設置の趣旨等を記載した書類
目
１

次
3

設置の趣旨及び必要性（１）設置の趣旨（２）教育上の目的（３）３つの方針（４）組織として研究対象とする中心的な学問分野（５）教育研究上の数量的・具体的な到達目標

２

8

学部・学科等の特色（１）データサイエンス学科の特徴

３

学部・学科等の名称及び学位の名称

8（１）学部・学科の名称（２）付記する学位の名称（３）学科名称の理由（４）学位名称の理由（５）学科・学位の英文名称の理由
４

教育課程の編成の考え方及び特色

9（１）教育課程全体の体系（２）全学共通科目について（３）専門教育科目について（４）必修科目について（５）選択必修科目について（６）選択科目（７）履修順序と配当年次（８）科目の設定単位数の考え方
５

教育方法、履修指導方法及び卒業要件

14（１）授業の内容に応じた授業の方法の設定について（２）配当年次の設定方法（３）卒業要件（４）履修モデル（５）履修科目の年間登録上限（CAP 制）の設定について（６）他大学における授業科目の履修について（７）留学生の在籍管理の方法、入学後の履修指導、生活指導等
６

取得可能な資格

18

７

入学者選抜の概要

18（１）アドミッション・ポリシー（２）選抜方法、選抜体制（３）科目等履修生や聴講生、正規学生以外の受入れ人数や方策等の具体的な計画－設置等の趣旨（本文）－1－

８

教員組織の編成の考え方及び特色

20（１）設置の趣旨、特色、教育課程を踏まえた教員配置の考え方（２）教育課程における中核的な科目、必修科目に関する教員配置の計画（３）教員の担当科目数の考え方（４）研究機能を確保する教員配置の計画（５）教員組織の年齢構成と教育研究水準の維持向上及び教育研究の活性化（６）既設学部等からの異動による影響
９

23

施設、設備等の整備計画（１）校地、運動場の整備計画（２）校舎等施設の整備計画（３）図書等の資料及び図書館の整備計画

１０

26

管理運営

（１）教授会（教授会の役割、構成員開催頻度の予定、審議事項）
１１

自己点検・評価

28

１２

情報の公表

28

（１）教育研究活動等の状況に関する情報の公表についての内容（２）データサイエンス学科の管理運営
１３

教育内容等の改善を図るための組織的な研修等

29

１４

社会的・職業的自立に関する指導等及び体制

30（１）教育課程内の取り組み（２）教育課程外の取り組み（３）適切な体制の整備－設置等の趣旨（本文）－2－

１

設置の趣旨及び必要性（１）設置の趣旨
1990 年代に登場したインターネットは 21 世紀に入り、ＳＮＳの普及に伴い、グローバルからローカルまでをカバーする双方向メディアとして不可欠な存在になっている。インターネットは人だ
けでなく、ものも接続できることからネット上にはビッグデータと称する膨大なデータが蓄積され、さまざまな利用に供している。インターネットの深化とともにデジタル技術の革新も目覚まし
く、今日の人工知能を支えているのはネット上のビッグデータとソフトウェア技術の共有基盤であるといえよう。
このように、デジタル技術を享受することにより社会や日常生活が想像を超えて大きく様変わりしている一方で以下の課題が顕在化している。
a

データやデジタル技術がＧＡＦＡに象徴されるごく一部の企業に掌握され、我が国の多くの企業が後塵を拝し、競争力をなくしている。

b

我が国は官民ともにデジタル技術を使うだけでなく、活用して新たなしくみ創りを担える人材が圧倒的に不足しており、経済産業省は 2018 年に発表した『ＤＸレポート』において、デジタルト
ランスフォーメーション（以下ＤＸ）を推進しなければ業務効率・競争力の低下は避けられず、2025
年から年間約 12 兆円もの経済損失が発生すると予測し、これを「2025 年の崖」と表現している。

c

我が国では、次代を担う児童生徒を対象にプログラミングや情報に関する科目の導入が進みつつあるが、教育人材の不足、情報格差の問題、スマホ依存に伴う問題などが山積している。

d

大学教育では高校までの格差を解消するべく、入門教育として大学での学びに必要なワープロ、
表計算、プレゼンといった作法の道具としての情報リテラシーにとどまっている。企業では、これ
らのツールの利用はできて当たり前になっており、それで終わったのでは社会に有為なデジタル人
材の輩出につながらない。

e 従来、データを加工し、付加価値をつけたものが情報であり、さらにそれを普遍化したものが知識であると考えられ、ここ数十年間、「情報」に注目が集まってきた。しかし、整った情報だけを扱う
情報システムから得られる情報よりも生のデータをありのままに見える化することよって得られる情報の価値が大きいことが多くの分野で明らかになってきた。たとえば、テキストマイニングやデータの可視化を挙げることができる。学術研究の世界においてもデータの活用による知見を得ることの重要性は論を俟たない。個別の手法が普及することは望ましいが、手法の入門基礎から応用・開発まで学べる教育研究体制がないと輸入学問の利用に甘んじることになり、わが国の研究レベルの衰退や研究人材の枯渇につながりかねない。
f

データを用いて検証する実証研究は古くから多くの学問分野で実施されてきた。これまで統計科学の概念や統計学や多変量データ解析の手法は進展を続けてきたが、ここ 10 年で、数値データだ
けでなく、文字列やビットデータまでデータ形式の多様化と実務面でビッグデータの取得や活用が大きく進展し、包括する領域概念や手法の総体として「データサイエンス」が確立してきた。人工知能が特定の目的に限定すれば人間を凌ぐまでに発展し、汎用性が確保されたことも大きい。こう－設置等の趣旨（本文）－3－

して我が国では 2019 年に初めて横浜市立大学にデータサイエンス学部が設置され、翌年に滋賀大学も学部を設置している。2022 年現在、データサイエンスは新たな学部学科として多くの大学が競って名乗りを挙げている状況にあるが、従来の情報教育や統計学の授業科目を集め、データサイ
エンスを標榜する学科やコースも見られ、教育のレベルや質を確保することが課題となっている。
データサイエンスでは、理論だけでなく、企業経営やビジネスに関する知識・マインドをもとに現場力や実践力が問われるため、データから価値を創出し、課題解決に貢献できるデータサイエンテ
ィストを大学の専門教育でどう実現するかが課題である。
以上述べたように、データとデジタル技術のインパクトは凄まじく、経済社会的な課題だけでなく、高等教育研究機関としても課題をかかえていることが明らかになった。
このように我が国では、企業の競争力強化及び持続的成長を実現するため、データとデジタル技術を活用したビジネスモデルの抜本的な変革が不可欠となっている。
ＡＩ戦略 2019（令和元年６月 11 日統合イノベーション戦略推進会議決定）においては、「数理・データサイエンス・ＡＩ」を理解し、活用できる人材が必要であるとし、これらを身につけた人材を育成する仕組みとして、大学、短期大学、高等専門学校が実施する教育プログラムを認定する「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」が設けられた。
本学は、主専攻である学部学科に所属しながらデータサイエンスに関する知識を体系立てて学べる
ように 2020 年にデータサイエンス副専攻を開設した。同副専攻のプログラムは 2021 年８月に文部科学省の「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」に認定され、当該分
野の入門・基礎レベルの教育基盤を整えることができた。
データサイエンティスト協会・情報処理推進機構によれば、データサイエンティストに求められる
スキルセットとして、以下の３つがある。
データサイエンス力
情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力
データエンジニアリング力
データサイエンスを意味のある形として扱えるようにし、実装・運用する力
ビジネス力
課題背景を理解し、ビジネス課題を整理・解決に導く力
この３つのスキルの中で理系の知だけでは対処できないのが「ビジネス力」である。経営学部にデータサイエンス学科を設置する意義はまさにこの点にある。企業経営は、組織、経営戦略、流通、マーケティング、会計など多岐にわたり、亜細亜大学経営学部での４年間の学びに集約されている。本
学経営学部に在籍するデータサイエンス学科の学生は、多くの授業科目の履修を通じ、企業経営に関する知識・マインドを身につけることが可能になる。
以上のように、企業や組織が求める「数理・データサイエンス・ＡＩ」を活用する人材の養成に対して、データサイエンス副専攻では、単位数の限界からＤＸやフィールドであるマーケティング教育までは対応できない。そのため、現行のカリキュラム体系の中でＡＩ・データサイエンスと最も親和性の高い経営学部に新たにデータサイエンス学科を設置する。
また、経営学部は外国人留学生志願者数が最も多い学部であるが、減少傾向にあり、経営学部のカ
リキュラムを外国人留学生のニーズにより応えるように見直す必要にある。そこで、データサイエン－設置等の趣旨（本文）－4－

ス学科は、アジア地域からの外国人留学生の増加を図るとともに、英語を共通語として日本人学生と切磋琢磨する場を目指す。
（２）教育上の目的
経営学とデータサイエンス・ＡＩを身につけ、顧客課題や社会課題の発見・解決に貢献できる人材を育成する。
上記目的を達成するために、４年間で以下の能力を修得する。
① 社会におけるデータ・ＡＩ利活用を行うための洞察力・構想力② データ・リテラシー③ データ・ＡＩ利活用に関する法的・倫理的リテラシー④ ＡＩを活用するためのプログラミングスキル⑤ 統計的方法に関する知識と活用スキル⑥ 各種ＡＩツールの知識と活用スキル⑦ 経営戦略やマーケティング戦略に関する知識と活用スキル⑧ マーケティングに関する知識と活用スキル⑨ ビジネスモデルに関する知識と活用スキル⑩ 企業経営に関する全般的な理解（３）３つの方針
a 卒業認定・学位授与の方針（ディプロマ・ポリシー（ＤＰ））
経営学部データサイエンス学科（以下「本学科」という。）の教育課程において所定の単位を修得し、本学のディプロマ・ポリシーに加えてさらに次のような能力を修得した学生に学位を授与する。
1 情報技術と社会の関わりや古典的自然科学の基本的理解と、数理・データサイエンス・ＡＩを原理から理解できる数学・統計学の基礎力をもち、社会課題の解決に活用できる者
2 ＡＩ・機械学習に関して、データ収集と実装と可視化等を実行できるプログラミングの基礎的力量、ディープラーニングの事業活用を提案できる基礎知識、将来的にこれらの業務を英語で行える英語の基礎力をもち、社会の課題解決に活用できる者
3 未知のデータから新たな知見を引き出し実社会の問題解決に結びつけるマインドをもち、社会の課題解決に活用できる者
4 企業経営やビジネスに関する基礎的な知識を有し、社会課題の背景の理解並びに研究成果の現場への実装あるいは実践に関して洞察できる者
以上の４項目のＤＰを、以下の 10 項目のＤＰ項目に分割し、学修成果の可視化に活用する。
[ＤＰ1 社会自然]：情報技術と社会の関わりや古典的自然科学の基本的理解と応用力[ＤＰ2 数学]：数理・データサイエンス・ＡＩを原理から理解できる数学の基礎力と応用力[ＤＰ3 統計学]：数理・データサイエンス・ＡＩを原理から理解できる統計学の基礎力と応用力[ＤＰ4 データ]：データの基本的な取り扱いとＡＩ・機械学習のためのデータ収集の基礎知識と応用力[ＤＰ5 プログラミング]：ＡＩ・機械学習の社会実装を実行できるプログラミングの基礎的力量と応用力[ＤＰ6 ＡＩ機械学習]：ＡＩ・機械学習・ディープラーニングの事業活用を提案できる基礎知識－設置等の趣旨（本文）－5－

