンダーと文化
開発と環境
災害と被災者支援
フィールドで問う
障害者の就労と支援
女性・子どもと環境
共生社会について考える
現代社会と依存症
労働を取り巻く課題
データサイエンス入門
データサイエンス応用Ⅰ
データサイエンス応用Ⅱ

開講年次
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
１・２・３・４
２・３・４
３・４

必修

単位数
選択
２
２
２
２
２
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２
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２
２

自由

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備

考

選択
地域教養・国際教養から４単位、基盤教養・課題別教養から４単位を含めて計１６単位以上【基盤教育科目の履修条件について】
基盤教育科目の一部の科目については、履修するための条件または、履修対象者が決められている場合があります。
詳細は、Ｐ．８の「６．基盤教育科目の履修登録」を参照してください。

― 29 ―

38

学務調整会議設置要綱
制定 平成26年5月15日 学長決裁
改正 平成28年6月1日
平成29年4月1日
平成31年4月1日
令和 3年4月1日（設置）
第１条 岩手県立大学、岩手県立大学大学院、岩手県立大学盛岡短期大学部及び岩手県立大学宮古短期大学部の高等教育の推進に関する事項の協議及び連絡調整を行うため、教育支援本部に学務調整会議（以下「会議」という。
）を置く。
（所掌）第２条 会議の所掌は、次のとおりとする。
（１）教育に係る全学的調整に関すること。
（２）その他本学の教育に関し必要な事項（組織）
第３条 会議は、次の教職員をもって組織する。
（１）教育支援本部長（以下「本部長」という。
）（２）教務を担当する教育支援本部副本部長（３）高等教育推進センター教育実践研究部長（４）高等教育推進センター高等教育企画部長及び副部長（５）岩手県立大学各学部、岩手県立大学大学院各研究科、岩手県立大学盛岡短期大学部、岩手県立大学宮古短期大学部、岩手県立大学高等教育推進センター及び教職教育センターの教務及び FD の担当責任者（６）本部長が指名する教職員（会議の招集及び議長）
第４条 会議は、必要に応じて本部長が招集し、その議長となる。
２ 本部長に事故があるときは、あらかじめ本部長が指名した者がその職務を代理する。
（関係職員等の意見の聴取）
第５条 本部長は、必要に応じて会議に構成員以外の者を出席させ、その意見を聴くことができる。
（部会）
第６条 会議に、部会を置くことができる。
２ 部会に関し必要な事項は、本部長が別に定める。
（事務）第７条 会議に関する事務は、教育支援室において処理する。
（補則）
第８条 この要綱に定めるもののほか、会議の運営に関し必要な事項は、本部長が別に定める。

附 則
１ この要綱は、平成26年5月15日から施行する。
２ 教務・ＦＤ推進委員会設置要綱（平成22年7月12日教育研究支援本部長決裁）は、廃止する。
附 則39

この要綱は、平成28年6月1日から施行する。
附 則
この要綱は、平成29年4月1日から施行する。
附 則
この要綱は、平成31年4月1日から施行する。
附 則
この要綱は、令和 3年4月1日から施行する。

40

公立大学法人岩手県立大学組織規則
制定

平成17年４月１日 規則第１号

改正

平成18年３月４日 規則第１号
平成18年９月11日 規則第６号
平成19年３月30日 規則第３号
平成20年４月１日

規則第４号

平成21年３月25日 規則第１号
平成22年３月31日 規則第２号
平成22年５月10日 規則第４号
平成22年８月23日 規則第８号
平成23年３月30日 規則第３号
平成25年３月29日 規則第４号
平成26年３月31日 規則第２号
平成27年３月31日 規則第２号
平成28年３月31日 規則第３号
平成30年３月14日 規則第２号
平成31年３月27日 規則第２号
令和２年３月30日 規則第４号
令和３年３月25日 規則第３号
令和３年９月28日 規則第７号
令和４年３月24日 規則第７号
令和５年３月23日 規則第４号
令和６年３月21日 規則第１号

目次
第１章 総則（第１条・第２条）
第２章 法人の業務（第３条）
第３章 役員等（第４条―第４条の３）
第４章 学長選考会議、経営会議及び教育研究会議（第５条―第７条）
第５章 大学（第８条―第10条の３）
第６章 岩手県立大学
第１節 岩手県立大学（第11条―第16条）
第２節 岩手県立大学大学院（第17条―第19条）
第７章 岩手県立大学盛岡短期大学部（第20条―第25条）

1/17

41

第８章 岩手県立大学宮古短期大学部（第26条―第31条）
第８章の２ 岩手県立大学高等教育推進センター（第31条の２―第31条の４）
第８章の３ 岩手県立大学教学IRセンター（第31条の５・第31条の６）
第９章 教育支援本部（第31条の７―第31条の12）
第10章 学生支援本部（第32条―第35条）
第11章 研究・地域連携本部（第36条―第39条の３の３）
第11章の２

企画本部（第39条の４・第39条の５）

第12章 事務局（第40条―第42条の２）
第13章 本部長会議（第43条）
第14章 中期計画策定委員会、評価委員会、文書管理委員会、人事委員会及びハラスメン
ト防止対策委員会（第44条―第46条の２）
第15章 職及び職務（第47条）
第16章 雑則（第48条）
附則
第１章 総則（目的）
第１条 この規則は、公立大学法人岩手県立大学（以下「法人」という。）の業務を適正かつ効率的に遂行するため、法人の組織等に関し必要な事項を定めることを目的とする。
（この規則の規定の範囲）
第２条 前条の組織を構成する機関の設置、内部組織、分掌等については、この規則により定める。
２

臨時又は暫定的事務等でこの規則で定める組織により処理することが適当でないと認められるものに係る組織については、前項の規定にかかわらず、別に定めることがある。
第２章 法人の業務（法人の業務の範囲等）

第３条 法人が行う業務は、次に掲げるとおりである。
(１) 岩手県立大学、岩手県立大学盛岡短期大学部及び岩手県立大学宮古短期大学部（以下単に「大学」という。）を設置し、これを運営すること。
(２) 学生に対し、修学、進路選択及び心身の健康等に関する相談その他の援助を行うこと。
(３) 法人以外の者から委託を受け、又はこれと共同して行う研究の実施その他法人以外の者との連携による教育研究活動を行うこと。
(４) 公開講座の開設その他の学生以外の者に対する学習の機会を提供すること。
(５) 大学における研究の成果を普及し、及びその活用を促進すること。
(６) 前各号に掲げる業務に附帯する業務を行うこと。

2/17

42

第３章 役員等（役員）第４条 法人に、役員として理事長、副理事長、理事及び監事を置く。
２

理事のうち、２人を専務理事とすることができる。

３

理事長は、所属職員を統督するとともに、法人を代表し、その業務を総理する。

４

副理事長は、法人を代表し、理事長の定めるところにより、理事長を補佐する。

５

副理事長は、理事長があらかじめ指定した順序により、理事長に事故があるときはその職務を代理し、理事長が欠けたときは、その職務を行う。

６

専務理事は、理事長の定めるところにより、理事長及び副理事長を補佐し、法人の常務を統括する。

７

理事は、理事長の定めるところにより、法人の業務を掌理する。

８

理事は、理事長があらかじめ指定した順序により理事長及び副理事長に事故があるときはその職務を代理し、理事長及び副理事長が欠けたときは、その職務を行う。

９

監事は、法人の業務を監査する。

10

監事は、監査の結果に基づき、必要があると認めるときは、理事長又は岩手県知事に意見を提出することができる。
（役員会議）

第４条の２ 法人の経営に関する重要事項について協議、調整するため、役員会議を置く。
２

役員会議に関し必要な事項は、別に定める。
（ダイバーシティ推進室）

第４条の３ 多様な学生の個性が尊重される学生生活や合理的な配慮を要する学生等に対する支援を推進するとともに、職場の働きやすい環境づくりや男女共同参画の取組を強化するため、ダイバーシティ推進室を置く。
２

