令和6年５月13日
令和4年度・令和5年度の実績に基づく山梨大学（工学部）
数理・データサイエンス・AI未来創造教育プログラム自己点検・評価報告書
工学部・医工農学総合教育部修士課程工学専攻部局等内部質保証委員会「数理・データサイエンス・AI未来創造教育プログラム」について、令和4年度、令和5年度の自己点検ならびに評価を実施した。点検・評価項目は文部科学省「数理・データサイエン
ス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）実施要綱細目」*1の要件(５)に記載の内容に準じたものとなっている。
1. 自己点検・評価実施体制（委員会・組織等）
体制は以下の通りである。
工学部・医工農学総合教育部修士課程工学専攻部局等内部質保証委員会
1-1. 学内からの視点プログラムの履修・修得状況
本学部では令和４年度入学生より、工学部専門科目および全学共通教育科目を組み合わせた授業科目のうち、２科目４単位の単位取得を修了要件とした教育プログラムを設定している。
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令和４年度に１年次で本教育プログラムを履修した学生は114人であり、そのうち単位を修得した者の割合は95.6%であった。単位を修得できなかった者の理由としては、未受験（4.4%）であったが、多くは翌年令和５年度の再履修により単位を修得した。

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令和5年度は2年次学生を含め112人がプログラムを履修し、そのうち単位を修得した者の割合は95.9%であり、単位を修得できなかった者の理由としては、未受験（4.1%）であった。

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令和４年度、令和５年度に未受験であった理由については、詳細まで分析できていないが、学生の体調不良等による可能性もあると考えている。

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令和５年度には本教育プログラムの要件を満たした修了者が108名となり、プログラム参加者のおよそ半数(47.7%)となった。

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学科により、授業科目の開講年次が異なる状況から、令和6年度には新たに複数の授業科目が開講されるので、履修者は増加する見込みである。
単位修得者におけるGPに基づく成績分布は、Ｓ(R4年度:0.9%, R5年度:22.0%)、Ｓ-(R4年度:12.3%, R5年度:15.7%)、Ａ+(R4年度:5.3%, R5年度:7.2%)、Ａ(R4年度:16.7%,

R5年度:9.9%)、Ａ-(R4年度:21.1%, R5年度:14.3%)、Ｂ+(R4年度:9.6%, R5年度:5.4%)、
Ｂ(R4年度:13.2%, R5年度:9.0%)、Ｂ-(R4年度:7.0%, R5年度:3.6%)、Ｃ+(R4年度:4.4%,R5年度:3.1%)、Ｃ(R4年度:5.3%, R5年度:5.4%)であり、コロナウイルスの影響もあり年度の差はあるものの、いずれの年度も95%以上の学生が単位を取得している。
授業内容に関する自己評価
1年次、2年次において、データサイエンス入門、情報処理及び実習、確率・統計学、確率統計及び演習Iが開講されており、リテラシーレベルは既に認定済みである。これらに続く科目として、データエンジニアリング基礎、AI基礎、データサイエンス・AI、マルチメディア工学が開講されており、入門から応用するための基礎へなめらかに接続されている。
受講生には、現代社会におけるデータエンジニアリングの重要性、学ぶことの意義を導入部で説明し、今後迎えるデータ駆動型社会への対応やデータサイエンス、AIで解決できる社会的問題についてその魅力を伝えている。
具体的な事例を豊富に説明することで、各学科の分野の異なる受講生でも興味を喚起している。さらに、現実のデータを用いたレポート課題により、データを処理する楽しさ、まとめることの意義や重要性を理解できるよう配慮している。
授業評価アンケートや授業科目の各回毎に授業内容の改善のためのフィードバッ
クを入力できるようにLMS（Moodle等）が構築されている。このフィードバックを元にして必要に応じてLMSへ回答を行い、より「わかりやすい」授業となるように運用している。
各回毎に小テストを用意し、これに回答することにより振り返りを行い、内容・水準を維持できるように運用している。
授業アンケート結果
アンケート結果のうち【この授業の良かった点】については「広範囲な授業内容が分かりやすくまとめられていた」「授業動画がわかりやすかった」「授業資料に解説の動画があり、復習しやすかった」など好意的な評価が多かった。
【授業の課題や改善点】についての記述はごく少数であり「スライドの枚数がやや多い」という程度であった。
「到達目標が明確である」や、「自分自身の到達目標に応じて意欲的に学ぶことができた」、さらに「授業計画に沿った実施」がなされていたことが評価されていた。
成績分布や合格者数から見ても全体的に内容の理解度は高いと判断できる。
全学的に実施している授業評価アンケートには「後輩への推薦度」の項目は含まれておらず、現段階で推奨度を把握できていないが、今後は授業評価アンケートの自由設問の中で確認することを検討している。

