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
名古屋市立大学① 学校名

公立大学法人名古屋市立大学② 大学等の設置者

公立大学③ 設置形態愛知県名古屋市瑞穂区瑞穂町字川澄１④ 所在地

数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和３

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

800

人

（非常勤）

673

人

20

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
1,025⑩ 全学部・学科の入学定員⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

人
4,120

総数

１年次

1,071

人

２年次

901

人

３年次

863

人

４年次

956

人

５年次

156

人

６年次

173

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

髙石鉄雄

（役職名）

高等教育院長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）
全学教育機構（責任者名）

伊藤恭彦

（役職名）

理事・副学長（教育）⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
高等教育院（内容によっては全学教育機構）（責任者名）

髙石鉄雄⑮ 申請する認定プログラム（役職名）

高等教育院長

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 教務企画室

E-mailjimu3@sec.nagoya-cu.ac.jp

担当者名

後藤

電話番号

052-872-5884

様式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） 申請様式
①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

医学部においては、「情報リテラシー」１単位、「医療統計学基礎」１単位の合計２単位を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

1 ○ 一部開講 ○1 ○ 一部開講 ○ ○情報リテラシー
医療統計学基礎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
授業科目
情報リテラシー
医療統計学基礎単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

1 ○ 一部開講 ○ ○1 ○ 一部開講○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
授業科目
情報リテラシー
医療統計学基礎単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

1 ○ 一部開講 ○1 ○ 一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

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
授業科目

単位数

情報リテラシー

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

1 ○ 一部開講 ○ ○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
授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

1 ○ 一部開講 ○ ○ ○1 ○ 一部開講 ○ ○ ○情報リテラシー
医療統計学基礎⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目

授業科目

講義内容

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（１）現在進行中の社会変化（第４次産 1-1 ・大学における学びの変化 「情報リテラシー」（第1回）
業革命、Society 5.0、データ駆動型社会
・医療におけるビッグデータ 「医療統計学基礎」（第1回）
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

1-6

データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る
・医療へのビッグデータ利活用 「医療統計学基礎」（第1回）

選択項目

講義内容

授業に含まれている内容・要素
1-2

どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る・オープンデータの利活用 「情報リテラシー」（第6回）（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
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する有用なツールになり得るもの
1-3 ・さまざまな分野に拡がるオープンデータ 「情報リテラシー」（第6回）

・ビッグデータを活用した課題解決 「医療統計学基礎」（第1回）
データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る（３）様々なデータ利活用の現場におけ 1-4 ・データの可視化 「情報リテラシー」（第6回）
るデータ利活用事例が示され、様々な・推測統計と検定 「医療統計学基礎」（第5～8回）
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
1-5 ・医療における統計学の役割 「医療統計学基礎」（第1回）
るもの

データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと（４）活用に当たっての様々な留意事項 3-1 ・個人情報保護、データ倫理 「情報リテラシー」（第2回）（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
データを守る上で知っておくべきこと事項への理解をする
3-2 ・パスワードの扱い 「情報リテラシー」（第1回）

・セキュリティ事故、ネットワーク詐欺の事例紹介 「情報リテラシー」（第2回）
データを適切に読み解く力を養う
・統計情報の正しい理解 「情報リテラシー」（第6回）
2-1
・データの性質、分布と代表値 「医療統計学基礎」（第1回）
・相関 「医療統計学基礎」（第2回）（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、社会での実例データを適切に説明する力を養うを題材として、「データを読む、説明す
2-2・グラフの作成、不適切なグラフ表現 「情報リテラシー」（第6回）
る、扱う」といった数理・データサイエン
・データの可視化、推測統計、検定 「医療統計学基礎」（第2～8回）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

