2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ認定制度(リテラシーレベル)の申請に向けて

大正大学_データサイエンス教育プログラム（前期共通教育）について

202３年10月3日（火)大正大学
トランジション教育副チーム長 前田長子
総合学修支援部部長 君島菜菜
0

2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ
本日の発表内容【教員パート】

1. データサイエンス科目の概要と学修支援体制
2. データサイエンス科目の学修方法
3. データサイエンス科目の学修成果 （正課/正課外）【職員パート】
4. データサイエンス科目での教職協働の取組
5. 教職協働によるチューター養成講座運営
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時のポイント【まとめ】

7. データサイエンス教育の今後の課題

1

2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

1. データサイエンス科目の概要と学修支援体制

2

2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

令和2年～5年度にかけての取組の流れ
Ｒ２✓ 令和2年度4月から先行3学部で前期共通教育でデータサイエンスⅠ～Ⅲを必修科目として開始✓ データサイエンスⅢ（第４qt）からtableauを取り入れた学修を開始✓ 令和3年4月から全６学部でのデータサイエンス教育を展開

Ｒ3✓ 2年次の必修科目であるデータサイエンスⅣ～Ⅵの授業を開始（先行3学部の2年生対象）✓ データサイエンスⅣ、Ⅴではtableauを活用した産官学連携の取組を開始㈱サイゼリヤ様、三鷹市様、ニューラルポケット㈱様の2企業、１自治体と連携をスタート✓ 学生の学外コンテストの参加支援開始

Ｒ4✓ 「MDASH Literacy」および「MDASH Literacy+」に選定される✓ 産官学連携先は、令和3年度の連携先に加えて、キリンホールディングスヘルスサイエンス事業様、Softbank㈱様、ガモールマルシェと５企業、1自治体となる✓ 夏休み、春休みを活用した年2回の資格取得のデータサイエンス特別プログラム（正課外）を開始

Ｒ5✓ データサイエンス科目Ⅰ～Ⅵの発展学修として、アントレプレナーシップ教育で２つの科目を開講（データ分析法、プログラミング基礎）
3

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令和5年度_データサイエンス科目のクラス編成について
データサイエンスⅠ～Ⅲは習熟度＋ITリテラシーレベルを踏まえたクラス編成となっており、学生の状況に応じた授業運営を行っている。特に習熟度や理解度が低い学生に対しては基礎的内容の反復や個別学修支援の強化などに取り組んでいる。またデータサイエンスⅣ～Ⅵは学科別クラスとなっており、産官学連携先や扱うデータや課題解決ができるだけ専門の学問につながるように工夫している

R５ 1年生 （学部混成１２クラス）
木曜日クラス 1限目
探究実証系学部群の学生

金曜日クラス 1限目
社会創造系学部群の学生

A：混成クラス（低）A：混成クラス（低）B：混成クラス（低）B：混成クラス（低）C：混成クラス

C：混成クラス

D：混成クラス

D：混成クラス

E：混成クラス

E：混成クラス

F：混成クラス
G：混成クラス※令和6年度からは成績上位者のためのクラスを新設予定

R５ ２年生 （学部学科別１４クラス）
学部学科

クラス数

産学連携先

心理社会学部

３クラス

キリンホールディングス
ヘルスサイエンス事業

表現学部

３クラス

ガモールマルシェ
ソフトバンク株式会社
ニューラルポケット株式会社

地域創生学部
社会共生学部

３クラス

三鷹市企画部企画経営課文学部
仏教学部

５クラス

株式会社サイゼリヤ

42023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

チームティーチングと「ひとりもとりこぼさない学修支援」の実践
教員、チューター、SAのチーム・ティーチングと授業前後の学修支援で、学生の主体的学びを推進する体制を構築し、文科系学生を念頭に学修者の苦手意識の克服・リテラシー向上を重視したデータサイエンス教育を推進している

