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
鳥羽商船高等専門学校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

三重県鳥羽市池上町1-1④ 所在地⑤ 申請するプログラム名称 鳥羽商船高等専門学校数理・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

令和元

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無54人

（非常勤）

13人

8人

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

659

総数

人

１年次

128人

２年次

129人

３年次

121人

４年次

115人

５年次

132人

実習生

34人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

和泉 充

校長

（役職名）

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（責任者名）

伊藤 友仁

（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）
点検評価委員会（責任者名）

和泉 充⑮ 申請する認定プログラム

（役職名）

校長

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 学生課教務係

E-mailgakusei-kyomu@toba-cmt.ac.jp

担当者名

川合 洋平

電話番号

0599-25-8032

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

令和元年度以降の商船学科の入学生について、「情報リテラシー１」、「情報リテラシー２」、「応用数学１」、「応用数学２」の科目の単位を全て習得すること。

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
情報リテラシー２
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
情報リテラシー１
1 ○ 一部開講 ○情報リテラシー２
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
情報リテラシー１
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
情報リテラシー２
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
応用数学1
1 ○ 一部開講 〇応用数学２
1 ○ 一部開講 〇情報リテラシー１
1 ○ 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

選択項目

授業科目

選択項目

講義内容
情報リテラシー２で、地域や世界など現在の社会で起きている変化(デジタル社会、Society5.0等)を概観し、

1-1 データやAI、および様々な専門分野の技術が関わっていること学び、社会で起きている変化を知り、数理・（１）現在進行中の社会変化（第データサイエンス・AIを学ことと、AIを活用した新しいビジネス／サービスを学ぶ。（1-10回）
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
情報リテラシー２で、データ、AIや専門技術などが我々の日常生活や社会活動にどのように組み込まれている
1-6

るかを学び、データ・AI利活用における最新動向を学ぶ。（1-10回）

情報リテラシー１で、地域や世界など現代社会および情報化社会を概観し、日常生活や社会活動で様々な1-2 種類のデータがあることと、データの活用が社会活動に重要であることや広範な分野の課題を解決するのに（２）「社会で活用されているデー有用であることを学ぶ。社会においてどのようなデータが、集められどう活用されているかを学ぶ。（9-14回）
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

1-3

情報リテラシー２で、技術やデータの種類について理解を深め、それらが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ことを学習し、様々な領域でデータ・AIが活用されているかを学ぶ。(1-10回)

（３）様々なデータ利活用の現場
情報リテラシー１で、地域や世界など現代社会および情報化社会を概観し、様々な分野でデータの利活用事
1-4におけるデータ利活用事例が示例をとおして、データ・AIを活用するために使われている技術の概要を学ぶ。（9-14回）
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）の知見と情報リテラシー１で、AI・数理データの技術は様々な専門分野や応用領域の知識と組み合わせることで、価組み合わせることで価値を創出 1-5
値創出し、我々の生活を豊かにするものであることを知り、データ・AIを活用することによって、どのような価するもの値が生まれているているかを学ぶ。（9-14回）

情報リテラシー２で日常生活や社会活動における実例などを通して、これらのデータの活用にあたっての留（４）活用に当たっての様々な留 3-1 意事項を考慮することが重要であることを学ぶ。合わせて、情報セキュリティやその技術などを学び、データ意事項（ELSI、個人情報、データを守る上での重要事項を知ることで、、データ・AIを利用する上で知っておくべきことを学ぶ。（1-4回）
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
情報リテラシー２で、情報通信社会、インターネットの進化や産業の変化を概観し、身近なインターネット社会等、データを守る上での留意事のコミュニケーションやサービスを題材にして、情報データの取り扱い方法、活用方法の留意事項および重3-2項への理解をする

要事項を学ぶ。さらに、不正アクセスや情報漏洩、盗難等のセキュリティインシデントとそれらを防ぐ手法について学習し、データを守る上で知っておくべきことを学ぶ。（1-4回）

