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
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学データサイエンス教育プログラム

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

文学部、法学部、心身科学部、心理学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報科学Ⅰ・Ⅱ」及び「教養セミナーⅢ・Ⅳ」（教養教育科目・教育基幹科目）の4科目6単位を取得すること。

必要最低単位数6

単位履修必須の有無

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
情報科学Ⅰ
2
○
○
情報科学Ⅱ
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
情報科学Ⅰ
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
情報科学Ⅱ
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
教養セミナーⅣ
1○○○

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】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
教養セミナーⅢ
1○○○○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

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

1-1

・ビッグデータ、第4次産業革命、データ駆動型社会「情報科学Ⅰ」（6回目）
・ビッグデータ、AI、第4次産業革命「情報科学Ⅰ」（2-4回目）
・ビッグデータ、計算機の処理性能の向上「情報科学Ⅰ」（1回目）
・ビッグデータ「情報科学Ⅰ」（2回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「情報科学Ⅰ」（1回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報科学Ⅱ」（2回目）
・AI最新技術の活用例「情報科学Ⅱ」（4回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報科学Ⅰ」（12回目）
・AI最新技術の活用例（強化学習）「情報科学Ⅱ」（2回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報科学Ⅱ」（1回目）
・AI最新技術の活用例（強化学習）「情報科学Ⅱ」（2回目）

1-2

・構造化データ「情報科学Ⅰ」（1回目）
・データのメタ化「情報科学Ⅰ」（2回目）
・調査データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ、構造化データ、非構造化データ「情報科学Ⅰ」（7回目）
・構造化データ、非構造化データ「情報科学Ⅰ」（7回目）
・調査データ、実験データ、構造化データ、非構造化データ「情報科学Ⅰ」（1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）、仮説検証「情報科学Ⅰ」（7回目）
・データ・AI活用領域の広がり「情報科学Ⅰ」（13回目）
・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）、仮説検証、知識発見、原因究明「情報科学Ⅰ」（2回目）
・データ・AI活用領域の広がり「情報科学Ⅰ」（5回目）
・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）「情報科学Ⅰ」（3回目）（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（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】

1-4

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、データ可視化、非構造化データ処理、今のAIで出来ることと出来ないこと「情報科学Ⅱ」（1回目）
・データ可視化「情報科学Ⅱ」（2回目）
・データ解析、データ可視化「情報科学Ⅰ」（6、10回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ「情報科学Ⅱ」（1回目）・データ解析：最適化「情報科学Ⅱ」（7、8回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ「情報科学Ⅱ」（9回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（データ解析と推論）、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「情報科学Ⅱ」（1回目）
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化）「情報科学Ⅱ」（7、8回目）
・データサイエンスのサイクル「情報科学Ⅱ」（2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「情報科学Ⅱ」（1回目）
・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「情報科学Ⅱ」（3回目）

3-1

・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「教養セミナーⅣ」（1回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「教養セミナーⅣ」（1回目）

2-1

・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、観測データに含まれる誤差の扱い、打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ、相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報科学Ⅱ」（6-9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）、相関と因果（相関係数、擬似相
関、交絡）、クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「教養セミナーⅢ」（4、5、7、8、10、
11回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、円グラフ、帯グラフ）「情報科学Ⅱ」（12、13回目）
・データ表現「情報科学Ⅱ」（10-12回目）
・データ表現「教養セミナーⅢ」（4、5、7、8、10、11回目）

2-3

・データ解析ツール「情報科学Ⅱ」（13回目）
・データの集計（平均）「教養セミナーⅢ」（6回目）（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（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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

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１-２
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学データサイエンス教育プログラム

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

商学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーA」「情報リテラシーB」「情報社会論」「データ分析Ⅰ」「情報セキュリティ」（専門教育科目）の5科目10単位を取得すること。

必要最低単位数10

単位履修必須の有無

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
情報社会論
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
情報社会論
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
データ分析Ⅰ
2
○
○
情報社会論
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
情報リテラシーA
2○○○
情報セキュリティ
2
○
○
○

4

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
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
データ分析Ⅰ2○○○○
情報リテラシーB
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

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、AI「情報社会論」（5回目）
・IoT「情報社会論」（12回目）

1-6

・AI最新技術の活用例「情報社会論」（5回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル「情報社会論」（12回目）

1-2

・調査データ、実験データ「情報社会論」（5回目）
・人の行動ログデータ 「情報社会論」（9回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり「情報社会論」（5、9回目）

1-4

・データ可視化：地図上の可視化「データ分析Ⅰ」（13回目）
・データ解析：パターン発見「データ分析Ⅰ」（14回目）
・データ解析：予測「データ分析Ⅰ」（11-14回目）
・データ解析：予測 「データ分析Ⅰ」（11回目）

1-5

・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「情報社会論」（5、12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】（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

・個人情報保護「情報リテラシーA」（2回目）
・データ倫理「情報セキュリティ」（2回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報リテラシーA」（2回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報セキュリティ」（2、11、12、13回目）
・暗号化「情報セキュリティ」（5、9回目）
・パスワード「情報セキュリティ」（14、15回目）

2-1

・データの分布（ヒストグラム）と代表値「データ分析Ⅰ」（2、3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差）「データ分析Ⅰ」（4回目）
・相関と因果（相関係数）「データ分析Ⅰ」（7、8回目）
・クロス集計表「データ分析Ⅰ」（3回目）
・データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値）、データのばらつき（分散、標準偏差）「データ分析Ⅰ」（4回目）
・相関と因果（相関係数）「データ分析Ⅰ」（5回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差）「データ分析Ⅰ」（7回目）
・相関と因果（相関係数）「データ分析Ⅰ」（10、11回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「データ分析Ⅰ」（2、6、7、9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析Ⅰ」（6、7回目）
・データの図表表現（チャート化） 「データ分析Ⅰ」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「データ分析Ⅰ」（6、9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「情報リテラシーB」（11-13回目）

2-3

・データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング「データ分析Ⅰ」（9、12回目）
・データの集計（和、平均）「データ分析Ⅰ」（2、3回目）
・データの集計（和、平均）、データの並び替え、データ解析ツール「データ分析Ⅰ」（1、2、5、14回
目）
・データの集計「情報リテラシーB」（7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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

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】

様式１-３
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学データサイエンス教育プログラム

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

経営学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーⅠ」「情報リテラシーⅡ」「経営と情報Ⅰ」「経営と情報Ⅱ」「経営統計Ⅰ」「経営統計Ⅱ」（専門教育科目）の6科目10単位を取得すること。

必要最低単位数10

単位履修必須の有無

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
経営と情報Ⅱ
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
経営と情報Ⅰ
2○○○
経営と情報Ⅱ
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
経営と情報Ⅰ
2○○○
経営と情報Ⅱ
2
○
○
経営統計Ⅰ
2
○
○
○
経営統計Ⅱ
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
経営と情報Ⅰ2○○○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】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
経営統計Ⅰ
2
○
○
○
○
経営統計Ⅱ
2
○
○
○
情報リテラシーⅠ
1○○○
情報リテラシーⅡ
1○○○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

授業科目

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

講義内容

1-1

・第4次産業革命、Society5.0「経営と情報Ⅱ」（14回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル「経営と情報Ⅱ」（10回目）

1-2

・構造化データ「経営と情報Ⅰ」（10回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり「経営と情報Ⅰ」（14、15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「経営と情報Ⅱ」（4-8回目）

1-4

・認識技術、自動化技術「経営と情報Ⅰ」（14回目）
・非構造化データ処理「経営と情報Ⅱ」（10回目）
・データ可視化「経営統計Ⅰ」（3、6、11、12回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「経営統計Ⅰ」（2回目）
・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「経営統計Ⅱ」（12-15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「経営と情報Ⅰ」（15回目）（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（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】（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

・データ倫理「経営と情報Ⅰ」（15回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「経営と情報Ⅰ」（13、15回目）

2-1

・データの種類「経営統計Ⅰ」（2回目）
・クロス集計表「経営統計Ⅰ」（4、5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）「経営統計Ⅰ」（3、6、8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差）「経営統計Ⅰ」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関）「経営統計Ⅰ」（11-13回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関）「経営統計Ⅱ」（10、11回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ）「情報リテラシーⅡ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、円グラフ、複合グラフ）「情報リテラシーⅠ」（14、15回目）
・データ表現（棒グラフ、円グラフ、帯グラフ）「経営統計Ⅰ」（3回目）

2-3

・データ解析ツール「情報リテラシーⅠ」（14、15回目）
・データの並び替え、ランキング「情報リテラシーⅡ」（3回目）
・データの集計「経営統計Ⅰ」（2、4-6回目）
・データの集計「経営統計Ⅱ」（10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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

9

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１-４
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学データサイエンス教育プログラム

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

経済学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーA」「情報リテラシーB」「経済情報論A」（専門教育科目）の3科目6単位を取得すること。

必要最低単位数6

単位履修必須の有無

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
経済情報論A
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
情報リテラシーB
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
情報リテラシーB
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
情報リテラシーA
2
○
○
○

10

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
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
情報リテラシーB
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

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

1-1

・ビッグデータ、IoT、AI「経済情報論A」（2-4、9、11、13回目）

1-6

・AI最新技術の活用例「経済情報論A」（9、10、12回目）

1-2

・調査データ、人の行動ログデータ「情報リテラシーB」（1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）「情報リテラシーB」（1回目）

1-4

・データ可視化：複合グラフ「情報リテラシーB」（12回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）「情報リテラシーB」（13、14回目）（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（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11

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】

3-1

・データ倫理：盗用、プライバシー保護、忘れられる権利、オプトアウト、データバイアス、アルゴリズ
ムバイアス「情報リテラシーA」（4-7、9、10、12回目）

3-2

・暗号化、パスワード、情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報リテラシーA」（3、13回目）

2-1

・母集団と標本抽出、クロス集計表「情報リテラシーB」（13、14回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、円グラフ）「情報リテラシーB」（11回目）

2-3

・データの集計（和）、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール「情報リテラシーB」（7、8、13、14回目）（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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

12

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１-５
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学データサイエンス教育プログラム

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

総合政策学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報リテラシーⅡ」及び「データ分析Ⅰ」（専門教育科目）の2科目4単位を取得すること。

必要最低単位数4

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
情報リテラシーⅡ
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
情報リテラシーⅡ
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
情報リテラシーⅡ
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
情報リテラシーⅡ
2
○
○
○

13

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
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
データ分析Ⅰ
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

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

・人間の知的活動とAIの関係性 「情報リテラシーII」（4、9、10回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例「情報リテラシーII」（13、14回目）

1-2

・調査データ 「情報リテラシーII」（9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）、研究開発「情報リテラシーII」（6回目）

1-4

・今のAIで出来ることと出来ないこと、自動化技術「情報リテラシーII」（5回目）
・特化型AIと汎用AI 「情報リテラシーII」（6回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（課題解決に向けた提案）、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 「情報リテラシーII」（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（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14

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

・プライバシー保護、個人情報保護、AI社会原則、AIサービスの責任論 「情報リテラシーII」（10、14
回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報リテラシーII」（10回目）

2-1

・データの種類「データ分析I」（6-8回目）
・データの分布（ヒストグラム）と代表値「データ分析I」（11、12回目）
・クロス集計表「データ分析I」（13回目）

2-2

・データ表現、データの図表表現「データ分析I」（2-5、7-8回目）

2-3

・データの集計、データの並び替え、ランキング「データ分析I」（2、3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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

15

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１-６
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学データサイエンス教育プログラム

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

歯学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報の科学」「社会と歯学Ⅰ」「社会と歯学Ⅱ」「社会と歯学Ⅲ」「実習：社会と歯学」（専門教育科目）の5科目7単位を取得すること。

必要最低単位数7

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
情報の科学
1
○
○
○

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
情報の科学
1
○
○
○
社会と歯学Ⅰ
1○○
社会と歯学Ⅱ
2○○
社会と歯学Ⅲ1○○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
情報の科学
1
○
○
○

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
情報の科学
1
○
○
○
社会と歯学Ⅲ1○○○

16

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
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
情報の科学
1
○
○
○
○
実習：社会と歯学
2○○○
社会と歯学Ⅰ
1○○
社会と歯学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

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

・複数技術を組み合わせたAIサービス「情報の科学」（1回目）

1-6

・AI最新技術の活用例「情報の科学」（1回目）

1-2

・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ「社会と歯学Ⅰ」（4、10回目）「社会と歯学Ⅱ（春）」（14回目）「社会と歯学Ⅲ」（15回目）
・構造化データ、非構造化データ「情報の科学」（1、5、15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）「情報の科学」（1、15回目）

1-4

・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理「情報の科学」（3-11、14、15回目）

1-5

・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「情報の科学」（3-5、15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17

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

・個人情報保護、データ倫理、AI社会原則、AIサービスの責任論「社会と歯学Ⅲ」（6回目）、「情報の科学」（1、5、15回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性、暗号化「社会と歯学Ⅲ」（6回目）、「情報の科学」（1、5、15回目）

2-1

・データの種類、データの分布（ヒストグラム）と代表値、データのばらつき、母集団と標本抽出「社会と歯学Ⅰ」（2回目）「社会と歯学Ⅱ（春）」（11回目）「実習：社会と歯学」（3回目）
・クロス集計表「情報の科学」（3、4回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）「社会と歯学Ⅱ（春）」（12回目）「情報の科学」（3、4回目）

2-3

・データの集計、データの並び替え、データ解析ツール「実習：社会と歯学」（3回目）
・データの集計、表形式のデータ「情報の科学」（3、4、6−14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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

18

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１-７
大学等名
プログラム名愛知学院大学愛知学院大学データサイエンス教育プログラム

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

薬学部③ 修了要件プログラム構成科目である「情報処理演習」「製剤工学」「医薬品情報学」「基礎薬学演習Ⅰ」（専門教育科目）の4科目4単位を取得すること。

必要最低単位数4

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
情報処理演習
1
○
○
製剤工学
1
○
○

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
情報処理演習
1
○
○
○
製剤工学
1
○
○

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
情報処理演習
1
○
○
製剤工学
1
○
○
○
医薬品情報学1○○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
基礎薬学演習Ⅰ
1
○
○
○
製剤工学
1
○
○
○

19

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
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
医薬品情報学1○○○○
基礎薬学演習Ⅰ
1○○○
情報処理演習
1
○
○
○
製剤工学
1
○
○
○

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

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、AI「情報処理演習」（1回目）
・ビッグデータ、AI、Society 5.0、データ駆動型社会、データ爆発、AIの非連続的進化、人間の知的活動とAI の関係性「情報処理演習」（7回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例「製剤工学」（13回目）

1-2

・1次データ、2次データ、データのオープン化（オープンデータ）、構造化データ、非構造化データ「情報処理演習」（8回目）
・データのメタ化、データ作成（ビッグデータとアノテーション）、データのオープン化（オープンデー
タ）「情報処理演習」（10回目）

1-3

・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援「情報処理演習」（9回目）
・研究開発「製剤工学」（1回目）
・知識発見、原因究明「製剤工学」（13回目）

1-4

・データ可視化：複合グラフ、2 軸グラフ「医薬品情報学」（4回目）
・データ解析、AIとビッグデータ「医薬品情報学」（11回目）
・データ可視化：挙動、軌跡の可視化、非構造化データ処理、認識技術、自動化技術「製剤工学」（13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）「情報処理演習」（11、12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「製剤工学」（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（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20

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

・データ・AI活用における負の事例紹介「基礎薬学演習Ⅰ」（1回目）
・AI 社会原則、AI サービスの責任論、データ・AI活用における負の事例紹介「製剤工学」（13回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「基礎薬学演習Ⅰ」（3回目)「製剤工学」（12回目）

2-1

・母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解「医薬品情報学」（5回目）
・データの種類、データの分布（ヒストグラム）と代表値、データのばらつき「医薬品情報学」（6回目）
・相関と因果（交絡）、観測データに含まれる誤差の扱い、打ち切りや脱落を含むデータ、クロス集
計表「医薬品情報学」（7回目）

2-2

・データ表現「基礎薬学演習Ⅰ」（3回目）
・データ表現、データの図表表現、データの比較、不適切なグラフ表現「情報処理演習」（3-6回目）
・データ表現「医薬品情報学」（8回目）
・データ表現、データの図表表現「製剤工学」（12回目）

2-3

・データの集計「基礎薬学演習Ⅰ」（3回目）
・データの集計、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール、表形式のデータ「情報処理演習」（2回目）・データの集計「医薬品情報学」（9回目）
・データの集計「製剤工学」（12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）
数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる基礎的な素養を身につけることができます。また、それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につけることができます。

21

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
愛知学院大学

大学等名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

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

文学部
商学部
経営学部
経済学部
法学部
総合政策学部
心身科学部
心理学部
歯学部
薬学部

合 計

2,187
1,029
1,235
1,075
1,253
873
1,532
180
724
874

530 2,145
250 1,005
290 1,165
250 1,005
295 1,190
210 845260 1,470
160 160
125 750
145 870

男性

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

326
216
302
264
71
219
235
112
89
166
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

10,962 2,515 10,605 2,000

0

令和3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

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

22

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

326
15%
216
21%
302
26%
264
26%
71
6%
219
26%
235
16%
112
70%
89
12%
166
19%
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0 2,000 19%

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
大学等名

愛知学院大学

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）

465

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） 内藤 勲

1,367

人

51

人

（役職名） 教務部長

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）
愛知学院大学データサイエンス教育プログラム委員会（責任者名） 内藤 勲

（役職名） 教務部長

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
愛知学院大学データサイエンス教育プログラム委員会規程⑥ 体制の目的「数理・データサイエンス・A I教育プログラム認定制度」に基づく認定プログラムの立案、実施、改善を継続的に行うため、愛知学院大学データサイエンス教育プログラム委員会を置く。
委員会は、具体的に、(１)プログラムの立案、実施に関すること。
(２)プログラムの改善に関すること。
(３)プログラムの自己点検・評価に関すること。
(４)数理・データサイエンス・A I教育の全学的な普及、整備に関すること等について審議し、審議結果を学長及び各学部教授会に報告する。

⑦ 具体的な構成員（１）委員長： 教務部長 内藤勲教授（経営学部）（２）文学部 石川弓子准教授
商学部 吉田聡教授
経営学部 千葉賢准教授
経済学部 渡邉隆俊教授
法学部 山野嘉朗教授
総合政策学部 中村悦大教授
心身科学部 渡邉智之教授
心理学部 谷伊織准教授
歯学部 河合達志教授
薬学部 山本浩充教授
教養部 山下秀康准教授（３）教務部事務部長 橋本秀晃
（４）教務部教務課長 花井久美子（５）教養部長 佐々木真教授（教養部）・大学教学改革推進企画室事務長 加藤雅人

23

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
19%
28%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定37%
44%
51%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）10,605
具体的な計画（１）各年度の履修者数の目標値（履修率）
令和５年度 2927名(28％）
令和６年度 3887名（37％）
令和７年度 4699名（44％）
令和８年度 5361名（51％）（２）目標達成に向けた具体的な方策※総合政策学部・歯学部・薬学部においては、プログラム対応科目が必修科目であるため、全学生が履修し、年度進行に伴い、当プログラムの履修率は100％になる。
（総合政策学部は令和7年度、歯学部・薬学部は令和9年度）【令和5年度以降】
・プログラムについて、学生へ配付している履修要項やポータルサイトでの案内を行い周知し、更に学期毎のオリエンテーションや履修指導において必要な履修科目や就職活動等におけるメリットを周知することにより、履修率の向上を目指す。
・前年度までの履修実績をモニタリングし、希望者や目標値の実現状況を確認し、次年度の取り組みを検討する。
・履修中の学生のモチベーションを維持・向上すべく、授業内での質疑応答のほか、オフィスア
ワーやメール等で相談・指導等体制を整えていく。
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
1．文学部・法学部・心身科学部・心理学部においては、教養教育科目の一環として開講している「情報科学Ⅰ・Ⅱ」は1年次、「教養セミナーⅢ・Ⅳ」は2年次開講であり、希望する学生の履修計画に応じて履修出来る体制となっている。また、教室のPCの台数の関係上、受講者数制限があるが、異なる曜日・時限に同名の科目が複数開講されているため、ある程度の数の学生が受講することが可能な体制が整っている。
2．商学部・経営学部・経済学部・総合政策学部・歯学部・薬学部においては、自学部における専門科目をプログラム対応科目としているため、スムーズな履修登録が可能である。
3．総合政策学部・歯学部・薬学部においては、必修の専門科目をプログラム対応科目としているため全学生の受講が可能となっている。

24

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】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
・学生に対し、履修要項等の履修関係資料だけではなく、オリエンテーションや必修科目内で本プログラム認定制度について説明・周知するとともに、ポータルサイトでのメッセージ機能を用いて周知を行い、履修を促す。
また、大学ホームページのプログラム専用ページにおいて周知するとともに、広報誌や本学専用アプリなどの媒体を通じたプログラム紹介を行い、多くの学生が情報を受け取りやすいように配慮している。
・具体的授業内容について、シラバスを通じて全学生に公開・周知し、興味を引くように努めている。
・今後は修了者による学生の声を取り上げて学修成果を発信する。

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
・必修科目等との重複開講を防ぐなど、時間割の工夫により、多くの学生が受講できるように対応する。
・文学部・法学部・心身科学部・心理学部以外の学部においては、自学部における専門科目をプログラム対応科目としているため、スムーズな履修登録が可能である。
また、総合政策学部・歯学部・薬学部においては、必修の専門科目をプログラム対応科目としているため全学生の受講が可能となっている。
・学生からの学修上の相談や質問について、担当教員がTeamsやメール、オフィスアワーを通して受け付けることが可能で、多くの学生が修得できるよう支援を行っている。
・教員もプログラム内容について理解を深め、学生に周知するとともに、学生から相談があれば応じられるようにし、必要に応じて、科目担当者等とも連携し相談に応じられるようにする。

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
・Teamsのチャット利用、教員のメールアドレスやオフィスアワーをシラバスや授業を通して学生に伝え、授業時間外でも授業担当者が学生からの質問や指導上の連絡を受け付け、対応する仕組みを整備済である。
必要に応じて、担当教員間で質問等の教育情報を共有して、教育改善に結びつける。
・PC教室(自習室)の開放を行い、学生がいつでも教材コンテンツにアクセスできるよう授業時間
外の自学自習を促す。

25

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

愛知学院大学

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）
愛知学院大学データサイエンス教育プログラム委員会（責任者名） 内藤 勲
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） 教務部長
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
総合政策学部、歯学部、薬学部は、本プログラムを必修科目のみで構成している。必修科目と選択科目で構成している商学部、経済学部と選択科目のみで構成している文学部、経営学部、法学部、心身科学部、心理学部では、教務課と連携して本プログラムの履修・修得状況のデータを共有している。なお、経営学部では、必修科目でないものの大半の学生の履修が確認されている。経営学部と心理学部では授業担当者が、受講者ごとの科目履修状況や課題への回
答状況をTeamsやWebCampusを通じて把握できる環境となっている。以上のとおり、本プログラム構成科目を必修科目としている学部とそうでない学部に二分されるが、後者であっても、教務課との連携やネット環境の利用によりその履プログラムの履修・修得状 修・修得状況の把握に努めている。
況

本プログラムを構成する全科目が学部提供科目で構成される商学部・経営学部・経済学部・総合政策学部・歯学部・薬学部の各学部では試験・課題等の成果・成績の経年的な比較や単位修得状況および講義担当者からのフィードバックをもとに学生の理解度や学修成果を把握できる。また、共通の教養教育科目により構成する文学部・法学部・心身科
学部・心理学部も、教務課より提供された成績、授業アンケートデータおよび個別学生との面談機会のある学部では直接の面談結果により、学生の理解度や学修成果を把握できる。いずれの学部もその結果をデーターサイエンス教育プ
ログラム委員会へ報告・共有し、教育プログラムの評価・改善を行う。
学修成果

セメスター毎に全学的に実施している「授業アンケート」において、対象分野への関心の高まりや知識・技能向上への役立ちといった項目を通じ、学生の理解度について分析し、その分析結果をもとにして学習内容に対する学生の理解度を推測している。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

セメスター毎に全学的に実施している「授業アンケート」の回答結果に基づいて、後輩等他の学生への推奨度について推測している。このアンケートでは、「学問分野への関心」、「知識・技能などの向上」および「受講の満足度」を定量的に把握できる。これに加えて、「自由記述」欄の回答で受講生の具体的な意見を把握できる。定量的な分析だけでなく、
この自由記述回答における肯定的な意見を踏まえて、推奨度を評価できる。これらの推奨度に関する分析結果をオリ
エンテーション等で学生に示し、未受講の学生への講義推奨に活用する。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

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

総合政策学部、歯学部、薬学部では本プログラムを必修科目で構成している。特に、総合政策学部では再履修クラスを設けるなど、単位修得率の向上に向けた取り組みが行われている。必修科目と選択科目で構成している商学部・経済学部と選択科目のみで構成している文学部、経営学部、法学部、心身科学部、心理学部では、オリエンテーションや
学習支援室、ホームページ等において、数理・データサイエンス・AI教育の内容についてガイダンスが行われ、より多くの学生が履修選択するように取り組んでいる。なお、商学部では、本年度オリエンテーションでの周知が行われていな
かったが、次年度以降、オリエンテーションや講義内で周知し、履修者数を推進する取り組みを実施する予定である。

26

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
現在、すべての学部において本プログラム修了者が卒業していないため、進路、活躍状況および企業等の評価については、把握できていない。しかしながら、現在、各学部がその把握のための具体的な検討を行っている。
例えば、一部学部において、本学キャリアセンター就職課と連携した卒業生の採用状況の実態調査、同窓会を通じた在学生と卒業生の交流機会を利用したヒアリング、外部団体・協会による卒業生に対する就職実態調査、本学の近隣関係企業との交流を通じたヒアリング、卒業生調査による卒業生の進路先や活躍状況の把握等、多様な手法によって、調査結果等に基づいた点検・評価を予定している。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

上記項目と同様、現在、本プログラム修了者が卒業していないため、実態を把握できていないが、既に各学部では具体的な検討を行っている。例えば、一部学部において、インターンシップの依頼がある企業、産学官連携講座の協力企業など、キャリアセンターと社会連携センターを通じて意見を収集すること、共同研究等提携企業および本学のシンポジウム等に参加している企業に対してアンケートを実施し、教育プログラムの手法について意見を収集すること、関連するシンポジウム等に参加している企業との意見交換を通じて、本学の取り組みの紹介と教育方法の知見を収集してプログラムの改善を行うこと等、多様な分析手法によって点検・評価を予定している。
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「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させるために、各学部や講義の特色に応じ、以下の取り組みを行っている。
①実務経験のある教員が、開発現場やビジネスで必要となる技術や知識を紹介する。
②時事やトレンドなどをもとにAIの活用を紹介し、好奇心を喚起する。
③学生アンケート等を活用し、興味関心の高いトピックを選定する。
④身近なデータサイエンスやAIに関する技術などを紹介し、学ぶ意義を高める。
⑤産業界の視点や意見をフィードバックする。
数理・データサイエンス・ＡＩを ⑥将来の学びに備え、カリキュラム全体を周知する。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 ⑦学生が解決できない問題をフォローし、全員のプログラムの完成を目指す。
義」を理解させること⑧目に見えて達成感を味わえる授業構成とする。

「分かりやすさ」の観点から、講義内容・方法の見直しを定期的に実施している。具体的には、各学部や講義の特色に応じて、以下の取り組みを行っている。
①学生アンケートや提携企業、卒業生からの意見を参考にした改善を行う。
②授業内で理解度を確認するための演習やワークを実施する。
③授業における課題や改善方法について、FD活動を通して教員間で共有、実践する。
④Teamsなどを活用し、問題を随時解消する。
内容・水準を維持・向上しつ ⑤学習支援室を利用し、学生への相談体制を整備する。
つ、より「分かりやすい」授業 ⑥授業の各段階にて、学生が前進していることを自覚できる講義構成とする。
とすること⑦身近な事例を交えて説明し、学生の興味関心を高める。
⑧科目間連携を高め、次の科目の理解度を高める。

27

文学部、法学部、心身科学部、心理学部
シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

上原 宏行

学期曜日時限春学期 火曜日 １時限

チームコードcodklel

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ゼロからのOffice, 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)

授業の概要

コンピュータにあまり触れたことがない学生向けの授業です。Word, Excel, PowerPointなどの基礎的な操作方法を学習し、自ら文書・資料等を作成しながら理解を深めていきます。
毎回、理解度を確認しながら授業を行うので、授業内容を調整することがあります。
また、この授業は数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)対応科目であり、モデルカリキュラム導入の前半を担当します。

授業の到達
目標

この授業の到達目標は以下の通りです。
①Word, Excel, PowerPointの基礎的な操作方法を理解し、作成したい文章、表やグラフ、プレゼンテーション資料が作れる。
②操作方法が分からない人に、その方法を説明できる。
③データ・AIの活用領域の広がりを理解し、データ・AIを活用する価値を説明できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

提出課題については、講義中およびTeamsから出題意図・評価基準等を説明する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1【復習】キーボードに触れる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(30)

ガイダンス
Word-1回目
Wordを起動、終了する
キーボードから文字を入力し、変換する

28

ファンクションキーを使ってみる
作成した文書を保存する
保存した文章を開く

2

Word-2回目
様々な文字や記号を入力する
文字をデザイン(文字の大きさ、書体、色など)する
IMEパッド(手書き)で読み方の不明な文字を入力する
文字列の検索を行う【復習】キーボードに触れる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(30)3Word-3回目
箇条書きにする
段落番号をつける
段組みにする
ページ番号をつける
PDFファイルに変換する【復習】キーボードに触れる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(30)4Word-4回目
図形や画像を挿入する
ヘルプタブを使ってみる【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)5Word-5回目
Word課題の作成【予習】課題内容に関する下調べをおこない、課題を作成し始める(90)

6

データサイエンス導入(1-1: 社会で起きている変化)
ビットとバイトビックデータの特徴
第4次産業革命
データ駆動型社会とセンサー
因果関係と相関関係【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(60)7

データサイエンス導入(1-2: 社会で活用されているデータ、データとAIの活用領域)
データの種類(調査データ、行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど)構造化データと非構造化データ(1-3) データ・AI活用領域の広がり(生産・消費・文化活動など)
仮説検証PDCAサイクル【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(60)8Excel-1回目
Excelを起動、終了する
データを入力する
データのコピー、修正、移動をする
行、列の追加と削除をする
新しいシートを追加する。
作成したブックを保存する
保存したブックを開く
表を作る【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)9Excel-2回目
表を整える(罫線、セルの色付け、表示形式、セルの結合など)
表示形式、桁数を制御する
参照方法を理解する
式(+-*/など)を使う【復習】今までに学習した機能を使い、より分かりやすい表を仕上げる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)Excel-3回目
簡単な関数(SUM, MAX, MIN, AVERAGE)を使う
10 フィルターを使う
データの並び替えをする
条件付き書式を使う【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自て行う(60)11 Excel-4回目
グラフ(棒グラフや円グラフなど)を作成する【復習】別種類のグラフを作成する(60)PowerPoint-1回目
PowerPointを起動、終了する
画面をデザインする
文字を入力する
12 作成したプレゼンテーションを保存する
保存したプレゼンテーションを開く
新しいスライドを追加する
画面の切り替えを設定する
グリッド線やルーラーを表示する【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)PowerPoint-2回目
線や図形を描く
スライドの削除と入れ替えをする
13 画像を取り込む、トリミングする
アニメーションを設定する
表示モードを変える
グループ化を行う【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)PowerPoint-3回目
図形を編集する
14 Excelの表を配置する
ヘルプ機能を使う
PowerPoint課題を進める【予習】課題内容に関する下調べを行う(60)【課題】必要に応じて、各自で課題を進める(90)15 PowerPoint-4回目
PowerPoint課題を完成させる

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

3

29

評価方法

評価方法

割合

評価基準

Word課題、PowerPoint課題

50%

講義で学習した機能・説明を踏まえた課題が作成できるかを評価する。
Word課題(25%),PowerPoint課題(25%)

実施状況の提出50%

提出された毎回の実施状況

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

価格

ISBNコード

備考

実教出版株式 1000円
会社+税

978-4-40734835-4

Officeをほとんど知らない学生向け

1800円
+税

978-4-06523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する場
合は購入を薦める

テキスト
1.

