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
城西大学
データサイエンス入門

大学等名プログラム名プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない③ 修了要件「データサイエンス入門」または「ＡＩと経済」の2単位を習得すること。
必要最低単位数2

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
授業科目
データサイエンス入門
ＡＩと経済

単位数

必須

2
2

1-1

1-6

○
○

○
○

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンス入門
ＡＩと経済

単位数

必須

2
2

1-2

1-3

○
○

○
○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンス入門
ＡＩと経済

単位数

必須

2
2

1-4

1-5

○
○

○
○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンス入門
ＡＩと経済

単位数

2
2

必須

3-1

3-2

○
○

○
○

1

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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
授業科目
データサイエンス入門
ＡＩと経済

単位数

2
2

必須

2-1

2-2

2-3

○
○

○
○

○
○

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
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
データサイエンス入門
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
ＡＩと経済

授業科目

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

3つの技術革新，IoT，第4次産業革命，Society 5.0，データサイエンスの必要性（「データサイエンス入門」第1回）（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

1-1

第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会，人間の知的活動とAIの関係性，AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る，データサイエンスの必要性（「AIと経済」第1-2回，第9回）
深層学習，敵対的サンプル，GAN，Deepfake，生成型AI，ELSI（「データサイエンス入門」第9-11回）
1-6

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），AI最新技術の活用例（「データサイエンス入門」第2回，第4回，第9回）
画像・音声・テキストなどデータの仕組み，収集手段ごとのデータの種類（「データサイエンス入門」
第2回）（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

1-2

画像・音声・テキストなどデータの仕組み，収集手段ごとのデータの種類，データのオープン化（「AIと経済」第9-10回）

1-3（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オープンデータ，集合知，様々な分野における実データ活用事例（「データサイエンス入門」第2-3
回，第5-8回）
知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，仮説検証（「AIと経済」第5-6回，第9回）
教師あり/なし学習，ルールベースAI，古典的機械学習＆深層学習（「データサイエンス入門」第910回）

1-4

特化型AIと汎用AI，今のAIで出来ることと出来ないこと，教師あり/なし学習，ルールベース，AIとビッグデータ（「AIと経済」第2-3回，第9回）
メタ認知とPPDAC，DataStaRtなどの活用事例，CRISP-DMとビジネス活用（「データサイエンス入門」第3回）
1-5

経済・経営・社会における実データ活用事例，データサイエンスのサイクル（「AIと経済」第3-6回，第9回）

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】（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

3-1

データサイエンスでのバイアス，AIの責任は誰が負うか，著作権法，Deepfake（「データサイエンス入門」第11回）
データ倫理，AIサービスの責任論（「AIと経済」第7-8回）

個人情報保護法，GDPR，ELSI（「データサイエンス入門」第11回）
3-2

悪意ある情報搾取，情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（「AIと経済」第8回）

2-1

データの代表値や分散などの記述統計，相関分析，各グラフで可視化（「データサイエンス入門」第5回）
データの代表値や分散などの記述統計，相関分析，各グラフで可視化（「AIと経済」第11-12回）（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RESAS活用によるアクティブ・ラーニング＆ディスカッション（「データサイエンス入門」第6回)
2-2

データ表現，データの図表表現（「AIと経済」第11-12回

2-3

反転学習によるMicrosoft Excelの使い方（「データサイエンス入門」第4回）
Microsoft Excelでデータ集計＆分析＆可視化（「データサイエンス入門」第5回，第7-8回）
Microsoft Excelの使い方，Microsoft Excelでデータ集計＆分析＆可視化（「AIと経済」第13回）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データサイエンスの基礎的素養およびこれから社会で生きて行く為の能力の修得。より具体的に、情報・コンピュータ・セ
キュリティ・ネット・AIなどのリテラシー、自分で考える力が挙げられる。さらに、それらの取得によって以下の成果を得る事ができる。
1. テレビ、新聞、雑誌、SNSなどで見かけるデータを正しく分析し、データを提示した人の持つ主張を客観的に判断できるようになる。
2. 現代社会における様々なデータの取り扱いや留意事項について、活用する側される側の両方の立場から意見できるようになる。
3. 社会に浸透しつつあるAIの出来る事/苦手な事を理解し、あくまで人間を中心に据えるAI社会で自分の役割を見つける事
ができる。

3

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
城西大学

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・学科名称経済学部
現代政策学部
経営学部
理学部
薬学部

合 計

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

男性

152
133
169
155
151
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7,139 1,660 7,140 760

142
117
149
126
67

1,307
1,057
2,070
853
1,852

300 1,200
250 1,000
500 2,000
210 840400 2,100

女性

令和3年度

修了者数
合計

男性

女性

履修者数
合計

令和2年度

修了者数

男性

女性

10 93 85
8 85 78
16 83 68 15 14 12
20 85 69 16 16 14
29 127 100 27 29 22
84 117 55 62 53 21
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
601 159 505 377 128 197 147

7
2
2
7
32

合計

履修者数

男性

女性

合計

74 68
9
7
14 13
21 14
47 17
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
50 165 119

6
2
1
7
30

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

46

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

4

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

237
20%
147
15%
185
9%
184
22%
204
10%
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0 957
13%

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
城西大学

大学等名

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）

226

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） 大島利雄

219

人

2

人

（役職名） 数理・データサイエンスセンター所長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）
数理・データサイエンスセンター連絡委員会（責任者名） 大島利雄

