様式１

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） 申請様式

香川高等専門学校① 学校名

高等専門学校独立行政法人国立高等専門学校機構 ③ 設置形態

② 大学等の設置者

香川県高松市勅使町３５５④ 所在地⑤ 申請するプログラム名称

香川高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑥ プログラムの開設年度

令和2年度 年度

（常勤）

⑧ 教員数

105

⑦応用基礎レベルの申請の有無
（非常勤）

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
280⑩ 全学部・学科の入学定員

無39人

27人

人

⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

1,443

総数

１年次

297

人

２年次

287

人

３年次

302

人

４年次

295

人

５年次

262

人

６年次

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

田中 正夫

（役職名）

校長

⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教務委員会（責任者名）

小島 隆史

（役職名）

教務主事

⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
外部評価委員会（責任者名）

田中 正夫

（役職名）

校長

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学務課

E-mailgakumu@t.kagawa-nct.ac.jp
1

担当者名

樋口 涼子

電話番号

087-869-3832

様式２－１

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

機械工学科，電気情報工学科，機械電子工学科，建設環境工学科（高松キャンパス）では，プログラムを構成する工学リテラシー，社会Ⅱ，応用数学Ⅰの３科目をすべて修得していること。

③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
工学リテラシー
社会Ⅱ

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

2 ○ 一部開講 ○ ○2 ○ 全学開講 ○④「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
工学リテラシー

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 一部開講 ○ ○

2

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「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
開講状況 1-4 1-5
2 ○ 一部開講 ○ ○2 ○ 一部開講 ○

授業科目

単位数

工学リテラシー
応用数学Ⅰ

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「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

開講状況 3-1 3-22 ○ 一部開講 ○ ○単位数

工学リテラシー

必修

授業科目

単位数

必修開講状況 3-1 3-2⑦「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
工学リテラシー
応用数学Ⅰ

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 一部開講 ○ ○ ○2 ○ 一部開講 〇 ○ ○

3

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧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

⑨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

・情報社会の特徴と問題 「工学リテラシー」（前期１３回目）
・インターネットの仕組みと様々なサービス 「工学リテラシー」（後期１回目）
1-1（１）現在進行中の社会変化（第・科学技術の発達と生命「社会Ⅱ」（前期４回目）
４次産業革命、Society 5.0、・情報化の進展と生活 「社会Ⅱ」（前期５回目）
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

1-6 ・社会における情報システム「工学リテラシー」（後期２回目）

1-2

・実験データの取り扱い 「工学リテラシー」（前期４回目）
・社会における情報システム 「工学リテラシー」（後期２回目）

1-3

・社会における情報システム 「工学リテラシー」（後期２回目）
・情報社会と技術者 「工学リテラシー」（後期５回目）（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

4

選択項目

・実験データの取り扱い 「工学リテラシー」（前期４回目）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・社会における情報システム 「工学リテラシー」（後期２回目）
におけるデータ利活用事例が示
・データの整理 「応用数学Ⅰ」（前期１４回目）
され、様々な適用領域（流通、製・データの相関 「応用数学Ⅰ」（前期１５回目）
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
・実験データの取り扱い 「工学リテラシー」（前期４回目）
するもの
1-5 ・社会における情報システム 「工学リテラシー」（後期２回目）

・情報社会と技術者 「工学リテラシー」（後期５回目）
・情報社会と個人 「工学リテラシー」（後期３回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・セキュリティ対策 「工学リテラシー」（後期４回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
・情報社会と技術者 「工学リテラシー」（後期５回目）
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
・情報社会と個人 「工学リテラシー」（後期３回目）
等、データを守る上での留意事項への理解をする
3-2 ・セキュリティ対策 「工学リテラシー」（後期４回目）

・情報社会と技術者 「工学リテラシー」（後期５回目）
・実験データの取り扱い 「工学リテラシー」（前期４回目）「応用数学Ⅰ」（前期１４回目）
・データの相関 「応用数学Ⅰ」（前期１５回目）

2-1 ・データの整理（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、・実験データの取り扱い 「工学リテラシー」（前期４回目）「データを読む、説明する、扱う」 2-2
・確率統計の基礎 「応用数学Ⅰ」（前期７～１５回目，後期１～１５回目）
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
2-3

