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
群馬大学

① 学校名

国立大学法人群馬大学② 大学等の設置者

国立大学③ 設置形態群馬県前橋市荒牧町4丁目2番地④ 所在地

数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシープラス）⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和3

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

有

816

人

（非常勤）

579

人

27人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
1,098⑩ 全学部・学科の入学定員⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

人
5,037

総数

１年次

1,178

人

２年次

1,173

人

３年次

1,226

人

４年次

1,219

人

５年次

133人

６年次

108人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

林 邦彦

（役職名）

理事（教育・評価担当）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）
群馬大学数理データ科学教育研究センター運営会議（責任者名）

浅尾 高行（役職名） 数理データ科学教育研究センター長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
群馬大学大学教育・学生支援機構教育アセスメント委員会（責任者名）

林 邦彦⑮ 申請する認定プログラム（役職名）

大学教育・学生支援機構長

認定教育プログラム+（プラス）

連絡先
所属部署名 学務部教務課

E-mailgakumucoc@jimu.gunma-u.ac.jp

担当者名

菊地 芳光

電話番号

027-220-7123

様式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、修了要件は相違しない

新入生（1年生，学部学科問わず）全学生必修の「データ・サイエンス」の2単位を取得すること．1年次に単位を取得できなかった学生は卒業時までに単位取得のこと．

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データ・サイエンス
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データ・サイエンス
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数

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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データ・サイエンス
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数⑥「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 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
データ・サイエンス
2 ○ 全学開講 ○ ○
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データ・サイエンス
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○
単位数

単位数

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

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

授業科目

講義内容

（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 情報社会とデータ（１，８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
1-6 AI技術の活用例，深層学習の例など（１，７回目）

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

人口と面積などの社会における実データ（５，１２回目）
画像データ，時系列データ（８回目）

ネットワークとデータ（６回目）
1-3 データベースの基礎（１３回目）

データの前処理（１３回目）

選択項目

（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 プロ野球データを用いたデータ解析（１４回目）
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 1-5
最終課題（プロ野球データを用いたデータ解析など）（１５回目）
するもの（４）活用に当たっての様々な留 3-1 情報倫理（3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
3-2 情報セキュリティ（3回目）項への理解をする

2-1

データの尺度，データの代表値，代表値の使い分け（８，１０回目）
相関と共分散（１２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、グラフによるデータの可視化，複数のグラフの組み合わせ，だめなグラフの特徴（９回目）「データを読む、説明する、扱う」 2-2
エクセルによる散布図，クロス集計表の作成（１２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 エクセルの使い方（５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）
実社会におけるデータの重要性を学び，利活用に関する知識，データを適切に読み解く能力が養われる．またエクセルによる基本的な統計処
理方法と可視化方法，エクセル関数のデータ解析への応用方法を習得することができる．
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.cmd.gunma-u.ac.jp/authorization-system/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3年度②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
教育学部 （教育）共同教育学部 （教育）社会情報学部 （社会科学）
情報学部 （その他）
医学部 医学科（保健）医学部 保健学科 （保健）理工学部 （工学）

合 計

入学
定員

収容
定員

0 440
190 3800 340
170 170
108 723160 660
470 2090

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

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

0201
0181
108
159
490

0199
0174
108
158
456

0
203
102
0111
160
552

0
195
97
0111
156
513

1098 4803 1,139 1,095 1,128 1,072

0000000

合計

履修率

00%
404 106%
10230%
181 106%
21930%
319
48%
1,042
50%
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0 2,26747%

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
群馬大学数理データ科学教育研究センター規程② 体制の目的センターは,学内及び学外組織との連携により情報数理及びデータ科学を中心とした情報学分野の教育を提供するとともに，これらの素養をもった人材の育成及び研究の推進によって本学の教育研究及び社会貢献活動等の向上に資することを目的とする。