2-1

応用数学１（12，13回）、応用数学２（１回）で、データの代表値、ばらつき等の表現の方法と、データの特徴を捉える方法を学び、データを適切に読み解く力を養う。

（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、情報リテラシー１で、Excelの演習を通して可視化したデータから特徴を読み、説明することを学び、データを「データを読む、説明する、扱う」 2-2適切に説明する力を養う（9-14回）
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

情報リテラシー１で、Excelでのデータの処理方法、関数の扱い方、グラフの作成法などの演習を通してデータを扱うことを学び、データを扱うための力を養う。（9-14回）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て、自らの専門分野にも応用できる。
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し、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.toba-cmt.ac.jp/jkoukai/kyoikujoho/datascience/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

令和元年度以降の情報機械システム工学科の入学生について、「工学リテラシ」、「情報工学基礎」、「情報工学２」の科目の単位を全て習得すること。

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
工学リテラシ2 ○ 一部開講 ○情報工学２
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
情報工学基礎
1 ○ 一部開講○
情報工学２
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
工学リテラシ2 ○ 一部開講 ○ ○情報工学２
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
工学リテラシ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
工学リテラシ2 ○ 一部開講 ○ ○情報工学基礎
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○情報工学２1 ○ 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

選択項目

授業科目

選択項目

講義内容

工学リテラシでは、ガイダンスにて地域や世界など現在の社会で起きている変化(デジタル社会、Society5.0等)を概観し、データやAI、および様々な専門分野の技術が関わっていること学ぶ（1回目）。また、オフィスソ（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 フトの利用法を学ぶことで、数理・データサイエンス・AIを学ことと、AIを活用した新しいビジネス／サービスを４次産業革命、Society 5.0、学ぶ（2-4回目）。

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
情報工学２では、データベースを用いたWebページの作成を通して、データ、AIや専門技術などが我々の日る
1-6 常生活や社会活動にどのように組み込まれているかを学び、データ・AI利活用における最新動向を学ぶ（2-7回目）。

情報工学２では、データベースを用いたWebページの作成を通して、日常生活や社会活動で様々な種類の1-2 データがあることと、データの活用が社会活動に重要であることや広範な分野の課題を解決するのに有用で（２）「社会で活用されているデーあることを学ぶ。また、社会においてどのようなデータが、集められどう活用されているかを学ぶ（2-7回目）。
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

情報工学基礎では、プログラミングの基礎を勉強したのちに応用課題に取り組むことで、技術やデータの種1-3 類について理解を深め、それらが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ことを学習し、様々な領域でデータ・AIが活用されていることを学ぶ（13-14回目）。

（３）様々なデータ利活用の現場
工学リテラシでは、オフィスソフトの使い方やhtmlによるプレゼンテーションを通して、地域や世界など現代社
1-4
におけるデータ利活用事例が示会および情報化社会を概観し、様々な分野でデータの利活用事例を学ぶ（12-14, 16回目）。
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）の知見と情報工学２では、ショッピングサイトや多読管理サイトの構築を例として、AI・数理データの技術は様々な専組み合わせることで価値を創出 1-5
門分野や応用領域の知識と組み合わせることで、価値創出し、我々の生活を豊かにするものであることを知するもの

り、データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているているかを学ぶ（9-11回目）。

工学リテラシでは、情報セキュリティについて学習することで、情報通信社会、インターネットの進化や産業の（４）活用に当たっての様々な留 3-1 変化を外観し、身近なインターネット社会のコミュニケーションやサービスを題材にして、情報データの取り扱意事項（ELSI、個人情報、データい方法、活用方法の留意事項および重要事項を学ぶ（10-11回目）。
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
工学リテラシでは、情報セキュリティについて学習することで、不正アクセスや情報漏洩、盗難等のセキュリ
3-2
項への理解をする