（役職名） 数理・データサイエンスセンター所長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
数理・データサイエンスセンター連絡委員会規程⑥ 体制の目的
数理・データサイエンスセンターの教育・研究目的の達成のための計画・評価などの審議を実質的に行う。
全学科から１名以上の構成員が選出されている。
数理・データサイエンスセンターは、城西大学における数理・データサイエンスの教育、研究並
びにデータサイエンスに関連する共同研究を行い、数理・データサイエンスに関連する教育研究の進展に資することを目的とし令和3年4月に設立された。

⑦ 具体的な構成員
数理・データサイエンスセンター 所長 大島利雄
数理・データサイエンスセンター 副所長（経済学部 教授） 竹村敏彦
数理・データサイエンスセンター 助教 杉谷宜紀
経済学部 助教
宮下春樹
現代政策学部 准教授
木原匡
現代政策学部 准教授
柳澤智美
経営学部 教授
杉本理
経営学部 准教授
田部渓哉
理学部数学科 教授
土屋高宏
理学部数学科 准教授
池田暁志
理学部数学科 准教授
中村あかね
理学部化学科 准教授
八木創
薬学部薬学科 助教
吉田暁
薬学部薬科学科 准教授
藤堂浩明
薬学部医療栄養学科 教授 内田博之

5

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】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
13%20%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
30%
38%
45%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）7,140
具体的な計画
令和５年度には、全学に開講している「データサイエンス入門」を担当する新任教員を新たに２名採用する。 受講学生は講義を担当する３名の教員を自由に選べるようにし、内容は同じだ
が講義スタイルの異なる形で開講する。令和５年度の結果を評価・分析し、令和６年度以降の講義スタイルに生かす。
新入生への宣伝が履修者数の増加に大きく寄与することが分かったので、令和６年度以降は
特にそれを充実させる。また、学内の様々な学科の他、企業など外部からの講師を招いての講演を開催し、学生の関心を高める。
いくつかのレベルのデータサイエンス教育プログラムを修了した学部卒業生が現れる令和７
年度以降は、データサイエンス教育プログラムの重要性について実体験を踏まえて学生に紹介する。

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「データサイエンス入門」は、同じ内容を前期・後期共に坂戸キャンパスで週4コマ、紀尾井町
キャンパスで週1コマ、あわせて１年に10コマ開講し、学生は学部・学科に関係なく希望するコマが受講できる。さらに、経済学部生は後期に開講される「AIと経済」の受講でもよい。
学生それぞれの事情に応じて希望するコマを選択できる仕組みは，受講生に行った令和4年
度期末アンケートの結果では学生の67%が「ちょうどよい空きコマに本講義が設定されていた」と回答し，27%が「10コマのいくつかは他科目と重複していたが気にならないレベルだった」と回答している。
令和4年度は、受講者が急増して学生が一つの教室に入らないコマが生じたが、2教室をオン
ラインでつないで同時中継することにより対応した。

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
新入生に対する各学科毎のガイダンスでデータサイエンス入門の講義を紹介し、宣伝パンフ
レットを配布している。さらに令和4年度は3分の宣伝ビデオも作成し各ガイダンスで上映してもらった結果、大幅な履修者の増加に繋がり、新入生の3割程度が履修登録した。
本プログラムと有機的に連携する各学科における科目と合わせての単位修得によって修了認定されるベーシックコースや、さらに令和5年度から開講される「機械学習とＡＩ」、「データサイ
エンスと数理統計」、「社会科学におけるデータサイエンス」などの科目の修得とを合わせて修了認定される上位のアドバンストコースを設定して複数のレベルの認定証を発行するなど、多くの学生が興味をもつような城西大独自の教育プログラムを提供して、学生のデータサイエンス
教育への関心を高めるよう努めている。

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】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
多くのコマを開講し、学部に依らず受講希望者は全て受け入れているが、令和5年度は2名の新任教員を採用して4名の教員によってプログラムの講義が開講されることになる。令和5年度以降は必要に応じて同じコマを複数の教員が分担して同時開講することによって、学生の希望に合った、対面を基本とするきめ細かな講義体制を取る予定である。
令和4年度は、過去の「データサイエンス入門」の講義に意欲的に受講していた学生約20名をTAとして採用し、グループワークで各グループのファシリテーターとして学生のサポートにあたってもらった。また、令和3年度後期に開講したばかりで1年生だけでなく上級生も講義を履修する状況の中で、Excel演習などの大学初年度レベルの基本的な内容に関しては、上級生が下級生を積極的にサポートする仕組みを作った。
Excel演習やRESASなどの講義の受講はスマホでは困難でパソコンが必要とみなせるが、城西大学では、新入生にパソコン購入のための購入資金援助を行うと共にパソコンの貸し出しを行っている。

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
初回のガイダンスで大学設置基準における1単位の考え方を説明し、単位認定には授業時間
外学習が必須である事を説明し、反転授業を取り入れた回など予習・復習を前提とした講義を展開している。さらに「データサイエンス入門」では講義スライドや講義の録画ビデオを学内向けに公開しており、学生はインターネットに接続できればいつでも予習・復習できる。
城西大学はOffice365と法人契約しており、誰でもteamsやformsを活用できる環境である。講義の感想をformsで毎週書いてもらう様にしていて、授業最初の15分程度を学生から出された講義に関する感想や意見へ回答する時間に当てている。また、講義の運営はteamsを使っている為、学生はチャット機能を通じていつでも教員に質問する事ができる。