『自作プリントを配布する』

書名
参考書
・
参考資料

1.

『30時間でマスター
Office2019』2.

『教養としてのデータサ
イエンス』

著者

北川/竹
村編

出版社

講談社

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中またはオフィスアワーで対応します。
連絡方法はWebCampusのオフィスアワーを見てください。

備考

欠席、遅刻、私語、居眠り、携帯操作などは減点します。

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 14:2230

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

上原 宏行

学期曜日時限春学期 木曜日 ５時限

チームコードr72tkkr

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ゼロからのOffice, 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)

授業の概要

コンピュータにあまり触れたことがない学生向けの授業です。Word, Excel, PowerPointなどの基礎的な操作方法を学習し、自ら文書・資料等を作成しながら理解を深めていきます。
毎回、理解度を確認しながら授業を行うので、授業内容を調整することがあります。
また、この授業は数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)対応科目であり、モデルカリキュラム導入の前半を担当します。

授業の到達
目標

この授業の到達目標は以下の通りです。
①Word, Excel, PowerPointの基礎的な操作方法を理解し、作成したい文章、表やグラフ、プレゼンテーション資料が作れる。
②操作方法が分からない人に、その方法を説明できる。
③データ・AIの活用領域の広がりを理解し、データ・AIを活用する価値を説明できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

提出課題については、講義中およびTeamsから出題意図・評価基準等を説明する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
Word-1回目
Wordを起動、終了する
キーボードから文字を入力し、変換する
ファンクションキーを使ってみる
作成した文書を保存する
保存した文章を開く【復習】キーボードに触れる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(30)2Word-2回目
様々な文字や記号を入力する【復習】キーボードに触れる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(30)31

文字をデザイン(文字の大きさ、書体、色など)する
IMEパッド(手書き)で読み方の不明な文字を入力する
文字列の検索を行う

3

Word-3回目
箇条書きにする
段落番号をつける
段組みにする
ページ番号をつける
PDFファイルに変換する【復習】キーボードに触れる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(30)4Word-4回目
図形や画像を挿入する
ヘルプタブを使ってみる【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)5Word-5回目
Word課題の作成【予習】課題内容に関する下調べをおこない、課題を作成し始める(90)

6

データサイエンス導入(1-1: 社会で起きている変化)
ビットとバイトビックデータの特徴
第4次産業革命
データ駆動型社会とセンサー
因果関係と相関関係【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(60)7

データサイエンス導入(1-2: 社会で活用されているデータ、データとAIの活用領域)
データの種類(調査データ、行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど)構造化データと非構造化データ(1-3) データ・AI活用領域の広がり(生産・消費・文化活動など)
仮説検証PDCAサイクル【復習】授業中に理解できなかった事柄について、配布資料を見直す。または、自分で調べてその内容を理解する(60)8Excel-1回目
Excelを起動、終了する
データを入力する
データのコピー、修正、移動をする
行、列の追加と削除をする
新しいシートを追加する。
作成したブックを保存する
保存したブックを開く
表を作る【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)9Excel-2回目
表を整える(罫線、セルの色付け、表示形式、セルの結合など)
表示形式、桁数を制御する
参照方法を理解する
式(+-*/など)を使う【復習】今までに学習した機能を使い、より分かりやすい表を仕上げる(30)【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)Excel-3回目
簡単な関数(SUM, MAX, MIN, AVERAGE)を使う
10 フィルターを使う
データの並び替えをする
条件付き書式を使う【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自て行う(60)11 Excel-4回目
グラフ(棒グラフや円グラフなど)を作成する【復習】別種類のグラフを作成する(60)PowerPoint-1回目
PowerPointを起動、終了する
画面をデザインする
文字を入力する
12 作成したプレゼンテーションを保存する
保存したプレゼンテーションを開く
新しいスライドを追加する
画面の切り替えを設定する
グリッド線やルーラーを表示する【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)PowerPoint-2回目
線や図形を描く
スライドの削除と入れ替えをする
13 画像を取り込む、トリミングする
アニメーションを設定する
表示モードを変える
グループ化を行う【復習】授業中に理解出来なかった項目を各自で行う(60)PowerPoint-3回目
図形を編集する
14 Excelの表を配置する
ヘルプ機能を使う
PowerPoint課題を進める【予習】課題内容に関する下調べを行う(60)【課題】必要に応じて、各自で課題を進める(90)15 PowerPoint-4回目
PowerPoint課題を完成させる

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3
評価方法

3

評価方法

割合

評価基準

Word課題、PowerPoint課題

50%

講義で学習した機能・説明を踏まえた課題が作成できるかを評価する。

32

Word課題(25%),PowerPoint課題(25%)
実施状況の提出50%

書名

提出された毎回の実施状況

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

価格

ISBNコード

備考

実教出版株式 1000円
会社+税

978-4-40734835-4

Officeをほとんど知らない学生向け

1800円
+税

978-4-06523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する場
合は購入を薦める

テキスト
1.

『自作プリントを配布する』

書名
参考書
・
参考資料

1.

『30時間でマスター
Office2019』2.

『教養としてのデータサ
イエンス』

著者

北川/竹
村編

出版社

講談社

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中またはオフィスアワーで対応します。
連絡方法はWebCampusのオフィスアワーを見てください。

備考

欠席、遅刻、私語、居眠り、携帯操作などは減点します。

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 14:22

33

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限春学期 水曜日 ２時限

チームコードu45s5se

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業はC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、この言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語では文字の取り扱い方に厳格な取り決めがあり、文字の表示や入力の仕方、
文字列（複数の文字の並び）を処理する方法を学びます。
また、データサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示する関数やルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

WebCampusの「講義連絡」を用いて定期試験について講評します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）「ガイダンス」授業の進め方を確認する
キーボードから文字、数字の入力

34

「データサイエンス」とはなにか

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

2

キーボードから文字の入力（%d、%c、%sの違い）
データサイエンス(1-1:)「ビッグデータ」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）3繰り返し（while文）
データサイエンス(1-1:) 「第４次産業革命」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）4繰り返し（for文）
データサイエンス(1-1:)「A.I.」【【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）5

条件分岐（if else文）
データサイエンス「データの種類」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）6

条件分岐（switch case文）
データサイエンス(1-4:)「データ利用・データ解析」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）7

ファイルの取り扱い方（fopen文）
データサイエンス(1-2:)「構造化データと非構造化データ」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）8

if文とwhile文の復習
データサイエンス「自動翻訳」【【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）9数学用関数の使用法とコンピュータ言語特有の算術記号（include文と算術記号としての「%」）データサイエンス「データの解析」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

10 単純な繰り返しによる数列の計算（フィボナッチ数）
データサイエンス(1-4:)「データの解析・可視化」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

11 フィボナッチ数を「再帰的計算」により求めるデータサイエンス「データの活用」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

12 「ハノイの塔」の解を求めるプログラム（再帰的計算２）
データサイエンス(1-6:)「A.I. を利用したビジネスモデル」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）与えられたファイル中に、それぞれの数字が何回出てくるか数えるプロ
13 グラム
データサイエンス(1-3:)「A.I. の利用例」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）与えられたファイル中に、任意の文字が何回出てくるか数えるプログラ
14 ム（課題１）【復習】今までの授業で出てきた関数（命令）を再確認し、目的とするプログラムを実現するためにどのようにすれば良いかプログラムの流れを考える（60）15 与えられたファイル中に、任意の文字が何回出てくるか数えるプログラム（課題２）【復習】プログラムを実現するための具体的な処理を考える（60）

3

評価方法

割合

評価基準

定期試験

60%

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。また、誤った関数の使い方を指摘し修正できる。そして、データサイエンスについての基本的項目について説明できる。

提出課題

40%

授業毎に提示される13個の課題と、14、15回目に課す課題の提出をそれぞれ、13 x 2 % と 2 x 7 %の割合で評価する。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

参考ＵＲＬ

質疑応答

備考

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

授業内容は習熟度により変更されることがあります。
また、COVID-19 の感染状況により授業形式や成績の評価方法が変更になることが考えられます。
復習は主に第１クライアント室で行うことができます。各自都合の良い時間に復習をしてください。

35

備考この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のためタバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。
画像
ファイル
更新日付

2022/02/14 18:02

36

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限春学期 月曜日 ２時限

チームコードd8qiebz

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業はC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、この言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語では文字の取り扱い方に厳格な取り決めがあり、文字の表示や入力の仕方、
文字列（複数の文字の並び）を処理する方法を学びます。
また、データサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示する関数やルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

WebCampusの「講義連絡」を用いて定期試験について講評します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「ガイダンス」授業の進め方を確認する
キーボードから文字、数字の入力「データサイエンス」とはなにか【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）2

キーボードから文字の入力（%d、%c、%sの違い）
データサイエンス(1-1:)「ビッグデータ」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）37試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

繰り返し（while文）
データサイエンス(1-1:) 「第４次産業革命」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）4繰り返し（for文）
データサイエンス(1-1:)「A.I.」【【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）5

条件分岐（if else文）
データサイエンス「データの種類」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）6

条件分岐（switch case文）
データサイエンス(1-4:)「データ利用・データ解析」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）7

ファイルの取り扱い方（fopen文）
データサイエンス(1-2:)「構造化データと非構造化データ」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）8

if文とwhile文の復習
データサイエンス「自動翻訳」【【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）9数学用関数の使用法とコンピュータ言語特有の算術記号（include文と算術記号としての「%」）データサイエンス「データの解析」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

10 単純な繰り返しによる数列の計算（フィボナッチ数）
データサイエンス(1-4:)「データの解析・可視化」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

11 フィボナッチ数を「再帰的計算」により求めるデータサイエンス「データの活用」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

12 「ハノイの塔」の解を求めるプログラム（再帰的計算２）
データサイエンス(1-6:)「A.I. を利用したビジネスモデル」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）与えられたファイル中に、それぞれの数字が何回出てくるか数えるプロ
13 グラム
データサイエンス(1-3:)「A.I. の利用例」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）与えられたファイル中に、任意の文字が何回出てくるか数えるプログラ
14 ム（課題１）【復習】今までの授業で出てきた関数（命令）を再確認し、目的とするプログラムを実現するためにどのようにすれば良いかプログラムの流れを考える（60）15 与えられたファイル中に、任意の文字が何回出てくるか数えるプログラム（課題２）【復習】プログラムを実現するための具体的な処理を考える（60）

3

評価方法

割合

評価基準

定期試験

60%

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。また、誤った関数の使い方を指摘し修正できる。そして、データサイエンスについての基本的項目について説明できる。

提出課題

40%

授業毎に提示される13個の課題と、14、15回目に課す課題の提出をそれぞれ、13 x 2 % と 2 x 7 %の割合で評価する。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

備考

授業内容は習熟度により変更されることがあります。
また、COVID-19 の感染状況により授業形式や成績の評価方法が変更になることが考えられます。
復習は主に第１クライアント室で行うことができます。各自都合の良い時間に復習をしてください。
この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のためタバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。

画像
ファイル

38

備考

更新日付

2022/02/14 18:02

39

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

山下 秀康

学期曜日時限春学期 水曜日 ３時限

チームコードm0xj117

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

コンピュータ入門

この授業は、コンピュータをまだ１回も触ったことのない人を想定してコンピュータの基本操作を学ぶものである。
授業の概要

基礎学力の育成：現代において情報収集力や言語表現力を発揮するために不可欠となっているコンピュータ利用法の初歩を学ぶ。
リベラルアーツの習得：コンピュータ利用法のなかでも主としてプログラミングの基礎となる知識を学ぶ。

授業の到達
目標

授業終了時に学生が以下の状況になることを目標とする。
(1) 文字列データの操作(文字列入力、検索、置換等)の操作ができる。
(2) 表計算ソフトを使って数値データの簡単な操作ができる。
(3) ごく簡単な初歩のプログラミングができるようになる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

授業中に提出した各課題の点数は提出直後に分かるようにしてあります。また、すべての提出課題と小テストの合計点数は授業中にリアルタイ
ムで分かるようにしてあります。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

授業後にこの日学んだことの復習をすること 60分■序説(1): データサイエンス1-1
ビッグデータ、計算機の処理性能の向上■序説(2): データサイエンス1-2:
・調査データ、実験データ ・構造化データ、非構造化データ

40

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

2

■序説(3): データサイエンス1-3:
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)
・仮説検証、知識発見、原因究明■Microsoft Windowsの基本操作(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

3

Microsoft Windowsの基本操作(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

4

コンピュータへの入力練習(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

5コンピュータへの入力練習(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

6

検索・置換 (1) 単純な検索と置換

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

7

検索・置換 (2) 正規表現入門

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

8

検索・置換 (1) 単純な検索と置換

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

9

検索・置換 (2) 正規表現入門

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

10 検索・置換 (3) より高度な正規表現

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

11 検索・置換 (4) さらに高度な正規表現

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること60分

12 数表の操作 (Excel等) (1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

13 数表の操作 (Excel等) (2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

14 数表の操作 (Excel等) (3)

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること60分

15 プログラミング入門

授業後に、授業中にできなかった練習問題をやって提出すること
60分

3

評価方法

割合

評価基準

提出課題・小テストの合計点数

80%

理解度と作業の正確さ

授業態度

20%

真面目に受講していない人を減点

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版
社

価格

ISBNコード

備考『教養としてのデータサイ
エンス』

北川/竹
村編

講談
社

1800円
+税

978-4-06523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する場合は購入を薦める

参考ＵＲＬ

質疑応答

備考

山下秀康研究室は日進学舎2526で、オフィスアワーは水曜4限の時間帯を予定しています。
emailでの問い合わせは yamasita@dpc.aichi-gakuin.ac.jp にお願いします。
私にメールを出すときは、Subject(件名) のどこかに「愛知学院大学」を入れてください。
そうでないと、迷惑メールと誤認識されてメールが読まれない可能性があります。

この授業の予習・復習（授業時間外）は、大学貸し出しコンピュータまたはコンピュータ自由利用教室を利用してできる。自分のパソコン上で予習・復習することもできるが、そのために必要な設定が厄介になると思うので、希望者は申し出てほしい。
授業中の携帯電話、授業途中の無断退出その他いくつかは減点要因になるので注意。

41

画像
ファイル
更新日付

2022/02/10 01:55

42

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

佐部利 真吾学期曜日時限春学期 月曜日 １時限

チームコード57d3oij

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

HTML と CSS を駆使してWebサイトを作る

授業の概要

本講義では、Webサイトの作成に必要な HTML と CSS について解説する。良いWebサイトを作成するには、自分の伝えたい情報について論理立てて考え構造化しなければならない。本講義では、単に HTML と CSS が使えるだけでなく、こういった論理的思考力を養うことを念頭に置く。

授業の到達
目標

HTML と CSS を駆使してWebサイトを作成できる。
自分の伝えたい内容をWebサイト上にわかりやすく表現できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

成績発表日以降に講義連絡にて授業講評を送信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1・ガイダンス
・構造化データについて (データサイエンス1-2:)
・Webサイトの基礎【予習】シラバスを読み、参考URLのWebサイトを概観して授業内容を把握する(90)【復習】参考URLのWebサイトを再度読み授業の全体について確認する(90)

2・Webサイトの基礎の続き（アクセス解析によるビッグデータの活用について） (データサイエンス1-1:)【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確

43

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

・HTML 編スペース、改行、見出し、段落認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

3

・HTML 編
箇条書き

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

4・HTML 編
表の作成

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

5・HTML 編
リンクの貼り付け、図の挿入
・データ・AI活用領域の広がり（Web広告を例に） (データサイエンス13:)【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

6

・CSS 編導入、CSSを書く場所【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

7

・CSS 編
色の指定【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

8

・CSS 編ブロックとインライン【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

9

・CSS 編ボックス（高さ、幅、境界線など）【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

10 ・CSS 編
セレクタその１（CSS の指定の方法・基礎編）【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

11 ・CSS 編
セレクタその２（CSS の指定の方法・応用編）【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

12 ・CSS 編
レイアウト【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

13 ・Webサイト作成のための資料収集
Webサイト作成のための資料を収集する【予習】自分のWebサイトのテーマを考え、資料収集を始める(90)【課題】資料収集の続きを行う(90)14 ・Webサイトの作成
サンプルをベースにWebサイトを作成する【課題】自宅または大学のパソコンで、Webサイトの作成を進めておき、わからない点を整理する(180)

15 ・Webサイトの作成の続き【課題】自宅または大学のパソコンで、Webサイトの作成を進める
(180)

3

評価方法

割合

評価基準

授業中に指示する課題30%

各授業内で実施した内容を理解し、それを適切に実行できる。

自作のWebサイト

70%

内容の充実度、わかりやすさ、見やすさ、独自の工夫等

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

テキスト
1.

『参考URLのWebサイトを参照する』

1.

情報科学演習用ページ

参考書
・
参考資料

参考ＵＲＬ

質疑応答

ユーザー名：computer パスワード：science

授業時間外の質問は、授業時間の前後に教室で直接すること。

44

備考

備考

６回以上欠席すると失格になる。自分が何回欠席したかという質問は受け付けない。
授業内容は、学生の理解の状況等に応じて柔軟に変更されることがある。

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 11:0745

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅰ

担当教員

岡田 朋子

学期曜日時限春学期 月曜日 ３時限

チームコードo1vqngx

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

授業の概要

基礎からのワード入門

コンピュータの基礎知識を仮定しないで，ワードの基本的な操作を学習する．
Windowsの基本的な操作と文字の入力から始めて，実際に文書を作成し，文書に表や図形などを挿入したりするなどの応用的な操作についても順番に学んでいく．
また，データ・AIがどの領域で活用されているかも考察する．
毎回受講生の知識や理解度を確認して，それに応じて次の授業内容を考えるつもりである．

授業の到達
目標

実務に必要なワードの主な機能を実習により修得し，思い通りの文書を作成できるようになることがこの授業の目的である．
また，社会で起きている変化を知り，数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解することも目標とする．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

作成した，または作成している課題についての解説やフィードバックを授業中に行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

テキストp.2からp.35を予習．240分程度．

学生の理解の状況等に応じて，授業内容は変更されることがある．
授業内容の具体的な説明．

46

「AI」や「ロボット」の例を挙げ，人間の知的活動とAIの関係性を考える．
（データサイエンス 1-1）

2

Windowsの基本操作を知る．
ワードでできることを確認する．ワードを起動，終了する．
キーボードの配列を見る．日本語入力システムを使う．
文字の入力方法を覚える．全角，半角カタカナの入力．全角，半角英数 授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
字の入力．
分程度以内．
記号の入力．読みのわからない漢字の入力．
テキストp.36からp.51を予習．240分程度．
作成した文書を保存する．
「メタデータ」について理解し，その例を挙げる．
（データサイエンス 1-2）

3

入力に便利な機能を使う．単語の登録．入力時にはたらく自動修正機
能．
文書を編集する．文字のコピー，切り取り，貼り付けを行う．
文章のミスを修正する．自動文章校正機能．手動による文章校正．
「AI」の活用領域の広がり（生産，消費，文化活動など）の例を調べる．
（データサイエンス 1-3）

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.55からp.60を予習．240分程度．

4

ページ設定をする．用紙サイズ，余白，文字数と行数の設定．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.61からp.68を予習．240分程度．

5

文字の位置をそろえる．右揃え，左揃えを使って文章を編集する．
縦書きの文書を作成する．
書式機能の設定．
文書に文字装飾をする．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.69からp.75を予習．240分程度．

6

縦書きの文書を装飾する．
はがきの文書を装飾する．
段落番号のある文書を作成する．箇条書きと段落番号．
文字間隔を変更する．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.76からp.87を予習．240分程度．

7「拝啓」や「敬具」などの定型的な書式を自動的に入力する．オートフォ 授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
ーマットとあいさつ文．
分程度以内．
インデントを使って文字の位置を調整する．行間を広げる．行間の調整． テキストp.88, p.90, p.91を予習．240分程度．
文章にヘッダーとフッターを付ける．

8

練習問題を作成する．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.96からp.106を予習．240分程度．

9

表のある文書を作成する．表の挿入．表の形や大きさ，色などの編
集．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.107からp.116, p.118を予習．240分程度．

10 図形を作成する．図形描画の機能．基本図形の利用．図形の重なり
順．図形の回転．図形のグループ化．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
p.120〜p.128, p.130〜p.135, p.138〜141, p.143〜p.146を予習．
240分程度．

イラスト入り文書を作成する．イラストの操作と書式設定．
特殊な位置に文字を挿入する．テキストボックスを作成する．順序と書11 式設定．
カラフルな見出しを作成する．ワードアートのある文書を作成する．ワー
ドアートの挿入．ワードアートの機能．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.147からp.153を予習．240分程度．

文書内にある文字の検索と置換をする．
12 ルビや囲い文字のある文書を作成する．拡張書式とは．拡張書式の使い方．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.154からp.156, p.158を予習．240分程度．

13 段組みを設定する．２段組みの文書を作成する．段組みの変更．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.192からp.205を予習．240分程度．

SmartArtグラフィックを挿入する．SmartArtグラフィックの編集．
SmartArtグラフィックのレイアウト変更．SmartArtグラフィックの書式設
14 定．
複数の文書を関連づける．ハイパーリンクとは．ハイパーリンクの設定．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.117, p.136, p.142, p.159, p.220を予習．240分程度．

15 練習問題を作成する．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．

3

評価方法

割合

評価基準

課題

100%

ワードで作成した課題を評価し，その評価の合計で総合評価する．

評価方法

テキスト
書名

著者

47

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『例題30＋演習問題70でしっかり学ぶ Word標準テキスト
Windows10/Office2019対応版』

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

質問は授業後に受け付ける．

備考

受講者数調整科目である．

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 14:20

48

齊藤正
生

技術評論
社

1958
円

9784297105181

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

上原 宏行

学期曜日時限秋学期 火曜日 １時限

チームコードupjz2oh

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Excelを使いこむ、数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)

授業の概要

情報科学Ⅰで扱ったExcelをさらに使いこなすため、様々な関数やピボットテーブルの操作を通して理解を深めていきます。また、Excel上で動く
Visual Basic for Application (VBA)を用いて、簡単なプログラムを作成するための手順を理解し、最終的にはExcel自動化に向けたプログラムを作成します。
なお。毎回、理解度を確認しながら授業を行うので、授業内容を調整することがあります。
また、この授業は数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)対応科目であり、モデルカリキュラム導入の後半を担当します。

授業の到達
目標

この授業の到達目標は以下の通りです。
①今のAIにできること、できないことを説明できる。
②様々なExcel関数を使いこなせる。
③ピボットテーブル・ピボットグラフが使える。
④VBAを用いてプログラムを作り、Excelを自動化できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

提出課題については、講義中およびTeamsから出題意図・評価基準等を説明する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(60)

ガイダンス
データサイエンス導入(1-4: データ・AI利活用のための技術)49データ解析(予測・分類・パターン発見など)
非構造化データ処理
データの可視化
パターン認識今のAIに出来ることとできないこと

2

データサイエンス導入(1-5: データ・AI利活用の現場、1-6: データ・AI利活用の最新動向)データサイエンスのサイクル
AI等を活用した新しいビジネスモデル
深層ニューラルネットワーク
強化学習
転移学習

【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(60)3

情報科学Ⅰの復習-1回目
相対参照、絶対参照、複号参照
表示形式、桁数の制御
簡単な関数(MAX、MIN、AVEREGEなど)【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(60)4

情報科学Ⅰの復習-2回目
表の作り方、罫線の引き方
様々なグラフの表し方【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(60)

5

様々な関数
VLOOKUP、IFERRORなど【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(30)【復習】ネットでExcel関数について検索し、新たな関数の使い方を理解する(60)

6

データの入力規制、条件付き書式【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(60)7

課題1 1ケ月分の予定表作成【予習】課題作成に必要な機能を復習し、それをもとに課題の原型を作成する(60)8テーブルの作成と活用、ピボットテーブル【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(60)9ピボットテーブルのデータベースとしての活用
オープンデータを使ってみる【復習】オープンデータをもとに授業内容の復習を行う(60)10 ピボットグラフ
オープンデータを使ってみる【復習】オープンデータをもとに授業内容の復習を行う(60)VBAとは
11 VBAプログラムを実行してみよう。
Msgbox、 Range、Valueなど【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる(60)12 簡単なプログラムの理解1
Dim、 InputBox、For Nextなど【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる(60)13 簡単なプログラムの理解2
If Then Else、 Do Loopなど【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる(60)

14 課題2 プログラム作成【復習】作成中のプログラムを完成に近づける(60)

15 課題2 プログラム作成

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

評価方法

割合

評価基準

課題

50%

課題1(25%)、課題2(25%) 学習した関数や命令などを理解し、見やすいまたは工夫された課題になっているかを評価する

実施状況

50%

毎回提出する実施状況をもとに評価する

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

『自作プリントを配布する』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

1.

『教養としてのデータサイ
エンス』

北川/竹
村編

講談
社

1800円
+税

978-4-06523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する学生には購入を薦める

2.

