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
東海大学

① 学校名

学校法人東海大学② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態④ 所在地

神奈川県平塚市北金目4丁目１番1号⑤ 申請するプログラム名称

東海大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和3年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無1,583人

（非常勤）

1,166

人

13人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
6,773⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

27,161総数

１年次

6,700人

２年次

6,591

人

３年次

6,423

人

４年次

7,205

人

５年次

119人

６年次

123人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

中嶋 卓雄（役職名） 理系教育センター(情報教育センター)所長・学長補佐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）
理系教育センター(情報教育センター)（責任者名）

中嶋 卓雄（役職名） 理系教育センター(情報教育センター)所長・学長補佐⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
理系教育センター(情報教育センター)（責任者名）

中嶋 卓雄（役職名） 理系教育センター(情報教育センター)所長・学長補佐
認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム⑯ 連絡先
所属部署名 理系教育センター(情報教育センター)

E-mailstem_education@tsc.u-tokai.ac.jp

1

担当者名

宮川 幹平・谷口 唯成・栗田 太作

電話番号0463-58-1211(代表)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

プログラムを構成する以下４科目（各２単位、計８単位）を全て修得すること。
「ICT入門」「人工知能」「データサイエンス入門」「データサイエンス基礎」 （４科目とも、東海大学理系教育センターが開講する全学共通科目）※「データサイエンス入門」と「データサイエンス基礎」は、履修登録上はそれぞれ同一科目であるが、開講クラスによって授業の構成詳細が異なる。
本プログラムの修了条件としては、どのクラスを履修してもよい（科目として単位修得すればよい）としており、教育プログラム全体として見たとき、どのようなクラスを履修したとしても、MDASHの要件である内容を含むように構成している。本申請書類においては、構成が同一の授業クラスをグループ化し、A,B,C,D,Eと科目名に続いて附番することによって区別するものとする（項目③～⑨、別添付シラバスなど参照）。附番がない場合は各クラス共通であることを意味する。

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
ICT入門
人工知能
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 ○ 全学開講 ○ ○2 ○ 全学開講 ○ ○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
授業科目
ICT入門
人工知能
データサイエンス入門

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 全学開講
○全学開講
2 ○
○ ○
2 ○ 全学開講 ○ ○

2

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

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

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

2 ○ 全学開講 ○ ○2 ○ 全学開講○
2 ○ 全学開講
○

ICT入門
人工知能
データサイエンス入門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

ICT入門
人工知能データサイエンス入門

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 ○ 全学開講 ○ ○2 ○ 全学開講 ○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
授業科目
データサイエンス入門
データサイエンス基礎

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 全学開講 ○ ○2 ○ 全学開講 ○ ○ ○

3

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧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
データサイエンス基礎
4-1統計および数理基礎
ICT入門
4‐2アルゴリズム基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
ICT入門
人工知能
4‐5テキスト解析
人工知能
4‐6画像解析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

授業科目

選択項目講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会（「ICT入門」第１回～第２回）
・データ量の増加、計算機の処理性の向上、AIの非連続的進化（「ICT入門」第2回、「人工知能」第2回～第3回）
1-1 ・複数技術を組み合わせたAIサービス（「ICT入門」第1回～第2回、「人工知能」第1回）（１）現在進行中の社会変化（第・人間の知的活動とAIの関係性（「人工知能」第1回）
４次産業革命、Society 5.0、・データを起点としたものの見方（「データサイエンス入門」第1回）
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・AI等を活用した新しいビジネスモデル（「ICT入門」第1回～第2回、「人工知能」第1回）
る
1-6
・AI最新技術の活用例（「人工知能」第8回・第11回・第12回）

・様々なデータの種別：調査データ・実験データ・行動ログデータ・稼働ログデータ・１次データ・2次データ・表形式・構
1-2 造化データ、データのオープン化、ビッグデータとアノテーション（「データサイエンス入門」第1回、「人工知能」第3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