講義内容

授業に含まれている内容・要素
データを扱うための力を養う

2-3 ・スプレッドシートによる集計、CSV形式、構造化と機械可読なデータ 「情報リテラシー」（第5回）

・統計ソフトウェアEZRによるデータの扱い方 「医療統計学基礎」（第1回）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
現代社会における数理・データサイエンス・AIの必要性を理解し、その基盤となる基礎知識、技術から実際の活用事例までを理解する。
その過程においては、データを扱うための汎用的な技能、データの扱いに関する法律やモラルといった倫理観についても身に付ける。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nagoya-cu.ac.jp/education/guide/liberal-arts/

様式２－２

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） 申請様式
①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

データサイエンス学部においては、「データサイエンス入門」２単位、「情報処理１」２単位、「情報の法とセキュリティ」２単位の合計６単位を修得すること。
③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンス入門

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

2 ○ 一部開講 ○ ○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
授業科目
データサイエンス入門

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 一部開講 ○ ○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
授業科目
データサイエンス入門

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

2 ○ 一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

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
授業科目
データサイエンス入門
情報検索基礎 情報の法とセキュリティ

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

2 ○ 一部開講 ○2 ○ 一部開講 ○ ○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
授業科目
データサイエンス入門
情報処理１

単位数

2-1 2-2 2-3

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 一部開講○
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
情報処理１
情報処理１
情報処理１
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

必修 開講状況

選択項目
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

4‐3データ構造とプログラミング基礎

4‐7データハンドリング

講義内容

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・データサイエンスが注目されている背景（データ量の増加，計算機の処理性能の向上） 「データサイエンス入（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 1-1 門」（第1回）
等）に深く寄与しているものであり、それ・ビッグデータ，データ駆動型社会（ビッグデータの特徴3V，ビッグデータが注目される理由） 「データサイエン
が自らの生活と密接に結びついている
ス入門」（第5回）
・データを起点としたものの見方（EBM）「データサイエンス入門」（第6回）
・機械学習と脳のモデル（人間の知的活動とＡＩの関係性） 「データサイエンス入門」（第11回）
データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る・AI等を活用したビジネスモデル（従来のデータ分析との違い，ビッグデータを利用した付加価値の向上）
1-6 「データサイエンス入門」（第5回）
・AIの最新技術の活用例（大規模言語モデル，GAN）「データサイエンス入門」（第5回）
・深層学習，大規模言語モデルなどのAI最新動向例 「データサイエンス入門」（第11回）

どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る
・非構造化データ（テキストデータ） 「データサイエンス入門」（第2回）
・観測データ（人工衛星データ，地上観測データ）「データサイエンス入門」（第3回）
1-2
・人の行動ログデータ，機械の稼働ログデータ 「データサイエンス入門」（第5回）
・ビッグデータとオープンデータ「データサイエンス入門」（第9回）
・生体情報データ 「データサイエンス入門」（第14, 15回）
（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

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活用の広がり（行政と統計とデータサイエンス） 「データサイエンス入門」（第1回）
・データ・AI活用の広がり（投資とリスクのデータサイエンス） 「データサイエンス入門」（第4回）
・データ・AI活用の広がり（農業，広告，医療） 「データサイエンス入門」（第5回）
1-3 ・データ・AI活用の広がり（医薬品開発） 「データサイエンス入門」（第12回）
・データ・AI活用の広がり（財務） 「データサイエンス入門」（第13回）
・計画策定，判断支援（公益事業や公共事業の政策評価に関するデータ分析） 「データサイエンス入門」（第7回）
・機械学習の展開 「データサイエンス入門」（第11回）

データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る
・データ解析（クラスタリング，ワードクラウド） 「データサイエンス入門」（第2回）（３）様々なデータ利活用の現場におけ・データ可視化（ワードクラウド） 「データサイエンス入門」（第2回）
るデータ利活用事例が示され、様々な・非構造化データ処理（テキストマイニング，言語処理） 「データサイエンス入門」（第2回）
適用領域（流通、製造、金融、サービ
1-4 ・特化型AI（教師あり学習），今のAIでできることできないこと（生成AIを例に） 「データサイエンス入門」（第5回）
ス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知・推論技術，モデル検査技術 「データサイエンス入門」（第8回）
見と組み合わせることで価値を創出す・シミュレーション（マルチスケールモデリング）データサイエンス入門」（第9回）
るもの
・ベイズ推論を用いた予測 「データサイエンス入門」（第10回）
・機械学習，AI最新動向 「データサイエンス入門」（第11回）
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・ＡＩの活用事例紹介（宇宙天気研究）「データサイエンス入門」（第3回）
・AI技術の利活用事例（自動走行車） 「データサイエンス入門」（第5回）
1-5
・データ解析・活用のプロセス 「データサイエンス入門」（第5回）
・AI技術の利活用事例（流行予測，疾病マップ）「データサイエンス入門」（第6回）
・ヘルスケア等におけるデータ・AIの活用事例 「データサイエンス入門」（第14, 15回）

データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと・AI社会原則（人間中心判断），データバイアス，データ倫理 「データサイエンス入門」（第5回）
・AIサービスの責任論（LLMの影響），AIの負の事例（AIブラックボックス性），データバイアス，AIの限界 「デー
3-1 タサイエンス入門」（第11回）（４）活用に当たっての様々な留意事項
・個人情報保護「情報の法とセキュリティ」（第1回）（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会
・プライバシーとコンテンツの保護 「情報の法とセキュリティ」（第14回）
原則等）を考慮し、情報セキュリティや・情報倫理 「情報の法とセキュリティ」（第15回）
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

データを守る上で知っておくべきこと・セキュリティ関連法規，情報セキュリティ「情報の法とセキュリティ」（第3回）
3-2
・セキュリティ事故（脅威と脆弱性）「情報の法とセキュリティ」（第6回）
・暗号化技術「情報の法とセキュリティ」（第7回）
データを適切に読み解く力を養う
・クロス集計「情報処理1」（第2回）
2-1 ・基本統計量(最大値，最小値)，相関分析「情報処理1」（第8-9回）
・基本統計量(平均，分散)，データ分布「情報処理1」（第12-13回）
・統計情報の正しい理解（データ分析のビジネス上での重要性）「情報処理1」（第11回）（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、社会での実例データを適切に説明する力を養うを題材として、「データを読む、説明す
・データの比較（研究デザイン）「データサイエンス入門」（第6回）
る、扱う」といった数理・データサイエン 2-2 ・Rによるデータ分析概説(データの表現，可視化)「情報処理1」（第12回）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
・Rによる回帰分析，検定「情報処理1」（第15回）

2-3

データを扱うための力を養う
・データの集計，並び替え，データ解析ツール「情報処理1」（第1-15回）

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
現代社会における数理・データサイエンス・AIの必要性を理解し、その基盤となる基礎知識、技術から実際の活用事例までを理解する。
その過程においては、データを扱うための汎用的な技能、データの扱いに関する法律やモラルといった倫理観についても身に付ける。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nagoya-cu.ac.jp/education/guide/liberal-arts/

様式２－３

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） 申請様式
①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

医学部、データサイエンス学部以外の学部においては、「情報リテラシー」１単位、「データサイエンス・リテラシー」１単位の合計２単位を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目
情報リテラシー
データサイエンス・リテラシー

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

1 ○ 一部開講 ○1 ○ 一部開講 ○ ○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
授業科目
情報リテラシー
データサイエンス・リテラシー

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

1 ○ 一部開講 ○ ○1 ○ 一部開講 ○ ○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
授業科目
情報リテラシー
データサイエンス・リテラシー

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

1 ○ 一部開講 ○1 ○ 一部開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

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
授業科目

単位数

情報リテラシー
データサイエンス・リテラシー

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

1 ○ 一部開講 ○ ○1 ○ 一部開講 ○ ○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
授業科目

