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】令和６年度申請用

様式１
大学等名
プログラム名鎮西学院大学
データサイエンス・ＡＩ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
学部・学科によって、修了要件は相違しない① 教育プログラムの修了要件② 対象となる学部・学科名称③ 修了要件「データサイエンス概論」の単位を修得すること

必要最低科目数・単位数

1 科目

2

単位

履修必須の有無 令和５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
データサイエンス概論
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
データサイエンス概論
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
データサイエンス概論
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
データサイエンス概論
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】令和６年度申請用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
データサイエンス概論
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

データサイエンス概論（第１回［導入］データサイエンスと社会）では、ビッグデータ、ＡＩ、データ駆動型社会といった概念を紹介し、近年のデジタル社会の趨勢について学ぶ。

1-6

データサイエンス概論（第４回［導入］ＡＩ利活用の課題）では、データサイエンスのサイクル、新しいビジネスモデ
ル、ＡＩ最新技術の活用例について学び、今後、ビジネスや社会活動のなかでデータ・ＡＩの利活用をマネジメント
していくことの重要性を学ぶ。

1-2

データサイエンス概論（第２回［導入］データ・ＡＩと社会）では、調査データや実験データと並んで、人の行動ログ
データや機械の稼働ログデータが重要な役割を担っていることを学び、データのオープン化を通じて、それらが広く活用しうる状態になっていることを学ぶ。

1-3

データサイエンス概論（第２回［導入］データ・ＡＩと社会）では、データ・ＡＩを用いて仮説検証、原因究明、判断支援のプロセスを自動化し、確実かつ迅速な行動をおこなうことが可能となっていることを学ぶ。

1-4

データサイエンス概論（第３回［導入］ＡＩ技術の最先端）では、ＡＩ技術には大きく予測、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といったものがあることを学ぶ。

1-5

データサイエンス概論（第４回［導入］ＡＩ利活用の課題）では、これらの技術を用いたデータサイエンスのサイク
ル、新しいビジネスモデル、ＡＩ最新技術の活用例について学ぶ。

（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】令和６年度申請用（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

データサイエンス概論（第12回［心得］データ・ＡＩ利活用の留意事項）では、個人情報保護、忘れられる権利、
データ倫理、ＡＩ社会原則などを通じて、データ・ＡＩの利活用に潜む危険について知るとともに、そうした危険を回避するための心構えと倫理を学ぶ。

3-2

データサイエンス概論（第12回［心得］データ・ＡＩ利活用の留意事項）では、データバイアスやアルゴリズムバイアスに代表されるデータの間違いについて知識を得るとともに、情報セキュリティを確保する方法について学
ぶ。

2-1

データサイエンス概論（第６回［基礎］データを読む）では、データの種類、データの分布、代表値、ばらつき、相関と因果、母集団と標本抽出、クロス集計表などを学ぶ。

2-2

データサイエンス概論（第７回、第８回［基礎］データを説明する）では、折線グラフ、帯グラフ、箱ひげ図、散布図といった視覚化の方法について学び、不適切なグラフ表現とはどのようなものか、どのようにすれば適切なグラフ表現を見いだせるのかを学ぶ。

2-3

データサイエンス概論（第９回、第10回［基礎］データを扱う）では、データの集計、データの並び替え、データ解析ツール、表形式のデータ（csv）について学び、自らデータをやり取りしたり、加工したりする際のポイントを学ぶ。

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）
１．社会においてどのようにデータ・AIが利活用されているかについて理解する
２．データの読み解きや説明の仕方などのデータリテラシーについて理解する。
３．データ・AIの利活用における法と倫理の問題など留意事項について理解する。
４．実際にプログラミングすることにより，プログラミング的思考を涵養する。

【参考】⑫ 生成ＡＩに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム改訂版」（2024年2月 数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム）において追加された生成ＡＩに関連するスキルセットの内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容