・文章・画像・音声等の構造化データ（「人工知能」第10回・第11回）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり、研究開発・物流・販売・マーケティング・各種サービスにおける課題とデータサイエンスとの関わり（「ICT入門」第1回～第2回、「データサイエンス入門」第1回、「人工知能」第1回・第3回）

4

・機械学習を用いたデータの予測（回帰）、分類（「人工知能」第5回）（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 ・非構造化データ処理（言語処理・画像処理）、認識技術（「人工知能」第10回・第11回）
におけるデータ利活用事例が示・特化型AIと汎用AI、ルールベースAI、AI発展の歴史と現代AIでできること（「人工知能」第1回～第2回）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と・データサイエンスのサイクル（仮説抽出と定式化、データの収集・可視化・分析 PPDAC、課題解決のプロセス）組み合わせることで価値を創出
1-5 （「データサイエンス入門」第1回）
するもの
・データ・AI利活用事例紹介（「ICT入門」第1回～第2回、「データサイエンス入門」第1回、「人工知能」第1回・第3回）
・情報倫理、個人情報保護・プライバシー保護・忘れられる権利（「ICT入門」第3回）
・AI社会原則、AIサービスの責任論（「人工知能」第13回・第14回）（４）活用に当たっての様々な留 3-1
・データ・AI活用における負の事例紹介（「ICT入門」第1回～第2回、「データサイエンス入門」第1回、「人工知能」第1
意事項（ELSI、個人情報、データ回・第3回）
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
・情報セキュリティの３特性（機密性・完全性・可用性）、暗号処理、パスワードの管理、盗聴・改ざんなどのセキュリ
3-2
項への理解をする
ティインシデント事例紹介と基本的対策（「ICT入門」第11回）
・データの種類（量的変数・質的変数、尺度）（「データサイエンス基礎」第4回）
・データの分布と代表値、代表値の性質と解釈、ばらつきの指標、外れ値、誤差（「データサイエンス基礎」第4回）
2-1 ・記述統計と推測統計、母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解・誤解を招く表現（「データサイエンス入門」第1回）
・相関関係の分析：相関係数、相関係数行列、散布図（「データサイエンス基礎」A=第13回、「データサイエンス基礎」（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、・データの可視化手法（各種グラフ、散布図）（「データサイエンス基礎」A=第4回・第13回、「データサイエンス基礎」B=「データを読む、説明する、扱う」 2-2 第6回）
といった数理・データサイエン
・適切なグラフ表現・不適切なグラフ表現（誤解を招く表現）（「データサイエンス入門」第1回）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
2-3

・データの基本的な集計処理、並び替え、順序、Excelの基本的な利用方法（「データサイエンス基礎」A＝第1回・第4回、「データサイエンス基礎」B=第1回・第2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）[1]AIやデータサイエンスが、現代の社会変化とどのように関係しているか具体例を伴って説明できる。[2]AIやデータサイエンスが、非常に多種多様・広範囲のデータを活用し、問題解決のツールとして具体例を説明できる。[3]AIやデータサイエンスは、現代社会の様々な分野において、新しい価値を生み出していることについて具体例を説明できる。[4]AIやデータサイエンスを扱う際は、個人情報の取り扱いや倫理の問題などを考慮しなければならないと、具体的に説明できる。[5]AIやデータサイエンスを、自分の生活や学習、仕事に活かす基本的な手法を、具体的なデータをもとにして実践できる。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
http://ictedu.u-tokai.ac.jp/index.php/tmda/
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
文学部
文化社会学部
政治経済学部
法学部
教養学部
体育学部
健康学部
理学部情報理工学部
工学部
観光学部
情報通信学部
海洋学部
医学部
経営学部
基盤工学部
農学部
国際文化学部
生物学部
合 計

入学
定員

収容
定員

370
450
480
300
330
480
200
320
200
1390
200
320
530
203
230
140
230
260
140

1480
1800
1920
1200
1320
1920
800
1280
800
5560
800
1280
2120
1048
920
560
920
1040
560

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
合計

履修率

228
191
481
131
194
181
35
312
463
849
36
8
1
00
0
0
1
015%
11%
25%
11%
15%
9%
4%
24%
58%
15%
5%
1%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%