[ＤＰ7 メディアコンテンツ]：データ可視化等のためのメディアプログラミングの基礎的力量と応用力[ＤＰ8 英語]：英語資料を読みこなし英語で業務上のコミュニケーションをとれる英語の基礎力[ＤＰ9 マインド]：未知のデータから新たな知見を引き出し実社会の問題解決に結びつけるマイ
ンド[ＤＰ10 経営学]：企業経営やビジネスに関する基礎知識と応用力
b 教育課程編成・実施の方針（カリキュラム・ポリシー（ＣＰ））
本学科は、ディプロマ・ポリシーで挙げた知識・技能・態度を修得するために次のような方針に基づき教育課程を体系的に編成・実施する。
＜教育内容＞[ＣＰ1 社会自然]：情報技術と社会の関わりや古典的自然科学の基本的理解と応用力を養う科目を配置する。
[ＣＰ2 数学]：数理・データサイエンス・ＡＩを原理から理解できる数学の基礎力と応用力を養
う科目を配置する。
[ＣＰ3 統計学]：数理・データサイエンス・ＡＩを原理から理解できる統計学の基礎力と応用力を養う科目を配置する。
[ＣＰ4 データ]：データの基本的な取り扱いとＡＩ・機械学習のためのデータ収集の基礎知識と応用力を養う科目を配置する。
[ＣＰ5 プログラミング]：ＡＩ・機械学習の社会実装を実行できるプログラミングの基礎的力量と応用力を養う科目を配置する。
[ＣＰ6 ＡＩ機械学習]：ＡＩ・機械学習・ディープラーニングの事業活用を提案できる基礎知識を養う科目を配置する。
[ＣＰ7 メディアコンテンツ]：データ可視化等のためのメディアプログラミングの基礎的力量と応用力を養う科目を配置する。
[ＣＰ8 英語]：英語資料を読みこなし英語で業務上のコミュニケーションをとれる英語の基礎力を養う科目を配置する。
[ＣＰ9 マインド]：未知のデータから新たな知見を引き出し実社会の問題解決に結びつけるマインドを養う科目を配置する。
[ＣＰ10 経営学]：企業経営やビジネスに関する基礎知識と応用力を養う科目を配置する。
＜教育方法＞
1 主体的な学びを促進するとともに、他者との協力やコミュニケーションを体験するためにプレゼンテーションやグループワーク等の教育方法を工夫する。
2 大学での学びに必要なスキルを身につけ、企業や社会、仕事等への関心を高めるために
初年次教育を行う。
3 データサイエンス・ＡＩの専門領域で英語に慣れるために、ＣＬＩＬ（内容言語統合型学習）
科目を設け、英語を取入れた授業を行う。
4 企業の最先端や現場を知るために第一線で活躍している担当者を外部講師として招聘する。
5 実験、実習、演習、討論を伴う科目や卒業研究科目は、少人数教育により行う。

－設置等の趣旨（本文）－6－

6 数学が苦手な学生を対象に初年次に高等学校の数学から理解できるよう授業を行う。
7 数理・データサイエンス・ＡＩ分野の資格試験に対応した授業を行う。
c

学生受け入れの方針（アドミッション・ポリシー（ＡＰ））
本学科は、ディプロマ・ポリシーで述べたような知識・技能・態度を持つ人材を育成するために、

次のような人を求めます。そのために、多様な選抜方法を実施し、多面的・総合的な評価を行う。
1 データサイエンスの学修に不可欠な基礎的な数学力と論理的な思考力を有する。
2 企業や社会での課題発見と課題解決に意欲的に取り組める。
3 多様な人々とのコミュニケーションや協働を積極的に進められる。
4 高度情報技術社会の進展に関して、高い倫理と強い興味を有して挑戦できる。
本学科のカリキュラムマップを資料１に示す。
カリキュラムマップに示すように、本学科のＤＰはＣＰの具体的な科目に対応し、各学年学期で学ぶ内容が明示されている。ＤＰの各項目について、どの科目が対応し、それぞれ何単位あるかをチェックできるようにしている。概ね、各ＤＰ項目に対応する科目数や単位数はほぼ平均化することができている。データサイエンス学科が開講できた暁には、カリキュラムマップと学生の実際の単位の修得状況を用い、学生の学修成果をレーダーチャートにして可視化することが考えられる。各セメスタ
ー修了後に学修成果のチャートをフィードバックすることにより次セメスター以降に学生は何を履修しなければならないかを視覚的に把握できるようになろう。
ＤＰ8（英語）とＤＰ9（マインド）の科目数が少ないが、英語に関してはＣＬＩＬ科目を今後増加させる予定であり、経営学科の英語による専門科目「ビジネスイシュウズⅠ・Ⅱ」、「ビジネスコミュ
ニケーションⅠ・Ⅱ」も活用しながら英語力の育成を図っていく。ＴＯＥＩＣ®が所定の点数以上であれば、評価ポイントを与えることも検討する。
マインドに関しては、「データサイエンス・コロキウムⅠ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ」を１セメスターから４セメ
スターにわたり開講し、企業や大学などの研究機関の第一線で活躍している人を講師に迎え、実験、実習、プレゼンテーション、討論によるコロキウム形式の授業を行う。学生たちは一方通行ではなく、双方向の授業の場に置かれ、主体性や協調性とともにデータを基に課題解決への意欲や倫理観を身につけることができる。３・４年次で卒業研究Ⅰ・Ⅱを履修することにより自らの研究テーマについて
報告・討論を繰り返す中でマインドはさらに醸成されていくことになる。英語やマインドは、単に単位を修得すれば身についたといえるものではなく、授業時間外の活動が極めて重要になろう。
（４）組織として研究対象とする中心的な学問分野
本学科は組織として以下の分野を中心に研究活動を行う。
①データサイエンスや人工知能の手法の開発②データサイエンスや人工知能の手法のビジネス並びに社会への応用③仮想現実（ＶＲ）、拡張現実（ＡＲ）、複合現実（ＭＲ）、代替現実（ＳＲ）、メタバースなど３次元ヒューマンインタフェースを用いたアプリケーションの開発と応用④データサイエンスや人工知能の入門基礎教育に関する研究⑤データサイエンスと経営学の融合発展教育のあり方に関する研究⑥データサイエンスや人工知能のあり方や倫理に関する研究－設置等の趣旨（本文）－7－

（５）教育研究上の数量的・具体的な到達目標
本学科の専門教育では、以下の資格検定試験に対応した授業を実施するので、卒業までに最低２つの資格を取得することが望ましい。
・ＩＴパスポート試験
・基本情報処理技術者
・実用数学技能検定（準 1 級・2 級・準 2 級）
・統計検定（2 級・3 級・4 級）
・Python3 エンジニア認定基礎試験
・ディープラーニングＧ検定
英語力については、ＴＯＥＩＣ®を在学中に 2 回受験することを義務づける。
２

学部・学科等の特色（１）本学科の特徴
本学科は、亜細亜大学の特色並びに経営学部に設置されている利点を活かし、以下のような特徴によりデータサイエンティストの育成を行う。
データサイエンス・ＡＩを入門から応用発展まで学修① データサイエンティスト指向科目で分析力を磨くことができる。
② クリエイター指向科目で創造力を磨くことができる。
③ 文部科学省の「数理・データサイエンス・ＡＩ」プログラムに対応した授業である。
④ データサイエンス領域の各種試験に対応した授業である。
充実した学修環境⑤ 少人数によるプロジェクト型演習を取入れた授業科目が複数ある。
⑥ 英語でデータサイエンスを学べる授業科目が複数ある。
⑦ 企業と連携した実践的な授業がある。
⑧ 留学生との学び合いでグローバルなコミュニケーション力を向上させることができる。
亜細亜大学の強みを活かしたカリキュラム⑨ ビジネス指向科目群で経営力を学ぶ。
⑩ ＩＴパスポートからＤＸまで企業のシステム企画・開発・運用について学べる。
⑪ 文系向けの数学・統計学の入門・基礎科目が充実している。
⑫ 多彩な全学共通科目で幅広い教養を身につけることができる。
３

学部・学科等の名称及び学位の名称（１）学部・学科の名称
経営学部・データサイエンス学科
Faculty of Business Administration, Department of Data Science（２）付記する学位の名称
学士（経営学）
Bachelor of Business Administration－設置等の趣旨（本文）－8－

（３）学科名称の理由
本届出により設置する本学科設置の背景には、すでに述べたとおり、近時の企業が競争力強化及び持続的成長を実現するため、データとデジタル技術を活用したビジネスモデルの抜本的な変革が不可欠となっている点があげられる。このような状況に対応するために、社会におけるデータ・ＡＩ利活用を行うための洞察力・構想力やデータ・リテラシーとともにデータ・ＡＩ利活用に関する法的・倫理的リテラシー等の能力を有する人材がビジネスをはじめとした分野で広く求められる。本学科は、
このような時代の要請にこたえることを目的として経営学部にデータサイエンス学科を設置するものである。
政府の「ＡＩ戦略 2019（令和元年６月 11 日内閣付置「統合イノベーション戦略推進会議」決定）」においては数理・データサイエンス・ＡＩを駆使できる人材の育成を推進する目標が掲げられ、学科名称としてのデータサイエンス学科もしくはデータサイエンス学部を開設する大学は増加傾向にある。
また、データサイエンスは、用語自体も古くから使われており、学問的にも統計的、計算的、人間的視点の有機的結合として確立した分野である。国内外においてデータサイエンス（Data Science）の名称を含む学会が形成され、データサイエンスの実践者の団体も存在している以上から、本学経営学部において、企業や社会における課題を分析し、データサイエンスの手法を用いて課題解決に結び付けられる人材を育成する目的から、データサイエンスの名称による学科を設置するものである。
（４）学位名称の理由
学士学位の名称は、当該学部で学ぶ学問領域を適切に表すことが必要である（学位規則第 10 条）。
本学では、データサイエンス学科を経営学部に設置する背景として、データサイエンス分野の能力に加え、企業や社会のしくみやあり方に関心を持ち、データサイエンスの専門知識を活用し、多様なデータから新たな知見を引き出すことができる人材に学位を授与する。そして、データサイエンスの主たるフィールドである企業経営について入門から基礎・応用までを学ぶ科目を設置し、データサイエ
ンスを企業経営に活用するため科目を設置する。
以上から、ビジネス分野での深い知識を有し活躍できる人材の育成を目的としていることに鑑み学
位名称は学士（経営学）とする。
（５）学科・学位の英文名称の理由
学科・学位の英文名称については、広く国内、海外の大学等において Data Science が用いられており、学部では Faculty of Data Science 、学科では Department of Data Science が用いられていることから、本学における学科の英文名称については、「データサイエンス」は“Data Science”とする。
また、学士（経営学）の学位も、旧来より広く国内、海外の大学等において “Bachelor of Business
Administration”が用いられている。一部オーストラリア、ニュージーランド、アイルランドなどでは“Bachelor of Business”が授与されているようであるが、本学経営学部経営学科並びにホスピタリティ・マネジメント学科における学位英文名称の整合性に鑑み、“Bachelor of Business Administration”とする。
４

