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１－１
大学等名
プログラム名岡山商科大学
データサイエンス・リテラシー教育プログラム

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、修了要件は相違する

経済学部、経営学部③ 修了要件プログラムを構成する「必修科目（下記１、２）」の4単位、「グループA科目群（下記３～５）」から2単位以上、「グループB科目
群（下記６～１５）」から8単位以上を取得すること。
必修科目：１．データ分析、２．法と情報グループA科目群：３．情報と職業、４．情報技術論Ⅱ、５．情報社会と情報倫理
グループB科目群：６．データサイエンス入門Ⅰ、７．データサイエンス入門Ⅱ、８．経済統計論Ⅰ、９．経済統計論Ⅱ、１０．
経営統計学Ⅰ、１１．経営統計学Ⅱ、１２．市場調査論、１３．教育におけるICT活用、１４．情報システム技術、１５．応用情報処理Ⅰ
必要最低単位数14

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
2○○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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理2○○⑥ 「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 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
2○○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
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理2○○

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 「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2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
データ分析
2
○
○
○
○ 市場調査論
2○○○
データサイエンス入門Ⅰ
2○○○ 教育におけるICT活用
2○○○
データサイエンス入門Ⅱ
2○○○ 情報システム技術
2○○○
経済統計論Ⅰ2○○○ 応用情報処理Ⅰ
2○○○
経済統計論Ⅱ
2○○○
経営統計学Ⅰ2○○○
経営統計学Ⅱ
2○○○⑨ 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

選択項目

⑩ 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

1-1（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

1-6

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

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（3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「法と情報」（3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「法と情報」（7回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（8回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「法と情報」（14回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（1回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（3回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「情報と職業」（9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「情報技術論II」（12回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「情報社会と情報倫理」（3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「情報社会と情報倫理」（2回目）

・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、商品のリコメンデーションなど)「法と情報」（8回目）
・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)「情報と職業」（9回目）
・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)「情報と職業」（10回目）
・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)「情報技術論II」（10回目）
・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) 「情報社会と情報倫理」（6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「法と情報」（1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「法と情報」（2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「情報と職業」（2回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と職業」（2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「情報と職業」（3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「情報と職業」（10回目）
・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）「情報技術論II」（9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「情報社会と情報倫理」（3回目）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】（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1-3

1-4（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1-5・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「法と情報」（3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「法と情報」（8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「法と情報」（9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「法と情報」（10回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と職業」（2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「情報と職業」（2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「情報と職業」（4回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報技術論II」（7回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報社会と情報倫理」（6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「情報社会と情報倫理」（6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「法と情報」（1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「法と情報」（3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「法と情報」（14回目）
・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「情報と職業」（2回目）
・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「情報と職業」（3回目）
・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「情報と職業」（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「情報技術論II」（4回目）
・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「情報社会と情報倫理」（6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「法と情報」（4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「法と情報」（5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「情報と職業」（2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「情報と職業」（4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「情報と職業」（7回目）
・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）「情報技術論II」（6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「情報社会と情報倫理」（6回目）

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】

3-1（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

3-2

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（1回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（2回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（2回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（3回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（3回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（4回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（4回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（5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「法と情報」（7回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（7回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（8回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（13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「情報と職業」（12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「情報と職業」（13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「情報と職業」（13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「情報技術論II」（7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「情報社会と情報倫理」（7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「情報社会と情報倫理」（8回目）

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（7回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（7回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（9回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（9回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（9回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（10回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（10回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（10回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（12回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（12回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（情報と職業」（12回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報技術論II」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報社会と情報倫理」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報社会と情報倫理」（14回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報社会と情報倫理」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（3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）「データ分析」（8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）「データ分析」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（12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）「データ分析」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1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）「データサイエンス入門Ｉ」（3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）「データサイエンス入門Ｉ」（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）「データサイエンス入門Ｉ」（4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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）

・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1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）「データサイエンス入門Ｉ」（3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）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
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】
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（4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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12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）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（13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）「データサイエンス入門Ｉ」（14回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（15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）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（11回目）
・観測データに含まれる誤差の扱い「データサイエンス入門II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門II」（14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）「データサイエンス入門II」（15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）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（7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）「経済統計論Ｉ」（11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）「経済統計論Ｉ」（13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）「経済統計論Ｉ」（13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）「経済統計論Ｉ」（14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）「経済統計論Ｉ」（14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）「経済統計論Ｉ」（15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）「経済統計論Ｉ」（15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）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（3回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（4回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（5回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（6回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（7回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（10回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（10回目）

2-1

・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
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】
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（10回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（10回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（11回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（11回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（12回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（13回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（14回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（14回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（15回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(4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）「経営統計学Ｉ」(4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）「経営統計学Ｉ」(5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）「経営統計学Ｉ」(6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）「経営統計学Ｉ」(6回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学Ｉ」(7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）「経営統計学Ｉ」(10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）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学II」(1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）「経営統計学II」(1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）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(1回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「経営統計学II」(1回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「経営統計学II」(1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）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(3回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(4回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(5回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(6回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(7回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(8回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(9回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(10回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(11回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(13回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「情報システム技術」(1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）「情報システム技術」(1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）「情報システム技術」(1回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「情報システム技術」(1回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「情報システム技術」(1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）「情報システム技術」(1回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(3回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(4回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(9回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(10回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(11回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「応用情報処理Ｉ」(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）「応用情報処理Ｉ」(3回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(4回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(4回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(5回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(5回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「応用情報処理Ｉ」(6回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「応用情報処理Ｉ」(8回目)・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「応用情報処理Ｉ」(9回目)・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「応用情報処理Ｉ」(9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）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(11回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(14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・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「応用情報処理Ｉ」(9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）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
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】
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(11回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(14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）「応用情報処理Ｉ」(15回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの分布(度数分布表、ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「市場調査論」（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）「市場調査論」（2回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（4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）（7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）「市場調査論」（7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）（8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）「市場調査論」（8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）（9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）「市場調査論」（9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）（10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）「市場調査論」（10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）（11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）「市場調査論」（11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）（12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）「市場調査論」（12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）（13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）「市場調査論」（13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）（14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）「市場調査論」（14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）（15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）「市場調査論」（15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、「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