0 3,111

11%

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

22819148113119418135312463849368100001022203002551000000006773 27328 3,111220060000000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
東海大学理系教育センター（情報教育センター）規程② 体制の目的
東海大学理系教育センターは、本学の建学の精神に則り、理系教育に関する基礎知識及び応用能力の涵養を図り、高等教育の発展、充実に貢献するとともに、必要な研究を行うことを目的とする組織である。同センターは、「東海大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を含む、本学における全学的な理系教育について、授業企画・立案及び実施、理系教育展開に必要となる理論研究・環境整備、自己点検・評価、そしてその改善活動を担う。

③ 具体的な構成員
理系教育センター（情報教育センター） 所長 教授 中嶋 卓雄 学長補佐
理系教育センター（情報教育センター） 次長 教授 吉成 雄一郎
理系教育センター（情報教育センター） 主任 教授 田中 真
理系教育センター（情報教育センター）「東海大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（TMDA）」ワーキングチーム
准教授 谷口 唯成 ・ 准教授 栗田 太作 ・ 准教授 宮川 幹平
講師 坂田 圭司 ・ 講師 横村 国治
理系教育センター(情報教育センター) 事務森 あゆみ ・ 永田 江梨加④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績
11%
令和４年度予定
12%
令和５年度予定
13%
令和６年度予定
14%
令和７年度予定
15%
収容定員（名） 27,328
具体的な計画
本プログラムを構成する各科目は自己学修科目に位置付けられ、その履修選択は学生に任されていることから、履修者数・履修率を向上させるには、履修ニーズの拡大と履修希望者の受け入れ体制強化の２点が必要である。具体的には以下に示す活動を進める：a) 全学的なFD企画を継続的に開催し、本プログラムの意義や内容に関する周知を進めるとともに、本プログラムを各学部学科での履修指導において選択肢として推奨してもらうことを目指す。
b) 本プログラムの意義・履修方法・履修の価値などについて、授業要覧、理系教育センター
特設サイト（様式２⑪）、教学ガイダンス資料等を通じて学生周知を進める。
c) 本プログラムの履修に興味を覚えている学生への支援充実を図る。令和3年度秋に展開した修了応援制度（申し込み制）を再設計し、教室定員等による履修制限を回避できる優先履修や、本プログラムの履修学生間のコミュニケーション環境を提供する。(⑥⑦⑧に関連）
d) 本プログラムを構成する4科目の開講クラス数増・オンデマンド化を進め、a)-c)によって生み出した履修ニーズに応えられるような体制整備に努める（⑥に関連）。

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
本プログラムを構成する４科目は、下記に示すように、各科目とも複数のクラスを開講するとともに、遠隔授業を積極展開している。よって、本プログラムの各科目・開講クラスのほとんど全ては湘南校舎にて開講されているものの、遠方の校舎に在籍する学生であっても本教育プログラムの履修・修了が可能な体制を構築できている。令和4年度以降は、さらに遠隔授業の比率を高めるとともに、一部授業クラスをオンデマンド開講し、所属学科でのスケジュールや各学生の学習スタイルを問わず受講できるよう取り組みを進める。
※令和3年度開講クラス数実績
・ICT入門 春８クラス（遠隔８） 秋９クラス（遠隔９）・人工知能 春４クラス（遠隔４） 秋３クラス（遠隔２）・データサイエンス入門 春７クラス（遠隔５） 秋９クラス（遠隔５）・データサイエンス基礎 春２クラス（遠隔２） 秋２クラス（遠隔２）⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
本プログラムに関する主たる情報提供元として、理系教育センター内のWebページのほか、履修指導において活用されている本学LMS上に特設コースを用意している。そこでは、本プログラムを構成する各科目を履修するために必要な情報（開講曜日時限一覧、授業参加方法など）を提供している。また、各クラスの空席状況・追加募集状況を適宜更新することにより、より多くの学生が履修できるような情報提供を実施する体制となっている。
令和4年度以降は、遠隔授業のクラスを増やし、教室定員による物理的な制約を緩和するとともに、一部授業のオンデマンド化を進めることにより、学生の多様な学習スタイルに対応しつつ、1クラスあたりの履修受け入れ人数のさらなる拡大を企図している。なお、履修受け入れ人数拡大のための根本的な対策となる開講クラス数の増加については、人的資源の確保を含め、総合的にその実現方法を検討する。

