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１－１
大学等名
プログラム名東京国際工科専門職大学
数理・データサイエンス・ＡＩ教育リテラシープログラム

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、修了要件は相違する

工科学部・情報工学科③ 修了要件
情報工学科では、１年次開講の「情報工学概論」、「コンピュータシステム」と２年次開講の「確率統計論」の各2単位の科目をすべて履修し、合計6単位を取得することにより、本プログラムの修了認定となります。

必要最低単位数6

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報工学概論2○○○
コンピュータシステム
2
○
○
○
確率統計論
2
○

⑤ 「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 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報工学概論2○○○
コンピュータシステム
2
○
○
○
確率統計論
2
○

⑥ 「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 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報工学概論2○○○
コンピュータシステム
2
○
○
○
確率統計論
2
○
○
○

⑦ 「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 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報工学概論2○○○
コンピュータシステム
2
○
○
○
確率統計論
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
情報工学概論コンピュータシステム
確率統計論

単位数 必須

2
2
2

○
○
○

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
選択項目
授業科目
4-1統計および数理基礎
確率統計論

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
授業に含まれている内容・要素（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

情報工学概論：情報工学の全体を概説した後、人工知能関連、IoTサービス関連、ロボット関連の前知識を付与すると同時に、デモセットやビデオを用いた活用事例紹介、開発模擬体験、展示会見
学などを通して適応分野や技術動向を知ると同時に、そこで用いられている技術の背景に存在する様々な学問体系、それらの関連性について学習する。併せて、これからの社会では、どのような人材が求められているのか、そのために何を学ぶ必要があるのかを理解し、学科の人材育成目標とコース体系を把握する。(2回)

1-6

情報工学概論：情報工学の全体を概説した後、人工知能関連、IoTサービス関連、ロボット関連の前知識を付与すると同時に、デモセットやビデオを用いた活用事例紹介、開発模擬体験、展示会見
学などを通して適応分野や技術動向を知ると同時に、そこで用いられている技術の背景に存在する様々な学問体系、それらの関連性について学習する。併せて、これからの社会では、どのような人材が求められているのか、そのために何を学ぶ必要があるのかを理解し、学科の人材育成目標とコース体系を把握する。(11,12回)

1-2

確率統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。平均、分散、二項分布、確率分布と母集団分
布、母集団と標本の違いや統計学的推計など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学
び、実際に計算ができるようにする。また、表計算ソフトを用い、これら典型的なデータを算出した
り、グラフ化をできるようにする。(2回)

1-3

確率統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。平均、分散、二項分布、確率分布と母集団分
布、母集団と標本の違いや統計学的推計など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学
び、実際に計算ができるようにする。また、表計算ソフトを用い、これら典型的なデータを算出した
り、グラフ化をできるようにする。(5,6回)

1-4

情報工学概論：人工知能関連、IoTサービス関連、ロボット関連の活用事例紹介、開発模擬体験、展示会見学などを通して適応分野や技術動向を知ると同時に、そこで用いられている技術の背景に存在する様々な学問体系、それらの関連性について学習する。併せて、これからの社会では、どのような人材が求められているのか、そのために何を学ぶ必要があるのかを理解する。(7,8回)

1-5

情報工学概論：人工知能関連、IoTサービス関連、ロボット関連の活用事例紹介、開発模擬体験、展示会見学などを通して適応分野や技術動向を知ると同時に、そこで用いられている技術の背景に存在する様々な学問体系、それらの関連性について学習する。併せて、これからの社会では、どのような人材が求められているのか、そのために何を学ぶ必要があるのかを理解する。(11,12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（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講義内容

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（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

3-1

コンピュータシステム：情報処理の中心となるコンピュータシステムについて、その構成要素である
ハードウェアとソフトウェア、コンピュータシステム同士を接続する通信ネットワークの構成と動作原理を理解する。デジタル情報を確実に伝送するための誤り検出訂正、暗号などの符号理論を学修することで、インターネット上で展開されているアプリケーションを実現するのに必要なICT技術の重要な要素を理解する。(7,8,9,10,11,12,13回)

3-2

コンピュータシステム：情報処理の中心となるコンピュータシステムについて、その構成要素である
ハードウェアとソフトウェア、コンピュータシステム同士を接続する通信ネットワークの構成と動作原理を理解する。デジタル情報を確実に伝送するための誤り検出訂正、暗号などの符号理論を学修することで、インターネット上で展開されているアプリケーションを実現するのに必要なICT技術の重要な要素を理解する。(14回)

2-1

確率統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。母集団と標本の違いや統計学的推計など統計解析の知識を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学
び、実際に計算ができるとともに、表計算ソフトを用い、これら典型的なデータを算出したり、グラフ化をできるようにする。(2回)

2-2

確率統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。母集団と標本の違いや統計学的推計など統計解析の知識を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学
び、実際に計算ができるとともに、表計算ソフトを用い、これら典型的なデータを算出したり、グラフ化をできるようにする。(7,9,12回)

2-3

確率統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。母集団と標本の違いや統計学的推計など統計解析の知識を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学
び、実際に計算ができるとともに、表計算ソフトを用い、これら典型的なデータを算出したり、グラフ化をできるようにする。(6,8,10,11,13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）
情報工学の学問体系の概要、技術動向、およびこれらの背後に存在する様々な学問体系について理解し、以下の能力・知識を獲得する。
・コンピュータを組み込んだ製品 (embedded system)、情報システムの社会での応用例についての説明能力
・AIシステム／IoTシステム／ロボットの原理、歴史、応用例に関する基礎知識

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１－２
大学等名
プログラム名東京国際工科専門職大学
数理・データサイエンス・ＡＩ教育リテラシープログラム

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、修了要件は相違する

工科学部・デジタルエンタテインメント学科③ 修了要件
デジタルエンタテインメント学科では、１年次開講の「コンテンツデザイン概論」、「電子情報工学概論」と２年次開講の「統計論」の各2単位の科目をすべて履修し、合計6単位を取得することにより、本プログラムの修了認定となります。

必要最低単位数6

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
コンテンツデザイン概論
2○○○
電子情報工学概論
2
○
○
○
統計論
2
○

⑤ 「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 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
コンテンツデザイン概論
2○○○
電子情報工学概論
2
○
○
○
統計論
2
○
○
○

⑥ 「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 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
コンテンツデザイン概論
2○○○
電子情報工学概論
2
○
○
○
統計論
2
○
○
○

⑦ 「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 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
コンテンツデザイン概論
2○○○
電子情報工学概論
2
○
○
○
統計論
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
コンテンツデザイン概論
電子情報工学概論
統計論

単位数 必須

2
2
2

○
○
○

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
4-1統計および数理基礎
統計論

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
授業に含まれている内容・要素（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

