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
プログラム名明治学院大学
AI・データサイエンス教育プログラム

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 修了要件プログラム修了認定 『ベーシック』（4科目8単位を取得）
レベル1 必修科目「AI・データサイエンス入門」
レベル2 必修科目「データ解析・活用入門」、「プログラミング入門」
選択科目「統計学1」、「統計学2」、「AIと人間」
このうち、レベル1 「AI・データサイエンス入門」（2単位）の修得をもってリテラシーレベルを修了したこととする。
必要最低科目数・単位数

1 科目

履修必須の有無 令和９年度以降に履修必須とする計画、又は未定

2 単位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
授業科目
AI・データサイエンス入門

単位数 必須

2

○

1-1

1-6

○

○

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6⑤ 「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
AI・データサイエンス入門

単位数 必須

2

○

1-2

1-3

○

○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「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
AI・データサイエンス入門

単位数 必須

2

○

1-4

1-5

○

○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
AI・データサイエンス入門

単位数 必須

2

○

3-1

3-2

○

○

授業科目

単位数 必須3-1

3-2⑧ 「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
AI・データサイエンス入門

単位数 必須

2

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

授業科目

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
AI・データサイエンス入門
4-1統計および数理基礎 AI・データサイエンス入門
AI・データサイエンス入門
4‐2アルゴリズム基礎 AI・データサイエンス入門
4‐3データ構造とプログラミング基礎
AI・データサイエンス入門
AI・データサイエンス入門
4‐4時系列データ解析
AI・データサイエンス入門
4‐5テキスト解析
AI・データサイエンス入門
4‐6画像解析AI・データサイエンス入門
4‐7データハンドリング
1

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

選択項目
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐9データ活用実践（教師なし学習）

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（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（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

1-1

・ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボット「AI・データサイエンス入門」(2,4,6回目)
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「AI・データサイエンス入門」(1,2,8回目)・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「AI・データサイエンス入門」(1,2回目)
・複数技術を組み合わせたAIサービス「AI・データサイエンス入門」(5回目)
・人間の知的活動とAIの関係性「AI・データサイエンス入門」(9,10回目)
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方「AI・データサイエンス入門」(1,9回目)

1-6

・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、強化学習、転移学習、生成AIなど）「AI・データサイエンス入門」(10回目)
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「AI・データサイエンス入門」(4回目)
・基盤モデル、大規模言語モデル、拡散モデル「AI・データサイエンス入門」(6,10回目)

1-2

・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「AI・データサイエンス入門」(4回目)・1次データ、2次データ、データのメタ化「AI・データサイエンス入門」(4回目)・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「AI・データサイエンス入門」(6回目)・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「AI・データサイエンス入門」(4回目)・データのオープン化（オープンデータ）「AI・データサイエンス入門」(4回目)

1-3

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「AI・データサイエンス入門」(3,5回目)
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「AI・データサイエンス入門」(5回目)・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「AI・データサイエンス入門」(8回目)
・対話、コンテンツ生成、翻訳・要約・執筆支援、コーディング支援など生成AIの応用「AI・データサイエンス入門」(6,10回目)

1-4

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、モデル化とシミュレーション・データ同化など「AI・データサイエンス入門」(6,7回目)
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など「AI・データサイエンス入門」(8回目)・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「AI・データサイエンス入門」(6回目)・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「AI・データサイエンス入門」(8,10回目)
・認識技術、ルールベース、自動化技術「AI・データサイエンス入門」(8,9回目)

1-5

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「AI・データサイエンス入門」(9回目)
・教育、芸術、流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「AI・データサイエンス入門」(3,4回目)

3-1

・倫理的・法的・社会的課題（ELSI：Ethical, Legal and Social Issues）「AI・データサイエンス入門」(15回目)
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「AI・データサイエンス入門」(15回目)
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「AI・データサイエンス入門」(14回目)
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「AI・データサイエンス入門」(14回目)
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「AI・データサイエンス入門」(14回目)
・AIサービスの責任論「AI・データサイエンス入門」(14回目)
・データガバナンス「AI・データサイエンス入門」(14回目)
・データ・AI活用における負の事例紹介「AI・データサイエンス入門」(11,14,15回目)
・生成AIの留意事項（ハルシネーションによる誤情報の生成、偽情報や有害コンテンツの生成・氾濫 など）「AI・データサイエンス入門」(15回目)

3-2

・情報セキュリティの3要素（機密性、完全性、可用性）「AI・データサイエンス入門」(15回目)
・匿名加工情報、暗号化と復号、ユーザ認証と、パスワード、アクセス制御、悪意ある情報搾取「AI・データサイエンス入門」(2回目)
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「AI・データサイエンス入門」(15回目)
・サイバーセキュリティ「AI・データサイエンス入門」(2,15回目)

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数）「AI・データサイエンス入門」(11回目)
・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）「AI・データサイエンス入門」(3回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「AI・データサイエンス入門」(3回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、外れ値「AI・データサイエンス入門」(3回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「AI・データサイエンス入門」(3回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「AI・データサイエンス入門」(3回目)・打ち切りや欠測を含むデータ、層別の必要なデータ「AI・データサイエンス入門」(11回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「AI・データサイエンス入門」(3,11回目)
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「AI・データサイエンス入門」(3,4回目)
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「AI・データサイエンス入門」(3,4回目)