教育課程の編成の考え方及び特色－設置等の趣旨（本文）－9－

データサイエンス学科の教育課程の編成・実施の方針は、以下に示すように同学科の学位授与方針の各項目に完全に対応し、全 10 項目により構成されている。
データサイエンスのコア領域であるＡＩと機械学習を理解し、活用するためには、基礎となる「数学」、「統計学」並びに「データ」の扱い方を学修するとともに「プログラミング」スキルを身につける必要がある。データサイエンスの世界では、外国で開発されたライブラリやツールを共有・活用し、課題解決を行うのが文化として定着しているため、「英語」の語彙力や読解力が必要となる。さらに、ビジネスや社会の課題やその背景を理解し、課題解決に貢献するためには「社会や自然」についての広い視野をもち、「企業経営やビジネス」について学修する必要がある。以上の知識・技術・スキルに加え、データサイエンスを社会課題に適切かつ積極的に活用するためには、解決への意欲、挑戦する力、高い倫理観、協働する力などの「マインド」を醸成することが必要となる。カリキュラム・ポリシーの各項目にはこれらの事項が反映されている。
資料２にＣＰの各項目と具体的な科目との対応を示す。なお、ＣＰ1～5 は、データサイエンス・ＡＩに関する基礎的なスキルであるため、多くの科目に対応するが、ＣＰ1～10 の各項目に直接あるいは最も対応する科目に限定し、示している。
（１）教育課程全体の体系
データサイエンス学科の教育課程は、専門教育科目と全学共通科目の２つの科目群により構成される。
専門教育科目と全学共通科目の各科目は履修順序を考慮し、１～４年次にわたり配置されている。
学生は初年次から専門教育であるデータサイエンスの入門・導入科目を学ぶことができ、上級年次になっても興味や関心に応じ、幅広い教養を身につけることができるよう配慮している。
（２）全学共通科目について
全学共通科目は、亜細亜大学のすべての学部が共通して教育する、教養的科目が配置される科目区分である。
「全学共通科目」は、「言語と世界」「表現と芸術」「人間と社会」「こころとからだ」「情報と自然・環境」「人生と進路」に区分されている。これらの科目を履修することで、学士として身につけておくべき教養を獲得させる。なお、各領域は、データサイエンスの範疇を超えた幅広い視野を学生に与えるものであり、学生には各領域から幅広く学修するように指導する。
a 言語と世界「言語と世界」領域には、英語を始めとする各国語教育のための科目の他、各国・地域等の歴史や社会を学ぶ科目も配置される。この領域では、言語や社会への理解を通じてグローバルな視野を学生に与える。特に、アジア社会の基本的な理解を促すための科目も複数配置されている。
b 表現と芸術「表現と芸術」領域には、文学を中心に、伝統芸能や芸術などが配置されている。経営学部を含む本学の全学生が、学士課程の学生として身につけておくべき美意識の形成を促す。
c

人間と社会「人間と社会」領域には、社会科学諸学科の基本的な科目が配置される。幅広い社会科学の領域に触れる。

d こころとからだ－設置等の趣旨（本文）－10－

「こころとからだ」領域には、心理とスポーツを学ぶ科目が配置されている。この領域に配置された科目を履修することにより、「心」に対する理解を図り、健全な精神の源である健全な肉体の形成を促す。
e 情報と自然・環境「情報と自然・環境」領域には、ＩＴ系の科目を中心に、数理、地理、生物といった自然科学系の科目群と、技術の全体を概観する入門科目が配置されている。自然科学的な知の概要を理解するために学生はこれらの科目を履修する。さらに、データサイエンスの基盤的な知識を修得させる為、この科目分類における「情報と社会Ⅰ」及び「データサイエンス入門」を必修とする。
f 人生と進路「人生と進路」領域は、学生のキャリア意識を喚起するための科目が配置されている。学生が充実した職業人生を実現するためには、学生が個々人のキャリア開発の構想を、特に、成長著しいア
ジア経済を背景として、見定めさせることが必要となる。こうした問題意識を学生に喚起する。
（３）専門教育科目について
データサイエンス学科の専門教育科目は、データサイエンス系（以下、ＤＳ系と表記）と経営系の２つの科目群により構成される。以下、必修科目、選択必修科目、選択科目別に、全学共通科目と併せて説明する。
（４）必修科目について
必修科目の構成を資料３に示す。
専門必修科目は、データサイエンス系（以下、ＤＳ系と表記）と経営系に区分され、１年次に入門科目として、「人工知能概論Ⅰ」、「ビジネス入門」、「経営学」を配置している。ＡＩの具体的な技術を学ぶ前に、知能とは何か、コンピュータが人間の知能を模倣するしくみといった根本的な問いに人類はどう向き合ってきたかを「人工知能概論Ⅰ」で学ぶ。経営学を学ぶには、e コマースやサブスクリ
プション等の具体的なビジネスモデルの前に、ビジネスとは何か、企業経営とは何かを総論的に理解する必要があり、経営学領域の専門科目の入門科目に相当する「ビジネス入門」と「経営学」を学ぶ。
２年次には３年次以降の高度な専門科目の履修に入る前に、データサイエンスによる課題解決とはいかなるものかについて企業の経営層を外部講師として招聘した講義を通じ、洞察を深める「データサイエンス・トップマネジメント特別講義」を配置している。
大学教育は、講義形式の科目と演習あるいは実験・実習・実技形式の科目で構成され、講義で学んだ知識は活用して初めて自分のものになる。その活用の場が演習であり、データサイエンス学科では必修科目として３年次に「卒業研究Ⅰ」、４年次に「卒業研究Ⅱ」を配置している。新たな研究テーマ
で学術論文を作成するためには、その分野の基本的な知識を得た上で本質的な問題を把握し、独自の手法により分析・解明し、報告できる形にまとめるプロセスが必要であり、３年次から卒業研究に着手する意識をもたせる意味がある。
全学共通必修科目は、ＤＳ系と一般に区分され、ＤＳ系必修科目として「情報と社会Ⅰ」、「データ
サイエンス入門」を、一般系の必修科目として、「オリエンテーション・ゼミナール」、「英語（フレッ
シュマン・イングリッシュ）Ⅰ・Ⅱ」、英語を含む外国語科目を配置している。

－設置等の趣旨（本文）－11－

データサイエンス学科では、データサイエンスの基盤的知識を初年次に修得させる為、情報関連科目として以下の２科目を必修とする。
情報と社会Ⅰ（２単位、必修） 現代社会と情報の関わりに関する幅広い知識をもとに洞察できる素養を身に着ける事を目的とする科目。

データサイエンス入門（２単位、必修） データサイエンスを専門的に学ぶ為に必要な基本的事項の修得を目的とする科目

2010 年代以降、情報化の波は社会や生活にさまざまな変革や変容をもたらしている。その大波に人材育成の観点から対処するために生まれたのがデータサイエンスである。「情報と社会Ⅰ」では現在の情報社会を俯瞰するとともにＩＴの先導に伴うさまざまな課題の存在、さらにデータサイエンスによる課題解決の可能性について学ぶ。こうして、現代の情報社会を大局的に把握した上で、データサイエンスの各論に入る前に、「データの適切な扱いと前処理」、「適切なアルゴリズムの選択」、「結果の適切な解釈」の各プロセスについて実習を通して学ぶ科目が「データサイエンス入門」である。これにより、学生たちはデータサイエンスの実践プロセスの流れとともにデータにたいする基本的な態
度や心構えを学ぶことができる。
「オリエンテーション・ゼミナール」は、導入教育としてデータを活用したレポートの作成・プレ
ゼンを実践的に学ぶとともに、学生自身のキャリア開発としてデータサイエンスに関連する資格・検定の取得も含め、４年間の学修計画を立てる少人数クラスの必修科目である。
「英語（フレッシュマン・イングリッシュ）Ⅰ・Ⅱ」は、高校で学んだ英語力をもとにさらに英語の四技能を身につけるためにネイティブ教員が担当する科目である。データサイエンスの領域では、
英語で発信された情報を理解できる英語力が必要であり、近年は英語による動画も増えているため、「聴く」力を養う上で「英語Ⅰ・Ⅱ」は役に立つ。
外国語科目は、ネイティブ講師の担当する英語を必修として、さらに、英語、アラビア語、インド
ネシア語、韓国語、スペイン語、タイ語、中国語、ドイツ語、ヒンディー語、フランス語、ベトナム
語、ポルトガル語、モンゴル語、及びロシア語の 14 言語の何れかを選択して履修する。なお、海外からの外国人留学生は日本語科目を履修する。
英語を含む外国語科目は、大学全体のＤＰ項目のひとつである「グローバルな視点から世界の諸文化を理解し、その多様性を尊重できる」を実現するための基礎的な語学力を育成するために配置されている。
（５）選択必修科目について
データサイエンス学科の選択必修科目の構成を資料４に示す。
選択必修科目とは、必修科目に次いで重要度が高く、履修モデルや履修計画に応じて優先的に履修すべき科目群を明示したものであり、卒業までに所定の単位数を修得することが求められている。専
門科目と全学共通科目の両方に選択必修科目群が置かれており、専門選択必修科目はさらにＤＳ系と経営系に区分されている。全学共通選択必修科目は、ＤＳ系のみで構成されている。
専門選択必修科目はＤＳ系 22 単位と経営系 10 単位の計 32 単位以上を修得することが必要であり、32 単位を超過して修得した単位数は専門選択科目の単位数に算入される。全学共通選択必修科目
は 14 単位以上を修得する必要があり、１年次に開設された７科目 14 単位がほぼ必修になる。14 単
位を超過して修得した単位数は全学共通選択科目の単位数に算入される。

－設置等の趣旨（本文）－12－

専門選択必修科目のＤＳ系科目群には、数理・データサイエンス・ＡＩに関する専門科目が配置されている。
データサイエンス・ＡＩの分野は技術やツールの新陳代謝が激しく、授業内容も基本を押さえつつ、社会の趨勢に合せ柔軟に対応していく必要がある。そこで、データサイエンスやＡＩ分野におけるト
ピック的な技術やスキルについて双方向の講義、実習、プレゼンテーション、討論などアクティブラーニングを取入れた「データサイエンス・コロキウム」科目を１・２年次の各セメスターに配置している。企業人や専門の研究者が授業を担当するので学生たちは技術やスキルだけでなく、データマイ
ンドを学びとることができる。学生たちは、履修モデルや各自の履修計画に応じて１・２年次に選択履修し、３・４年次の「卒業研究Ⅰ・Ⅱ」につながることを期待している。
データサイエンス学科の教育課程を編成するにあたっては、経営学部経営学科の開設科目と全学共通科目をできる限り活用し、新規に開設する科目は必要最小限に抑えることにした。経営系の選択必修科目はマーケティングや会計をはじめ、“データ”を扱う科目や経営戦略やビジネスモデルなどデー
タサイエンスを実践するのに必要なビジネス力を養うための科目が配置されている。
また、データサイエンスで必須となる知識の修得を主眼として、数学やプログラミングに関連する
資料５の科目を選択必修科目として配置する。
「機械学習とディープラーニング」科目をはじめ、データサイエンス・ＡＩに関する３年次専門科
目を履修するためには、基礎となる数学や統計学の知識が不可欠のため、１年次に、「数学入門Ⅰ・
Ⅱ」、「統計学入門Ⅰ・Ⅱ」を履修し、２年次に、「データ数理Ⅰ・Ⅱ」、「データ分析Ⅰ・Ⅱ」を履修する。なお、入学後のガイダンス期間に数学のテストを実施し、数学が苦手な学生のために中学・高校の数学から橋渡しを行う補習クラスを設ける。
（６）選択科目
いわゆる自由科目に相当する選択科目は、専門選択科目 16 単位、全学共通選択科目 18 単位、自由
選択科目 10 単位の計 44 単位である。専門選択科目には、企業経営やビジネスを幅広く、かつ深く学べるよう経営学部経営学科の専門科目の大半の科目を配置している。
全学共通科目は、「言語と世界」「表現と芸術」「人間と社会」「こころとからだ」「情報と自然・環境」「人生と進路」の６領域に分けて科目を配置している。データサイエンス学科では全学共通選択科目
18 単位をこれら６領域から幅広く選択するように指導する。これは、データサイエンスを実社会との関わりで理解するために必要な観点の形成を目的としている。加えて、「言語と世界」領域並びに「情報と自然・環境」に配置されている幾つかの科目については、上述のように必修・選択必修科目としている。
学生の興味や関心は将来の進路にも関わり、多岐にわたるため、所属する学部学科のカリキュラム
だけでは対応できない場合がある。そこで、より幅広く、かつ深く学べるよう自由選択科目を設け、専門選択科目、全学共通選択科目、経営学部の他学科開放科目、他学部開放科目、単位互換他大学専
門科目の中から 10 単位まで修得できるようにしている。
（７）履修順序と配当年次
全学共通科目については、必修科目である「情報と社会Ⅰ」及び「デ－タサイエンス入門」について、１年次で修得すべきものとする。これは、２年次以降に展開されている専門科目の準備科目として位置づけている為である。並行して「数学入門Ⅰ・Ⅱ」や「統計学入門Ⅰ・Ⅱ」も積極的に履修す－設置等の趣旨（本文）－13－