全学的および工学部内の履修者および履修率向上についての計画
本プログラムは工学部を対象としているため、現時点では全学的な履修者数の向上は難しいと考えられる。
1年次より本プログラムを必修として履修するコンピュータ理工学科と電気電子工学科においては、令和4年度に履修開始した学生は令和5年度に修了している。一方で、3年次より履修する他の学科では選択科目として扱い、令和6年度より開始するため履修者はその分増加する予定である。
1.2 学外視点
毎年開催されている大学全体のステークホルダーミーティング、および工学部が主体である山梨工業会拡大意見交換会、企業経営者と学生との懇談会において、特に企業側として工場などのDX化に関して対応可能な人材が必要であることの意見があった。
本プログラムは令和４年度より開始しているため、まだ進路に関する実績はなく、修了者の就職先からの意見は、卒業生がいる企業へのアンケートの実施等により、継続的に学外からの評価を調査することで集計が可能となる。
これらの調査結果と、自己点検を要する内部質保証サイクルとの両輪から、本教育プログラムをさらに改善・発展していくことが可能となると考えている。
2．自己点検・評価を踏まえた教育プログラムの改善について
多様なデータの利活用は予測、意思決定、異常検出、自動化、最適化など多岐にわたって急速に拡大しており、これらを扱うための基礎能力を修得するため、データサイエンス、データエンジニアリング、AIの基礎を涵養することを目的としている。本プロ
グラムの学修では以下の能力を修得できるが、より効果的な学修を可能とするために2.1以降の種々の改善を検討する。
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さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる能力を習得できる。

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データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を説明できる。

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分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる。

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データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を説明できる。

・コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を説明できる。

2.1 教育効果と授業内容・方法
工学部内の全学科が受講可能な教育内容としており、特に一部のコンテンツではオンデマンド教材を整備している。さらに令和4年度より工学部に基礎教育センターを設置し、データサイエンス系教員を複数名配置することで、学生全員が受講可能な体制を取るようにする。
科目の一部をオンデマンド教材化することで、学生の理解をサポートし、より修得しやすくする。
LMS（Moodle等）を用いた小テストにおいて達成度を授業担当教員が確認する。
本学が設置している共創学習支援室（フィロス）において気軽に学習交流を行える場を提供しており、ここに数学系の科目と同様にデータサイエンス系科目についても質問等を相談できる仕組みを構築する。時間帯によっては専門教員を常駐し授業内容のフォローを可能とする。
授業担当教員がTeams、Chat等により学生の質問を受け付け、回答する等のきめ細やかな学修指導を行う。
2.2 シラバスの記載内容の改善
データサイエンスやAIなどの分野は、その進歩が非常に速いことから、常に世界標準や社会を取り巻く環境の一部を取り入れることを検討していく必要があると考えている。
2.3 全学的あるいは工学部内での履修者数向上
リテラシーレベルにおいては全学的に取り組んでおり、その中で学生のさらなる応用基礎レベルへの要望や全学のディプロマポリシー等も勘案し、必要に応じて全学展開することも検討したい。
年度当初の学科ガイダンスや履修申告の際に、プログラムの授業科目について履修を勧める。また、工学部ウェブブサイトにおいても広く周知する。
2.4 専任教員の配置
工学部基礎教育センターをR4より配置しており、当初より数名の専任教員を配置したが、さらに充実した教育のために追加での専任教員の配置を行い、かつ工学部全体でも情報系人材の充実化を行っていく。
［参考リンク］
1. 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（応用基礎レベル）
実施要綱細目．
https://www.mext.go.jp/content/20210315-mxt_senmon01-000020844_4.pdf