様式１大学等名

追手門学院大学

プログラム名

数理・データサイエンス・AI 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① 申請単位大学等全体のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 既認定プログラムとの関係

学部・学科によって、修了要件は相違しない④ 対象となる学部・学科名称⑤ 修了要件プログラムを構成する「共通教育科目群（下記１～２）」のすべての科目、合計４単位を取得すること。
【共通教育科目群】
１．未来課題（データサイエンス基礎＆データエンジニアリング基礎）
２．Ｌ＆Ｓゼミ（AI基礎）

必要最低科目数・単位数

2

4

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

単位⑥ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
未来課題（データサイエンス基礎＆データエンジニアリング基礎）

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

2 ○ ○ ○ ○ ○⑦ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
未来課題（データサイエンス基礎＆データエンジニアリング基礎）

2 ○ ○ ○ ○Ｌ＆Ｓゼミ（AI基礎）

2 ○

授業科目

単位数

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9○ ○ ○ ○ ○⑧ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
未来課題（データサイエンス基礎＆データエンジニアリング基礎）

2 ○Ｌ＆Ｓゼミ（AI基礎）

2 ○

授業科目

単位数

必須

⑨ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
Ｌ＆Ｓゼミ（AI基礎）

選択項目

授業科目

選択項目

AI応用基礎⑩ 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

講義内容

・順列、組み合わせ、集合、ベン図、条件付き確率「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（２回目）
・代表値（平均値・中央値・最頻値）、分散、標準偏差「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（２回目）
1-6 ・ベクトルと行列「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（２回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（２回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー和、行列の積「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（２回目）（１）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 1-7 ・アルゴリズムの表現（フローチャート）「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（３回目）
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（３回目）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」、・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（９回目）「プログラミング基礎」の 2-2 ・構造化データ、非構造化データ「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（９回目）
概念や知識の習得を目指す。
・データ型（文字、整数、浮動小数点）「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（３回目）
2-7 ・変数、代入、四則演算、論理演算「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（３回目）
・関数、引数、戻り値「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（３回目）

1-1

・データ駆動型社会、Society 5.0「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（１２回目）
・データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替）「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（１２回目）
・データを活用した新しいビジネスモデル「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（１２回目）

1-2

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（６回目）
・データ分析手法（回帰、分析、クラスタリング）「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（６回目）

・ICT（情報通信技術）の進展とビックデータ「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（７回目）
・ビックデータの収集と蓄積、クラウドサービス「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（７回目）
2-1 ・ビックデータの活用事例「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（７回目）
・人の行動ログデータ「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（７回目）
・ソーシャルメディアデータ「未来課題（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎）」（７回目）（２）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・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１回目）
ジネスの現場において 3-1 ・人間の知的活動とＡＩ技術「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（２回目）
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・ＡＩ倫理、ＡＩの社会的受容性「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１３回目）
ものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械 3-2 ・プライバシー保護、個人情報の取扱い「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１３回目）
・ＡＩに関する原則/ガイドライン「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１３回目）
学習の基礎と展望」、及・ＡＩの公平性、ＡＩの信頼性、ＡＩの説明可能性「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１３回目）
び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

3-3 データ作成（学習データ、検証データ）「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（９回目）

・実世界で進む深層学習の応用と確信（画像認識、自然言語処理、音声生成など）「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（６回目）
3-4 ・ニューラルネットワークの原理「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（８回目）
・ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１０回目）

3-9

・ＡＩの開発環境と実行環境「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１２回目）
・ＡＩの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「Ｌ＆Ｓゼミ（ＡＩ基礎）」（１２回目）