１クラスあたりの人数
学生 ： 約90～100名
教員 ： 2名
チューター ： 1～３名
SA ： ３名～６名

学生の主体的学び

Learning

役職

R5人数

専任教員

５名
13名
３名
1７名
６５名

非常勤講師
コアチューター

クラスチューター
SA

チームティーチングによる教育

Teaching

チューター、SAによる学修支援
学修者中心

Support52023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

２．データサイエンス科目の学修方法

62023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

データサイエンス教育目標と教育プログラムの流れ【データサイエンス教育プログラムでの教育目標】
主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな思考を高め社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となる
3・4年次

２年次（学部別）

1年次

選択科目

必修科目 （2年間で6単位）
1単位

1単位

データ
サイエンスⅠ

データ
サイエンスⅡ

1単位

1単位

データ
サイエンスⅢ

データ
サイエンスⅣ

情報リテラシー / データサイエンス基礎

1単位

各２単位

データ
サイエンスⅤ

データ
サイエンスⅥ

アントレプレナーシップ教育プログラムへ

社会の課題解決（産学連携）⚫ データ分析技法

問題解決型
ミッション形式

統計学
Excelによる情報処理

1単位

Tableau基礎

価値創造型
ミッション形式（tableau）⚫ プログラミング基礎

Tableau実践7

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分かりやすさと反復学修について
学生が自分事として学修できることを目指し、社会での様々な分野での身近なテーマを教材として扱っている。数学の苦手な学生のために講義と合わせてExcelやTableauでも学んだ統計を繰り返し復習できる教材を開発し、さらには復習用の演習（ワークブック）の提供なども行い、学生が常に反復学修ができるように工夫している。
(1) 「頭で理解する」と「手を動かす」のセットで学修の流れ(２) 復習用ワークブック（tableau）

STEP３：Excelを使って理解

例：分散・標準偏差
STEP2：手計算
STEP1：講義で理解8

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実データ・実課題を活用したリアリティのある学修について
産官学連携先からは連携先が直面するリアルな課題の提示を受け、その課題解決のために活用できる実データの提供を受けている。実データを用いて実課題を解決する実践型の演習を段階的に充実させていくことによりデータサイエンスを学修する意義を実感させ、学修意欲を高めている。またデータサイエンスⅤ、Ⅵの最終回では産官学連携先が授業に参加し、プレゼンの講評やフィードバックを行うなど、リアリティのある学びの場となっている。
学部学科

心理社会学部

表現学部

地域創生学部
社会共生学部
文学部
仏教学部

R5_産学連携先

R5_DSⅤ「問題解決型」ミッション内容

提供いただいたデータ

キリンホールディングス
ヘルスサイエンス事業

サプリメントの「iMUSE」３つの商品のうち、今後注力すべき商品は何か、その理由も含めてターゲットを明確にし、 ✓拡売策を提案する

顧客ごとのＬＴＶデータガモールマルシェ
ソフトバンク株式会社
ニューラルポケット株式会社

大正大学ガモールマルシェにおける購買データと顧客属性を分析し、結果をもとに販売数向上を目的とした施策について提案する✓✓

販売ＰＯＳデータ
店舗の陳列棚情報

三鷹市企画部企画経営課

市政に対する総合的な満足度と関連する要因を可視化した上で、その満足度を高めることにつながる課題を抽出し、あわせてその課題解決策を提案する✓

第５次三鷹市基本計画策定に向けた市民満足度調査

株式会社サイゼリヤ

東西のサラダをはじめとした野菜料理の売れ方を分析し、もっと野菜をおいしく食べていただくためのアイディアを提案する✓✓✓

サラダのPOSデータ
客数・組数データ
販売価格マスタ9

2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ【参考】産官学連携の発表テーマ（R4三鷹市様へ提案の事例）
産官学連携の取組では専門科目の学修に繋げられるよう、学科の学びや特性を生かした助言をおこなっている。

令和4年度_三鷹市様への最終プレゼンテーマ一覧

学科の学び・特性を活かした分析の助言例【社会共生学部 社会福祉学科】
高齢者の健康やサークル活動、地域の高齢者福祉施設活用に関心。DS苦手意識がある人も多いが、まじめに手順通り分析→ 自信をもって取り組むようにアドバイス
社会福祉学科で学んだことを分析に活用【社会共生学部 公共政策学科】
自治体の施策に関心。一方で安易に他自治体での事例を提案しがち→ 比較する自治体の規模や、人口構成などのデータ提示をアドバイス【地域創生学部 地域創生学科】
地域活性化につながる・経営的にも成り立つ仕組みに関心
多くの提案アイデアを出せるが、提案の根拠が希薄→ なぜそう言えるのか
裏付けするデータの提示をアドバイス10

