数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１-１
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学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 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

文学部、法学部、心身科学部健康科学部、心理学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報科学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ」及び「教養セミナーⅢ・Ⅳ」（教養教育科目・教育基幹科目）の4科目68
単位を取得すること。

必要最低単位数68

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報科学Ⅰ
2
○
○
情報科学Ⅱ
2
○
○

⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報科学Ⅰ
2
○
○
○

⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報科学Ⅱ
2
○
○
○

⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
教養セミナーⅣ
1
○
○
○
情報科学Ⅳ
2
○
○
○

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】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
教養セミナーⅢ
1
○
○
○
○
情報科学Ⅲ
2
○
○
○
○

⑨ 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

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

1-1

・ビッグデータ、第4次産業革命、データ駆動型社会「情報科学Ⅰ」（6 5回目）
・ビッグデータ、AI、第4次産業革命「情報科学Ⅰ」（2-4回目）
・ビッグデータ、計算機の処理性能の向上「情報科学Ⅰ」（1回目）
・ビッグデータ「情報科学Ⅰ」（2回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「情報科学Ⅰ」（1回目）
・ビッグデータ、AI、人間の知的活動とAIの関係性「情報科学Ⅰ」（8回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例「情報科学Ⅱ」（2回目）
・AI最新技術の活用例「情報科学Ⅱ」（4回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報科学Ⅰ」（12回目）
・AI最新技術の活用例（強化学習）「情報科学Ⅱ」（2回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報科学Ⅱ」（1回目）
・AI最新技術の活用例（強化学習）「情報科学Ⅱ」（2回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報科学Ⅱ」（4回目）

1-2

・構造化データ「情報科学Ⅰ」（1回目）
・データのメタ化「情報科学Ⅰ」（2回目）
・調査データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ、構造化データ、非構造化データ「情報科学Ⅰ」（7 15回目）
・構造化データ、非構造化データ「情報科学Ⅰ」（7回目）
・調査データ、実験データ、構造化データ、非構造化データ「情報科学Ⅰ」（1 9回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）、仮説検証「情報科学Ⅰ」（7 15回目）
・データ・AI活用領域の広がり「情報科学Ⅰ」（13回目）
・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）、仮説検証、知識発見、原因究明「情報科学Ⅰ」（2回目）
・データ・AI活用領域の広がり「情報科学Ⅰ」（5回目）
・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）「情報科学Ⅰ」（3回目）
・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）、仮説検証、知識発見など「情報科学Ⅰ」（10回目）（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2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

1-4

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、データ可視化、非構造化データ処理、今のAIで出来ることと出来ないこと「情報科学Ⅱ」（1回目）
・データ可視化「情報科学Ⅱ」（2回目）
・データ解析、データ可視化「情報科学Ⅰ」（6、10回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ「情報科学Ⅱ」（1回目）・データ解析：最適化「情報科学Ⅱ」（7、8回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ「情報科学Ⅱ」（9回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見など、非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など、データ可視化、特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと「情報科学Ⅱ」（1-3回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（データ解析と推論）、流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、
ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報科学Ⅱ」（1回目）
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化）「情報科学Ⅱ」（7、8回目）
・データサイエンスのサイクル「情報科学Ⅱ」（2回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報科学Ⅱ」（1 3回目）
・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「情報科学Ⅱ」（3回目）

3-1

・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「教養セミナーⅣ」（1回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報科学Ⅳ」（1回目）
・ELSI、GDPR、AI社会原則、データ・AI活用における負の事例紹介「情報科学Ⅳ」（1回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「教養セミナーⅣ」（1回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報科学Ⅳ」（1回目）
・情報セキュリティ、情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報科学Ⅳ」（2回目）

2-1

・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、観測データに含まれる誤差の扱い、打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ、相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報科学Ⅱ」（6-9回目）・データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値、最頻値）、相関と因果（相関係数、擬似相
関、交絡）、クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「教養セミナーⅢ」（4、5、7、8、10、
11回目）
・データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値、最頻値）、相関と因果（相関係数、擬似相
関、交絡）、クロス集計表、相関係数行列、散布図行列「情報科学Ⅲ」（4、5、7、8、10、11回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、データのばらつき（分散、標準偏差）、データの分布(ヒストグラム)、相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）、母集団と標本抽出「情報科学Ⅲ」（2-4、13回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、円グラフ、帯グラフ）「情報科学Ⅱ」（12、13回目）
・データ表現「情報科学Ⅱ」（10-12回目）
・データ表現「教養セミナーⅢ」（4、5、7、8、10、11回目）
・データ表現「情報科学Ⅲ」（4、5、7、8、10、11回目）
・データ表現、データの図表表現、データの比較、不適切なグラフ表現「情報科学Ⅲ」（8回目）

2-3

・データ解析ツール「情報科学Ⅱ」（13-15回目）
・データの集計（平均）「教養セミナーⅢ」（6回目）
・データの集計（平均）「情報科学Ⅲ」（6回目）
・データの集計、データの並び替え、データ解析ツール（スプレッドシート）、表形式のデータ（csv）「情報科学Ⅲ」（15回目）（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

3

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１-２
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学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 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

商学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーA」「情報リテラシーB」「情報社会論」「データ分析Ⅰ」「情報セキュリティ」（専門教育科目）の5科目10単位を取得すること。

必要最低単位数10

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報社会論
2
○
○
○

⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報社会論
2
○
○
○

⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
データ分析Ⅰ
2
○
○
情報社会論
2
○
○

⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシーA
2○○○
情報セキュリティ
2
○
○
○

4

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
データ分析Ⅰ2○○○○
情報リテラシーB
2○○○⑨ 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

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（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

・ビッグデータ、AI「情報社会論」（5回目）
・IoT「情報社会論」（12回目）

1-6

・AI最新技術の活用例「情報社会論」（5回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報社会論」（12回目）

1-2

・調査データ、実験データ「情報社会論」（5回目）
・人の行動ログデータ 「情報社会論」（9回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり「情報社会論」（5、9回目）

1-4

・データ可視化：地図上の可視化「データ分析Ⅰ」（13回目）
・データ解析：パターン発見「データ分析Ⅰ」（14回目）
・データ解析：予測「データ分析Ⅰ」（11 10-14回目）
・データ解析：予測 「データ分析Ⅰ」（11 7回目）

1-5

・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報社会論」（5、12回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの5

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

・個人情報保護「情報リテラシーA」（2回目）
・データ倫理「情報セキュリティ」（2回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報リテラシーA」（2回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報セキュリティ」（2、11、12、13回目）
・暗号化「情報セキュリティ」（5、9回目）
・パスワード「情報セキュリティ」（14、15回目）

2-1

・データの分布（ヒストグラム）と代表値「データ分析Ⅰ」（2、3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差）「データ分析Ⅰ」（4回目）
・相関と因果（相関係数）「データ分析Ⅰ」（7、8回目）
・クロス集計表「データ分析Ⅰ」（3回目）
・データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値）、データのばらつき（分散、標準偏差）「データ分析Ⅰ」（4回目）
・相関と因果（相関係数）「データ分析Ⅰ」（5 4回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差）「データ分析Ⅰ」（7回目）
・データの分布（ヒストグラム）と代表値「データ分析Ⅰ」（2、3回目）
・相関と因果（相関係数）「データ分析Ⅰ」（10、11 5、6回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「データ分析Ⅰ」（2、6、7、9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析Ⅰ」（6、7 5-9回目）
・データの図表表現（チャート化） 「データ分析Ⅰ」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「データ分析Ⅰ」（6、9回目）
・データ表現（散布図）「データ分析Ⅰ」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「情報リテラシーB」（11-13回目）

2-3

・データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング「データ分析Ⅰ」（9、12回目）
・データの集計（和、平均）「データ分析Ⅰ」（2、3回目）
・データの集計（和、平均）、データの並び替え、データ解析ツール「データ分析Ⅰ」（1、2、5、14回
目）
・データの集計「データ分析Ⅰ」（4回目）
・データの集計「情報リテラシーB」（7回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

6

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１-３
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学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 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

経営学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーⅠ」「情報リテラシーⅡ」「経営と情報Ⅰ」「経営と情報Ⅱ」「ビジネス情報リテラ
シーⅠ」「ビジネス情報リテラシーⅡ」「経営情報論」「ICTビジネス」「経営統計Ⅰ」「経営統計Ⅱ」（専門教育科目）の6科目10単位を取得すること。

必要最低単位数10

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
経営と情報Ⅱ
2○○○
ICTビジネス2○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
経営と情報Ⅰ
2○○○
経営と情報Ⅱ
2
○
○
経営情報論
2
○
○
○
ICTビジネス2○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
経営と情報Ⅰ
2○○○
経営と情報Ⅱ
2
○
○
経営情報論
2
○
○
○
ICTビジネス
2
○
○
経営統計Ⅰ
2
○
○
○
経営統計Ⅱ
2
○
○
⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
経営と情報Ⅰ
2
○
○
○
経営情報論
2
○
○
○

7

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
経営統計Ⅰ
2
○
○
○
○
経営統計Ⅱ
2
○
○
○
情報リテラシーⅠ
1○○○
情報リテラシーⅡ
1○○○
ビジネス情報リテラシーⅠ
1○○○
ビジネス情報リテラシーⅡ
1○○○⑨ 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

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容

1-1

・第4次産業革命、Society5.0「経営と情報Ⅱ」（14回目）
・データ駆動型社会「ICTビジネス」（12回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル「経営と情報Ⅱ」（10回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「ICTビジネス」（6、8、10、11、13回目）

1-2

・構造化データ「経営と情報Ⅰ」（10回目）
・非構造化データ「経営情報論」（4回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり「経営と情報Ⅰ」（14、15回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「経営と情報Ⅱ」（4-8回目）
・データ・AI活用領域の広がり「経営情報論」（12回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「経営情報論」（7、8回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「ICTビジネス」（4-13回目）

1-4

・認識技術、自動化技術「経営と情報Ⅰ」（14回目）
・非構造化データ処理「経営と情報Ⅱ」（10回目）
・認識技術、自動化技術「経営情報論」（12回目）
・認識技術、自動化技術「ICTビジネス」（4回目）
・データ可視化「経営統計Ⅰ」（3、6、11、12回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「経営統計Ⅰ」（2回目）
・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「経営統計Ⅱ」（12-15回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「経営と情報Ⅰ」（15回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「経営情報論」（7、8、12回目）（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8

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

・データ倫理「経営と情報Ⅰ」（15回目）
・個人情報保護「経営情報論」（14回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「経営と情報Ⅰ」（13、15回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「経営情報論」（14回目）

2-1

・データの種類「経営統計Ⅰ」（2回目）
・クロス集計表「経営統計Ⅰ」（4、5回目）
・データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値、最頻値）「経営統計Ⅰ」（3、6、8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差）「経営統計Ⅰ」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関）「経営統計Ⅰ」（11-13回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関）「経営統計Ⅱ」（10、11回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ）「情報リテラシーⅡ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、円グラフ、複合グラフ）「情報リテラシーⅠ」（14、15回目）
・データ表現（棒グラフ、円グラフ、複合グラフ）「ビジネス情報リテラシーⅠ」（14、15回目）
・データ表現（棒グラフ）「ビジネス情報リテラシーⅡ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、円グラフ、帯グラフ）「経営統計Ⅰ」（3回目）

2-3

・データ解析ツール「情報リテラシーⅠ」（14、15回目）
・データの並び替え、ランキング「情報リテラシーⅡ」（3回目）
・データ解析ツール「ビジネス情報リテラシーⅠ」（14、15回目）
・データの並び替え、ランキング「ビジネス情報リテラシーⅡ」（3回目）
・データの集計「経営統計Ⅰ」（2、4-6回目）
・データの集計「経営統計Ⅱ」（10回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

9

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１-４
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学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 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

経済学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーA」「情報リテラシーB」「経済情報論A」（専門教育科目）の3科目6単位を取得すること。

必要最低単位数6

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
経済情報論A
2○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報リテラシーB
2○○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報リテラシーB
2○○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシーA
2
○
○
○

10

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報リテラシーB
2○○○○⑨ 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

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

1-1

・ビッグデータ、IoT、AI「経済情報論A」（2-4、9、11、13回目）

1-6

・AI最新技術の活用例「経済情報論A」（9、10、12回目）

1-2

・調査データ、人の行動ログデータ「情報リテラシーB」（1回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）「情報リテラシーB」（1回目）

1-4

・データ可視化：複合グラフ「情報リテラシーB」（12回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「情報リテラシーB」（13、14回目）（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11

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】

3-1

・データ倫理：盗用、プライバシー保護、忘れられる権利、オプトアウト、データバイアス、アルゴリズ
ムバイアス「情報リテラシーA」（4-7、9、10、12回目）

3-2

・暗号化、パスワード、情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報リテラシーA」（3、13回目）

2-1

・母集団と標本抽出、クロス集計表「情報リテラシーB」（13、14回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、円グラフ）「情報リテラシーB」（11回目）

2-3

・データの集計（和）、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール「情報リテラシーB」（7、8、13、14回目）（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

12

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１-５
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学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 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

総合政策学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーⅡ」及び「データ分析Ⅰ」（専門教育科目）の2科目4単位を取得すること。

必要最低単位数4

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報リテラシーⅡ
2○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報リテラシーⅡ
2○○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報リテラシーⅡ
2○○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシーⅡ
2
○
○
○

13

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
データ分析Ⅰ
2○○○○⑨ 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

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（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

・人間の知的活動とAIの関係性 「情報リテラシーII」（4、9、10 2、8、9回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例「情報リテラシーII」（13、14 12、13回目）

1-2

・調査データ 「情報リテラシーII」（9 8回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）、研究開発「情報リテラシーII」（6 4回目）

1-4

・今のAIで出来ることと出来ないこと、自動化技術「情報リテラシーII」（5 3回目）
・特化型AIと汎用AI 「情報リテラシーII」（6 4回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（課題解決に向けた提案）、流通、製造、金融、サービス、インフラ、
公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介 「情報リテラシーII」（13 12回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの14

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

3-1

・プライバシー保護、個人情報保護、AI社会原則、AIサービスの責任論 「情報リテラシーII」（10、14
9、13回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報リテラシーII」（10 9回目）

2-1

・データの種類「データ分析I」（6-8回目）
・データの分布（ヒストグラム）と代表値「データ分析I」（11、12回目）
・クロス集計表「データ分析I」（13回目）

2-2

・データ表現、データの図表表現「データ分析I」（2-5、7-8回目）

2-3

・データの集計、データの並び替え、ランキング「データ分析I」（2、3回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

15

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１-６
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学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 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

歯学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報の科学」「歯科基礎科学」「社会と歯学Ⅰ」「社会と歯学Ⅱ」「社会と歯学Ⅲ」「実習：社会と歯学」（専門教育科目）の56科目78単位を取得すること。

必要最低単位数78

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報の科学
1
○
○
○
歯科基礎科学1○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報の科学
1
○
○
○
社会と歯学Ⅰ
1○○
社会と歯学Ⅱ
2○○
社会と歯学Ⅲ1○○
歯科基礎科学1○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報の科学
1
○
○
○
歯科基礎科学1○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報の科学
1
○
○
○
社会と歯学Ⅲ1○○○
歯科基礎科学1○○16

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報の科学
1
○
○
○
○
実習：社会と歯学
2○○○
社会と歯学Ⅰ
1○○
社会と歯学Ⅱ
2○○○
歯科基礎科学1○○○⑨ 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

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（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

・複数技術を組み合わせたAIサービス「情報の科学」（1回目）

1-6

・AI最新技術の活用例「情報の科学」（1回目）、「歯科基礎科学」（11、14、15回目）

1-2

・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ「社会と歯学Ⅰ」（4、10回目）、「社会と歯学Ⅱ（春）」（14回目）、「社会と歯学Ⅲ」（15回目）
・構造化データ、非構造化データ「情報の科学」（1、5、15回目）、「歯科基礎科学」（11-15回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）「情報の科学」（1、15回目）

1-4

・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理「情報の科学」（3-11、14、15回目）

1-5

・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報の科学」（3-5、15回目）、「歯科基礎科学」（11-15回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの17

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

・個人情報保護、データ倫理、AI社会原則、AIサービスの責任論「社会と歯学Ⅲ」（6回目）、「情報の科学」（1、5、15回目）、「歯科基礎科学」（11-15回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性、暗号化「社会と歯学Ⅲ」（6回目）、「情報の科学」（1、5、15回目）

2-1

・データの種類、データの分布（ヒストグラム）と代表値、データのばらつき、母集団と標本抽出「社会と歯学Ⅰ」（2回目）、「社会と歯学Ⅱ（春）」（11回目）、「実習：社会と歯学」（3回目）
・クロス集計表「情報の科学」（3、4回目）、「歯科基礎科学」（11-15回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「社会と歯学Ⅱ（春）」（12回目）、「情報の科学」（3、4回目）、「歯科基礎科学」（11-15回目）

2-3

・データの集計、データの並び替え、データ解析ツール「実習：社会と歯学」（3回目）
・データの集計、表形式のデータ「情報の科学」（3、4、6−14回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

18

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１-７
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学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 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

薬学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報処理演習」「製剤工学」「医薬品情報学」「基礎薬学演習Ⅰ」（専門教育科目）の4科目4単位を取得すること。

必要最低単位数4

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報処理演習
1
○
○
製剤工学
1
○
○

⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報処理演習
1
○
○
○
製剤工学
1
○
○

⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報処理演習
1
○
○
製剤工学
1
○
○
○
医薬品情報学1○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
基礎薬学演習Ⅰ
1
○
○
○
製剤工学
1
○
○
○

19

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
医薬品情報学1○○○○
基礎薬学演習Ⅰ
1○○○
情報処理演習
1
○
○
○
製剤工学
1
○
○
○

⑨ 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

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（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

・ビッグデータ、AI「情報処理演習」（1回目）
・ビッグデータ、AI、Society 5.0、データ駆動型社会、データ爆発、AIの非連続的進化、人間の知的活動とAI の関係性「情報処理演習」（7回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例「製剤工学」（13回目）

1-2

・1次データ、2次データ、データのオープン化（オープンデータ）、構造化データ、非構造化データ「情報処理演習」（8回目）
・データのメタ化、データ作成（ビッグデータとアノテーション）、データのオープン化（オープンデー
タ）「情報処理演習」（10回目）

1-3

・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援「情報処理演習」（9回目）
・研究開発「製剤工学」（1回目）
・知識発見、原因究明「製剤工学」（13回目）

1-4

・データ可視化：複合グラフ、2 軸グラフ「医薬品情報学」（4回目）
・データ解析、AIとビッグデータ「医薬品情報学」（11回目）
・データ可視化：挙動、軌跡の可視化、非構造化データ処理、認識技術、自動化技術「製剤工学」（13回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報処理演習」（11、12回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「製剤工学」（13回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの20

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

・データ・AI活用における負の事例紹介「基礎薬学演習Ⅰ」（1回目）
・AI 社会原則、AI サービスの責任論、データ・AI活用における負の事例紹介「製剤工学」（13回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「基礎薬学演習Ⅰ」（3回目)「製剤工学」（12 13回目）

2-1

・母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解「医薬品情報学」（5回目）
・データの種類、データの分布（ヒストグラム）と代表値、データのばらつき「医薬品情報学」（6回目）
・相関と因果（交絡）、観測データに含まれる誤差の扱い、打ち切りや脱落を含むデータ、クロス集
計表「医薬品情報学」（7回目）

2-2

・データ表現「基礎薬学演習Ⅰ」（3回目）
・データ表現、データの図表表現、データの比較、不適切なグラフ表現「情報処理演習」（3-6回目）
・データ表現「医薬品情報学」（8回目）
・データ表現、データの図表表現「製剤工学」（12回目）

2-3

・データの集計「基礎薬学演習Ⅰ」（3回目）
・データの集計、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール、表形式のデータ「情報処理演習」（2回目）・データの集計「医薬品情報学」（9回目）
・データの集計「製剤工学」（12回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

21

文学部、法学部、健康科学部、心理学部

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

上原 宏行

学期曜日時限春学期 月曜日 ４時限

チームコードi3n1764

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ゼロからのOffice,データサイエンスの基礎を学ぶ

授業の概要

コンピュータにあまり触れたことがない学生向けの授業です。Word, Excel, PowerPointなどの基礎的な操作方法を学習し、自ら文書・資料等を作成しながら理解を深めていきます。なお、毎回、理解度を確認しながら授業を行うので、授業内容を調整することがあります。
また、この授業は数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)対応科目であり、モデルカリキュラム導入の前半を担当しま
す。

授業の到達
目標

この授業の到達目標は以下の通りです。
①Word, Excel, PowerPointの基礎的な操作方法を理解し、作成したい文章、表やグラフ、プレゼンテーション資料が作れる。
②操作方法が分からない人に、その方法を説明できる。
③データ・AIの活用領域の広がりを理解し、データ・AIを活用する価値を説明できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

提出課題については、講義中およびTeamsから出題意図・評価基準等を説明する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容22

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
Word-1回目
Wordを起動、終了する
文字を入力し、変換する
ファンクションキーを使ってみる
IMEパッド(手書き)で読み方の不明な文字を入力する
ファイルを保存する【復習】キーボードに触れる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)2

Word-2回目
文字をデザイン(文字の大きさ、書体、色など)する
文字列の検索を行う
表を作成する【復習】キーボードに触れる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)3

Word-3回目
書式を設定する
ページ番号を挿入する
PDFファイルに変換する【復習】キーボードに触れる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)4

Word-4回目
図形や画像を挿入する
ヘルプタブを使ってみる【課題】課題を作成する(240)5

データサイエンス導入(1-1: 社会で起きている変化)
ビットとバイトビックデータの特徴
第4次産業革命
データ駆動型社会とセンサー
因果関係と相関関係【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(240)6

Excel-1回目
Excelを起動、終了する
データを入力、コピー、修正する
行、列の追加と削除をする
新しいシートを追加する。
作成したブックを保存する
表を作る【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)7

Excel-2回目
表を整える(罫線、セルの色付け、表示形式、セルの結合など)
表示形式、桁数を制御する
参照方法を理解する
式(+-*/など)を使う【復習】今までに学習した機能を使い、より分かりやすい表を仕上げる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)8

Excel-3回目
簡単な関数(SUM, MAX, MIN, AVERAGE)を使う
フィルターを使う
データの並べ替えをする
条件付き書式を使う【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自て行う(120)【復習】授業で学習しなかった関数について調べ理解を深める
(120)

9

Excel-4回目
様々なグラフを表示する。

【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)

授業計画

Excel-5回目
10 オープンデータを使う
理解度確認テスト【復習】他のオープンデータをダウンロードして活用してみる(240)PowerPoint-1回目
PowerPointを起動、終了する
テーマを設定する
プレゼンテーションを作成する
11 作成したプレゼンテーションを保存する
保存したプレゼンテーションを開く
新しいスライドを追加する
画面の切り替えを設定する
グリッド線やルーラーを表示する【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)PowerPoint-2回目
線や図形を描く12 グループ化をする
画像を取り込む
トリミングする【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)PowerPoint-3回目
13 図・表・図表を挿入する
また、それを編集する【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)

23

14

PowerPoint-4回目
アニメーション効果を設定する
発表原稿をノートに書く
発表者ツールを使う【課題】PowerPoint課題を作成する(240)データサイエンス導入(1-2: 社会で活用されているデータ)
データの種類(調査データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど)
15
構造化データと非構造化データ(1-3: データ・AIの活用領域
AI活用領域の広がり(生産・消費・文化活動など)
仮説検証PDCAサイクル

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(240)

3

評価方法

割合

評価基準

Word課題、Exceテスト、PowerPoint課題

50%

講義で学習した機能・説明を踏まえた課題(テスト)が作成できるかを評価する。Word課題(15%),Excelテスト(20%) PowerPoint課題(15%)

実施状況の提出50%

提出された毎回の実施状況

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『30時間アカデミックOffice2019』

杉本くみこ・大澤栄子

実教出版株式会社

1300円+税

978-4-407-34833-0

書名

著者

出版
社

価格

ISBNコード

備考『教養としてのデータサ
イエンス』

北川/竹
村編

講談
社

1800円+
税

978-4-06-523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する
場合は購入を薦める

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中またはオフィスアワーで対応します。
連絡方法はWebCampusのオフィスアワーを見てください。

備考

欠席、遅刻、私語、居眠り、携帯の操作及び机上に置くことなどは減点します。
端末操作が基本になるので出席を重視します。そのため、10回以上の出席が単位取得の最低条件です。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 11:18

24

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

上原 宏行

学期曜日時限秋学期 木曜日 ３時限

チームコードai5j05m

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ゼロからのOffice,データサイエンスの基礎を学ぶ

授業の概要

コンピュータにあまり触れたことがない学生向けの授業です。Word, Excel, PowerPointなどの基礎的な操作方法を学習し、自ら文書・資料等を作成しながら理解を深めていきます。なお、毎回、理解度を確認しながら授業を行うので、授業内容を調整することがあります。
また、この授業は数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)対応科目であり、モデルカリキュラム導入の前半を担当しま
す。

授業の到達
目標

この授業の到達目標は以下の通りです。
①Word, Excel, PowerPointの基礎的な操作方法を理解し、作成したい文章、表やグラフ、プレゼンテーション資料が作れる。
②操作方法が分からない人に、その方法を説明できる。
③データ・AIの活用領域の広がりを理解し、データ・AIを活用する価値を説明できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

提出課題については、講義中およびTeamsから出題意図・評価基準等を説明する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画

25

1

ガイダンス
Word-1回目
Wordを起動、終了する
文字を入力し、変換する
ファンクションキーを使ってみる
IMEパッド(手書き)で読み方の不明な文字を入力する
ファイルを保存する【復習】キーボードに触れる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)2

Word-2回目
文字をデザイン(文字の大きさ、書体、色など)する
文字列の検索を行う
表を作成する【復習】キーボードに触れる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)3

Word-3回目
書式を設定する
ページ番号を挿入する
PDFファイルに変換する【復習】キーボードに触れる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)4

Word-4回目
図形や画像を挿入する
ヘルプタブを使ってみる【課題】課題を作成する(240)5

データサイエンス導入(1-1: 社会で起きている変化)
ビットとバイトビックデータの特徴
第4次産業革命
データ駆動型社会とセンサー
因果関係と相関関係【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(240)6

Excel-1回目
Excelを起動、終了する
データを入力、コピー、修正する
行、列の追加と削除をする
新しいシートを追加する。
作成したブックを保存する
表を作る【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)7

Excel-2回目
表を整える(罫線、セルの色付け、表示形式、セルの結合など)
表示形式、桁数を制御する
参照方法を理解する
式(+-*/など)を使う【復習】今までに学習した機能を使い、より分かりやすい表を仕上げる(120)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(120)8

Excel-3回目
簡単な関数(SUM, MAX, MIN, AVERAGE)を使う
フィルターを使う
データの並べ替えをする
条件付き書式を使う【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自て行う(120)【復習】授業で学習しなかった関数について調べ理解を深める
(120)

9

Excel-4回目
様々なグラフを表示する。

【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)Excel-5回目
10 オープンデータを使う
理解度確認テスト【復習】他のオープンデータをダウンロードして活用してみる(240)PowerPoint-1回目
PowerPointを起動、終了する
テーマを設定する
プレゼンテーションを作成する
11 作成したプレゼンテーションを保存する
保存したプレゼンテーションを開く
新しいスライドを追加する
画面の切り替えを設定する
グリッド線やルーラーを表示する【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)PowerPoint-2回目
線や図形を描く12 グループ化をする
画像を取り込む
トリミングする【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)PowerPoint-3回目
13 図・表・図表を挿入する
また、それを編集する【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(240)14PowerPoint-4回目
アニメーション効果を設定する
発表原稿をノートに書く【課題】PowerPoint課題を作成する(240)26

発表者ツールを使う
データサイエンス導入(1-2: 社会で活用されているデータ)
データの種類(調査データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど)
15
構造化データと非構造化データ(1-3: データ・AIの活用領域
AI活用領域の広がり(生産・消費・文化活動など)
仮説検証PDCAサイクル

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(240)

3

評価方法

割合

評価基準

Word課題、Exceテスト、PowerPoint課題

50%

講義で学習した機能・説明を踏まえた課題(テスト)が作成できるかを評価する。Word課題(15%),Excelテスト(20%) PowerPoint課題(15%)

実施状況の提出50%

提出された毎回の実施状況

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『30時間アカデミックOffice2019』

杉本くみこ・大澤栄子

実教出版株式会社

1300円+税

978-4-407-34833-0

書名

著者

出版
社

価格

ISBNコード

備考『教養としてのデータサ
イエンス』

北川/竹
村編

講談
社

1800円+
税

978-4-06-523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する
場合は購入を薦める

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中またはオフィスアワーで対応します。
連絡方法はWebCampusのオフィスアワーを見てください。

備考

欠席、遅刻、私語、居眠り、携帯の操作及び机上に置くことなどは減点します。
端末操作が基本になるので出席を重視します。そのため、10回以上の出席が単位取得の最低条件です。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 11:18

27

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限春学期 水曜日 ２時限

チームコード

ko0i342

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業はC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、この言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語では文字の取り扱い方に厳格な取り決めがあり、文字の表示や入力の仕方、
文字列（複数の文字の並び）を処理する方法を学びます。
また、データサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示する関数やルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

WebCampusの「講義連絡」を用いて課題とされた提出物について講評します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容28

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「ガイダンス」授業の進め方を確認する
キーボードから文字、数字の入力「データサイエンス」とはなにか【予習】今回紹介する「hello world」を検索し、その背景について調べておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）2

キーボードから文字の入力（%d、%c、%sの違い）
データサイエンス(1-1:)「ビッグデータ」【予習】今回紹介する「出力形式」を検索し、その種類、使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）3繰り返し（while文）
データサイエンス(1-1:) 「第４次産業革命」【予習】今回紹介する「while文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）4繰り返し（for文）
データサイエンス(1-1:)「A.I.」【予習】今回紹介する「for文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）5

条件分岐（if else文）
データサイエンス「データの種類」【予習】今回紹介する「if else文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）6

条件分岐（switch case文）
データサイエンス(1-4:)「データ利用・データ解析」【予習】今回紹介する「switch case文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）7

ファイルの取り扱い方（fopen文とfclose）
データサイエンス(1-2:)「構造化データと非構造化データ」【予習】今回紹介する「fopen文」と「fclose」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）8

if文とwhile文の復習と「論理演算子」
データサイエンス「自動翻訳」【予習】「if文」「while文」の使い方を復習しておく。また、論理演算子について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）9「整数型」変数と「文字型」変数の比較
データサイエンス「データの解析」【予習】「return 1」の使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）10変数の型を変更する「キャスト」
データサイエンス(1-4:)「データの解析・可視化」【予習】C言語での「キャスト」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキー
ワードについて再確認する。（120）

授業計画

数学用関数の使用法とコンピュータ言語特有の算術記号（include文
11 と算術記号としての「%」）データサイエンス「データの活用」

12

２変数間の数値の入れ替え
データサイエンス(1-6:)「A.I. を利用したビジネスモデル」【予習】「ユークリッドの互除法」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）13円周率の計算データサイエンス(1-3:)「A.I. の利用例」【予習】「モンテカルロ法」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）14

フィボナッチ数を「再帰的計算」により求めるデータサイエンス「疾患関連遺伝子を探す」【予習】「フィボナッチ数」と「再帰的計算」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）【予習】今回紹介する「ハノイの塔」を検索し、その遊び方について調べる。（120）【復習】プログラムを実現するための具体的な処理を考えることと、データサイエンスの動画を再確認する。（120）「ハノイの塔」の解を求めるプログラム（再帰的計算２）
15
データサイエンス「染色体上で遺伝子を探す」

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3【予習】「include文」とC言語での「％」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

3

評価方法

割合

評価基準

評価方法

29

授業ごとの提出課題

書名

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。
また、誤った関数の使い方を指摘し修正できる。授業毎に提示される13個の課題と、担当者が決める２個の課題の提出をそれぞれ、13 x 6 % と
2 x 11 %の割合で評価する。

100%

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

備考

授業内容は習熟度により変更されることがあります。
予習、復習は主に第１クライアント室のような自由利用教室で行うことができます。各自都合の良い時間に予習、復習をしてください。
この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のためタバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 14:4630

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限春学期 月曜日 ２時限

チームコードka7185p

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業はC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、この言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語では文字の取り扱い方に厳格な取り決めがあり、文字の表示や入力の仕方、
文字列（複数の文字の並び）を処理する方法を学びます。
また、データサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示する関数やルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

WebCampusの「講義連絡」を用いて課題とされた提出物について講評します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

授業計画

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)31

1「ガイダンス」授業の進め方を確認する
キーボードから文字、数字の入力「データサイエンス」とはなにか【予習】今回紹介する「hello world」を検索し、その背景について調べておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）2

キーボードから文字の入力（%d、%c、%sの違い）
データサイエンス(1-1:)「ビッグデータ」【予習】今回紹介する「出力形式」を検索し、その種類、使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）3繰り返し（while文）
データサイエンス(1-1:) 「第４次産業革命」【予習】今回紹介する「while文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）4繰り返し（for文）
データサイエンス(1-1:)「A.I.」【予習】今回紹介する「for文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）5

条件分岐（if else文）
データサイエンス「データの種類」【予習】今回紹介する「if else文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）6

条件分岐（switch case文）
データサイエンス(1-4:)「データ利用・データ解析」【予習】今回紹介する「switch case文」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）7

ファイルの取り扱い方（fopen文とfclose）
データサイエンス(1-2:)「構造化データと非構造化データ」【予習】今回紹介する「fopen文」と「fclose」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）8

if文とwhile文の復習と「論理演算子」
データサイエンス「自動翻訳」【予習】「if文」「while文」の使い方を復習しておく。また、論理演算子について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）9「整数型」変数と「文字型」変数の比較
データサイエンス「データの解析」【予習】「return 1」の使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）10変数の型を変更する「キャスト」
データサイエンス(1-4:)「データの解析・可視化」【予習】C言語での「キャスト」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキー
ワードについて再確認する。（120）

数学用関数の使用法とコンピュータ言語特有の算術記号（include文
11 と算術記号としての「%」）データサイエンス「データの活用」

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法【予習】「include文」とC言語での「％」を検索し、その使い方について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）12

２変数間の数値の入れ替え
データサイエンス(1-6:)「A.I. を利用したビジネスモデル」【予習】「ユークリッドの互除法」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）13円周率の計算データサイエンス(1-3:)「A.I. の利用例」【予習】「モンテカルロ法」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）14

フィボナッチ数を「再帰的計算」により求めるデータサイエンス「疾患関連遺伝子を探す」【予習】「フィボナッチ数」と「再帰的計算」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）15「ハノイの塔」の解を求めるプログラム（再帰的計算２）
データサイエンス「染色体上で遺伝子を探す」【予習】今回紹介する「ハノイの塔」を検索し、その遊び方について調べる。（120）【復習】プログラムを実現するための具体的な処理を考えることと、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

3

評価方法

割合

評価基準

32

授業ごとの提出課題

書名

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。
また、誤った関数の使い方を指摘し修正できる。授業毎に提示される13個の課題と、担当者が決める２個の課題の提出をそれぞれ、13 x 6 % と
2 x 11 %の割合で評価する。

100%

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

備考

授業内容は習熟度により変更されることがあります。
予習、復習は主に第１クライアント室のような自由利用教室で行うことができます。各自都合の良い時間に予習、復習をしてください。
この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のためタバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 14:46

33

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

佐部利 真吾学期曜日時限春学期 月曜日 １時限

チームコードrtgnti6

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

HTML と CSS を駆使してWebサイトを作る

授業の概要

本講義では、Webサイトの作成に必要な HTML と CSS について解説する。良いWebサイトを作成するには、自分の伝えたい情報について論
理立てて考え構造化しなければならない。本講義では、単に HTML と CSS が使えるだけでなく、こういった論理的思考力を養うことを念頭に
置く。

授業の到達
目標

HTML と CSS を駆使してWebサイトを作成できる。
自分の伝えたい内容をWebサイト上にわかりやすく表現できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

成績発表日以降に講義連絡にて授業講評を送信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画

34

1

・ガイダンス
・構造化データについて (データサイエンス1-2:)
・Webサイトの基礎【予習】シラバスを読み、参考URLのWebサイトを概観して授業内容を把握する(120)【復習】参考URLのWebサイトを再度読み授業の全体について確認する(120)2・Webサイトの基礎の続き（アクセス解析によるビッグデータの活用について） (データサイエンス1-1:)
・HTML 編スペース、改行、見出し、段落【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

3

・HTML 編
箇条書き

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

4

・HTML 編
表の作成

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

5

・HTML 編
リンクの貼り付け、図の挿入
・データ・AI活用領域の広がり（Web広告を例に） (データサイエンス
1-3:)【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

6

・CSS 編導入、CSSを書く場所【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

7

・CSS 編
色の指定【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

8

・CSS 編ブロックとインライン【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

9

・CSS 編ボックス（高さ、幅、境界線など）【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

10

・CSS 編
セレクタその１（CSS の指定の方法・基礎編）【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

11

・CSS 編
セレクタその２（CSS の指定の方法・応用編）【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

12

・CSS 編レイアウト【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

13

・Webサイト作成のための資料収集
Webサイト作成のための資料を収集する【予習】自分のWebサイトのテーマを考え、資料収集を行う(120)【課題】資料収集の続きを行う(120)14・Webサイトの作成
サンプルをベースにWebサイトを作成する【課題】自宅または大学のパソコンで、Webサイトの作成を進めて
おき、わからない点を整理する(240)【課題】自宅または大学のパソコンで、Webサイトの作成を進める(240)

15 ・Webサイトの作成の続き

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

評価方法

割合

評価基準

授業中に指示する課題30%

各授業内で実施した内容を理解し、それを適切に実行できる。

自作のWebサイト

70%

内容の充実度、わかりやすさ、見やすさ、独自の工夫等

35

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

テキスト
1.

『参考URLのWebサイトを参照する』

参考ＵＲＬ

1.

情報科学演習用ページ

質疑応答

授業時間外の質問は、授業時間の前後に教室で直接すること。

備考

６回以上欠席すると失格になる。自分が何回欠席したかという質問は受け付けない。
授業内容は、学生の理解の状況等に応じて柔軟に変更されることがある。

参考書
・
参考資料

ユーザー名：computer パスワード：science

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 17:33

36

備考シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

岩田 荘平

学期曜日時限春学期 水曜日 ３時限

チームコードidpvi4y

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Word、Powerpointによる文章作成、表現

授業の概要

・コンピュータ初学者を対象に、Word や Powerpoint を用いて、文章やプレゼンテーション資料作成の技術を学びます。
・また、データや AI について知り、これらがどのように活用されているかを学びます。
・この授業は「データサイエンス教育プログラム」対応科目です。

授業の到達
目標

・前半では Word を用いて、文章作成の基本的な技術を習得します。
・後半では Powerpoint を用いて、プレゼンテーション作成の基本的な技術を習得します。
・データサイエンス(社会におけるデータ・AI利活用)についての演習課題に取り組むことで、特定のテーマについて自分で調べたことや意見などを、文章や資料で適切に表現できるようになることを目指します。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

必要に応じ、授業内で演習課題の解説を行います。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容37

回
授業スケジュール
数

授業計画

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
・Windowsの基本操作(ソフトウェアを起動する、ファイルを保存する)文字を入力する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)2

Word(1)
・文章を作成する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)3

Word(2)
・文章に表を挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

4

Word(3)
・文章の書式を変更する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

5

Word(4)
・文章に画像を挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

6

Word(5)・レポートの作成法

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

7

Word(6)
・Excelデータを挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)8

データサイエンス導入(1-1: 社会で起きている変化)
・ビッグデータ、AI・人間の知的活動とAIの関係性

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った
項目について調査する(120)9データサイエンス導入(1-2: 社会で活用されているデータ)
・データの種類(調査データ、実験データ、ログデータ、構造化データ、
非構造化データなど)
・データ処理の実例(画像認識、自動翻訳など)

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った
項目について調査する(120)データサイエンス導入(1-3: データとAIの活用領域)
10 ・データ・AI活用の広がり(生産、消費、文化活動など)
・データ・AI活用の目的(仮説検証、知識発見など)

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った
項目について調査する(120)

11 Word演習課題の作成

・事前に課題内容について調査を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課
題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60)Powerpoint(1)12 ・Powerpintの基本操作
・プレゼンテーション資料を作成する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

13

Powerpoint(2)・図・表・グラフを挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

14

Powerpoint(3)・アニメーションを設定する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)
・事前に課題内容について調査を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課
題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60)

15 まとめ、Powerpoint演習課題の作成

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

評価方法

割合

評価基準

演習課題

40%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。

Word実習課題

30%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。文章の表
現は適切か。

38

Powerpoint実習課題

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。資料の表
現は適切か。

30%

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『30時間アカデミック Office 2019』

杉本くみ子、大澤栄子

実教出版

定価1430円+税

978-4-407-34833-0

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

書名

著者

出版
社

価格

ISBNコード

備考『教養としてのデータサ
イエンス』

北川源四郎、竹村
彰通編

講談社

本体1800円+税

978-4-06-523809-7

数理・データサイエンス・AIプログラムを履修する学生向け

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業内容について質問がある場合は、授業内の演習時間や、オフィスアワーを活用してください。

備考

・授業計画などは授業の進行度や受講生の到達度などに応じて、変更されることがあります。
・受講生としての最低限の常識を守れない学生(例：講義に無関係な私語やソフトウェアの使用、携帯電話の無断使用など)には減点措置をすることがあります。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 20:37

39

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

健康栄養学科 2013年度以降入学
2023年度健康科学部健康栄養学科

科目名情報科学Ⅰ A

担当教員

岩田 荘平

学期曜日時限

春学期 金曜日 ３時限

チームコード

7b2qlnf

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B111-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Word、Powerpointによる文章作成、表現

授業の概要

・コンピュータ初学者を対象に、Word や Powerpoint を用いて、文章やプレゼンテーション資料作成の技術を学びます。
・また、データや AI について知り、これらがどのように活用されているかを学びます。
・この授業は「データサイエンス教育プログラム」対応科目です。

授業の到達
目標

・前半では Word を用いて、文章作成の基本的な技術を習得します。
・後半では Powerpoint を用いて、プレゼンテーション作成の基本的な技術を習得します。
・データサイエンス(社会におけるデータ・AI利活用)についての演習課題に取り組むことで、特定のテーマについて自分で調べたことや意見など
を、文章や資料で適切に表現できるようになることを目指します。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

必要に応じ、授業内で演習課題の解説を行います。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
・Windowsの基本操作(ソフトウェアを起動する、ファイルを保存する)文字を入力する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)2

Word(1)
・文章を作成する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)3

Word(2)
・文章に表を挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

Word(3)
・文章の書式を変更する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復440習する(120)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

5

Word(4)
・文章に画像を挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

6

Word(5)・レポートの作成法

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

7

Word(6)
・Excelデータを挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

8

データサイエンス導入(1-1: 社会で起きている変化)
・ビッグデータ、AI・人間の知的活動とAIの関係性

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った項目について調査する(120)9データサイエンス導入(1-2: 社会で活用されているデータ)
・データの種類(調査データ、実験データ、ログデータ、構造化データ、非構造化データなど)
・データ処理の実例(画像認識、自動翻訳など)

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った項目について調査する(120)データサイエンス導入(1-3: データとAIの活用領域)
10 ・データ・AI活用の広がり(生産、消費、文化活動など)
・データ・AI活用の目的(仮説検証、知識発見など)

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った項目について調査する(120)

11 Word演習課題の作成

・事前に課題内容について調査を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60)Powerpoint(1)12 ・Powerpintの基本操作
・プレゼンテーション資料を作成する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

Powerpoint(2)13 ・図・表・グラフを挿入する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

Powerpoint(3)14 ・アニメーションを設定する

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

15 まとめ、Powerpoint演習課題の作成

・事前に課題内容について調査を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60)

3

評価方法

割合

評価基準

授業内演習課題40%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。

Word演習課題

30%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。文章の表
現は適切か。

Powerpoint演習課題

30%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。資料の表
現は適切か。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『30時間アカデミック Office 2019』

杉本くみ子、大澤栄子

実教出版

定価1430円+税

978-4-407-34833-0

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

書名

著者

出版
社

価格

ISBNコード

備考『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎、竹村
彰通編

講談社

本体1800円+税

978-4-06523809-7

数理・データサイエンス・AIプログラムを履修す
る学生向け

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業内容について質問がある場合は、授業内の演習時間や、オフィスアワーを活用してください。

備考

・授業計画などは授業の進行度や受講生の到達度などに応じて、変更されることがあります。
・受講生としての最低限の常識を守れない学生(例：講義に無関係な私語やソフトウェアの使用、携帯電話の無断使用など)には減点措置をすることがあります。

41

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 20:39

42

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

上原 宏行

学期曜日時限秋学期 月曜日 ４時限

チームコード4dlkip7

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Excelを使いこむ、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)

授業の概要

情報科学Ⅰで扱ったExcelをさらに使いこなすため、様々な関数やピボットテーブルの操作を通して理解を深めていきます。また、Excel上で動くVisual Basic for Application (VBA)を用いて、簡単なプログラムを作成するための手順を理解し、最終的にはExcel自動化に向けたプログラ
ムを作成します。
なお。毎回、理解度を確認しながら授業を行うので、授業内容を調整することがあります。
また、この授業は数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)対応科目であり、モデルカリキュラム導入の後半を担当しま
す。

授業の到達
目標

この授業の到達目標は以下の通りです。
①今のAIにできること、できないことが説明できる。
②様々なExcel関数が使いこなせる。
③ピボットテーブル・ピボットグラフが使える。
④VBAを用いてプログラムを作り、Excelを自動化できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

提出課題については、講義中およびTeamsから出題意図・評価基準等を説明する。

使用言語

日本語

43

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術)
データ解析(予測・分類・パターン発見など)
非構造化データ処理
データの可視化
パターン認識今のAIに出来ることとできないこと【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240)2

データサイエンス導入(1-5: データ・AI利活用の現場)
データサイエンスのサイクル(1-6: データ・AI利活用の最新動向)
AI等を活用した新しいビジネスモデル
AI最新技術の活用例【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240)3

情報科学Ⅰの復習-1回目
相対参照、絶対参照、複号参照
表示形式、桁数の制御
簡単な関数(MAX、MIN、AVEREGEなど)【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240)4

情報科学Ⅰの復習-2回目
表の作り方、罫線の引き方
様々なグラフの表し方【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240)

5

様々な関数
VLOOKUP、IFERRORなど【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(120)【復習】ネットでExcel関数について検索し、新たな関数の使い方を理解する(120)6

データの入力規制、条件付き書式【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(120)【課題1】1ヶ月の予定表を作成する(120)7テーブルの作成と活用、ピボットテーブル【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240)8

ピボットテーブルのデータベースとしての活用
オープンデータを使ってみる【復習】オープンデータをもとに授業内容の復習を行う(240)9ピボットグラフ
オープンデータを使ってみる【課題2】オープンデータをもとに、興味深いデータを見やすいグラ
フにまとめる(240)

VBAとは
10 VBAプログラムを実行してみよう。
Msgbox、 Range、Valueなど【復習】自分のパソコンでVBAが動く環境を整え、プログラムを実行してみる(240)

授業計画

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

11

簡単なプログラムの理解1
Dim、 InputBox、For Nextなど【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる
(240)

12

簡単なプログラムの理解2
If Then Else、 Do Loopなど【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる
(240)

13

簡単なプログラムの理解3
複数シート間での操作【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる(240)

14 課題3 プログラム作成【復習・課題】作成中のプログラムを完成に近づける(120)【課題】新たなプログラムを作成してみる(120)

15 課題3 プログラム作成【復習】今までの知識をもとに新たなプログラムを作成してみる
(240)

3

評価方法

割合

評価基準

課題

50%

課題1(15%)、課題2(15%)、課題3(20%) 。学習した関数、機能や命令などを理解し、工夫されたモノができているかを評価する

実施状況

50%

毎回提出する実施状況をもとに評価する

44

書名

著者

出版社

価格

出版社 価格ISBNコード

備考

ISBNコード

備考

テキスト
1.