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（6回目）
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（6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）「データ分析」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（9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）「データ分析」(11回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（12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）「データ分析」(12回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（15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）「データ分析」(15回目)
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの図表表現（チャート化）「データサイエンス入門Ｉ」（3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)「データサイエンス入門Ｉ」（6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)「データサイエンス入門Ｉ」（8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)「データサイエンス入門Ｉ」（9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)「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（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)「データサイエンス入門II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（11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、「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）「データサイエンス入門II」（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)「データサイエンス入門II」（4回目）
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】
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（7回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（14回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(5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）「経営統計学Ｉ」(6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）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学II」(1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）「経営統計学
II」(12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）「経営統計学
II」(13回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「情報システム技術」(1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）「情報システム技術」(1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）「情報システム技術」(3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）「情報システ
ム技術」(6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）「情報システ
ム技術」(7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）「情報システ
ム技術」(8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）「情報システ
ム技術」(9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）「情報システ
ム技術」(10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）「情報システ
ム技術」(11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）「情報システ
ム技術」(12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）「情報システ
ム技術」(13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）「情報システ
ム技術」(14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）「情報システ
ム技術」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(9回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(10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）「応用情報処
理Ｉ」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、レーダーチャート）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）

ム技術」(10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）「情報システ
ム技術」(11回目)
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】
・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）「情報システ
ム技術」(12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）「情報システ
ム技術」(13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）「情報システ
ム技術」(14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）「情報システ
ム技術」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(9回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(10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）「応用情報処
理Ｉ」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、レーダーチャート）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（クラス成績状況報告書の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（個人成績票の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（成績処理結果のプレゼンテーション）「教育におけるICT活用」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「市場調査論」（2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)「市場調査論」（4回目）
・データの図表表現（チャート化）「市場調査論」（8回目）

・データの集計（和、平均）「データ分析」（3回目）
・データの並び替え、ランキング「データ分析」(4回目)・データの並び替え、ランキング「データ分析」(5回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データ分析」（14回目）
・データの集計（和、平均）（1回目）
・データの並び替え、ランキング「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門II」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（12回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（13回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データサイエンス入門II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（2回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（3回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（3回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（4回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（4回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（5回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（5回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（6回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（6回目）

2-3

・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（9回目）
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】
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（2回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（3回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（3回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（4回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（4回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（5回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（5回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（6回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（6回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（7回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（8回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（9回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（9回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（10回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（11回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（12回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（13回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（13回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（14回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（15回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(15回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(1回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(15回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(1回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(2回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(3回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(4回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(5回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(6回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(7回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(8回目)・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(8回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(8回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(9回目)・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(9回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(9回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(10回目)
・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(10回目)
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(10回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(11回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(12回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(13回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(14回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(15回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(2回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(9回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(10回目)
・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(10回目)
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】
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(10回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(11回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(12回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(13回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(14回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(15回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(2回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(3回目)・データの並び替え、ランキング・データ解析ツール（スプレッドシート）「応用情報処理Ｉ」(3回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(4回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(5回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(6回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(7回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(8回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(9回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(11回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(13回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(14回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(15回目)
・データの集計（和、平均、最大値、最小値、ランキング、並び替え）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（個人成績票のマクロ印刷）「教育におけるICT活用」 （10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（2回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（3回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（4回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（8回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（9回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（11回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（12回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（13回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（14回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（15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・AIが社会や身近な生活にどのように活用されつつあるかを理解でき、今後の動向を予測できる能力。
様々なデータの活用事例から多様な分野の知見を組み合わせることで新たな価値を創出できる能力。
データ・AI活用に当たっての法律面や倫理面での留意事項を知っており、適切な利用ができる能力。

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１－２
大学等名
プログラム名岡山商科大学
データサイエンス・リテラシー教育プログラム

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、修了要件は相違する

法学部③ 修了要件プログラムを構成する「必修科目（下記１、２）」の4単位、「グループA科目群（下記３～５）」から2単位以上、「グループB科目
群（下記６～１３）」から8単位以上を取得すること。
必修科目：１．データ分析、２．法と情報グループA科目群：３．情報と職業、４．情報技術論Ⅱ、５．情報社会と情報倫理
グループB科目群：６．データサイエンス入門Ⅰ、７．データサイエンス入門Ⅱ、８．経済統計論Ⅰ、９．経済統計論Ⅱ、１０．
経営統計学Ⅰ、１１．経営統計学Ⅱ、１２．市場調査論、１３．教育におけるICT活用
必要最低単位数14

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
2○○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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理2○○⑥ 「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 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
2○○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
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理2○○

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 「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2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
データ分析
2
○
○
○
○ 市場調査論
2○○○
データサイエンス入門Ⅰ
2○○○ 教育におけるICT活用
2○○○
データサイエンス入門Ⅱ
2○○○
経済統計論Ⅰ2○○○
経済統計論Ⅱ
2○○○
経営統計学Ⅰ2○○○
経営統計学Ⅱ
2○○○⑨ 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

選択項目

⑩ 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

1-1（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

1-6

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

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（3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「法と情報」（3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「法と情報」（7回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（8回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「法と情報」（14回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（1回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（3回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「情報と職業」（9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「情報技術論II」（12回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「情報社会と情報倫理」（3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「情報社会と情報倫理」（2回目）

・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、商品のリコメンデーションなど)「法と情報」（8回目）
・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)「情報と職業」（9回目）
・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)「情報と職業」（10回目）
・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)「情報技術論II」（10回目）
・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) 「情報社会と情報倫理」（6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「法と情報」（1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「法と情報」（2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「情報と職業」（2回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と職業」（2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「情報と職業」（3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「情報と職業」（10回目）
・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）「情報技術論II」（9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「情報社会と情報倫理」（3回目）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】（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1-3

1-4（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1-5・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「法と情報」（3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「法と情報」（8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「法と情報」（9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「法と情報」（10回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と職業」（2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「情報と職業」（2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「情報と職業」（4回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報技術論II」（7回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報社会と情報倫理」（6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「情報社会と情報倫理」（6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「法と情報」（1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「法と情報」（3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「法と情報」（14回目）
・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「情報と職業」（2回目）
・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「情報と職業」（3回目）
・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「情報と職業」（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「情報技術論II」（4回目）
・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「情報社会と情報倫理」（6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「法と情報」（4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「法と情報」（5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「情報と職業」（2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「情報と職業」（4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「情報と職業」（7回目）
・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）「情報技術論II」（6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「情報社会と情報倫理」（6回目）

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】

3-1（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

3-2

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（1回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（2回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（2回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（3回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（3回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（4回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（4回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（5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「法と情報」（7回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（7回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（8回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（13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「情報と職業」（12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「情報と職業」（13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「情報と職業」（13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「情報技術論II」（7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「情報社会と情報倫理」（7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「情報社会と情報倫理」（8回目）