ダイバーシティ推進室に関し必要な事項は、別に定める。
第４章 学長選考会議、経営会議及び教育研究会議（学長選考会議等）

第５条 大学の学長を選考するため、大学ごとに学長選考会議を置く。
２

各学長選考会議の選考の結果が一致しないときに学長候補者を選考するため、学長選考
代表者会議を置く。

３

学長選考会議及び学長選考代表者会議に関し必要な事項は、別に定める。
（経営会議）

第６条 法人の経営に関する重要事項を審議するため、経営会議を置く。
２

経営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（教育研究会議）

第７条 大学の教育研究に関する重要事項を審議するため、大学ごとに教育研究会議を置

3/17

43

く。
２

教育研究会議に関し必要な事項は、別に定める。
第５章 大学（学長）

第８条 大学の学長は、同一の者がその職を兼ねるものとする。
（職員の種類）第９条 大学に教員、事務局職員その他の職員を置く。
２

大学に客員教員、客員研究員、特任教員その他の非常勤職員を置くことができる。
（大学の名称、学部、学科等）

第10条 大学は、学術の中心として、広く知識を授けるとともに、深く専門の学芸を教授研
究し、知的、道徳的及び応用的能力を展開させ、並びに職業又は実際生活に必要な能力を育成する。
２

大学の名称、学部及び研究科並びに学科及び専攻は、次のとおりである。
名称

岩手県立大学

学部及び研究科

学科及び専攻看護学部

看護学科

社会福祉学部

社会福祉学科
人間福祉学科

大学院

ソフトウェア情報学部

ソフトウェア情報学科

総合政策学部

総合政策学科

看護学研究科

看護学専攻

社会福祉学研究科

社会福祉学専攻

ソフトウェア情報学研究科

ソフトウェア情報学専攻

総合政策研究科

総合政策専攻岩手県立大学盛岡短期大学部

生活科学科
国際文化学科岩手県立大学宮古短期大学部

経営情報学科（岩手県立大学高等教育推進センター）
第10条の２ 大学に、岩手県立大学高等教育推進センター（以下「高等教育推進センター」という。）を置く。
２

高等教育推進センターに、次の部を置く。
(１) 実践教育研究部(２) 国際教育研究部

３

実践教育研究部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 教育の質保証のための検証及び支援に関すること。
(２) 全学に共通する新たな教育課題等への対応に関すること。

4/17

44

(３) 高等教育政策の動向等に関する調査研究及び対応に関すること。
(４) 基盤教育、地域志向教育及びデータサイエンス教育の計画、全学調整及び実施に関すること。
(５) ファカルティ・ディベロップメントに関すること。
(６) 教育職員養成課程及び体育実技に関する教育の計画及び実施に関すること。
(７) 教育職員養成課程及び体育実技に関する教育方法及び評価方法の改善などの研究に関すること。
(８) その他学長が必要と認める事項
４

国際教育研究部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 語学に関する教育の計画及び実施に関すること。
(２) 語学に関する教育方法及び評価方法の改善などの研究に関すること。
(３) 多文化理解等に関する教育の計画及び実施に関すること。
(４) 多文化理解等に関する教育方法及び評価方法の改善などの研究に関すること。
(５) その他学長が必要と認める事項（岩手県立大学教学IRセンター）

第10条の３ 大学に、岩手県立大学教学IRセンター（以下「教学IRセンター」という。）を置く。
２

教学IRセンターの分掌は、次のとおりとする。
(１) 教学に関する各種情報の収集、調査分析及び研究に関すること。
(２) 前号に係る情報の公開に関すること。
(３) その他教学に関するインスティテューショナル・リサーチの推進に関すること。
第６章 岩手県立大学
第１節 岩手県立大学（岩手県立大学長）

第11条 岩手県立大学に、学長を置く。
２

学長は、校務をつかさどり、所属職員を指揮監督する。
（副学長）

第12条 岩手県立大学に、副学長を置くことができる。
２

副学長は、学長を補佐し、命を受けて校務をつかさどり、学長に事故があるとき、又は学長が欠けたときは、その職務を代理する。この場合において、副学長が２人以上あるときは、あらかじめ学長が定めた順序により、その職務を代理する。
（学部長）

第13条 岩手県立大学の各学部に、学部長を置く。
２

学部長は、当該学部に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（学部運営会議）

5/1745

第14条 岩手県立大学の各学部に、学部運営会議を置く。
２

学部運営会議の構成員は、企画、立案、執行等当該学部の運営について学部長を補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、学部運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（学科長）

第15条 岩手県立大学の各学科に、学科長を置く。
２

学科長は、学部長を補佐し、当該学科に関する事項を処理する。
（教授会）

第16条 岩手県立大学の各学部に、教授会を置く。
２

教授会は、当該学部の専任の教授をもって組織する。ただし、学部長が必要と認めるときは、当該教授会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、教授会に関し必要な事項は、別に定める。
第２節 岩手県立大学大学院（研究科長）

第17条 岩手県立大学大学院（以下「大学院」という。）の各研究科に、研究科長を置く。
２

研究科長は、当該研究科に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（研究科運営会議）

第18条 大学院の各研究科に、研究科運営会議を置く。
２

研究科運営会議の構成員は、企画、立案、執行等当該研究科の運営について研究科長を
補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、研究科運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（研究科委員会）

第19条 大学院の各研究科に、研究科委員会を置くことができる。
２

研究科委員会は、当該研究科の専任の教授をもって組織する。ただし、研究科長が必要と認めるときは、当該研究科委員会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、研究科委員会に関し必要な事項は、別に定める。
第７章 岩手県立大学盛岡短期大学部（岩手県立大学盛岡短期大学部学長）

第20条 岩手県立大学盛岡短期大学部（以下「盛岡短大部」という。）に、学長を置く。
２

学長は、校務をつかさどり、所属職員を指揮監督する。
（盛岡短大部副学長）

第21条 盛岡短大部に、副学長を置くことができる。
２

第12条第２項の規定は、盛岡短大部の副学長に準用する。
（短期大学部長）

第22条 盛岡短大部に、短期大学部長を置く。

6/17

46

２

短期大学部長は、盛岡短大部に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（運営会議）

第23条 盛岡短大部に、盛岡短期大学部運営会議（以下この条において「運営会議」という。）を置く。
２

運営会議の構成員は、企画、立案、執行等盛岡短大部の運営について短期大学部長を補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（学科長）

第24条 盛岡短大部の各学科に、学科長を置く。
２

学科長は、短期大学部長を補佐し、当該学科に関する事項を処理する。
（教授会）

第25条 盛岡短大部に、教授会を置く。
２

教授会は、盛岡短大部の専任の教授をもって組織する。ただし、盛岡短大部の短期大学部長が必要と認めるときは、当該教授会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、教授会に関し必要な事項は、別に定める。
第８章 岩手県立大学宮古短期大学部（岩手県立大学宮古短期大学部学長）

第26条 岩手県立大学宮古短期大学部（以下「宮古短大部」という。）に、学長を置く。
２

学長は、校務をつかさどり、所属職員を指揮監督する。
（宮古短大部副学長）

第27条 宮古短大部に、副学長を置くことができる。
２

第12条第２項の規定は、宮古短大部の副学長に準用する。
（短期大学部長）

第28条 宮古短大部に、短期大学部長を置く。
２

短期大学部長は、宮古短大部に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（運営会議）

第29条 宮古短大部に、宮古短期大学部運営会議（以下この条において「運営会議」という。）を置く。
２

運営会議の構成員は、企画、立案、執行等宮古短大部の運営について短期大学部長を補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（学科長）

第30条 宮古短大部の学科に、学科長を置く。
２

学科長は、短期大学部長を補佐し、当該学科に関する事項を処理する。
（教授会）

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第31条 宮古短大部に、教授会を置く。
２

教授会は、宮古短大部の専任の教授をもって組織する。ただし、宮古短大部の短期大学部長が必要と認めるときは、当該教授会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、教授会に関し必要な事項は、別に定める。
第８章の２

岩手県立大学高等教育推進センター（高等教育推進センター長）
第31条の２ 高等教育推進センターに、高等教育推進センター長（以下この章において「センター長」という。）を置く。
２