『自作プリントを配布する』

書名

参考書
・
参考資料

著者

1.

『教養としてのデータサイ
北川/竹村編エンス』

講談社

1800円+
税

978-4-06-523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する学生には購入を薦める

2.

『Excelでまなぶプログラミング』

実教出 500円+
版
税

978-4-407-35022-7

プログラミング未経験の学生向き

3.

『30時間アカデミック
Office2019』

実教出 1300円+
版
税

978-4-407-34833-0

情報科学Ⅰのテキスト

杉本くみ子・大
澤栄子

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中またはオフィスアワーで対応します。
連絡方法はWebCampusのオフィスアワーを見てください。

備考

欠席、遅刻、私語、居眠り、携帯操作及び机上に置くことなどは減点します。
PC端末を操作することが基本になるので、10回以上の出席が最低条件です。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 11:2145

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限秋学期 水曜日 ２時限

チームコードub0s5i5

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業は春学期に引き続きC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、C言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語ではビットの操作や、構造体という考え方が有りこれらによりデータを処理する方法などを学びます。
春学期に引き続きデータサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示するルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

webCampusの「講義連絡」で課題とされた提出物について講評します。

使用言語

日本語

46

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

アスキーコードの表を作る（出力形式の復習）
データサイエンス「データの種類」【予習】今回紹介する「アスキーコード」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）2入力された１０進数を２進数に変換する（ビットシフト）
データサイエンス(1-4:)「データの可視化」【予習】今回紹介する「ビットシフト」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）3

入力された２進数を１０真数に変換する（三項演算子）
データサイエンス(1-5:)「データの取得・管理・加工」【予習】今回紹介する「三項演算子」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）4【予習】今回紹介する「多倍精度、倍精度、単精度」について調べ
２進数で計算をするコンピュータにとって、循環小数としての「０．１」のる。（120）扱い【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画をデータサイエンス(1-6:)「AI最新技術の活用例」
再確認する。（120）5

行番号付きファイル表示プログラム（fgets）
データサイエンス「分布と代表値」【予習】今回紹介する「fgets」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）6プログラム中の括弧等の確認プログラム（論理演算子or）
データサイエンス(2-1:)「データの分散」【予習】今回紹介する「論理演算子or」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）7入力された文字列の前後を入れ替える（fputc）
データサイエンス(2-1:)「誤差」【予習】今回紹介する「fputc」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）8シーザー式暗号での暗号化（キャスト）
データサイエンス(2-1:)「打ち切りと脱落」【予習】今回紹介する「シーザー式暗号」と「キャスト」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）9シーザー式暗号での復号化（fgetc）
データサイエンス(2-1:)「相関と因果関係」【予習】今回紹介する「fgetc」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）10逆向きシーザー式暗号での暗号化（fputcとキャストの復習）
データサイエンス(2-2:)「標本抽出」【予習】７、８回目の課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）11

逆向きシーザー式暗号での復号化（fgetcとwhile文の復習）
データサイエンス(2-2:)「クロス集計」【予習】今回紹介する「fgetc」「while文」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

授業計画

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして暗12 号化する（torazawa式暗号）（ビットシフトの復習）
データサイエンス(2-2:)「統計情報の理解」【予習】２回目の課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

既存のtorazawa式暗号ファイルを大文字と小文字の違いから文字の13 ビットに変換して復号化する（論理演算子orと三項演算子の復習）
データサイエンス(2-3:)「データの表現法とデータ解析」【予習】３、６回目の課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）14

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして、既存の文字列ではなく乱数で発生させた文字で暗号化（UL式暗号）
する（srand）
データサイエンス(2-3:)「機械学習の先進的な事例１」【予習】今回紹介する「srand」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）15UL式暗号文を復号化する（総復習）
データサイエンス(2-3:)「機械学習の先進的な事例２」【【予習】１４回目までの課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

3

評価方法

割合

評価基準

47

課題提出

書名

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。
また、同じ動作を複数の表現で記述できる。
授業毎に提示される13個の課題と、担当者が指定する課題の提出をそれぞれ、13 x 6 % と 2 x 11 %の割合で評価する。

100%

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

備考

私のおこなう情報科学 I の内容を拡張するもののため、私の情報科学 I を履修していない人は受講を遠慮してください。
授業内容、授業形式や成績の評価方法は習熟度によりにより変更されることがあります。
この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のため、タバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 14:56

48

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限秋学期 月曜日 ２時限

チームコード9gu5ptz

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業は春学期に引き続きC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、C言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語ではビットの操作や、構造体という考え方が有りこれらによりデータを処理する方法などを学びます。
春学期に引き続きデータサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示するルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

webCampusの「講義連絡」で課題とされた提出物について講評します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

授業計画

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)49試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

1

アスキーコードの表を作る（出力形式の復習）
データサイエンス「データの種類」【予習】今回紹介する「アスキーコード」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）2入力された１０進数を２進数に変換する（ビットシフト）
データサイエンス(1-4:)「データの可視化」【予習】今回紹介する「ビットシフト」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）3

入力された２進数を１０真数に変換する（三項演算子）
データサイエンス(1-5:)「データの取得・管理・加工」【予習】今回紹介する「三項演算子」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）4【予習】今回紹介する「多倍精度、倍精度、単精度」について調べ
２進数で計算をするコンピュータにとって、循環小数としての「０．１」のる。（120）扱い【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画をデータサイエンス(1-6:)「AI最新技術の活用例」
再確認する。（120）5

行番号付きファイル表示プログラム（fgets）
データサイエンス「分布と代表値」【予習】今回紹介する「fgets」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）6プログラム中の括弧等の確認プログラム（論理演算子or）
データサイエンス(2-1:)「データの分散」【予習】今回紹介する「論理演算子or」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）7入力された文字列の前後を入れ替える（fputc）
データサイエンス(2-1:)「誤差」【予習】今回紹介する「fputc」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）8シーザー式暗号での暗号化（キャスト）
データサイエンス(2-1:)「打ち切りと脱落」【予習】今回紹介する「シーザー式暗号」と「キャスト」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）9シーザー式暗号での復号化（fgetc）
データサイエンス(2-1:)「相関と因果関係」【予習】今回紹介する「fgetc」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）10逆向きシーザー式暗号での暗号化（fputcとキャストの復習）
データサイエンス(2-2:)「標本抽出」【予習】７、８回目の課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）11

逆向きシーザー式暗号での復号化（fgetcとwhile文の復習）
データサイエンス(2-2:)「クロス集計」【予習】今回紹介する「fgetc」「while文」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして暗12 号化する（torazawa式暗号）（ビットシフトの復習）
データサイエンス(2-2:)「統計情報の理解」【予習】２回目の課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

既存のtorazawa式暗号ファイルを大文字と小文字の違いから文字の13 ビットに変換して復号化する（論理演算子orと三項演算子の復習）
データサイエンス(2-3:)「データの表現法とデータ解析」【予習】３、６回目の課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）14

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして、既存の文字列ではなく乱数で発生させた文字で暗号化（UL式暗号）
する（srand）
データサイエンス(2-3:)「機械学習の先進的な事例１」【予習】今回紹介する「srand」について調べる。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）15UL式暗号文を復号化する（総復習）
データサイエンス(2-3:)「機械学習の先進的な事例２」【【予習】１４回目までの課題を復習しておく。（120）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスの動画を再確認する。（120）

3

評価方法

割合

評価基準

課題提出

100%

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。
また、同じ動作を複数の表現で記述できる。
授業毎に提示される13個の課題と、担当者が指定する課題の提出をそれぞれ、13 x 6 % と 2 x 11 %の割合で評価する。

評価方法

テキスト

書名

著者

出版社

50

価格

ISBNコード

備考

1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

備考

私のおこなう情報科学 I の内容を拡張するもののため、私の情報科学 I を履修していない人は受講を遠慮してください。
授業内容、授業形式や成績の評価方法は習熟度によりにより変更されることがあります。
この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のため、タバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 14:56

51

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

山下 秀康

学期曜日時限秋学期 月曜日 ４時限

チームコードcs1hl5e

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

コンピュータ入門

この授業は、コンピュータをまだ１回も触ったことのない人を想定してコンピュータの基本操作を学ぶものである。
授業の概要

基礎学力の育成：現代において情報収集力や言語表現力を発揮するために不可欠となっているコンピュータ利用法の初歩を学ぶ。
リベラルアーツの習得：コンピュータ利用法のなかでも主としてプログラミングの基礎となる知識を学ぶ。

授業の到達
目標

授業終了時に学生が以下の状況になることを目標とする。
(1) 文字列データの操作(文字列入力、検索、置換等)の操作ができる。
(2) 表計算ソフトを使って数値データの簡単な操作ができる。
(3) ごく簡単な初歩のプログラミングができるようになる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

授業中に提出した各課題の点数は提出直後に分かるようにしてあります。また、すべての提出課題と小テストの合計点数は授業中にリアルタ
イムで分かるようにしてあります。

使用言語

日本語

52

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業計画

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

授業時間外学習・時間(分)1■序説(1): データサイエンス1-4
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ■序説(2): データサイエンス1-5
・データ解析と推論・データ・AI利活用事例紹介

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

2

■序説(3): データサイエンス1-6
・AI最新技術の活用例（強化学習など）■プログラミング言語とは授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

3

■序説(3): 文字コードについて学ぶ■ Microsoft Windowsの基本操作

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

4

コンピュータへの入力練習(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

5

コンピュータへの入力練習(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

6

検索・置換 (1) 単純な検索と置換

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

7

検索・置換 (2) 正規表現入門

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

8

検索・置換 (1) 単純な検索と置換

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

9

検索・置換 (2) 正規表現入門

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

10 検索・置換 (3) より高度な正規表現

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

11 検索・置換 (4) さらに高度な正規表現

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

12 数表の操作 (Excel等) (1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

13 数表の操作 (Excel等) (2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

14 数表の操作 (Excel等) (3)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

15 プログラミング入門

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 240分

3

評価方法

割合

評価基準

提出課題・小テストの合計点数

80%

理解度と作業の正確さ

授業態度

20%

授業への取り組み方・取り組む姿勢を評価

書名

著者

出版社

テキスト
1.

『使用しない』

参考書
・
参考資料

53

価格

ISBNコード

備考参考ＵＲＬ

質疑応答

備考

山下秀康研究室は日進学舎2526です。
emailでの問い合わせは yamasita@dpc.aichi-gakuin.ac.jp にお願いします。
私にメールを出すときは、Subject(件名) のどこかに「愛知学院大学」を入れてください。
そうでないと、迷惑メールと誤認識されてメールが読まれない可能性があります。

この授業の予習・復習（授業時間外）は、大学貸し出しコンピュータまたはコンピュータ自由利用教室を利用してできる。自分のパソコン上で予習・復習することもできるが、そのために必要な設定が厄介になると思うので、希望者は申し出てほしい。
授業中の携帯電話、授業途中の無断退出その他いくつかは減点要因になるので注意。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/14 12:44

54

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

佐部利 真吾学期曜日時限秋学期 月曜日 １時限

チームコード2qizll3

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Excel の基本操作と活用

授業の概要

本講義では、表計算ソフト Excel の基本操作とその活用法について解説する。Excel を活用して自分のやりたいことを実行するには、そのやりたいことを論理立てて考える必要がある。本講義では、単に Excel の操作ができるだけでなく、そういった論理的思考力を養うことを念頭に置
く。

授業の到達
目標

Excel の基本的な操作ができる。
自分のやりたいことを Excel を使って論理立てて実行できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

成績発表日以降に講義連絡にて授業講評を送信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容55

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1・ガイダンス・AI等を活用した新しいビジネスモデルについて (データサイエンス
1-6:)
・Excel の基礎【予習】シラバスと参考URLのWebサイトを読み授業内容を把握す
る(120)【復習】参考URLのWebサイトを再度読み授業の全体について確認する(120)2・表の作成
・オートフィル

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

3

・$の使い方【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

4

・関数の利用【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

5

・総合問題その１【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

6

・総合問題その２【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

7

・ソルバーを使った問題解決（課題抽出と定式化、最適化）その１(データサイエンス1-5, 1-4:)【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

8

・ソルバーを使った問題解決（課題抽出と定式化、最適化）その２(データサイエンス1-5, 1-4:)【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

9

・マクロ
導入編

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

10

・マクロ
セルの指定

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

授業計画

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

11 ・ピボット・テーブルを使った集計表の作成【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

12

・データ表現 (データサイエンス2-2:)
棒グラフ、円グラフ【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

13

・データ表現 (データサイエンス2-2:)
帯グラフ【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(120)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う
(120)

14

・レポート作成
各自でレポートのためのグラフを作成する【課題】自宅または大学のパソコンで、レポートの内容を進め、わからない点を整理する(240)15・レポート作成の続きグラフから読み取れることを記述する【課題】自宅または大学のパソコンで、レポート作成の続きを行う
(240)

3

56

評価方法

評価方法

割合

評価基準

授業中に指示する課題30%

各授業内で実施した内容を理解し、それを適切に実行できる。

レポート

70%

授業で扱った内容をもとにサンプルデータを処理し、それに基づいて論述
できる。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

テキスト
1.

『参考URLのページを参照する』

参考ＵＲＬ

1.

情報科学演習用ページ

質疑応答

授業時間外の質問は、授業時間の前後に教室で直接すること。

備考

６回以上欠席すると失格になる。自分が何回欠席したかという質問は受け付けない。
授業内容は、学生の理解の状況等に応じて柔軟に変更されることがある。

参考書
・
参考資料

ユーザー名：computer パスワード：science

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 17:41

57

備考シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

岩田 荘平

学期曜日時限秋学期 水曜日 ３時限

チームコード984fed8

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Excelによるデータ処理の基礎

授業の概要

・コンピュータ初学者を対象に、Excelによる表計算やグラフの作成法について学びます。
・また、データやAIを活用するための技術や、データ・AI利活用の最新の動向などについて学びます。
・この授業は「データサイエンス教育プログラム」対応科目です。

授業の到達
目標

・前半では、Excel の基本的な操作法を習得し、思い通りに図表を作成できるようになることが目標です。
・後半では、Excel 上の Visual Basic for Application (VBA) の簡単なプログラミングを習得します。
・データサイエンス(社会におけるデータ・AI利活用)についての演習課題に取り組むことで、データから必要な情報を読み取り、図表で適切に表現できるようになることを目指します。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

必要に応じ、授業内で演習課題の解説を行います。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内58

容回
授業スケジュール
数

授業計画

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術①)
・データ解析(予測、グルーピング、相関分析、パターン発見など)

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った
項目について調査する(120)2データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術②)
・非構造化データ処理(言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など)・データ可視化、パターン認識

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った
項目について調査する(120)3データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術③、1-5:
データ・AI活用の現場)
・AIについて(特化型AIと汎用AI、今のAIができることとできないこと)

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った
項目について調査する(120)4データサイエンス導入(1-6: データ・AI利活用の最新動向)
・AI等を利用した新しいビジネスモデル
・深層ニューラルネットワーク

・事前に参考書を読んだり、キーワードを調査する(120)
・授業で取りあげた様々な事例について、疑問点や興味を持った
項目について調査する(120)5

Excel(1)・Excelの基本操作(ブックを操作する)・データの入力・編集

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

6

Excel(2)・表の作成
・関数を入力する(SUM、AVARAGE)

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

7

Excel(3)・相対参照と絶対参照
・様々な関数①(COUNT、RANQ.EQ、IFなど)

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

8

Excel(4)
・様々な関数②(LOOKUP、ROUNDなど)

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

9

Excel(5)・グラフを描く(棒グラフ、円グラフなど)

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

10

Excel(6)・データベース・フィルター・ピボットテーブル

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

11 Excel演習課題①の作成

・事前に課題内容について分析を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課
題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60)12Excel(7)・操作の自動化(マクロ、VBA)

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

13

Excel(8)・VBAによるプログラミング①

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

14

Excel(9)・VBAによるプログラミング②

・事前にテキストを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

15

まとめ
Excel演習課題②の作成

・事前に課題内容について分析を行い、演習課題の構想を練る(180)
・授業時間内で完成できなかった箇所を補完したり、完成した課
題を推敲したりして、問題点がないか確認する(60)

3

評価方法

割合

評価基準

演習課題

40%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。

評価方法

59

Excel実習課題①30%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。図表の表
現は適切か。

Excel実習課題②30%

講義で学んだ機能や説明を踏まえた課題が作成できているか。図表の表
現は適切か。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『30時間アカデミック Office 2019』

杉本くみ子、大澤栄子

実教出版

定価1430円+税

978-4-407-34833-0

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

書名

1.

著者

『教養としてのデータサイ 北川源四郎、竹村
エンス』
彰通編

出版
社

価格

ISBNコード

備考

講談社

本体1800円+税

978-4-06-523809-7

データサイエンス教育プログラムを履修する学生向け

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業内容について質問がある場合は、授業内の演習時間や、オフィスアワーを活用してください。

備考

・授業計画などは授業の進行度や受講生の到達度などに応じて、変更されることがあります。
・受講生としての最低限の常識を守れない学生(例：講義に無関係な私語やソフトウェアの使用、携帯電話の無断使用など)には減点措置をすることがあります。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 20:42

60

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅳ※2022年度入学以降適用

担当教員

南 裕明

学期曜日時限秋学期 水曜日 １時限

チームコード5kvzpka

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B231-601-04
B211-601-04
B131-601-04
B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．この講義ではRと統計の初歩を学ぶ．

授業の到達
目標

統計の基本的な知識を身につけ，その知識に基づいてRを操作できるようになること．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

講義のなかで解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内
容

授業計画

61

回
授業スケジュール
数

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データ・AIを扱う上での留意事項とデータを守る上での留意事項(データサイエンス3-1, 3-2)

【予習】データ・AIを扱う際の問題点について調査し，気を付けるべきことや対策を考える．(120)【復習】講義の内容を復習する．(120)2

Rの操作その1（基本の操作，データ）【予習】可能であれば自分のPCにRのインストールを行う．教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)3

Rの操作その2（関数の利用）【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)4

ヒストグラム【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)5

平均と中央値【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)6

分散・標準偏差【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

7

箱ひげ図

【予習】箱ひげ図とはなにか調べ，Rを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)8散布図【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)9

共分散・相関係数【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

10 母集団と標本【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)11 推定値がどれくらいあてになるか調べる方法【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

12 標本分布1【予習】教科書を読んで機械学習の概要を理解する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

13 標本分布2【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

14 統計的仮説検定1【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

15 統計的仮説検定2【予習】教科書を読む．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

3

評価方法

割合

評価基準

課題・小テスト

70

概念を理解して，正しくRの操作ができているか．

受講状況

30

質疑応答や講義への貢献．

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Rによるやさしい統計学』

山田剛史, 村澤武俊, 村井純一郎

オーム社

2700 円＋税

978-4274067105

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

書名

著者

『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 学術図書出版
編
社

参考ＵＲＬ

62

出版社

価格

ISBNコード

2200
円

978-4780607307

備
考

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

大学で数学・統計学の講義を履修済みであるか，履修予定であることが望ましい．

備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだ
データサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は禁止する．
予習・復習でRを使う場合は自由利用教室を使うか自分のPCにRをインストールしてください．

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 22:42

63

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅳ

担当教員

南 裕明

学期曜日時限秋学期 火曜日 ３時限

チームコード90o6jz0

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-04

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．この講義ではRと統計の初歩を学ぶ．

授業の到達
目標

統計の基本的な知識を身につけ，その知識に基づいてRを操作できるようになること．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

講義のなかで解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業計画

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データ・AIを扱う上での留意事項とデータを守る上での留意事項(データサイエンス3-1, 3-2)

【予習】データ・AIを扱う際の問題点について調査し，気を付けるべきことや対策を考える．(120)【復習】講義の内容を復習する．(120)2

Rの操作その1（基本の操作，データ）【予習】可能であれば自分のPCにRのインストールを行う．教科書を読んでRを操作する．(120)64【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

Rの操作その2（関数の利用）【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)4

ヒストグラム【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)5

平均と中央値【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)6

分散・標準偏差【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

7

箱ひげ図

【予習】箱ひげ図とはなにか調べ，Rを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)8散布図【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)9

共分散・相関係数【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

10 母集団と標本【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)11 推定値がどれくらいあてになるか調べる方法【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

12 標本分布1【予習】教科書を読んで機械学習の概要を理解する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

13 標本分布2【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

14 統計的仮説検定1【予習】教科書を読んでRを操作する．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

15 統計的仮説検定2【予習】教科書を読む．(120)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(120)

3

評価方法

割合

評価基準

課題・小テスト

70

概念を理解して，正しくRの操作ができているか．

受講状況

30

質疑応答や講義への貢献．

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Rによるやさしい統計学』

山田剛史, 村澤武俊, 村井純一郎

オーム社

2700 円＋税

978-4274067105

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

書名

著者

出版社

『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 学術図書出版
編社

価格

ISBNコード

2200
円

978-4780607307

備
考

参考ＵＲＬ

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

大学で数学・統計学の講義を履修済みであるか，履修予定であることが望ましい．
備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだ
データサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話

65

の操作は禁止する．
予習・復習でRを使う場合は自由利用教室を使うか自分のPCにRをインストールしてください．

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 22:42

66

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅳ※2022年度入学以降適用

担当教員

岩田 荘平

学期曜日時限秋学期 水曜日 ４時限

チームコードr65m73z

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B231-601-04
B211-601-04
B131-601-04
B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Rによるデータサイエンスの入門

授業の概要

・AI・データ利活用のための留意事項について学んだあと、統計分析用のプログラミング言語「R」を扱っていきます。
・Rを用いた統計分析の手法を演習を通して学び、後半ではより具体的なテーマに絞ったデータ解析演習を行います。
・この授業は「データサイエンス教育プログラム」対応科目です。

授業の到達
目標

・AI・データをめぐる様々な問題点を認識し、これらを適切に活用するための心構えを身につける。
・統計学の基礎を習得し、Rを活用した統計分析が実践できるようになる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

必要に応じ、授業内で演習課題の解説を行います。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容67

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
データサイエンス心得(3-1: データ・AIを扱う上での留意事項)
・ELSI、GDPR
・AI社会原則
・データ・AI活用における負の事例紹介

・事前に参考書を読む、授業の復習、興味や疑問に思った箇所の調査(240)2

データサイエンス(心得) 3-2: データを守る上での留意事項
・情報セキュリティ
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介

・事前に参考書を読む、授業の復習、興味や疑問に思った箇所の調査(240)

3

Rの導入
・Rの基本操作、インストール方法
・関数の定義・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作、可能なら自分のPCにRをインストールしてみる(120)4

1つの変数の記述統計

・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

5

2つの変数の記述統計

・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

6

母集団と標本(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

7

母集団と標本(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

8

統計的仮説検定(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

9

統計的仮説検定(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

10 2つの平均値を比較する・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

11 分散分析(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

12 分散分析(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

13 データ解析演習(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

14 データ解析演習(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

まとめ
データ解析演習(3)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

授業計画

15

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

評価方法

割合

評価基準

授業内演習課題70%

統計学の概念を理解し、Rを適切に操作できているか。

平常点

30%

講義への貢献、質疑応答

68

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Rによるやさしい統計学』

山田剛史、杉澤武俊、村井潤一郎

オーム社

定価2970円+税

978-4-274-06710-5

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

書名

1.

著者

『教養としてのデータサイ 北川源四郎、竹村
エンス』
彰通編

出版
社

価格

ISBNコード

備考

講談社

本体1800円+税

978-4-06-523809-7

データサイエンス教育プログラムを履修する学生向け

参考ＵＲＬ

質疑応答

・講義の内容について質問がある場合は、授業中の実習時間や、授業の前後などを活用して質問してください。

備考

・この授業を履修する場合、以前に数学や統計学の講義を履修済みであるか、履修予定であることが望ましいです。
・授業計画などは授業の進行度や受講生の到達度などに応じて、変更されることがあります。
・受講生としての最低限の常識を守れない学生(例：講義の妨げとなるような私語、講義に無関係なソフトウェアの使用、携帯電話の無断使用など)には減点措置をすることがあります。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 20:50

69シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅳ

担当教員

岩田 荘平

学期曜日時限秋学期 木曜日 ３時限

チームコード4tc3srl

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-04

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Rによるデータサイエンスの入門

授業の概要

・AI・データ利活用のための留意事項について学んだあと、統計分析用のプログラミング言語「R」を扱っていきます。
・Rを用いた統計分析の手法を演習を通して学び、後半ではより具体的なテーマに絞ったデータ解析演習を行います。
・この授業は「データサイエンス教育プログラム」対応科目です。

授業の到達
目標

・AI・データをめぐる様々な問題点を認識し、これらを適切に活用するための心構えを身につける。
・統計学の基礎を習得し、Rを活用した統計分析が実践できるようになる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

必要に応じ、授業内で演習課題の解説を行います。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数
授業計画
1

授業時間外学習・時間(分)ガイダンス
データサイエンス心得(3-1: データ・AIを扱う上での留意事項)
・ELSI、GDPR
・AI社会原則

70

・授業の復習、興味や疑問に思った箇所の調査(240)・データ・AI活用における負の事例紹介

2

データサイエンス(心得) 3-2: データを守る上での留意事項
・情報セキュリティ
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介

・授業の復習、興味や疑問に思った箇所の調査(240)3

Rの導入
・Rの基本操作、インストール方法
・関数の定義・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作、可能なら自分のPCにRをインストールしてみる(120)4

1つの変数の記述統計

・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

5

2つの変数の記述統計

・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

6

母集団と標本(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

7

母集団と標本(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

8

統計的仮説検定(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

9

統計的仮説検定(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

10 2つの平均値を比較する・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

11 分散分析(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

12 分散分析(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

13 データ解析演習(1)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作(120)

14 データ解析演習(2)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

まとめ
データ解析演習(3)・授業で扱う予定の教科書の項目を予習(120)
・授業の復習、大学のコンピュータ自由利用教室等でRを操作
(120)

15

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

評価方法

割合

評価基準

授業内演習課題70%

統計学の概念を理解し、Rを適切に操作できているか。

平常点

30%

講義への貢献、質疑応答

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Rによるやさしい統計学』

山田剛史、杉澤武俊、村井潤一郎

オーム社

定価2970円+税

978-4-274-06710-5

テキスト
1.

参考書
・

71

備考

書名

著者

出版
社

価格

ISBNコード

備考

講談社

本体1800円+税

978-4-06-523809-7

データサイエンス教育プログラムを履修する学生向け

参考資料
1.

『教養としてのデータサイ 北川源四郎、竹村
エンス』
彰通編

参考ＵＲＬ

質疑応答

・講義の内容について質問がある場合は、授業中の実習時間や、授業の前後などを活用して質問してください。

備考

・この授業を履修する場合、以前に数学や統計学の講義を履修済みであるか、履修予定であることが望ましいです。
・授業計画などは授業の進行度や受講生の到達度などに応じて、変更されることがあります。
・受講生としての最低限の常識を守れない学生(例：講義の妨げとなるような私語、講義に無関係なソフトウェアの使用、携帯電話の無断使用など)には減点措置をすることがあります。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 20:48

72

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅲ※2022年度入学以降適用

担当教員

南 裕明

学期曜日時限春学期 水曜日 １時限

チームコードo9b2voi

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B231-601-03
B211-601-03
B131-601-03
B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．まず基本的な用語や概念を学び，Excelの操作を学ぶ．

授業の到達
目標

データサイエンスに関連する基本的な用語や概念を身につけ，データサイエンスの社会的役割や手法を学ぶ．さらにExcelの操作を学ぶ．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

講義の中で解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

授業計画

73

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データサイエンスの役割【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)2データサイエンスと情報倫理，【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)3

データ分析のためのデータの取得と管理，【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)4

ヒストグラム (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)5

箱ひげ図(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)6

平均値と分散 （データを扱う） (2-3)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)7

散布図と相関係数 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)8

回帰直線(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)9データ分析で注意する点【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

10 クロス集計 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

11 回帰分析(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

12 ベイズ推論，アソシエーション分析【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

13 クラスタリング【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

14 ニューラルネットワーク【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)15 機械学習【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト，課題70

テストの正誤，提出された課題の正誤や質．

受講状況

30

講義への貢献，質問や質疑応答の質．

テキスト

74

1.

書名

著者

出版社

『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 学術図書出版
編社

価格

ISBNコード

2200
円

978-4780607307

備
考

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

大学で数学・統計学の講義を履修済みであるか，履修予定であることが望ましい．
備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだ
データサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は禁止する．

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 19:51

75

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅲ

担当教員

南 裕明

学期曜日時限春学期 火曜日 ３時限

チームコードrhb34e6

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-03

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．まず基本的な用語や概念を学び，Excelの操作を学ぶ．

授業の到達
目標

データサイエンスに関連する基本的な用語や概念を身につけ，データサイエンスの社会的役割や手法を学ぶ．さらにExcelの操作を学ぶ．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

講義の中で解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

授業計画

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データサイエンスの役割【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)2データサイエンスと情報倫理，【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理76

解を深める．(120)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

データ分析のためのデータの取得と管理，【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)4

ヒストグラム (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)5

箱ひげ図(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)6

平均値と分散 （データを扱う） (2-3)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)7

散布図と相関係数 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)8

回帰直線(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，Excelの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(120)9データ分析で注意する点【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

10 クロス集計 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

11 回帰分析(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

12 ベイズ推論，アソシエーション分析【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

13 クラスタリング【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

14 ニューラルネットワーク【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)15 機械学習【予習】教科書を読み，関連する話題を調べる(120)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(120)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト，課題70

テストの正誤，提出された課題の正誤や質．

受講状況

30

講義への貢献，質問や質疑応答の質．

書名

著者

出版社

『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 学術図書出版
編社

価格

ISBNコード

2200
円

978-4780607307

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

77

備
考

参考ＵＲＬ

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

大学で数学・統計学の講義を履修済みであるか，履修予定であることが望ましい．
備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだ
データサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は禁止する．

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 19:51

78

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2023年度健康科学部健康栄養学科
2023年度健康科学部健康科学科
2018年度心身科学部健康科学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅲ※2022年度入学以降適用

担当教員

岩田 荘平

学期曜日時限春学期 水曜日 ４時限

チームコードk5crag8

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B231-601-03
B211-601-03
B131-601-03
B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Excelによるデータサイエンス入門

授業の概要

・Excel を活用して、データ解析や統計解析の理論、データリテラシー(データの読み方や扱い方の基本事項)を学びます。
・この授業は「データサイエンス教育プログラム」対応科目です。

授業の到達
目標

・データ分析や統計学における基本的な事項を習得し、データを適切な方法で分析したり、データに基づく統計的推定や統計的検定を実践できるようになることを目指します。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

必要に応じ、授業内で演習課題の解説を行います。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容79

回
授業スケジュール
数

1

ガイダンス
Excelの操作の基本

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)2

代表値の計算(データサイエンス基礎 2-1: データを読む)
・代表値(平均値、中央値、最頻値)
・データのばらつき(分散、標準偏差)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)3

度数分布表とヒストグラム(データサイエンス基礎 2-1: データを読む)

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)4

相関と回帰(データサイエンス基礎 2-1:データを読む)
・相関と因果(相関係数、疑似相関、交絡)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

5Visual Basic for Applications(VBA)

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

6

Excel処理の自動化(マクロ)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

7

Excelを用いたシミュレーション

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)8

データサイエンス基礎(2-2: データを説明する)
・データ表現、データの図表表現、データの比較
・不適切なグラフ表現

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

9

時系列データ解析

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

授業計画

10 確率分布・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

11 ロジスティック回帰

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

12 連続型確率分布

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)13

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

授業時間外学習・時間(分)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

統計的推定(データサイエンス基礎 2-1: データを読む)
・母集団と標本抽出

14 統計的検定

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

まとめ
データサイエンス基礎(2-3:データを扱う)
15
・データの集計、データの並び替え
・データ解析ツール(スプレッドシート)、表形式のデータ(csv)

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

3

評価方法

割合

評価基準

授業内実習課題70%

統計学の概念を理解し、Excelを適切に操作できているか。

平常点

30%

講義への貢献、質疑応答

80

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『Excelで学べるデータサイエンス入門講義』

笛田薫、松井秀俊

日経BP

本体2000円+税

978-4-296-20014-6

書名

出版
社

価格

ISBNコード

備考

講談社

本体1800円+税

978-4-06-523809-7

データサイエンス教育プログラムを履修する学生向け

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

著者

『教養としてのデータサイ 北川源四郎、竹村
エンス』
彰通編

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業内容について質問がある場合は、授業内の演習時間や、オフィスアワーを活用してください。

備考

・この授業を履修する場合、以前に数学や統計学の講義を履修済みであるか、履修予定であることが望ましいです。
・授業計画などは授業の進行度や受講生の到達度などに応じて、変更されることがあります。
・受講生としての最低限の常識を守れない学生(例：講義に無関係な私語やソフトウェアの使用、携帯電話の無断使用など)には減点措置をすることがあります。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 20:47

81

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅲ

担当教員

岩田 荘平

学期曜日時限春学期 木曜日 ３時限

チームコードcgqxpst

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-03

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Excelによるデータサイエンス入門

授業の概要

・Excel を活用して、データ解析や統計解析の理論、データリテラシー(データの読み方や扱い方の基本事項)を学びます。
・この授業は「データサイエンス教育プログラム」対応科目です。

授業の到達
目標

・データ分析や統計学における基本的な事項を習得し、データを適切な方法で分析したり、データに基づく統計的推定や統計的検定を実践できるようになることを目指します。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

必要に応じ、授業内で演習課題の解説を行います。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業計画

1

授業時間外学習・時間(分)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

ガイダンス
Excelの操作の基本

82

2

代表値の計算(データサイエンス基礎 2-1: データを読む)
・代表値(平均値、中央値、最頻値)
・データのばらつき(分散、標準偏差)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)3

度数分布表とヒストグラム(データサイエンス基礎 2-1: データを読む)

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)4

相関と回帰(データサイエンス基礎 2-1:データを読む)
・相関と因果(相関係数、疑似相関、交絡)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

5Visual Basic for Applications(VBA)

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

6

Excel処理の自動化(マクロ)・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

7

Excelを用いたシミュレーション

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)8

データサイエンス基礎(2-2: データを説明する)
・データ表現、データの図表表現、データの比較
・不適切なグラフ表現

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

9

時系列データ解析

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

10 確率分布・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

11 ロジスティック回帰

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

12 連続型確率分布

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)13

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

統計的推定(データサイエンス基礎 2-1: データを読む)
・母集団と標本抽出

14 統計的検定

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

まとめ
データサイエンス基礎(2-3:データを扱う)
15
・データの集計、データの並び替え
・データ解析ツール(スプレッドシート)、表形式のデータ(csv)

・事前にテキストや参考書などを読む(120)
・授業で学んだ内容や時間内で理解できなかった項目について復習する(120)

3

評価方法

割合

評価基準

授業内実習課題70%

統計学の概念を理解し、Excelを適切に操作できているか。

平常点

30%

講義への貢献、質疑応答

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Excelで学べるデータサイエンス入門講義』

笛田薫、松井秀俊

日経BP

本体2000円+税

978-4-296-20014-6

書名

出版
社

ISBNコード

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

著者

価格

83

備考

備考

1.

『教養としてのデータサイ 北川源四郎、竹村
エンス』
彰通編

講談
社

本体1800円+税

978-4-06-523809-7

データサイエンス教育プログラムを履修する学生向け

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業内容について質問がある場合は、授業内の演習時間や、オフィスアワーを活用してください。

備考

・この授業を履修する場合、以前に数学や統計学の講義を履修済みであるか、履修予定であることが望ましいです。
・授業計画などは授業の進行度や受講生の到達度などに応じて、変更されることがあります。
・受講生としての最低限の常識を守れない学生(例：講義の妨げとなるような私語、講義に無関係なソフトウェアの使用、携帯電話の無断使用など)には減点措置をすることがあります。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/01 20:44

84

商学部

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

情報社会論

担当教員

御幸 英寛

学期曜日時限春学期 水曜日 ４時限

チームコードeprszgf

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-902-41

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験テーマ

データ・AIの利活用をはじめとした情報・通信技術の進展に伴う社会変容と、その使用に際しての倫理及びリテラシー

授業の概要

現代社会では、種々のメディアを介して発信された情報から隔絶して生活することは困難であり、また我々が社会における様々な事象について理解や判断を行う場合には、自身の経験から得た知識に加えて、種々のメディアを介して得られた情報を参考にする事が大半である。しかし、こうした情報の受発信に際して、その取扱を誤れば、我々は容易に被害者・加害者となってしまう。これを回避するために、受講生には既存の「ルール」に加えて、これから必要とされる「ルール」について考察出来るようになってもらいたい。そのために本講義では、まず情報技術の進展が社会に及ぼす影響について技術の面から概観する。次に、我々が情報の利用及び発信に際して、必要とされる行為について社会学や倫理学の観点から考え、法律との関連について学ぶ。

授業の到達
目標

本講義の到達目標は、情報通信技術の進展と社会変化の関係を理解すると共に、様々な情報技術が集約されているインターネットを介した情報通信サービスの在り様を理解して、受講者自身が目下の情報社会において多様な情報通信サービスの適切な選択、使用、及び情報倫理の確立を実践できることにある。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

毎回、講義終了後にリアクションペーパーを提出してもらいます。提出されたリアクションペーパーから選抜された内容に対して、担当教員が次回の講義内で解説、講評、質問対応を行います。受講者には事前・事後学習及びリアクションペーパー作成に毎回４時間程度の学習時間を求めます。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容・企業活動に伴い収集蓄積される個人情報の取り扱い（個人情報保護基本方針の策定と実施）
・企業内における情報資産の保全（セキュリティーおよびガバナンス）

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画
1

オリエンテーション
情報の利活用によって経済成長する社会講義内容の復習（120分）
リアクションペーパー1の作成（120分）

85

2

計算機の進化と情報伝達の多様化
戦後におけるメディア環境および情報通信技術の変遷

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー2の作成（120分）

3

情報社会とインターネットの進化と変遷
90年代以降の情報通信技術の変遷と情報社会の到来

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー3の作成（120分）

4

インターネットを介したコミュニケーション
令和時代のコミュニケーションツール概況

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー4の作成（120分）

5

情報社会で活用されているデータ
データ・AIの活動領域
データ・AIの利用によって生まれる付加価値

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー5の作成（120分）

6

インターネットを介した犯罪の現状とセキュリティ対策
情報セキュリティにおける驚異の現状

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー6の作成（120分）

7

マスメディアの歴史と放送倫理講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー7の作成（120分）

8

個人情報とプライバシー

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー8の作成（120分）

9

企業と情報倫理
ログデータの利用と個人情報保護

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー9の作成（120分）
講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー10の作成（120分）

メディアとしての広告
10
インターネット広告とその問題

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

11

情報社会の自由と束縛
情報社会における記録、監視、見守り

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー11の作成（120分）

12

モノのインターネット（IOT）
IOTデバイスの生み出す価値とモノに監視される社会講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー12の作成（120分）

13 ソーシャルメディアを使用したキャンペーン

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー13の作成（120分）

ニュースの流通
14 日本におけるニュース流通環境の現状
アグリゲーターとプラットフォーマーの責任講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー14の作成（120分）

15 情報社会のルールは誰が作るのか

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー15の作成（120分）

3

評価方法

割合

評価基準

リアクションペーパー

80％

各回の講義内容を理解できているか。

評価方法

86

レポート課題

講義内容を踏まえて、論題について論理的に自身の考察を展開できてい
るか。

20％

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

『講義内で資料を提示する』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

1.

『情報とネットワーク社会』

駒谷 昇一ほか

オーム社

2420

978-4274211218

2.

『情報社会のデジタルメディアとリテラシー』

小島 正美ほか

ムイスリ出版

1980

978-4896412628

3.