7

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

城西大学

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）
数理・データサイエンスセンター連絡委員会（責任者名） 大島利雄
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） 数理・データサイエンスセンター所長
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
プログラム履修者は令和3年度は197名、令和4年度は760名であった。令和4年度入学者数に比し、令和4年度履修者数は44%、単位修得者数は505名（29%）であった。履修者における単位取得者の割合は71.5%である。プログラムの履修・習得状況など、詳しくは数理・データサイエンスセンターの活動報告書で公開されている。
新入生ガイダンス時における周知を行った結果、履修者は前年度の4倍弱となった。新入生への周知方法を工夫する
ことで履修者数を増やせることがわかったので、効果的な周知について継続的に取り組んでいく。
プログラムの履修・修得状
況

令和3年度の全履修者197名のうち経済学部学生対象の「AIと経済」の履修者は82名、令和4年度は760名中36名であった。「AIと経済」は後期開講で、令和4年度から全学部学生対象の「データサイエンス入門」が前期にも開講されるようになったことが大きな原因と思われる。
履修者における単位修得者の割合は必ずしも高くない。これは学習に意欲的に取り組むことを求め学習成果を高めた結果であるため、直ちに改善を要するものとは考えていないが、今後は学習意欲を高める工夫に取り組んでいく。

学修成果

単位の修得に当たっては、毎回の課題への取り組みを厳格に評価し、また全員参加の最終発表会における取り組みを評価した。そのため単位修得者については高い学修成果が達成されたものと判断できる。学修の最後のまとめとして、「データサイエンス入門」では学部混成の（「ＡＩと経済」では経済に関連したトッピックを選んで）5人程度の小グルー
プに分け、グールプ毎に、与えられた課題に対してどのようなデータを取るかを考え、実際にデータを収集し、それを解析して発表するというプロセスを実行させたことで、生きたデータサイエンス教育が実現できたと考える。「データサイエ
ンス入門」の最終発表会は、全学にオンラインで公開し、聴講者の質問も受ける形で行われた。これらの取り組みを継続させていく。
令和4年度の期末アンケート（回答者105人）によると「授業のレベルが高すぎた」について「強くそう思う」16人、「そう思う」45人、「興味深い内容だった」について「強くそう思う」47人、「そう思う」47人、「内容がよく理解できた」について「強くそう思う」16人、「そう思う」54人、「意欲的に取り組めて勉強の仕方を学べた」について「強くそう思う」22人、「そう思う」
48人であった。データサイエンス入門は講義のレベルが高く、学生に予習・復習を強く要求し、課題も毎週しっかり出る
が、回答者の67%が勉強の仕方を学べたと答えた点は初年次向けの講義において重要な意味を持つと考える。さらに初回講義の課題での各学生へ「この講義に何を望むのか・あなた自身はこの講義を通じてどうなりたいのか」という質問の期末アンケートでの達成状況は「十分達成した」8人、「ほぼ達成した」81人、「未達成」15人であった。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

自由記述では「予習復習の指示が的確で理解度がとても高くなったと思います。課題もしっかりあるのでそこで授業でやった事を復習できたので良かったです（経済学部2年）」や「内容がとても面白かった。勉強になる事がほとんどだし、
自分の学びたい事に関連する事をよく学べた。興味を持った内容について自分で深く調べたりする時間もあってとても有意義だった（経営学部2年）」などの一方で「課題の難易度が高かった様に感じます。高校時点で数学ＩAしかやってない生徒の視点で考えると、解けない問題があったのが困りました（経営学部1年）」や「自分がまだ理解できていないというものあるが、数学の部分が少々理解し難かった。もう少し詳しく説明してほしいと感じた（薬学部2年）」などの意見もあった。
令和4年度の期末アンケートでは学生に10点満点を「データサイエンス入門」と「それ以外の講義の平均」について採点してもらった結果、「データサイエンス入門」は平均6.47点、「それ以外の講義の平均」は平均6.74点であった。学生のうち9-10点をつけた者を推奨者、7-8点をつけた者を中立者、0-7点をつけた者を批判者とするeNPS指標では「データサイエンス入門」は-30.48%、「それ以外の講義の平均」では-37.14%であった．本学では授業に6点をつける学生が大多数の中で「データサイエンス入門」については高得点をつける推奨者が比較的多かった事が伺える。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨 さらに「データサイエンス入門」と「それ以外の講義の平均」との差に関しては、「データサイエンス入門」の方を高く評価した学生は全体の31%、同じ点をつけた学生は27%、「データサイエンス入門」の方を低く評価した学生は全体の42%で度あり、講義の評価が2極化している事が伺える。また、初回の講義で履修動機に関するアンケートをとっており、令和4
年度前期では「先輩に勧められた」が2名(0.3%)、令和4年度後期には「友達に勧められた」40名（16.5%）であった。 令和
5年度以降はより進んだ講義が始まり，「先輩に勧められた」が増えることが予想され、本学ではコロナ禍もあり学年を超えた上下の関係性が少ない中で、学生間の推奨に関して一定の成果はあったと評価できる。
履修者数の向上のため、直接的には新入生ガイダンス時における周知を強化することに取り組んでいく。
最終発表会の充実、講義資料の更新、TAの活用などでプログラムの魅力を高め、先輩から後輩へ履修を勧めるよう全学的な履修者数、履修 な流れを生み出すことも間接的な取り組みとなる。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況
受講者に対するきめ細かい指導を実現するため、専任教員を増やし、複数クラスを同時開講する。専任教員増と複数クラスの開講については、令和5年度に達成されることになる。

