様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
群馬工業高等専門学校① 学校名② 大学等の設置者

高等専門学校独立行政法人国立高等専門学校機構 ③ 設置形態

群馬県前橋市鳥羽町580④ 所在地⑤ 申請するプログラム名称 群馬工業高等専門学校数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

平成30

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

73

人

（非常勤）

47

人

21

人

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

人
1,016

総数

１年次

209

人

２年次

210

人

３年次

216

人

４年次

199

人

５年次

182

人

６年次

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

三谷 卓也

（役職名）

校長

⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教務委員会、情報基盤センター委員会（責任者名）

辻 和秀

（役職名）

教務主事

⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
数理・データサイエンス・AI教育プログラム評価委員会（責任者名）

堀尾 明宏⑮ 申請する認定プログラム（役職名）

校長補佐（評価・FD）

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 学生課教務係

E-mailkyoumu@gunma-ct.ac.jp

担当者名

篠原 剛人

電話番号

027-254-9052

様式２－１

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

令和2年度以降に入学した機械工学科の学生については、下記の所定の科目を全て修得していること。
1年生・工作実習、2年生・情報処理I、4年生・応用数学I、4年生・計測工学、5年生・生産管理、5年生・ロボット工学③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
1年生・工作実習
3 ○ 一部開講 ○ ○4年生・計測工学
1 ○ 一部開講 ○ ○5年生・ロボット工学
1 ○ 一部開講 ○ ○5年生・生産管理
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「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 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
1年生・工作実習
3 ○ 一部開講 ○ ○5年生・生産管理
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
1年生・工作実習
3 ○ 一部開講 ○ ○5年生・生産管理
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「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 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
2年生・情報処理I
2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
2年生・情報処理I
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○4年生・計測工学
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○5年生・生産管理
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
4‐3データ構造とプログラミング基礎
2年生・情報処理I
4年生・計測工学
4-1統計および数理基礎

単位数

授業科目

選択項目

5年生・生産管理
4年生・応用数学I

4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

1-1

メカトロ加工計測(1)～(6)「工作実習」（23-28週），量・SI単位「計測工学」（1,2週），
ロボットの概要「ロボット工学」（1週），生産管理序論「生産管理」（1週）

1-6

メカトロ加工計測(1)～(6)「工作実習」（23-28週），量・SI単位「計測工学」（1,2週），
ロボットの概要「ロボット工学」（1週），生産管理序論「生産管理」（1週）（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（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

講義内容

1-2 メカトロ加工計測(1)～(6)「工作実習」（23-28週），品質管理(3)-(13)「生産管理」（19-30週）

1-3 メカトロ加工計測(1)～(6)「工作実習」（23-28週），品質管理(3)-(13)「生産管理」（19-30週）（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 メカトロ加工計測(1)～(6)「工作実習」（23-28週），品質管理(3)-(13)「生産管理」（19-30週）
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 1-5
メカトロ加工計測(1)～(6)「工作実習」（23-28週），品質管理(3)-(13)「生産管理」（19-30週）
もの（４）活用に当たっての様々な留 3-1 情報セキュリティについて「情報処理I」（2週）
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
3-2 情報セキュリティについて「情報処理I」（2週）の理解をする2-1

配列(1)～(4)「情報処理I」（26-29週），誤差・統計・確率「計測工学」（9-14週），
品質管理(3)-(13)「生産管理」（19-30週）（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、配列(1)～(4)「情報処理I」（26-29週），誤差・統計・確率「計測工学」（9-14週），「データを読む、説明する、扱う」 2-2
品質管理(3)-(13)「生産管理」（19-30週）
といった数理・データサイエンス・
ＡＩの基本的な活用法に関するもの2-3

配列(1)～(4)「情報処理I」（26-29週），誤差・統計・確率「計測工学」（9-14週），
品質管理(3)-(13)「生産管理」（19-30週）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
ディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である，数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ，自らの専門分野に応用できる。
社会情勢や社会での実例を学び，人間中心の適切な判断ができ，学修した知識やスキル等を説明，活用できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.gunma-ct.ac.jp/departments/math_datascience_ai_edu/様式２－２

