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
プログラム名東京女子大学
データサイエンス副専攻コア科目

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 修了要件プログラムを構成する「コア科目（第1区分）（下記１～5）」から8単位を取得すること。
1．文理融合データサイエンスⅠ(必修）2．文理融合データサイエンスⅡA（選択必修）
3．文理融合データサイエンスⅡB（選択必修）
4．情報処理技法（リテラシ）Ⅰ（必修）5．情報処理技法（リテラシ）Ⅱ（必修）

必要最低単位数8

単位履修必須の有無

令和７年度までに履修必須とする計画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
授業科目
文理融合データサイエンスⅠ
文理融合データサイエンスⅡA
文理融合データサイエンスⅡB

単位数 必須

2
2
2

○

1-1

1-6

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6○○
○

⑤ 「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
文理融合データサイエンスⅠ

単位数 必須

2

○

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
授業科目
文理融合データサイエンスⅠ
文理融合データサイエンスⅡB
情報処理技法（リテラシ）Ⅱ

単位数 必須

222

○
○

1-4

1-5

○○
○

○

1 / 35

授業科目

単位数 必須

1-4

1-5

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】⑦ 「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
情報処理技法（リテラシ）Ⅰ
文理融合データサイエンスⅡB

単位数 必須

2
2

○

3-1

3-2

○
○

○

授業科目

単位数 必須3-1

3-2⑧ 「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
単位数 必須
授業科目
文理融合データサイエンスⅠ
2○
情報処理技法（リテラシ）Ⅰ
2○
情報処理技法（リテラシ）Ⅱ
2
○

2-1

2-2

2-3

○
○
○

○

○

○

○

授業科目

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
授業科目
選択項目
4‐3データ構造とプログラミング基礎 文理融合データサイエンスⅡB
文理融合データサイエンスⅠ
文理融合データサイエンスⅠ
4‐5テキスト解析
文理融合データサイエンスⅠ
4‐7データハンドリング
文理融合データサイエンスⅡA
4‐7データハンドリング
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
文理融合データサイエンスⅡA
4‐9データ活用実践（教師なし学習）文理融合データサイエンスⅡA
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
文理融合データサイエンスⅡB

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

選択項目
4‐9データ活用実践（教師なし学習）⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

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・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
1-1 ・複数技術を組み合わせたAIサービス 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・人間の知的活動とAIの関係性 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）1-6（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・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) 「文理融合データサイエンスⅡA」（１回目）、「文理融合データサイエンスⅡB」（１回目）
・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） 「文理融合データサイエンスⅡA」（１回目）、「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）

・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 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
1-2 ・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） 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション） 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・データのオープン化（オープンデータ） 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）
・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 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など 「文理融合デー
タサイエンスⅠ」（１回目）

2 / 35

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】（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（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（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

1-4

・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 「文理融合データサイエンスⅠ」（１、５～１３回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２～４回目）
・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 「文理融合データサイエンスⅠ」（１、３～７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２～４回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など 「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）
・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 「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）
・認識技術、ルールベース、自動化技術 「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案） 「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）・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「文理融合データサイエンスⅠ」（１回目）

3-1

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「情報処理技法（リテラシ）Ⅰ」（７、８回目）
・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 「情報処理技法（リテラシ）Ⅰ」（７、８回目）
・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 「情報処理技法（リテラシ）Ⅰ」（７、８回目）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）
・AIサービスの責任論 「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）
・データ・AI活用における負の事例紹介 「文理融合データサイエンスⅡB」（１３回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「情報処理技法（リテラシ）Ⅰ」（１、５、６、８回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「情報処理技法（リテラシ）Ⅰ」（１、５、６、８回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「情報処理技法（リテラシ）Ⅰ」（１、５、６、８回目）