8

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
本プログラムは令和3年度の入学者から設置されたもので、まだ修了者は卒業していない。卒業者が出たあと、就職先の調査、就職先へのアンケート調査などを予定している。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

講義担当者は、企業での学生のインターンシップなどに参加し、教育プログラムの改善への参考にしている。
今後、産業界に勤めている方を講師に招いた講義を開講し、講演者との意見交換を行う予定である。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

毎回の課題に取り組むことで、能動的にデータサイエンスの実態に触れることができ、学ぶ楽しさや学ぶことの意義を実感させることが実現できていると評価する。さらに最終発表会においてはグループ学習による課題解決を体験させており、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義が十分に伝わっていると考える。今後もこの形の取り組みを続けて
数理・データサイエンス・ＡＩを いく。
「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

受講者に自発的・能動的な学習を求める講義スタイルを貫いたため、単位修得者に対する学習成果はきわめて高かったと考えられるが、そのスタイルになじめない受講者からはわかりにくいという反応もあった。講義資料を共有しつ
つ、受講者の適性に合わせた複数クラスを開設することで、内容・水準は維持しつつ、より多くの受講者に伝わるようなプログラムを実現していく。

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データサイエンス教育プログラムの科目一覧（2022 年度または 2023 年度入学生） 2023.5.10
経済学部

現代政策学部

経営学部

理学部数学科

理学部化学科

薬学部薬学科

一般科学特論 A, B

4 年次

物質・情報科学特論 A, B

薬学部薬科学科

薬学部医療栄養学科

医薬品情報学薬物食品作用学

統計数学特別講義 I, II
符号理論 I, II

数理的思考法 IIA, IIB

3 年次

計量経済学 I, II

IT 論 III, IV

計量経済分析 A, B

市場調査論

暗号理論 I, II

物理化学実験（コンピュータ活用を含む）

デジタルビジネス論 A, B

オフィス革新論

情報システム論 I, II

生化学実験

地域情報化論

データマイニング I, II

情報研究 I, II

物理化学 III

数理モデル論 I, II

情報科学 I, II

デジタルガバメント論

薬学総合演習 B2)
薬学実習 E
生物統計学演習 2)

バイオインフォマティクス
薬膳・機能性食品科学実習 2)
薬科学実習 F
生物統計学

解剖生理学実験 B2)
栄養生理学実験 2)
公衆栄養学 B

※ 3 年次配当

情報数学 I, II
データサイエンスと数理統計 ,データサイエンスの基礎
経済統計学 I, II
ＡＩプログラミングの基礎

2 年次

情報学特講 III, IV
情報技術 III–VIII
表計算ソフトによる数量分析

IT 論 I, II

機械学習とＡＩ , データサイエンス特別講義 I, II,

社会調査法（量的調査）3)

コンピュータによる統計

社会調査法（質的調査）3)
数理的思考法 IA, IB

線型代数学 II

プログラミング I, II

プログラミング A, B

データベースマーケティング A, B

情報通信政策論

情報デザイン演習 I, II

情報セキュリティ論

情報学特講 I〜IV

3)

Ｗｅｂデザイン入門

定量的政策評価 1) ,金融データ分析 1) , ゲーム理論とＡＩ1) , 応用ＡＩプログラミング 1)

代数学基礎
統計数学 I, II

公衆衛生学 3)

無機分析化学実験

薬学総合演習 A

物理学実験（コンピュータ活用を含む）2)

情報科学（演習含む）

2)

情報科学序論

計算機数学 I, II（薬学科は 3〜6 年次）

分析化学 A（データサイエンスを含む）
化学数学 III, IV

微分積分学 II

プログラミング I，II

Ｗｅｂプログラミング入門

薬科学実習 C（コンピュータ活用を含む）

公衆栄養学実習 2), 3)

薬科学実習 D

食品衛生学実験

情報科学（演習含む）

公衆栄養学 A
スポーツ栄養学演習 2)

コンピュータ入門（演習含む）

情報技術 I, II

ＡＩと経済

情報倫理とセキュリティー

経済の基礎数学 I, II

1 年次

社会科学におけるデータサイエンス 1) ,経済学のための統計入門 I, II

政策研究の基礎数学 A, B

情報エキスパート I, II

統計 I, II

統計学入門 A, B

シュミレーション演習入門

情報学特講 I, II

コンピュータ・リテラシー A, B

コンピュータ・リテラシー I

コンピュータ・リテラシー I, II

情報学概論 A, B

メディア・リテラシー

情報技術 I, II

情報学概論

技術と社会 I, II

情報化社会と法

線型代数学 IA, IB
微分積分学 IA, IB
計算機入門 I

化学基礎セミナー I

データ・リサーチリテラシー論

化学数学 I, II

基礎化学計算薬学数学演習 2)
薬科学実習 A（コンピュータ活用を含む）
物理学実験（コンピュータ活用を含む）2)

基礎分析化学実験 2)
栄養情報科学演習

データサイエンス入門

赤字 : データサイエンス科目,

緑字： 数理・統計科目,

青字：情報・ＡＩ科目,：プログラム修了のために必要な選択必修科目

1)

経済学部の科目のため，経済学部以外の学生の受講人数には制限があります2)

この科目は１単位なので注意してください

3)

