様式１
大学等名プログラム名福岡工業大学短期大学部
数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 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② 対象となる学部・学科名称④ 修了要件プログラムを構成する「コア科目群（下記１～１０）」の全て（２０単位）、「選択科目群（下記１１～２０）」から６単位以上、合計２６単位以上を取得すること。
【コア科目群】１．線形代数Ⅰ、２．微分積分学Ⅰ、３．情報数学、４．情報処理概論、５．プログラミング基礎、６．データ構造Ⅰ、７．デー
タサイエンス基礎、 ８．人工知能基礎、９．情報処理演習Ⅰ、１０．情報処理演習II【選択科目群】１１．線形代数Ⅱ、１２．微分積分学Ⅱ、１３．統計学、１４．AIプログラミング実践、１５．データ構造Ⅱ、
１６．情報処理演習Ⅲ、１７．情報処理演習Ⅳ、１８．ビジネス情報演習、１９．データベース概論、２０．情報セキュリティ

必要最低単位数26

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

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
人工知能基礎
線形代数Ⅱ
2 ○
○
線形代数Ⅰ
微分積分学Ⅱ2 ○ ○微分積分学Ⅰ
統計学
2 ○ ○
情報数学
データ構造Ⅱ2 ○ ○○情報処理概論2 ○○ ○プログラミング基礎
2 ○○ ○ ○データ構造Ⅰ2 ○○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
データサイエンス基礎
2 ○ ○ ○ ○ ○ ○○ ○人工知能基礎2 ○○○ ○ ○情報処理演習Ⅰ
2 ○○情報処理演習Ⅱ
2 ○○情報処理演習Ⅲ
2○
情報処理演習Ⅳ
2○○○
AIプログラミング実践
2○○
ビジネス情報演習
2○⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
データサイエンス基礎
2 ○データ構造Ⅱ
2
AIプログラミング実践
2
情報処理演習Ⅲ
2
情報処理演習Ⅳ
2
ビジネス情報演習
2⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
選択項目
授業科目
データエンジニアリング応用基礎
データベース概論
データエンジニアリング応用基礎
情報セキュリティ

-1-

授業科目

単位数

2
2
2
2

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

○
○
○
○

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

授業科目

授業科目

○

単位数

選択項目

必須

⑨ 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・行列の積・逆行列（２回目・６回目）、行列の基本変形（３回目）、行列の階数（４回目）、連立１次方程式の解法（５回目）「線形代数Ⅰ」・指数関数（４回目）、対数関数（５回目）、微分公式（７～１３回目）、対数微分法（１４回目）「微分積分学Ⅰ」・順列、組合せ（９回目）、確率（１０回目）、単純マルコフ過程（１１回目）、基本統計量（１２回目）、偏差値の計算（１３回目）「情報数学」
1-6
・基底変換と表現行列（６回目）、固有値と固有ベクトル（８回目）、直交行列・正規直交基底（１１・１２回目）「線形代数Ⅱ」・少し複雑な部分積分法（９回目）、定積分の置換積分法・部分積分法（１２回目）、面積・体積の計算（１３回目）「微分（１）データサイエンスと積分学Ⅱ」して、統計学を始め
・正規分布（７回目）、二項分布（１０回目）、母平均（１１回目）、区間推定（１４回目）、仮説検定（１５回目）「統計学」
様々なデータ処理に関する知識である「数学・グラフ(縦型探索と横型探索，最適探索，最良優先探索，Min-Max探索)(第４〜７回目)「人工知能基礎」
基礎（統計数理、線形・流れ図（フローチャート）（６～８回目）、データの探索（線形探索）（１３回目）「プログラミング基礎」
代数、微分積分）」に加 1-7 ・ソート（バブルソート、選択ソート、挿入ソート、ヒープソート、マージソート、クイックソート）（５～７回目）、グラフ（グラフえ、ＡＩを実現するためと探索、ベルマンフォード法、ダイクストラ法とA*アルゴリズム）（９～１２回目）「データ構造Ⅰ」の手段として「アルゴリ・探索（２回目）、ソート（３・４・７回目）、木構造（５・６回目）、グラフの探索（１０～１２回目）「データ構造Ⅱ」
ズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」
・2進数、8進数、10進数、16進数の相互変換、負数表現、補数、シフト演算、小数の表現（２～５回目）「情報数の概念や知識の習得
を目指す。
学」
2-2

・2進数、8進数、16進数、固定小数点表示、負数の表現、シフト演算（３～４回目）「情報処理概論」
・配列（１１回目）「プログラミング基礎」

・HTML言語（６～９回目）「情報処理概論」
・データ型（整数型、文字型、浮動小数点型など）、代入演算子、算術演算子、比較演算子、メソッド（関数）（２回
2-7 目）、繰り返し処理、引数（３回目）、条件判断（４回目）、複合代入演算子（１０回目）、戻り値（１２回目）「プログラ
ミング基礎」
・構造体、ポインタ（C言語）、クラス・オブジェクト（Java言語）（１回目～１５回目）「データ構造Ⅱ」・データサイエンス活用事例 (仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援など)（２回目）、Society 5.0、データ駆1-1 動型社会、データ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，ダイナミックプライシング)（４回目）「データサイエンス基礎」
・データ分析の進め方，仮説検証サイクル(４回目)、データの種類（量的変数、質的変数）、データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値、最頻値）、代表値の性質の違い（６・７回目）、教師あり学習（単回帰）（１０回目）「データサイエンス基礎」
1-2
・基礎的なグラフ作成（１１回目）「情報処理演習Ⅰ」・ピボットテーブルを用いた売上集計（８回目）、複合グラフの作成（９回目）、アンケートデータの集計（１０回目）、積み上げグラフの作成（１１回目）「情報処理演習Ⅱ」・ビッグデータ、データ量の増加、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ（１回目）、ビッグデータ活用事例
2-1 (４回目)、AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、転移学習など）（５回目）「データサイエンス基礎」（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用
・データ・AIの活用領域とその技術（流通、金融、製造など）（２～４回目）、汎用AI/特化型AI、フレーム問題，シン分野、更には研究やビジネスの現場において 3-1 ボルグラウンディング問題(５回目)、「データサイエンス基礎」
・AIの歴史（１回目）、探索（４～７回目）、推論（８回目）、知識表現とエキスパートシステム（１０回目）、エージェン
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までのト（１１回目）「人工知能基礎」
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサ・AI倫理、プライバシー保護、AIに関する原則/ガイドライン、AIの公平性，AIの信頼性，AIの説明可能性（１１回イエンス基礎」、「機械3-2学習の基礎と展望」、
目）「データサイエンス基礎」
及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。
・パターン認識（ニューラルネットワーク、機械学習）、探索（遺伝的アルゴリズム、ゲーム戦略、ファジィ推論など）（２～８回目）、強化学習(11回目)「人工知能基礎」
3-3 ・学習データと検証データ(７回目)、教師あり学習（６・８・９回目）、教師なし学習（１０・１１回目）「情報処理演習

