様式１

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

高等専門学校独立行政法人 国立高等専門学校機構 ③ 設置形態

④ 所在地

宮崎県都城市吉尾町４７３−１⑤ 申請するプログラム名称

工学教育の素養〜数理・データサイエンス・AI⑥ プログラムの開設年度

令和３

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無61人

（非常勤）

37

人

6人

（常勤）

⑧ 教員数

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

802

総数人

１年次

163

人

２年次

165

人

３年次

168

人

４年次

162

人

５年次

144

人

６年次

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

和田 清

（役職名）

校長

⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教務委員会（責任者名）

松崎 賜

（役職名）

副校長 (教務主事)⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
自己点検評価委員会及び数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会（責任者名）

和田 清

（役職名）

校長

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 総務課

E-mailshomu@jim.miyakonojo-nct.ac.jp

1

担当者名

井料田 一喜電話番号

0986-47-1118

様式２－○

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

学部・学科によって、修了要件は相違しない「情報基礎Ⅰ」を修得していること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
情報基礎 I （１年）
2 ○ 全学開講 ○ ○④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
情報基礎 I （１年）
2 ○ 全学開講 ○ ○2

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
情報基礎 I （１年）
2 ○ 全学開講 ○ ○⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報基礎 I （１年）
2 ○ 全学開講 ○ ○⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修
単位数 必修授業科目
授業科目
開講状況 2-1 2-2 2-3
開講状況 2-1 2-2 2-3
情報基礎 I （１年）
2 ○ 全学開講 〇 ○ ○3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
基礎数学Ⅰ
基礎数学Ⅱ
微分積分学Ⅰ
代数学
数学特論
情報基礎Ⅱ
情報基礎Ⅱ

選択項目
4-1統計および数理基礎 情報基礎Ⅱ
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4‐2アルゴリズム基礎

授業科目

選択項目
4‐4時系列データ解析

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

講義内容①情報技術は進展が速いということを理解し、それに伴う社会の変化と課題について理解する「情報基礎 I 」

1-1 （４回目）（１）現在進行中の社会変化（第②AIの定義とその必要性について理解する「情報基礎 I 」（２７回目）
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①データ・AIを具体的にどのように使えば良いのかについて理解する「情報基礎 I 」（２８回目）
る
1-6②機械学習・強化学習・深層学習について理解する「情報基礎 I 」（２９回目）①統計学の手法に基づいて得られたアンケート調査結果から，全体の結果を推測できるしくみ「情報基礎 I 」（１１回目）
1-2②アンケート調査などで集められた回答をデータ化し，回答者全体の傾向を把握する単純集計の方法「情報（２）「社会で活用されているデー基礎 I 」（１２回目，１３回目）
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの
1-3①データの作り方・収集方法・変換方法「情報基礎 I 」（１０回目）②属性や回答ごとによる解答傾向を読み取るためのクロス集計の方法「情報基礎 I 」（１４回目，１５回目）

4

①Pythonを用いてcsvデータの読み込み、統計量の確認、グラフを書く方法「情報基礎 I 」（２５回目，２６回目）（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 ②質的データから情報を読み解くために、クロス集計表の分析方法「情報基礎 I 」（１８回目）
におけるデータ利活用事例が示③相関係数や回帰分析などを用いて、データの結びつきや予測方法「情報基礎 I 」（１９回目，２０回目）
され、様々な適用領域（流通、製④公的機関などが公表している統計データを利用して、簡単な分析「情報基礎 I 」（２１回目）
造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と①情報技術は進展が速いということを理解し、それに伴う社会の変化と課題について理解する「情報基礎 I 」
組み合わせることで価値を創出
1-5 （４回目）
するもの②代表的な情報システムとその利用形態について学習する「情報基礎 I 」（４回目）①AIの定義とその必要性について理解する「情報基礎 I 」（２７回目）②データ・AIを具体的にどのように使えば良いのかについて理解する「情報基礎 I 」（２８回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1③機械学習・強化学習・深層学習について理解する「情報基礎 I 」（２９回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ④データ・AIを活用するうえで，必要となる倫理やセキュリティについて理解する「情報基礎 I 」（３０回目）
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする①情報通信社会「情報基礎 I 」（６回目）②情報セキュリティの必要性、対策、機密性、完全性、可用性「情報基礎 I 」（６回目）
3-2③インシデント発生時にとるべき行動「情報基礎 I 」（７回目）④脅威を理解し対策方法を理解「情報基礎 I 」（７回目）①Excelでのデータの処理方法、関数の扱い方、グラフの作成法「情報基礎 I 」（１７回目）
2-1 ②オープンデータを用いてExcelを活用した表作成とグラフ作成を行い、可視化したデータから特徴を読みとる「情報基礎 I 」（１７回目）（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、①データの代表値、ばらつきや表現の仕方「情報基礎 I 」（１６回目）
社会での実例を題材として、②実データを用いた演習によりデータの特徴を捉える方法「情報基礎 I 」（１６回目）「データを読む、説明する、扱う」 2-2③データを実問題へ適用し活用するための取り扱い方や分析方法「情報基礎 I 」（１６回目）
といった数理・データサイエン④データを特徴づける値の定義や取り扱い「情報基礎 I 」（１６回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの①質的データから情報を読み解くために、クロス集計表の分析方法「情報基礎 I 」（１８回目）
2-3②相関係数や回帰分析などを用いて、データの結びつきや予測方法「情報基礎 I 」（１９回目，２０回目）③公的機関などが公表している統計データを利用して、簡単な分析「情報基礎 I 」（２１回目）④データ分析を行う場合の問題点や注意点「情報基礎 I 」（２２回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AIの基礎的素養とデータを分析する基本的能力
社会情勢や社会での実例を学び、人間中心の適切な判断ができ、変化する社会で活躍しようとする向上心
基礎的なプログラミング能力⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.miyakonojo-nct.ac.jp/ai.html
5