③ 具体的な構成員○数理データ科学教育研究センター
議長：センター長 浅尾高行（教授） 副センター長 杉山学（教授）
教授 松浦勉 准教授 井上仁，鈴木裕之，井手野由季
助教 吉良元○総合情報メディアセンター 准教授 濱元信州
○大学教育・学生支援機構 准教授 二宮祐○共同教育学部
教授 佐野史 准教授 青木悠樹 講師 小熊良一，片柳雄大○情報学部教授 関庸一，加藤毅
准教授 高木理○医学系研究科 准教授 内田満夫
○保健学研究科 教授 菊地千一郎○理工学府教授 石間経章 助教 田中勇樹，茂木和弘④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績47%
令和４年度予定
69%
令和５年度予定
93%
令和６年度予定96%
令和７年度予定
98%
収容定員（名）4,803
具体的な計画
このプログラムを構成する科目「データ・サイエンス」は教養教育科目の「情報」を見直し、令和２年度に、１年次生の必修科目として開設された。
令和４年度から令和７年度まで（４ヵ年）の計画は上記のようになり，令和７年度以降は毎年ほぼ１００％となる。

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
現在，1年次の必修科目として学科ごとに24クラス（各クラス50名程度に分けている。学生人数の多い学科は複数のクラスに分かれる。）で講義を行っている。担当教員は数理デー
タ科学教育研究センターから４名，総合情報メディアセンターから２名，各学科から１２名，その他非常勤講師９名から構成されている。また，単位未取得学生には2年次以降，通常の講義時間外での受講が可能なオンデマンド授業を受講させることとし、進級した学年における授業との重複を避けられるよう配慮している。

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「データ・サイエンス」は新入生全員の必修科目としている。
1年次入学後のガイダンスとSNSで必修科目「データ・サイエンス」の説明をして周知を行っている。その際に，教養教育担当の事務，クラス毎のこの教科担当教員の連絡先を知らせて，取り組みの疑問点などを受けるようにしている。またクラス毎のLMS上で毎回の講義に関する連絡事項を掲載している。また本学のホームページトップ画面にプログラム専用ページへのリンクを掲載して，学生が情報を受け取りやすいように配慮している。

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
全体で24クラスに分かれているため，担当教員による差が生じないよう共通の教材(動画)を作成している。動画配信サーバーには視聴状況が自動的に記録され，授業時間外の学習状況の把握が可能となっている。動画の視聴期間を当該授業の前後2週間に限定し，期間内に視聴することを必須条件にすることにより履修者が学習を先延ばしせずに毎回着実に学習を進めていく措置をとっている。なお視聴期間終了後は，視聴必須の条件とはせずに，復習のために常時視聴可能にしている。
またLMSでは，毎回の授業内容に関する小テストを実施している。小テストも実施可能な期間を2週間に限定することにより，学習を先延ばししないようにしている。
小テストは総括的評価として最終成績の一部にも反映されるが、期間内であれば何度でも受験できるように設定しており、理解を着実にするための形成的評価を目的としている。
今年度から一部のクラスでオンデマンド授業が開始されたが、オンデマンド授業では教室での授業が行われないため、質問できる環境が不十分であることや、授業のペースづくりの難しさが懸念される。そのための配慮として、Web掲示板及び対面で十分に質問が行える環境の整備や、各授業回における小テストの解答期日設定によって授業のペースづくりの支援を行っている。

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
本教育プログラムについての履修をLMS（ソニー社 Mediasiteを利用）にて管理し，学生は授業時間以外に不明点等をシステムを通じて確認することができる。また各クラスのLMS上で，各回の講義毎に質問と回答のための掲示板を設けてあり，授業時間外でもそこから担当教員に質問できる仕組みを整備している。
掲示板のやりとりは，取りまとめの教員も閲覧できるようにしており，担当教員ではすぐに解決できない質問やシステムのトラブルに関しては迅速に対応できるようにしている。
前述の通り一部のクラスで行われているオンデマンド授業では，Web掲示板及び対面での質問環境を整備している。対面質問では，月，水，金の昼休みに担当教員を待機させ，PCの操作等の指導について直接行えるようにしている。