Ⅳ」・パターン認識、ニューラルネットワーク、ファジィ推論など（２～９回目）「AIプログラミング実践」

3-4

・ディープニューラルネットワーク、CNN、RNN、GAN(５回目)「データサイエンス基礎」
・ニューラルネットワークの原理(２回目)、自然言語処理（１２回目）、画像・音声処理（１３回目）「人工知能基礎」

・AIの社会実装，ビジネス/業務への取り組み(４回目)、AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成
ネットワーク、強化学習、転移学習など）（５回目）、AIの学習と推論(住宅価格データの学習と予測) (１０回目)「データサイエンス基礎」
3-9
・AIの身体性（１４回目）「人工知能基礎」
・AIの開発環境と実行環境(pythonとjupyternotebook)(１回目)、AIの評価(７回目)「情報処理演習Ⅳ」・AIの開発環境と実行環境（VBA）（５回目）「AIプログラミング実践」（３）本認定制度が育成目標として掲げる「デー Ⅰ ・探索とソートのプログラミング（８回目）、グラフの探索、互除法、素数生成などのプログラミング（１５回目）「データ構造Ⅱ」
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理
解や認識の向上に資・実データの収集、データ加工、要約統計量の導出、単回帰分析、グラフ化、レポート発表（１２～１４回目）「デーする実践の場を通じた
タサイエンス基礎」
学習体験を行う学修項
・ニューラルネットによる手書き画像の認識、縦型・横型探索法による迷路問題の解探索（１１～１４回目）「AIプ目群。応用基礎コアのログラミング実践」
なかでも特に重要な学修項目群であり、「デー Ⅱ ・模擬データを用いたABC分析（３回目）、模擬データを用いた単回帰分析および損益分岐点推定（７回目）「情タエンジニアリング基報処理演習Ⅲ」礎」、及び「データ・ＡＩ活・模擬データを用いた教師あり学習（回帰、分類）および教師なし（k-means法、主成分分析）学習の適用（１２～用 企画・実施・評価」か
１４回目）「情報処理演習Ⅳ」ら構成される。

・実データ収集・加工・処理およびグラフ化およびレポート発表（３～６回目）「ビジネス情報演習」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に関する基礎的知識・技能をもとに、データを正しく処理・活用して、実社会の課題解決につなげる基礎能力を修得する。

-2-

様式２
大学等名 福岡工業大学短期大学部

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４

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
情報メディア学科

合 計

学生
数

入学
定員

収容
定員

381

160

320

381

160

320

令和4年度
履修者数

令和3年度

修了者数

履修者数

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

5
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5

5

0

2

0

5

0

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

2

0

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

男性

0

令和2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

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

-3-

男性

0

履修者数

女性

合計

0

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

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修者数

女性

合計

0

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

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修率

女性

0

5
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5

2%

2%

大学等名

様式３
福岡工業大学短期大学部

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）

15

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） 下村 輝夫

15

人

10

人

（役職名） 学長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
数理・データサイエンス・AI教育推進機構（責任者名） 下村 輝夫（役職名） 学長

⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
数理・データサイエンス・AI教育推進機構規定⑥ 体制の目的
本機構は、数理・データサイエンス・ＡＩ教育を導入及び推進することを目的とする。本学の次の委員会が協力して機構を構成し、導入・推進に係る具体的審議や実施・運営を行う。
（１）運営委員会
数理・データサイエンス・ＡＩ教育の取り組み全体の調整、取りまとめ（評価）、決定に関すること。
（２）教務委員会
数理・データサイエンス・ＡＩ教育の具体的な教育課程の立案に関すること。
（３）教育推進委員会
数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する有効な学修成果を得るための授業方法等の検討、各種データ分析・提供に関すること。

⑦ 具体的な構成員
数理・データサイエンス・AI推進機構長／運営委員長 学長 下村 輝夫
教務委員長／教育推進委員長／教務部長 教授 藤井 厚紀
教授 平岡 茂夫
教授 西村 靖司
教授 石塚 丈晴
准教授 高橋 昌也
准教授 矢野 健太郎
助教 窪田 涼介
助教 石田 琢朗-4-

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
2%30%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
40%
50%
50%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）320
具体的な計画
履修にあたっては、入学時オリエンテーションおよび初年次のゼミナールにおいて履修指導を行うとともに、同科目の学修到達目標、授業内容、成績評価方法等に関してシラバスに明記
し、学生に公開・周知している。本教育プログラムの開設科目のうち「データサイエンス基礎」
は、本学学則上では選択科目として設定されているが、将来（令和７年度）には必修科目にする予定である。本教育プログラムのコア科目については確実に修得してもらえるよう支援するため、「数学」および「情報」の学力に不安のある学生に対するリメディアル教育（課外講座）を実施している。このような取り組みを通して、令和７年度の履修率を100%になるように目指す。また、本学のプログラミングに関する科目（例：「プログラミングⅠ・Ⅱ」）についても将来的には本教育プログラムの構成科目に追加する予定である。

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
本学は単一の学科で構成されており、少人数のクラス単位による時間割を編成しているため、本教育プログラムの履修を希望する学生は全員受講することが可能である。また、コア科目と選択科目の一部においては、授業内容を動画コンテンツに起こしたものをオンデマンド配信しており、授業内外を問わず自主的に予習・復習ができる体制を整えている。このような学修環
境のもとで全学的な履修を促している。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
新入生オリエンテーションにおける説明をはじめとして、ゼミナールにおける周知と履修指導および本学のWEBサイトにも本教育プログラムに関する内容を公開しており、学生が情報を受け取りやすい環境を整備している。

-5-

⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
本学では、15人規模を1ユニットとした複数クラスによる少人数教育を実施している。演習系の授業においては、受講生の規模に応じてSA(スチューデント・アシスタント)を配置し、学生の演
習中の取り組みを支援している。また、「データサイエンス基礎」や「プログラミング基礎」等の授業においては、LMSを用いた反転授業を実施しており、個々の受講生のペースに合わせた学習を可能としている。また、課外講座として「基礎数学」、「情報基礎」を開講しており、数学や情報を苦手としている学生にも本教育プログラムを履修できるよう支援している。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本教育プログラムの履修状況および進捗はLMSを用いて管理している。学修目標の達成に向けて、本プログラムの授業科目を担当する教員はオフィスアワーを開設し、学生からの学習上の質問や悩みなどの相談にのり、適切な指導助言を行っている。また、各期の途中で出席率が一定の基準に満たない学生には、クラスアドバイザー（CA)が本人との面談、場合によっては保護者への連絡または保護者からの連絡により現状の把握、今後の対応などを話し合っている。また対面での助言指導だけでなく、学生は授業時間以外に不明点等があれば、LMSまたはオンラインミーティングツールを通じていつでも質問できる体制を整備している。

-6-

大学等名

様式４
福岡工業大学短期大学部

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・AI教育推進機構（責任者名） 下村 輝夫② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 学長
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

