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】令和６年度申請用

様式１
大学等名
プログラム名志學館大学
Society5.0基礎プログラム（MDASHリテラシー）

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科によって、修了要件は相違しない① 教育プログラムの修了要件② 対象となる学部・学科名称③ 修了要件
共通教育科目の中から、「情報技術演習」（2単位）、「Society5.0と情報」（2単位）、「確率と統計の基礎」（2単位）、「情報技術演習Ⅱ」（2単位）、「情報技術論」（2単位）の5科目10単位を必ず修了すること。

必要最低科目数・単位数

5 科目

10

単位

履修必須の有無

令和９年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
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
Society5.0と情報
2
○
○
○
情報技術論
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
Society5.0と情報
2
○
○
○
情報技術論
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
情報技術演習2○○
Society5.0と情報
2
○
○
○
情報技術論
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
情報技術演習2○○
Society5.0と情報2○○○
情報技術演習Ⅱ
2
○
○
○
情報技術論
2
○
○
○

－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】令和６年度申請用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
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報技術演習2○○○○
確率と統計の基礎
2○○○○
情報技術演習Ⅱ
2○○○○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
情報技術演習4‐2アルゴリズム基礎
情報技術演習4‐5テキスト解析
確率と統計の基礎
4-1統計および数理基礎
情報技術演習Ⅱ
4‐7データハンドリング
4‐3データ構造とプログラミング基礎
情報技術論

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（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

・ビッグデータ、loT、AI 「Society5.0と情報」（4回目）
・Society5.0 「Society5.0と情報」（4回目）
・複数技術を組み合わせたAIサービス 「Society5.0と情報」（5回目）
・人間の知的活動とAIの関係性 「Society5.0と情報」（6回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方 「Society5.0と情報」（7回目）
・AI、ロボット 「情報技術論」（14回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル（シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど） 「Society5.0と情報」（6回目）、「情報技術論」（8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） 「Society5.0と情報」（7回目）、「情報技術論」（15回目）

1-2

・調査データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど 「Society5.0と情報」（5回目） 、「情報技術論」（10回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 「Society5.0と情報」（5回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など） 「Society5.0と情報」（2回目）、「情報技術論」（4回目）
・データのオープン化（オープンデータ） 「Society5.0と情報」（3回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「Society5.0と情報」（5回目）、「情報技術論」（8・11回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど 「Society5.0と情報」（5回目）、「情報技術論」（8・11回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など 「Society5.0と情報」（7回目）、「情報技術論」（8・11回目）

1-4

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など 「情報技術論」（9・10回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など 「情報技術演習」（11・12回目） 、「情報技術論」（9・10回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など 「Society5.0と情報」（1・2回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ 「Society5.0と情報」（4回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案） 「情報技術論」（14回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介 「情報技術論」（14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（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－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】令和６年度申請用（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

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues） 「情報技術論」（12・13回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト 「Society5.0と情報」（6回目）、「情報技術演習Ⅱ」（1回目）、 「情報技術論」（12・13回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護 「Society5.0と情報」（6回目）、「情報技術演習Ⅱ」（1回目）、 「情報技術論」（12・13回目）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断） 「Society5.0と情報」（7回目）、 「情報技術論」（12・13回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス 「情報技術論」（12・13回目）
・AIサービスの責任論 「情報技術演習Ⅱ」（1回目）、 「情報技術論」（12・13回目）
・データ・AI活用における負の事例紹介 「情報技術論」（12・13回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 「情報技術演習」（1・15回目）、 「Society5.0と情報」（6回目）、「情報技術演習Ⅱ」（1回目）、「情報技術論」（12・13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 「情報技術演習」（4回目）、 「Society5.0と情報」（6回目）、「情報技術演習Ⅱ」（1回目）、「情報技術論」（12・13回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介 「情報技術演習」（15回目）、 「Society5.0と情報」（6回目）、「情報技術演習Ⅱ」（1回目）、「情報技術論」（12・13回目）