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

令和2年度以降に入学した電子メディア工学科の学生については、下記の所定の科目を全て修得していること。
1年生・電子メディア工学序論、2年生・電子メディア工学基礎演習、3年生・情報科学I、4年生・確率統計、4年生・情報科学II③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 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
2年生・電子メディア工学基礎演習
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「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 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
1年生・電子メディア工学序論
1 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
1年生・電子メディア工学序論
1 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「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 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
1年生・電子メディア工学序論
1 ○ 一部開講 ○ ○2年生・電子メディア工学基礎演習
2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
1年生・電子メディア工学序論
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
5年生・確率統計
4-1統計および数理基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
3年生・情報科学I

単位数

授業科目

選択項目

4年生・情報科学II

4‐3データ構造とプログラミング基礎⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容

1-1

技術史の基本と実践「電子メディア工学基礎演習」（12週）
持続可能性「電子メディア工学基礎演習」（13週）

1-6

技術史の基本と実践「電子メディア工学基礎演習」（12週）
持続可能性「電子メディア工学基礎演習」（13週）（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

表計算ソフト(Excel)の使い方1「電子メディア工学序論」（5週）（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

1-2 表計算ソフト(Excel)の使い方2「電子メディア工学序論」（6週）

表計算ソフト(Excel)の使い方3「電子メディア工学序論」（7週）

表計算ソフト(Excel)の使い方1「電子メディア工学序論」（5週）
1-3 表計算ソフト(Excel)の使い方2「電子メディア工学序論」（6週）

表計算ソフト(Excel)の使い方3「電子メディア工学序論」（7週）
表計算ソフト(Excel)の使い方1「電子メディア工学序論」（5週）（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 表計算ソフト(Excel)の使い方2「電子メディア工学序論」（6週）
におけるデータ利活用事例が示
表計算ソフト(Excel)の使い方3「電子メディア工学序論」（7週）
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
表計算ソフト(Excel)の使い方1「電子メディア工学序論」（5週）
合わせることで価値を創出する 1-5
表計算ソフト(Excel)の使い方2「電子メディア工学序論」（6週）
もの

表計算ソフト(Excel)の使い方3「電子メディア工学序論」（7週）
電子メールの使い方 コンピュータネットワーク利用のマナー「電子メディア工学序論」（2週）（４）活用に当たっての様々な留 3-1
情報倫理「電子メディア工学基礎演習」（3週）
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
電子メールの使い方 コンピュータネットワーク利用のマナー「電子メディア工学序論」（2週）
3-2の理解をする

情報倫理「電子メディア工学基礎演習」（3週）

表計算ソフト(Excel)の使い方1「電子メディア工学序論」（5週）
2-1 表計算ソフト(Excel)の使い方2「電子メディア工学序論」（6週）

表計算ソフト(Excel)の使い方3「電子メディア工学序論」（7週）（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、
表計算ソフト(Excel)の使い方1「電子メディア工学序論」（5週）
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」 2-2 表計算ソフト(Excel)の使い方2「電子メディア工学序論」（6週）
といった数理・データサイエンス・
表計算ソフト(Excel)の使い方3「電子メディア工学序論」（7週）
ＡＩの基本的な活用法に関するもの2-3 プレゼンテーションソフト(PowerPointl)の使い方1,2「電子メディア工学序論」（9-10週）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
ディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である，数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ，自らの専門分野に応用できる。
社会情勢や社会での実例を学び，人間中心の適切な判断ができ，学修した知識やスキル等を説明，活用できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.gunma-ct.ac.jp/departments/math_datascience_ai_edu/様式２－３

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

令和2年度以降に入学した電子情報工学科の学生については、下記の所定の科目を全て修得していること。
1年生・計算機概論、1年生・プログラミング基礎、3年生・アルゴリズムとデータ構造、4年生・応用数学I③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 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
1年生・計算機概論
1 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「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 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
1年生・プログラミング基礎
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
1年生・プログラミング基礎
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「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 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
1年生・計算機概論
1 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
1年生・プログラミング基礎
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
3年生・アルゴリズムとデータ構造
3年生・アルゴリズムとデータ構造