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（7回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（7回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（9回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（9回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（9回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（10回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（10回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（10回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（12回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（12回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（情報と職業」（12回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報技術論II」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報社会と情報倫理」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報社会と情報倫理」（14回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報社会と情報倫理」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（3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）「データ分析」（8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）「データ分析」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（12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）「データ分析」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1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）「データサイエンス入門Ｉ」（3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）「データサイエンス入門Ｉ」（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）「データサイエンス入門Ｉ」（4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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1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）「データサイエンス入門Ｉ」（3回目）
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】
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（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）「データサイエンス入門Ｉ」（4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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（5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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12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）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（13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）「データサイエンス入門Ｉ」（14回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（15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）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（11回目）
・観測データに含まれる誤差の扱い「データサイエンス入門II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門II」（14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）「データサイエンス入門II」（15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）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（7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）「経済統計論Ｉ」（11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）「経済統計論Ｉ」（13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）「経済統計論Ｉ」（13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）「経済統計論Ｉ」（14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）「経済統計論Ｉ」（14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）「経済統計論Ｉ」（15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）「経済統計論Ｉ」（15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）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（3回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（4回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（5回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（6回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（7回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）

2-1

・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（6回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（6回目）
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】
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（7回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（10回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（10回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（11回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（11回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（12回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（13回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（14回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（14回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（15回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(4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）「経営統計学Ｉ」(4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）「経営統計学Ｉ」(5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）「経営統計学Ｉ」(6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）「経営統計学Ｉ」(6回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学Ｉ」(7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）「経営統計学Ｉ」(10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）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学II」(1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）「経営統計学II」(1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）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(1回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「経営統計学II」(1回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「経営統計学II」(1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）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(3回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(4回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(5回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(6回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(7回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(8回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(9回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(10回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(11回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(13回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの分布(度数分布表、ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「市場調査論」（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）「市場調査論」（2回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（4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）（7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）「市場調査論」（7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）（8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）「市場調査論」（8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）（9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）「市場調査論」（9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）（10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）「市場調査論」（10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）（11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）「市場調査論」（11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）（12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）（8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）「市場調査論」（8回目）
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】
・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）（9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）「市場調査論」（9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）（10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）「市場調査論」（10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）（11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）「市場調査論」（11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）（12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）「市場調査論」（12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）（13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）「市場調査論」（13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）（14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）「市場調査論」（14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）（15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）「市場調査論」（15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、「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）「データ分析」（6回目）
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（6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）「データ分析」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（9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）「データ分析」(11回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（12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）「データ分析」(12回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（15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）「データ分析」(15回目)
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの図表表現（チャート化）「データサイエンス入門Ｉ」（3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)「データサイエンス入門Ｉ」（6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)「データサイエンス入門Ｉ」（8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)「データサイエンス入門Ｉ」（9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)「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（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)「データサイエンス入門II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（7回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（1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）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（7回目）
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】
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（14回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(5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）「経営統計学Ｉ」(6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）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学II」(1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）「経営統計学
II」(12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）「経営統計学
II」(13回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、レーダーチャート）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（クラス成績状況報告書の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（個人成績票の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（成績処理結果のプレゼンテーション）「教育におけるICT活用」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「市場調査論」（2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)「市場調査論」（4回目）
・データの図表表現（チャート化）「市場調査論」（8回目）

・データの集計（和、平均）「データ分析」（3回目）
・データの並び替え、ランキング「データ分析」(4回目)・データの並び替え、ランキング「データ分析」(5回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データ分析」（14回目）
・データの集計（和、平均）（1回目）
・データの並び替え、ランキング「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門II」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（12回目）

2-3

・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
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】
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門II」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（12回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（13回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データサイエンス入門II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（2回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（3回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（3回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（4回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（4回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（5回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（5回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（6回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（6回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（7回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（8回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（9回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（9回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（10回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（11回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（12回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（13回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（13回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（14回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（15回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(15回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(1回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(15回目)
・データの集計（和、平均、最大値、最小値、ランキング、並び替え）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（個人成績票のマクロ印刷）「教育におけるICT活用」 （10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（2回目）

・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(5回目)
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】
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(15回目)
・データの集計（和、平均、最大値、最小値、ランキング、並び替え）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（個人成績票のマクロ印刷）「教育におけるICT活用」 （10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（2回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（3回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（4回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（8回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（9回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（11回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（12回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（13回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（14回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（15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・AIが社会や身近な生活にどのように活用されつつあるかを理解でき、今後の動向を予測できる能力。
様々なデータの活用事例から多様な分野の知見を組み合わせることで新たな価値を創出できる能力。
データ・AI活用に当たっての法律面や倫理面での留意事項を知っており、適切な利用ができる能力。

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
岡山商科大学

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3

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
法学部
経済学部
経営学部

合 計

学生数

入学
定員

収容
定員

344
351
1,135

85 32080 360250 1,040

1,830

415 1,720

令和4年度
履修者数

令和3年度

修了者数

履修者数

令和2年度

修了者数

履修者数

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

2
10
10
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
22

2
5
9

0
5
1

0
0
1

0
0
1

0
0
1

0
0
0

1

1

2

1

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0

6

0
1
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3

0
1
1

16

0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2

0

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和元年度

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
0
0

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
0
0
0
0
0
0
0
0

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
0
0

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
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成29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
0
0

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
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者
数
合計

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
0
0

男性

0

履修率

女性

0

2
1%
11
3%
12
1%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
25
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】

様式３
大学等名

岡山商科大学

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）

81

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） 田中 康秀

18

人

9

人

（役職名） 副学長

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）
全学共通プログラム修了判定委員会（責任者名） 田中 康秀（役職名） 副学長

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
岡山商科大学全学共通プログラム修了判定委員会内規⑥ 体制の目的「数理・データサイエンス・AI」を活用できる基礎的な能力（リテラシー）の育成をめざし、この分野を活かせる人材を養成する目的で設置した「データサイエンス・リテラシー（DSL)教育プログ
ラム」は、本学における全学共通プログラムの1つであり、そのプログラムの運営全般に関して
は全学共通プログラム修了判定委員会が所掌している。それ故に、本プログラムの修了者判定、プログラムの評価や改善の取り組みなどはこの委員会において行っている。また、本委員会でなされた評価や改善の内容は、学長を委員長とする自己点検・評価委員会に諮られ、全学的に周知徹底を図っている。
全学共通プログラム修了判定委員会では、次の各号に定める事項の審議を目的とする。
(1) 全学共通プログラムの登録学生の承認(2) 全学共通プログラムの修了判定及び修了証書授与候補者の選考(3) 全学共通プログラムの点検・評価及び改正等(4) その他委員長が必要と認める事項⑦ 具体的な構成員
経済学部 教授・副学長 田中康秀 （委員長）
経営学部 教授・教務部長 蒲和重
法学部 教授 伊藤治彦
経済学部 教授 佐井至道
経営学部 教授 川本和則
経営学部 教授 三好宏