学内からの視点本教育プログラム開設の初年度（令和４年度）における履修状況は、リテラシーレベルは４８％（令和４年度入学生に限定すると８５％）、応用基礎レベルは２％（令和４年度入学生に限定すると３％）であり、リテラシーレベルの履修率は当初の見込みよりも高かった。その要因として、新入生オリエンテーションや在学生オリエンテーション等において、数理・データサイエンス・AIに関する社会的ニーズと情報系短大である本学の特色について学生に説明したことが影響しているものと推察される。応用基礎レベルについては、今後、２年次科目の履修や１年次科目の再履修によって履修率は向上することが期待される。また、修得状況については、令和４年度末においてリテラシーレベルは３８％（履修プログラムの履修・修得状 者数に対する割合は７８％）、応用基礎レベルは１％（履修者数に対する割合は４０％）であった。以上の点から、本教育プログラムの履修・修得状況は概ね良好な水準にあると評価している。
況

本学教育推進委員会が実施している学生授業評価アンケートにより、本教育プログラムの科目に関する学生の理解度および満足度を把握することができる。また同アンケートでは、授業評価に関する自由記述欄を設けており、教員が開発した教材や授業方法等に対する評価を把握できる。同委員会では、 入学時における数学・情報のプレースメント
テストの実施、GPA分布の分析や講義PDCAのレビュー等を行っている。それぞれの結果については、学科会議や教授会において報告しており、本教育プログラムの評価や改善に活用している。
学修成果

本学の教育推進委員会が実施している学生授業評価アンケートにより、本教育プログラムの科目に関する学生の理解度および満足度を把握している。いずれの指標も４件法による評価(1点：「低い」～4点：「高い」）を行っており、本学のFD目標として2.5点以上を設定している。令和４年度においては、本プログラムを構成するほぼ全ての科目が理解度・満足度ともに目標値を達成した。以上のことから、内容の理解度は良好であると評価している。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

学生授業評価アンケートに付随して、シラバス上に後輩学生に対する履修上のアドバイスを学生が記入できる機会を設けている。本教育プログラムの科目群に対するコメント内容には、「面白いので是非履修をしてください」、「予習・復習を欠かせないこと」、「実践的な力が身につきます」などが多く占めており、学生への推奨度は良好であると評価できる。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨度

本教育プログラムの履修者数の向上に向けては、科目の必修化やオリエンテーション等での説明のみならず、先輩学生からの勧めを促すことや、モデルとなる学生を一人でも多く社会に輩出することが必要である。そのため現在、本教
育プログラムを履修している学生を「実践型インターンシップ」を代表とする各種就業実習プログラムに派遣し、本プログラムで得た知識やスキルを具体的に活用できる機会を積極的に設けている。
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

-7-

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

学外からの視点本教育プログラムを修了し卒業した学生はまだいないが、今後、修了生が出た後には、本学が毎年実施している「卒業生アンケート」、「卒業生在籍企業アンケート調査」および「企業との教育課程に関する意見交換会」の開催により意見聴取を行い、その結果をもとに定期的に点検・評価を行うことを計画している。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本教育プログラムの内容や方法等が地域・社会の要請に応えているかについては、「企業との教育課程に関する意
見交換会」の実施により意見聴取を行っており、その結果をもとに定期的に点検し、必要に応じて改善を行うよう努力している。令和４年度の開催においては、本教育プログラムを含む本学の教育課程に対して概ね良好な評価をいただ
いており、本プログラムの推進に向けた体制は整っているといえる。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見本教育プログラムを構成する「データサイエンス基礎」や「人工知能基礎」をはじめとする科目において、演習課題を豊富に取り入れており、受講生には、数理・データサイエンス・AIを学ぶ楽しさや意義について可能な限り体験的に理解してもらえるよう努めている。１年生の夏季休暇中には「実践型インターンシップ」を実施しており、提携している企業・地域における実課題に沿った学修や活動を行う機会を設けている。また、2年生の卒業研究では、数理・データサイエ
ンス・AIの各分野に関する研究が行われているが、その発表の場においては、1年生も任意に参加できるようにしており、本教育プログラムを学ぶ楽しさや意義について理解を促す機会を設けている。
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

本教育プログラムの内容については、学生委員（学生会メンバー）をはじめとして、企業の方や卒業生にも定期的にアンケート調査やヒアリングを実施しており、その結果を踏まえて本プログラムの教育内容の水準の維持・向上に役立てている。より分かりやすい授業を展開していくために、本学教育推進委員会が中心となって、FD研修会の実施や教育系の学会への参加・発表を行っており、教育方法の開発・改善に努めている。各学期末に行われる学生授業評価アン
ケートでは、本学の教育内容や方法に対しては概ね肯定的な評価をいただいており、本教育プログラムにおける教育の質の維持・向上の状況は良好と判断される。
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

-8-

012
30
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二〇二二年度

2022 Handbook

学《令和４年度 学生便覧》

生便覧
福岡工業大学短期大学部

福 岡 工 業 大 学 短 期 大 学部
- 52 -

５

情報メディア学科の年次別授業科目表

学修 教育
領域 分野
初年次・キャリア系
外国語・人文・社会科学系

一般教育科目

情報メディア学科

§3

授業科目
１年前期

１年後期

教養ゼミナールⅡ※ 健康科学※ 体育
キャリア発達論
ビジネス実務とマナー
インターンシップ
海外事情
進路設計Ⅰ
英語会話 A
英語会話 B
ビジネス英語 A
ビジネス英語 B
日本語表現法

線形代数Ⅰ
微分積分学Ⅰ

情報基礎系

情報処理演習Ⅰ
情報処理概論
情報数学
情報科学
データサイエンス基礎
プログラミング基礎

プログラ
ミング系

自然科学系
ウェア系

ハード

メディア系
経営系

専門教育科目

２年後期

物理学Ⅰ

電気電子基礎
マルチメディア概論
グラフィック処理演習

実用英語 A
中国語Ⅰ
経済と社会
現代社会論

進路設計Ⅱ

海外語学演習
線形代数Ⅱ
微分積分学Ⅱ
数学演習
物理学Ⅱ
統計学
情報処理演習Ⅱ
情報処理演習Ⅲ
オペレーティングシステム コンピュータネットワーク
コンピュータアーキテクチャ
データベース概論
人工知能基礎プログラミングⅠ
イノベーション実践Ⅰ
データ構造Ⅰ
プログラミング特論（C 言語 )
電気回路
論理回路
ＣＧ概論
マルチメディア演習
デジタルデザイン
ＤＴＰ演習
経営学概論