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数） 「文理融合データサイエンスⅠ」（２回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２回目）
・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） 「文理融合データサイエンスⅠ」（３、４回目）「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（３、４回目）・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） 「文理融合データサイエンスⅠ」（４、５回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「文理融合データサイエンスⅠ」（５回目）
・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） 「文理融合データサイエンスⅠ」（６回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「文理融合データサイエンスⅠ」（７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２回目）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「情報処理技法（リテラシ）Ⅰ」（１０～１３回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「文理融合データサイエンスⅠ」（３、５、７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（３、４回目）
・データの図表表現（チャート化） 「文理融合データサイエンスⅠ」（２、４、５回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２、４回目）
・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) 「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（４回目）
・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） 「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（３、４回目）
・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） 「文理融合データサイエンスⅠ」（７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（４回目）

2-3・データの集計（和、平均） 「文理融合データサイエンスⅠ」（２～７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２～４回目）
・データの並び替え、ランキング 「文理融合データサイエンスⅠ」（２～７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２～４回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「文理融合データサイエンスⅠ」（２～７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２～４回目）
・表形式のデータ（csv） 「文理融合データサイエンスⅠ」（２、７回目）、「情報処理技法（リテラシ）Ⅱ」（２～４回目）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）
データサイエンス関連科目の学びを通して、多様なデータ分析の方法を理解するだけでなく、自らデータから有益な情報、知見を引き出す分析力を身につける。

3 / 35

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
東京女子大学

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

合計

600881
現代教養学部国際社会学科 1,166
現代教養学部心理・コミュニケーション学科804
現代教養学部数理科学科
306
現代教養学部国際英語学科

現代教養学部人文学科

合 計

3,757

130 595
205 805
284 1,094
200 785
71 281

890 3,560

令和3年度

令和4年度
履修者数

2
51215
210000000
0000000055

男性

0

修了者数

女性

合計

2
51215
2101
5
11
7
0
0
0
0
0000
00
000002455

男性

0

履修者数

女性

合計

0
1
5
11
7

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
00024

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00
000000000000
0
0
00
0
000

男性

0

履修者数

女性

合計

000000000
00
000
00000000

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

000
0
0
00
0000000
00
0
0
00
0
0

4 / 35

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
00
00
0
0
0
0
0
00
0
0
00
0
000

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
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
00
00
0000

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
00
0000
0
0000000000000

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

0000000000000000000000

男性

0履修率

女性

020%
51%
121%
152%
217%
0 #DIV/0!
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552%

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

東京女子大学

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）

123

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） 加藤 由花

313

人

21

人

（役職名） AI・データサイエンス教育研究センター長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）
AI・データサイエンス教育研究センター運営委員会（責任者名） 加藤 由花（役職名） AI・データサイエンス教育研究センター長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
東京女子大学AI・データサイエンス教育研究センター規程⑥ 体制の目的東京女子大学に数理・データサイエンス・AI教育及び研究を確立・強化し、先端技術の進歩にともなう急激な社会変化に対応し、その理解と必要な基礎力を涵養するとともに当該分野・技術の研究・応用を牽引してゆく人材の育成に資することを目的としてAI・データサイエンス教育研究センター（Education and Research Center for AI and Data Science)を置く。数理・データサイエンス・AI に係る教育課程、授業計画、及び授業計画に伴う人事に関する事項を審議するため、同センター運営委員会を置く。

⑦ 具体的な構成員
AIデータサイエンス教育研究センター運営委員会
AI・データサイエンス教育研究センター長 加藤由花
情報処理教育運営委員長 春名太一
教育・学修支援センター長 加藤尚吾
現代教養学部教員 丸山直子、工藤恵理子、竹内敦司
教育研究支援部長 森久高

5 / 35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
2%
3%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
28%
76%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）3,560
具体的な計画
副専攻登録にあたっては、年に3回の説明会を開催し、副専攻登録およびデータサイエンス関係の科目履修を促している。
なお、学内では令和6年度全学共通カリキュラム改正に向けた準備にあたっており、現行のデータサイエンス副専攻科目および情報処理科目を再編し、「AI・データサイエンス科目」とする予定である。初年次教育として、データサイエンス副専攻コア科目（リテラシレベル）に相当する内容を「DS入門I」および「DS入門II」の2科目にまとめ、1年次を対象として全学必修化する予定である。そのため、令和６年度以降入学者は履修率が100％となり、令和8年度までに全学年での履修率が100％となる予定である。