センター長は、高等教育推進センターに関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（部長）

第31条の３ 高等教育推進センターの各部に、部長を置く。
２

部長は、センター長を補佐するとともに所属職員を指揮監督し、当該部に関する事項を
処理する。

３

部長は、センター長に事故があるとき、又はセンター長が欠けたときは、センター長があらかじめ定めた順序によりその職務を代理する。

４

高等教育推進センター実践教育研究部に、当該部の運営に関し部長を補佐するため副部
長を置くことができる。
（高等教育推進センター運営会議）

第31条の３の２ 高等教育推進センターに、高等教育推進センター運営会議を置く。
２

第14条第２項及び第３項の規定は、高等教育推進センター運営会議について準用する。
この場合において、これらの規定中「学部運営会議」とあるのは「高等教育推進センター
運営会議」と、「学部」とあるのは「高等教育推進センター」と、「学部長」とあるのは「センター長」とそれぞれ読み替えるものとする。
（高等教育推進センター会議）

第31条の３の３ 高等教育推進センターに、高等教育推進センター会議を置く。
２

第16条第２項及び第３項の規定は、高等教育推進センター会議について準用する。この場合において、これらの規定中「教授会」とあるのは「高等教育推進センター会議」と、「学部」とあるのは「高等教育推進センター」と、「学部長」とあるのは「センター長」とそれぞれ読み替えるものとする。
（高等教育推進センターに関する補則）

第31条の４ 前各条に定めるもののほか、高等教育推進センターに関し必要な事項は、別に
定める。
第８章の３

岩手県立大学教学IRセンター（教学IRセンター長）

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第31条の５ 教学IRセンターに、教学IRセンター長（以下この章において「センター長」という。）を置く。
２

センター長は、教学IRセンターに関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。

３

教学IRセンターに、当該センターの運営に関しセンター長を補佐するため副センター長を置くことができる。
（教学IRセンターに関する補則）

第31条の６ 前条に定めるもののほか、教学IRセンターに関し必要な事項は、別に定める。
第９章 教育支援本部（教育支援本部）
第31条の７ 大学に、教育に関する校務を処理するため、教育支援本部を置く。
２

教育支援本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 教務に関すること。
(２) 国際交流に関すること。
(３) アイーナキャンパス及び社会人専門教育に関すること。
(４) 学生の募集及び入学者の選抜に関すること。
(５) 高大連携に関すること。
(６) メディアセンターの運営に関すること。
(７) 教職教育センターの運営に関すること。
(８) その他学長が必要と認める事項（教育支援本部長）

第31条の８ 教育支援本部に、教育支援本部長を置く。
２

教育支援本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、教育支援本部に関する事項を掌理する。

３

教育支援本部に、教育支援本部の運営に関し教育支援本部長を補佐するため副本部長を置き、及び宮古短大部に関する事項を処理させるため宮古短期大学部教務部長を置く。
（メディアセンター）

第31条の９ 教育支援本部に、メディアセンターを置く。
２

宮古短大部に、メディアセンターの分館として、宮古短期大学部図書館を置く。

３

メディアセンター及び宮古短期大学部図書館に関し必要な事項は、別に定める。
（メディアセンター長等）第31条の10

メディアセンターにメディアセンター長を、及び宮古短期大学部図書館に図書館長を置く。
２

メディアセンター長はメディアセンターに関する事項を、及び図書館長は宮古短期大学部図書館に関する事項を処理する。
（教職教育センター）

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第31条の11
２

教育支援本部に、教職教育センターを置く。

教職教育センターに関し必要な事項は、別に定める。
（教職教育センター長）

第31条の12２

教職教育センターに、教職教育センター長を置く。

教職教育センター長は、教職教育センターに関する事項を処理する。
第10章 学生支援本部（学生支援本部）

第32条 大学に、学生に関する校務を処理するため、学生支援本部を置く。
２

学生支援本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 学生の修学、生活及び健康の支援に関すること。
(２) 就職の支援に関すること。
(３) 奨学金に関すること。
(４) 学生のボランティア活動に関すること。
(５) 学生会、同窓会、後援会に関すること。
(６) 健康サポートセンターの運営に関すること（職員の衛生管理及び健康サポートに関することを除く。）。
(７) その他学長が必要と認める事項（学生支援本部長）

第33条 学生支援本部に、学生支援本部長を置く。
２

学生支援本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、学生支援本部に関する事項を掌理する。

３

学生支援本部に、学生支援本部の運営に関し学生支援本部長を補佐するため副本部長を置き、及び宮古短大部に関する事項を処理させるため宮古短期大学部学生部長を置く。
（健康サポートセンター）

第34条 学生支援本部に、健康サポートセンターを置く。
２

健康サポートセンターに関し必要な事項は、別に定める。
（健康サポートセンター長）

第35条 健康サポートセンターに健康サポートセンター長を置く。
２

健康サポートセンター長は、健康サポートセンターに関する事項を処理する。

３

健康サポートセンターに、健康サポートセンターの運営に関し健康サポートセンター長
を補佐するため副センター長を置くことができる。
第11章 研究・地域連携本部（研究・地域連携本部）

第36条 大学に研究、地域連携及び地域貢献に関する校務を処理するため、研究・地域連携本部を置く。

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２

研究・地域連携本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 産学公連携事業の推進及び支援に関すること。
(２) 地域連携研究及び戦略的研究に関すること。
(３) 知的財産の管理及び活用に関すること。
(４) 競争的研究資金など外部資金の獲得の支援、受入れ及び管理に関すること。
(５) 学術研究費に関すること。
(６) 研究倫理に関すること。
(７) 生涯学習及びこれらに係る講師の派遣に関すること。
(８) 地域連携に関する相談の受付に関すること。
(９) いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンターの運営に関すること。
(10) 地域政策研究センターの運営に関すること。
(11) 防災復興支援センターの運営に関すること。
(12) その他学長が必要と認める事項（研究・地域連携本部長）

第37条 研究・地域連携本部に研究・地域連携本部長を置く。
２

研究・地域連携本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、研究・地域連携
本部に関する事項を掌理する。

３

研究・地域連携本部に地域連携本部の運営に関し研究・地域連携本部長を補佐するため副本部長を置く。
（いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンター）

第38条 研究・地域連携本部に、いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンタ
ーを置く。
２

いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンターに関し必要な事項は、別に定める。
（いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンター長）

第39条 いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンターに、いわてものづく
り・ソフトウェア融合テクノロジーセンター長を置く。
２

いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンター長は、いわてものづくり・
ソフトウェア融合テクノロジーセンターに関する事項を処理する。
（地域政策研究センター）

第39条の２ 研究・地域連携本部に、地域政策研究センターを置く。
２

地域政策研究センターに関し必要な事項は、別に定める。
（地域政策研究センター長）

第39条の３ 地域政策研究センターに、地域政策研究センター長を置く。
２

地域政策研究センター長は、地域政策研究センターに関する事項を処理する。

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（防災復興支援センター）
第39条の３の２ 研究・地域連携本部に、防災復興支援センターを置く。
２

防災復興支援センターに関し必要な事項は、別に定める。
（防災復興支援センター長）

第39条の３の３ 防災復興支援センターに、防災復興支援センター長を置く。
２

防災復興支援センター長は、防災復興支援センターに関する事項を処理する。
第11章の２

企画本部（企画本部）
第39条の４ 大学に、評価、計画、大学広報その他大学の企画に関する校務を処理するため、企画本部を置く。
２

企画本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 認証評価に関すること。
(２) 中期計画に関すること。
(３) 大学広報に関すること。
(４) 教員業績評価に関すること。
(５) 情報システムに関すること。
（企画本部長）第39条の５ 企画本部に、企画本部長を置く。
２

企画本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、企画本部に関する事項を掌理する。

３

企画本部に、企画本部の運営に関し企画本部長を補佐するため副本部長を置く。
第12章 事務局（事務局）

第40条 大学に、事務局を置く。
２

事務局の分掌は、次のとおりとする。
(１) 人事、組織、労務、危機管理その他大学運営の総括に関すること。
(２) 健康サポートセンターの運営に係る事務（職員の衛生管理及び健康サポートに関することに限る。）に関すること。
(３) 財務、会計その他法人の運営に係る総務に関すること。
(４) 第10条の２第３項及び第４項に掲げる業務に係る事務に関すること。
(５) 第10条の３第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(６) 第31条の７第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(７) 第32条第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(８) 第36条第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(９) 第39条の４第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。

