様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
東京工芸大学① 学校名

学校法人東京工芸大学② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態④ 所在地

東京都中野区本町２－９－５⑤ 申請するプログラム名称

数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和３

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

149

人

（非常勤）

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
985⑩ 全学部・学科の入学定員

316

人

11

人

人

⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

4,562

総数

１年次

1,218

人

２年次

1,186

人

３年次

1,129

人

４年次

1,029

人

人

６年次

５年次

無

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

吉野 弘章

学長

（役職名）

⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教学マネジメント部会（内部質保証委員会）（責任者名）

吉野 弘章

（役職名）

学長

⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
自己点検・評価委員会（責任者名）

松中 義大

（役職名）

自己点検・評価委員長

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 厚木キャンパス事務部教務課

E-mailkyoumu.atsugi@office.t-kougei.ac.jp

1

担当者名

林 哲也

電話番号

046-242-9623

様式２－1

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

工学部では、「知性と感性を学ぶ」および「コンピュータ基礎」の２科目を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数2

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
コンピュータ基礎
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○
単位数

単位数

3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

授業科目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目

講義内容

（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 今後の社会変化と数理・データサイエンス・ＡＩとのかかわりについて。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）
４次産業革命、Society 5.0、
データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている
1-6 今後の社会変化と数理・データサイエンス・ＡＩとのかかわりについて。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）

1-2

日常生活や社会の課題を解決するツールとして数理・データサイエンス・ＡＩの在り方について。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）

1-3

日常生活や社会の課題を解決するツールとして数理・データサイエンス・ＡＩの在り方について。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）（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

4

（３）様々なデータ利活用の現場
既存の領域への数理・データサイエンス・ＡＩの導入による新たな価値創出について。 （「知性と感性を学ぶ」
1-4
におけるデータ利活用事例が示１４回目）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、
公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出 1-5 既存の領域への数理・データサイエンス・ＡＩの導入による新たな価値創出について。 （「知性と感性を学ぶ」
するもの
１４回目）

数理・データサイエンス・ＡＩを活用する上での情報セキュリティ、倫理、ＡＩ社会原則について。（「知性と感性を（４）活用に当たっての様々な留 3-1
学ぶ」１４回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
数理・データサイエンス・ＡＩを活用する上での情報セキュリティ、倫理、ＡＩ社会原則について。（「知性と感性を
3-2
項への理解をする

学ぶ」１４回目）

1. ガイダンス、 コンピュータの基本操作、学習管理システム、タイピング、メモ帳
2. ファイルシステムと拡張子、電子メール、文書作成1（Word基本操作）
2-1 3. 文書作成2（フォント、段落、罫線、網かけ、イラスト挿入）
4. 文書作成3（表、テキストボックス、段組み、ヘッダ、フッタ）（５）実データ・実課題（学術デー（「コンピュータ基礎」１回目～４回目）

タ等を含む）を用いた演習など、
5. 表計算1（Excel基本操作、合計、ソート、書式設定）、ショートカットキー
社会での実例を題材として、
6. 表計算2（条件付き書式、日時、数式、相対／絶対参照）「データを読む、説明する、扱う」
7. 表計算3（データベース機能、関数）
2-2といった数理・データサイエン
8. 表計算4（日付関数、LOOKUP関数、グラフ）ス・ＡＩの基本的な活用法に関す
9. 表計算5（書式、関数、グラフ等の復習）るもの（「コンピュータ基礎」５回目～９回目）

10.プレゼン資料作成1（Power Point基本操作、スライドマスター、スライドショー）
2-3 11.プレゼン資料作成2、文書作成4（Excelデータ挿入、メディア挿入、数式入力、Wordの見出しと目次）（「コンピュータ基礎」１０回目～１１回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、活用する基礎的な能力を身に付ける。
・分野に関わらず、数理・データサイエンス・ＡＩの導入により新たな価値を創出できることが理解できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.t-kougei.ac.jp/campuslife/info/datascience/5様式２－1

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

芸術学部では、「知性と感性を学ぶ」および「アートのための数学」の２科目を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数

6

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
知性と感性を学ぶ
全学開講 ○ ○2
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
アートのための数学
一部開講 ○ ○ ○
2
単位数

単位数

7

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

授業科目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目

講義内容

（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 今後の社会変化と数理・データサイエンス・ＡＩとのかかわりについて。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）
４次産業革命、Society 5.0、
データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている
1-6 今後の社会変化と数理・データサイエンス・ＡＩとのかかわりについて。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）

1-2

日常生活や社会の課題を解決するツールとして数理・データサイエンス・ＡＩの在り方について。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）

1-3

日常生活や社会の課題を解決するツールとして数理・データサイエンス・ＡＩの在り方について。（「知性と感性を学ぶ」１３回目）（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

8

（３）様々なデータ利活用の現場
既存の領域への数理・データサイエンス・ＡＩの導入による新たな価値創出について。 （「知性と感性を学ぶ」
1-4
におけるデータ利活用事例が示１４回目）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、
公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出 1-5 既存の領域への数理・データサイエンス・ＡＩの導入による新たな価値創出について。 （「知性と感性を学ぶ」
するもの
１４回目）