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２
鎮西学院大学

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５

年度

②大学等全体の男女別学生数

男性

348 人

女性

273 人

令和5年度

令和4年度

（ 合計

621

人

）

③履修者・修了者の実績
令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 履修者数

入学
定員

収容
定員

173

50

206

50

45

50

24%

総合社会学部
多文化
コミュニケーション学科

176

40

164

33

32

33

20%

総合社会学部
経済政策学科

272

50

210

82

80

82

39%

157

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165
28%

学部・学科名称

学生数

総合社会学部
社会福祉学科

合 計

621

140

580

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

165

0

0

4

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

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３
大学等名

鎮西学院大学

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 全学の教員数(常勤）

37

人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 姜 尚中

64

人

1

人

（役職名） 学長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会（責任者名） 吉田 耕平（役職名） 運営委員会委員長⑤ 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
鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム自己点検・評価に関する実施要項⑥ 体制の目的「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」（以下教育プログラム）のリテラシーレベル、応用
基礎レベルの認定申請、全学的なデータサイエンス教育のための体制整備のため、「データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会」を置く。 本委員会は鎮西学院大学における「データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」に関する運営を行う。「データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」（以下本学プログラム）のうちの「データサイエンス概論」で申請を行う。認定前は認定の準備として、4か月に1回委員会の開催を行う。また、独自の教育ツール開発や学内外の環境整備を進める。
さらに、本委員会で本学プログラムの改善・進化のため定期的に委員会の開催を行う。
具体的には授業後のアンケートや調査の結果を踏まえて問題点の把握、及び今後の方針の決定を行う。自己点検と評価を積極的に行う場とする。

⑦ 具体的な構成員
委員長 准教授 吉田 耕平
副委員長 多文化コミュニケーション学科 講師 崔 銀景
社会福祉学科 准教授 岩永 耕
経済政策学科 講師 川口 宗徳
教務課長 本田 靖幸

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】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
28%50%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
75%
100%
100%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）580
具体的な計画■全学科の学生の必修科目に設定
2023年度より教育プログラム対象科目である「データサイエンス概論」を全学科一年次の必修科目に設定した。2024年度以降入学の学生についても同様に、必修科目に設定。全学部生の履修を目標とする。
■授業への関心を引き出す。
必修科目であるという理由だけで学修するのではなく、履修が楽しみになる科目を目指す。
オリエンテーションでは「数理・データサイエンス・ＡＩ教育教育プログラム」の説明はもちろん、教育プログラム対象科目や、本学プログラムの説明も動画で行う。わかりやすい動画での案内をすることにより、データサイエンスに興味を持ちやすい環境に導く。授業内容も数学的要素よりも第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会がいかに自分達の生活に密接に結びついているかに焦点をあてる。そこから、生活や社会に密着したデータの扱い方やＡＩの仕組みなどを学ぶことにより授業への関心を引き出していく。

⑨ 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■「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」申請科目である「データサイエンス概論」は全学科の必修科目に設定されている。授業は全学科一斉に行われる。
授業に出席できなくてもオンデマンドで対応できる回を複数回設け、希望する学生が全員受講可能になる体制を整える。課題の提出にはGoogle Classroom等のICTツールを用いる。学修の手助けとなるツールも「データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会」で各学科の教員から意見を募り必要に応じて随時行う。

⑩ 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■全学科の学生の必修科目に設定
教育プログラム申請科目である「データサイエンス概論」は全学科必修の科目である。必修科目であることをオリエンテーションで周知し、履修漏れがないことをゼミ担当教員と教務課が確認する。
オリエンテーションでの「データサイエンス概論」履修の周知は、本学プログラムの紹介ビデオ
内で行われる。必修だからしかたなく履修するのではなく本学プログラム全体に興味をもって履修してもらえるよう積極的な取り組みを行う。