『情報倫理 ネット時代のソーシャル・リテラシー』

高橋慈子ほか

技術評論社

1518

978-4-297-11081-9

参考ＵＲＬ

質疑応答

講義時間中や終了後に教員へ直接尋ねるか、Teamsやメールにて問い合わせてください。

備考
画像
ファイル
更新日付

2023/01/30 16:32

87

備考シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

データ分析Ⅰ

担当教員

水野 隆文

学期曜日時限春学期 火曜日 ２時限

チームコードr4atfy8

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-603-31

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

統計学の基礎を学び、表計算ソフトウェアを利用し実際にデータを分析する。

授業の概要

情報化社会においては、さまざまな情報を適切に整理・集約する技術が必須とされている。
本講義では、統計処理の基礎知識を学び、表計算ソフトウェア Excel を用いたデータ分析技術の習得を目指す。
これらは、研究やビジネスの現場において必要不可欠な知識や技術のうち、特に基礎的なものである。

授業の到達
目標

基本統計量の意味と計算方法を理解し、それらを Excel を用いて計算できる。
Excel の基本的な関数の利用、相対参照と絶対参照を組み合わせた数式入力ができる。
データを適切なグラフで表現できる。
ピボットテーブルやフィルター、並び替えなど、データ分析のための Excel の機能を利用できる。
実際のビジネスのデータを分析し、プレゼンテーションに留意した報告書を作成できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

毎回の課題については講義内で解答例を提示する。
確認テストについては、採点結果を Teams にて返却し、特に重要だった点を講義内で解説する。
成績評価の詳細の説明は、第15回目の講義で指定する日時に、希望者に Teams にて個別に対応する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数
授業計画

授業時間外学習・時間(分)時系列データ、指数・指標による表現
1【予習】講義前に、Windows OS の操作方法を復習すること。タッチタイピングの練習をすること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化- Excelの基本をその起動方法から確認する。

88

- 加重平均の計算式を通じて、相対参照について確認する。
度数分布表とヒストグラム
2- Excel で度数分布表とヒストグラムを作成する方法を確認する。
分布の位置を表す代表値3すること。(120分)【予習】「階級」「度数」「相対度数」「度数分布」「ヒストグラム」「度数分布多角形」についてまとめること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)【予習】平均が最小値以上最大値以下であること、算術平均が幾
何平均以上であることを証明すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)- 平均値の計算方法を復習する。
- Excel を用いてこれを計算する方法を確認する。
- 中央値、最頻値の計算方法を学ぶ。
分散と標準偏差4- 分散と標準偏差の計算方法を学ぶ。
- 絶対参照の使い方について学ぶ。
- SUM()、AVERAGE()、VARP() など、Excel に標準的に備わっている関数の使い方を学ぶ。
観測値の標準化とはずれ値

5- データを標準化する方法を学ぶ。
- Excel で複数の関数の組み合わせて計算を行う方法を学ぶ。
正規分布

6- 標準正規分布を紹介する。
- 正規分布を計算する Excel の関数を紹介する。
- Excel で任意の関数のグラフ化する方法を学ぶ。

- 相関関係について解説する。
- Excel で散布図を作成する方法と、その図に回帰直線を表示し、その直線の式を利用して予測を行う方法を学ぶ。
相関係数8【予習】入学試験等で使われる「偏差値」の計算方法を調べ、仮想的なデータを作り偏差値を計算すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)【予習】「ネイピア数」の定義とその具体的な数値を調べること。その近似値の計算方法を複数調べること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

相関と散布図7【予習】平均は0だがヒストグラムの形がそれぞれ異なるデータの分布をいくつか考え手描きで描画すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)- 共分散の計算方法と相関係数の計算方法を学ぶ。
- Excel で回帰直線を作成し、数式を表示する方法を復習し、R2乗値の表示とその解釈を解説する。

【予習】因果関係と相関関係の違いをまとめること。2次元平面における直線の方程式の表現方法を復習すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)【予習】はずれ値を取り除くと、2種類のデータの間の相関が消えることがある。そのような例を複数作ること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

クロス集計、層別集計

9- クロス集計の考え方を学ぶ。
- 質的変数と量的変数というデータの種類について学ぶ。
- 層別集計が必要な例を紹介する。交絡因子についても紹介する。
- Excel のピボットテーブル、ピボットグラフの利用方法を学ぶ。
- 次回の確認テストについてその実施方法等を説明する。

【予習】「質的変数」と「量的変数」の違いについて調べること。数
量化1類の目的とその手順の概要を調べること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

確認テスト (1)、まとめ10- これまでの内容の習得度を確認することを目的としたテストを実施する。
- テスト終了後、解答例を提示するとともに、特に重要な点に絞り解説を行う。

【予習】これまでの内容を復習すること。タッチタイピングの練習をすること。(120分)【復習】テストの問題を2回解くこと。(120分)

応用 (1): データを説明する- 実際のビジネスを想定したデータを用いて、データを適切に説明す
る力を養う。
11 - 広告とその広告効果のデータ分析を通じて、データの比較の際に考慮すべきセレクションバイアスの存在を確認し、条件を揃えることの必要性とその方法(RCT)を紹介する。A/Bテストについても言及する。
- ABC分析を例に、Excel におけるさまざまなデータ表現について学ぶ。

【予習】「粗利」「営業利益」「純利益」の定義を調べ、それらを具体的な企業10社のIR情報から計算すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

応用 (2): データを扱う- 架空の講義の成績集計を題材に、データを扱うための力を養う。
12 - フィルターや並び替えの機能を学び、Excel における分類やランキングの方法を習得する。
- 和や平均、加重平均等の基礎的な統計量を復習するとともに、
Excel のIF関数とCOUNT関数、COUNTIF関数の使い方を学ぶ。
応用 (3): データを読む
13 - 実際の行政の統計資料を題材に、データを適切に読み解く力を養う。
- 行政の各種統計資料を取得し、Excel を用いてデータのばらつきを

89【予習】3つの数値について、平均と幾何平均、加重平均の値が互いに大きく異なる例を作ること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)【予習】「国勢調査」と「経済センサス」の概要について調べ、直近に実施されたそれらの結果を確認すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

可視化する方法を学ぶ。Excel を用いて地図上にデータを可視化する方法も紹介する。
- 国別の経済統計を分析し、平均値が最頻値とならない例を提示し、代表値の性質の違いを確認する。
応用 (4): AI利活用のための技術、補足- データ・AI(人工知能) を活用するために使われている技術の概要を【予習】合成関数の微分法を復習しておくこと。(90分) 基本情報知る。
技術者試験の過去問を検索し閲覧すること。(30分)
14 - chatGPT と Office の連携を題材に、AIが活用されるビジネスソフト【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化ウェアの姿を紹介する。
すること。(120分)- 基本情報技術者試験で出題される仮想表計算ソフトと Excel との違いを補足する。
確認テスト (2)、まとめ
15

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3- これまでの内容の習得度を確認することを目的としたテストを実施する。
- テスト終了後、解答例を提示するとともに、特に重要な点に絞り解
説を行う。

3

評価方法

割合

評価基準

毎回の講義で提示する課題

30%

ファイル提出については、求められた機能を指示した手順で解答できるかを確認する。
(指示した機能を用いずに解いた場合は評価しないことがある。)

確認テスト (1)30%

基本統計量の計算方法を理解しているか確認する。
基本的なデータ分析について、各自で適切な Excel の機能を選択し解答できるかを確認する。

確認テスト (2)40%

Excel を用いた総合的なデータ分析とその結果の表現ができるかを確認
する。

評価方法

書名

著者

出版社

テキスト
1.

『使用しない。』

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

講義時間以外の質疑についてはメールにて対応する。

備考
画像
ファイル
更新日付

【予習】これまでの内容を復習すること。タッチタイピングの練習をすること。(120分)【復習】テストの問題を2回解くこと。(120分)

2023/02/02 08:20

90

価格

ISBNコード

備考シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

データ分析Ⅰ

担当教員

伊藤 聡志

学期曜日時限春学期 水曜日 １時限

チームコードzqhe56m

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-603-31

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データ分析の基礎知識

授業の概要

データ分析の基礎知識を学び、Excelを用いてデータ分析手法を理解する。

授業の到達
目標

データ分析の基礎知識について、正しく説明することができる。
データを集計・可視化することによって、その特性を要約することができる。
データを分析することによって、その振る舞いを予測することができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

成績発表日以降にTeams等で、レポートの提出状況や点数分布、授業講評等を送信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
（データサイエンス、ビッグデータ、などについて学ぶ）

予習：講義内容とPC等の使い方を把握する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）2

データの要約1（様々な基本統計量、分析ツール、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）

授業計画

91

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

3

データの要約2（度数分布表、クロス集計、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）4

データの要約3（散布図、相関係数、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）
第1レポートの作成（300）5

データの可視化1（アンスコムの例、様々な棒グラフ、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）6

データの可視化2（ヒストグラム、箱ひげ図、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）7

データの可視化3（ヒートマップ、条件付き書式、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）8

データの可視化4（3D Maps機能、円グラフ、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）9データの可視化5（階層グラフ、折れ線グラフ、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）
第2レポートの作成（300）10

データの予測1（線形回帰分析、決定係数、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）11

データの予測2（重回帰分析、ダミー変数、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）12

データの予測3（仮説検定、確率分布、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）13

データの予測4（中心極限定理、t検定、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）14

データの予測4（片側/両側検定、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）
第3レポートの作成（300）15まとめ（講義全体の振り返りを行う）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義全体のおさらいをする（120）

3

評価方法

割合

評価基準

第1レポート30%

Excelを用いて、データを正しく要約できるかを評価する。

第2レポート40%

Excelを用いて、データを正しく可視化できるかを評価する。

第3レポート30%

Excelを用いて、データを正しく予測できるかを評価する。

評価方法

書名

著者

出版社

テキスト
1.

『使用しない』

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中/授業後に、Teamsやメールで質疑に応じます。

備考

授業資料等のファイルは全てTeamsから配布します。

画像

92

価格

ISBNコード

備考

ファイル
更新日付

2023/02/01 04:29

93シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

データ分析Ⅰ

担当教員

眞鍋 和弘

学期曜日時限春学期 木曜日 ３時限

チームコードm0cs0wk

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-603-31

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

初歩からのデータ分析

授業の概要

データ分析を活用することの「楽しさ」や「学ぶことの意義」に気づき、日常生活、仕事等の場で使いこなす上での基礎的な素養を身に付ける。
本授業では、特にデータの収集・加工・処理、データ分析、分析結果の解釈とその活用について学ぶ。大学生として求められるデータ分析に関するの基礎的な知識および技術を身に付ける。

授業の到達
目標

【学習目標】
適切なグラフ表現、一次代表値、二次代表値からデータの全体像をつかみ、説明できる。
標準化等の技術を通じて異なる単位・規模のデータを比較できる。
相関分析や回帰分析から2種類以上のデータの関係を理解し、説明できる。
標本と母集団の関係を理解し、説明できる。
確率、確率分布、また代表的な確率分布の性質などについて理解し、説明できる。
標本を用いた母数の推定を理解し、計算することができる。
標本を用いた母数の検定を理解し、計算することができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

データ分析については、解説に加えて、データ分析のソフトウェアを使った演習、などを行うことで、主体的に取り組めるようにする。データ分析のソフトウェアとして、microsoft社の表計算ソフトウェアであるEXCELを使って学んでいく。授業では、補足的あるいは発展的な内容についても演習をしていく。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

授業計画

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)94試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

1

ガイダンス
社会を数学で捉える
統計学，母集団，標本【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

2

ばらばらのデータを図表にまとめる
度数分布表，ヒストグラム【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)3分布の特性を数字でつかむ
代表値，ばらつきの尺度【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

4

ふたつの離散変数を同時に扱う
クロス集計表【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

5

関連性の強さをどう測る？
属性相関，相関関係，因果関係【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

6

連続変数同士の関連性を分析する(その1)散布図，相関係数【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

7

連続変数同士の関連を分析する(その2)回帰分析，最小2乗法，決定係数【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

8

みえない関係を探る
偏相関係数【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

9

可能性で考える
確率変数，確率分布，期待値，分散【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

10

全体のなかでの位置を把握する
正規分布，標準正規分布【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

11

一部から全部を推し量る(その1)大数の法則，中心極限定理，標本平均の分布【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

12

一部から全部を推し量る(その2)
母平均の区間推定，母比率の区間推定【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

13

偶然と必然を見分ける
仮説検定の考え方，仮説検定の手順【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

14

集団間で違いがあるか
母平均の差の検定【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

15

関連の真意を判断する
カイ2乗分布，相関係数の検定【予習】レジメ配布（120分)【復習】EXCELを使た演習課題(120分)

3

評価方法

割合

評価基準

理解度確認の講義課題等

80

課題の提出およびその取り組み状況

講義への参加度（貢献度）、受講態度 等

20

講義に対する評価（講義後の課題提出、講義に対する発言や提案、講義
妨害 等）

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『なし』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Excelで学ぶ統計解析本格入門』

日花 弘子

SBクリエイティブ

2948

4815601135

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。

95

備考

備考

新型コロナ感染の状況により内容を変更する場合があります。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/06 16:11

96

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

2020年度商学部商学科

科目名

情報リテラシーＡ

担当教員

笠置 剛

学期曜日時限春学期 火曜日 ２時限

チームコード3wrj0pg

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

C111-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-1 ビジネスの現場において必要不可欠とされる広範な知識や技能を修得している。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ICT社会で活躍できる“情報処理の基礎”および“文書作成能力”を身に付けよう。

授業の概要

社会における情報処理の現状、コンピュータの基礎、情報処理機器(ハードウェア)の基礎、ソフトウェアの基礎 などを学び、インターネット利活
用のレベルアップや実践的なレベルでワープロソフト(Microsoft Word)を自由自在に使いこなせるようになることをねらいとする。

授業の到達
目標

「情報リテラシーA」では、商学部のすべての学生にとって必修科目となっています。この科目に合格し、単位を修得しないと卒業できません。
今や、パソコンやインターネットは、ビジネスだけでなく生活にも必要不可欠なものとなりつつあります。また、商学部における専門科目でもパ
ソコンやインターネットを利用した講義も多く、これらの活用方法をしっかりと身につけておくことが非常に重要となってきます。
本科目では、大学生として今後の学習・研究活動、および就職活動などに必要とされるパソコンやインターネットの活用方法について学びます。これらを通じて、ICT社会やAI社会で活躍するために、情報処理の基礎および文書作成能力を身につけることを目標とします。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

講義最終日に授業内で講評します。もしくは、成績発表後にWebCampus等で授業講評を送信します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数
授業計画
1

授業時間外学習・時間(分)ガイダンス
第1章 情報社会とコンピュータ(1) 情報技術進展の歴史(2) ビジネスと情報(3) AI社会やAIサービスについて【予習】 教科書 1章・ シラバスを読み本授業内容を把握(60)・ ビッグデータやAIについて調査(60)【復習】
・ 授業の全体について確認(120)97

2

第2章 コンピュータの仕組み
第3章 インターネットと情報倫理(1) インターネットとは(2) インターネット利用におけるモラルとマナー(3) 情報セキュリティや個人情報保護 等【予習】 教科書 2～3章
・ インターネットの利活用ついて現状を調査(120)
・ 個人情報保護や情報セキュリティについて調査(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)3

第4章 Microsoft Windows10の基本操作(1) Windows10の画面構成(2) ファイルとフォルダの操作【予習】 教科書 4章
・ Windows10の基本操作について調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)4

第5章 Windows10による文字入力(1) 文字入力の基本(2) タイピング（MIKAタイプ）【予習】 教科書 5章
・ 文字入力について調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)5

第6章 インターネットによる情報検索(1) ブラウザによるWebページ閲覧
第7章 電子メールの活用(1) メール文書の作成・送受信【予習】 教科書 6～7章
・ インターネットの仕組み・利用方法を調べる(120)・ 電子メールの仕組み・利用方法を調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)6

第8章 Microsoft Word 文書作成の基礎(1) ページレイアウトの設定(2) 文字の配置と装飾(3) 文書の保存【予習】 教科書 8章
・ Microsoft Wordの基礎および基本操作を調べる(60)・ 文書のレイアウト設定について調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)7MOS対策 1
(1) 出題範囲１：文書の管理【予習】 MOS対策1
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)8MOS対策 2
(1) 出題範囲２：文字、段落、セクションの挿入と書式設定【予習】 MOS対策2
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)9第9章 Microsoft Word 便利な機能①(1) 表の作成、設定、装飾【予習】 教科書 9章
・ 表の作成方法を調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)10MOS対策 3
(1) 出題範囲３：表やリストの管理【予習】 MOS対策3
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)11MOS対策 4(1) 出題範囲４：参考資料の作成と管理【予習】 MOS対策4
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)【予習】 教科書 9章
・ 画像やワードアートの挿入および編集方法について調べる
(120)
【復習】
・ 練習および課題を行う(120)

第9章 Microsoft Word 便利な機能②
12 (1) 画像の挿入、編集(2) ワードアートの挿入、編集

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

13

MOS対策 5(1) 出題範囲５：グラフィック要素の挿入と書式設定【予習】 MOS対策5・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)14MOS対策 6(1) 出題範囲５：グラフィック要素の挿入と書式設定【予習】 MOS対策6
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)15MOS対策 （まとめ）(1) まとめ：模擬試験の実施【予習】・ これまでの学習内容の確認(150)【復習】・ MOS試験対策としてこれまでの学習内容確認(120)

1

98

評価方法

テキスト

評価方法

割合

評価基準

定期試験や理解度確認、レポート 等

80

定期試験やレポート課題、授業内に行われる理解度確認（小テスト等）

コメントペーパー、講義への参加度（貢献度）、受
講態度 等

20

講義に対する評価（講義後の課題提出、講義に対する発言や提案、講義
妨害 等）

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『ビジネス情報リテラシー』

吉田、青木、
笠置

創成社

2000円+
税

978-4794425591

秋学期にも使用します2.

『よくわかるマスターＭＯＳ Word365＆2019 対策テキス
ト＆問題集』

FOM出
版

2100円+
税

978-486510-430-1

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。それ以外については、オフィスアワーを利用すること。

備考

教科書による説明以外に、講義内容に沿った資料を別途配布する場合があります。
欠席者の学習相談については、質疑応答と同じくオフィスアワーにて受付けます。
新型コロナ感染の状況により内容を変更する場合があります。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 16:55

99

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

情報セキュリティ

担当教員

中條 渉

学期曜日時限秋学期 金曜日 １時限

チームコードw3kb9g1

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

３年

単位数

2

科目ナンバー

C331-607-42

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎ C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

情報セキュリティに関わる脅威とその対策技術について学ぶ．

授業の概要

情報ネットワークの様々な脅威とその対策技術である情報セキュリティ技術を関係づけて説明する．情報技術者試験を念頭におき，暗号技術
や認証技術の理論などを完全に理解できなくても，情報ネットワークのセキュリティに必要な基礎技術を理解することを目的とする．

授業の到達
目標

情報ネットワークを取り巻く様々な情報セキュリティに関わる脅威と，その対策技術としての情報セキュリティ技術を説明できる．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

定期試験は成績発表日にTeamsにて解答を提示します．
毎週の小テスト課題は，毎週の授業後にTeamsにて解答を提示します．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業計画

授業時間外学習・時間(分)1

セキュリティの重要性と基本概念：
セキュリティの重要性，管理体制，分類，基本概念について説明する．小テストを行う．

【予習】セキュリティの重要性について調べる(60)【復習】セキュリティの重要性，分類，基本概念，脆弱性の管理体制について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)2セキュリティに関する脅威の事例：
情報セキュリティ10大脅威2023「組織」向け脅威とその対策について説明する．小テストを行う．

【予習】セキュリティに関する脅威の事例について調べる(60)【復習】情報セキュリティ10大脅威とその対策について，講義ノー
トに基づき復習する(120)100

小テストを行う(60)3

マルウェアの脅威と対策 ：マルウェアの脅威と対策技術について学ぶ．小テストを行う．

【予習】マルウェアの分類について調べる(60)【復習】マルウェアの技術，マルウェア対策ソフトの検知技術について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)4バッファオーバーフロー攻撃：
ソウトウェアの脆弱性として，バッファオーバーフロー攻撃と対策技術について説明する．小テストを行う．

【予習】バッファオーバーフロー攻撃について調べる(60).
【復習】エクスプロイト，スタック，main関数からの関数の呼び出しについて，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)

5

暗号技術：
共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式について説明する．小テストを行う．

【予習】古典的な暗号アルゴリズムについて調べる(30).
【復習】共通鍵暗号方式，公開鍵暗号方式，ハイブリッド暗号方式について，講義ノートに基づき復習する(60)
小テストを行う(60)6ハッシュ関数とデジタル署名 ：DH鍵共有アルゴリズム，ハッシュ関数とディジタル署名について説明する．小テストを行う．

【予習】暗号技術について調べる(60)【復習】DH鍵共有アルゴリズム，ハッシュ関数，ディジタル署名，
等価安全性について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)

7

認証技術：
認証技術について説明する．小テストを行う．

【予習】認証技術について調べる(60)【復習】主体の知識，所持するもの，身体的特性，2要素認証，リ
スクベース認証について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)8

PKIと認証技術：
PKI（公開鍵基盤）の仕組みと役割について説明する．小テストを行う．

【予習】PKIの仕組みについて調べる(60)【復習】PKI，MITM攻撃，認証局，ディジタル証明書について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)9

SSL/TLS：
SSL/TLSの仕組みと安全性について説明する．小テストを行う．

【予習】SSL/TLSについて調べる(60)【復習】RecordとHandshakeプロトコル，認証モード，SSL-VPNについて，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)10IPsec：
IPsecの仕組みと役割について説明する．小テストを行う．

【予習】IPsecについて調べる(60)【復習】IPsec-VPN，IKEとSA，AHとESP，トンネルモードについて，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)ファイアウォール：11
ファイアウォールの仕組みと役割について説明する．小テストを行う．

【予習】ファイアウォールについて調べる(60)【復習】パケットフィルタリング，プロキシシステム，IPSとIDS，WAF
について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)【予習】Webアプリケーションの仕組みについて調べる(60)Webアプリケーションの仕組みと役割：【復習】HTTPの認証方式，クッキーの役割と漏えい防止技術につ12 Webアプリケーションの仕組みと役割について説明する．小テストを行いて，講義ノートに基づき復習する(120)う．
小テストを行う(60)Webの脆弱性とセキュリティ：13 XSS攻撃，SQLインジェクション，CSRF攻撃の仕組みとその対策技術について説明する．小テストを行う．

【予習】Webのセキュリティ脅威について調べる(60)【復習】XSS攻撃，SQLインジェクション，CSRF攻撃と対策技術について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)【予習】Web以外のアプリケーションのセキュリティについて調べ
Web以外のアプリケーションのセキュリティ：る(60)14 電子メール，SSH，シングルサインオンのセキュリティの仕組みについ 【復習】電子メール，SSH，シングルサインオンについて，講義ノーて説明する．小テストを行う．
トに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)無線LANのセキュリティ：15 無線LANのセキュリティの仕組みについて説明する．小テストを行う．

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法【予習】無線LANのセキュリティ脅威について調べる(60)【復習】SSIDやMACドレス，WEP，WPA2，WPA3について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)

1

評価方法

割合

評価基準

小テスト課題30%

授業後の毎週の課題に解答できる．

理解力確認テスト30%

授業内容前半に行った例題と課題に解答できる．

101

定期試験

書名

40%

著者

授業内容後半に行った例題と課題に解答できる．

出版社

価格

ISBNコード

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『マスタリングTCP/IP 情報セキュリティ編』

齋藤 孝道

オーム社

3080

978-4274069215

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『『使用しない』』

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間に質疑に応じます．またTeamsにても質疑に応じます．

備考
画像
ファイル
更新日付

2023/01/30 09:14

102

備考

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

2020年度商学部商学科

科目名

情報リテラシーＢ

担当教員

笠置 剛

学期曜日時限秋学期 火曜日 ２時限

チームコードardy1zu

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

C111-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-1 ビジネスの現場において必要不可欠とされる広範な知識や技能を修得している。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ICT社会で活躍できる“表計算技術（グラフ作成や分析能力）”を身に付けよう

授業の概要

データの分析および表現を中心に、社会で活用できる情報処理を学び、実践的なレベルでプレゼンテーション（Power Point）、表計算ソフト(Microsoft Excel)を自由自在に使いこなせるようになることをねらいとする。

授業の到達
目標

「情報リテラシーＢ」は、商学部のすべての学生にとって必修科目となっています。この科目に合格し、単位を修得しないと卒業できません。
今や、”相手を説得する”や”納得させる”というプレゼンテーション、分析やグラフ化する表計算ソフトは、ビジネスだけでなく必要不可欠な要
素となりつつあります。また、商学部における専門科目や卒業論文などでも利用頻度が高い。したがって、プレゼンテーションや表計算ソフトの活用方法をしっかりと身につけておくことが非常に重要となってきます。
本科目では、データ集計やデータ表現、データの可視化等について学び、大学生として研究発表の場におけるスライドの作成、学習・研究活
動、および就職活動などに必要とされる表計算ソフトの活用方法について学びます。これらを通じ、ICT社会やAI社会で活躍できるデータ分析能力やデータ表現能力を身につけることを目標とします。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

講義最終日に授業内で講評します。もしくは、成績発表後にWebCampus等で授業講評を送信します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数
授業計画
1

授業時間外学習・時間(分)ガイダンス
第10章 Microsoft PowerPoint ①(1) プレゼンテーションの基本【予習】 教科書10章・ シラバスを読み本授業内容を把握する(60)・ PowerPointの利用方法について調べる(90)103(2) PowerPointの基本操作(3) オブジェクトの挿入【復習】
・ 練習および課題を行う(120)2

第10章 Microsoft PowerPoint ②(1) アニメーションの設定(2) プレゼンテーションの実行【予習】 教科書10章
・Microsoft PowerPointの効果的な表現について調査(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)3

第11章 Microsoft Excelによる表計算の基礎(1) Excelの画面構成、(2) Excelの基本操作(3) データ入力と表示、(4) テーブルの作成と設定【予習】 教科書11章
・ 表計算ソフトの使い方について概要を調べる(120)【復習】
・ 授業の全体について確認(120)4MOSテキストの練習問題の説明
MOS対策 1 （出題範囲１）(1) ワークシートやブックの管理【予習】 MOS対策 1
・ MOS（Excel）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)5MOS対策 2 （出題範囲２）(1) セルやセル範囲のデータの管理【予習】 MOS対策 2
・ MOS（Excel）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)6MOS対策 3 （出題範囲３）(1) テーブルとテーブルのデータの管理【予習】 MOS対策 3
・ MOS（Excel）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)7

第12章 Microsoft Excelにおける関数①(1) 関数とは、(2) 関数の入力(3) 相対参照と絶対参照(4) データ集計について【予習】 教科書12章
・ 当日学ぶ関数について学ぶ(120)・ 相対参照と絶対参照について調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)8

第12章 Microsoft Excelにおける関数②(1) 関数の入力 （ROUND，IF，COUNTIF など）(2) ネスト（入れ子）(3) 論理演算子を利用した複雑な式（AND，OR，NOT など）【予習】 教科書12章
・ 当日学ぶ関数について学ぶ(120)・ 論理演算子について調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)9

第12章 Microsoft Excelにおける関数③(1) 関数の入力（VLOOKUP，HLOOKUP，ISERROR など）(2) 名前の設定と利用【予習】 教科書12章
・ 当日学ぶ関数について学ぶ(120)
復習】・ 練習および課題を行う(120)10MOS対策 4 （出題範囲４）(1) 数式や関数を使用した演算の実行【予習】 MOS対策 4・ MOS（Excel）の関数を学ぶ(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)11

第13章 Microsoft Excelを用いたグラフ作成①(1) データ表現（グラフの種類や表現）について(2) グラフ機能と概要(3) グラフの挿入と設定【予習】 教科書13章
・ グラフの種類や設定方法を調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)【予習】 教科書13章・ 複合グラフの作り方を調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

第13章 Microsoft Excelを用いたグラフ作成②
12(3) 複合グラフの作成

13

MOS対策 5（出題範囲５）(1) グラフの管理【予習】 MOS対策 5・ MOS（Excel）のグラフ作成を学ぶ(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)14

第14章 Microsoft Excelの便利な機能(1) WORDとの連携、 (2) 図形やアイコンの挿入(3) 印刷設定と印刷、 (4) マクロ【予習】 教科書14章
・ 便利な機能について調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)【予習】・ これまでの学習内容の確認(150)【復習】・ 試験対策としてこれまでの学習内容の確認(120)MOS対策 （まとめ）15(1) Excelまとめ：模擬試験の実施

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

1

104

評価方法

テキスト

評価方法

割合

評価基準

理解度確認、定期試験

80

定期試験やレポート課題、授業内に行われる理解度確認（小テスト等）

コメントペーパー、講義への参加度（貢献度）、受
講態度 等

20

講義に対する評価（講義後の課題提出、講義に対する発言や提案、講義
妨害 等）

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『ビジネス情報リテラシー』

吉田、青木、笠
創成社
置

2000+
税

978-4794425591

春学期と同じ書
籍2.

『よくわかるマスターＭＯＳ Excel365＆2019 対策テキス
ト＆問題集』

FOM出
版

2100+
税

978-486510-429-5

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。それ以外については、オフィスアワーを利用すること。

備考

教科書による説明以外に、講義内容に沿った資料を別途配布する場合があります。
欠席者の学習相談については、質疑応答と同じくオフィスアワーにて受付けます。
新型コロナ感染の状況により内容を変更する場合があります。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/31 16:56

105

経営学部

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

経営学科 2013年度以降入学
2023年度経営学部経営学科

科目名

ＩＣＴビジネス/経営と情報Ⅱ

担当教員

林 幹人

学期曜日時限秋学期 木曜日 ２時限

チームコードik2nosb

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

M131-238-04
M131-238-12

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ICTを用いたビジネスについて考える

授業の概要

インターネットやスマートフォン、AIをはじめとするデジタルICTが普及した現在、これを前提としたビジネスが普及してきている。そこでこの授業
では、インターネットビジネスなどICTを用いたビジネスをテーマとし、ビジネスモデルや戦略について検討する。授業においては、教員による講義や資料の検討を踏まえて関連ビジネスについての学びを深める。履修者には、事例や技術を知るだけでなく、自らビジネスモデルや競争環境を分析し、現状ないし将来を評価し、報告することが求められる。

授業の到達
目標

この授業の到達目標は、インターネットビジネスなどICTを用いたビジネスのビジネスモデルや関連する基本コンセプトについて理解し、その特徴を述べられるようになることである。また、そうした理解に基づいて、関連事例について自ら分析し評価したり、課題や改善点について提言できるようになることを目指す。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

授業期間中に行う課題については授業内でフィードバックする。その他についてはウェブ上で行う。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数
授業計画

1

授業時間外学習・時間(分)ガイダンス：授業概要と履修上の注意点などを理解する。

【予習】シラバスを熟読し授業内容を把握する(90)【復習】授業スケジュールについて確認し学習計画を立てる(90)

106

2

関連ビジネスの概観：講義にあたりインターネットなどデジタルICTについて概観するとともに、その背景や現状について確認する。

【予習】インターネットやICTを用いたビジネスの特徴について予習する(90)【復習】授業を踏まえ関連ビジネスの特徴について復習レポートを提出する(90)3

ビジネスモデル：ビジネスを分析するための最も基本的な考え方であるビジネスモデ
ルについて検討する。

【予習】ビジネスモデルとは何か、なぜそれが必要かについて検討する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)4

モノを売るビジネス：インターネットやICTを活用して商品を販売するビジネスの特徴と事例を検討する。

【予習】ICTを用いてモノを売るビジネスの特徴を検討する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)5コンテンツビジネス：インターネットを通じてコンテンツを売るビジネスの特徴をモノを売る
場合との比較を通じて検討する。

【予習】モノを売る場合とコンテンツを売る場合の違いを検討する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)6

無料ビジネス：ネットビジネスをしばしば特徴づける無料ビジネスについて検討する。

【予習】インターネットではなぜ無料サービスが提供されるか検討する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)7

取引の場を提供するビジネス：取引の場を提供するプラットフォームビジネスについて検討する。

【予習】プラットフォームビジネスの特徴について予習する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)8シェアビジネス：インターネットを介して価値を共有するビジネスについて検討する。

【予習】価値あるものをシェアするビジネスの特徴を予習する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)9

消費者知識を生かすビジネス：一般消費者の知識を価値に変えて提供するビジネスについて検討する。

【予習】消費者の知識を価値に変えて提供するビジネスについて予習する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)ソーシャルメディアビジネス
10 ：SNSやブログなどいわゆるソーシャルメディアのビジネスや、これをビジネスに活用しようとする企業の事例を検討する。

【予習】ソーシャルメディアのビジネスについて検討する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)

広告ビジネス
11 ：広告を主たるサービスとするビジネスや、それを活用する企業について検討する。

【予習】ICTを用いた広告ビジネスについて検討する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)メタバースとビジネス
12 ：メタバースに関連するビジネスや、それを活用する企業について検討する。

【予習】メタバースに関するビジネスについて検討する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)13

フィンテック：ICTを用いた金融関連のサービスについて検討する。

【予習】フィンテックについて予習する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)14

テックビジネス：新たなテクノロジーを用いたサービスについて検討する。

【予習】新たなテクノロジーを用いたサービスについて予習する(90)【復習】授業を踏まえ復習レポートを提出する(90)まとめ
15 ：授業を振り返り、重要な概念や考え方について再確認し、まとめを行う。

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法【予習】これまでに確認した資料を確認する(90)【復習】授業全体を踏まえ事例やコンセプトを整理する(90)

3

評価方法

割合

評価基準

平常の取り組み80%

授業に誠実に取り組み、指定された課題を提出する。

最終課題

20%

授業を踏まえ、レポートを提出する。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

『授業で指示する』

書名
1.

『資料を使用する』

107参考ＵＲＬ

質疑応答

授業後に受け付ける。アポイントメントを取れば授業後に限らず可能な限り対応する。名城公園キャンパス2806。

備考

インターネットなどのICTを用いたビジネスについて強い関心を有していることに加え、パソコンの操作に慣れていることが望ましい。遅刻・欠席・途中退席、授業中の私語、携帯電話・スマートフォンの利用、その他の迷惑行為、不正行為は厳しく減点する。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/20 16:21

108

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

経営学科 2013年度以降入学
2023年度経営学部経営学科

科目名

経営情報論/経営と情報Ⅰ

担当教員

林 幹人

学期曜日時限春学期 木曜日 ２時限

チームコード

1vqgtnf

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

M131-238-03
M131-238-11

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

経営におけるデジタルICTの活用の基礎を学ぶ

授業の概要

スマートフォンやSNS、AIなどのデジタルICTが普及し、DX（デジタルトランスフォーメーション）の必要性が言われる中、経営を行う上で、これを効果的に活用することは重要な課題である。この講義では、デジタルICTが経営においていかに活用されているかを学ぶ。経営においては、
マーケティングなど市場対応部分に適用されるものもあれば、製品開発や生産などモノづくりにおいて活用されるもの、組織メンバー間のコ
ミュニケーションや知識共有に用いられるものもある。こうした様々なデジタルICTを検討し、企業経営における活用方法について理解を深め
る。

授業の到達
目標

本講義の目標は、経営において用いられるデジタルICTの活用について理解し、どのような役割を果たしうるかを説明できるようになることである。より具体的には、「経営における情報と重要性」、「現代の経営とICT」から始まり、「経営戦略とICT」、「マーケティングとICT」、「組織マネジ
メントとICT」、「モノづくりとICT」といった事柄について説明できることを目標とする。デジタルICTの活用にかかわる考え方やコンセプトを学ぶとともに、具体的な活用事例をとり上げて検討する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

授業期間中に行う課題については授業内でフィードバックする。その他についてはウェブ上で行う。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画
1

ガイダンス
：授業概要と履修上の注意点などを理解する。

【予習】シラバスを読み授業内容を把握(90)【復習】授業スケジュールについて確認(90)

109

2

経営における情報と重要性：情報という観点から企業という仕組みを捉え、企業経営における情報の重要性を学ぶ。

3

現代の経営とデジタルICT【予習】ビジネスにおけるデジタルICTの意義について検討(90)：ICTとその発展、DX（デジタルトランスフォーメーション）について確認【復習】授業内容についてレポート提出(90)し、経営における意義を学ぶ。

4

デジタルICTの発展：ICTとは何か、どんな特徴があるのかについて学ぶ。

【予習】過去のICTについて調べる(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)5経営戦略と情報：デジタルICTの活用、DXを考える上で前提となる経営戦略の考え方
について学ぶ。

【予習】経営戦略とは何かについて確認(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)6

デジタルICTの戦略的意義：経営戦略の策定及び実現における情報とICTの意義について学
ぶ。

【予習】デジタルICTが経営戦略にどう役立つか考える(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)7

マーケティングと情報：情報の観点から企業のマーケティング活動について考え、デジタル
ICTの役割を学ぶ。

【予習】マーケティングとは何かについて確認(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)8

サービスと情報：サービス提供における情報およびデジタルICTの意義について学ぶ。

【予習】サービスの特徴と情報の役割を検討(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)9

市場対応のデジタルICT：市場の変化に対応するためのICTについて学ぶ。

【予習】市場の変化をいかに捉えるかを検討(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)【予習】経営における情報の意義について検討(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)

組織マネジメントと情報【予習】組織とは何かを考え情報の意義を検討(90)
10 ：経営組織のマネジメントにおける情報とデジタルICTの意義について【復習】授業内容についてレポート提出(90)学ぶ。
コミュニケーション技術の効果
11 ：組織コミュニケーションにおいて用いられるデジタルICTの変遷と意義、課題について学ぶ。

12

評価方法

【予習】モノづくりにおいてどのような情報が必要かについて検討(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)

連携と統合のデジタルICT
13 ：複数の業務、異なる部門、企業同士の連携と統合を支援するデジタ
ルICTについて学ぶ。

【予習】関連する業務の連携が悪い状況を検討(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)

ICTガバナンス
14 ：デジタルICTを適切に管理するための考え方と、中でも近年重要性が高まる情報セキュリティについて学ぶ。

【予習】情報漏洩やシステム停止の事例を調べる(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)15

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

モノづくりとデジタルICT：製品開発や生産工程で利用されるデジタルICTについて学ぶ。

【予習】組織におけるコミュニケーションの重要性を確認(90)【復習】授業内容についてレポート提出(90)まとめ：授業を振り返り、重要な概念や考え方について再確認する。

【予習】これまでの授業全体を概観(90)【復習】授業全体を踏まえレポート提出(90)

3

評価方法

割合

評価基準

平常の取り組み80%

授業内での取り組み姿勢や毎回のレポートにて評価する。

最終試験

20%

最終の試験(レポート試験含む)にて評価する。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

『授業で指示する』

書名
1.

『資料を使用する』

参考ＵＲＬ

110

質疑応答

授業後に受け付ける。アポイントメントを取れば授業後に限らず可能な限り対応する。名城公園キャンパス2806。

備考

関連するテーマに強い関心を有することが望ましい。遅刻・欠席・途中退席、授業中の私語、携帯電話・スマートフォンの利用、その他の迷惑行為、不正行為は厳しく減点する。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/20 16:19

111

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

経営統計Ⅰ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限

春学期 金曜日 ２時限

チームコードisxa99q

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

M231-603-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

統計的思考とデータ解析法

授業の概要

情報化社会の進展により，私たちの暮らしのなかで多種多様なデータが生み出されるようになった．これらのデータを適切な方法で処理し，価値ある情報を見出すためには，統計学の知識が不可欠である．本科目では，データ科学の問題解決に有益となる統計学の基本的な考え方
やデータの活用方法について解説するとともに，社会で観測されるさまざまなデータを適切に分析する能力を養う．具体的には，データの視覚的表示・基本統計量の計算・各種統計解析法の習得を通じて，適切なデータの要約方法と解釈の仕方について学習する．特に，社会科学分
野で観測されたデータを対象とすることから，データの関連性や因果関係の把握に有効な統計手法に力点をおく．講義は原則として下記スケ
ジュールにしたがって実施されるが，受講者の理解を考慮して進度や講義内容は適宜調整する．

授業の到達
目標

(1) 統計学の基本的な考え方を理解できる(2) データを収集，整理，要約できる(3) データを客観的かつ適切に解釈できる(4) 分析結果をレポートやプレゼンテーション資料の作成に応用できる

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

Microsoft Teamsを用いて小テスト・レポートの回収，返却を行う．また，授業内でも問題の解答，解説を実施する．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画

112

1

「統計学への誘い」：講義の概要と方針，統計学の役割と歴史「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)2「データ分析の流れ」：データの種類(質的・量的データ，比例・間隔尺度)，データセット例「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)3「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する「質的データのまとめ方」：統計グラフ(円・棒・帯グラフ)，度数分布表，(90)
ヒストグラムの紹介「復習」：小テストに取り組む(90)4「クロス集計表」：行％・列％・総％、オッズ比，ファイ係数の意味と算出，因果と関連の違い「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)5「多重クロス集計表」：三重クロス集計表，シンプソンのパラドックス，
媒介変数と交互作用「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)6「量的データのまとめ方」：度数分布表，ヒストグラムと度数折れ線の作成「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)7「分布の形状」：単峰型・多峰型の分布，右・左に歪んだ分布の確認「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)8「分布の位置を表す代表値」：データの中心に関する代表値(平均値・最頻値・中央値)の意味と算出，はずれ値の影響，箱ひげ図の作成「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)9「分布のばらつきの大きさを測る」：データの散らばりに関する代表値(範囲・四分位範囲，分散・標準偏差，変動係数)の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)10「分布に関するその他の測度」：ローレンツ曲線の作成，不平等度に関する指標(ジニ係数)の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)11「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する「相関と散布図」：散布図・層別散布図の作成、データの関係性を表す(90)
尺度(共分散・ピアソンの積率相関係数)の意味と算出「復習」：小テストに取り組む(90)12「見かけの相関」：疑似相関の特徴，偏相関係数の意味と算出、相関係数の解釈の注意点「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)13 「さまざまな相関係数」：スピアマン・ケンドールの順位相関係数

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)14「時系列データの処理」：時系列グラフの確認，移動平均・指数・変化率・弾力性の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)15「横断面データの処理」：寄与度と寄与率，構成比・発生比・特化係数の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト(15回)

70%

統計学の基本的な考え方を十分に理解し，データを適切に収集・整理・要
約できる．

平常点

30%

授業内で作成した電子ファイルの入力状況

書名

著者

出版社

テキスト
1.

『使用しない』113

価格

ISBNコード

備考

参考書
・
参考資料

1.