数理・データサイエンス・ＡＩを活用する上での情報セキュリティ、倫理、ＡＩ社会原則について。（「知性と感性を（４）活用に当たっての様々な留 3-1
学ぶ」１４回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
数理・データサイエンス・ＡＩを活用する上での情報セキュリティ、倫理、ＡＩ社会原則について。（「知性と感性を
3-2
項への理解をする

学ぶ」１４回目）

2. 明るさを知るための数学（第1章：教科書の章、以下同じ）
3. カメラを知るための数学（第2章）
4. 光と音を知るための数学 （第3章）
5. 美しい音の仕組みを知るための数学（第4章）
2-1
6. 何故、赤と緑と青の光の三原色を混ぜると白色になるのか？（第5章）
7. 音階の決定法と倍々ゲーム（第6章）（５）実データ・実課題（学術デー
8. 臨機応変な人間の感覚と対数（第7章）
タ等を含む）を用いた演習など、（「アートのための数学」２回目～８回目）

社会での実例を題材として、
9. 3DCGの数学（第11章）「データを読む、説明する、扱う」
2-2 10. グラフとプログラミングによるアニメーション（第12章）
といった数理・データサイエン（「アートのための数学」９回目～１０回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
11. デジタルな画像と色と音Ⅰ（第8章）
12. デジタルな画像と色と音Ⅱ（第8章）
2-3 13. ベジエ曲線を使いこなす（第9章）
14. 写真加工とトーンカーブ（第10章）（「アートのための数学」１１回目～１４回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、活用する基礎的な能力を身に付ける。
・分野に関わらず、数理・データサイエンス・ＡＩの導入により新たな価値を創出できることが理解できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

9https://www.t-kougei.ac.jp/campuslife/info/datascience/

10

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和３

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
工学部
芸術学部

合 計

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

400 1600
585 2340

235
20

192
16

985 3940

255

208

0

0

11

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

235
15%
20
1%
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255
6%

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
東京工芸大学内部質保証委員会規程、東京工芸大学教学マネジメント部会規程② 体制の目的
大学全体として内部質保証に関する責任は、内部質保証委員会が担っている。内部質保証委員会の下に、教学マネジメント部会を設置し、学修目標の具体化、学修成果の把握と可視化の方法等について審議している。
数理・データサイエンス・AIプログラムは全学に係る教育プログラムであることから、教学マネジメント部会において専門的に協議を行う。実際の運用は各学部の教務委員会が役割を担い、教学マネジメント部会は支援を行う形になる。また、このプログラムの適切性については、自己点検・評価委員会が有効性を検証し、教学マ
ネジメント部会及び教務委員会が検証結果を踏まえ改善と向上を図る。

③ 具体的な構成員【内部質保証委員会】
吉野 弘章 学長（委員長）
松中 義大 自己点検・評価委員長（委員）岡野 光俊 自己点検・評価副委員長（委員）佐藤 利文 工学部長（委員）大島 武
芸術学部長（委員）
大嶋 正人 工学研究科長（委員）石川 健次 芸術学研究科長（委員）
山田 勝実 工学部教務部長（委員）
永江 孝規 芸術学部教務部長（委員）
宮﨑 和博 大学事務局長、
厚木キャンパス事務部長（委員）仲澤 晋一 法人事務部長（委員）栗原 昌美 中野キャンパス事務部長（委員）【教学マネジメント部会】
吉野 弘章 学長（議長）佐藤 利文 工学部長（委員）大島 武
芸術学部長（委員）
山田 勝実 工学部教務部長（委員）
永江 孝規 芸術学部教務部長（委員）
宮﨑 和博 大学事務局長（委員）林 哲也
厚木キャンパス教務課長（委員）菅野 英夫 中野キャンパス教務課長（委員）島田 健一 IR推進室長（委員）④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績
6%
令和４年度予定
13%
令和５年度予定
23%
令和６年度予定
34%
令和７年度予定
45%
収容定員（名）3,940
具体的な計画上記の目標を実現するために、令和３年度より、本プログラムが設置されていることを履修要項に記載することで全学生へ周知し、プログラムへの参加意義を明示している。工学部
では令和６年度から数理・データサイエンス・AIを扱う授業科目を新設し、必修科目とすることを検討する。同科目は芸術学部では選択科目として希望者全員が履修できるよう検討する。

12

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
全学共通開講科目と、両学部それぞれに開講している科目をそれぞれに選択必修とすることで、学部によらず希望する学生が受講可能となる体制を採っている。工学部の選択必修
科目は卒業要件になっているため、全学生が受講する。芸術学部の選択必修科目は令和3
年度実績で年間4クラス開講しており、受講可能性を高めている。
工学部では令和６年度から数理・データサイエンス・AIを包括的・専門的に扱う授業科目を新設し、必修科目とすることで全学生が受講することを検討する。当該科目をオンラインによるオンデマンド型で実施することで、工学部とは所属キャンパスが異なる芸術学部生でも、希望者全員が受講できる体制とする。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
両学部とも履修要綱に記載することで、全学生が認識できるよう周知している。また、大学
ウェブサイトにも項目を設けて記述している。
工学部では令和６年度から数理・データサイエンス・AIを扱う授業科目を新設し、必修科目とすることを検討する。
芸術学部では、数理・データサイエンス・AIの知識が分野に関わらず今後の社会で必要となることを周知し、同科目の重要性に対する学生の理解を得ていく。