2 年次で専門教育レベルの科目（現代政策学部の 2 科目，経営学部の 2 科目，薬学部医療栄養学科の 2 科目）

データサイエンス入門プログラム修了要件 : 「データサイエンス入門」（経済学部学生は「ＡＩと経済」に置き換えてよい）2 単位修得
ベーシックレベル修了要件 : 4 科目 8 単位以上修得
データサイエンス入門プログラム修了要件の 2 単位と合わせ，数理・統計科目から 2 単位以上，情報・ＡＩ科目から 2 単位以上，合計 4 科目 8 単位以上を修得
アドバンストレベル修了要件 : 8 科目 16 単位以上修得
ベーシックレベル修了要件を満たし，「データサイエンスと数理統計」，「機械学習とＡＩ」，「社会科学におけるデータサイエンス」, 「定量的政策評価」，「金融データ分析」の中から 1 科目以上，数理・統計科目から専門教育レベル 2 単位以上を含む 2 科目 4 単位以上，情報・ＡＩ科目から専門教育レベル 2 単位以上を含む 2 科目 4 単位以上，合計 8 科目 16 単位以上を修得
データサイエンス科目に分類されている「データサイエンスと数理統計」は，修了要件の必要に応じて数理・統計科目に振り替えることができます．同様に，「機械学習とＡＩ」と「社会科学におけるデー
タサイエンス」は，情報・ＡＩ科目に振り替えることができます．振り替えると，データサイエンス科目として計算されませんので，他に専門教育レベルのデータサイエンス科目 2 単位以上が必要です．
専門教育レベルの科目：3 年次以降の科目，および，現代政策学部の「社会調査法（量的調査）」と「社会調査法（質的調査）」，経営学部の「データベースマーケティング A, B」，薬学部医療栄養学科の「公衆衛生学」と「公衆栄養学実習」の 6 科目.

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なお，上記一覧表は，開講科目の変更などのため一部修正される可能性があります．最新のものを参照してください．

城西大学 数理・データサイエンスセンター規程
決 定 日：令和 ３年 ３月２４日
決定機関：学校法人城西大学理事会（令和 ２年度（城）規程第 ８号）(趣 旨)
第 1 条 この規程は、城西大学 数理・データサイエンスセンター(以下、「センター」という。)の組
織及び運営について定めるものとする。
(目 的)
第 2 条 センターは、数理・データサイエンスの教育、研究並びにデータサイエンスに関連する共同研究を行い、数理・データサイエンスに関連する教育研究の進展に資することを目的とする。
(職 員)
第 3 条 センターに次の職員を置く。
(1) センター長(2) 副センター長(3) 専任教員を含む複数の教員(４) その他の職員(センター長)第 4 条 センター長は、城西大学（以下「本学」という。）の職員を充てる。
２ センター長は、センターの業務を掌理する。
３ センター長の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、センター長が欠けた場合における後任のセンター長の任期は、前任者の残任期間とする。
(副センター長)
第 5 条 センターには副センター長を配置することができる。
２ 副センター長は、センター長の職務を補佐する。
３ 副センター長の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、副センター長が欠けた場合における後任の副センター長の任期は、前任者の残任期間とする。
(教授会)
第 6 条 センターの業務及び運営に関する事項については、教授会として置かれる城西大学数理・データサイエンスセンター運営委員会(以下「運営委員会」という。)において審議する。
２ 運営委員会の組織及び運営等については、別に定める。
(センター長等の選考及び任命)
第 7 条 センター長、副センター長、専任教員の選考は、運営委員会の議を経て、学長の推薦により理事長が任命する。
(事 務)
第 8 条 センターの事務は、理学部事務室において行う。
(雑 則)
第 9 条 この規程に定めるもののほか、センターの運営に関し必要な事項は、運営委員会の議を経て、センター長が定める。

附則 この規程は、令和 ３年 ３月２４日から施行する。
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城西大学 数理・データサイエンスセンター運営委員会規程
決 定 日：令和 ３年 ３月２４日
決定機関：学校法人城西大学理事会（令和 ２年度（城）規程第 ９号）（趣旨）
第１条 この規程は、城西大学 数理・データサイエンスセンター(以下、「センター」という。)規程第６条２に基づき、数理・データサイエンスセンター運営委員会（以下、「運営委員会」という。）の組織及び運営について定めるものとする。
（組織）第２条 運営委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 学長(2) センター長（３） 教員（４） その他委員長が必要と認めた事務職員
２ 前項第３号の委員は、センター長が推薦し学長が任命する。
（任期）
第３条 第２条第３号に掲げる委員の任期は、２年とする。再任を妨げない。
２ 前項の委員に欠員が生じた場合、後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長）
第４条 運営委員会に、委員長を置き、センター長をもって充てる。
２ 委員長は、会議を招集し、その議長となる。
（センター連絡委員会）
第５条 センター規程第２条の目的を達成するため、センター連絡委員会を設置する。
２ 連絡委員会の組織及び運営等については、別に定める。
（会議）
第６条 運営委員会は、委員の過半数の出席をもって成立する。
（委員以外の出席）
第７条 運営委員会が必要と認めた時は、委員以外のものを会議に出席させ、意見を聴くことができる。