コンテンツデザイン概論：映像、ゲーム・CG・アニメといったデジタルコンテンツの企画・設計・制作を学ぶ。これらデジタルエンタテインメントの基盤となる考え方や人間と人間、人間とマシンとのコミュ
ニケーションについてメディアテクノロジーの変遷を踏まえて解説する。多種多様なコンテンツの中において、エンタテインメントコンテンツの内容や社会的役割について説明を行う。また、制作するために必要なスキルや考え方を学修し理解する。(2,3回目)

1-6

コンテンツデザイン概論：映像、ゲーム・CG・アニメといったデジタルコンテンツの企画・設計・制作を学ぶ。これらデジタルエンタテインメントの基盤となる考え方や人間と人間、人間とマシンとのコミュ
ニケーションについてメディアテクノロジーの変遷を踏まえて解説する。多種多様なコンテンツの中において、エンタテインメントコンテンツの内容や社会的役割について説明を行う。また、制作するために必要なスキルや考え方を学修し理解する。(11,12回)

1-2

統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。平均、分散、二項分布、確率分布と母集団分布、母集団と標本の違いについて学ぶ。統計学的推計など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学び、実際に計算をできるようにする。また、Python言語を用い、これら典型的なデータの算出
やグラフ化をできるようにする。(2,15回)

1-3

統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。平均、分散、二項分布、確率分布と母集団分布、母集団と標本の違いについて学ぶ。統計学的推計など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学び、実際に計算をできるようにする。また、Python言語を用い、これら典型的なデータの算出
やグラフ化をできるようにする。(2,15回)

1-4

コンテンツデザイン概論：映像、ゲーム・CG・アニメといったデジタルコンテンツの企画・設計・制作を学ぶ。これらの基盤となる考え方や人間と人間、人間とマシンとのコミュニケーションについてメディ
アテクノロジーの変遷を踏まえて解説する。多種多様なコンテンツの中において、エンタテインメント
コンテンツの内容や社会的役割について説明を行う。また、制作するために必要なスキルや考え方を学修し理解する。(13回)

1-5

コンテンツデザイン概論：映像、ゲーム・CG・アニメといったデジタルコンテンツの企画・設計・制作を学ぶ。これらの基盤となる考え方や人間と人間、人間とマシンとのコミュニケーションについてメディ
アテクノロジーの変遷を踏まえて解説する。多種多様なコンテンツの中において、エンタテインメント
コンテンツの内容や社会的役割について説明を行う。また、制作するために必要なスキルや考え方を学修し理解する。(13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（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講義内容

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（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3-1

電子情報工学概論：コンピュータを道具として活用するために必要となる基本的な知識と技術を学修し、コンピュータを利用した情報処理能力を身につける。ハードウェアおよびソフトウェアの動作の仕組みやオペレーティングシステムが果たす役割や、コンピュータ同士が接続されたインターネットの仕組みやクラウドについても学修する。また、コンピュータシステムにおける情報セキュリティ全般に対する学修を行う。(13回)

3-2

電子情報工学概論：コンピュータを道具として活用するために必要となる基本的な知識と技術を学修し、コンピュータを利用した情報処理能力を身につける。ハードウェアおよびソフトウェアの動作の仕組みやオペレーティングシステムが果たす役割や、コンピュータ同士が接続されたインターネットの仕組みやクラウドについても学修する。また、コンピュータシステムにおける情報セキュリティ全般に対する学修を行う。(12,14回)

2-1

統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学び、実際に計算をできるようにする。また、Python言語を用い、これら典型的なデータの算出やグラフ化をできるようにする。(2回)

2-2

統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学び、実際に計算をできるようにする。また、Python言語を用い、これら典型的なデータの算出やグラフ化をできるようにする。(7,10,11回)

2-3

統計論：基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学び、実際に計算をできるようにする。また、Python言語を用い、これら典型的なデータの算出やグラフ化をできるようにする。(3,4,5,6,8,9,11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）
高度な芸術的表現能力をもった高次のコンテンツクリエータを目指すために必要な以下の能力・知識を獲得する。
・数理的知識やプログラミング能力などの論理的思考能力
・メディアテクノロジーの進展にともなうコンテンツ領域の拡大、新たなコンテンツ文化の醸成、デジタルコンテンツにおける歴史的背景に関する基礎知識

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
大学等名 東京国際工科専門職大学

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

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

工科学部・デジタルエンタテインメント学科

376
268

120
80

合 計

644

200

工科学部・情報工学科

男性

480 134 115
320 92 74
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
800 226 189

令和3年度

修了者数

女性

合計

男性

19 111 93
18 91 75
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
37 202 168

履修者数

女性

合計

男性

18 111 93
16 91 76
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
34 202 169

令和2年度

修了者数

女性

合計

履修者数

男性

女性

合計

18 102 93
15 74 66
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
33 176 159

9
8

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

17

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

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

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

平成29年度

平成30年度

修了者数
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

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

245
51%
183
57%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
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0 #DIV/0!
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0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
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0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 428
54%

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】

大学等名

様式３
東京国際工科専門職大学

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）

40

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） 冨山 哲男

19

人

11

人

（役職名） 副学長

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）
FD委員会規定（責任者名） 駒井 章治（役職名） 教授

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
自己点検・評価委員会⑥ 体制の目的
本学カリキュラムの中で、「数理・データサイエンス・AI」に関する科目の履修と、教育内容の高度化を図り、当該領域の基盤を固めるとともに、接続科目との整合性を調整してし、教育効果の改善を推進していく。

⑦ 具体的な構成員
駒井 章治（情報工学科、教授）
中谷 日出（デジタルエンタテイメント学科、教授）
鈴木 雅実（情報工学科、教授）
三宅 茂樹（情報工学科、教授）
大関 和夫（情報工学科、教授）
藤井 竜也（情報工学科 学科長、教授）
斎藤 直宏（デジタルエンタテイメント学科長 教授）

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
54%72%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
100%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）800
具体的な計画
本学ではプログラムを構成する授業科目が必修科目となっているため、現体制を維持することにより、履修者数・履修率が向上していく。

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
情報工学科の「情報工学概論」「コンピュータシステム」「確率統計論」とデジタルエンタテ
イメント学科の「コンテンツデザイン概論」「電子情報工学概論」「統計論」は、それぞれともに本学の数理・データサイエンス・AIに関する基礎科目であり、各学科で卒業必修科目に位置付けられているため、すべての学生が履修する。

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
情報工学科の「情報工学概論」「コンピュータシステム」「確率統計論」とデジタルエンタテ
イメント学科の「コンテンツデザイン概論」「電子情報工学概論」「統計論」は、それぞれともに本学の数理、データサイエンス、AIに関する基礎科目であり、各学科で卒業必修科目に位置付けられている。そのため、履修登録は自動的になされすべての学生が間違いなく履修するようになっている。