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授業の補完的取り組みについて
テスト対策の補習や自主学習用のワークブックの配信/プレゼン対策の学修相談実施
授業前後の日常的な学修支援とは別に、テスト対策としての補習とプレゼンにむけた学修相談会を定期的に実施している。いずれも対面、オンラインの受講形式を選択でき、受講生が反復学習やプレゼン準備の学修支援ができる仕組みを構築している（コアチューターが企画運営、教員も協力）
LMSを活用した補習の案内＆復習用ワークブックの配信【1年生期末対策自主学修用】

学修支援内容（例：DSⅣ第6回小テストに向けた補習）【2年生期末対策自主学修用】

LMSの自主学修用問題の配信は令和5年度から開始（NEW！）11

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３．データサイエンス科目の学修成果（正課）122023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

令和5年度_主体的学修態度の学生評価（1年生）
学生の自己評価であるが、主体的学修態度に関しては十分取り組んだ、大体取り組んだという学生が令和4年度に続き、令和5年度も９０％いる。特に授業中の取組のスコアが高い。事前・事後学修やテストに向けての準備学修については改善の余地があると考える
R5_1年生
データサイエンスⅠ データサイエンスⅡ

R4_1年生
データサイエンスⅠ データサイエンスⅡ

主
体授
的業
学中
修
態の度

主
体授的業
学外
修で態の度

令和4年度１年生1305名、令和5年度1年生12１３名が回答

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令和5年度_統計の理解・習得度の学生評価（1年生）
統計の基礎やExcelに関してもテストの結果以外では学生の自己評価で理解度・習得度をはかっている。経年と教育テーマごとの比較を行うことで、授業改善につなげていく。経年でスコアの低い４つの尺度、グラフの読み取りと表現については、引き続き教材含めて見直しに取り組んでいく。
R5_1年生R4_1年生Ⅰデータサイエンス

Ⅱデータサイエンス

令和4年度１年生1305名、令和5年度1年生12１３名が回答

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令和5年度_LMSの自主学修サイトの利用（２年生）
令和5年度から開始したLMSでのテスト対策の自主学修問題だが、全体で8割以上の学生が利用しており、1年目の評価としてはまずまずの評価。学生からの改善要望は問題数を増やしてほしい、より難易度の高い問題を用意してほしい、正答の解説をより詳しく書いて欲しいなどが挙がっており、今後改善に取り組んでいく。
R5_2年生_ LMSの自主学修問題への取組有無

R5_2年生_ LMSの自主学修問題への評価

令和5年度2年生1243名が回答

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

令和5年度_テストに向けた自主学修時間（２年生）
学修時間は学生からの自己申告である。学部によってテスト準備学修時間の傾向は異なる。令和4年度と比較すると30分未満の学生の割合が約3%減っていることと、2時間以上の学生の割合が16%から30%へと14%増えている要因のひとつに令和5年度から開始したLMSでの自主学修問題の配信が考えられる。
8%

R
5２
年生
30％

11%

R４２年生

16%

令和4年度2年生1068名、令和5年度2年生1243名が回答

2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ【参考】LMSの自主学修問題に対する学生の声【よかった点】✓ テスト前の予習として十分な量であった。解説もテスト前に見直すと情報の整理ができた。
✓ 分野に分かれているので自分の苦手なものを選んで何回も挑戦できるのが良かった。
✓ 実際に手を動かして解くことでさらに理解が深まり、テストの対策ができたところがよかったです。

✓ 何を勉強したらよいかわからないときや、補講に出たいのに予定がどうしても合わないときにちょうど良かった。
✓ スタンダードな問題から応用問題まであり自分の苦手な点をよく知ることができたのでスムーズに勉強を進めることができた。
✓ 例えば同じ計算フィールドの問題でもいろいろなパターンが用意されていて、テストでどのような問題が出ても対応できるようになっていた点が良かった。