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数） 「情報技術演習」（11・12回目）、「確率と統計の基礎」（2回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）
・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） 「情報技術演習」（11・12回目）、「確率と統計の基礎」（3・4回目）、「情報技術演習
Ⅱ」（5～8回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い） 「情報技術演習」（11・12回目）、「確率と統計の基礎」（3・4回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） 「情報技術演習」（11・12回目）、「確率と統計の基礎」（3・4回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）
・観測データに含まれる誤差の扱い 「確率と統計の基礎」（3・4回目）
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ 「確率と統計の基礎」（3・4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡） 「確率と統計の基礎」（5回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出） 「確率と統計の基礎」（12回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 「情報技術演習」（11・12回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない） 「情報技術演習」（11・12回目）、 「確率と統計の基礎」（1・2回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ） 「情報技術演習」（11・12回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5・6回目）・データの図表表現（チャート化） 「情報技術演習」（11・12回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5・6回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト) 「確率と統計の基礎」（7～14回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5・6回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素） 「情報技術演習」（11・12回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）、「情報技術演習
Ⅱ」（7・8回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など） 「情報技術演習」（11・12回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）、「情報技術演習Ⅱ」（7・8回目）

2-3

・データの集計（和、平均） 「情報技術演習」（11・12回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）
・データの並び替え、ランキング 「情報技術演習」（11・12回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート） 「情報技術演習」（11・12回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）
・表形式のデータ（csv） 「情報技術演習」（11・12回目）、「情報技術演習Ⅱ」（5～8回目）、 「確率と統計の基礎」（7～14回目）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・データに関するリテラシーを理解する。
・第4次産業革命と言われるAI、ビッグデータ、IoT等の先端技術がどのように産業や社会生活に取り入れられているかを理解する。
・データの数理的な扱いを理解する。

【参考】⑫ 生成AIに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム改訂版」（2024年2月 数理・データサイエン
ス教育強化拠点コンソーシアム）において追加された生成AIに関連するスキルセットの内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容

－3－

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式２
志學館大学

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5②大学等全体の男女別学生数

年度
男性

764 人

女性

671 人

入学
定員

収容
定員

令和5年度

令和4年度

200
145

810
590

184
120

0
0

345 1,400

304

0

（ 合計

1435

人

）

③履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

人間関係学部
法学部

843
592

合 計

1,435

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30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

0

0
－4－

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

184
23%
120
20%
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304
22%数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式３
志學館大学

大学等名

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数(常勤）60

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） 近藤 諭

82

人

4

人

（役職名） 法学部長

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）
教育課程編成会議（責任者名） 飯干

紀代子（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
志學館大学教育課程編成会議規程⑥ 体制の目的
教育課程編成会議は、志學館大学の教育課程の体系的かつ組織的な編成を図ることを目的に、教育目的並びに卒業認定・学位授与の方針、教育課程編成・実施の方針及び入学者受入れの方針の見直し、教育課程の見直し、改訂及び編成、その他教育課程の体系的かつ組織的な編成に関し必要な事項を業務所掌とする組織である。全学で開設している教育プログラムの編成についても本組織で審議・検討を行う。

⑦ 具体的な構成員
飯干紀代子 学長
入佐信宏 人間関係学部長 教授
近藤 諭 法学部長 教授
志賀玲子 学務担当学長補佐 教授
神薗紀幸 点検評価担当学長補佐 教授
三浦 卓 人間関係学部教務委員長 准教授
井上 隆 法学部教務委員長 教授
與崎泰久 高大接続教育センター長 特任教授
新納雅樹 教職センター長 特任教授
上野浩一 事務局長
浮邉博和 学務課長－5－

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
22%33%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
45%
56%
65%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）1,400
具体的な計画
本プログラムは、令和５年度より全学学生を対象に「Society5.0基礎プログラム」として開設した。平成11年度より共通教育の情報系科目として必修科目であった「インターネット演習」を本プ
ログラムの開設にあわせて「情報技術演習」へと名称・内容共に社会の要請を取り込む方向で刷新して、履修については変わらず必修とした。また同年度に共通教育科目の「メディアと情報伝達」科目についても、Society5.0を見据えた数理・データサイエンス・AI活用の社会で活躍する人材育成に向けて名称・内容を改め「Society5.0と情報」という科目で開講する事とした。一方では文系大学であるゆえか、統計処理手法を学修する［確率と統計の基礎」の履修者数が伸びず、プログラムの修了に少しのハードルの高さが学生に感じられている現状もあり、今後は履修率の向上を図るためにプログラム内の各授業科目内で履修勧奨を行うとともに、履修に障壁を感じさせない科目内容や構成について検討していく予定である。

