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

京都橘大学

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）
共通教育推進室（責任者名） 平尾 毅
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） 共通教育推進室長
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
本プログラムは、全学生にとって履修可能な科目により構成しており、必修科目として前期に開講している「ITリテラシー」、「情報科学Ⅰ」ではOfficeソフトの基礎的な活用方法等を中心に、個別の学習状況・理解度に応じて学修支援を行った。
後期の「データサイエンス基礎」、「情報科学Ⅱ」では数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムのリテラシー部分を基に、用語の説明や実践事例の紹介、また、Excelを使ったデータ分析手法を学び、目的設定、情報取集、データ分析、表現までの一連の流れを実践した。
プログラムの履修・修得状 単位未修得者の割合について「ITリテラシー」2.2％、「データサイエンス基礎」3.4％、「情報科学Ⅱ」1.5％に抑えられている。（306字）
況

学修成果

令和5年度の最終成績は以下のとおりである。
「ITリテラシー」S：55.91％ A:24.54％ B：9.59％ C：4.56％ D5.40％「情報科学Ⅰ」S：75.18％ A17.20％ B：5.16％ C:1.72％ D0.74％「データサイエンス基礎」S：42.36％ A:30.57％ C：7.60％ D：6.65％「情報科学Ⅱ」S:63.18％ A：27.11％ B：7.46％ C：1.99％ D：0.25％
上記の結果から、「高度情報社会におけるITの基礎的知識ならびに専門教育に向けた基本的なITスキルの習得」や「データサイエンスに関する基礎的・汎用的能力の獲得」については達成できていると判断している。（308字）「ITリテラシー」、「情報科学Ⅰ」の授業終了時アンケート結果は以下のとおりである。
「ITリテラシー」理解できた54.70％ やや理解できた35.26％ 計89.96％「情報科学Ⅰ」理解できた56.52％ やや理解できた31.88％ 計88.4％「データサイエンス基礎」理解できた51.16％ やや理解できた37.49％ 計88.65％「情報科学Ⅱ」理解できた39.68％ やや理解できた42.86％ 計 82.54％
理解度について、いずれの科目においても80％～90％近くの学生が理解できていると回答している。
学生アンケート等を通じた 前期に開講する「ITリテラシー」「情報科学Ⅰ」では、Word、Excel、PowerPointの基礎の習得を実感する学生の声が多くあった。後期に開講する「データサイエンス基礎」「情報科学Ⅱ」では、情報リテラシーへの理解や具体的なデータ管理
学生の内容の理解度についての習得を実感する声があった。
大学での今後の学びや就職後に役立つ内容を学ぶことが出来たと今後に役立つと感じる学生が多かった。（438字）

授業終了時アンケート結果は以下の通りである。
・PowerPoint・Word・Excelの使い方を、詳しく学び今後に活用出来る為になる授業でした。
・高校までの復習に加え、これから役立つ情報が多く、非常に勉強になりました・テキストと毎週UNIPA上で資料や課題や動画が配信されテキストの不足部分を動画説明があり、より実践で理解できる配慮が毎回ありました。苦手な部分は動画で反復復習できるため遠隔授業で苦手克服できました。データサイエンスの授業は学生がレポート作成など資料検索や著作権物を取り扱うことも学生生活であるため、きちんと基礎が学べるよ
学生アンケート等を通じた うにできておりレポート作成や研究資料作成根拠などデータ管理についての知識も学べました。
後輩等他の学生への推奨 ・前期よりも更にエクセルの使い方が分かりました。元々資料自体も作る速さが遅かったのですが、慣れることができま度した。
以上のことから、授業を通じてOfficeソフトの基礎的な活用やデータ分析手法への理解が深まっていることが伺え、推奨できる内容となっていると考えられる。（445字）

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

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

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
本プログラムを構成する一部の科目は、各学部・学科において必修科目であるため、単位取得率は 100％を目指している。対象者3505名に対して、今年度にプログラムを修了した学生は861名と、24.6％の学生がリテラシーレベルの学修を終えている。ポータルサイトシステムや本学のホームページを活用した、積極的な周知・広報を行い、プログラム修了生の獲得を目指していく。
今後、学生に対しては、単に履修登録に関する推奨・促進を行うだけではなく、本プログラムを修了する意義を伝えることで、学生自身が主体的に学び、考える土壌を醸成したいと考える。（264字）

学外からの視点
本プログラムである、「たちばなAI・データサイエンスプログラム」は令和4年度に運用を開始しており、対象者についても令和4年度以降の入学生に限定しているため、現時点で本プログラム修了者の中に卒業生は発生しておらず、現段階ではプログラム修了者の進路や企業等での活躍状況等を評価することはできない。
今後は、就職進路課とも連携を行い、プログラム修了者の進路状況の調査を実施する予定である。また、業種・業界を問わず、プログラム修了生のその後の活躍（課題発見能力、情報分析力といったデータを適切に扱うことができる、デジタルリテラシーが身についているか等）等についての調査についても検討をしていきたい。（294字）
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本プログラムの認定科目の多くが、全学における教養科目として開講されており、科目個別では、授業アンケート結果を踏まえた改善や、教員個人による「授業改善集」という形にまとめた教員自己点検を実施することによって鋭意改善を実施しているが、産業界からの視点は、得られてはいないというのが現状である。
令和4年度から本プログラムを開始したため、本プログラムを修了した卒業生は発生していないが、産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法と成るよう、産業界からの意見を集約しカリキュラムの変更、科目運用について今後検討していきたい。（260字）
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見本プログラムの導入部分では、自身が学んでいる学問を通したデータやAIの活用状況を調べるなど、自分事として、自身のこれからにどのように関っているかを認識してもらう課題を組み込んでいる。また、2023年度は、ChatGPTや画像生成などのAI技術が各業界でトレンドとなった。このため、AIの活用事例では最新の事例を紹介し、よりAIを身近に感じ、利活用を楽しんでもらう内容を組み込んでいる。データ分析においても、自分の考察を入れることを条件設定し、ただ作業をしているのでは解決できない授業内容に設計している。本プログラムが段階的な教育プログラムとして構成されており、一部科目については必修科目として運用されているため、学生全員が数理・AI・データサイエンスの基礎的数理・データサイエンス・ＡＩを 知識・能力を獲得することを目指している。（349字）「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること「ITリテラシー」、「データサイエンス基礎」、「情報科学Ⅰ」、「情報科学Ⅱ」のいずれも、オンデマンド授業であるため、見やすさや理解のしやすさに重点を置き、学習動画を作成している。授業アンケートでは、いずれの科目も80％～90％近くの学生が内容を理解できていると回答しており、「動画だと操作方法が分かりやすい」、「繰り返し見返す」等、これら内容・水準を維持・向上しつ の取組みに対して、肯定的な意見が多くあった。
つ、より「分かりやすい」授業 授業内容についても、常に最新の情報を取り込むことで、学生の学習機会を増やす取り組みを継続していく。また、クラとすること
ウド型成績管理システムを導入し、実際のOfficeソフトを使って解答操作を行う、実践的な学習を実施した。能力値の分布や成長性を可視化し、学習の習慣化、動機づけを行っている。(331字)