（３）本認定制度が育成
・データ加工（集計処理、四則演算処理、ソート処理、サンプリング処理、クレンジング処理（外れ値・異常値・欠損値）、結合処理（内部結合・外目標として掲げる「デー Ⅰ 部結合）、データ型変換処理、データの標準化、ダミー変数））「未来課題」（５回目）
タを人や社会にかかわ・データ収集（IoT（Internet of Things）デバイス、クライアント技術（SDKとAPI）、通信技術（HTTP、FTP、SSH）、エッジデバイスとセンサーデータ、る課題の解決に活用でWebクローラ、スクレイピング、アノテーション）「未来課題」（１０回目）
きる人材」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
・人間の知的活動、認識技術の活用事例「AI基礎」（２回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）
体験を行う学修項目
・物体検出「AI基礎」（3・11回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）
群。応用基礎コアのな・パターン認識、特徴抽出、識別「AI基礎」（4・11回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）
かでも特に重要な学修・自然言語処理の活用事例「AI基礎」（5・11回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）
項目群であり、「データ・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）、NNTの原理「AI基礎」（6・10・回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロ
エンジニアリング基Ⅱ ジェクトを実施）
・予測技術の活用事例「AI基礎」（7・８・11回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）礎」、及び「データ・ＡＩ活・実世界で進む機械学習の応用と発展「AI基礎」（9回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）
用 企画・実施・評価」か・身体・運動「AI基礎」（11回目・#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）
ら構成される。
・AIの構築・運用｛AI基礎」（12回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）
・AIと社会「AI基礎」（13回目#課題設定・解決をプレゼンする疑似プロジェクトを実施）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）
本科目は文科系大学である本学の全学部生が履修でき、それぞれの所属学部の専門分野で数理・データサイエンス・AIを応用するたの大局的な視点を身に付けることができる。社会から得られる実例を題材とした、現実的な課題へのアプローチ方法を学び、データサイエンスの活用法、及び人工知能を用いた解決プロセス思考を、PBLを通じて実践的に身に付けることができる。

【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（応用基礎レベル）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）における、コア学修項目3-5「生成」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
該当なし

様式２
追手門学院大学

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 5347 人

女性 3209 人（ 合計 8556人）③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
心理学部
経済学部
経営学部
文学部
国際学部
国際教養学部
社会学部
法学部
地域創造学部

合 計

収容
定員

令和5年度

学生数

入学
定員

967
1,683
1,883384
291732
1,433229962

220 900
400 1,620
443 1,786180 180
150 1501,010
350 1,294
230 920230 840

1140000001130000008,564 2,203 8,700

65

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

0000000000

合計

履修率

11400000
00%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%

60%

様式３
大学等名 追手門学院大学

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）

217

人 （非常勤）

171

人

2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） 松井 健（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）
教務連絡委員会、共通教育機構連絡会（責任者名） 松井 健

（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
追手門学院大学教務連絡委員会規程、追手門学院大学共通教育機構規程⑥ 体制の目的
令和4年度組織の改編を行い、全学に共通する教育の充実・発展に資するために、副学長が統括となる共通教育機構を設置した。本プログラムは、全学に共通する科目（共通教育科目）によって構成されており、一次的には本プログラムの科目内容や普及・推進に関することは当機構に設置される「共通教育機構連絡会」（以下「連絡会」）において、領域長によって検討される。連絡会で検討された内容を全学的な観点から協議・浸透を図るために、副学長が委員長となる「教務連絡委員会」（以下「委員会」）を設置している。この体制によって、副学長のリーダーシップの下に、連絡会が本プログラムの内容の充実と推進を、委員会が全学的な普及・浸透を担うという体制が整っている。