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
従前より、各学科専攻において、各学問領域に即しデータサイエンス、統計分析、データハンドリングを取り扱っており、例えば、日本文学専攻の「言語情報処理」、経済学専攻の「マーケティング」、情報理学専攻の「アルゴリズムとデータ構造」等、文理を問わず多様な分野の科目を設置している。こうした背景を生かし、データサイエンス副専攻を構成している。
データサイエンス副専攻コア科目ではデータサイエンスの手法を概観し、情報処理の基礎的スキルを身につけることができる。さらにデータサイエンス副専攻科目を一つのまとまりとして履修することで、データサイエンスの手法やデータに基づく考え方を修得するとともに、自身の専攻分野を学ぶ際の客観的分析方法としてデータサイエンスの手法を適用する思考力を身につけることができる。従って、学科専攻を問わず、専門との関連を意識しながらデータサイエンスを学ぶことができるプログラムとなっている。

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
副専攻登録にあたっては、年3回説明会を開催し、副専攻登録およびデータサイエンス関係の科目履修を促している。年度始めには、副専攻登録を開始する2年次学生、3年次学生を対象とした説明会と、AIデータサイエンス教育研究センター長による履修相談の機会を設けている。デー
タサイエンス副専攻の履修計画をより有意義にするため、コア科目を履修する前に学んでおくことが望ましい科目などを周知している。
データサイエンス副専攻コア科目の単位を修得した者、データサイエンス副専攻修了者を対象に、オープンバッジを導入した。学修段階に応じてオープンバッジを付与することで、データサイエンスを学ぶ意欲の向上に資すると考えられる。就職活動等の場面で学修成果のアピール手段として活用することもできる。副次的な効果としてデータサイエンス副専攻の認知度向上を期待し、対象学生にはオープンバッジを積極的に活用するよう周知を行っている。

6 / 35

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
本学では「学生一人ひとりを大切にし、一人ひとりの力を伸ばす教育」を行うために、専任教員が学生一人ひとりを担当し、学習と進路についての助言や指導を行う「アドバイザー制度」を実施している。学生は、アドバイザーに履修や学習の進め方、副専攻の選択について相談することができる。必要に応じ、アドバイザーが他の教員や関係他部署との連携を取り、学生を支援する体制をとっている。
また、令和4年度には学内に「教育・学修支援センター(CTL)(Center for Teaching and Learning)」が新設された。ICT（情報通信技術）を活用して教育活動の改善と発展および質の高い学修支援を継続的に行うことを目的としており、学生を対象として授業や学修にICTを活用するためのワークショップなどを実施している。

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
データサイエンス副専攻コア科目の内、「情報処理技法（リテラシ）I」および「情報処理技法(リテラシ）II」については、授業時間中に学生アシスタントが付き、操作指導を行っている。授業外の自習時間にも、情報処理教室、自習室にアシスタントが待機しており、操作のサポートにあたっている。
「文理融合データサイエンスI」、「文理融合データサイエンスIIA」については、各授業に学生アシスタントが2名付き、授業内のPC操作や演習について学生をサポートしている。「文理融合データサイエンスIIA]では授業内でグーグルクラスルームを用いて、教材の掲載、課題提出、質疑応答などを行っている。
図書館では「マイライフ・マイライブラリー 学生の社会的成長を支援する滞在型図書館プログラ
ム」の取り組みの一つとして、大学院学生が「学習コンシェルジェ」として学習全般やレポート作成などについて学部学生の支援を行っている。

7 / 35

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

東京女子大学

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）
東京女子大学自己点検・評価委員会（責任者名） 竹内健蔵
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） 自己点検・評価委員長
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
データサイエンス副専攻コア科目のうち、「情報処理技法（リテラシ）I」及び「情報処理技法（リテラシ）II」については1年次必修科目に設定している。単位習得状況についてAIデータサイエンス教育研究センター運営委員会において、情報処理教育運営委員長を中心に確認を行う。
「文理融合データサイエンスI」「同IIA」および「同IIB」は、履修するために「データサイエンス副専攻」への登録が必要となるため、例年2年次および3年次学生の副専攻登録状況と合わせ、履修状況および単位修得状況をAIデータサイエンス教育研究センター運営委員会で確認を行い適宜改善を図る。
プログラムの履修・修得状
況8 / 35