選択項目
4‐2アルゴリズム基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎

授業科目

選択項目

1年生・プログラミング基礎
4年生・応用数学I

4‐3データ構造とプログラミング基礎

4-1統計および数理基礎⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
計算機概論の目的と講義概要「計算機概論」(1週）（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 情報テクノロジーとコンピュータの仕組み「計算機概論」（2週）

コンピュータの種類と構成「計算機概論」(3週）

計算機概論の目的と講義概要「計算機概論」(1週）
1-6 情報テクノロジーとコンピュータの仕組み「計算機概論」（2週）

コンピュータの種類と構成「計算機概論」(3週）（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

1-2 プログラミング基礎「プログラミング基礎」（2，3週）

1-3 プログラミング基礎「プログラミング基礎」（2，3週）（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 プログラミング基礎「プログラミング基礎」（2，3週）
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 1-5
プログラミング基礎「プログラミング基礎」（2，3週）
もの（４）活用に当たっての様々な留 3-1 情報セキュリティ「計算機概論」（14週）
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
3-2 情報セキュリティ「計算機概論」（14週）の理解をする2-1 「プログラミング基礎」（前期1-15週，後期1-15週）（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」 2-2 「プログラミング基礎」（前期1-15週，後期1-15週）
といった数理・データサイエンス・
ＡＩの基本的な活用法に関するもの2-3 「プログラミング基礎」（前期1-15週，後期1-15週）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
ディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である，数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ，自らの専門分野に応用できる。
社会情勢や社会での実例を学び，人間中心の適切な判断ができ，学修した知識やスキル等を説明，活用できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.gunma-ct.ac.jp/departments/math_datascience_ai_edu/様式２－４

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

令和2年度以降に入学した物質工学科の学生については、下記の所定の科目を全て修得していること。
1年生・情報処理I、3年生・情報処理II、4年生・応用数学I③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 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
1年生・情報処理I
1 ○ 一部開講 ○ ○3年生・情報処理II
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「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 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
1年生・情報処理I
1 ○ 一部開講 ○ ○3年生・情報処理II
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
1年生・情報処理I
1 ○ 一部開講 ○ ○3年生・情報処理II
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「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 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
1年生・情報処理I
1 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
1年生・情報処理I
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○3年生・情報処理II
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
3年生・情報処理II
4-1統計および数理基礎
3年生・情報処理II
4‐2アルゴリズム基礎

単位数

授業科目

選択項目

3年生・情報処理II
4年生・応用数学I

4‐3データ構造とプログラミング基礎

4-1統計および数理基礎⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容

1-1

パソコンについての基礎知識「情報処理I」（1週）
ガイダンス「情報処理II」（1週）

1-6

パソコンについての基礎知識「情報処理I」（1週）
ガイダンス「情報処理II」（1週）

1-2

パソコンについての基礎知識「情報処理I」（1週）
ガイダンス「情報処理II」（1週）

1-3

パソコンについての基礎知識「情報処理I」（1週）
ガイダンス「情報処理II」（1週）（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（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
パソコンについての基礎知識「情報処理I」（1週）
1-4
におけるデータ利活用事例が示
ガイダンス「情報処理II」（1週）
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 1-5 パソコンについての基礎知識「情報処理I」（1週）
ものガイダンス「情報処理II」（1週）

インターネットの脅威とその対策「情報処理I」（2週）（４）活用に当たっての様々な留 3-1
電子メール・webブラウザの利用法「情報処理I」（3週）
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
インターネットの脅威とその対策「情報処理I」（2週）
3-2の理解をする

電子メール・webブラウザの利用法「情報処理I」（3週）

2-1

表計算ソフトの利用法「情報処理I」（11-14週）「情報処理II」（1-16週）
グラフ作成「情報処理II」（5，6週）
数値データからのグラフ化「情報処理II」（7，8週）（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、
表計算ソフトの利用法「情報処理I」（11-14週）
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」 2-2 グラフ作成「情報処理II」（5，6週）
といった数理・データサイエンス・
数値データからのグラフ化「情報処理II」（7，8週）
ＡＩの基本的な活用法に関するもの表計算ソフトの利用法「情報処理I」（11-14週）
2-3「情報処理II」（1-16週）
グラフ作成「情報処理II」（5，6週）
数値データからのグラフ化「情報処理II」（7，8週）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
ディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である，数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ，自らの専門分野に応用できる。
社会情勢や社会での実例を学び，人間中心の適切な判断ができ，学修した知識やスキル等を説明，活用できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.gunma-ct.ac.jp/departments/math_datascience_ai_edu/様式２－５