『Excelでまなぶプログラミ
ング』

実教出
版

500円
+税

978-4-40735022-7

プログラミング未経験の学生向き

参考ＵＲＬ
質疑応答

授業中またはオフィスアワーで対応します。

50

連絡方法はWebCampusのオフィスアワーを見てください。

備考

欠席、遅刻、私語、居眠り、携帯操作などは減点します。

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 14:23

51

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限秋学期 月曜日 ２時限

チームコード

0qb2yom

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業は春学期に引き続きC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、C言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語ではビットの操作や、構造体という考え方が有りこれらによりデータを処理する方法などを学びます。
春学期に引き続きデータサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示するルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

webCampusの「講義連絡」で定期試験について講評します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

アスキーコードの表を作る（出力形式の復習）
データサイエンス「データの種類」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）2

キーボードからの入力を、前後逆にしてファイルに書き込む（fput文）
データサイエンス(1-4:)「データの可視化」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）3

既存のファイルの内容を、前後逆にして別のファイルに書き込む（複数のファイルの取り扱い方とfgets文の復習）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）52データサイエンス(1-5:)「データの取得・管理・加工」

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

モンテカルロ法による円周率の計算（乱数列の生成srand文とrand文）
データサイエンス(1-6:)「AI最新技術の活用例」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）5二次元配列と３項演算子（（条件）？ A : B ;）データサイエンス「分布と代表値」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）6構造体の使用法とデータの入れ替え（struct文）
データサイエンス(2-1:)「データの分散」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）7構造体を使わない場合のデータの入れ替え
データサイエンス(2-1:)「誤差」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）8２進数で計算をするコンピュータにとって、循環小数としての「０．１」の扱い
データサイエンス(2-1:)「打ち切りと脱落」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）9１０進数を２進数に変換（do while文）
データサイエンス(2-1:)「相関と因果関係」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

10 ２進数を１０進数に変換（３項演算子の復習）
データサイエンス(2-2:)「標本抽出」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）11 素数を調べる
データサイエンス(2-2:)「クロス集計」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして暗号12 化する（torazawa式暗号、ビットシフト）
データサイエンス(2-2:)「統計情報の理解」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

既存のtorazawa式暗号ファイルを大文字と小文字の違いから文字のビ
13 ットに変換して復号化する
データサイエンス(2-3:)「データの表現法とデータ解析」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして、既14 存の文字列ではなく乱数で発生させた文字で暗号化（UL式暗号）する（ビットシフト）（課題１）【復習】今までの授業で出てきた関数（命令）を再確認し、目的とするプログラムを実現するためにどのようにすれば良いかプログラムの流れを考える。（60）

15 UL式暗号文を復号化する（課題２）【復習】プログラムを実現するための具体的な処理を考える。（60）

1

評価方法

割合

評価基準

定期試験

60%

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。また、同じ動作を複数の表現で記述できる。
そして、データサイエンスについての基本的項目について説明できる。

平常点

40%

授業毎に提示される13個の課題と、14、15回目に課す課題の提出をそれぞれ、13 x 2 % と 2 x 7 %の割合で評価する。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

備考

私のおこなう情報科学 I の内容を拡張するもののため、私の情報科学 I を履修していない人は受講を遠慮してください。
授業内容、授業形式や成績の評価方法は習熟度やCOVID-19 の感染状況によりにより変更されることがあります。
この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のため、タバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。

画像
ファイル

53

備考

更新日付

2022/02/14 18:04

54

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

虎澤 慶太

学期曜日時限秋学期 月曜日 ２時限

チームコード

0qb2yom

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

C言語を使ったプログラミングとデータサイエンスの入門

授業の概要

この授業は春学期に引き続きC言語の基礎的なプログラミングを学びます。
C言語のコンパイラを利用してコンピュータ言語を学んでいきます。
C言語は４０年以上前に開発された言語ですが、C言語を基に様々な言語が派生しており、C言語でプログラミングの基礎を学ぶ事は非常に有用です。
C言語ではビットの操作や、構造体という考え方が有りこれらによりデータを処理する方法などを学びます。
春学期に引き続きデータサイエンスの入門として基礎的な項目について解説します。

授業の到達
目標

授業ごとに提示するルーチンを組み合わせ、課題となるプログラムを完成させる。
学期末には課題として、指定した条件を満たすプログラムを完成させ提出する。
また、データサイエンスについて基本的な事項について理解する。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

webCampusの「講義連絡」で定期試験について講評します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

アスキーコードの表を作る（出力形式の復習）
データサイエンス「データの種類」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）2

キーボードからの入力を、前後逆にしてファイルに書き込む（fput文）
データサイエンス(1-4:)「データの可視化」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）3

既存のファイルの内容を、前後逆にして別のファイルに書き込む（複数のファイルの取り扱い方とfgets文の復習）【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）55データサイエンス(1-5:)「データの取得・管理・加工」

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

モンテカルロ法による円周率の計算（乱数列の生成srand文とrand文）
データサイエンス(1-6:)「AI最新技術の活用例」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）5二次元配列と３項演算子（（条件）？ A : B ;）データサイエンス「分布と代表値」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）6構造体の使用法とデータの入れ替え（struct文）
データサイエンス(2-1:)「データの分散」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）7構造体を使わない場合のデータの入れ替え
データサイエンス(2-1:)「誤差」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）8２進数で計算をするコンピュータにとって、循環小数としての「０．１」の扱い
データサイエンス(2-1:)「打ち切りと脱落」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）9１０進数を２進数に変換（do while文）
データサイエンス(2-1:)「相関と因果関係」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

10 ２進数を１０進数に変換（３項演算子の復習）
データサイエンス(2-2:)「標本抽出」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）11 素数を調べる
データサイエンス(2-2:)「クロス集計」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして暗号12 化する（torazawa式暗号、ビットシフト）
データサイエンス(2-2:)「統計情報の理解」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

既存のtorazawa式暗号ファイルを大文字と小文字の違いから文字のビ
13 ットに変換して復号化する
データサイエンス(2-3:)「データの表現法とデータ解析」【復習】授業で出てきた関数（命令）と、データサイエンスのキーワ
ードについて再確認する。（30）

既存のファイルを文字のビットにより大文字と小文字の違いにして、既14 存の文字列ではなく乱数で発生させた文字で暗号化（UL式暗号）する（ビットシフト）（課題１）【復習】今までの授業で出てきた関数（命令）を再確認し、目的とするプログラムを実現するためにどのようにすれば良いかプログラムの流れを考える。（60）

15 UL式暗号文を復号化する（課題２）【復習】プログラムを実現するための具体的な処理を考える。（60）

1

評価方法

割合

評価基準

定期試験

60%

C言語の文法、関数を正しく理解し、実行可能なプログラムを記述できる。また、同じ動作を複数の表現で記述できる。
そして、データサイエンスについての基本的項目について説明できる。

平常点

40%

授業毎に提示される13個の課題と、14、15回目に課す課題の提出をそれぞれ、13 x 2 % と 2 x 7 %の割合で評価する。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『教養としてのデータサイエンス』

北川源四郎／竹村彰通 編

講談社

1980円

978-4-06-523809-7

参考ＵＲＬ

質疑応答

授業時間以外には、オフィスアワー、e-mail で質問に応じます。
e-mail：torakay♪dpc.agu.ac.jpです。ただし「件名」を学籍番号で始めてください。
（「♪」は「@」に変えてください）

備考

私のおこなう情報科学 I の内容を拡張するもののため、私の情報科学 I を履修していない人は受講を遠慮してください。
授業内容、授業形式や成績の評価方法は習熟度やCOVID-19 の感染状況によりにより変更されることがあります。
この授業は受講者数調整科目です。そのため受講登録した場合には責任ある態度で受講してもらいます。
担当者は過去の病気のため、タバコの臭いにより体調が悪くなってしまいます。従って、喫煙者は受講を差し控えて頂くようお願いします。

画像
ファイル

56

備考

更新日付

2022/02/14 18:04

57

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

山下 秀康

学期曜日時限秋学期 月曜日 ４時限

チームコードts4j5xx

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

プログラミング入門

授業の概要

この授業は、コンピュータプログラミング未経験者を想定してプログラミング初歩を学ぶものである。
基礎学力の育成：現代において情報収集力や言語表現力を発揮するために不可欠となっているコンピュータ利用法の初歩を学ぶ。
リベラルアーツの習得：コンピュータ利用法のなかでも主としてプログラミングの基礎となる知識を学ぶ。

授業の到達
目標

授業終了時に学生が以下の状況になることを目標とする。
(1) Ruby言語の初歩的プログラミングができる。
(2) 文字列操作ついては、実用可能なレベルのプログラミングができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

授業中に提出した各課題の点数は提出直後に分かるようにしてあります。また、すべての提出課題と小テストの合計点数は授業中にリアルタイ
ムで分かるようにしてあります。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分■序説(1): データサイエンス1-4
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ■序説(2): データサイエンス1-5
・データ解析と推論・データ・AI利活用事例紹介

58

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

2

■序説(3): データサイエンス1-6
・AI最新技術の活用例（強化学習など）■プログラミング言語とは授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

3

プログラミング: 繰り返し(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

4

プログラミング: 繰り返し(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

5

プログラミング: 関数定義(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

6

プログラミング: 関数定義(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

7

プログラミング: 配列(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

8

プログラミング: 配列(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

9

プログラミング: 正規表現による文字列検索(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

10 プログラミング: 正規表現による文字列検索(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

11 プログラミング: 正規表現による文字列置換(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

12 プログラミング: 正規表現による文字列置換(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

13 プログラミング: HTML, XMLの操作(1)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

14 プログラミング: HTML, XMLの操作(2)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

15 プログラミング: HTML, XMLの操作(3)

授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分

3

評価方法

割合

評価基準

提出課題・小テストの合計点数

80%

理解度と作業の正確さ

授業態度

20%

真面目に受講していない人を減点

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版
社

価格

ISBNコード

備考『教養としてのデータサイ
エンス』

北川/竹
村編

講談
社

1800円
+税

978-4-06523809-7

数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する場合は購入を薦める

参考ＵＲＬ

質疑応答

備考

山下秀康研究室は日進学舎2526で、オフィスアワーは水曜4限の時間帯を予定しています。
emailでの問い合わせは yamasita@dpc.aichi-gakuin.ac.jp にお願いします。
私にメールを出すときは、Subject(件名) のどこかに「愛知学院大学」を入れてください。
そうでないと、迷惑メールと誤認識されてメールが読まれない可能性があります。

この授業の予習・復習（授業時間外）は、大学貸し出しコンピュータまたはコンピュータ自由利用教室を利用してできる。自分のパソコン上で予習・復習することもできるが、そのために必要な設定が厄介になると思うので、希望者は申し出てほしい。
授業中の携帯電話、授業途中の無断退出その他いくつかは減点要因になるので注意。

画像

59

ファイル
更新日付

2022/02/10 01:56

60

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

佐部利 真吾学期曜日時限秋学期 月曜日 １時限

チームコードuofs9pd

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

Excel の基本操作と活用

授業の概要

本講義では、表計算ソフト Excel の基本操作とその活用法について解説する。Excel を活用して自分のやりたいことを実行するには、そのやりたいことを論理立てて考える必要がある。本講義では、単に Excel の操作ができるだけでなく、そういった論理的思考力を養うことを念頭に置く。

授業の到達
目標

Excel の基本的な操作ができる。
自分のやりたいことを Excel を使って論理立てて実行できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

成績発表日以降に講義連絡にて授業講評を送信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1【予習】シラバスと参考URLのWebサイトを読み授業内容を把握する・ガイダンス・AI等を活用した新しいビジネスモデルについて (データサイエンス1-6:) (90)【復習】参考URLのWebサイトを再度読み授業の全体について確認
・Excel の基礎する(90)

2・表の作成【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)61・オートフィル

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)3・$の使い方【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)4・関数の利用【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)5・総合問題その１【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)6・総合問題その２【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)7・ソルバーを使った問題解決（課題抽出と定式化、最適化）その１ (データサイエンス1-5, 1-4:)【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)8・ソルバーを使った問題解決（課題抽出と定式化、最適化）その２ (データサイエンス1-5, 1-4:)【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

9

・マクロ
導入編

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)

10

・マクロ
セルの指定

【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)11 ・ピボット・テーブルを使った集計表の作成【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)12・データ表現 (データサイエンス2-2:)
棒グラフ、円グラフ【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)13・データ表現 (データサイエンス2-2:)
帯グラフ【予習】参考URLのWebサイト内の該当箇所を読んでおく(90)【復習】Webサイト内の該当箇所を再度読んで授業内容を確認し、自宅または大学のパソコンで、授業で行った内容を再度行う(90)14 ・レポート作成
各自でレポートのためのグラフを作成する【課題】自宅または大学のパソコンで、レポートの内容を進め、わからない点を整理する(180)

15 ・レポート作成の続きグラフから読み取れることを記述する【課題】自宅または大学のパソコンで、レポート作成の続きを行う
(180)

3

評価方法

割合

評価基準

授業中に指示する課題30%

各授業内で実施した内容を理解し、それを適切に実行できる。

レポート

70%

授業で扱った内容をもとにサンプルデータを処理し、それに基づいて論述で
きる。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

テキスト
1.

『参考URLのページを参照する』

参考ＵＲＬ

1.

情報科学演習用ページ

質疑応答

授業時間外の質問は、授業時間の前後に教室で直接すること。

備考

６回以上欠席すると失格になる。自分が何回欠席したかという質問は受け付けない。
授業内容は、学生の理解の状況等に応じて柔軟に変更されることがある。

参考書
・
参考資料

ユーザー名：computer パスワード：science

62

備考

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 11:08

63シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
2022年度心理学部心理学科
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

情報科学Ⅱ

担当教員

岡田 朋子

学期曜日時限秋学期 月曜日 ３時限

チームコードumm4y7i

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

B131-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

授業の概要

基礎からのエクセル入門

コンピュータの基礎知識を仮定しないで，エクセルの基本操作を学習する．
実際にデータや計算式を入力して表を作成する．
計算式と関数の関係について学び，いろいろな関数を利用し合計や平均などの計算を行う．
エクセルで作成できるグラフの種類についても学ぶ．
また，データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを考察する．
毎回受講生の知識や理解度を確認して，それに応じて次の授業内容を考えるつもりである．

授業の到達
目標

実務に必要なエクセルの主な機能を実習により修得し，表計算やグラフの作成が思い通りにできるようになることがこの授業の目的である．
また，データ・AI活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知ることも目標とする．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

作成した，または作成している課題についての解説やフィードバックを授業中に行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

テキストp.2からp.53を予習．240分程度．

学生の理解の状況等に応じて，授業内容は変更されることがある．
授業内容の具体的な説明．

64

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利活用事例を考える．
「自動」がつく工業製品を挙げ，人間の作業を機械でどのように代替しているか考える．
（データサイエンス 1-5）

2

エクセルでできることの確認．
全角カタカナ，半角カタカナ，全角英数字，半角英数字，漢字，記号，文章，計算式を入力する．
データを修正，消去する．
セル番地を利用して計算式を入力する．自動再計算．
授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
連続データを自動的に入力する．
分程度以内．
関数とは何か．合計を求める（ＳＵＭ関数）．
テキストp.54からp.69を予習．240分程度．
「AI最新技術の活用例」として「強化学習の応用先」は何があるか考える．
（データサイエンス 1-6）

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2その他＝33

平均を求める（ＡＶＥＲＡＧＥ関数）．割合を求める（％表示）．
数値が入力されているセルの個数を求める（ＣＯＵＮＴ関数）．
列を挿入する．
何かが入力されているセルの個数を求める（ＣＯＵＮＴＡ関数）

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.70からp.74, p.76からp.88を予習．240分程度．

4

列を削除する．
最大を求める（ＭＡＸ関数）．最小を求める（ＭＩＮ関数）．
行を挿入，削除する．
データを判定する（ＩＦ関数）．比較演算子を利用する．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.89からp.100を予習．240分程度．

5

四捨五入する（ＲＯＵＮＤ関数）．切り上げる（ＲＯＵＮＤＵＰ関数）．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.101からp.104を予習．240分程度．

6

切り捨てる（ＲＯＵＮＤＤＯＷＮ関数）．整数化する（ＩＮＴ関数）．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.105からp.113を予習．240分程度．

7

フォントとフォントサイズ，スタイル．文字と行の高さ，列幅を変更する．
文字の配置を変更する．簡単な罫線を引く．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.114からp.128を予習．240分程度．

8

表示形式を変更する．いろいろな罫線を引く．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.128からp.142を予習．240分程度．

9

データを可視化する．
（データサイエンス 1-4）
エクセルで作成できるグラフと種類．
棒グラフを作成する．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.143からp.157を予習．240分程度．

円グラフを作成する．折れ線グラフを作成する．
10 グラフを変更する．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.158からp.162を予習．240分程度．

11 練習問題を作成する．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.163からp.170を予習．240分程度．

12 複数の条件を指定する（ＩＦ関数）．入れ子．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.171からp.179を予習．240分程度．

13 構成比を求める．相対参照と絶対参照．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.180からp.193を予習．240分程度．

条件に合うデータの件数を数える（ＣＯＵＮＴＩＦ関数）．条件付き書式．
14 データの順位付けをする（ＲＡＮＫ関数）．
改ページプレビュー．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．
テキストp.194からp.201, p.204からp.210を予習．240分程度．

15 データを参照する（VLOOKUP関数，HLOOKUP関数）．
セルの参照と複数の条件の設定（INDEX関数，OR関数，AND関数）．

授業時間内に終わらなかった課題があったらそれを完成させる．30
分程度以内．

3

評価方法

割合

評価基準

課題

100%

エクセルで作成した課題を評価し，その評価の合計で総合評価する．

評価方法

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『例題30＋演習問題70でしっかり学ぶ Excel標準テキスト
Windows10/Office2019対応版』

稲葉久
男

技術評論
社

2178
円

9784297105204

テキスト
1.

65

備
考

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

質問は授業後に受け付ける．

備考

受講者数調整科目である．

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 14:20

66シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
総合政策学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

教養セミナーⅣ

担当教員

南 裕明

学期曜日時限秋学期 月曜日 ４時限

チームコードlbd6e5t

科目区分

選択

授業形態

演習

対象学年

２年

単位数

1

科目ナンバー

B232-841-04

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-2 言語表現力 ◎ B-DP3-3 課題発見力 ◎ B-DP3-6 自己表現力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．この講義ではRと統計の初歩を学ぶ．

授業の到達
目標

統計の基本的な知識を身につけ，その知識に基づいてRを操作できるようになること．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

講義のなかで解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データ・AIを扱う上での留意事項とデータを守る上での留意事項(データサイエンス3-1, 3-2)

【予習】データ・AIを扱う際の問題点について調査し，気を付けるべきことや対策を考える．(45)【復習】講義の内容を復習する．(45)2

Rの操作その1（入門，関数）【予習】自分のPCにRのインストールを行う．教科書Rを操作する．
(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)67

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

Rの操作その2（コレクション・データフレーム）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)4

Rの操作その3（非類似度・反復処理）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)5

記述統計（平均・分散・標準偏差）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)6

データの可視化（ヒストグラム・箱ひげ図・棒グラフ）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)7

乱数【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)8

統計的推測1【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)9

統計的推測2【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

10 データの読み込み【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

11 データの変換【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)12 機械学習の概要【予習】教科書を読んで機械学習の概要を理解する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)13 回帰分析【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)14 当てはまりの良さの指標【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

15 まとめと展望【予習】教科書を読む．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

3

評価方法

割合

評価基準

課題・小テスト

70

概念を理解して，正しくRの操作ができているか．

受講状況

30

質疑応答や講義への貢献．

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

書名

著者

出版社 価格ISBNコード

備考『ゼロから始めるデータサイエンス入門』

辻真吾，矢吹太郎

講談社

978-4-06-5132326

Python については講義では扱いませ
ん．

3200

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治
編

学術図書出版
社

2200
円

9784780607307

備
考

参考ＵＲＬ

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだデー
タサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は
禁止する．

画像
ファイル
更新日付

2022/02/18 00:31

68シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

商学科 2013年度以降入学
経営学科 2013年度以降入学
経済学科 2013年度以降入学
法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科
2020年度経済学部経済学科
2020年度商学部商学科

科目名

教養セミナーⅣ

担当教員

南 裕明

学期曜日時限秋学期 火曜日 ３時限

チームコードi73efet

科目区分

選択

授業形態

演習

対象学年

２年

単位数

1

科目ナンバー

B232-841-04

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-2 言語表現力 ◎ B-DP3-3 課題発見力 ◎ B-DP3-6 自己表現力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．この講義ではRと統計の初歩を学ぶ．

授業の到達
目標

統計の基本的な知識を身につけ，その知識に基づいてRを操作できるようになること．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

講義のなかで解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データ・AIを扱う上での留意事項とデータを守る上での留意事項(データサイエンス3-1, 3-2)

【予習】データ・AIを扱う際の問題点について調査し，気を付けるべきことや対策を考える．(45)【復習】講義の内容を復習する．(45)2

Rの操作その1（入門，関数）【予習】自分のPCにRのインストールを行う．教科書Rを操作する．
(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)3

Rの操作その2（コレクション・データフレーム）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)69【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

Rの操作その3（非類似度・反復処理）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)5

記述統計（平均・分散・標準偏差）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)6

データの可視化（ヒストグラム・箱ひげ図・棒グラフ）【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)7

乱数【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)8

統計的推測1【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)9

統計的推測2【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

10 データの読み込み【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

11 データの変換【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)12 機械学習の概要【予習】教科書を読んで機械学習の概要を理解する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)13 回帰分析【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)14 当てはまりの良さの指標【予習】教科書を読んでRを操作する．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

15 まとめと展望【予習】教科書を読む．(45)【復習】講義の内容を復習してRの操作を行う．(45)

3

評価方法

割合

評価基準

課題・小テスト

70

概念を理解して，正しくRの操作ができているか．

受講状況

30

質疑応答や講義への貢献．

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

書名

著者

出版社 価格ISBNコード

備考『ゼロから始めるデータサイエンス入門』

辻真吾，矢吹太郎

講談社

978-4-06-5132326

Python については講義では扱いませ
ん．

3200

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治
編

学術図書出版
社

2200
円

9784780607307

備
考

参考ＵＲＬ

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだデー
タサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は
禁止する．

画像
ファイル
更新日付

2022/02/18 00:31

70

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

宗教文化学科 2014年度以降入学
歴史学科 2015年度以降入学
英語英米文化学科 2015年度以降入学
日本文化学科 2013年度以降入学
グローバル英語学科 2013年度以降入学
総合政策学科 2013年度以降入学
心理学科 2013年度以降入学
健康栄養学科 2013年度以降入学
2018年度心身科学部健康科学科
2018年心身科学部心理学科
2021年度文学部グローバル英語学科
2021年度文学部英語英米文化学科

科目名

教養セミナーⅢ

担当教員

南 裕明

学期曜日時限春学期 月曜日 ４時限

チームコードacls9mg

科目区分

選択

授業形態

演習

対象学年

２年

単位数

1

科目ナンバー

B232-841-03

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-2 言語表現力 ◎B-DP3-3 課題発見力 ◎B-DP3-6 自己表現力 ◎キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．まず基本的な用語や概念を学び，ExcelやRの操作を学ぶ．

授業の到達
目標

データサイエンスに関連する基本的な用語や概念を身につけ，データサイエンスの社会的役割や手法を学ぶ．さらにExcelやRの操作を学ぶ．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

講義の中で解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データサイエンスの役割【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)2データサイエンスと情報倫理，【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)71

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

データ分析のためのデータの取得と管理，【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)4

ヒストグラム (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)5

箱ひげ図(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)6

平均値と分散 （データを扱う） (2-3)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)7

散布図と相関係数 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)8回帰直線(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)9データ分析で注意する点【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

10 クロス集計 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

11 回帰分析(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

12 ベイズ推論，アソシエーション分析【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

13 クラスタリング【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)14 ニューラルネットワーク【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

15 機械学習【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト，課題70

テストの正誤，提出された課題の正誤や質．

受講状況

30

講義への貢献，質問や質疑応答の質．

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治
編

学術図書出版
社

2200
円

9784780607307

備
考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだデー
タサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は
禁止する．

72

画像
ファイル
更新日付

2022/02/15 15:40

73

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

商学科 2013年度以降入学
経営学科 2013年度以降入学
経済学科 2013年度以降入学
法律学科 2013年度以降入学
現代社会法学科 2013年度以降入学
2020年度法学部現代社会法学科
2020年度法学部法律学科
2020年度経済学部経済学科
2020年度商学部商学科

科目名

教養セミナーⅢ

担当教員

南 裕明

学期曜日時限春学期 火曜日 ３時限

チームコードygs3gmz

科目区分

選択

授業形態

演習

対象学年

２年

単位数

1

科目ナンバー

B232-841-03

関連性が高いディプロマ・ポリシー

B-DP3-2 言語表現力 ◎ B-DP3-3 課題発見力 ◎ B-DP3-6 自己表現力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データサイエンス入門

授業の概要

大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門を解説して，より進んだ学習への橋渡しを行う．まず基本的な用語や概念を学び，ExcelやRの操作を学ぶ．

授業の到達
目標

データサイエンスに関連する基本的な用語や概念を身につけ，データサイエンスの社会的役割や手法を学ぶ．さらにExcelやRの操作を学ぶ．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

講義の中で解説を行う．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，データサイエンスの役割【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)2データサイエンスと情報倫理，【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)3

データ分析のためのデータの取得と管理，【予習】教科書を読む(30)74【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

ヒストグラム (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)5

箱ひげ図(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)6

平均値と分散 （データを扱う） (2-3)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)7

散布図と相関係数 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)8回帰直線(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60)9データ分析で注意する点【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

10 クロス集計 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

11 回帰分析(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2)

【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

12 ベイズ推論，アソシエーション分析【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

13 クラスタリング【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)14 ニューラルネットワーク【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

15 機械学習【予習】教科書を読む(30)【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト，課題70

テストの正誤，提出された課題の正誤や質．

受講状況

30

講義への貢献，質問や質疑応答の質．

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』

竹村彰通・姫野哲人・高田聖治
編

学術図書出版
社

2200
円

9784780607307

備
考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

なるべく講義の中で質問を行ってください．講義前後に時間があればそこで質問を受け付けます．

備考

この講義だけではデータサイエンスを身につけることはできません．さらに数学・統計学・情報（特にプログラミング）を身につけて，より進んだデー
タサイエンスの知識と技術を身につけましょう．また自身の専門科目との関係や応用を考えましょう．講義に必要のない私語や携帯電話の操作は
禁止する．

画像

75

ファイル
更新日付

2022/02/15 15:40

76

商学部
シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

情報社会論

担当教員

御幸 英寛

学期曜日時限春学期 水曜日 ４時限

チームコード

q5nf108

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-902-41

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験テーマ

データ・AIの利活用をはじめとした情報・通信技術の進展に伴う社会変容と、その使用に際しての倫理及びリテラシー

授業の概要

現代社会では、種々のメディアを介して発信された情報から隔絶して生活することは困難であり、また我々が社会における様々な事象について理解や判断を行う場合には、自身の経験から得た知識に加えて、種々のメディアを介して得られた情報を参考にする事が大半である。しかし、こうした情報の受発信に際して、その取扱を誤れば、我々は容易に被害者・加害者となってしまう。これを回避するために、受講生には既存の「ルール」に加えて、これから必要な「ルール」について考察出来るようになってもらいたい。そのために本講義では、まず情報技術の進展が社会に及ぼす影響について技術の面から概観する。次に、我々が情報の利用及び発信に際して、必要とされる行為について社会学や倫理学の観点から考え、法律との関連について学ぶ。

授業の到達
目標

本講義の到達目標は、情報通信技術の進展と社会変化の関係を理解すると共に、様々な情報技術が集約されているインターネットを介した情報
通信サービスの在り様を理解して、受講者自身が目下の情報社会において多様な情報通信サービスの適切な選択、使用、及び情報倫理の確立を実践できることにある。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

毎回、講義終了後にリアクションペーパーをFormsあるいはEメールにて提出してもらいます。提出されたリアクションペーパーから選抜された内容に対して、担当教員が次回の講義内で解説、講評、質問対応を行います。受講者には事前・事後学習及びリアクションペーパー作成に毎回４時間程度の学習時間を求めます。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

オリエンテーション
情報の利活用によって経済成長する社会講義内容の復習（120分）
リアクションペーパー1の作成（120分）

2

計算機の進化と情報伝達の多様化
戦後におけるメディア環境および情報通信技術の変遷

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー2の作成（120分）

3

情報社会とインターネットの進化と変遷
90年代以降の情報通信技術の変遷と情報社会の到来

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）

77

講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー3の作成（120分）

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

インターネットを介したコミュニケーション
令和時代のコミュニケーションツール概況

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー4の作成（120分）

5

情報社会で活用されているデータ
データ・AIの活動領域
データ・AIの利用によって生まれる付加価値

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー5の作成（120分）

6

インターネットを介した犯罪の現状とセキュリティ対策
情報セキュリティにおける驚異の現状

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー6の作成（120分）

7

マスメディアの歴史と放送倫理講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー7の作成（120分）

8

個人情報とプライバシー

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー8の作成（120分）

9

企業と情報倫理
ログデータの利用と個人情報保護

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー9の作成（120分）

10 メディアとしての広告
インターネット広告とその問題

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー10の作成（120分）

11 情報社会の自由と束縛
情報社会における記録、監視、見守り

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー11の作成（120分）

12 モノのインターネット（IOT）
IOTデバイスの生み出す価値とモノに監視される社会講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー12の作成（120分）

13 ソーシャルメディアを使用したキャンペーン

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー13の作成（120分）

ニュースの流通
14 日本におけるニュース流通環境の現状
アグリゲーターとプラットフォーマーの責任講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー14の作成（120分）

15 情報社会のルールは誰が作るのか

講義内で紹介されたリアクションペーパーの作例を読んで、自身の回答と比較する（60分）
講義内容の復習（60分）
リアクションペーパー15の作成（120分）

3

評価方法

割合

評価基準

リアクションペーパー

80％

各回の講義内容を理解できているか。

レポート課題20％

講義内容を踏まえて、論題について論理的に自身の考察を展開できている
か。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

『講義内で資料を提示する』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

1.

『情報とネットワーク社会』

駒谷 昇一ほか

オーム社

2420

978-4274211218

2.

『情報社会のデジタルメディアとリテラシー』

小島 正美ほか

ムイスリ出版

1980

978-4896412628

78

備考

3.

『情報倫理 ネット時代のソーシャル・リテラシー』

高橋慈子ほか

技術評論社

参考ＵＲＬ

質疑応答

講義時間中や終了後に教員へ直接尋ねるか、Teamsやメールにて問い合わせてください。

備考
画像
ファイル
更新日付

2022/02/07 11:45

79

1518

978-4-297-11081-9

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

データ分析Ⅰ

担当教員

水野 隆文

学期曜日時限春学期 火曜日 ２時限

チームコードllcxpfa

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-603-31

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎ C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

統計学の基礎を学び、表計算ソフトウェアを利用し実際にデータを分析する。

授業の概要

現代の情報化社会においては、さまざまな情報を適切に整理・集約する技術が必須とされている。
本講義では、統計処理の基礎知識を学び、表計算ソフトウェア Excel を用いたデータ分析技術の習得を目指す。
これらは、研究やビジネスの現場において必要不可欠な知識や技術のうち、特に基礎的なものである。

授業の到達
目標

基本統計量の意味と計算方法を理解し、それらを Excel を用いて計算できる。
Excel の基本的な関数の利用、相対参照と絶対参照を組み合わせた数式入力ができる。
データを適切なグラフで表現できる。
ピボットテーブルやフィルター、並び替えなど、データ分析のための Excel の機能を利用できる。
実際のビジネスのデータを分析し、プレゼンテーションに留意した報告書を作成できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

毎回の課題については講義内で解答例を提示する。
確認テストについては、採点結果を Teams にて返却し、特に重要だった点を講義内で解説する。
成績評価の詳細の説明は、成績発表日以降、希望者にメールにて個別に対応する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)時系列データ、指数・指標による表現
1

2

3- Excelの基本をその起動方法から確認する。
- 加重平均の計算式を通じて、相対参照について確認する。
度数分布表とヒストグラム- Excel で度数分布表とヒストグラムを作成する方法を確認する。
分布の位置を表す代表値【予習】講義前に、Windows OS の操作方法を復習すること。タッチ
タイピングの練習をすること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)【予習】「階級」「度数」「相対度数」「度数分布」「ヒストグラム」「度数分布多角形」についてまとめること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)【予習】平均が最小値以上最大値以下であること、算術平均が幾80

何平均以上であることを証明すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)- 平均値の計算方法を復習する。
- Excel を用いてこれを計算する方法を確認する。
- 中央値、最頻値の計算方法を学ぶ。
分散と標準偏差4- 分散と標準偏差の計算方法を学ぶ。
- 絶対参照の使い方について学ぶ。
- SUM()、AVERAGE()、VARP() など、Excel に標準的に備わっている関
数の使い方を学ぶ。
観測値の標準化とはずれ値

5- データを標準化する方法を学ぶ。
- Excel で複数の関数の組み合わせて計算を行う方法を学ぶ。
正規分布

6【予習】入学試験等で使われる「偏差値」の計算方法を調べ、仮想的なデータを作り偏差値を計算すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)【予習】「ネイピア数」の定義とその具体的な数値を調べること。その近似値の計算方法を複数調べること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)- 標準正規分布を紹介する。
- 正規分布を計算する Excel の関数を紹介する。
- Excel で任意の関数のグラフ化する方法を学ぶ。
相関と散布図7【予習】平均は0だがヒストグラムの形がそれぞれ異なるデータの分
布をいくつか考え手描きで描画すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)- 相関関係について解説する。
- Excel で散布図を作成する方法と、その図に回帰直線を表示し、その直線の式を利用して予測を行う方法を学ぶ。

【予習】因果関係と相関関係の違いをまとめること。2次元平面における直線の方程式の表現方法を復習すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

相関係数8【予習】はずれ値を取り除くと、2種類のデータの間の相関が消える
ことがある。そのような例を複数作ること。(120分)- 共分散の計算方法と相関係数の計算方法を学ぶ。
【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化す- Excel で回帰直線を作成し、数式を表示する方法を復習し、R2乗値の ること。(120分)
表示とその解釈を解説する。
クロス集計、層別集計

9- クロス集計の考え方を学ぶ。
- 質的変数と量的変数というデータの種類について学ぶ。
- 層別集計が必要な例を紹介する。交絡因子についても紹介する。
- Excel のピボットテーブル、ピボットグラフの利用方法を学ぶ。
- 次回の確認テストについてその実施方法等を説明する。

【予習】「質的変数」と「量的変数」の違いについて調べること。数量
化1類の目的とその手順の概要を調べること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

確認テスト1とまとめ
10 - これまでの内容の習得度を確認することを目的としたテストを実施する。
- テスト終了後、解答例を提示するとともに、特に重要な点に絞り解説を行う。

【予習】これまでの内容を復習すること。タッチタイピングの練習をすること。(120分)【復習】テストの問題を2回解くこと。(120分)

応用1: データを説明する- 実際のビジネスを想定したデータを用いて、データを適切に説明する
力を養う。
11 - 広告とその広告効果のデータ分析を通じて、データの比較の際に考慮すべきセレクションバイアスの存在を確認し、条件を揃えることの必要性とその方法(RCT)を紹介する。A/Bテストについても言及する。
- ABC分析を例に、Excel におけるさまざまなデータ表現について学ぶ。

【予習】「粗利」「営業利益」「純利益」の定義を調べ、それらを具体的な企業10社のIR情報から計算すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

応用2: データを扱う- 架空のクラスの成績集計を題材に、データを扱うための力を養う。
- フィルターや並び替えの機能を学び、Excel における分類やランキン
12 グの方法を習得する。
- 和や平均、加重平均等の基礎的な統計量を復習するとともに、ExcelのIF関数とCOUNT関数、COUNTIF関数の使い方を学ぶ。
- データの正規化とランキングにおける順位逆転現象について紹介する。

【予習】3つの数値について、平均と幾何平均、加重平均の値が互いに大きく異なる例を作ること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

応用3: データを読む- 実際の行政の統計資料を題材に、データを適切に読み解く力を養う。
13 - 行政の各種統計資料を取得し、Excel を用いてデータのばらつきを可視化する方法を学ぶ。Excel を用いて地図上にデータを可視化する方法も紹介する。
- 国別の経済統計を分析し、平均値が最頻値とならない例を提示し、代表値の性質の違いを確認する。

【予習】「国勢調査」と「経済センサス」の概要について調べ、直近に実施されたそれらの結果を確認すること。(120分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)

応用4: AI利活用のための技術、補足- データ・AI を活用するために使われている技術の概要を知る。
- ディープラーニングを実装する計算グラフの考え方を紹介し、簡易な計
14 算グラフの動作を Excel 上で確認する。
- データ解析におけるパターン発見能力を向上した畳み込み技術を概説する。

【予習】合成関数の微分法を復習しておくこと。(90分) 基本情報技
術者試験の過去問を検索し閲覧すること。(30分)【復習】講義中に提示する課題を次回の講義開始時までに消化すること。(120分)- 基本情報技術者試験で出題される仮想表計算ソフトと Excel との違いを補足する。
確認テスト2とまとめ
15 - これまでの内容の習得度を確認することを目的としたテストを実施する。
- テスト終了後、解答例を提示するとともに、特に重要な点に絞り解説
を行う。

81

【予習】これまでの内容を復習すること。タッチタイピングの練習をすること。(120分)【復習】テストの問題を2回解くこと。(120分)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

3

評価方法

割合

評価基準

毎回の講義で提示する課題

30%

ファイル提出については、求められた機能を指示した手順で解答できるかを確認する。
(指示した機能を用いずに解いた場合は評価しないことがある。)

確認テスト130%

基本統計量の計算方法を理解しているか確認する。
基本的なデータ分析について、各自で適切な Excel の機能を選択し解答できるかを確認する。

確認テスト240%

Excel を用いた総合的なデータ分析とその結果の表現ができるかを確認す
る。

評価方法

書名

著者

出版社

テキスト
1.