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
情報工学科の「情報工学概論」「コンピュータシステム」「確率統計論」とデジタルエンタテ
イメント学科の「コンテンツデザイン概論」「統計論」「電子情報工学概論」は、それぞれともに本学の数理、データサイエンス、AIに関する基礎科目であり、各学科でな卒業必修科目に位置付けられているため、すべての学生が履修する。
履修の状況や修得の状況は、担任の教員によるサポートがなされる。

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
全学共通の施策として以下の２点が実施されている。
(1)LMSによる課題の提出を行い、評価のフィードバックを行えるような環境を提供している。
(2)Slackにより授業の補足の情報の配信を行い、また学生から各科目の教員に質問を行う
ことができる環境を提供している。

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】

大学等名

様式４
東京国際工科専門職大学

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）
自己点検・評価委員会（責任者名） 駒井 章治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） 教授
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

プログラムの履修・修得状 出欠をLMSで把握、単位取得情報は成績管理システムで担任が把握出来るような仕組みが整っている。LMSの出欠
況
情報は、毎週全教員にフィードバックされるため、担当科目の履修・修得状況の向上に努めている。

学修成果

本講義受講者全員に対してLMSなどを用いた授業アンケートを実施しており、アンケート結果をもとに、学生の理解度を分析し、学修成果の確認を行っている。

学生アンケート等を通じた 授業アンケートの分析結果等により、数理の理解度が高くないことから、教員を増員するなど指導体制の強化を図って学生の内容の理解度いく。

本科目は必修科目のため、履修する上での先輩から後輩、他学生への推奨、という場面は特段発生しないが、ゼミ活
学生アンケート等を通じた
動、Slackによる学年を超えた交流やサークル活動など上級生と下級生が交流する状況において、本教育プログラムで後輩等他の学生への推奨
身につけた知識やスキル、数理、データ、AIなどの話題が学びの基盤となることを相互に共有し、また刺激しあう状況
度があると考えられる。

全学的な履修者数、履修
本科目は全学的な卒業必修科目に位置付けられている。卒業までにすべての履修者は本プログラムを修了することに率向上に向けた計画の達なる。
成・進捗状況

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

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

令和2年度から始まった講義であり、まだ修了者の進路、活躍状況、企業の評価は調査されていない。今後、卒業生調査を行うことを予定している。

産業界からの視点を含め 本学では、産業界からの視点を教育に反映させるため、産業界と「教育課程連携協議会」を運営し、意見をいただいてた教育プログラム内容・手 いる。また、地域共創デザイン実習や隣地実務実習において、数理・データサイエンス・AIに関する基礎学力の強化を法等への意見
求める意見や期待が出されている。

数理・データサイエンス・ＡＩを 情報工学科の「情報工学概論」科目とデジタルエンタテイメント学科の「電子情報工学概論」科目では、合同で拡大授「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 業として外部講師を招き、講演を行っている。AIに関し、深層学習で最先端であり、第一線の研究者を招くなどの講演
義」を理解させること
により、学びの楽しさを感じることができるような機会を与えるようにしている。

内容・水準を維持・向上しつ
LMSなどを用いた授業アンケートにより、学生の意見を抽出する仕組みがあり、FD活動等を通じてより「分かりやすい」
つ、より「分かりやすい」授業授業となるよう努めている。
とすること

シラバス参照

学校名

TK

学科名

情報工学科

科目コード

P120L

講義コード

P120L22ITA

授業科目名

情報工学概論

必修／選択の別

必修

授業回数

15回

担当教員名

冨山 哲男

実務の経験を有する教員○（藤井竜也、上條浩一）

実務経験に関わる授業の特色

授業科目区分

職業専門科目

履修配当年次

1年前期

講義形態

講義

単位数

2単位

開講期

前期

授業の到達目標及びテーマ・情報工学の学問体系の概要、技術動向を理解し、これらの背後に存在する様々な学問体系について理解する。
・コンピュータを組み込んだ製品 (embedded system)、情報システムの社会での応用例について理解する。
・AIシステムの原理、歴史、応用例を理解する。
・IoTシステムの原理、歴史、応用例を理解する。
・ロボットの原理、歴史、応用例を理解する。

授業の概要

情報工学はコンピュータによる情報処理を工学的に扱う学問分野であり、多くの応用領域を有している。情報工学科にはAI戦略、IoTシステム、ロボット開発の3つの専門コースがある。本実習はまず情報工学の全体を概説した後、各コースの本格的な学習に備え、人工知能関連、IoTサービ
ス関連、ロボット関連の前知識を付与すると同時に、学生に学習の動機付けを行う。そのために学生はデモセットやビデオを用いた活用事例紹介、開発模擬体験、展示会見学などを通して適応分野や技術動向を知ると同時に、そこで用いられている技術の背景に存在する様々な学問体
系、それらの関連性について学習する。併せて、これからの社会では、どのような人材が求められているのか、そのために何を学ぶ必要があるのかを理解し、学科の人材育成目標とコース体系を把握する。

授業計画

授業計画（下記のうち、外部講師講演会と展示会見学についてはスケジュールによって日程が移動する可能性あり）
第1回：イントロダクション
まずオリエンテーションの一環として、学科の教育体系の全体概要、3コースの内容に関する説明を行ったのちに、各講義科目の簡略な内容及び全体との関連性について説明を行う。次に、この講義全体の目的、実施方法の説明を行う。
第2回：コンピュータ組込みシステムや情報システムの紹介
現代の我々の生活はコンピュータを内部に組み込んで制御を行う組込みシステムや様々な情報システムに完全に依存していると言っても過言ではない。例えば我々の身の回りの家電製品や自動車なども、Cyber-Physical Systemと呼ばれるように今や情報処理システムである。そのようなシステムの具体例を調べ、それらの組込みシステムのマイクロコンピュータによる制御の実際、情報システムの応用例などについて理解する。
第3、4回：情報工学の概論
情報工学という学問体系の概要をまず述べる。具体的には情報の発生、情報の伝達、情報の収集、情報の蓄積、情報の処理などについて、どのようなシステムがどう利用され、その背景でどのような学問体系が存在しているのかを紹介する。

第5、6回：AIシステムの原理と歴史
AIシステムの歴史、特に知識表現、知識ベースシステム、ソフトコンピューティングなどのディープラーニング以前の技術と以後に分けて、その発展の歴史を概観する。また、音声認識、画像認識、知識処理、機械学習、自然言語処理といったAIシステムの応用例を示し、将来の応用発展可能性についても述べる。
第7、8回：IoTシステムの原理と歴史
IoT (Internet of Things) の歴史的発展を概観する。特にubiquitous computing、big data、cyber physical systemなどの関連パラダイムにも言及しながら、その概念の進化を理解する。さらに、Connectednessに代表される様々な機器の連携、大量のセンサーによる情報収集、制御といった
IoTシステムの応用例を学ぶ。
第9、10回：ロボットの原理と歴史
ロボットの歴史的発展を概観する。特に産業用ロボットアーム、ヒューマノイド、サービスロボット、インタラクションロボット、コボット、パワードスーツなどの異なる形態のロボットについて述べる。ついで、ロボットの製造業、建設業、農業、メンテナンス、医療福祉、生活などでの様々な応用例について学習する。
第11回：展示会見学
展示会はAI、IoT、ロボットが同時に見学できるようなFactory Automation展などを見学する。
第12回：コンピュータゲームの原理と歴史
ソフトウェアシステムとしてのコンピュータゲームの原理と歴史的発展を概観する。
第13、14回：外部講師による講演会
外部講師によるAI、IoT、ロボットに関連した特別講演会を開催する。
※外部講師の都合によって、回が前後する場合がある。
第15回：ディスカッションとまとめ
学生と情報工学の内容、情報システムの技術、社会的役割などについてディスカッションする。本講義のまとめ及び質疑応答を行う。

事前・事後学習

No

書籍名

出版社

著者名

価格

ISBN/ISSN

1.