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

令和2年度以降に入学した環境都市工学科の学生については、下記の所定の科目を全て修得していること。
1年生・コンピューターリテラシー、2年生・情報処理I、4年生・応用数学I、5年生・計画数理③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
1年生・コンピューターリテラシー
2 ○ 一部開講 ○ ○5年生・計画数理
1 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「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 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
1年生・コンピューターリテラシー
2 ○ 一部開講 ○ ○5年生・計画数理
1 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
1年生・コンピューターリテラシー
2 ○ 一部開講 ○ ○5年生・計画数理
1 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「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 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
1年生・コンピューターリテラシー
2 ○ 一部開講 ○ ○2年生・情報処理I
1 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
1年生・コンピューターリテラシー
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
5年生・計画数理
4-1統計および数理基礎
4年生・応用数学I
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
情報社会「コンピューターリテラシー」（3週）（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 情報とメデイア「コンピューターリテラシー」（4週）

ガイダンス，計画数理とは「計画数理」（1週）

情報社会「コンピューターリテラシー」（3週）
1-6 情報とメデイア「コンピューターリテラシー」（4週）

ガイダンス，計画数理とは「計画数理」（1週）

1-2

EXCEL(表計算)ファイル管理/表計算ソフトの利用「コンピューターリテラシー」（9-11週）
情報・データの収集方法「計画数理」(5-6週）

1-3

EXCEL(表計算)ファイル管理/表計算ソフトの利用「コンピューターリテラシー」（9-11週）
情報・データの収集方法「計画数理」(5-6週）（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
EXCEL(表計算)ファイル管理/表計算ソフトの利用「コンピューターリテラシー」（9-11週）
1-4
におけるデータ利活用事例が示
情報・データの収集方法「計画数理」(5-6週）
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 1-5 EXCEL(表計算)ファイル管理/表計算ソフトの利用「コンピューターリテラシー」（9-11週）
もの
情報・データの収集方法「計画数理」(5-6週）

情報モラルと社会のルール「コンピューターリテラシー」（5週）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 概論、基本操作「情報処理I」（1週）
意事項（ELSI、個人情報、データ
メールの経路の確認方法「情報処理I」（7週）
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、
情報モラルと社会のルール「コンピューターリテラシー」（5週）
データを守る上での留意事項へ
3-2 概論、基本操作「情報処理I」（1週）の理解をする

メールの経路の確認方法「情報処理I」（7週）

2-1

EXCEL(表計算)ファイル管理/表計算ソフトの利用「コンピューターリテラシー」（9-11週）
Powerpoint(プレゼンテーション)/プレゼンテ ーション（12-13週）（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、
EXCEL(表計算)ファイル管理/表計算ソフトの利用「コンピューターリテラシー」（9-11週）「データを読む、説明する、扱う」 2-2
Powerpoint(プレゼンテーション)/プレゼンテ ーション（12-13週）
といった数理・データサイエンス・
ＡＩの基本的な活用法に関するもの
2-3

EXCEL(表計算)ファイル管理/表計算ソフトの利用「コンピューターリテラシー」（9-11週）
Powerpoint(プレゼンテーション)/プレゼンテ ーション（12-13週）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
ディジタル社会の「読み・書き・そろばん」である，数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ，自らの専門分野に応用できる。
社会情勢や社会での実例を学び，人間中心の適切な判断ができ，学修した知識やスキル等を説明，活用できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.gunma-ct.ac.jp/departments/math_datascience_ai_edu/

様式３プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

平成30

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
機械工学科
電子メディア工学科
電子情報工学科
物質工学科
環境都市工学科
合 計