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
本プログラムを構成する各科目各クラスは、本学のLMSを基盤として展開しており、LMS上に掲載された授業資料（スライド資料・実習素材など）をいつでも閲覧することができる。また、遠隔授業のクラスについては、通信トラブルや止むを得ない事情による欠席に対応するため、毎回の収録動画を受講学生に必ず公開することになっており、履修する学生が学修を継続できるような支援を提供している。また、令和3年度秋学期には本年度中に本プログラムの修了を目指す学生を募り、各授業を優先的に履修できる仕組みを整えた（修了応援制度）。さらに、本プログラムの履修に興味を持つ学生に対するコミュニティチームを設置し、履修や学修に関する相談対応を実施している。
令和4年度の計画としては、修了応援制度の改良を中心に、本プログラムの履修及び修得を支援する体制をさらに強化していく。

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
各授業担当は週に１コマ（100分）以上のオフィスアワーを設定している。受講生は必要に応じて学習に関する質問・相談を行うことができる。また、各授業担当のメールアドレスを公開しており、電子メールによる非同期の質問・相談も可能になっている。
理系教育センター全体としては、汎用的に活用している代表メールアドレス、学生が使い慣れているSNSでの相談窓口に加え、⑦で述べた本プログラム全体に関する専用コミュニティチームを開設・運用している。これらの対応は理系教育センターにおける本プログラムワーキングチームに属する専任教員全員体制となっており、全学から寄せられる様々な個別相談対応に対して、各教員の専門分野を活かしながら、授業時間に限らず、出来るだけ迅速に対応できるよう取り計らっている。

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
本プログラムを構成する４科目の履修登録状況及び単位修得状況は、学生情報システムを通じて正確に把握できており、これらの情報をもとに、各年度における本プログラムの履修・修得状況を分析する体制である。
なお、令和3年度の履修者は湘南校舎所属の学生に集中し、湘南校舎に限れば、履修者は湘南校舎の全学部に及んでいるもの、湘南校舎以外に所属する学生の履修率向上余地はまだ大きいと考えられる。また令和3年度の修了者は22名と少数に留まるものの、本プログラム４科目を複数年度に渡って履修する計画を立てている学生も少なくないことから、慎重に状況を注視していくべきと考えている。
プログラムの履修・修得状
況本プログラムを構成する４科目の成績分布は、学生情報システムを通じて正確に把握できており、各授業が利用するLMSコース上の評価記録と合わせ、本プログラムの学修成果を詳細に分析する体制である。
令和3年度、各科目の単位修得率は、ICT入門83.3%、人工知能83.8%、データサイエンス入門78.8%、データサイエンス基礎82.9%と、概ね良好である。特に、令和3年度の修了者22名の成績を詳細に分析すると、各科目のA評価以上の比率は86.4%～100.0%と極めて高い。よって、本プログラム修了者は、本プログラム全体の学修を通じ、目標とする学修成果を概ね得たものと考えられる。
学修成果10学生の内容の理解度については、本学全授業を対象とした授業評価アンケートの結果と、本プログラムを修了した学生を対象としたフォローアップアンケートの結果に基づいて分析する体制である。
令和3年度について、授業評価アンケートの結果をみると、理解度及び学習到達目標達成の評価は本プログラ
ムの４科目全てにおいて、５段階評価の上位2段階（そう思う・ややそう思う）と回答した学生は75%以上であり、概ね良好な結果が得られている。次に、フォローアップアンケートの結果（回収36.4% 8件）をみると、本プログラ学生アンケート等を通じた ムの達成目標である５項目のうち４項目について、最上位段階（強くそう思う）の回答が最も多かった。
学生の内容の理解度