様式６
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 申請書① 授業内容リテラシーレベルプラスを構成する「データ・サイエンス」は教養教育科目の「情報」を見直し，令和２年度に，新入生全員の必修科目として開設された。
この科目に続くものとして，「Python入門」（2020年度から），「データサイエンス応用」，「データサイエンス・AI・機械学習」（2021年度から）を開講している。これらは「データ・サイエンス」の内容を踏まえた発展的な科目であり，学生が各自の専門の中でデータサイエンスを役立てるための橋渡し的な役割を担う科目として設計されている。
これらのほかに，1年次に用意されているものとして上記4科目のほかに，「インターネット入門」，「医療統計学（開放専門）」，「学びのリテラシー」などがあり，これらは学部，学科における専門課程の内容を踏まえた内容になっており，学生の興味に応じて選択できる。
以上のほかに，下記のような特徴ある講義も実施している。
1)医療関連データを用いたビッグデータ解析実演
医学科の「医学統計学」（２年必修 100名）の中で，将来の専門性を踏まえて医療に関係するデータを用いて，Pythonを用いた大量データ解析をリアルタイムで行った。
①県内中学校のインフルエンザ調査の解析
・実データを用いたデータ前処理・症状として悪寒のあった生徒は有意に高熱・マスクの着用と相関するのは、性別（女性が高率） など② COVID-19論文解析
・COVID-19 のPubmedに掲載全部論文（1万件）のアブストラクトの文字データを前処理
・月別の発表論文数とトレンドの解析
・全文検索の実施
この講義を受講した学生の中で数名が、Pythonオープンゼミに参加した。
2)「人がおこなっている面倒な作業を機械にやってもらう」プログラム作成の演習
情報学部の「医療AI」（2年生以降の集中講義）では医療におけるデータ科学の応用について学ぶ。知識習得の部分はオンデマンド教材を適宜活用し（反転学習），講義では質問やディスカッションを重視している。後半ではPythonを使って「人がおこなっている面倒な作業を機械にやってもらう」プログラムを作成することによって実践的なプログラム作成能力をつけることを目指している。この科目でオンデマンド化した教材は自己学習教材として情報学部以外にも公開する予定である。

② 学生への学習支援
1）Python 講座・公開講座での学習システムの構築①Jupyter HUBの応用
学内サーバ上で運用するプログラミング実行環境の提供。Pythonやライブラリーのインストールが不要となり，初心者への障壁がなくなった。
②G-conference システム（Zoom等の高コストな商用システムに依存しないセキュアなオンライン講義・会議システム）の試験運用
受講者の作成コードがリアルタイムでテキスト共有できるオンライン講義システムを用いて，デバッグの実習・演習を実施している。
2）学習支援システムG-Learning sytem（個別最適化と反転学習を少ない通信量で実現するオンライン学習基盤） の開発と試験運用
市販のMediasite を利用しリテラシーレベルのe-learning を用いた学習環境を構築し，自己学習の評価をLMS機能で行ってきた。さらに効率的学習を支援するシステムとして，独自のintteractiveな自己学習ICTシステムを開発し試験運用している。
URL：http://active.g-series.jp/active-learning/DEMO
3) 補完的な教育の実施①データサイエンスに関係するテーマで公開ゼミを行っている。
②2021年6月に設立された「群馬大学ICTデータサイエンスコンソーシアム」において，今後，データサイエンスに関しての学内インターシップの実施を予定している。また，システム開発のテーマを設定し仕様書作成からコーディングまでを，学生，教員，企業システムエンジニアが参加し，Webアプリを実装するに至っている。
4）TA派遣以下のTAとしての指導経験を通して，学生のデータサイエンスの理解を深めた。
①「始動人Ｊｒキャンプ」（中・高生対象，2021年1月31日‐3月13日）にTA学生（医学部医学科５年２名）を派遣し中高校生にAIの指導を行った。
②Python入門講座(高校生50名，2020年8月21日実施)に，TA学生(医学部7名)を派遣し，プログラミング指導を行った。
③IoTスクール(高校生19名，2021年5月8, 9日実施)に，TA学生(共同教育学部3名，理工学部3名)を派遣し，プログラミング実装の指導を行った。