入学
定員

収容
定員

40 20040 20040 20040 20040 200200 1000

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 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

43
41
42
41
41
208

0
0
0
0
0
0

42
42
41
41
41
207

0
0
0
0
0
0

41
41
41
42
41
206

0
0
0
0
0
0

41
41
39
41
37
199

0
0
0
0
0
0

0

0

0

0

合計

履修率

167
165
163
165
160
820

84%
83%
82%
83%
80%
82%

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
群馬工業高等専門学校教務委員会規則、群馬工業高等専門学校情報基盤センター委員会規則② 体制の目的
数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を全ての学生に対して修得させるとともに，意欲ある学生に対して自らの専門分野に応用できる力を修得させることを目的としている。そこで、本プログラムの改善・進化に当たっては、本科の教育課程編成及び実施を所掌する教務委員会が、本校のICT教育を所掌する情報基盤センター委員会の協力のもとに行う体制をとっている。
③ 具体的な構成員＜教務委員会＞
教務主事･教授 辻 和秀
教務主事補･准教授 山内 啓
教務主事補･准教授 板谷 洋一郎
教務主事補･准教授 渡邉 俊哉
教務主事補･准教授 渡邉 悠貴
一般教科（人文）･教授 横山 孝一
一般教科（自然）･教授 碓氷 久
機械工学科･講師 平間 雄輔
電子メディア工学科･教授 五十嵐 睦夫
電子情報工学科･准教授 川本 真一
物質工学科･准教授 工藤 翔慈
環境都市工学科･教授 木村 清和
学生課長 湯本 直哉＜情報基盤センター委員会＞
情報基盤センター長･准教授 布施川 秀紀
情報基盤センター副センター長･准教授 川本 真一
情報基盤センター副センター長･助教 市村 和也
一般教科（人文）･教授 大島 由紀夫
一般教科（自然）･准教授 渡邉 悠貴
機械工学科･准教授 矢口 久雄
電子メディア工学科･助教 市村 和也
電子情報工学科･准教授 川本 真一
物質工学科･准教授 齋藤 雅和
環境都市工学科･教授 木村 清和
技術専門職員 大塚 祐司④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績82%
令和４年度予定
100%
令和５年度予定
令和６年度予定
100%
令和７年度予定
100%
収容定員（名）具体的な計画
本プログラムの対象科目は、全て必修科目であり、履修率は100%である。

100%
1,000

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本プログラムの対象科目は、全て必修科目であり、履修率は100%である。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
本プログラムの対象科目は、全て必修科目であり、履修率は100%である。本プログラムの周知方法としては、科目担当教員からの説明および教育プログラムに関するホームページである。

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
本プログラムの対象科目は、全て必修科目であり、履修率は100%である。対象科目の学修内容に応じ、ICT環境の整った演習室や実習室、実験室なども用い、効果的に学修できるよ
うに工夫されている。さらに、学習意欲の高い学生向けの様々な書籍が、図書館に用意されている。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本プログラムの対象科目の担当教員に対し、データサイエンスに関連する書籍を用意し、最近の技術動向を踏まえた学習内容になるようにしている。メールなどによる対応の他に、Microsoft 365を利用したオンラインチャットでの学生への学習指導や質問うけつけのサ
ポート体制を整えている。

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
全学科について、プログラムに関わる科目は全て必修科目のため、履修状況は100%であり、ほとんどの学生が単位を取得している。

プログラムの履修・修得状
況

全学科について、プログラムに関わる科目を履修した学生に対し、学修状況に関するアンケートを実施している。その結果、科目の履修により数理データサイエンスについて興味関心が増した学生は88%であり、また授業の受講をきっかけに数理データサイエンスへの興味関心を持った学生は69%であった。

学修成果

全学科について、プログラムに関わる科目を履修した学生に対し、学修状況に関するアンケートを実施している。その結果、データ処理やプログラミング、その応用や基礎となる数学について、89%の学生が「よく理解できた」「少しは理解できた」と回答している。また、単位取得状況からも、内容について一定の理解に達していると考えられる。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

全学科について、プログラムに関わる科目は必修であり、推奨にかかわらず全学生が履修する。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