他学生への推奨度については、本学全授業を対象とした授業評価アンケートの結果と、本プログラムを修了した学生を対象としたフォローアップアンケートの結果に基づいて分析する体制である。
令和3年度について、授業評価アンケートにおける授業満足度の回答結果は本プログラムの４科目すべてにおいて、５段階評価の上位2段階（そう思う・ややそう思う）と回答した学生は80%以上を占めており、間接的に推奨度としても概ね良好と推測している。次に、フォローアップアンケートの結果（回収36.4% 8件）をみると、回答者学生アンケート等を通じた全員が「勧めたいと思う」以上を選択しており、概ね良好な結果が得られた。
後輩等他の学生への推奨度

本プログラムを構成する４科目については、履修登録者だけでなく、履修希望者の数を正確に把握できる仕組みを整えており、その情報に応じて開講コマ数や時間割配置、授業形態等の改善・調整を図り、履修者数・履修率の拡大を図る体制である。
令和3年度について、各授業において、履修希望者が授業定員を超過することによる履修制限が常態化しており、より多くの履修希望者を受け入れる体制を整えることが、本プログラムの履修率を向上させる大きなポイン
全学的な履修者数、履修トである。具体的な方策として、特にプログラム全体における導入に相当する科目（ICT入門）の開講クラス増、率向上に向けた計画の達オンデマンド授業化による定員増などを検討するべきと考えている。
成・進捗状況11学外からの視点
本プログラムは令和3年度に開始したばかりであるため、修了者のうち卒業生は2名に留まる。それぞれ情報技術を活用できる企業への就職を果たしており、その追跡調査、就職先企業等からの意見聴取については、本学におけるキャリア指導担当部署との連携のもと、その状況把握を図っていく体制である。また、本プログラム修了者には、AI・データサイエンスを用いてビジネス上の課題解決に挑む遠隔インターンシップ授業「ビジネスIT応用A/B」の受講を推奨しており、当該授業に参画頂いている企業担当者との定期的なミーティングを通じて、本プログラム修了者に対する産業界から見た評価を直接把握できる仕組みを整えている。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学理系教育センターが全学開講している「ビジネスIT応用A/B」に参画頂いている企業担当者との定期的なミーティングを通じ、本プログラムの内容・手法等について、産業界からの視点を含めた意見交換を実施する体制である。2022年4月に実施した最新のミーティングにおいては、問題解決の基本的なフレームやICTに関する基礎知識を踏まえて、データ分析のプロセスにおける全体像を早期から意識させていくことが重要との意見を得た。よって、数理・データサイエンス・AIだけに留まらず、ICT全般の学びの一部として明確に本プログラムを位置づけるという方向性については、産業界にも十分アピールできるものだと判断している。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

12

本プログラムは、理系教育センターが開講する全学対象科目全34科目（令和3年度カリキュラム）における履修モデルの一部として組み込まれており、本プログラムとそれ以外の科目群（プログラミング、ビジネスIT、マルチメディア等）との関連を明示することにより、数理・データサイエンス・AIを学ぶことによってどのような活用・活躍が考えられるのか、どのような分野とかかわりがあるのか、学生にわかりやすく伝わるよう工夫している。また、データサイエンスの授業においては、各授業クラスによって活用する分析ツールや主たる分析対象等が異なり、学生の興味やスキルに応じて自由に選択できるようにしている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

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

理系教育センターでは、授業評価アンケートの分析、企業関係者等とのミーティング、FD活動を通して、学生にとって「分かりやすい」授業とするための改善活動を恒常的に実施している。さらに、各授業担当者における授業改善成果を教員業績評価対象とすることにより、改善の実効を高める体制を整えている。
令和3年度に各授業において実践された工夫としては、
・現実に起こりそうな問題を用いることで、学習内容のイメージを高めること
・短時間の動画資料を提供することにより、各自のペースで振り返りの学習をしやすくすること・SNSによる質問対応を行うことで、遠隔授業におけるインタラクティブ性を保つことなどがある。

http://ictedu.u-tokai.ac.jp/index.php/tmda/tmda-self-assessment/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

13