共立女子大学
共立女子短期大学
全学共通教育情報リテラシー科目プログラム
自己点検・評価報告書

2022年度

2021年度より実施している「全学共通教育情報リテラシー科目プログラム」において、2022年度から「データサイエンスと ICT の基礎」を全学必修科目として新設した。「実学」教育を重視する本学にとって、これからの社会において必要とされる、数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な知識・技能は文理問わず全ての学生に不可欠な能力かつ、不可欠な基礎教育であると位置付けている。2022年度の実施内容を自己点検・評価し、今後の本学における教育改善を継続的に行う。
2022年度の共立女子大学・共立女子短期大学「全学共通教育情報リテラシー科目プログラム」の自己点検・評価は次のとおりである。

点検・評価項目

点検・評価結果

受講者毎の出席状況や課題の提出状況はLMSで把握するとともに、全学共通教育情報リテ
ラシー科目プログラム 毎回の授業で到達度や満足度を測定するアンケートを実施して学生の学修状況を把握している。の履修・修得状況
2022年度のリテラシーレベルについてはオンデマンド授業を1クラス開講し、全学必修として実施した。履修者は大学が1,394名、短期大学が125名、単位修得者（修了者）は大学が1,163名、短期大学が89名であり、単位修得率は大学が83％、短期大学が71％であった。
授業評価アンケートでは、当該授業はオンデマンド授業という性質からリアルタイムで授業担当者へ質問することができず、授業で生じた疑問や質問を即時解決することができなかったという意見が複数見受けられた。これらを踏まえ、2023年度からは、学生への支援充実および学習効率の向上を狙いとして、授業実施期間の平日には毎日2時間のリアルタイム質問会を実施する。

学修成果

形成的評価を適切に実施するために授業では各回で到達度を測定するアンケートを実施している。形成的評価を踏まえて、授業内容について補足説明やフィードバックを行うこととしている。
履修者のうち873名が回答した授業評価アンケート（回答率53.
6％）では、「この授業を受けて、シラバスに掲げられている知識や能力を、どこまで獲得できたと感じていますか。 」という設問に対して、709名の学生が「単位修得目標」以上、そのうち93名の学生が「到達目標」以上と回答している。
また、授業に関する感想については「AIやIoTなどこれからの技術について深く学ぶことができた。エクセルの使い方など知らなかったツールを使用して新しく知識を身に付けることができた。」と回答があるなど、今後の生活での有用性を学生が理解できている様子が確認できた。
一方で、オンデマンド授業という性質上、リアルタイムでの質疑応答ができなかったことが不満であるという意見も複数確認できたため、2023年度はオンライン会議機能（GoogleMeet）を活用した質問会を実施する予定である。

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各回でのアンケートの他、授業終了後に総括的なアンケートを実学生アンケート等を通じた学生の内容の理解 施し、履修者のうち873名がアンケートに回答した。
「この授業を受けて、シラバスに掲げられている知識や能力を、度どこまで獲得できたと感じていますか。 」という設問では、709名の学生が「単位修得目標」以上、そのうち93名の学生が「到達目標」以上と回答した。
「総合的に判断して、この授業は意義のあるものでしたか。」という設問では、「大いに有意義であった」が203名、「有意義であった」が338名、「やや有意義であった」が241名、「あまり有意義でなかった」が75名、「全く有意義でなかった」が16名であった。回答した学生のうち782名（89.5％）の学生はこの授業に意義を感じながら取り組んだことが確認できた。
学生アンケート等を通2022年度より「データサイエンスとICTの基礎」は必修科目としてじた下級生への推奨度 実施した。
2022年度のアンケート結果では以下の自由記述が示されており、下級生に推奨していることが確認できる。
・企業の動画やニュースの動画など、実際の映像が織り込まれていて、受講前よりもＡＩなどを身近に感じられるようになった。
・今後のIT社会で生きる上で大変重要な講義内容であり、社会に出てから最低限必要なスキルを学ぶ頃ができ良かった。
・インターネットや表計算ソフト、Googleのアプリを使い、社会の中でのデータサイエンスや人工知能（AI)がどのように進化し、人がどう関わっていくかを自分ごととして捉え、理解を深めることができた。将来就職する上で必要な技術や知識をこの授業を通して学ぶことができて本当によかった。これからも個人学習としてデータサイエンスについて学んでいきたいと思った。
全学的な履修者数、履「データサイエンスとICTの基礎」に関しては、2022年度から全学修率向上に向けた計画 必修化した。また、過年度までの成果を踏まえ、単位取得率の向上の達成・進捗状況に向けた改善活動を実施する。
さらに、2022年度には、デジタルバッジを活用した本学独自の認定制度となるサーティフィケイト制度を設け、「データサイエンスとICTの基礎」だけではなく、「情報処理」「情報の分析と活用A」「情報の分析と活用B」についても履修者数、履修率の向上を目指す。