単位数

情報リテラシー
データサイエンス・リテラシー

2-1 2-2 2-3

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

1 ○ 一部開講 ○ ○ ○1 ○ 一部開講 ○ ○ ○⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

必修 開講状況

選択項目

授業科目

選択項目

講義内容
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（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 1-1 ・大学における学びの変化 「情報リテラシー」（第1回）
等）に深く寄与しているものであり、それ・ビッグデータとデータサイエンス 「データサイエンスリテラシー」（第1回）
が自らの生活と密接に結びついている・ビッグデータの特徴3V 「データサイエンスリテラシー」（第2回）
・機械学習と脳のモデル（人間の知的活動とAIの関係性）「データサイエンスリテラシー」（第8回）
データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る
・データサイエンスによる新たな価値の創造 「データサイエンスリテラシー」（第1回）
1-6
・ウェブ検索におけるデータの収集・AI利用 「データサイエンスリテラシー」（第2回）
・深層学習、大規模言語モデルなどのAI最新動向例 「データサイエンスリテラシー」（第8回）

どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る・オープンデータの利活用 「情報リテラシー」（第6回）
1-2 ・ビッグデータとデータサインス 「データサイエンスリテラシー」（第1回）
・大規模データの取得と管理 「データサイエンスリテラシー」（第2回）（２）「社会で活用されているデータ」や・ビッグデータ収集のためのセンサデバイス 「データサイエンスリテラシー」（第2回）「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

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
・さまざまな分野に拡がるオープンデータ 「情報リテラシー」（第6回）
1-3 ・ビッグデータを活用した課題解決 「データサイエンスリテラシー」（第1回）
・身近になったビッグデータ活用情報システムの例 「データサイエンスリテラシー」（第2回）
・機械学習技術の展開 「データサイエンスリテラシー」（第8回）

データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る
・データの可視化 「情報リテラシー」（第6回）
1-4（３）様々なデータ利活用の現場におけ・ベイズ推論を用いた予測 「データサイエンスリテラシー」（第7回）
るデータ利活用事例が示され、様々な・機械学習、AI最新動向 「データサイエンスリテラシー」（第8回）
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

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
1-5 ・データ解析・活用のプロセス 「データサイエンスリテラシー」（第1回）

・さまざまな分野へのAI応用 「データサイエンスリテラシー」（第8回）
データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと・個人情報保護、データ倫理 「情報リテラシー」（第2回）
・匿名加工情報、GDPR 「データサイエンスリテラシー」（第1回）
3-1
・改正個人情報保護法、忘れられる権利 「データサイエンスリテラシー」（第2回）
・ELSI、個人情報保護、データ倫理、人間中心の判断 「データサイエンスリテラシー」（第3回）（４）活用に当たっての様々な留意事項
・AIの限界 「データサイエンスリテラシー」（第8回）（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

データを守る上で知っておくべきこと・パスワードの扱い 「情報リテラシー」（第1回）
3-2 ・セキュリティ事故、ネットワーク詐欺の事例紹介 「情報リテラシー」（第2回）
・匿名加工情報 「データサイエンスリテラシー」（第2回）
・情報セキュリティの原則 「データサイエンスリテラシー」（第3回）

データを適切に読み解く力を養う
・統計情報の正しい理解 「情報リテラシー」（第6回）
2-1 ・データの分布と代表値、相関 「データサイエンスリテラシー」（第4回）
・回帰分析 「データサイエンスリテラシー」（第5回）
・相関と因果、全数調査と標本調査 「データサイエンスリテラシー」（第6回）（５）実データ・実課題（学術データ等を
データを適切に説明する力を養う含む）を用いた演習など、社会での実例
2-2 ・グラフの作成、不適切なグラフ表現 「情報リテラシー」（第6回）
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
・ヒストグラム、散布図、箱ひげ図 「データサイエンスリテラシー」（第4回）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