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ、箱ひげ図）「AI・データサイエンス入門」(3,8回目)
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「AI・データサイエンス入門」(9回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「AI・データサイエンス入門」(回目)
・相手に的確かつ正確に情報を伝える技術や考え方（スライド作成，プレゼンテーションなど）「AI・データサイエンス入門」(8回目)

2-3

・データの取得（機械判読可能なデータの作成・表記方法）「AI・データサイエンス入門」(6,13回目)
・データの集計（和、平均）「AI・データサイエンス入門」(13回目)
・データの並び替え、ランキング「AI・データサイエンス入門」(13回目)
・データ解析ツール（スプレッドシート、BIツール）「AI・データサイエンス入門」(13回目)
・表形式のデータ（csv）「AI・データサイエンス入門」(13回目)

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）
・現代社会におけるデータサイエンスの重要性について説明できる。
・データサイエンスを構成する要素技術の概念を理解し、実用事例について、要素技術単位に分解してデータ処理の流れや特徴を説明し、全体を通して可能なことやその限界・リスクについて説明することができる。
・現代社会の典型的な課題について、内容に応じて手法を選択し、AIを適用して解決するプランを提案することができる。

【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「AI・データサイエンス入門」において、自然言語処理における生成AIの発展について、Transformerの登場からChatGPTの誕生までを振り返りながら解説し、ChatGPTが知能と言えるかどうか、チューリングテストや中国語の部屋等の議論を紹介しながら考える講義を行った。さらに、講義後に、ChatGPTの学業への利用の可否や、信頼性、結果を鵜呑みにするリスクなどについて、学生にアンケートを行い、今現在、学生がChatGPTをどう捉えているのか明らかにし、問題意識を共有した。
その他に、GANやStable Diffusion等の画像系生成AIについても触れて、何を持って創作というのか、その基準が揺れている現状について、著作権やプライバシー問題も絡めて、議論されている論点を整理した。

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
明治学院大学

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５②大学等全体の男女別学生数

年度
男性 4721 人

女性 7314 人（ 合計 12035

人）③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
文学部
経済学部
社会学部
法学部
国際学部
心理学部

合 計

学生数

2,077
2,793
2,019
2,611
1,238
1,297

入学
定員

収容
定員

505 2,020
690 2,760
490 1,960
645 2,580
300 1,200
320 1,280

令和5年度

令和4年度

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 履修者数

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 履修者数 修了者数

311
877
469
433
211
168

268
821
435
406
183
156

12,035 2,950 11,800 2,469 2,269

0

0
4

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

311
15%
877
32%
469
24%
433
17%
211
18%
168
13%
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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【リテラシーレベル】

様式３
明治学院大学

大学等名

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）

305

人 （非常勤）

812

人

1

人

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） 湯澤 英彦（役職名） 副学長

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）
AI・データサイエンス教育実施委員会（責任者名） 湯澤 英彦（役職名） 副学長

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
明治学院大学AI・データサイエンス教育実施委員会規程⑥ 体制の目的
本学における全学生を対象としたＡＩ・データサイエンス教育の推進に関する重要な事項を審議することを目的として、令和5年度に明治学院大学ＡＩ・データサイエンス教育実施委員会を設置した。申請プログラムにおいては、科目運営全般についての計画立案、および自己点検・評価を踏まえた改善等の推進の役割を当該委員会において担う。

⑦ 具体的な構成員【委員長】
担当副学長：湯澤 英彦（文学部・教授）【委員】
明治学院共通科目教育機構諸領域教育部会長：黒川 貞生（教養教育センター・教授）
教務部長：小林 潤一郎（心理学部・教授）
専門的知見を持った教員：
小林 正人（経済学部・教授）
大久保 遼（社会学部・准教授）
櫻井 成一朗（法学部・教授）
ＡＩ・データサイエンス教育プログラムの科目担当教員：永田 毅（文学部・特命教授）

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
21%
22%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
23%
24%
25%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）11,800
具体的な計画
新入生用のガイダンスでの告知や、履修要項や特設ホームページでの広報活動を積極的に展開し、プログラムの認知度向上に努めている。その結果として、プログラム開始初年度の令和５
年度には2,400名を超えるの学生が「AI・データサイエンス入門」を履修したため、次年度はより上級レベルの科目の履修に進むよう在学生向けの広報活動にもさらに力を入れていく。

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
全学部生が履修可能な明治学院共通科目として当該科目を配置している。また、オンデマンドで開講しているため、所属学科の時間割に捉われることなく受講が可能となる環境を提供している。また、当該科目では数学に不慣れな学生にも配慮し、極力数式を使わずに授業を進めている。

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
オンデマンドでの開講にあたり、複数のTAを雇用して授業サポートに当てることで、履修人数に制限を設けることなく、授業運営が出来ている。周知方法については、各学部の履修要項にプ
ログラムの紹介を掲載しているほか、プログラムの関連科目群が置かれている「明治学院共通科目」に関わるガイダンス資料やハンドブック等、複数の媒体・機会を用いて学生に対して周知を行っている。