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和３

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
機械工学科
電気情報工学科
物質工学科
建築学科

合 計

入学
定員

収容
定員404040
40200
200
200200160800

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

41414041163

41413641159000000000060000000000000000000000000000000000000000

合計

414140410000000000000000163

履修率

21%
21%
20%
21%
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20%

様式４教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
都城工業高等専門学校 教務委員会規則・数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会要項② 体制の目的
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を全ての学生に対して修得させることを目的とし、都城工業高等専門学校 「教務委員会」において、プログラムの推進を図る。そして、 「数理・データサイエンス・AI専門部会」 において、カリキュラムや授業内容の点検および評価を行い、プログラムの改善・進化を図る。
③ 具体的な構成員
教務委員会委員長 ： 松﨑
賜 （副校長・教務主事）
教務委員会委員 ： 土'井 猛志
教務委員会委員 ： 迫田 和之
教務委員会委員 ： 野口 太郎
教務委員会委員 ： 大岡優
教務委員会委員 ： 向江 頼士
教務委員会委員 ： 臼井 昇太 （情報教育センター長）
専攻科委員会委員 ： 藤川 俊秀 （情報教育センター副センター長）
数理・データサイエンス・AI専門部会長 ： 山下 敏明
数理・データサイエンス・AI専門部会員 ： 清山 史朗 （専攻科長）
数理・データサイエンス・AI専門部会員 ： 小原 聡司
数理・データサイエンス・AI専門部会員 ： 中島 里沙
学生課長： 野口 修
学生課教務係長 ： 瀬戸口 修郎④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績20%
令和４年度予定
100%
令和６年度予定
100%
令和７年度予定
100%
具体的な計画

令和５年度予定
収容定員（名）100%
800

全学科の教育プログラムを必修科目で構成しており、１年生の全学生が履修する。必修科目によって構成されているため１年生(毎年、約160名)に対する履修率は100％である。
現時点では、第２・３学年への留学生（毎年、約２〜３名）、第４学年への編入学生（毎年、約０〜１名）への対応は行われていないが、履修者数・履修率の向上に向けた取り組みを検討する。また、教職員の質の向上と情報共有を図ることを目的としてFD研修において教学マネジメントを行うことを検討している。

7

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
該当科目（情報基礎 I）において、１年生の全学生がプログラムを履修できるように教育プ
ログラムを構成している。教育プログラムを必修科目で構成しており、１年生の全学生が全員履修できる体制となっている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
教育プログラムを必修科目で構成しており、１年生の全学生が全員履修する。
教育プログラムについてはホームページに掲載しており、教育プログラムを構成する科目において１年生の全学生に周知をおこなう。

8⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制※ 履修に関しては教育プログラムを必修科目で構成しており、１年生の全学生が全員履修する。
修得に関するサポート体制として、放課後に高学年学生による「ピアサポート」による学習支援等を実施している。
※ 「ピアサポート」はMicrosoft社Teams上チャネルでも展開しており、場所や時間を選ばずに 学習サポートが可能な体制となっている。また、教育プログラムを構成する科目は、学習支援システム（LMS）BlackboardおよびMicrosoft社Teams上チャネルでも展開しており、すべての学生がオンライン上から質問できる等、時間と場所を選ばずに教員と学生の双方向のやりとりが可能な支援体制を構築している。
オフィスアワーおよび補講などの支援体制が構築されている。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み※ 教育プログラムを構成する科目は、Microsoft社Teams上チャネルでも展開しており、すべての学生がオンライン上から質問できる等、時間と場所を選ばずに教員と学生の双方向のやりとりが可能な支援体制を構築している。
※ 学生が所属する各クラスに担任、副担任が設置され、手厚い支援体制が構築されている。
また、令和２年度第１学年入学生より、遠隔授業にも適用できるようにPC、タブレット、スマートフォンの活用を推進し、第１学年の全学生にMicrosoft社Teamsを含むOffice365にアクセスできる状態にある。Teams上には、授業の各科目のチャネル等が構築され、チャットや各科目のチャネルを使用してオンライン上で教員に相談できる体制が構築されている。