13

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
必要科目を明示することで、履修登録の際に混乱をきたさない体制をとっている。履修登録
期間中に疑問が生じた際は、教務課窓口で履修相談を受け付けている。授業で不明な点がある場合やつまづきを感じた際は、工学部（厚木キャンパス）では学修支援センターを窓口として相談することができる。芸術学部（中野キャンパス）では学修サポートセンターを窓口として相談することができる。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
Google ClassroomをLMSとして使用し、授業資料を掲載しているため、いつでも自主学習や復習に使用することができる。また、LMSから教員に質問することができる。
また、専任教員はオフィスアワーを設定しており、当該時間には直接、指導を受けることが
できる。

14

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
学内からの視点
令和３年度はプログラム実施初年度ということもあり、全学履修率は約6%に留まっている。
工学部においては令和６年度から必修科目とすることで、将来的には履修率100%が見込める。それに伴い、芸術学部でもプログラム修得要件科目を１科目に集約することで、履修者数・習得者数を増加させるよう取り組
む。
プログラムの履修・修得状
況プログラムの主要科目である「知性と感性を学ぶ」において、到達目標のひとつとして「高等教育を受けるものが備えるべき、数理・データサイエンス・ＡＩの概要を説明できる」を掲げている。
授業評価アンケートの「授業内容に興味や関心を持ちましたか」「この授業を通じて知識・技術・実技などがよく身につきましたか」の点数は５点満点でそれぞれ4.22および4.28であり、数理・データサイエンス・ＡＩに対する興味・関心の喚起および知識・技術の修得が行われたことがわかる。
学修成果

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

プログラムの主要科目である「知性と感性を学ぶ」において、授業評価アンケートの「授業の難易度は適切だったか」を問う項目の結果は5点満点で4.44となっており、適切な難易度であったといえる。また、適切でない・どちらかというと適切でないと回答した履修者に問うている「難しかった／易しかった」の点数は3.5点であり、難し
い／容易と感じた履修者がおよそ半々であることがわかる。このことから、全体としては高い理解度が得られたと考えられる。

先述の授業評価アンケート結果は学生ポータルサイトに掲載されており、全学生が確認することが出来る。
アンケートには「教員の授業への熱意が伝わりましたか」「学生の理解度を考慮しつつ授業が進められましたか」「この授業は総合的に見て、よい授業でしたか」といった設問があり、回答結果が数値化されているため、後輩等他の学生がプログラム修得要件科目を履修する際に推奨度として参考とすることができる。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

工学部では令和６年度から数理・データサイエンス・AIを扱う授業科目を新設し、必修科目とすることで全学生が受講することを検討する。
当該科目をオンラインによるオンデマンド型で実施することで、工学部とは所属キャンパスが異なる芸術学部
生でも、希望者全員が受講できる体制とする。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

学外からの視点15

本プログラムは令和３年度に開始されたものであり、プログラムを修了した学生は在学中のため進路、活躍状
況、企業等の評価については確認はできない状況である。
しかしながら、工学部にはAIをテーマとした研究室もあるため、今後、本プログラム修了者が関連企業へ就職することは充分に考え得る。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

前項目で述べたとおり本プログラムは令和３年度に開始されたものであり、まだ産業界からの評価を得られる
段階ではない。今後、インターンシップを実施した学生からのフィードバックや、定期的に実施している卒業後のアンケート調査等で産業界からの意見を受けることとする。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見プログラムの主要科目である「知性と感性を学ぶ」では、芸術学部の学生も履修することに留意し、理数系科
目への苦手意識がある学生でも興味をもって授業に取り組める内容としている。例えば、数式を使わずにサン
プリングや相関について説明してデータサイエンスを学ぶ楽しさを理解させている。また、身近に利用されているAIを紹介することで、学ぶことの意義を理解させている。

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

各授業では、主として授業評価アンケートの結果を元に授業の内容・水準を維持、向上することに努めている。
特に授業の難易度を問う設問結果から、「分かりやすい」授業であったかの確認を行っている。

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

https://www.t-kougei.ac.jp/campuslife/info/datascience/②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

162022/04/17(日)15:23
科目名（英）

知性と感性を学ぶ（Preliminary Study on Intelligence and Sensibility）

担当教員
授業コード

開講学科

永江

孝規、矢島

仁、内田

孝幸、八代

吉野
秀雄

弘章、東本

崇仁、辛

徳、陣内

盛夫、陶山
浩、ゑ藤

恵、酒井

隆弘、佐藤

孝彦、木寺
純、神原

良一、

裕行、吉沢

工学部全学科

単位数

2

授業実施方法

遠隔授業

年次配当

1

開講年度学期

2021年度 前期

曜日時限

集中講義

教室

（遠隔授業）【授業の目的】
工・芸融合科目群の初年次開講科目として、東京工芸大生としてのアイデンティティ(主体性、同一性)を確立すると共に、各自の今後の学習の動機づけや方向づけにおける道標としての役割を果たすことが目的である。
【授業内容の要旨】
本学は、「写真技術の振興によって、国家の発展に貢献する」ために設立された小西写真専門学校が出発点であり、現在は工学部と芸術学部の２学部を有する、他に例を見ない特色をもつ大学である。 写真技術とは、正に真実をありのままに写し取る技術であり、それを用いて美的価値(芸術)を創造しようとする当初の精神のもとでは、技術と芸術とは本