『使用しない。』

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

講義時間以外の質疑についてはメールにて対応する。

備考
画像
ファイル
更新日付

2022/01/22 19:59

82

価格

ISBNコード

備考シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

データ分析Ⅰ

担当教員

伊藤 聡志

学期曜日時限春学期 木曜日 ３時限

チームコードswpo0hj

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-603-31

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎ C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データ分析の基礎知識

授業の概要

データ分析の基礎知識を学び、Excelを用いてデータ分析手法を理解する。

授業の到達
目標

データ分析の基礎知識について、正しく説明することができる。
データを集計・可視化することによって、その特性を要約することができる。
データを分析することによって、その振る舞いを予測することができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

成績発表日に「講義連絡」機能等で、レポートの提出状況や点数分布、授業講評等を送信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
（データサイエンス、ビッグデータ、などについて学ぶ）

予習：講義内容とPC等の使い方を把握する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）2

データのタイプや特徴（量的/質的変数、個票/集計データ、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）3

データの集計（度数分布表、クロス集計、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）4

データの要約1（平均値、中央値、分散、標準偏差、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）5

データの要約2（散布図、相関係数、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）83

第1レポートの作成（300）

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

6

データの可視化1（棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）7

データの可視化2（ヒストグラム、ヒートマップ、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）8

データの分類（クラスター分析、主成分分析、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）9

データの前処理（欠損値、データクレンジング、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）

データの収集10 （標本調査、バイアス、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）
第2レポートの作成（300）

11 データの予測1（確率分布、正規分布、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）

12 データの予測2（仮説検定、t検定、カイ二乗検定、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）

13 データの予測3（回帰分析、重回帰分析、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）

データの予測4
14 （機械学習、AI、などについて学ぶ）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義中に出題された演習問題を解く（120）
第3レポートの作成（300）

15 まとめ（講義全体の振り返りを行う）

予習：前回までの講義の内容を理解する（120）
復習：講義全体のおさらいをする（120）

3

評価方法

割合

評価基準

第1レポート30%

授業の第1回から第5回までの内容を理解できているかを評価する。

第2レポート30%

授業の第6回から第10回までの内容を理解できているかを評価する。

第3レポート40%

授業の第11回から第15回までの内容を理解できているかを評価する。

評価方法

書名

著者

出版社

テキスト
1.

『使用しない』

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業中/授業後に、Teamsやメールで質疑に応じます。

備考
画像
ファイル
更新日付

2022/02/22 09:26

84

価格

ISBNコード

備考シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

データ分析Ⅰ

担当教員

山田 裕昭

学期曜日時限春学期 火曜日 ２時限

チームコードmhr8rar

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

C231-603-31

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎ C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

実務経験ありテーマ

統計学を中心としたビジネスデータ分析

授業の概要

個人や組織が将来の活動に向けて意思決定する際は，良い決定をしたいと考える．そのためには，これまでの結果として現れるデータを解析し，可視化して多面的な分析を行い，それを基に判断する必要がある．この講義では，データを集計・解析し，客観的な結果分析の演習を通じてデー
タを適切に読み取き，説明する力を身につけることを目的とする．

授業の到達
目標

1．データ分析の基礎知識を身に付けることができる．
2．データを適切に扱うことができる．
3．データを適切に読み解くことができる．
4．データを適切に説明すことができる．
5． 分析ツールを操作することができる．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

課題の解答は提出後の授業時間内，または次回の講義で解説する．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

ものづくり企業に対するコンサルティングの経験を活かした実践的教育を行う．

授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

ガイダンス，およびデータ分析の基礎知識（データ解析ツール，データの （予習）シラバスから講義内容を把握する(120分)
表現方法，データの並び替え，集計など）（復習）今回の授業内容を整理する．（120分）

2

データ集計：平均（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

3

時系列分析（1）：Zチャートとファンチャート（推移データの表現と比較）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

85

4

時系列分析（2）：移動平均，指数平滑（推移データに基づく予測）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

5

統計解析（1）：パレート分析（データの表現と並び替え）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

6

統計解析（2）：度数分布とヒストグラム（データの分布）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

7

統計解析（3）：分散と標準偏差（データのばらつき）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

8

統計解析（4）：正規分布（データのばらつき）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

9

統計解析（5）：散布図と検定（データ化の表現）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

10 統計解析（6）：相関分析（相関と因果）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

11 統計解析（7）：回帰分析（相関と因果による予測）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

12 統計解析（8）：主成分分析とマッピング（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

マーケティング分析（1）：PPM（プロダクトポートフォリオマネジメント）とポ （予習）講義内容について事前学習する(120分)
13 ジショニングマッピング（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

14 マーケティング分析（2）：クロス集計（ピボットテーブル）（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

15 マーケティング分析（3）：期待値とカイ二乗検定（予習）講義内容について事前学習する(120分)（復習）今回の授業内容を整理し，データ分析を再度実施する．
（120分）

3

評価方法

割合

評価基準

1. 演習課題80%

エクセルを用いて適切なデータ処理ができているかを評価のポイントとする．

2. 講義態度

20％

演習への取り組み姿勢を評価ポイントとする．

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

『特になし．必要に応じてプリントを配る．』

書名

著者

出版社

1.

『『データ分析の基本と業務』』

平井明夫，岡安裕一

翔泳社

2.

『『仕事に役立つEXCELビジネスデータ分析第4版』』

日花弘子

SBクリエイティブ3.

『『知識ゼロからのEXCELビジネスデータ分析入門』』

住中光夫

講談社

参考ＵＲＬ

1.

特になし．

質疑応答

・講義前後の空き時間で質疑に応じる．
・オフィスアワーに記載したメールでも受け付ける．

参考書
・
参考資料

備考

1. PowerPointを活用した講義，およびパソコンを使用した演習形式による．
2. 講義は受講者とコミュニケーションを図り，演習は個々の進み具合に合わせて進める．

86

価格

ISBNコード

備考3. 理解度の確認や質疑応答のために毎回演習課題を提出する．
4. 演習課題の提出をもって出席確認とする．
画像
ファイル
更新日付

2022/01/25 14:39

87

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

2020年度商学部商学科

科目名

情報リテラシーＡ

担当教員

笠置 剛

学期曜日時限春学期 火曜日 ２時限

チームコードstv6kx9

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

C111-601-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-1 ビジネスの現場において必要不可欠とされる広範な知識や技能を修得している。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ICT社会で活躍できる“情報処理の基礎”および“文書作成能力”を身に付けよう。

授業の概要

社会における情報処理の現状、コンピュータの基礎、情報処理機器(ハードウェア)の基礎、ソフトウェアの基礎 などを学び、インターネット利活用のレベルアップや実践的なレベルでワープロソフト(Microsoft Word)を自由自在に使いこなせるようになることをねらいとする。

授業の到達
目標

「情報リテラシーA」では、商学部のすべての学生にとって必修科目となっています。この科目に合格し、単位を修得しないと卒業できません。今や、パソコンやインターネットは、ビジネスだけでなく生活にも必要不可欠なものとなりつつあります。また、商学部における専門科目でもパソコン
やインターネットを利用した講義も多く、これらの活用方法をしっかりと身につけておくことが非常に重要となってきます。
本科目では、大学生として今後の学習・研究活動、および就職活動などに必要とされるパソコンやインターネットの活用方法について学びます。これらを通じて、ICT社会やAI社会で活躍するために、情報処理の基礎および文書作成能力を身につけることを目標とします。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

講義最終日に授業内で講評します。もしくは、成績発表後にWebCampus等で授業講評を送信します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
第1章 情報社会とコンピュータ(1) 情報技術進展の歴史(2) ビジネスと情報(3) AI社会やAIサービスについて【予習】 教科書 1章・ シラバスを読み本授業内容を把握(60)・ ビッグデータやAIについて調査(60)【復習】
・ 授業の全体について確認(120)2

第2章 コンピュータの仕組み
第3章 インターネットと情報倫理(1) インターネットとは(2) インターネット利用におけるモラルとマナー(3) 情報セキュリティや個人情報保護 等【予習】 教科書 2～3章
・ インターネットの利活用ついて現状を調査(120)
・ 個人情報保護や情報セキュリティについて調査(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)88

3

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

テキスト

第4章 Microsoft Windows10の基本操作(1) Windows10の画面構成(2) ファイルとフォルダの操作【予習】 教科書 4章
・ Windows10の基本操作について調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)4

第5章 Windows10による文字入力(1) 文字入力の基本(2) タイピング（MIKAタイプ）【予習】 教科書 5章
・ 文字入力について調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)5

第6章 インターネットによる情報検索(1) ブラウザによるWebページ閲覧
第7章 電子メールの活用(1) メール文書の作成・送受信【予習】 教科書 6～7章
・ インターネットの仕組み・利用方法を調べる(120)・ 電子メールの仕組み・利用方法を調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)6

第8章 Microsoft Word 文書作成の基礎(1) ページレイアウトの設定(2) 文字の配置と装飾(3) 文書の保存【予習】 教科書 8章
・ Microsoft Wordの基礎および基本操作を調べる(60)・ 文書のレイアウト設定について調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)7MOS対策 1
(1) 出題範囲１：文書の管理【予習】 MOS対策1
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)8MOS対策 2
(1) 出題範囲２：文字、段落、セクションの挿入と書式設定【予習】 MOS対策2
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)9第9章 Microsoft Word 便利な機能①(1) 表の作成、設定、装飾【予習】 教科書 9章
・ 表の作成方法を調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

10 MOS対策 3(1) 出題範囲３：表やリストの管理【予習】 MOS対策3
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

11 MOS対策 4(1) 出題範囲４：参考資料の作成と管理【予習】 MOS対策4
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

第9章 Microsoft Word 便利な機能②12(1) 画像の挿入、編集(2) ワードアートの挿入、編集【予習】 教科書 9章
・ 画像やワードアートの挿入および編集方法について調べる
(120)
【復習】
・ 練習および課題を行う(120)

13 MOS対策 5(1) 出題範囲５：グラフィック要素の挿入と書式設定【予習】 MOS対策5・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

14 MOS対策 6(1) 出題範囲５：グラフィック要素の挿入と書式設定【予習】 MOS対策6
・ MOS（Word）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

15 MOS対策 （まとめ）(1) まとめ：模擬試験の実施【予習】・ これまでの学習内容の確認(150)【復習】・ MOS試験対策としてこれまでの学習内容確認(120)

1

評価方法

割合

評価基準

定期試験や理解度確認、レポート 等

80

定期試験やレポート課題、授業内に行われる理解度確認（小テスト等）

コメントペーパー、講義への参加度（貢献度）、受講
態度 等

20

講義に対する評価（講義後の課題提出、講義に対する発言や提案、講義妨
害 等）

書名

著者

1.

『ビジネス情報リテラシー』

2.

『よくわかるマスターＭＯＳ Word365＆2019 対策テキスト
＆問題集』

89

出版社

価格

ISBNコード

備考

吉田、青木、笠 創成社
置2000+税9784794425591

秋学期にも使用し
ます

FOM出
版

2100円
+税

978-486510430-1

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。それ以外については、オフィスアワーを利用すること。

備考

教科書による説明以外に、講義内容に沿った資料を別途配布する場合があります。
欠席者の学習相談については、質疑応答と同じくオフィスアワーにて受付けます。
新型コロナ感染の状況により内容を変更する場合があります。

画像
ファイル
更新日付

2022/02/02 10:51

90

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

商学科 2013年度以降入学
2020年度商学部商学科

科目名

情報セキュリティ

担当教員

中條 渉

学期曜日時限秋学期 金曜日 １時限

チームコードnpasmov

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

３年

単位数

2

科目ナンバー

C331-607-42

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-6 情報通信技術に関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎ C-DP2-7 ビジネスと情報との関わりに関する深い知識や優れた技能を身につけている。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

情報セキュリティに関わる脅威とその対策技術について学ぶ．

授業の概要

情報ネットワークの様々な脅威とその対策技術である情報セキュリティ技術を関係づけて説明する．情報技術者試験を念頭におき，暗号技術や認証技術の理論などを完全に理解できなくても，情報ネットワークのセキュリティに必要な基礎技術を理解することを目的とする．

授業の到達
目標

情報ネットワークを取り巻く様々な情報セキュリティに関わる脅威と，その対策技術としての情報セキュリティ技術を説明できる．

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

定期試験は成績発表日にTeamsにて解答を提示します．
毎週の小テスト課題は，毎週の授業後にTeamsにて解答を提示します．

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)【予習】セキュリティの重要性について調べる(60)【復習】セキュリティの重要性，分類，基本概念，脆弱性の管理体制について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)1

セキュリティの重要性と基本概念：
セキュリティの重要性，管理体制，分類，基本概念について説明する．
小テストを行う．

2【予習】セキュリティに関する脅威の事例について調べる(60)
セキュリティに関する脅威の事例：
情報セキュリティ10大脅威2021「組織」向け脅威とその対策について説 【復習】情報セキュリティ10大脅威とその対策について，講義ノートに基づき復習する(120)
明する．小テストを行う．
小テストを行う(60)3

マルウェアの脅威と対策 ：マルウェアの脅威と対策技術について学ぶ．小テストを行う．

【予習】マルウェアの分類について調べる(60)【復習】マルウェアの技術，マルウェア対策ソフトの検知技術について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)4バッファオーバーフロー攻撃：【予習】バッファオーバーフロー攻撃について調べる(60).

91ソウトウェアの脆弱性として，バッファオーバーフロー攻撃と対策技術について説明する．小テストを行う．

【復習】エクスプロイト，スタック，main関数からの関数の呼び出しについて，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)

5

暗号技術：
共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式について説明する．小テストを行う．

【予習】古典的な暗号アルゴリズムについて調べる(30).
【復習】共通鍵暗号方式，公開鍵暗号方式，ハイブリッド暗号方式について，講義ノートに基づき復習する(60)
小テストを行う(60)6ハッシュ関数とデジタル署名 ：DH鍵共有アルゴリズム，ハッシュ関数とディジタル署名について説明する．小テストを行う．

【予習】暗号技術について調べる(60)【復習】DH鍵共有アルゴリズム，ハッシュ関数，ディジタル署名，等
価安全性について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)

7

認証技術：
認証技術について説明する．小テストを行う．

【予習】認証技術について調べる(60)【復習】主体の知識，所持するもの，身体的特性，2要素認証，リスクベース認証について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)8

PKIと認証技術：
PKI（公開鍵基盤）の仕組みと役割について説明する．小テストを行う．

【予習】PKIの仕組みについて調べる(60)【復習】PKI，MITM攻撃，認証局，ディジタル証明書について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)9

SSL/TLS：
SSL/TLSの仕組みと安全性について説明する．小テストを行う．

【予習】SSL/TLSについて調べる(60)【復習】RecordとHandshakeプロトコル，認証モード，SSL-VPNについて，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)10 IPsec：
IPsecの仕組みと役割について説明する．小テストを行う．

【予習】IPsecについて調べる(60)【復習】IPsec-VPN，IKEとSA，AHとESP，トンネルモードについて，
講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)11 ファイアウォール：
ファイアウォールの仕組みと役割について説明する．小テストを行う．

【予習】ファイアウォールについて調べる(60)【復習】パケットフィルタリング，プロキシシステム，IPSとIDS，WAF
について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)Webアプリケーションの仕組みと役割：
12 Webアプリケーションの仕組みと役割について説明する．小テストを行う．

【予習】Webアプリケーションの仕組みについて調べる(60)【復習】HTTPの認証方式，クッキーの役割と漏えい防止技術について，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)【予習】Webのセキュリティ脅威について調べる(60)Webの脆弱性とセキュリティ：13 XSS攻撃，SQLインジェクション，CSRF攻撃の仕組みとその対策技術に 【復習】XSS攻撃，SQLインジェクション，CSRF攻撃と対策技術について，講義ノートに基づき復習する(120)
ついて説明する．小テストを行う．
小テストを行う(60)【予習】Web以外のアプリケーションのセキュリティについて調べる
Web以外のアプリケーションのセキュリティ：(60)
14 電子メール，SSH，シングルサインオンのセキュリティの仕組みについて 【復習】電子メール，SSH，シングルサインオンについて，講義ノート
説明する．小テストを行う．
に基づき復習する(120)
小テストを行う(60)15 無線LANのセキュリティ：無線LANのセキュリティの仕組みについて説明する．小テストを行う．

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3【予習】無線LANのセキュリティ脅威について調べる(60)【復習】SSIDやMACドレス，WEP，WPA2，WPA3ついて，講義ノートに基づき復習する(120)
小テストを行う(60)

1

評価方法

割合

評価基準

小テスト課題30%

授業後の毎週の課題に解答できる．

理解力確認テスト30%

授業内容前半に行った例題と課題に解答できる．

定期試験

40%

授業内容後半に行った例題と課題に解答できる．

評価方法

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『マスタリングTCP/IP 情報セキュリティ編』

齋藤 孝道

オーム社

3080

978-4274069215

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『「使用しない」』

参考ＵＲＬ
質疑応答

92

備考

授業前後の空き時間に質疑に応じます．またWebCampusやメールにても質疑に応じます．

備考
画像
ファイル
更新日付

2022/01/12 12:43

93

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

2020年度商学部商学科

科目名

情報リテラシーＢ

担当教員

笠置 剛

学期曜日時限秋学期 火曜日 ２時限

チームコードyeiib4b

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

C111-601-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

C-DP2-1 ビジネスの現場において必要不可欠とされる広範な知識や技能を修得している。 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ICT社会で活躍できる“表計算技術（グラフ作成や分析能力）”を身に付けよう

授業の概要

データの分析および表現を中心に、社会で活用できる情報処理を学び、実践的なレベルでプレゼンテーション（Power Point）、表計算ソフト(Microsoft Excel)を自由自在に使いこなせるようになることをねらいとする。

授業の到達
目標

「情報リテラシーＢ」は、商学部のすべての学生にとって必修科目となっています。この科目に合格し、単位を修得しないと卒業できません。
今や、”相手を説得する”や”納得させる”というプレゼンテーション、分析やグラフ化する表計算ソフトは、ビジネスだけでなく必要不可欠な要素となりつつあります。また、商学部における専門科目や卒業論文などでも利用頻度が高い。したがって、プレゼンテーションや表計算ソフトの活用方
法をしっかりと身につけておくことが非常に重要となってきます。
本科目では、データ集計やデータ表現、データの可視化等について学び、大学生として研究発表の場におけるスライドの作成、学習・研究活動、および就職活動などに必要とされる表計算ソフトの活用方法について学びます。これらを通じ、ICT社会やAI社会で活躍できるデータ分析能力やデータ表現能力を身につけることを目標とします。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

講義最終日に授業内で講評します。もしくは、成績発表後にWebCampus等で授業講評を送信します。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
第10章 Microsoft PowerPoint ①(1) プレゼンテーションの基本(2) PowerPointの基本操作(3) オブジェクトの挿入【予習】 教科書10章・ シラバスを読み本授業内容を把握する(60)・ PowerPointの利用方法について調べる(90)【復習】・ 練習および課題を行う(120)2

第10章 Microsoft PowerPoint ②(1) アニメーションの設定(2) プレゼンテーションの実行【予習】 教科書10章
・Microsoft PowerPointの効果的な表現について調査(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)94

3

第11章 Microsoft Excelによる表計算の基礎(1) Excelの画面構成、(2) Excelの基本操作(3) データ入力と表示、(4) テーブルの作成と設定【予習】・ 表計算ソフトの使い方について概要を調べる(120)【復習】
・ 授業の全体について確認(120)4MOSテキストの練習問題の説明
MOS対策 1 （出題範囲１）(1) ワークシートやブックの管理【予習】 MOS対策 1
・ MOS（Excel）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)5MOS対策 2 （出題範囲２）(1) セルやセル範囲のデータの管理【予習】 MOS対策 2
・ MOS（Excel）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)6MOS対策 3 （出題範囲３）(1) テーブルとテーブルのデータの管理【予習】 MOS対策 3
・ MOS（Excel）の基礎および基本操作を学ぶ(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)7

第12章 Microsoft Excelにおける関数①(1) 関数とは、(2) 関数の入力(3) 相対参照と絶対参照(4) データ集計について【予習】・ 当日学ぶ関数について学ぶ(120)・ 相対参照と絶対参照について調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)8

第12章 Microsoft Excelにおける関数②(1) 関数の入力 （ROUND，IF，COUNTIF など）(2) ネスト（入れ子）(3) 論理演算子を利用した複雑な式（AND，OR，NOT など）【予習】
・ 当日学ぶ関数について学ぶ(120)・ 論理演算子について調べる(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)9

第12章 Microsoft Excelにおける関数③(1) 関数の入力（VLOOKUP，HLOOKUP，ISERROR など）(2) 名前の設定と利用【予習】・ 当日学ぶ関数について学ぶ(120)
復習】・ 練習および課題を行う(120)【予習】 MOS対策 4・ MOS（Excel）の関数を学ぶ(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

10 MOS対策 4 （出題範囲４）(1) 数式や関数を使用した演算の実行

11

第13章 Microsoft Excelを用いたグラフ作成①(1) データ表現（グラフの種類や表現）について(2) グラフ機能と概要(3) グラフの挿入と設定【予習】・ グラフの種類や設定方法を調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

12 第13章 Microsoft Excelを用いたグラフ作成②(3) 複合グラフの作成【予習】・ 複合グラフの作り方を調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

13 MOS対策 5（出題範囲５）(1) グラフの管理【予習】 MOS対策 5・ MOS（Excel）のグラフ作成を学ぶ(60)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

14

【予習】
・ 便利な機能について調べる(120)【復習】・ 練習および課題を行う(120)

第14章 Microsoft Excelの便利な機能(1) WORDとの連携、 (2) 図形やアイコンの挿入(3) 印刷設定と印刷、 (4) マクロ【予習】・ これまでの学習内容の確認(150)【復習】・ 試験対策としてこれまでの学習内容の確認(120)

15 MOS対策 （まとめ）(1) Excelまとめ：模擬試験の実施

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

テキスト

1

評価方法

割合

評価基準

理解度確認、定期試験

80

定期試験やレポート課題、授業内に行われる理解度確認（小テスト等）

コメントペーパー、講義への参加度（貢献度）、受講
態度 等

20

講義に対する評価（講義後の課題提出、講義に対する発言や提案、講義妨
害 等）

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『ビジネス情報リテラシー』

吉田、青木、笠置

創成社

2000+税9784794425591

春学期と同じ書
籍2.

『よくわかるマスターＭＯＳ Excel365＆2019 対策テキスト＆
問題集』

FOM出
版

2100+税978-486510429-5

95

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。それ以外については、オフィスアワーを利用すること。

備考

教科書による説明以外に、講義内容に沿った資料を別途配布する場合があります。
欠席者の学習相談については、質疑応答と同じくオフィスアワーにて受付けます。
新型コロナ感染の状況により内容を変更する場合があります。

画像
ファイル
更新日付

2022/02/02 10:52

96

経営学部
シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

経営と情報Ⅱ

担当教員

武藤 明則

学期曜日時限秋学期 水曜日 ２時限

チームコードs1n0obm

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

M131-238-12

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

実務経験ありテーマ

経営における情報通信技術の活用方法を学ぶ。

授業の概要

コンピュータや通信などの情報通信技術は、企業の経営を大きく変えつつあります。今や、情報通信技術をどのように利用するかが企業の競争力を決めると言っても過言ではありません。では、企業はどのように情報化を進めればよいのでしょうか。本講義では、企業が情報化を進める時の理論、技術、手法について説明します。

授業の到達
目標

次のことについて説明できるようになる。
・企業経営における経営情報システムの役割
・小売業と製造業における経営情報システムの活用
・電子商取引とビジネスモデル
・第四次産業革命とSociety5.0
・経営情報システムの企画

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

毎回の授業で提出する課題については、翌週の授業の時に解答例をフィードバックする。
定期試験については、WebCampusにより成績発表後に試験結果と講評を受講者全員に送付する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

経営情報システムのコンサルティングと構築の実務経験をもつ教員が、経営と情報通信技術の基礎について解説します。

授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「経営戦略とビジネスモデル」〇経営情報システムの前提となる経営戦略とビジネスモデルについて説明します。
・経営と経営資源・経営戦略とビジネスモデル【予習】教科書「第1章 経営戦略とビジネスモデル」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）2「生産・流通のプロセスと仕組み」〇小売業と製造業の基本的な事業活動について説明します。
・小売業の事業活動
・製造業の事業活動【予習】教科書「第2章 生産・流通のプロセスと仕組み」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）973

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法「企業経営と経営情報システム」〇企業経営における経営情報システムの役割について説明します。
・日本企業の経営課題
・経営情報システムの概念と構成【予習】教科書「第4章 企業経営と経営情報システム」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）4「販売管理」〇小売業の販売管理における情報システムについて説明します。
・小売業の店舗運営と販売管理
・POSシステム【予習】教科書「第5章 販売管理」を読む(120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）5「発注管理」〇小売業の発注管理における情報システムについて説明します。
・発注管理と情報化
・EOS（電子式補充発注）とEDI（電子データ交換）【予習】教科書「第6章 発注管理」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）6「生産」〇製造業の生産における情報システムについて説明します。
・生産の基礎・生産情報システム【予習】教科書「第7章 生産」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）7「製品開発」〇製造業の製品開発における情報システムについて説明します。
・製品開発の概要
・製品開発を支援する情報システム
・コンカレント・エンジニアリング【予習】教科書「第8章 製品開発」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）8「マーケティング」〇マーケティングにおける情報システムについて説明します。
・マーケティングの基礎
・インターネット・マーケティング【予習】教科書「第9章 マーケティング」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）9「サプライチェーン・マネジメント（SCM)」〇SCMにおける情報システムについて説明します。
・SCMの基礎・SCMの取り組み【予習】教科書「第10章 サプライチェーン・マネジメント」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「企業－消費者間電子商取引」〇インターネットによる企業－消費者間電子商取引について説明しま
10 す。
・企業－消費者間電子商取引の概要
・企業－消費者間電子商取引の仕組みとビジネスモデル【予習】教科書「第12章 企業－消費者間電子商取引」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「企業間電子商取引」
11 〇インターネットによる企業間電子商取引について説明します。
・企業間電子商取引の概要
・企業間電子商取引の方法とビジネスモデル【予習】教科書「第13章 企業間電子商取引」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「プラットフォームビジネス」
12 〇インターネットによるプラットフォームビジネスについて説明します。
・プラットフォームビジネスの概要と事例
・プラットフォームビジネスのビジネスモデル【予習】教科書「第14章 プラットフォームビジネス」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「経営戦略の立案とビジネスモデルの構想」〇経営情報システムを企画するための経営戦略の立案とビジネスモデ
13 ルの構想について説明します。
・経営戦略の立案・ビジネスモデルの構想【予習】教科書「「第15章 経営戦略の立案」」を読む（120）【復習】復習問題を解くことにより理解を深める（60）「第四次産業革命とSociety5.0」〇第四次産業革命とSociety5.0の実現に向けた企業の変革について
14 説明します。
・第四次産業革命とSociety5.0
・新しい社会・経済に向けた企業変革【予習】配布資料「第四次産業革命とSociety5.0」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）

15 復習〇復習問題を解きながら、「経営と情報Ⅱ」で学んだことを復習します。

【予習】教科書の「要点整理」を読む。（120）【復習】復習問題の解答を確認する。（60）

1

評価方法

割合

評価基準

定期試験

７０％

経営情報システムの基礎的用語を理解した上で、最近の動向についても論述できる。

授業毎に提出する課題

３０％

課題に対する考察力を評価する。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『経営の基礎から学ぶ経営情報システム教科書』