・実験データの取り扱い 「工学リテラシー」（前期４回目）
・確率統計の基礎 「応用数学Ⅰ」（前期７～１５回目，後期１～１５回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
今後のデジタル社会において必要となる数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ，その知識とスキルを自身の専門分野等において活用できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
5
https://www.kagawa-nct.ac.jp/school_affairs/suuri_datascience_ai/suuri_hyousi.pdf

様式２－２

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

通信ネットワーク工学科，電子システム工学科，情報工学科（詫間キャンパス）では，プログラムを構成する社会Ⅱ，確率統計，情報処理Ⅰ，情報処理Ⅱの４科目をすべて修得していること。

③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
社会Ⅱ

開講状況 1-1 1-6
2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「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
社会Ⅱ

開講状況 1-2 1-3
2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修6

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「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

開講状況 1-4 1-5
2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

確率統計

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「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

開講状況 3-1 3-2
2 ○ 全学開講 ○ ○2 ○ 一部開講 ○ ○

単位数

社会Ⅱ
情報処理Ⅰ

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「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
確率統計
情報処理Ⅱ

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 一部開講 ○ ○ ○2 ○ 一部開講
○

7

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧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

⑨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

・環境問題「社会Ⅱ」（前期２回目）
・資源・エネルギー問題「社会Ⅱ」（前期３回目）
1-1（１）現在進行中の社会変化（第・生命倫理「社会Ⅱ」（前期４回目）
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・高度情報社会「社会Ⅱ」（前期５回目）
・事例研究（１）「社会Ⅱ」（前期６回目）
1-6・事例研究（２）「社会Ⅱ」（前期７回目）
・高度情報社会「社会Ⅱ」（前期５回目）
・事例研究（１）「社会Ⅱ」（前期６回目）
1-2 ・事例研究（２）「社会Ⅱ」（前期７回目）（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

・経済とは「社会Ⅱ」（後期９回目）
・市場経済のしくみ「社会Ⅱ」（後期１０回目）
1-3・受給曲線「社会Ⅱ」（後期１１回目）
・度数分布「確率統計」（前期９回目）

・点推定「確率統計」（後期１２回目）（３）様々なデータ利活用の現場
1-4におけるデータ利活用事例が示・母平均の区間推定「確率統計」（後期１３回目）
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・点推定「確率統計」（後期１２回目）組み合わせることで価値を創出
1-5 ・母平均の区間推定「確率統計」（後期１３回目）
するもの
・母平均の検定「確率統計」（後期１４回目）

8

選択項目

・高度情報社会「社会Ⅱ」（前期５回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1
・情報セキュリティの基礎「情報処理Ⅰ」（前期１回目）
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
・高度情報社会「社会Ⅱ」（前期５回目）
項への理解をする
3-2

・情報セキュリティの基礎「情報処理Ⅰ」（前期１回目）

・度数分布「確率統計」（前期９回目）
・ヒストグラムと度数折れ線「確率統計」（前期１０回目）
・代表値「確率統計」（前期１１回目）
2-1・散布度「確率統計」（前期１２回目）
・相関「確率統計」（前期１３回目）（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、・ヒストグラムと度数折れ線「確率統計」（前期１０回目）「データを読む、説明する、扱う」
・代表値「確率統計」（前期１１回目）
2-2といった数理・データサイエン
・散布度「確率統計」（前期１２回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
2-3

・ヒストグラムと度数折れ線「確率統計」（前期１０回目）・Python によるプログラミング「情報処理Ⅱ」（前期１回目～後期１５回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
今後のデジタル社会において必要となる数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身につけ，その知識とスキルを自身の専門分野等において活用できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.kagawa-nct.ac.jp/school_affairs/suuri_datascience_ai/suuri_hyousi.pdf

9様式３

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2年度 年度

②履修者・修了者の実績
令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

学部・学科名称

入学
定員

収容
定員

機械工学科
電気情報工学科
機械電子工学科
建設環境工学科
通信ネットワーク工学科
電子システム工学科
情報工学科

40
40
40
40
40
40
40

200
200200200
200200200

4142424040
4343000000042424242000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000280 1400

2910168

000000000

合 計

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

10

合計

履修率

83
42%
84
42%
84
42%
82
41%
40
20%
43
22%
43
22%
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459
33%

様式４

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 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
香川高等専門学校教務委員会規程② 体制の目的
教育課程の編成及び改廃，授業時間の編成，学生の履修，学業成績の評価，教務に係る学校行事，教育の改善等，教務に関することを審議するために教務委員会を設置している。