『コンピューター＆テクノロジー解体新書 ビジュアル版』

SBクリエイティブ

ロン・ホワイト2970

978-4-7973-8429-1

テキスト

参考書・参考資料等

学生に対する
評価

授業において適宜紹介する

科目認定条件※出席率について80％以上であること。
※定められた提出物が80％以上提出されていること。
科目評価方法
中間レポート（第4回、6回、8回、10回の後に個人レポートを提出）、及び最終期末レポート（個人）による評価を行う。
評価点は、中間レポート（4回）：80％、最終期末レポート20％とする。

シラバス参照

学校名

TK

学科名

情報工学科

科目コード

P123L

講義コード

P123L22ITA

授業科目名コンピュータシステム(A)必修／選択の別

必修

授業回数

15回

担当教員名

辻野 雅之

実務の経験を有する教員○

実務経験に関わる授業の特色

授業科目区分

職業専門科目

履修配当年次

1年前期

講義形態

講義

単位数

2単位

開講期

前期

授業の到達目標及びテーマコンピュータシステムの構成と動作原理と通信ネットワークの基礎を理解することで、AI、IoT、ロボットの開発に共通して必要となるICTシステムの設計やアプリケーションソフトウェア開発ができるようになる基本的知識を身につける。今後も進化していくコンピュータシステムの根本原理を理解することで、応用に対する能力を高めることを狙う。
到達目標：
1. コンピュータシステムのハードウェアについて、5つの基本機能を理解して説明できる。
2. 中央処理装置（CPU）の命令実行動作とコンピュータにおける役割を説明できる。
3. コンピュータの基本ソフトウェア（OS）の機能とアプリケーションとの関係を説明できる。
4. オペレーティングシステムが備えるべき役割と動作を理解して説明できる。
5. 通信ネットワークについて、階層化されたプロトコル構成や、IP／TCP／HTTPなどの各階層のプロトコルの特徴を理解して説明できる。

授業の概要

情報処理の中心となるコンピュータシステムについて、コンピュータシステムの構成要素であるハードウェアとソフトウェア、コンピュータシステム同士を接続する通信ネットワークについて、それぞれの構成と動作原理を理解する。ハードウェアについては入力、出力、演算、制御、記憶の各装
置の機能を、次にシステム上で動作するオペレーティングソフトウェア（OS）とアプリケーションソフトウェアについて学修する。さらに、OSについてプ
ロセス管理をはじめとする重要な機能と、コンピュータ間をつなぐ通信ネットワーク（LAN、WAN）についてTCP/IPプロトコルを中心とした通信手順と、デジタル情報を確実に伝送するための誤り検出訂正、暗号などの符号理論を学修することで、インターネット上で展開されているアプリケーションを実現するのに必要なICT技術の重要な要素を理解する。

授業計画

第1回：コンピュータシステムの発展の歴史
パーソナルコンピュータやモバイル端末に至るまでの、コンピュータシステムの基本と歴史を学び、本科目で学習する内容の全体像を理解する。
第2回：コンピュータシステムの構成要素
コンピュータシステムの内部を構成する5つの基本装置（入力装置・記憶装置・演算装置・制御装置・出力装置）の基本機能、CPUとその周辺装置の役割について学ぶ。また、現在のコンピュータシステムを特徴づけるプログラム格納方式、逐次制御方式や記憶階層の概念について理解する。
第3回：コンピュータの基本動作と基本アーキテクチャ
プログラム格納方式、逐次制御方式に基づき、コンピュータの基本装置がどのように連携し合い基本動作を行うかを理解する。また、CPUの基本

アーキテクチャである命令セットとその特長を理解する。
第4回：CPUにおける命令実行の高速化
命令の実行を高速化する並列処理・パイプライン・スーパースカラなどの技術の基本原理を理解する。また、CISC・RISCの特徴について学ぶ。
第5回：コンピュータシステムのソフトウェア
ハードウェアと対となるソフトソフトウェアの種類と目的を理解する。応用ソフトウェア、ミドルウェア、基本ソフトウェア（オペレーティングシステム：OS）、開発用ソフトウェアについて学ぶ。
第6回：オペレーティングシステム(1) プロセス管理
複数のソフトウェアが並行して動作するマルチタスクを実現するためのプロセス管理の役割・要件、及び、そこで適用される様々なタスクスケジューリングについて理解する。
第7回：オペレーティングシステム(2) メモリ管理
タスクの競合制御について学ぶ。また、実メモリ管理と仮想メモリ管理に関する基本的な考え方を学ぶ。代表的な仮想メモリ管理方式としてページング方式の動作を理解する。
第8回：オペレーティングシステム(3) ファイルシステム
コンピュータシステムにおけるデータの蓄積と処理の手段である、ファイル管理について学ぶ。ファイルという考え方やディレクトリによるファイルの管理の方法、データ保護のためのアクセス権限、ディスク管理の方法について学ぶ。
第9回：コンピュータシステム間の通信ネットワーク
インターネットの基本と歴史を学ぶ。さらに、電話ネットワークで適用されてきた回線交換と、インターネットで利用されているパケット交換について、それぞれの仕組み・特長を理解する。また、レイヤ1／2プロトコルとしてのイーサネットの基本的事項を理解する。
第10回：通信ネットワーク（1）IPプロトコルとルーティング
IPプロトコルの役割・仕組み、クラス分類に基づくIPアドレスの構成について学ぶ。さらに、サブネットワーク分割やルーティングプロトコルの基本について理解する。
第11回：通信ネットワーク（2）トランスポートプロトコルTCP/UDP
トランスポートプロトコル（TCP/UDP）の役割、TCP/UDPのヘッダ構成を学ぶ。さらに、コネクション確立からデータ転送・コネクション終了に至る一連のシーケンスよりTCP/UDPプロトコルが提供する機能について理解する。
第12回：通信ネットワーク（3）アプリケーションプロトコル
ドメイン名でインターネット接続を行うために必要なDNSや、インターネットで利用される主なアプリケーション理の仕組みについて学ぶ。
第13回：コンピュータシステムの高信頼化
コンピュータシステムの動作と、データの蓄積伝送を高信頼化する冗長化について理解する。システムの多重化と、データへの誤り検出訂正に関する符号化方式について学ぶ。
第14回：コンピュータシステムの情報セキュリティと暗号
コンピュータシステムと通信ネットワークの情報セキュリティと暗号・認証技術の基本原理を学び、どのように活用されているかを理解する。共通鍵
暗号方式・公開鍵暗号方式について、それぞれの特長を理解する。
第15回：コンピューティングパラダイムとその変遷
インターネットを活用したICTシステムの潮流であるクラウドコンピューティング（SaaS・PaaS・IaaS）やエッジコンピューティングについて、その特徴
や要素技術について学ぶ。さらに5G等のネットワーク技術に関する今後の進化の方向性について理解する。
本試験

