宇部⼯業⾼等専⾨学校
数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応⽤基礎レベル）〜電気⼯学科MDASH応⽤基礎プログラム〜
令和５年度 ⾃⼰点検・評価
実施⽇ ：令和６年５⽉２⽇（⽊）
会議名称：機関評価室会議
開催場所：宇部⼯業⾼等専⾨学校
⽬的：数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応⽤基礎レベル）〜電気⼯学科MDASH応⽤基礎プログラム〜
令和５年度の⾃⼰点検・評価
評価項⽬：⾃⼰点検・評価の視点及び認定制度の基本的要素

評価基準

A：⼗分満⾜している

B：満⾜している

C：改善を要する

⾃⼰点検・評価の視点による評価
⾃⼰点検・評価の視点

評価

評価理由

B

教育プログラムは全て必修科⽬から構成され，令和４年度の１年⽣から適⽤されている．令和５年度１，２年⽣の履修率は100％である．
単位未修得者は，令和５年度１年⽣の「情報処理Ⅰ」４名，２年⽣の「線形代数ⅠA」の１名である．以上の単位未修得者については，令和６年度に単位認定試験で追認定できるように指導を⾏うことが課題である．

B教育プログラムは令和４年度の１年⽣から適⽤されている．１，２年⽣が受講した授業に対する授業改善
アンケート内で，学習到達度を学⽣が⾃⼰評価を⾏っている．その結果を資料にまとめた．若⼲の学⽣が未到達という⾃⼰評価を⾏っているが，多くの学⽣は理解度に対して⾼い評価を⾏っている．
ただし，１，２年⽣の段階では，まだ基礎的な学習に留まっており，データサイエンスやAIの学習内容には触れていない．４年⽣以降に学習するデータサイエンス，AIに関してより深い理解を期待している．そのためにも，３年⽣までの基礎領域については，全員が到達⽬標を達成できるように，未到達の学⽣に対するフォローを実施することが課題である．

B

本教育プログラムで数理・データサイエンス・AIに直接触れるのは４年⽣以降になる．⼀⽅，リテラシーレベルの教育プログラムで，実社会で情報やAIがどのように活⽤されているか，先進的な事例に触れながら授業を⾏っていることから，数理・データサイエンス・AIに対する理解は深まっていると期待できる．
４年⽣以降では，Pythonによる実装演習を実施する計画であり，体験することによって数理・データサイ
エンス・AIを学ぶ楽しさを実感できるとともに，その必要性についても理解できると期待している．

A

授業内容についてはシラバスに明記し，シラバスの相互点検を実施することで学習内容・⽔準を維持・向上できる仕組みを整備している．
各授業については，受講⽣に対して授業改善アンケートを実施し，教科担当が必要に応じて改善を⾏う仕組みが整っている．
例えば，「情報処理Ⅰ」での「この授業には，宿題，⼩テスト，レポートなど，⾃宅学習をうながす⼯夫があったか」については５段階評価で平均4.6，「授業などで，学⽣の質問や意⾒に対してきちんと対応しているか」については平均4.4のように，学⽣からの評価は⾼い．

教育プログラムの履修・修得状況

アンケートによる学⽣の理解度確認

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

教育内容・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

1

評価基準

A：⼗分満⾜している

B：満⾜している

C：改善を要する

⾃⼰点検・評価の観点による評価
⾃⼰点検・評価の視点

評価

教育プログラム修了者の進路−
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B

評価理由
教育プログラムは令和４年度の１年⽣から適⽤されている．修了者が卒業していないため，本項⽬は評価できない．

令和5年度後期に地域企業に対して，電気⼯学科おける情報技術教育の重要性に関してアンケ―ト調査を⾏ったところ，情報技術と専⾨領域を融合した教育の実施に対して⾮常に⾼い要望があることを確認できた．教育プログラムとしては，電気製品やシステムコントロールへのAIやIOTの展開を狙っている．今後，更なる産業界との意⾒交換が課題である．

2

資料：令和5年度１年⽣理解度⾃⼰点検結果
情報処理Ⅰ

ジェネリックスキルⅠ

3資料：令和5年度２年⽣理解度⾃⼰点検結果
線形代数ⅠA

線形代数ⅠB4

資料：令和5年度２年⽣理解度点検結果
微分積分ⅠA5

☆：コア学修項⽬※：基盤学修科⽬

評価基準

A：⼗分満⾜している

B：満⾜している

C：改善を要する認定制度の基本的要素による評価1/3
基本的要素（Ⅰ）データ表現とアルゴリズム：
データサイエンス
として，統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理，線形代数，微分積分）」に加え，ＡＩを実現するための⼿段として「アルゴリズム」，「データ表現」，「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を⽬指す．

モデル
カリキュラム対応箇所
1-6．数学基礎（※）

授業科⽬（週）GSⅠ（1stQ５週）
GSⅠ (1stQ６週）
GSⅠ（3rdQ１週）
線形代数１A（１週）
線形代数１A（２週）
線形代数１B（９週）
線形代数１B（10週）
微分積分ⅠA（11週）
微分積分ⅠA（12週）
微分積分ⅠA（13週）
微分積分ⅡA（１回⽬）
微分積分ⅡA（５回⽬）
微分積分ⅡA（９回⽬）
微分積分ⅡA（10回⽬）
微分積分ⅡA（11回⽬）

実施している講義内容に係るキーワード
・条件付き確率・平均，分散，標準偏差・相関係数
・ベクトル，ベクトルの計算
・ベクトル，内積・⾏列，⾏列の和・差・数との積，⾏列の積・逆⾏列・導関数の性質，多項式関数の微分・三⾓関数の微分・指数関数と対数関数の微分・基本的な関数の不定積分・いろいろな関数の不定積分・分数関数，無理関数の積分・三⾓関数の積分・⾯積評価