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
当該科目は定員を設けず、初年度から多くの学生が履修できる体制を整えた結果、年間2,400
名を超える学生が履修した。オンデマンド開講であるため、あらかじめTAを複数人配置し、
manaba(LMS)での質問の回答やアンケートの仕分け等を担い、担当教員のサポートを行っている。このことにより、多人数の履修者に対してきめ細やかな指導が実現できている。

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
manaba(LMS)での質問に対して、教員やTAが定期的に回答をアップロードし、掲載しておくこと
で、常時復習が可能な仕組みとなっている。講義後、学生には自由記述形式の質問や感想を含むアンケート回答が課せられるため、学生が積極的に質問をするフローが出来上がっており、毎回100個以上の質問が寄せられている。寄せられた感想・質問については、TAがカテゴ
リー毎に分類し、TAと担当教員が共同で回答に当たっている。質問と回答を一覧化して授業の翌週に学生に配布するほか、必要に応じて個別のやりとりも行っている。このような取り組みを熱心に続けた結果、「対面の講義よりも教員との距離が近かった」などの感想が寄せられている。また、質問や感想が契機となって、8件の授業内研究プロジェクトが立ち上がるなど、アンケートが学生自身の自主的な学びの触媒となっている。

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

明治学院大学

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）
AI・データサイエンス教育実施委員会（責任者名） 湯澤 英彦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） 副学長
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
教務部において、プログラムの履修・単位取得状況の抽出が可能であり、教務システムの活用により、受講者毎のプログラム（ベーシック）修了に向けた進捗状況を把握することができる。学生自身も教務システムやmanaba（LMS）のポー
トフォリオ機能を活用することで、修了要件と自身の進捗度を確認できる。また、学内における修了認定制度においては、学内で初となるオープンバッジでの修了証の発行を計画している。

プログラムの履修・修得状
況

講義後のアンケートおよび5回の小テストから習得状況を教員が直接把握できるため、難易度を適切に調整し、きめ細やかな指導を行った結果、全履修者の約92%が単位を取得しており、リテラシーレベルとしては適切な難易度であったと言える。また、学長室企画課において実施している授業評価のうち「授業全体の評価に関する設問群」の項目を分析することによっても、授業内容の学生の理解度を把握し、教員がその結果を本教育プログラムの評価・改善に活用することができる。
学修成果

本教育プログラム受講者全員に対して毎回manaba(LMS)を通じて、授業内アンケートを実施しており、担当教員が学生の理解度を分析したうえで教材の調整を行っている。その結果「理解できないところを巻き戻して何度も理解できるまで再生できた」という声が多く寄せられ、オンデマンド形式ならではのメリットを生かすことができたと考えられる。
講義アンケートでは、理解度について、「良く理解できた」,「理解できた」,「どちらでもない」,「あまり理解できなかった」,「理解できなかった」の5択から選択させたところ、回答の平均値は「理解できた」に近いものであった。このことから、講義のレベルは適切であったと判断できる。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業評価アンケートに履修の動機を尋ねる設問があり、授業評価に回答した学生216名中94名が「友人・先輩のすすめ」と回答しており、43.5%の学生が、春学期履修生の推奨により履修していることが分かる。このことより、本講義の推奨度は高いと推察される。また、授業内で実施したアンケートからも「後輩に勧めたい」といった記述が複数の学生からあり、こちらからも他学生への推奨度が高いことが分かる。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

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

令和５年度に開始したプログラムであり、新入生用のガイダンスでの告知や、履修要項や特設ホームページでの広報活動を積極的に展開し、学生の本プログラムの認知度向上に努めている。その結果として、プログラム開始初年度の
令和５年度には2,400名を超える学生が本プログラムの入門科目である「AI・データサイエンス入門」を履修し、きめ細や
かなサポートにより、途中離脱者も少なかったため、令和６年度以降は学生間で推奨されていくことが期待される。
「AI・データサイエンス入門」については、本学に入学した学生が卒業までに基礎的に身につけている能力とすべく、履修者数増に努める。

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
毎年、ほぼすべての卒業生の進路状況を把握できているため、プログラム修了者の進路追跡および分析が可能である。令和５年度に開始したプログラムのため、修了者の活躍状況や企業等の評価はまだ得られる段階にないが、アン
ケートによると、ITやAIの業界に興味が出たと回答してくれた学生が散見され、学生の進路選択にも一定の影響を与えていることが推察される。また産業界においても、学生に身に着けてほしい教養として、AI・データサイエンスを上げる
企業が増加していくことが予想されるため、キャリアセンターと連携し、企業側のニーズを探りつつ、本講義を適切にアピールできるように、学生の進路選択を支援していく必要がある。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本科目の担当教員は、民間シンクタンクに勤務しながら科目を担当したため、産業界から見ても有益な講義内容となるよう配慮されており、民間シンクタンクからプログラムの実施に関する計画立案についてのコンサルティングも受けている。さらに、産業界からの視点をプログラム改良に生かすため、企業からの意見を継続的に取り入れる仕組みを構築する。
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムへの所属を検討し、更なる情報収集に努めていく。
また、令和６年度に開設した情報数理学部とも連携し、AI (人工知能)を中心として急速に発展する情報科学の知見を産業界からの視点を含め 取り入れながら、新しく柔軟なプログラムの構築と継続・発展を目指す。
た教育プログラム内容・手法等への意見学生が興味関心を示しやすいテーマ、例えば、恋愛とベイズ推定、スポーツと統計、平均顔はなぜ美男美女なのか、周波数解析と音楽（ボカロ）等を扱うよう心がけている。こうした試みは好評であり、自ら発展的な内容を調査する学生が出てくるなど、学生自身の主体的な学びに直結している様子が見て取れるため、今後もこうした工夫を続けていく。
また、講義内から8件の学生参加型研究プロジェクトが立ち上がり、社会的問題の解決につながるようなものも含まれている。プロジェクトのひとつは、日本顔学会の年次大会で受賞するなど、プロジェクトを通して、学ぶ楽しさ・学ぶことの意義について学生が実感できるような活動につながっている。このような学生の自主的な取り組みを今後もサポート
数理・データサイエンス・ＡＩを しエンカレッジしていく。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