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
1%
6%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
10%
14%
18%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）1,720
具体的な計画「データサイエンス・リテラシー（DSL)教育プログラム」については、その設立当初から少なくとも毎年度4回全学の学生向けに説明会を開催してプログラムの趣旨を伝えている。また、2022(令和4)年度より、プログラムの必修科目の1つである「データ分析」については全学生が履修修得しなければならない必修科目(一般教育科目）として設定している。
プログラムを構成する科目の中には、本プログラムを立ち上げて以降、全学生の半数程度が履
修登録を行っているものもある（例えば、「情報と職業」や「情報社会と情報倫理」）。
しかしながら、修了証書を授与できる本プログラム（DSL教育プログラム）への参加者数はまだ少数であり、本プログラムの目的を全学的に実現するために、2023(令和5)年度以降、プログラ
ム説明会に加えて各授業科目を通じて参加者を募り、本プログラムの履修者を増やす方策を強化する計画である。また、経済学部では一部のコース選択者に対して本プログラムへの参加を強く推奨する予定で、新たな履修者として毎年度80名程度が見込まれることから、2026(令和8)年度時点の履修者は収容定員の18%に達すると予想できる。

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「データサイエンス・リテラシー（DSL)教育プログラム」は当初から全学共通プログラムの1つとして設置したものであり、それ故に、学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講できる体制となっている。本プログラムを構成する科目については、プログラム立ち上げ前には一部の学部の学生しか履修できないものもあったが、ほとんどの科目については全学部の学生が受講できるように履修対象を変更した。今後もその方針で取り組む予定である。

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
既に記述したように、「データサイエンス・リテラシー（DSL)教育プログラム」については、年間を通じて4回、全学の学生向けに説明会を開催してプログラムの趣旨を伝えている。
また、新入生オリエンテーションを通じて新入生に周知させるとともに、プログラムを構成する諸科目の授業内や、本学ホームページなどを通じて学生が本プログラムの情報を受け取りやすい環境を整えている。

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
本プログラムの運営を担当する「全学共通プログラム修了判定委員会」はその下部組織として運営部会を置いており、本学の4学科から選出された各1名の運営委員が配置されており、また当部会には各学科の教務関係を所掌する教学委員も加わっており、本プログラムに対する学生からの履修相談など全般的な相談に対応する体制を整えている。
また、教養演習や基礎演習、研究演習でのゼミナール担当教員も、プログラムへの参加に関わる相談や履修指導などを行っている。

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
本プログラムの履修に関する学習指導や質問などは以下のような方法で可能としており、学生の履修相談等にきめ細かい対応ができる体制としている。
・各授業科目の担当教員
・全学共通プログラム修了判定委員会運営部会の運営委員
・教養演習や基礎演習、研究演習のゼミナール担当教員
これらの相談は対面のみならず、WebClass(LMS)でも可能となるように整備している。

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

岡山商科大学

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）
自己点検・評価委員会、全学共通プログラム修了判定委員会（責任者名） 井尻 昭夫、 田中 康秀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） 学長、 副学長
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
全学部学生向けに設けている「データサイエンス・リテラシー（DSL)教育プログラム」は2021年度後期からスタートしたが、その履修カリキュラムは、必修科目及び選択必修科目から成り、後者はさらにグループA科目群とグループB科目
群から構成しており、それらの科目における履修者等のデータを毎年度点検・評価しながら、必要に応じて科目の改善を行っている。

プログラムの履修・修得状
況

本学では、すべての開講科目について履修者全員に対して授業評価アンケートを行っている。質問項目は「知識・技能の習得方法について順をおって教えてくれた」などの選択形式20項目と、「良い点」、「悪い点」などの自由回答形式3項目からなる。本プログラムの特徴を測るために、通常の集計・分析とは別に、回答内容は本プログラムとそれ以外の科
目について比較可能な形式でも集計される。また一部の科目では、独自にもアンケート調査を行っている。それらの結果は本プログラムのワーキンググループや、全学共通プログラム修了判定委員会等で報告され、本プログラムの評
価・改善に活用している。
学修成果

本学では、すべての開講科目について履修者全員に対して授業評価アンケートを行っている。多くの項目については、
1.全く違う～5.全くその通りである、の5段階の回答形式となっている。2022年度の本プログラムの科目の結果では、「勉強に集中できたか」の平均が4.63、「教員が予習・復習を促したか」の平均が4.50で全科目の平均を上回っており、学生が十分努力したことが読み取れる。一方で「難易度は適切だったか」の平均が4.09、「学生が理解しているかどうかに注意が払われていたか」の平均が4.27で、高い値ではあるものの全科目の平均を下回っていた。特にパソコンを使用する
科目については理解度を継続的に測る必要があると考えられる。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本プログラムの科目について、授業評価アンケートの「総合的に判断してこの授業に満足しているか」という設問の回答の平均は4.28となっており、満足している学生が多数を占めていることが分かる。また自由回答の集計では、良い点を挙げたものが176件、悪い点を挙げたものが71件で、肯定的な評価が多いことが分かる。さらに良い点の回答で使われているの単語を抽出したところ「分かる」「説明」「丁寧」などが上位にランキングされていた。これらの結果については本プログラムのホームページに掲載するとともに、年4回開催する説明会でも学生に伝えるなどして活用している。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

本プログラムにおける必須科目の1つである「データ分析」については、2022年度からプログラムへの参加の有無に関わらず、本学学生全員が受講するように改め、また、卒業要件の1つとすることによって、全学生がデータサイエンスの入門編を修得した上で卒業するように制度設計を行い、使用する教科書についても授業担当者間で内容を吟味して執筆している。
また、グループAの科目群における「情報と職業」、「情報社会と情報倫理」も2022年度は前年度の履修者数に比較してほぼ倍増し、同一学年の学生数の約半数が履修している。
全学的な履修者数、履修 今後は、DSL教育プログラム自体への参加者数を増加させることによって、各科目群の履修者数、履修率向上を図る。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