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
必修科目は共通教育科目区分に属しており、学部の制約を問わず科目履修が可能である。本
プログラム構成科目が属する共通科目区分からは2単位以上の履修を求めていること、令和５
年度教育課程より所属学部学科での単位の履修に加え全学開設科目からの一定数の単位の科目履修を定めたことから、本プログラムの履修に際して教育課程上の必要な取組を行った。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
学生に配布される「学生便覧」に本プログラムを構成する科目一覧を掲載するとともに、本学ホームページ上に「教育プログラム」項目を設けて、他のプログラムとあわせて冊子と同一の内容を掲示している。毎年度初めのオリエンテーション上でも本プログラムの告知を行っている。

－6－

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
本プログラムは、要件となる単位修得を完了した学生に対して、就職活動等での学修成果の利用を考慮して、プログラム修了証を発行しており、進路に活かせる体制を整えている。プログラ
ム構成科目においてもプログラムの必要性や活用範囲について周知していく。

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
本教育プログラムについての授業時間外での学習指導、質問については、現在学内で利用されているLMS（Moodle）上でのディスカッションボード等を利用して、科目担当教員に対して発信できる設備を整えている。あわせて、教員のオフィスアワーを利用して質問指導等を受けること
ができる。

－7－

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式４
大学等名

志學館大学

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）

点検・評価委員会（責任者名） 飯干紀代子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
本プログラムの履修状況や単位修得の把握には、学生ポータルとして教学情報を一括参照可能なUniversal Pasport
システムを通じて全学的に把握している。これと連動した教務データベースより、全学学生の本プログラムのみの履修状況の割合や単位修得結果について年度毎に分析して、実態把握をルーティン化していく。本プログラムが令和５年度
開設のため、現在卒業必修となっている科目以外の科目についてはセメスター毎に履修状況を確認している途上である。
プログラムの履修・修得状
況

本学のアセスメントポリシーに定められた、高い学修成果を得るための取組として、科目レベルの評価手段である授業評価アンケート、大学レベルでの学生生活アンケート（学修行動項目）、卒業時アンケート、卒業生アンケートを活用
して、科目レベルでの成果達成状況や大学全体でのディプロマポリシー達成状況を把握することにより、成果の把握を可能としている。

学修成果

全開講科目を対象に実施している「授業評価アンケート」により授業スキル、教育の質保証、学習行動等についての内容が把握され、IR室より科目担当教員に科目別結果をフィードバックしている。授業担当教員は、評価結果を踏まえての次年度の改善案を提出するというプロセスをセメスター毎に遂行することで、IR・FDの仕組を構築している。
本プログラムの構成科目である情報技術演習の令和５年度の評価結果については、「授業の狙いの適切性（５段階）」でクラス平均4.3、「授業時間外での学習（５段階）」3.4、「受講者自身の取組姿勢（10段階）」7.6であり平均に達しているが、本プログラムのキーワードに沿った回答項目をプログラム内構成科目向けに別途設定して理解度の把握も必学生アンケート等を通じた 要であると考えられる。
学生の内容の理解度

全学的に毎学期実施される「授業評価アンケート」での本プログラム構成科目の満足度やコメント内容を踏まえて、授業改善に活用している。令和５年度の質問項目には推奨度についての回答項目を設けていないため、前項でも記載したように、本プログラム構成科目を対象とした固有の授業内の意見聴取フォーマットの検討および実施を検討する。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

本プログラムの構成科目「情報技術演習」については、共通教育基礎科目区分として2021年度まで「インターネット演習」の名称で全学必修科目として開設していたものを、2022年度より本プログラムの開設にあわせて内容をアップデー
トするとともに共通教育導入科目と区分名称を改めた。今後は、プログラムの他の構成科目の履修者数増に向けて、
数理・データサイエンス・AI教育の重要性をアピールするなどの向上策を検討する。
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

－8－

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
本プログラムは2023年度から開講して本申請時点では修了者が出ていないため、修了者の進路、活躍状況等についての評価を得るまでに至っていない。本学には卒業生対象のディプロマポリシー達成度の調査を実施しており、機会を活用して評価を得ることを予定している。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学では毎年度に鹿児島市立地の企業団体より各ポリシーや高等教育への要望を聴取しており、様々な意見を教育
内容の検討やポリシーの見直しに活用している。本プログラムは開講より日が浅いが、この機会を利用して本プログラ
ムの内容や手法についても意見聴取を行っていく。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見まず私たち自身がすでに「データ」を構成する要素として、広く社会やビジネスシーンにおいて扱われていることを初回の授業内容で認識させる。スマートフォンの利用機会が多い日常生活日常生活の活動のほとんどで、支払、ポイント利用、ヘルスケア、GPS情報などが利用者自身のみならずサービス提供者にも利用されていることを改めて認識することにより、私たちの社会活動そのものがデータ活用によって成り立っていることを強調する。あわせてそのようなデータがどのような領域で活用されているか、どのような職種でどのようなデータが重宝されているかを意識することで、将来就くであろう職業におけるデータ利用の可能性を理解する。
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