武藤明則

同文舘出版

2400円＋税

978-4-495-38411-1

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

98

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

研究室番号：名城公園キャンパス：2822（アガルスタワー8階）
オフィスアワー：木曜日昼休み
授業終了後にも質問を受けつけます。

備考

本講義を受講するには,「経営と情報Ｉ」の単位を取得しているか、同程度の知識を持っていることが前提になります。

画像
ファイル
更新日付

2022/01/17 11:10

99

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

経営と情報Ⅰ

担当教員

武藤 明則

学期曜日時限春学期 水曜日 ２時限

チームコード1weeeq3

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

M131-238-11

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

実務経験ありテーマ

情報システムとデータサイエンスの基礎

授業の概要

今や、コンピュータや通信などの情報通信技術によって構成される情報システムは、私達の日常生活ばかりではなく、企業経営においても不可欠な存在になってきました。例えば、スーパーやコンビニでは、売れ筋商品が情報システムによって常に管理されていますし、自動車メーカーは、
情報システムを駆使することによって、消費者の嗜好にあった車をつくっています。最近は、インターネットや人工知能などが社会や企業を変革しつつありますが、情報システムによってデータを収集・分析して新しい価値を創造していく人材が求められています。
本講義においては、皆さんがこれから学生生活や社会生活を営んでいく上で不可欠となる情報システムとデータサイエンスの基礎について解説し
ます。

授業の到達
目標

次のことについて説明できるようになる。
・問題解決における情報の意味と情報処理
・情報通信技術における情報の表現方法
・コンピュータの仕組み
・アルゴリズムとプログラム
・コンピュータネットワークの役割と仕組み
・情報システムの形態と処理方式
・データサイエンスの基礎

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

毎回の授業で提出する課題については、翌週の授業の時に解答例をフィードバックする。
定期試験については、WebCampusにより成績発表後に試験結果と講評を受講者全員に送付する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

経営情報システムのコンサルティングと構築の実務経験をもつ教員が、情報システムとデータサイエンスの基礎について解説します。

授業計画

回 授業スケジュール
数1

授業時間外学習・時間(分)「問題解決と情報処理」〇問題解決における情報の意味と情報処理について説明します。
・問題解決
・情報とデータ
・情報処理とメディア

100【予習】教科書「第1章 問題解決と情報処理」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）2「情報通信技術とコンピュータ」〇情報通信技術とコンピュータの概要を説明します。
・情報通信技術とは・コンピュータの機能と構成
・コンピュータの歴史【予習】教科書「第2章 情報通信技術とコンピュータ」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）3「デジタル情報」〇情報通信技術で扱うデジタル情報について説明します。
・アナログとデジタル
・情報の単位・ビットパターンとコード化【予習】教科書「第3章 デジタル情報」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）4「数値・文字の表現」〇数値・文字の表現方法について説明します。
・2進数と15進数・文字の表現【予習】教科書「第4章 数値・文字の表現」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）5「画像・音の表現」〇画像・音の表現方法について説明します。
・画像の表現・音の表現
・マルチメディア【予習】教科書「第5章 画像・音の表現」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）6「ハードウェアとソフトウェア」〇コンピュータのハードウェアとソフトウェアについて説明します。
・ハードウェア
・ソフトウェア
・コンピュータによる処理の流れ【予習】教科書「第6章 ハードウェアとソフトウェア」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）7「パソコンのハードウェア」〇パソコンの種類と構成について説明します。
・CPUと主記憶装置
・補助記憶装置
・入出力装置【予習】教科書「第7章 パソコンのハードウェア」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）8「アルゴリズム」〇簡単なアルゴリズムを作成しフローチャートによって表現することができるようになります。
・アルゴリズムとフローチャート
・アルゴリズムの基本構造【予習】教科書「第8章 アルゴリズム」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）9「プログラミング」〇簡単なプログラムを作成できるようになります。
・プログラミング・プログラミング言語
・BASIC言語によるプログラミング【予習】教科書「第9章 プログラミング」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「ファイルとデータベース」
10 〇データ管理のためのファイルとデータベースについて説明します。
・ファイルによるデータ管理
・リレーショナルデータベース【予習】教科書「第10章 ファイルとデータベース」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「コンピュータネットワークの基礎」〇コンピュータネットワークの役割と種類について説明します。
11 ・コンピュータネットワークとは・LANとWAN
・通信プロトコル【予習】教科書「第11章 コンピュータネットワークの基礎」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「インターネット」〇インターネットの意味・歴史・機能・構成について説明します。
12 ・インターネットの意味と歴史・インターネットのサービス
・電子商取引【予習】教科書「第12章 インターネット」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「情報システムの基礎」
13 〇情報処理の仕組みである情報システムについて説明します。
・情報システムの形態と処理方式
・情報セキュリティ

【予習】教科書「第13章 情報システムの基礎」を読む（120）【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）「データサイエンスの基礎（１）」【予習】配布資料「データサイエンスの基礎」を読む（120）
14 〇データサイエンスの概念やデータ・AI利活用のための技術などについ 【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）て説明します。
「データサイエンスの基礎（２）」【予習】配布資料「データサイエンスの基礎」を読む（120）
15 〇人工知能（AI)の基礎とデータ・AIを扱う上での留意事項等について説 【復習】練習問題を解くことにより理解を深める（60）
明します。

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

テキスト

1

評価方法

割合

評価基準

定期試験

７０％

情報システムおよびデータサイエンスの基礎的用語を理解した上で、最近の動向についても論述できる。

授業中に提出する課題

３０％

課題に対する考察力を評価する。

書名

著者

101

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『ビジネスのためのコンピュータ教科書』

武藤明則

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

研究室番号：名城公園キャンパス：2822（アガルスタワー8階）
オフィスアワー：水曜日昼休み
授業終了後にも質問を受けつけます。

備考

本講義の内容は秋学期に開講する「経営と情報Ⅱ」の前提になります。

画像
ファイル
更新日付

2022/01/17 10:57

102

同文舘出版

2400円＋税

978-4-495-38301-5

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

経営統計Ⅰ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限

春学期 金曜日 ２時限

チームコードa5hyet0

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

M231-603-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

統計的思考とデータ解析法

授業の概要

情報化社会の進展により、私たちの暮らしのなかで多種多様なデータが生み出されるようになった。これらのデータを適切な方法で処理し、価値ある情報を見出すためには、統計学の知識が不可欠である。本科目では、データ科学の問題解決に有益となる統計学の基本的な考え方やデー
タの活用方法について解説するとともに、社会で観測されるさまざまなデータを適切に分析する能力を養う。具体的には、データの視覚的表示・基本統計量の計算・各種統計解析法の習得を通じて、適切なデータの要約方法と解釈の仕方について学習する。特に、社会科学分野で観測されたデータを対象とすることから、データの関連性や因果関係の把握に有効な統計手法に力点をおく。講義は原則として下記スケジュールにしたがって実施されるが、受講者の理解を考慮して進度や講義内容は適宜調整する。

授業の到達
目標

(1) 統計学の基本的な考え方を理解できる(2) データを収集、整理、要約できる(3) データを客観的かつ適切に解釈できる(4) 分析結果をレポートやプレゼンテーション資料の作成に応用できる

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

Microsoft Teamsを用いて小テスト・レポートの回収、返却を行う。また、授業内でも問題の解答、解説を実施する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「統計学への誘い」：講義の概要と方針、統計学の役割と歴史「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)2「データ分析の流れ」：データの種類(質的・量的データ、比例・間隔尺度)、データセット例「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)3「質的データのまとめ方」：統計グラフ(円・棒・帯グラフ)、度数分布表、ヒ 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)ストグラムの紹介「復習」：小テストに取り組む(30)103試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

「クロス集計表」：行％・列％・総％、オッズ比、ファイ係数の意味と算出、因果と関連の違い「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)5「多重クロス集計表」：三重クロス集計表、シンプソンのパラドックス、媒
介変数と交互作用「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)6「量的データのまとめ方」：度数分布表、ヒストグラムと度数折れ線の作
成「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)7「分布の形状」：単峰型・多峰型の分布、右・左に歪んだ分布の確認「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)8「分布の位置を表す代表値」：データの中心に関する代表値(平均値・最 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)頻値・中央値)の意味と算出、はずれ値の影響、箱ひげ図の作成「復習」：小テストに取り組む(30)9「分布のばらつきの大きさを測る」：データの散らばりに関する代表値(範 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)
囲・四分位範囲、分散・標準偏差、変動係数)の意味と算出「復習」：小テストに取り組む(30)

10 「分布に関するその他の測度」：ローレンツ曲線の作成、不平等度に関する指標(ジニ係数)の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

11 「相関と散布図」：散布図・層別散布図の作成、データの関係性を表す
尺度(共分散・ピアソンの積率相関係数)の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

12 「見かけの相関」：疑似相関の特徴、偏相関係数の意味と算出、相関係数の解釈の注意点「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

13 「さまざまな相関係数」：スピアマン・ケンドールの順位相関係数「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

14 「時系列データの処理」：時系列グラフの確認、移動平均・指数・変化率・弾力性の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

15 「横断面データの処理」：寄与度と寄与率、構成比・発生比・特化係数の意味と算出「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト(15回)

70%

統計学の基本的な考え方を十分に理解し、データを適切に収集・整理・要
約できる。

平常点

30%

授業内で作成した電子ファイルの習熟度合

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析』

日本統計学会

東京図書2420

978-4489023323

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

講義内容で疑問がある場合は、講義終了後に遠慮なく質問してください。オフィスアワー(金曜6限、千葉研究室(2812))も積極的に活用してください。研究室に訪問するのが難しい場合は、E-mail (m-chiba@dpc.agu.ac.jp)かTEL(090-4712-0333)、Microsoft Teamsのチャット機能などを用いて連絡していただいても結構です。

備考

秋学期に開講される「経営統計Ⅱ」もあわせて履修してください。なお、授業中の私語、携帯電話操作は厳禁とします。

画像
ファイル
更新日付

2022/01/30 21:05

104シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

経営統計Ⅱ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限秋学期 金曜日 ２時限

チームコードgeumg5r

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

M231-603-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

統計的思考とデータ解析法

授業の概要

高度に情報化された現代社会では、確かな統計データと分析にもとづいて持続可能社会の発展に寄与する科学者や技術者、テレビや新聞・雑誌・インターネットなどで発表されている表やグラフを読み取り、論理的な議論ができる社会人(データサイエンティスト)が必要とされている。本科目
では、数値データから重要な情報を適切に取り出すための科学的手法である統計学について学ぶ。具体的には、獲得された一部のデータ（標本）から、データ全体（母集団）の特徴を推し量る統計的推測について学習する。講義は原則として下記スケジュールにしたがって実施されるが、受講者の理解を考慮して進度や講義内容は適宜調整する。

授業の到達
目標

(1) 統計学の基本的な考え方を理解できる(2) データを収集、整理、要約できる(3) 獲得された一部のデータから全体の特徴を推測できる(4) データを客観的かつ適切に解釈できる

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

Microsoft Teamsを用いて小テスト・レポートの回収、返却を行う。また、授業内でも問題の解答、解説を実施する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「ガイダンス」：統計学の役割・歴史・分類「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)2「確率の概念」：場合の数、順列と組み合わせ、条件付き確率、ベイズの定理「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)3「確率分布(1)」：確率分布と確率変数, 確率分布の平均・分散「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)4「確率分布(2)」：コイン投げとベルヌーイ試行, 一様分布・正規分布の特「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)

105

徴

「復習」：小テストに取り組む(30)5「統計的推測」：推定の考え方, 標本平均の標本分布「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)6「区間推定(1)」：点推定と区間推定, 母平均の区間推定(分散既知)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)7「区間推定(2)」：母平均の区間推定(分散未知), 母比率の区間推定(大標本)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)8「統計的仮説検定(1)」：仮説検定の目的, 母平均の検定(分散既知)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)9「統計的仮説検定(2)」：母平均の検定(分散未知), 母比率の検定(大標本)「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

10 「データ同士の関連性(1)」：散布図、共分散、相関係数、疑似相関と偏相関「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

11 「データ同士の関連性(2)」：母相関係数の区間推定・仮説検定、順位相 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)
関係数「復習」：小テストに取り組む(30)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

12 「単回帰分析(1)」：最小二乗法、決定係数「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

13 「回帰分析(2)」：回帰係数の区間推定、統計量と自由度の概念「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

14 「単回帰分析(3)」：回帰係数の仮説検定、予測値の区間推定「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

15 「重回帰分析」：自由度調整済み決定係数、多重共線性「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(30)「復習」：小テストに取り組む(30)

3

評価方法

割合

評価基準

小テスト(15回)

70%

統計学の基本的な考え方を十分に理解し、データを適切に収集・整理・要
約できる。

平常点

30%

授業内で作成した電子ファイルの習熟度合

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

1.

『使用しない』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎』

日本統計学会

東京図書2420

978-4489022272

備考

参考ＵＲＬ

質疑応答

講義内容で疑問がある場合は、講義終了後に遠慮なく質問してください。オフィスアワー(金曜6限、千葉研究室(2812))も積極的に活用してください。研究室に訪問するのが難しい場合は、E-mail (m-chiba@dpc.agu.ac.jp)かTEL(090-4712-0333)、Microsoft Teamsのチャット機能などを用いて連絡していただいても結構です。

備考

春学期に開講される「経営統計Ⅰ」もあわせて履修してください。なお、授業中の私語、携帯電話操作は厳禁とします。

画像
ファイル
更新日付

2022/01/30 21:06

106シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

情報リテラシーⅠ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限春学期 木曜日 ２時限

チームコードb7pw8en

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

1

科目ナンバー

M131-601-61

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ＩＴ時代の読み/書きの基本技術を学ぼう

授業の概要

４年間の経営学部の講義や実習に必要な情報処理の基礎的な能力を習得します。

授業の到達
目標

リテラシーとは読み書きの能力を意味します。現代の情報化社会では、情報の読み書き能力、つまり、パソコンやインターネットを活用して目的に応じてさまざまな情報を処理する能力が必要となります。具体的には、情報を収集・検索したり、計算をしたり、グラフを描いたり、文書を書いた
り、編集したりする等のことが、社会のさまざまな場面で求められます。そこで、本講義では、初心者を対象にInternet、Word、Excel、PowerPoint
に関する知識と技術を習得します。
春学期（情報リテラシーⅠ）、秋学期（情報リテラシーⅡ）の授業を受講することにより、情報処理に対する基礎的能力を習得することができま
す。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

毎回提出される課題を評価します。課題は翌週、返却をして解説します。なお教員によって、課題提出は印刷したものと、ファイルで提出などの違いがあります。
定期試験またはレポート提出をを行うことがあります。評価方法が教員により異なる時は、最初の授業で説明されるので、確認してください。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「ガイダンス」授業方針の説明
・Windowsの基礎知識【予習】シラバスを読み本授業内容をあらかじめ把握する(30)【復習】授業全体について確認(60)2「Wordの基礎」
・文書の作成【復習】文書の作成のまとめ(60)3「Wordの基礎」
・文書の印刷とページ設定【復習】文書の印刷とページ設定のまとめ(60)4「Wordの基礎」
・表の作成、セルの結合、セルの分割【復習】表の作成、セルの結合、セルの分割のまとめ(60)107試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

5

「Wordの基礎」
・表現力のアップ【復習】表現力のアップのまとめ(60)6「Wordの基礎」
長文作成のサポート【復習】長文作成のサポートのまとめ(60)7「Excelの基礎」
・データの入力・編集【復習】データの入力・編集のまとめ(60)8「Excelの基礎」
・表の作成【復習】表の作成のまとめ(60)9「Excelの基礎」
・表の印刷【復習】表の印刷のまとめ(60)

10 「Excelの基礎」
・関数の入力【復習】関数の入力のまとめ(60)

11 「Excelの基礎」
・フォント書式、条件付き書式の設定【復習】フォント書式、条件付き書式の設定のまとめ(60)

12 「Excelの基礎」
・大きな表の印刷【復習】大きな表の印刷のまとめ(60)「Excelの基礎」
13 ・相対参照と絶対参照
・代表値の計算【復習】相対参照と絶対参照のまとめ(60)

14 「Excelの基礎」
・棒グラフ、円グラフの作成【復習】棒グラフ、円グラフの作成のまとめ(60)

15 「Excelの基礎」
・複合グラフの作成【復習】複合グラフの作成のまとめ(60)

3

評価方法

割合

評価基準

課題提出（試験を含む）

90%

毎回の課題を評価します。

授業態度

10%

授業中の積極的な発言や参加意欲を評価します。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『30時間アカデミック Office2019』

杉本くみ子・大澤栄子

実教出版

1300+税9784407348330

Windows10対応

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

担当者ごとにオフィスアワーの時間、場所が異なります。初回の授業において具体的な指示があるので、その指示に従ってください。

備考

各教員によって授業の進め方、評価方法は多少異なっています。初回の授業において具体的な指示があるので、その指示に従ってください。

画像
ファイル
更新日付

2022/01/29 14:29

108

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

経営学科 2013年度以降入学

科目名

情報リテラシーⅡ

担当教員

千葉 賢

学期曜日時限秋学期 木曜日 ２時限

チームコードnlltk34

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

1

科目ナンバー

M131-601-62

関連性が高いディプロマ・ポリシー

M-DP1-2 社会の課題を発見し解決を図る能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ＩＴ時代の読み/書きの基本技術を学ぼう

授業の概要

春学期の情報リテラシーⅠに引き続いて、４年間の経営学部の講義や実習に必要な情報処理の基礎的な能力を習得します。

授業の到達
目標

リテラシーとは読み書きの能力を意味します。現代の情報化社会では、情報の読み書き能力、つまり、パソコンやインターネットを活用して目的に応じてさまざまな情報を処理する能力が必要となります。具体的には、情報を収集・検索したり、計算をしたり、グラフを描いたり、文書を書いた
り、編集したりする等のことが、社会のさまざまな場面で求められます。そこで、本講では、初心者を対象にInternet、Word、Excel、PowerPointに関する知識と技術を習得します。
春学期（情報リテラシーⅠ）、秋学期（情報リテラシーⅡ）の授業を受講することにより、情報処理に対する基礎的能力を習得することができま
す。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

毎回提出される課題を評価します。課題は翌週、返却をして解説します。なお教員によって、課題提出は印刷したものと、ファイルで提出などの違いがあります。
定期試験またはレポート提出をを行うことがあります。評価方法が教員により異なる時は、最初の授業で説明されるので、確認してください。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「Excelの応用」
・グラフ作成【復習】グラフの種類と作成法(60)2「Excelの応用」
・グラフ作成の応用【復習】グラフ作成の応用(60)3「Excelの応用」
・都道府県データ、世界データの収集（DB）と利用【復習】データベースの利用法(60)4「Excelの応用」
・エクセルグラフをワードに貼付け【復習】エクセルグラフのワードへの貼付け方(60)109試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

5

「Excelの応用」
・時系列データ、散布図の見方【復習】時系列データ、散布図などの見方(60)6「Excelの応用」
・総合問題の作成【復習】総合問題の見方(60)7「PowerPointの基礎」
・スライド作成の基礎【復習】スライド作成の基礎(60)8「PowerPointの基礎」
・画像、ワードアート、図形の挿入【復習】画像、ワードアート、図形の挿入(60)9「PowerPointの基礎」
・SmartArt、グラフ、表の挿入【復習】SmartArt、グラフ、表の挿入(60)

10 「PowerPointの応用」
・特殊効果の設定【復習】特殊効果の設定(60)

11 「PowerPointの応用」
・アニメーション効果の設定【復習】アニメーション効果の設定(60)12 プレゼンテーションの企画【復習】プレゼンテーションの企画のまとめ(60)13 「プレゼンテーションの実践」【復習】自作プレゼンテーションの作成と発表(60)14 「プレゼンテーションの実践」【復習】プレゼンテーションの作成と発表(60)15 「プレゼンテーションの実践」【復習】プレゼンテーションの作成と発表(60)

3

評価方法

割合

評価基準

提出課題（課題発表、定期試験を含む）

90%

エクセル、パワーポイントの課題を評価します。

授業態度

10%

授業中の発言、発表の意欲などを評価します。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『30時間アカデミック Office2019』

杉本くみ子・大澤栄子

実教出版

1300+税9784407348330

Windows10対応

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

担当者ごとにオフィスアワーの時間、場所が異なります。初回の授業において具体的な指示があるので、その指示に従ってください。

備考

情報リテラシーⅠの担当者が引き続き情報リテラシーⅡを担当します。

画像
ファイル
更新日付

2022/01/29 14:30

110

経済学部
シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

経済学科 2013年度以降入学
2020年度経済学部経済学科

科目名

経済情報論Ａ

担当教員

葛西 正裕

学期曜日時限春学期 月曜日 ５時限

チームコードwxa764t

科目区分

選択

授業形態

講義

対象学年

３年

単位数

2

科目ナンバーE331-234-26

関連性が高いディプロマ・ポリシー

E-DP1-4 ＩＣＴ処理能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

ITが経済活動に与える影響を学び、ITを基盤とする経済の課題や今後についてアクティブラーニングを通じて検討する。

授業の概要

インターネットをはじめとするIT：情報技術(ICT：情報通信技術ともよばれる)は、自動車、金融、観光などありとあらゆる産業に対して、今までの経済活動を根幹から変えるようなインパクトを与えている。経済活動の現場（ミクロレベル）における最新のIT活用事例や日本（マクロレベル）のITによる経済成長のメカニズムを知るのと同時に、社会変化の裏側にあるITの知識を理解する。
経済と情報の両面について学ぶことができ、ITが浸透する現在社会において基礎的な知識を得ることができる。

授業の到達
目標

本授業では、ITの基礎知識を学習することで汎用的技能における情報リテラシーの修得や、毎講義の課題に対して図書館やインターネットによる資料収集に努めるなど積極的に取り組むことで問題解決力を培う。また、アクティブラーニングを取り入れた講義を展開する。グループワークによって協調して課題に取り組む姿勢や課題に対するディスカッションによって積極的に発言する姿勢を培う。
※参考として、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に対し、第2～4講(IT人材の現状、課題、教育)、第9講（ビッグデー
タの概要）、第11講(IoTの概要)、第13講(金融におけるAI利活用)は「1-1.社会で起きている変化」に、第9講(ビッグデータ活用事例)、第10講(自動車におけるデータ活用)、第12講（AI技術の概要とAI利活用）は「1-6.データ・AI利活用の最新動向」に対応している。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

各講義のグループワーク（新型コロナウィルス感染症の程度次第では個人ワーク）の評価については、次週の講義で評価した点を解説しながら公表する。また、ディスカッションにおける発言回数に応じた得点は開示する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

オリエンテーション
個人ワーク課題

予習:シラバスの把握(30)
復習:講義内容の復習と課題提出(30)2IT人材白書から学ぶIT人材の概要とニーズ
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)3

IT人材白書から学ぶIT人材不足の要因と対策
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク

復習:講義内容の復習と課題提出(240)

111

課題

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

IT人材（AI人材）教育の展開
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)5

オフショアリング
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)6コンピュータの進化
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)7コンピュータの原理と半導体産業
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)8

デジタルコンテンツ産業
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)9

ビッグデータの要素技術と活用事例
前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)

ITと自動車:ITSとCASE
10 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)IoT
11 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)

人工知能（AI）の技術と利活用事例
12 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)

ITと金融:フィンテック
13 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)

情報通信白書から学ぶITの経済分析
14 前回講義課題に対するディスカッションとグループワークor個人ワーク
課題

復習:講義内容の復習と課題提出(240)

講義の総括
15 グループワークやディスカッションに対するフィードバック
前回講義課題に対するディスカッション
個人ワーク課題

復習:講義内容の復習と課題提出(360)

1

評価方法

割合

評価基準

定期試験

50

ITに関する知識の定着度や経済とITの融合分野に対する見識を評価する

その他

50

個人ワーク課題、グループワーク課題の内容と課題に対するディスカッショ
ン等における個人の発言回数を評価する

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考

テキスト
1.

参考書
・
参考資料

『授業内で配布』

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考1.

『情報通信白書』

総務省

過年度版を含む

2.

『IT人材白書』

独立行政法人情報処理推進機構

過年度版を含む

参考ＵＲＬ

質疑応答

備考

授業中において質疑に応じる。それ以外については、アポイントメントをとった上で質疑すること。なお、オフィスアワーは木曜日昼休み(2703研究室)である。

本授業はアクティブラーニング形式で展開する予定なので、グループワークor個人ワークやディスカッションに積極的に取り組む姿勢が求められる。課題に取り組んだり授業資料を閲覧するためにも初回講義からノートパソコンを各自持ち込んで受講すること。パソコンを用意できない場合は、

112

授業前に資料を印刷しておいたり、授業後に課題を提出することが求められる。なお、新型コロナウィルス感染症の程度次第ではグループワーク
ではなく個人ワークに切り替える場合がある。
画像
ファイル
更新日付

2022/01/31 17:51

113

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

2020年度経済学部経済学科

科目名

情報リテラシーＢ

担当教員

渡邉 隆俊

学期曜日時限秋学期 金曜日 ４時限

チームコードfmwpc9g

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

E111-277-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

E-DP1-4 ＩＣＴ処理能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

実務経験ありテーマ

表計算ソフトウェアに関する情報リテラシーの修得とデータサイエンスの基礎的素養を学ぶ

授業の概要

本授業では、情報リテラシーAに引き続いて、大学における学習や研究活動、さらには就職活動や就職後の社会生活まで見越した情報リテラシ
ー、すなわちパーソナルコンピュータにおける情報処理の基礎技能と知識を修得する。
また、データ・AI利活用の最新動向を解説したり、身の回りのデータを元にデータ処理をするなどして、データサイエンスの基本的素養を身につけさせる。
よって実践的な教育を展開すべく、春学期と同様、株式会社富士通ラーニングメディアと連携し、授業を行う。

授業の到達
目標

①代表的な表計算ソフトウェアであるExcelを使用して、データの種類や性質を理解し、データを活用するための各種機能を操作することができる。
②Excelを使ってデータを視覚的に表現したり、分析したりする手法を実行できる。
③身の回りにおけるデータ・AI利活用の事例や最新動向を説明することができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

成績発表後一週間後を目途に、WebCampusまたはTeamsで行う。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

富士通が有する情報リテラシーに関する知見を活かし、受講生が授業の到達目標に記した内容を修得できるよう実践的な教育を展開する。実務経験のある教員は、末次新市、大島典子、内田美紀子そして金澤小夜子である。

授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)

1

ガイダンス
■経済・社会活動の様子を把握する様々なデータ

予習:シラバスを事前に読んでおく(30)
復習:授業内容の理解(90)2Excel操作(1)：Excelの基本要素と基本動作、データの入力・編集、表作 予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)成
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の■データの集計(合計、平均)
反復練習(180)

3

Excel操作(2)：相対参照と絶対参照

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)114

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

テキスト

4

Excel操作(3)：表の書式設定と印刷

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

5

Excel操作(4)：条件付き書式と総合演習(基本操作)

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)6

小テスト①(Excel基礎)

予習:テスト勉強(これまでに学んだExcel操作方法の反復練習&情報に関する知識の復習)(240)7

Excel操作(5)：関数の活用(基礎)■データの集計(合計)

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

8

Excel操作(6)：関数の活用(応用)■データのランキングと分布（ヒストグラム）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

9

Excel操作(7)：複数シートの操作と総合演習(関数)

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

10 小テスト②(Excel関数)

予習:テスト勉強(これまでに学んだExcel操作方法の反復練習)(240)

Excel操作(8)：グラフ作成①と編集
11 ■データの図表現（折れ線グラフ、円グラフ、棒グラフ）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

Excel操作(9)：グラフ作成②とデータの表現方法(スパークライン)
12 ■データの可視化（複合グラフ）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

Excel活用(1)：データベース機能①(並べ替え・フィルター・集計)
13 ■データの並び替え、抽出、加工、解析

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

Excel活用(2)：データベース機能②(ピボットとテーブルの活用)
14 ■データの加工、解析、クロス集計

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

15 最終課題テスト(タイピングテストを含む)

予習:テスト勉強(これまでに学んだExcel操作方法の確認や練習&
タイピング練習)(360)

3

評価方法

割合

評価基準

平常点

20％程度

授業への積極的な参加度、受講態度など

小テスト・課題テスト（計3回）

80％程度

設問に対して、正確なソフトウェア操作技術や知識が身についているかな
ど

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード1.

『情報リテラシー 総合編 Windows 10 ／ Office 2019対応』

富士通エフ・オー・エム株式
会社

FOM出
版

2,500(本体)

978-4-86510417-2

2.