ＰＢＬ系

※

２年前期

教養ゼミナールⅠ※ 体育※ 健康科学
人間関係論

体育・健康科学は、１年生前期または後期いずれかを選択- 53 -

48

実用英語 B
中国語Ⅱ
日常生活と法律日本国憲法
九州学

情報処理演習Ⅳ
ICT 通論
情報セキュリティ
ソフトウェア工学

プログラミングⅡ
イノベーション実践Ⅱ
データ構造Ⅱ
電子回路
デジタル回路
ＣＧ演習
プレゼンテーション演習
色彩情報論

電子情報実験
ＣＧアニメーション
メディア制作演習
メディア通論

基礎簿記
人的資源管理論
消費者行動論ビジネス情報演習
スマートフォンアプリ開発 ネットワーク構築実践
ゲームソフトウェア開発
情報科学教育研究
Web アプリケーション開発
情報数学演習シミュレーションプログラム開発
組込みシステム開発
ＡＩプログラミング実践
ソフトウェア開発
数学教育研究
映像制作
デザイン実践
デジタルアーカイブ実践
Web デザイン実践
メディアアート実践
ユニバーサルデザイン実践
マーケティング実践
ビジネスプラン実践
卒業研究

§3-1

６

情報メディア学科――――

カリキュラムフローチャート

学修 教育
領域 分野

授業科目
１年前期

１年後期

２年前期

初年次・キャリア系
外国語・人文・社会科学系

一般教育科目

教養ゼミナールⅡ
キャリア発達論
ビジネス実務とマナー
インターンシップ※ 体育※ 健康科学※ 健康科学
※ 体育
海外事情
進路設計Ⅰ
英語会話 A
英語会話 B
ビジネス英語 A
ビジネス英語 B
日本語表現法

線形代数Ⅰ
微分積分学Ⅰ

情報基礎系

情報処理演習Ⅰ
情報処理概論
情報数学
情報科学
データサイエンス基礎
プログラミング基礎

プログラ
ミング系

自然科学系
ウェア系

ハード

メディア系
経営系

専門教育科目物理学Ⅰ

電気電子基礎
マルチメディア概論
グラフィック処理演習

海外語学演習
線形代数Ⅱ
微分積分学Ⅱ
数学演習
物理学Ⅱ
統計学
情報処理演習Ⅱ
オペレーティングシステム
データベース概論
人工知能基礎プログラミングⅠ
イノベーション実践Ⅰ
データ構造Ⅰ
プログラミング特論（C 言語 )
電気回路
論理回路
ＣＧ概論
マルチメディア演習
デジタルデザイン
ＤＴＰ演習
経営学概論

実用英語 A
中国語Ⅰ
経済と社会
現代社会論

進路設計Ⅱ

情報処理演習Ⅲ
コンピュータネットワーク
コンピュータアーキテクチャ

実用英語 B
中国語Ⅱ
日常生活と法律日本国憲法
九州学

情報処理演習Ⅳ
ICT 通論
情報セキュリティ
ソフトウェア工学

プログラミングⅡ
イノベーション実践Ⅱ
データ構造Ⅱ
電子回路
デジタル回路
ＣＧ演習
プレゼンテーション演習
色彩情報論
基礎簿記
消費者行動論ビジネス情報演習

電子情報実験
ＣＧアニメーション
メディア制作演習
メディア通論

人的資源管理論
スマートフォンアプリ開発 ネットワーク構築実践
ゲームソフトウェア開発
情報科学教育研究
Web アプリケーション開発
情報数学演習シミュレーションプログラム開発
組込みシステム開発
ＡＩプログラミング実践
ソフトウェア開発
数学教育研究
映像制作
デザイン実践
デジタルアーカイブ実践
Web デザイン実践
メディアアート実践
ユニバーサルデザイン実践
マーケティング実践
ビジネスプラン実践
卒業研究

ＰＢＬ系

※

２年後期

教養ゼミナールⅠ
人間関係論

体育・健康科学は、１年生前期または後期いずれかを選択- 54 -

49

７

関与度一覧表■学習教育目標
Ａ：職業的・社会的自立に必要な人間関係形成・社会形成能力、自己理解・自己管理能力、課題対応能力、キャリア
プランニング能力等の汎用的能力を身につけている。
Ｂ：グローバル化した社会において市民としての社会的責任を果たすために必要な社会制度や異文化についての知識とコミュニケーション能力を身につけている。

情報メディア学科§3

Ｃ：情報工学を修得する上で基礎となる数学及び自然科学に関する知識とそれらを活用する能力を身につけている。
Ｄ：情報通信技術や情報処理に関する基礎的な知識と実務的スキルを身につけている。
Ｅ：コンピュータソフトウエアを構成するプログラムについて、アルゴリズムやデータ構造に関する知識とプログラ
ミングする能力を身につけている。
Ｆ：コンピュータのハードウェアを動かすための基礎となる電気、電子、および回路に関する知識とそれらを活用する能力を身につけている。
Ｇ：コンピュータを活用して情報表現をするための情報メディアに関する知識とそれらを活用する能力を身につけている。
Ｈ：企業において情報活用能力を備えた中核的な人材として活躍するために必要な経営に関する専門知識を身につけている。
Ｉ：専門科目で身につけた知識・技術をベースとして、更に専門的に細分化した応用領域における実践的能力を有している。各領域における与えられた課題に対して、個人またはチームで計画的に取り組み、情報技術を活用して社会の具体的な課題を解決できる能力を身につけている。

【学習教育目標に関する関与の程度】
教育
分野

授業科目

選／必

学年

教養ゼミナールⅠ

必修

1

健康科学

選択

必修

体育

選択

初年次・キャリア系

人間関係論

選択

キャリア発達論

選択

教養ゼミナールⅡ
ビジネス実務とマナー
インターンシップ

選択
選択

学期

単位

授業形態

Ａ

前

1

講義（AL）

◎

1

前/後

2

講義（AL）

◎

1

後

1

1

1
1
1
1

前/後
前
後
後
後

2

講義（AL）

2

講義・演習（AL)2

講義（AL）

講義（AL）

2

講義・演習（AL)1

集中講義・研修

1

実習

1

前/後

1

通

2

講義

Ｂ

◎

◎
◎

◎

◎

必修

英語会話Ａ

選択必修

1

前

2

講義（AL）

◎

英語会話Ｂ

選択必修

1

後

2

講義（AL）◎

ビジネス英語Ａ
外国語・人文・社会科学系

ビジネス英語Ｂ
日本語表現法

必修
選択必修
選択必修

日常生活と法律
日本国憲法
九州学

海外語学演習

2

後

2

2

選択必修

2

前

2

選択

中国語Ⅱ

前

後

経済と社会
実用英語Ｂ

1

1

1

選択必修

現代社会論

1

通

選択

実用英語Ａ
中国語Ⅰ

2

選択

選択必修
選択必修
選択
選択
選択
選択

2
2
2
2
2
2
2
2

1
2

前
前
前
後
後

前/後
前

講義

◎
◎

講義（AL）

◎

〇

〇

◎

◎

◎

2

講義（AL）

2

講義（AL）〇◎

講義（AL）〇◎

2
2- 55 -

50

◎

講義

2

2

後

◎

講義（AL）
講義（AL）

2

後◎講義（AL）

2

2

後

講義

講義（AL）
講義（AL）
講義（AL）
集中講義・研修

〇
〇

Ｆ

Ｇ

〇

進路設計Ⅰ
進路設計Ⅱ

Ｅ

〇

選択

前

Ｄ

◎

海外事情

2

Ｃ

◎
◎

◎
◎
◎

〇

〇

Ｈ

I

〇
〇

§3-1

教育
分野

授業科目

自然科学系

選／必

学年

学期

単位

授業形態

Ａ

Ｂ

Ｃ

線形代数Ⅰ

選択

1

前

2

講義・演習（AL)〇

微分積分学Ⅰ

選択

1

前

2

講義・演習（AL)