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

授業内で課題を提示して、遂行状況を確認することで授業内容や水準のモニターに活用する。また、全学で実施している毎学期の授業評価アンケート結果を元に、本プログラム科目についての学修の理解度、教育方法、アクティブラーニ
ングへの参加態度などを参考に授業改善を継続的に行っていく。

※社会の変化や生成AI等の技術の発展を踏まえて教育
内容を継続的に見直すなど、
より教育効果の高まる授業内
容・方法とするための取組や仕組みについても該当があ
れば記載

－9－

－ 10 －

－ 11 －

－ 12 －

－ 13 －

－ 14 －

－ 15 －

－ 16 －

－ 17 －

－ 18 －

－ 19 －

( 1)
( 2)

( 1)
( 2)

－ 20 －

SDGs
Soci et y5. 0－ 21 －

124

12－ 22 －

TOEI CTOEI C

48

16－ 23 －

志學館大学教育課程編成会議規程

（設

置）

第１条

志學館大学（以下「本学」という。）に、志學館大学教育課程編成会議（以下「会議」という。）を置く。
（業

務）

第２条
(1)

会議は、次に掲げる業務を実施し、本学の教育課程の体系的かつ組織的な編成を図る。
本学の教育目的並びに卒業認定・学位授与の方針、教育課程編成・実施の方針及び入学者受入れの方針の見直し(2)

教育課程の見直し、改訂及び編成(3)

その他教育課程の体系的かつ組織的な編成に関し必要な事項

（組

織）

第３条
(1)

会議は、次に掲げる者で組織する。
学長(2) 学長補佐（学務担当）(3) 高大接続教育センター長(4) 教職センター長(5) 各学部教務委員会の委員長(6)学長が指名した者

若干名(7) 事務局長(8) 学務課長
２

前項第６号の委員の任期は２年とし、再任を妨げない。

３

欠員が生じたときに補充する委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（会

議）

第４条

学長は、会議を招集し、その議長となる。ただし、学長に事故あるときは、あらかじめ学長の指名した者がその職務を代理する。
２

議長は、会議を統括し、第２条各号に掲げる業務の遂行にあたる。

３

議長が必要と認めたときは、関係の職員を出席させ意見を聴くことができる。
（事

務）

第５条

会議の事務は、学務課で処理する。

（雑

則）

第６条

この規程に定めるもののほか、会議に関し必要な事項は、大学運営会議において別に

定める。

附

則

この規程は、平成２９年８月２３日から施行し、平成２８年９月７日から適用する。
附則

この規程は、令和３年４月１日から施行適用する。

1－ 24 －

志學館大学自己点検・自己評価要項

（趣
第１条

旨）
この要項は、志學館学園が定める志學館大学及び鹿児島女子短期大学に係る自己点

検・自己評価に関する規程（以下「学園点検・評価規程」という。）、志學館大学学則第２条第３項及び志學館大学大学院学則第３条第３項の規定に基づき、志學館大学（以下「本学」といい、志學館大学大学院を含む。）における自己点検・自己評価（以下「点検・評価」という。）に関し必要な事項を定める。
（実施事項）
第２条

本学の行う点検・評価は、次の各号に掲げる事項について実施するものとする。

(1)

学則第２条第２項及び大学院学則第３条第２項に定める認証評価に関する事項(2)

志學館学園が定める本学の中期・短期事業計画に係る点検・評価に関する事項(3)

本学の業務に係るその他の点検・評価に関する事項

（組

織）

第３条

本学に、学園点検・評価規程第３条第３項の規定に基づき、前条に定める事項を実施するために、点検・評価委員会（以下「委員会」という。）を置く。
２

委員会は、次に掲げる者で組織する。
(1)

学長

(2)

副学長

(3)

各学部長

(4)

研究科長

(5)

図書館長

(6)

各学長補佐

(7)

事務局長

(8)