⑦ 具体的な構成員＜共通教育機構連絡会＞
松井 健 副学長（機構統括）、武田 裕紀 領域長、日野 信行 領域長、大串 恵太 領域長、千葉 英史 領域長＜教務連絡委員会＞
松井 健 副学長（委員長）、金政 祐司 副学長（委員長が必要と認めた者）、
宮宇地 俊岳 副学長（委員長が必要と認めた者）、伊藤 文男 教務部長（副委員長）、
城野 充 文学部 副学部長（委員）、増崎 恒 国際学部 副学部長（委員）、
東 正訓 心理学部 副学部長（委員）、林 大造 社会学部 副学部長（委員）、
井村 真己 法学部教務連絡委員会委員、長町 理恵子 経済学部 副学部長（委員）、
山下 克之 経営学部 副学部長（委員）、藤井 正 地域創造学部 副学部長（委員）、
武田 裕紀 共通教育機構 L&S領域長（委員）、髙本 優一 大学事務局長（委員）、
森田 学 教務・学生支援部長（委員）、宗 浩嗣 教務課長（委員）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
0.1%
0.1%
1.7%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
3.0%
4.0%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）8,700
具体的な計画
本プログラムは、令和5年度から設置したものである。対象となる2科目は、それぞれ1クラス（定員50人）の開講でスタートし、履修者数（令和5年度実績）として、「未来課題（データサイエンス基
礎＆データエンジニアリング基礎）」は27人（定員充足率54%）、「L&Sゼミ（AI基礎）」は10人（定員充足率20%）といずれもクラス定員60%未満となった。
この状況を改善するため、リテラシーレベルを修得した学生（実績：令和4年度49名、令和5年度107名）を対象に応用基礎レベルの紹介を積極的に広報することにより、履修者数増加を図る。また、令和6年度の開講計画においては、両キャンパスで開講するクラスを設置し、開講時限においても利用し易い時間帯を設定するなど、より多くの学生が利用し易い環境を構築していく。さらに、当該2科目を履修・修得することにより、数理・AI・データサイエンスの応用基礎レベル修得者として本学独自のオープンバッジを付与する制度を新たに構築する。
これら対策により、受講に対するインセンティブを付与し魅力向上に寄与するとともに、修得者の満足度向上を図り、後輩等他の学生への推奨度を高めることで令和7年度以降の受講者増に繋げるなど、中長期的な視野で受講者を増やす施策を展開していく。

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
当該プログラムの対象となる科目は、学部・学科に関係なく、希望するすべての学生が履修可能となる共通教育科目（全学生が履修可能な教養科目群）として設置しているため、希望する全ての学部・学科の学生が受講可能となっている。
また、令和5年度は2キャンパスのうち1ヵ所でしか開講できなかったが、令和6年度以降は両キャンパスでの開講を想定しており、全学部学生がキャンパス間移動による制限なく履修できる環境の用意を予定している。

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「数的処理入門」（リテラシーレベル必修科目・１年生全員が履修）において、リテラシーレベルに続いて本プログラムの意義や有効性などを学生に周知し、履修を促進することを行っている。
併せて、学生へお知らせ等を配信する「CAMPUS SQUARE」や「OIDAIアプリ」を活用し、本プログラムの概要及び履修方法について周知を図っている。さらに、当該学生ポータルサイトに掲載している本学の学修体制やカリキュラム概要等の全てが記載される「STUDY GUIDE」において、本プログラムの特設ページを設置することで、全ての学生が容易に参照できる状態を整備している。

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【履修に関するサポート体制】
学部の必修科目等が少ない曜日時限に開講することにより、できる限り多くの学生が履修できる環境・体制を構築している。
【修得に関するサポート体制】
・ 教員が授業内で細やかに対応できるよう、講義形式ではなく少人数のゼミ形式による授業を実施し、復習用のレポートを課すなど、学生個別のフィードバックを行っている。
・ 本学LMSを通じた学生からの個別質問を受付け可能な環境を整備することにより、授業回ごとの理解を深める学びのサポートを構築している。
・ 学習支援センターとシステム企画推進課と連携し、授業についていくために必要な基本知識を修得可能とした「SJを活用した学生同士の学びあい」を実現するため、受講者の学びに関するニーズ調査等を実施し、環境構築に向けた施策を講じていく。

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
授業時間内の学習指導については、前掲の通り少人数のゼミ形式で授業を実施し、きめ細やかな指導を実現する環境を整えている。
また、授業時間外では、本学LMSやMicrosoft Teams等の会話・チャット機能を用いることにより、随時学生からの質問を受付け可能とする環境を整備している。

様式４
大学等名 追手門学院大学

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）
内部質保証推進委員会（責任者名） 松井 健
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
本プログラムを構成する科目ごとの令和5年度履修者実績数は、「L&Sゼミ」10名、「未来課題」27名、当該2科目を共に履修した実績数は6名、そのうち修得者数は5名（修得率83%）であった。修得した学生の平均成績は100点満点中80点であることから、プログラム内容をよく理解して修得していることがうかがえる。次年度は履修者規模を増大するとともプログラムの履修・修得状 に、今年度と同様の質保証を実現できる授業展開を図っていく。
況