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修了した学生で卒業した学生はまだ少数ではあるが、2021年度に教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企 大学4年生で修了した学生2名は、家政学部食物栄養学科食物学専攻を卒業しており、専門教育に関連した食品企業に就職している。ま業との評価た、2021年度に短期大学2年生で修了した学生1名は、人材サービス企業に就職している。
2022年度からは「データサイエンスとICTの基礎」を全学必修化しており、数理・データサイエンス・AIに関するリテラシーレベルをすべての学生が身に付ける。
また、発展レベルとしては統計に関するより実践的な内容や企業・産業界等と連携して実データを活用したPBL（Project Based Learning）を行う発展科目を設定するなど、当該分野に関して知識・技能を深め、知識と実践を往還することで、身に付けたことを定着・活用することができるようになる教育プログラムとなっている。社会に出た際に、学生が活用できるようになるための学修者本位の教育を目指している。
今後、本プログラムを履修した学生の進路・採用状況等を把握し、点検・評価に活用する。
産業界からのデジタル人材に対するニーズの高まりを受けて、本産業界からの視点を含めた教育プログラム内 学が実施している数理・データサイエンス・AI教育の点検・評価を一般社団法人東京経営者協会より受けた。
容・手法等への意見
社会からのニーズも踏まえた「データサイエンスとICTの基礎」では、数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルを学ぶことができる内容となっており、2022年度より全学必修としたこと、数理・データサイエンス・AIを苦手とすることなく、一生涯付き合い、共に社会で生きていくための素養を養成していく狙いがあることについて、産業界のニーズに即した良い取り組みであるとの評価をいただいている。
数理・データサイエン
モデルカリキュラムの「導入」部分に準じた内容を展開するととス・AIを「学ぶ楽しもに、事例紹介では、各学部・科の専門科目に関連する分野を中心さ」「学ぶことの意にして身近で活用されているデータサイエンス事例を紹介すること義」を理解させること で「学ぶ楽しさ」を理解させている。
また、これからの社会で受ける恩恵、社会で出た際に求められる役割、どのように社会が豊かになるのか、等について紹介することで「学ぶことの意義」を理解させている。

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授業評価アンケートを学期末に実施し、学生の評価結果を踏まえ内容・水準を維持・向上しつつ、より「分か た点検・評価および授業改善を恒常的に行っている。
また、各回の授業においてもアンケートを実施し、形成的評価をりやすい」授業とする
通じて学生の理解度を把握し、適宜補足説明するなどして理解の底こと上げを図っている。
同分野が特に苦手な学生に対しては、無料のリメディアル教育を案内し、受講を推奨している。
さらに、全学教育推進機構の下に設置されている高等教育開発センターによる対面での学修サポートや、授業期間にはオンライン会議システム（GoogleMeet）を活用したリアルタイム質問会を実施するなど学修成果の獲得に向けた支援を実施する。
これからも、授業評価アンケートの結果、各回のアンケートの結果、リメディアル教育の受講状況等を総合的に鑑みて、より「分かりやすい」授業を実施することを目指す。

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