物理学Ⅰ

選択

1

前

2

講義

線形代数Ⅱ

選択

1

後

2

講義 ・ 演習（AL)

微分積分学Ⅱ

選択

1

後

2

講義・演習（AL)

数学演習

選択

1

後

2

講義・演習（AL)

物理学Ⅱ

選択

1

後

2

講義

◎

統計学

選択

1

後

2

講義

◎

情報処理演習Ⅰ

必修

1

前

2

演習（AL）

Ｄ

Ｅ

Ｆ

Ｇ

Ｈ

I

〇

〇

〇

〇

◎

〇

◎
◎
〇

◎

〇

◎
〇

◎

〇
〇

〇

◎

情報処理概論

必修

1

前

2

講義・演習（AL)

〇

◎

情報数学

選択

1

前

2

講義・演習（AL)

〇

◎

情報科学

選択

1

前

2

講義（AL）

〇

◎

〇
〇
〇

情報基礎系

データサイエンス基礎

選択

1

前

2

講義・演習（AL)◎〇

情報処理演習Ⅱ

選択

1

後

2

講義・演習（AL)◎〇

オペレーティングシステム

選択

1

後

2

講義

データベース概論

選択

1

後

2

講義・演習

人工知能基礎

選択

1

後

2

講義・演習（AL)◎〇

情報処理演習Ⅲ

選択

2

前

2

講義・演習（AL)◎〇

コンピュータネットワーク

選択

2

前

2

講義

コンピュータアーキテクチャ

選択

2

前

2

講義

◎

情報処理演習Ⅳ

選択

2

後

2

講義・演習

◎

ＩＣＴ通論

選択

2

後

2

講義（AL）◎

情報セキュリティ

選択

2

後

2

講義

ソフトウェア工学

選択

2

後

2

講義

プログラミング系

プログラミング基礎

選択

1

前

2

講義・演習（AL)

プログラミングⅠ

選択

1

後

2

講義・演習（AL)

◎
〇

〇

〇

〇
〇

1

後

2

実習

1

後

2

講義

〇
〇

1

後

2

講義・演習（AL)2

前2

講義・演習（AL)

〇

◎
◎

選択
選択

〇

◎

選択
選択

〇

◎

イノベーション実践Ⅰ
プログラミング特論（Ｃ言語）〇◎

データ構造Ⅰ
プログラミングⅡ

◎

◎
〇

〇

◎
◎
◎

ハードウェア系

データ構造Ⅱ

選択

2

前

2

講義・演習（AL)イノベーション実践Ⅱ

選択

2

前

2

実習

〇

〇

◎

電気電子基礎

選択

1

前

2

講義

◎

電気回路

選択

1

後

2

講義

◎

論理回路

選択

1

後

2

講義

◎

電子回路

選択

2

前

2

講義・演習

◎

デジタル回路

選択

2

前

2

講義

◎

電子情報実験

選択

2

後

2

実験

◎

◎

〇

〇

メデイア系

マルチメディア概論

選択

1

前

2

講義（AL）

グラフィック処理演習

選択

1

前

2

演習

◎

ＣＧ概論

選択

1

後

2

講義

マルチメディア演習

選択

1

後

2

演習（AL）

デジタルデザイン

選択

1

後

2

演習

◎

ＤＴＰ演習

選択

1

後

2

演習（AL）

◎

ＣＧ演習

選択

2

前

2

演習

◎

プレゼンテーション演習

選択

2

前

2

演習（AL）

◎

色彩情報論

選択

2

前

2

講義

◎

メディア通論

選択

2

後

2

講義（AL）◎

ＣＧアニメーション

選択

2

後

2

演習

◎

メディア制作演習

選択

2

後

2

演習（AL）

◎

経営学概論

選択

1

後

2

講義、演習（AL)

◎
◎
〇

◎
〇

〇
◎

経営系

基礎簿記

選択

2

前

2

講義、演習（AL)◎

消費者行動論

選択

2

前

2

講義（AL）◎

人的資源管理論

選択

2

後

2

講義（AL）◎

ビジネス情報演習

選択

2

前

2

演習（AL）◎- 56 -

51〇

情報メディア学科

――――

教育
分野

情報メディア学科

§3

授業科目

選／必

学年

学期

単位

授業形態

スマートフォンアプリ開発

選択

2

前

2

講義・演習（AL)

ゲームソフトウェア開発

選択

2

前

2

講義・演習（AL)

Ｗｅｂアプリケーション開発

選択

2

前

2

講義・演習（AL)

組込みシステム開発

選択

2

前

2

講義・演習（AL)

ＡＩプログラミング実践

選択

2

前

2

講義・演習（AL)

数学教育研究

選択

2

前

2

講義・演習（AL)

デザイン実践

選択

2

前

2

演習（AL)

メディアアート実践

選択

2

前

2

演習（AL)

ユニバーサルデザイン実践

選択

2

前

2

講義・演習（AL)

ネットワーク構築実践

選択

2

後

2

講義・演習（AL)

Ａ

Ｂ

Ｃ

Ｄ

Ｅ

Ｆ

Ｇ

Ｈ

〇

I

◎
◎

〇

〇

◎

〇

〇

〇

〇

◎
◎

〇

〇

◎
〇

◎
◎

〇

情報科学教育研究

選択

2

後

2

講義・演習（AL)〇

情報数学演習

選択

2

後

2

講義・演習（AL)〇

シミュレーションプログラム開発

選択

2

後

2

講義・演習（AL)

ソフトウェア開発

選択

2

後

2

講義・演習（AL)

〇

〇

〇

◎

〇

〇

◎

〇

〇

◎

〇

◎
◎

〇

〇

〇

〇

ＰＢＬ系

映像制作

選択

2

後

2

演習（AL)

デジタルアーカイブ実践

選択

2

後

2

講義・演習（AL)

Ｗｅｂデザイン実践

選択

2

後

2

講義・演習（AL)

マーケティング実践

選択

2

後

2

講義・演習（AL)

ビジネスプラン実践

選択

2

後

2

講義・演習（AL)

卒業研究（石田）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（石塚）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（小田）

選択

2

後

2

卒業研究

卒業研究（上村）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（窪田）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（曽）

選択

2

後

2

卒業研究

卒業研究（高橋）

選択

2

後

2

卒業研究

卒業研究（西村）

選択

2

後

2

卒業研究

卒業研究（橋本）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（平岡）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（弘中）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（藤井）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（矢野）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)