③ その他の取組（地域連携、産業界との連携、海外の大学等との連携等）
地域，産業界から要請を受けた教育プログラムとして，以下に挙げる2点の特色ある取り組みを行なっている。
〇取組1：群馬大学 ICTデータサイエンスコンソーシアム(https://idsc-gunma.jp/)
群馬大学が所有する開発基盤，ICT技術，各種データを共有の資産として活用し，大学，企業，自治体，教育機関，利用者が得意とする技術，リソース，データを持ち寄り開発と社会実装を推進するための，開発プラットフォームであり，これまでの大学との共同研究契約では難しかったテーマについても迅速で柔軟な開発・普及を目指している。
本コンソーシアムで開発した学習支援として，G-Moocs(https://expert.idsc-gunma.jp)，GLearning System，オンライン実習支援システムが挙げられる。G-Moocsは学外のクラウドを用いることで，学外者が登録し学ぶことができるLMSである。2022年4月の運用開始後2週間で，100名以上の学外者登録がされている。G-Learning SystemはG-Moocsの中で学ぶことができるオンデマンド型の学習教材である。従来の動画配信型教材との違いは，学習者が学習項目を分岐的に選択し学びを進めることができる点にある。本学習システムを用いることで隙間時間を活用したリカレントが可能になると考えている。オンライン実習支n援システムは医学部で運用している遠隔で医療実習を教える教材である。学習者側のPCに接続したWebカメラの映像を教員に戻すことで，教員は学習者側の視点を持つことができるため，対面実習と同様の教育効果を得ることができる。
〇取組2：群馬大学STEM教育プロジェクト (https://sites.google.com/gunma-u.ac.jp/stem)
新しい技術を活用し新たな仕事を生み出すことができる人材育成を目指し，産学官連携体制によるデータサイエンスの学習機会を提供している。
現在進行中のプロジェクトとしては，群馬県内19団体と協同して小学校から高校生までを対象としたICT教育を行っている（ぐんまプログラミング教育推進協議会）。2021年度の実績
として小中学生を対象としたプログラミング教育を「ぐんまジュニアICTクラブ・プログラミングスクール」としてオンライン形式で実施し，45名の受講者が参加した。また中高生を対象とした「IoTスクール」を対面とオンラインのハイブリッド形式で実施し19名の受講者が参加した。
これらのスクールでの子供たちの指導において，本学の学生がTAとして参加し指導を行っている点に特徴がある。特にIoTスクールでは，開発したシステムを実装することで社会課題を解決するという課題に取り組んでいるため，本スクールでの講師を行う前に学生に対して十分なデータサイエンス教育を対面，オンデマンド教材を用いて行っている。

教養教育履修手引
令和 3年度群 馬 大 学

別表第1

共同教育学部【教養教育科目】
卒業に必要な単 位数

授業科目 ・ 授業題日科目区分

備

初期導入科目学びのリテラシ ー (1)2

必修

リテラシ ー 科目

英語

4

1年次2単位必修考2年次2単位必修

教 養科 目スポ ー ツ ・ 健康2必修

デ ー タ ・サイエンス

2

必修

学びのリテラシ ー (2)2

必修

グロ ー バル化と外国人児童生徒教育

4

人権と福祉

3年次必修（字都宮大学開講）
2年次必修（宇都宮大学開講）
選択必修

エスニック ・ マイノリティの子どもと教育
4

言語と教育
ジェンダ ー 論
防災•安全教育
日本国憲法

2

必修

スポ ー ツ科学1

必修

人文科学科目群
社会科学科目群
自然科学科目群
健康科学科目群
外国語教養科日群

4

選択英語 ・ 選択ドイツ語以外の1言語4単位必修。 ただし，自然 ・ 情報系及び教育人間科学系の学生は2単位まで選択英語で代替することができる。
なお， 選択英語・選択ドイツ語以外の外国語は同 一 の教員が担当する授叢題
目を通年で履修すること。