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】⑪ 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■授業の履修をサポート「データサイエンス概論」担当教員が新入生オリエンテーションで本学プログラムの紹介ビデオ
を用いて、「データサイエンス概論」の紹介を行う。現代の第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会がいかに自分達の生活に密接に結びついているか、これからの社会にどれだけ必要な科目であるかを重点的に紹介し、興味を持って履修してもらえるようにする。
■修得をサポート
担当教員は学生の出席状況をIRシステムに登録する。学生支援課は毎月月末に全部の学生の出席状況を確認。届け出なく、出席率が低い学生がいた場合は担当教員に連絡。担当教員
は課題提出の状況を考慮し、修得が不安な学生を学生支援課に連絡。学生支援課は教員からの要請に応じて学生との面談を行う。非常に状況が悪い場合は保護者を交えて早急に面談を行う。学修内容のサポートは担当教員が随時Google Classroomを利用して行う。

⑫ 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■担当教員からの時間外学修指導
授業に直接関係する質問についてはGoogle Classroomを利用して教員と連絡を取ることが出来る。担当教員はそこで随時授業に関する質問に答える。担当教員はオフィスアワーを授業時間にも公表、研究室にも掲示する。授業の予習復習またオンディマンド学習用の資料を複数回用意し、受講生はいつでもGoogle Classroomから自主学修することができる環境を整える。授業を受け続けることができる環境にする。
授業終わりには各学期に複数回調査を行う。調査であがった質問は「データサイエンス・ＡＩ教
育プログラム運営委員会」で発表し、自己点検と評価の材料とする。

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】

様式４
大学等名

鎮西学院大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会（責任者名） 吉田 耕平② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 准教授 運営委員会委員長
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2023年度「データサイエンス概論」を開講した結果履修率は必修ということもあり履修対象となる１年生の履修率はプログラムの履修・修得状 100％となった。修得状況は、履修者からみた修得率が社会福祉学科90％、外国語学科96.7％、経済政策97.6％と
なった。
況

学修成果

授業後に行うGoogle Classroom授業アンケートの結果より学修成果を把握。
学修成果としては、修得率はもちろん、リテラシーレベルの目標である「楽しさ」や「学ぶことの意識」を育てるというところにも焦点をあて、学生が興味を持って授業を履修できているかを調査しながら確認する。
調査結果は３か月毎に開かれる「鎮西学院大学データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会」でも共有・報告し、授業の評価・改善に活用する。

前年度学期末の授業評価アンケートの結果では5段階評価で4より低い評価があった項目は全14項目のうち次の2項目であった。
・この授業に関する参考図書を読んだり、各種情報（新聞・雑誌、Webなど）を自分で調べた。ポイント：3.29
・.この授業では、授業外学習（予習復習・課題など）の必要性や内容についてきちんと説明があった：3.8
学生アンケート等を通じた どちらも学生の自発的な理解度を高める取り組みが不足しているというい分析になった。
学生の内容の理解度
今後は学期末だけではなく、学期内に複数回調査を行い理解度についても「鎮西学院大学データサイエンス・AI教育プ
ログラム運営委員会」に共有・報告を行う。

最終回の講義で、授業後のアンケート項目に後輩等他の学生への推奨度を数字で、推奨ポイントを文章で「データサイエンス概論」履修者に回答してもらう。その回答の結果はHPの「データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」のページで学
学生アンケート等を通じた生からの意見として紹介する予定である。
後輩等他の学生への推奨
度
教育プログラムの対象科目である「データサイエンス概論」は全学科必修の科目である。
2023年度入学生では履修率100％、今後入学する全ての学生について（科目等履修生を除く）必修科目として履修を続ける。
2026年度には全学部生で履修中もしくは履修済みになる計画である。
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

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】

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

学外からの視点
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

2027年度には、初の教育プログラム修了者が就職する。その就職先に教育プログラム修了者であることを伝達し、活躍状況を調査することが可能である。卒業生における採用状況や企業評価の検討は「鎮西学院大学データサイエン
ス・ＡＩ教育プログラム運営委員会」で行う。結果はホームページで公開する予定である。