文系のTAに講義動画を視聴してもらい、より分かりやすくなるように動画を修正してから公開している。さらに毎回アンケートを取り、講義資料の改善につなげている。例えば、春学期で難易度が高いと指摘された単元について教材を改
内容・水準を維持・向上しつ 善したところ、秋学期のアンケート結果は概ね平準化された。
つ、より「分かりやすい」授業 発展著しいAIの最新動向については、当該分野を専門とする教員が担当することで、継続的にキャッチアップし教材に反映していく。
とすること
さらに、年に3回「AI・データサイエンス教育実施委員会」を開催し、履修生の学修状況を検証し、改善につなげるととも※社会の変化や生成AI等の に、ＡＩの発展に付随する社会の変化についても、学内の専門教員にコメントを求め、教材に反映していく。
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シラバス検索 照会画面
シラバス検索画面

結果一覧画面

照会画面

シラバス情報授業情報※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
授業コード

Course Code

授業開講年度Year of Class

21E6000000
2023年度

授業形態

Course Mode

講義(遠隔授業)

授業名称

Class Name

MGAID101AI･ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門

テーマ

Theme

科目名

Name of Subject

英字科目名
English Name of Subject

MGAID101AI･ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門
MGAID101Introduction to AI and Data Science

身につく能力Ability to be Acquired in This Class◎=科目に最も関連する能力〇=科目に関連する能力

知識・理解

現代社会が抱える諸問題を捉え◎るための幅広い基礎知識

汎用的技能

多面的思考・判断力、コミュニ〇
ケーション力統合的な学習経験と
課題発見力
創造的思考力〇統合的な学習経験と 解決策提示力、社会参画による〇創造的思考力
他者貢献
科目単位数
履修期

Credit

Term

教員氏名

春学期集中

Name of Teacher

開講キャンパス曜時

2Campus

永田 毅
横浜

Day and Period

集中(春集)

Course Description

AI・データサイエンスを学ぶ初学者向けに、黎明期から現在の到達点までを概観し、現代社会における重要性と可能性を理解していく。技術の概要とその技術が可能にしたことを、なるべく実例ベースで紹介していき、データ駆動型社会の全体像を浮かびあがらせるような講義設計とする。一般教養として学べるとともに、より深く学びたい学生に対して、学びの全体マップ・道しるべを提示する役割も持つ。AIによるデータ処理がもたらす、様々なリスクについても、適宜触れていく。

到達目標

Class Goals

現代社会におけるデータサイエンスの重要性について説明できる。デー
タサイエンスを構成する要素技術の概念を理解し、実用事例について、
要素技術単位に分解してデータ処理の流れや特徴を説明し、全体を通して可能なことやその限界・リスクについて説明することができる。さらに、現代社会の典型的な課題について、内容に応じて手法を選択し、AIを適用して解決するプランを提案することができる。

授業言語

Language

日本語

授業概要

アクティブ・ラーニング
Learning
授業計画
Daily
Class
Schedule【第1回】

Active

アクティブ・ラーニング非対応

授業内容
ガイダンス（データサイエンス、データ駆動型社会とは何か、そしてそContent/Topic の重要性について）
予習内容
Preparation

自分自身のデータサイエンスに対する興味・関心を整 目安時間
理しておく。
Hours
10

2時
間

for Class
復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
コンピュータサイエンスの歴史（ゲーデル数からチューリングマシン、Content/Topic ノイマン型コンピュータ、科学技術計算から現代の爆発的な応用まで）
【第2回】

予習内容
Preparation
for Class

人類がどのように計算機を使いこなしてきたか調べて 目安時間
おく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
データサイエンスの歴史（古典的な統計からはじまり、ベイズ統計、伝Content/Topic 統的な機械学習から深層学習まで）
【第3回】

予習内容
Preparation
for Class

統計学の歴史について調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用①：社会で起きている変化
Content/Topic
【第4回】

予習内容
Preparation
for Class

データ・AIの利活用により社会がどのように変化して 目安時間
いるのか調べておく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用②：社会で活用されているデータ
Content/Topic
【第5回】

予習内容
Preparation
for Class

どのようなデータが社会で活用されているのか調べて 目安時間
おく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用③：データとAIの活用領域
Content/Topic
【第6回】

予習内容
Preparation
for Class

どのような領域で活用されているのか調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用④：データ・AI利活用のための技術-1
Content/Topic
【第7回】