総合科目群
合31

計-9-

(2) 情報学部生（別表第 2による）①

履修登録単位数
履修登録できる単位数の上限は、1学年度に 46単位までとする。なお、詳細は情報学部の履修手引を参照すること。

②

教養教育科目：教養基盤科目（学士力育成）)」は、前期の指定された授業時間に 1題目 2単位を修得する。
ア．「学びのリテラシー（ 12)」は、後期に 1題目 2単位を修得する。なお、履修できる単位数は 1題
イ．「学びのリテラシー (H2単位までとする。
ゥ．「英語」は、1年次 2単位、 2年次 2単位、計 4単位を指定された授業時間に修得する。別冊の『教養教育授業案内』に記載してある英語の履修方法を参照のこと。
工．「スポーツ・健康」は、前期に健康教育 2単位を指定された授菜時間に修得し、後期にスポーツ科学 1単位を指定された授業時間に修得する。ただし、スポーツ科学は、集中講義のシーズンスポーツで修得しても差し支えない。
オ．「データ・サイエンス」は、前期の指定された授業時間に 2単位を修得する。
カ．「就業力」は、前期の指定された授業時間に 2単位を修得する。

③

教養教育科目：教養育成科目
教養育成科日は、「人文科学科目群」 1題目 2単位、「社会科学科目詳」 1題目 2単位、「自然科学科日群」または「健康科学科日群」から 1題日 2単位、「総合科目群」 1題日 2単位を含めて、計 14単位を修得する。
情報学部では、 2年生に進級する際に、人文情報プログラム、社会共創プログラム、データサイェンスプログラム、計算機科学プログラムの 4つのプログラムの内のいずれかに配属される。人文情報プログラム及び社会共創プログラム所属の学生は、上記の計 14単位の中に「外国語教養科目群」 4題日 4単位を含めて修得する。この 2つのプログラムのいずれかに所属する学生は「外国語教養科目群」の履修において、原則として 1年次に、選択英語・選択ドイツ語以外の 1言語 4単位を必ず修得する。

④

専門教育科目

1年次に開設する専門教育科目は、情報学部の履修手引、授業時間割表、教室配当表及び情報学部授業計画に従って履修する。

‑10‑

別表第2

情報学部

【教養教育科目】
授業科日

卒業に必要な単 位数

学びのリテラシ ー (1)2

1年

学びのリテラシ ー (2)

2

1年

科目区分

履修年次

教養基盤科目央丑号n ロ4

1 · 2年（学士力育成）

スポ ー ツ ・ 健康

31年

デ ー タ ・ サイエンス

2

1年

就業カ

2

1年

五

人文科学科目群

2以上

社会科学科目群

2以上

自然科学科目群
健康科学科目群

14

1~4年

計

1年次2単位必修、 2年次2単位必修

人文情報プログラム及び社会共創プロ
グラム所属の学生は、 外国語教養科目について下記※を参照。

外国語教養科目群

ムロ

考2以上

教養育成科日総合科目群

備2以上
29

※人文情報プログラム及び社会共創プログラム所属の学生は、 以下のように外国語教養科目が必修となる。
・選択英語 ・ 選択ドイツ語以外の1言語4単位必修• なお、 選択英語 ・ 選択ドイツ語以外の外国語は、 同 一 の教員が担当する授業題目を通年で履修すること。