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（事務局長）
第41条 事務局に、事務局長を置く。
２

事務局長は、事務局に関する事項（前条第２項第４号から第９号までを除く。）を掌理する。

第42条 事務局に、次表左欄に掲げる室等を置き、室等の内部組織として同表右欄の課を置く。
室等

室等に置く課

教育支援室

教育支援課、入試課

学生支援室

学生支援課

研究・地域連携室

研究・地域連携課

企画室
総務室

総務財務課、人事給与課

宮古事務局
２

教育支援室は、第40条第２項第４号から第６号までに掲げる事務を処理する。

３

学生支援室は、第40条第２項第７号に掲げる事務を処理する。

４

研究・地域連携室は、第40条第２項第８号に掲げる事務を処理する。

５

企画室は、第40条第２項第９号に掲げる事務を処理する。

６

総務室は、第40条第２項第１号から第３号までに掲げる事務を処理する。

７

宮古事務局は、第40条第２項各号に掲げる事務で宮古短大部に係るもののうち別に定めるものを処理する。
（法務室）

第42条の２ 事務局に、法務支援組織として、法務室を置く。
２

法務室に関し必要な事項は、別に定める。
第13章 本部長会議（本部長会議）第43条 大学に、全学的事項に関する本部（教育支援本部、学生支援本部、研究・地域連携
本部及び企画本部をいう。以下同じ。）間の調整及び協議を行うため、本部長会議を置く。
２

本部長会議に関し必要な事項は、別に定める。
第14章 中期計画策定委員会、評価委員会、文書管理委員会、人事委員会及びハラス
メント防止対策委員会（中期計画策定委員会）

第44条 理事長の下に、中期計画策定委員会を置く。
２

中期計画策定委員会は、中期計画の策定に関する事項を審議する。

３

中期計画策定委員会に関し必要な事項は、別に定める。

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（評価委員会）
第45条 理事長の下に、評価委員会を置く。
２

評価委員会は、法人及び大学の評価に関する特定事項を審議する。

３

評価委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（文書管理委員会）

第45条の２ 理事長の下に、文書管理委員会を置く。
２

文書管理委員会は、法人文書及び歴史公文書の保存、利用及び廃棄に関する事項を審議する。

３

文書管理委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（人事委員会）

第46条 学長の下に、人事委員会を置く。
２

人事委員会は、教員の人事等に関し全学的視点から審議を行う。

３

人事委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（ハラスメント防止対策委員会）

第46条の２ 学長の下に、ハラスメント防止対策委員会を置く。
２

ハラスメント防止対策委員会は、ハラスメントに関する事項を所掌する。

３

ハラスメント防止対策委員会に関し必要な事項は、別に定める。
第15章 職及び職務（職及び職務）

第47条 次の表の左欄の区分に応じ、同表の中欄に掲げる職員を置くことができるものとし、特別の事情がある場合のほか、大学の職員をもって充て、その職務は、同表の右欄に掲げるとおりとする。
区分

職

職務

学部、短期大 教授

左に掲げる職に応じ、学校教育法（昭和22年法律第26

学部、高等教 准教授

号）第92条にそれぞれ規定する職務に従事する。

育推進センタ 講師
ー、教学IRセ 助教
ンター、本部 助手
事務局

事務局次長

事務局長を補佐し、事務局長に事故があるとき、又は事務局長が欠けたときは、その職務を代理する。

参事

上司の命を受け、事務局の特定事項について企画及び立案に参画する。

室室長

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の事務を掌理するとともに、本部長若しくは事務局長に事故があるとき、又は本部長若しくは事務局長が欠けたときは、

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あらかじめ定める順位により、その職務を代理する。
副参事

上司の命を受け、室の特定事項について企画及び立案に
参画する。

課長

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の特定事務を掌理する。

室、宮古事務 主幹

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の特定事

局務を処理するとともに、その事務を総括整理する。
主任主査

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の特定事務を処理する。

主査

上司の命を受け、相当の知識又は経験を必要とする事務

主査図書事務員をつかさどる。

主任

上司の命を受け、高度な知識又は経験を必要とする事務

主任図書事務員をつかさどる。

主事

上司の命を受け、事務をつかさどる。

図書事務員
主任ボイラー技士 上司の命を受け、技術又は労務をつかさどる。
主任運転技士
主任用務員
ボイラー技士
運転技士
用務員
室

上席保健師

上司の命を受け、技術をつかさどる

上席看護師
主任主査保健師
主任主査看護師
主査保健師
主査看護師
保健師
看護師
宮古事務局

局長

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、宮古事務局の事務を掌理する。

２

前項に規定する職のほか、理事長が必要と認める職を置くことができる。
第16章 雑則（雑則）

第48条 この規則に定めるもののほか、法人の組織に関し必要な事項は、別に定める。
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附 則
１

この規則は、平成17年４月１日から施行する。

２

当分の間、岩手県立大学社会福祉学部に実習教育開発室を置く。

３

実習教育開発室に室長、次長、実習講師を置き、実習教育の開発等に関する事項を処理する。
附 則（平成18年３月４日規則第１号）抄
この規則は、平成18年４月１日から施行する。
附 則（平成18年９月11日規則第６号）
この規則は、平成18年10月１日から施行する。
附 則（平成19年３月30日規則第３号）（施行期日）

１

この規則は、平成19年４月１日から施行する。
（公立大学法人岩手県立大学教員の任期に関する規則の一部改正）

２

公立大学法人岩手県立大学教員の任期に関する規則（平成18年規則第４号）の一部を次のように改正する。
別表（第２条関係）中「

教授
助教授
講師
助手
」を「
教授
准教授
講師
助教
助手
」に改める。
附 則（平成20年４月１日

規則第４号）

この規則は、平成20年４月１日から施行する。
附 則（平成21年３月25日

規則第１号）

この規則は、平成21年４月１日から施行する。
附 則（平成22年３月31日

規則第２号）抄１

この規則は、平成22年４月１日から施行する。

２［略］
附 則（平成22年５月10日

規則第４号）

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この規則は、平成22年５月10日から施行する。
附 則（平成22年８月23日

規則第８号）

この規則は、平成22年８月23日から施行する。
附 則（平成23年３月30日

規則第３号）

この規則は、平成23年４月１日から施行する。
附 則（平成25年３月29日

規則第４号）

この規則は、平成25年４月１日から施行する。
附 則（平成26年３月31日

規則第２号）（施行期日）
１

この規則は、平成26年４月１日から施行する。
（経過措置）

２

この規則による改正前の社会福祉学部福祉臨床学科の名称及び社会福祉学部福祉経営学科は、この規則による改正後の公立大学法人岩手県立大学組織規則第10条第２項の規定にかかわらず、平成26年３月31日に当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附 則（平成27年３月31日

規則第２号）

この規則は、平成27年４月１日から施行する。
附 則（平成28年３月31日

規則第３号）

この規則は、平成28年４月１日から施行する。
附 則（平成30年３月14日

規則第２号）

この規則は、平成30年４月１日から施行する。
附 則（平成31年３月27日

規則第２号）

この規則は、平成31年４月１日から施行する。
附 則（令和２年３月30日

規則第４号）

この規則は、令和２年４月１日から施行する。
附 則（令和３年３月25日

規則第３号）

この規則は、令和３年４月１日から施行する。
附 則（令和３年８月10日

規則第７号）

この規則は、令和３年10月１日から施行する。
附 則（令和４年３月24日

規則第７号）

この規則は、令和４年４月１日から施行する。
附 則（令和５年３月23日

規則第４号）

この規則は、令和５年４月１日から施行する。
附 則（令和６年３月21日 規則第１号）
この規則は、令和６年４月１日から施行する。

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学務調整会議設置要綱
制定 平成26年5月15日 学長決裁
改正 平成28年6月1日
平成29年4月1日
平成31年4月1日
令和 3年4月1日（設置）
第１条 岩手県立大学、岩手県立大学大学院、岩手県立大学盛岡短期大学部及び岩手県立大学宮古短期大学部の高等教育の推進に関する事項の協議及び連絡調整を行うため、教育支援本部に学務調整会議（以下「会議」という。
）を置く。
（所掌）第２条 会議の所掌は、次のとおりとする。
（１）教育に係る全学的調整に関すること。
（２）その他本学の教育に関し必要な事項（組織）
第３条 会議は、次の教職員をもって組織する。
（１）教育支援本部長（以下「本部長」という。
）（２）教務を担当する教育支援本部副本部長（３）高等教育推進センター教育実践研究部長（４）高等教育推進センター高等教育企画部長及び副部長（５）岩手県立大学各学部、岩手県立大学大学院各研究科、岩手県立大学盛岡短期大学部、岩手県立大学宮古短期大学部、岩手県立大学高等教育推進センター及び教職教育センターの教務及び FD の担当責任者（６）本部長が指名する教職員（会議の招集及び議長）
第４条 会議は、必要に応じて本部長が招集し、その議長となる。
２ 本部長に事故があるときは、あらかじめ本部長が指名した者がその職務を代理する。
（関係職員等の意見の聴取）
第５条 本部長は、必要に応じて会議に構成員以外の者を出席させ、その意見を聴くことができる。
（部会）
第６条 会議に、部会を置くことができる。
２ 部会に関し必要な事項は、本部長が別に定める。
（事務）第７条 会議に関する事務は、教育支援室において処理する。
（補則）
第８条 この要綱に定めるもののほか、会議の運営に関し必要な事項は、本部長が別に定める。