るように指導する。その他の全学共通科目については、４年次卒業までに、設置されている６領域、すなわち「言語と世界」「表現と芸術」「人間と社会」「こころとからだ」「情報と自然・環境」「人生と進路」から、幅広く履修するよう指導する。なお、英語及び外国語科目については、１年次前期から順次履修し、２年次後期までに所定の単位数の修得を想定している。
専門教育科目については、１年次：入門・導入、２年次：基礎、３年次：応用、４年次：融合・発展に対応する科目を配置している。学生には必修科目、選択必修科目を最優先に履修するよう指導する。必修科目は開設セメスターにクラスを設定するので履修しないという選択の余地はない。必修科
目の単位を修得できなかった学生は次年度に当該科目を最優先で再履修することを義務づける。
「卒業研究Ⅰ」の単位を修得しないと「卒業研究Ⅱ」は履修できないため、自動的に留年となる。
（８）科目の設定単位数の考え方
亜細亜大学では、105 分授業を半期 13 週実施し、授業科目の単位数は大学設置基準第 21 条に基づ
き、設定している。具体的には、半期週１回の講義、演習は、毎回、事前・事後学修を義務づけ、２単位とし、半期週２回の講義は４単位としている。専門必修科目の「卒業研究Ⅰ・Ⅱ」は通年４単位科目である。
５

教育方法、履修指導方法及び卒業要件
データサイエンス学科のカリキュラム・ポリシーで述べた教育方法を再掲する。
1 主体的な学びを促進するとともに、他者との協力やコミュニケーションを体験するためにプレゼンテーションやグループワーク等の教育方法を工夫する。
2 大学での学びに必要なスキルを身につけ、企業や社会、仕事等への関心を高めるために初年次教育を行う。
3 データサイエンス・ＡＩの専門領域で英語に慣れるために、CLIL（内容言語統合型学習）科目を設け、英語を取入れた授業を行う。
4 企業の最先端や現場を知るために第一線で活躍している担当者を外部講師として招聘する。
5 実験、実習、演習、討論を伴う科目や卒業研究科目は、少人数教育により行う。
6 数学が苦手な学生を対象に初年次に高等学校の数学から理解できるよう授業を行う。
7 数理・データサイエンス・ＡＩ分野の資格試験に対応した授業を行う。

（１）授業の内容に応じた授業の方法の設定について
a 授業形式に応じた適切なクラス規模の確保
データサイエンス学科の専門教育科目は、ＤＳ系と経営系に大別でき、経営系科目の多くは講義形式の科目である。データサイエンス学科は入学定員 80 名であるので、多くの講義形式科目は上級年次の履修者を含め、100 名前後のクラス規模になると想定される。
「オリエンテーション・ゼミナール」や「卒業研究Ⅰ・Ⅱ」は演習科目であるため、必然的に 10～
15 名程度のクラス規模とする。
一方、データサイエンス学科の科目の中にはプログラミング科目やコロキウム科目のように実際に手を動かし、体験しないと身につかない内容を含むため授業中に演習や実習を伴う講義形式の科目も存在する。こうした科目は、複数クラスを設置する、または履修に先立って抽選を行うことにより適正なクラス規模となるよう配慮する。

－設置等の趣旨（本文）－14－

b 授業方法
データサイエンス学科のＤＳ系科目の具体的な授業方法について述べる。亜細亜大学ではコロナ禍
に伴うオンライン授業に対応するため令和２年度入学者から自宅にＰＣ必携を指導しており、令和３年度入学者からはノートＰＣを必携とした。従来は、各授業で用いる教材を紙媒体で配布していたが、ＰＣ必携に伴い、原則として教材はＬＭＳ（学修管理システム）により電子媒体により閲覧することにしている。そのため、授業中に教材を閲覧するためにはＰＣまたはスマホが不可欠であり、ＰＣ教室を利用しなくても一般教室でＰＣを用いた実習が可能となっている。
データサイエンス学科では、学生が日常的に各自のＰＣを持参し、授業に参加し、主体的なアクティブラーニングを行う。
（２）配当年次の設定方法
ＤＳ系科目（専門教育科目と全学共通科目）の配当年次は、１年次：入門・導入科目、２年次：基礎科目、３年次：応用科目、４年次：融合・発展科目の順に配置されている。
これだけでは学生が適切に履修することは保証できないため、以下の対策を講ずる。
a 履修ガイダンスによる履修指導
各セメスターの開始時期に実施される履修ガイダンスにより、履修登録が適切に実施されるよう履修指導を行う。
b 履修モデルの提示科目の履修が散漫にならないよう、かつ将来の進路の基礎となるよう履修モデル（後述）を提示する。
c

クラス主任制の設置
１・２年次は「オリエンテーション・ゼミナール」の担当教員が、３・４年次は「卒業研究Ⅰ・Ⅱ」の担当教員がクラス主任となり、各学期初めに個別に面談を行い、履修計画並びに学業成績と履修登録状況をチェックし、アドバイスを与える体制をつくる。

（３）卒業要件
データサイエンス学科の卒業に必要な単位数を資料６に科目区分ごとに示す。
卒業に必要な単位数を 124 単位とし、専門教育科目が 64～74 単位、全学共通科目が 50～60 単位としている。10 単位の幅は、自由選択科目として、専門教育科目、全学共通科目、他学部・他学科開放科目から履修する。専門教育科目と全学共通科目は、それぞれ重要度に応じて、必修、選択必修、選択に区分されている。
必修科目、選択必修科目、選択科目の内容については既に説明したので各科目群の単位数について説明する。
必修科目が多いことは学生の知識のバラツキをなくす上で有効であるが、単位を落とすと四年で卒業が困難になる可能性があるだけでなく、再履修者によりクラス規模が増大する危険性がある。一方、必修科目が少ないと、学生のベースとなる知識が揃わないため、上級科目で入門・導入から説明する必要が生じ、非効率となる。そこで、必修科目は必要最小限とするとともに、事実上必修に近い形で－設置等の趣旨（本文）－15－

の選択必修科目の設置や履修指導を行うことで対応する。
必修科目は、専門教育科目が 16 単位、全学共通科目が 18 単位の計 34 単位であり、卒業単位数の約 27％に相当する。選択必修科目は、専門教育科目が 32 単位、全学共通科目が 14 単位の計 46 単位である。必修と選択必修を合せ、計 80 単位であり、卒業に要する単位数の２／３に相当する。
卒業に必要なＤＳ系科目の総単位数は 52 単位、経営系の専門科目の総単位数は 30 単位であり、自由選択科目を専門教育科目から履修すれば、ＤＳ系と経営系の科目で最大 92 単位（約 74％）まで修得できる。
（４）履修モデル
データサイエンス学科の教育課程では、卒業後の進路として、データサイエンティスト、クリエイ
ター、データコーディネータの３つを想定している。
データコーディネータは職種の呼称として認知されていないが、データサイエンス・ＡＩに関する
基本的な知識と素養を備え、かつ企業経営やビジネスの知識を有する人材であり、データサイエンス・
ＡＩのエキスパートとビジネスの現場との調整やマネジメントを行うことができるビジネス指向人材である。そこで、データサイエンス学科の教育課程では、資料７に示すようにデータサイエンティ
スト指向、クリエイター指向、並びにビジネス指向の３つの履修モデルを想定している。
データサイエンス学科の次の専門科目（８科目、16 単位）は３つの進路に共通する科目である。
人工知能概論 I・II 各②／データ分析 I・II 各②／データサイエンス・トップマネジメント特別講
義②/ＩＴセキュリティ②／ビジネス入門②／経営学②
さらに、全学共通必修科目・選択必修科目（９科目、18 単位）である以下の各科目も進路によらず、共通基盤となる科目である。
情報と社会Ⅰ②／データサイエンス入門②／数学入門Ⅰ・Ⅱ各②／統計学入門Ⅰ・Ⅱ各②／
表計算とデータサイエンス②／プログラミング言語Ⅰ・Ⅱ各②
このように、データサイエンスの教育課程では 17 科目、34 単位を履修し、さらに、以下の３つの進路に応じた科目を履修する。
a データサイエンティスト指向（６科目、12 単位）
データサイエンティストは、ビジネスや社会の課題についてデータを収集し、データサイエンスの手法や既存のツールを用いて分析し、解決に貢献することを主たる業務とする。データサイエンティ
スト指向の学生はデータサイエンス・ＡＩの方法論や理論に特化した以下の科目を学び、分析力を磨く。
データ数理 I・II 各②／アルゴリズム入門②／機械学習とディープラーニング②／自然言語処理②／IoT 入門②b クリエイター指向（６科目、12 単位）
一般にデータサイエンスは与えられたデータを分析することがメインに思われがちであるが、ＤＸの一環としてアプリケーションの開発は重要な業務である。特に、内部のロジックよりも顧客インタ
フェースの成否がシステムの成否を左右するため、データから価値を創造できるクリエイターのニーズは高い。クリエイター指向の学生は以下の科目の履修を通して創造力を磨く。

－設置等の趣旨（本文）－16－

メディアプログラミング I・II 各②／ウェブアプリケーション②／モバイルアプリケーション②／
バーチャルリアリティ②／音楽情報処理②c

ビジネス指向（15 科目、36 単位）
理系出身のデータサイエンティストやクリエイターが多い中で、企業経営やビジネスをより多く学んでいるのが経営学部データサイエンス学科の強みであり、データサイエンス人材について企業はデータエンジニアリング力よりもビジネス力を重視している。データサイエンスやＡＩの導入・普及が進まない企業では、現場や経営者にデータサイエンス・ＡＩの理解が足りないことも指摘されており、今後重要となるのは、データサイエンス・ＡＩの専門性と企業経営やビジネスの両方に通じ、橋渡し・調整・マネジメントができる人材、すなわち、データコーディネータである。
以下の経営系選択必修科目の履修を通して、ビジネス力を磨くことができる。
・マーケティング関係： 流通・マーケティング②／社会調査法②／マネジリアル・マーケティン
グ論④／流通論④／マーケティング・コミュニケーション論②／デジタル・マーケティング論②・ファイナンス関係：