『よくわかる Microsoft Excel 2019 ドリル』

富士通エフ・オー・エム株式
会社

FOM出
版

1,000(本体)

978-4-86510421-9

備
考

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。

備考

座席を指定する。1年生クラスでは同一時限内で教員が担当するクラスをローテーションすることを予定しており、春学期とは異なる教員が授業を担当する。
当該科目のシラバスは、本学科共通のシラバスである。

画像
ファイル

115

更新日付

2022/01/31 15:33

116

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

2020年度経済学部経済学科

科目名

情報リテラシーＡ

担当教員

葛西 正裕

学期曜日時限

春学期 金曜日 ４時限

チームコードrz63cii

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

E111-277-01

関連性が高いディプロマ・ポリシー

E-DP1-4 ＩＣＴ処理能力 ◎キャンパス

名城公園キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

文書作成、プレゼンテーションソフトウェアに関する情報リテラシーの修得とデータ・AI利活用における情報倫理の理解

授業の概要

本授業では、大学における学習や研究活動、さらには就職活動や就職後の社会生活まで見越した情報リテラシー、すなわちパーソナルコンピュータにおける情報処理の基礎技能と知識を修得する。
また、データやAIを活用する上でのモラルやリスクを理解し、個人のデータを守るために留意すべき事項を学ぶ。
よって実践的な教育を展開すべく、株式会社富士通ラーニングメディアと連携し、授業を行う。

授業の到達
目標

①代表的な文書作成ソフトウェアであるWord、大学生活やビジネスにおいて活用が不可欠とされるプレゼンテーションのためのPowerPointにおける各種機能を操作できる。
②インターネットで利用できる便利なサービスや身近に起きているネットトラブルを知り、その対策と対応を実践できる。
③データ・AIを利活用する上での様々な留意事項や情報漏洩等からデータを守る上での留意点を学び、説明できる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

成績発表後一週間後を目途に、WebCampusまたはTeamsで行う。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容

富士通が有する情報リテラシーに関する知見を活かし、受講生が授業の到達目標に記した内容を修得できるよう実践的な教育を展開する。実務経験のある教員は、末次新市、大島典子、内田美紀子そして金澤小夜子である。

授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

オリエンテーション①
講師紹介および情報リテラシーAガイダンス
オンライン授業への対応（Teamsの基本操作とFormsによる出席確認）

予習:シラバスを事前に読んでおく(30)
復習:授業内容の理解(90)2

オリエンテーション②
情報処理教育センター（ECIP）の紹介
パソコンの基本操作（OS・ファイル管理）
MIKA TYPE(タイピングソフト)

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)3

インターネットで利用できる様々なサービス
身近なセキュリティトラブル事例（個人情報の取り扱い）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の117

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法■データを守る上での留意点①（パスワード・著作権）

反復練習(180)

4

Word操作(1)：Wordの特長と文字入力■データ・AIを扱う上での留意点①（プライバシー保護）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

5Webメールの基本操作とメールのマナーについて■データ・AIを扱う上での留意点②（オプトイン・オプトアウトメール）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

6

Word操作(2)：基本的な文書作成■データ・AIを扱う上での留意点③（忘れられる権利）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

7

Word操作(3)：図や表の挿入■データ・AIを扱う上での留意点④（データバイアス）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)8

課題テスト①（Word課題）

予習:テスト勉強(これまでに学んだWord操作方法の反復練習&情報に関する知識の復習)(240)9

Word操作(4)：文書の印刷と表現力をアップする機能■データ・AIを扱う上での留意点⑤（アルゴリズムバイアス）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

Word操作(5)：長文レポートの編集・校閲機能
10 ■データ・AIを扱う上での留意点⑥（データ倫理：盗用）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

11 プレゼンテーションの概要、PowerPoint操作(1)：基本操作

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

PowerPoint操作(2)：特殊効果の設定、印刷、共通デザインの設定
12 ■SNS利用上の注意

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

PowerPoint操作(3)：スライドショー、PowerPointのまとめ、振り返り
13 ■データを守る上での留意事項②（暗号化）

予習:授業で演習する内容を予習しておく(60)
復習:授業中に終わらなかった演習問題や授業で演習した内容の反復練習(180)

14 課題テスト②（PowerPoint課題）

予習:テスト勉強(これまでに学んだPowerPoint操作方法の反復練習)(240)

15 最終課題テスト（Word課題 & タイピング）

予習:テスト勉強(これまでに学んだWord操作方法の反復練習&タイ
ピング練習)(360)

3

評価方法

割合

評価基準

平常点

20％程度

授業への積極的な参加度、受講態度など

課題テスト（3回）

80％程度

設問に対して、正確なソフトウェア操作技術や知識が身についているかな
ど

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『情報リテラシー 総合編 Windows 10 ／ Office 2019対応』

富士通エフ・オー・エム株式
会社

FOM出
版

2,500(本体)

978-4-86510417-2

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

授業前後の空き時間において質疑に応じる。

備考

座席を指定する。
当該科目のシラバスは、本学科共通のシラバスである。

画像
ファイル
2022/01/31 15:36

118

備
考

更新日付

119

総合政策学部
シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

総合政策学科 2013年度以降入学
2022年度総合政策学部総合政策学科

科目名

情報リテラシーⅡ E

担当教員

石橋 健一

学期曜日時限秋学期 水曜日 ２時限

チームコードsbbsypl

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

１年

単位数

2

科目ナンバー

G111-902-02

関連性が高いディプロマ・ポリシー

G-DP2 コミュニケーション力 ◎ G-DP4 課題発見力 △ G-DP5 課題解決力 △キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

IT社会で生活する授業の概要

この授業では、IT社会（情報化社会）で生活する際に必須となるプレゼンテーションソフトによる情報発信方法を学び、さらに、データ・AIの利活用について学びます。

授業の到達
目標

・この授業の内容を他講義で課されるプレゼンテーション資料作成ができる。
・IT社会（情報化社会）においてデータ・AIの利活用について理解することができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方
法

・成績発表日に講義連絡により、授業・試験についての講評を行う。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1「パワーポイント編（１）」○PowerPointについて○プレゼンテーションを作成しよう○オブジェクトを挿入しよう○プレゼンテーションの構成を変更しよう【予習】シラバスにより授業内容をあらかじめ把握する(30)【復習】授業の内容・進め方について理解・確認する(60)当日の授業の内容について理解・確認する(150)2「パワーポイント編（２）」○プレゼンテーションを印刷しよう○別のアプリのデータを利用しよう○スライド共通のデザインを設定しよう○スライドショーに役立つ機能を利用しよう○プレゼンテーションの流れ【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する。課題が未完成
なものは次週までに完成させること(180)3「パワーポイント編（３）」
実際にプレゼンテーション資料を作成しよう【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)120【復習】当日の授業の内容について理解・確認する。課題が未完成
なものは次週までに完成させること(180)

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

4

「これからの社会を考えよう」○人とAIの関係性○AIと未来ビジョン○AIをめぐる様々な課題【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)5「AIの歴史と冬の時代」○AIを支える技術と環境○AIの歴史と冬の時代○学習する機械ができること○自動化技術【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)6「AI技術の基本を知ろう」○機械に学習させる方法○脳の仕組みを使う○ニューラルネットワークから深層学習へ○特化型AIと汎用AI○AI研究開発のひろがり【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)7「AI技術の課題を探ろう（１）」○AIシステムの作り方○品質保証○説明可能性と透明性【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)8「AI技術の課題を探ろう（２）」○意味理解と常識○頑健性、生成、転移学習○AIの民主化【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)9「AI技術が引き起こす社会の課題に気づこう（１）」○調査データ○データとデータセット○アルゴリズムと社会の問題○人間の知的活動とAIの関係性【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)「AI技術が引き起こす社会の課題に気づこう（２）」○社会の分断○プライバシーと個人情報保護
10 ○セキュリティと安全○人間の知的活動とAIの関係性○データを守る上で知っておくこと○データ・Aiを利活用する上で知っておくべきこと【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)「技術と社会のデザインを考えよう（１）」11 ○AIシステムの作り方○インターフェースのデザイン【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)「技術と社会のデザインを考えよう（２）」12 ○人間らしさの追求○AIシステムをどう説明するか○人と機械の生死のデザイン【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)「社会が抱える課題を見直そう（１）」○AIを使った生活や働き方
13 ○仕事とタスク○改良と改革
○課題解決に向けた提案○自動運転【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)「社会が抱える課題を見直そう（２）」○AIガバナンス
14 ○人間関与とリスク対応○責任と信頼性○自動運転○データを守る上で知っておくこと【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)「私たちに何ができるか」
15 ○目指したい未来を考えよう○包摂と排除のデザイン○設計思想とバイデザイン【予習】担当教員が指示する教科書・補助プリントの箇所をあらかじめ把握する(60)【復習】当日の授業の内容について理解・確認する(180)

3

評価方法

割合

評価基準

ミニテスト

45%

授業課題に解答できること。

期末課題

55%

授業資料を理解し、試験問題に解答できること。

テキスト

1.

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード

備考『情報リテラシー 総合編』

富士通エフ・オー・エム株
式会社

FOM出版

2500

978-4-86510417-2「情報リテラシーI」にて利用した教科書を利
用します。

121

2.

『AIと社会』

江間有紗

技術評論
社

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

質疑応答

担当教員以外に授業をサポートするSAも質問に応えます

備考

ミニテストと期末課題試験による総合評価とします。

画像
ファイル
更新日付

2022/09/15 22:55

122

2000

4297121301

税別価格

シラバス参照

開講年度

2022

開講学科

総合政策学科 2013年度以降入学

科目名

データ分析Ⅰ Ⅳ

担当教員

太幡 直也

学期曜日時限春学期 火曜日 １時限

チームコードcs1yhco

科目区分

必修

授業形態

講義

対象学年

２年

単位数

2

科目ナンバー

G211-603-03

関連性が高いディプロマ・ポリシー

G-DP4 課題発見力 ◎G-DP5 課題解決力 ○キャンパス

日進キャンパス

担当教員の実務経験

テーマ

データを読み、説明し、扱うためのデータリテラシー能力を養う

授業の概要

データ分析に関する知識や技術は、社会科学の多くの領域での学びに必要になるため、総合政策学部での学びにとって重要である。また、近年
では、社会のさまざまな場面でデータが利活用されており、社会に出て活躍する人材として、データ分析に関する基本的な知識や技術を身につけることが求められている。この授業では、表計算ソフト（Excel）を使用したデータ分析を行い、各種の調査・測定データを読み、説明し、扱うためのデータリテラシー能力を養うことを目指す。
なお、「データ分析Ⅰ」は、リサーチ・リテラシーに関する必修科目と位置づけられている。同じく必修科目である「社会統計学Ⅰ」との関連が深い
ため、受講生は、両方の科目の内容を関連づけて、データ分析に関する理解を深めることが期待される。

授業の到達
目標

・表計算ソフト（Excel）の表現力を活用し、データを適切に読み解くことができる。
・表計算ソフト（Excel）を用い、データを適切に説明することができる。
・表計算ソフト（Excel）を用い、目的に合うように、データを扱う（適切な分析手法を選択する）ことができる。

課題
（定期試験
・レポート試験
・授業内試験など）のフィードバック方法

成績発表後、Teamsにて成績評価の概要を配信する。

使用言語

日本語

実務経験をいかした教育内容
授業計画

回 授業スケジュール
数

授業時間外学習・時間(分)1

Excelの基本操作確認【予習】・シラバスを読み、授業内容を把握する(60)【復習】
・授業内容を確認し、理解を深める(120)2

データベースの作成【予習】・テキストの第１章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)123

試験実施方法
定期試験＝1
レポート＝2
その他＝3

評価方法

3

データの検索【予習】・テキストの第２章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)4

１変数のグラフ表現１【予習】・テキストの第３章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)5

１変数のグラフ表現２【予習】・テキストの第３章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)6

１変数の統計量【予習】・テキストの第４章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)7

２変数のグラフ表現と統計量１【予習】・テキストの第５章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)8

２変数のグラフ表現と統計量２【予習】・テキストの第５章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)9回帰直線とその予測【予習】・テキストの第６章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

10 時系列データと明日の予測【予習】・テキストの第７章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

11 度数分布表とヒストグラム【予習】・テキストの第８章を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)12 標準正規分布【予習】・テキストの第９章の指示された箇所を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

13 クロス集計表【予習】・テキストの第13章の指示された箇所を読む(120)【復習】・授業内容を確認し、理解を深める(120)

14 総合問題演習１【予習】・テキストのこれまでに学習したページを再度読む(180)【復習】・十分に理解できていない箇所を確認する(90)

15 総合問題演習２【予習】・テキストのこれまでに学習したページを再度読む(180)【復習】・十分に理解できていない箇所を確認する(90)

3

評価方法

割合

評価基準

授業内で指示した作業、課題50%

授業内で指示した作業、課題の成果を評価する。授業に欠席した場合、あるいは出席していても提出期限に遅れた場合は、評価対象外とする。

総合問題演習50%

総合問題の成果を評価する。授業に欠席した場合、あるいは出席していても提出期限に遅れた場合は、評価対象外とする。

書名

著者

出版社

価格

ISBNコード『Excelでやさしく学ぶ統計解析2019』

石村貞夫・劉晨・石村友二郎

東京書籍

2,200円＋税

978-4-489-02317-0

テキスト
1.

参考書
・
参考資料
参考ＵＲＬ

124

備考

質疑応答

・各クラスの担当教員が、Teamsの個人チャット、メールで随時対応する。
・時間がある場合は、授業後に教室、研究室、ICR等で対応する。

備考

・教科書を必ず購入すること。
・授業内容同士の関連が強く、先行する授業内容の理解が前提となるため、欠席した場合、次回の授業までに、欠席した回の授業内容を学習してから出席すること。
・対面授業、オンライン授業に関わらず、授業中の私語、スマートフォン操作など、授業と無関係の行為をすることは禁止する。
・対面授業の場合、教室の出入りなど、他の受講生の迷惑になる行為は禁止する。また、原則的に、20分以上の遅刻は入室をお断りする。
・オンライン授業の場合、Excelが使用できる環境で受講すること。

画像
ファイル
更新日付

2022/01/29 13:44

125

歯学部
シラバス参照

開講年度

2022

科目名

情報の科学

科目ナンバー

D119-472-01

開講学科

2021年度歯学部歯学科(全)開講学科

2021年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

春学期

対象学年

１年

担当者

河合 達志

実務経験教員関連性が高いディプロマ・ポリシー③科学的視点・思考・行動 ⑤歯科治療の基礎的技能 ⑥チーム医療の基礎的知識

単位数

1

曜日・時限

春学期 金曜日 １時限 楠元図書館４階大教室

コーディネータ
ー

歯科理工学講座 主任教授 河合 逹志

担当講座

歯科理工学講座、口腔病理学・歯科法医学講座、口腔衛生学講座、歯科放射線学講座

担当者

教授：河合逹志、前田初彦、准教授：鶴田昌三、林達秀、内藤宗孝、久保勝俊、杉田好彦、講師：朝倉正紀、堀美喜、吉田和加、河合遼子、野々
山順也

授業の概要
（目的）

【目的】
情報の科学では、実務上必要なタブレット端末およびコンピュータの基本構造を理解し、各種プログラムの使用法を学び、さらに他のタブレット端
末およびコンピュータとの接続法、インターネットへのアクセス方法およびプログラムの作成法ならびに外部センサーからの入出力についてを学習し、また、医学における統計情報の必要性を認識し、簡単な集計および分析を学ぶ。さらに、歯科領域におけるCAD/CAM用３次元データーの構造を理解し、歯の３次元モデルを構築する技術を学ぶ。これらの知識の修得後に、人工知能の構築法を学び、歯科領域における人工知能の応用について学習する。
すなわち、21世紀の高度情報化社会に対応できる学生を育成することを目的とする。
【到達目標】
タブレット端末およびコンピュータを日常的な文房具として使用するための知識、技術を修得し、インターネットを日常的に使用できる知識、技術を習得するとともにこれらの技術を支えるIoT技術の基礎を修得するとともに近未来の高度情報化時代に対応するために、人工知能の構築法を理解する。

教材(教科書、
参考書等)

「教科書」
○「歯科医療従事者のための あっ！動いた！楽しくプログラミング Python入門編」 アリッド株式会社
タブレット端末ならびにノートPCおよび周辺機器を使用する。
必要に応じて、プリントを配布する。

講義（実習）の方法・形式

タブレット端末ならびにPCを使用した講義・実習形式。タブレット端末やノートPCをインターネットに各自で学内LANに接続して、講義を受ける。外部センサーの入出力の設定ならびにハンダ付けを行う。

必要機器

インターネットに接続可能なタブレット端末またはコンピュータおよびマイクロソフトオフィス（パワーポイント、ワード、エクセル）、IoT汎用基板一式。

課題（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック方法

毎回の授業中に作成した提出課題や製作物について、Eメールを利用した提出時や次回以降の授業の際に確認する。直接、またはEメールを利用して各個人に伝えてフィードバックを行う。

講義・実習
回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

1【講義項目】情報リテラシー1

126

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当者

【講義内容】タブレット端末またはコンピュータ取り扱いの基本

前田初彦、

コンピュータ取り扱いの基本【一般目標（GIO）】
コンピュータ取り扱いの基本を理解する。

【到達目標（SBOs）】
久保勝俊、
1）タブレット端末またはコンピュータの電子機器としての弱点を 吉田和加
知り、日常の取り扱い方法を習得する。
2）電源投入からキーボードの操作を習得する。
3）タブレット端末またはコンピュータの基本構成を知り、各部分の操作方法を習得する。

【講義項目】情報の倫理、データ・AI利活用【一般目標（GIO）】
インターネット事件と犯罪をめぐる法律およびネットワーク・
エチケットを理解する。また、名誉毀損、プライバシーおよび著作権の概念とその理解をする。
【講義内容】情報の倫理、社会で起きているAIについて【到達目標（SBOs）】
1）インターネットに関連する事件および犯罪について、実際の事例および裁判判決等を示し、関連法律（刑法、民法）について説明できる。また、データ･AI利活用およびデータを守る上での留意事項が説明できる。
2）ネットワーク・エチケットを実践できる。
3）名誉毀損、プライバシー、著作権の概念を理解し、インターネ
ットでの事件、犯罪等に関わらないような知識を習得する。
4)社会で起きているAI等の変化を理解し、データ･AI利活用の最新動向についての知識を習得する。
【予習・復習】 予習:シラバスを読んで学習内容を確認し、コンピ
ュータの取扱いを理解する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分)2【講義項目】情報リテラシー2【一般目標（GIO）】
インターネット接続の設定および電子メールを理解する。
Microsoft Officeのインストール、ソフトウェアの使用方法を
理解する。

3

【講義内容】情報リテラシー2【到達目標（SBOs）】
1）TCP/IP、プロキシサーバー、電子メールなどの仕組みを理解し、インターネットへの接続ができる。
2)Microsoft Officeをインストールしその基本操作ができる。

杉田好彦、
河合遼子

【予習・復習】 予習:シラバスを読んで学習内容を確認し、コンピ
ュータの取扱いを理解する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分)【講義内容】
野々山順也
論文検索およびExcelによる集計、データ･AI利活用の現場と技術【到達目標（SBOs）】
１） 医中誌、PubMedにて論文の検索ができる。
２） Microsoft Excelの基本操作、集計ができる。
３） データ･AI利活用の現場と技術について説明できる。

【講義項目】
統計ソフトウェア１【一般目標（GIO）】
医学における統計および論文検索の必要性を認識し、タブ
レット端末を用いて正しい知識を得るためのスキルを身につ 【予習・復習】ける。また、Microsoft Excelを用いて簡単な集計分析がで 予習
・学習内容の確認をする。（10分）
きることを目標とする。
・論文の検索サイトについて確認する。（10分）
復習・医中誌、PubMedにて論文を検索する。（10分）
・Excelを用いて、課題（データの基本集計）に取り組む。（15分）
4【講義項目】
統計ソフトウェア１【一般目標（GIO）】
医学における統計および論文検索の必要性を認識し、タブ
レット端末を用いて正しい知識を得るためのスキルを身につける。また、Microsoft Excelを用いて簡単な集計分析ができることを目標とする。

5【講義項目】医用画像【一般目標（GIO）】
歯科の医用画像に関する知識を習得し、医用画像を有効に活用するために画像アプリのダウンロードを行う。

【講義内容】
Excelによる分析【到達目標（SBOs）】
1)Microsoft Excelを用いて基本的な検定ができる。
2)データ･AI利活用の実際について説明できる。

野々山順也【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする。（10分）
・前回の課題（データの基本集計）の正誤確認および集計を踏
まえての分析方法を学ぶ。（10分）
復習
・Excelを用いて、課題（データの分析）に取り組む。（25分）【講義内容】医用画像
内藤 宗孝【到達目標（SBOs）】
1)歯科における医用画像の種類を列挙できる。
2)医用画像のデジタル化について説明できる。
3)DICOM画像について説明できる。
4)画像アプリをダウンロードしてインストールできる。
5)医用画像でのデータ･AI利活用の現場と技術について説明できる。
【予習・復習】 予習:シラバス・テキストを読んで学習内容を確認する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分)

6【講義項目】
プログラミング開発環境の構築【一般目標（GIO）】
1) Python3をオフィシャルサイトからdownloadし、プログラミ
ングエディターの使用を学ぶ。また、PCのディレクトリー構
造を理解し、ターミナルの使い方を理解する。

7【講義項目】
繰り返し構文,if文の記述【一般目標（GIO）】
1)While True: ならびに for文の繰り返しプログラミング構造を理解し、if文による条件分岐を理解する。

127【講義内容】Python開発環境の構築とサンプルプログラムの記
述【到達目標（SBOs）】
1)Python3をインストールできる。
2)ターミナルコマンドが使用でき、ディレクトリ構造を説明できる。
3)プログラム用エディターにより小規模プログラムを記述できる。
4)import文の記述とメソッドの呼び出しができる。

河合達志、
堀美喜

○教科書p10, 20,21,22~26【予習・復習】 予習:教科書第1章を熟読する。(20分) 復習:第２章のturtleモジュールの使用ができるようにする。(25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)【講義項目】
繰り返し構文,if文の記述【一般目標（GIO）】
While True: ならびに for文の繰り返しプログラミング構造を理解し、if文による条件分岐を理解する。
--------【講義内容】無限ループと有限回数のループをプログラム内部

河合達志、
堀美喜

に記述し、条件分岐と連携する。
【到達目標（SBOs）】
1)Wile True:を記述し無限ループを構築できる。
2)for文を用いて決められた回数だけループを形成することができる。
3)ループ内でrandomモジュールを使用することができる。
4)ループ内においてif文による条件分岐を記述できる。
○教科書27~41【予習・復習】 予習:教科書第2章の基本プログラムを理解する。(20分) 復習:第２章のturtleモジュールの使用ができるようにする。(25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
8【講義内容】 関数を用いた規模の大きなプログラムの作成
関数を中核とした標準的なプログラム作成法を習得する。

【一般目標（GIO）】
1)関数の作り方を学ぶ。
2)関数の引数の概念を理解する。
3)Tkinterモジュールの使用方法を理解する。

【到達目標（SBOs）】
1)第3章のサンプルプログラムのクラスライブラリの呼び出しを説明できる。
2)TkinterのGraphicシステムを用いることができる。
3)Tkinterモジュールを用いて作画ができる。
4)関数の作成、呼び出しができる。
○教科書P42~47【予習・復習】
予習
第3章の狙い(p42)を理解する（20分)
復習
関数の作成と呼び出し方法を完全にする（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
河合達志、
堀美喜【講義項目】
クラスライブラリーの使用方法【一般目標（GIO）】
1)TkinterモジュールのCanvasシステムの使い方を学ぶ
2)object 移動の基本概念を学ぶ【講義内容】Pythonの標準Graphicモジュールの使い方
Canvasシステムを用いてobject 移動の技術を習得する。
【到達目標（SBOs）】
1)object（インスタンス）の生成ができる。
2)ボールの形状をしたobjectを移動することができる。
3)第3章3-3のサンプルプログラムの説明ができる。
○教科書p48~53【予習・復習】
予習・Tkinterモジュールの呼び出し方法（20分)
復習・Tkinterのcallとobject生成ならびに移動コマンドの熟知（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)

河合達志、
堀美喜【講義項目】
歯の３次元画像の構築【一般目標（GIO）】
1)Blenderの基本操作
2)Blenderによる基本形状のモデリング
3)上顎6番のモデリング【講義内容】Blenderによる歯の立体モデルの作成
汎用３次元モデルソフトを用いて歯の３次元データを作成する。
【到達目標（SBOs）】
1)Blenderの基本操作ができる。
2)球、正６面体などの基本形状をモデリングできる。
3)正６面体から上顎6番の外形をモデリングできる。
4)湾曲徴など歯の形状の特徴を外形に付与することができる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・上顎６番の立体形状を復習する（20分)
復習
・Blenderで上顎6番の外形が作成できるようにする（25分)【コアカリ】
D-2（CAD/CAM用３次元データの理解）
E-3-1)（歯種別の形態と特徴を説明できる）【講義項目】
歯の３次元データ作成とPythonによるコントロール【一般目標（GIO）】
1)上顎6番の精密なモデリングを行う。
2)STLデーターとしてエクスポートする。
3)Pythonによる歯の３次元データを制御する。

【講義内容】歯の立体モデルの作成とPython制御
河合達志、
Blenderにより歯のモデリングを行いその立体モデルをPython 堀美喜
によって制御する。
【到達目標（SBOs）】
1)スカルプトモードを用いて上顎6番の精密なモデリングができる。
2)完成した歯のモデルをPythonによって移動できる。
3)Blenderのスクリプト画面にPythonのソースコードを記述できる。
4)Pythonスクリプトにより上顎6番の複製、回転、レンダリング、
外部出力ができる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・モデリングの方法を復習する（20分)
復習
・BlenderのPython制御の概要を理解する（25分)【コアカリ】
D-2
E-3-1)【講義項目】
関数の使用方法

9

10

11

12

河合達志、
堀美喜

【講義項目】
汎用I/O基板の入出力とA/D変換【一般目標（GIO）】
1)Arduinoの外部接続端子の制御方法
2)出力データーの生成方法
3)外部装置への信号の送り方と配線
4)外部信号の入力方法
5)アナログ信号のデジタル変換法【講義内容】汎用I/O基板の入出力回路の制御
Aruduinoから外部へ５Vの出力信号を送りLEDを点灯制御する。
Aruduinoへ外部から0~5vのアナログデータをデジタル化して入力する。
【到達目標（SBOs）】
1)Aruduino制御モジュールを呼び出すことができる。
2)制御モジュールから出力信号を生成できる。
3)外部接続端子からブレッドボードに信号を送りLEDを点灯できる。
4)入力系と出力系の違いを説明できる。
5)A/D変換の基礎を説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/

128

河合達志、
堀美喜

【予習・復習】
予習
・代表的な電子部品の名称を記憶する（20分)
復習・Aruduino制御モジュールの使い方（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
D-2（CAD/CAM用切削器具の理解）
13【講義内容】A/D変換による入力信号の理解
CDS,熱電対からの信号をA/D変換し、RaspberryPiに格納する。
【到達目標（SBOs）】
1)A/D変換する回路を説明できる。
2)CDSからの入力回路を組み立て信号をRaspberryPiに格納できる。
3)熱電対の回路をハンダ付けにより製作できる。
4)温度変化に対する熱電対の出力の変化をRaspberryPiで測定できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【講義項目】
A/D変換と熱電対信号入力【一般目標（GIO）】
1)A/D変換と熱電対信号の受信
2)CDSセンサーからの信号入力
3)熱電対回路の作製
4)熱電対からの信号入力

河合達志、
鶴田昌三 林達秀、朝倉正紀 堀美喜

【予習・復習】
予習・アナログ信号とデジタル信号の違いを理解する（20分)
復習・A/D変換システムの概要を理解する（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
D-2

14

河合達志、
堀美喜

【講義項目】
人工知能の構造【一般目標（GIO）】
1)人工知能の構成
2)人工知能の学習
3)勾配降下法4)neuralnetworkの実装【講義内容】人工知能の基本知識の習得
neuralnetworkを人工知能のモデルとしてその構造を理解する。
【到達目標（SBOs）】
1)人工知能の構造の概略が説明できる。
2)人工知能の学習のアルゴリズムが説明できる。
3)勾配下降法による特徴点の抽出が説明できる。
4)Pythonにより記述されたneuralnetworkの構造を説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・Webで人工知能の概略を検索する（20分)
復習・neuralnetworkの構造を理解する（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)

河合達志、
堀美喜【講義項目】
人工知能の訓練とpredict【一般目標（GIO）】
1)mnistデータ構造の理解
2)ハイパーパラメーターの設定
3)neuralnetworkの訓練
4)手書き数字のAIによる認識
5)個人識別と人工知能【講義内容】neuralnetworkによる手書き数字の認識
neuralnetworkを訓練し手書きの数字を認識する人工知能モデ
ルを構築する。
【到達目標（SBOs）】
1)mnistデータによるneuralnetworkの訓練ができる。
2)ハイパーバラメータの設定ができる。
3)GPUの役割を説明できる。
4)手書き数字の認識をneuralnetworkにより行うことができる。
5)Pythonプログラミングによりどのように個人識別が行われる
か説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/【予習・復習】
予習・neuralnetworkの構造を理解する（20分)
復習・neuralnetworkの訓練と未知データーの認識ができる（25分)【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
B-2-3)（歯科による個人識別）

15

留意事項

・使用する機器及びアプリケーションソフト類は、上記の物を原則とします。その他の機器等では授業を受けられないことがあります。事前に確認してください。
・受講の際には各種アプリケーションやメールの送受信など、動作確認を事前に自身で行っておくこと。
・授業中は飲食を禁止します。
・携帯電話の電源は切るかマナーモードに設定の上、鞄の中にしまっておくこと。なお、携帯電話等が必要な場合は事前に許可を得ること。
・やむを得ず、欠席、遅刻、早退などとなった場合には、速やかに担当教員に申し出て授業内容、課題、宿題の確認をすること。

授業以外の
学習方法

インターネット上にはPython3のサンブルプログラム、ならびにオフィシャルサイトの使用説明書が多数存在するのでこれを利用することは、プログ
ラミング能力を上昇させるには必須の条件である。汎用I/O基板のAruduinoに関しても、インターネット上の情報はきわめて多く、コンピュータの基
本技術の理解に役立つ。

成績評価方法試験100%
プログラミングの基礎を理解しハードウエアとソフトウエアの連携ができること。
歯科領域における３次元形状の操作ができること。
近未来の人工知能に対して基礎知識が習得されていること。

参照ホーム
ページ

1. http://www-ict.dent.agu.ac.jp/

Python プログラミング例、 Blender使用方法、基板回路の実際が掲載されている。

画像

129

ファイル
更新日付

2022/03/02 16:26

130シラバス参照

開講年度

2022

科目名

社会と歯学Ⅰ

科目ナンバー

D211-578-01

開講学科

2020年度歯学部歯学科(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学
2020年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

秋学期

対象学年

２年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

秋学期 木曜日 ３時限 楠元第２講義室

コーディネータ
ー

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei02@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫

授業の概要
（目的）

『目的』
人々の健康づくりやヘルスプロモーションをすすめていくために必要な一般衛生学、公衆衛生学、予防医学、および社会医学的な手法を学ぶことにより、歯科医師が健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において人々の健康づくりを支援できる知識と技術・態度を学ぶ。
「到達目標」
本講義の終了時点で、人々の健康づくりを支援できる衛生・公衆衛生学の基本的知識を身につけ、医療関係者としての歯科医師の役割を自覚している。

教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『教科書』
スタンダード衛生・公衆衛生学（学建書院）『参考書』
口腔保健・予防歯科学（医歯薬出版）

講義、示説、演習、VTR

必要機器
課題（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック方法

中間試験を実施し、その結果を開示することにより、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

講義・実習
回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当者

1

【講義項目】
序論、健康の保持増進、疫学の概念【講義内容】
序論、健康の保持増進、疫学の概念

嶋﨑義浩【一般目標（GIO）】
人々が健康でよりよい人生を過ごすための方法を理解するために、衛生・公衆衛生学の意義と健康の概念について学習する。

【到達目標（SBOs）】
人をとりまく環境と健康で過ごすための方法を説明できる。
健康の概念と健康の保持増進の意義について説明

131

できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】B-1）①
B-3-1）①③
2【講義内容】
疫学の研究方法、疫学研究の実際

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
疫学と科学的根拠に基づいた医療（EBM: Evidencebased Medicine）の応用を説明できる。

【講義項目】
疫学の研究方法、疫学研究の実際【一般目標（GIO）】
疫学の研究方法について理解するために、衛学研究の実際について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-1）①②