データを扱うための力を養う
・スプレッドシートによる集計、CSV形式、構造化と機械可読なデータ 「情報リテラシー」（第5回）
2-3 ・データフォーマット 「データサイエンスリテラシー」（第2回）
・データの集計 「データサイエンスリテラシー」（第4、6回）
・表形式（CSV）データ、データ解析ツール 「データサイエンスリテラシー」（第5回）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
現代社会における数理・データサイエンス・AIの必要性を理解し、その基盤となる基礎知識、技術から実際の活用事例までを理解する。
その過程においては、データを扱うための汎用的な技能、データの扱いに関する法律やモラルといった倫理観についても身に付ける。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nagoya-cu.ac.jp/education/guide/liberal-arts/

様式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） 申請様式
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
令和5年度

令和4年度

令和3年度

入学
定員

収容
定員

医学部

97

582

97

97

97

96

97

薬学部

115

590

123

119

120

120

経済学部

265

1060

278

269

247

人文社会学部

205

844

213

202

芸術工学部

100

400

100

看護学部

120

480

総合生命理学部

43

データサイエンス学部

80

学部・学科名称

令和2年度 令和元年度 平成30年度 履修者数
合計

履修率

97

291

50%

120

116

363

62%

241

236

230

761

72%

200

198

205

203

618

73%

88

101

101

102

84

303

76%

121

117

80

80

81

80

282

59%

172

44

42

46

46

45

44

135

78%

320

80

72

80

25%

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

#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!

合 計

1025 4406 1,056 1,006

891

882

886

854

2,833

64%

様式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） 申請様式
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
名古屋市立大学全学教育機構規程② 体制の目的
全学的な観点から履修体制を整えるとともに、数理・データサイエンス・AI分野を含む教育の質を確保することを目的とする。全学の教養教育について、専門教育及び大学院教育と合わせて体系的に行うための機関である全学教育機構を通じて上記目的達成を目指す。

③ 具体的な構成員
伊藤 恭彦
髙石 鉄雄
齋藤 伸治
山村 壽男
鵜飼 宏成
久保田 健市尹 奎英
香月 富士日
杉谷 光司
奥田 真也
山田 勉
児玉 英希
南部 尚平
萩本 忍
鵜飼 和昌
井上 誠
飯田 博之

理事（教育）/人間文化研究科教授
高等教育院長/理学研究科教授
医学研究科教授
薬学研究科教授
経済学研究科教授
人間文化研究科教授
芸術工学研究科教授
看護学研究科教授
理学研究科教授
データサイエンス学部教授
高等教育教授教育研究部長
教務企画室長
医療人育成課長
薬学部・芸術工学部事務室事務長
山の畑事務室事務長
看護学部事務室事務長④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和５年度実績64%
令和７年度予定88%
令和７年度予定
95%
令和８年度予定
100%
令和９年度予定
100%
収容定員（名）4,406
具体的な計画
令和5年度にデータサイエンス学部を設置し、それに伴い全学的な情報系教育の充実をさらに検討しているが、令和5年度から全学部共通のデータサイエンス科目（「データサイエンスへの誘い」）を教養教育において複数クラス開講している。
本プログラムを構成する科目は学部によって異なるものがあるが、全て必修科目となっている。したがって、年度進行とともに令和8年度には全ての学年において100%を達成する予定である。
⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本プログラムを構成する科目は学部によって異なるものがあるが、全て必修科目となっている。したがって、学部・学科に関わらず学生全員が受講可能な体制がすでに整えられている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
本プログラムを構成する科目は全て必修科目となっているため、履修を促すための特別な周知は行っていない。しかし、プログラムの実施については新入生ガイダンスでの案内、
リーフレットの電子配布といったことによってアピールを行っている。
⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
プログラム履修者の約9割の学生が受講する「情報リテラシー」「データサイエンス・リテラ
シー」は録画した動画を配信するオンデマンド型授業であるため、その手順を解説した受講ガイドを作成し、電子配布している。また授業初回に先立って視聴確認のための動画を配信し、受講環境を整える支援を行っている。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
担当教員がオフィスアワーを設定してシラバスに明記し、指導、質問を受けられるようにしている。「情報リテラシー」「データサイエンス・リテラシー」は録画した動画を配信する
オンデマンド型授業であるため、あらかじめ設定した日時において、対面で質問することができる場を設けている。学務情報システムにおける電子掲示板や電子メールを通じた質問も受け付けている。