附 則
１ この要綱は、平成26年5月15日から施行する。
２ 教務・ＦＤ推進委員会設置要綱（平成22年7月12日教育研究支援本部長決裁）は、廃止する。
附 則58

この要綱は、平成28年6月1日から施行する。
附 則
この要綱は、平成29年4月1日から施行する。
附 則
この要綱は、平成31年4月1日から施行する。
附 則
この要綱は、令和 3年4月1日から施行する。

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公立大学法人岩手県立大学組織規則
制定

平成17年４月１日 規則第１号

改正

平成18年３月４日 規則第１号
平成18年９月11日 規則第６号
平成19年３月30日 規則第３号
平成20年４月１日

規則第４号

平成21年３月25日 規則第１号
平成22年３月31日 規則第２号
平成22年５月10日 規則第４号
平成22年８月23日 規則第８号
平成23年３月30日 規則第３号
平成25年３月29日 規則第４号
平成26年３月31日 規則第２号
平成27年３月31日 規則第２号
平成28年３月31日 規則第３号
平成30年３月14日 規則第２号
平成31年３月27日 規則第２号
令和２年３月30日 規則第４号
令和３年３月25日 規則第３号
令和３年９月28日 規則第７号
令和４年３月24日 規則第７号
令和５年３月23日 規則第４号
令和６年３月21日 規則第１号

目次
第１章 総則（第１条・第２条）
第２章 法人の業務（第３条）
第３章 役員等（第４条―第４条の３）
第４章 学長選考会議、経営会議及び教育研究会議（第５条―第７条）
第５章 大学（第８条―第10条の３）
第６章 岩手県立大学
第１節 岩手県立大学（第11条―第16条）
第２節 岩手県立大学大学院（第17条―第19条）
第７章 岩手県立大学盛岡短期大学部（第20条―第25条）

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第８章 岩手県立大学宮古短期大学部（第26条―第31条）
第８章の２ 岩手県立大学高等教育推進センター（第31条の２―第31条の４）
第８章の３ 岩手県立大学教学IRセンター（第31条の５・第31条の６）
第９章 教育支援本部（第31条の７―第31条の12）
第10章 学生支援本部（第32条―第35条）
第11章 研究・地域連携本部（第36条―第39条の３の３）
第11章の２

企画本部（第39条の４・第39条の５）

第12章 事務局（第40条―第42条の２）
第13章 本部長会議（第43条）
第14章 中期計画策定委員会、評価委員会、文書管理委員会、人事委員会及びハラスメン
ト防止対策委員会（第44条―第46条の２）
第15章 職及び職務（第47条）
第16章 雑則（第48条）
附則
第１章 総則（目的）
第１条 この規則は、公立大学法人岩手県立大学（以下「法人」という。）の業務を適正かつ効率的に遂行するため、法人の組織等に関し必要な事項を定めることを目的とする。
（この規則の規定の範囲）
第２条 前条の組織を構成する機関の設置、内部組織、分掌等については、この規則により定める。
２

臨時又は暫定的事務等でこの規則で定める組織により処理することが適当でないと認められるものに係る組織については、前項の規定にかかわらず、別に定めることがある。
第２章 法人の業務（法人の業務の範囲等）

第３条 法人が行う業務は、次に掲げるとおりである。
(１) 岩手県立大学、岩手県立大学盛岡短期大学部及び岩手県立大学宮古短期大学部（以下単に「大学」という。）を設置し、これを運営すること。
(２) 学生に対し、修学、進路選択及び心身の健康等に関する相談その他の援助を行うこと。
(３) 法人以外の者から委託を受け、又はこれと共同して行う研究の実施その他法人以外の者との連携による教育研究活動を行うこと。
(４) 公開講座の開設その他の学生以外の者に対する学習の機会を提供すること。
(５) 大学における研究の成果を普及し、及びその活用を促進すること。
(６) 前各号に掲げる業務に附帯する業務を行うこと。

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第３章 役員等（役員）第４条 法人に、役員として理事長、副理事長、理事及び監事を置く。
２

理事のうち、２人を専務理事とすることができる。

３

理事長は、所属職員を統督するとともに、法人を代表し、その業務を総理する。

４

副理事長は、法人を代表し、理事長の定めるところにより、理事長を補佐する。

５

副理事長は、理事長があらかじめ指定した順序により、理事長に事故があるときはその職務を代理し、理事長が欠けたときは、その職務を行う。

６

専務理事は、理事長の定めるところにより、理事長及び副理事長を補佐し、法人の常務を統括する。

７

理事は、理事長の定めるところにより、法人の業務を掌理する。

８

理事は、理事長があらかじめ指定した順序により理事長及び副理事長に事故があるときはその職務を代理し、理事長及び副理事長が欠けたときは、その職務を行う。

９

監事は、法人の業務を監査する。

10

監事は、監査の結果に基づき、必要があると認めるときは、理事長又は岩手県知事に意見を提出することができる。
（役員会議）

第４条の２ 法人の経営に関する重要事項について協議、調整するため、役員会議を置く。
２

役員会議に関し必要な事項は、別に定める。
（ダイバーシティ推進室）

第４条の３ 多様な学生の個性が尊重される学生生活や合理的な配慮を要する学生等に対する支援を推進するとともに、職場の働きやすい環境づくりや男女共同参画の取組を強化するため、ダイバーシティ推進室を置く。
２

ダイバーシティ推進室に関し必要な事項は、別に定める。
第４章 学長選考会議、経営会議及び教育研究会議（学長選考会議等）

第５条 大学の学長を選考するため、大学ごとに学長選考会議を置く。
２

各学長選考会議の選考の結果が一致しないときに学長候補者を選考するため、学長選考
代表者会議を置く。

３

学長選考会議及び学長選考代表者会議に関し必要な事項は、別に定める。
（経営会議）

第６条 法人の経営に関する重要事項を審議するため、経営会議を置く。
２

経営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（教育研究会議）

第７条 大学の教育研究に関する重要事項を審議するため、大学ごとに教育研究会議を置

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く。
２

教育研究会議に関し必要な事項は、別に定める。
第５章 大学（学長）

第８条 大学の学長は、同一の者がその職を兼ねるものとする。
（職員の種類）第９条 大学に教員、事務局職員その他の職員を置く。
２

大学に客員教員、客員研究員、特任教員その他の非常勤職員を置くことができる。
（大学の名称、学部、学科等）

第10条 大学は、学術の中心として、広く知識を授けるとともに、深く専門の学芸を教授研
究し、知的、道徳的及び応用的能力を展開させ、並びに職業又は実際生活に必要な能力を育成する。
２

大学の名称、学部及び研究科並びに学科及び専攻は、次のとおりである。
名称

岩手県立大学

学部及び研究科

学科及び専攻看護学部

看護学科

社会福祉学部

社会福祉学科
人間福祉学科

大学院

ソフトウェア情報学部

ソフトウェア情報学科

総合政策学部

総合政策学科

看護学研究科

看護学専攻

社会福祉学研究科

社会福祉学専攻

ソフトウェア情報学研究科

ソフトウェア情報学専攻

総合政策研究科

総合政策専攻岩手県立大学盛岡短期大学部

生活科学科
国際文化学科岩手県立大学宮古短期大学部

経営情報学科（岩手県立大学高等教育推進センター）
第10条の２ 大学に、岩手県立大学高等教育推進センター（以下「高等教育推進センター」という。）を置く。
２

高等教育推進センターに、次の部を置く。
(１) 実践教育研究部(２) 国際教育研究部

３

実践教育研究部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 教育の質保証のための検証及び支援に関すること。
(２) 全学に共通する新たな教育課題等への対応に関すること。