ティインシデントとそれらを防ぐ手法について学習する（10-11回目）。

2-1

工学リテラシでは、基数変換・論理演算を学ぶ。また、情報工学基礎ではプログラミングの応用課題に取り組むことで、実データを適切に読み解く力を養う（8-11回目）。

（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、工学リテラシでは、オフィスソフトの演習を通して、可視化したデータから特徴を読み、説明することを学び、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 データを適切に説明する力を養う。また、情報工学基礎では、応用課題を通して、実データが示す事実を説といった数理・データサイエン明する力を養う（2-4回目）。
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

情報工学基礎では、配列や構造体とったデータ構造を用いて，関数によってデータを処理する方法を学び，2-3 データを実問題へ適用し活用するための取り扱い方を学習する。また、情報工学２では、データベースでデータを管理する方法を学ぶ（1-7, 9-12回目）。
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て、自らの専門分野にも応用できる。
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し、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.toba-cmt.ac.jp/jkoukai/kyoikujoho/datascience/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

令和元年度②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
商船学科
情報機械システム工学科

合 計

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

入学
定員

収容
定員

4080200400

4385004185004280

00000000000000120

600

128012601220000000

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

合計

履修率

12663%
250
63%
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376
63%

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
ファカルティディベロップメント(FD)に関する申し合わせ② 体制の目的
教育の質的向上を目的とする。

③ 具体的な構成員教務委員会が実施する。
※令和3年の申請時の体制を記載
教務主事 伊藤 友仁
専攻科長 林 浩 一
商船学科長 窪田 祥朗
電子機械工学科長 山下 晃司
制御情報工学科長 溝口 卓哉
情報機械システム工学科長 出江 幸重
一般教育科長 西川 雅堂
商船学科Ｎコース主任 鈴木 治
教務主事補 鎌田 功一、中井 一文学科選出 片岡教授、渡辺准教授、脇坂准教授、北原准教授、豊田教授④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績63%
令和４年度予定
80%
令和５年度予定
100%
令和６年度予定
100%
令和７年度予定
100%
収容定員（名）600
具体的な計画
本プログラムに関わる科目は、すべて第3学年以下に必修科目として設定されており、全学生が履修および修得を促す規則となっている。そのため、1年次入学者に対する履修率は１００％となる計画である。

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
本プログラムに関わる科目は、すべて第3学年以下に必修科目として設定されており、全学生が履修および修得を促す規則となっている。

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
本プログラムに関わる科目は、すべて第3学年以下に必修科目として設定されており、全学生が履修および修得を促す規則となっている。

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
本プログラムに関わる科目は、すべて第3学年以下に必修科目として設定されており、全学生が履修および修得を促す規則となっている。

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
全学生にオンラインツールであるTeamsに登録しており、Teams上には各クラスのチームが作られ、オンラインで教員に相談できる環境を構築できている。学生は授業時間以外に不明点をインターネット上で相談できる。

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
全学科に対し、本プログラムに関わる科目を第3学年以下に必修科目として設定し、教務委員会において、単位の履修状況および単位取得状況を確認している。

プログラムの履修・修得状
況本プログラムに関わる科目は、すべて第3学年以下に必修科目として設定されており、全学生が履修および修得する体制になっている。

学修成果

本プログラムに関わる科目について授業アンケートを実施しており、学生の理解度を分析し次年度以降に活用している

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本学では全学生に対してリテラシーレベル相当の修得を推奨しており、本プログラムに関わる科目は全て必修科目としている。また数理・データサイエンスに関連した科目であることをホームページで明記することで、在学生・入学希望者等へ広く推奨する。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨
度

本プログラムに関わる科目は全て第3学年以下に必修科目として設定しているため、全学科において令和５年度以降の卒業生の履修率はほぼ１００％となることが見込まれる。

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

学外からの視点
令和3年度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

運営諮問会議や機関別認証評価などの外部評価を受けている。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