その他学長が必要と認めた者

若干名

（委員会）
第４条

委員会に委員長を置き、学長をもって充てる。

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者がその職務を代理する。

４

委員会は、委員の３分の２以上の出席で成立する。

５

議事は、出席者の過半数で決し、可否同数のときは議長が決する。

６

第５条第３項に定める部会の委員は、当該部会が関わる議事を審議する場合には、出席させ意見を聴くものとする。

７

委員長が必要と認めたときは、関係の職員を出席させ意見を聴くことができる。
（実施部会）

第５条

委員会に、別表に定める実施部会（以下「部会」という。）を置くことができる。

２

部会に部会長を置き、第３条第２項に定める委員の中から学長が指名する。

３

部会員は、前条第２項に定める委員以外の教職員の中から学長が指名する。

1－ 25 －

４

部会の運営には、第４条を準用する。その場合、委員会は部会と、委員長は部会長と読み
替える。
（任

務）

第６条

点検・評価委員会は、当該年度に実施する点検・評価項目を選択し、決定するものとするとともに、各部会に、定められた点検・評価項目に従い、点検・評価の実施計画を策定
させ、実施させるものとする。
２

各部会は、当該年度に実施した点検結果を分析・評価し、点検・評価委員会に報告するも
のとする。

３

点検・評価委員会及び各部会は、学内の他の委員会及び事務局等に実施業務の一部を付託することができる。

４

点検・評価委員会は、当該年度に実施した点検・評価結果をとりまとめるとともに、必要な場合、対策を策定し、合同教授会又は各学部教授会の意見を聴いて、学園総括委員会に報告するものとする。

５

点検・評価委員会は、前項の点検・評価結果について、必要に応じ、学則第２条第２項及び志學館大学大学院学則第３条第２項に規定する文部科学大臣の認証を受けた者による評価（以下「認証評価」という。）に関する実施計画を作成し、実施するものとする。
（結果の活用）第７条

点検・評価委員会は、実施した結果を学内に周知するとともに、第６条第４項に定める対策及び理事会の指示に従い改善に努めるものとする。
（事

務）

第８条

点検・評価委員会の事務は、総務課が処理する。ただし、必要な場合、点検・評価事項を所掌する課に処理業務の一部を付託することができる。

附則

この規程は、平成４年１２月２日から施行する。
附則

この規程は、平成８年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１１年６月３０日から施行し、平成１１年４月１日から適用する。
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１５年１月２９日から施行する。
附則

この規程は、平成１７年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成２０年４月１日から施行する。
附則2－ 26 －

この要項は、平成３０年１月３１日から施行する。

別表（第５条関係）
実施部会名

任務

備考

第一部会

認証評価に関する事項

部会長、部会員若干名

第二部会

志學館大学短期事業計画に係る点検・評価に関する事項 部会長、部会員若干名

臨時部会

その他の点検・評価に関する事項

3－ 27 －

部会長、部会員若干名

大学等名

志學館大学

申請レベル

リテラシーレベル

教育プログラム名

Society5.0基礎プログラム（MDASHリテラシー）

申請年度

令和６年度

Society5.0基礎プログラム（MDASHリテラシー）
プログラムの目的
本学及び各学部、学科のディプロマポリシーに加えて、Society5.0の基礎である数理・データサイエンス・AIリテラシー
を体系的に学ぶ。

プログラムを改善・進化させるための体制

プログラム構成科目及び修了要件
共通教育科目の中から、プログラム構成科目5科目10単位を必ず修了すること。

Society5.0基礎プログラム
MDASHリテラシー
プログラム構成科目
情報技術演習（2単位）Society5.0と情報（2単位）5科目
確率と統計の基礎（2単位） 10単位
必修
情報技術演習Ⅱ（2単位）
情報技術論（2単位）

教育課程編成会議＜関連科目＞
文系学生のための数学の世界
映像音声編集入門

情報技術応用演習

プログラミングⅠ

プログラミングⅡ

⼼理学統計法

⼼理学実験Ⅰ

⼼理学実験Ⅱ

⼼理学研究法

社会調査法

社会福祉調査の基礎

社会調査統計

地誌学Ⅰ

ビジネスデータ分析Ⅰ

地誌学Ⅱ

財政学

ビジネスデータ分析Ⅱ

経済政策

プログラムの自己点検・評価を⾏う体制
点検・評価委員会

⾝につけられる能⼒■ 情報・データに関するリテラシーを理解する■ 第４次産業革命と言われるAI・ビッグデータ・IoT等の先端技術がどのように産業や社会生活に取り入れられているかを理解する。
■ データの数理的な扱いを理解する。

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数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用