事前・事後学習

No

書籍名

出版社

著者名

価格

ISBN/ISSN

1.

『令和4年【春期】【秋期】応用情報技術者 合格教本』

技術評論社

大滝みや子、岡嶋裕史

3278

978-4-297-11799-3

テキスト

参考書・参考資料等

学生に対する
評価

授業において適宜紹介する

科目認定条件※出席率について80％以上であること。
※定められた提出物が80％以上提出されていること。
科目評価方法
授業の参画度・受講態度、適宜実施する課題、本試験による評価を行う。
評価点は、授業の参画度・受講態度：30％、適宜実施する課題：20％、本試験：50％とする。

シラバス参照

学校名

TK

学科名

情報工学科

科目コード

P324L

講義コード

P324L22ITA

授業科目名

確率統計論(A)必修／選択の別

必修

授業回数

15回

担当教員名

嘉村 友作

実務の経験を有する教員
実務経験に関わる授業の特色

授業科目区分

職業専門科目

履修配当年次

2年前期

講義形態

講義

単位数

2単位

開講期

前期

授業の到達目標及びテーマ・基本的な統計学の概念及びデータ処理法を理解する。
・確率及びデータの分布に関する基本的な概念を理解する。
・表計算ソフトを用いてデータに関する種々の確率、統計量を計算できる。
・データの推定及びその検定における基本的概念を理解し、その計算を表計算ソフトを用いて実行できる。

授業の概要

基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。平均、分
散、二項分布、確率分布と母集団分布、母集団と標本の違いについて学ぶ。統計学的推計など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学び、実際に計算ができるようにする。また、表計算ソフトを用い、これら典型的なデータを算出したり、グラフ化をできるようにする。

授業計画

第1回：オリエンテーション、確率・統計を学ぶ理由について
科目概要、スケジュール、講義形態等、今後の授業を円滑に進めるためのオリエンテーションを行う。担当講師の業務での具体的な経験をもとに、確率・統計が人工知能、データ解析などの応用分野でどのように実際の業務で役立つかを理解する。
第2回：統計の基礎∑記号、平均、分散、標準偏差、データの読み方、ヒストグラム、相関関数、回帰直線などの基礎概念を学び、また表計算ソフトを用いて実際に求める方法を学ぶ。
第3、4回：順列組合せ：
事象の生起、順列と組合せについて学び、計算できるようになる。
第5回：確率：標本空間と事象、事象の演算法則、確率の公理について学び、基本的な演算ができる。
第6回：条件付確率と事象の独立：
条件付確率、事象の独立、ベイズの公式について理解し、条件付確率が計算できる。
第7回：前半のまとめ

前半で学んだ内容に関する演習を実施して、その知識・技術が定着する。
第8回：確率変数（1）：2項分布と連続確率について学ぶ。種々の例題で計算できるようになること。
第9回：確率変数（2）：正規分布とその利用法について学ぶ。標準正規分布について理解し、正規化ができるようになる。
第10回：確率変数（3）：多項分布とポワソン分布とその利用法について学ぶ。種々の例題を通じてこれらに関する計算ができるようになる。
第11回：期待値：
コインゲーム、確率分布の平均、確率変数の和の分布と平均・分散について学ぶ。期待値を計算できるようになること。
第12回：標本分布
母集団と標本、無作為抽出、標本平均と分散、正規母集団からの標本平均の分布などについて学ぶ。正規分布について、母集団と標本の平均と分散を理解すること。
第13回：推定：点推定及び区間推定について学ぶ。平均と分散の不変推定量、最尤法について理解し、例題で計算できるようになる。また、信頼係数、信頼区間について学ぶ。正規分布について平均や分散の信頼区間が計算できるようになる。
第14回：検定
検定の考え方について学ぶ。母平均、母分散の検定が行えるようになること。
第15回：推定と検定の演習
表計算ソフトで推定や検定を行う方法を学ぶ。
母集団の平均・分散の推定、母平均の差の検定などができるようになること。
本試験

事前・事後学習

No

書籍名

出版社

1.

『理工系の数理 確率・統計』

裳華房

著者名

価格

ISBN/ISSN

2750

978-47853157402

テキスト

参考書・参考資料等

授業において適宜紹介する

学生に対する
評価

科目認定条件※出席率について80％以上であること。
※定められた提出物が80％以上提出されていること。
科目評価方法
授業の参画度・受講態度、適宜実施する課題、レポートによる評価を行う。
評価点は、授業の参画度・受講態度：30％、適宜実施する課題：20％、定期試験：50％とする。

シラバス参照

学校名

TK

学科名

デジタルエンタテインメント学科

科目コード

P150L

講義コード

P150L22DEA

授業科目名

コンテンツデザイン概論

必修／選択の別

必修

授業回数

15回

担当教員名

斎藤 直宏

実務の経験を有する教員○（斎藤直宏、中谷日出）

実務経験に関わる授業の特色

授業科目区分

職業専門科目

履修配当年次

1年前期

講義形態

講義

単位数

2単位

開講期

前期

授業の到達目標及びテーマ・数理的知識やプログラミング能力などの論理的思考能力を基盤に、高度な芸術的表現能力をもった高次のコンテンツクリエータは、サイバーフィ
ジカルな時代において、重要な役割を果たすことを理解している。
・コンテンツとは何かを考えた上で、メディアテクノロジーの進展にともなうコンテンツ領域の拡大、新たなコンテンツ文化の醸成、デジタルコンテン
ツにおける歴史的背景を知っている。
・自分の興味の対象を明確にし、将来において自らが進んでゆく道を考察することができる。

授業の概要

デジタルエンタテインメント学科では、映像、ゲーム・CG・アニメといったデジタルコンテンツの企画・設計・制作を学ぶ。これらデジタルエンタテイン
メントの基盤となる考え方や人間と人間、人間とマシンとのコミュニケーションについてメディアテクノロジーの変遷を踏まえて解説する。またゲー
ムコンテンツの対象の広がりを理解し、将来的に高次のクリエータとして活躍するためには、何を学ぶ必要があるのかを自覚するためのガイダン
スである。