様式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） 申請様式
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
本プラグラムの履修内容は、数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の要件を満たしていると評価している。追加で全学統一的なデータサイエンスの基礎を学ぶ講義を開講することで、大学としてより体系的な
データサイエンス履修プログラムとすることができるとの全学判断をふまえ、令和4年度から全学部共通での選択科目としてリテラシーレベルのデータサイエンス科目（「データサイエンスへの誘い」）を教養教育で開講するプログラムの履修・修得状 こととし、1年生だけでなく2年生以上も受講できるようにしている。
況

学修成果

本プログラムに関する履修・修得の状況については名古屋市立大学全学教育機構にて確認を行う。具体的な確認、点検作業については教育改革を全学的に推進する組織である高等教育院にて行う。
プログラムを構成する科目はすべて必修科目であるため、履修率について問題となることはなく、単位修得状
況のみを確認することになる。
本学ではすべての授業科目に対して、学期終了時に「自己評価・成長実感アンケート」を実施している。アンケート項目は、学生自身が「目標を明確に意識する」「主体的に学修に取り組む」「その成果を自ら適切に評価する」「さらに必要な学びに踏み出す」という点に焦点をあて、受講生の自律的学修状況を教員にフィードバック
することで学生の学修成果を把握し、今後の教育内容の改善に活用している。

上記「学修成果」の項目に記載したものとは異なるアンケートを授業担当教員が実施している。具体的な設問
学生アンケート等を通じた として、各回の内容や課題作成についてどこまで理解できたかを段階別評価で回答してもらっており、それによって学生の理解度を把握している。
学生の内容の理解度
現在実施している「自己評価・成長実感アンケート」では、当該科目を後輩に薦めるかどうかといった項目を置
学生アンケート等を通じた いていない。しかし、本プログラムを構成する科目はすべて必修科目となっているため、後輩等他の学生への後輩等他の学生への推奨 推奨度を調査する必要はないと考える。
度

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
本プログラムを構成する科目はすべて必修科目となっており、プログラムの年度進行が進めば履修率は100%
全学的な履修者数、履修 となる。現在は2年間実施した旧プログラムと合わせて64%となっている。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況
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

本プログラム（旧プログラム）開始は令和3年度であり，卒業生が社会に出るのは令和7年度以降となる。現時点ですでに全学的な卒後調査の実施がされており、可能な範囲で活躍状況等の調査を実施する予定である。
また，キャリア教育等で企業の担当者と接する機会があるので，その際に卒業生の評価を訊ねたい。

本プログラムに対して産業界から直接意見をもらうといったことはこれまで行っていない。しかし，本年度に開産業界からの視点を含め 設されたデータサイエンス学部においては，キャリア教育を通して産業界との交流が見込まれており、意見をた教育プログラム内容・手 求める機会を設けたいと考えている。
法等への意見本プログラムの授業科目の導入において、時事的なトピックを交えて、数理・データサイエンス・AIを学ぶ意義
数理・データサイエンス・ＡＩを 等について理解を深めるよう取り組んでいる。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること
授業内容については，年度ごとに担当教員が確認を行っており，教材のリニューアルや動画の作成を行うこと
内容・水準を維持・向上しつ としている。
つ、より「分かりやすい」授業とすること②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.nagoya-cu.ac.jp/education/guide/liberal-arts/