附 則 この規程は、令和 ３年 ３月２４日より施行する。

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城西大学 数理・データサイエンスセンター連絡委員会規程
決 定 日：令和 ３年 ３月２４日
決定機関：学校法人城西大学理事会（令和 ２年度（城）規程第１０号）（趣旨）
第１条 この規程は、城西大学 数理・データサイエンスセンター(以下、「センター」という。)運
営委員会規程第５条２に基づき、城西大学 数理・データサイエンスセンター連絡委員会（以下、連絡委員会）の組織及び運営について定めるものとする。
（組織）
第２条 連絡委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する(1) センター長(2) 顧問教員(3) 各教育組織から推薦された教員(4) その他委員長が必要と認めた教職員
２ 前項第２号の委員は、センター長が推薦し、運営委員会の議を経て、学長が任命する。
（任期）
第３条 第２条に掲げる委員の任期は、２年とする。再任を妨げない。
２ 前項の委員に欠員が生じた場合、後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長）
第４条 連絡委員会に、委員長を置き、センター長をもって充てる。
２ 委員長は、会議を招集し、その議長となる。
（会議）
第５条 連絡委員会は、委員の過半数の出席をもって成立する。
（委員以外の出席）
第６条 連絡委員会が必要と認めた時は、委員以外のものを会議に出席させ、意見を聴くことができる。

附 則 この規程は、令和 ３年 ３月２４日より施行する。

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城西大学 数理・データサイエンスセンター規程
決 定 日：令和 ３年 ３月２４日
決定機関：学校法人城西大学理事会（令和 ２年度（城）規程第 ８号）(趣 旨)
第 1 条 この規程は、城西大学 数理・データサイエンスセンター(以下、「センター」という。)の組
織及び運営について定めるものとする。
(目 的)
第 2 条 センターは、数理・データサイエンスの教育、研究並びにデータサイエンスに関連する共同研究を行い、数理・データサイエンスに関連する教育研究の進展に資することを目的とする。
(職 員)
第 3 条 センターに次の職員を置く。
(1) センター長(2) 副センター長(3) 専任教員を含む複数の教員(４) その他の職員(センター長)第 4 条 センター長は、城西大学（以下「本学」という。）の職員を充てる。
２ センター長は、センターの業務を掌理する。
３ センター長の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、センター長が欠けた場合における後任のセンター長の任期は、前任者の残任期間とする。
(副センター長)
第 5 条 センターには副センター長を配置することができる。
２ 副センター長は、センター長の職務を補佐する。
３ 副センター長の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、副センター長が欠けた場合における後任の副センター長の任期は、前任者の残任期間とする。
(教授会)
第 6 条 センターの業務及び運営に関する事項については、教授会として置かれる城西大学数理・データサイエンスセンター運営委員会(以下「運営委員会」という。)において審議する。
２ 運営委員会の組織及び運営等については、別に定める。
(センター長等の選考及び任命)
第 7 条 センター長、副センター長、専任教員の選考は、運営委員会の議を経て、学長の推薦により理事長が任命する。
(事 務)
第 8 条 センターの事務は、理学部事務室において行う。
(雑 則)
第 9 条 この規程に定めるもののほか、センターの運営に関し必要な事項は、運営委員会の議を経て、センター長が定める。

附則 この規程は、令和 ３年 ３月２４日から施行する。
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城西大学 数理・データサイエンスセンター運営委員会規程
決 定 日：令和 ３年 ３月２４日
決定機関：学校法人城西大学理事会（令和 ２年度（城）規程第 ９号）（趣旨）
第１条 この規程は、城西大学 数理・データサイエンスセンター(以下、「センター」という。)規程第６条２に基づき、数理・データサイエンスセンター運営委員会（以下、「運営委員会」という。）の組織及び運営について定めるものとする。
（組織）第２条 運営委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 学長(2) センター長（３） 教員（４） その他委員長が必要と認めた事務職員
２ 前項第３号の委員は、センター長が推薦し学長が任命する。
（任期）
第３条 第２条第３号に掲げる委員の任期は、２年とする。再任を妨げない。
２ 前項の委員に欠員が生じた場合、後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長）
第４条 運営委員会に、委員長を置き、センター長をもって充てる。
２ 委員長は、会議を招集し、その議長となる。
（センター連絡委員会）
第５条 センター規程第２条の目的を達成するため、センター連絡委員会を設置する。
２ 連絡委員会の組織及び運営等については、別に定める。
（会議）
第６条 運営委員会は、委員の過半数の出席をもって成立する。
（委員以外の出席）
第７条 運営委員会が必要と認めた時は、委員以外のものを会議に出席させ、意見を聴くことができる。

附 則 この規程は、令和 ３年 ３月２４日より施行する。

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城西大学 数理・データサイエンスセンター連絡委員会規程
決 定 日：令和 ３年 ３月２４日
決定機関：学校法人城西大学理事会（令和 ２年度（城）規程第１０号）（趣旨）
第１条 この規程は、城西大学 数理・データサイエンスセンター(以下、「センター」という。)運
営委員会規程第５条２に基づき、城西大学 数理・データサイエンスセンター連絡委員会（以下、連絡委員会）の組織及び運営について定めるものとする。
（組織）
第２条 連絡委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する(1) センター長(2) 顧問教員(3) 各教育組織から推薦された教員(4) その他委員長が必要と認めた教職員
２ 前項第２号の委員は、センター長が推薦し、運営委員会の議を経て、学長が任命する。
（任期）
第３条 第２条に掲げる委員の任期は、２年とする。再任を妨げない。
２ 前項の委員に欠員が生じた場合、後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長）
第４条 連絡委員会に、委員長を置き、センター長をもって充てる。
２ 委員長は、会議を招集し、その議長となる。
（会議）
第５条 連絡委員会は、委員の過半数の出席をもって成立する。
（委員以外の出席）
第６条 連絡委員会が必要と認めた時は、委員以外のものを会議に出席させ、意見を聴くことができる。