9

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
プログラムの対応科目「情報基礎I（1年）」の１年生の履修率は４学科とも100%であり、また、１年生の修得率の各学科の平均値は98%と高い値を示していることから、ほとんどの学生がプログラムの内容を修得しているといえる。本プログラム対応の科目の履修および単位修得状況を進級判定会議資料により数理・データサイエン
ス・ＡＩ専門部会が確認する。
プログラムの履修・修得状
況

前期末、学年末の２度、授業評価アンケートを実施し、学生自身は授業の振り返りと到達目標の達成度の自己評価を行っている。また、授業担当者は本アンケートを用いて学生の理解度を分析し、本アンケートを確認する範囲では、受講した学生の理解度を示す各学科の平均値は、2.6であったことから、概ね良好で（１が最高値、５が最低値）、学修成果があったと伺える。プログラム対応の授業評価アンケートを数理・データサイエン
ス・ＡＩ専門部会が取りまとめ評価する。
学修成果

10

教務指導部あるいはプログラム対応科目の教員が、本プログラムの説明を行い、数理・データサイエンス・ＡＩに関する学問の重要性を説明することで学生の意識付けを行っている。授業評価アンケートの結果より、授業の意義を示す各学科の平均値は2.2と比較的高い値（１が最高値、５が最低値）であったことから、本プログラムを学ぶ学生の意識は概ね高いといえる。プログラム対応の授業評価アンケートを数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会が取りまとめ評価する。教務指導部あるいはプログラム対応科目の教員が、本プログラムの説明を学生アンケート等を通じた 行い、その確認を数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会が行う。
学生の内容の理解度

令和３年度に開講された本プログラムに関連する「情報基礎I（１年）」の授業評価アンケートの総合評価の平均点は2.2（１が最高値、５が最低値）であったことから、比較的良好な結果を示している。このアンケートは今後も継続的に実施し、教員の授業の改善に役立てるだけでなく、学生自身が自己の授業の理解度を客観視するツールとして利用することになっている。本プログラムのカリキュラムマップを、数理・データサイエンス・ＡＩ専
学生アンケート等を通じた 門部会が分析する。
後輩等他の学生への推奨度

現時点では、本プログラムの対応科目は「情報基礎I（１年）」のみであるので、今後は、各学科での専門工学に関連した数理・データサイエンス・ＡＩ 科目を配置する必要がある。本プログラムのカリキュラムマップを、数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会が分析する。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

11

学外からの視点
本プログラムを受講した卒業生はいないため、進路先のアンケートは実施していないが、令和２年度の教育点
検報告書の中で、３年ごとに就職・進学先アンケートを実施する仕組みを確認した。令和４年度に確実に同アンケートを実施する必要がある。卒業生および進路先のアンケートを、数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会が３年ごとに行い分析する（令和４年度実施予定）。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

上述のとおり、進路先アンケートは令和４年度に実施予定であり、また、毎年開催している外部の有識者からなる評議員会からの意見を数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会が分析する仕組みとなっている。令和４年度は確実にこれらを実施する必要がある。進路先アンケートおよび評議員会からの意見を数理・データサイエン
ス・ＡＩ専門部会が分析する。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

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今後も学生向けに本プログラムの実施説明会を年度当初に行うなど、履修に関しての整備を進め、受講者側にとって本プログラムの目的と意義をより分かりやすく説明することが望まれる。なお、「情報基礎I（１年）」の授業評価アンケート（１が最高値、５が最低値）の「学ぶことの意義」の平均点は2.2、「学ぶ楽しさ」に関しての平均点は2.7であったことから、学生は、概ね、学ぶことの意義を認識し、楽しみながら学習しているといえる。

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

本プログラムは、一般科目の教育課程に設置される全学科共通科目で構成されており、全学科同じ進度で学修が進んでいる。本プログラムの対象科目は１年生、２年生と連続して展開し、学生は「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教育の基本的な内容を早くから学修できるようになっている。また、教員側は、年２回実施される授業評価アンケートの結果やFD研修会等を通じて、より分かりやすい授業へと改善を続けることが望まれる。学生ポートフォリオで、プログラム対応科目に関して、「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」について学生が自己分析し、担当教員が分析したものを数理・データサイエンス・ＡＩ専門部会が取りまとめ評価する。

https://www.miyakonojo-nct.ac.jp/ai.html②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

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