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析』

日本統計学会

東京図書2420

978-4489023323

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

講義内容で疑問がある場合は，講義終了後に遠慮なく質問してください．オフィスアワー(金曜6限，千葉研究室(2812))も積極的に活用してくだ
さい．研究室に訪問するのが難しい場合は，E-mail(m-chiba@dpc.agu.ac.jp)やMicrosoft Teamsのチャット機能などを用いて連絡していただいても結構です．

備考

秋学期に開講される「経営統計Ⅱ」もあわせて履修してください．なお，授業中の私語，携帯電話操作は厳禁とします．

画像
ファイル
更新日付

2023/02/27 13:20

114シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

経営統計Ⅱ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限秋学期 金曜日 ２時限

チームコードj0mkhy9

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

M231-603-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

統計的思考とデータ解析法

授業の概要

高度に情報化された現代社会では，確かな統計データと分析にもとづいて持続可能社会の発展に寄与する科学者や技術者，テレビや新聞・
雑誌・インターネットなどで発表されている表やグラフを読み取り，論理的な議論ができる社会人(データサイエンティスト)が必要とされている．
本科目では，数値データから重要な情報を適切に取り出すための科学的手法である統計学について学ぶ．具体的には，獲得された一部のデータ（標本）から，データ全体（母集団）の特徴を推し量る統計的推測について学習する．講義は原則として下記スケジュールにしたがって実施されるが，受講者の理解を考慮して進度や講義内容は適宜調整する．

授業の到達
目標

(1) 統計学の基本的な考え方を理解できる(2) データを収集，整理，要約できる(3) 獲得された一部のデータから全体の特徴を推測できる(4) データを客観的かつ適切に解釈できる

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

Microsoft Teamsを用いて小テスト・レポートの回収，返却を行う．また，授業内でも問題の解答，解説を実施する．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画
1「ガイダンス」：実験研究と観察研究，母集団と標本，標本抽出と調査方法

115「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

2

「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する「確率の概念」：場合の数，順列と組み合わせ，条件付き確率，ベイズ(90)の定理「復習」：小テストに取り組む(90)3「確率分布(1)」：確率分布と確率変数, 確率分布の平均・分散「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)4「確率分布(2)」：コイン投げとベルヌーイ試行, 一様分布・正規分布の特徴「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)5「統計的推測」：推定の考え方, 標本平均の標本分布「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)6「区間推定(1)」：点推定と区間推定, 母平均の区間推定(分散既知)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)7「区間推定(2)」：母平均の区間推定(分散未知), 母比率の区間推定(大標本)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)8「統計的仮説検定(1)」：仮説検定の目的, 母平均の検定(分散既知)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)9「統計的仮説検定(2)」：母平均の検定(分散未知), 母比率の検定(大標本)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)10「データ同士の関連性(1)」：散布図，共分散，相関係数，疑似相関と偏相関「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)11「データ同士の関連性(2)」：母相関係数の区間推定・仮説検定，順位
相関係数「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)

12 「単回帰分析(1)」：回帰係数の点推定(最小二乗法)，決定係数「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)

13 「単回帰分析(2)」：回帰係数の区間推定，統計量と自由度の概念「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)14「単回帰分析(3)」：回帰係数の仮説検定，予測値の点推定・区間推
定「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)15「重回帰分析」：偏回帰係数の点推定・区間推定，自由度調整済み決
定係数「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)「復習」：小テストに取り組む(90)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト(15回)

70%

統計学の基本的な考え方を十分に理解し，データを適切に収集・整理・要
約できる．

平常点

30%

授業内で作成した電子ファイルの入力状況

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

『使用しない』

書名

著者

116

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎』

日本統計学会

東京図書2420

978-4489022272

参考ＵＲＬ

質疑応答

講義内容で疑問がある場合は，講義終了後に遠慮なく質問してください．オフィスアワー(金曜6限，千葉研究室(2812))も積極的に活用してくだ
さい．研究室に訪問するのが難しい場合は，E-mail(m-chiba@dpc.agu.ac.jp)やMicrosoft Teamsのチャット機能などを用いて連絡していただいても結構です．

備考

春学期に開講される「経営統計Ⅰ」もあわせて履修してください．なお，授業中の私語，携帯電話操作は厳禁とします．

画像
ファイル
更新日付

2023/02/27 13:20

117シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

経営学科 2013年度以降入学
2023年度経営学部経営学科

科目名

ビジネス情報リテラシーⅠ/情報リテラシーⅠ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限春学期 木曜日 ２時限

チームコード5hfaovf

科目区分

選択

授業形態

実験・実習

対象学年

１年

単位数

1

科目ナンバー

M131-601-05
M131-601-61

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ＩＴ時代のビジネスにおける読み/書きの基本技術を学ぼう

授業の概要

４年間の経営学部の講義や実習さらにはビジネスにおいて必要な情報処理の基礎的な能力を習得します。

授業の到達
目標

リテラシーとは読み書きの能力を意味します。現代のビジネス社会では、情報の読み書き能力、つまり、パソコンやインターネットを活用して目的に応じてさまざまな情報を処理する能力が必要となります。具体的には、情報を収集・検索したり、計算をしたり、グラフを描いたり、文書を書いたり、編集したりする等のことが、ビジネスのさまざまな場面で求められます。そこで、本講義では、初心者を対象にInternet、Word、
Excel、PowerPointに関する知識と技術を習得します。
春学期と秋学期の授業を受講することにより、情報処理に対する基礎的能力を習得することができます。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

毎回提出される課題を評価します。課題は翌週、フィードバックします。なお教員によって、課題提出は印刷したものと、ファイルで提出などの違いがあります。
定期試験またはレポート提出をを行うことがあります。評価方法が教員により異なる時は、最初の授業で説明されるので、確認してください。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数
授業計画

授業時間外学習・時間(分)1「ガイダンス」授業方針の説明
・Windowsの基礎知識【予習】シラバスを読み本授業内容をあらかじめ把握する(60)【復習】授業全体について確認(90)2「Wordの基礎」
・文書の作成【復習】文書の作成のまとめ(120)

118

3

「Wordの基礎」
・文書の印刷とページ設定【復習】文書の印刷とページ設定のまとめ(120)4「Wordの基礎」
・表の作成、セルの結合、セルの分割【復習】表の作成、セルの結合、セルの分割のまとめ(120)5「Wordの基礎」
・表現力のアップ【復習】表現力のアップのまとめ(120)6「Wordの基礎」
長文作成のサポート【復習】長文作成のサポートのまとめ(120)7「Excelの基礎」
・データの入力・編集【復習】データの入力・編集のまとめ(120)8「Excelの基礎」
・表の作成【復習】表の作成のまとめ(120)9「Excelの基礎」
・表の印刷【復習】表の印刷のまとめ(120)10「Excelの基礎」
・関数の入力【復習】関数の入力のまとめ(120)11「Excelの基礎」
・フォント書式、条件付き書式の設定【復習】フォント書式、条件付き書式の設定のまとめ(120)12「Excelの基礎」
・大きな表の印刷【復習】大きな表の印刷のまとめ(120)「Excelの基礎」
13 ・相対参照と絶対参照
・代表値の計算試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法【復習】相対参照と絶対参照のまとめ(120)14「Excelの基礎」
・棒グラフ、円グラフの作成【復習】棒グラフ、円グラフの作成のまとめ(120)15「Excelの基礎」
・複合グラフの作成【復習】複合グラフの作成のまとめ(120)

3

評価方法

割合

評価基準

課題提出（試験を含む）

90%

毎回の課題を評価します。

授業態度

10%

授業中の積極的な発言や参加意欲を評価します。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『30時間アカデミック Office2019』

杉本くみ子・大澤栄子

実教出版

1300+税9784407348330

Windows10対応

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

担当者ごとにオフィスアワーの時間、場所が異なります。初回の授業において具体的な指示があるので、その指示に従ってください。

備考

各教員によって授業の進め方、評価方法は多少異なっています。初回の授業において具体的な指示があるので、その指示に従ってくださ
い。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/20 15:30

119シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

経営学科 2013年度以降入学
2023年度経営学部経営学科

科目名

ビジネス情報リテラシーⅡ/情報リテラシーⅡ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限秋学期 木曜日 ２時限

チームコードaeljyts

科目区分

選択

授業形態

実験・実習

対象学年

１年

単位数

1

科目ナンバー

M131-601-06
M131-601-62

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ＩＴ時代のビジネスにおける読み/書きの基本技術を学ぼう

授業の概要

春学期のⅠに引き続いて、４年間の経営学部の講義や実習さらにはビジネスにおいて必要な情報処理の基礎的な能力を習得します。

授業の到達
目標

リテラシーとは読み書きの能力を意味します。現代のビジネス社会では、情報の読み書き能力、つまり、パソコンやインターネットを活用して目的に応じてさまざまな情報を処理する能力が必要となります。具体的には、情報を収集・検索したり、計算をしたり、グラフを描いたり、文書を書いたり、編集したりする等のことが、ビジネスのさまざまな場面で求められます。そこで、本講では、初心者を対象にInternet、Word、
Excel、PowerPointに関する知識と技術を習得します。
春学期と秋学期の授業を受講することにより、情報処理に対する基礎的能力を習得することができます。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

毎回提出される課題を評価します。課題は翌週、フィードバックします。なお教員によって、課題提出は印刷したものと、ファイルで提出などの違いがあります。
定期試験またはレポート提出をを行うことがあります。評価方法が教員により異なる時は、最初の授業で説明されるので、確認してください。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数
授業計画

授業時間外学習・時間(分)1「Excelの応用」
・グラフ作成【復習】グラフの種類と作成法(120)2「Excelの応用」
・グラフ作成の応用【復習】グラフ作成の応用(120)120

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

「Excelの応用」
・都道府県データ、世界データの収集（DB）と利用【復習】データベースの利用法(120)4「Excelの応用」
・エクセルグラフをワードに貼付け【復習】エクセルグラフのワードへの貼付け方(120)5「Excelの応用」
・時系列データ、散布図の見方【復習】時系列データ、散布図などの見方(120)6「Excelの応用」
・総合問題の作成【復習】総合問題の見方(120)7「PowerPointの基礎」
・スライド作成の基礎【復習】スライド作成の基礎(120)8「PowerPointの基礎」
・画像、ワードアート、図形の挿入【復習】画像、ワードアート、図形の挿入(120)9「PowerPointの基礎」
・SmartArt、グラフ、表の挿入【復習】SmartArt、グラフ、表の挿入(120)10「PowerPointの応用」
・特殊効果の設定【復習】特殊効果の設定(120)11「PowerPointの応用」
・アニメーション効果の設定【復習】アニメーション効果の設定(120)

12 プレゼンテーションの企画【復習】プレゼンテーションの企画のまとめ(120)

13 「プレゼンテーションの実践」【復習】自作プレゼンテーションの作成と発表(120)

14 「プレゼンテーションの実践」【復習】プレゼンテーションの作成と発表(120)

15 「プレゼンテーションの実践」【復習】プレゼンテーションの作成と発表(120)

3

評価方法

割合

評価基準

提出課題（課題発表、定期試験を含む）

90%

エクセル、パワーポイントの課題を評価します。

授業態度

10%

授業中の発言、発表の意欲などを評価します。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『30時間アカデミック Office2019』

杉本くみ子・大澤栄子

実教出版

1300+税9784407348330

Windows10対応

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

担当者ごとにオフィスアワーの時間、場所が異なります。初回の授業において具体的な指示があるので、その指示に従ってください。

備考

情報リテラシーⅠの担当者が引き続き情報リテラシーⅡを担当します。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/20 15:32

121

経済学部

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

経済学科 2013年度以降入学
2020年度経済学部経済学科

科目名

経済情報論Ａ

担当教員

葛西 正裕

学期曜日時限春学期 月曜日 ５時限

チームコード

55364bf

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

３年

単位数

2

科目ナンバーE331-234-26

関連性が高いディプロマ・ポリシー

E-DP1-4 ＩＣＴ処理能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ITが経済活動に与える影響を学び、ITを基盤とする経済の課題や今後についてアクティブラーニングを通じて検討する。

授業の概要

インターネットをはじめとするIT：情報技術(ICT：情報通信技術ともよばれる)は、自動車、金融、観光などありとあらゆる産業に対して、今までの経済活動を根幹から変えるようなインパクトを与えている。経済活動の現場（ミクロレベル）における最新のIT活用事例や日本（マクロレベル）のITによる経済成長のメカニズムを知るのと同時に、社会変化の裏側にあるITの知識を理解する。
経済と情報の両面について学ぶことができ、ITが浸透する現在社会において基礎的な知識を得ることができる。

授業の到達
目標

本授業では、ITの基礎知識を学習することで汎用的技能における情報リテラシーの修得や、毎講義の課題に対して図書館やインターネットによる資料収集に努めるなど積極的に取り組むことで問題解決力を培う。また、アクティブラーニングを取り入れた講義を展開する。グループ
ワークによって協調して課題に取り組む姿勢や課題に対するディスカッションによって積極的に発言する姿勢を培う。
※参考として、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に対し、第2～4講(IT人材の現状、課題、教育)、第9講（ビッグデータの概要）、第11講(IoTの概要)、第13講(金融におけるIT利活用)は「1-1.社会で起きている変化」に、第9講(ビッグデータの要素技術と活用事例)、第10講(自動車におけるデータ活用)、第12講（AI技術の概要とAI利活用）は「1-6.データ・AI利活用の最新動向」に対応している。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

各講義のグループワークや個人ワークの評価については、次週の講義で評価した点を解説しながら公表する。また、ディスカッションや授業における発言回数に応じた得点は開示する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画

122

1

オリエンテーション
個人ワーク課題

予習:シラバスの把握(30)
復習:講義内容の復習と課題提出(30)2【IT人材白書から学ぶIT人材の概要とニーズ】
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)3【IT人材白書から学ぶIT人材不足の要因と対策】
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)4【IT人材（AI人材）教育の展開】
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)5

オフショアリング
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)6コンピュータの進化
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)7コンピュータの原理と半導体産業
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)8

デジタルコンテンツ産業
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)9【ビッグデータの要素技術と活用事例】
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)【ITと自動車:ITSとCASE】
10 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)【IoT】
11 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)【人工知能（AI）の技術と利活用事例】
12 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)【ITと金融:フィンテック】
13 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)

情報通信白書から学ぶITの経済分析
14 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワー
ク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)15

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

講義の総括
グループワークやディスカッションに対するフィードバック
前回講義課題に対するディスカッション
個人ワーク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(420)

1

評価方法

割合

評価基準

定期試験

50

ITに関する知識の定着度や経済とITの融合分野に対する見識を評価す
る

その他

50

グループワーク課題、個人ワーク課題の内容と課題に対するディスカッ
ションや授業における個人の発言回数を評価する

書名

著者

出版社

テキスト

123

価格

ISBNコード

備考

1.

参考書
・
参考資料

『授業内で配布』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『情報通信白書』

総務省

過年度版を含む

2.

『IT人材白書』

独立行政法人情報処理推進機構

過年度版を含む

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中において質疑に応じる。それ以外については、アポイントメントをとった上で質疑すること。なお、オフィスアワーは木曜日昼休み(2703研究室)である。

備考

本授業はアクティブラーニング形式で展開する予定なので、グループワークor個人ワークやディスカッションに積極的に取り組む姿勢が求められる。課題に取り組んだり授業資料を閲覧するためにも初回講義からノートパソコンやタブレットパソコン等を各自持ち込んで受講すること。パ
ソコンを用意できない場合は、授業前に資料を印刷しておいたり、授業後に課題を提出することが求められる。また、授業スケジュール内の【】で囲んだ授業テーマは、「愛知学院大学データサイエンス教育プログラム」の学修内容を意味する。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/03 17:45

124シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

2020年度経済学部経済学科

科目名

情報リテラシーＢ

担当教員

渡邉 隆俊

学期曜日時限秋学期 金曜日 ４時限

チームコードsax8m5f

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

E111-277-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

E-DP1-4 ＩＣＴ処理能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

実務経験ありテーマ

表計算ソフトウェアに関する情報リテラシーの修得とデータサイエンスの基礎的素養を学ぶ

授業の概要

本授業では、情報リテラシーAに引き続いて、大学における学習や研究活動、さらには就職活動や就職後の社会生活まで見越した情報リテラ
シー、すなわちパーソナルコンピュータにおける情報処理の基礎技能と知識を修得する。
また、データ・AI利活用の最新動向を解説したり、身の回りのデータを元にデータ処理をするなどして、データサイエンスの基本的素養を身につけさせる。
よって実践的な教育を展開すべく、春学期と同様、株式会社富士通ラーニングメディアと連携し、授業を行う。

授業の到達
目標

①代表的な表計算ソフトウェアであるExcelを使用して、データの種類や性質を理解し、データを活用するための各種機能を操作することができる。
②Excelを使ってデータを視覚的に表現したり、分析したりする手法を実行できる。
③身の回りにおけるデータ・AI利活用の事例や最新動向を説明することができる。
④データを適切に読み解く力、説明する力、扱うための力を養う。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

成績発表後一週間後を目途に、WebCampusまたはTeamsで行う。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

富士通が有する情報リテラシーに関する知見を活かし、受講生が授業の到達目標に記した内容を修得できるよう実践的な教育を展開する。
実務経験のある教員は、末次新市、大島典子、内田美紀子そして金澤小夜子である。

回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

授業計画

125

1

ガイダンス
【経済・社会活動の様子を把握する様々なデータ】

予習:シラバスを事前に読んでおく(30)
復習:授業内容の理解(90)2Excel操作(1)：Excelの基本要素と基本動作、データの入力・編集、表作成【データの集計(合計、平均)】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)3

Excel操作(2)：相対参照と絶対参照

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)4

Excel操作(3)：表の書式設定と印刷

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)5

Excel操作(4)：条件付き書式と総合演習(基本操作)

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)6

小テスト①(Excel基礎)

予習:テスト勉強(これまでに学んだExcel操作方法の反復練習&
情報に関する知識の復習)(240)7

Excel操作(5)：関数の活用(基礎)【データの集計(合計)】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)8

Excel操作(6)：関数の活用(応用)【データのランキングと分布（ヒストグラム）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)9

Excel操作(7)：複数シートの操作と総合演習(関数)

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)
予習:テスト勉強(これまでに学んだExcel操作方法の反復練習)(240)

10 小テスト②(Excel関数)

11

Excel操作(8)：グラフ作成①と編集【データの図表現（折れ線グラフ、円グラフ、棒グラフ）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)12

Excel操作(9)：グラフ作成②とデータの表現方法(スパークライン)【データの可視化（複合グラフ）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)13

Excel活用(1)：データベース機能①(並べ替え・フィルター・集計)【データの並び替え、抽出、加工、解析】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)14

Excel活用(2)：データベース機能②(ピボットとテーブルの活用)【データの加工、解析、クロス集計】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)
予習:テスト勉強(これまでに学んだExcel操作方法の確認や練習&タイピング練習)(360)

15 最終課題テスト(タイピングテストを含む)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

テキスト

3

評価方法

割合

評価基準

平常点

20％程度

授業への積極的な参加度、受講態度など

小テスト・課題テスト（計3回）

80％程度

設問に対して、正確なソフトウェア操作技術や知識が身についているかな
ど

1.

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『情報リテラシー 総合編 Windows 10 ／ Office
2019対応』

富士通エフ・オー・エム株式
会社

FOM出
版

2,500(本体)

978-4-86510-417-2

126

備
考

2.

『よくわかる Microsoft Excel 2019 ドリル』

富士通エフ・オー・エム株式
会社

FOM出
版

1,000(本体)

978-4-86510-421-9

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。

備考

座席を指定する。1年生クラスでは同一時限内で教員が担当するクラスをローテーションすることを予定しており、春学期とは異なる教員が授業を担当する。
当該科目のシラバスは、本学科共通のシラバスである。
授業スケジュール内の【】で囲んだトピックは、「愛知学院大学データサイエンス教育プログラム」の学修内容を意味する。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/02 14:16

127シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

2020年度経済学部経済学科

科目名

情報リテラシーＡ

担当教員

葛西 正裕

学期曜日時限

春学期 金曜日 ４時限

チームコードclkzv4r

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

E111-277-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

E-DP1-4 ＩＣＴ処理能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

実務経験ありテーマ

文書作成、プレゼンテーションソフトウェアに関する情報リテラシーの修得とデータ・AI利活用における情報倫理の理解

授業の概要

本授業では、大学における学習や研究活動、さらには就職活動や就職後の社会生活まで見越した情報リテラシー、すなわちパーソナルコン
ピュータにおける情報処理の基礎技能と知識を修得する。
また、データやAIを活用する上でのモラルやリスクを理解し、個人のデータを守るために留意すべき事項を学ぶ。
よって実践的な教育を展開すべく、株式会社富士通ラーニングメディアと連携し、授業を行う。

授業の到達
目標

①代表的な文書作成ソフトウェアであるWord、大学生活やビジネスにおいて活用が不可欠とされるプレゼンテーションのためのPowerPointにおける各種機能を操作できる。
②インターネットで利用できる便利なサービスや身近に起きているネットトラブルを知り、その対策と対応を実践できる。
③データ・AIを利活用する上での様々な留意事項や情報漏洩等からデータを守る上での留意点を学び、説明できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

成績発表後一週間後を目途に、WebCampusまたはTeamsで行う。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

富士通が有する情報リテラシーに関する知見を活かし、受講生が授業の到達目標に記した内容を修得できるよう実践的な教育を展開する。
実務経験のある教員は、末次新市、大島典子、内田美紀子そして金澤小夜子である。

回
授業スケジュール
数
授業計画
1

授業時間外学習・時間(分)

オリエンテーション①
講師紹介および情報リテラシーAガイダンス
オンライン授業への対応（Teamsの基本操作とFormsによる出席確128

予習:シラバスを事前に読んでおく(30)
復習:授業内容の理解(90)認）

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

2

オリエンテーション②
情報処理教育センター（ECIP）の紹介
パソコンの基本操作（OS・ファイル管理）
MIKA TYPE(タイピングソフト)

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)3

インターネットで利用できる様々なサービス
身近なセキュリティトラブル事例（個人情報の取り扱い）【データを守る上での留意点①（パスワード・著作権）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)4

Word操作(1)：Wordの特長と文字入力【データ・AIを扱う上での留意点①（プライバシー保護）】予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)5Webメールの基本操作とメールのマナーについて【データ・AIを扱う上での留意点②（オプトイン・オプトアウトメール）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)6

Word操作(2)：基本的な文書作成【データ・AIを扱う上での留意点③（忘れられる権利）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)7

Word操作(3)：図や表の挿入【データ・AIを扱う上での留意点④（データバイアス）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)8

課題テスト①（Word課題）

予習:テスト勉強(これまでに学んだWord操作方法の反復練習&情報に関する知識の復習)(240)9

Word操作(4)：文書の印刷と表現力をアップする機能【データ・AIを扱う上での留意点⑤（アルゴリズムバイアス）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)10

Word操作(5)：長文レポートの編集・校閲機能【データ・AIを扱う上での留意点⑥（データ倫理：盗用）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

11 プレゼンテーションの概要、PowerPoint操作(1)：基本操作

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)12PowerPoint操作(2)：特殊効果の設定、印刷、共通デザインの設定【SNS利用上の注意】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)13PowerPoint操作(3)：スライドショー、PowerPointのまとめ、振り返り【データを守る上での留意事項②（暗号化）】

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

14 課題テスト②（PowerPoint課題）

予習:テスト勉強(これまでに学んだPowerPoint操作方法の反復練習)(240)

15 最終課題テスト（Word課題 & タイピング）

予習:テスト勉強(これまでに学んだWord操作方法の反復練習&タ
イピング練習)(360)

3

評価方法

割合

評価基準

平常点

20％程度

授業への積極的な参加度、受講態度など

課題テスト（3回）

80％程度

設問に対して、正確なソフトウェア操作技術や知識が身についているかな
ど

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『情報リテラシー 総合編 Windows 10 ／ Office
2019対応』

富士通エフ・オー・エム株式
会社

FOM出
版

2,500(本体)

978-4-86510-417-2

テキスト
1.

129

備
考

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。

備考

座席を指定する。
当該科目のシラバスは、本学科共通のシラバスである。
授業スケジュール内の【】で囲んだトピックは、「愛知学院大学データサイエンス教育プログラム」の学修内容を意味する。

画像
ファイル
更新日付

2023/01/27 15:56

130

総合政策学部#$%&'(
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133

シラバス参照

開講年度

2023

開講学科

2022年度総合政策学部総合政策学科

科目名

データ分析Ⅰ Ⅳ

担当教員

太幡 直也

学期曜日時限春学期 火曜日 １時限

チームコードexec7cm

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

G211-603-03

関連性が高いディプロマ・ポリシー

G-DP4 課題発見力 ◎ G-DP5 課題解決力 ○キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データを読み、説明し、扱うためのデータリテラシー能力を養う

授業の概要

データ分析に関する知識や技術は、社会科学の多くの領域での学びに必要になるため、総合政策学部での学びにとって重要である。また、近年では、社会のさまざまな場面でデータが利活用されており、社会に出て活躍する人材として、データ分析に関する基本的な知識や技術を身につけることが求められている。この授業では、表計算ソフト（Excel）を使用したデータ分析を行い、各種の調査・測定データを読み、説明し、扱うためのデータリテラシー能力を養うことを目指す。
なお、「データ分析Ⅰ」は、リサーチ・リテラシーに関する必修科目と位置づけられている。同じく必修科目である「社会統計学Ⅰ」との関連が深いため、受講生は、両方の科目の内容を関連づけて、データ分析に関する理解を深めることが期待される。

授業の到達
目標

・表計算ソフト（Excel）の表現力を活用し、データを適切に読み解くことができる。
・表計算ソフト（Excel）を用い、データを適切に説明することができる。
・表計算ソフト（Excel）を用い、目的に合うように、データを扱う（適切な分析手法を選択する）ことができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験
など）のフィードバック
方法

成績発表後、Teamsにて成績評価の概要を配信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容回
授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1【予習】・シラバスを読み、授業内容を把握する(60)
【復習】

授業計画
Excelの基本操作確認

134

・授業内容を確認し、理解を深める(120)2

データベースの作成【予習】・テキストの第１章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)3

データの検索【予習】・テキストの第２章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)4

１変数のグラフ表現１【予習】・テキストの第３章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)5

１変数のグラフ表現２【予習】・テキストの第３章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)6

１変数の統計量【予習】・テキストの第４章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)7

２変数のグラフ表現と統計量１【予習】・テキストの第５章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)8

２変数のグラフ表現と統計量２【予習】・テキストの第５章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)9回帰直線とその予測【予習】・テキストの第６章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

10 時系列データと明日の予測【予習】・テキストの第７章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

11 度数分布表とヒストグラム【予習】・テキストの第８章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)12 標準正規分布【予習】・テキストの第９章の指示された箇所を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

13 クロス集計表【予習】・テキストの第13章の指示された箇所を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

14 総合テスト１【予習】・テキストのこれまでに学習したページを再度読む(180)【復習】・十分に理解できていない箇所を確認する(90)

15 総合テスト２【予習】・テキストのこれまでに学習したページを再度読む(180)【復習】・十分に理解できていない箇所を確認する(90)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

3

評価方法

評価方法

割合

評価基準

135

授業内で指示した作業、課題50%

授業内で指示した作業、課題の成果を評価する。授業に欠席した場合、あるいは出席していても提出期限に遅れた場合は、評価対象外とする。

総合テスト

50%

総合問題の成果を評価する。授業に欠席した場合、あるいは出席していても提出期限に遅れた場合は、評価対象外とする。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Excelでやさしく学ぶ統計解析2019』

石村貞夫・劉晨・石村友二郎

東京書籍

2,200円＋税

978-4-489-02317-0

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

・各クラスの担当教員が、オフィスアワーで対応する。
・時間がある場合は、授業後に教室、研究室、ICR等で対応する。

備考

・教科書を必ず購入すること。
・クラスごとの担当教員からの指示に従うこと。
・授業内容同士の関連が強く、先行する授業内容の理解が前提となるため、欠席した場合、欠席した回の授業内容を学習してから次回の授業に出席すること。
・授業中の私語、スマートフォン操作など、授業と無関係の行為は禁止する。
・対面授業の場合、教室の出入りなど、他の受講生の迷惑になる行為は禁止する。原則的に、20分以上の遅刻は入室をお断りする。
・オンライン授業の場合、Excelが使用できる環境で受講すること。

画像
ファイル
更新日付

2023/04/10 09:17

136

歯学部

シラバス参照

開講年度

2023

科目名

情報の科学

科目ナンバー

D119-472-01

開講学科

2021年度歯学部歯学科(全)開講学科

2021年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

春学期

対象学年

１年

担当者

河合 達志

実務経験教員関連性が高いディプロマ・ポリシー③科学的視点・思考・行動 ⑤歯科治療の基礎的技能 ⑥チーム医療の基礎的知識

単位数

1

曜日・時限

春学期 金曜日 １時限 楠元図書館４階大教室

コーディネー
ター

歯科理工学講座 主任教授 河合 逹志

担当講座

歯科理工学講座、口腔病理学・歯科法医学講座、口腔衛生学講座、歯科放射線学講座

担当者

教授：河合逹志、前田初彦、准教授：鶴田昌三、林達秀、内藤宗孝、久保勝俊、杉田好彦、講師：朝倉正紀、堀美喜、吉田和加、河合遼子、
野々山順也

授業の概要
（目的）

【目的】
情報の科学では、実務上必要なタブレット端末およびコンピュータの基本構造を理解し、各種プログラムの使用法を学び、さらに他のタブレット
端末およびコンピュータとの接続法、インターネットへのアクセス方法およびプログラムの作成法ならびに外部センサーからの入出力についてを学習し、また、医学における統計情報の必要性を認識し、簡単な集計および分析を学ぶ。さらに、歯科領域におけるCAD/CAM用３次元データーの構造を理解し、歯の３次元モデルを構築する技術を学ぶ。これらの知識の修得後に、人工知能の構築法を学び、歯科領域における人工知能の応用について学習する。
すなわち、21世紀の高度情報化社会に対応できる学生を育成することを目的とする。
この授業は「データサイエンス・AI教育プログラム」に該当しており、歯学部における他の全ての参加プログラムを修了した場合に、修了証を受け取ることができる(2022年度以降入学者対象）。
【到達目標】
タブレット端末およびコンピュータを日常的な文房具として使用するための知識、技術を修得し、インターネットを日常的に使用できる知識、技術を習得するとともにこれらの技術を支えるIoT技術の基礎を修得するとともに近未来の高度情報化時代に対応するために、人工知能の構築法を理解する。

教材(教科書、
参考書等)

「教科書」
○「あっ！動いた！楽しくプログラミング Python入門編」 アリッド株式会社
タブレット端末ならびにノートPCおよび周辺機器を使用する。
必要に応じて、プリントを配布する。

講義（実習）の方法・形式

タブレット端末ならびにPCを使用した講義・実習形式。タブレット端末やノートPCをインターネットに各自で学内LANに接続して、講義を受ける。
外部センサーの入出力の設定ならびにハンダ付けを行う。

必要機器

インターネットに接続可能なタブレット端末またはコンピュータおよびマイクロソフトオフィス（パワーポイント、ワード、エクセル）、IoT汎用基板一
式。

137

課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック
方法

毎回の授業中に作成した提出課題や製作物について、Eメールを利用した提出時や次回以降の授業の際に確認する。直接、またはEメールを利用して各個人に伝えてフィードバックを行う。

回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1【講義項目】情報リテラシー1
コンピュータ取り扱いの基本【一般目標（GIO）】
コンピュータ取り扱いの基本を理解する。
【講義項目】情報の倫理、データ・AI利活用【一般目標（GIO）】
インターネット事件と犯罪をめぐる法
律およびネットワーク・エチケットを理解する。また、名誉毀損、プライバ
シーおよび著作権の概念とその理解をする。

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習【講義内容】タブレット端末またはコンピュータ取り扱いの基本【到達目標（SBOs）】
1）タブレット端末またはコンピュータの電子機器としての弱点を知り、日常の取り扱
い方法を習得する。
2）電源投入からキーボードの操作を習得する。
3）タブレット端末またはコンピュータの基本構成を知り、各部分の操作方法を習得す
る。

担当者
前田初
彦、久保
勝俊、吉
田和加

【講義内容】情報の倫理、社会で起きているAIについて【到達目標（SBOs）】
1）インターネットに関連する事件および犯罪について、実際の事例および裁判判決等を示し、関連法律（刑法、民法）について説明できる。また、データ･AI利活用およびデータを守る上での留意事項が説明できる。
2）ネットワーク・エチケットを実践できる。
3）名誉毀損、プライバシー、著作権の概念を理解し、インターネットでの事件、犯罪等に関わらないような知識を習得する。
4)社会で起きているAI等の変化を理解し、データ･AI利活用の最新動向についての知識を習得する。

【予習・復習】 予習:シラバスを読んで学習内容を確認し、コンピュータの取扱いを理解する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分)2【講義項目】情報リテラシー2【一般目標（GIO）】
インターネット接続の設定および電子メールを理解する。Microsoft Officeのインストール、ソフトウェアの使用方法を理解する。

3
講義・実習【講義項目】
統計ソフトウェア１【一般目標（GIO）】
医学における統計および論文検索の必要性を認識し、タブレット端末を用いて正しい知識を得るためのスキルを身につける。また、Microsoft Excelを用いて簡単な集計分析ができることを目標とする。

4【講義項目】
統計ソフトウェア１【一般目標（GIO）】
医学における統計および論文検索の必要性を認識し、タブレット端末を用いて正しい知識を得るためのスキルを身につける。また、Microsoft Excelを用いて簡単な集計分析ができることを目標とする。

5【講義内容】情報リテラシー2【到達目標（SBOs）】
1）TCP/IP、プロキシサーバー、電子メールなどの仕組みを理解し、インターネットへの接続ができる。
2)Microsoft Officeをインストールしその基本操作ができる。

杉田好
彦、河合
遼子

【予習・復習】 予習:シラバスを読んで学習内容を確認し、コンピュータの取扱いを理解する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分)【講義内容】
論文検索およびExcelによる集計、データ･AI利活用の現場と技術【到達目標（SBOs）】
１） 医中誌、PubMedにて論文の検索ができる。
２） Microsoft Excelの基本操作、集計ができる。
３） データ･AI利活用の現場と技術について説明できる。

野々山順也【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする。（10分）
・論文の検索サイトについて確認する。（10分）
復習・医中誌、PubMedにて論文を検索する。（10分）
・Excelを用いて、課題（データの基本集計）に取り組む。（15分）【講義内容】
Excelによる分析【到達目標（SBOs）】
1)Microsoft Excelを用いて基本的な検定ができる。
2)データ･AI利活用の実際について説明できる。

野々山順也【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする。（10分）
・前回の課題（データの基本集計）の正誤確認および集計を踏まえての分析方法を学ぶ。（10分）
復習
・Excelを用いて、課題（データの分析）に取り組む。（25分）【講義内容】医用画像【到達目標（SBOs）】
1)歯科における医用画像の種類を列挙できる。
【講義項目】医用画像
2)医用画像のデジタル化について説明できる。
【一般目標（GIO）】
3)DICOM画像について説明できる。
歯科の医用画像に関する知識を習得
4)画像アプリをダウンロードしてインストールできる。
し、医用画像を有効に活用するため
5)医用画像でのデータ･AI利活用の現場と技術について説明できる。
に画像アプリのダウンロードを行う。
【予習・復習】 予習:シラバス・テキストを読んで学習内容を確認する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分)

138

内藤 宗
孝

6

【講義項目】
プログラミング開発環境の構築【一般目標（GIO）】
1) Python3をオフィシャルサイトから
downloadし、プログラミングエディターの使用を学ぶ。また、PCのディレクト
リー構造を理解し、ターミナルの使い方を理解する。

7【講義項目】
繰り返し構文,if文の記述【一般目標（GIO）】
1)While True: ならびに for文の繰り返しプログラミング構造を理解し、if文による条件分岐を理解する。

【講義内容】Python開発環境の構築とサンプルプログラムの記述。
河合達
歯科医療におけるビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理 志、堀美にnumpyモジュールが不可欠であることを理解する。探索的データ解析などデータ解 喜析、データ分布、データの可視化にはmatplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミングを通して理解し基礎作りをする。
【到達目標（SBOs）】
1)Python3をインストールできる。
2)ターミナルコマンドが使用でき、ディレクトリ構造を説明できる。
3)プログラム用エディターにより小規模プログラムを記述できる。
4)import文の記述とメソッドの呼び出しができる。
○教科書p10, 20,21,22~26【予習・復習】 予習:教科書第1章を熟読する。(20分) 復習:第２章のturtleモジュールの使用ができるようにする。(25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)【講義項目】
河合達
繰り返し構文,if文の記述。
志、堀美ビッグデータのif文によるデータ処理は不可欠であり、3次元以上の構造化データを
喜
条件によって分類する。また、if分は探索的データ解析にも使用される。これらのデータの分布ならびに可視化にはmatplolibを用いるがそのデータ表現をif文を用いて処理する基礎を学ぶ。このような処理はあらゆる領域において用いられており、データバイアスの加わらない深層生成モデル構築の基礎作りとなる。ある一定の条
件下でパスワードをかける際にもif文の命令が有効であることを理解する。。
【一般目標（GIO）】
While True: ならびに for文の繰り返しプログラミング構造を理解し、if文による条件分岐を理解する。
--------【講義内容】無限ループと有限回数のループをプログラム内部に記述し、条件分岐と連携する。
【到達目標（SBOs）】
1)Wile True:を記述し無限ループを構築できる。
2)for文を用いて決められた回数だけループを形成することができる。
3)ループ内でrandomモジュールを使用することができる。
4)ループ内においてif文による条件分岐を記述できる。
○教科書27~41【予習・復習】 予習:教科書第2章の基本プログラムを理解する。(20分) 復習:第２章のturtleモジュールの使用ができるようにする。(25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)

8【講義項目】
関数の使用方法【一般目標（GIO）】
1)関数の作り方を学ぶ。
2)関数の引数の概念を理解する。
3)Tkinterモジュールの使用方法を理解する。

9【講義項目】
クラスライブラリーの使用方法【一般目標（GIO）】
1)TkinterモジュールのCanvasシステ
ムの使い方を学ぶ
2)object 移動の基本概念を学ぶ【講義内容】 関数を用いた規模の大きなプログラムの作成
河合達
関数を中核とした標準的なプログラム作成法を習得する。探索的データ解析などの 志、堀美データ解析を行う場合に既存のモジュールではなく、自前の関数を作成することは不 喜可欠である。mnistなどの構造化データを処理するにはモジュール内の関数コールも必須であり、その構造も学ぶ。このようにして処理されたデータにもデータバイアスが加わらないようにはい力することが重要であり、データの分布を可視化して確認する
場合にも既存モジュールの関数コールを熟知する必要がある。機密性を維持するための関数呼び出しについても理解する。
【到達目標（SBOs）】
1)第3章のサンプルプログラムのクラスライブラリの呼び出しを説明できる。
2)TkinterのGraphicシステムを用いることができる。
3)Tkinterモジュールを用いて作画ができる。
4)関数の作成、呼び出しができる。
○教科書P42~47【予習・復習】
予習
第3章の狙い(p42)を理解する（20分)
復習
関数の作成と呼び出し方法を完全にする（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)【講義内容】Pythonの標準Graphicモジュールの使い方
Canvasシステムを用いてobject 移動の技術を習得する。Graphicモジュールは構造化データをビッグデータから生成し、探索的データ解析を行う際のデータ分布、データの可視化をmatplotlibなどのモジュールを使わずに処理する場合に必要となる。
python標準搭載のtkinterにおけるデータ表現を学び、深層生成モデルの出力する画像データなどについても処理できる基礎を作る。画像を処理する際にはデータバ
イアスの付加に留意し、医療画像などの機密性を持つ画像についても理解する。
【到達目標（SBOs）】
1)object（インスタンス）の生成ができる。
2)ボールの形状をしたobjectを移動することができる。
3)第3章3-3のサンプルプログラムの説明ができる。
○教科書p48~53【予習・復習】
予習

139

河合達
志、堀美
喜

・Tkinterモジュールの呼び出し方法（20分)
復習・Tkinterのcallとobject生成ならびに移動コマンドの熟知（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
10【講義項目】
歯の３次元画像の構築【一般目標（GIO）】
1)Blenderの基本操作
2)Blenderによる基本形状のモデリン
グ3)上顎6番のモデリング【講義内容】Blenderによる歯の立体モデルの作成
河合達
汎用３次元モデルソフトを用いて歯の３次元データを作成する。立体構造を持つデー 志、堀美タ解析を行う場合にblenderをpythonにより駆動することは有効であり、歯の特異点
喜の探索的データ解析を行う場合に有効である。データの可視化をpythonスクリプトで行うことにより、立体画像データの２次元化などデータ表現がさまざまな領域で行われていることを理解する。 立体であることから、データにバイアスがかかる場合などを理解し、blenderにより深層生成モデル構築用のビックデータ作成が可能であることを理解する。これらのデータに機密性をもたせる手法についても学習する。
【到達目標（SBOs）】
1)Blenderの基本操作ができる。
2)球、正６面体などの基本形状をモデリングできる。
3)正６面体から上顎6番の外形をモデリングできる。
4)湾曲徴など歯の形状の特徴を外形に付与することができる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・上顎６番の立体形状を復習する（20分)
復習
・Blenderで上顎6番の外形が作成できるようにする（25分)【コアカリ】
D-2（CAD/CAM用３次元データの理解）
E-3-1)（歯種別の形態と特徴を説明できる）

11【講義内容】歯の立体モデルの作成とPython制御
Blenderにより歯のモデリングを行いその立体モデルをPythonによって制御する。前回と同様、歯の３次元データを構築し、そのデータ解析を行い、スクリプトによる２次
元画像のビッグデータを生成する手法を学。それらのデータから特異点を抽出し、探索的データの解析、データの可視化、データ分布について前回と同様学習する。これらの処理はあらゆる領域に展開が可能であることを理解する。さらに、ビッグデー【講義項目】
タを生成する場合にデータバイアスがくわわらないように留意することも、学びさらに歯の３次元データ作成とPythonによる データの一つ一つに必要であれば機密性を持たせることの意味を学習する。
コントロール【到達目標（SBOs）】【一般目標（GIO）】
1)スカルプトモードを用いて上顎6番の精密なモデリングができる。
1)上顎6番の精密なモデリングを行
2)完成した歯のモデルをPythonによって移動できる。
う。
3)Blenderのスクリプト画面にPythonのソースコードを記述できる。
2)STLデーターとしてエクスポートす4)Pythonスクリプトにより上顎6番の複製、回転、レンダリング、外部出力ができる。
る。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/
3)Pythonによる歯の３次元データを制 【予習・復習】
予習御する。
・モデリングの方法を復習する（20分)
復習
・BlenderのPython制御の概要を理解する（25分)【コアカリ】
D-2
E-3-1)

河合達
志、堀美
喜

12

河合達
志、堀美
喜

【講義項目】
汎用I/O基板の入出力とA/D変換【一般目標（GIO）】
1)Arduinoの外部接続端子の制御方
法2)出力データーの生成方法
3)外部装置への信号の送り方と配線
4)外部信号の入力方法
5)アナログ信号のデジタル変換法【講義内容】汎用I/O基板の入出力回路の制御
Aruduinoから外部へ５Vの出力信号を送りLEDを点灯制御する。
Aruduinoへ外部から0~5vのアナログデータをデジタル化して入力する。AI教育訓練
用のビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理にnumpyモ
ジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可視化にはmatplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイア
スを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログ
ラミングを通して理解し基礎作りをする。
【到達目標（SBOs）】
1)Aruduino制御モジュールを呼び出すことができる。
2)制御モジュールから出力信号を生成できる。
3)外部接続端子からブレッドボードに信号を送りLEDを点灯できる。
4)入力系と出力系の違いを説明できる。
5)A/D変換の基礎を説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・代表的な電子部品の名称を記憶する（20分)
復習・Aruduino制御モジュールの使い方（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
D-2（CAD/CAM用切削器具の理解）【講義項目】
A/D変換と熱電対信号入力【一般目標（GIO）】
1)A/D変換と熱電対信号の受信【講義内容】A/D変換による入力信号の理解
CDS,熱電対からの信号をA/D変換し、RaspberryPiに格納する。A/D変換による入力
データもビックデータとなり、データの構造化、探索的データの解析、データの可視化、データ分布の確認にpythonが有効であることを学ぶ。A/D変換におけるデータ

河合達
志、鶴田
昌三 林
達秀、朝

13

140

2)CDSセンサーからの信号入力
3)熱電対回路の作製
4)熱電対からの信号入力

14

バイアスは何かを理解し、、これらの信号系のデータがあらゆる分野で処理されてい 倉正紀
ることを理解する。また、単なる信号情報であっても、音声データなどには機密性が 堀美喜必要であることを理解する。
【到達目標（SBOs）】
1)A/D変換する回路を説明できる。
2)CDSからの入力回路を組み立て信号をRaspberryPiに格納できる。
3)熱電対の回路をハンダ付けにより製作できる。
4)温度変化に対する熱電対の出力の変化をRaspberryPiで測定できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・アナログ信号とデジタル信号の違いを理解する（20分)
復習・A/D変換システムの概要を理解する（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
D-2
河合達
志、堀美
喜

【講義項目】
人工知能の構造【一般目標（GIO）】
1)人工知能の構成
2)人工知能の学習
3)勾配降下法4)neuralnetworkの実装【講義内容】人工知能の基本知識の習得
neuralnetworkを人工知能のモデルとしてその構造を理解する。AI教育訓練用のビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理にnumpyモジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可視化には
matplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミン
グを通して理解し基礎作りをする。
【到達目標（SBOs）】
1)人工知能の構造の概略が説明できる。
2)人工知能の学習のアルゴリズムが説明できる。
3)勾配下降法による特徴点の抽出が説明できる。
4)Pythonにより記述されたneuralnetworkの構造を説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・Webで人工知能の概略を検索する（20分)
復習・neuralnetworkの構造を理解する（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)

河合達志、堀美喜【講義項目】
人工知能の訓練とpredict【一般目標（GIO）】
1)mnistデータ構造の理解
2)ハイパーパラメーターの設定
3)neuralnetworkの訓練
4)手書き数字のAIによる認識
5)個人識別と人工知能【講義内容】neuralnetworkによる手書き数字の認識
neuralnetworkを訓練し手書きの数字を認識する人工知能モデルを構築する。AI教
育訓練用のビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理にnumpyモジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可視化にはmatplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさ
まざまな領域でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミングを通して理解し基礎作りをする。
【到達目標（SBOs）】
1)mnistデータによるneuralnetworkの訓練ができる。
2)ハイパーバラメータの設定ができる。
3)GPUの役割を説明できる。
4)手書き数字の認識をneuralnetworkにより行うことができる。
5)Pythonプログラミングによりどのように個人識別が行われるか説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・neuralnetworkの構造を理解する（20分)
復習・neuralnetworkの訓練と未知データーの認識ができる（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
B-2-3)（歯科による個人識別）

15

留意事項

・使用する機器及びアプリケーションソフト類は、上記の物を原則とします。その他の機器等では授業を受けられないことがあります。事前に確認してください。
・受講の際には各種アプリケーションやメールの送受信など、動作確認を事前に自身で行っておくこと。
・授業中は飲食を禁止します。
・携帯電話の電源は切るかマナーモードに設定の上、鞄の中にしまっておくこと。なお、携帯電話等が必要な場合は事前に許可を得ること。
・やむを得ず、欠席、遅刻、早退などとなった場合には、速やかに担当教員に申し出て授業内容、課題、宿題の確認をすること。

授業以外の
学習方法

インターネット上にはPython3のサンブルプログラム、ならびにオフィシャルサイトの使用説明書が多数存在するのでこれを利用することは、プログラミング能力を上昇させるには必須の条件である。汎用I/O基板のAruduinoに関しても、インターネット上の情報はきわめて多く、コンピュータの基本技術の理解に役立つ。

141

成績評価方法

試験100%
プログラミングの基礎を理解しハードウエアとソフトウエアの連携ができること。
歯科領域における３次元形状の操作ができること。
近未来の人工知能に対して基礎知識が習得されていること。

参照ホーム
ページ

1. http://www-ict.dent.agu.ac.jp/

Python プログラミング例、 Blender使用方法、基板回路の実際が掲載されている。

画像
ファイル
更新日付

2023/02/02 14:36

142シラバス参照

開講年度

2023

科目名

歯科基礎科学科目ナンバー

D111-420-01

開講学科

2021年度歯学部歯学科(全)開講学科

2021年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

春学期

対象学年

２年

担当者

河合 達志

実務経験教員関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

春学期 木曜日 ３時限 楠元第２講義室

コーディネー
ター

歯科理工学講座 主任教授 河合 逹志

担当講座

歯科理工学講座

担当者

主任教授：河合 逹志、准教授：鶴田 昌三, 林 達秀、講師: 堀 美喜、非常勤講師：伴 清治

授業の概要
（目的）

歯科における物理、化学、生物、情報工学の基礎をまなぶ。
情報工学の部分は歯科モデルコアカリキュラムに充当する部分がないため、歯科モデルコアカリキュラムに掲載されている、参考資料2 医療・福祉系職種の概要と国家試験科目(p81) の部分を該当項目とする。(情報科学の基礎、ハードウェア、ソフトウェア、コンピュータネットワーク、情報処理シ ステム、医療情報システム) 「コアカリキュラム-p81」と記載する。
この授業は「データサイエンス・AI教育プログラム」に該当しており、歯学部における他の全ての参加プログラムを修了した場合に、修了証を受け取ることができる(2022年度以降入学者対象）。

教材(教科書、
参考書等)

『教科書』
◯「スタンダード歯科理工学-生体材料と歯科材料-(第7版)」中嶌 裕他編 学建書院◯「歯科医療従事者のための あっ！動いた！楽しくプログラミング Python入門編」 アリッド株式会社◎必要に応じてプリントを配布『参考書』◎「明解歯科理工学」長谷川 二郎他著 学研書院◎「臨床歯科理工学」宮崎 隆他編 医歯薬出版◎「Essential 細胞生物学」 原書 第3版 監訳：中村 桂子、松原 謙一◎物理、化学、生物に関する参考書、新情報が掲載されている雑誌を随時紹介◎必要に応じてプリントを配布『参考書』◎「明解歯科理工学」長谷川 二郎他著 学研書院◎「臨床歯科理工学」宮崎 隆他編 医歯薬出版◎「Essential 細胞生物学」 原書 第3版 監訳：中村 桂子、松原 謙一◎物理、化学、生物に関する参考書、新情報が掲載されている雑誌を随時紹介

講義（実習）の方法・形式Macintosh MacBook Air (256Gストレージ, 16GBメモリ、 M1 CPU) 、iPad, プロジェクター、筆記

必要機器

Macintosh MacBook Air (256Gストレージ, 16GBメモリ、 M1 CPU) 、iPad,

143

課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック
方法

習熟不足の項目について、必要があれば掲示やWebCampus,Teames を利用し説明する。

回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習【講義内容】
生体材料・歯科材料総論【講義項目】
歯科材料概論・物質の構造【一般目標(GIO)】
歯科理工学の基礎を構築するために以下の項目を理解する。
1．歯科理工学とは
2．歯科材料の歴史
3.物質の構造
結晶と非晶質溶液とコロイド
物質の結合状態【到達目標（SBOs）】●歯科材料がどのように開発され現在に至っているかを理解する。
◯「スタンダード歯科理工学」P.1-5●物質の構造の基本を理解し、物質の状態と結合について説明ができるようにする。
◯「スタンダード歯科理工学」P.7-12