③ 具体的な構成員
教務主事 小島隆史（高松キャンパス），南 貴之（詫間キャンパス）教務副主事 山本雅史（高松キャンパス），正本利行（詫間キャンパス）一般教育科長 中瀬巳紀生（高松キャンパス），有馬弘智（詫間キャンパス）機械工学科長 吉永慎一
電気情報工学科長 辻 正敏
機械電子工学科長 正箱信一郎
建設環境工学科長 宮崎耕輔
通信ネットワーク工学科長 井上忠照
電子システム工学科 矢木正和
情報工学科長 德永修一
学務課長 三谷雅惠（高松キャンパス）学生課長 塩入英次（詫間キャンパス）その他委員長が必要と認めた教員④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績33%
令和４年度予定
53%
令和５年度予定73%
令和６年度予定
93%
令和７年度予定
100%
収容定員（名）1,400
具体的な計画
令和２年度 168名（12％） ※高松キャンパスの1年生
令和３年度 459名（33％） ※高松キャンパスの1，2年生および詫間キャンパスの2年生
令和４年度 739名（53％） ※高松キャンパスの1，2，3年生および詫間キャンパスの2，3年生
３年生までの必修科目で構成しているため、令和７年度には全学生が履修する見込である。

11

⑤ 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
本教育プログラムを構成する科目は，すべて1年生～3年生における各キャンパスの学科共通必修科目としているため，3年生までに全員が履修する。

⑥ 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
本教育プログラムを構成する科目は，すべて1年生～3年生における各キャンパスの学科共通必修科目としているため，3年生までに全員が履修する。

⑦ 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
1年生～3年生の各キャンパスにおけるプログラム所定科目は，すべて必修科目のため3年生までに全員が履修する。仮に不合格になっても追認試験制度により4年生までに修得するようサポートする。

⑧ 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
すべての学生がMicrosoft Teamsを活用しているため，担当教員にオンラインで質問や相談ができる環境となっている。また，教員のオフィスアワーなどを利用して対面で質問することもできる。

12

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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

学内からの視点本教育プログラムを構成する科目は，高松キャンパスにおいて1年生～3年生の科目，詫間キャンパスにおいて2年生～3年生の科目となっており，すべての科目が各キャンパスの学科共通必修科目となっている。このため，プログラムを構成する全科目を，本校の学生全員が3年生までに履修する。
プログラムの履修・修得状 たとえ履修したプログラム構成科目を不合格となって進級しても，追認試験制度により4年生までには修得する況こととなる。

本教育プログラムを構成する各科目の成績評価およびプログラム修了後に実施する理解度アンケートにより学習成果を確認し，その結果を本教育プログラムの評価・改善に活用する．
学修成果

本教育プログラムを構成する各科目の授業評価アンケートおよびプログラム修了後に実施する理解度アン
ケートにより学習成果を確認し，その結果を本教育プログラムの評価・改善に活用する．
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本教育プログラムを構成する科目の授業評価アンケート結果は，本校Webページにて公開されているため，後輩等の他の学生も閲覧することができる。
学生アンケート等を通じた また，すべて各キャンパスの学科共通必修科目のため3年生までに全員が履修する。
後輩等他の学生への推奨度

13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

すべて各キャンパスの学科共通必修科目のため全員が履修する。

学外からの視点
令和4年3月時点で本教育プログラムを修了した学生はいない。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価
令和3年度外部評価委員会にて本教育プログラムの申請について説明し，意見を求めた。
数理・データサイエンス・AIの基礎を学んだ学生は産業界からの期待も大きく，ニーズも非常に高いことを改めて認識した。委員からは，AIというと万能のように思われているが，数理・データサイエンスの基礎をきちんと学産業界からの視点を含め 習してのAIであるなどの意見があった。また，デジタルトランスフォーメーション（DX）にもつながるため，銀行等た教育プログラム内容・手 でも理系の学生の採用を増やしたいとの意見があった。
法等への意見

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

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

本教育プログラムを構成する科目において，数理・データサイエンス・AIが実社会でどのように活用をされているかを説明するなど，学生に興味を持たせる授業内容とし，学ぶ意義を伝えていく。

プログラム終了後に実施する理解度アンケートにより学習成果を確認するとともに，学生による授業評価アン
ケートにおいて授業の分かりやすさを確認し，授業内容および実施方法の改善に活用する．

②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.kagawa-nct.ac.jp/school_affairs/suuri_datascience_ai/suuri_hyouka.pdf

14