学修成果

対象となる科目の「全学授業アンケート」において、本プログラムのシラバスに記載の到達目標に対する理解度について調査した結果、「理解している」との回答は、93%となった。また83%の学生が単位を修得していることから、ほとんどの学生は学修成果を得られたものと考える。授業においては、授業回ごとに学修成果を確認しながら、少人数のゼミ形式できめ細やかな対応を実施することができたため、結果として83%の修得者を輩出することに繋がったと考える。

学生の授業内容に対する理解度に影響を与えると考えられる使用教材や資料構成等について「全学授業アンケート」の結果をもとに確認を行った。結果として、板書や資料提示（パワーポイント）等の文字や図表の見易さについては、100%が理解し易いと回答した。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

後輩等他の学生への推奨度を測る指標として、目標の達成度と授業満足度について、「全学授業アンケート」の結果をもとに確認を行った。結果として、回答者の目標達成は100%に達した。また、同様に全体的な授業に関する満足度においても授業全体を通して満足したという回答が100%に達した。

今年度は一部のキャンパスで１クラスずつの開講だったため、曜日時限の都合上、履修できなかった学生が一定数いた可能性が考えられる。来年度以降は、開講クラスを増やし全キャンパスで開講するため、全学部の学生が履修しやすくなるため、履修率の向上が見込まれる。また、「全学授業アンケート」において、少人数のゼミ形式のため手厚い指全学的な履修者数、履修 導に加え、授業内でチャットやメッセージ等の機能を利用し気軽に教員へ質問できるとの回答が、今年度は93%となって率向上に向けた計画の達 いるため、授業内においても理解度を高める教育環境の工夫が成されていると評価できることから、来年度も同じ質の教育を展開し、プログラム修得率の向上に努めていく。
成・進捗状況

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

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本プログラムは令和5年度開講となるため、修得者のなかで現時点卒業生を輩出していない。よって、進路状況及び企業等の評価は確認できない状況にある。一方で、本学の就職・キャリア支援課による進路状況調査や就職先企業へのヒアリング調査、ならびに大学政策課が実施する卒業者アンケートにより、将来的に本プログラムを修了した学生の動向について調査・分析することが可能となる。これら調査データをもとに、本学IR推進オフィスと連携して多角的に本プログラムの有効性について検証することを予定している。

本プログラムは令和5年度開講となるため、十分な評価を得るための修得者数に至っていない。よって、産業界からの視点を含めた教育プログラムの内容・手法への意見の調査については令和6年度実施に変更した。具体的には、本学WIL推進センターが主催する実習プログラム先の企業、及び就職・キャリア支援課主催の就職活動イベントに参加する企業等に対してアンケート調査を実施し、企業側の課題・ニーズを収集する。これら意見を推進部局である「共通教育産業界からの視点を含め 機構連絡会」及び「教務連絡委員会」を中心に本プログラムへの反映を行い、企業側が求める能力を修得可能な教育た教育プログラム内容・手 内容に改善していく。
法等への意見

「全学授業アンケート」で100%の学生が「個人ワーク、グループワーク、ディベート、ディスカッション、ワークショップなどの手法を活用していた」と回答していることから、「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させる機会を十分に提供できていたといえる。
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「全学授業アンケート」の板書・資料提示（パワーポイント）等の文字や図表の見易の分かり易さ、目標の達成度と授業満足度に関するアンケート結果から確認を実施した。いずれの結果においても総合評価では100%の満足度を得ている
内容・水準を維持・向上しつ ので、「分かりやすい」授業を実施できていたと考える。
つ、より「分かりやすい」授業 また、令和5年9月26日発表の「学習における生成AI（ChatGPT等）の使用について」において本学は、「今後、生成AIの精度は更に向上し、社会の様々な場面で利用されることが予測され」ることを前提に、「これら生成AIは大学での学びをとすること効果的に進める手助けとなる可能性」があることを指摘しつつメリットや留意点を周知している。今後、社会の変化や生※社会の変化や生成AI等の 成AI等の技術の発展を踏まえた、教育内容の継続的な見直しは自明であり、今後教育内容への具体的な展開方法に技術の発展を踏まえて教育 ついても適宜検討していくこととし、共通教育機構の中にそのワーキンググループを令和6年度に立ち上げる予定であ内容を継続的に見直すなど、 る。
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2022年12月1日 共通教育機構連絡会

