「令和 4 年度全学自己点検・評価結果報告書」に関する外部評価報告書
１．外部評価委員会の目的「駒澤大学自己点検・評価に関する外部評価委員会規程」に基づき、外部評価委員会は学長の依頼により、本学が実施する自己点検・評価の結果について検証及び評価を行い、本学の教育・研究活動の一層の改善や充実に資する提言を行う。
２．令和 5（2023）年度外部評価委員及び出席者【外部評価委員】
委員長 早 川徹 （鶴見大学 副学長）

委孝 （公益社団法人世田谷法人会 顧問）員 師岡

委 員 宇都宮 聡（世田谷区立教育総合センター センター長）【大学事務局】
学長室
３．委員会開催日程等
開催日時 令和 5（2023）年 12 月 13 日（水）15 時
開催場所 駒澤大学駒沢キャンパス 本部棟 9 階会議室
※オンライン（Zoom）を併用
４．外部評価委員による評価結果及び提言
公益財団法人大学基準協会が定める大学基準に基づき作成した「2022（令和 4）年度駒澤大学全学自己点検・評価結果報告書」のうち、学長より提示された大学基準について検証及び評価を行い、外部評価結果を以下の通り報告する。
（１）大学基準４：教育課程・学習成果 【評価：Ａ】【概評】
・ 基準４の総ての観点について、概ね適切に行われている。
・ 総合教育研究部主導のもと、2021 年度から新カリキュラムをスタートさせているほか、内閣府・文部科学省・経済産業省の推奨する「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度」のリテラシーレベルに対応した全学的な教育プログラム「データサイエンス・AI 教育プログラム」を 2022 年度から開始している。
・ 各学部・学科とも、学位授与方針、教育課程の編成を実施し、全学共通科目の見直しを受け内容がわかりやすい名称に改める等、適切な学位授与を目指し、自己点検評価の取り組みが行われている。
・ 単位の実質化に向けた改善の必要性、ルーブリックの全学的な活用についての課題にも触れている。
・ 昨今の社会状況の急激な変化に伴い、これからの時代に求められる人材の資質能力は複雑多岐に
1

わたり、大学教育の役割は重要である。そのような状況下において、5 つの DP と学力の要素及び学習指導要領に基づく 12 の学習評価の観点をマトリクス的に分析し、各学部の教育課程の編成・実施方針に反映させていることは効果的である。
・ 教職課程の単位の実質化を図るため、新入生オリエンテーション時に 1 年次に履修可能な科目の説明や、ガイダンスにおいて教育実習派遣基準に照らした指導を行っている。3 年次前期履修登録期間には、教務部課程講座係が教職課程登録学生全員を確認し、指導を行っている。
・ 2022 年 4 月からの教職課程の自己点検・評価の義務化に速やかに対応し、年度内に「2021（令和3）年度自己点検・評価結果報告書（教職課程）」を作成し、公表している。
【長所・特色】
・ 教育課程の順次性について、履修系統表及び科目のナンバリングを「KONECO（コネコ）」に公開し、学生の主体的な学びを喚起している。
・ 新入生全員が履修できる「（DP4）コミュニケーション能力」の養成は効果的であり、社会で活躍する人材に最も求められる力である。今後、各学年で教育課程の目的に応じて指導方法として実施することも考慮されたい。
・ 2022 年度より開始した「データサイエンス・AI 教育プログラム」では、主に自然科学部門がリテラシーレベルの科目「データサイエンス・AI 入門」「数学の基礎」「確率・統計学入門」「確率・統計学発展」「プログラミング入門」「プログラミング初級」を担当している。これらの授業を履修し所定の単位を修得すると、修了証が発行され就職活動にも活用できることが期待される。
・ 外国語第一部門が担う英語教育において、アセスメントテストとしてオンライン外部テストを活用し、1・2 年次必修・選択必修英語科目を習熟度別クラス編成としている。このテストは、入学時、1 年次終了時、2 年次終了時と学習経過が辿れるように実施されており、英語運用能力の修得状況を客観的に評価できるようになっている。また、そのスコア結果は、在学中に必要に応じて各学生が自由にダウンロードし、提出可能なフォームで提供されており、授業他の用途で英語の修得状況を対外的にも客観的なデータとして示せるようになっている。
・ 大学院の博士課程では、コースワークとリサーチワークのバランスを考えた教育課程が構成されているのは、より実践的な学びへとつながると思われる。
・ 医療健康科学部では、国家試験合格の為の学力向上に向けた取組みによって、2022 年第 75 回診
療放射線技師国家試験の新卒合格率は 94.6%となり、全国合格率 94.1%を上回っている。
【問題点】
・ アセスメント・ポリシーの各指標の数値目標の設定が行われていないこと、ルーブリックの全学的な活用について検討が進んでおらず今後の課題である。統一的なルーブリックの作成は難しい面もあると思うが全学的な活用を目指して、少しでも進めてもらいたい。
・ 教学運営会議との適切な連携体制を段階的に構築していく必要を、各学部・学科から指摘されている。
・ 単位の実質化については、教職課程科目及び学芸員資格科目について履修制限単位数を超えて履修している学生が多い。カリキュラム改正を実施して対応しているものの、2 年次の履修制限単位数の超過については未解決となっており、何らかの対策を講じる必要がある。
・ 各学部が問題点としてあげている事項が、どのように発展的に課題解決されていくのかを可視化することに課題がある。
2