担
当
者
河
合
逹
志

【予習・復習】
予習・周期律表と電子配置を学習しておく(10分）
復習
・結晶にはどのような結晶があるかをまとめる(15分）
・水に物質が溶けるとはどのようなことかを理解する(10分）
・共有結合、イオン結合、金属結合、水素結合について説明ができるようにする(10分）【コアカリ】
D-1-②

2【講義内容】
有機材料【講義項目】
物質の構造・有機高分子材料【一般目標（GIO）】
有機高分子材料の一般的基礎を構築するために以下の項目を理解する。
1．有機材料とは
2．有機材料の分類
3．有機材料の性質
4．レジンの重合機構

講義・実習

林
達
秀

【到達目標（SBOs）】●有機材料の概念を説明できる。
●歯科におけるレジンの殆どがアクリル系であることを理解し、その構造を説明できる。
●有機材料の一般的な性質を、無機材料、金属材料と比較して説明できる。
●レジンはどのように硬化するのか、その反応機構から説明できる。
◯「スタンダード歯科理工学」P.12-18【予習・復習】
予習・有機化合物の基礎を学習する(5分）
・エステル結合について特に学習する(5分）
復習
・有機材料の概要を整理する（10分)・有機材料の分類を理解する(10分）
・有機材料の性質を理解する(10分）
・レジンの重合機構を理解する(5分）【コアカリ】
D-1-①
D-1-②
D-1-③
D-1-④

3

【講義内容】
金属材料

堀美喜【到達目標（SBOs）】●合金は金属元素を混ぜ合わせて作製されたもので、歯科修復材料として重要な位置を占【講義項目】
めている。このような合金の性質と種類は合金を構成する各成分の種類、成分割合および物質の構造・金属材料
温度によって変化する。要求する性質を備えた合金を得るにはどのような金属をどのような割合で調合し、これをどのような温度で熱処理を行えばよいかなどの指示を与えてくれるの【 一般目標（GIO）】
が状態図である。その作成法について学ぶ。
金属材料の基礎を構築するために ◯「スタンダード歯科理工学」P.18-20,165-169
以下の項目を理解する。
1．合金の状態図【予習・復習】
1）状態図の意義
予習
2）合金の平衡状態図
・金属結合について学習する(10分）
3）状態図の種類
・融点、凝固点について高校の教科書を学習する(10分）
復習
・合金の状態図を理解する（25分)【コアカリ】
D-1-②
4【講義項目】
物質の構造・無機材料・複合材料【講義内容】
無機材料、複合材料【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】

144

伴
清
治

●無機材料の概念を説明できる。
●一般的な素材としての無機材料の分類を理解し、歯科材料のどのようなものに無機材料が使用されているかを理解する。
●無機材料の一般的な性質を、有機材料、金属材料と比較して説明できる。
◯「スタンダード歯科理工学」P.20-26
無機材料の基礎を構築するために以下の項目を理解する。
1．無機材料とは
2．無機材料の分類
3．無機材料の性質
４．複合材料とは【予習・復習】
予習・歯科において特に使用されるセラミックスの名称を把握しておく(10分）
復習・無機材料の概論を整理する（15分)
・無機材料の分類を理解する(10分）
・無機材料の性質を理解する（10分）【コアカリ】
D-1-①
D-1-②

5

【講義内容】
機械的性質【講義項目】
材料の性質・機械的性質【一般目標（GIO）】
物質の基本的な考え方を構築するために以下の機械的性質を理解する。
1.応力の種類とひずみ
2.応力―ひずみ曲線と機械的性質
3.弾性係数・降伏値・最大強さ・伸び4.）弾性と塑性

【到達目標（SBOs）】●材料の機械的性質の基本的な性質にはどのようなものがあるかを学ぶ。それらの性質を理解することによって口腔内の特殊な環境で使う歯科材料の選択に役立つことを理解させる。さらに口腔内では常に修復物に対して咬合力が負荷されていることから外力とそれにともなうひずみについて学ぶ。
◯「スタンダード歯科理工学」P.27-34

鶴
田
昌
三

【予習・復習】
予習・教養の物理で学習した応力、荷重について学習する(10分）
復習
・物理的性質の概要を整理する（10分）
・各種機械的性質を理解する（10分）
・引張試験、圧縮試験、硬さ、衝撃試験、疲労試験について説明できるように復習する（15分）【コアカリ】
D-1-①
D-1-②

6

【講義項目】
材料の性質・レオロジー・物理的性
質【講義内容】
レオロジー、物理的性質【一般目標（GIO）】
歯科材料の多くは弾性変形と粘性 【到達目標（SBOs）】
流動とが同時に現れる粘弾性的な ●粘弾性体の基本的な挙動を説明できる。
挙動を示す。物質の変形や流動の ●高分子材料、金属材料、無機材料および複合材料の物理的性質の特徴を説明できる。
学問であるレオロジーを理解し、ま ◯「スタンダード歯科理工学」P.34-37
た、各種材料の物理的性質を理解するために以下の項目を学習す【予習・復習】
る。
予習
1. レオロジー
・高分子材料、金属材料、無機材料および複合材料の構造を学習しておく(15分）
1) 粘弾性復習2) クリープとフロー・粘弾性体の挙動を説明できるようにする(15分）
3) 応力緩和・各種材料の物理的性質の特徴を説明できるようにする(15分）
2. 物理的性質
1） 密度と比重【コアカリ】
2） 熱膨張D-1-②
3） 熱伝導率
4） 比 熱【講義内容】
化学的性質

7【講義項目】
材料の性質・化学的性質【一般目標（GIO）】
物質の基本的な考え方を構築するために以下の化学的性質を理解する。
1．化学反応速度
２．腐食の定義
３．腐食の分類
４．電気化学的腐食理論

鶴
田
昌
三

林
達
秀

【到達目標（SBOs）】●金属は口腔内のような湿気のある環境では化学反応がおこりやすく、変色やイオンの溶出、腐食が生ずる。この腐食により審美性が劣るのみならず機械的性質が低下し、アレルギーを発症させる抗原を生じることがある。この腐食のメカニズムを学び腐食の抑制法さらに試験法について学ぶ。
◯「スタンダード歯科理工学」P.40-46【予習・復習】
予習・共有結合、イオン結合、水素結合について学習しておく(10分）
復習
・生物学的性質を理解する（10分)・化学的性質を理解する（10分)
・腐食について理解する（15分)【コアカリ】
D-1-②

145

8

【講義内容】
光学的性質【講義項目】
材料の性質・光学的性質【一般目標（GIO）】
光と色の概念を理解するために、
以下の項目を学習する。
1. 光と波長2. 光の性質
3. 光の三原色と色の三原色
4. 表色系と色差

伴清治【到達目標（SBOs）】●光とは何か説明できる。
●色の概念と表現方法を説明できる。
◯「スタンダード歯科理工学」P.37-40【予習・復習】
予習
参考書等を利用して、光と色の基礎に関わる項目を読んで理解する（15分）
復習・光の性質を理解する(15分）
・色の概念と表現方法を理解する（15分）【コアカリ】
D-1-②

9【講義内容】
表面の性質【講義項目】
材料の性質・表面の性質【一般目標（GIO）】
物質の表面の性質について理解する。
1．表面張力2．表面エネルギー
3．ぬれ性
4．接着とぬれ性堀美喜【到達目標（SBOs）】●歯科材料の表面の性質について説明できる。
◯「スタンダード歯科理工学」P.46-51【予習・復習】
予習・親水性と疎水性の違いを確認する（15分）
復習・歯科材料のぬれ性の重要性を理解する（10分）
・接着とぬれ性の重要性を理解する（20分）【コアカリ】
D-1-②

10【講義項目】
生体膜構造とリン酸化学【一般目標(GIO)】
初めて地球上に生まれた生体膜がどのように生成され、進化の過程
でどのように改変を受けたかを進化の歴史と、リン酸化学の面から理解する。
1.有機化合物の生成は太古の地球でどのように行われたか理解する。
2.リン脂質が形成された場合どのような変化が生じたのか理解する。
3.脂質2重膜が生物の進化にどのように付随していったかを理解する。

11【講義項目】
人工知能概論【一般目標（GIO）】
現在稼働中の人工知能フレームワークの概要を理解する。
自分のPCに人工知能の開発環境を構築する。

【講義内容】
生体膜構造とリン酸化学

堀美喜【到達目標（SBOs）】●脂質2重膜が生命の進化の歴史でどのように変化していったかを理解し、リン酸の化学と歯科材料との類似性について理解する。
◯「Essential細胞生物学」P.54,55,363-386【予習・復習】
予習・生物の進化の概略を復習しておく(10分）
復習
・脂質２重膜の形成がどのように行われたかをまとめる(15分）
・疎水性と親水性とはどのようなことか理解する(10分）
・脂質2重膜が細胞構造をどのように構築していったかの進化的過程を理解する(20分）【コアカリ】
D-1-②【講義内容】
人工知能の構造と生物の神経組織との関連について理解する。
人工知能開発環境のThonnyをdownloadし、Pythonにより人工知能プログラムをdownloadする。AI教育訓練用のビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理にnumpyモジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可視化にはmatplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミングを通して理解し基礎作りをする。

河合逹志【到達目標（SBOs）】
人工知能の構造の概要を説明できる。
Thonnyのインストールができ、その環境でプログラムの記述ができる。
【予習・復習】
予習
・1年で学んだPythonプログラミングを復習する(20分)。
復習
・人工知能の概要を復習し、Thonny上でPythonのソースコードを記述する。(25分)【コアカリ】
コアカリキュラム-p81

12【講義項目】【講義内容】
堀Pythonによる多次元行列式の演算 Pythonプログラムの記述の復習と開発環境の使用法の理解。
美
多次元行列式の演算を通して、生物の神経組織をどのようにシミュレートするかについて説 喜【一般目標（GIO）】
明する。AI教育訓練用のビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理
Thonny上において、行列式の演算 にnumpyモジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可プログラムを記述し、生物の神経視化にはmatplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域で146

AI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミングを通して理解し基礎作りをする。

組織における、信号の抑制促進がどのようにプログラムとして実現されているかを理解する。

【到達目標（SBOs）】
Tonny開発環境において、Pythonの記述とデバッグができる。
numpyをimportし、そのメソッドにより行列演算を行うことができる。
【予習・復習】
予習・Thonnyの起動とPythonの記述についてimport turtleができるようにする。(20分)。
復習・numpyを用いた行列演算ができるようにする(25分)【コアカリ】
コアカリキュラム-p81

13【講義項目】
人工知能のレイヤー構造と関数【一般目標（GIO）】
入力データが順伝搬する時に、人工知能の各レイヤーがどのような処理を行なっているか理解する。
全結合、Affin変換、活性化関数、損失関数などの意味を理解する。

【講義内容】
堀
人工知能の各レイヤーの働きを理解するため、入力データがどのように演算されて行くかを 美説明する。AI教育訓練用のビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処喜理にnumpyモジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可視化にはmatplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域
でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した
深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミングを通して理解
し基礎作りをする。
【到達目標（SBOs）】
全結合、Affin変換、活性化関数、損失関数をTonny上で呼び出すことができる。
入力データがレイヤを通過するごとにどのような行列に変換されるか説明できる。
【予習・復習】
予習・行列式の演算をPythonで記述できる(20分)。
復習・レイヤを通過(25分)【コアカリ】
コアカリキュラム-p81

14【講義項目】
偏微分による人工知能の学習【一般目標（GIO）】
各レイヤにおける偏微分系数を最小化することが、人工知能の学習の本質であることを理解する。

【講義内容】
数値微分のプログラミングと勾配法についてプログラミングする。AI教育訓練用のビッグデー
タの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理にnumpyモジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可視化にはmatplotlibを用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミングを通して理解し基礎作りをする。

河
合
逹
志

【到達目標（SBOs）】
数値微分のプログラムをTohnnyで動作させることができる。
人工知能がどこをめざして学習していくかを偏微分というキーワードで説明できる。
【予習・復習】
予習・偏微分の意味をインターネットで理解する(20分)。
復習
・数値微分のプログラムを動かすことができるようにする(25分)【コアカリ】
コアカリキュラム-p81

15【講義項目】
分類問題を解く人工知能の記述【一般目標（GIO）】
mnistデータを用いて人工知能を訓練し、手書き数字を認識させる手
順を理解する。

【講義内容】
mnistデータの構造を理解し、その行列データーを人工知能に入力し訓練をする。
訓練済みのデータを用いて手書き文字の認識を人工知能ができるかを理解する。AI教育訓
練用のビッグデータの取り扱いのため、多次元行列の構造化データ処理にnumpyモジュールを使用する。探索的データ解析などデータ解析、データ分布、データの可視化にはmatplotlib
を用いて、データ表現を学ぶ。また歯学領域のみならずさまざまな領域でAI処理が行われていることを理解する。また、さまざまな領域でデータバイアスを排除した深層生成モデルが使用され機密性が保たれていることをPythonプログラミングを通して理解し基礎作りをする。
【到達目標（SBOs）】
mnistデータを用いて人工知能の訓練ができる。
人工知能の認識度がどのように上昇するのか説明できる。
【予習・復習】
予習
・人工知能訓練用プログラムをThonny上に準備する(20分)。
復習
・自力で分類問題を解く人工知能をThonny上で動かす(25分)。
【コアカリ】
コアカリキュラム-p81

147

河
合
逹
志

留意事項

あらかじめ項目を予習し、臨む事。

授業以外の
学習方法

講義時間以外にも随時質問に応じ、広く門戸を開放しているので利用すると良い。

成績評価方法

定期試験で評価する。

課題提出状況を考慮する。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2023/02/02 14:36

148シラバス参照

開講年度

2023

科目名

社会と歯学Ⅰ

科目ナンバー

D211-578-01

開講学科

2020年度歯学部歯学科(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学
2020年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

秋学期

対象学年

２年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

秋学期 木曜日 ３時限 楠元第２講義室

コーディネー
ター

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei02@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫『目的』
人々の健康づくりやヘルスプロモーションをすすめていくために必要な一般衛生学、公衆衛生学、予防医学、および社会医学的な手法を学ぶことにより、歯科医師が健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において人々の健康づくりを支援できる知識と技術・態度を
学ぶ。
授業の概要
（目的）

「到達目標」
本講義の終了時点で、人々の健康づくりを支援できる衛生・公衆衛生学の基本的知識を身につけ、医療関係者としての歯科医師の役割を自覚している。
歯学部ディプロマ・ポリシーの中では、主に「③ グローバルな社会で歯科医師が果たす役割を科学的視点から捉え、思考し、行動することができる。」に関連する授業科目である。

教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『教科書』
スタンダード衛生・公衆衛生学（学建書院）『参考書』
口腔保健・予防歯科学（医歯薬出版）

講義、示説、演習、VTR

必要機器
課題（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック

定期試験終了後に出題した問題を開示することで、学修内容の復習を促す。試験の各問題の正答率等を周知することで、自身の知識や理解が不足している点を見直す機会を設け、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

149

方法

回

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1【講義内容】
序論、健康の保持増進、疫学の概念

担当者
嶋﨑義浩

【到達目標（SBOs）】
人をとりまく環境と健康で過ごすための方法を説明できる。
健康の概念と健康の保持増進の意義について説明できる。

【講義項目】
序論、健康の保持増進、疫学の概念【一般目標（GIO）】
人々が健康でよりよい人生を過ごすための方法を理解するた
めに、衛生・公衆衛生学の意義と健康の概念について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】B-1）①
B-3-1）①③【講義内容】
疫学の研究方法、疫学研究の実際

2

嶋﨑義浩

【到達目標（SBOs）】
データに基づいた疫学研究と科学的根拠に基づいた医療（EBM: Evidence-based Medicine）の応用を説明できる。

【講義項目】
疫学の研究方法、疫学研究の実際【一般目標（GIO）】
疫学の研究方法について理解するために、データ収集に基づいた疫学研究の実際について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-1）①②【講義内容】
疾病予防と感染症予防

3
講義・実習

加藤一夫

【到達目標（SBOs）】
疾病予防の考え方を説明できる。
感染症の成立、伝播形式を説明できる。
感染症の予防、ワクチン、サーベイランスを説明できる。
【講義項目】
疾病予防と健康管理【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するととも【一般目標（GIO）】に、関連する書籍等を参照する（15分）
感染症について理解するために、感染症の成立・伝播および 復習
感染症の予防法を学習する。
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
A-6-3）②③B-1）①
B-2-2）⑦
B-3-1）①②③④
C-4-1）③④
C-4-2）⑧
4【講義内容】
生活習慣病予防と健康管理【到達目標（SBOs）】
生活習慣病予防と健康管理の重要性を説明できる。
主な保健医療統計の概要を説明できる。
【講義項目】
疾病予防と健康管理【一般目標（GIO）】
生活習慣病について理解するために、保健医療統計データ
から生活習慣病の現状と予防法を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】B-1）②
B-3-1）④B-4-2）②

150

加藤一夫

5

【講義内容】
日常生活の環境

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
温熱環境と生体との関係を説明できる。
空気の正常成分の変動と異常成分を説明できる。
水、上下水道と生活を説明できる。

【講義項目】
環境と健康【予習・復習】【一般目標（GIO）】
予習
環境と健康との関係を理解するために、日常生活の環境と健・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するととも康との関係を学習する。
に、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-2-4）①
6【講義内容】
地球環境問題と公害、 廃棄物処理

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
地球環境問題や公害が健康に及ぼす影響を説明できる。
廃棄物処理とリサイクルの仕組みを説明できる。

【講義項目】
環境と健康【一般目標（GIO）】
環境と健康について理解するために、地球環境問題や公害と健康との関係を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-2-4）①②

7【講義内容】
国民栄養の現状、食事摂取基準

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
国民栄養の現状と食生活指針を説明できる。
食事摂取基準を説明できる。

【講義項目】
食生活と健康【一般目標（GIO）】
国民の栄養・食品と健康との関係を理解するために、国民栄養の現状と食事摂取基準を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-1）③

8【講義内容】
食品保健と食品の安全加藤一夫【到達目標（SBOs）】
食品保健に関連する主な法律を説明できる。
食中毒や食物アレルギーを説明できる。
食品表示の内容と意義を説明できる。

【講義項目】
食生活と健康【一般目標（GIO）】
食生活の安全性について理解するために、食品保健の制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-1）③

9【講義内容】
衛生・公衆衛生学で学んだ内容の総括【到達目標（SBOs）】
衛生・公衆衛生学で学んだ内容について説明できる。

【講義項目】
衛生・公衆衛生学で学んだ内容の総括【予習・復習】【一般目標（GIO）】
予習
衛生・公衆衛生学で学んだ内容を実践できる知識が備わって・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともいるかの総括を行う。
に、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）

151

嶋﨑義浩、
加藤一夫

【コアカリ】
A-6-3）②③
B-1）①②③
B-2-2）⑦
B-2-4）①②B-3-1）①②③④
B-4-1）①②B-4-2）②
C-4-1）③④
C-4-2）⑧10【講義内容】
人口問題、地域保健嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
わが国の人口統計の現状と将来の人口構造の変化について説明できる。

【講義項目】
人口問題、地域保健【一般目標（GIO）】
人口統計に関するデータを把握することで、少子高齢化に対する理解を深めて、わが国の人口問題について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①
B-4-2）②③

11【講義内容】
保健行政、母子保健

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
母子保健の水準、対策の現状を説明できる。

【講義項目】
保健行政、母子保健【予習・復習】
予習【一般目標（GIO）】
・学習内容の確認をする（15分）
母子の健康づくりの重要性を理解するために、母子保健につ
復習
いて学習する。
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①
B-4-2）②③
12【講義内容】
学校保健嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
学校保健活動における保健教育、保健管理、学校安全について説明できる。

【講義項目】
学校保健【一般目標（GIO）】
児童、生徒等の健康の保持増進の重要性を理解するために、学校保健について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①
B-4-2）②【講義内容】
成人・高齢者保健13

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
成人・老人保健に関する法令、制度を説明できる。

【講義項目】
成人・高齢者保健【一般目標（GIO）】
成人・老人の健康づくりのしくみを理解するために、成人・高齢者保健について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①④⑧
B-4-2）②

14【講義項目】
産業保健、精神保健【講義内容】
産業保健、精神保健【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】
職場の健康づくりの重要性を理解するために、産業保健につ 産業保健の法令、組織、健康管理・職業病・THPを説明で

152

嶋﨑義浩

きる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）

いて学習する。

【コアカリ】
B-2-2）①⑤
B-4-2）②
15【講義内容】
社会保障

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
社会保障制度の概要、歴史、制度を説明できる。

【講義項目】
社会保障【一般目標（GIO）】
社会保障制度の仕組みを理解するために、その概要について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①②③

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：90〜100% 衛生学・公衆衛生学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。
課題レポート：0〜10％ 各講義で課した課題について評価する。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2023/02/07 23:05

153シラバス参照

開講年度

2023

科目名

社会と歯学Ⅱ（春）科目ナンバー

D311-578-02

開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学

部門

専門

開講種別

通年

対象学年

３年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

春学期 木曜日 ３時限 楠元第３講義室

コーディネー
ター

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei01@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫、武藤昭紀（非）『目的』
人々の歯・口腔の健康づくりやオーラル・ヘルス・プロモーションをすすめていくために必要な口腔衛生学的な手法を学び、それを説明できる
ことにより、歯科医師が歯・口腔の健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において、人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる
知識と技術・態度を学ぶ。
授業の概要
（目的）

「到達目標」
人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる口腔衛生学の基本的知識と方法を身につけ、歯科医師の社会的役割を果たすことができる態度を習得している。
歯学部ディプロマ・ポリシーの中では、主に「③ グローバルな社会で歯科医師が果たす役割を科学的視点から捉え、思考し、行動することができる。」、「④ 口腔領域の疾患の予防・診断・治療に関する専門的知識を修得している。」に関連する授業科目である。

『教科書』
1. 口腔保健・予防歯科学（医歯薬出版）
教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『参考書』
1. 歯科保健関係統計資料（口腔保健協会）
2. 歯科保健指導関係資料（口腔保健協会）

講義、示説

必要機器
課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）の定期試験終了後に出題した問題を開示することで、学修内容の復習を促す。試験の各問題の正答率等を周知することで、自身の知識や理解が不足している点を見直す機会を設け、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

154

フィードバック方法

回

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1【講義内容】
口腔衛生学序論

担当者
嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
口腔衛生学の意味と内容を説明できる。
予防の水準、プライマリヘルスケア、ヘルスプロ
モーションを説明できる。

【講義項目】
口腔衛生学序論【一般目標（GIO）】
歯と口腔の健康を守ることの意味を理解するために、口腔衛生学の概念を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1①②
B-3-1) ①②③

2【講義内容】
口腔組織の発育と機能加藤一夫【到達目標（SBOs）】
歯の形成時期と萌出時期を説明できる。
口腔の機能を説明できる。
唾液の成分と役割を説明できる。

【講義項目】
口腔の組織と発育・機能【一般目標（GIO）】
歯・口腔の健康を理解するために、歯・口腔の成長発育と口腔の機能を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
E-2-2) ④⑤
E-3-1) ①

講義・実習【講義内容】
口腔バイオフィルムの形成と病原性

3

加藤一夫

【到達目標（SBOs）】
歯の付着物の種類を説明できる。
口腔バイオフィルムの成立・代謝・意義を説明できる。

【講義項目】
口腔バイオフィルムの形成と病原性【一般目標（GIO）】
口腔疾患の予防法を理解するために、口腔バイオフィルムの形成と病原性を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ③
E-3-2) ④【講義内容】
齲蝕の概念と発生要因

4【到達目標（SBOs）】
齲蝕の病因論を説明できる。
齲蝕の進行プロセスと発生要因を説明できる。
歯の物理的化学的損傷を説明できる。

【講義項目】
齲蝕【一般目標（GIO）】
齲蝕の予防法を理解するために、齲蝕の概念と発生要因を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①⑤
E-3-2) ①

155

加藤一夫

5

【講義項目】
フッ化物の安全性と作用機序

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
フッ化物が齲蝕予防に用いられるようになった由来を説明できる。
フッ化物の作用機序を説明できる。
フッ化物の中毒（慢性、急性）を説明できる。

【講義項目】
齲蝕【一般目標（GIO）】【予習・復習】
フッ化物による齲蝕予防法を理解するために、フッ化物の安全性と作 予習
用機序を学習する。
・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ②
6【講義内容】
歯周病

武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
歯周病の定義と分類を説明できる。
歯周病の発生要因を説明できる。
【講義項目】
歯周病【一般目標（GIO）】
歯周病について理解するために、歯周病の発生要因を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-3-1) ①
E-3-2) ①

7【講義内容】
口臭、予防管理を必要とする歯科疾患

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
口臭の定義と分類を説明できる。
予防管理を必要とする歯科疾患について説明できる。

【講義項目】
口臭、予防管理を必要とする歯科疾患【一般目標（GIO）】
口臭、予防管理を必要とする歯科疾患について理解するために、口臭の発生要因と予防管理を必要とする歯科疾患の内容を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1②
B-3-2) ①

8【講義内容】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容の総括

嶋﨑義浩、
加藤一夫

【到達目標（SBOs）】
社会と歯学で学んだ内容の総括【講義項目】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容の総括【一般目標（GIO）】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容を実践できる知識が備わっているかの総括を行う。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1①②
B-3-1) ①②③
B-3-2) ①③⑤
E-2-2) ④⑤
E-3-1) ①
E-3-2) ①④

9【講義項目】
口腔と全身の健康【講義内容】
口腔と全身の健康【一般目標（GIO）】
口腔と全身の健康との関連を理解するために、口腔の健康に影響する生活習慣や口腔の健康と関連のある全身疾患について学習す【到達目標（SBOs）】
生活習慣と口腔保健の関係を説明できる。
全身の疾患・異常よ口腔保健の関係について説

156

嶋﨑義浩

明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）る。

【コアカリ】
B-1②
10【講義内容】
行動科学と健康教育

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
健康教育と行動変容を説明できる。
行動科学の理論と発展過程を説明できる。
健康教育、ヘルスプロモーションのねらい、方法・展開法を説明できる。

【講義項目】
行動科学と健康教育【一般目標（GIO）】【予習・復習】
口腔疾患の予防と健康管理を理解するために、行動科学と健康教育 予習を学習する。
・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ⑦⑧
11【講義内容】
口腔保健の疫学

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
疫学の方法論、分析法を説明できる。
集団口腔診査の方法を説明できる。

【講義項目】
口腔保健の疫学【一般目標（GIO）】
口腔保健における疫学を理解するために、調査データに基づいた疫学の研究方法と実践について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-1) ①

12【講義内容】
衛生統計

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
集団データの種類と性質について説明できる。
データの種類に応じた適切な統計解析手法を説明できる。

【講義項目】
衛生統計【一般目標（GIO）】
疫学調査等から得られた集団データの活用法を理解するために、データの種類に応じた統計解析手法を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-1) ②
B-4-2) ①④【講義内容】
口腔保健の指標13【到達目標（SBOs）】
歯・口腔の健康をあらわす指数の条件、種類について説明できる。
歯・口腔の健康をあらわす指数の応用法、使用上の注意について説明できる。

【講義項目】
口腔保健の指標【一般目標（GIO）】【予習・復習】
口腔保健状態を把握するための方法を理解するために、口腔の健康
予習の指数と応用を学習する。
・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30
分）

157

嶋﨑義浩

【コアカリ】
B-4-1) ③
14【講義内容】
国民の口腔保健状況

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
保健統計調査の種類と内容について説明できる。
国民の口腔保健状況について説明できる。

【講義項目】
国民の口腔保健状況【一般目標（GIO）】
国民の口腔保健状況を理解するために、各種保健統計調査の結果を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-2) ②④

15【講義内容】
国際口腔保健、災害時の口腔保健

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
国際保健問題について説明できる。
国際口腔保健医療協力について説明できる。
災害時の歯科医師の役割を説明できる。
災害弱者に対する口腔ケアについて説明できる。

【講義項目】
国際口腔保健、災害時の口腔保健【一般目標（GIO）】
世界の口腔保健状況と国際協力を理解するために、口腔保健の国際協力の実際について学習する。
災害時の口腔保健の重要性を理解するために、災害時の歯科医師の役割や多職種との連携について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
A-7-2) ③⑤
B-2-2) ⑨

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：90〜100% 口腔衛生学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。
課題レポート：0〜10％ 各講義で課した課題について評価する。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2023/02/07 23:06

158シラバス参照

開講年度

2023

科目名

社会と歯学Ⅱ（秋）科目ナンバー

D311-578-02

開講学科

2021年度歯学部歯学科(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学
2021年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

通年

対象学年

３年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

秋学期 月曜日 ２時限 楠元第３講義室

コーディネー
ター

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei01@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫、稲垣幸司（兼）、村上多恵子（非）、武藤昭紀（非）、金山敏治（非）、佐々木貴浩（非）、野々山 郁
（非）

『目的』
人々の歯・口腔の健康づくりやオーラル・ヘルス・プロモーションをすすめていくために必要な口腔衛生学的な手法を学び、それを説明できる
ことにより、歯科医師が歯・口腔の健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において、人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる
知識と技術・態度を学ぶ。
授業の概要
（目的）

「到達目標」
人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる口腔衛生学の基本的知識と方法を身につけ、歯科医師の社会的役割を果たすことができる態度を習得している。
歯学部ディプロマ・ポリシーの中では、主に「③ グローバルな社会で歯科医師が果たす役割を科学的視点から捉え、思考し、行動することができる。」、「④ 口腔領域の疾患の予防・診断・治療に関する専門的知識を修得している。」に関連する授業科目である。

『教科書』
1. 口腔保健・予防歯科学（医歯薬出版）
教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『参考書』
1. 歯科保健関係統計資料（口腔保健協会）
2. 歯科保健指導関係資料（口腔保健協会）

講義、示説

必要機器
課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）

定期試験終了後に出題した問題を開示することで、学修内容の復習を促す。試験の各問題の正答率等を周知することで、自身の知識や理解が不足している点を見直す機会を設け、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

159

のフィードバック
方法

回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当者

【講義内容】
齲蝕の検査・診断と予防・管理加藤 一
夫【到達目標（SBOs）】
エナメル質表層の性質、萌出後の成熟、再石灰化を説明できる。
個人の齲蝕リスクを評価する方法を説明できる。
齲蝕活動性試験の保健指導への応用を説明できる。

【講義項目】
齲蝕予防【一般目標（GIO）】
齲蝕リスクの評価を理解するために、齲蝕の検査・診断と予防・管理の方法を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①⑤
E-3-3) (1)①

2

【講義内容】
フッ化物の局所応用と予防填塞

加藤 一夫【到達目標（SBOs）】
フッ化物局所応用と集団応用を説明できる。
フッ化物の予防効果を説明できる。
小裂溝鎮塞法と鍍銀法を説明できる。

【講義項目】
齲蝕予防【一般目標（GIO）】
齲蝕の予防と管理を理解するために、フッ化物の局所応用と予防
填塞を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ②

講義・実習【講義内容】
歯周病予防

3

武藤 昭
紀

【到達目標（SBOs）】
歯周病の検査・診断方法を説明できる。
歯周病の予防・管理方法を説明できる。

【講義項目】
歯周病予防【予習・復習】【一般目標（GIO）】
歯周病の予防方法を理解するために、歯周病の検査・診断方法と予防・管理方法を学習する。

予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①④

4【講義内容】
口臭予防、食育と食の支援【講義項目】
口臭予防、食育と食の支援【一般目標（GIO）】
口臭の予防方法を理解するために、口臭の検査・診断方法と予防・管理方法を学習する。
食生活と健康との関連を理解するために、食生活と健康課題や食
生活・栄養指導を学習する。

【到達目標（SBOs）】
口臭の検査・診断方法を説明できる。
口臭の予防・管理方法を説明できる。
国民栄養調査、食生活について説明できる。
食生活と歯科疾患との関係について説明できる。
食生活・栄養指導について説明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1) ③B-3-2) ①

160

村上多
恵子

5

【講義内容】
プラークコントロール

村上多恵子【到達目標（SBOs）】
歯口清掃の意義、注意事項、歯磨剤について説明できる。
歯口清掃の方法、歯口清掃補助用具の使い方について説明できる。

【講義項目】
プラークコントロール【一般目標（GIO）】
口腔清掃の意義を理解するために、プラークコントロールの方法と実践について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①③④【講義内容】
禁煙支援・指導6

稲垣 幸司【到達目標（SBOs）】
喫煙の口腔保健への影響を説明できる。
禁煙支援・指導の方法について説明できる。

【講義項目】
禁煙支援・指導【予習・復習】【一般目標（GIO）】
予習
喫煙の口腔保健への影響への理解を深めるために、禁煙支援・指・学習内容の確認をする（15分）
導の実際について学習する。
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①④⑧
7【講義内容】
高齢者・有病者の口腔ケア

嶋﨑 義
浩【到達目標（SBOs）】
口腔ケアの定義を説明できる。
口腔機能向上支援、訪問指導について説明できる。
周術期口腔ケアについて説明できる。

【講義項目】
高齢者・有病者の口腔ケア【一般目標（GIO）】
高齢者・有病者における口腔ケアの意義を理解するために、口腔ケアや口腔機能向上支援について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1②
B-3-2) ①③④【講義内容】
社会と歯学Ⅱ総括

8

嶋﨑 義
浩

【到達目標（SBOs）】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容について説明できる。
【講義項目】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容の総括【一般目標（GIO）】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容を実践できる知識が備わっているかの総括を行う。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1) ②③
B-3-2) ①②③④⑤⑧
E-3-3) (1)①

9

【講義内容】
地域口腔保健【到達目標（SBOs）】
地域保健の概要について説明できる。
地域口腔保健活動の進め方について説明できる。

【講義項目】
地域口腔保健序論【一般目標（GIO）】
地域における健康づくりを理解するために、地域口腔保健活動の体系や実践について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】

161

嶋﨑 義
浩

B-2-2) ①⑧
B-3-2) ⑥【講義内容】
母子歯科保健10

加藤 一
夫【到達目標（SBOs）】
主な母子保健指標の推移を説明できる。
母子保健に関わる法律や制度を説明できる。
都道府県、保健所および市町村における歯科保健業
務を説明できる。
母子の口腔保健管理の概要を説明できる。

【講義項目】
母子の口腔保健【予習・復習】【一般目標（GIO）】
予習
母子の歯・口腔の健康づくりを理解するために、母子の口腔保健を・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握すると学習する。
ともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
A-7-1) ③
B-3-2) ④
B-4-2) ③
11【講義内容】
学校歯科保健加藤 一
夫【到達目標（SBOs）】
学校保健に関わる法律や制度を説明できる
学校保健活動と保健管理、保健教育を説明できる。
児童・生徒の歯科保健管理と学校歯科医の役割を説明できる。

【講義項目】
学校での口腔保健【一般目標（GIO）】
児童・生徒の歯・口腔の健康づくりを理解するために、学校での口腔保健を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
A-7-1) ③
B-3-2) ④12【講義内容】
学校歯科保健佐々木貴浩【到達目標（SBOs）】
児童・生徒・学生の歯・口腔の健康づくりに関する学校の口腔保健管理活動を説明できる。

【講義項目】
学校での口腔保健活動【一般目標（GIO）】
児童・生徒・学生の歯・口腔の健康づくりを理解するために、学校における口腔保健管理の活動を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
A-7-1) ④⑦
B-3-2) ④

13【講義内容】
成人口腔保健嶋﨑 義
浩【到達目標（SBOs）】
成人の口腔の特徴を説明できる。
成人の口腔保健対策を説明できる。

【講義項目】
成人の口腔保健【一般目標（GIO）】
成人の歯・口腔の健康づくりを理解するために、成人の口腔の特徴と口腔保健事業を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2) ①
B-3-2) ④

14【講義項目】
職場での口腔保健【講義内容】
職場口腔保健【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】

162

金山 敏
治

産業保健について説明できる。
職場での口腔保健対策を説明できる。
職業性歯科疾患を説明できる。
【予習・復習】
予習
職場の歯・口腔の健康づくりを理解するために、産業保健の現状と・学習内容の確認をする（15分）
職場における口腔保健対策、職業性疾患を学習する。
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-4) ①
B-3-2) ④⑥
15【講義内容】
高齢者、障害者・児口腔保健野々山
郁【到達目標（SBOs）】
高齢者、障害者・児の口腔の特徴を説明できる。
高齢者の口腔保健事業を説明できる。
障害者・児の口腔保健指導について説明できる。

【講義項目】
高齢者、障害者・児の口腔保健【一般目標（GIO）】
高齢者、障害者・児の歯・口腔の健康づくりを理解するために、高齢者、障害者・児の特徴と口腔保健指導について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
A-7-1) ③
B-2-2) ④⑤
B-3-2) ④

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：90〜100% 予防歯科学、地域口腔保健学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。
課題レポート：0〜10％ 各講義で課した課題について評価する。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2023/08/16 17:07

163

シラバス参照

開講年度

2023

科目名

社会と歯学Ⅲ

科目ナンバー

D411-578-03

開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学

部門

専門

開講種別

春学期

対象学年

４年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

春学期 月曜日 １時限 楠元第１講義室

コーディネー
ター

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei02@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫『目的』
人々の歯・口腔の健康づくりやオーラル・ヘルス・プロモーションをすすめていくために必要な社会歯科学的な手法を学び、それを説明できる
ことにより、歯科医師が歯・口腔の健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において、人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる
知識と技術・態度を学ぶ。
授業の概要
（目的）

「到達目標」
人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる社会歯科学的な基本的知識と方法を身につけ、歯科医師の社会的役割を果たすことができる態度を習得している。
歯学部ディプロマ・ポリシーの中では、主に「② 建学の精神と一般教養ならびに高い倫理観と生命科学に関する基本的知識を身につけている。」、「⑥ 地域包括医療などのチーム医療に関する基礎的知識を身につけている。」に関連する授業科目である。

『教科書』
1. スタンダード社会歯科学（学健書院）
教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『参考書』
1. 歯科保健関係統計資料（口腔保健協会）
2. 歯科保健指導関係資料（口腔保健協会）

講義、示説

必要機器
課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）の定期試験終了後に出題した問題を開示することで、学修内容の復習を促す。試験の各問題の正答率等を周知することで、自身の知識や理解が不足している点を見直す機会を設け、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

164

フィードバック方法

回

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1【講義内容】
医の倫理と歯科医師のプロフェッショナリズム

担当者
嶋﨑義浩

【到達目標（SBOs）】
医の倫理と生命倫理について説明できる。
歯科医師と患者・家族との関係について説明できる。
臨床試験と倫理について説明できる。

【講義項目】
医の倫理と歯科医師のプロフェッショナリズム
【一般目標（GIO）】
歯科医師として備えておくべき倫理感と生命倫理について理解するために医の倫理の歴史的背景、医学研究に関連する倫理規定等を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-１-１）①②③④
Ａ-１-２）①②④
Ａ-１-３）①

2【講義内容】
医療面接

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
医療面接の目的を説明できる。
患者－歯科医師関係を概説できる。
医療面接の基本技術を説明できる。
【講義項目】
医療面接【一般目標（GIO）】
患者－歯科医師関係の確立と病歴聴取の方法を理解するために、コミュニケーションの基本的な技術と進め方を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】Ａ-３）①
Ａ-１-３）②
Ａ-４-１）①②③
Ａ-４-２）①②③
Ｅ-１-１）③

講義・実習

3【講義内容】
医療法

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
医療法の概要を説明できる。
医療を選択するための支援の仕組みを説明できる。
病院や診療所の開設と管理を説明できる。
医療安全を確保するのに必要な事項を説明できる。
医療提供体制の確保における国や都道府県の役割を説明できる。

【講義項目】
医事衛生法規【予習・復習】【一般目標（GIO）】
予習
適正な歯科医療の実践を理解するために、医療法の規定と役割を ・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握すると学習する。
ともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-１-２）④
Ａ-６-１）⑤Ａ-６-２）②
Ａ-７-１）②Ｂ-２-１）②
4【講義内容】
医療関係者の身分法【講義項目】
医事衛生法規【一般目標（GIO）】
適正な歯科医療の実践を理解するために、歯科医師など医療関係者の資格や業務を学習する。

165【到達目標（SBOs）】
歯科医師法と医師法の概要を説明できる。
歯科衛生士と歯科技工士の業務を説明できる。
歯科と関係の深い医療従事者の法律の概要を説明できる。
医療機関や地域医療における医療関係者の連携を説
明できる。

加藤一夫

【予習・復習】
予習
・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-５-１）①②③
Ａ-７-１）③
Ｂ-２-１）①③⑤⑥⑦
Ｂ-２-３）②
5【講義内容】
医療連携とチーム医療加藤一夫【到達目標（SBOs）】
歯科診療所における多職種連携医療とチーム医療を説明できる。
【講義項目】
医療連携とチーム医療【予習・復習】
予習【一般目標（GIO）】
・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握すると地域における歯科医療の実践するうえでの多職種との連携やチー ともに、関連する書籍等を参照する（15分）
ム医療の重要性を学習する。
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-５-１）①②③
Ａ-７-１）③④⑤
Ｂ-２-２）④⑧
6【講義内容】
診療記録と診療情報

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
個人情報の保護と開示を説明できる。
診療録の作成と管理・保存を説明できる。
歯科診療に関わる診断書を説明できる。
【講義項目】
診療記録と診療情報【一般目標（GIO）】
適正な歯科医療の実践を理解するために、診療記録の作成や診療情報の管理を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-５-１）⑤⑥
Ａ-６-１）③
Ｂ-４-３）①②
Ｅ-１-１）⑦

7【講義内容】
医療の質と安全の確保

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
医療事故の発生要因と安全管理を説明できる。
院内感染に対する対策を説明できる。
医事紛争を概説できる。
【講義項目】
医療の質と安全の確保【一般目標（GIO）】
患者や医療従事者に安全な医療の実践を理解するために、医療の質と安全の確保するための方策を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-１-３）④
Ａ-６-１）①②⑤⑥⑦
Ａ-６-２）①
Ａ-６-３）②③

8【講義内容】
社会歯科学で学んだ内容の総括【講義項目】
社会歯科学で学んだ内容の総括【到達目標（SBOs）】
社会歯科学で学んだ内容について説明できる。
【一般目標（GIO）】
社会歯科学で学んだ内容を実践できる知識が備わっているかの総【予習・復習】
括を行う。
予習

166

嶋﨑義浩
加藤一夫

・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）
Ａ-１-１）①②③④
Ａ-１-２）①②④
Ａ-１-３）①②④
Ａ-３）①
Ａ-４-１）①②③
Ａ-４-２）①②③
Ａ-５-１）①②③⑤⑥
Ａ-６-１）①②③⑤⑥⑦
Ａ-６-２）①②
Ａ-６-３）②③
Ａ-７-１）②③④⑤
Ｂ-２-１）①②③⑤⑥⑦
Ｂ-２-２）④⑧
Ｂ-２-３）②
Ｂ-４-３）①②
Ｅ-１-１）③⑦
9【講義内容】
薬事衛生法規加藤一夫【到達目標（SBOs）】
医薬品，医療機器等の品質，有効性及び安全性の確保等に関する法律を概説できる。
医薬品や医療機器による健康被害を説明できる。
薬剤師法などの薬事衛生法規を概説できる。
臨床試験と倫理を概説できる。

【講義項目】
薬事衛生法規【一般目標（GIO）】
良質で安全な医療の提供を理解するために、医薬品や医療機器を規定する法規を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-１-１）④Ｂ-２-１）④Ｃ-６-１）②

10【講義内容】
衛生行政とその他の衛生法規

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
衛生行政を説明できる。
保健衛生法規を説明できる。
予防衛生法規を説明できる。

【講義項目】
衛生行政とその他の衛生法規【一般目標（GIO）】
良質で安全な医療の提供を理解するために医薬品や医療機器を規定する法規を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-６-３）①
Ｂ-２-１）⑤【講義内容】
社会保障制度の概要

11

嶋﨑義浩

【到達目標（SBOs）】
社会保障制度の歴史的背景を説明できる。
社会保障制度の概要を説明できる。

【講義項目】
社会保障制度【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそれぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

12【講義項目】
社会保障制度

【講義内容】
歯科保険診療167

嶋﨑義浩

【到達目標（SBOs）】
医療保険制度における歯科保険診療の実際について説明できる。

【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそれぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

13【講義内容】
社会保険

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
医療保険を説明できる。
介護保険を説明できる。
労働保険を説明できる。
年金保険を説明できる。

【講義項目】
社会保障制度【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそれぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

14【講義内容】
社会福祉、公的扶助、公的医療保障

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
社会福祉を説明できる。
公的扶助を説明できる。
公的医療保障を説明できる。
年金保険について説明できる。

【講義項目】
社会保障制度【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそれぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①③⑧

15【講義内容】
歯科医療提供体制と歯科医療経済嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
歯科医療提供体制と歯科医療の社会的背景を概説できる。
医療の経済評価と国民医療費について説明できる。
医療保険と歯科との関係を概説できる。

【講義項目】
歯科医療提供体制と歯科医療経済【一般目標（GIO）】【予習・復習】
わが国の歯科医療の実態について把握するために歯科医療の提予習供体制と歯科医療経済、国民医療費について統計データに基づい・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとて学習する。
ともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：90〜100% 社会歯科学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。
課題レポート：0〜10％ 各講義で課した課題について評価する。