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
学修成果については、「学生による授業評価アンケート」、「２・３・４年次アンケート」および「4年次アンケート」、「文理融合データサイエンスI履修者対象アンケート」等によりＡＩ・データサイエンス教育研究センター運営委員会が確認を行い、教育内容・方法・成果において改善を図る。各調査をもとにした自己点検・評価結果は自己点検・評価委員会に報告し、全学的な見地から適切性を確認する。

学修成果

コア科目必修科目である「文理融合データサイエンスIA」を履修した学生を対象にアンケートを実施し、学修成果および理解度等について調査を行っている。理解度についての調査結果をはじめ、単位の修得状況、担当教員へのヒアリングをもとに、AI・データサイエンス教育研究センター運営委員会において、教育内容や方法について検討を行い、理解度向上を図っている。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

9 / 35

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
上述の「文理融合データサイエンスIA」履修者対象のアンケートにおいて、「データサイエンス副専攻の履修を検討している人がいたら、勧めることができますか。」と尋ねたところ、肯定的な回答が79％（非常にそう思う17％、ある程度そう思う62％）を占める結果となり、概ね好評であることが確認されている。

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

令和5年度以降副専攻登録を検討する学生に向けては、データサイエンス副専攻の内容や履修前提となる科目について周知を強化している。
また、令和6年度には全学共通カリキュラム改定により、リテラシレベルに相当する「DS入門I」及び「DS入門II」を必修化することを決定しているため、令和6年度には履修率100％を達成できる予定である。
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

10 / 35

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
データサイエンス副専攻は令和4年度から開始したため、同副専攻を登録した学生は最短で令和6年度に卒業する予定である。
大学全体では、4年次学生対象アンケート、卒業生調査、企業調査を実施し、学修成果や本学学生の活躍状況、企業からの評価を確認している。調査結果は自己点検・評価委員会の専門委員会であるAP小委員会で集計、分析を行い、自己点検・評価委員会に報告する。自己点検・評価委員会は分析結果を確認し、必要に応じて将来計画推進委員会への提言が行う体制としている。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価情報教育、コンピュータ利活用、テクニカルコミュニケーション分野の研究者（情報処理学会所属）にご協力いただき、データサイエンス副専攻コア科目の教育内容・手法や、当該科目により期待される学修成果について、書面審査による外部評価を実施した。当該教育プログラムの自己点検・評価結果と合わせ、AIデータサイエンス教育研究センター運営委員会で確認し、教育改善に役立てている。外部評価結果は、AIデータサイエンス教育研究センター運営委員会から自己点検・評価委員会に報告し、共有している。
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

11 / 35

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「文理融合データサイエンスIIA」においては、講義は基礎的な内容を中心に進行させ、演習では各自の理解度に応じて課題に取り組めるようにすることで、履修者全員が「学ぶ楽しさ」を感じられるよう工夫している。
ｗｅｂ上（github）に、詳細説明や、解法についての補足資料を掲載し、自習できる環境を用意することで、各自の理解度に応じて演習を進めることができる。
また、学生の関心を引くテーマを取り扱う資料を配布し、データサイエンス, AIの応用が広がっていくこと、ひいてはＡＩ、数理、データサイエンスを学ぶ意義を理解できるようにしている。

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

AI・データサイエンス教育研究センター運営委員会において、上述の履修者対象アンケートや「学生による授業評価アンケート」、担当教員へのヒアリング内容をもとに、学生の理解度や学修成果を振り返り、内容・水準を維持・向上しつつより「分かりやすい」授業とするための改善を講じる体制としている。

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

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データサイエンス副専攻科目は、2021 年度以降入学者を対象としております。
「文理融合データサイエンスⅡB」は履修年次が 3 年次および 4 年次であり、2023 年度からの開講となっております。ご参考までに以下に、2023 年度のシラバスを添付させていただきます。
東京女子大学
AI・データサイエンス教育研究センター

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シラバス参照 [CampusSquare]https://oﬃce2.bb.twcu.ac.jp/campusweb/campussquare.do?̲f...