✓ 実際のテストよりも、少し難しい問題が出されているので、自分の力を試せるし、自主学習教材を解けるようになるとテストが楽に感じるのですごくありがたかったです。
✓ 問題の難易度も明記されており、自分が今どの位置にいるのか把握することができ良かった。
【改善してもらいたい点】✓ 何度も取り組んでいると答えを覚えてしまうのでできるだけ沢山の問題を用意してもらいたい。
✓ 期末テストのようにランダムに問題を出題するという形式もあってもいいかなと思いました。
✓ より難易度の高い問題を充実させてほしい。
✓ もっと早く配信してもらいたい。

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教育の質保証のためのFDと学修支援向上のための研修会
教育の質保証のために役職別のFDや研修会を実施している。特に毎週の講師会では前週の授業内容や教材、学修支援を振り返り、継続的な改善・向上を図ると同時に、当該週の授業運営方法や教材について意見交換を行い、ブラッシュアップを図り準備を進める。
教員・チューター合同

1年間スケジュール 教員、チューター合同の全体ＦＤ（研修会） 3月・11月
 新任教員、新人チューターのＦＤ（研修会） 3月（4日間で8時間） ※新任のみ
 新任教員、新人チューターTableau研修会 3月（3日間で7時間） ※Tableau未経験者のみ
教 員
 教員のＦＤ（講師会） 授業開講期間の毎週月曜日 18時～19時 オンラインで年間21回 ※録画視聴も可 教員のtableauスキル向上のためのＦＤ（研修会） 10月末～11月頭（1日2時間）
チューター チューターのtableauスキル向上のためのＦＤ（研修会） 10月末～11月頭（2日間で6時間）
Student Assistant 授業開始前_研修会 3月・11月
 産学連携_Tableau勉強会 6月・11月 ※3年生、4年生のみのハンズオン形式18

2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

３．データサイエンス教育の学修成果（正課外）

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

令和5年度_特別プログラム（資格取得対策講座） _実施概要
特別プログラム実施計画

NO

名称

対象の資格・試験対象者（推奨）

資格・試験の主催

１

Tableau Desktop
Specialist
対策講座

Tableau Desktop
Specialist

データサイエンス
Ⅰ～Ⅵ修了
学生

TableauSoftware

２

MOS Excel
一般レベル
対策講座

マイクロソフト オフィススペシャリスト
Excel 一般レベル

特に指定なしMicrosoft３

統計検定4級
対策講座

特に指定なし一般財団法人
統計質保証
推進協会

統計検定 4級

４

MOS Excel
上級レベル
対策講座

マイクロソフト オフィススペシャリスト
Excel 上級レベル

Excel 一般レベル
資格保有者

Microsoft

５

統計検定３級
対策講座

統計検定3級
資格保有者

一般財団法人
統計質保証推進協会

統計検定 ３級

R4夏

R4春

R5夏

R5春

新規

新規

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

R4以降_特別プログラム（資格取得対策講座）の受講・合格状況
春休みと夏休みを活用し、授業で学んだことを資格取得につなげていく正課外の科目「データサイエンス科目特別プ
ログラム」を令和3年度3月からプレ実施し、令和4年度夏から本格実施をした。令和4年度の合格率・合格者数いずれも高かったこともあり、令和5年度の夏は受講学生が増加。受験率、合格率を上げる取り組みを続けている。
【受講学生からの声】✓ 講義とサポートが良かった👉学修支援はコアチューターが実施✓ 模擬試験が良かった👉受講後は模擬試験を実施
合格圏内になるまで何度も受験可能Ｎｅｗ！

✓ 教材が良かった👉オンデマンド教材もあり何度も視聴可✓ 就活で評価された
👉tableauの資格は特にIT関係企業で評価された（現4年生からの声）

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

学生たちの学外での活躍①
令和3年度_学外コンテストへの参加支援事例①

令和4年度_学外コンテストへの参加支援事例①

公共政策学科の2年生（現4年生）の有志学生が三鷹市の「学生によるミタカ・ミライ研究アワード2021」で「優秀賞・市長賞」を獲得

公共政策学科の2年生（現3年生）の有志学生が三鷹市の「学生によるミタカ・ミライ研究アワード2022」で「優秀賞」を獲得 ※2年連続優秀賞受賞

三鷹市
河村市長

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学生たちの学外での活躍②
令和4年度_学外コンテストへの参加支援事例②