本学では「一般社団法人雲仙観光局」との連携推進委員会と、「長崎県中小企業家同友会諫早支部」産学官連携委員会で、ヒアリングを行いリアルタイムで産業界から必要とされていることはなにか、そしてSociety 5.0の実現に向けて教
産業界からの視点を含め 育プログラム修了者に期待される役割を把握する。また同じ場で本学プログラム内容の紹介と手法について広く意見た教育プログラム内容・手 を尋ねる。
法等への意見
全学科の学生が学修を楽しみ、興味を持ちながら進めることが最も重要である。リテラシーレベルのモデルカリキュラ
ムに則りつつも、実社会の状況に適応したデータを活用した授業を提供し、学生たちの関心を高める。そのために、身近なＡＩやプログラミングの実践内容も講義で取り入れ、学生たちが楽しみながら学べる環境を整える。楽しいからこそ頑張れるし、興味があるからこそ難しさを感じにくい授業にする。外部の講師も積極的に招き入れ、変化に富んだ授業
数理・データサイエンス・ＡＩを を提供し、豊かな学修体験ができるようにする。
「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

Google Classroomにアップロードされた専用の教材を活用し、予習や復習を容易にし、授業水準を維持しつつ、すべての履修者が授業に適切に追いつけるようする。課題は、実践的なタスクを中心に配置することで、分かりやすく、自己理解を促進するものとする。

※社会の変化や生成AI等の技術の発展を踏まえて教育
内容を継続的に見直すなど、
より教育効果の高まる授業内
容・方法とするための取組や仕組みについても該当があれば記載

9令和５年度シラバス
科目名

担当教
員

データサイエンス概論

礒本 光広

２０２３年度
単位の
配当年次
1年
必修
単位数
2
前期
種別
＜授業の概要＞
急速なデジタル化とグローバル化が進展し，社会構造・産業構造が大きく転換しつつある現代社会において，データサ
イエンスは我々の日常生活のさまざまなシーンで利活用されています。授業ではできるだけ多くの実例を取り上げながら，データサイエンスとは何か，なぜデータが必要なのか，いかにデータを利用できるか等について，具体的な事例を通じて理解を深めることを目指します。またデータサイエンスにおける法と倫理の問題に触れ，個人情報を含むデータの利用について様々な観点から考える機会を提供します。そのため，本講義の受講の前提として，数学的な知識は必ずしも必要としません。
<履修しておくことが望まれる科目または履修に必要な予備知識・技能>
・AI・IT の進展によって社会の変革が続いていることについて学習します。
・日常生活や地域社会の中で利活用されている AI・IT 技術について学習します。
・データ・AI を扱う上で留意すべきことがらについて学習します。
＜授業の到達目標＞
開講時期

・社会においてどのようにデータ・AI が利活用されているかについて理解する。
・データの読み解きや説明の仕方などのデータリテラシーについて理解する。
・データ・AI の利活用における法と倫理の問題など留意事項について理解する。
・実際にプログラミングすることにより，プログラミング的思考を涵養する。
＜講義等の計画＞＜※キーワード・課題・参考資料・URL＞
第１回
ガイダンス，データサイエンス教育の必要性
Society 5.0，データ駆動型社会
第２回