-11-

(3) 医学部生（医学科） （別表第 3による）① 教養教育科目：教養基盤科目（学士力育成）
ア．「学びのリテラシー（ 1)」は、前期の指定された授業時間に 1題目 2単位を修得する。
イ．「学びのリテラシー (2)」は、後期に 1題目 2単位を修得する。なお、履修できる単位数は 1題日2単位までとする。
ウ．「英語」は、 1年次 2単位、 2年次 2単位、計 4単位を指定された授業時間に修得する。別冊の『教養教育授業案内』に記載してある英語の履修方法を参照のこと。
工．「スポーツ・健康」は、前期に健康教育 2単位を指定された授叢時間に修得し、後期にスポーツ科学 1単位を指定された授業時間に修得する。ただし、スポーツ科学は、集中講義のシーズンスポーツで修得しても差し支えない。
オ．「データ・サイエンス」は、前期の指定された授業時間に 2単位を修得する。
②教養教育科目：教養育成科目
教養育成科目は、「人文科学科日群」 1題目 2単位、「社会科学科目群」 1題目 2単位、「総合科目群」 1題目 2単位を含めて、計 14単位を修得する。
③

専門教育科目のうち専門基礎「物理学演習」 1単位、「化学演習」 1単位、「自然科学演習・実験」 1単位、「医系の数理科学」

1単位、「物理学」「化学」「生物学」のいずれか 2単位、「医系の国語表現(1)」 2単位と「医系の国語表現(2)」 2単位の、計 10単位を修褐する。
なお、「物理学」、「化学」及び「生物学」の 3科目は、高等学校で物理、化学、生物のいずれかを履修していない場合、その科日 2単位を履修すること。物理、化学及び生物のすべての科目を履修した者は、大学入学共通テストで選択しなかった科目を履修すること。
専門基礎に関する窓口は基本的に教養教育係が担当する。
「自然科学演習・実験」及び「医系の国語表現(2)」は昭和地区で開講する。

④ 専門教育科目

1年次に開設される専門教育科目は、昭和地区で開講する。医学部医学科の履修手引を参照する
こと。

※医学科では 2年次開講科目の授業日程により教養教育科目の履修（再履修含む）が難しいことがあるので、注意すること。

‑12‑

別表第3

医学部医学科【教養教育科目】
授業科日

卒業に必要な単 位数

学びのリテラシ ー (1)2

1年

学びのリテラシ ー (2)

2

1年

英語

4

1· 2年

スポ ーツ ・ 健康

31年

デ ー タ ・ サイエンス

2

1年

科目区分

教養基盤科目
（学士力育成）

人文科学科H群

2以上

社会科学科目群

2以上

履修年次

備考1年次2単位必修、 2年次2単位必修

自然科学科目群
教養育成科目

健康科学科目群

14

1年
選択英語 ・ 選択ドイツ語以外の外国語
は、 同 一の教員が担当する授業題目を通年(2単位以上）で履修すること。

外国語教養科目群
総合科目群
小計

2以上

27

（参考）
【専門教育科目のうち専門基礎】
授叢科H

科目区分

卒粟に必要な単 位数

履修年次

物理学演習

1

1年

（荒牧）

化学演習

1

1年

（荒牧）

自然科学演習 ・ 実験

1

1年

（昭和）

医系の数理科学1

2年（荒牧）

専 門 基 礎2

化学

1年単位を履修すること。 物理、 化学及び生物のすべての科目を履修した者は、大学入学共通テストで選択しなかった生物学科日を履修すること。

医系の国語表現(1)

2

1年

（荒牧）

医系の国語表現(2)

2

1年

（昭和）

計考

（荒牧）
高等学校で物理、 化学、 生物の いずれかを履修して いない場合、 その科目2物理学

小備10※昭和開講の専門基礎科目は、「教養教育授叢案内」に掲載されないので、 シラバスを参照すること。

-13-

(4) 医学部生（保健学科） （別表第 4による）① 教養教育科目：教養基盤科目（学士力育成）)」は、前期の指定された授業時間に 1題目 2単位を修得する。
ア．「学びのリテラシー（ 12)」は、後期に 1題目 2単位を修得する。なお、履修できる単位数は 1題
イ．「学びのリテラシー (日2単位までとする。
ウ．「英語」は、1年次 2単位、 2年次 2単位、計 4単位を指定された授業時間に修得する。別冊の『教養教育授業案内』に記載してある英語の履修方法を参照のこと。
工．「スポーツ・健康」は、前期に健康教育 2単位を指定された授叢時間に修得し、後期にスポーツ科学 1単位を指定された授業時間に修得する。ただし、スポーツ科学は、集中講義のシーズンスポーツで修得しても差し支えない。
オ．「データ・サイエンス」は、後期の指定された授業時間に 2単位を修得する。
②教養教育科目：教養育成科目
教養育成科目は、「人文科学科日群」