一般企業からのインターンシップお声がけ事例

3年生のSA（現４年生）の有志学生2チーム（7名）が「企業分析AWARD 2022」に参加。
うち1チームが優勝！

授業内の産官学連携関係者や学外のコンテストの関係者の方々からのお声がけにより、現在3名の学生がデー
タ分析＆可視化に携わる長期インターンシップへ参加
企業様

学生

インターンシップ内容

A社様

4年生
2名

インターン中にAlteryx Designer Coreを取得した後データクレンジング業務に従事B社様

3年生
1名

Tableauを使ったデータ可視化業務他

Tableau Academic Ambassadorに選抜
今年度のtableauのアカデミックアンバサダーに心理社会学部3年生が選抜（国内大学生4名のうち1名）

発表タイトルは「人々の生活時間に注目して日本を元気にしたい！」
見事賞金の30万円も獲得
https://techplay.jp/column/1661

https://www.tableau.com/community/co
mmunity-leaders/ambassadors#tableaustudent

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

4. データサイエンス科目での教職協働の取組

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

データサイエンス科目運営における教職協働体制
教学マネジメント推進機構 学修支援センター
トランジション教育チーム（教員・コアチューター）学生

授業運営、科目講師会・FD運営、補修・再試験等授業内外の学修支援企画の運営
資格・検定取得等正課外特別プログラム運営、チューター養成講座・研修

必修科目
学部１・２年生

方針検討・執行
決裁・
成果
報告

FD・研修・講師会・学修支援MTG教育支援

ﾁｭｰﾀｰ
養 成
講 座
運 営

教育・学修支援特別プログラム
全学部生

非常勤講師、クラスチューター、SA、特別プログラムパートナー教員採用（資格審査、面接、契約）・管理

学修支援

総合学修支援部（職員）
教育支援 ： 共通教育（データサイエンス・探究・語学・キャリア教育）運営、全学FD運営
学修支援 ： 入学前教育、履修相談、チューター採用管理・養成講座運営、ラーニングコモンズ運営
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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

5. 教職協働によるチューター養成講座運営

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

教職協働によるチューター養成講座の構成

オンデマンド形式
４ｈ１３ｍ

対面形式 6ｈ・大正大学のチュートリアル教育
・主体的な学びを促す支援
・学びを深めるリフレクション
・学びと成長を支援するキャリア
カウンセリング・学修支援マネジメント
・学生対応時の留意点
・グループ活動のファシリテーション
・面談
・学修支援に必要なスキルチェック

オンデマンド形式
４ｈ14ｍ

オンデマンド形式 20ｍ
対面形式 5ｈ・コーチングの基礎
・中退予防のコーディネーション
・障がい学生支援の現状と理解・インターンシップ事前研修
・実際の授業での学修支援体験

コアチューターは、さらにオンデマンド形式5h56ｍのナレッジ・セッション3（アクティブラーニング、リーダーシップ教育、カリキュラム論、学修評価、発達障がい学生への学修支援）を受講

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

教職協働によるチューター養成講座の運営（令和6年度採用）
全 体・採 用前期共通教育チューター■職員
１．講座内容・実施工程検討
２．チーム内合意形成、学内決裁
３．告知媒体の検討、掲載準備
４．募集要項作成・サイト掲載準備
５．講座開設準備・運営(LMS設定・受講マニュアル作成、受付フロー検討、履歴書フォーム作成、応募受付対応､プログラム後のアンケート作成実施)