168

参照ホーム
ページ
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更新日付

2023/02/07 23:07

169シラバス参照

開講年度

2023

科目名

実習：社会と歯学科目ナンバー

D313-578-02

開講学科

2021年度歯学部歯学科(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学
2021年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

秋学期

対象学年

４年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー③科学的視点・思考・行動 ④口腔領域疾患の専門的知識

単位数

2

曜日・時限

秋学期 木曜日 １時限
秋学期 木曜日 ２時限コーディネー
ター

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei02@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫、講師：野々山順也、橋本周子、助教：島中瑞季、兼担准教授：犬飼順子、非常勤講師：村上多惠子、
武藤昭紀、他『目的』
社会と歯学（衛生公衆衛生学・口腔衛生学）の方法技術を実習する。

授業の概要
（目的）

『到達目標』
本実習終了時において、社会と歯学の基本的方法技術を身につけ、歯科医師の社会的役割・責任を果たすことができる実技を習得できている。
歯学部ディプロマ・ポリシーの中では、主に「② 建学の精神と一般教養ならびに高い倫理観と生命科学に関する基本的知識を身につけている。」、「③ グローバルな社会で歯科医師が果たす役割を科学的視点から捉え、思考し、行動することができる。」、「④ 口腔領域の疾患の予防・診断・治療に関する専門的知識を修得している。」に関連する授業科目である。

教材(教科書、
参考書等)

『教科書』
1）「口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習」（手引き）2）「衛生学・公衆衛生学実習」（医歯薬出版）3）「口腔保健・予防歯科学」（医歯薬出版）『参考書』
1）「歯科保健関係統計資料」（口腔保健協会）
2）「歯科保健指導関係資料」（口腔保健協会）

講義（実習）の方法・形式示説、グループ実習、相互実習

必要機器
課題（定期試験・

報告書を提出する際の口頭試問などを通じて、課題の理解度についてフィードバックを行う。

170

レポート試験・
授業内試験）のフィードバック
方法

回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1【実習項目】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習序論【一般目標（GIO）】
口腔衛生学、衛生公衆衛生学に関する実技、実習を行う意義を理解するために、それぞれの実習内容の項目について学習する。

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当者

【実習内容】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習序論

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季【到達目標（SBOs）】
口腔衛生学、衛生公衆衛生学の実技、実習
内容について説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-2-4）①②B-3-2）⑥

2【実習内容】
実習の研究テーマ立案【実習項目】
実習の研究テーマ立案【一般目標（GIO）】
口腔衛生学、衛生公衆衛生学の研究を行う意義を理解するために、研究テーマの立案と実施計画を作成する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季【到達目標（SBOs）】
研究テーマを立案し、実施（実験・測定）計画を作成できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
A-2-1）①B-2-4）①②

講義・実習【実習内容】
衛生統計3【実習項目】
衛生統計【一般目標（GIO）】
衛生統計の検定方法を理解するために、PCを用いてデータ集計や統計学的検定の演習を実施する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
各検定方法（t検定、カイ二乗検定、相関係数の有意性検定）を実施するとともにその内容を説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-2）①④【実習内容】
衛生統計4【実習項目】
衛生統計【一般目標（GIO）】
衛生統計の検定方法を理解するために、PCを用いた演習を実施する。

【到達目標（SBOs）】
各検定方法（t検定、カイ二乗検定、相関係数の有意性検定）を実施するとともにその内容を説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-2）①④

171

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀

5【実習内容】
齲蝕と歯周病の検出【実習項目】
齲蝕と歯周病の検出

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
齲蝕の検出、CPIの検出とその誤差の原因と対策について説明できる。

【予習・復習】【一般目標（GIO）】
予習齲蝕および歯周病の検出法を理解するために、相互 ・実習内容の確認をする（30分）
実習により各評価法を実施する。
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-1）②③
6【実習内容】
齲蝕と歯周病の検出【実習項目】
齲蝕と歯周病の検出

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
齲蝕の検出、CPIの検出とその誤差の原因と対策について説明できる。

【予習・復習】【一般目標（GIO）】
予習齲蝕および歯周病の検出法を理解するために、相互 ・実習内容の確認をする（30分）
実習により各評価法を実施する。
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-1）②③
7【実習内容】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口【実習項目】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口【一般目標（GIO）】
齲蝕予防法、齲蝕活動性試験法を理解するために、相互実習により各方法を実施する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
フッ化物洗口、RDテスト、グルコースクリアラ
ンスについて説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪【実習内容】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口

8【実習項目】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口【一般目標（GIO）】
齲蝕予防法、齲蝕活動性試験法を理解するために、相互実習により各方法を実施する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
フッ化物洗口、RDテスト、グルコースクリアラ
ンスについて説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪9【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】

172

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀

Ｇ-3）⑩⑪
10【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪

11【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪

12【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季 犬飼順子 村
上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪【実習内容】
テーマ論文発表準備

13【実習項目】
テーマ論文発表準備【一般目標（GIO）】
研究内容の効果的なプレゼンテーション方法を学ぶ
ために、テーマ論文内容をまとめて発表の準備を行う。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季【到達目標（SBOs）】
効果的なプレゼンテーション資料の作成方
法を説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
A-2-2）①②

14【実習項目】
テーマ論文発表【実習項目】
テーマ論文発表【一般目標（GIO）】
研究結果の発表を行い、質問に対して的確な対応ができる。

【一般目標（GIO）】
社会と歯学（衛生学、口腔衛生学、社会歯科学）に関 【予習・復習】
予習
する実技、実習を通して、理解した実習内容の項目
・実習内容の確認をする（30分）
についてまとめ確認する。
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）

173

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季

【コアカリ】
A-2-2）①②③【実習項目】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習の総括

15

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也
橋本周子 島中瑞季【一般目標（GIO）】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学の各実習項目の内容について説明できる。
【実習項目】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習の総括【一般目標（GIO）】
口腔衛生学、衛生公衆衛生学実習で学んだ内容を実践できるようにするために、学習内容の総括を行う。

【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-2-4）①②B-4-1）②③
B-4-2）①④
G-3）⑩⑪

留意事項

社会と歯学の該当章を予習してくる。

授業以外の
学習方法

社会と歯学（衛生公衆衛生学、口腔衛生学）のテキスト及び衛生学・公衆衛生学実習のテキストを復習する。
１回の実習について、実習時間に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

実技：実習内容を十分に理解し、手順をふまえて実技を行うことができるかを評価する。
レポート：班ごとの研究成果を整理し纏めた内容について評価する。
研究発表・応答：研究内容を発表し、質疑に的確に応答できるかを評価する。
実習試験：衛生学・公衆衛生学の知識を理解し、応用能力があるかを評価する。

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更新日付

2023/02/07 23:09

174

薬学部

シラバス参照開講年度

2023

科目名（◆：実務経験のある教員による授業科目）

情報処理演習A212-474-20

科目ナンバー

開講学科

2021年度薬学部医療薬学科６年(全)開講学科

2021年度薬学部医療薬学科６年
2020年度薬学部医療薬学科６年
2019年度薬学部医療薬学科６年

部門

専門

対象学年

２年

開講種別

秋学期前半

曜日・時限・教室

秋学期前半 木曜日 ３時限 パソコン室
秋学期前半 木曜日 ４時限 パソコン室
秋学期前半 木曜日 ５時限 パソコン室
秋学期前半 金曜日 ３時限 パソコン室
秋学期前半 金曜日 ４時限 パソコン室
秋学期前半 金曜日 ５時限 パソコン室

単位数

1

必修・選択

必修

授業形態

演習

担当者（所属講座）

村木 克彦.波多野 紀行..鈴木 裕可（薬効解析学）,築地 仁美（薬学総合教育） .大井 義明.兒玉 大介（応用薬理学）

使用言語

日本語

最も関連のあるディプロマポリシー
項目

人々の健康維持と医療の発展に携わるものとして求められる教養と倫理観とコミュニケーション能力を身につける。

授業の概要

現代社会では、発展し続ける情報化社会を理解し、人工知能やビッグデータ等の情報・科学技術を活用しながら、医療・薬学を実践することが求められている。そのため情報・科学技術を活かす能力の涵養は、これからの医療薬学専門人に必須である。情報処理演習では、こうした能力を多面的に養う講義や演習を実施する。なお本演習は、データサイエンス科目であり、社会におけるデータ・AI利活用の一部、データリテラ
シーの一部を担当する授業である。

授業の到達目標社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。
AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る。どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る。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かを知る。データを適切に説明する技能を養う。データを扱うための技能を養う。これらの知識・技能を有機的に結びつけ、医療分野において人工知能やビッグデータ等を活用できる力を養う。

準備学習（予習・復習など）演習前にシラバスに記載されている到達目標について、演習書の関連する該当箇所に目を通して予習すること。演習後は、学んだ内容をよく理解・整理し、今後の学習に活かせるようにする。
各回の実習前後に、およそ90分を目安として予習・復習すること。

授業の内容

SBOコード1

オリエンテーション 発展し続ける情報化社会を理解し、人工知能やビッグデータ等の情報・科学技術を活用しながら、医療・薬学を実践する（薬効解析学・応用薬理学）

A-(5)-①-2,3,4,5、
DS1-1

2

表計算ソフトの利用方法① データを扱う力を養う。Excel関数で成績評価表を作成しデータの取り扱い方を学ぶ。
DS2-3：データの集計、データの並び替え・ランキング、データ解析ツール、表形式のデータ（薬効解析学・応用薬理学）

A-(5)-①-2,3,4,5、
DS2-3

授業計画

175

3

表計算ソフトの利用方法② データを適切に説明する力を養う。実験データからグラフを作成する。
DS2-2：データ表現、データの図表表現（薬効解析学・応用薬理学）

A-(5)-①-2,3,4,5、
DS2-2

4

表計算ソフトの利用方法③ データを適切に説明する力を養う。実験データからグラフを作成する。
DS2-2：データ表現、データの図表表現（薬効解析学・応用薬理学）

A-(5)-①-2,3,4,5、
DS2-2

5

表計算ソフトの利用方法④ データを適切に説明する力を養う。不適切なグラフ表現を例示する。作成したグラフを比較し適切な表現方法を学ぶ。
DS2-2：データの比較、不適切なグラフ表現（薬効解析学・応用薬理学）

A-(5)-①-2,3,4,5、
DS2-2

6

ワープロソフトの利用方法
データを適切に説明する力を養う。グラフを貼り付けグラフ挿入のレポートを作成する。その過程で、適切なグラフ表
A-(5)-①-2,3,4,5、
現法について学ぶ。
DS2-2（薬効解析学・応用薬理学）
DS2-2：データの比較、不適切なグラフ表現

7

社会の変化を捉え、データサイエンスを学ぶ意義と活用を知る。テータ解析演習によりデータ活用の有用性を理解する。
DS1-1：ビッグデータ, AI, Society 5.0, データ駆動型社会, データ爆発, AIの非連続進化, 人とAIの関係性（薬学総合教育）A-(5)-①-2,3,4,5、
DS1-1

8

データの収集と活用を知る。テータ解析演習によりデータ活用の有用性を理解する。
DS1-2：・1次データ、2次データ、・データのオープン化（オープンデータ）、構造化データ・非構造化データ（薬学総合教育）A-(5)-①-2,3,4,5、
DS1-2

9

多領域でのデータ・AIの活用を知る。ビッグデータの蓄積が医療における問題解決に有効であることを知る。テータ
解析演習によりデータ活用の有用性を理解する。
DS1-3：・仮説検証、知識発券、原因究明、計画策定、判断支援（薬学総合教育）A-(5)-①-2,3,4,5、
DS1-3

データの収集と活用を知る。テータ解析演習によりデータ活用の有用性を理解する。
10 DS1-2：データのメタ化、データ作成（ビッグデータとアノテーション）、データのオープン化（薬学総合教育）A-(5)-①-2,3,4,5、
DS1-2

データ・AIの活用で生まれる価値を知る。テータ解析演習によりデータ活用の有用性を理解する。
11 DS1-5：データサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工）（薬学総合教育）A-(5)-①-2,3,4,5、
DS1-5

データ・AIの活用で生まれる価値を知る。テータ解析演習によりデータ活用の有用性を理解する。
12 DS1-5：データサイクル（探索的データ解析、解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決提案）（薬学総合教育）A-(5)-①-2,3,4,5、
DS1-5

授業の方法・
方略

講義と演習で授業を実施する。またコンピューターを用いた実技演習も行う。
パソコン室の利用状況と演習時の時間超過を考慮し、演習スケジュールを調整する。

成績評価及びフィードバック
方法

個人レポート課題（50％）、個人データ解析演習課題（25％）、グループ課題発表（25％）
個人レポート課題：PCを用いて、正確でわかりやすいレポートを作成することができる。また、課題について、講義内容を踏まえて適切にまとめ、正しい日本語で記述できる。
（フィードバック）学期末に、最終評価に関する総評を伝えます。

教科書

プリント資料を配付する。

参考書

オフィスアワー

WebCampus を参照して下さい。

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更新日付

2023/01/23 18:09

176

シラバス参照

開講年度

2023

科目名（◆：実務経験のある教員による
授業科目）

製剤工学
A311-472-20

科目ナンバー

開講学科

2021年度薬学部医療薬学科６年(全)開講学科

医療薬学科６年コース 2015年度以降入学
2021年度薬学部医療薬学科６年
2020年度薬学部医療薬学科６年
2019年度薬学部医療薬学科６年

部門

専門

対象学年

３年

開講種別

秋学期

曜日・時限・教室

秋学期 木曜日 ３時限 ２０４

単位数

1

必修・選択

必修

授業形態

講義

担当者（所属講座）

山本 浩充（製剤学）

使用言語

日本語

最も関連のあるディプロマポリシー
項目

薬学分野における基礎的・専門的知識ならびに技能と態度を修得する。

授業の概要

医薬品の有効性、安全性、信頼性の高い高品質な医薬品製剤を安定に、効率よく製造するためには、どのような環境で、どのような製法によってなされるかを解説する。製剤の機能を高めるためのDDS設計法についても取り上げる。具体的には、医薬品の製剤化のための単位操作及び製剤機械の原理と実際を説明する。更に、工業的規模での製造プロセス、高品質な医薬品を提供するために実施されるバリデーションや品質管理、GMPなどの法令を取り上げる。製剤工学で講義する医薬品の創製、適正価格での医薬品の供給などを通じ、疾病に苦しむ人々の治療に貢献する倫理観・意識も身につける。製剤工学では、コアカリキュラムの内容に加え、製剤分野に関連したAI・数理・データサイエンスの活用に関連する事項、独自の内容（アドバンスト）を含む。

授業の到達目標

製剤化の意義を理解するために、製剤設計および薬物送達システムに関する基本的事項を修得し、説明できる。
各種製剤の製造、品質などに関する基本的事項を修得し、説明できる。
薬物の投与形態や薬物体内動態の制御法などを工夫した薬物送達システム(DDS)に関する基本的事項を修得し、説明できる。
製剤プロセスや医療に活用され始めているDx・AI技術について知る。

準備学習（予習・復習など）各回の講義前後に、およそ90分を目安として、授業内容に関連する教科書の該当箇所の予習並びに講義内容、教科書、配布プリントをまとめ、復習すること。

授業の内容

SBOコード1

製剤工学概論：製剤工学で何を学ぶのかを講義する。また、製剤学で学んだ剤形について復習する。医薬品開発の流れと製剤学の寄与について説明できる。医薬品開発に用いられ始めているAI技術（研究開発への応用など）について学ぶ。

A-(1)-②-5, B-(2)-②-2, E3-(1)-①-3,4,E5-(2)-②-2, E5-(2)-③-1, DS-1-32固形製剤の製法１：粉砕プロセスの目的と用いられる機器およびそれらの粉砕機構、分級プロセスの目的と分級効率、混合プロセスと混合に用いられる機器の特徴について説明できる。

E5-(1)-①-1,2,3,5, E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-2,
アドバンスト

授業計画

177

3

固形製剤の製法３：造粒の目的と乾式・湿式造粒に用いられる機器について、その造粒E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-2, アドバンスト
原理と得られる粒子の特徴について説明できる。

4

固形製剤の製法４：乾燥機構と乾燥方法について説明できる。

E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-1,2, アドバンスト

5固形製剤の製法５：錠剤の製法、機器、粉体の圧縮プロセスの機構について説明できる。

E5-(1)-④-1, E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-1,2, アド
バンスト

6

固形製剤の製法6：コーティングの目的、錠剤や顆粒剤へのコーティングに用いられる機E5-(1)-④-1,2, E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-1,2, ア器と特徴について説明できる。
ドバンスト
カプセル剤の製法について説明できる。

7

DDS製剤1：製剤からの薬物溶出過程について、制御法、解析法を説明できる。
製剤設計・粒子設計機能性材料を用いた製剤設計法（腸溶性、徐放性、放出制御製剤、速崩壊性錠剤など）について説明できる。

E5-(2)-①-1,2,5, E5-(2)-②-1, E5-(2)-③-1,
E5-(3)-①-1,2, E5-(3)-②-1,2,3, E5-(3)③-1,2,3

8

無菌製剤の製造法、無菌製剤の製造プロセスについて説明できる。

E5-(1)-④-1, E5-(2)-①-1,4, E5-(2)-②-1,29DDS製剤2：リポソーム製剤、マイクロスフェア製剤などの機能性DDS製剤について説明できる。
製剤と高分子 製剤と高分子、医用高分子について説明できる。

C4-(3)-②-2, C7-(1)-⑥-1, E2-(2)-④-1,
E4-(1)-④-4, E5-(1)-②-2, E5-(1)-④-1,
E5-(2)-①-3,4, E5-(2)-③-1, E5-(3)-①-1,2,E5-(3)-②-1,2,3, E5-(3)-③-1,2,3

10 難水溶性化合物の溶解性改善手法について説明できる。

E5-(1)-①-5, E5-(2)-①-1,2, E5-(2)-②-1,
E5-(2)-③-1, E5-(3)-②-3, E5-(3)-④-1,2,3, ア
ドバンスト

11 品質保証GMP、バリデーション、品質管理法の基本とその意義について説明できる。

A-(1)-②-5, A-1-③-4,6, A-(1)-④-1, B-(2)②-1,3,4,5,7,11, B-(3)-②-3, E3-(1)-①-5, アド
バンスト

12

製剤の品質管理、統計処理法（データの集計、データ解析、データ表現、可視化による異常検知など）について説明できる。

A-(1)-②-5, A-(1)-③-3, E3-(1)-⑤-1,
E3-(1)-⑥-7, アドバンスト, DS-2-2, DS-2-3

製剤加工装置のIoT化（情報セキュリティ（機密性、完全性、可用性））と製剤プロセス（デジタルツイン、データの可視化、認識技術、自動化技術、挙動、軌跡の可視化）・医薬品
13 供給のDx化（AIを活用したビジネスモデル、AI最新技術の活用例、非構造化データ処理 アドバンスト, DS-1-3,4,5,6, DS-3-1, DS-3-2
技術など)、スマートファクトリーについて知る。また、AI社会原則、AIサービスの責任論、負の事例について知る。

授業の方法・
方略

講義（製剤工学では、教科書、配付資料を基に講義形式で行う。製剤機械などは、実際に装置を運転しているビデオなどを利用しながら機械の特徴、得られる製品の特徴などを紹介し、学生の理解度を高めるようにする。）

成績評価及びフィードバック
方法

定期試験 70％
講義内容を十分に理解し、製剤工学で設定した授業の到達目標ならびに各講義に設定したSBOsをふまえた上で設問に対して論述できる。
課題 30％
講義内容を判りやすく適切にまとめる。
（フィードバック） 定期試験結果を掲示する際に、試験の解答状況に関してコメントを掲示する。

教科書

最新製剤学(廣川書店)

参考書

すぐに役立つ粒子設計・粒子加工技術(じほう)

オフィスアワー

WebCampusを参照してください。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2023/06/30 14:24

178

シラバス参照

開講年度

2023

科目名（◆：実務経験のある教員による授業科目）

医薬品情報学◆A311-476-12

科目ナンバー

開講学科

2021年度薬学部医療薬学科６年(全)開講学科

医療薬学科６年コース 2015年度以降入学
2021年度薬学部医療薬学科６年
2020年度薬学部医療薬学科６年
2019年度薬学部医療薬学科６年

部門

専門

対象学年

３年

開講種別

春学期

曜日・時限・教室

春学期 水曜日 １時限 ２０４

単位数

1

必修・選択

必修

授業形態

講義

担当者（所属講座）

河原 昌美..安藤 基純（臨床薬学） 浦野 公彦（医療薬学）尾関 佳代子(実践薬学）

使用言語

日本語

最も関連のあるディプロマポリシー
項目

薬学分野における基礎的・専門的知識ならびに技能と態度を修得する。

授業の概要

医薬品開発時の物理化学的情報、薬理学的情報を正しく把握し、薬物治療に必要な情報を収集・評価・加工し、提供するための手法を身につける。
【実務経験を活かした教育内容】 臨床現場で想定される医療者や患者からの質問を想定し授業で学んだ手法を用いて情報提供できるような授業内容を想定する。

授業の到達目標医療チームおよび患者に必要な情報を提供するために、情報を収集・評価し、個別化医療に対応するように加工・提供することができる。

準備学習（予習・復習など）講義前には、教科書の該当部分を読み、必要な知識と到達目標について予習する。受講後は、重要な単語の意味を復習し、必要に応じて使えるようにする。日常的に出会う医薬品情報を批判的に吟味する習慣をつける。

授業の内容

SBOコード1

医薬品を取り扱う上で必須の医薬品情報を列挙し、医薬品情報にかかわる職種と役割について概説できる。医薬品の開発過程、市販後に行われる試験と得られる医薬品情報について概説できる。（河原）

E3-(1)-①-1,2,3,4, A-(1)-②-42

医薬品情報に関係する代表的な法律や制度とレギュラトリーサイエンスについて概説できる。一次資
料、二次資料、三次資料の違いと利用法を学ぶ。（河原）E3-(1)-①-5, E3-(1)-②-1,2,3

3

医薬品にかかる情報をどのようにして入手するか学ぶ。インタビューフォーム、添付文書の記載項目、
利用方法を学ぶ。（河原）E3-(1)-②-4,5,6

4

ガイドライン、海外の資料、データベースから必要な情報を収集、加工し、医療従事者に提供できるようになる。複合グラフ、2軸グラフなど可視化されたデータを読み、理解する。（河原）E3-(1)-③-1,2,3,4,5, DS-1-4

授業計画

179

5

EBMの基本概念と代表的な臨床研究法のエビデンスレベルについて概説できる。臨床研究論文の批判的吟味、メタアナリシスの結果を説明できる。母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解について概 E3-(1)-④-1,2,3,4, DS-2-1
説できる。（浦野）6

生物統計における基本的な統計量の意味と違いの説明、代表的な分布、パラメトリック、ノンパラメト
リック検定、二群間の差の検定の理解と説明。データの種類、分布、代表値、ばらつきを理解する。（浦 E3-(1)-⑤-1,2,3,4,5, DS-2-1
野）

7

主な回帰分析、基本的な生存時間解析法、臨床研究の代表的な手法と特徴、バイアスと交絡、疫学研
E3-(1)-⑤-6,7, E3-(1)-⑥-1,2,3,
究デザインを概説できる。実例に基づき、誤差の扱い、クロス集計、打ち切りや脱落データについて理
アドバンスト, DS-2-1
解する。（尾関）8

副作用の因果関係を評価するアルゴリズムを概説できる。優越性試験と非劣性試験の違いについて説明できる。介入研究の計画上の技法、ランダム化と盲検化を概説できる。データ表現を読み取ることができる。（安藤）

E3-(1)-⑥-4,5,6, DS-2-2

9

統計解析時の注意点について概説できる。介入研究の効果指標について説明し、エンドポイントの違いを説明できる。臨床研究の結果の主なパラメータを説明し、計算できる。データの集計について理解する。（安藤）E3-(1)-⑥-7,8,9, DS-2-3

薬物の作用毒性の関連、有害事象と薬物乱用による健康リスクの観点を概説できる。薬物依存症につE1-(4)-1,2,4, E2-(1)-③-1,4,
10 いて説明できる。神経系の疾患に用いられる薬物の基本構造と薬効の関連を概説できる。（外部講E2-(1)-④-1師）
11

患者情報の情報源と収集方法について学ぶ。患者情報の記載方法および守秘義務と管理の重要性について学ぶ。大規模データを解析し、情報処理によって導かれる結論を理解する。（尾関）E3-(2)-①-1,2, E3-(2)②-1,2,3,4, DS-1-4

12

薬物治療において、遺伝的素因、年齢的要因を考慮し注意すべき点を説明できる。臓器機能低下時に E3-(3)-①-1,2,3, E3-(3)-②-1,2,
薬物動態を考慮し注意すべき点を説明できる。（尾関）E3-(3)-③-1,2,3

医薬品の比較、評価、採用と選択に必要な項目と意義の説明。薬物療法に影響する生理的要因、特E3-(1)-⑦-1,2,3, E3-(3)13 殊状態での注意点、患者情報に基く薬物治療の計画・立案、コンパニオン診断と薬物治療の関係が説④-1,2,3, E3-(3)-⑤-1,2
明できる。（河原）

授業の方法・
方略

プリント資料を配布し、パワーポイントを使用した口述講義を行う。単元毎に確認テストで理解を深める。

成績評価及びフィードバック
方法

定期試験： 70％、小テスト：30% 授業の内容を十分に理解し、授業の到達目標をふまえた上で、設問に対して回答できる。
（フィードバック） 定期試験終了後に、解答状況に関するコメントを伝えます。

教科書

医薬品情報学第2版（化学同人）

参考書

薬局から研究を発信しよう！（薬事日報社）

オフィスアワー

WebCampusを参照してください。

参照ホーム
ページ

内容
1. PMDAホームページ

URL

説明

添付文書およびインタビューフォーム

画像
ファイル
更新日付

2023/01/20 15:10

180シラバス参照

開講年度

2023

科目名（◆：実務経験のある教員による授業科目）

基礎薬学演習Ⅰ
A112-478-10

科目ナンバー
開講学科

2021年度薬学部医療薬学科６年(全)開講学科

2021年度薬学部医療薬学科６年
2020年度薬学部医療薬学科６年

部門

専門

対象学年

１年

開講種別

春学期

曜日・時限・教室

春学期 金曜日 ４時限 ２０２
春学期 金曜日 ４時限 楠元4201講義室
春学期 金曜日 ４時限 ４２０２
春学期 金曜日 ４時限 ４２０３
春学期 金曜日 ５時限 ２０２
春学期 金曜日 ５時限 楠元4201講義室
春学期 金曜日 ５時限 ４２０２
春学期 金曜日 ５時限 ４２０３

単位数

1

必修・選択

必修

授業形態

演習

担当者（所属講座）

築地 仁美（薬学総合教育）

使用言語

日本語

最も関連のあるディプロマポリシー
項目

人々の健康維持と医療の発展に携わるものとして求められる教養と倫理観とコミュニケーション能力を身につける。

授業の概要

基礎学力の習得度及び自分自身の能力・特性を知るとともに、愛知学院大学薬学部で学んでいくための学習スキルを身につける。また、基礎的なデータリテラシーを身につけると共に、データ駆動型社会の伸展がもたらす問題やリスクについて理解する。さらにプレPBLでは、薬害及び重篤な副作用について討議・発表することにより、将来医療人として活躍するための意欲を醸成する。本科目は本学独自の科目である。
当該授業はデータサイエンス科目の一部でもある。データサイエンス基礎のうち、2.データリテラシー（2-2. データを説明する、2-3. データを扱う）、3.データ・AI利活用における留意事項（3-1. データ・AIを扱う上での留意事項、3-2. データを守る上での留意事項）を担当する。

授業の到達目標

愛知学院大学薬学部で学んでいく自覚をもち、大学での学習に必要なスタディスキルを身につける。また、基礎的なデータリテラシーを身につけ、データ・AI利活用における留意事項について理解する。さらに、プレPBLでは課題より問題点を見出し、回避する手段を考えることで、医療人に求められる薬剤師の職能、倫理観に関する基本的事項を修得することを目標とする。

準備学習（予習・復習など）演習前にシラバスに記載されている授業内容及び到達目標を理解し、各自で関連事項を予習すること。演習後は演習内容（プリント、ノート）を読み返して復習すること。
各回の演習前後に、およそ90分を目安として予習・復習すること。

授業の内容

SBOコード1

新入生研修会：プレPBL1およびデータサイエンス教育
愛知学院大学薬学部で学ぶ意欲を醸成する。またインターネットの負の側面を知るとともに、ネットリテラシーを身に着ける。

基礎教育、DS3-1

2

新入生研修会：プレPBL2
愛知学院大学薬学部で学ぶ意欲を醸成する。

基礎教育

授業計画

181

3

データサイエンス教育
表計算ソフトを用いたデータ処理を実践することで、基礎的なデータリテラシーを身につける。また、データ・AI利活用における留意事項を知り、理解する。

DS2-2、DS2-3、
DS3-2

4

ジェネリックスキルテスト（PROGテスト）
自身のリテラシーやコンピテンシーを知る。

ジェネリックスキル

5

プレイスメントテスト１
薬学の基礎としての生物学の習得度を知る。

リメディアル教育

6

プレイスメントテスト２
薬学の基礎としての化学の習得度を知る。

リメディアル教育

7

プレイスメントテスト３
薬学の基礎としての物理学、数学の習得度を知る。

リメディアル教育

8

ジェネリックスキルテスト（PROGテスト）総評
自身のリテラシーやコンピテンシーを理解する。

ジェネリックスキル

9

プレースメントテスト総評
薬学を学んでいく上での自身の基礎学力を理解する。

リメディアル教育

10

スタディスキル１（尾関：非常勤教員、茂木：薬学部教育支援室）
DVD教材を視聴し、要点を書きだす能力を身につける。

基礎教育

11

スタディスキル２（尾関：非常勤教員、茂木：薬学部教育支援室）
DVD教材を視聴し、要点を書きだす能力を身につける。

基礎教育

12

プレPBL3（薬物治療学講座、薬剤学講座、生体機能化学講座教員）
薬害被害者の話を聴いて、その薬害の問題点を見出し、回避する手段を考え、討論する。

A-(1)-③-1,7

13

プレPBL4（薬物治療学講座、薬剤学講座、生体機能化学講座教員）
代表的な薬害及び重篤な副作用について、問題点を見出し、回避する手段を考え、討論する。

A-(1)-③-1,5,6

授業の方法・
方略

愛知学院大学薬学部で学ぶ準備をし、意欲を醸成する。まず、プレイスメントテスト及びジェネリックスキルテストにより、自身の入学時の学習到達度及び能力・特性を確認するとともに、総評により理解を深める。次に、大学の講義の受講に必要な学習スキルを身につける。プレPBL
では、学生を1グループあたり6-7人にグループ化して、PBL学習を行う。

成績評価及びフィードバック
方法

スタディスキル試験：30％ 授業内容に関する設問に正しく解答できる。
プレPBL：70％ 個人レポート（20%）、討議態度・内容（30%）（教員が討議への積極性などを評価）、学生の自己評価・学生間のピア評価（20%）（学生間で貢献度などをピア評価）にて行う。
（フィードバック） 学期末に、最終評価に関する総評を伝えます。

教科書

配付プリント等

参考書

オフィスアワー

WebCampusを参照して下さい。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2023/01/22 17:51

182

文学部

宗教
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

宗教文化学科の卒業要件単位について

Ⅱ 授業・試験・成績.

卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン

16 単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
分

野

要件単位
分野合計
内訳

1年次

2年次

教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①.

Ⅲ 履修関連事項

教養基幹科目

3年次

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

24単位

4単位

（注1）

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学  各②.

Ⅳ カリキュラム

外国語科目

Ⅴ 諸資格の取得.

卒業要件単位

=

主題系

4単位

第1外国語

6単位

第2外国語

10単位

文化事情
健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ  各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ  各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ  各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情  各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①「教養基幹科目」において、24単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1）※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。

.

Ⅵ カリキュラムマップ

グレーゾーン（16 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、
実践英語Ⅲ・Ⅳ  各①

.

Ⅶ 諸規則

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎）  各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ  各①
** スペイン語

グレーゾーン

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

16単位

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①* キャリア・デザイン②.

Ⅷ 教室見取図* インターンシップ②* 地域連携学 A・B・C・D

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 24 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 16 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
* いずれか2単位のみグレーゾーンに算入** スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

183

宗教
文化学科

Ⅰ 大学で学ぶために.

カリキュラム概要
専門教育科目（76 単位）
分野

要件単位
合計 内訳

専門
基礎語学

3年次

宗教学入門Ⅰ・Ⅱ、仏教学入門Ⅰ・Ⅱ、禅学入門Ⅰ・Ⅱ

4年次  

各②

.

専門
基礎科目

2年次

Ⅱ 授業・試験・成績

8単位  

1年次

地域宗教文化Ⅰ - Ⅰ・Ⅰ - Ⅱ、地域宗教文化Ⅱ - Ⅰ・Ⅱ - Ⅱ、地域宗教文化Ⅲ - Ⅰ・Ⅲ - Ⅱ

各②（注）

4単位  

宗教文化史Ⅰ・Ⅱ、仏教の歴史Ⅰ・Ⅱ、禅宗史Ⅰ・Ⅱ4単位  

宗教学英書入門Ⅰ・Ⅱ、仏教漢文入門Ⅰ・Ⅱ、パーリ語入門Ⅰ・Ⅱ、サンスクリット語入門Ⅰ・Ⅱ 各②
各②.

Ⅲ 履修関連事項

現代社会と宗教Ⅰ・Ⅱ、現代社会と仏教Ⅰ・Ⅱ

各②

64単位  

基礎セミナーⅡ②

宗教と民俗文化Ⅰ・Ⅱ、比較宗教史Ⅰ・Ⅱ、宗教人類学Ⅰ・Ⅱ、
宗教教理学Ⅰ・Ⅱ、仏典講読Ⅰ・Ⅱ、インド仏教の思想Ⅰ・Ⅱ、
日本仏教の思想Ⅰ・Ⅱ、仏教美術Ⅰ・Ⅱ、禅語録講読Ⅰ・Ⅱ、
禅と芸術Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅳ カリキュラム

専門
一般科目
Ⓐ

.

基礎セミナーⅠ ②

比較宗教思想Ⅰ・Ⅱ、宗教社会学Ⅰ・Ⅱ、宗教心理学Ⅰ・Ⅱ、仏教の中国的展開Ⅰ・Ⅱ、
中国仏教の思想Ⅰ・Ⅱ、仏教の日本的展開Ⅰ・Ⅱ、禅の思想Ⅰ - Ⅰ・Ⅰ - Ⅱ、禅の思想Ⅱ - Ⅰ・Ⅱ - Ⅱ、教化布教特講、行持の基礎、坐禅Ⅰ・Ⅱ、
西洋古典の文化Ⅰ・Ⅱ、西洋の思想Ⅰ・Ⅱ、インドの思想Ⅰ・Ⅱ、中国の思想Ⅰ・Ⅱ、
日本の思想Ⅰ・Ⅱ、日本の仏教Ⅰ・Ⅱ 各②

宗教文化セミナーⅠ・Ⅱ
仏教文化セミナーⅠ・Ⅱ
禅文化セミナーⅠ・Ⅱ 各②

4単位  

総合セミナーⅠ・Ⅱ

卒業論文

4単位  

卒業論文

合計

76単位

各②

.

4単位  

Ⅴ 諸資格の取得

総合セミナー④※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
※「教化布教特講」と「行持の基礎」は原則宗内生のみ履修可能。

.

Ⅵ カリキュラムマップ（注）春学期に基礎セミナーⅠを履修する者は、秋学期開講の地域宗教文化Ⅰ-Ⅱをあわせて履修することが望ましい。

1年次
卒業要件に
算入しない

3年次

4年次  

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②※詳細についてはP.54・55を参照

Ⅶ 諸規則

長期インターンシップ④

Ⅷ 教室見取図

.

自由選択
科目

2年次

.

自由選択科目（卒業要件に算入せず）

184

歴史学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために歴史学科の卒業要件単位について

Ⅱ 授業・試験・成績.

卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目40 単位

専門教育科目80 単位

グレーゾーン=

8 単位

卒業要件単位

128 単位

教養教育科目（40 単位）

Ⅲ 履修関連事項

要件単位
分野合計
内訳

野

.

宗教学

4単位

1年次

4単位

2年次

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

4単位

Ⅴ 諸資格の取得

第1外国語

.

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

主題系

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学  各②

4単位

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ  各①

6単位

英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ  各①

第2外国語

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ  各① （１言語を選択）

文化事情

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情  各② （１科目を選択）【英語】
英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語・スペイン語】
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎）  各①

.

外国語科目

Ⅵ カリキュラムマップ
Ⅶ 諸規則

.

+

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

分

.

+

エレクティブ【英語】
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、
英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ  各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語】
Ⅲ（読解）・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、
Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、会話Ⅰ・Ⅱ  各①

健康総合
科学科目

合計

2単位
40単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①※「教養教育科目」において、40単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）.

Ⅷ 教室見取図

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次  

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②
長期インターンシップ④※詳細についてはP.54・55を参照

185

歴史学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（80 単位）
要件単位

専門基礎
科目

2年次  

3年次  

日本史概説 Ⅰ・Ⅱ、東洋史概説 Ⅰ・Ⅱ、西洋史概説 Ⅰ・Ⅱ、イスラム圏史概説、考古学概説 Ⅰ・Ⅱ
史学概論 Ⅰ・Ⅱ、考古学概論

10単位

各②

各②

東西交渉史 Ⅰ・Ⅱ、国際関係史 Ⅰ・Ⅱ各②

基礎講読 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、
東洋史A・B、
西洋史A・B、
イスラム圏史、
考古学A・Bの各基礎講読から２科目
（４単位）
を選択

8単位

特殊講義 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、考古学A・B、地域史C、世界史C、
文化財科学Cの特殊講義から４科目
（８単位）
を選択
専門講読 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、
考古学A・Bの各専門講読から２科目
（４単位）
を選択

4単位

基礎演習Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、
考古学A・Bの各基礎演習から２科目
（４単位）
を選択

8単位

特殊研究 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、考古学A・B、
地域史C、世界史C、文化財科学Cの特殊研究から４科目( ８単位）を選択.

Ⅳ カリキュラム

4単位

Ⅲ 履修関連事項

4単位

専門
一般科目
（注1）

4年次  

Ⅱ 授業・試験・成績

18単位

1年次  

.

野

.

分

8単位

卒業論文 ⑧.

専門演習Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、
イスラム圏史、考古学A・Bの各専門演習から２科目( ４単位）を選択

地理学A・B、地誌、組織社会学Ⅰ・Ⅱ、文化人類学Ⅰ・Ⅱ、
中国文化史入門、韓国・朝鮮文化史入門 各②
自然地理学Ⅰ・Ⅱ、★古文書学Ⅰ・Ⅱ（注３）、日本民俗学Ⅰ・Ⅱ、日本の思想Ⅰ・Ⅱ、中国の思想Ⅰ・Ⅱ、
東アジア史Ⅰ・Ⅱ、西洋の思想Ⅰ・Ⅱ、美術の歴史Ⅰ・Ⅱ、西洋古典の文化（ラテン語)Ⅰ・Ⅱ、
地域考古学Ⅰ・Ⅱ、☆考古学基礎野外演習A・B（注３） 各②

12単位
Ⓐ

合計

80単位

※80単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

（注1）基礎講読・専門講読・特殊講義・特殊研究は｢Ⅰ・Ⅱ｣をセットで履修してください。
（注2）専門教育科目（選択科目）のうち４単位は専門一般科目の必要最低単位数を超えた単位で振替ができます。
（注3）★｢古文書学Ⅰ・Ⅱ」は日本史コース専攻者の必修科目ですので、同コース専攻者は必ず４単位修得してください。
☆
「考古学基礎野外演習」「考古学専門野外演習｣は考古学コース専攻者の選択必修科目ですので、同コース専攻者は必ず２単位ずつ修得してください。

.

Ⅶ 諸規則

グレーゾーン（8 単位）

Ⅵ カリキュラムマップ

アジア諸国史、西欧文明史Ⅰ・Ⅱ、欧米諸国史Ⅰ・Ⅱ、☆考古学専門野外演習A・B（注3）、海外の考古学Ⅰ・Ⅱ 各②

.

選択科目
（注２）

Ⅴ 諸資格の取得

卒業論文  

4単位

要件単位

1年次

2年次

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

3年次

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

4年次

各①

各①

* キャリア・デザイン②.

* インターンシップ②

8単位

Ⅷ 教室見取図

グレーゾーン* 地域連携学 A・B・C・D

各②

・「教養教育科目」の要件 40 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 80 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（20 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 8 単位を超えた場合は、12 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
＊いずれか2単位のみグレーゾーンに算入

186

英語英米
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 授業・試験・成績.

英語英米文化学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目+36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

分.

Ⅲ 履修関連事項

教養教育科目（36 単位）
要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

4単位

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学  各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

=

16 単位

外国語科目

第2外国語

10単位

英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ  各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ  各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情  各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①.

Ⅵ カリキュラムマップ

文化事情

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ  各①

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」（注1）に算入される。
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。
※

自由選択科目（卒業要件に算入せず）

.

Ⅶ 諸規則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次  

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②
長期インターンシップ④※詳細についてはP.54・55を参照.

Ⅷ 教室見取図

187

英語英米
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
要件単位
内訳

1年次  

2年次  

3年次  

.

Ⅱ 授業・試験・成績

各①

Culture through EnglishⅡa・Ⅱb 各②
Oral CommunicationⅡa・Ⅱb、English for TOEICⅡa・Ⅱb、Reading Ⅰa・Ⅰb、Writing Ⅰa・Ⅰb 各①

26単位

Japanese Culture through English a・b
Reading Ⅱa・Ⅱb、Writing Ⅱa・Ⅱb 各①
English Camp ②Introduction to Living Overseas、TOEFLⅠ、Power-Up English Ⅰ  各①
TOEFL Ⅱ、TOEFL Ⅲ、Power-Up English Ⅱ、Online Communication in English
Business English、English through Movies、Reading Fiction in English 各①

4単位

English for TOEIC Ⅲa・Ⅲb
Current Affairs、Historical Affairs、Power-Up English Ⅲ
Study Tour Ⅰ～Ⅲa・b②

英語学概論a・b、日英語比較a・b、英語の歴史a・b
アメリカ文化研究Ⅰa・Ⅰb、アメリカ文化研究Ⅱa・Ⅱb、アメリカ文学研究a・b
イギリス文化研究Ⅰa・Ⅰb、イギリス文化研究Ⅱa・Ⅱb、イギリス文学研究a・b
アジア・オセアニア文化研究Ⅰa・Ⅰb、アジア・オセアニア文化研究Ⅱa・Ⅱb
国際研究Ⅰa・Ⅰb、国際研究Ⅱa・Ⅱb、比較文化論、大衆文化論 各②

Ⅳ カリキュラム

専門専攻科目

20単位

各①

各②
キャリアデザイン

英語研究特講Ⅰa・Ⅰb、英語研究特講Ⅱa・Ⅱb
アメリカ文化特講Ⅰa・Ⅰb、アメリカ文化特講Ⅱa・Ⅱb
イギリス文化特講Ⅰa・Ⅰb、イギリス文化特講Ⅱa・Ⅱb
アジア・オセアニア文化特講Ⅰa・Ⅰb
国際研究特講Ⅰa・Ⅰb、国際研究特講Ⅱa・Ⅱb 各②

10単位

専門演習科目

.

基礎演習Ⅱ ②
英米文化演習a・ｂ

各②
総合演習 a・b

合計

76単位

卒業論文

④

※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

.

4単位

各②

Ⅵ カリキュラムマップ

卒業論文

Ⅴ 諸資格の取得

基礎演習Ⅰ ②

12単位

Ⅲ 履修関連事項

英語発展科目

英語科目

英語基礎科目

Culture through English Ⅰa・Ⅰb 各②
Oral CommunicationⅠa・Ⅰb、English for TOEICⅠa・Ⅰb

4年次  

.

野

.

分

要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎）  各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ  各①
** スペイン語
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

16単位

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①* インターンシップ②* 地域連携学 A・B・C・D

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（16 単位まで修得可）* いずれか2単位のみグレーゾーンに算入
のみ開講** スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）

188

Ⅷ 教室見取図* キャリア・デザイン②.

グレーゾーン

Ⅶ 諸規則

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ  各①.

グレーゾーン（16 単位）

日本
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 授業・試験・成績.

日本文化学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目+36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

分.

Ⅲ 履修関連事項

教養教育科目（36 単位）
要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

4単位

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学  各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

=

16 単位

外国語科目

第2外国語

10単位

英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ  各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ  各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情  各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①.

Ⅵ カリキュラムマップ

文化事情

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ  各①

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」（注1）に算入される。
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。
※

自由選択科目（卒業要件に算入せず）

.

Ⅶ 諸規則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次  

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②
長期インターンシップ④※詳細についてはP.54・55を参照.