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(３) 高等教育政策の動向等に関する調査研究及び対応に関すること。
(４) 基盤教育、地域志向教育及びデータサイエンス教育の計画、全学調整及び実施に関すること。
(５) ファカルティ・ディベロップメントに関すること。
(６) 教育職員養成課程及び体育実技に関する教育の計画及び実施に関すること。
(７) 教育職員養成課程及び体育実技に関する教育方法及び評価方法の改善などの研究に関すること。
(８) その他学長が必要と認める事項
４

国際教育研究部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 語学に関する教育の計画及び実施に関すること。
(２) 語学に関する教育方法及び評価方法の改善などの研究に関すること。
(３) 多文化理解等に関する教育の計画及び実施に関すること。
(４) 多文化理解等に関する教育方法及び評価方法の改善などの研究に関すること。
(５) その他学長が必要と認める事項（岩手県立大学教学IRセンター）

第10条の３ 大学に、岩手県立大学教学IRセンター（以下「教学IRセンター」という。）を置く。
２

教学IRセンターの分掌は、次のとおりとする。
(１) 教学に関する各種情報の収集、調査分析及び研究に関すること。
(２) 前号に係る情報の公開に関すること。
(３) その他教学に関するインスティテューショナル・リサーチの推進に関すること。
第６章 岩手県立大学
第１節 岩手県立大学（岩手県立大学長）

第11条 岩手県立大学に、学長を置く。
２

学長は、校務をつかさどり、所属職員を指揮監督する。
（副学長）

第12条 岩手県立大学に、副学長を置くことができる。
２

副学長は、学長を補佐し、命を受けて校務をつかさどり、学長に事故があるとき、又は学長が欠けたときは、その職務を代理する。この場合において、副学長が２人以上あるときは、あらかじめ学長が定めた順序により、その職務を代理する。
（学部長）

第13条 岩手県立大学の各学部に、学部長を置く。
２

学部長は、当該学部に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（学部運営会議）

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第14条 岩手県立大学の各学部に、学部運営会議を置く。
２

学部運営会議の構成員は、企画、立案、執行等当該学部の運営について学部長を補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、学部運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（学科長）

第15条 岩手県立大学の各学科に、学科長を置く。
２

学科長は、学部長を補佐し、当該学科に関する事項を処理する。
（教授会）

第16条 岩手県立大学の各学部に、教授会を置く。
２

教授会は、当該学部の専任の教授をもって組織する。ただし、学部長が必要と認めるときは、当該教授会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、教授会に関し必要な事項は、別に定める。
第２節 岩手県立大学大学院（研究科長）

第17条 岩手県立大学大学院（以下「大学院」という。）の各研究科に、研究科長を置く。
２

研究科長は、当該研究科に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（研究科運営会議）

第18条 大学院の各研究科に、研究科運営会議を置く。
２

研究科運営会議の構成員は、企画、立案、執行等当該研究科の運営について研究科長を
補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、研究科運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（研究科委員会）

第19条 大学院の各研究科に、研究科委員会を置くことができる。
２

研究科委員会は、当該研究科の専任の教授をもって組織する。ただし、研究科長が必要と認めるときは、当該研究科委員会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、研究科委員会に関し必要な事項は、別に定める。
第７章 岩手県立大学盛岡短期大学部（岩手県立大学盛岡短期大学部学長）

第20条 岩手県立大学盛岡短期大学部（以下「盛岡短大部」という。）に、学長を置く。
２

学長は、校務をつかさどり、所属職員を指揮監督する。
（盛岡短大部副学長）

第21条 盛岡短大部に、副学長を置くことができる。
２

第12条第２項の規定は、盛岡短大部の副学長に準用する。
（短期大学部長）

第22条 盛岡短大部に、短期大学部長を置く。

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２

短期大学部長は、盛岡短大部に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（運営会議）

第23条 盛岡短大部に、盛岡短期大学部運営会議（以下この条において「運営会議」という。）を置く。
２

運営会議の構成員は、企画、立案、執行等盛岡短大部の運営について短期大学部長を補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（学科長）

第24条 盛岡短大部の各学科に、学科長を置く。
２

学科長は、短期大学部長を補佐し、当該学科に関する事項を処理する。
（教授会）

第25条 盛岡短大部に、教授会を置く。
２

教授会は、盛岡短大部の専任の教授をもって組織する。ただし、盛岡短大部の短期大学部長が必要と認めるときは、当該教授会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、教授会に関し必要な事項は、別に定める。
第８章 岩手県立大学宮古短期大学部（岩手県立大学宮古短期大学部学長）

第26条 岩手県立大学宮古短期大学部（以下「宮古短大部」という。）に、学長を置く。
２

学長は、校務をつかさどり、所属職員を指揮監督する。
（宮古短大部副学長）

第27条 宮古短大部に、副学長を置くことができる。
２

第12条第２項の規定は、宮古短大部の副学長に準用する。
（短期大学部長）

第28条 宮古短大部に、短期大学部長を置く。
２

短期大学部長は、宮古短大部に関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（運営会議）

第29条 宮古短大部に、宮古短期大学部運営会議（以下この条において「運営会議」という。）を置く。
２

運営会議の構成員は、企画、立案、執行等宮古短大部の運営について短期大学部長を補佐する。

３

前２項に定めるもののほか、運営会議に関し必要な事項は、別に定める。
（学科長）

第30条 宮古短大部の学科に、学科長を置く。
２

学科長は、短期大学部長を補佐し、当該学科に関する事項を処理する。
（教授会）

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第31条 宮古短大部に、教授会を置く。
２

教授会は、宮古短大部の専任の教授をもって組織する。ただし、宮古短大部の短期大学部長が必要と認めるときは、当該教授会に准教授その他の職員を加えることができる。

３

前２項に定めるもののほか、教授会に関し必要な事項は、別に定める。
第８章の２

岩手県立大学高等教育推進センター（高等教育推進センター長）
第31条の２ 高等教育推進センターに、高等教育推進センター長（以下この章において「センター長」という。）を置く。
２

センター長は、高等教育推進センターに関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。
（部長）

第31条の３ 高等教育推進センターの各部に、部長を置く。
２

部長は、センター長を補佐するとともに所属職員を指揮監督し、当該部に関する事項を
処理する。

３

部長は、センター長に事故があるとき、又はセンター長が欠けたときは、センター長があらかじめ定めた順序によりその職務を代理する。

４

高等教育推進センター実践教育研究部に、当該部の運営に関し部長を補佐するため副部
長を置くことができる。
（高等教育推進センター運営会議）

第31条の３の２ 高等教育推進センターに、高等教育推進センター運営会議を置く。
２

第14条第２項及び第３項の規定は、高等教育推進センター運営会議について準用する。
この場合において、これらの規定中「学部運営会議」とあるのは「高等教育推進センター
運営会議」と、「学部」とあるのは「高等教育推進センター」と、「学部長」とあるのは「センター長」とそれぞれ読み替えるものとする。
（高等教育推進センター会議）

第31条の３の３ 高等教育推進センターに、高等教育推進センター会議を置く。
２

第16条第２項及び第３項の規定は、高等教育推進センター会議について準用する。この場合において、これらの規定中「教授会」とあるのは「高等教育推進センター会議」と、「学部」とあるのは「高等教育推進センター」と、「学部長」とあるのは「センター長」とそれぞれ読み替えるものとする。
（高等教育推進センターに関する補則）

第31条の４ 前各条に定めるもののほか、高等教育推進センターに関し必要な事項は、別に
定める。
第８章の３

岩手県立大学教学IRセンター（教学IRセンター長）

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第31条の５ 教学IRセンターに、教学IRセンター長（以下この章において「センター長」という。）を置く。
２