授業計画

（下記のうち、外部講師講演会と展示会見学についてはスケジュールによって日程が移動する可能性あり）
第1回 ： イントロダクション
まずオリエンテーションの一環として、学科の教育体系の全体概要、2コースの内容に関する説明を行ったのちに、各講義科目の簡略な内容及び全体との関連性について説明を行う。次に、この講義全体の目的、実施方法の説明を行う。
第2、3回 ： デジタルエンタテインメントコンテンツとは何か
我々は生活の中で様々なコンテンツに触れている。多種多様なコンテンツの中において、エンタテインメントコンテンツの内容や社会的役割について説明を行う。また、制作するために必要なスキルや考え方を学修し理解する。
第4、5回 ： エンタテインメントコンテンツの歴史（映像）映像コンテンツの原理、実現するためのハードウェアについて学び、それぞれの歴史とコンテンツを構成する表現法やデザインの進化について学修する。また、現在の映像におけるエンタテインメントコンテンツの特徴を理解する。
第6、7回 ： エンタテインメントコンテンツの歴史（ゲーム）
ゲームのハードウェア（業務用、家庭用）の歴史、コンテンツを構成する表現法やデザインの進化について学修し、現在のゲームコンテンツの特徴

を理解する。
第8回 ： コミュニケーション空間の拡大
近年のIT技術の進展は我々の情報の伝達時間、伝搬の対象（空間）の拡大をもたらし、コンテンツデザインに大きな影響を与えている。今までになかったデジタルコンテンツに注目し、新たに創造されるコンテンツデザインについて学修する。
第9、10回 ： コンテンツビジネスについて
映像やゲームコンテンツのビジネスについて学修する。制作・開発や頒布するためのフォーマット、流通や配信という面についても学修する。また
グローバル市場の特徴についても学び、コンテンツビジネスについて理解する。
第11、12回 ： 展示会視察
展示会は、映像技術やCG、インタラクティブコンテンツが見学できるようなNHK技研公開などを見学・視察する。
※視察展示会のスケジュールによって、回 ： が前後する場合がある。
第13回 ： 先端技術とエンタテインメントコンテンツについて
先端技術のエンタテインメント使用例（ロボット、ドローン等）に触れ現状を学修する。また、先端技術の進化と関連するエンタテインメントコンテンツの将来について考える。
第14回 ： 外部講師による講演会
デジタルコンテンツに関連した特別講演会を行う。
※外部講師の都合によって、回が前後する場合がある。
第15回 ： ディスカッションとまとめ
学生とエンタテインメントコンテンツの技術、社会的役割などについてディスカッションする。本講義のまとめ及び質疑応答を行う。

事前・事後学習

No

書籍名

出版社

著者名

価格

ISBN/ISSN

1.

『コンピューター＆テクノロジー解体新書 ビジュアル版』

SBクリエイティブ

ロン・ホワイト2970

978-4-7973-8429-1

テキスト

参考書・参考資料等

学生に対する
評価

授業において適宜紹介する

科目認定条件※出席率について80％以上であること。
※定められた提出物が80％以上提出されていること。
科目評価方法
中間レポート（第5回、7回、14回の後に個人レポートを提出）、及び最終レポート（個人）による評価を行う。
※進行都合によりレポート提出回の変更がある。
評価点は、中間レポート：60％、最終レポート40％とする。

シラバス参照

学校名

TK

学科名

デジタルエンタテインメント学科

科目コード

P152L

講義コード

P152L22DEA

授業科目名

電子情報工学概論(A)

必修／選択の別

必修

授業回数

15回

担当教員名

八木 伸行

実務の経験を有する教員
実務経験に関わる授業の特色

授業科目区分

職業専門科目

履修配当年次

1年前期

講義形態

講義

単位数

2単位

開講期

前期

（教育目標）
本講義は「ハードウェア」「ソフトウェア」「インターネット」の三方向から学び、コンピュータとネットワークの基本的な概念を習得することを目標とする。また、情報セキュリティにおける攻撃方法とその対策についての概要を理解できることを目標とする。
授業の到達目標及びテーマ

授業の概要

授業計画

（到達レベル）
・五大装置、データ表現、基数変数、文字データ、固定小数点、浮遊小数点、誤差、シフト演算について基本概念を理解している。
・命令の実行手順、アドレス指定方式、主記憶装置、高速化技術、補助記憶装置について基本概念を理解している。
・入出力装置、入出力制御、入出力インターフェースについて基本概念を理解している。
・ソフトウェアの体系と分類、OSの目的、OSの管理機能、ファイルの管理、データベースについて基本概念を理解している。
・ネットワークの基本構成、同期方式、インターネット、クラウドについて基本概念を理解している。
・情報セキュリティに関する基礎知識を理解している。

コンピュータを道具として活用するために必要となる、基本的なコンピュータの知識と技術を学修し、コンピュータを利用した情報処理能力を身につける。コンピュータの仕組みやコンピュータを構成する装置の学習といったハードウェアに関することと、ソフトウェアの動作の仕組みやオペレーティ
ングシステムが果たす役割などソフトウェアに関すること、さらに、コンピュータ同士が接続されたインターネットの仕組みやクラウドについても学修する。
また、コンピュータシステムにおける情報セキュリティ全般に対する学修を行う。

第1回：イントロダクション
科目オリエンテーション、科目担当自己紹介を行う。コンピュータの進化の歴史を辿りながら、本講義で学ぶ内容を展望する。
第2回：コンピュータの基本構成とデータ表現
コンピュータの基本構成を理解し、コンピュータ内でどのようにデータが表現されているのかを学ぶ。まず、データの最小単位であるビット、バイトの考え方を理解し、2進数・10進数・16進数を学ぶ。さらに、固定小数点数表現法、浮動小数点数表現法と、文字の表現法について学ぶ。
第3回：中央処理装置と主記憶装置
コンピュータの構成要素である中央処理装置の構成、主記憶装置、命令の実行手順、高速化技術について学ぶ。