本プログラムに関わる科目において、先進的な事例を紹介しつつ、いかにAIが私たちの生活を支える仕組み
や様々な企業の生産や管理に取り込まれているかを講義している。授業アンケートなどから、数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を十分に理解させていると評価している。

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること受講者によるアンケートを通して開講科目は年度ごとに改善される態勢としている。また、授業担当教員が独自に作成した授業の補助資料等をオンラインで閲覧可能とすることにより自学自習に役立てられるような環境を整備している。

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://koho.s.toba-cmt.ac.jp/wp/wp-content/uploads/jikotenkenhyoka.pdf

⿃⽻商船⾼等専⾨学校
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム 取組概要
改善・進化ＨＰ等による公表

・（外部からの助⾔・提⾔）
運営諮問会議・（計画・⽴案）
教務委員会
・（審議・決定）
学校運営委員会

点検・評価

魅⼒的な授業・点検評価委員会

・授業担当教員
授業評価アンケート等

⿃⽻商船⾼等専⾨学校
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム ⾃⼰点検評価
評価⽇：令和４年４⽉２６⽇
会議名称：点検評価委員会
開催場所：⿃⽻商船⾼等専⾨学校
参加者：校⻑，各副校⻑，各校⻑補佐，各学科⻑，専攻科⻑，事務部⻑
⽬ 的：令和３年度の「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」の⾃⼰点検内部評価
評価項⽬：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（リテラシーレベル）」の審査項⽬の観点による評価

認定制度の審査項⽬
数理・データサイエンス・ＡＩは，現在進⾏中の社会変化（第4次産業⾰命，Society5.0，データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであること，また，それが⾃らの⽣活と密接に結びついているものであること。

モデルカリキュラム
導⼊

情報リテラシー２（商船学科）

1‐1. 社会で起きている変化

⼯学リテラシ・情報⼯学２（情報機械システム

1‐6. データ・AI利活⽤の最新動向

⼯学科）

数理・データサイエンス・ＡＩが対象とする「社会で活⽤されている 導⼊データ」や「データの活⽤領域」は⾮常に広範囲であって，⽇常⽣活 1‐2. 社会で活⽤されているデータや社会の課題を解決する有⽤なツールになり得ること。
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，数理・データサイエンス・ＡＩは様々な適⽤領域（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であること。

対象科⽬

1‐3. データ・AIの活⽤領域

内部評価

A

情報リテラシー１・情報リテラシー２（商船学科）
情報⼯学基礎・情報⼯学２（情報機械システムA⼯学科）

導⼊

情報リテラシー１（商船学科）

1‐4. データ・AI 利活⽤のための技術

⼯学リテラシ・情報⼯学２（情報機械システム

1‐5. データ・AI 利活⽤の現場⼯学科）

A

数理・データサイエンス・ＡＩは万能ではなく，その活⽤に当たって ⼼得の様々な留意事項（ELSI，個⼈情報，データ倫理，AI社会原則等）を考 3‐1. データ・AI 利活⽤における留意情報リテラシー２（商船学科）事項
慮することが重要であること。また，情報セキュリティや情報漏洩等，⼯学リテラシ（情報機械システム⼯学科）データを守る上での留意事項への理解が重要であること。
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こと。

A

3‐2. データを守る上での留意事項
基礎応⽤数学１・応⽤数学２・情報リテラシー１

2‐1. データを読む（商船学科）

2‐2. データを説明する

⼯学リテラシ・情報⼯学基礎・情報⼯学２（情2‐3. データを扱う

報機械システム⼯学科）

S：審査項⽬の観点を上回る成果を達成した。
A：審査項⽬の観点通りの成果を達成した。
B：審査項⽬の観点を上回る成果を達成できなかったが，達成に向けての対応策が⽴案され，対応に着⼿している。
C：審査項⽬の観点通りの成果を達成できず，達成に向けての対応策が⽴案されていない。

A