Ⅷ 教室見取図

189

日本
文化学科

カリキュラム概要
Ⅰ 大学で学ぶために

4単位  

C

24

4単位  

日本の古典文学Ⅰ・Ⅱ、日本の近代文学Ⅰ・Ⅱ
仏教と文化Ⅰ・Ⅱ、美術の歴史Ⅰ・Ⅱ

現代社会学Ⅰ・Ⅱ、文化人類学Ⅰ・Ⅱ

各②

各②

日本民俗学Ⅰ・Ⅱ

各②

各①

上級英会話Ⅰ・Ⅱ

各①

各②、書道文化1Ⅰ・Ⅱ

各①Ⓑ

Ⅳ カリキュラム

日本語の音声Ⅰ・Ⅱ、日本語の文法Ⅰ・Ⅱ、日本語の表現Ⅰ・Ⅱ、中国の古典Ⅰ・Ⅱ、
仏教と芸術Ⅰ・Ⅱ、日本文化特講1 ～ 5 各② 書道文化2Ⅰ・Ⅱ 各①

30単位

日本語の教育Ⅰ・Ⅱ、古典文学研究Ⅰ・Ⅱ、近代文学研究Ⅰ・Ⅱ、
禅と日本文化Ⅰ・Ⅱ、社会調査法Ⅰ・Ⅱ、家族と社会Ⅰ・Ⅱ、
日本文化特講6 ～ 10 各② 書道文化3 ～ 5Ⅰ・Ⅱ 各①
講読Ⅰ・Ⅱ

各②

4単位  

演習Ⅰ・Ⅱ

各②

2単位  

世界のなかの日本文化Ⅰ・Ⅱ、アジアのなかの日本文化Ⅰ・Ⅱ

各②

.

4単位  

Ⅴ 諸資格の取得

単位

22

各②

各②

日本の思想Ⅰ・Ⅱ、書道の歴史、書論

日本文化史Ⅰ・Ⅱ

3群

各②

各②

フレッシュマン英会話Ⅰ・Ⅱ

2群

各②

言語と文化Ⅰ・Ⅱ
日本文学の歴史Ⅰ・Ⅱ

4年次  

Ⅲ 履修関連事項

D

4単位  

言語学Ⅰ・Ⅱ、日本語学Ⅰ・Ⅱ

3年次  

.

B

2年次

.

4単位  

1年次

Ⅱ 授業・試験・成績

A

単位Ⓐ

1群

要件単位
合計 内訳

.

分野

.

専門教育科目（76 単位）

総合演習Ⅰ・Ⅱ

8単位  

卒業論文⑧

76単位

各②

※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ  各①

Ⅵ カリキュラムマップ

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎）  各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ  各①
** スペイン語

Ⅶ 諸規則

要件単位

.

グレーゾーン（16 単位）
1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

16単位

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①* キャリア・デザイン②* 地域連携学 A・B・C・D

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 16 単位を超えた場合、残りの 8 単位までは、Ⓐ→Ⓑの順でそれぞれ 4 単位を上限に「専門教育科目」に算入される。
* いずれか2単位のみグレーゾーンに算入** スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

190

Ⅷ 教室見取図* インターンシップ②.

グレーゾーン

.

合計

4単位  

グローバル
英語学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 授業・試験・成績.

グローバル英語学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目30 単位

専門教育科目82 単位+

グレーゾーン

16 単位

卒業要件単位=

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（30 単位）

Ⅲ 履修関連事項

.

分

野

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

4単位

主題系

4単位
26単位

情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、
人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、
情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学  各②2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ  各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情  各② （１科目を選択）.

Ⅴ 諸資格の取得

第2外国語

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②【英語】
英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語・スペイン語】
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎）  各①

エレクティブⅥ カリキュラムマップ【英語】
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ  各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語】
Ⅲ（読解）・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、会話Ⅰ・Ⅱ  各①

.

外国語科目

文化事情

健康総合
科学科目

合計

2単位
30単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①※「教養教育科目」において、30単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。

グレーゾーン（16 単位）
1年次

2年次

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

.

Ⅶ 諸規則

要件単位

3年次

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

4年次

各①

各①

* キャリア・デザイン②

グレーゾーン

16単位* インターンシップ②* 地域連携学 A・B・C・D

各②.

Ⅷ 教室見取図「教養教育科目」のうち、30 単位を超えて修得した科目の単位「専門教育科目」について、82 単位を超えて修得した科目の単位「単位互換」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（16 単位まで修得可）（注）＊いずれか2単位のみグレーゾーンに算入

191グローバル
英語学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（82 単位）
分野

卒業要件（82単位）

1年次  

2年次  

3年次  

4年次  

.

各①

Ⅱ 授業・試験・成績

Oral CommunicationⅠａ・Ⅰｂ 、ListeningⅠa･Ⅰb、WritingⅠa･Ⅰb、Intensive ReadingⅠa･Ⅰb、Extensive ReadingⅠa･Ⅰb、TOEICⅠa･Ⅰb

Oral CommunicationⅡa･Ⅱb 、Listening Ⅱa・Ⅱb、WritingⅡa･Ⅱb、Intensive ReadingⅡa･Ⅱb、Extensive ReadingⅡa･Ⅱb、TOEICⅡa･Ⅱb
英文法ａ・ｂ 各②

36単位

各①

Oral CommunicationⅢa･Ⅲb、WritingⅢa･Ⅲb、Intensive ReadingⅢa･Ⅲb、Comprehensive Reading a、b

英語技能
各①
各①

.

TOEFLⅡa･Ⅱb

グレーに算入Discussion & Debate a・b

各①
Reading ＆ Writing a・b

2単位

各①

異文化理解入門②

Ⅳ カリキュラム

通訳・翻訳入門、通訳・翻訳基礎

各②

北米事情、イギリス事情、オセアニア事情、英語で学ぶ日本事情
産官学連携講座Ⅰ・Ⅱ

各②

各②
各②

単位

英語教育実践法

②

語学研修事前講座②

語学研修

4単位

Study Abroad②
海外事情② ※海外事情は感染症の流行などの特別な事情がある場合にのみ開講する

合計

82単位

専門ゼミⅠa・Ⅰｂ

.

14単位

各②
専門ゼミⅡa・Ⅱｂ 各②、卒業研究・論文④※82単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

1年次
卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

※サービスラーニング演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

4年次  
各②

長期インターンシップ④※詳細についてはP.54・55を参照

192

Ⅷ 教室見取図

自由選択科目（卒業要件に算入せず）

自由選択
科目

Ⅶ 諸規則

基礎ゼミ②

ゼミ・
卒業研究・
論文

Ⅵ カリキュラムマップ

通訳法a・b、翻訳法a・b、Interpreter Guide、Media English a・b、
Business English a・b、貿易・実務英語a・b、国際関係論、社会言語学、
日英語比較論、第2言語習得論、英語文学a・b、児童英語教育論 a・b
各②

英語
16
キャリア
コース

.

各コース最低観光実務論 a・b、観光ビジネス論a・b、English for Tourism、
ホスピタリティ論、観光政策論a・b、エアライン特別講座Ⅰ・Ⅱ、
ホテル・旅館論、コンテンツ・ツーリズム、Interpreter Guide 各②

観光コース

Ⅴ 諸資格の取得

産官学連携講座Ⅲ・Ⅳ、観光法規a・b、英語発音法a・b

26単位

.

2単位

.

国際ビジネス入門、観光入門、英語学入門、言語・文化と教育入門、
経済・金融基礎、観光地理、英語学基礎 各②

.

6単位

専門

Ⅲ 履修関連事項

TOEFLⅠa･Ⅰb

各①

商学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために商学科の卒業要件単位について卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目.

Ⅱ 履修関連事項

36 単位

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）分.

Ⅲ 授業・試験・成績

野

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1）※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.13を参照。

グレーゾーン（14 単位）
1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

要件単位

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）14単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「キャリア教育科目」の要件 2 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件14単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」に算入される。

（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）
のみ開講

193

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
要件単位
内訳

2年次  

.

流通・マーケティングコース

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
分野
基礎科目

総計

1年次  

3年次  

4年次  

商学入門②

16単位

経済学A・B、流通論A・B、情報リテラシー A・B
会計学A・B

各②

Ⅱ 履修関連事項

各②.

簿記ⅠA・ⅠB

各②

基幹科目

金融論A・B、保険論A・B

16
単
位 ★から
8単位

各②
財務会計論A・B

各②★マーケティング論A・B、★小売経営論A・B、★国際ビジネス論A・B、★経営学A・B

4単位★ビジネス情報論A・B、情報社会論、情報倫理、データ分析Ⅰ・Ⅱ

各②

各②

.

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ類

消費者行動論 ②
流通政策A・B、製品戦略論、ブランド論、サービス・マーケティング論、
マーケティング・リサーチ論、ビジネス・リサーチ、広告論、国際商務論A・B、国際マーケティング論A・B、貿易政策A・B、
経営管理論、経営組織論 各②
簿記ⅡA・ⅡB

各②

Ⅱ類

上級簿記A・B

各④

管理会計論A・B、国際会計論A・B、税務会計論A・B、会計監査論、
財務諸表分析、生命保険論、損害保険論、国際金融論A・B、
ビジネス・ファイナンス論 各②

情報ネットワーク論、情報セキュリティ、ソフトウェア開発論、コンピュータグラフィックス、先端情報システム論、
データベースⅠ・Ⅱ、プログラミングⅡ・Ⅲ 各②
各②
各②

経営者講座
資格取得講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ.

Ⅳ類

商学特論Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅹ

Ⅴ 諸資格の取得

商学特論Ⅰ・Ⅴ・Ⅸ②

各②

日本経済論A・B、財政学A・B、イノベーション論 、
ベンチャー・ビジネス論、ロジスティクス論、中小企業経営論

各②

Ⅶ類

中部経済論、地域ビジネス論、エリア・リサーチⅠ・Ⅱ・Ⅲ、
企業と法、総合民法、租税法A（基礎） 各②

2単位

演習科目

演習Ⅰ②

10単位

演習Ⅱ④

演習Ⅲ④、卒業論文④

応用商学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅸ・Ⅹ・Ⅺ・Ⅻ・ⅩⅢ・ⅩⅣ・ⅩⅤ・ⅩⅥ

各②

キャリア
教育科目

.

キャリア教育科目（2 単位）
1年次

2年次

キャリア・デザインⅠ②

キャリア・デザインⅡ②

２単位以上
修得

3年次

4年次

キャリア・デザインⅢ②

産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

各②

インターンシップ②※2単位を超えて修得した単位は14単位まで「グレーゾーン」に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

Ⅶ 諸規則

※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位

Ⅵ カリキュラムマップ

Ⅴ類 Ⅵ類

ビジネス英語ⅠA・ⅠB、ビジネス英語ⅡA・ⅡB、英書講読A・B、
貿易英語、Business Conversation A・B 各②

4単位

.

応用科目

Ⅲ類

コンピュータシステム論、データ構造とアルゴリズム、Webデザイン、マルチメディア論、
プログラミング入門、プログラミングⅠ、情報産業論 各②

Ⅳ カリキュラム

76
単位

原価会計論A・B、銀行論、証券論A・B 各②

.

12単位

2年次

3年次

4年次  

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 B・C・D 各②※長期インターンシップ④

194※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.62・63を参照）

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために商学科の卒業要件単位について卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目.

Ⅱ 履修関連事項

36 単位

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）分.

Ⅲ 授業・試験・成績

野

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」（注1）に算入される。
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.13を参照。
※

グレーゾーン（14 単位）
1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

要件単位

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）14単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「キャリア教育科目」の要件 2 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件14単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」に算入される。

（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

195

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
Ⅰ 大学で学ぶために

会計・金融コース.

専門教育科目（76 単位）
分野
基礎科目

総計

要件単位
内訳

1年次  

2年次  

3年次  

4年次  

商学入門②

16単位

経済学A・B、流通論A・B、情報リテラシー A・B
会計学A・B

各②

各②

Ⅱ 履修関連事項.

マーケティング論A・B、小売経営論A・B、国際ビジネス論A・B、各②
各②
経営学A・B、金融論A・B、保険論A・B 各②
財務会計論A・B 各②
各②

流通政策A・B、製品戦略論、ブランド論、サービス・マーケティング論、
マーケティング・リサーチ論、ビジネス・リサーチ、広告論、国際商務論A・B、国際マーケティング論A・B、貿易政策A・B、
経営管理論、経営組織論 各②
簿記ⅡA・ⅡB

上級簿記A・B

各④

原価会計論A・B、銀行論、証券論A・B 各②
管理会計論A・B、国際会計論A・B、税務会計論A・B、会計監査論、
財務諸表分析、生命保険論、損害保険論、国際金融論A・B、
ビジネス・ファイナンス論 各②

応用科目

Ⅲ類

コンピュータシステム論、データ構造とアルゴリズム、Webデザイン、マルチメディア論、
プログラミング入門、プログラミングⅠ、情報産業論 各②

Ⅳ カリキュラム

12単位

情報ネットワーク論、情報セキュリティ、ソフトウェア開発論、コンピュータグラフィックス、先端情報システム論、
データベースⅠ・Ⅱ、プログラミングⅡ・Ⅲ 各②
各②

Ⅳ類

商学特論Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅹ

各②

経営者講座
資格取得講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ②

各②
ビジネス英語ⅠA・ⅠB、ビジネス英語ⅡA・ⅡB、英書講読A・B、
貿易英語、Business Conversation A・B 各②

4単位

日本経済論A・B、財政学A・B、イノベーション論 、
ベンチャー・ビジネス論、ロジスティクス論、中小企業経営論

各②

Ⅶ類

中部経済論、地域ビジネス論、エリア・リサーチⅠ・Ⅱ・Ⅲ、
企業と法、総合民法、租税法A（基礎）
、 各②

2単位

演習科目

演習Ⅰ②

10単位

演習Ⅱ④

演習Ⅲ④、卒業論文④

応用商学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅸ・Ⅹ・Ⅺ・Ⅻ・ⅩⅢ・ⅩⅣ・ⅩⅤ・ⅩⅥ

Ⅵ カリキュラムマップ

Ⅴ類 Ⅵ類

Ⅴ 諸資格の取得

商学特論Ⅰ・Ⅴ・Ⅸ

.

Ⅱ類
76
単
位

各②

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ類

消費者行動論 ②.

情報社会論、情報倫理、ビジネス情報論A・B、データ分析Ⅰ・Ⅱ

.

4単位

.

基幹科目

簿記ⅠA・ⅠB

16
8単位
単位

各②

※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位
キャリア
教育科目

.

1年次

2年次

キャリア・デザインⅠ②

キャリア・デザインⅡ②

２単位以上
修得

3年次

4年次

キャリア・デザインⅢ②

産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

各②

インターンシップ②※2単位を超えて修得した単位は14単位まで「グレーゾーン」に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

Ⅶ 諸規則

キャリア教育科目（2 単位）

2年次

3年次

4年次  

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 B・C・D 各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.62・63を参照）

196

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために商学科の卒業要件単位について卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目.

Ⅱ 履修関連事項

36 単位

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）分.

Ⅲ 授業・試験・成績

野

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」（注1）に算入される。
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.13を参照。
※

グレーゾーン（14 単位）
1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

要件単位

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）14単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「キャリア教育科目」の要件 2 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件14単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」に算入される。

（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

197

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
Ⅰ 大学で学ぶために

ビジネス情報コース.

専門教育科目（76 単位）
分野
基礎科目

総計

要件単位
内訳

1年次  

2年次  

3年次  

4年次  

商学入門②

16単位

経済学A・B、流通論A・B、情報リテラシー A・B
会計学A・B

各②

各②

Ⅱ 履修関連事項

各②.

小売経営論A・B、国際ビジネス論A・B、経営学A・B、金融論A・B、保険論A・B

各②
マーケティング論A・B

4単位

各②

情報社会論、情報倫理、ビジネス情報論A・B、データ分析Ⅰ・Ⅱ

各②

流通政策A・B、製品戦略論、ブランド論、サービス・マーケティング論、
マーケティング・リサーチ論、ビジネス・リサーチ、広告論、国際商務論A・B、国際マーケティング論A・B、貿易政策A・B、
経営管理論、経営組織論 各②
簿記ⅡA・ⅡB

各②

Ⅱ類

上級簿記A・B

各④

原価会計論A・B、銀行論、証券論A・B 各②

12単位

情報ネットワーク論、情報セキュリティ、ソフトウェア開発論、コンピュータグラフィックス、先端情報システム論、
データベースⅠ・Ⅱ、プログラミングⅡ・Ⅲ 各②
各②

Ⅳ類

商学特論Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅹ

各②

経営者講座
資格取得講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

Ⅴ類

Ⅴ 諸資格の取得

商学特論Ⅰ・Ⅴ・Ⅸ

.

応用科目

Ⅲ類

コンピュータシステム論、データ構造とアルゴリズム、Webデザイン、マルチメディア論、
プログラミング入門、プログラミングⅠ、情報産業論 各②

Ⅳ カリキュラム

管理会計論A・B、国際会計論A・B、税務会計論A・B、会計監査論、
財務諸表分析、生命保険論、損害保険論、国際金融論A・B、
ビジネス・ファイナンス論 各②76
単位

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ類

消費者行動論 ②.

簿記ⅠA・ⅠB

各②.

財務会計論A・B②

各②
ビジネス英語ⅠA・ⅠB、ビジネス英語ⅡA・ⅡB、英書講読A・B、
貿易英語、Business Conversation A・B 各②

4単位

各②

中部経済論、地域ビジネス論、エリア・リサーチⅠ・Ⅱ・Ⅲ、
企業と法、総合民法、租税法A（基礎） 各②

2単位

演習科目

演習Ⅰ②

10単位

演習Ⅱ④

演習Ⅲ④、卒業論文④

Ⅵ カリキュラムマップ

Ⅵ類 Ⅶ類

日本経済論A・B、財政学A・B、イノベーション論 、
ベンチャー・ビジネス論、ロジスティクス論、中小企業経営論

.

基幹科目

16
単
位 8単位

応用商学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅸ・Ⅹ・Ⅺ・Ⅻ・ⅩⅢ・ⅩⅣ・ⅩⅤ・ⅩⅥ 各②※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位
キャリア
教育科目

.

1年次

2年次

キャリア・デザインⅠ②

キャリア・デザインⅡ②

２単位以上
修得

3年次

4年次

キャリア・デザインⅢ②

産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

各②

インターンシップ②※2単位を超えて修得した単位は14単位まで「グレーゾーン」に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

Ⅶ 諸規則

キャリア教育科目（2 単位）

2年次

3年次

4年次  

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 B・C・D 各②※長期インターンシップ④

198※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.62・63を参照）

経営学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

組織マネジメントコース
卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目.

Ⅱ 履修関連事項

36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）分.

Ⅲ 授業・試験・成績

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

4単位

1年次

2年次

人文系
社会系
自然系

20単位
（注1）

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1）※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.17を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
2年次

3年次

4年次  

.

Ⅶ 諸規則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ各②、地域連携学 B・C・D

各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.64・65を参照）

199

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
.

要件単位
総計
内訳

1年次  
経営入門Ⅰ・Ⅱ

20

単位

基礎
科目

2年次  

3年次  

4年次  

各②

経営情報論、ＩＣＴビジネス、初級簿記Ⅰ・Ⅱ各②

会計学入門Ⅰ・Ⅱ、マーケティング管理論Ⅰ・Ⅱ、人事管理論Ⅰ・Ⅱ各②

12

グローバル戦略論、リーダーシップ論、モチベーション論、中小企業経営論Ⅰ・Ⅱ、ベンチャービジネス実践研究 各②

Ⅱ 履修関連事項

コース指定科目 単位

経営科学、マケーティング・リサーチ、環境ビジネス論、経営環境論、起業論、製品開発論、
企業倫理、コーポレート・ガバナンス、経営戦略Ⅰ・Ⅱ、経営統計Ⅰ・Ⅱ、ウェブデザイン、
プログラミング、組織論Ⅰ・Ⅱ、ベンチャービジネス論、バーチャルカンパニーⅠＡ・ⅠＢ・ⅡＡ・ⅡＢ、経営と法務、経営と税務 各②.

分野

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）

アントレプレナーシップ入門 ②
各②

生産管理論Ⅰ・Ⅱ、金融論、原価計算Ⅰ・Ⅱ、現代経済学Ａ・Ｂ、サービス・マーケティング論、消費者行動論、財務会計Ⅰ・Ⅱ、財務管理論Ⅰ・Ⅱ、
国際コミュニケーションⅠ・Ⅱ、先端経営講座Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ、財政学Ａ・Ｂ、
アプリケーション開発Ⅰ・Ⅱ 各②

単位Ⓐ

76

会計監査、ファイナンス分析、管理会計Ⅰ・Ⅱ、経営工学、
サプライチェーン・マネジメント、国際会計Ⅰ・Ⅱ、
国際マーケティング論、財務諸表分析、マーケティング戦略論Ⅰ・Ⅱ、
ブランド・マネジメント論 各②.

各②

Ⅳ カリキュラム

Ⅱ群

総合民法、中部経済論、地域ビジネス論、エリア・リサーチＡ・Ｂ・Ｃ.

中級簿記Ⅰ・Ⅱ、上級簿記Ⅰ・Ⅱ、キャリア構想講座Ａ・Ｂ・Ｃ、簿記特講Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ群

応用
科目

単位

48

基礎演習②

演習・
外国語
科目

ビジネス英語Ⅰ・Ⅱ、海外体験演習

単位

2

各②

ビジネス英語Ⅲ・Ⅳ
専門演習Ⅰ②

専門演習Ⅱ・Ⅲ

各②
専門演習Ⅳ・Ⅴ 各②
卒業論文④

各②

Ⅴ 諸資格の取得

ビジネス・ゲーム実習 ①

4

単位

実習
科目

.

ビジネス情報リテラシーⅠ・Ⅱ 各①

経営管理実習ⅠＡ・ⅠＢ・ⅠＣ・ⅠＤ 各①
経営管理実習ⅡＡ・ⅡＢ・ⅡＣ・ⅡＤ

各①※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

.

Ⅵ カリキュラムマップ

グレーゾーン（16 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ 各①

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注1）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

専門教育科目

海外事情Ⅰ・Ⅱ

16単位

キャリア
・
デザイン
科目

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

キャリア・デザインⅠ・Ⅱ 各②、基礎経営実務⑥
キャリア・デザインⅢ・Ⅳ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ、
インターンシップ 各②
キャリア・デザインⅤ・Ⅵ

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで算入可）※グレーゾーンの要件16単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」Ⓐに算入される（注1）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

200

Ⅶ 諸規則

教養教育科目

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①.

分野

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために生産マーケティングコース
卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目.

Ⅱ 履修関連事項

36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）分.

Ⅲ 授業・試験・成績

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

4単位

1年次

2年次

人文系
社会系
自然系

20単位
（注1）

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」（注1）に算入される。
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.17を参照。
※

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
2年次

3年次

4年次  

.

Ⅶ 諸規則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ各②、地域連携学 B・C・D

各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.64・65を参照）

201

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
.

要件単位
総計
内訳

経営入門Ⅰ・Ⅱ

20

単位

基礎
科目

2年次  

3年次  

4年次  

各②

経営情報論、ＩＣＴビジネス、初級簿記Ⅰ・Ⅱ各②

会計学入門Ⅰ・Ⅱ、マーケティング管理論Ⅰ・Ⅱ、人事管理論Ⅰ・Ⅱ

経営工学、サプライチェーン・マネジメント、
国際マーケティング論、中小企業経営論Ⅰ・Ⅱ、ベンチャービジネス実践研究、マーケティング戦略論Ⅰ・Ⅱ、
ブランド・マネジメント論 各②

単位

単位

アントレプレナーシップ入門 ②
中級簿記Ⅰ・Ⅱ、上級簿記Ⅰ・Ⅱ、キャリア構想講座Ａ・Ｂ・Ｃ、簿記特講Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各②

経営環境論、企業倫理、コーポレート・ガバナンス、金融論、経営統計Ⅰ・Ⅱ、
原価計算Ⅰ・Ⅱ、現代経済学Ａ・Ｂ、財務会計Ⅰ・Ⅱ、財務管理論Ⅰ・Ⅱ、組織論Ⅰ・Ⅱ、
国際コミュニケーションⅠ・Ⅱ、先端経営講座Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ、財政学Ａ・Ｂ、経営と法務、経営と税務 各②

単位Ⓐ

76

Ⅱ群

.

総合民法、中部経済論、地域ビジネス論、エリア・リサーチＡ・Ｂ・Ｃ 各②
基礎演習②
ビジネス英語Ⅰ・Ⅱ、海外体験演習

単位

2

各②

ビジネス英語Ⅲ・Ⅳ

専門演習Ⅳ・Ⅴ 各②
卒業論文④

各②

.

専門演習Ⅱ・Ⅲ各②

Ⅴ 諸資格の取得専門演習Ⅰ②

Ⅳ カリキュラム

会計監査、ファイナンス分析、管理会計Ⅰ・Ⅱ、
グローバル戦略論、リーダーシップ論、モチベーション論、
国際会計Ⅰ・Ⅱ、財務諸表分析 各②

演習・
外国語
科目

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ群

応用
科目

Ⅱ 履修関連事項

コース指定科目

生産管理論Ⅰ・Ⅱ、経営科学、マケーティング・リサーチ、環境ビジネス論、起業論、製品開発論、経営戦略Ⅰ・Ⅱ、ウェブデザイン、プログラミング、ベンチャービジネス論、バーチャルカンパニーⅠＡ・ⅠＢ・ⅡＡ・ⅡＢ、サービス・マーケティング論、
消費者行動論、アプリケーション開発Ⅰ・Ⅱ 各②

12
48

各②

.

1年次  

.

分野

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）

ビジネス情報リテラシーⅠ・Ⅱ 各①
ビジネス・ゲーム実習 ①

4

単位

実習
科目

経営管理実習ⅠＡ・ⅠＢ・ⅠＣ・ⅠＤ 各①
経営管理実習ⅡＡ・ⅡＢ・ⅡＣ・ⅡＤ

各①

分野

.

グレーゾーン（16 単位）

Ⅵ カリキュラムマップ※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ 各①

教養教育科目

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

専門教育科目

海外事情Ⅰ・Ⅱ

16単位

キャリア
・
デザイン
科目

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

キャリア・デザインⅠ・Ⅱ 各②、基礎経営実務⑥
キャリア・デザインⅢ・Ⅳ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ、
インターンシップ 各②
キャリア・デザインⅤ・Ⅵ

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで算入可）※グレーゾーンの要件16単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」Ⓐに算入される（注1）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

202

.

Ⅶ 諸規則

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注1）

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために会計コース卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目.

Ⅱ 履修関連事項

36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）分.

Ⅲ 授業・試験・成績

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

4単位

1年次

2年次

人文系
社会系
自然系

20単位
（注1）

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」（注1）に算入される。
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.17を参照。
※

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
2年次

3年次

4年次  

.

Ⅶ 諸規則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ各②、地域連携学 B・C・D

各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.64・65を参照）

203

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
.

要件単位
総計
内訳

分野

1年次  
経営入門Ⅰ・Ⅱ

20

単位

基礎
科目

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
2年次  

3年次  

4年次  

各②

経営情報論、ＩＣＴビジネス、初級簿記Ⅰ・Ⅱ各②

会計学入門Ⅰ・Ⅱ、マーケティング管理論Ⅰ・Ⅱ、人事管理論Ⅰ・Ⅱ 各②.
経営科学、金融論、経営統計Ⅰ・Ⅱ、原価計算Ⅰ・Ⅱ、財務会計Ⅰ・Ⅱ、財務管理論Ⅰ・Ⅱ、
プログラミング、アプリケーション開発Ⅰ・Ⅱ、経営と税務 各②
会計監査、ファイナンス分析、管理会計Ⅰ・Ⅱ、国際会計Ⅰ・Ⅱ、
財務諸表分析 各②

単位

12

アントレプレナーシップ入門 ②

生産管理論Ⅰ・Ⅱ、マケーティング・リサーチ、環境ビジネス論、経営環境論、起業論、製品開発論、企業倫理、コーポレート・ガバナンス、経営戦略Ⅰ・Ⅱ、現代経済学Ａ・Ｂ、
ウェブデザイン、組織論Ⅰ・Ⅱ、ベンチャービジネス論、国際コミュニケーションⅠ・Ⅱ、
先端経営講座Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ、バーチャルカンパニーⅠＡ・ⅠＢ・ⅡＡ・ⅡＢ、
財政学Ａ・Ｂ、サービス・マーケティング論、消費者行動論、経営と法務 各②

単位Ⓐ

76

Ⅱ群

総合民法、中部経済論、地域ビジネス論、エリア・リサーチＡ・Ｂ・Ｃ

各②

基礎演習②

演習・
外国語
科目

ビジネス英語Ⅰ・Ⅱ、海外体験演習

単位

2

各②

ビジネス英語Ⅲ・Ⅳ

専門演習Ⅳ・Ⅴ 各②
卒業論文④

各②

.

専門演習Ⅱ・Ⅲ各②

Ⅴ 諸資格の取得専門演習Ⅰ②

Ⅳ カリキュラム

グローバル戦略論、経営工学、サプライチェーン・マネジメント、
リーダーシップ論、モチベーション論、国際マーケティング論、
中小企業経営論Ⅰ・Ⅱ、ベンチャービジネス実践研究、
マーケティング戦略論Ⅰ・Ⅱ、ブランド・マネジメント論 各②

.

各②

.

キャリア構想講座Ａ・Ｂ・Ｃ

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ群

単位

48

応用
科目

各②

Ⅱ 履修関連事項

コース指定科目

中級簿記Ⅰ・Ⅱ、上級簿記Ⅰ・Ⅱ、簿記特講Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

ビジネス情報リテラシーⅠ・Ⅱ 各①
ビジネス・ゲーム実習 ①

4

単位

実習
科目

経営管理実習ⅠＡ・ⅠＢ・ⅠＣ・ⅠＤ 各①
経営管理実習ⅡＡ・ⅡＢ・ⅡＣ・ⅡＤ

各①

分野

.

グレーゾーン（16 単位）

Ⅵ カリキュラムマップ※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ 各①

教養教育科目

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

専門教育科目

海外事情Ⅰ・Ⅱ

16単位

キャリア
・
デザイン
科目

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

キャリア・デザインⅠ・Ⅱ 各②、基礎経営実務⑥
キャリア・デザインⅢ・Ⅳ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ、
インターンシップ 各②
キャリア・デザインⅤ・Ⅵ

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで算入可）※グレーゾーンの要件16単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」Ⓐに算入される（注1）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

204

.

Ⅶ 諸規則

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注1）

経済学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

経済学科（2020年度以降学生）の卒業要件単位について卒業するためにはⅧ.諸規則「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目.

Ⅱ 履修関連事項

36 単位

76 単位

分

野

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

キャリア教育科目

２単位

1年次

+

グレーゾーン

14 単位

2年次

=

卒業要件単位

128 単位

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

22単位
（注1）

外国語科目

Ⅴ 諸資格の取得

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②

主題系

4単位

第1外国語

4単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①

第2外国語

8単位

文化事情
Ⅵ カリキュラムマップ.

+

教養教育科目（36 単位）

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

専門教育科目

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

.

Ⅲ 授業・試験・成績

.

+

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

「教養基幹科目」において、22単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1）※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.15を参照。

グレーゾーン（14 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）14単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 22 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「キャリア教育科目」のうち、「キャリア教育科目」の要件 2 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件14単位を超えた場合は、8単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。

（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）
のみ開講

205

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
Ⅰ 大学で学ぶために

16単位

各②
経済統計学A・B
経済学史A・B
一般経済史A・B

経済政策論A・B
社会政策論A・B
日本経済論A・B

国際経済学A・B
金融論A・B
財政学A・B 各②

ミクロ経済学Ⅲ
マクロ経済学Ⅲ
公共経済学A・B
農業経済学A・B
現代産業論A・B

国際貿易論A・B
国際金融論A・B
開発経済学A・B
会計学A・B
金融システム論

地域経済論
経済情報処理Ⅰ
経済情報処理Ⅱ
国際法A・B
各②

計量経済学A・B
日本経済史A・B
西洋経済史A・B
労働経済学A・B
環境経済学A・B
都市経済学A・B
地方財政論A・B
経済情報論A・B
社会思想史

社会保障論
産業組織論
中小企業論
金融政策論
ファイナンス論
アジア経済論
欧米経済論
多国籍企業論各②

租税法A（基礎）

企業と法

行政法Ⅰ（総論）A

第三類

財務会計論A・B
国際会計論A・B
マーケティング論A・B
国際マーケティング論

環境ビジネス論
行政法Ⅰ
（総論）B
行政法Ⅱ
（各論）
企業倫理 各②

中部経済論
地域ビジネス論

エリア・リサーチⅠ
エリア・リサーチⅡ

エリア・リサーチⅢ
各②

専門演習Ⅰ②

専門演習Ⅱ④

各②

Ⅳ カリキュラム

専門演習Ⅲ④

必修を
含め
14単位

専門講読Ⅰ
（英語）
・Ⅱ
（英語） 各②
専門講読Ⅲ
（英語）
②
キャリア英語Ⅲ・Ⅳ、経済学特講Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ・Ⅶ

各②

ビジネス英語A・B
経済学特講Ⅰ

経済学特講Ⅱ
経済学特講Ⅲ

各②

要件単位

.

キャリア教育科目（2 単位）
1年次

2年次

3年次

4年次

キャリア・デザインⅠ②
キャリア・デザインⅡ②

２単位

キャリア・デザインⅢ②
各②.

産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

Ⅶ 諸規則

キャリア
教育科目

インターンシップ②※2単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

Ⅵ カリキュラムマップ※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

分野

Ⅴ 諸資格の取得

第四類

卒業論文④
注2016年度以降入学者のみ

.

第二類

総合民法

Ⅲ 授業・試験・成績

第一類
発展科目

76
単
位
Ⓐ

4年次  

Ⅱ 履修関連事項

基幹科目

3年次  

.

20単位

ミクロ経済学Ⅰ・Ⅱ
マクロ経済学Ⅰ・Ⅱ
経済数学Ⅰ・Ⅱ
キャリア英語Ⅰ・Ⅱ
情報リテラシー A・B

2年次  

.

基礎科目

1年次  

.

要件単位
総計 内訳

分野

.

専門教育科目（76 単位）

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次  

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 B・C・D 各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.56・57を参照）

206

法学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために法律学科の卒業要件単位について

Ⅱ 履修関連事項.

卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
分

野

4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②.

Ⅲ 授業・試験・成績

宗教学

要件単位
分野合計
内訳

.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

外国語科目

Ⅴ 諸資格の取得.

教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位

4単位

（注1）

主題系

4単位

第1外国語

6単位

第2外国語

10単位

文化事情
Ⅵ カリキュラムマップ.

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
情報科学Ⅲ・Ⅳ

各②

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②
英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1）※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.15を参照。

グレーゾーン（14 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

14単位
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「キャリア教育科目」で修得した単位（14 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 14 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
「他学部・他学科科目」で修得した単位（14単位まで修得可）（注2）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

207

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
Ⅰ 大学で学ぶために.

専門教育科目（76 単位）
要件単位
合計 内訳

野

入門科目

1年次

2年次  

3年次  

法学、刑法Ⅰ（総論）A、民事法入門、憲法入門

4年次  

各②

憲法Ⅰ（統治）②

公法

行政法Ⅰ
（総論）
Ａ②

刑法Ⅱ
（各論）
Ａ・Ｂ

22

単位

基本科目

Ⅱ 履修関連事項

刑法Ⅰ（総論）Ｂ②

刑事法
民法

.

分

各②

民法Ⅰ（総則）、民法Ⅱ（物権） 各②
民法Ⅲ（債権総論）
、民法Ⅳ
（契約）
、民法Ⅵ
（不法行為等）
、民法Ⅶ
（親族）

商法

会社法Ⅰ
（機関Ａ）
・会社法Ⅱ
（機関Ｂ）

国際関係法

国際法Ⅰ
（総論）
Ａ・Ｂ

各②

.

民事訴訟法入門②

各②

Ⅲ 授業・試験・成績

民事訴訟法

各②

政治学

政治学原論、政治過程論

各②

基礎法

宗教法、法哲学Ａ・Ｂ、法制史Ａ・Ｂ、外国法Ａ・Ｂ

商法

行政法Ⅰ
（総論）
Ｂ、行政法Ⅱ（各論）、地方自治法、自治体法務

民法Ⅴ（担保物権）
、民法Ⅷ
（相続）

P.
56

単位

10

社会経済法

各②

会社法Ⅲ（設立・株式）、会社法Ⅳ（資金調達・組織再編）、商取引法A・B、保険法A・B

）参照

民事訴訟法

各②

.

刑事訴訟法Ａ・Ｂ、少年法

各②

民事訴訟法Ａ・Ｂ、民事執行・保全法、倒産処理法

各②

各②
各②

国際関係法

国際法Ⅱ
（紛争処理法）Ａ・Ｂ、国際私法Ａ・Ｂ

各②

政治経済

行政学Ａ・Ｂ、財政学Ａ・Ｂ、経済原論Ａ・Ｂ

各②

法律実務Ⅰ・Ⅱ

特殊講義

.

総合民法②

資格支援

各④
特殊講義Ⅰ～ⅩⅤ 各②（Ⅰ租税法A(基礎）、Ⅱ租税法B(応用)、Ⅲ金融商品取引法、Ⅳ証券市場論と法、
Ⅴ企業法特講、Ⅵ国際経済法、Ⅹドイツ法A、Ⅺドイツ法B、ⅩⅢ家族法)

（注3）

他学部連携

保険論Ａ・Ｂ
（商）
、企業倫理
（経営）
、金融論Ａ・Ｂ(経済)外部機関連携

法実務概論Ⅰ（司法）、法実務概論Ⅱ（地域行政）、法実務概論Ⅲ（現代の社会課題）、
法実務概論Ⅳ・Ⅴ 各②

（注3）

各②

基礎演習Ⅱ②

専門演習Ⅰ④

専門演習Ⅱ④

法職演習Ⅰ②（注4）

法職演習Ⅱ② （注4）

法職演習Ⅲ② （注4）

外国書演習Ⅰ④

外国書演習Ⅱ④

要件単位.

キャリア教育科目（2 単位）
1年次

2年次

3年次

4年次

キャリア・デザインⅠ②

キャリア
教育科目

キャリア・デザインⅡＡ・ⅡＢ

２単位以上
修得
（注5）

各②

インターンシップ②
キャリア・デザインⅢ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ
産官民提携講座Ⅱ各②②（注5）2単位を超えて修得した単位は14単位までグレーゾーンに算入され、8単位までⒶ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

1年次

Ⅶ 諸規則

※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
（注3）
分野ごとの要件単位は定められていないが、Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。
（注4）
各科目２科目４単位まで卒業要件単位Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

Ⅵ カリキュラムマップ

6単位   基礎演習Ⅰ②

演習

Ⅴ 諸資格の取得

発展科目

労働法Ａ・Ｂ、経済法Ａ・Ｂ、知的財産法Ａ・Ｂ

.

民法

各②

Ⅳ カリキュラム

単位 Ⓐ

76

憲法Ⅱ
（人権）
Ａ・Ｂ

※科目一覧（刑事法コース特定科目から

公法

各②

2年次

3年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

4年次  
各②、地域連携学Ｂ・Ｃ・Ｄ

各②※長期インターンシップ④（詳細についてはP.62、63を参照）

208

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

現代社会法学科の卒業要件単位について

Ⅱ 履修関連事項.

卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
分

野

4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②.

Ⅲ 授業・試験・成績

宗教学

要件単位
分野合計
内訳

.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

外国語科目

Ⅴ 諸資格の取得.

教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位

4単位

（注1）

主題系

4単位

第1外国語

6単位

第2外国語

10単位

文化事情
Ⅵ カリキュラムマップ.

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
情報科学Ⅲ・Ⅳ

各②

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②
英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」（注1）に算入される。
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.15を参照。
※

グレーゾーン（14 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

14単位
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「キャリア教育科目」で修得した単位（14 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 14 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
「他学部・他学科科目」で修得した単位（14単位まで修得可）（注2）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

209

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
要件単位
合計 内訳

野

導入科目

1年次  

2年次  

3年次  

4年次  

10単位   法学、憲法入門、人権論、刑事法入門、民事法入門、民法Ⅰ(総則)、司法制度入門、政治学入門 各②
行政法A②

公法
刑事法

刑法（総論）
・（各論） 各②（注3）

民事法

Ⅱ 履修関連事項

基礎科目

行政法B②

.

分

民法Ⅱ（物の利用と法）、民法Ⅲ（財産取引と法）、損害賠償と法

政治学

政治学原論②

国際

国際法の構造と機能②
法と社会、情報と法、現代社会と犯罪

各②.

法と倫理、紛争解決と法、環境と法、NPO と法、メディアと法、
ジャーナリズム論、民事裁判と法、刑事裁判と法、 行政紛争と法 各②

Ⅲ 授業・試験・成績

社会各②

福祉社会と法、現代社会と家族

福祉

各②

社会保障と法、家族と福祉、ジェンダーと法（総論）・（各論）、少年法（手続）・（処遇） 各②
企業と法、企業の運営と法

企業

金融担保と法、消費者と法、現代社会と保険、交通災害と補償、企業の資金調達・再編と法、企業取引と法、 労働と法、 各②

（注3）

各②

.

地方政治、日本政治史

発展科目

Ⅳ カリキュラム

単位Ⓐ

76

政治

各②

地方自治と法、国家と宗教、日本の行政、西洋政治史、政党史、政治思想史、比較政治 各②
国際法と平和、国際政治史

国際各②

国際機構と法、国際紛争と法、国際人権と法、国際関係論

各②

総合民法②
各④

.

法律実務Ⅰ・Ⅱ

Ⅴ 諸資格の取得

資格支援

特殊講義Ⅰ～ⅩⅤ 各②（Ⅰ租税法A(基礎)、Ⅱ租税法B(応用)、Ⅲ金融商品取引法、Ⅳ証券市場論と法、Ⅴ企業法特講、Ⅵ国際経済と法）

他学部連携

金融論Ａ・Ｂ(商)、コーポレートガバナンス(経営)、社会政策論Ａ・Ｂ(経済)、社会思想史(経済) 各②

外部機関連携

法実務概論Ⅰ（司法）、法実務概論Ⅱ（地域行政）、法実務概論Ⅲ（現代の社会課題）、
法実務概論Ⅳ・Ⅴ 各②

演習

（注3）

基礎演習Ⅱ②

専門演習Ⅰ④

専門演習Ⅱ④

法職演習Ⅰ② （注4）

法職演習Ⅱ② （注4）

法職演習Ⅲ② （注4）

外国書演習Ⅰ④

外国書演習Ⅱ④※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
（注3）
分野ごとの要件単位は定められていないが、Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。
（注4）
各科目２科目４単位まで卒業要件単位Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

Ⅵ カリキュラムマップ

6単位   基礎演習Ⅰ②

.

特殊講義

キャリア教育科目（2 単位）
2年次

3年次

4年次

.

1年次

Ⅶ 諸規則

要件単位

キャリア・デザインⅠ②

キャリア
教育科目

キャリア・デザインⅡＡ・ⅡＢ

２単位以上
修得
（注5）

各②

インターンシップ②
キャリア・デザインⅢ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ
産官民提携講座Ⅱ各②②（注5）2単位を超えて修得した単位は14単位までグレーゾーンに算入され、8単位までⒶ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

1年次

2年次

3年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

4年次  
各②、地域連携学Ｂ・Ｃ・Ｄ

各②※長期インターンシップ④（詳細についてはP.62、63を参照）

210

総合政策学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 授業・試験・成績.

総合政策学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目

20 単位

96 単位

卒業要件

分野

分野合計

宗教学

1年次  

内訳

4単位

=

卒業要件単位

128 単位宗教学Ⅰ・Ⅱ

2年次

3年次  

4年次  

各②

人文系：心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ 各②
社会系：法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、
    歴史学A-Ⅰ・A-Ⅱ・B-Ⅰ・B-Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②
自然系：数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅢ・Ⅳ

各①

主題系:仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、
人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
健康の科学 各②

20単位
16単位

.

Ⅴ 諸資格の取得

外国語科目

Ⅵ カリキュラムマップ

.

12 単位

教養教育科目（20 単位）

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

Ⅶ 諸規則.

グレーゾーン+○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

.

Ⅲ 履修関連事項.

専門教育科目

+

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎）  各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）
、会話Ⅰ・
韓国語
Ⅱ  各①
スペイン語（注 1）
Ⅰ a・Ⅱ a・Ⅰ b・Ⅱ b・Ⅰ c・Ⅱ c 各①
日本語（注 2）
Ⅰ d・Ⅱ d・Ⅰ e・Ⅱ e 各①
スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ

健康総合
科学科目

各①
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

海外事情科目

海外事情Ⅰ・Ⅱ各②、 海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①※教養教育科目において20単位を超えた場合、「グレーゾーン」に算入される。
（注1）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講（注2）
外国人留学生のみ履修可能

グレーゾーン（12 単位）
分野

要件単位

1年次

2年次

キャリア・デザインⅠ、キャリア対策Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

キャリア・

.