第4回：補助記憶装置と入出力装置
コンピュータの構成要素である補助記憶装置、入力装置、出力装置、入出力方式、機器インターフェースについて学ぶ。
第5回：オペレーティングシステム
オペレーティングシステム（OS）の目的、OSの管理機能として重要なプロセス管理、割り込み処理、主記憶管理、仮想記憶管理について学ぶ。
第6回：ファイルシステム
補助記憶装置を仮想化するファイルシステムについて学ぶ。その中で、ファイル，ディレクトリとフォルダ、ファイル管理の方法について理解する。
また同様に、入出力装置を仮想化して扱うデバイスドライバについても学ぶ。
第7回：ソフトウェア体系
ソフトウェアの体系による分類、ソフトウェアライセンスによる分類、プログラム言語の種類、言語プロセッサ、プログラムの属性について学ぶ。
第8回：データベースシステム
データベースの基礎、種類、正規化、管理システムについて学ぶ。
第9回：通信ネットワーク
通信プロトコル、ネットワーク接続装置、伝送技術，イーサネット，モバイルネットワークについて学ぶ。
第10回：インターネット
インターネット上で展開される様々なサービスの仕組みについて学ぶ。この中で、ウェブなどに使われる各種マルチメディア符号化方式について理解する。
第11回：ネットワークコンピュータ
ネットワークで接続されたコンピュータシステム，サーバクライアントシステム、オンプレミスとクラウドの比較、クラウドサービスの分類について学
ぶ。
第12回：アクセス制御とデータ保護
アクセス制御方法について理解し、情報セキュリティの重要性を学ぶ。その中で、情報セキュリティを確保するための認証、暗号化技術について学ぶ。
第13回：情報セキュリティの脅威と対策
情報セキュリティの脅威と攻撃手法について理解し、その対策について学ぶ。
第14回：マルチメディア
コンピュータで、画像・映像・音を扱うための符号化などの技術、この技術を活用した様々なインターフェースについて学ぶ。
第15回：総まとめ
全講義の総まとめを行う。

事前・事後学習テキスト
参考書・参考資料等

授業において適宜紹介する

科目認定条件※出席率について80％以上であること。
※定められた提出物が80％以上提出されていること。
学生に対する
評価

科目評価方法
授業毎に出題する授業内容確認レポートと授業内に数回実施する習熟度確認ミニテストにより評価する。
期末テストは実施しない。
成績の配分は、レポート50％、ミニテスト50％。
講義時に提出する授業内容確認小レポートによる評価を行う。
本試験の評価と授業時提出レポートにより評価する。
（本試験75％、レポート25％）

シラバス参照

学校名

TK

学科名

デジタルエンタテインメント学科

科目コード

P353L

講義コード

P353L22DEA

授業科目名

統計論(A)

必修／選択の別

必修

授業回数

15回

担当教員名

藤木 文彦

実務の経験を有する教員
実務経験に関わる授業の特色

授業科目区分

職業専門科目

履修配当年次

2年前期

講義形態

講義

単位数

2単位

開講期

前期

授業の到達目標及びテーマ・基本的な統計学の概念及びデータ処理法を理解する。
・確率及びデータの分布に関する基本的な概念を理解する。
・Python言語を用いてデータに関する種々の確率、統計量を計算できる。
・データの推定及びその検定における基本的概念を理解し、Python言語を用いて統計の計算を実行できる。

授業の概要

基本的な統計学の概念について理解し、データ処理法を学ぶ。統計に関するデータの収集、整理、解析、分布の推定方法を理解する。平均、分
散、二項分布、確率分布と母集団分布、母集団と標本の違いについて学ぶ。統計学的推計など統計解析の知識を学ぶ。正規分布の典型的な場合について、性質を学び、仮説検定が行えるようにする。また相関の求め方、回帰直線の求め方を学び、実際に計算をできるようにする。また、Python言語を用い、これら典型的なデータの算出やグラフ化をできるようにする。

授業計画

第1回：オリエンテーション、確率・統計を学ぶ理由について
科目概要、スケジュール、講義形態等、今後の授業を円滑に進めるためのオリエンテーションを行う。担当講師の業務での具体的な経験をもとに、確率・統計が人工知能、データ解析などの応用分野でどのように実際の業務で役立つかを理解する。
第2回：統計の基礎∑記号、平均、分散、標準偏差、データの読み方、ヒストグラム、相関関数、回帰直線などの基礎概念を学び、またPython言語を用いて実際に求める方法を学ぶ。
第3回：順列組合せ
事象の生起、順列と組合せについて学び、計算できるようになる。
第4回：確率標本空間と事象、事象の演算法則、確率の公理について学び、基本的な演算ができる。
第5回：条件付確率と事象の独立

条件付確率、事象の独立、ベイズの公式について理解し、条件付確率が計算できる。
第6回：確率変数（1）2項分布と連続確率について学ぶ。種々の例題で計算できるようになること。
第7回：確率変数（2）正規分布とその利用法について学ぶ。標準正規分布について理解し、正規化ができるようになる。
第8回：確率変数（3）多項分布とポワソン分布とその利用法について学ぶ。種々の例題を通じてこれらに関する計算ができるようになる。
第9回：期待値
コインゲーム、確率分布の平均、確率変数の和の分布と平均・分散について学ぶ。期待値を計算できるようになること。
第10回：標本分布
母集団と標本、無作為抽出、標本平均と分散、正規母集団からの標本平均の分布などについて学ぶ。正規分布について、母集団と標本の平均と分散を理解すること。
第11回：推定点推定及び区間推定について学ぶ。平均と分散の不変推定量、最尤法について理解し、例題で計算できるようになる。また、信頼係数、信頼区間について学ぶ。正規分布について平均や分散の信頼区間が計算できるようになる。
第12回：仮説検定（1）
検定の考え方として帰無仮説と対立仮説の設定方法について学ぶ。
第13回：仮説検定（2）有意水準、母平均、母分散の検定が行えるようになること。また、仮説検定にはデータの性質によって種類を変えなければならないことを学ぶ。
第14回：第1種の過誤と第2種の過誤検定の結果と仮説を比較して第1種の過誤と第2種の過誤が起こり得る確率を求められるようになること。統計的な誤りについて学ぶ。
第15回：推定と検定の演習
Python言語で推定や検定を行う方法を学ぶ。
母集団の平均・分散の推定、母平均の差の検定などができるようになること。
本試験

事前・事後学習

No

書籍名

出版社

1.

『Pythonによる統計分析入門』

オーム社

著者名

価格

ISBN/ISSN

2970

978-4-274-22234-4

テキスト

参考書・参考資料等

学生に対する
評価

授業において適宜紹介する

科目認定条件※出席率について80％以上であること。
※定められた提出物が80％以上提出されていること。
科目評価方法
授業の参画度・受講態度、適宜実施する課題、レポートによる評価を行う。
評価点は、授業の参画度・受講態度：30％、適宜実施する課題：20％、本試験：50％とする。

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東京国際工科専門職大学 ＦＤ（ファカルティ・ディベロップメント）委員会規程
（目的）
第１条

本規程は、東京国際工科専門職大学（以下「本学」）学則第４９条第２項及び教授会規程第６条第２項に基づき、ＦＤ委員会（以下「本委員会」）に関して必要な事項を定めることを目的とする。
（構成）
第２条

本委員会の委員は、次の各号に定める専任の教職員により構成される。
（１）

学部長に任命された３名以内の専任教員（２）

統轄責任者または統轄責任者が指名する管理部の専任職員

２．委員長は、学長が任命する専任教員が担当し、委員長が本委員会を招集し議長となる。
委員長が止むを得ない事情で本委員会に出席できない場合には、学長の指名した者が委員長の職務を代行する。
（審議事項）
第３条