【第8回】

予習内容
Preparation
for Class

クラスタリングについて調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用⑤：データ・AI利活用のための技術-2Content/Topic
11

予習内容
Preparation
for Class

パターン認識について調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用⑥：データ・AI利活用の現場
Content/Topic
【第9回】

予習内容
Preparation
for Class

実際に社会の現場で利活用されている技術にはどのよ 目安時間
うなものがあるか調べておく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用⑦：データ・AI利活用の最新動向
Content/Topic
予習内容
Preparation【第10回】
for Class
復習内容
Review ofClass

自分自身が興味関心を持っている分野の最新動向につ 目安時間
いて調べておく。
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
データリテラシー①：データを読む-1
Content/Topic
予習内容
Preparation【第11回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

AIに入力するデータの種類について調べておく。

授業内容
データリテラシー②：データを読む-2
Content/Topic
予習内容
Preparation【第12回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

相関があるとはどういうことか調べておく。

授業内容
データリテラシー③：データを説明する
Content/Topic
予習内容
Preparation【第13回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

データを可視化するとはどういうことか調べておく。

授業内容
AIに求められる倫理
Content/Topic
予習内容
Preparation【第14回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

AIが引き起こす倫理的な問題について調べておく。

12

授業内容
データ・AIを扱う上での留意事項
Content/Topic
予習内容
Preparation【第15回】
for Class
復習内容
Review ofClass

AIに求められるセキュリティ、説明性とはどういうこ 目安時間
とか考えておく。
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

本講義はオンデマンド形式で行われる。数式は極力使わないので、数学的な知識は不要である。小テストや課題を含む予習・復習内容についてはmanabaで随時指示するので、常にmanabaをチェックすること。な
お、動画教材は決まった曜日にアップロードされ、1週間後に非公開となるため、十分に注意すること。

授業に関する注意事項
Remarks for Class

4月10日(月)13時以降に動画配信を開始する。詳細は履修登録後にmanabaを確認すること。
教科書

Texts

特に使用しない。必要があればmanabaに資料(コンテンツ)を随時アップロードする。

参考書

Reference Books

教養としてのデータサイエンス、北川源四郎／竹村彰通、講談社

課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method

授業時間外にmanabaで行う

課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method
Content
成績評価の基準
Evaluation Criteria
関連URL
備考

授業への参加度（オンデマンド授業に対するレスポンス） 10%、授業内
小テスト 90%

Related URL

Notes

添付ファイルの注意事項
更新日時

NoticeDate of Update

2023年04月13日 16時42分35秒
戻る(X)

13

シラバス検索 照会画面
シラバス検索画面

結果一覧画面

照会画面

シラバス情報授業情報※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
授業コード

Course Code

授業開講年度Year of Class

21E6001000
2023年度

授業形態

Course Mode

講義(遠隔授業)

授業名称

Class Name

MGAID101AI･ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門

テーマ

Theme

科目名

Name of Subject

英字科目名
English Name of Subject

MGAID101AI･ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門
MGAID101Introduction to AI and Data Science

身につく能力Ability to be Acquired in This Class◎=科目に最も関連する能力〇=科目に関連する能力

知識・理解

現代社会が抱える諸問題を捉え◎るための幅広い基礎知識

汎用的技能

多面的思考・判断力、コミュニ〇
ケーション力統合的な学習経験と
課題発見力
創造的思考力〇統合的な学習経験と 解決策提示力、社会参画による〇創造的思考力
他者貢献
科目単位数
履修期

Credit

Term

教員氏名

秋学期集中

Name of Teacher

開講キャンパス曜時

2Campus

永田 毅
横浜

Day and Period

集中(秋集)

Course Description

AI・データサイエンスを学ぶ初学者向けに、黎明期から現在の到達点までを概観し、現代社会における重要性と可能性を理解していく。技術の概要とその技術が可能にしたことを、なるべく実例ベースで紹介していき、データ駆動型社会の全体像を浮かびあがらせるような講義設計とする。一般教養として学べるとともに、より深く学びたい学生に対して、学びの全体マップ・道しるべを提示する役割も持つ。AIによるデータ処理がもたらす、様々なリスクについても、適宜触れていく。

到達目標

Class Goals

現代社会におけるデータサイエンスの重要性について説明できる。デー
タサイエンスを構成する要素技術の概念を理解し、実用事例について、
要素技術単位に分解してデータ処理の流れや特徴を説明し、全体を通して可能なことやその限界・リスクについて説明することができる。さらに、現代社会の典型的な課題について、内容に応じて手法を選択し、AIを適用して解決するプランを提案することができる。

授業言語

Language

日本語

授業概要

アクティブ・ラーニング
Learning
授業計画
Daily
Class
Schedule【第1回】

Active

アクティブ・ラーニング非対応

授業内容
ガイダンス（データサイエンス、データ駆動型社会とは何か、そしてそContent/Topic の重要性について）
予習内容
Preparation

自分自身のデータサイエンスに対する興味・関心を整 目安時間
理しておく。
Hours
14

2時
間

for Class
復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
コンピュータサイエンスの歴史（ゲーデル数からチューリングマシン、Content/Topic ノイマン型コンピュータ、科学技術計算から現代の爆発的な応用まで）
【第2回】