卒業研究（吉原）

選択

2

後

2

卒業研究

◎

卒業研究（林）

選択

2

後

2

卒業研究（AL)◎- 57 -

52

〇

◎
◎
◎

〇

◎
◎

〇

〇

◎
◎

〇
〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

◎
〇

〇

◎
◎
◎

〇
〇

〇

◎

〇

◎
〇

◎
◎
◎

〇
〇

◎
◎

〇

◎

§3-1

8

情報メディア学科――――

カリキュラム・マップ■学習教育目標
Ａ：職業的・社会的⾃⽴に必要な⼈間関係形成・社会形成能⼒、⾃⼰理解・⾃⼰管理能⼒、課題対応能⼒、キャリア
プランニング能⼒等の汎⽤的能⼒を⾝につけている。
Ｂ：グローバル化した社会において市⺠としての社会的責任を果たすために必要な社会制度や異⽂化についての知識とコミュニケーション能⼒を⾝につけている。
Ｃ：情報⼯学を修得する上で基礎となる数学及び⾃然科学に関する知識とそれらを活⽤する能⼒を⾝につけている。
Ｄ：情報通信技術や情報処理に関する基礎的な知識と実務的スキルを⾝につけている。
Ｅ：コンピュータソフトウエアを構成するプログラムについて、アルゴリズムやデータ構造に関する知識とプログラ
ミングする能⼒を⾝につけている。
Ｆ：コンピュータのハードウェアを動かすための基礎となる電気、電⼦、および回路に関する知識とそれらを活⽤する能⼒を⾝につけている。
Ｇ：コンピュータを活⽤して情報表現をするための情報メディアに関する知識とそれらを活⽤する能⼒を⾝につけている。
Ｈ：企業において情報活⽤能⼒を備えた中核的な⼈材として活躍するために必要な経営に関する専⾨知識を⾝につけている。
Ｉ：専⾨科⽬で⾝につけた知識・技術をベースとして、更に専⾨的に細分化した応⽤領域における実践的能⼒を有している。各領域における与えられた課題に対して、個⼈またはチームで計画的に取り組み、情報技術を活⽤して社会の具体的な課題を解決できる能⼒を⾝につけている。

■カリキュラム・マップ□⼀般教育科⽬
年次

ＤＰ
期

前期

Ａ

Ｂ

Ｃ

教養ゼミナールⅠ

英語会話Ａ

線形代数Ⅰ

体育

ビジネス英語Ａ

微分積分学Ⅰ

健康科学

海外語学演習

物理学Ⅰ

⼈間関係論

海外事情

１年次

進路設計Ⅰ

後期

教養ゼミナールⅡ

英語会話Ｂ

線形代数Ⅱ

体育

ビジネス英語 B

微分積分学Ⅱ

健康科学

⽇本語表現法

数学演習

キャリア発達論

海外語学演習

物理学Ⅱ

ビジネス実務とマナー

海外事情

統計学

インターンシップ
進路設計Ⅰ
進路設計Ⅱ

実⽤英語 A
中国語Ⅰ
経済と社会

前期

現代社会論

２年次

海外語学演習
海外事情
進路設計Ⅱ

実⽤英語 B
中国語Ⅱ

後期

⽇常⽣活と法律
⽇本国憲法
九州学- 58 -

53

Ｄ

Ｅ

Ｆ

Ｇ

Ｈ

I

□専⾨教育科⽬
年次

ＤＰ
期

Ａ

Ｂ

Ｃ

Ｄ

Ｆ

Ｇ

情報処理演習Ⅰ

プログラミング基礎 電気電⼦基礎 マルチメディア概論

情報処理概論グラフィック処理演習

Ｈ

I

情報数学

前期
１年次

情報科学
データサイエンス基礎
情報処理演習Ⅱ§3

Ｅ

情報メディア学科

後期

プログラミングⅠ

電気回路

CG 概論

オペレーティングシステム イノベーション実践Ⅰ

論理回路

マルチメディア演習

データベース概論

データ構造Ⅰ

人工知能基礎プログラミング特論（C ⾔語 )情報処理演習Ⅲ

プログラミングⅡ

経営学概論

デジタルデザイン
DTP 演習
電⼦回路

CG 演習

基礎簿記

スマートフォンアプリ開発

コンピュータネットワーク イノベーション実践Ⅱ デジタル回路 プレゼンテーション演習 消費者⾏動論 ゲームソフトウェア開発
コンピュータアーキテクチャ

データ構造Ⅱ

色彩情報論

ビジネス情報演習 Web アプリケーション
組込みシステム開発

前期

ＡＩプログラミング実践
数学教育研究デザイン実践
メディアアート実践

２年次

ユニバーサルデザイン実践
電⼦情報実験 CG アニメーション ⼈的資源管理論 ネットワーク構築実践

情報処理演習Ⅳ
ICT 通論

メディア制作演習

情報セキュリティ

メディア通論情報科学教育研究
情報数学演習シミュレーションプログラム開発

ソフトウェア⼯学

ソフトウェア開発
後期

映像制作
デジタルアーカイブ実践
Web デザイン実践
マーケティング実践
ビジネスプラン実践
卒業研究

9

コース選択

１年生後期からは、情報工学コースとメディアコミュニケーションコースの２つの履修モデルに沿って、講義を受講してもらいます。
１年生前期の７月中旬から下旬にかけてコース選択希望調査を実施し、１年生前期の成績発表日にコースの配属を決定します。なお、在学期間の途中で、決定したコースを変更することはできません。
ただし、１年生に留年した場合は、再度コースの選択希望を受け付けます。

