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１
大学等名
プログラム名金沢星稜大学
数理・データサイエンス・AIリテラシープログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称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③ 修了要件
共通教育科目のデータサイエンス科目「数理・データサイエンス・AIリテラシー」の単位を2単位取得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定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
単位数
授業科目
数理・データサイエンス・AIリテラシー 2

必須

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
単位数
授業科目
数理・データサイエンス・AIリテラシー 2必須

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
単位数
授業科目
数理・データサイエンス・AIリテラシー 2

必須

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
単位数
授業科目
数理・データサイエンス・AIリテラシー 2

必須

3-1

3-2

○

○

○

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】⑧ 「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

単位数必須

2-1

2-2

2-3

数理・データサイエンス・AIリテラシー

2○

○

○

○

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

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

選択項目

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（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

1-1

1-6

1-2
（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
1-3（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

1-4

1-5

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第2回）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第2回）

・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)「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第8回）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第8回）

・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「数理・データサイエン
ス・AIリテラシー」（第3回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第3回）
・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）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第3回）
・データのオープン化（オープンデータ）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第3回）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第4回）
・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「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第4回）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第5回）
・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「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第5回）
・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「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第5回）
・認識技術、ルールベース、自動化技術「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第5回）
・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「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第7回）

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】（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

3-1

3-2

2-1

（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

2-2

2-3・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第13回）
・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「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第13回）
・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「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第13回）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第14回）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第14回）

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第15回）・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第15回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第15回）
・データの種類（量的変数、質的変数）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第9回）
・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）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第9回）
・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）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第9回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第9回）
・観測データに含まれる誤差の扱い「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第9回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第10回）
・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）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第10回）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第10回）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第11回）
・データの図表表現（チャート化）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第11回）
・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)「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第11回）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第11回）
・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）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第11回）
・データの集計（和、平均）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第12回）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「数理・データサイエンス・AIリテラシー」（第12回）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）○AI・データサイエンスの必要性を説明できる。
○社会で活用されているデータ・AI活用の事例を例示できる。
○どのような思考方法でデータを扱うか説明できる。
○データ・AIを扱う上での留意事項を説明できる。

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
金沢星稜大学

大学等名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４年度②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

入学定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

経済学部
人間科学部
人文学部

合 計

1,845
613
295

2,753

男性

女性

令和3年度

修了者数
合計

男性

履修者数

女性

合計

440 1,760 269 127 142 227 97 130
143 57221121175 30032132
10000000000000000000000000000000000
658 2,632 274 130 144 232 100 132

00000000000000
0
0
00000

男性0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00000
00
00
0
0
00
000000000

男性

0

履修者数

女性

合計

00
00
00
00
00
00
00
00
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
0
00

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
000
0
00
0
0
0
0
0
0
00
000000男性

0履修者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性

0履修者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性

0履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

000000000000000
0
0
0
0000

男性

0

履修率

女性

269
15%
20%
3
1%
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0 274
10%

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大学等名

金沢星稜大学

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）

92

人 （非常勤）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） 井上 好人

70

人

1人

（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）
金沢星稜大学総合情報センター（責任者名） 佐々木 康成（役職名） 総合情報センター長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
金沢星稜大学総合情報センター規程⑥ 体制の目的
情報教育、情報戦略、情報設備について企画・立案するとともに、必要な支援等を行うことにより、数理・データサイエンス・AI教育の全学的な推進はもとより、情報技術を活用した研究、教育活性化の推進に寄与することを目的とする。

⑦ 具体的な構成員
総合情報センター長 教養教育部 教授 佐々木 康成
経済学部准教授 張 淼
経済学部
講師
牧野 耀
人間科学部助教
天野 佐知子
人文学部
准教授 リンチ ギャビン
教養教育部
講師 二口 聡総合情報センター 講師 山本 輝太郎
短期大学部
教授 谷畠 範恭
情報システム部 部長 田辺 栄