オープン戦略と個人情報

オープンデータ，オプトイン

第３回

データとデータ分析

非構造化データ，アノテーション

第４回

データのベクトル表現と集合

有効グラフ，ベクトル空間，線形代数

第５回

平均・分散・相関

代表値，データ解析ツール

第６回

データ間の距離と類似度

ユークリッド距離，ノルム

第７回

クラスタリングと異常検出

𝑘-means 法，𝑘-medoid 法，外れ値

第８回

線形代数に基づくデータ解析の基礎

ベクトルの分解と合成，内積，基底

第９回

可視化

関係性の可視化、データの図形表現

第１０回

確率と確率分布

データの集計・比較，箱ひげ図

第１１回

信頼区間と統計的検定

母集団，標本調査，有意差

第１２回

非構造化データ解析

自然言語処理，標本化定理

第１３回

分類とパターン認識

最近傍法，ニューラルネットワーク

第１４回

データ収集とバイアス

標本選択バイアス，個人情報保護法

第１５回

人工知能入門

チャットボット，レコメンド＜授業時間外の学習の目安（予習・復習の内容と分量）＞・授業終了後，講義内容を復習してください（90 分程度）。

10

・毎日その日の振返りレポートを作成してもらいます。
・振返りレポート 60％ 期末テスト 30％ その他 10％（授業中の質問・回答等の積極的な取り組みを評価します。）
・授業への出席が全体の 3 分の 2 に満たない場合は，期末試験の受験を認めません。
・授業後の復習は必要です（90 分）。
＜教科書＞
データサイエンス時代に必要なチカラ
著者：礒本光広
出版社：創成社
出版年度：
ISBN：978-4-7944-26
https://www.books-sosei.com/book/26154.html＜参考書・参考文献・参考 URL＞
1 データサイエンス入門 第2版
著者：竹村彰通・姫野哲人・高田聖治 編
和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・
槙田直木・松井秀俊 共著
出版社：（株）学術図書出版社
ISBN：978-4-7806-0730-7
https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0730-7/＜履修上の注意事項や学習上の助言＞・テキストは最初の授業で販売しますので，2,860 円を忘れずに持ってきてください。
・毎回出席すること，欠席が多いと単位認定されません。
※キーワード・課題・参考資料・URL は、無い場合は空欄でも可