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
本プログラムを立ち上げて1年半しか経過しておらず、2022年度末でのプログラム修了者は2名となっている。彼らはいずれも留学生であり、帰国して就職活動を行っている。
従って、受け入れ企業等からの評価については現在情報はないが、今後修了者が増えることによって、彼らの活躍状
況や受け入れ企業等からの評価に関わるデータを収集できると考えている。もっとも、次の項目に示すように、現時点でも本プログラムに対して外部から期待されている。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学では卒業生の就職先企業を対象としたアンケート調査を毎年度実施している。2022年度の158社から回答を得た
アンケート調査では、「データ活用やITにかかる能力・スキルの育成をさらに充実してほしい」と回答した企業は20.9%
で、前回調査の30.4%から減少した。データサイエンスの必要性は高まっていると推測されるため、本学のデータサイエ
ンス教育は以前より充実した、と評価されていると考えられる。
また本学附属の研究所の後援会役員会を毎年度開催して産業界の方から意見をいただいている。2023年2月に開催された役員会では、本学のデータサイエンス教育に対して肯定的な評価をいただくとともに、一層の充実を要望する意見
産業界からの視点を含め をいただいた。
た教育プログラム内容・手法等への意見本プログラムの各授業科目では、社会におけるデータやAIの実用例を挙げてデータ分析に興味を持たせるとともに、解析の数理のみならず、データを視覚化することや、データが社会科学的にどのように分析・解析できるかについて実践的に学修させることで、「学ぶ楽しさ」を理解させる内容としている。
さらに、数理・データサイエンス・AIを扱う場合の法的問題や倫理的問題、今後の社会像を踏まえた職業での役割などを理解させることで、「学ぶことの意義」を伝えるような内容としている。
本プログラムの授業科目については、担当教員同士がお互い意見交換できる場を設けることや、授業評価アンケート
数理・データサイエンス・ＡＩを 等を活用して、その内容の改善に役立てている。
「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

各授業科目では、課題を課しそのフィードバックコメントを行うなど双方向型の授業とすること、また、授業内容について
も数量的表現だけではなく図を用いたり、様々な実例を利用したりするなど、「分かりやすい」授業となるように心がけている。
さらに、各授業科目の授業評価アンケート等で示される個別意見やコメントを毎学期IR実施委員会で精査して全学教職員会議で公表するとともに、学外の各種団体に委員をお願いしている教育研究評議会（本学の外部評価委員会）や本学附属の社会総合研究所後援会役員会などでの意見を踏まえて、学生にとって「分かりやすい」授業となるように授業の内容・実施方法等の見直しを検討している。

2022（令和４）年度

学

生

便

覧

OKAYAMA SHOKA UNIVERSITY
法 学 部
法 学 科
経営学部

経 営 学 科
商 学 科

〒700－8601



経 済 学 科経済学部

岡山市北区津島京町２丁目10－１
TEL（086）252－0642㈹FAX（086）255－6947
URL https : //www.osu.ac.jp/

各種プログラム・資格など
１年次生から履修可能ですので，以下の資料をよく読んで，申請が必要なものは手続きをして始めてください。
履修可能な学科
法 経済 経営 商

金融総合教育プログラム・・・・・・・・・・・・・・53

●

●

●

●

データサイエンス・リテラシー教育プログラム・・・・55

●

●

●

●

アジアビジネス・プログラム・・・・・・・・・・・・57

●

●

●

●

教職免許状取得プログラム・・・・・・・・・・・・・58

●

●

●

●

学芸員資格取得プログラム・・・・・・・・・・・・・ 73 ●

●

●

●

社会調査士資格取得プログラム・・・・・・・・・・・75

●

●

●

社会福祉主事（任用資格）資格取得プログラム・・・・77

●

●

●

●

公務員試験対策講座プログラム・・・・・・・・・・・78

●

●

●

●

ファイナンシャル・プランニング技能士プログラム・・79

●

●

●

●

資格取得支援「商大塾」プログラム・・・・・・・・・80

●

●

●

●

−51−

データサイエンス・リテラシー教育プログラム
1.

このプログラムは，全学共通のプログラムであり， 「数理・データサイエンス・AI」に対する関心があり，それらを活用できる基礎的な能力の修得に特化した特別プログラムです。（文部科学省推奨）

2.

このプログラムの目的は，「数理・データサイエンス・AI」に対する関心を高め，かつ，その適切な理解をし，活用できる基礎的な能力（リテラシー）の育成をめざし，この分野を活かせる
学生の社会力を養成します。

3.

このプログラムには，本学入学時はもちろん，年次を問わず前期後期いずれからでも参加可
能です。

4.

このプログラムに参加する場合は，履修登録期間内に『データサイエンス・リテラシー教育プ
ログラム登録申請書』の提出（教務課）が必要です。参加者には「登録証明書」をお渡しします。
【説明会スケジュール】
前期 新入生対象： ４月 ６日（水）・７日（木） １７：１５～
在学生対象： ７月１９日（火） １７：１５～
後期 在学生対象： １月１７日（火） １７：１５～（１） 学修目標および求める人物像
1. 学修目標① データ・AI が社会や身近な生活にどのように活用されつつあるかを理解し，今後の動向を予測できる。
② 様々なデータの活用事例から多様な分野の知見を組み合わせることで新たな価値を創出できることを理解する。
2. データ・AI 活用に当たっての倫理など留意事項を知り，適切な利用ができるようになる 。

求める人物像
① データのわかる（に強い）ビジネスパーソン、経営者、公務員、銀行員② データサイエンティスト③ 情報倫理に明るい人材（２）履修カリキュラム
履修カリキュラムから修得した単位は，卒業要件に組み入れることができます。
※次ページの科目は各学科の専門科目配当表に含まれていますので，プログラムに参加しなくても履修は可能です。

（３）修了要件
次のすべての要件を満たした学生は，「データサイエンス・リテラシー教育プログラム」を修了したものとみなし，修了証書を授与します。
１．必修科目：「法と情報」「データ分析Ⅰ」を履修し，４単位（各２単位）を修得していること。
２ ． 選 択 必 修 科 目 ： グ ル ー プ A 科 目 群か ら １ 科 目 を 履 修 し ， ２ 単 位 を 修 得 す る こ と 。
３．自由選択科目群：グループ B 科目群から４科目以上を履修し，８単位以上を修得すること。