（２）大学基準５：学生の受け入れ 【評価：Ａ】【概評】・ 基準５の総ての観点について、概ね適切に行われている。
・ 建学の理念に基づき、学生の受け入れ方針を定めホームページをはじめ、多くの方法で公表している。
・ 学生募集及び入学者選抜の制度、運営体制を適切に整備し、公正に実施している。
・ 大学全体の学生の受け入れ方針（AP）を入学希望する学生に望む 4 つの能力として示すとともに、多様な入学選抜方法を設定し、それぞれ情報を公表している。
・ 2022 年度の収容定員充足率については、大学全体で見た場合は学部収容定員 13,582 人に対し、2022 年 5 月 1 日現在の在籍者数は 14,069 人、収容定員に対する在籍学生数比率は 1.03 倍であり、概ね適正な数であるといえる。
・ これからの共生社会の構築にあたり、障がいのある受験生に対する配慮は不可欠であり、駒澤大学では多くの手段を示している。
【長所・特色】
・ 大学ホームページの入試関連のページや受験生サイト「think!」は受験生、保護者でもわかりやすい構成となっており、必要な情報の取得が容易である。
・ 入学選抜の実施に当たっては、入学センター及び学長室大学 IR 係が入試動向の分析・検証を行い、「入学者選抜委員会」で適切な入学者数を確保している。
・ 選抜方法の妥当性について、学長室大学 IR 係が入学者追跡調査を行い、各学部の検証を支援している。
・ 学部・学科別の主な就職先一覧、就職率、主な資格の公表は、学生の夢の実現や目標の設定に役立つと思われる。
【問題点】
・ マンモス大学との差別化の為に、地域社会や SDGs の関りをより積極的に打ち出すことを検討してはどうか。
・ 各研究科の収容定員未充足の問題については、それぞれ改善課題について議論を行っており、引き続き取り組んでもらいたい。
・ 大学院における学生の受け入れの点検・評価結果での課題、収容定員未充足について、経営課題として組織的に改善策を講じる必要がある。また、学部における学生の受入れについても少子化の時代を踏まえ、今後を見据えた経営課題として組織的に取り組む必要がある。
※評価の基準Ｓ：当該基準において求められている取り組みが優れている
Ａ：当該基準において求められている取り組みが概ねできている
Ｂ：当該基準において求められている取り組みが不十分である
Ｃ：当該基準において求められている取り組みができておらず問題がある3

●産業界からの視点を含めた「データサイエンス・AI 教育プログラム」の教育内容・手法等への意見【意見】・ 身に付けるべき能力として、「データや AI の特性を正しく把握し、その利点とリスクを評価し、課題解決に向けて適切なアプローチ方法を見い出す能力」「多様な学部教育による知識や価値観をベースに、人とのつながりを大切にした社会を実現するためにデータや AI を活用する能力」の 2 点を挙げている。これからのデジタル社会を生き抜く力として必要であり、共通の入門科目の他、学部の特性に応じてオプション科目や応用基礎レベルのプログラムまで用意されていることから、体系的な教育プログラムが用意されていると評価できる。
・ 2023 年度は、「データサイエンス・AI 入門」の履修可能人数を増やした結果、前年比 1.5 倍の人数の履修が可能となり、履修登録者数は 331 名となっている。一方、履修希望者に対する履修可能人数の割合は 65%となっている。2024 年度からは、オンデマンド型の講義配信を計画しており、履修可能人数の大幅な増加を達成することが期待できる。
・ LMS による教材・課題や授業の動画を配信し、学生がいつでも閲覧できるようにアーカイブ環境を整備している。また、各授業回において、授業内容を確認する小テストを行い、毎回のテスト結果を点数で確認できるようにすることで、学生の学修モチベーションが継続するように工夫している。
・ 履修希望者の増加への対応、取り組みが行われていることは評価できる。
・ 学部・学科別にリテラシーレベルから応用、エキスパートレベルと発展するプログラムを設置したことは評価できる。
・ 「データサイエンス・AI 教育プログラム」における「入門」「数学の基礎」「統計学入門＆発展」「プログラミング入門＆初級」などの講座は、これから様々な分野で必要となる基礎的な事項であり、文科系の学生にも取り組みやすい内容にする必要がある。
・ これからの学生は、GIGA スクール構想に基づく学びを経てきている。したがって、Society5.0 における「人間中心の AI 社会」を実現するために、学んできたスキルを生かせるような教育課程を試行してほしい。
５．参考・ 駒澤大学ホームページ「自己点検・評価」
https://www.komazawa-u.ac.jp/about/disclosure/self-inspection.html
・ 公益財団法人大学基準協会ホームページ
https://www.juaa.or.jp/
以上

令和 5 年 12 月 13 日
駒澤大学自己点検・評価に関する外部評価委員会

4