11

3学科全てで必修科目として開講：2024年度学生便覧より抜粋
社会福祉学科（

年度以降入学生適用）
カリキュラム
必修科目

科目
区分

科目

科目名

配
当
年
次

建学の理念と歴史

開講学期

前期

前期

就職試験対策講座Ⅰ

前期

共生社会論

前期

ウェルビーイング

前期

データサイエンス概論

前期
後期

哲学

単位
基盤教育科
目の選択科
目から
選択 単位

前期

倫理学

後期

スポーツ実習

前期

健康の科学

後期

法学

前期

法律学

後期

民法

後期

心理学と心理的支援

前期

臨床心理学

○
後期

社会学基礎

後期

コミュニケーション論

前期

社会心理学

前期

日本史

前期

外国史

前期

地理学

後期

経済学入門Ⅰ

後期

経済学入門Ⅱ

55

必修

後期

科目）

統計学概論

教養科目

単位

前期

就職試験対策講座Ⅳ

目

必修

後期

就職試験対策講座Ⅲ

科

単位

後期

就職活動スキルⅢ

就職試験対策講座Ⅱ

育

必修

前期

就職活動スキルⅡ

教

考後期

就職活動スキルⅠ

盤

備

科目）

ICT スキルⅡ

小計（

精
神
保
健
福
祉
士

前期

ICT スキルⅠ

基

社
会
福
祉
士

選
択

後期

キリスト教学ベーシックスキル必修

後期

現代社会とキリスト教Ⅱ

小計（

資格取得
指定科目

前期

現代社会とキリスト教Ⅰ
建学の精神
科目

単位数又
は時間数

前期

英語のしくみ

前期

中国語入門

前期

韓国語入門

前期

12

○

多文化コミュニケーション学科（

年度入学生適用）
カリキュラム
必修科目

科目
区分

科目

科目名

配
当
年
次

建学の理念と歴史

単位数又
は時間数
開講学期

後期

現代社会とキリスト教Ⅱ

前期

前期

就職試験対策講座Ⅰ

前期

前期

就職試験対策講座Ⅳ

後期

科目）

共生社会論

前期

○

ウェルビーイング

前期○

データサイエンス概論

前期

統計学概論

後期

哲学

後期

スポーツ実習

前期

健康の科学

後期

法学
目

教養科目

前期

法律学

後期

民法

後期

心理学と心理的支援

前期

臨床心理学

後期

社会学基礎

後期

コミュニケーション論

前期

社会心理学

前期

日本史

前期

外国史

前期

地理学

○

後期

経済学入門Ⅰ

後期

経済学入門Ⅱ

97

基盤教育科目
の選択科目か
ら
選択 単位

前期

倫理学

科

単位

後期

就職試験対策講座Ⅲ

育

必修

後期

就職活動スキルⅢ

就職試験対策講座Ⅱ

教

単位

前期

就職活動スキルⅡ盤

必修
後期

就職活動スキルⅠ

小計（

単位

科目）

ICT スキルⅡ

基

必修

前期

ICT スキルⅠ

ベーシックスキル考後期

キリスト教学小計（

備

前期

現代社会とキリスト教Ⅰ
建学の精神
科目

必
修

日
養本
成語
選 課教
択 程師

前期

英語のしくみ

前期

○

中国語入門

前期

○

韓国語入門

前期

○

13

経済政策学科（

年度以降入学生適用）
カリキュラム
必修科目

科目
区分

科目

科目名

配
当
年
次

建学の理念と歴史

単位数又
は時間数
開講学期

後期

現代社会とキリスト教Ⅱ

前期

前期

就職試験対策講座Ⅰ

前期

前期

就職試験対策講座Ⅳ

後期

科目）

共生社会論

前期

ウェルビーイング

前期

データサイエンス概論

前期

統計学概論

後期

哲学

前期

倫理学

後期

スポーツ実習

前期

健康の科学

科

後期

法学
目

教養科目

前期

法律学

後期

民法

後期

心理学と心理的支援

前期

臨床心理学

後期

社会学基礎

後期

コミュニケーション論

前期

社会心理学

前期

日本史

前期

外国史

前期

地理学

後期

経済学入門Ⅰ

後期

経済学入門Ⅱ

73

単位

後期

就職試験対策講座Ⅲ

育

必修

後期

就職活動スキルⅢ

就職試験対策講座Ⅱ

教

単位

前期

就職活動スキルⅡ盤

必修
後期

就職活動スキルⅠ

小計（

単位

科目）

ICT スキルⅡ

基

必修

前期

ICT スキルⅠ

ベーシックスキル考後期

キリスト教学小計（

備

前期

現代社会とキリスト教Ⅰ
建学の精神
科目

必
修

社
指会
定調
選 科査
択 目士

前期

英語のしくみ

前期

中国語入門

前期

韓国語入門

前期

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基盤教育科目
の選択科目から
選択 単位鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会規程（2024 年 4 月 1 日施行）

鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会規程（目的）第１条 この規程は、鎮西学院大学学則第七条第５項(1)④の規定に基づき、鎮西学院大学
データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会（以下「本委員会」という。
）の組織
及び運営その他必要な事項について定める。
２ 本委員会は、本学教育プログラムを「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度実施要綱（文部科学大臣決定）」に基づき認定申請すること及びその対応科目の実
施、改善、進化にあたって必要な審議及び連絡調整を行うことを目的とする。
（所掌事項）
第２条 本委員会は、前条の目的を達成するために、以下の事項を所掌する。
(1) 教育プログラムの認定申請に関する事項(2) 教育プログラムの実施に関する事項(3) 教育プログラムの自己点検・評価に関する事項(4) その他教育プログラムの実施に関する必要な事項（組織）第３条 本委員会は、学長が指名する各学科の専任教員及び教務課長により構成する。
２ 委員会の定数について学長が定める。
３ 第１項の学長が指名する専任教員の委員の任期は１年とし、再任を妨げない。
（委員長）
第４条 本委員会に委員長を置き、学長が任命する。
２ 委員長は、本委員会を招集し、その議長をつとめるものとする。
３ 本委員会に委員長を補佐するため副委員長をおく。
４ 副委員長は、第３条に定める委員の中から、学長が指名する。
５ 委員長に事故あるときは、副委員長がその職務を代行するものとする。
（運営）
第５条 本委員会は、おおよそ４ヶ月に１回定例の会議を開くものとする。ただし、必要ある場合は、臨時に開くことができる。
２ 委員会は、前項の会議の議事録を作成保存し、公開する。
（事務）
第６条 本委員会の事務は教務課が行う。
1