1題目 2単位、「社会科学科目群」 1題目 2単位、「総合科目群」 1題目 2単位を含めて、計 12単位を修得する。
なお、看護学専攻で、保健師免許による養護教諭 2種免許取得を希望する場合は、「社会科学科目群」の日本国憲法を必ず修得すること。
＊理学療法学・作叢療法学専攻で、理学療法士・作業療法士の養成施設教員を将来希望する可能性がある者は、教養科目の選択の際に考慮すべぎ点があるため、あらかじめ各専攻教員に相談すること。

③ 専門教育科目

1年次生の専門教育科目は一部荒牧地区で開講する。

‑14‑

別表第4

医学部保健学科

教養教育科目
科目区分

教養基盤科目（学土力育成）

授業科日

卒業に必要な単 位数

学びのリテラシ ー (1)2

1年

学びのリテラシ ー (2)

2

1年

英語【※】

4

1· 2年 ※1年次2単位必修、 2年次2単位必修

スポ ー ツ ・ 健康

31年

デ ー タ・サイエンス

2

1年

人文科学科目群
社会科学科目群【※1】

教養育成科日履修年次※1

看護学専攻で、 保健師免許による姜護教諭2種免許取得を希望する場
合は、 社会科学科日群の「日本国憲法」は必修である。

2以上

12

健康科学科目群

1年

選択英語 ・ 選択ドイツ語以外の外国語は、 同 一 の教員が担当する授葉※2

外国語教養科目群

題目を通年(2単位以上）で履修すること。

【※2】

小計考

2以上

自然科学科目群

総合科目群

備

2以上

1~4年

25-15-

(5) 理工学部生（別表第 5による）① 履修登録単位数
履修登録できる単位数の上限は、各学期 27単位までとする。ただし、成績優秀者については、上限を別に定める。（理工学部規程第 7条第 2項及び第 3項参照）②

教養教育科目：教養基盤科目（学士力育成）)」は、前期の指定された授業時間に 1題目 2単位を修得する。
ア．「学びのリテラシー（ 12)」は、後期に 1題目 2単位を修得する。なお、履修できる単位数は 1題
イ．「学びのリテラシー (H2単位までとする。
ゥ．「英語」は、1年次に 4単位、 2年次に 2単位を指定された授業時間に修得する。

工．「スポーツ・健康」は、前期に健康教育 2単位を指定された授業時間に修得し、後期にスポー
ツ科学 1単位を指定された授業時間に修得する。ただし、スポーツ科学は、集中講義のシーズンスポーツで修得しても差し支えない。
オ．「データ・サイエンス」は、前期の指定された授業時間に 2単位を修得する。
カ．「就業力」は、前期にキャリア計画 2単位を指定された授業時間に必修として修得する。さらに、後期にキャリア設計 2単位を修得したときは、教養育成科日の卒業に必要な単位数の合計に含めることができる。

③ 教養教育科目：教養育成科目
ア．教養育成科目は、「人文科学科目群」 1題目 2単位、「社会科学科目群」 1題日 2単位、「総合科目群」

1題目 2単位を含めて、計 12単位を修得する。（上記②カ．の「就業力」の科目を含め、「総合科目群」からそれぞれ 1題目る場合であっても、「人文科学科目群」、「社会科学科目群 J2単位は修得する必要がある。）④