会計学②、経営財務論②、財務会計論④・ビジネス・ＩＴ関係： 経営戦略論②／ベンチャービジネス論②／人的資源管理論②／ＤＸ論②／ビジネスモデル分析②／経営システム論②
ビジネス指向の学生は、マーケティング関係、ファイナンス関係、ビジネス・ＩＴ関係の選択必修科目の中から興味・関心がある科目を履修する。
（５）履修科目の年間登録上限（ＣＡＰ制）の設定について
資料６に示すように、科目区分に従い、年間 40 単位を履修すれば、４年次に「卒業研究Ⅱ」（４単位）を履修することで卒業単位数を満たす。年間 40 単位は２単位科目に換算すると年間 20 科目であり、半期 10 科目に相当し、毎日２科目で週５日の授業があることになる。１単位 45 時間の学習時間が必要であるから２単位科目では 90 時間となり、授業中の時間数は 105 分×13 回／60 分＝22.75 時間であるから（90－22.75）／13＝5.17 時間となり、月～金の毎日１科目当たり平均約 2.5 時間の事
前・事後学修が必要となる。土曜、日曜に学習しないとすれば、２科目で毎日５時間の学修時間を確保するのが限界であろう。言い換えれば、休日も学習すれば、週 11 科目履修は可能と考えられる。
毎日３科目の授業があると、月～金の５日間で 15 科目の授業となり、年間 60 単位になるが、毎日、授業以外に 2.5 時間×３科目＝7.5 時間の事前・事後学修が必要となり、通学時間と授業時間を合せると 8 時間は必要となり、睡眠時間や食事その他の時間で８時間程度しかなく、健康的とはいえない。
データサイエンス学科のＤＳ系科目の授業は、プログラミングやデータ分析など授業時間外の活動
時間を確保する必要がある科目が多く、毎回の授業に参加し、レポート課題を提出するためにそれなりの時間を確保することが求められる。
そこで、年間登録上限を 44 単位に設定する。月～金の授業外学習で不足する分は休日を用い、学習することを求める。

－設置等の趣旨（本文）－17－

（６）他大学における授業科目の履修について
亜細亜大学では、武蔵野地区の大学と単位互換協定を締結しており、協定を結んだ他大学専門科目を履修した場合、自由選択科目に算入できる。
亜細亜大学は、月～金に１時限 105 分の授業が毎日４科目開講しており、学生の履修がタイトになっているため、移動時間まで含めると１～３年次に他大学の授業科目の履修は困難であると考えられる。
本学にはなく、他大学に開設されている科目は存在するが、時間（通学時間＋授業時間＋自宅学習時間）とコストを考慮した上で履修するかどうか判断する必要がある。特に、ＬＭＳの仕様が各大学で異なるため、本学と他大学の２つの大学のＬＭＳをチェックするのは煩雑であろう。
（７）留学生の在籍管理の方法、入学後の履修指導、生活指導等
亜細亜大学経営学部は、５つの学部の中で最も海外からの留学生が多く、大学の事務組織であるイ
ンターナショナルセンターをはじめ、留学生別科を設置しており、日常的に留学生のマネジメントを実施しているため、十分なノウハウを蓄積している。
留学生の入学試験の書類審査において日本語学校の出席状況を審査することにより出席が不良である留学生については面接時に欠席の理由を確認している。
入学後の個々の留学生の授業への出席状況は日本語科目担当教員と緊密に連携し、フォローしていく。
初年度は広報期間が短いため留学生入学試験をすべて実施することはできないが、２年目以降は数学やプログラミング能力の高い留学生を確保していく。また、３年次編入に関して、将来的には大連外国語大学との共同学位に基づく編入学生を若干名受け入れる可能性について検討している。
６

取得可能な資格
多くの資格検定の出題範囲は網羅的かつ標準的であり、大学教育の質保証の趣旨に合致することを踏

まえ、データサイエンス学科では特色のひとつとして、各種検定試験に対応した授業を行うことを挙げている。データサイエンス学科の学生は、資格取得のための独学や課外講座等を受講することなく、通常の授業を履修することにより資格試験の勉強を行うことができる。
本学では数理・データサイエンス・ ＡＩ 教育における人材育成を推進し、学修成果の可視化を図る
とともに、大学教育の質保証及び学生の成長を支援することを目的とした「亜細亜大学データサイエン
ス大賞報奨金」を令和２年度に新設した。具体的には「統計検定」「実用数学検定」「G 検定」「Python3
エンジニア認定基礎試験」の４つの検定資格を取得した学生には級に応じた報奨金を授与している。
亜細亜大学経営学部データサイエンス学科の教育課程における授業科目の授業の範囲が試験の出題範囲を包含している資格を資料８に示す。当該科目を履修し、高い成績で単位を修得した学該当する資格に対応する実力または能力があるという意味で認定資格ということができる。個々の資格を取得する
ためには、それなりの受験勉強が必要であることは言うまでもない。
７

入学者選抜の概要（１）アドミッション・ポリシー
亜細亜大学は、以下のような入学者選抜に関わるアドミッション・ポリシーを明快に示し、多様な選抜方法を準備している。

－設置等の趣旨（本文）－18－

特に、本学の教育理念「多様な夢に挑戦し、アジアの未来に飛躍する人材を育成する」に共感し、建学の精神「自助協力」を体得しようとする志（こころざし）を持つ人を歓迎します。
1

希望する学部学科の教育内容が理解できるように、高等学校の教育課程において基礎的な知識・技能を修得している。

2 身の回りの社会的現象から、自ら問題を発見し、自ら考え、自ら判断し、説明することができる。
3 本学で学ぶ４年間で、自らのスキルやキャリアを向上させる意欲と明確な目的意識を持つ。
4

多様な社会・文化について関心を持ち、多様な価値観を持つ人々と協働する積極性と、異なる意見に耳を傾ける柔軟性を有する。

5 大学で学ぶ知識・技能・態度・体験を社会のために活かしたいという意欲がある。
経営学部データサイエンス学科は、亜細亜大学のアドミッション・ポリシーを踏まえ、次のようなア
ドミッション・ポリシーを提示している。
データサイエンス学科では、データサイエンス・ＡＩと経営学を両輪として修得し、社会の多様な課
題の発見と解決に積極的に貢献できる人材の育成を目指します。
1 データサイエンスの学修に不可欠な基礎的な数学力と論理的な思考力を有する。
2 企業や社会での課題の発見と解決に意欲的に取り組める。
3 多様な人々とのコミュニケーションや協働を積極的に進められる。
4 高度情報技術社会の進展に関して、高い倫理と強い興味を持ち続けて挑戦できる。
（２）選抜方法、選抜体制
入学者の選抜は、上で述べたアドミッション・ポリシーおよび本学科で受け入れたい学生像との整合程度に照らして実施する。その方法としては、学力試験に重点を置き選抜していく一般入試、志願者の能力や適性などを多面的かつ総合的に見極め選抜していく推薦入試を整備する。なお、今後の予定として、本学科のアドミッション・ポリシーとの整合性を前提に、志願者の能力や適性を総合的に判断して選抜していく総合型選抜入試の導入を検討中である。
a 一般入試
経営学部データサイエンス学科では、一般入試として、本学の作問による学力試験、大学入試セン
ター共通テストを利用した学力試験を実施する。なお、一般入試では、東京都武蔵野市に置く本学キャンパスだけでなく、受験生への利便な受験機会を広く確保するため、全国の主要都市での学力試験の実施も整備する。募集定員は 68 名とする。
b 推薦入試データサイエンス学科では、学校調査書や自己作成文章、本学科での丁寧な面接などを組み合わせ
ることにより、学力試験では容易に計れない受験者の能力や適性等を多面的かつ総合的に判断して選抜する。募集定員は 10 名とする。
c

その他の入試
経営学部データサイエンス学科では、志願者の特性に応じて、外国人留学生入試を実施する。募集

定員は若干だが２名とする。

－設置等の趣旨（本文）－19－

d 入試制度別の入学者割合
経営学部データサイエンス学科で整備する入学者選抜制度は、上に挙げた通りである。一般入試とその他の入試を合わせた募集定員は 70 名であり、推薦入試の募集定員は 10 名であるため、一般入試等と推薦入試の募集定員の比率は７:１となる。
（３）科目等履修生や聴講生、正規学生以外の受入れ人数や方策等の具体的な計画
データサイエンス学科では、講義形式の専門科目において、科目等履修生や聴講生の受入れを認める。ただし、これらの受入れ人数については、正規の学生の学修に支障の出ない範囲（およそ履修登
録数の 10％程度まで）で管理する。
８

教員組織の編成の考え方及び特色
経営学部データサイエンス学科の入学定員は 80 名、収容定員 320 名を計画している。学位の種類は「学士（経営学）」であり、大学設置基準別表第一によれば、収容定員 320 名に対して必要となる専任
教員数は 10 名以上と定められている。また、経営学部データサイエンス学科の設置と同時に他の学部において合計で同数の収容定員の削減を行う計画であり、大学全体の収容定員の増減はない。
亜細亜大学においては、大学設置基準別表第一により定められる専任教員を、専門教育を主として担当する教員として配置し、大学設置基準別表第二により定められる専任教員を全学共通教育を主として担当する教員として配置している。前述のとおり、経営学部データサイエンス学科の設置にかかわる大学全体の収容定員の増減はないことから、経営学部データサイエンス学科の専任教員組織は専門教育を主として担当する大学設置基準別表第一の定める教員によって構成される。したがって、ここでは、大学設置基準別表第一に基づき配置される主として専門教育を担当する専任教員の組織編成について説明する。
（１）設置の趣旨、特色、教育課程を踏まえた教員配置の考え方
経営学部データサイエンス学科の設置の趣旨及び必要性、特色を再度掲示すれば以下の通りとなる。
【趣旨】
人工知能がコモディティ化する近い将来の社会像の考察
我が国におけるＤＸ人材の不足に関する考察
文理融合的な視点でデータ分析と課題解決を行える人材に関する考察【必要性】
分析力を磨くサイエンティスト指向の科目群
創造力を磨くクリエイター指向の科目群
経営力を磨くビジネス指向の科目群【特色】
MDASH(数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度)に対応した授業
各種検定に対応した授業
少人数・プロジェクト型演習
留学生と学びあえる授業
これらの事情を踏まえた場合、専任教員組織には以下の事柄が要請される。
・人工知能の理論及び応用を担当できる教員の配置
・データサイエンスの基礎となる数理分野を担当できる教員の配置－設置等の趣旨（本文）－20－

・データの取得および統計処理を担当できる教員の配置
・プログラミング及びＶＲ等のコンテンツ開発を担当できる教員の配置
・上記に加え経営学を担当できる教員の配置
同時に各教員に対しては「卒業研究Ⅰ」、「卒業研究Ⅱ」を含むアクティブラーニングの実践に参画することが求められる。
（２）教育課程における中核的な科目、必修科目に関する教員配置の計画
教育課程の中核をなす授業科目は、いうまでもなく必修科目となる。必修科目については、原則、専任教員を配置する。経営学部データサイエンス学科における必修科目は、次のとおりである（語学科目を除く）。
講義科目
演習科目

人工知能概論Ⅰ、データサイエンス・トップマネジメント特別講義、ビジネス入門、経営学、情報と社会、データサイエンス入門
オリエンテーション・ゼミナール、卒業研究 1、卒業研究Ⅱ