−55−

（ 別表） 「 データサイエンス・ リテラシー教育プログラム」 共通科目・ 選択科目・ 一般教育科目①専門科目（ 必修）
科目名

開講学科

1 法学科 法と情報

単位数

法学科

2

1

単位数

法学科

2

1

②一般教育科目（ 必修）
科目名
2

3.1

データ分析

配当年次
経済学科 経営学科
1

1

配当年次
経済学科 経営学科
1

1

商学科

備考

1

商学科

備考

1

③選択必修科目 グループA 科目群
１科目を履修し，２単位を修得
科目名

配当年次
経済学科 経営学科

単位数

法学科

2
2
2

1
2
1

単位数

法学科

データサイエンス入門Ⅰ
データサイエンス入門Ⅱ
経済統計論Ⅰ
経済統計論Ⅱ

2
2
2
2

1
1
2
2

1
1
2
2

1
1
2
2

1
1
2
2

経営統計学Ⅰ
経営統計学Ⅱ
情報システム技術
応用情報処理Ⅰ
教育におけるICT活用

2
2
2
2
2

2
2

1

2
2
1
1
1

2
2
1
1
1

2
2
1
1
1

市場調査論

2

3

3

3

3

開講学科

商学科

備考

法
学
科
経
済
学
科
3
4
5

経
営
学
科

情報と職業
情報技術論Ⅱ
情報社会と情報倫理

1
2
1

1
2
1

1
2
1

商
学
科

④自由選択科目 グループB科目群
４科目以上を履修し，８単位を修得
科目名

開講学科

配当年次
経済学科 経営学科

商学科

備考

法
学
科
6
7
8
9
10
11
12
13
14

15

経
済
学
科

経
営
学
科

商
学
科

−56−

教職プログラム生のみ

〇岡山商科大学全学共通プログラム修了判定委員会内規（２０１８年３月１６日 制定）
改正
２０２１年１０月１３日

２０２３年３月３０日

（設置）
第１条

下記全学共通プログラムの修了判定等にかかわる業務を行うため、「全学共通プ

ログラム修了判定委員会」(以下、「本委員会」という。)を置く。
(1) 金融総合教育プログラム(2) データサイエンス・リテラシー教育プログラム（審議事項）
第２条 本委員会は、次の各号に定める事項を審議する。
(1) 全学共通プログラムの登録学生の承認(2) 全学共通プログラムの修了判定及び修了証書授与候補者の選考(3) 全学共通プログラムの点検・評価及び改正等(4) その他委員長が必要と認める事項（構成員）
第３条 本委員会は、次の各号に掲げる者で構成する。
(1) 副学長（全学共通プログラム担当）(2) 教務部長(3) 各学科から選出された教授 各１名
２ 委員は学長が任命し、任期を２年とする。ただし、副学長、教務部長は各役職の任期による。
３ 委員の再任は妨げない。
４ 委員長が、必要と認めるときは、本委員会の議を経て、委員以外の者の出席を求め、その意見を聞くことができる。
５ 第１項第３号の委員の任期中に欠員を生じた場合における補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長等）
第４条 本委員会に委員長を置く。委員長は副学長（全学共通プログラム担当）をもって充てる。
２ 委員長は、会議を招集し、議長となる。
３ 委員長に支障あるときは、委員長の指名した委員がその職務を代行する。
（成立等）
第５条 本委員会は、委員の３分の２以上の出席をもって成立し、提出された議案について、出席者の２分の１以上をもって決する。可否同数の場合は、議長の決するところによる。
（審議結果の報告）
第６条 本委員会において審議された結果は、教授会及び学長に報告する。

まる4_50_0164_20230330_全学共通プログラム修了判定委員会内規.docx
4/16/2023 6:24:18 PM print（専門部会設置）
第７条 本委員会は、業務の円滑化を図るため、本委員会の下に「全学共通プログラム修
了判定専門部会」(以下、「専門部会」という。)を置くことができる。
（専門部会の構成）
第８条 専門部会は、本委員会委員長(副学長)、各学科から選出された教員で構成する。
２ 委員長は、必要に応じて、特別委員（あるいはオブザーバー）を指名することができる。
３ 本委員会委員長が専門部会の部会長となり、その招集を行う。
（専門部会の業務）
第９条 専門部会は、全学共通プログラムの学生登録、修了判定資料、履修指導、広報活動等に関わる業務を行う。
（本委員会との関係）
第１０条 専門部会の活動結果は、本委員会に報告するものとする。
（事務処理）
第１１条 本委員会及び専門部会の事務は、教務課があたる。
（改廃）第１２条 この内規の改廃は、本委員会及び学部教授会の意見を聴き、評議会の議を経て、学長が行う。

附 則
この内規は、２０１８年４月１日から施行する。
附 則
この内規は、２０２１年１０月１２日から施行する。
附

則

この内規は、２０２３年４月１日から施行する。

まる4_50_0164_20230330_全学共通プログラム修了判定委員会内規.docx
4/16/2023 6:24:18 PM print

〇岡山商科大学自己点検・評価委員会規程（平成５年６月３日 制定）
改正
平成 ８年 ３月２９日

平成１０年 ３月２７日

平成１２年 ３月３０日

平成１２年 ７月３１日

平成１３年 ６月２６日

平成１４年 ４月１９日

平成１７年 ４月 ８日

平成１８年 ５月 ２日

２００９年 ４月２１日

２００９年 ９月１８日

２０１５年 ３月２６日

２０１６年 ７月２０日

２０２１年１０月１３日

２０２２年 ５月３１日

（趣旨）
第１条

この規程は、岡山商科大学学則第２条第３項の規定に基づき、岡山商科大学自己点検・評価委員会（以下「委員会」という。
）に関し、必要な事項を定める。
（委員会の所掌）第２条 委員会は、岡山商科大学（以下「本学」という。）の組織的、継続的か
つ自主的な自己点検・評価を実施するため、次の各号に掲げる事項を所掌する。
(1) 岡山商科大学自己点検・評価項目一覧（別表。以下「自己点検・評価項目
一覧」という。
）に掲げる項目を検討すること。
(2) 自己点検評価の基本的実施方針を策定すること。
(3) 前号の策定において、自己点検・評価項目一覧に従った包括的な自己点検・評価の実施を回避すべき事情があると認められる場合は、自己点検評価項目
一覧中重点的に実施する項目区分及び項目を定めること並びにその主要な実施方法を策定し、これを実施すること。
(4) 自己点検・評価の実施結果を総括し、報告書として取りまとめたうえ、当該報告書又はその概要書を本学教職員等へ公表すること。
(5) 前号の公表に並行して、自己点検・評価の実施結果を本学の教育研究、運営等に反映させる主要な方策等を提案すること。
(6) その他自己点検・評価の実施に関し、必要と認められること。
第３条 削除
（教授会等の関係）
第４条