附 則 この規程は、令和 ３年 ３月２４日より施行する。

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城西大学「データサイエンス教育プログラム」取組概要
プログラムの目的

数理・データサイエンスセンター

これからの「数理・データサイエンス・AI」の時代に本学学生がデータサイエンスの基礎的素養＆これからAI社会で生きて行く為の能力、具体的には情報・コンピュータ・セキュリティ・
ネット・AI等のリテラシーそして自ら考える力の修得を目指します。

城西大学における先進的な数理・データサイエンスの教育・研究の基盤であり、これまで以上に学部間および学外との連携・交流を図る事を目的として令和3年に設立されました。
令和3年度後期から数理・データサイエンスセンターが中心となってデータサイエンス教育の全学展開を行っています。

身につけられる力プログラム履修者

Excel演習やAIの仕組みなど従来の講義形式に加え、最後に1ヶ月間のグループワークを通じて学部を超えた学生と課題に取り組み、データ分析＆プレゼンテーション能力が身につきます。
プログラム修了時には以下の成果が得られるでしょう。

令和3年度後期より「データサイエンス入門」を開講し197名が履修しました。
令和4年度には新入生に大々的に宣伝し前後期合わせて760名が履修しました。

1. テレビ、新聞、雑誌、SNSなどで見かけるデータを正しく分析し、データを提示した人の持つ主張を客観的に判断できるようになる。
2. 現代社会における様々なデータの取り扱いや留意事項について、活用する側される側の両方の立場から意見できるようになる。
3. 社会に浸透しつつあるAIの出来る事/苦手な事を理解し、あくまで人間を中心に据えるAI社会で自分の役割を見つける事ができる。

「データサイエンス入門」は学生が履修しやすい様に年間10コマ開講されており、令和8年までに本学学生の4割以上が履修する事を目標にしています。

修了要件(本プログラム)

さらなるプログラムへ

センター提供の全学科目「データサイエンス入門」または経済学部開講科目「ＡＩと経済」の単位取得「データサイエンス教育プログラム」を修了した学生はさらなるプログラム「ベーシックレベル」，「アドバンストレベル」に進むことができます。
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補足資料1:教育プログラムの組織・点検・評価体制
教育プログラムの組織体制

履修生からの評価をBIツールで可視化

数理・データサイエンスセンター運営委員会（学⾧、センター⾧、学部⾧、関連教員）
数理・データサイエンスセンターの運営
数理・データサイエンスセンター連絡委員会（センター⾧、各学科からの委員、顧問委員）
教育の改善・進化・点検・評価

数理・データサイエンスセンター（CMDS)
数理・AI・データサイエンス教育
全学部学生

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補足資料2:授業の方法・内容・実施体制
新入生へ配布したパンフレット

最終課題グループワークでのプレゼンテーション一覧

理DS セ ン タ ー の 講義「 デ ー タ サ イ エ ン ス 入門」 の 紹介

データ サイ エ ンス 入門発表会ト ピッ ク 一覧

2023年度新入生向け

2021年4月に 新設さ れ た 理 デ ー タ サ イ エ ン ス セ ン タ ー で は 全学部生に 向け て
理 デ ー タ サ イ エ ン ス AIに 関す る 講義を 提供し て い ま す●発表会のルール
1. 発表テ ーマは2 つ『 ①大学生活を 「 よ り 良く 」 する 為にで き る 事 ②城西大学を 人気大学にする 為の政策立案』
2. 各グループ は持ち 時間15 分で 、 発表時間10~ 13 分+ 質疑応答です。 (15分×5グループ + 予備5分= 80分で1コ マ)

現代社会で 生き る デ ー タ サ イ エ ン ス の 講義

3. 質疑応答と 審査投票はICTツ ールによ り スムーズ化さ れリ アルタ イムで 進行し ま す‧ AIと は 何か ？基礎か ら 用ま で 豊富な 実例で 学べ る ！
‧ デ ー タ サ イ エ ン ス で エ ビ デ ン ス に 基づ く 思考力を 鍛え よ う ！
‧ E xcelを 筆頭に 多彩な ICT ツ ー ル を 実 し な が ら 習得で き る ！
城西大学で 貴重な 学部●ト ピ ッ ク の一覧 （ 丸数字①と ②が上のテ ーマに対応）
講義の 画（大学ア カ ウ ン ト が 必要で す ）型講義の １つ

3限
4限
5限

火

坂
坂

坂
坂
坂戸は3教室3教員で同時授業！

デ ー タ サ イ エ ン ス 教育プ ロ グ ラ ム 認定制度

（ 内容は基本的に同じ です）‧ 「 DS 入門」 ＋ 各学部講義（下表）か ら ６ 位 ＝ 大学 自の 修了証（ベ ー シ ッ ク レ ベ ル ）‧ 学部 の 必修/関連科目だ け で 6 位が 自然と 取得で き る 親切設計（詳細は 大学HP 参照）‧ ３年次に は よ り 門的な 容の ア ド バ ン ス ト レ ベ ル の 開講も 予定さ れ て い ま す‧ 就職活動で デ ー タ サ イ エ ン ス や AIの 素養が 役立つ 可能性大！
経済学部