予習内容
Preparation
for Class

人類がどのように計算機を使いこなしてきたか調べて 目安時間
おく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
データサイエンスの歴史（古典的な統計からはじまり、ベイズ統計、伝Content/Topic 統的な機械学習から深層学習まで）
【第3回】

予習内容
Preparation
for Class

統計学の歴史について調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用①：社会で起きている変化
Content/Topic
【第4回】

予習内容
Preparation
for Class

データ・AIの利活用により社会がどのように変化して 目安時間
いるのか調べておく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用②：社会で活用されているデータ
Content/Topic
【第5回】

予習内容
Preparation
for Class

どのようなデータが社会で活用されているのか調べて 目安時間
おく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用③：データとAIの活用領域
Content/Topic
【第6回】

予習内容
Preparation
for Class

どのような領域で活用されているのか調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用④：データ・AI利活用のための技術-1
Content/Topic
【第7回】

【第8回】

予習内容
Preparation
for Class

クラスタリングについて調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用⑤：データ・AI利活用のための技術-2Content/Topic
15

予習内容
Preparation
for Class

パターン認識について調べておく。

目安時間
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用⑥：データ・AI利活用の現場
Content/Topic
【第9回】

予習内容
Preparation
for Class

実際に社会の現場で利活用されている技術にはどのよ 目安時間
うなものがあるか調べておく。
Hours

2時
間

復習内容
Review ofClass

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
社会におけるデータ・AI利活用⑦：データ・AI利活用の最新動向
Content/Topic
予習内容
Preparation【第10回】
for Class
復習内容
Review ofClass

自分自身が興味関心を持っている分野の最新動向につ 目安時間
いて調べておく。
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業内容
データリテラシー①：データを読む-1
Content/Topic
予習内容
Preparation【第11回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

AIに入力するデータの種類について調べておく。

授業内容
データリテラシー②：データを読む-2
Content/Topic
予習内容
Preparation【第12回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

相関があるとはどういうことか調べておく。

授業内容
データリテラシー③：データを説明する
Content/Topic
予習内容
Preparation【第13回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

データを可視化するとはどういうことか調べておく。

授業内容
AIに求められる倫理
Content/Topic
予習内容
Preparation【第14回】
for Class
復習内容
Review of
Class

目安時間
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

AIが引き起こす倫理的な問題について調べておく。

16

授業内容
データ・AIを扱う上での留意事項
Content/Topic
予習内容
Preparation【第15回】
for Class
復習内容
Review ofClass

AIに求められるセキュリティ、説明性とはどういうこ 目安時間
とか考えておく。
Hours

2時
間

manabaの小テストに解答し、設問を含めた授業内容 目安時間の復習を行う。
Hours

2時
間

授業に関する注意事項
Remarks for Class

本講義はオンデマンド形式で行われる。数式は極力使わないので、数学的な知識は不要である。小テストや課題を含む予習・復習内容についてはmanabaで随時指示するので、常にmanabaをチェックすること。な
お、動画教材は決まった曜日にアップロードされ、1週間後に非公開となるため、十分に注意すること。

教科書

Texts

特に使用しない。必要があればmanabaに資料(コンテンツ)を随時アップロードする。

参考書

Reference Books

教養としてのデータサイエンス、北川源四郎／竹村彰通、講談社

課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method

授業時間外にmanabaで行う

課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method
Content
成績評価の基準
Evaluation Criteria
関連URL
備考

授業への参加度（オンデマンド授業に対するレスポンス） 10%、授業内
小テスト 90%

Related URL

Notes

添付ファイルの注意事項
更新日時

NoticeDate of Update

2023年02月24日 13時59分47秒
戻る(X)

17

令和５年度 履修要項掲載頁（全学部共通）
学修の手引きhttps://www.meijigakuin.ac.jp/office/educational/rishu.html

AI ・ データサイエンス教育プログラム
本学では、 AI時代の新たな基礎知識を教授するAIおよびデータサイエンスに関する明治学院共通科目を2023年度より順次開講します。
このプログラムは、 初歩から応用まで3段階のステップで構成されており、 社会におけるデータ ・ AI利活用の状況やデー
タリテラシーの基礎、 データ ・ AI利活用における留意事項などを学ぶ＜レベル1＞、 プログラミング言語 （Python） やAIによる機械学習などを学ぶ＜レベル2＞、 そしてAI ・ データサイエンスに関する知識をさらに深めると同時に、 課題解決型の実践的な授業PBL(Project Based Learning)にも参加できる＜レベル3＞まで、 履修者の習熟度に応じて学びを深めることができます。
＜レベル２＞および＜レベル３＞の修了要件を満たした者は、 それぞれ修了認定証 「ベーシック」 および 「スタンダード」が取得できます。 なお、 この教育プログラムの趣旨および各科目の内容については、 Webページを別途参照してください。
【開講科目】
レベル
１