センター長は、教学IRセンターに関する校務を掌理し、所属職員を指揮監督する。

３

教学IRセンターに、当該センターの運営に関しセンター長を補佐するため副センター長を置くことができる。
（教学IRセンターに関する補則）

第31条の６ 前条に定めるもののほか、教学IRセンターに関し必要な事項は、別に定める。
第９章 教育支援本部（教育支援本部）
第31条の７ 大学に、教育に関する校務を処理するため、教育支援本部を置く。
２

教育支援本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 教務に関すること。
(２) 国際交流に関すること。
(３) アイーナキャンパス及び社会人専門教育に関すること。
(４) 学生の募集及び入学者の選抜に関すること。
(５) 高大連携に関すること。
(６) メディアセンターの運営に関すること。
(７) 教職教育センターの運営に関すること。
(８) その他学長が必要と認める事項（教育支援本部長）

第31条の８ 教育支援本部に、教育支援本部長を置く。
２

教育支援本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、教育支援本部に関する事項を掌理する。

３

教育支援本部に、教育支援本部の運営に関し教育支援本部長を補佐するため副本部長を置き、及び宮古短大部に関する事項を処理させるため宮古短期大学部教務部長を置く。
（メディアセンター）

第31条の９ 教育支援本部に、メディアセンターを置く。
２

宮古短大部に、メディアセンターの分館として、宮古短期大学部図書館を置く。

３

メディアセンター及び宮古短期大学部図書館に関し必要な事項は、別に定める。
（メディアセンター長等）第31条の10

メディアセンターにメディアセンター長を、及び宮古短期大学部図書館に図書館長を置く。
２

メディアセンター長はメディアセンターに関する事項を、及び図書館長は宮古短期大学部図書館に関する事項を処理する。
（教職教育センター）

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第31条の11
２

教育支援本部に、教職教育センターを置く。

教職教育センターに関し必要な事項は、別に定める。
（教職教育センター長）

第31条の12２

教職教育センターに、教職教育センター長を置く。

教職教育センター長は、教職教育センターに関する事項を処理する。
第10章 学生支援本部（学生支援本部）

第32条 大学に、学生に関する校務を処理するため、学生支援本部を置く。
２

学生支援本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 学生の修学、生活及び健康の支援に関すること。
(２) 就職の支援に関すること。
(３) 奨学金に関すること。
(４) 学生のボランティア活動に関すること。
(５) 学生会、同窓会、後援会に関すること。
(６) 健康サポートセンターの運営に関すること（職員の衛生管理及び健康サポートに関することを除く。）。
(７) その他学長が必要と認める事項（学生支援本部長）

第33条 学生支援本部に、学生支援本部長を置く。
２

学生支援本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、学生支援本部に関する事項を掌理する。

３

学生支援本部に、学生支援本部の運営に関し学生支援本部長を補佐するため副本部長を置き、及び宮古短大部に関する事項を処理させるため宮古短期大学部学生部長を置く。
（健康サポートセンター）

第34条 学生支援本部に、健康サポートセンターを置く。
２

健康サポートセンターに関し必要な事項は、別に定める。
（健康サポートセンター長）

第35条 健康サポートセンターに健康サポートセンター長を置く。
２

健康サポートセンター長は、健康サポートセンターに関する事項を処理する。

３

健康サポートセンターに、健康サポートセンターの運営に関し健康サポートセンター長
を補佐するため副センター長を置くことができる。
第11章 研究・地域連携本部（研究・地域連携本部）

第36条 大学に研究、地域連携及び地域貢献に関する校務を処理するため、研究・地域連携本部を置く。

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２

研究・地域連携本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 産学公連携事業の推進及び支援に関すること。
(２) 地域連携研究及び戦略的研究に関すること。
(３) 知的財産の管理及び活用に関すること。
(４) 競争的研究資金など外部資金の獲得の支援、受入れ及び管理に関すること。
(５) 学術研究費に関すること。
(６) 研究倫理に関すること。
(７) 生涯学習及びこれらに係る講師の派遣に関すること。
(８) 地域連携に関する相談の受付に関すること。
(９) いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンターの運営に関すること。
(10) 地域政策研究センターの運営に関すること。
(11) 防災復興支援センターの運営に関すること。
(12) その他学長が必要と認める事項（研究・地域連携本部長）

第37条 研究・地域連携本部に研究・地域連携本部長を置く。
２

研究・地域連携本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、研究・地域連携
本部に関する事項を掌理する。

３

研究・地域連携本部に地域連携本部の運営に関し研究・地域連携本部長を補佐するため副本部長を置く。
（いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンター）

第38条 研究・地域連携本部に、いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンタ
ーを置く。
２

いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンターに関し必要な事項は、別に定める。
（いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンター長）

第39条 いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンターに、いわてものづく
り・ソフトウェア融合テクノロジーセンター長を置く。
２

いわてものづくり・ソフトウェア融合テクノロジーセンター長は、いわてものづくり・
ソフトウェア融合テクノロジーセンターに関する事項を処理する。
（地域政策研究センター）

第39条の２ 研究・地域連携本部に、地域政策研究センターを置く。
２

地域政策研究センターに関し必要な事項は、別に定める。
（地域政策研究センター長）

第39条の３ 地域政策研究センターに、地域政策研究センター長を置く。
２

地域政策研究センター長は、地域政策研究センターに関する事項を処理する。

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（防災復興支援センター）
第39条の３の２ 研究・地域連携本部に、防災復興支援センターを置く。
２

防災復興支援センターに関し必要な事項は、別に定める。
（防災復興支援センター長）

第39条の３の３ 防災復興支援センターに、防災復興支援センター長を置く。
２

防災復興支援センター長は、防災復興支援センターに関する事項を処理する。
第11章の２

企画本部（企画本部）
第39条の４ 大学に、評価、計画、大学広報その他大学の企画に関する校務を処理するため、企画本部を置く。
２

企画本部の分掌は、次のとおりとする。
(１) 認証評価に関すること。
(２) 中期計画に関すること。
(３) 大学広報に関すること。
(４) 教員業績評価に関すること。
(５) 情報システムに関すること。
（企画本部長）第39条の５ 企画本部に、企画本部長を置く。
２

企画本部長は、上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、企画本部に関する事項を掌理する。

３

企画本部に、企画本部の運営に関し企画本部長を補佐するため副本部長を置く。
第12章 事務局（事務局）

第40条 大学に、事務局を置く。
２

事務局の分掌は、次のとおりとする。
(１) 人事、組織、労務、危機管理その他大学運営の総括に関すること。
(２) 健康サポートセンターの運営に係る事務（職員の衛生管理及び健康サポートに関することに限る。）に関すること。
(３) 財務、会計その他法人の運営に係る総務に関すること。
(４) 第10条の２第３項及び第４項に掲げる業務に係る事務に関すること。
(５) 第10条の３第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(６) 第31条の７第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(７) 第32条第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(８) 第36条第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。
(９) 第39条の４第２項各号に掲げる業務に係る事務に関すること。

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（事務局長）
第41条 事務局に、事務局長を置く。
２

事務局長は、事務局に関する事項（前条第２項第４号から第９号までを除く。）を掌理する。

第42条 事務局に、次表左欄に掲げる室等を置き、室等の内部組織として同表右欄の課を置く。
室等

室等に置く課

教育支援室

教育支援課、入試課

学生支援室

学生支援課

研究・地域連携室

研究・地域連携課

企画室
総務室

総務財務課、人事給与課

宮古事務局
２

教育支援室は、第40条第２項第４号から第６号までに掲げる事務を処理する。

３

学生支援室は、第40条第２項第７号に掲げる事務を処理する。

４

研究・地域連携室は、第40条第２項第８号に掲げる事務を処理する。

５

企画室は、第40条第２項第９号に掲げる事務を処理する。

６

総務室は、第40条第２項第１号から第３号までに掲げる事務を処理する。

７

宮古事務局は、第40条第２項各号に掲げる事務で宮古短大部に係るもののうち別に定めるものを処理する。
（法務室）

第42条の２ 事務局に、法務支援組織として、法務室を置く。
２

法務室に関し必要な事項は、別に定める。
第13章 本部長会議（本部長会議）第43条 大学に、全学的事項に関する本部（教育支援本部、学生支援本部、研究・地域連携
本部及び企画本部をいう。以下同じ。）間の調整及び協議を行うため、本部長会議を置く。
２