専門教育科目
理工学部学修案内を参照すること。

‑16‑

別表第5

理工学部（物質・環境類）

教養教育科目（物質・環境類）
科目区分

教養基盤科目

授業科目

卒業に必要な
単位数

学びのリテラシ ー (1)2

学びのリテラシ ー (2)2英語

6（学士力育成） スポ ー ツ ・ 健康3

デ ー タ・サイエンス

2

就業カ2

教養育成科目

人文科学科目群

2以上

社会科学科H群

2以上

総合科目群
ムロ

1年計考

「就菜力」は「キャリア計画」2単位を必修として修得すること。
・「就業力」の修得単位の合計が2単位
1· 2年 を超えた場合（「キャリア設計」を修得し1年た場合）は、 2単位まで「教養育成科目」の単位の合計に加算することができる。
・「英語」1年次に4単位， 2年次に2単位を修得すること。

12

外国語教養科目群

備・

自然科学科目群
健康科学科日群

履修年次

選択英語 ・ 選択ドイツ語（教養教育授業案内参照）以外の外国語は同 一 教員が担当す る授叢題Hを通年(2単位以上）で1~4年修得する こと。

2以上
29-17-

理工学部（電子・機械類）【教養教育科目】
授業科目

卒業に必要な単 位
数

学びのリテラシ ー (1)2

学びのリテラシ ー (2)

2

科目区分

教養基盤科目央丑号n ロ（学士力育成） スポ ー ツ ・ 健康3

デ ー タ・サイエンス

2

就業カ2

教養育成科目

人文科学科目群

2以上

杜会科学科目群

2以上

自然科学科日群

1年
1 · 2年

1年

1~4年

外国語教養科目群
総合科目群
/ロ

計

「就業力」 は「キャリア計画」 2単位を必修として修得すること。
・12

健康科学科目群

考・

6

五

備

履修年次

2以上
29-18-「就業力」の修得単位の合計が2単位を超えた場合（「キャリア設計」 を修得した場合）は、 2単位まで「教養育成科目」の単位の合計に加算することができる。
・「英語」1年次に4単位 、 2年次に2単位を修得すること。
選択英語 ・ 選択ドイツ語（教養教育授業案内参照）以外の外国語は同 一教員が担当する授叢題目を通年(2単位以上）で修得すること。

補足資料
このプログラムに続くデータサイエンス関係の多様な科目群の提供（1，2年次で）Python入門，データサイエンス応用，データサイエンス・AI・機械学習（以上3科目は教養教育科目で，学科によらず受講可能．）， インターネット入門，医療統計学，学びのリテラシー，確率統計Ⅰ・Ⅱ，データ解析基礎，情報システム概論，データ解析の手法と論理，プログラミング基礎演習，医学統計学，医療AI，その他 多数．（ただし，全学部・学科の共通科目ではない．）

特徴のある講義（医療関連データを用いたビッグデータ解析実演）
医学科の医学統計学（2年生必修100名）の中でPythonを用いた大量データ解析の実演
1）県内中学校のインフルエンザ調査の解析
・実データを用いたデータ前処理・症状として悪寒のあった生徒は有意に高熱・マスクの着用と相関するのは、性別（女性が高率） など
2)

COVID-19論文解析
・COVID-19 のPubmedに掲載全部論文（1万件）のアブストラクトの文字データを前処理
・月別の発表論文数とトレンドの解析 など

この講義を受講した学生の中で数名が，Pythonオープンゼミに参加した．

補足資料（続き）
プログラムを改善・進化・発展させるための体制と試み# 主に数理データ科学教育研究センターが担う．

# 学習支援システムG-Learning system の開発と試験運用
効率的学習を支援するシステム．独自のinteractiveな自己学習ICTシステムを開発し試験運用している．
URL：http://active.g-series.jp/active-learning/DEMO#「ICTデータサイエンスコンソーシアム」（2021年6月1日設立） https://idsc-gunma.jp/
・産学連携共同研究体制，自治体との社会実証活動を拡張．
・Openゼミ，あるいは大学院講義としておこなってきたPBLを包括する．
・教育のプラットフォームとしても活用する予定．
・インターンシップ的な実践教育の場を，学内にも設ける．
・企業から教育にも参画してもらい，実践教育を展開する．
・同時に企業で働くエンジニアを、社会人大学院として受け入れる．