第２条各号に定める見直し、策定等に当たっては、教授会、研究科委

員会の意見を聴き、評議会の承認を求めるものとする。
（委員会の構成）
第５条

委員会は、次の各号に掲げる者を委員として構成し、委員長及び副委員長を置く。
(1) 学長2-1-60-1

(2) 副学長(3) 大学院長(4) 学部長(5) 研究科長(6) 教学部及び入試部の各部長、キャリアセンター長(7) 各学科から推薦された者各１名(8) 事務局長(9) 総務企画課長(10) その他、学長が必要と認める者
２

委員長は学長をもって充てるものとし、副委員長は委員長が委員の中から
指名する。

３

第１項第７号で任命された者の任期は、２年とする。ただし、再任を妨げない。

４

前項の委員の任期中に欠員を生じた場合における補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員会の運営）

第６条 委員会は、委員長が招集し、議長となる。
２

委員長に事故あるときは、副委員長がその職務を代行する。

３

会議は、委員の３分の２以上の出席をもって成立するものとし、議決を要する場合の議事は、出席委員の過半数をもって決するものとし、可否同数のときは議長の決するところによる。

４

委員会は、必要があると認める場合は委員以外の教職員の出席を求め、意見及び説明を聞くことができるものとする。
（実施委員会の設置、所掌）第７条 削除（実施委員会の構成）
第８条 削除（実施委員会の運営）
第９条 削除
（合同会議）
第１０条 削除（小委員会）
第１１条

委員会は、自己点検・評価が自己点検・評価項目一覧に掲げる項目

区分のほとんどに及ぶ実施の場合又は第２条第３号に定めるところにより特定の項目区分及び項目に係る重点的実施に当たり必要と認める場合は、それぞれ自己点検・評価実施小委員会（以下「小委員会」という。）を設けることができるものとする。
２

小委員会の委員は、自己点検・評価を実施する項目区分に関係する部門等の教職員の中から、学長がこれを任命する。

３

小委員会の委員の任期は、当該小委員会の解散をもって終了するものとし、

2-1-60-2

その解散は、当該小委員会が実施した自己点検・評価の報告書を取りまとめて委員会に提出したときとする。ただし、小委員会の委員であった者は、委員会から照会等があるときは、退任後にあってもこれに応じなければならない。
４

委員会は、小委員会を設置した場合は前各項に定めるもののほか、必要に応じて小委員会に係る運営細則を定めるものとする。
（事務処理）

第１２条

委員会の事務は、総務企画課で処理する。ただし、特定の項目区分

又は項目に係る自己点検・評価を実施する場合の事務及び小委員会の事務は、当該実施に係る項目区分又は項目に主として関係する部門の課等で処理する。
（改廃）
第１３条

この規程の改廃は、委員会の意見を聴き、評議会の議を経て学長が行う。
附 則
この規程は、平成５年６月３日から施行する。
附 則
この規程は、平成８年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成１０年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成１２年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成１２年８月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成１３年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成１４年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成１７年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成１８年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、２００９年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、２００９年９月１日から施行する。
附 則
この規程は、２０１５年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、２０１６年７月１日から施行する。
附 則

2-1-60-3

この規程は、２０２１年１０月１２日から施行する。
附 則
この規程は、２０２２年５月３１日から施行する。

2-1-60-4

別表
岡山商科大学自己点検・評価項目一覧
項目区分

項

教育の
理念及び目標目①大学の教育理念・目標②各学部の教育目標③各学部の教育計画（長・中・短期）
教育・学生指導 ①学生募集・入学者の選考 ⑦附属高校志望者の取り扱
学生受入状況 ②推薦入学等の特別入試
い③編入学・再入学⑧科目等履修生の受入れ④留学生入試⑨学生収容定員と在籍学生⑤帰国子女入試
数の比率⑥社会人入試⑩入学者の概要⑪アドミッションポリシー
教育・学生指導 ①学習情報の提供（オリエン ⑤学生援助状況（課外活動・－学生生活
テーション・カウンセリン
奨学金）
の指導－
グ等）
⑥学生指導の体制②学生生活状況（課外活動） ⑦留学生の指導体制③学生生活状況（経済生活） ⑧学生父母との連絡体制④学生生活状況（学習・余暇 ⑨学生の健康管理体制等）
教育・学生指導 ①カリキュラム編成と教育理念・目標の対応－カリキュラム ②教養科目とカリキュラム体系の関係の編成－ ③外国語教育とカリキュラム体系の関係④保健体育教育とカリキュラム体系の関係⑤専門教育とカリキュラム体系の関係⑥カリキュラムの編成・見直しの体制⑦カリキュラムの編成と環境変化⑧カリキュラムポリシー
教育・学生指導 ①年間授業計画の作成状況 ⑨他学部・他学科聴講の制度－教育指導②履修指導の実施状況と状況の在り方－ ③クラスの定員と編成方法 ⑩転学部・転学科の制度と状④教員１人当たりの授業時況
間数⑪他大学との単位互換の制⑤授業科目担当者間の授業
度と状況
内容の調整
⑫進級（留年・休学・退学）⑥教養演習指導の検討
及び進路の状況⑦研究演習指導の検討⑬学生の授業評価の方法と⑧実習の実施状況
そのフィードバック
教育・学生指導 ①各授業科目の特質と授業形態（受動型、能動型、実践型）－教授方法の②各分野・コースにおける授業方法の開発改善状況
工夫・研究－ ③講義支援機器（視聴覚機材等）の活用状況④ティーチング・アシスタント制の導入