授業概要

来不可分であった。 その後、科学技術の発展を背景として、専門分野の拡大と深化が進み、様々なメディア技術・芸術が生まれ、進化をとげてきた。その結果、真実・心象を写し取り、さらにこれに処理を施して表現し伝える上での自由度は増したものの、一方で工学と美術の乖離を招いてきたともいえる。 しかし、工学と芸術の本質を追求する上では、数量的価値を評価する姿勢と美的価値を創造する精神とを併せて学び、工学と芸術学の連携・融合の道を探ることが極めて重要である。 このような方針に基づき開設された本科目では、本学全体で網羅している教育・研究の概要について教授するとともに、これから大学で学ぶものが身につけるべき情報リテラシーについても解説する。.
【授業の進め方】
学長により、本学の魅力と沿革を講義し、工学部５コースおよび芸術学部７学科の各担当
教員よりそれぞれの教育・研究活動について講義する。 また、今後高等教育を受けるものが備えるべき、数理・データサイエンス・ＡＩの基礎的な概念について当該分野の教員から講義する。 各回ごとにレポート等の提出物を課し、達成度をはかる。
下のリンクから，この科目についての「ディプロマポリシーにもとづく学習成果との関学習成果との関連連」を見て，どのような力が身に付けられるかを確認してください。
2018年度以前入学生：https://www.t-kougei.ac.jp/student/kyoumu/curriculum/cm_before20
18.pdf
2019年度以降入学生：https://www.t-kougei.ac.jp/student/kyoumu/curriculum/cm_after201
9.pdf
建学の精神を理解し、説明できる。

到達目標

工学部各コース、芸術学部各学科の教育・研究活動について説明できる。
これから高等教育を受けるものが備えるべき、数理・データサイエンス・ＡＩの概要を説
明できる。

授業計画

1.「東京工芸大学の歴史と魅力」吉野 弘章（学長）
2.「最先端ロボットと近未来技術」辛 徳（工学部機械コース）
3.「現代社会での写真の位置/役割/未来」酒井 孝彦（芸術学部写真学科）
4.「ヒトに教えるコンピュータ」東本 崇仁（工学部情報コース）
5.「映画とは何だろう」矢島 仁（芸術学部映像学科）
6.「見ているもの、見えているもの」内田 孝幸（工学部電気電子コース）
7.「グラフィックデザインの多様性」ゑ藤 隆弘（芸術学部デザイン学科）
8.「化学が生物分野に与えたインパクトと未来への課題」八代 盛夫（工学部化学・材料コース）
9.「アニメーション表現の多様性」陶山 恵（芸術学部アニメーション学科）
10.「建物は何でできている？」陣内 浩（工学部建築コース）
11.「マンガとは何か」木寺 良一（芸術学部マンガ学科）
12.「ゲームアイデアを考える」吉沢 秀雄（芸術学部ゲーム学科）
13．①今後の社会変化と数理・データサイエンス・ＡＩとのかかわりについて。 ②日常
生活や社会の課題を解決するツールとして数理・データサイエンス・ＡＩの在り方について。（工学部情報コース佐藤 純）
1714．③既存の領域への数理・データサイエンス・ＡＩの導入による新たな価値創出について。 ④数理・データサイエンス・ＡＩを活用する上での情報セキュリティ、倫理、ＡＩ
社会原則について。（工学部情報コース神原裕行）
15.「インタラクティブなものとインタラクティブでないものの間で」永江 孝規（芸術学部教務部長・インタラクティブメディア学科）履修上の注意事前事後学習（予習，復習について）
成績評価方法・基準，試験方法

1年次のみ履修可
予習・復習については授業内で具体的に指示する。
毎回の授業で課題（ミニレポート）を課す。
各回課題の担当教員による評価を基にして総合的に判断する。欠席回数（課題の未提出回数）が授業回数の１／３を超えないようにすること。

課題（試験やレポート等）に 課題（ミニレポート）に対するフィードバックは、成績評価により総合的な評価を通知し対するフィードバック

ます。

教科書等

講義担当者により資料等が配布されることがある。

科目と関連する実務経験

対象外

実務経験の科目への活用

対象外

備考

18

2022/04/17(日)15:27
科目名（英）

コンピュータ基礎（Fundamentals of Computer Literacy）

担当教員

片上

授業コード

開講学科

大輔

工学科

単位数

1

授業実施方法

面接授業

年次配当

1

開講年度学期

2021年度 前期

曜日時限

水曜3限

教室

ＰＣ０２６

【授業の目的】・コンピュータの基本操作方法、および文書作成、表計算、プレゼンテーション資料作成のために必要となる技術を学修し、多様なネットワーク社会で必要となる情報リテラシー
能力を修得する。
【授業内容の要旨】
・コンピュータの基本操作については、キーボード操作、Windows操作、電子メール、W
eb閲覧、および本学の学習管理システムの操作方法を習得する。また、これらを使用する