評価コメント
授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができている．

A

6☆：コア学修項⽬※：基盤学修科⽬

評価基準

A：⼗分満⾜している

B：満⾜している

C：改善を要する認定制度の基本的要素による評価1/3
基本的要素（Ⅰ）データ表現とアルゴリズム：
データサイエンス
として，統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理，線形代数，微分積分）」に加え，ＡＩを実現するための⼿段として「アルゴリズム」，「データ表現」，「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を⽬指す．

モデル
カリキュラム対応箇所

授業科⽬（週）実施している講義内容に係るキーワード

1-7．アルゴリズム（※）

情報処理Ⅱ（１,２回⽬）
情報処理（８回⽬）

2-2．データ表現（☆）
2-7．プログラミング基礎（※）

評価

評価コメント・アルゴリズムの表現（フローチャート）
・並び替え（ソート）と探索（サーチ）A

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができている．

⼯学実習（９回⽬）

・コンピュータで扱うデータ（数値，⽂章，画像，⾳声，動画など）

B

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定．

情報処理Ⅰ（２回⽬）
情報処理Ⅰ（３回⽬）
情報処理Ⅰ（４-13回⽬）
情報処理Ⅱ（１回⽬）
情報処理Ⅰ（３回⽬）

・変数，⽂字型，整数型，浮動⼩数点型・代⼊，四則演算・順次，分岐，反復・変数，分岐，反復・関数，引数，戻り値

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができている．

A7

☆：コア学修項⽬※：基盤学修科⽬

評価基準

A：⼗分満⾜している

B：満⾜している

C：改善を要する認定制度の基本的要素による評価2/3
基本的要素（Ⅱ）AI・データサイ
エンス基礎：
ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応⽤分野，更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活⽤する際の構築から運⽤までの⼀連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え，「データサイエンス基礎」，「機械学習の基礎と展望」，及び「深層学習の基礎と展望」から構成される．

モデル
カリキュラム
対応箇所

授業科⽬
（週）

実施している講義内容に係るキーワード

1-1．データ駆動型社
会とデータサイエンス（☆）

⼯学実習（１回⽬）

1-2．分析設計（☆）

評価

評価コメント・データ駆動型社会，Society 5.0，デー
タサイエンス活⽤事例B

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定
である．

⼯学実習（２回⽬）

・データ分析の進め⽅，仮説検証サイクル

B

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定
である．

2-1．ビッグデータとデータエンジニアリ
ング（☆）

⼯学実習（９回⽬）

・ビッグデータ活⽤事例，ICTの進展，ビッグデータの収集と蓄積B授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定
である．

3-1．AIの歴史と応⽤分野（☆）

RWⅡ（１回⽬）

・AIの歴史、汎⽤AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）

B

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定
である．

3-2．AIと社会（☆）

RWⅡ（２回⽬）

・AI倫理，プライバシー保護，個⼈情報の取り扱いB

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定
である．

3-3．機械学習の基礎と展望（☆）

RWⅡ（３回⽬）

・実世界で進む機械学習の応⽤，教師あり学習，教師なし学習，強化学習B

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定である．

3-4．深層学習の基礎と展望（☆）

RWⅡ（５回⽬）

・実世界で進む深層学習の応⽤，ニューラルネットワークの原理B

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定
である．

3-9．AIの構築と運⽤（☆）

RWⅡ（11回⽬）

・AIの学習と推論，評価，再学習B

授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定である．

8

☆：コア学修項⽬※：基盤学修科⽬

評価基準

A：⼗分満⾜している

B：満⾜している

C：改善を要する認定制度の基本的要素3/3
基本的要素

モデル
カリキュラム
対応箇所（Ⅰ）データ表現と（Ⅲ）AI・データサイ
アルゴリズムエンス実践：
本認定制度が育成⽬標として掲げる「データを⼈や社会にかかわる（Ⅱ）AI・データサ
課題の解決に活⽤できイエンス基礎る⼈材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を⾏う学修項⽬群．
応⽤基礎コアのなかでも特に重要な学修項⽬
群であり，「データエンジニアリング基礎」，及び「データ・ＡＩ活⽤ 企画・実施・評価」から構成される．

授業科⽬（週）実施している講義内容に係るキーワード

情報処理Ⅰ（７回⽬）
情報処理Ⅰ（14回⽬）情報処理Ⅱ（14回⽬）
⼯学実習（１0回⽬）

・代⼊，四則演算，順次，分岐・反復・並び替え（ソート）と探索（サーチ）・コンピュータで扱うデータ

⼯学実習（４回⽬）
⼯学実習（６回⽬）
⼯学実習（８回⽬）
⼯学実習（12回⽬）
⼯学実習（14回⽬）
RWⅡ（４回⽬）
RWⅡ（６回⽬）
RWⅡ（８回⽬）
RWⅡ（10回⽬）
RWⅡ（12-14回⽬）

・ヒストグラム，散布図
・単回帰分析，重回帰分析
・1〜3次元の図表化
・IoT，テーブル定義
・集計処理，四則演算処理
・教師あり学習，教師なし学習・ニューラルネットワークの原理
・数字認識，パターン認識
・決定⽊・パターン認識，画像認識

評価A

評価コメント
⼯学実習では，授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定である．
Pythonによる演習を実施する予定．
⼯学実習，RWⅡについては，授業科⽬（週）に⽰した以上に，各授業内で学習することができる予定である．
Pythonによる演習を実施する予定．

B9