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鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会規程（2024 年 4 月 1 日施行）

（規程の改廃）第７条 この規程の改廃は、大学運営委員会の議を経て、学長が行う。
（雑則）
第８条 第２条第３号に規定する自己点検・評価に関する必要な事項については別に定める。
附 則
この規程は 2024（令和６）年４月１日から施行する。

2

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鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム自己点検・評価に関する実施要項（2024 年 4 月 1 日施行）

鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム自己点検・評価に関する
実施要項
（目的）
第１条 この実施要項は、鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会規
程第８条の規定に基づき、本学の教育プログラムの自己点検・評価に関し必要な事項を定めるものとする。
（授業計画）
第２条 本学の教育プログラムについては、「楽しさ」や「学ぶことの意識」を育てるため、全ての学科の学生が興味をもって授業を履修することできる環境を整備するものとする。
２ 本学の教育プログラムの講師については、変化に富んだ授業を提供するため、外部講師を積極的に招聘し、豊かな学修体験ができるように努める。
（授業実施）
第３条 授業については、Google Classroom に専用の教材をアップロードし、予習や復習を容易にすることで履修者の単位認定を促進する。
２ 課題については、実践的なタスクを中心に配置することで、分かりやすく、自己理解を促進する。
３ 課題の提出がない学生には Google Classroom において教員が催促し、また、課題の評価が低かった学生にはオンデマンドを利用した教材で復習や再提出を求める。
（履修状況の共有）
第４条 履修した学生の評価結果及び授業アンケート結果による理解度については、データサ
イエンス・ＡＩ教育プログラム運営委員会で共有するものとする。
２ 授業への出席率が 70％を下回った学生がいた場合、教務課と連携して出席を促すものとする。
（授業計画等の評価）
第５条

授業アンケートにおいて、学修成果の状況等について分析を行うものとする。

２ 卒業生アンケートにより、本学の教育プログラムで学んだことが進学先や就職先で有効に活用されているかなどを確認するものとする。
３ 本学の教育プログラム修了者の就職先に業務状況やスキル等の状況について評価を求めるものとする。
４ 「一般社団法人雲仙観光局」及び「長崎県中小企業家同友会諫早支部」の産学官連携委員会において、産業界が必要としている「データサイエンス・ＡＩ」及び「Society5.0」の実
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鎮西学院大学データサイエンス・ＡＩ教育プログラム自己点検・評価に関する実施要項（2024 年 4 月 1 日施行）

現に向けて教育プログラム受講生に期待される役割等について意見を求めるものとする。
（授業計画等の改善）
第６条 授業アンケート、卒業生アンケート、就職先への調査及び企業からの意見等を分析するとともに、身近なＡＩやプログラミングの実践等を授業に取り入れ、社会が求める人材を育てることができるような教育プログラムへと改善を図るものとする。
（調査結果等の公表）
第７条 調査等の分析結果については、ホームページで公開するものとする。
附 則
この実施要項は 2024（令和 6）年４月１日から施行する。

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大学等名

鎮西学院大学

申請レベル

リテラシーレベル

教育プログラム名

データサイエンス・ＡＩ教育プログラム

申請年度

令和６年度

取組概要

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数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用