６．評価基準の検討
７．採用面接（日程調整、面接）
８．契約、勤務調整■教員
１．採用候補者選別
２．採用面接■職員
１．ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞｺﾝﾃﾝﾂの検討
２．動画・資料UP、課題設定■職員
１．内容の検討
２．当日運営
３．評価■職員
１．オンデマンド動画配信
２．希望日程調整
３．事後課題の提出管理■教員
１．課題の作成
２．課題評価■教員
１．内容の検討
２．当日投影資料の作成
３．当日運営
４．評価■教員
１．参加授業の選定・調整
２．事後課題の検討
３．評価■コアチューター
１．コンテンツの視聴確認
２．課題提出状況確認■コアチューター
１．進行準備、受講者への案内
２．事後課題提出状況確認
３．当日運営、欠席対応
４．評価■コアチューター
１．インターンシップ詳細案内
２．当日注意事項作成・説明
３．当日運営
４．評価

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2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

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時のポイント
リテラシーレベル 認定382件（プラス選定 25件)

プラス選定とは・ 国立大学66件 （16件）
・ 公立大学22件 （1件）
・ 私立大学209件 （6件）
・ 短期大学30件 （0件）
・ 高等専門学校
55件 （2件）

先導的で独自の工夫・特色がある教育プログラムであると、有識者による委員会で認められたものについて、「プラス選定」として選定。
履修促進に向けた特徴のある取組や企業や自治体と連携した特色のある科目、地域ニーズを踏まえた取組などが、具体的かつ定量的に示されていることが求められる。

※令和5年8月時点

292023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

リテラシーレベルプラス申請時のポイント＜大正大学リテラシープラス選定における評価＞
地元自治体および企業と連携し、実課題・実データを活用したリアリティのある学修内容を提供しているとともに、実務家教員を多く配置するなど、学習効果の高い教育を提供する取組を実施している。

１）授業内容・テーマの段階的設定による反復学習
・身近な生活テーマから社会課題テーマへ・反復学習による汎用力の涵養・習熟度や専門性を踏まえた内容・編成
・習熟度別クラス編成
・学科専門に親和性のあるテーマ設定
・理解度の随時確認に基づく週1回FD・実務家教員による実践的な教材開発
・実データ・実課題を活用しリアリティを重視
・実社会・企業のトレンドを意識したExcelやTableauの分析手法・表現作法

２）学生への学修支援
・教員、ﾁｭｰﾀｰ、SAのチームティーチングによる学修支援体制
・文系大学全学必修における大教室でのチームによる学修支援
・テスト対策・プレゼン対策等、学生ニーズに応じた相談対応
・学外コンテスト指導や資格取得等の特別プログラムの実施
・学修管理システムの活用による随時支援
・出席・課題提出・小テスト・振り返り等システムで理解度確認

３）その他学外連携の取組
・企業・自治体との連携による実践的演習
・実データにより実課題を解決する実践型の演習
・企業・自治体からのミッション提示・プレゼン講評
・文系大学必修展開の教育プログラムについての情報発信
・大学サイトにおけるプログラムの体系的な情報公開
・Tableau大学ユーザ会等での教育方法の情報提供
30

2023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

７. データサイエンス教育の今後の課題

312023年度 関東ブロック 第4回ワークショップ

今後の課題【教育内容の見直し】✓ 今後のキャリア支援に向けて、企業が求める能力・資質と本プログラムが実施する内容が一致するかについての適切な評価✓ 引き続き、授業内容、教授法、教材の改善を図るとともに、学生の理解度と社会的ニーズの双方を踏まえた上での難易度についての検証と見直し✓ LMSの更なる活用推進による自主学修の習慣定着化推進✓ 1年生の成績上位層の早期引き上げ体制の構築 👉R6年度成績上位者層のためのクラスを新規設置準備✓ 新学習指導要領世代の入学を見越してのカリキュラムの内容・水準の見直し（2025年に向けて準備）【学修成果】✓ 検定・資格取得等外部指標による学修成果の可視化のさらなる促進と就活への有効活用推進✓ 学外コンテスト出場にむけた計画的支援とコンテスト以外での学生の活躍や実績づくりの場の拡大。特に理系の学生確保に難航しているIT企業との関係づくり（データドリブンな学生のインターンシップ送り込み）【学修支援体制】✓ 教育と学修支援の質の維持向上のための教員採用とチューターの採用と育成✓ 令和6年度にむけてシニアSA制度導入検討開始👉SA自身のリーダーシップ＆キャリア開発も目的とする
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33