科目名称 （半期２単位）
AI ・ データサイエンス入門

開講年度
2023年度より開講

データ解析 ・ 活用入門
プログラミング入門
２

2024年度より開講予定

AIと人間
統計学１ （または２）（注１）

データ解析 ・ 活用基礎
３

AI基礎

2025年度より開講予定

PBL演習（注1） 「統計学1 ・ 2」 は既に開講されている明治学院共通科目のため、 2023年度より履修が可能です。 2022年度以前に 「統計学1 ・ 2」 の単位を修得した場合は、 新たに履修する必要はなく、 認定修了証ベーシックの科目として認定されます。
【配当年次】 ＜レベル1＞および＜レベル２＞ともに1年次配当。 ＜レベル３＞は３年次配当。
【履修要件】 ＜レベル２＞の科目のうち 「データ解析 ・ 活用入門」、 「プログラミング入門」 および 「AIと人間」 の履修は、＜レベル1＞の 「AI ・ データサイエンス入門」 の単位修得が条件。 また＜レベル３＞の履修は、 下記修了認定証 （ベーシック） を取得した者に認める。
【修了認定証 （下記文中の 「必修」 「選択必修」 は、 認定証を取得する条件のこと）】
・ ベーシック ： 「AI ・ データサイエンス入門」 及び 「データ解析 ・ 活用入門」 「プログラミング入門」 （3科目各2単位計６単位） が必修。 「統計学１ （または２）」 と 「AIと人間」 は、 いずれかを選択必修 （または学部指定） とし、 ４科目計
８単位の履修をもってベーシック段階の認定をする。
・ スタンダード ： ベーシック段階終了後、 3群の科目を履修 （詳細未定）。
なお、 各学科で開講される科目の単位修得をもって、 上記の教育プログラムの科目を修得したと認定する場合があります。 修了認定証の取得を目指す者は、 各学科における 「みなし科目」 に注意して履修計画をたてるようにしてください。 み
なし科目については今後Webページに情報が掲載される予定です。

こちらからAI ・ データサイエンス教育プログラムのWebページを確認してください。

https://www.meijigakuin.ac.jp/academics/aids/

1833

令和5年度明治学院大学ＡＩ・データサイエンス教育実施委員会規程
2023年 4月19日

大学評議会承認

2023年 5月12日

常務理事会承認（設置）第１条

明治学院大学（以下「本学」 という。）にＡＩ・データサイエンス教育実施委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（目的）第２条

委員会は本学における全学生を対象としたＡＩ・データサイエンス教育の推進に関する重要な事項を審議することを目的とする。
（構成）
第３条

委員会は次の委員をもって構成し，学長が指名した副学長（以下「担当副学長」という。）が委員長となる。
（１）担当副学長（２）明治学院共通科目教育機構諸領域教育部会長（３）教務部長（４）専門的知見を持った教員（５）ＡＩ・データサイエンス教育プログラムの科目担当教員
２ 前項第4号および第5号については人数を定めない。
３ 委員長は，必要に応じて構成員の他に陪席者をおくことができる。
４ 委員長は，委員会を招集して議長となる。
（審議事項）
第４条

委員会は，次の事項を審議する。

（１）明治学院共通科目におけるＡＩ・データサイエンス教育プログラム（以下「本プログラム」という。）の科目運営に関する計画立案（２）本プログラムに関する点検・評価に関する事項（３）その他，ＡＩ・データサイエンス教育に関する重要な事項
（事務）
第５条

委員会に関わる業務は，総合企画室企画課の所管とする。

（規程の改廃）第６条

この規程の改廃は，委員会の議を経て，大学評議会および常務理事会の承認を得なければならない。

付 則
１ この規程は，2023年6月1日から施行する。

19

令和6年度明治学院大学ＡＩ・データサイエンス教育実施委員会規程
2023年 4月19日

大学評議会承認

2023年 5月12日

常務理事会承認

2023年11月15日

大学評議会承認

2023年 12月8日

常務理事会承認

2024年 3月15日

常務理事会承認（設置）第１条

明治学院大学（以下「本学」 という。）にＡＩ・データサイエンス教育実施委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（目的）第２条

委員会は本学における全学生を対象としたＡＩ・データサイエンス教育の推進に関する重要な事項を審議することを目的とする。
（構成）
第３条

委員会は次の委員をもって構成し，学長が指名した副学長（以下「担当副学長」という。）が委員長となる。
（１）担当副学長（２）明治学院共通科目教育機構諸領域教育部会長（３）教務部長（４）専門的知見を持った教員（５）ＡＩ・データサイエンス教育プログラムの科目担当教員（６）情報数理学部教員
２ 前項第4号，第5号および第6号については若干名とする。
３ 委員長は，必要に応じて構成員の他に陪席者をおくことができる。
４ 委員長は，委員会を招集して議長となる。
（審議事項）
第４条

委員会は，次の事項を審議する。

（１）明治学院共通科目におけるＡＩ・データサイエンス教育プログラム（以下「本プログラム」という。）の科目運営に関する計画立案（２）本プログラムに関する点検・評価に関する事項（３）その他，ＡＩ・データサイエンス教育に関する重要な事項
（事務）
第５条

委員会に関わる業務は，学長室企画課の所管とする。

（規程の改廃）第６条

この規程の改廃は，委員会の議を経て，大学評議会および常務理事会の承認を得なければならない。

付 則
１ この規程は，2023年6月1日から施行する。
２ この規程は，2024年4月1日から施行する。（第3条第1項第6号の追加および第3条第2項の変更，総合企画室の学長室への統合による第5条の変更）