本部長会議に関し必要な事項は、別に定める。
第14章 中期計画策定委員会、評価委員会、文書管理委員会、人事委員会及びハラス
メント防止対策委員会（中期計画策定委員会）

第44条 理事長の下に、中期計画策定委員会を置く。
２

中期計画策定委員会は、中期計画の策定に関する事項を審議する。

３

中期計画策定委員会に関し必要な事項は、別に定める。

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（評価委員会）
第45条 理事長の下に、評価委員会を置く。
２

評価委員会は、法人及び大学の評価に関する特定事項を審議する。

３

評価委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（文書管理委員会）

第45条の２ 理事長の下に、文書管理委員会を置く。
２

文書管理委員会は、法人文書及び歴史公文書の保存、利用及び廃棄に関する事項を審議する。

３

文書管理委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（人事委員会）

第46条 学長の下に、人事委員会を置く。
２

人事委員会は、教員の人事等に関し全学的視点から審議を行う。

３

人事委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（ハラスメント防止対策委員会）

第46条の２ 学長の下に、ハラスメント防止対策委員会を置く。
２

ハラスメント防止対策委員会は、ハラスメントに関する事項を所掌する。

３

ハラスメント防止対策委員会に関し必要な事項は、別に定める。
第15章 職及び職務（職及び職務）

第47条 次の表の左欄の区分に応じ、同表の中欄に掲げる職員を置くことができるものとし、特別の事情がある場合のほか、大学の職員をもって充て、その職務は、同表の右欄に掲げるとおりとする。
区分

職

職務

学部、短期大 教授

左に掲げる職に応じ、学校教育法（昭和22年法律第26

学部、高等教 准教授

号）第92条にそれぞれ規定する職務に従事する。

育推進センタ 講師
ー、教学IRセ 助教
ンター、本部 助手
事務局

事務局次長

事務局長を補佐し、事務局長に事故があるとき、又は事務局長が欠けたときは、その職務を代理する。

参事

上司の命を受け、事務局の特定事項について企画及び立案に参画する。

室室長

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の事務を掌理するとともに、本部長若しくは事務局長に事故があるとき、又は本部長若しくは事務局長が欠けたときは、

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あらかじめ定める順位により、その職務を代理する。
副参事

上司の命を受け、室の特定事項について企画及び立案に
参画する。

課長

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の特定事務を掌理する。

室、宮古事務 主幹

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の特定事

局務を処理するとともに、その事務を総括整理する。
主任主査

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、室の特定事務を処理する。

主査

上司の命を受け、相当の知識又は経験を必要とする事務

主査図書事務員をつかさどる。

主任

上司の命を受け、高度な知識又は経験を必要とする事務

主任図書事務員をつかさどる。

主事

上司の命を受け、事務をつかさどる。

図書事務員
主任ボイラー技士 上司の命を受け、技術又は労務をつかさどる。
主任運転技士
主任用務員
ボイラー技士
運転技士
用務員
室

上席保健師

上司の命を受け、技術をつかさどる

上席看護師
主任主査保健師
主任主査看護師
主査保健師
主査看護師
保健師
看護師
宮古事務局

局長

上司の命を受け、部下の職員を指揮監督し、宮古事務局の事務を掌理する。

２

前項に規定する職のほか、理事長が必要と認める職を置くことができる。
第16章 雑則（雑則）

第48条 この規則に定めるもののほか、法人の組織に関し必要な事項は、別に定める。
15/17

74

附 則
１

この規則は、平成17年４月１日から施行する。

２

当分の間、岩手県立大学社会福祉学部に実習教育開発室を置く。

３

実習教育開発室に室長、次長、実習講師を置き、実習教育の開発等に関する事項を処理する。
附 則（平成18年３月４日規則第１号）抄
この規則は、平成18年４月１日から施行する。
附 則（平成18年９月11日規則第６号）
この規則は、平成18年10月１日から施行する。
附 則（平成19年３月30日規則第３号）（施行期日）

１

この規則は、平成19年４月１日から施行する。
（公立大学法人岩手県立大学教員の任期に関する規則の一部改正）

２

公立大学法人岩手県立大学教員の任期に関する規則（平成18年規則第４号）の一部を次のように改正する。
別表（第２条関係）中「

教授
助教授
講師
助手
」を「
教授
准教授
講師
助教
助手
」に改める。
附 則（平成20年４月１日

規則第４号）

この規則は、平成20年４月１日から施行する。
附 則（平成21年３月25日

規則第１号）

この規則は、平成21年４月１日から施行する。
附 則（平成22年３月31日

規則第２号）抄１

この規則は、平成22年４月１日から施行する。

２［略］
附 則（平成22年５月10日

規則第４号）

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75

この規則は、平成22年５月10日から施行する。
附 則（平成22年８月23日

規則第８号）

この規則は、平成22年８月23日から施行する。
附 則（平成23年３月30日

規則第３号）

この規則は、平成23年４月１日から施行する。
附 則（平成25年３月29日

規則第４号）

この規則は、平成25年４月１日から施行する。
附 則（平成26年３月31日

規則第２号）（施行期日）
１

この規則は、平成26年４月１日から施行する。
（経過措置）

２

この規則による改正前の社会福祉学部福祉臨床学科の名称及び社会福祉学部福祉経営学科は、この規則による改正後の公立大学法人岩手県立大学組織規則第10条第２項の規定にかかわらず、平成26年３月31日に当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附 則（平成27年３月31日

規則第２号）

この規則は、平成27年４月１日から施行する。
附 則（平成28年３月31日

規則第３号）

この規則は、平成28年４月１日から施行する。
附 則（平成30年３月14日

規則第２号）

この規則は、平成30年４月１日から施行する。
附 則（平成31年３月27日

規則第２号）

この規則は、平成31年４月１日から施行する。
附 則（令和２年３月30日

規則第４号）

この規則は、令和２年４月１日から施行する。
附 則（令和３年３月25日

規則第３号）

この規則は、令和３年４月１日から施行する。
附 則（令和３年８月10日

規則第７号）

この規則は、令和３年10月１日から施行する。
附 則（令和４年３月24日

規則第７号）

この規則は、令和４年４月１日から施行する。
附 則（令和５年３月23日

規則第４号）

この規則は、令和５年４月１日から施行する。
附 則（令和６年３月21日 規則第１号）
この規則は、令和６年４月１日から施行する。

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大学等名

岩手県立大学

申請レベル

応用基礎レベル（大学等単位）

教育プログラム名

文理融合データサイエンス教育プログラム

申請年度

令和６年度

取組概要

データで世界を知る データで考える データを専門分野に活用する
数理・データサイエンス・AIは、今後のデジタル社会の基礎知識であり、すべての学部生が身につけておくべき素養にあたることから、本学のプログラムでは、大学における学び・研究や、将来の仕事・生活に役立つ数理・データサイエン
ス・AIの知識・技術を体系的に学びます。

専門科目群
編入学

編入学

生活科学科

国際文化学科

専門科目

専門科目

応用基礎レベル科目
数理関連専門科目（統計、基礎数学）
専門科目

専門科目群
リテラシー
レベル科目

リテラシー
レベル科目

盛岡短期大学部

リテラシー
レベル科目

リテラシーレベル科目
看 護

社会福祉

ソフトウェア

総合政策

宮古短期大学部○ 教育プログラムの学修目標「自然」「科学」「人間」が調和した新たな時代の創造（建学の理念より）に寄与できる人材育成のための教育プログラムとして、リテ
ラシーレベルと応用基礎レベルを開講します。各レベルの学修目標は、それぞれ次のとおりです。
＜リテラシーレベル＞
数理・データサイエンス・AIが社会でどのように活用されているのかを理解し、自らの専門分野の専門分野の学びに活用することができるための基礎的素養を身につける。

＜応用基礎レベル＞
リテラシーレベルの発展的な内容を理解し、自らの専門分野の課題解決に数理・データサイエンス・AIを応用するための基礎能力を身につける。

○ 教育プログラムの特色
・全岩手県立大学生（短期大学部を含む）を対象とした開講
・「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム*」に準拠した学習内容*数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成（2020年4月）
文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（MDASH）」へ申請予定
・リテラシー科目でのノートPCの利用：個人所有のノートPCを活用した演習を行いながら、ICT活用能力の向上を図ります。

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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