全学科について、プログラムに関わる科目は必修であり、全学生が履修する。

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

学外からの視点
令和4年3月時点で教育プログラムの修了者で卒業した学生はいない。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

平成30年度に、地域の企業の方々を外部講師とした授業科目の意見交換会において、「中小企業ではロボット
やAI、IoT技術の導入の必要性を痛感している」ことや「機器を導入してもハードや出来合いのソフトだけでは使えないことも少なくない」などの意見とともに「こうした観点からの人材育成」について本校に対して期待する意見があった。また、情報活用エンジニア育成についても、本校に期待が示された。

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全学科について、プログラムに関わる科目を履修した学生に対し、学修状況に関するアンケートを実施している。その結果、プログラムに関わる科目の受講により得られた知識が学生の将来の夢に「大いに活かせると思う」「少し活かせると思う」と79%の学生が回答している。多くの学生が数理データサイエンス・AIを学ぶことの意
義を理解していると考えられる。

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

全学科について、プログラムに関わる科目を履修した学生に対し、学修状況に関するアンケートを実施している。その結果、プログラムに関わる科目について、65%の学生が「満足」「やや満足」と回答しており、「普通」も含
めると96%の学生が概ね好意的な評価を下している。また89%の学生が「よく理解できた」「少しは理解できた」と回答していることから、授業内容の難易度は適切と判断している。

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②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.gunma-ct.ac.jp/departments/math_datascience_ai_edu/

取組概要：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)
本プログラムは，数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を全ての学生に対して修得させるとともに，意欲ある学生に対して自らの専門分野に応用できる力を修得させることを目的とする。
本プログラムの特徴的な取組
 より深い理解とその後につながる教育課程
 数理・データサイエンス・AIの基礎となる数学については、共通の科目で学修 数理・データサイエンス・AIの知識･技能を身に付けるために、各学科の専門分野に関係ある内容の学修 授業と学生支援
 PC, タブレット等を利用した演習
 実験･実習を通した実際のデータの計測･扱い･処理方法の習得
 Microsoft 365を活用した授業・学生支援
 委員会等が連携し、点検評価・改善を通して教育プログラムを改善する仕組み
 教務委員会・情報基盤センターが連携して運営・プログラムの改善･進化 評価委員会による点検･評価
１年

２年

機械工学科

工作実習

情報処理I

電子メディア工学科

電子メディア工学
序論

電子メディア工学
基礎演習

電子情報工学科

３年

４年
応用数学I
計測工学

情報科学I

確率統計
情報科学II

計算機概論
プログラミング基礎

アルゴリズムと
データ構造

応用数学I

物質工学科

情報処理I

情報処理II

応用数学I

環境都市工学科

コンピューター
リテラシー

情報処理I

応用数学I

５年
生産管理
ロボット工学

計画数理

補足資料：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)
本プログラムに対する履修学生による評価結果：概ね好意的な評価

数理データサイエンス
科目で学んだ、データ処理やプログラミン
グ、その応用や基礎となる数学について、理解できましたか?

数理データサイエンス科目を受講し、数理データサイエンスについて興味関心はわきましたか？
1
11

19

3

1
10

数理データサイエン
ス科目の受講により得られた知識は、あなたの将来の夢に活かせる内容でした
か？

23

18

40

29

少しは理解できた
あまり理解できなかった
全く理解できなかった

1

32

1

2
25

40

満足した
普通
不満

35

やや満足した
やや不満

44

67

よく理解できた

数理データサイエンス科目を受講して、どれくらい満足しま
したか?

100

もともと興味関心があり、数理データサイエ
ンス科目の受講をきっかけに更に高まった
数理データサイエンス科目の受講をきっかけに興味関心を持った
数理データサイエンス科目の受講をきっかけに興味関心を少し持った80

大いに活かせると思う

60

少し活かせると思う40

どちらとも言えない20

あまり活かせないと思う0

全く活かせないと思う

数理データサイエンス科目の受講をきっかけに興味関心を持つことはなかった

数理データサイエンス科目の受講をきっかけに興味関心が下がった

満足した･やや満足した
満足した･やや満足した･普通
やや不満･不満