Ⅷ 教室見取図

12単位
その他

4年次

各②

キャリア・デザインⅡ、インターンシップ、社会と倫理
心理学実験Ⅰ・Ⅱ 各①

デザイン科目

グレーゾーン

3年次

各②、

・「教養教育科目」のうち、20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の「リテラシー科目」、「基盤科目」、「展開科目」で必要最低単位を超えた単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（12 単位まで修得可）

211

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

要件単位

情報リテラシーⅠ・Ⅱ

*

*

各②

社会調査論Ⅱ、社会統計学Ⅱ、データ分析Ⅱ

Ⅲ 履修関連事項

社会統計学Ⅰ、データ分析Ⅰ

各②

ロジカルシンキングⅠ・Ⅱ、問題解決技法、プランニング論、
ファシリテーション、空間デザイン 各②*

総合政策概論②
政策規範論、政策過程論、政策評価論

各②
各②

法学入門、環境学入門、グローバリゼーション論、生命論

各②

日本現代史、世界現代史、組織意思決定、数理意思決定

各②

政治理論、政治過程論、日本政治論、比較政治論、現代行政論、
日本行政論、地方自治論、地域政策、合意形成論、NPO・NGO論

経済・環境
クラスター

経済政策、財政学Ⅰ・Ⅱ、金融論Ⅰ・Ⅱ、環境政策、
環境評価論、環境マネジメント論、環境共生論、国際環境論

国際
クラスター

国際関係史、国際関係論、国際安全保障論、外交政策、国際機構論、
人間の安全保障論、国際開発論、国際協力論、国際政治経済論、国際社会論 各②

社会・文化
クラスター

各②

各②

表象文化論、多文化共生社会論、コミュニティ論、社会政策、機会均等論、格差社会論、男女共生社会論、生涯学習社会論、現代教育論、教育政策 各②

24単位

情報法、情報倫理、情報社会論、マスメディア論、コミュニケーション論、
情報システム論、情報ネットワーク論、情報インタフェース論
マルチメディア論、情報産業論 各②

人間科学
クラスター

生涯発達心理学、青年心理学、人格心理学、メンタルヘルス論、社会心理学、
対人認知論、心理診断法、行動科学、生命健康科学、生態学 各②

総合領域

総合政策a・b・c・d・e・f 各②
リサーチ・プロジェクトⅠa・Ⅰb

リサーチ・プロジェクトⅡa・Ⅱb

16単位

各②

リサーチ・プロジェクトⅢa・Ⅲb

各②

リサーチ・プロジェクト
Ⅳa・Ⅳb 各②

Ⅶ 諸規則

リサーチ・
プロジェクト各②

Ⅵ カリキュラムマップ

情報・メディア
クラスター

Ⅴ 諸資格の取得

展開科目

政治・行政
クラスター

.

単位

（注4）

.

単位

.

政治学基礎、経済学基礎、国際関係学基礎、社会学基礎、情報科学基礎、人間科学基礎

Ⅳ カリキュラム

基盤科目
96

各②

社会調査論Ⅰ②

2単位

6単位

各②

イングリッシュ・プロジェクトⅠ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

（注3）

14

各①、日本語表現法Ⅰ②

日本語表現法Ⅱ②

*

8単位

各②

.

プラクティカル英語Ⅰ・Ⅱ（注3）

プランニング
リテラシー

各②

コミュニケーション英語Ⅰa・Ⅰb・Ⅱa・Ⅱb・Ⅲa・Ⅲb・Ⅳa・Ⅳb

（注3）

6単位

リサーチ
リテラシー

4年次  

Ⅱ 授業・試験・成績

34

単位

リテラシー科目

言語
リテラシー

3年次  

プログラミングⅠ・Ⅱ、データベース

（注3）
14単位

2年次  

.

4単位

情報
リテラシー

1年次  

.

分野

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（96 単位）(注3）「*」の中より8単位選択して修得する必要がある。
(注4）8単位まで「基盤科目」に算入される。「基盤科目」が22単位を超えた場合、「グレーゾーン」に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
3年次

4年次  

.

2年次

Ⅷ 教室見取図

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ、地域連携学 A・B・C・D 各②
長期インターンシップ④（※詳細についてはP.54・55を参照）

212

健康科学部

健康科学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

健康科学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
専門教育科目

教養教育科目

（専門選択科目を除く）

24 単位

92 単位

+

グレーゾーン

12 単位

卒業要件単位=

128 単位.

Ⅱ 授業・試験・成績+○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

.

Ⅲ 履修関連事項

教養教育科目（24 単位）
野

宗教学

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

分

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②

人文系

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②
数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、
産業と科学Ⅰ・Ⅱ、ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ 各②

主題系
Ⅴ 諸資格の取得

英語（注1）

.

3年次

6単位

20単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 、英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ

各①

外国語科目

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ  各①
ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎）  各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ  各①スペイン語（注 2）

健康総合
科学科目

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①.

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナンバリング

エレクティブ

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

海外事情科目
24単位

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ各①※ 「教養教育科目」において、24単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1） 外国人留学生の外国語科目の履修はP.42参照（注2） スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

.

Ⅶ 諸規則

合計

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各①

グレーゾーン（12 単位）分

Ⅷ 教室見取図

.

野

要件単位

1年次

2年次

プロジェクト演習Ⅰ・Ⅱ

専門
選択科目

3年次

4年次

各②、手話②
健康キャリア論、インターンシップ、人格心理学、心理学研究法、手話演習 各②
海外健康・スポーツ論、心身科学特論 各②

グレーゾーン

12単位

その他【グレーゾーンに算入される単位】
・「教養教育科目」の要件 24 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 92 単位を超えて修得した科目の単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（18 単位まで修得可）※ グレーゾーンの要件 12 単位を超えた場合、6 単位までⒶ「専門展開科目」に算入される。

213

健康科学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（92 単位）
野

要件単位

専門
基礎科目

12単位

1年次  

2年次  

3年次  

健康医学入門（医学総論を含む）、健康心理学入門、健康スポーツ科学入門、健康脳科学入門、プレセミナーⅠ・Ⅱ
解剖学、学校保健（学校安全等を含む）
、生理学

各②

各②

衛生学・公衆衛生学、学習･認知心理学､ 救急・応急処置、健康医学（内科学を含む）、健康統計学、言語学、生涯発達心理学、健康スポーツ栄養学、健康スポーツ心理学、精神医学・精神保健、病理学、分子遺伝学、リハビリテーション医学 各②

24単位
以上

社会福祉・教育(社会保障制度、リハビリテーション概論及び医療福祉教育・関係法規を含む）、
小児科学、ストレス科学論、生活習慣病論、救急・応急処置演習 各②
各②.

運動生理学、小児保健学、微生物・免疫学、予防医学、栄養生化学、学校保健演習、健康情報と医学、
生涯健康論、介護概論 各② 健康運動指導実技（アクアビクス）・（エアロビック）、
健康運動指導実技（ジョギング・ウォーキング）、レクリエーションスポーツ実習Ⅰ 各①
運動生理学演習、体力測定・評価演習、海外の生涯教育、学習情報の収集と提供、企業内教育論、生涯学習社会論 各②

Ⅲ 履修関連事項

健康開発科学科目

薬理概論、養護概説Ⅰ・Ⅱ、体力測定・評価

Ⅱ 授業・試験・成績

専門
基幹科目

4年次  

.

分

運動療法論、レクリエーションスポーツ論、健康相談（カウンセリング）、
食物化学（食品学を含む）、臨床栄養学、看護学 各②
看護演習②、看護実習④
環境健康医学、喫煙と健康、先端医療概論、長寿科学、学校看護学、メンタルヘルス 各②
レクリエーションスポーツ実習Ⅱ ①
運動療法演習、レクリエーションスポーツ演習、社会心理学 各②
体育原理②

保健体育実践演習

②

言語聴覚障害総論、口腔機能論（臨床歯科医学を含む） 各②

耳鼻咽喉学、心理測定法、失語症Ⅱ、高次脳機能障害学、
言語発達障害学Ⅱ(訓練）、言語発達障害学Ⅲ（脳性麻痺・学習障害）、
音声障害、構音障害Ⅱ（器質性構音障害）、
発声発語障害学Ⅳ（運動障害性構音障害総論・各論）、嚥下障害学、吃音、聴覚障害（小児聴覚障害・成人聴覚障害）、視覚聴覚二重障害、補聴器・人工内耳、臨床評価学演習、嚥下障害学演習、総合臨床学、
応用演習Ⅰa・Ⅰb、応用演習Ⅱa･Ⅱb、基礎演習Ⅱ、高次脳機能障害学演習 各②
健康科学総合演習Ⅰ・Ⅱ

各②

.

.
.

専門セミナーⅠ・Ⅱ 各②
卒業論文⑧、臨床実習⑫(注3)

Ⅶ 諸規則

16単位
以上

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナンバリング

言語聴覚科学科目
専門総合
科目

遺伝・画像診断学、臨床神経学、形成外科学、口腔外科学、音声・言語・聴覚医学Ⅰ（呼吸・発声・聴覚系の構造及び機能）、
音声・言語・聴覚医学Ⅱ（神経系の構造、機能及び病態）、臨床心理学、音声学、言語発達学、音響学・聴覚心理学、言語聴覚障害診断学、失語症Ⅰ、言語発達障害学Ⅰ（評価）､ 構音障害Ⅰ（機能性構音障害）、
聴力検査、基礎演習Ⅰa、基礎演習Ⅰb 各②

Ⅴ 諸資格の取得

スポーツイベント論、スポーツ指導方法論、スポーツ社会学
スポーツ文化論、スポーツマーケティング 各②
体育実技
（剣道）
・
（サッカー）
・（柔道）
・（ソフトボール）
・（テニス）
体育実技（バスケットボール）・（バドミントン）
・（バレーボール）・（ラグビー）
身体表現実技（エアロビック）・（ダンス） 各①
健康運動指導演習、コーチング演習、障がい者スポーツ演習、健康スポーツ栄養学演習、
メディカルコンディショニング演習、トレーニングプログラミング演習、
リハビリテーション演習(スポーツ含む)、バイオメカニクス演習、
保健体育指導演習 各②

36単位
以上
Ⓑ

.

92単位
Ⓐ

Ⅳ カリキュラム

健康スポーツ科学科目

専門展開科目運動学（運動方法学を含む）、障がい者スポーツ論、スポーツ経営学、健康スポーツ情報論、
スポーツ政策論、トレーニング科学論、バイオメカニクス 各②
体育実技(器械運動)・(水泳)・(ダンス)・(陸上競技） 各①
健康スポーツ心理学演習、トレーニング演習 各②※92単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
※言語聴覚士受験資格取得のためには38単位以上必要です。
（注3）言語聴覚士受験資格取得のためには必修です。

卒業要件に算入されない科目
野

単位

1年次

2年次

3年次

4年次  

認定心理士
資格取得
関連科目

.

キャリア・デザイン②

自由選択
科目

サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 A・B・C・D 各②

卒業要件に
算入しない

Ⅷ 教室見取図分

長期インターンシップ④
基礎実験演習Ⅰ・Ⅱ（心理学実験Ⅰ・Ⅱ） 各②
認知心理学ｂ、発達心理学ｂ

214

各②

健康栄養学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

健康栄養学科の卒業要件単位について

Ⅱ 授業・試験・成績.

卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目+24 単位

専門教育科目+80 単位

グレーゾーン

24 単位

教養教育科目（24 単位）
卒業要件（24単位）
分野合計
内訳

分野
宗教学

教養基幹科目

4単位

1年次  

4単位

2年次  

Ⅴ 諸資格の取得

.

4年次  

人文系

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

6単位

自然系

化学Ⅰ、生物学Ⅰ、情報科学Ⅰ  各②
数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅱ、生物学Ⅱ、情報科学Ⅱ 各②

12単位

情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②

主題系

外
国
語
科
目

3年次  

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、
人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、
情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ  各②.

Ⅳ カリキュラム

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナンバリング.

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

.

Ⅲ 履修関連事項
Ⅶ 諸規則.

卒業要件単位

=

18単位
4単位

英語

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ

ドイツ語

6単位

中国語

各①

各①

ドイツ語Ⅰ
（基礎）
・Ⅱ
（基礎） 各①

2単位

中国語Ⅰ
（基礎）
・Ⅱ
（基礎） 各①（注1） フランス語

フランス語Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①

韓国語

韓国語Ⅰ
（基礎）
・Ⅱ
（基礎） 各①

健康総合科学科目

2単位

合計

24単位

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①※ 「教養教育科目」において、24単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1） 外国人留学生の外国語科目の履修はP.82参照

グレーゾーン（24 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ  各①
ドイツ語 中国語
フランス語 韓国語

グレーゾーン

Ⅲ（読解）・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、会話Ⅰ・Ⅱ  各①

スペイン語Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①

24単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」の要件 24 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 80 単位を超えて修得した科目の単位.

Ⅷ 教室見取図「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

2年次

3年次

4年次  

卒業要件に

キャリア・デザイン②

算入しない

サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 A・B・C・D 各②
長期インターンシップ④215

健康栄養学科

カリキュラム概要.

卒業要件（80単位）

社会・環境
と健康

4
単位

健康管理概論②  

2年次  
健康心理学②

3年次  
公衆衛生学②

4年次  
公衆衛生学実習①

医療福祉概論②
人体構造学②  

人体構造機能学実験①②
医科学Ⅱ（消化器系等）

生体機能学②

生化学各論②

薬理概論②

生化学総論②

生化学基礎実験①

健康スポーツ医学②

医科学Ⅲ（その他の疾患）②

Ⅱ 授業・試験・成績

人体の構造と機能、疾病の成り立ち生化学応用実験①
病理学②

27
単位
以上

生活習慣病論②
病原微生物学②
医科学Ⅰ（代謝・栄養系等）②
食品機能化学②

食品健康科学論②

食品機能評価法②

食品安全管理学②

食品応用分析実験法①

調理学②

食品安全学実験①

調理科学実験①

食品基礎分析実験法①

Ⅲ 履修関連事項

食べ物と健康13単位

食品成分学②.

専門基礎科目

10
単位

1年次  

.

分野

基礎調理実習①
応用調理実習①

応用
栄養学

5
単位

栄養生理学②
応用栄養学②

スポーツ栄養学②

母子栄養学②

応用栄養学実習①

加齢栄養学②
栄養教育論②  

栄養
教育論

栄養学実験①.

3単位

基礎栄養学②  

Ⅳ カリキュラム

基礎
栄養学

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（80 単位）

栄養教育実習①

栄養教育各論②  

栄養カウンセリング論②

5
単位

健康・栄養情報演習①

臨床栄養学

臨床栄養学総論②

分子栄養学②

臨床栄養学各論②

栄養アセスメント論②

介護概論演習②

.

24
単位
以上

口腔機能論演習②

5単位

Ⅴ 諸資格の取得

専門基幹科目

健康行動科学②

臨床栄養学実習①
運動療法論②
栄養ケアマネジメント論②
臨床栄養管理実験①

給食経営
管理論

4
単位

公衆栄養学②

環境健康医学②

給食経営管理論②

給食経営管理基礎実習①

フードサービス論②

給食経営管理応用実習①
フードマーケティング論②
健康管理総合演習①

健康栄養科学入門①  

管理栄養士総合基礎演習①1
単位

管理栄養士総合応用・臨床演習①

臨地実習Ⅱ②（注2）
臨地実習Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ①（注2）
心身科学特論②

健康栄養学特論①  

健康栄養総合演習②

健康栄養専門セミナー④  

管理栄養士海外研修②  

6
単位

卒業研究⑧

管理栄養士
関連科目

合計

管理栄養士セミナー②

有機化学②
分析化学②

80単位

※80単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
（注2）管理栄養士は必修科目です。
（Ⅲ・Ⅳ・Ⅴのいずれか1科目を選択）

216

Ⅷ 教室見取図

総合
科目

8
単位
以上

臨地実習Ⅰ
（校外実習を含む）
①

1
単位

.

専門発展科目臨地
実習.

臨地実習事前事後演習①

Ⅶ 諸規則

総合
演習

公衆栄養学実習①  

.

2
単位

公衆栄養活動論②

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナンバリング

公衆栄養学

食事調査演習①  カリキュラム概要

心理学科の卒業要件単位について.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 授業・試験・成績

.

心理学部

Ⅳ.カリキュラム

卒業するためには「愛知学院大学学則」第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン

16 単位=

卒業要件単位

128 単位

〇卒業要件の確認ポイント
・表中の〇内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）分野

Ⅲ 履修関連事項

4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ各②

.

宗教学

要件単位
分野合計
内訳

.

Ⅴ 諸資格の取得.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナンバリング.

教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

外
国
語
科
目

人文系

4単位

哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位

4単位

（注1）

主題系

4単位

第1外国語

6単位

第2外国語

（注2）

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

10単位

文化事情

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
情報科学Ⅲ・Ⅳ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②
英語 Ⅰ a・Ⅱ a、英語 Ⅰ b・Ⅱ b  各①
英語 Ⅰ c・Ⅱ c  各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ  各① （1 言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情  各② （1 科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ  各①（注1）「教養基幹科目」において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注2） 外国人留学生の外国語科目の履修はP.41参照

グレーゾーン（16 単位）
分野

要件単位

1年次

2年次

Ⅶ 諸規則

特別支援
教育に関
する科目

3年次

4年次

障害者教育史、知的障害者の心理・生理・病理、知的障害者教育論、病弱者の心理・生理・病理、肢体不自由者教育論、病弱者教育論、
視覚障害教育総論、聴覚障害教育総論、
重複障害・軽度発達障害教育総論 各②

.

（注3）

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ 各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーン

16単位
その他

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ  各①.

Ⅷ 教室見取図

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎）  各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ  各①スペイン語（注 4）

海外事情Ⅰ・Ⅱ 各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ  各①「教養教育科目」の「教養基幹科目」うち 20 単位を超えて修得した科目の単位「専門教育科目」について、76 単位を超えて修得した科目の単位、「単位互換」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 16 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「基幹・展開・卒業研究」に算入される。
（注4）スペイン語はⅠ（基礎）・Ⅱ（注3）教職課程受講登録者のみ履修可能。18単位のうち、16単位まで卒業要件に入れることができる。
（基礎）
のみ開講

217

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
1年次

4年次

心理学概論Ⅰ・Ⅱ、心理学統計法Ⅰ・Ⅱ、認知心理学Ⅰ（知覚・認知心理学） 各②
発達心理学Ⅰ、人格心理学Ⅰ（感情・人格心理学）、社会心理学Ⅰ（社会・集団・家族心理学）、
ストレスマネジメント入門 各②
心理学研究法専門基幹科目

講義科目

学習・言語心理学②②
認知心理学Ⅱ、発達心理学Ⅱ、人格心理学Ⅱ、社会心理学Ⅱ、生理学Ⅰ（人体の構造と機能及び疾病）、生理学Ⅱ 各②.

Ⅲ 履修関連事項

神経・生理心理学、生理心理学、心理学史、スポーツ心理学、
ポジティブ心理学、カレントトピックスa・b・c・ d・ e・f 各②
調査法Ⅰ・Ⅱ

各②
ストレスマネジメント演習Ⅰ・Ⅱ

その他

インターンシップ②

臨床心理学Ⅰ（臨床心理学概論）、多職種連携論、健康・医療心理学

心理検査演習Ⅰ・Ⅱ、面接法・介入法（心理的アセスメント）、
人格・臨床心理学演習Ⅰ・Ⅱ 各②

異文化理解、ケアマネジメント、発展講義ｃ・ｄ・ｅ・ｆ・ｇ・ｈ
演習
科目Ⓑ

発達・教育心理学演習Ⅰ・Ⅱ、社会・産業心理学演習Ⅰ・Ⅱ

講義科目

産業・組織心理学Ⅰ・Ⅱ、データサイエンス入門、感性工学、消費者行動論

各②

製品評価の心理学、多変量解析Ⅰ・Ⅱ、行動経済学、発展講義i・ｊ
実験心理学演習Ⅰ・Ⅱ、情報ビジネス心理学演習Ⅰ・Ⅱ、
デジタルデザイン演習 各②

演習
科目

卒業研究

演習科目

心理学実験Ⅰ・Ⅱ⑥

各②
プレセミナー、総合研究演習Ⅰ

各②

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナンバリング

演習
科目Ⓑ

12単位

各②

.

4単位

各②

Ⅴ 諸資格の取得

文化心理学、障害者・障害児心理学、教育心理学Ⅰ（教育・学校心理学）、教育心理学Ⅱ、障害者教育総論、肢体不自由者の自立活動の理論と実際、肢体不自由者の心理・生理・病理、
知的障害児指導法 各②

講義科目

単位以上を含むこと

情報・ビジネス

専門
総合
科目

.

臨床心理学Ⅱ（心理学的支援法）、司法・犯罪心理学、精神疾患とその治療Ⅰ・Ⅱ、発展講義a・b 各②

演習
科目Ⓑ

自専攻分野

多文化・共生

4単位

20

各②

Ⅳ カリキュラム

講義科目

28

各②

.

演習科目Ⓑ

4単位

単位

心理学実践

単位Ⓐ 演習科目Ⓑの中から４単位以上を含むこと

44

専
門
展
開
科
目

3年次

Ⅱ 授業・試験・成績

講義科目

専門基礎科目

20単位

2年次

.

要件単位
内訳

分野

各②

.

各②

Ⅶ 諸規則

総合研究演習Ⅱ・Ⅲ

合計

76単位

※76単位を超えて修得した単位は「グレーゾーン」に算入される。

卒業要件に算入されない科目
分

野

単

位

1年次

2年次

3年次

4年次

卒業要件に
算入しない

自由選択
科目

各②

心理実習Ⅰ ①.

福祉心理学、関係行政論、心理演習

心理実習Ⅱ・Ⅲ  各①
キャリア・デザイン ②
サービスラーニング演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ、地域連携学 A・B・C・D

長期インターンシップ

218④

Ⅷ 教室見取図公認心理師の職責 ②

公認心理師
専用科目

各②

歯学部

分野

部門

教養基礎科目
教養教育科目歯科基礎科学科目
外国語科目
健康総合科学科目

1年
2年
3年
4年
5年
6年
春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋
宗
教
学
Ⅰ
2
宗
教
学
Ⅱ
2
心
理
学
Ⅰ
2
心
理
学
Ⅱ
2
哲
学
Ⅰ 2
哲
学
Ⅱ
2
論
理
学
Ⅰ 2
論
理
学
Ⅱ
2
文
学
Ⅰ 2
文
学
Ⅱ
2
美
術
Ⅰ 2
美
術
Ⅱ
2
法
学
Ⅰ 2
法
学
Ⅱ
2
政
治
学
Ⅰ 2
政
治
学
Ⅱ
2
経
済
学
Ⅰ 2
経
済
学
Ⅱ
2
社
会
学
Ⅰ 2
社
会
学
Ⅱ
2
教
育
学
Ⅰ 2
教
育
学
Ⅱ
2
地
理
学
Ⅰ 2
地
理
学
Ⅱ
2
歴
史
学
Ⅰ 2
歴
史
学
Ⅱ
2
化 学 の 基 礎 2
ド イ ツ 語Ⅰ（ 基 礎 ） 1
ド イ ツ 語 Ⅱ（ 基 礎 ）1
中 国 語 Ⅰ（ 基 礎 ） 1
中 国 語 Ⅱ（ 基 礎 ）1
フ ラ ン ス 語Ⅰ（ 基 礎 ） 1
フ ラ ン ス 語Ⅱ（ 基 礎 ）
1
物
理
学
Ⅰ 2
物
理
学
Ⅱ 2
物
理
学
Ⅲ
2
化
学
Ⅰ 2
化
学
Ⅱ
2
化
学
実
習 1
化
学
演
習
1
生
物
学
Ⅰ
2
生
物
学
Ⅱ
2
生 物 学 実 習 2
生 物 学 の 基 礎 2
情 報 統 計 学 Ⅰ 2
情 報 統 計 学 Ⅱ
2
英
語
Ⅰ
a 1
英
語
Ⅰ
b 1
英
語
Ⅱ
a
1
英
語
Ⅱ
b
1
英
会
話
Ⅰ 1
英
会
話
Ⅱ
1
ス ポ ー ツ 科 学 Ⅰ 1
ス ポ ー ツ 科 学 Ⅱ
1
授業科目名

学年

部門 自 由 選 択 科 目

卒業要件

2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
40

自由
単位
海 外 事 情 Ⅰ・ Ⅱ
1～6
各2
海 外 事 情 Ⅲ・ Ⅳ
1～6
各1
サ ー ビ ス ラ ー ニ ング 実 習Ⅰ～ Ⅳ
1～6
各1
課 題 解 決 型 演 習Ⅰ～ Ⅳ
1～6
各2
長 期 イ ン タ ー ン シップ
2～64
地 域 連 携 学 A ～ Ｄ
1～6
各2
自由選択科目の単位は卒業に必要な単位数に算入されない。
授業科目名

必修
単位
2
2
2
2

開講学年

219

選択
単位

卒業要件
4 単位修得すること。
4 単位修得すること。

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1

6 単位以上修得すること。

6 単位修得すること。

6 単位修得すること。

8 単位修得すること。
4 単位修得すること。

6 単位修得すること。

2 単位修得すること。

6

46 単位

部門
専門教育科目

1年
2年
3年
4年
5年
6年
学年
授業科目名
春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋
歯学入門セミナーⅠ
1
歯学入門セミナーⅡ
1
歯学入門セミナーⅢ
1
歯学入門セミナーⅣ
1
歯学入門セミナーⅤ
1
情報の科学
1
歯の構造
1
実習：歯の構造
1
細胞の構造と機能
1 1
実習：細胞の構造と機能
1 2
人体の構造
2
実習：人体の構造
5
人体の機能
2 1.5
実習：人体の機能
1 0.5
生命の分子的基盤
2 1.5
実習：生命の分子的基盤
1 0.5
歯科基礎科学1
生体材料 ･ 歯科材料
1 2
実習：生体材料 ･ 歯科材料
2
社会と歯学Ⅰ1
実習：歯冠形成1
臨床医学 （外科）１
1
病因 ･ 病態 ･ 診断
2 2
実習：病因 ･ 病態 ･ 診断
2 2
感染と免疫
2 1
実習：感染と免疫
2
生体と薬物
2 1
実習：生体と薬物
2
社会と歯学Ⅱ
1 1
硬組織疾患の病態と治療
1 1
実習：硬組織疾患の病態と治療
2
医療コミュニケーション学
1
臨床歯科補綴学1
冠 ･ 橋義歯補綴1
実習：冠 ･ 橋義歯補綴
2
放射線 ･ 画像診断学 （画像検査）１
1
臨床医学 （内科）
1 1
臨床医学 （外科）２1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ-1
1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ-1
1
顎顔面部の成長発育と不正咬合
1
小児の歯科治療 （１）1
社会と歯学Ⅲ1
実習：社会と歯学
2
歯髄組織の常態と疾患
1 1
実習：歯髄組織の常態と疾患
2
歯周組織疾患の病態と治療
1 1
実習：歯周組織疾患の診断と治療
2
部分欠損補綴1
実習：部分欠損補綴
2
顎顔面補綴
1
全部欠損補綴1
実習：全部欠損補綴2
高齢者・在宅歯科治療
1 1
インプラント歯科学
1
実習：インプラント歯科学
1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ-2
1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ-2
1
実習：口腔・顎顔面領域の疾患
1
不正咬合の診断と治療
1
実習：不正咬合の診断と治療
2
小児の歯科治療 （２）1
実習：小児の歯科治療
1
障害者の歯科治療1
放射線 ･ 画像診断学 （画像検査）２1
歯科麻酔
1
臨床医学 （小児科）1
臨床予備実習3
臨床実習 ･ 総合歯学 ･ 総合研修
13 13 7 11
隣接臨床医学3
歯科法医学／歯科東洋医学／スポーツ歯学
1
総合示説 （基礎医学示説・臨床医学示説）
2
実習：歯科臨床解剖学2
卒業要件
小計 4 4 17 14 17 20 17 20 13 13 15 11

220

必修
単位
1
1
1
1
1
1
1
1
2
3
2
5
3.5
1.5
3.5
1.5
1
3
2
1
1
1
4
4
3
2
3
2
2
2
2
1
1
1
2
1
2
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
1
2
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
3
44
3
1
2
2
165

卒業要件

165 単位修得すること

165 単位

必修等

分野

部門

○
○

授業科目名

教養基礎科目

教

宗教学
心理学
哲学
哲学
論理学
論理学
文学
美術
法学
政治学
経済学
社会学
社会学
教育学
地理学
歴史学
化学の基礎

単位数
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ
Ⅱ
Ⅰ
Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ
Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ

担当者名

２・２
２・２
2
2
2
2
２・２
２・２
２・２
２・２
２・２
２

○
○
○
○

ドイツ語（基礎）
中国語（基礎）
フランス語（基礎）
物理学
化学
化学
化学実習

○
○
○
○

化学演習
生物学
生物学
生物学実習

○

生物学の基礎

○
○

情報統計学
英語

Ⅰ・Ⅱ
Ⅰａ・Ⅱａ

２・２
１・１

○

英語

Ⅰｂ・Ⅱｂ

１・１

○

英会話

Ⅰ・Ⅱ

１・１

○

スポーツ科学

Ⅰ・Ⅱ

１・１

養
教
育
科
目

歯科基礎科学科目

Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ
Ⅰ
Ⅱ

２・２
２・２
２・２
2
2
１・１
１・１
１・１
２・２・２
2
2
１
1
2
2
2

Ⅰ
Ⅱ

2

外国語科目
健康総合科学科目

山端 信祐
白木 優悟
松野充貴
本年度開講せず
松野充貴
本年度開講せず
佐々木 亜紀子
本年度開講せず
本年度開講せず
本年度開講せず
本年度開講せず
今井 隆太
本年度開講せず
内田 康弘
柴田 陽一
本年度開講せず
来住 準一
松永 諭
本年度開講せず
本年度開講せず
本年度開講せず
有馬 義康
松永 諭
松永 諭
来住 準一
松永 諭
来住 準一
池田 健
浅原 正和
池田 健
浅原 正和
神垣 あかね浅原 正和
池田 健
佐部利 真吾香ノ木 隆臣
近藤 浩
鷲嶽 正道
菅井 大地
G.D. ガニエ
R.L. ノテスタイン
安藤 晴彦
境田 雅章

必修等の記号…○印＝必修科目

部門

授業科目名

単位数

担

当

者

名

開講学年

自由選択科目

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各2

1～6

海外事情Ⅲ・Ⅳ

各1

1～6

サービスラーニング実習Ⅰ～Ⅳ

各1

1～6

課題解決型演習Ⅰ～Ⅳ

各2

1～6

長期インターンシップ

4

2～6

地域連携学 A ～ D

各2

1～6

221

部門

授業科目名

必修
単位数

担当者名

開講学期

1年 2年 3年 4年 5年 6年

専
門
教
育
科
目

歯学入門セミナーⅠ1

濵村和紀 （教務主任 基礎） 他

春

歯学入門セミナーⅡ1

本田雅規 （学部長） 他

春

歯学入門セミナーⅢ

1

本田雅規 （学部長） 他

春

情報の科学

1

河合達志

他

春

歯学入門セミナーⅣ1

嶋﨑義浩 （教務主任 臨床） 他

秋

歯学入門セミナーⅤ

1

三谷章雄 （病院長） 他

秋

歯の構造

1

本田雅規

他

秋

実習：歯の構造

1

本田雅規

他

秋

細胞の構造と機能

2

本田雅規

他

通

実習：細胞の構造と機能

3

本田雅規

他

通

人体の機能

3.5

平場勝成

他

通

実習：人体の機能

1.5

平場勝成

他

通

生命の分子的基盤

3.5

鈴木崇弘

他

通

実習：生命の分子的基盤

1.5

鈴木崇弘

他

通

生体材料 ･ 歯科材料

3

河合達志

他

通

人体の構造

2

池田やよい

他

春

実習：人体の構造

5

池田やよい

他

春

歯科基礎科学

1

河合達志

他

春

実習：生体材料 ･ 歯科材料

2

河合達志

他

秋

社会と歯学Ⅰ

1

嶋﨑義浩

他

秋

実習：歯冠形成

1

近藤尚知

他

秋

臨床医学 ( 外科 )１

1

野本周嗣

他

秋

病因 ･ 病態 ･ 診断

4

前田初彦

他

通

実習：病因 ･ 病態 ･ 診断

4

前田初彦

他

通

感染と免疫

3

長谷川義明

生体と薬物

3

濵村和紀

他

通

社会と歯学Ⅱ

2

嶋﨑義浩

他

通

硬組織疾患の病態と治療

2

辻本暁正

他

通

臨床医学 ( 内科 )

2

成瀬桂子

他

通

医療コミュニケーション学

1

諸冨孝彦

他

春

冠 ･ 橋義歯補綴

1

近藤尚知

他

春

実習：冠 ･ 橋義歯補綴

2

近藤尚知

他

春

放射線 ･ 画像診断学 （画像検査）１

1

有地榮一郎

臨床医学 ( 外科 )２

1

野本周嗣

実習：感染と免疫2

長谷川義明

実習：生体と薬物

2

濵村和紀

他

秋

実習：硬組織疾患の病態と治療

2

辻本暁正

他

秋

臨床歯科補綴学

1

近藤尚知

他

ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ-11

顎口腔外科学講座

秋

ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ-1

1

後藤満雄

他

秋

顎顔面部の成長発育と不正咬合

1

宮澤

他

秋

小児の歯科治療 （１）1

小児歯科学講座

健

他

他
他

通

春
春

他

222

※１

秋

秋

秋

備考

部門

授業科目名

必修
単位数

担当者名

開講学期

※１

1年 2年 3年 4年 5年 6年

歯髄組織の常態と疾患

2

諸冨孝彦

他

通

歯周組織疾患の病態と治療

2

三谷章雄

他

通

高齢者・在宅歯科治療

2

木本

統

他

通

社会と歯学Ⅲ

1

嶋﨑義浩

他

春

部分欠損補綴

1

武部

純

他

春

※２

1

木本

統

他

春

インプラント歯科学

1

近藤尚知

他

春

実習：インプラント歯科学

1

近藤尚知

他

春

ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ-21

顎口腔外科学講座

春ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ-2

1

後藤満雄

他

春

不正咬合の診断と治療

1

宮澤

健

他

春

実習：不正咬合の診断と治療

2

宮澤

健

他

春

小児の歯科治療 （２）1

小児歯科学講座春

実習：小児の歯科治療

1

小児歯科学講座春

放射線 ･ 画像診断学 （画像検査）２

1

有地榮一郎

春

臨床医学 ( 小児科 )

1

鬼頭敏幸

他

春

実習：社会と歯学

2

嶋﨑義浩

他

秋

実習：歯髄組織の常態と疾患

2

諸冨孝彦

他

秋

実習：歯周組織疾患の診断と治療

2

三谷章雄

他

秋

実習：部分欠損補綴

2

武部

純

他

秋

顎顔面補綴

1

武部

純

他

秋

実習：全部欠損補綴

2

木本

統

他

秋

実習：口腔・顎顔面領域の疾患

1

顎口腔外科学講座

秋

障害者の歯科治療

1

小児歯科学講座

秋

歯科麻酔

1

奥田真弘

他

秋
秋

全部欠損補綴

専
門
教

他

育
科
目

臨床予備実習3

池田やよい （4 年生学年主任） 他

臨床実習 ･ 総合歯学 ･ 総合研修26

三谷章雄（５年学年主任） 他

臨床実習 ･ 総合歯学 ･ 総合研修18

木本 統（６年学年主任） 他

通隣接臨床医学3本田雅規 （学部長） 他

春

歯科法医学／歯科東洋医学／スポーツ歯学1

妹尾洋 （非） 他

春

総合示説（基礎医学示説・臨床医学示説）2本田雅規 （学部長） 他

春

実習：歯科臨床解剖学

2

池田やよい

春

他

※１ 春・・・春学期、秋・・・秋学期、通・・・通年を表す。
※２ 令和 5 年度は開講しない。

223

通

備考

薬学部

Ⅰ. 薬学部について

別表

教養教育科目・自由選択科目および単位数

薬学部授業科目配当表
分

野

春学期

人文社会系
語学系

必修科目

体育系

薬学基礎系

単位数

宗教学Ⅰ（2年次）
心理学Ⅰ（2年次）
英語Ⅰa
英語Ⅰb
英語Ⅰc（4年次）
スポーツ科学Ⅰ
物理学Ⅰ

2
2
1
1
1
1
2

化学Ⅰ
化学Ⅱ
生物学Ⅰ
生物学Ⅱ
数学Ⅰ

2
2
2
2
2

実習

秋学期

単位数

宗教学Ⅱ（2年次）
心理学Ⅱ（2年次）
英語Ⅱa
英語Ⅱb

2
2
1
1

スポーツ科学Ⅱ

1

物理学Ⅱ（3年次）

2

数学Ⅱ
化学実習
生物学実習

2
2
2

必修科目計
教養教育科目

実習

物理学入門Ⅰ
情報統計学Ⅰ
化学の基礎
哲学Ⅰ
論理学Ⅰ
文学Ⅰ
美術Ⅰ
地理学Ⅰ
歴史学Ⅰ
法学Ⅰ
政治学Ⅰ
経済学Ⅰ
社会学Ⅰ
教育学Ⅰ
ドイツ語Ⅰ（基礎）
中国語Ⅰ（基礎）
フランス語Ⅰ（基礎）韓国語Ⅰ（基礎）
スペイン語Ⅰ（基礎）

薬学基礎系

選択科目

人文社会系

語学系

主題系

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1

物理学実習
物理学入門Ⅱ
情報統計学Ⅱ

2
2
2

哲学Ⅱ
論理学Ⅱ
文学Ⅱ
美術Ⅱ
地理学Ⅱ
歴史学Ⅱ
法学Ⅱ
政治学Ⅱ
経済学Ⅱ
社会学Ⅱ
教育学Ⅱ
ドイツ語Ⅱ（基礎）
中国語Ⅱ（基礎）
フランス語Ⅱ（基礎）韓国語Ⅱ（基礎）
スペイン語Ⅱ（基礎）
薬と社会（2・3年次）**

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
2

自由選択科目

△
△
△
△
△
▲

2単位
2単位
2単位
2単位
2単位
2単位
4単位
2単位
2単位

合計単位数
2年次以降
4単位
4単位

計

1単位

2単位

11単位

35単位

2単位以上

2単位以上

2単位以上

2単位以上

7（5）*単位以上（2単位以上）*

7単位以上

11（9）*単位以上 （2単位以上）* 11単位以上

卒業要件単位（教養教育科目）
2
2
各2
各1
各1
各2
4
各2
1

2単位
2単位

24単位

選択科目計

数学の基礎
生物学の基礎
海外事情Ⅰ・Ⅱ
海外事情Ⅲ・Ⅳ
サービスラーニング実習Ⅰ〜Ⅳ
PBL演習Ⅰ〜Ⅳ
長期インターンシップ
地域連携学A〜D
薬学アドバンスト海外研修

1年次

46単位（必修科目35単位+選択科目11単位）

自由選択科目は、卒業要件単位に算入されない△印の科目は1〜6年次に履修できる▲印の科目は専門教育科目であり、2年次以降に履修できる*( )内は2単位分を2または3年次に修得する場合。
**選択必修ではないので、「薬と社会」を履修しなくても卒業可能。

224

Ⅰ 薬学部
について

部門

Ⅰ. 薬学部について

別表 1－6年次専門教育科目の必修・選択・自由選択科目および単位数（2021年度以降入学生対象）
薬学部授業科目配当表
年次
分野

物理系

Ⅰ 薬学部
について

部門

春学期

化学系

薬用植物学

生物系

解剖学
生理学

１ 年次

秋学期
薬品物理化学Ⅰ単位
春学期
秋 １ 薬品物理化学Ⅱ
薬品分析化学
春１
秋 １ 有機化学Ⅰ

基礎有機化学医療系

生命と医の倫理

春 １ 介護概論
秋１

薬物作用学Ⅰ
薬物作用学Ⅱ
病理学

必

専 科

単位
春学期
春 １ 製剤学
春１
秋１
生体有機化学
春 １ 生薬学
秋 １ 薬品合成化学
春１
春１
春１
春１
秋１
秋 １ 基礎感染症学
秋１
公衆衛生学
春 １ 薬物作用学Ⅲ
秋 １ 薬物作用学Ⅳ
秋１
秋１
基礎薬物動態学
医薬品情報学

臨床系

修

機器分析学

生体成分代謝学
微生物学
免疫学

衛生系

薬学概論

秋学期

有機化学Ⅱ

春 １ 酵素学
春 １ 分子生物学
秋 １ 機能形態学
医療統計学

細胞生物学

２ 年次

門 目

秋学期

製剤工学

単位
春１
秋１

天然物化学

春１
春１
春１
秋１

春１
秋１
春１
環境衛生学
秋１
春１
春１
薬物治療学Ⅰ秋１
疾患病態学Ⅰ
秋１
春１
医薬品代謝学秋１
春１★日本薬局方概論 秋 １
★調剤学
秋１
臨床心理学
秋１

微生物薬品学

発展系

教

３ 年次

育
科

実習・演習

目

基礎薬学演習Ⅰ

10単位

語学系
医療系

医学概論Ⅰ

10単位
医学概論Ⅱ

薬学英語（前半）

春１
秋１

基礎薬学実習Ⅲ
情報処理演習早期体験学習Ⅱ

春 2 基礎薬学実習Ⅳ
春 2 医療薬学実習Ⅰ
秋2
秋１
春１
秋１

25単位
薬学英語（後半）2単位

春2
春2★医療薬学実習Ⅱ 秋 2★実務実習事前演習Ⅰ 秋 １

27単位
春 １ 実用薬学英語（前半）
春１
実用薬学英語（後半） 秋 １
秋１
2単位

１単位

１単位

２６単位

２８単位

発展系

選
択
科
目

春 １ 基礎薬学実習Ⅰ
秋 １ 基礎薬学実習Ⅱ
早期体験学習Ⅰ

卒業
小計

小計
要求
単位
合計

基礎薬学演習Ⅱ

小計
要求
単位
総計

2単位＊１

卒業要件単位数

140単位
186単位（専門科目140単位）

自由選択科目
薬学アドバンスト海外研修（ ）の単位数は卒業に必要な最小修得単位数を表す。
＊1：医学概論Ⅰ・Ⅱおよび特論科目の中から4単位以上を修得する。
〔「医学概論Ⅰ」「医学概論Ⅱ」について〕
単位互換科目として履修します。単位修得時は「認定」となります。修得した単位は卒業要件に算入されますが、進級要件には算入されません。
シラバスは別途配布されます。
＊2：この実習は、受け入れ施設の都合等を考慮して、指定期間中の合計22週で実施する。
＊3：卒業研究は4年秋学期から6年春学期まで実施する。
★ ：実務実習事前学習科目

225

春学期

４ 年次

秋学期

単位

５ 年次

春学期

秋学期

単位

６ 年次

春学期

秋学期

単位

化学系
生物系
衛生系

専 科
門 目

発展系

教
育
科

実習・演習

目

語学系

卒業
小計

医療系

小計
要求
単位
合計

発展系

選
択
科
目

春１
春１
春１
春１
春１

薬物動態学

臨床系

修

医療系

必

環境毒性学・放射化学
食品衛生・栄養学
薬事・法制
薬物治療学Ⅱ
医薬品毒性学

小計
要求
単位
総計

春１
臨床コミュニケーション論 秋 １★処方解析学春１★がん化学療法学
春１★救急集中治療学 秋 １
疾患病態学Ⅱ
春１
疾患病態学Ⅲ秋１
統合型学習
春２
先端疾病治療学
秋１
医薬品開発学秋１
漢方薬学
秋１
薬学総合演習Ⅰ
通２
春２★実務実習事前演習Ⅱ★実務実習事前演習Ⅲ 秋 ２

23単位

臨 床 実 務 実 習＊ 2

外書講読Ⅰ

卒業研究＊3
20単位
外書講読Ⅱ
2単位

２３単位

皮膚科学・香粧品学 秋 １
薬局経営学秋１
地域医療薬局学
秋１

3単位
1単位

卒業要件単位数

通20

春１
秋１

アドバンスト医療薬学Ⅰ
アドバンスト医療薬学Ⅱ

春１
春１

医療経済学

春１

薬学総合演習Ⅱ

27単位

１単位

１単位

２１単位

２７単位

通４

通20

創薬化学特論秋１
細胞情報学特論
秋１
生体予防薬学特論 秋 １
薬品動態制御学特論 秋 １
臨床薬学特論秋１
医療薬学特論秋１
6単位＊ １
4単位（医学概論Ⅰ・Ⅱおよび特論科目の中から4単位以上）
140単位
186単位（専門科目140単位）

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Ⅰ 薬学部
について

年次
分野

物理系

部門

「愛知学院大学データサイエンス教育プログラム」 取組概要
身につけることができる能力

プログラムの目的①数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる
基礎的な素養を身につける。
②それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につける。

全学部全学生を対象に数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成する。

概要
学生周知

履修登録

オリエンテーション

所属学部で開講されるプログラムを構成する科目の履修要項 等単位を修得する

修了証発行申請

受講

修了証発行

プログラムを構成する科目

単位修得

学部

科目名

科目名

ビジネス情報リテラシーⅠ

情報の科学

法学部

情報科学Ⅱ

ビジネス情報リテラシーⅡ

歯科基礎科学

商学部

情報科学Ⅳ

経営学部

経営情報論
ＩＣＴビジネス

歯学部

社会と歯学Ⅰ
社会と歯学Ⅱ

情報リテラシーA

経営統計Ⅰ

社会と歯学Ⅲ

情報リテラシーB

経営統計Ⅱ

実習：社会と歯学

情報リテラシーA

基礎薬学演習Ⅰ

情報社会論
データ分析Ⅰ

経済学部

情報セキュリティ

・必修科目等との重複開講を防ぐなど、時間割編成の工夫により、多くの学生が受講できるように対応
・授業内での質疑応答のほか、オフィスアワーやメール等授業時
間外での相談・指導等の体制を整備
・プログラム修了者へのアンケートをもとに改善点等を検討し、プログラムの充実を図る

学部

情報科学Ⅰ

心理学部

サポート体制

科目名

文学部

健康科学部 情報科学Ⅲ

活用学部

情報リテラシーB
経済情報論A

総合政策学部

情報リテラシーⅡ

薬学部

情報処理演習
製剤工学
医薬品情報学

データ分析Ⅰ

運営組織「愛知学院大学データサイエンス教育プログラム委員会」において、プログラムの運営を行う。また、学生の履修状況やアンケートより、プログラムの改善や自己点検・評価等を行う。

（担当部署︓教務課・名城公園キャンパス事務室・⻭学部事務室・薬学部事務室）
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