- 59 -

54

§3-1

10

情報メディア学科――――

専門科目の履修モデル■情報工学コース
１年前期

１年後期

２年前期

情報処理概論

オペレーティングシステム

コンピュータネットワーク

卒業研究

情報数学

人工知能基礎コンピュータアーキテクチャ

ネットワーク構築実践 ※情報科学

データベース概論

数学教育研究 ※情報セキュリティ

データサイエンス基礎

２年後期

ソフトウェア工学
ＩＣＴ通論
情報科学教育研究 ※情報数学演習 ※プログラミング基礎

プログラミングⅡ

シミュレーションプログラム開発 ※データ構造Ⅰ

データ構造Ⅱ

ソフトウェア開発 ※プログラミング特論（Ｃ言語 )スマートフォンアプリ開発 ※プログラミングⅠ

ゲームソフトウェア開発 ※Web アプリケーション開発 ※組込みシステム開発 ※ＡＩプログラミング実践 ※イノベーション実践Ⅰ
情報処理演習Ⅰ

情報処理演習Ⅱ

マルチメディア概論

ＣＧ概論

イノベーション実践Ⅱ

グラフィック処理演習
電気電子基礎

電気回路

電子回路

論理回路

デジタル回路電子情報実験
※ PBL 科目

■メディアコミュニケーションコース
１年前期

１年後期

情報処理概論

オペレーティングシステム

情報数学

人工知能基礎

情報科学

経営学概論

２年前期

２年後期
卒業研究

基礎簿記

マーケティング実践 ※消費者行動論

ビジネスプラン実践 ※ビジネス情報演習

人的資源管理論

データサイエンス基礎

経営戦略実践 ※プログラミング基礎

プログラミングⅠ

情報処理演習Ⅰ

情報処理演習Ⅱ

情報処理演習Ⅲ

情報処理演習Ⅳ

マルチメディア概論

ＣＧ概論

ＣＧ演習

ＣＧアニメーション

色彩情報論

メディア通論

メディアアート実践 ※映像制作 ※

マルチメディア演習

プレゼンテーション演習

デジタルアーカイブ実践 ※デジタルデザイン

ユニバーサルデザイン実践 ※Web デザイン実践 ※ＤＴＰ演習

デザイン実践 ※メディア制作演習
グラフィック処理演習※ PBL 科目
情報工学
履修分野共通メディアコミュニケーション- 60 -

55

福岡工業大学短期大学部数理・データサイエンス・AI 教育推進機構規程
（目的）
第１条

この規程は、福岡工業大学短期大学部学則第８条第４項に基づき、福岡工業大学

短期大学部の数理・データサイエンス・ＡＩ教育を導入及び推進するため機構（以下「機構」という。
）を組織し、構成及び業務運営に関し、必要な事項を定めることを目的とする。
（構成）
第２条

本学における数理・データサイエンス・ＡＩ教育を推進するにあたり、既存の委員会が協力して機構を構成する。
（１）機構長は学長をもって充てる。
（２）運営委員会（３）教務委員会（４）教育推進委員会
（業務）
第３条

短期大学部全体として有効な数理・データサイエンス・ＡＩ教育を含めた教育課

程及び運営の実施内容について、各委員会は次の業務を担当する。
（１）運営委員会
取り組み全体の調整、取りまとめ、決定に関すること（２）教務委員会
具体的な教育課程の立案に関すること（３）教育推進委員会
有効な学修成果を得るための授業方法等の検討、各種データ提供に関すること（事務）
第４条 申請手続き等に関する事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第５条 この規程の改廃は教授会の議を経ることとする。
附則

この規程は、令和４年４月１日から施行する。

- 61 -

福岡工業大学短期大学部運営委員会規程
（目的）
第１条

この規程は、福岡工業大学短期大学部教授会規程(以下｢規程｣という。)第７条第４項の規定に基づき、福岡工業大学短期大学部運営委員会(以下｢運営委員会｣という。)の構成及び運営について、必要な事項を定めることを目的とする。
（審議事項）
第２条

運営委員会は、第７条第２項に基づく緊急を要する事項及び第３項に規定する事項を審議する。
（構成）
第３条 運営委員会は、次に掲げる者で構成する。
（１）学長（２）教務部長（３）学生部長（４）学科長（５）その他学長が指名する者（運営委員会の招集及び議長）
第４条 学長は、運営委員会を招集しその議長となる。
２

学長に事故あるときは、あらかじめ学長が指名した者が議長となり、その職務を

代行する。
（会議）
第５条 運営委員会は、構成員の過半数の出席により成立する。
２

構成員に事故あるときは、あらかじめ学長の承認を得た代理者を出席させることができる。
３ 運営委員会の議事は、出席構成員の過半数の賛成により決定する。
（構成員以外の出席）
第６条

議長が必要と認めたときは、構成員以外の者を会議に出席させ意見を述べさせることができる。
（事務）第７条 運営委員会の事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第８条 この規程の改廃は教授会の議を経るものとする。
附則

この規程は、平成９年４月１日から施行し、福岡工業短期大学主任会規程（平成元年５- 62 -

月１２日施行）は、廃止する。
附則

この規程は、平成１４年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１９年４月１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。

- 63 -

福岡工業大学短期大学部教務委員会規程
（目的）
第１条

この規程は、福岡工業大学短期大学部教授会規程第８条第４項の規定に基づき、福岡工業大学短期大学部教務委員会（以下「委員会」という。）の構成及び運営について、必要な事項を定めることを目的とする。
（審議事項）
第２条 委員会は、福岡工業大学短期大学部教授会規程第８条第２項第 1 号の規定に基づ
き、次の事項を審議する。
（１）学生の入学、卒業及び課程修了に関する事項（２）学位の授与に関する事項（３）研究生及び科目等履修生の入学並びに修了に関する事項（４）学生の休業、復学、転学、留学、退学、除籍及び再入学に関する事項（５）教育課程及びその履修に関する事項（６）学長の諮問事項（構成）第３条 委員会は、次の委員で構成する。
（１）教務部長（２）専任の教授、准教授、講師又は助教の中から推薦された者２人（３）短大事務長
２

教育課程の改正に関し必要がある場合には、委員長は委員を追加することができる。
（委員の任期）
第４条 委員の任期は、原則として２年とし再任を妨げない。
２

前項の委員に欠員を生じたときは、新たに推薦された者をもって補充し、その任期は、前任者の残任期間とする。
３ 前条第２項の委員の任期は、当該審議事項についての審議が終了するまでとする。
（委員長及び委員会の招集）
第５条 委員会に委員長を置き、教務部長をもってあてる。
２ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
３

委員長に事故あるときは、あらかじめ委員長が指名した委員が議長の職務を代行

する。
（会議）
第６条 委員会は、委員の過半数の出席により成立する。
２

委員に事故あるときは、あらかじめ委員長の承認を得た代理者を出席させること- 64 -

ができる。
３ 議事は、出席委員の過半数の賛成により決定する。
（委員以外の出席）
第７条

委員長が必要と認めたときは、委員以外の者を会議に出席させ意見を述べさせることができる。
（事務）第８条 委員会の事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第９条 この規程の改廃は、教授会の議を経るものとする。
附則１

この規程は、平成元年４月７日より施行し、平成元年４月１日より適用する。

２

この規程は、平成９年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１４年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１９年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成２６年１０月１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、平成２９年４月１日から施行する。

- 65 -

福岡工業大学短期大学部教育推進委員会規程（目的）第１条 この規程は、福岡工業大学短期大学部教授会規程第８条第４項の規定に基づき、福岡工業大学短期大学部教育推進委員会（以下「委員会」という。）の構成及び運用について必要な事項を定めることを目的とする。
（審議及び実施事項）
第２条

委員会は、福岡工業大学短期大学部の教育内容及び方法の改善に関する事項を審議するため IR 機能を活用し、有効かつ必要な方策を教授会に提案し実施する。
（構成）第３条 委員会は、次の委員をもって構成する。
（１）教務部長（２）学科長（３）自己点検・評価委員会から推薦された者１名（４）教授会から推薦された者
２