これらの必修科目には、専任教員を配置する。ただし、「データサイエンス・トップマネジメント特別講義」は専任教員が担当しながら、隔週でデータサイエンス企業の経営者をゲストスピーカーとして招聘した授業を展開する。ゲストスピーカーは、深層学習の社会実装を進める企業やＤＸを推進する企業から、これらの技術とビジネス展開を熟知した経営層の人材を招聘する。また、専門選択必修
科目（「人工知能概論Ⅱ」、「メディアプログラミングⅠ」、「メディアプログラミングⅡ」、「IoT 入門」、「自然言語処理」、「データ数理Ⅰ」、「データ数理Ⅱ」、「データ分析Ⅰ」、「データ分析Ⅱ」、
「音楽情報
処理」、
「アルゴリズム入門」、「機械学習とディープラーニング」、「ウェブアプリケーション」、「モバ
イルアプリケーション」
、
「ＤＸ論」
、
「バーチャルリアリティ」、「ＩＴセキュリティ」、「データサイエンス・コロキウムⅠ」、「データサイエンス・コロキウムⅡ」、「データサイエンス・コロキウムⅢ」、「データサイエンス・コロキウムⅣ」、「会計学」、「流通・マーケティング」、「経営財務論」、「経営戦略論」、「社会調査法」、「マネジリアル・マーケティング論」、「流通論」、「財務会計論」、「ベンチャービジネ
ス論」、「人的資源管理論」、「マーケティング・コミュニケーション論」、「ビジネスモデル分析」、「経
営システム論」、「デジタル・マーケティング論」）についても、原則、専任教員を配置する。
（３）教員の担当科目数の考え方
亜細亜大学においては、特任教員、助教、客員教員を除く専任教員については、週 12 時間（２時間×６科目）を基本としている。現実にはさまざまな理由からこれを上回る、あるいは下回ることもあるが、特殊な要因による例外を除けば、最低週６時間から最高週 20 時間の範囲に分布している。
（４）研究機能を確保する教員配置の計画
経営学部データサイエンス学科が教育研究対象とする中心的学問分野は、データから新しい価値を見出し課題解決へと結びつける「統計学・数理工学」、メタバースが普及する社会における基盤となる「プログラミング・コンテンツ開発」、これらの社会実装・ビジネス展開をささえる「経営学」である。
したがって、経営学部データサイエンス学科における研究機能を確保するためには、「統計学・数理工学」、「プログラミング・コンテンツ開発」を専門とする教員を配置した上で、既設の経営学部経営学科から兼担教員として参加する「経営学」の研究者と連携を図る必要がある。こうした基本計画に基づき編成する経営学部データサイエンス学科の教員組織を構成する専任教員８名及び兼担教員２名－設置等の趣旨（本文）－21－

の専門分野は以下のとおりである。
専任教員及び兼担教員担当科目系列一覧（令和５年４月１日時点）
科目系列
職位

氏名

統計学・

プログラミング・

数理工学

コンテンツ開発

経営学

○

教授

安形 輝

教授

東条 敏

○

教授

平岡 和幸

○

○

教授

堀 玄

○

○

教授

吉田 律

○

特任教授

荒井(小暮) 清佳

○

准教授

石塚 隆男

准教授

野口 康人

兼担教授

鈴木 信幸

○

兼担准教授

小川 悦史

○

○
○

（５）教員組織の年齢構成と教育研究水準の維持向上及び教育研究の活性化
経営学部データサイエンス学科の専任教員及び兼担教員の年齢構成は、設置予定の令和５年４月１日時点で、以下のとおりとなる。
専任教員及び兼担教員年齢層別人数（令和５年４月１日時点）
専任兼担

61 歳〜65 歳

3名なし

51 歳〜60 歳

3名

1名

41 歳〜50 歳

1名

1名

31 歳〜40 歳

1名

なし

専任教員、兼担教員ともに教授を主体とする構成としては比較的バランスのとれた年齢構成であり、定年退職者が生ずる場合には 41 歳〜50 歳または 31 歳〜40 歳の人材を採用し常にバランスのとれた
年齢構成を維持する計画である。また、専任教員の教授６名の SCOPUS データベース掲載論文数の合計は 200 を超えており、経営学部データサイエンス学科の教育研究の活性化は十分であると考えられる。なお、専任教員及び兼担教員計 10 名のうち女性は１名である。一方、職位別の構成は以下のとおりである（特任教授１名を含む）。
専任教員及び兼担教員職位別人数（令和５年４月１日時点）
専任

兼担

教授

6名

1名

准教授

2名

1名

講師

なし

なし

助教

なし

なし

－設置等の趣旨（本文）－22－

経営学部データサイエンス学科の基幹科目である「人工知能概論 I」、「人工知能概論 II」、「自然言語処理」、「データ数理 I」、「データ数理 II」、「機械学習とディープラーニング」については、教授がこれを担当するため、教育の水準は維持されているものと考える。
（６）既設学部等からの異動による影響
経営学部データサイエンス学科の教員組織の編成にあたっては、既設の経済学部経済学科及び国際関係学部国際関係学科及び経営学部経営学科からそれぞれ１名ずつ全学共通教育を主として担当する教員の異動を伴う。異動する２名はいずれも移動後も従前の全学共通科目の一部を継続して担当し、残る全学共通科目については非常勤講師が担当する計画であり、全学共通教育の科目配置への影響はない。さらに経営学部経営学科からも専門教育を主として担当する教員１名の異動を伴うが、異動後も従前の経営学部の専門科目の一部を継続して担当し、残る専門科目については他の経営学部経営学科の専門教育を主として担当する教員が担当する計画であり、経営学部経営学科の科目配置への影響はない。
９

施設、設備等の整備計画（１）校地、運動場の整備計画
令和元年 10 月に策定した「亜細亜大学スポーツ振興施策３カ年計画」に基づき、老朽化している
日の出校地のスポーツ施設を全体的に整備する「日の出キャンパス再開発計画（資料 11）」を推進している。令和４年度は、トレーニングセンター、テニスコートの改修のほか、新たにクラブハウスを建築し、その２階に運動部各団体の部室機能を集約する。
一方、武蔵野校地は、武蔵野市との覚書「亜細亜大学武蔵野キャンパス再開発計画に関する覚書（平成 24 年２月１日締結）に沿って整備計画が進められ、平成 25 年に新校舎（５号館）、平成 27 年に学生食堂棟「ASIAPLAZA」、平成 30 年に新研究室・事務棟「１号館」がそれぞれ竣工し、跡地整備工事により、学生、教職員の憩いの広場を設け、令和２年度に整備計画は完了した。
この整備計画により、令和４年４月現在、校地面積は、武蔵野校地 52,647.49 ㎡、日の出校地
92,999.21 ㎡、合計 145,646.70 ㎡である。
授業は、ほぼ武蔵野校地で行っており、日の出校地では、体育実技の一部の授業が行われている。
武蔵野校地において学生が休息できる主な空地は、先述の憩いの広場のほか、体育館前広場（約 3,000㎡）と中央広場（1,715.29 ㎡）などである。また、２号館には屋上庭園（約 900 ㎡）を設けている。
ほかにも学内通路を広く設けてベンチを設置するなどして、学生の休息場所の確保に努めている。
学生食堂「ASIAPLAZA」は、地下１階地上４階建、S+SRC 造、総床面積 5,412 ㎡、総座席数 1,211である。令和４年３月現在は、新型コロナウイルス感染症防止対策の観点からアクリルパネルを設置
し、飲食時の飛沫感染対策を講じつつ、現代の大学施設に求められる多様な学習環境を提供している。
概要は、学生が快適に食事を楽しむことができる≪カフェ＆ダイニング≫、食事をしながらグループ
学習やアクティブラーニングができる≪ラーニングコモンズ≫、学会や学生の成果報告会などの会場として学生と教職員がより多くの人と出会い、学ぶための≪多目的イベントホール≫などを併設した複合施設である。
また、建物の１階に設けたラウンジが学内に計４ヵ所あるが、特に、キャンパス中央にある２層吹
き抜けガラス張りの明るい２号館ラウンジ（220.5 ㎡）や、６階吹抜けのトップライトから太陽光を取り込む５号館ラウンジ（664.23 ㎡）は、学生の憩いの場となっている。そのほか、書店、コンビニ－設置等の趣旨（本文）－23－

エンス・ストア等を設けている。
運動場（敷地面積 92,999.21 ㎡）は日の出校地にあり、陸上競技場 400ｍトラック１面、野球場
２面、テニスコート 10 面、サッカー場１面、多目的グラウンド等を整備しており、一部の体育実技
授業や運動部系学生の課外活動の場となっている。日の出校地は武蔵野校地から JR 線を利用し、70分程度の移動時間である。
（２）校舎等施設の整備計画
a 校舎全体の状況
先述の整備計画に沿って進められた結果、本学の校舎面積の合計は、62,180.08 ㎡である。この内、経営学部が使用する面積は 20,548.69 ㎡、学生一人当たりの面積は約 9.58 ㎡となり、データサイエ
ンス学科は、既存学部とすべての教室を共用する。
教室は大学全体で、講義室 102 室、演習室 22 室、実験実習室３室、情報処理学習施設 11 室、語学学習施設２室を設け、ほとんどの教室に視聴覚設備が設置されている。
講義室の令和３年度稼働率は、曜日・時限により多少の変動はあるものの、全体平均で前期 49.2%、
後期 47.9%であり、データサイエンス学科の時間割編成に柔軟に対応可能である。
教室内の机と椅子には、ウイルス抗菌コーティングによる接触感染対策がされている。全 130 の教室には高精度 CO2 センサーを設置し、教室内の空気環境（CO2 値、湿度、温度）を一元管理し、三密を作らない対策を講じている。教室内の CO2 濃度が基準値より上昇した際は、アラート通知がされ、窓開けによる換気や空調の調節などを行っている。
また、蓄積された履歴データから、CO2 濃度が高くなる時間帯、人数、室内の温度・湿度などを分析し、より効果的な感染予防対策に取り組んでいる。
b 教員研究室の状況
経営学部所属の個人研究室は 58 室、１室あたりの平均面積は 26.25 ㎡となる。その他、共同研究
室と研究所を２室（計 78.75 ㎡）設けており、データサイエンス学科については同学部内割り当てとなる。
c

マルチメディア機器の装備
大学の共用教室として、視聴覚設備のある教室（ＡＶ教室 52 教室、コンピュータ教室７教室、ＰＣ315 台、ＬＬ教室２教室にＰＣ98 台）を有しており、ネットワークを経由して得られる様々な情報（資料文書ファイル、参考動画・画像など）を投影しながら授業や研究会活動が出来るマルチメデ
ィア機器が設置されている。また、ラーニングコモンズを図書館内や「ASIAPLAZA」３階に設置し、グループ学習、プレゼンテーションスキル向上を目的とした機器（プロジェクター、電子黒板、貸出用ノートＰＣ110 台）が整備されている。
コンピュータ教室の稼働率は、全体平均で前期 57.3%、後期 53.9%であり、データサイエンス学科
で必要となる学習施設が整備されている。

d 上記以外の施設
キャンパス内には、体育館、武道館、トレーニングセンター、クラブ部室棟など、学生の課外活動－設置等の趣旨（本文）－24－

施設のほか、学生を精神面でサポートするカウンセリングセンターなどの施設がある。
また、地球温暖化対策として、節水・節電の推進や、太陽光発電、屋上緑化、雨水の再利用等にも積極的に取り組んでいる。平成 25 年に竣工した５号館では、太陽光を有効活用しながら採光をコン
トロールする外壁ライトシェルフや、センサーで自動開閉する屋上トップライトを利用した自然換気システムによって、年間空調負荷を 20％程度削減するなど、自然エネルギーを利用した環境対策に取り組んでいる。
そのほか、ゴミ分別とリサイクルの推進を行うことにより、武蔵野市より「ごみ減量資源推進事業者」の認定を受けており、また、防災対策の取り組みでは、東京消防庁より「優良防火対象物」の認定を受けるなど学外からも高い評価を得ている。
このように、既に十分な教育研究環境、校舎施設状況が整備されている。今後も既存建物の修繕改修工事を計画的に実施し、より安全で快適なキャンパスの実現を目指している。
（３）図書等の資料及び図書館の整備計画
図書館は、平成６年に竣工、開館した学内中央に位置する「太田耕造記念館」（地上８階、地下２階）
内にある。閲覧フロア等は 7 フロアあり、２つのプレゼンテーションルームと、自習ＰＣフロア、ラーニングコモンズを付帯し、座席数は 725 席を有している。また、「ASIAPLAZA」地下１階及び別館にある閉架書庫を含めると収容可能冊数は約 83 万冊となり、延べ床面積は 8,352 ㎡となる。
図書館の蔵書数は令和４年４月１日現在、次のとおりである。
・蔵書数