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
10%20%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
35%
55%
75%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）2,632
具体的な計画
本教育プログラムは、令和4（2022）年度の入学生から履修可能としている。そのため、履修者対象者は基本的に年次ごとの逐次増加を見込んでいるが、これに加え、学部学科ごとの履修モデルを整備し、本教育プログラムを体系的に組み込むことで、さらなる履修者の増加を図る
予定である。また、令和7年度以降に「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）プラス」の申請を予定し、これに向けての履修者増を図る。年次ごとの履修者数の見込みは次のとおりとする。（（ ）内は履修率。）
令和5年度：500人（20％）
令和6年度：1000人（35％）
令和7年度：1500人（55％）
令和８年度：2000人（75％）
本学は入学時に情報ガイダンスを実施しており、本学の目指す「新しい時代の学びスタイル」について周知している。本教育プログラムについても、そうした対面的なガイダンスを活用し、同時に、LMSの連絡システムにて、履修を促す取り組みを行っていく。
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
本学は令和4（2022）年度より各授業科目のレベルから科目群のレベルまでをとおして「何が学べるか、どのような力が身につくのか」を学生に明示する方針をとっている。本教育プログラム（「数理・データサイエンス・AIリテラシー」）は全学共通教育科目群に位置づけられ、「データサイエンス教育科目」として独自な位置を占めると同時に自然系分野の「情報リテラシー」、「情報学」、「統計学」の周辺領域と有機的な連関があることを学生に示している。また、学部・学科のガイダンスではそれぞれの専門科目群と本教育プログラムがどのような学問的な繋がりがあるのかを学生に示しながら適切な履修指導が行える体制をとっている。

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
毎年4月に実施している新入生研修にて本教育プログラムが文部科学省「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）」の認定を予定していること、今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事の場等で使いこなすために基礎的な素養を主体的に身に付けることを目的としていることを文書で示し、大学４年間の履修計画の中に位置づける意義の明確化に努めている。また、前年度履修済の先輩学生からの感想や学修成果を発表させる取り組みも履修ガイダンスにて行っている。

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
本教育プログラムは、オンデマンド型授業で実施している。この履修形態のメリットは、開講時期の期間内であれば自分のペースで何度でも反復して学習することができることであるが、また同時に、教員のサポートとして個々の学生の学修状況に合わせた個別指導が行き渡りやすいことがあげられる。本学では同プログラムの担当として3名の教員を割り当て、学修進度の把握だけではなく個別の状況にも対応して指導・サポートができる体制をとっている。

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
本教育プログラムを受講する学生は、学修支援システム（LMS）を活用し専用のオンデマンド受講システムと併用して資料を視聴している。１回の授業は複数回のステップに区切られ、それぞれのステップでディスカッションとディベートを行うためのテキストフォーラムが準備されているので、ステップごとの学習状況を把握するとともに個別の質問を受け付けこれに対応できるようになっている。またいくつかの課題はグループワークとしても課されるので、授業時間内外を問わず学生間のディスカッションを促し、これに対する教員からの適切なグループ指導も可能な仕組みになっている。

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

金沢星稜大学

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）
金沢星稜大学評価部会（責任者名） 新 広昭
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） 評価部長・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
開講科目の履修登録状況および修得状況は、教務課に登録されている情報によって把握することができる。「数理・データサイエンス・AIリテラシー」科目についても、同様に教務課での把握を行うとともに、総合情報センターにおいても履修状況と単位修得状況を把握している。当科目はオンデマンド形式で開講されており、専用学習システム、本学LMS、動画配信システム、学務システムを活用しており、これらのシステム上で、履修者ごとに講義内容の進捗状況や課題やレポートに対する回答状況などの学習履歴を包括的に確認することが可能となっている。各授業クラス担当者
はこれらの学習履歴を把握・分析し、課題の提出状況や小テストの成績を基に全受講者の学修状況の管理を行っていプログラムの履修・修得状 る。また、これらの学修状況に関わる全体的な分析結果は、評価部会に報告され、プログラムの修得状況も含め、本学の数理・データサイエンス・AI教育を推進していくための課題の析出、改善に向けた審議を行っている。
況

学修成果

本学が導入している学修支援システム（LMS）および専用学習システムにおいて、本教育プログラムを構成する教材内の課題は自動採点され提出状況が確認することができる。開講科目の全15回の授業を7つのフェーズに区切り、学習内容と学習期間の目標を示すことで、オンデマンド形式においても受講者が円滑な学修を進めることができるようにしている。フェーズ毎に出される課題については、総評をフィードバックするとともに、受講者間でピアレビューを行い相互評価に資するように工夫している。受講後は授業評価アンケート調査を実施し、ポートフォリオから得られるデータを分析し学修成果の把握を行っている。そして、これらの結果は、総合情報センターの運営委員会に報告されるとともに、評価部会にて学修成果のさらなる向上に向けた施策の検討を行っている。

評価部会にて実施している授業評価アンケートの項目にて「数理・データサイエンス・AIリテラシー」科目の理解についての学生評価と総合的な満足度について調査し、その回答を分析することによって学生の理解度を把握している。
2022年度の学生への授業評価アンケートの結果からは、本教育プログラムの理解度はやや難しいという回答もあったが、7割以上の学生から「ほぼ理解できた」という回答を得る結果となり、自由記述からも、「オンデマンド授業で開講したこともあり、自分の好きなタイミングで受講することができ時間を有効活用して学ぶことができた」や「小テストが授業内容に沿った問題で理解を深めることができた」などのコメントも寄せられており、学生の満足度も高いことが窺える。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