2年

1年

ee1名, yv3名, zm 1名

C ②学部・ 学科の数と 大学人気の分析①大学満足度に相関する 要因

ls1名, yv3名, zm 1名

D ①没頭で き る も のを 見つける ②有効な広告戦略

水

現代政策学部

経営学部

理学部数学科

理学部化学科

薬学科

薬科学科

データ サイ エ ン スの基礎

社会調査法(量的調査)

プロ グラ ミ ン グI, II

コ ン ピュ ータ によ

分析化学A

薬学総合演習A

薬科学実習C

公衆衛生学

経済統計学I, II

社会調査法(質的調査)

データ ベースマーケ ティ ン

る 統計

化学数学III, IV

情報科学

薬科学実習D

公衆栄養学実習

AIプロ グラ ミ ン グの基礎

数理的思考法IA, IB

グA, B

線型代数学II

無機分析化学実験

情報科学

食品衛生学実験

情報学特講III, IV

プロ グラ ミ ン グA, B

情報デザイ ン 演習 I, II

微分積分学II

物理学実験

公衆栄養学A

情報技術III‒VIII

情報通信政策論

情報学特講I~ IV

代数学基礎

情報科学序論スポーツ 栄養学演習

表計算ソ フ ト によ る 数

情報セキュ リ ティ 論

統計数学I, II

コ ン ピュ ータ 入門

量分析

W ebデザイ ン 入門

計算機数学I, II

IT論I, IIW ebプロ グラ ミ ン グ入門

プロ グラ ミ ン グI, II

AIと 経済政策研究の基礎数学A, B

情報技術I, II

線型代数学IA, IB

化学基礎セミ ナーI

データ ・ リ サ

薬学数学演習基礎分析化学実験

経済の基礎数学I, II

統計学入門A, B

情報倫理と セキュ リ テ ィ ー

微分積分学IA, IB

化学数学I, IIーチリ テ ラ シ

薬科学実習A

栄養情報科学演習

経済学のた めの統計入

コ ン ピュ ータ ・ リ テ ラ シ

情報エ キスパート I, II

計算機入門Iー論

物理学実験

門I, II

ーA, B

シュ ミ レ ーショ ン 演習入門

統計I, II

情報学概論A, B

コ ン ピュ ータ ・ リ テ ラ シーI

情報学特講I, II

メ ディ ア・ リ テ ラ シー

コ ン ピュ ータ ・ リ テ ラ シ

情報学概論

ーI, II

情報化社会と 法

医療栄養学科yv3名, zm 2名

B ①②私達の憧れを 実現する 大学E

紀尾井

メ ン バー内訳

A ①勉強は無駄になら ない②年齢層や特徴を 捉えたSN S活用術

‧ 他学部の 学生や 先輩 後輩と 交流で き る ！（学部に 関係な く 誰で も 受講で き ま す ）‧ 最終課題の グ ル ー プ ワ ー ク で コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 能力の 向上！プ レ ゼ ン 能力も 身に 付き ま す ！
‧ 選べ る ４＋１コ マ ＆春・秋学期で 年２回開講！（基本的に 全コ マ 全教室同じ 容で す ）月

ト ピッ ク班

yv4名, zm 1名①②グループワーク と イ ン タ ーン の相乗効果

ee1名, yv3名, zm 3名

F ①学部も 学科も 学年も 越えた交流②城西の強みを SN Sの組織化で

sm 1名, yv3名, zm 1名

G ①他学部の人と 価値観の交流②オン ラ イ ン オープ ン キャ ン パス

sm 1名, yv3名, zm 1名

H ①ICTシ ステム組み込み型授業②学部で部活を 支えて世界レ ベルへI①②と き めく 学生時代を 作る ために

ls1名, yv4名
sm 1名, yv3名, zm 1名

J ①②新し い形の奨学金＆留学支援

ls1名, sm 1名, yv3名

K ①今の学生に必要な行動②今の大学に必要と さ れる こ と

紀尾井町sm 6名

L ①理想的な大学生活習慣②城西大学を 有名にし よ う 大作戦

紀尾井町sm 7名

M ①友達は必要なのか？予習復習は？②高い就職率と 就職先

ls2名, sc2名, yk2名

N ①②大学生活に彩を

ls2名, sc1名, yk2名, zm 1名

O ①②学内外に情報伝達する 手段の改善と 学内放送の導入

ls1名, sc2名, yk2名, zm 1名

P ①JU n a viと W e b cla ssを 一つのア プリ に②大学バスの男女平等

ls1名, sc2名, yk1名, zm 2名

Q ②夜間コ ースで選べる 授業形態①清潔で明る い安心の大学生活を

ls2名, sc1名, sm 1名, yk2名

基礎化学計算R ②目に留ま り やすく 手に取り やすい広告①サーク ル革命を 起こ す

情報技術I, IIyy4名, zm 1名

技術と 社会I, II

皆さ ん の 参加を お 待ち し て い ま す ！ J Unaviで シ ラ バ ス

索し て ね ！

S ①広い構内に徒歩以外の移動手段を ②食堂に復興と 改善を－ 城西大学から 学問を 興す

ee1名, yk1名, yy3名
紀尾井町sm 1名（ 三年生）

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主体性に委ねても 不思議と ユニーク にト ピ ッ ク ＆スラ イ ド が完成し ま し た。
発表会はzoom 配信し 教職員20～30名にご清聴＆審査し ていただき ま し た。