約 54 万冊（内

洋書

約 17 万冊）

・学術雑誌

約 4,860 誌

（内

洋雑誌

・その他

雑誌・新聞、法令・判例、内外電子ジャーナル、統計情報等のデータベースを所蔵

約 1,990 誌）

情報通信サービスが高度化、多様化する今般の社会情勢の中で、電子情報への対応のほか、社会科
学系の図書の充実、亜細亜大学図書館としての特徴ある学術情報の収集を図ってきた。特に、アジア地域を中心とした人文・自然科学系図書、哲学、歴史、言語、文学、コンピュータ関係の資料の収集を積極的に行っている。
データサイエンス学科に必要とされる図書資料のうち、経済・経営分野については既存の学部にて十分整備してきており、今後は、数理・データサイエンス・ＡＩに関する資料の充実を図る。また、ＩＣＴ関連では、従来の基本的な情報技術教育以外に、データ分析・コンテンツ制作等の教育に適した図書資料も揃えていく。データサイエンス学科の図書資料等にかかる経費としては開設前年度から完成年度までで約 5,000 万円を想定し、関連する図書資料の充実を図る。
以下に利用者ニーズに対応した環境整備の特徴を掲げる。
a 学習形態の変化に対応して、静粛空間や図書館資料を活用してのグループ学習ができるフロアなど
各階ごとのゾーニングを行っている。特に、ラーニングコモンズはグループでプレゼンテーションの練習ができるような空間になっており、館内貸出のノートＰＣを用意し、利用者のニーズに応えている。また、プレゼンテーションルームには電子黒板、プロジェクター、書画カメラ、マイク等の設備を保有し、利用者ガイダンスや授業での実習にも利用されている。
b インターネットを介して、教室を含む学内各所から多様なオンラインデータベースにアクセスできる環境が整備され、いつでもどこからでも学術資料を収集できる環境である。

－設置等の趣旨（本文）－25－

c

図書館システムには、個人ポータルサイトが設定され、手続きの簡略化など利便性を高めるとともに、スマートフォンへの対応も考慮している。

d 学術情報をより多く所蔵する観点から、オンラインデータベースの充実を図っており、契約概要は次の通りである。社会科学系データベースを中心に、約 40 種の契約である。
e-journal：ProQuest Central / EBSCO-host / Science Direct / Emerald etc.
企業情報：マージェント / 総合企業情報データベース eol / ダイヤモンド企業情報 /日経テレコン 21 / 東洋経済 / NEEＤＳ-Financial QUEST / 日経 BP
その他：書誌 、新聞記事、年鑑、辞書・辞典、統計資料、法律雑誌、判例・法令など
e 図書館からの開館情報、新着図書情報、オンライン契約情報は、図書館ホームページや学生ポータ
ルサイトから、利用者向けガイダンスなどの情報発信を行っている。
f 開館時間は、平日 9：00～20：30、土曜日 9：00～17：00、年間５日間程度の休日開館を実施している。
今後も引き続き、学術情報の電子化とデータベースの構築、電子教材の提供と検索手段の整備、館内の安全性の向上など段階的に対応して、より合理的な自学・自習環境の整備を実施する。

１０ 管理運営（１）

教学面における管理運営の体制

本学の教学面における管理運営体制は、教授会、学部長会及び教務委員会等を中心に構成され、次のとおりとなっている。
a 教授会
教授会の役割については、亜細亜大学学則第55条に各学部に教授会の設置を定め、教授会規程において各学部における教授会の運営を定めている。これに基づき、経営学部では、長期休暇期間中を除
き、原則月１回、専任教授に加え、専任の准教授、講師、助教から構成される教授会が開催されている。そこでの審議事項としては、①学生の入学、卒業及び課程の修了、②学位の授与、③教育課程の編成、④教員の教育研究業績の審査、⑤人事（採用・昇格）に関することのほか、教育研究に関する重要な事項で、教授会の意見を聴くことが必要なものとして学長が別に定めるものある。

b 学部長会
各学部に共通する教学に関する事項を協議するため、学部長会を置いている。学部長会は、月２回の定例で開催されている。学部長会の構成員は、学長、各学部長、教務委員長、学生委員長、国際交流委員長、事務局長、企画室部長、教務部長及び学生部長となっており、学長が召集しその議長となっている。

－設置等の趣旨（本文）－26－

c 教務委員会
また、各学部各学科の教務主任を中心に、全学共通教育委員会副委員長、教務部長、教学センター
課長、メディアセンター課長等で構成する教務委員会を置いている。この委員会は、本学における教務に関する事項や学部長会から付託された事項について、協議、検討、調整し、業務を円滑に遂行することを目的としている。本委員会は、月１ 回定例で開催している。なお、各学部には教務主任を補佐する教務主任補佐を置いている。

d 全学共通教育委員会
全学共通科目の円滑な運営を図るために必要な事項を協議する全学共通教育委員会を学部長会の下に置いている。教務委員長を委員長に、副委員長、各学部の教務主任、共通教育委員等で構成し、共通教育委員は、一般教育、数理・情報教育、英語教育、英語以外の外国語教育、体育教育から各１名が委員となる。この委員会では①全学共通科目カリキュラム原案の作成及び運営・調整に関すること、②全学共通科目担当非常勤講師の資格審査及び嘱任に関すること、③副専攻の修了判定に関する
こと、④その他日常的な全学共通科目の開設・廃止及び運営に関することについて協議し、月１ 回定例で開催している。この委員会は、全学共通科目を担当する専任教員の採用にあたり、全学共通教
育のカリキュラム体系を考慮し、担当分野及び所属学部について協議し、当該学部との調整を図る。

e データサイエンス教育委員会
データサイエンス教育の円滑な運営を図るため、必要な事項を審議するデータサイエンス教育委員会を置いている。この委員会は、データサイエンス教育のカリキュラム・科目担当に関すること、データサイエンス教育の改善・質の保証に関すること、その他データサイエンス教育に関することを審議し、学長、教務委員長、データサイエンス科目担当専任教員、その他学長が必要と認める者が構成員である。同委員会は、令和２年度に開設したデータサイエンス副専攻におけるデータサイエンス教
育の改善を図るために設置された。今後は、データサイエンス学科担当教員とも連携し、質の向上に努めていく。

f その他
各教授会には、全学的な委員として、教務主任の他に、学生の厚生補導に関する諸問題を扱う学生
委員、学生のキャリア指導の策定等を行うキャリア委員が置かれている。また、これらの委員で構成する全学の委員会として、学生委員会、キャリア委員会が設置されている。さらに、教務主任が委員となり、国際交流に関する事項を審議する国際交流委員会が置かれている。

（２）

データサイエンス学科の管理運営

データサイエンス学科の管理運営については、経営学部の下部組織としてデータサイエンス学科会
議を設置する。
また、教授会規程第２条第3項により、各学科には教務主任を置くこととしている。教務主任の役－設置等の趣旨（本文）－27－

割は、学部長を補佐し、学部学科運営をつかさどることである。データサイエンス学科についても教務主任を中心に、原則月１回、データサイエンス学科の専任教員から構成される学科会議を開催予定
である。そこでの審議事項は、主に経営学部教授会に諮るデータサイエンス学科に係る①学生の入学、卒業及び課程の修了、②学位の授与、③教育課程の編成、④教員の教育研究業績の審査、⑤人事（採用・昇格）に関することのほか、教育研究に関する重要事項となる。

１１

自己点検・評価

自己点検・評価については、亜細亜大学学則第５条に基づき、教育研究活動等の自己点検・評価を実施し、内部質保証に関する規程第４条に基づき、全学的な評価を行う体制となっている。
本学は、平成 17 年度に公益財団法人大学基準協会による認証評価で「適合」の認定を受け、平成 24
年度の第２期、令和元年度の第３期でもそれぞれ「適合」の認定を受け、今日に至っている。
第３期の結果については、本学公式ホームページに掲載し、公表しているが、改善課題の提言を付されており、内部質保証に関して、内部質保証システムが有効に機能しているとはいいがたいため改善求められている。そのため、令和２年度に内部質保証体制の再構築を検討し、その結果、新たに内部質保証評価委員会を設置し、内部質保証の責任を負う組織と定めた。評価委員会の下に、自己点検委員会が設置され、各部局の点検・評価実施報告書を検証し、評価委員会が評価するシステムを構築した。
令和３年度には、データサイエンス副専攻が文部科学省の「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プロ
グラム（リテラシーレベル）」の認定を受けるため、新たなシステムで同副専攻の令和２年度の教育プロ
グラムについて点検・評価を実施し、その結果について本学公式ホームページで公表している。
先述のとおり、本学は第３期の認証評価結果において付された提言の改善に向け、点検・評価活動を推進している状況である。データサイエンス学科についても同様に取り組み、教育活動の改善に努める
よう推進いたしたい。
１２

情報の公表

（１）教育研究活動等の状況に関する情報の公表についての内容
教育研究活動の状況を社会や受験生に提供することは、大学における社会的責任であると同時に、大学の広報活動の観点からも重要なことである。このような観点から、本学の教育研究活動の状況は、各媒体を通して主に次の内容について公表している。
a 自己点検・評価報告書（各種年度データを含む）を学内外に公表する。
b 広報「アジア」を年６回発行し、在学生の保護者に郵送している。主な内容は、大学の動き、学生への連絡事項、イベント案内、学生の諸活動、教員の学会発表執筆状況等である。
c

受験生に対して、毎年「大学案内」冊子を作成し、受験生や高等学校等に配布している。主な内
容は、大学の特色、各学部の教育内容や特色、大学の沿革、就職状況、入試に関するデータ等である。

d 受験生はもとより、社会一般に対して、インターネットを活用した、公式ホームページ、メール
マガジン、SNSSNS 等を活用して情報を発信している。主な内容は、大学の教育研究内容をはじ－設置等の趣旨（本文）－28－

め、大学の特色、学部学科の内容･特色、入試状況、就職状況、学生の諸活動等である。
e

父母に対する情報提供として、保護者会を全国で開催し、大学の現況を報告している。更に、学生個人の成績や出欠状況等を父母に知らせながら個別相談に応じている。新型コロナウイルス感
染症防止の観点から令和２年度及び３年度は、全会場の対面開催を中止し、特設サイトによる現況報告とオンラインによる個別相談を行った。
なお、学校教育法施行規則で公開すべきとされている情報はこれまでも公開してきたが、更に整理し積極的に公開していくことにしている。詳細は資料 10 に示すとおりである。
１３