20令和5年度明治学院大学ＡＩ・データサイエンス教育実施委員会規程
2023年 4月19日

大学評議会承認

2023年 5月12日

常務理事会承認（設置）第１条

明治学院大学（以下「本学」 という。）にＡＩ・データサイエンス教育実施委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（目的）第２条

委員会は本学における全学生を対象としたＡＩ・データサイエンス教育の推進に関する重要な事項を審議することを目的とする。
（構成）
第３条

委員会は次の委員をもって構成し，学長が指名した副学長（以下「担当副学長」という。）が委員長となる。
（１）担当副学長（２）明治学院共通科目教育機構諸領域教育部会長（３）教務部長（４）専門的知見を持った教員（５）ＡＩ・データサイエンス教育プログラムの科目担当教員
２ 前項第4号および第5号については人数を定めない。
３ 委員長は，必要に応じて構成員の他に陪席者をおくことができる。
４ 委員長は，委員会を招集して議長となる。
（審議事項）
第４条

委員会は，次の事項を審議する。

（１）明治学院共通科目におけるＡＩ・データサイエンス教育プログラム（以下「本プログラム」という。）の科目運営に関する計画立案（２）本プログラムに関する点検・評価に関する事項（３）その他，ＡＩ・データサイエンス教育に関する重要な事項
（事務）
第５条

委員会に関わる業務は，総合企画室企画課の所管とする。

（規程の改廃）第６条

この規程の改廃は，委員会の議を経て，大学評議会および常務理事会の承認を得なければならない。

付 則
１ この規程は，2023年6月1日から施行する。

21

令和6年度明治学院大学ＡＩ・データサイエンス教育実施委員会規程
2023年 4月19日

大学評議会承認

2023年 5月12日

常務理事会承認

2023年11月15日

大学評議会承認

2023年 12月8日

常務理事会承認

2024年 3月15日

常務理事会承認（設置）第１条

明治学院大学（以下「本学」 という。）にＡＩ・データサイエンス教育実施委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（目的）第２条

委員会は本学における全学生を対象としたＡＩ・データサイエンス教育の推進に関する重要な事項を審議することを目的とする。
（構成）
第３条

委員会は次の委員をもって構成し，学長が指名した副学長（以下「担当副学長」という。）が委員長となる。
（１）担当副学長（２）明治学院共通科目教育機構諸領域教育部会長（３）教務部長（４）専門的知見を持った教員（５）ＡＩ・データサイエンス教育プログラムの科目担当教員（６）情報数理学部教員
２ 前項第4号，第5号および第6号については若干名とする。
３ 委員長は，必要に応じて構成員の他に陪席者をおくことができる。
４ 委員長は，委員会を招集して議長となる。
（審議事項）
第４条

委員会は，次の事項を審議する。

（１）明治学院共通科目におけるＡＩ・データサイエンス教育プログラム（以下「本プログラム」という。）の科目運営に関する計画立案（２）本プログラムに関する点検・評価に関する事項（３）その他，ＡＩ・データサイエンス教育に関する重要な事項
（事務）
第５条

委員会に関わる業務は，学長室企画課の所管とする。

（規程の改廃）第６条

この規程の改廃は，委員会の議を経て，大学評議会および常務理事会の承認を得なければならない。

付 則
１ この規程は，2023年6月1日から施行する。
２ この規程は，2024年4月1日から施行する。（第3条第1項第6号の追加および第3条第2項の変更，総合企画室の学長室への統合による第5条の変更）

22

大学等名

明治学院大学

申請レベル

リテラシーレベル

教育プログラム名

AI・データサイエンス教育プログラム

申請年度

令和６年度

取組概要
【目的・概要】・AI時代の新たな基礎知識を、文系学部生に教授・オンデマンド配信形式を活用し、履修困難を解消【身につく能力】
履修者の習熟度に合わせて現在2段階のレベルを用意している。
・社会におけるデータ・AI利活用の状況や留意事項、データリテラシーの基礎などを学ぶ「レベル1」
・プログラミング⾔語やAIによる機械学習などを学ぶ「レベル2」【科目構成】
レベル1

科目名称（＊は選択科目）
AI・データサイエンス入門

開講年度
令和5年度

プログラム
修了認定
（リテラシー）

MDASH
リテラシーレベル

データ解析・活用入門
プログラミング入門
2

令和6年度
ベーシック

＊AIと人間＊統計学１＊統計学２（4科目8単位）

既存科目【修了要件】＜リテラシー＞（修了証なし）「AI・データサイエンス入門」1科目2単位＜ベーシック＞（オープンバッジによる修了証発行予定）「AI・データサイエンス入門」「データ解析・活用入門」「プログラミング入門」（3科目 計６単位）が必修。
「統計学１」「統計学２」「AIと人間」は、いずれかを選択必修とし、４科目 計８単位の単位修得をもって修了認定する。

【実施体制】
・全学部生対象の『明治学院共通科目』に「AI・データサイエンス系科目群」を設け、プログラム関連科目を配置している。
・「AI・データサイエンス教育実施委員会」において、プログラムの科目運営に関する計画立案および本プログラムに関する23
点検・評価を行う。
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