授業概要

際に必要なネットワークマナーについても学ぶ。
・文書作成、表計算、プレゼンテーション資料作成については、Microsoft Officeまたは365を用いて、これらアプリケーションの活用方法を習得する。
【授業の進め方】
・講義による説明を行いつつ、演習時間も多く設けるアクティブ・ラーニング型で進める。また、復習のための課題を毎回課すことで継続的に学ぶ力を身に付ける。
・第1?2回はコンピュータの基本操作や本学の学習管理システムについて学修する。また文書作成の基本にも触れる。第3?4回は文書作成の具体的操作について学修する。第5?9回は表計算の操作方法について学修し、数式や関数を使用することにより論理的思考力を身に付ける。第10?11回はプレゼンテーション資料作成について学修し、コミュニケーシ
ョン力を身に付けるための基礎を養う。第12回は表計算について復習を行い、第13回は学力考査を行う。
下のリンクから，この科目についての「ディプロマポリシーにもとづく学習成果との関学習成果との関連連」を見て，どのような力が身に付けられるかを確認してください。
2018年度以前入学生：https://www.t-kougei.ac.jp/student/kyoumu/curriculum/cm_before20
18.pdf
2019年度以降入学生：https://www.t-kougei.ac.jp/student/kyoumu/curriculum/cm_after201
9.pdf(1)インターネットの仕組みを理解し、電子メール、Web閲覧ができる。

到達目標(2)Wordを使ってイラストを含む連絡文書、自己PR書を作成・編集できる。
(3)Excelを使って表、関数、グラフを含む資料を作成・編集できる。
(4)Power Pointを使って、イラスト、アニメーション、効果音を含むプレゼンテーション
資料を作成・編集・操作できる。
1. ガイダンス、 コンピュータの基本操作、学習管理システム、タイピング、メモ帳
2. ファイルシステムと拡張子、電子メール、文書作成1（Word基本操作）
3. 文書作成2（フォント、段落、罫線、網かけ、イラスト挿入）
4. 文書作成3（表、テキストボックス、段組み、ヘッダ、フッタ）
5. 表計算1（Excel基本操作、合計、ソート、書式設定）、ショートカットキー

授業計画

6. 表計算2（条件付き書式、日時、数式、相対／絶対参照）
7. 表計算3（データベース機能、関数）
8. 表計算4（日付関数、LOOKUP関数、グラフ）
9. 表計算5（書式、関数、グラフ等の復習）
10.プレゼン資料作成1（Power Point基本操作、スライドマスター、スライドショー）
11.プレゼン資料作成2、文書作成4（Excelデータ挿入、メディア挿入、数式入力、Wordの見出しと目次）12.Excel全体復習
13.学力考査

履修上の注意・高校で情報の授業を受けた場合は復習しておくことが望ましい。
・坂村健著「痛快?コンピュータ学」（集英社文庫）を読んでおくことが望ましい。

事前事後学習（予習，復習に ・授業は毎回出席し、課題を提出すること。
ついて）・予習より復習を重視して、各回で習った技術が身に付くように心掛けること。
・参考書にあげたもののほか、Word、Excel、PowerPointに関する書籍やインターネット
上の解説があるので、自分に合ったものを探しておくことを勧める。
各回の準備学習の具体的な内容は、「ルーブリックへのリンク」からルーブリックを参照
19

してください。準備学習は１項目あたり１５?３０分の学習内容になっていますので、目安にしてください。
・各回の演習課題を全体で60点満点、第13回の学力考査を40点満点とし、出欠状況や授成績評価方法・基準，試験方 業態度を加味して総合的に評価する。
法・全ての授業に出席すること。出席が2/3に満たない場合は、原則として単位認定の対象外とする。

課題（試験やレポート等）に対するフィードバック

・各課題に対して、LMS（学習管理システム）により適宜フィードバックを行う。
・授業で使う資料は、毎回Classroom上に公開する。
・参考書：「よくわかるマスター MOS Word 365&2019 対策テキスト＆問題集」 FOM出
版、2,100円（税別）

教科書等

・参考書：「よくわかるマスター MOS Excel 365&2019 対策テキスト＆問題集」 FOM出
版、2,100円（税別）
・参考書：「よくわかるマスター MOS PowerPoint 365&2019 対策テキスト＆問題集」 F
OM出版、2,300円（税別）
・参考書：坂村健著「痛快！コンピュータ学」集英社庫、690円（税別）

科目と関連する実務経験

対象外

実務経験の科目への活用

対象外

備考

20

2022/04/17(日)15:28
授業コード201080

科目名（英）

アートのための数学 （Mathematics for Art）

担当教員

牟田

開講学科

芸術学部

単位数

2

授業区分

講義

年次配当

1

開講年度学期

2021年度 前期

曜日時限

水曜1限

教室

１Ｂ０１大講義室

科目概要
到達目標

ナンバリングコード

10A1

淳

1年次以上の学生を対象とし、数学と芸術表現の関連性について、さまざまな事例を取りあげながら概説する。
芸術表現に関わる数学について、具体的事例を挙げながら、おおまかに説明できる。学んだ知識を自身の制作・研究活動に活用できる。
芸術の世界で重要な役割を果たす音、光、色を使いこなすためには、難解な数学はまった
く必要ないが、文系アート向けの簡単な数学は必要である。
少し例を挙げるだけでも写真における画角、被写体の明るさ、音の大きさと高低、光と色の基本、光の混色を図から求めるなどの場面において三角関数、指数対数、グラフなどの知識が必要となる。芸術は音、色、光といった自然現象を通じて作られるが、自然現象は数学で記述されるからである。
現在、パソコンでCGやアニメが作られるが、これらを使う上でも数学の知識が必要とな