3【講義内容】
疾病予防と感染症予防加藤一夫【到達目標（SBOs）】
疾病予防の考え方を説明できる。
感染症の成立、伝播形式を説明できる。
感染症の予防、ワクチン、サーベイランスを説明できる。
【講義項目】
疾病予防と健康管理【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握する【一般目標（GIO）】
感染症について理解するために、感染症の成立・伝播および感染症の とともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
予防法を学習する。
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
A-6-3）②③B-1）①
B-2-2）⑦
B-3-1）①②③④
C-4-1）③④
C-4-2）⑧
4【講義内容】
生活習慣病予防と健康管理

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
生活習慣病予防と健康管理の重要性を説明できる。
主な保健医療統計の概要を説明できる。
【講義項目】
疾病予防と健康管理【一般目標（GIO）】
生活習慣病について理解するために、生活習慣病の現状と予防法を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】B-1）②
B-3-1）④B-4-2）②

5【講義内容】
日常生活の環境

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
温熱環境と生体との関係を説明できる。
空気の正常成分の変動と異常成分を説明できる。
水、上下水道と生活を説明できる。

【講義項目】
環境と健康【一般目標（GIO）】
環境と健康との関係を理解するために、日常生活の環境と健康との関係を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-2-4）①

6【講義項目】
環境と健康【講義内容】
地球環境問題と公害、 廃棄物処理【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】
環境と健康について理解するために、地球環境問題や公害と健康との 地球環境問題や公害が健康に及ぼす影響を説明で関係を学習する。
きる。
廃棄物処理とリサイクルの仕組みを説明できる。
【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）

132

加藤一夫

【コアカリ】
B-2-4）①②
7【講義内容】
国民栄養の現状、食事摂取基準

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
国民栄養の現状と食生活指針を説明できる。
食事摂取基準を説明できる。

【講義項目】
食生活と健康【一般目標（GIO）】
国民の栄養・食品と健康との関係を理解するために、国民栄養の現状と食事摂取基準を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-1）③

8【講義内容】
食品保健と食品の安全加藤一夫【到達目標（SBOs）】
食品保健に関連する主な法律を説明できる。
食中毒や食物アレルギーを説明できる。
食品表示の内容と意義を説明できる。

【講義項目】
食生活と健康【一般目標（GIO）】
食生活の安全性について理解するために、食品保健の制度を学習す
る。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-1）③

9【講義内容】
衛生・公衆衛生学で学んだ内容の総括

嶋﨑義浩、
加藤一夫

【到達目標（SBOs）】
衛生・公衆衛生学で学んだ内容について説明できる。
【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【講義項目】
衛生・公衆衛生学で学んだ内容の総括【一般目標（GIO）】
衛生・公衆衛生学で学んだ内容を実践できる知識が備わっているかの総括を行う。
【コアカリ】
A-6-3）②③
B-1）①②③
B-2-2）⑦
B-2-4）①②B-3-1）①②③④
B-4-1）①②B-4-2）②
C-4-1）③④
C-4-2）⑧10【講義内容】
人口問題、地域保健嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
将来の人口構造の変化について説明できる。

【講義項目】
人口問題、地域保健【一般目標（GIO）】
少子高齢化に対する理解を深めるために、人口問題について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①
B-4-2）②③

11【講義内容】
保健行政、母子保健

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
母子保健の水準、対策の現状を説明できる。

【講義項目】
保健行政、母子保健【一般目標（GIO）】
母子の健康づくりの重要性を理解するために、母子保健について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①
B-4-2）②③

12【講義項目】
学校保健【講義内容】
学校保健【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】
学校保健活動における保健教育、保健管理、学校安

133

嶋﨑義浩

児童、生徒等の健康の保持増進の重要性を理解するために、学校保健について学習する。

全について説明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①
B-4-2）②

13【講義内容】
成人・高齢者保健嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
成人・老人保健に関する法令、制度を説明できる。

【講義項目】
成人・高齢者保健【一般目標（GIO）】
成人・老人の健康づくりのしくみを理解するために、成人・高齢者保健について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①④⑧
B-4-2）②

14【講義内容】
産業保健、精神保健嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
産業保健の法令、組織、健康管理・職業病・THPを説明できる。

【講義項目】
産業保健、精神保健【一般目標（GIO）】
職場の健康づくりの重要性を理解するために、産業保健について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①⑤
B-4-2）②

15【講義内容】
社会保障

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
社会保障制度の概要、歴史、制度を説明できる。

【講義項目】
社会保障【一般目標（GIO）】
社会保障制度の仕組みを理解するために、その概要について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2）①②③

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：100% 衛生学・公衆衛生学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2022/03/24 20:12

134シラバス参照

開講年度

2022

科目名

社会と歯学Ⅱ（春）科目ナンバー

D311-578-02

開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学

部門

専門

開講種別

通年

対象学年

３年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

春学期 木曜日 １時限 楠元第３講義室

コーディネータ
ー

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei01@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫、武藤昭紀（非）

授業の概要
（目的）

『目的』
人々の歯・口腔の健康づくりやオーラル・ヘルス・プロモーションをすすめていくために必要な口腔衛生学的な手法を学び、それを説明できること
により、歯科医師が歯・口腔の健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において、人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる知識と技術・態度を学ぶ。
「到達目標」
人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる口腔衛生学の基本的知識と方法を身につけ、歯科医師の社会的役割を果たすことができる態度を習得している。

教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『教科書』
1. 口腔保健・予防歯科学（医歯薬出版）『参考書』
1. 歯科保健関係統計資料（口腔保健協会）
2. 歯科保健指導関係資料（口腔保健協会）

講義、示説

必要機器
課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック方法

通年開講する科目のため前期試験の結果を開示することにより、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

講義・実習
回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当者

1

【講義項目】
口腔衛生学序論【講義内容】
口腔衛生学序論

嶋﨑義浩【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】
口腔衛生学の意味と内容を説明できる。

135

歯と口腔の健康を守ることの意味を理解するために、口腔衛生学の概念を学習する。

予防の水準、プライマリヘルスケア、ヘルスプロモーションを説明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1①②
B-3-1) ①②③

2【講義内容】
口腔組織の発育と機能加藤一夫【到達目標（SBOs）】
歯の形成時期と萌出時期を説明できる。
口腔の機能を説明できる。
唾液の成分と役割を説明できる。

【講義項目】
口腔の組織と発育・機能【一般目標（GIO）】
歯・口腔の健康を理解するために、歯・口腔の成長発育と口腔の機能を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
E-2-2) ④⑤
E-3-1) ①

3【講義内容】
口腔バイオフィルムの形成と病原性

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
歯の付着物の種類を説明できる。
口腔バイオフィルムの成立・代謝・意義を説明できる。

【講義項目】
口腔バイオフィルムの形成と病原性【一般目標（GIO）】
口腔疾患の予防法を理解するために、口腔バイオフィルムの形成と病原性を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ③
E-3-2) ④

4【講義内容】
齲蝕の概念と発生要因

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
齲蝕の病因論を説明できる。
齲蝕の進行プロセスと発生要因を説明できる。
歯の物理的化学的損傷を説明できる。

【講義項目】
齲蝕【一般目標（GIO）】
齲蝕の予防法を理解するために、齲蝕の概念と発生要因を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①⑤
E-3-2) ①

5【講義項目】
フッ化物の安全性と作用機序

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
フッ化物が齲蝕予防に用いられるようになった由来を説明できる。
フッ化物の作用機序を説明できる。
フッ化物の中毒（慢性、急性）を説明できる。

【講義項目】
齲蝕【一般目標（GIO）】【予習・復習】
フッ化物による齲蝕予防法を理解するために、フッ化物の安全性と作用機 予習
序を学習する。
・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ②
6【講義項目】
歯周病【講義内容】
歯周病【一般目標（GIO）】
歯周病について理解するために、歯周病の発生要因を学習する。

【到達目標（SBOs）】
歯周病の定義と分類を説明できる。
歯周病の発生要因を説明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30
分）

136

武藤昭紀

【コアカリ】
B-3-1) ①
E-3-2) ①
7【講義内容】
口臭、予防管理を必要とする歯科疾患

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
口臭の定義と分類を説明できる。
予防管理を必要とする歯科疾患について説明できる。

【講義項目】
口臭、予防管理を必要とする歯科疾患【一般目標（GIO）】
口臭、予防管理を必要とする歯科疾患について理解するために、口臭の発生要因と予防管理を必要とする歯科疾患の内容を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1②
B-3-2) ①

8【講義内容】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容の総括

嶋﨑義
浩、加藤
一夫

【到達目標（SBOs）】
社会と歯学で学んだ内容の総括【講義項目】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容の総括【一般目標（GIO）】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容を実践できる知識が備わっているかの総括を行う。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1①②
B-3-1) ①②③
B-3-2) ①③⑤
E-2-2) ④⑤
E-3-1) ①
E-3-2) ①④

9【講義内容】
口腔と全身の健康

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
生活習慣と口腔保健の関係を説明できる。
全身の疾患・異常よ口腔保健の関係について説明できる。

【講義項目】
口腔と全身の健康【一般目標（GIO）】
口腔と全身の健康との関連を理解するために、口腔の健康に影響する生活習慣や口腔の健康と関連のある全身疾患について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1②

10【講義内容】
行動科学と健康教育

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
健康教育と行動変容を説明できる。
行動科学の理論と発展過程を説明できる。
健康教育、ヘルスプロモーションのねらい、方法・展開法を説明できる。

【講義項目】
行動科学と健康教育【一般目標（GIO）】
口腔疾患の予防と健康管理を理解するために、行動科学と健康教育を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ⑦⑧

11【講義内容】
口腔保健の疫学

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
疫学の方法論、分析法を説明できる。
集団口腔診査の方法を説明できる。

【講義項目】
口腔保健の疫学【一般目標（GIO）】
口腔保健における疫学を理解するために、疫学の研究方法と実践について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-1) ①

12【講義項目】
衛生統計【講義内容】
衛生統計

137

嶋﨑義浩

【一般目標（GIO）】
疫学調査等から得られた集団データの活用法を理解するために、データの種類に応じた統計解析手法を学習する。

【到達目標（SBOs）】
集団データの種類と性質について説明できる。
データの種類に応じた適切な統計解析手法を説明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-1) ②
B-4-2) ①④

13【講義内容】
口腔保健の指標

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
歯・口腔の健康をあらわす指数の条件、種類について説明できる。
歯・口腔の健康をあらわす指数の応用法、使用上の注意について説明できる。

【講義項目】
口腔保健の指標【一般目標（GIO）】【予習・復習】
口腔保健状態を把握するための方法を理解するために、口腔の健康の指 予習
数と応用を学習する。
・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-1) ③
14【講義内容】
国民の口腔保健状況

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
保健統計調査の種類と内容について説明できる。
国民の口腔保健状況について説明できる。

【講義項目】
国民の口腔保健状況【一般目標（GIO）】
国民の口腔保健状況を理解するために、各種保健統計調査の結果を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-4-2) ②④

15【講義内容】
国際口腔保健、災害時の口腔保健

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
国際保健問題について説明できる。
国際口腔保健医療協力について説明できる。
災害時の歯科医師の役割を説明できる。
災害弱者に対する口腔ケアについて説明できる。

【講義項目】
国際口腔保健、災害時の口腔保健【一般目標（GIO）】
世界の口腔保健状況と国際協力を理解するために、口腔保健の国際協力の実際について学習する。
災害時の口腔保健の重要性を理解するために、災害時の歯科医師の役
割や多職種との連携について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
A-7-2) ③⑤
B-2-2) ⑨

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：100% 口腔衛生学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。

参照ホーム
ページ
画像
ファイル
更新日付

2022/03/23 20:14

138シラバス参照

開講年度

2022

科目名

社会と歯学Ⅱ（秋）科目ナンバー

D311-578-02

開講学科

2021年度歯学部歯学科(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学
2021年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

通年

対象学年

３年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

秋学期 月曜日 ２時限 楠元第３講義室

コーディネータ
ー

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei01@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫、稲垣幸司（兼）、村上多恵子（非）、武藤昭紀（非）、金山敏治（非）、柘植紳平（非）、野々山 郁（非）

授業の概要
（目的）

『目的』
人々の歯・口腔の健康づくりやオーラル・ヘルス・プロモーションをすすめていくために必要な口腔衛生学的な手法を学び、それを説明できること
により、歯科医師が歯・口腔の健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において、人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる知識と技術・態度を学ぶ。
「到達目標」
人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる口腔衛生学の基本的知識と方法を身につけ、歯科医師の社会的役割を果たすことができる態度を習得している。

教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『教科書』
1. 口腔保健・予防歯科学（医歯薬出版）『参考書』
1. 歯科保健関係統計資料（口腔保健協会）
2. 歯科保健指導関係資料（口腔保健協会）

講義、示説

必要機器
課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック方法

通年開講する科目のため前期試験の結果を開示することにより、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

講義・実習
回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当
者

1

【講義項目】
齲蝕予防【講義内容】
齲蝕の検査・診断と予防・管理加藤一夫【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】
エナメル質表層の性質、萌出後の成熟、再石灰化を説139齲蝕リスクの評価を理解するために、齲蝕の検査・診断と予防・管理の方 明できる。
法を学習する。
個人の齲蝕リスクを評価する方法を説明できる。
齲蝕活動性試験の保健指導への応用を説明できる。
【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①⑤
E-3-3) (1)①
2

【講義内容】
フッ化物の局所応用と予防填塞

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
フッ化物局所応用と集団応用を説明できる。
フッ化物の予防効果を説明できる。
小裂溝鎮塞法と鍍銀法を説明できる。

【講義項目】
齲蝕予防【一般目標（GIO）】
齲蝕の予防と管理を理解するために、フッ化物の局所応用と予防填塞を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
B-3-2) ②

3【講義内容】
歯周病予防

武藤
昭紀

【到達目標（SBOs）】
歯周病の検査・診断方法を説明できる。
歯周病の予防・管理方法を説明できる。

【講義項目】
歯周病予防【予習・復習】【一般目標（GIO）】
歯周病の予防方法を理解するために、歯周病の検査・診断方法と予防・管理方法を学習する。

予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①④

4【講義内容】
口臭予防、食育と食の支援【講義項目】
口臭予防、食育と食の支援【一般目標（GIO）】
口臭の予防方法を理解するために、口臭の検査・診断方法と予防・管理
方法を学習する。
食生活と健康との関連を理解するために、食生活と健康課題や食生活・栄養指導を学習する。

村上
多恵
子

【到達目標（SBOs）】
口臭の検査・診断方法を説明できる。
口臭の予防・管理方法を説明できる。
国民栄養調査、食生活について説明できる。
食生活と歯科疾患との関係について説明できる。
食生活・栄養指導について説明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1) ③B-3-2) ①

5【講義内容】
プラークコントロール【到達目標（SBOs）】
歯口清掃の意義、注意事項、歯磨剤について説明できる。
歯口清掃の方法、歯口清掃補助用具の使い方について説明できる。

【講義項目】
プラークコントロール【一般目標（GIO）】
口腔清掃の意義を理解するために、プラークコントロールの方法と実践について学習する。

村上多恵子【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①③④

6【講義項目】
禁煙支援・指導【講義内容】
禁煙支援・指導【一般目標（GIO）】
喫煙の口腔保健への影響への理解を深めるために、禁煙支援・指導の
実際について学習する。

【到達目標（SBOs）】
喫煙の口腔保健への影響を説明できる。
禁煙支援・指導の方法について説明できる。
【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-3-2) ①④⑧

140

稲垣
幸司

7

【講義内容】
高齢者・有病者の口腔ケア

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
口腔ケアの定義を説明できる。
口腔機能向上支援、訪問指導について説明できる。
周術期口腔ケアについて説明できる。

【講義項目】
高齢者・有病者の口腔ケア【一般目標（GIO）】
高齢者・有病者における口腔ケアの意義を理解するために、口腔ケアや口腔機能向上支援について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1②
B-3-2) ①③④

8【講義内容】
社会と歯学Ⅱ総括

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容について説明できる。
【講義項目】
社会と歯学Ⅱで学んだ内容の総括【予習・復習】
予習【一般目標（GIO）】
・学習内容の確認をする（15分）
社会と歯学Ⅱで学んだ内容を実践できる知識が備わっているかの総括を 復習行う。
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-1) ②③
B-3-2) ①②③④⑤⑧
E-3-3) (1)①
9

【講義内容】
地域口腔保健嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
地域保健の概要について説明できる。
地域口腔保健活動の進め方について説明できる。

【講義項目】
地域口腔保健序論【一般目標（GIO）】
地域における健康づくりを理解するために、地域口腔保健活動の体系や実践について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2) ①⑧
B-3-2) ⑥

10【講義内容】
母子歯科保健加藤一夫【到達目標（SBOs）】
主な母子保健指標の推移を説明できる。
母子保健に関わる法律や制度を説明できる。
都道府県、保健所および市町村における歯科保健業務を説明できる。
母子の口腔保健管理の概要を説明できる。

【講義項目】
母子の口腔保健【一般目標（GIO）】
母子の歯・口腔の健康づくりを理解するために、母子の口腔保健を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
A-7-1) ③
B-3-2) ④
B-4-2) ③

11【講義内容】
学校歯科保健加藤一夫【到達目標（SBOs）】
学校保健に関わる法律や制度を説明できる
学校保健活動と保健管理、保健教育を説明できる。
児童・生徒の歯科保健管理と学校歯科医の役割を説明できる。

【講義項目】
学校での口腔保健【予習・復習】【一般目標（GIO）】
児童・生徒の歯・口腔の健康づくりを理解するために、学校での口腔保健 予習
・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握するととを学習する。
もに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
A-7-1) ③
B-3-2) ④
12【講義項目】
学校での口腔保健活動【講義内容】
学校歯科保健【一般目標（GIO）】
児童・生徒・学生の歯・口腔の健康づくりを理解するために、学校における口腔保健管理の活動を学習する。

【到達目標（SBOs）】
児童・生徒・学生の歯・口腔の健康づくりに関する学校の口腔保健管理活動を説明できる。

141

柘植
紳平

【予習・復習】
予習
・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
A-7-1) ④⑦
B-3-2) ④
13【講義内容】
成人口腔保健嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
成人の口腔の特徴を説明できる。
成人の口腔保健対策を説明できる。

【講義項目】
成人の口腔保健【一般目標（GIO）】
成人の歯・口腔の健康づくりを理解するために、成人の口腔の特徴と口腔保健事業を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-2) ①
B-3-2) ④

14【講義内容】
職場口腔保健金山
敏治【到達目標（SBOs）】
産業保健について説明できる。
職場での口腔保健対策を説明できる。
職業性歯科疾患を説明できる。

【講義項目】
職場での口腔保健【一般目標（GIO）】
職場の歯・口腔の健康づくりを理解するために、産業保健の現状と職場における口腔保健対策、職業性疾患を学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
B-2-4) ①
B-3-2) ④⑥

15【講義内容】
高齢者、障害者・児口腔保健野々山
郁【到達目標（SBOs）】
高齢者、障害者・児の口腔の特徴を説明できる。
高齢者の口腔保健事業を説明できる。
障害者・児の口腔保健指導について説明できる。

【講義項目】
高齢者、障害者・児の口腔保健【一般目標（GIO）】
高齢者、障害者・児の歯・口腔の健康づくりを理解するために、高齢者、障害者・児の特徴と口腔保健指導について学習する。

【予習・復習】
予習・学習内容の確認をする（15分）
復習
・学習内容の理解を深めて知識の定着を図る（30分）【コアカリ】
A-7-1) ③
B-2-2) ④⑤
B-3-2) ④

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：100% 予防歯科学、地域口腔保健学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。

参照ホーム
ページ
画像
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更新日付

2022/03/24 20:14

142シラバス参照

開講年度

2022

科目名

社会と歯学Ⅲ

科目ナンバー

D411-578-03

開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学

部門

専門

開講種別

春学期

対象学年

４年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー②倫理観・生命科学の基本的知識

単位数

1

曜日・時限

春学期 月曜日 １時限 楠元第１講義室

コーディネータ
ー

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei02@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫

授業の概要
（目的）

教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『目的』
人々の歯・口腔の健康づくりやオーラル・ヘルス・プロモーションをすすめていくために必要な社会歯科学的な手法を学び、それを説明できること
により、歯科医師が歯・口腔の健康づくりに関係する人々と協調して、臨床および社会において、人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる知識と技術・態度を学ぶ。
「到達目標」
人々の歯・口腔の健康づくりを支援できる社会歯科学的な基本的知識と方法を身につけ、歯科医師の社会的役割を果たすことができる態度を習得している。

『教科書』
1. スタンダード社会歯科学（学健書院）『参考書』
1. 歯科保健関係統計資料（口腔保健協会）
2. 歯科保健指導関係資料（口腔保健協会）

講義、示説

必要機器
課題
（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック方法

中間試験を実施し、その結果を開示することにより、これまでの学習内容の復習と今後の学習に反映させる。

講義・実習
回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当者

1

【講義項目】
医の倫理と歯科医師のプロフェッショナリズム

【講義内容】
医の倫理と歯科医師のプロフェッショナリズム

嶋﨑義浩【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】

143

歯科医師として備えておくべき倫理感と生命倫理について理解するために医の倫理の歴史的背景、医学研究に関連する倫理規定等を学習する。

医の倫理と生命倫理について説明できる。
歯科医師と患者・家族との関係について説明できる。
臨床試験と倫理について説明できる。
【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-１-１）①②③④
Ａ-１-２）①②④
Ａ-１-３）①

2【講義内容】
医療面接

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
医療面接の目的を説明できる。
患者－歯科医師関係を概説できる。
医療面接の基本技術を説明できる。
【講義項目】
医療面接【一般目標（GIO）】
患者－歯科医師関係の確立と病歴聴取の方法を理解するために、コミュニ
ケーションの基本的な技術と進め方を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】Ａ-３）①
Ａ-１-３）②
Ａ-４-１）①②③
Ａ-４-２）①②③
Ｅ-１-１）③

3【講義内容】
医療法

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
医療法の概要を説明できる。
医療を選択するための支援の仕組みを説明できる。
病院や診療所の開設と管理を説明できる。
医療安全を確保するのに必要な事項を説明できる。
医療提供体制の確保における国や都道府県の役割を説明できる。

【講義項目】
医事衛生法規【一般目標（GIO）】
適正な歯科医療の実践を理解するために、医療法の規定と役割を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-１-２）④
Ａ-６-１）⑤Ａ-６-２）②
Ａ-７-１）②Ｂ-２-１）②

4【講義内容】
医療関係者の身分法

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
歯科医師法と医師法の概要を説明できる。
歯科衛生士と歯科技工士の業務を説明できる。
歯科と関係の深い医療従事者の法律の概要を説明できる。
医療機関や地域医療における医療関係者の連携を説明できる。

【講義項目】
医事衛生法規【一般目標（GIO）】
適正な歯科医療の実践を理解するために、歯科医師など医療関係者の資格や業務を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-５-１）①②③
Ａ-７-１）③
Ｂ-２-１）①③⑤⑥⑦
Ｂ-２-３）②

5【講義項目】
医療連携とチーム医療【講義内容】
医療連携とチーム医療【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】
地域における歯科医療の実践するうえでの多職種との連携やチーム医療の 歯科診療所における多職種連携医療とチーム医重要性を学習する。
療を説明できる。
【予習・復習】
予習

144

加藤一
夫

・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-５-１）①②③
Ａ-７-１）③④⑤
Ｂ-２-２）④⑧
6【講義内容】
診療記録と診療情報

加藤一
夫【到達目標（SBOs）】
個人情報の保護と開示を説明できる。
診療録の作成と管理・保存を説明できる。
歯科診療に関わる診断書を説明できる。
【講義項目】
診療記録と診療情報【一般目標（GIO）】
適正な歯科医療の実践を理解するために、診療記録の作成や診療情報の管理を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-５-１）⑤⑥
Ａ-６-１）③
Ｂ-４-３）①②
Ｅ-１-１）⑦

7【講義内容】
医療の質と安全の確保

加藤一夫【到達目標（SBOs）】
医療事故の発生要因と安全管理を説明できる。
院内感染に対する対策を説明できる。
医事紛争を概説できる。
【講義項目】
医療の質と安全の確保【一般目標（GIO）】
患者や医療従事者に安全な医療の実践を理解するために、医療の質と安全の確保するための方策を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-１-３）④
Ａ-６-１）①②⑤⑥⑦
Ａ-６-２）①
Ａ-６-３）②③

8【講義内容】
社会歯科学で学んだ内容の総括

嶋﨑義浩
加藤一
夫

【到達目標（SBOs）】
社会歯科学で学んだ内容について説明できる。
【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【講義項目】
社会歯科学で学んだ内容の総括【一般目標（GIO）】
社会歯科学で学んだ内容を実践できる知識が備わっているかの総括を行う。

9【講義項目】
薬事衛生法規Ａ-１-１）①②③④
Ａ-１-２）①②④
Ａ-１-３）①②④
Ａ-３）①
Ａ-４-１）①②③
Ａ-４-２）①②③
Ａ-５-１）①②③⑤⑥
Ａ-６-１）①②③⑤⑥⑦
Ａ-６-２）①②
Ａ-６-３）②③
Ａ-７-１）②③④⑤
Ｂ-２-１）①②③⑤⑥⑦
Ｂ-２-２）④⑧
Ｂ-２-３）②
Ｂ-４-３）①②
Ｅ-１-１）③⑦【講義内容】
薬事衛生法規【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】
良質で安全な医療の提供を理解するために、医薬品や医療機器を規定する 医薬品，医療機器等の品質，有効性及び安全性
法規を学習する。
の確保等に関する法律を概説できる。
医薬品や医療機器による健康被害を説明できる。
薬剤師法などの薬事衛生法規を概説できる。
臨床試験と倫理を概説できる。
【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30

145

加藤一
夫

分）
【コアカリ】
Ａ-１-１）④Ｂ-２-１）④Ｃ-６-１）②
10【講義内容】
衛生行政とその他の衛生法規

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
衛生行政を説明できる。
保健衛生法規を説明できる。
予防衛生法規を説明できる。

【講義項目】
衛生行政とその他の衛生法規【一般目標（GIO）】
良質で安全な医療の提供を理解するために医薬品や医療機器を規定する
法規を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ａ-６-３）①
Ｂ-２-１）⑤

11【講義内容】
社会保障制度の概要

嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
社会保障制度の歴史的背景を説明できる。
社会保障制度の概要を説明できる。

【講義項目】
社会保障制度【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそ
れぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

12【講義内容】
歯科保険診療嶋﨑義浩【到達目標（SBOs）】
医療保険制度における歯科保険診療の実際について説明できる。

【講義項目】
社会保障制度【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそ
れぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

13【講義内容】
社会保険

嶋﨑義
浩【到達目標（SBOs）】
医療保険を説明できる。
介護保険を説明できる。
労働保険を説明できる。
年金保険を説明できる。

【講義項目】
社会保障制度【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそ
れぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

14【講義内容】
社会福祉、公的扶助、公的医療保障【到達目標（SBOs）】
社会福祉を説明できる。
公的扶助を説明できる。
公的医療保障を説明できる。
年金保険について説明できる。

【講義項目】
社会保障制度【一般目標（GIO）】
我が国の社会保障制度について理解するために社会保障制度の概要とそ
れぞれの制度を学習する。

【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①③⑧

146

嶋﨑義
浩

15

【講義項目】
歯科医療提供体制と歯科医療経済【講義内容】
歯科医療提供体制と歯科医療経済【一般目標（GIO）】
わが国の歯科医療の実態について把握するために歯科医療の提供体制と歯科医療経済、国民医療費について学習する。

【到達目標（SBOs）】
歯科医療提供体制と歯科医療の社会的背景を概説できる。
医療の経済評価と国民医療費について説明できる。
医療保険と歯科との関係を概説できる。

嶋﨑義浩【予習・復習】
予習・シラバスを読み、授業の要点をあらかじめ把握
するとともに、関連する書籍等を参照する（15分）
復習
・授業の内容を整理して、まとめを作成する（30分）【コアカリ】
Ｂ-２-２）①②③

留意事項

予習・復習を行うこと

授業以外の
学習方法

予習・復習、ファイル作成
1回の授業について、授業時聞に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

定期試験：100% 社会歯科学の内容を十分に理解し、医療関係者としての役割をふまえたうえで、歯科医療の現場で応用できる知識が備わっているかを評価する。

参照ホーム
ページ
画像
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更新日付

2022/03/23 20:20

147シラバス参照

開講年度

2022

科目名

実習：社会と歯学科目ナンバー

D313-578-02

開講学科

2021年度歯学部歯学科(全)開講学科

歯学部歯学科 2015年度以降入学
2021年度歯学部歯学科

部門

専門

開講種別

秋学期

対象学年

４年

担当者

嶋﨑 義浩

実務経験教員

歯科医師

関連性が高いディプロマ・ポリシー③科学的視点・思考・行動 ④口腔領域疾患の専門的知識

単位数

2

曜日・時限

秋学期 木曜日 １時限
秋学期 木曜日 ２時限コーディネータ
ー

担当講座

口腔衛生学講座
質問用メールアドレス kouei02@dpc.agu.ac.jp

担当者

主任教授：嶋﨑義浩、准教授：加藤一夫、講師：野々山順也、助教：橋本周子、島中瑞季、兼担准教授：犬飼順子、非常勤：村上多恵子、武藤昭
紀

授業の概要
（目的）

『目的』
社会と歯学（衛生公衆衛生学・口腔衛生学）の方法技術を実習する。
『到達目標』
本実習終了時において、社会と歯学の基本的方法技術を身につけ、歯科医師の社会的役割・責任を果たすことができる実技を習得できている。

教材(教科書、参考書等)

講義（実習）の方法・形式『教科書』
1）「口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習」（手引き）2）「衛生学・公衆衛生学実習」（医歯薬出版）3）「口腔保健・予防歯科学」（医歯薬出版）『参考書』
1）「歯科保健関係統計資料」（口腔保健協会）
2）「歯科保健指導関係資料」（口腔保健協会）

示説、グループ実習、相互実習

必要機器
課題（定期試験・
レポート試験・
授業内試験）のフィードバック方法

報告書を提出する際の口頭試問などを通じて、課題の理解度についてフィードバックを行う。

講義・実習
回

講義（実習）項目・一般目標（GIO）

講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習

担当者

1

【実習項目】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習序論【実習内容】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習序論

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季【一般目標（GIO）】【到達目標（SBOs）】

148

口腔衛生学、衛生公衆衛生学に関する実技、実習を行 口腔衛生学、衛生公衆衛生学の実技、実う意義を理解するために、それぞれの実習内容の項目に 習内容について説明できる。
ついて学習する。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-2-4）①②B-3-2）⑥
2【実習内容】
実習の研究テーマ立案