2-1-60-5

項目区分

項

目

教育・学生指導 ①成績評価の方法と実施状況－成績評価・ 単 ②成績評価・単位認定の基準と伝達
位の認定－③外国留学者の単位認定制度と状況④科目等履修生の単位認定方法と状況⑤ディプロマポリシー
研 究 活 動 ①個人研究成果の発表状況 ⑥学外研究援助資金の受入②学会活動への参加状況
状況③学内外の役職状況⑦国内外の留学研究状況④学内共同研究とその発表 ⑧研究条件の整備状況
状況⑨国内外の学術賞の受賞状⑤研究助成補助制度の状況
況⑩大学が主体となる研究グ
ループ
教 員 組 織 ①専任教員・非常勤講師の ⑦コース制と教員組織の対構成状況
応②教育助手・研究助手の採 ⑧教員の長期採用計画
用状況⑨教員の採用・昇進の基準③教員の年齢構成と手続④教員の出身大学構成⑩外国人教員の採用状況⑤各種委員会の構成と再検 ⑪教員の兼務・兼任・兼担
討
状況と方針⑥カリキュラムと教員編成 ⑫教授会の構成とその運営の対応
方式⑬ＦＤ・ＳＤの実施
職 員 組 織 ①ＦＤ・ＳＤの実施⑤事務職員の採用、昇進の②専任事務職員・嘱託職員
基準と手続
の構成状況
⑥外国人事務職員の採用状③事務職員の年齢構成
況④事務職員の長期採用計画
施 設 ・ 設 備 ①教育施設の整備状況（図書館）②〃（教室・自習室・LL等）③〃（体育館・グラウンド）
④
〃
（その他）
⑤研究施設の整備状況（個人研究室）⑥〃（共同研究室）⑦〃（研究所）⑧課外活動施設の整備状況（クラブ部室・学生会館）⑨〃（グラウンド・トレーニング施設等）⑩〃（宿泊施設）⑪〃（食堂・購買部）⑫〃（駐車場・駐輪場）⑬〃（障害者施設）⑭〃（健康管理施設）2-1-60-6

国際

交流 ①留学生の受入れ状況④外国研究者の招聘状況②在学生の外国留学・研修 ⑤外国の大学との交流状況の状況⑥外国機関との文化・ス③教員の在外研究・教育のポーツの交流状況
状況
社 会 と の 連 携 ①公開講座の開設状況⑤委託研究の受入れ状況②社会人の受入れ制度とそ ⑥地域企業・機関との共同
の状況
研究の状況
③教員の学外における活動 ⑦地域住民への施設開放の状況
方針と状況④教育・研究における外部 ⑧外部への広報活動
意見の反映⑨学外者による評価体制
管 理 運 営 ①教育・研究の意志決定体制②事務組織の編成と検討体制
自 己 評 価 体 制 ①自己評価の実施組織②教育研究活動等の公表の方針と状況③自己評価結果のフィードバック体制
学 生 か ら の ①カリキュラムに関すること
意 見 聴 取 ②教育指導体制に関すること③研究活動に関すること④学生自治に関すること⑤施設、設備、備品に関すること⑥その他、大学全般に関すること

2-1-60-7

〇岡山商科大学全学共通プログラム修了判定委員会内規（２０１８年３月１６日 制定）
改正
２０２１年１０月１３日

２０２３年３月３０日

（設置）
第１条

下記全学共通プログラムの修了判定等にかかわる業務を行うため、「全学共通プ

ログラム修了判定委員会」(以下、「本委員会」という。)を置く。
(1) 金融総合教育プログラム(2) データサイエンス・リテラシー教育プログラム（審議事項）
第２条 本委員会は、次の各号に定める事項を審議する。
(1) 全学共通プログラムの登録学生の承認(2) 全学共通プログラムの修了判定及び修了証書授与候補者の選考(3) 全学共通プログラムの点検・評価及び改正等(4) その他委員長が必要と認める事項（構成員）
第３条 本委員会は、次の各号に掲げる者で構成する。
(1) 副学長（全学共通プログラム担当）(2) 教務部長(3) 各学科から選出された教授 各１名
２ 委員は学長が任命し、任期を２年とする。ただし、副学長、教務部長は各役職の任期による。
３ 委員の再任は妨げない。
４ 委員長が、必要と認めるときは、本委員会の議を経て、委員以外の者の出席を求め、その意見を聞くことができる。
５ 第１項第３号の委員の任期中に欠員を生じた場合における補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長等）
第４条 本委員会に委員長を置く。委員長は副学長（全学共通プログラム担当）をもって充てる。
２ 委員長は、会議を招集し、議長となる。
３ 委員長に支障あるときは、委員長の指名した委員がその職務を代行する。
（成立等）
第５条 本委員会は、委員の３分の２以上の出席をもって成立し、提出された議案について、出席者の２分の１以上をもって決する。可否同数の場合は、議長の決するところによる。
（審議結果の報告）
第６条 本委員会において審議された結果は、教授会及び学長に報告する。

まる4_50_0164_20230330_全学共通プログラム修了判定委員会内規.docx
4/16/2023 6:24:18 PM print（専門部会設置）
第７条 本委員会は、業務の円滑化を図るため、本委員会の下に「全学共通プログラム修
了判定専門部会」(以下、「専門部会」という。)を置くことができる。
（専門部会の構成）
第８条 専門部会は、本委員会委員長(副学長)、各学科から選出された教員で構成する。
２ 委員長は、必要に応じて、特別委員（あるいはオブザーバー）を指名することができる。
３ 本委員会委員長が専門部会の部会長となり、その招集を行う。
（専門部会の業務）
第９条 専門部会は、全学共通プログラムの学生登録、修了判定資料、履修指導、広報活動等に関わる業務を行う。
（本委員会との関係）
第１０条 専門部会の活動結果は、本委員会に報告するものとする。
（事務処理）
第１１条 本委員会及び専門部会の事務は、教務課があたる。
（改廃）第１２条 この内規の改廃は、本委員会及び学部教授会の意見を聴き、評議会の議を経て、学長が行う。

附 則
この内規は、２０１８年４月１日から施行する。
附 則
この内規は、２０２１年１０月１２日から施行する。
附

則

この内規は、２０２３年４月１日から施行する。

まる4_50_0164_20230330_全学共通プログラム修了判定委員会内規.docx
4/16/2023 6:24:18 PM print「データサイエンス・リテラシー教育プログラム」
履修カリキュラム（２０２２年度）

必修科目：「データ分析Ⅰ」、「法と情報」
グループA科目群「情報と職業」「情報技術論Ⅱ」「情報社会と情報倫理」
１科目以上修得

グループB科目群「データサイエンス入門Ⅰ」「データサイエンス入門Ⅱ」「経済統計論Ⅰ」、「経済統計論Ⅱ」「経営統計学Ⅰ」、「経営統計学Ⅱ」「情報システム技術」、「市場調査論」「応用情報処理Ⅰ」「教育におけるICT活用」
４科目以上修得

「データサイエンス・リテラシー教育プログラム」
点検・評価・改善のための体制
将来構想検討委員会（委員長：学長）
自己点検・評価委員会（委員長：学長）
学部教授会
全学共通プログラム修了判定委員会（委員長：副学長）

データサイエンス・
プログラムWG

全学共通プログラム
修了判定専門部会（チーフ：副学長）