授業内容

る。
例えば３DCG、そしてコンピューターでデジタル化された画像、色、音などのデータを読み、扱ったり説明する上でも数学が関わってくる。
この授業では光、色、カメラの実験や実際のCGソフトなど実例を通じて基本的な数学を学ぶ。「天の川のデジカメ写真を撮るにはどうすればいい?」「何故、光の三原色を混ぜると白になるのか?」「ドミソの和音は何故美しく響きあう?」などいろいろな知識も学べます。
授業内容はこの授業をもとに作られた本、「アートのための数学」

牟田淳著

オーム社

からより詳しく知ることができる（図書館にあり）。
これらの授業は全て文科生向けに作られており、ほとんど数式はないので、安心して受講してほしい。
授業計画
1. ガイダンス
第１部 写真、光、音と数学
2. 明るさを知るための数学（第1章：教科書の章、以下同じ）
3. カメラを知るための数学（第2章）
4. 光と音を知るための数学 （第3章）
5. 美しい音の仕組みを知るための数学（第4章）
6. 何故、赤と緑と青の光の三原色を混ぜると白色になるのか？（第5章）
7. 音階の決定法と倍々ゲーム（第6章）
8. 臨機応変な人間の感覚と対数（第7章）
第2部 ３DCG、アニメの数学
9. 3DCGの数学（第11章）
10. グラフとプログラミングによるアニメーション（第12章）
10. 運動の法則とアニメーション （第13章）
第3部 コンピューターと数学（デジタルデータを読み、扱い、説明する）
11. デジタルな画像と色と音Ⅰ（第8章）
12. デジタルな画像と色と音Ⅱ（第8章）
13. ベジエ曲線を使いこなす（第9章）
14. 写真加工とトーンカーブ（第10章）

21

15. まとめ

履修上の注意準備学習（予習、復習）の内
容
準備学習（予習、復習）の時

ガイダンスに出席すること。
授業前に各章のとびらの文章とルーブリックを読んでおいてください。
授業の後はルーブリックの問に答えられるよう教科書等で復習するとよく身につきます。
単位取得のために必要な準備学習時間は、１時限（１コマ）あたりの単位数による。

間

１時限あたり２単位の科目……１時限あたり４時間（全ての講義科目、演習科目の一部）
１時限あたり１単位の科目……１時限あたり１時間（演習科目の一部）

試験方法

試験はありません【成績評価方法】
欠席回数が授業回数の1/3を超えない事を前提として以下の配分で成績をつけます。
１. レポート：70点
２. 出席管理システムに出席登録したうえで授業中課題：30点

成績評価方法【試験方法】
試験はなし【フィードバック】
授業中課題、期末課題の正解は公開予定。
教科書：「アートのための数学 第2版」（2021） 牟田淳
教科書等

オーム社（この授業をもとに作成された本） 2,300円+税
初版（ベージュ本）と第2版（えびちゃ本）は内容が異なるので、第2版を購入してください。

担当教員の実務経験と科目の
関連性
備考

参考書

ルーブリックhttps://www.t-kougei.ac.jp/student/kyoumu/rubric/2021art/201080.pdf

カリキュラムマップ

あかりと照明のサイエンス

牟田淳著、オーム社（2011）、2200円＋税

卒業認定・学位授与の方針と当該授業科目の関連
http://www.t-kougei.ac.jp/student/kyoumu/curriculum_art/22

③令和３年度の「認定教育プログラム」が全学部等に開講されていることがわかる資料－１
令和３年度工学部履修要項
５．特待生制度
学業特待生：当該年次の１年間に限り授業料の半額を免除する。
〔特待生候補者〕 各年次終了時において通算のＧＰＡが３．５以上である者。（若干名）※通算のＧＰＡが３．５に若干満たない場合でも，人物が特に優れていると認められる者は，特待生候補者とすることがあります。
※学業特待生は，特待生候補者のうちから教授会の議を経て決定され，対象者には当該年度の 4 月 1 日以降に郵便にて通知します。

６．学生表彰制度
学長賞及び工学部長賞

在学中，学業に精励し優秀な成績を修め，模範となる学生生活を送った学生に対し，学位授与時に贈られます。

工学部同窓会長賞

在学中に学友会活動等を通じて，大学の興隆に貢献があったと認められた工学部の学生に対し，学位授与時に贈られます。

後援会長賞

在学中に文化・体育活動において，顕著な成績を修めた学生に対する表彰です。

工学部成績優秀者表彰

勉学に精進し当該年度の学業成績が優秀であった工学部１年次～３年次の学生に対する表彰です。

７．ルーブリック／学修ポートフォリオシステム
東京工芸大学工学部のルーブリックは，学修ポートフォー
リオとしても活用できるよう工夫されています。履修中の科目のルーブリックが登録されている「Google Classroom」を毎日開いて自分の状況をチェックし，進歩を実感しましょう。これを続けて，ルーブリックに書かれた多くの項目を身に付けたあな
たの実力は他の人を圧倒するレベルに達するはずです。

ルーブリック（rubric）は大学で学問する上で教職員が学生と共有したい価値観を記したものです。
ルーブリックには１回の授業で 3～5 個の到達目標（「〇〇について説明できる」「〇〇を計算することができる」などの小さな目標）が設定され，習熟度を細かくチェックできます。もちろん時間はかかりますが，焦らずに一つ一つの項目を丁寧に理解していきましょう。
半期 13 回（土曜日開講授業は半期 15 回）の授業を終了する頃には，50 個～100 個ほどの到達目標をクリアすることになります。時間をかけて身に付けたことは，簡単には他の人から追いつかれません。なぜならば，他の人がそれを身に付けるのにも同じように時間がかかるからです。