教育内容等の改善を図るための組織的な研修等

亜細亜大学では教員の能力向上のためのＦＤ推進委員会が設置され、カリキュラム、シラバス作成、教授法、オンライン化等に関する研修やグループ活動が行われている。
特に、シラバスは、教務主任と全学共通教育委員会副委員長がウェブで公開する前にチェックを行い、不備が見られるシラバスについては該当する教員に再提出させている。
教育内容そのものではないが、大学で学ぶ上で履修した科目の授業に出席することは大前提である。
本学では、全教員に RESPON による出席確認を要請しており、データベースに学生単位に、科目横断的に蓄積された出席状況のデータを活用することにより、欠席が目立つ学生を容易に抽出することが可能になっている。欠席が多い学生には、担当教員がメールで状況を確認し、授業への出席を促し、学生委員や学生センター教学課とも連携し、不登校の学生をなくす活動をしている。
本学ではスポーツ振興に力を入れており、強化団体のひとつである硬式野球部の学生たちは春と秋のリーグ戦と授業が重なるため、数回授業を欠席せざるを得ないが、彼らが受講する授業科目の担当教員
は特別課題レポートや補講を実施し、学修に支障がないようにしている。特に３年次の「トップ・マネ
ジメント特別講義」科目は授業の動画を録画し、後日、オンデマンドで視聴できるようにしている。
また、障がいをもった学生について、障がい学生支援に関する基本方針：
https://www.asia-u.ac.jp/campuslife/ds_support/を定め、障がい学生就学支援連絡協議会と学生センター障がい学生修学支援室、各授業科目の担当教員が連携し、合理的配慮に基づき、障がい学生が無理なく授業を受講できる体制をとっている。
以上、対応を要する例外的あるいは特殊なケースについて述べたが、教育内容の改善は経営学部の２つの学科に合せ、以下の組織により恒常的に行っていく予定である。
経営学部教授会↓↑
カリキュラム委員会↓↑
データサイエンス学科会議↓↑
データサイエンス科目担当者会議
教育内容の改善について、経営学部の経営研究所運営委員会が専任教員を対象に研究報告会を開催し、－設置等の趣旨（本文）－29－

教育活動と研究活動の両輪の活性化と教員間のコミュニケーションの活性化に役立てている。
１４

社会的・職業的自立に関する指導等及び体制

経営学部データサイエンス学科では、入学した学生を社会人として、職業人として自立できる人材へと育て上げるため、教育課程の内と外において、十分な取り組みを整備している。その内としては、大きく３つの観点（分析力の修得・創造力の育成・経営力の養成）から専門科目の体系と履修が組まれるとともに、本学科で輩出したい人材像（大きな３つの能力軸として、データサイエンス能力・協働リー
ダーシップ能力・課題発見解決能力を身につけた人材）そのものが、現代のグローバルなデジタル社会で自立して活躍できる社会人、職業人の理想形の１つである。つまり、正課の教育と指導を介して身につけていく３つの能力は、現代と次代で求められる社会人、職業人として自立していくための極めて重要な軸となる。その外においては、亜細亜大学キャリアセンターが企画して運営する多様かつ時機なキャリア開発プログラムが準備されており、正課の教育と密接に連携しながら展開されている。
（１）教育課程内の取り組み
１年次の必修となる「オリエンテーション・ゼミナール」、３年次と４年次の連続した必修となる専
門科目の「卒業研究Ⅰ」「卒業研究Ⅱ」では、学生と教員によるアクティブラーニング型の教育手法が多く取り入れられ、これらの演習科目を年次別の必修で学修することにより、学生個々の豊かな思考や表現の育成、就業への意識高揚や準備行動を高めることができる。また、４年間で選択しながら積み上げていく実習を伴う多くの専門科目「ビジネスマナー」「ビジネス・シミュレーションⅡ」
「デー
タ分析Ⅱ」
「ウェブアプリケーション」「モバイルアプリケーション」などを通じて、自分でデータ分析していく能力、仲間と協働して実践していく能力、企業や社会の課題を的確に把握し処理していく能力などを有機的に身につけることができる。さらに、２年次の専門科目で必修となる「データサイ
エンス・トップマネジメント特別講義」では、デジタル社会のビジネスや暮らしに対して有益な製品・サービスを提供している多様な業態のトップ層から、さまざまな体験談や今後のビジネスプランなどを細かく拝聴することができ、学生自身による反復学習を通じて、労働と企業成長、労働と自己実現、
労働と社会貢献、自他の相互協力などを十分に思慮できる絶好の機会に恵まれるため、学生個々の就業観の形成や短期・長期のキャリアプランニングを主体的かつ体験的に築き上げることができる。上で述べたように、年次で必修となる演習科目、個人や集団での実習を伴う多くの専門科目、豊かな実
務経験を有する外部講師による講義を介して、本学科で目指したい３つの能力軸を備えた人材の育成に近づけるとともに、学生が社会人、職業人として自立していくための意識・知識・スキル・行動がバランスよく育っていくと考えられる。
①社会的・職業的自立を図るために必要な能力を培うための具体的な取り組み内容
経営学部データサイエンス学科では、４年間の正課の教育と指導を介して、学生個々の社会的・職業的自立を効果的に育んでいく仕組みを整えている。本学科の教育上の仕組みを具体的に機動させるための履修の流れとして、個人の興味や知識やスキルを関連づけながら高めるために、１年次の専門教育では「人工知能概論Ⅰ」「メディアプログラミングⅠ」「ビジネス入門」など、１年次の全学共通教育では「情報と社会Ⅰ」「データサイエンス入門」「オリエンテーション・ゼミナール」「数学入門Ⅰ」など、２年次の専門教育では「データ分析Ⅰ」「アルゴリズム入門」「経営戦略論」「経営財務論」など、２年次の全学共通教育では「キャリアデザイン」「キャリア・インターンシップ」など、３年次の専門教育では「機械学習とディープラーニング」「バーチャルリアリティ」「ビジネスモデル分析Ⅱ」「卒業
研究Ⅰ」など、３年次の全学共通教育では「データサイエンス応用プロジェクトⅠ」「データサイエン－設置等の趣旨（本文）－30－

ス応用プロジェクトⅡ」など、４年次の専門教育では「卒業研究Ⅱ」などを配置し、本学科の専門科
目と亜細亜大学の全学共通科目を４年間で履修していく総合的かつ積層的なカリキュラムを構築している。本学科で整備するカリキュラムと履修の流れは、学生個々の社会人としての、職業人としての自立を効果的に高めるための科目構成や履修制度だけではなく、現代や次代で生きる個人として、集団作業の一員として、企業実務の要員として身につけておきたいコミュニケーション力、データ分
析力、プログラミング力、ビジネス・イノベーション力などを体系的かつ段階的に修得していくための具体的な教育実践のプロセスでもある。特に、多くの専門科目を年次的に積み上げ履修していく本学科の専門教育の仕組みは、自分が学修している内容の俯瞰的かつ順序的な位置づけを理解できる、
自分の学修計画やキャリア形成への動機づけを持ち続けられるなど、４年間の専門教育に関して自らの計画と意欲から取り組むことにより、結果として、学生個々が自分で自分の社会的・職業的な自立を育てていくことに繋がる。また、データサイエンス学科の正課の教育としては、亜細亜大学の全学共通科目の履修を通じて、豊かな社会人教養やグローバルな視野を磨ける機会を多数準備するとともに、学生の働く意欲の涵養やキャリア形成の動機づけを高める「キャリアデザイン」、学生の社会的・職業的な自立を実際の就業体験から養成する「キャリア・インターンシップ」なども並行して整備している。
②社会的・職業的自立に関する指導等の方法と関係する授業科目一覧
経営学部データサイエンス学科では、高度デジタル社会の現状と進展を見据える中で、３つの能力軸を備えた人材の輩出を目指し、３つの観点から体系化した一連の専門科目を整備する。そして、学生の社会的・職業的自立を土台として支える授業科目に関しては、特に、本学科の専門科目に置かれる必修科目と、文部科学省の認定による MDASH プログラムであり、亜細亜大学の全学共通教育のデータサイエンス副専攻で展開される以下の科目（資料９）を配置する。
（２）教育課程外の取り組み
亜細亜大学は、学生の社会的・職業的な自立を図るための支援組織として、事務部署「キャリアセンター」を設置している。当部署は、キャリア開発支援、キャリア形成支援、就職活動支援の役割を有し、入学から卒業までの一貫した支援を担当している。具体的には、次のような取り組みを展開する。
①入学直後の新入生ガイダンス
当部署の職員が、学生が自分の将来進路を考える上で、４年間の大学生活をどのように組み立て過ごすことが重要であるかを丁寧に説明し、個々の就業意識の芽生えと高揚を図っている。
②キャリアデザインガイドの編集と活用
特に、容易に就業意識を高められない１年次と２年次に対しては、オリジナル教材「キャリアデザ
インガイド」を活用したキャリアガイダンスを定期的に開催し、学生個々の自己目標の設定とその具体的な達成について支援している。
③学部・学科の教育を補完する課外講座の実施
各学部・学科の教育目的や科目構成と連係して、各種の公務員試験対策講座、ＩＴ系や財務系の資格取得支援講座、情報技術や外国語の検定試験講座などを運営する。さらに、学生のスキルアップや－設置等の趣旨（本文）－31－

キャリア形成を支援するため、特定の職種採用に限定した対策講座、手話講座、SPI 試験対策講座などを開設している。
④企業や亜大卒業生との連係プログラムの実施
３年次後半から、就職希望の学生に対して、先に述べたオリジナル教材を活用した自己分析（自分の強み弱みの理解）の実施を指導し、学生個々の就業観とマッチングしやすい企業との数度の面談機会を創出している。また、有資格のキャリアカウンセラーによるエントリーシートの記載指導や面接指導の実施、多くの企業採用担当者を招請して実施している優良企業合同説明会の開催など、学生の希望や不安に寄り添う細かな就職活動支援プログラムを定期的に開催している。さらに、各種の企業で活躍中の亜大卒業生、直近で採用内定を頂戴した亜大４年生の参加を招請し、３年生と４年生の自由参加によるフリーディスカッション型の内定報告会や就職相談会も実施している。
⑤学生個別相談の強化
キャリア形成支援、就職活動支援を対象に、学生個々との面談機会を柔軟に設けている。当部署の職員、有資格のキャリアカウンセラーとの面談だけでなく、当部署と併設される亜細亜大学学生セン
ター（主に、就学支援や悩み相談を担当する部署）や、近隣のハローワークとも連携した個別相談の機会と内容も充実させている。
（３）適切な体制の整備①社会的・職業的自立に関する指導等の学内体制整備状況
亜細亜大学は、教育課程の内と外を通じたキャリア支援を適切かつ好機に実施するため、キャリアセンターと学生センターの連携によるワンストップ型の支援体制、相談体制の整備を完成させている。
２つの部署が配置される亜大キャンパス内の２号館１階には、一定の学生数と対面やオンラインで相談できる学生ラウンジテーブル、学生のプライバシーに配慮した個別相談ブース、求人情報閲覧コー
ナー、企業求人情報を検索できるＰＣ端末コーナー、企業採用担当者との模擬面接や小規模なキャリ
アガイダンスに適したセミナールームが設置され、学部・学科の専任教員との連携も加えた学生個々のキャリア支援、就学支援の体制整備は充実している。
②社会的・職業的自立に関する学内の関係組織の有機的・緊密な連携
亜細亜大学では、前身の就職委員会を改組し、学生のキャリア支援、就職活動支援を一層効果的に展開するため、各学部の教授会と密に連携したキャリア委員会を設置する。当委員会は、学長の指名に基づくキャリア委員長１名（専任教員）、各学部から選出されるキャリア委員１名（専任教員）、キャリアセンター長１名と同課長により構成される常設の審議組織である。また、現代社会におけるキ
ャリア教育の重要性、必然性の高まりから、当委員会およびキャリアセンターは、亜細亜大学の常設の審議組織である教務委員会、教学関連の事務部署である教学センターとも密に連携した授業科目の整備や教育展開の在り方などについても検討している。学長・キャリセンター長との相互協力、各学部の教授会との相互協力、これらの連結役を担えるキャリア委員会は、教育課程の内と外から、学生のキャリア支援を機動的に展開していくための不可欠かつ有意義な組織であるため、これまで以上に重要な役割を果たせる学内組織として更なる充実を図っていく。

－設置等の趣旨（本文）－32－