追手門学院大学 共通教育科目カリキュラムマップ
人材養成
目的

市民として生涯にわたって自己を形成し続ける活動の基盤を養成する

ファウンデーション科目群

科目群

初年次

①学習者自らが行動する社会的な学びの場を広げる②中長期の目標にそった自主的・自律的なキャリア開発と選択のためのスキル・態度・方法論を身につける③学習者自らが設定・遂行する学際的課題を体験的かつ協同的に学ぶ経験を積む④帰納・演繹の学びの本質と面白さを体得する①人と社会と自然の複雑なかかわりを学際的視点で理解し、現代社会の価値観の多様性と広がりについて学びを深める②学問の多角的なものの見方と捉え方、および学び方の多彩な方法論に出会い生活に生かす経験を積む

ラーニング①市民教養及び専門基礎の学びの基本となる多様なスキルやマインドを確保し実践に生かす
アウトカム

リベラルアーツ・サイエンス科目群

外国言語

体育

4年次

リベラルアーツ・サイエンス系

人文学系

主体的学び科目群
社会科学系

自然系

キャリア形成系

年度

3年次

2年次

留学生キャリア形成演習２

LA32306

留学生キャリア形成演習１

LA32305

海外インターンシップ

LA32304

インターンシップ実習Ⅳ

LA32303

インターンシップ実習Ⅲ

LA32302

インターンシップ実習Ⅱ

LA32301

インターンシップ実習Ⅰ

LA32207

日本事情４

LA32206

日本事情３

日本語聴解上級２＊

LA21202

L＆Sゼミ

LA22202

国際異文化理解2（留学生専用科目）

LA12209

日本語聴解上級１＊

LA21201

未来課題

LA22201

国際異文化理解1（留学生専用科目）

LA12208

日本語読解上級２＊

LA32205

グローバルキャリア論

LA12207

日本語読解上級１＊

LA32204

国際現地研修LA12206

Academic English２

LA32203

リーダーシップ実地発展演習

LA12205

Academic English１

LA32202

リーダーシップゼミナール２

LA12204

Advanced English２

LA32201

リーダーシップゼミナール１

LA12203

Advanced English 1

LA12202

Online English Seminar４

LA12201

Online English Seminar３

コンピュータ入門２ LA12114

日本語聴解中級２＊

LA13104

ネイチャーアクティビティ２ LA21101

LA11103

コンピュータ入門１ LA12113

日本語聴解中級１＊

LA13103

LA11102

日本語表現

LA12112

日本語読解中級２＊

LA11101

数的処理入門※LA12111

日本語読解中級１＊

LA12110「高校生」から「大学生」への移行に

LA32307

LA12210LA11104

1年次

キャリアデザイン⺠俗学LA23113

認知の科学

LA24103

情報の科学

LA31110

日本事情2＊

LA32122

Japan Program(Social Issues in Japan)2

ネイチャーアクティビティ１

LA22111

人文地理学

LA23112

社会の心理

LA24102

生命の科学

LA31109

日本事情1＊

LA32121

Japan Program(Social Issues in Japan)1

LA13102

スポーツ実習２

LA22110

⻄洋史

LA23111

スポーツ学

LA24101

ものの科学

LA31108

ファシリテーション入門

LA32120

Japan Program(Japanese Business and Management)2

LA13101

スポーツ実習１

LA22109

アジア・オセアニア史

LA23110

教育学

LA31107

リーダーシップ入門

LA32119

Japan Program(Japanese Business and Management)1

中国語２

LA22108

日本史

LA23109

社会福祉学

LA31106

キャリア数学LA32118

Japan Program(Modern Japanese Society)2

LA12109

中国語１LA22107

ことばと文化LA23108

社会学

LA31105

キャリア言語LA32117

Japan Program(Modern Japanese Society)1

LA12108

フランス語２LA22106

言語学

LA23107

社会・経済思想LA31104

キャリア形成プロジェクト LA32116

Japan Program(Japanese Traditional and Contemporary Culture)2

LA12107

フランス語１LA22105

⻄洋⽂学

LA23106

経営学

LA31103

ボランティア論

LA32115