必要に応じて委員長が任命した学生代表者または学外者を出席させることができる。

３

委員会に委員長を置き、学長が指名する。

（委員会の招集）第４条 委員会は、毎月一回招集することを原則とする。
２ 委員会は、委員長が招集し、議長となる。
（会議）
第５条 委員会は、構成員の半数以上の出席により成立する。
２ 議事は、出席委員の過半数の賛成により決し、可否同数のときは議長が決する。
（事務）第６条 委員会の事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第７条 この規程の改廃は、教授会の議を経るものとする。
附則

この規程は、平成１９年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成３０年９月２５日から施行し、平成３０年９月１日から適用する。
附則

この規程は、令和４年４月１日から施行する。

- 66 -

福岡工業大学短期大学部数理・データサイエンス・AI 教育推進機構規程
（目的）
第１条

この規程は、福岡工業大学短期大学部学則第８条第４項に基づき、福岡工業大学

短期大学部の数理・データサイエンス・ＡＩ教育を導入及び推進するため機構（以下「機構」という。
）を組織し、構成及び業務運営に関し、必要な事項を定めることを目的とする。
（構成）
第２条

本学における数理・データサイエンス・ＡＩ教育を推進するにあたり、既存の委員会が協力して機構を構成する。
（１）機構長は学長をもって充てる。
（２）運営委員会（３）教務委員会（４）教育推進委員会
（業務）
第３条

短期大学部全体として有効な数理・データサイエンス・ＡＩ教育を含めた教育課

程及び運営の実施内容について、各委員会は次の業務を担当する。
（１）運営委員会
取り組み全体の調整、取りまとめ、決定に関すること（２）教務委員会
具体的な教育課程の立案に関すること（３）教育推進委員会
有効な学修成果を得るための授業方法等の検討、各種データ提供に関すること（事務）
第４条 申請手続き等に関する事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第５条 この規程の改廃は教授会の議を経ることとする。
附則

この規程は、令和４年４月１日から施行する。

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福岡工業大学短期大学部運営委員会規程
（目的）
第１条

この規程は、福岡工業大学短期大学部教授会規程(以下｢規程｣という。)第７条第４項の規定に基づき、福岡工業大学短期大学部運営委員会(以下｢運営委員会｣という。)の構成及び運営について、必要な事項を定めることを目的とする。
（審議事項）
第２条

運営委員会は、第７条第２項に基づく緊急を要する事項及び第３項に規定する事項を審議する。
（構成）
第３条 運営委員会は、次に掲げる者で構成する。
（１）学長（２）教務部長（３）学生部長（４）学科長（５）その他学長が指名する者（運営委員会の招集及び議長）
第４条 学長は、運営委員会を招集しその議長となる。
２

学長に事故あるときは、あらかじめ学長が指名した者が議長となり、その職務を

代行する。
（会議）
第５条 運営委員会は、構成員の過半数の出席により成立する。
２

構成員に事故あるときは、あらかじめ学長の承認を得た代理者を出席させることができる。
３ 運営委員会の議事は、出席構成員の過半数の賛成により決定する。
（構成員以外の出席）
第６条

議長が必要と認めたときは、構成員以外の者を会議に出席させ意見を述べさせることができる。
（事務）第７条 運営委員会の事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第８条 この規程の改廃は教授会の議を経るものとする。
附則

この規程は、平成９年４月１日から施行し、福岡工業短期大学主任会規程（平成元年５- 68 -

月１２日施行）は、廃止する。
附則

この規程は、平成１４年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１９年４月１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。

- 69 -

福岡工業大学短期大学部教務委員会規程
（目的）
第１条

この規程は、福岡工業大学短期大学部教授会規程第８条第４項の規定に基づき、福岡工業大学短期大学部教務委員会（以下「委員会」という。）の構成及び運営について、必要な事項を定めることを目的とする。
（審議事項）
第２条 委員会は、福岡工業大学短期大学部教授会規程第８条第２項第 1 号の規定に基づ
き、次の事項を審議する。
（１）学生の入学、卒業及び課程修了に関する事項（２）学位の授与に関する事項（３）研究生及び科目等履修生の入学並びに修了に関する事項（４）学生の休業、復学、転学、留学、退学、除籍及び再入学に関する事項（５）教育課程及びその履修に関する事項（６）学長の諮問事項（構成）第３条 委員会は、次の委員で構成する。
（１）教務部長（２）専任の教授、准教授、講師又は助教の中から推薦された者２人（３）短大事務長
２

教育課程の改正に関し必要がある場合には、委員長は委員を追加することができる。
（委員の任期）
第４条 委員の任期は、原則として２年とし再任を妨げない。
２

前項の委員に欠員を生じたときは、新たに推薦された者をもって補充し、その任期は、前任者の残任期間とする。
３ 前条第２項の委員の任期は、当該審議事項についての審議が終了するまでとする。
（委員長及び委員会の招集）
第５条 委員会に委員長を置き、教務部長をもってあてる。
２ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
３

委員長に事故あるときは、あらかじめ委員長が指名した委員が議長の職務を代行

する。
（会議）
第６条 委員会は、委員の過半数の出席により成立する。
２

委員に事故あるときは、あらかじめ委員長の承認を得た代理者を出席させること- 70 -

ができる。
３ 議事は、出席委員の過半数の賛成により決定する。
（委員以外の出席）
第７条

委員長が必要と認めたときは、委員以外の者を会議に出席させ意見を述べさせることができる。
（事務）第８条 委員会の事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第９条 この規程の改廃は、教授会の議を経るものとする。
附則１

この規程は、平成元年４月７日より施行し、平成元年４月１日より適用する。

２

この規程は、平成９年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１４年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１９年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成２６年１０月１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、平成２９年４月１日から施行する。

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福岡工業大学短期大学部教育推進委員会規程（目的）第１条 この規程は、福岡工業大学短期大学部教授会規程第８条第４項の規定に基づき、福岡工業大学短期大学部教育推進委員会（以下「委員会」という。）の構成及び運用について必要な事項を定めることを目的とする。
（審議及び実施事項）
第２条

委員会は、福岡工業大学短期大学部の教育内容及び方法の改善に関する事項を審議するため IR 機能を活用し、有効かつ必要な方策を教授会に提案し実施する。
（構成）第３条 委員会は、次の委員をもって構成する。
（１）教務部長（２）学科長（３）自己点検・評価委員会から推薦された者１名（４）教授会から推薦された者
２

必要に応じて委員長が任命した学生代表者または学外者を出席させることができる。

３

委員会に委員長を置き、学長が指名する。

（委員会の招集）第４条 委員会は、毎月一回招集することを原則とする。
２ 委員会は、委員長が招集し、議長となる。
（会議）
第５条 委員会は、構成員の半数以上の出席により成立する。
２ 議事は、出席委員の過半数の賛成により決し、可否同数のときは議長が決する。
（事務）第６条 委員会の事務は、短大事務室が行う。
（改廃）
第７条 この規程の改廃は、教授会の議を経るものとする。
附則

この規程は、平成１９年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成３０年９月２５日から施行し、平成３０年９月１日から適用する。
附則

この規程は、令和４年４月１日から施行する。

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