【利用方法】
コウゲイ.net お気に入りにアップロードされている『Google
Classroom のつかいかた（2021 年度版）』を参照してください。

８．数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
本学では、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する
基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを設けています。
プログラムと対象科目
プログラム

対象科目

授業実施方法

履修登録方法科目区分

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

コウゲイ ．net

初年次教育・自校教育科目

情報技術入門

面接授業（厚木）コウゲイ ．net

専門基礎

情報処理概論

面接授業（厚木）コウゲイ ．net

専門基礎

社会で活用されているデータ
データ・AI の活用領域

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

コウゲイ ．net

初年次教育・自校教育科目

データ・AI 利活用のための技術
データ・AI 利活用の現場

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

コウゲイ ．net

初年次教育・自校教育科目

データ・AI 利活用における留意事項
データを守る上での留意事項

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

コウゲイ ．net

初年次教育・自校教育科目

アートのための数学※注１

面接授業（中野）

教務課窓口で申請

任意選択

コンピュータ基礎

面接授業（厚木）コウゲイ ．net

専門基礎

社会で起きている変化
データ・AI 利活用の最新動向

データを読む
データを説明するデータを扱う

※注１「アートのための数学」は、他学部履修許可科目です。履修希望者は、抽選＆履修登録期間中に教務課窓口にて「他学部履修申請書」を提出してください。手続き方法等の詳細は III.履修登録 ８）他学部履修を参照してください。

23

③令和３年度の「認定教育プログラム」が全学部等に開講されていることがわかる資料－２
令和３年度芸術学部履修要項

XⅢ． そ の 他

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
本学では、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを設けています。
下表のプログラム対象科目は、工・芸両学部の学生が共通に履修することができます。

（１）プログラム対象科目
プログラム

社会で起きている変化
データ・AI 利活用の最新動向

対象科目

開講地

履修登録方法

教育課程

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

通常

学科目外

情報技術入門厚木

教務課窓口

その他（他学部履修）

情報処理概論厚木

教務課窓口

その他（他学部履修）

社会で活用されているデータ
データ・AI の活用領域

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

通常

学科目外

データ・AI 利活用のための技術
データ・AI 利活用の現場

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

通常

学科目外

データ・AI 利活用における留意事項
データを守る上での留意事項

知性と感性を学ぶ

遠隔授業

通常

学科目外

アートのための数学

中野

先着

基礎教育課程コンピュータ基礎

厚木

教務課窓口

その他（他学部履修）データを読む
データを説明するデータを扱う（2）注意事項
開講地が「厚木」の科目は、他学部履修許可科目（P.168）と同様に工学部提供科目です。
履修希望者は、抽選＆履修登録期間中に教務課窓口にて「他学部履修申請書」を提出してください。
（3）厚木開講科目の時間割
科目

情報技術入門

情報処理概論コンピュータ基礎

開講期

曜日

時限

授業コード

前期

月
水
木
木

3 時限
2 時限
1 時限
2 時限

1X314
1X313
1X316
1X315

月
水
木
木

3 時限
2 時限
1 時限
2 時限

1X330
1X329
1X332
1X331

月
月
水
水
木
木
金
金

1 時限
2 時限
3 時限
4 時限
3 時限
4 時限
1 時限
2 時限

1X305
1X301
1X306
1X302
1X307
1X303
1X308
1X304

後期

前期

24

備考
①科目ごとに複数クラス開講
しているため、希望のクラス（時間割）を選択してください。
②厚木キャンパスの授業時間
は中野キャンパスと異なります。
（P.8 参照）

東京工芸大学教学マネジメント部会規程
（目的）
第１条

この規程は、東京工芸大学内部質保証委員会規程第８条の規定に基づき、教学マネジメ

ント部会について定める。
教学マネジメント部会は、教学マネジメントの確立に向けた方策について、専門的な調査審議を行う。
（審議事項）
第２条 教学マネジメント部会は、次の事項を審議する。
（１）「三つの方針」を通じた学修目標の具体化について（２）授業科目・教育課程の編成・実施について（３）学修成果・教育成果の把握・可視化について（４）教学マネジメントを支える基盤の整備について（５）情報の公表について（組織・構成員）
第３条 教学マネジメント部会は、次の委員をもって構成する。
（１）学長（２）工学部長及び芸術学部長（３）工学部教務部長及び芸術学部教務部長（４）大学事務局長（５）厚木キャンパス教務課長及び中野キャンパス教務課長（６）IR推進室長（７）その他学長が指名した者
２

教学マネジメント部会は、学長が招集し、その議長となる。

（審議結果等）第４条 教学マネジメント部会は、審議結果等を適宜、内部質保証委員会へ報告するものとする。
（事務所管）
第５条 教学マネジメント部会の事務は、IR推進室が行う。
（規程の改廃）第６条 この規程の改廃は、内部質保証委員会の議を経て、学長が行う。
（その他）
第７条 ここに定めるものの他、教学マネジメント部会の運営に関し、必要な事項は、学長が定める。