学修支援システム（LMS）にて「授業評価アンケート」の結果を公開し、閲覧可能としている。既修得者の受講結果を参照できるため、後輩等他の学生への推奨度を把握することができる。
2022年度の学生への授業評価アンケートの結果からは、「受講当初、データリテラシーの難易度が高いと感じたが、オンデマンド授業によって振り返り動画を何度も見ることでより理解度は深まった。今後もオンデマンド授業での開講を望むという声が多数あがった。」などのコメントによって、後輩等他の学生への推奨度が高いと考えられる。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

本教育プログラムは全学部を対象とした完全オンデマンド形式の授業で開講しており、各学部のカリキュラムや時間割には依存せずに履修が可能である。履修対象となる1年次には特に新入時の履修ガイダンスで科目の説明を行い履修者増に努めている。学期ごとに履修者数、履修率を調査・分析し、その向上のための継続的な取り組みを行っている。
履修者数が経済学部に偏っているが、今後は教職課程の履修学生を中心に全学的な履修推進を行う。教職課程において、現在のところ「基礎資格科目」群中「情報機器の操作」の科目として本教育プログラムは該当していない。2024年
度入学生から教職課程の「基礎資格科目として本教育プログラムの履修を要件として加える予定である。教職課程履全学的な履修者数、履修 修者は一学年あたりおよそ120名いるので、同措置によって、全学的に履修者数の増加が見込まれる。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

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

学外からの視点本教育プログラムは令和4（2022）年度に開講し、現在までのところ、本教育プログラム修了者は在学中である。今後の取組みとして、キャリアセンターと連携しながら本教育プログラム修了者に対して、学修内容をどのように活用し、どのように社会で役立てているか等、個別にヒアリング調査を実施し、その結果を今後のプログラム内容の改善に役立てる予定である。令和5（2023）年度には、本教育プログラムの単位取得者にオープンバッジによる学習成果証明を発行することも検討中である。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学は産学地域連携の機能強化を図っている（「金沢星稜大学産学地域連携ポリシー」の策定予定）。地域連携センターを中心として本教育プログラムによって 得られた知的リソース（シーズ）と地域・自治体、企業等の課題（ニーズ）を効果的にマッチングさせた産学地域連携活動を積極的に推進する。これにより、産業界からのDX化推進の意見や要望を本教育プログラムに取り入れながら、双方に価値を生み出す「価値共創」を目指していけるであろう。
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

本教育プログラムは、現代社会を取り巻く様々な問題を数理科学の知識を使って解き明かし、解決していくための手法や考え方を身につけることを目標としている。身の回りの小さな問題から社会問題まで、その背後にあるデータを捉えて科学的・論理的に解析することで従来見えなかった社会現象を捉える力を身につけることで、学ぶ楽しさや学ぶことの意義を理解させようとしている。同時にこれらのデータを素早く扱うために必要となるAI(Artificial Intelligence)の活用手法や、それを支える周辺技術についても学ぶことで、その後の応用可能性も見通しながら学修を継続していける工夫を行っている。
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

本教育プログラムでは、リテラシーレベルのモデルカリキュラムの範囲を網羅した学習教材を用いるだけでなく、担当教員2名が学生目線で教材の内容をふりかえる「ふりかえり動画」を副教材として視聴させ、学生自身のふりかえりや深化を促している。また、本学では令和3（2021）年度入学生からデジタル技術を活用してAI導入などの大きな社会変化にも対応できる人材の育成を目指し、「e生活文具（iPad）」として全員にタブレットを貸与している。学内の情報演習室で使用できるコンピュータ環境も充実しており、個別に所持するiPadの活用とあわせて、授業水準の維持と学修方法の最適化を図っている。
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

金沢星稜大学・金沢星稜大学女子短期大学部 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」取組概要

本学では2022年度より大学全学部および短期大学部の共通科目として「数理・データサイエンス・AIリテラシー」を開講しました。2023年度には文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に申請予定です。開講科目は全学部の1年次を対象としており、本学のすべての学生が、学術的のみならず社会的にも活用できるデータサイエンスの知識を身に着け、問題解決のための手法や考え方を身につけることを目指しています。本教育プログラムを全学生が修了できるようにするために、開講科目はオンデマンド形式で実施しています。教育実践の具体的方法としても、対談形式の教材動画の配信や学生のコメントに対するフィードバックなど、受講生の学習意欲を喚起する工夫を取り組みを行っています。

2023年新入生向け受講案内（新入生研修煮て新入生全員に配布）

受講生向け受講手引き

受講生向け受講ガイダンス資料（一部抜粋）