本委員会は、次に掲げる事項を審議する。審議事項は学長の承認により決定するもの

とする。
（１）

学部に所属する教員の教育指導方法の改善及びＦＤ活動に関する事項（２）

学部で実施する教育改善及びＦＤ活動に関する事項（３）

その他、学長または教授会により審議を付託された事項

２．審議事項の承認・決定について、学長は一部を統轄責任者に委任できるものとする。
（委員以外の出席）
第４条

議長は、必要があるとときには、関係する教職員を本委員会に出席させ意見を聴くことができる。ただし、この者は議決に加わることはできない。
（雑則）
第５条

この規程の改廃は、大学評議会で審議の上、学長が行う。

付
この規程は、令和２年４月１日より施行する。

則東京国際工科専門職大学

自己点検・評価規程

（目的）
第１条

本規程は、東京国際工科専門職大学（以下「本学」）学則第２条第２項に基づき、自己点検及び評価（以下「自己点検・評価」）に関して必要な事項を定めることを目的とする。
（委員会の設置）第２条

自己点検・評価を実施するために、自己点検・評価委員会（以下「委員会」）を設置する。
２．委員会は次の事項を取り扱う。
（１）

自己点検・評価の基本方針及び自己点検・評価項目の策定に関する事項（２）

自己点検・評価の実施、評価者の選定に関する事項（３）

自己点検・評価結果の総括（４）

自己点検・評価報告書の作成（５）

学校教育法第１０９条に基づく認証評価に向けた準備（委員会の構成）
第３条

委員会は、次の委員をもって組織する。
（１）

学長

（２）

副学長（副学長を置く場合）

（３）

学部長

（４）

統轄責任者

（５）

理事

（６）

前各号に掲げるもののほか、学長が必要と認める者

２．委員会に委員長を置き、学長をもって充てる。
（自己点検・評価委員会の審議事項）
第４条

委員会は、自己点検・評価に関する次の事項を審議する。
（１）

教育理念・目的に関すること（２）

教育活動に関すること（３）

研究活動に関すること（４）

教員組織に関すること（５）

施設設備に関すること（６）

国際交流に関すること（７）

社会との連携に関すること（８）

管理運営、財政に関すること（９）

自己評価体制に関すること

（１０）その他委員会が必要と認める事項（自己点検・評価委員会の結果報告）
第５条

委員会は、自己点検・評価の結果を理事長に報告する。

２．理事長は、評価結果を受け、その内容を諸計画に反映させる。
３．本学を構成するものは、個人・組織を問わず、自己点検・評価の結果を踏まえそれを活用して、教育研究活動の向上を図り、教育研究環境の整備充実を期し、本学の管理運営の改善に資するよう努めるものとする。
（その他）
第６条

本規程に定めるもののほか本学の学校評価に際し、必要な事項は委員長が別に定める。

（雑則）
第７条

この規程の改廃は、大学評議会で審議の上、学長が行う。

付
この規程は、令和２年４月２２日から施行する。

則数理・データサイエンス・AI教育プログラム取組概要■数理・データサイエンス・AI教育プログラムにおける東京国際⼯科専⾨職⼤学の使命
１．第 4 次産業⾰命、Society 5.0、データ駆動が普及する未来社会の期待に応えるべく、数理・データサイエンス・AIの基礎技術を備えた⼈材を育成する。
２．これらを扱う際には⾃ら考え、適切な判断ができるようにする。
■取組の概要・令和3（2021）年度
本プログラム実施（情報⼯学科3科⽬、デジタルエンタテインメント学科3科⽬）
・令和4（2022）年度以降 ⾃⼰点検・評価結果を踏まえた取組内容改善【プログラムの履修・修得】
・LMSの出⽋情報を随時フィードバックし、履修・修得状況の向上【分かりやすさ・学ぶ楽しさの充実】
・FD活動等を通じてより「分かりやすい」内容へ⾒直し・産業界等と連携した外部講師による特別講義【学修成果】
・LMSなどを⽤いた授業アンケートをもとに、学⽣の理解度を分析し、学修成果確認【⾃⼰点検・評価】
・アンケートや履修状況の分析・評価に基づく内容改善
・Webサイト上での⾃⼰点検・評価の公開

教育プログラムと審査項⽬の対応（補⾜資料）■数理・データサイエンス・AI教育プログラム︓情報⼯学科
審査項⽬

授業名

モデルカリキュラム

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ること、また、それが⾃らの⽣活と密接に結びついているもの
であること。

情報⼯学概論コンピュータシステム

1-1. 社会で起きている変化
1-6. データ・AI 利活⽤の最新動向

２対象とする「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る。

情報⼯学概論コンピュータシステム
確率統計論

1-2. 社会で活⽤されているデータ
1-3. データ・AI の活⽤領域

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、様々な適⽤領域の知
⾒と組み合わせることで価値を創出するものであること。

情報⼯学概論コンピュータシステム
確率統計論

1-4. データ・AI 利活⽤のための技術
1-5. データ・AI 利活⽤の現場

４ただし数理・データサイエンス・ＡＩは万能ではなく、その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）を考慮することが重要であること。また、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が重要であること。

情報⼯学概論コンピュータシステム

3-1. データ・AI 利活⽤における留意事項
3-2. データを守る上での留意事項

５実データ・実課題を⽤いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった基本的な活⽤法に関すること。

確率統計論

2-1. データを読む
2-2. データを説明する
2-3. データを扱う

教育プログラムと審査項⽬の対応（補⾜資料）■数理・データサイエンス・AI教育プログラム︓デジタルエンタテイメント学科
審査項⽬

授業名

モデルカリキュラム

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ること、また、それが⾃らの⽣活と密接に結びついているもの
であること。

コンテンツデザイン概論
電⼦情報⼯学概論
統計論

1-1. 社会で起きている変化
1-6. データ・AI 利活⽤の最新動向

２対象とする「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る。

コンテンツデザイン概論
電⼦情報⼯学概論
統計論

1-2. 社会で活⽤されているデータ
1-3. データ・AI の活⽤領域

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、様々な適⽤領域の知
⾒と組み合わせることで価値を創出するものであること。

コンテンツデザイン概論
電⼦情報⼯学概論
統計論

1-4. データ・AI 利活⽤のための技術
1-5. データ・AI 利活⽤の現場

４ただし数理・データサイエンス・ＡＩは万能ではなく、その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）を考慮することが重要であること。また、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が重要であること。

コンテンツデザイン概論
電⼦情報⼯学概論

3-1. データ・AI 利活⽤における留意事項
3-2. データを守る上での留意事項

５実データ・実課題を⽤いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった基本的な活⽤法に関すること。

統計論

2-1. データを読む
2-2. データを説明する
2-3. データを扱う