Ⅰ－ 4の 2－ 1
25

附

則

この規程は、2019年12月13日から施行する。

Ⅰ－ 4の 2－ 2
26

東京工芸大学点検・評価規程
（目的）
第１条

この規程は、東京工芸大学の内部質保証方針及び内部質保証システムの実効性を高めるために実施する点検・評価について定める。
（点検・評価の種類と実施周期）
第２条

点検・評価の種類は、次のとおりとする。

（１）自己点検・評価（２）外部評価（３）認証評価
自己点検・評価及び外部評価の実施周期は、特別な事情がない限り２年とし、認証評価の実

２施周期は、７年とする。
（点検・評価項目）
第３条

点検・評価項目は、別に定める。

（点検・評価の組織）
第４条 第１条の点検・評価を行うため、内部質保証委員会のもとに自己点検・評価委員会を置く。
（自己点検・評価委員会）
第５条 自己点検・評価委員会は、次の事項を審議、担当する。
（１）自己点検・評価項目の設定（２）自己点検・評価に関する報告書の作成（３）自己点検・評価に関する結果の公表（４）評価作業の進捗状況及び評価結果の内部質保証委員会への報告（５）その他の必要事項
２

自己点検・評価委員会は、次の者をもって組織する。
（１）委員長（２）委員長が指名した各学部２名の教員（３）大学事務局長（４）法人事務部長（５）厚木キャンパス事務部長及び中野キャンパス事務部長（６）IR 推進室長
３ 委員長は、学長が指名した者とする。
４ 副委員長は、委員の中から委員長が指名する。
５

自己点検・評価委員会は、委員長が招集し、その議長となる。

Ⅰ－ 5－ 127

（委員の任期）第６条

自己点検・評価委員会の、職務上指定委員以外の委員の任期は原則３年とし、再任を妨げない。
（事務所管）
第７条

点検・評価に関わる事務は、IR 推進室が行う。

（規程の改廃）第８条

この規程の改廃は、内部質保証委員会の議を経て、学長が行う。

附 則１

この規程は、平成 17 年 11 月 26 日から施行する。

２

この規程の制定に伴い、「東京工芸大学工学部自己点検・評価検討委員会規程」及び「東京工芸大学芸術学部自己点検・評価検討委員会規程」は、廃止する。
附則

この規程は、平成 23 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成 25 年５月７日から施行する。
附則

この規程は、平成 26 年 10 月７日から施行する。
附則

この規程は、平成 27 年４月１日から施行する。
附則

この規程は、2018 年７月 10 日から施行する。
附則

この規程は、2019 年 12 月 13 日から施行する。
附則

この規程は、2020 年４月１日から施行する。

Ⅰ－ 5－ 228

東京工芸大学 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」取組概要
東京工芸大学では、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成すること、及び、分野に関わらず数理・データサイエンス・ＡＩの導入により新たな価値を創出できることの理解を目的として、数理・データサイエンス・AI教育プログラムを設けています。

プログラムを構成する科目
工学部（厚木キャンパス）・工学部科目「コンピュータ基礎」

芸術学部（中野キャンパス）・芸術学部科目「アートのための数学」

オンデマンド形式を活用し、学部・キャンパスによらず同内
容の授業を受講・共通科目「知性と感性を学ぶ」

29

2024年から共通科目を新設し、内容を拡充予定・オンデマンド形式による両学部
共通開講
・1科目でプログラム要件を満たす内容とし、履修者の増加を図る
・工学部では必修科目とする

東京工芸大学 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」推進体制
東京工芸大学
内部質保証委員会
自己点検・評価委員会

教学マネジメント部会

工学部教務委員会
芸術学部教務委員会

内部質保証委員会の下に、教学マネジメント部会を設置し、学修目標の具体化、学修成果の把握と可視化の方法等について審議している。数理・データサイエンス・AIプログラムは全学に係る教育プログラムであることから、教学マ
ネジメント部会において専門的に協議を行う。実際の運用は各学部の教務委員会が役割を担い、教学マネジメント部
会は支援を行う形になる。また、このプログラムの適切性については、自己点検・評価委員会が有効性を検証し、教学マネジメント部会及び教務委員会が検証結果を踏まえ改善と向上を図る。
30

東京工芸大学 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」関連科目
現在のプログラムには含んでいないが、工学部を中心に関連する科目が開講されており、2024年度開講予定の新科目に内容が活かされる、あるいは連携が検討される。

人工知能
人工知能の歴史、探索、知識
表現、機械学習、深層学習、
自然言語処理などを中心に人工知能を概観し、基本的な概念や技術について、講義や演習などを通し学ぶ。

統計処理
統計処理の基本である基本統計、検定、分散分析、サンプ
リング、相関と回帰分析及び時系列データの予測と解析を学ぶ。

ソフトコンピューティング
ニューラルネットワーク、
ファジイ理論、遺伝的アルゴ
リズム、対話型進化計算、マルチエージェントシステム、
ヒューマンエージェントイン
タラクション等について学ぶ。

確率・統計学
確率論の基本概念である確率・確率変数、さらに正規分
布、統計データの整理・要約
等の記述統計の基本について学ぶ。その後、標本分布や推定・検定の基本について学ぶ。
31

データベース
データを管理する上で強力なツールとなるデータベースの基本を学ぶ（データベースの利点、作成・操作の基本）。

社会統計論
平均値や標準偏差などの基礎
統計量について学ぶとともに回帰分析や母平均の差の検定
母比率の差の検定など実際の検定について学ぶ。