※参考資料
2023年度シラバス

シラバス参照／授業情報参照

授業情報／Course information
別の条件でシラバスを参照する/Inquiry syllabus by others conditions
授業概要情報／Course information

授業基本情報
時間割番号／Course Code
科目名／Course Title
科目区分
担当教員名／Teacher
開講期／Course Duration
単位／Credits

2CC303
⽂理融合データサイエンスⅡＢ／Interdisciplinary Program on Data Science IIB
挑戦する知性科目
永島寛⼦

2023年度／Academic Year
前期／First Semester

開講曜限／Day/Period

⽊/Thu12https://www.twcu.ac.jp/main/assets̲c/ja/r08ji800000065z4ディプロマポリシーとの関連／
att/2018curriculum̲map.pdfRelated to diploma policy※上記にはコースナンバリングを含む。
使⽤⾔語／Language ofinstruction

⽇本語（Japanese)

授業概要情報題目／Theme

⽂理融合データサイエンスⅡB

内容／Contents

⽂理融合データサイエンスⅡAに続き、データサイエンスの⼿法を学ぶ．⽂化現象を対象にデータサイエンスの⼿法を⽤いた事例を概観し、⽂理融合型の研究におけるデータ分析の有効性と重要性を学ぶ。本授業では、演習を通じてデータサイエンスの理解を深め、実践する⼒を習得することを目的とする。なお本講義は開講初年度なので、受講者と試⾏錯誤を⾏いながら講義内容を発展させていく予定である。

到達目標／Goals of the course（1）データサイエンスの全体像を理解する（2）データサイエンスの主要な⼿法について、目的、⼿法、結果の意味を理解する。
（3）データサイエンスの実際の処理、結果の妥当性の確認を⾏える。

教室外の学習⽅法／Work outside of class・実習⽤プログラムを提⽰する。授業時間以外に、情報実習室や情報処理教室、⾃宅のコンピュータ等で、予習・復習を進めること。
・授業中に課される課題を実施すること。

教材／Teachingmaterials

テキスト／Textbooks
参考書等／Reference books

成績評価⽅法／Grading Method

各授業で配布する。
授業の内容と⼀致するものではないが関連して参考となるものをあげる。
1) 孝忠 ⼤輔他, 紙と鉛筆で⾝につける データサイエンティストの仮説思考, 翔泳社
2) 杉⼭聡, 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル⼊門, ソシム
・平常点(participation in class)30%

・その他(Other)

授業期間内の課題や実習レポート (70%)

学⽣へのフィードバック／Feedback to student

・授業期間中に⼩テストを課し、次回授業時に講評を⾏う。(In-class quiz with feedbackin next class)

成績評価基準／Grading Policy（1）データサイエンスの全体像と目的を理解したか（2）データサイエンスの個々の⼿法について、目的、⼿法、結果の意味を理解したか。
（3）データサイエンスの実際の処理、結果の解釈を⾏えるようになったか。

備考／Notes
授業担当者メールアドレス

授業では[⾃分のパソコンを持参して操作する]とするので持参すること。(⽀障ある場合は相談すること)。
「⽂理融合データサイエンスⅡA」を履修していることが望ましい．
nagashima̲hiroko@cis.twcu.ac.jp

スケジュール／Schedule
回数

1/2

教室外学習

授業内容

内容

時間の目安

1

ガイダンス

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

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2

回帰分析およびクラスター分析・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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3

決定⽊およびランダムフォレスト①

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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https://oﬃce2.bb.twcu.ac.jp/campusweb/campussquare.do?̲f...

シラバス参照 [CampusSquare]

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ランダムフォレスト②

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

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5

ネットワーク分析①

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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6

ネットワーク分析②・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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7

サポートベクターマシン①・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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8

サポートベクターマシン②・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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9ニューラルネットワーク①・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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10

ニューラルネットワーク②・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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11

アソシエーション分析①・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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12

アソシエーション分析②・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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13

AIとディープラーニング・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰する。

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14

総復習①

講義内容の復習120

15

総復習②・まとめ

講義内容の復習120

備考
別の条件でシラバスを参照する/Inquiry syllabus by others conditions

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