Japan Program(Japanese Traditional and Contemporary Culture)1

LA12106

ドイツ語２

LA22104

中国文学

LA23105

経済学

LA31102

追手門アイデンティティ

LA32114

Japan Program(Japanese History and Literature)2

LA12105

ドイツ語１

LA22103

日本文学

LA23104

国際関係論

LA31101

自己との対話

LA32113

Japan Program(Japanese History and Literature)1

LA12104

Online English Seminar２★

LA22102芸術学

LA23103

政治学

LA32112

短期海外セミナー

LA12103

Online English Seminar１★

LA22101

哲学

LA23102

日本国憲法

LA32111

海外セミナー

LA12102

総合英語２★

LA23101

法学

LA32110

交換留学Ⅱ

LA12101

総合英語１★

LA32109

交換留学Ⅰ

LA32108

スポーツケア演習

LA32107

プロジェクト実践Ⅳ

LA32106

プロジェクト実践Ⅲ

LA32105

プロジェクト実践Ⅱ

LA32104

プロジェクト実践Ⅰ

LA32103

キャリア実践英語2

LA32102

キャリア実践英語1

LA32101

リーダーシップ実地基礎演習

他者とのコミュニケーション（他者に情報を発信す 生涯にわたる健康維持のためのスキルを修めの科目

は、全員履修科目（末尾の＊は外国人留学生向け科目を示す）★印は、必修科目※印は、アセスメントテストによる免除が可能な全員履修科目（履修の免除であって、単位認定ではない）

知の探究

LA31201

LA22112

カリキュラ 必要な学びの基礎力と情報を受信・る、他者が発信する情報を受信する）のための基 得し、それを生涯体育へと連結させるため
ムポリシー 発信する基本的スキルを修得するた 礎的スキルを修得するための科目の科目＿

キャリア展開系

大学での学びを自分の力で価値あるものと市民としての自己形成のためには、その大前提として、現在の自己が、どのような歴史的、思想的、社会的、政治的、経済的、自然科学的文脈の中で生きているのかを明確に認識している し、卒業後の進路も含めて自分の将来の展 すでに修得した基盤となる知識・技能・姿勢を、様々な場において実践的に活用しながら、自分の将来必要がある。自己形成の前提となるこのような認識を、多様な学問領域全体からバランスよく修得するための科目
望・設計への連結となる基本的な知識・技の展望・設計に結びつけるための科目
能・姿勢を修得するための科目大学等名

追手門学院大学

申請レベル

応用基礎レベル（大学等単位）

教育プログラム名

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

申請年度

令和６年度

取組概要
プの ロ目 グ的 ラ
ム
れる
能力

身に付
けら

追手門学院大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎）では、所属学部の専門分野で数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を身に付けながら、社会から得られる実例を題材とした、現実的な課題へのアプローチ方法を学び、データサイエンスの活用法及び、人工知能を用いた解決プロセス思考を、PBLを通じて実践的に身に付けることを学修目標とする。
本学に在学する2年次以上の全学部生を対象に共通教育科目として開講される、数理・データサイエンス・AIの応用基礎を教育する
２つの科目から構成される。初年次で所属学部の専門分野や数理・データサイエンス・AIの基礎を学んだことを土台として、データや人工知能を応用的に活用しながら社会課題の解決方法を学修する。
なお、修了者の内、希望者には「OIDAI 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎）修了認定証」が発行される。

実施体制

開講されている科目の構成：「未来課題（データサイエンス基礎＆データエンジニアリング基礎）」「Ｌ＆Ｓゼミ（AI基礎）」

データサイエンス基礎

ＡＩ基礎

 データ駆動型社会とデータサイエンス
 分析設計

ＡＩ・データサイエンス実践 数学基礎 演習や課題解決型学習 アルゴリズム データ

未来課題（データサイエンス基礎＆ ＡＩ活用企画

データエンジニアリング基礎）
 データ表現 プログラミング基礎
 ビッグデータとデータエンジニアリング

データエンジニアリング基礎
データ表現とアルゴリズム

 実施

 ＡＩの歴史と応用分野
 ＡＩと社会

Ｌ＆Ｓゼミ（AI基礎）

 評価

修了要件
共通教育科目２ 科目

 機械学習の基礎と展望
 深層学習の基礎と展望
 ＡＩの構築と運用

ＡＩ・データサイエンス基礎
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