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季【到達目標（SBOs）】
研究テーマを立案し、実施（実験・測定）計
画を作成できる。

【実習項目】
実習の研究テーマ立案【一般目標（GIO）】
口腔衛生学、衛生公衆衛生学の研究を行う意義を理解するために、研究テーマの立案と実施計画を作成する。

【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
A-2-1）①B-2-4）①②

3【実習内容】
衛生統計

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
各検定方法（t検定、カイ二乗検定、相関係数の有意性検定）を実施するとともにその内容を説明できる。

【実習項目】
衛生統計【一般目標（GIO）】
衛生統計の検定方法を理解するために、PCを用いた演習を実施する。

【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-2）①④

4【実習内容】
衛生統計

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
各検定方法（t検定、カイ二乗検定、相関係数の有意性検定）を実施するとともにその内容を説明できる。

【実習項目】
衛生統計【一般目標（GIO）】
衛生統計の検定方法を理解するために、PCを用いた演習を実施する。

【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-2）①④

5【実習内容】
齲蝕と歯周病の検出【実習項目】
齲蝕と歯周病の検出【一般目標（GIO）】
齲蝕および歯周病の検出法を理解するために、相互実習により各評価法を実施する。

【到達目標（SBOs）】
齲蝕の検出、CPIの検出とその誤差の原因と対策について説明できる。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-1）②③

6【実習内容】
齲蝕と歯周病の検出【実習項目】
齲蝕と歯周病の検出【一般目標（GIO）】
齲蝕および歯周病の検出法を理解するために、相互実習により各評価法を実施する。

【到達目標（SBOs）】
齲蝕の検出、CPIの検出とその誤差の原因と対策について説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-4-1）②③

149

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀

7【実習項目】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口【実習内容】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口【一般目標（GIO）】
齲蝕予防法、齲蝕活動性試験法を理解するために、相互実習により各方法を実施する。

【到達目標（SBOs）】
フッ化物洗口、RDテスト、グルコースクリア
ランスについて説明できる。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪8【実習内容】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口【実習項目】
齲蝕活動性試験とフッ化物洗口【一般目標（GIO）】
齲蝕予防法、齲蝕活動性試験法を理解するために、相互実習により各方法を実施する。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【到達目標（SBOs）】
フッ化物洗口、RDテスト、グルコースクリア
ランスについて説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪9【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪10【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪

11【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪

12【実習内容】
フッ化物歯面塗布法【実習項目】
フッ化物歯面塗布法【一般目標（GIO）】
齲蝕予防処置法を理解するために、相互実習により演習を実施する。

【到達目標（SBOs）】
フッ化物歯面塗布法と安全性について説明できる。
【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
Ｇ-3）⑩⑪150

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀

13【実習項目】
テーマ論文発表準備【実習内容】
テーマ論文発表準備【一般目標（GIO）】
研究内容の効果的なプレゼンテーション方法を学ぶために、テーマ論文内容をまとめて発表の準備を行う。

【到達目標（SBOs）】
効果的なプレゼンテーション資料の作成方
法を説明できる。

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季 犬飼順子 村上多恵子 武藤昭紀【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
A-2-2）①②
14【実習項目】
テーマ論文発表

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季【一般目標（GIO）】
研究結果の発表を行い、質問に対して的確な対応ができる。

【実習項目】
テーマ論文発表【一般目標（GIO）】
社会と歯学（衛生学、口腔衛生学、社会歯科学）に関す
る実技、実習を通して、理解した実習内容の項目についてまとめ確認する。

【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
A-2-2）①②③

15【実習項目】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習の総括【一般目標（GIO）】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学の各実習項
目の内容について説明できる。
【実習項目】
口腔衛生学・衛生公衆衛生学実習の総括【一般目標（GIO）】
口腔衛生学、衛生公衆衛生学実習で学んだ内容を実践できるようにするために、学習内容の総括を行う。

【予習・復習】
予習・実習内容の確認をする（30分）
復習
・実習内容の理解を深めて知識の定着を図る（60分）【コアカリ】
B-2-4）①②B-4-1）②③
B-4-2）①④
G-3）⑩⑪

留意事項

社会と歯学の該当章を予習してくる。

授業以外の
学習方法

社会と歯学（衛生公衆衛生学、口腔衛生学）のテキスト及び衛生学・公衆衛生学実習のテキストを復習する。
１回の実習について、実習時間に等しい時間の予習と復習が必要である。

成績評価方法

実技：実習内容を十分に理解し、手順をふまえて実技を行うことができるかを評価する。
レポート：班ごとの研究成果を整理し纏めた内容について評価する。
研究発表・応答：研究内容を発表し、質疑に的確に応答できるかを評価する。
実習試験：衛生学・公衆衛生学の知識を理解し、応用能力があるかを評価する。

参照ホーム
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更新日付

2022/03/22 14:09

151

嶋﨑義浩 加藤一夫 野々山順也 橋
本周子 島中瑞季

薬学部
科目名（科目ナンバー）

開講学年

開講種別

2年

秋学期
前半・後
半

情報処理演習A212-474-20

曜日・時限
使用教室

木 3・4・5
金 3・4・5
パソコン室

単位数

必修・選択
担当者（所属講座）
授業形態、使用言語

1

必修
大井 義明 兒玉 大介
演習、日本語 （応用薬理学）

村木 克彦 波多野 紀行
鈴木 裕可 （薬効解析学）

築地 仁美 （薬学総合教育）

最も関連あるディプロマポリシー項目 人々の健康維持と医療の発展に携わるものとして求められる教養と倫理観とコミュニケーション能力を身につける。
【授業の概要】現代社会では、発展し続ける情報化社会を理解し、人工知能やビッグデータ等の情報・科学技術を活用しながら、医療・薬学を実践することが求められている。そのため情報・科学技術を活かす能力の涵養は、これからの医療薬学専門人に必須である。情報処理演習では、こうした能力を多面的に養う講義や演習を実施する。なお本演習は、データサイエンス科目であり、社会におけるデータ・AI 利活用の一部、データリテラシーの一部を担当する授業である。
【授業の到達目標】
社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AI を学ぶことの意義を理解する。
AI を活用した新しいビジネス / サービスを知る。どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る。さまざまな領域でデータ・AI が活用されていることを知る。データ・AI を活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る。データを適切に説明する技能を養う。データを扱うための技能を養う。これらの知識・技能を有機的に結びつけ、医療分野において人工知能やビッグデータ等を活用できる力を養う。

【授業の方法・方略】
講義と演習で授業を実施する。またコンピューターを用いた実技演習も行う。
パソコン室の利用状況と演習時の時間超過を考慮し、演習スケジュールを調整する。
【成績評価及びフィードバック方法】
個人レポート課題（100％）
個人レポート課題：PC を用いて、正確でわかりやすいレポートを作成することができる。また、課題について、講義内容を踏まえて適切にまとめ、正しい日本語で記述できる。
（フィードバック）学期末に、最終評価に関する総評を伝えます。
【教材】
教科書：プリント資料を配付する。
【オフィスアワー】
WebCampus を参照して下さい。

152

2

年

【授業の内容】【SBO コード】
1. オリエンテーション 発展し続ける情報化社会を理解し、人工知能やビッA-(5)-①-2,3,4,5, DS1-1
グデータ等の情報・科学技術を活用しながら、医療・薬学を実践する
A-(5)-①-2,3,4,5, DS2-3
2. 表計算ソフトの利用方法① データを扱う力を養う。Excel 関数で成績評価表を作成しデータの取り扱い方を学ぶ。
DS2-3：データの集計、データの並び替え・ランキング、データ解析ツール、
表形式のデータ
A-(5)-①-2,3,4,5, DS2-2
3. 表計算ソフトの利用方法② データを適切に説明する力を養う。実験デー
タからグラフを作成する。
DS2-2：データ表現、データの図表表現
A-(5)-①-2,3,4,5, DS2-2
4. 表計算ソフトの利用方法③ データを適切に説明する力を養う。実験デー
タからグラフを作成する。
DS2-2：データ表現、データの図表表現
A-(5)-①-2,3,4,5, DS2-2
5. 表計算ソフトの利用方法④ データを適切に説明する力を養う。不適切なグラフ表現を例示する。作成したグラフを比較し適切な表現方法を学ぶ。
DS2-2：データの比較、不適切なグラフ表現
A-(5)-①-2,3,4,5, DS2-2
6. ワープロソフトの利用方法
データを適切に説明する力を養う。グラフを貼り付けグラフ挿入のレポー
トを作成する。その過程で、適切なグラフ表現法について学ぶ。
DS2-2：データの比較、不適切なグラフ表現
A-(5)-①-2,3,4,5, DS1-1
7. 社会の変化を捉え、データサイエンスを学ぶ意義と活用を知る。
DS1-1：ビッグデータ , AI, Society 5.0, データ駆動型社会 , データ爆発 , AIの非連続進化 , 人と AI の関係性
A-(5)-①-2,3,4,5, DS1-2
8. データの収集と活用を知る。人口統計データ等（オープンデータ）を用いて、データの抽出・加工を行う。
DS1-2：・1 次データ、2 次データ、・データのオープン化（オープンデータ）、
構造化データ・非構造化データ
A-(5)-①-2,3,4,5, DS1-3
9. 多領域でのデータ・AI の活用を知る。コホート研究を例示し、ビッグデー
タの蓄積が医療における問題解決に有効であることを知る。
DS1-3：・仮説検証、知識発券、原因究明、計画策定、判断支援
A-(5)-①-2,3,4,5, DS1-2
10 データの収集と活用を知る。薬剤性有害事象（JADE study）のデータ抽
出とデータのメタ化。
DS1-2：データのメタ化、データ作成（ビッグデータとアノテーション）、
データのオープン化
A-(5)-①-2,3,4,5, DS1-5
11. データ・AI の活用で生まれる価値を知る。メタ化データの加工・分類・解析で、データ活用の有用性を理解する。
DS1-5：データサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工）
12. データ・AI の活用で生まれる価値を知る。メタ化データの加工・分類し・ A-(5)-①-2,3,4,5, DS1-5
解析で、データ活用の有用性を理解する。
DS1-5：データサイクル（探索的データ解析、解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決提案）

Ⅳ 授業計画（シラバス）【準備学習（予習・復習など）】
演習前にシラバスに記載されている到達目標について、演習書の関連する該当箇所に目を通して予習すること。演習後は、学んだ内容をよく理解・整理し、今後の学習に活かせるようにする。
各回の実習前後に、およそ 90 分を目安として予習・復習すること。

科目名（科目ナンバー）

製剤工学

A311-472-20

開講学年

開講種別

曜日・時限
使用教室

単位数

3年

秋学期

木3
204

1

必修・選択
担当者（所属講座）
授業形態、使用言語

必修
講義、日本語

山本 浩充
（製剤学）

最も関連あるディプロマポリシー項目 薬学分野における基礎的・専門的知識ならびに技能と態度を修得する。
【授業の概要】医薬品の有効性、安全性、信頼性の高い高品質な医薬品製剤を安定に、効率よく製造するためには、どのような環境で、どのような製法によってなされるかを解説する。製剤の機能を高めるための DDS 設計法についても取り上げる。具体的には、医薬品の製剤化のための単位操作及び製剤機械の原理と実際を説明する。更に、工業的規模での製造プロセス、高品質な医薬品を提供するために実施されるバリデーションや品質管理、GMP などの法令を取り上げる。製剤工学で講義する医薬品の創製、適正価格での医薬品の供給などを通じ、疾病に苦しむ人々の治療に貢献する倫理観・意識も身につける。製剤
工学では、コアカリキュラムの内容に加え、製剤分野に関連した AI・数理・データサイエンスの活用に関連する事項、独自の内容（アドバンスト）を含む。
【授業の到達目標】
製剤化の意義を理解するために、製剤設計および薬物送達システムに関する基本的事項を修得し、説明できる。
各種製剤の製造、品質などに関する基本的事項を修得し、説明できる。
薬物の投与形態や薬物体内動態の制御法などを工夫した薬物送達システム（DDS）に関する基本的事項を修得し、説明できる。
製剤プロセスや医療に活用され始めている Dx・AI 技術について知る。
Ⅳ 授業計画（シラバス）
年

3【準備学習（予習・復習など）】
各回の講義前後に、およそ 90 分を目安として、授業内容に関連する教科書の該当箇所の予習並びに講義内容、教科書、配布プリントをまとめ、復習すること。
【授業の内容】【SBO コード】
A-(1)-②-5, B-(2)-②-2, E3-(1)-①-3,4,
1. 製剤工学概論：製剤工学で何を学ぶのかを講義する。また、製剤学で学んだ
剤形について復習する。医薬品開発の流れと製剤学の寄与について説明でき
E5-(2)-②-2, E5-(2)-③-1, DS-1-3
る。医薬品開発に用いられ始めている AI 技術（研究開発など）について学ぶ。
2. 固形製剤の製法 1：粉砕プロセスの目的と用いられる機器およびそれらの粉砕機構、分級プ
E5-(1)-①-1,2,3,5, E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-2,
ロセスの目的と分級効率、混合プロセスと混合に用いられる機器の特徴について説明できる。 アドバンスト
3. 固形製剤の製法 3：造粒の目的と乾式・湿式造粒に用いられる機器についE5-(2)-①-1, E5-(2)-②-2, アドバンストて、その造粒原理と得られる粒子の特徴について説明できる。
4. 固形製剤の製法 4：乾燥機構と乾燥方法について説明できる。
E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-1,2, アドバンスト
5. 固形製剤の製法 5：錠剤の製法、機器、粉体の圧縮プロセスの機構について説明できる。 E5-(1)-④-1, E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-1,2, アドバンスト
6. 固形製剤の製法 6：コーティングの目的、錠剤や顆粒剤へのコーティングに用いE5-(1)-④-1,2, E5-(2)-①-1, E5-(2)-②-1,2,られる機器と特徴について説明できる。カプセル剤の製法について説明できる。
アドバンスト
7. DDS 製剤 1：製剤からの薬物溶出過程について、制御法、解析法を説明できる。 E5-(2)-①-1,2,5, E5-(2)-②-1, E5-(2)-③-1,
E5-(3)-①-1,2, E5-(3)-②-1,2,3, E5-(3)-③-1,2,3
製剤設計・粒子設計機能性材料を用いた製剤設計法（腸溶性、徐放性、放出制御製剤、速崩壊性錠剤など）について説明できる。
8. 無菌製剤の製造法、無菌製剤の製造プロセスについて説明できる。
E5-(1)-④-1, E5-(2)-①-1,4, E5-(2)-②-1,2
9. DDS 製剤 2：リポソーム製剤、マイクロスフェア製剤などの機能性 DDS
C4-(3)-②-2, C7-(1)-⑥-1, E2-(2)-④-1, E4-(1)-④-4,
製剤について説明できる。
E5-(1)-②-2, E5-(1)-④-1, E5-(2)-①-3,4, E5-(2)-③-1,
製剤と高分子 製剤と高分子、医用高分子について説明できる。
E5-(3)-①-1,2, E5-(3)-②-1,2,3, E5-(3)-③-1,2,3
10. 難水溶性化合物の溶解性改善手法について説明できる。
E5-(1)-①-5, E5-(2)-①-1,2, E5-(2)-②-1, E5-(2)-③-1,
E5-(3)-②-3, E5-(3)-④-1,2,3, アドバンスト
11. 品質保証 GMP、バリデーション、品質管理法の基本とその意義について
A-(1)-②-5, A-1-③-4,6, A-(1)-④-1,
説明できる。
B-(2)-②-1,3,4,5,7,11, B-(3)-②-3, E3-(1)-①-5,
アドバンスト
12. 製剤の品質管理、統計処理法（データの集計、データ解析、データ表現、
A-(1)-②-5, A-(1)-③-3, E3-(1)-⑤-1, E3-(1)-⑥-7,
可視化による異常検知など）について説明できる。
アドバンスト, DS-2-2, DS-2-3, DS-3-2
13. 製剤加工装置の IoT 化（情報セキュリティ（機密性、完全性、可用性））と製
アドバンスト, DS-1-3,4,5,6, DS-3-1剤プロセス（デジタルツイン、データの可視化、認識技術、自動化技術、挙動、軌跡の可視化）・医薬品供給の Dx 化（AI を活用したビジネスモデル、AI 最新技術の活用例、非構造化データ処理技術など）、スマートファクトリーについて知る。また、AI 社会原則、AI サービスの責任論、負の事例について知る。
【授業の方法・方略】
講義（製剤工学では、教科書、配付資料を基に講義形式で行う。製剤機械などは、実際に装置を運転しているビデオなどを利用しながら機械の特徴、得られる製品の特徴などを紹介し、学生の理解度を高めるようにする。）【成績評価及びフィードバック方法】
定期試験 70％ 講義内容を十分に理解し、製剤工学で設定した授業の到達目標ならびに各講義に設定した SBOs をふまえた上で設問に対して論述できる。
課題 30％ 講義内容を判りやすく適切にまとめる。
（フィードバック）定期試験結果を掲示する際に、試験の解答状況に関してコメントを掲示する。
【教材】
教科書：最新製剤学（廣川書店）
参考書：すぐに役立つ粒子設計・粒子加工技術（じほう）【オフィスアワー】
WebCampus を参照してください。

153

科目名（科目ナンバー）

医薬品情報学◆A311-476-12

開講学年

3年

開講種別

曜日・時限
使用教室

春学期

水1
204

単位数

必修・選択
担当者（所属講座）
授業形態、使用言語

1（臨床薬学）
必修
講義、日本語 浦野 公彦 （医療薬学）河原 昌美 安藤 基純

尾関 佳代子 （実践薬学）

最も関連あるディプロマポリシー項目 薬学分野における基礎的・専門的知識ならびに技能と態度を修得する。
【授業の概要】医薬品開発時の物理化学的情報、薬理学的情報を正しく把握し、薬物治療に必要な情報を収集・評価・加工し、提供するための手法を身につける。
【実務経験を活かした教育内容】 臨床現場で想定される医療者や患者からの質問を想定し授業で学んだ手法を用いて情報提供できるような授業内容を想定する。
【授業の到達目標】
医療チームおよび患者に必要な情報を提供するために、情報を収集・評価し、個別化医療に対応するように加工・提供することができる。
【準備学習（予習・復習など）】
講義前には、教科書の該当部分を読み、必要な知識と到達目標について予習する。受講後は、重要な単語の意味を復習し、必要に応じて使えるようにする。日常的に出会う医薬品情報を批判的に吟味する習慣をつける。

【成績評価及びフィードバック方法】
定期試験： 70％、小テスト：30％ 授業の内容を十分に理解し、授業の到達目標をふまえた上で、設問に対して回答できる。
（フィードバック） 定期試験終了後に、解答状況に関するコメントを伝えます。
【教材】
教科書：医薬品情報学第 2 版（化学同人）
参考書：薬局から研究を発信しよう！（薬事日報社）【オフィスアワー】
WebCampus を参照してください。

154

3

年

【授業の方法・方略】
プリント資料を配布し、パワーポイントを使用した口述講義を行う。単元毎に確認テストで理解を深める。

Ⅳ 授業計画（シラバス）【授業の内容】【SBO コード】
E3-(1)-①-1,2,3,4, A-(1)-②-4
1. 医薬品を取り扱う上で必須の医薬品情報を列挙し、医薬品情報にかかわる職種と役割について概説できる。医薬品の開発過程、市販後に行われる試験と得られる医薬品情報について概説できる。（河原）2. 医薬品情報に関係する代表的な法律や制度とレギュラトリーサイエンスについて概説で
E3-(1)-①-5, E3-(1)-②-1,2,3,
きる。一次資料、二次資料、三次資料の違いと利用法を学ぶ。（河原）3. 医薬品にかかる情報をどのようにして入手するか学ぶ。インタビューフォーム、添付文
E3-(1)-②-4,5,6
書の記載項目、利用方法を学ぶ。（河原）E3-(1)-③-1,2,3,4,5, DS-1-4
4. ガイドライン、海外の資料、データベースから必要な情報を収集、加工し、医療従事者に提供できるようになる。複合グラフ、2 軸グラフなど可視化されたデータを読み、理解する。（河原）E3-(1)-④-1,2,3,4, DS-2-1
5. EBM の基本概念と代表的な臨床研究法のエビデンスレベルについて概説できる。臨床研究論文の批判的吟味、メタアナリシスの結果を説明できる。母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解について概説できる。（浦野）6. 生物統計における基本的な統計量の意味と違いの説明、代表的な分布、パラメトリック、 E3-(1)-⑤-1,2,3,4,5, DS-2-1
ノンパラメトリック検定、二群間の差の検定の理解と説明。データの種類、分布、代表値、ばらつきを理解する。（浦野）E3-(1)-⑤-6,7, E3-(1)-⑥-1,2,3,
7. 主な回帰分析、基本的な生存時間解析法、臨床研究の代表的な手法と特徴、バイアスとアドバンスト, DS-2-1
交絡、疫学研究デザインを概説できる。実例に基づき、誤差の扱い、クロス集計、打ち切りや脱落データについて理解する。（尾関）E3-(1)-⑥-4,5,6, DS-2-2
8. 副作用の因果関係を評価するアルゴリズムを概説できる。優越性試験と非劣性試験の違いについて説明できる。介入研究の計画上の技法、ランダム化と盲検化を概説できる。
データ表現を読み取ることができる。（安藤）
E3-(1)-⑥-7,8,9, DS-2-3
9. 統計解析時の注意点について概説できる。介入研究の効果指標について説明し、エンド
ポイントの違いを説明できる。臨床研究の結果の主なパラメータを説明し、計算できる。
データの集計について理解する。（安藤）
E1-(4)-1,2,4, E2-(1)-③-1,4,
10. 薬物の作用毒性の関連、有害事象と薬物乱用による健康リスクの観点を概説できる。薬E2-(1)-④-1物依存症について説明できる。神経系の疾患に用いられる薬物の基本構造と薬効の関連を概説できる。（外部講師）
E3-(2)-①-1,2, E3-(2)-②-1,2,3,4,
11. 患者情報の情報源と収集方法について学ぶ。患者情報の記載方法および守秘義務と管理
DS-1-4の重要性について学ぶ。大規模データを解析し、情報処理によって導かれる結論を理解する。（尾関）12. 薬物治療において、遺伝的素因、年齢的要因を考慮し注意すべき点を説明できる。臓器E3-(3)-①-1,2,3, E3-(3)-②-1,2,
機能低下時に薬物動態を考慮し注意すべき点を説明できる。（尾関）E3-(3)-③-1,2,3E3-(1)-⑦-1,2,3, E3-(3)-④-1,2,3,
13. 医薬品の比較、評価、採用と選択に必要な項目と意義の説明。薬物療法に影響する生理E3-(3)-⑤-1,2
的要因、特殊状態での注意点、患者情報に基づく薬物治療の計画・立案、コンパニオン
診断と薬物治療の関係が説明できる。（河原）科目名（科目ナンバー）

開講学年

開講種別

曜日・時限
使用教室

単位数

基礎薬学演習Ⅰ

1年

春学期

金 4・5
4201・4202・
4203・202

1

A112-478-10

必修・選択
担当者（所属講座）
授業形態、使用言語

村木 克彦
必修（薬効解析学）演習、日本語各講座教員

最も関連あるディプロマポリシー項目 人々の健康維持と医療の発展に携わるものとして求められる教養と倫理観とコミュニケーション能力を身につける。
【授業の概要】基礎学力の習得度及び自分自身の能力・特性を知るとともに、愛知学院大学薬学部で学んでいくための学習スキルを身につける。また、基礎的なデータリテラシーを身につけると共に、データ駆動型社会の伸展がもたらす問題やリスクについて理解する。さらにプレ PBL
では、薬害及び重篤な副作用について討議・発表することにより、将来医療人として活躍するための意欲を醸成する。本科目は本学独自の科目である。
当該授業はデータサイエンス科目の一部でもある。データサイエンス基礎のうち、2. データリテラシー（2-2. データを説明する、2-3. デー
タを扱う）、3. データ・AI 利活用における留意事項（3-1. データ・AI を扱う上での留意事項、3-2. データを守る上での留意事項）を担当する。
【授業の到達目標】
愛知学院大学薬学部で学んでいく自覚をもち、大学での学習に必要なスタディスキルを身につける。また、基礎的なデータリ
テラシーを身につけ、データ・AI 利活用における留意事項について理解する。さらに、プレ PBL では課題より問題点を見出し、回避する手段を考えることで、医療人に求められる薬剤師の職能、倫理観に関する基本的事項を修得することを目標とする。
Ⅳ 授業計画（シラバス）
年

1【準備学習（予習・復習など）】
演習前にシラバスに記載されている授業内容及び到達目標を理解し、各自で関連事項を予習すること。演習後は演習内容（プリント、ノート）を読み返して復習すること。
各回の演習前後に、およそ 90 分を目安として予習・復習すること。
【授業の内容】【SBO コード】
基礎教育, DS3-2
1. 新入生研修会：プレ PBL1 およびデータサイエンス教育
愛知学院大学薬学部で学ぶ意欲を醸成する。またインターネットの負の側面を知るとともに、ネットリテラシーを身に着ける。
2. 新入生研修会：プレ PBL2
基礎教育
愛知学院大学薬学部で学ぶ意欲を醸成する。
3. データサイエンス教育
DS2-2, DS2-3, DS3-1
表計算ソフトを用いたデータ処理を実践することで、基礎的なデータリテラ
シーを身につける。また、データ・AI 利活用における留意事項を知り、理解する。
4. ジェネリックスキルテスト（PROG テスト）
ジェネリックスキル
自身のリテラシーやコンピテンシーを知る。
5. プレイスメントテスト 1
リメディアル教育
薬学の基礎としての生物学の習得度を知る。
6. プレイスメントテスト 2
リメディアル教育
薬学の基礎としての化学の習得度を知る。
7. プレイスメントテスト 3
リメディアル教育
薬学の基礎としての物理学、数学の習得度を知る。
8. ジェネリックスキルテスト（PROG テスト）総評
ジェネリックスキル
自身のリテラシーやコンピテンシーを理解する。
9. プレイスメントテスト総評
リメディアル教育
薬学を学んでいく上での自身の基礎学力を理解する。
10. スタディスキル 1（尾関：非常勤教員、茂木：薬学部教育支援室）
基礎教育
DVD 教材を視聴し、要点を書きだす能力を身につける。
基礎教育
11. スタディスキル 2（尾関：非常勤教員、茂木：薬学部教育支援室）
DVD 教材を視聴し、要点を書きだす能力を身につける。
A-(1)-③-1,7
12. プレ PBL3（薬物治療学講座、薬剤学講座、生体機能化学講座教員）
薬害被害者の話を聴いて、その薬害の問題点を見出し、回避する手段を考え、討論する。
A-(1)-③-1,5,6
13. プレ PBL4（薬物治療学講座、薬剤学講座、生体機能化学講座教員）
代表的な薬害及び重篤な副作用について、問題点を見出し、回避する手段を考え、討論する。
【授業の方法・方略】
愛知学院大学薬学部で学ぶ準備をし、意欲を醸成する。まず、プレイスメントテスト及びジェネリックスキルテストにより、自身の入学時の学習到達度及び能力・特性を確認するとともに、総評により理解を深める。次に、大学の講義の受講に必要な学習スキルを身につける。プレ PBL では、学生を 1 グループあたり 6-7 人にグループ化して、PBL 学習を行う。
【成績評価及びフィードバック方法】
スタディスキル試験：30％ 授業内容に関する設問に正しく解答できる。
プレ PBL：70％ 個人レポート（20％）、討議態度・内容（30％）（教員が討議への積極性などを評価）、学生の自己評価・
学生間のピア評価（20％）（学生間で貢献度などをピア評価）にて行う。
（フィードバック） 学期末に、最終評価に関する総評を伝えます。
【教材】
教科書：配付プリント等【オフィスアワー】
WebCampus を参照して下さい。

155

文学部

宗教
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために
Ⅱ 授業 ・試験 ・成績.

宗教文化学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位

グレーゾーン

16 単位

卒業要件単位=

128 単位

教養教育科目（36 単位）
分

.
.

76 単位

+

・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

野

要件単位
分野合計
内訳

1年次

2年次

教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系
教養 基幹科目

Ⅳ カリキュラム

外国 語科目Ⅴ 諸資 格の取 得.

専門教育科目

○卒業要件の確認ポイント

Ⅲ 履修 関連事 項
Ⅵ カリキュラムマップ

.

+

社会系
自然系

24単位
（注1）

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

第1外国語

6単位

文化事情
健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

第2外国語

4年次

4単位

主題系

10単位

3年次

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②
英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、24単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。

グレーゾーン（16 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、
実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

Ⅶ 諸規 則

.

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①** スペイン語

グレーゾーン

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

16単位

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①* キャリア・デザイン②.

Ⅷ 教室 見取図* インターンシップ②* 地域連携学 A・B・C・D

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 24 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 16 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
* いずれか2単位のみグレーゾーンに算入** スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

156

宗教
文化学科

Ⅰ 大学で 学ぶために.

カリキュラム概要
専門教育科目（76 単位）
分野

要件単位
合計 内訳

2年次

3年次

宗教学入門Ⅰ・Ⅱ、仏教学入門Ⅰ・Ⅱ、禅学入門Ⅰ・Ⅱ

4年次

各②

Ⅱ 授業・ 試験・成績

.

8単位

1年次

地域宗教文化Ⅰ - Ⅰ・Ⅰ - Ⅱ、地域宗教文化Ⅱ - Ⅰ・Ⅱ - Ⅱ、地域宗教文化Ⅲ - Ⅰ・Ⅲ - Ⅱ

専門
基礎科目

宗教文化史Ⅰ・Ⅱ、仏教の歴史Ⅰ・Ⅱ

4単位

4単位

各②
各②

宗教学英書入門Ⅰ・Ⅱ、仏教漢文入門Ⅰ・Ⅱ、パーリ語入門Ⅰ・Ⅱ、サンスクリット語入門Ⅰ・Ⅱ 各②.

Ⅲ 履修関 連事項

専門
基礎語学

禅宗史Ⅰ・Ⅱ

各②（注）

64単位

基礎セミナーⅡ②

宗教と民俗文化Ⅰ・Ⅱ、比較宗教史Ⅰ・Ⅱ、宗教社会学Ⅰ・Ⅱ、
宗教心理学Ⅰ・Ⅱ、宗教人類学Ⅰ・Ⅱ、宗教教理学Ⅰ・Ⅱ、
インド仏教の思想Ⅰ・Ⅱ、日本仏教の思想Ⅰ・Ⅱ、
仏教美術Ⅰ・Ⅱ、禅と芸術Ⅰ・Ⅱ 各②

宗教文化セミナーⅠ・Ⅱ
仏教文化セミナーⅠ・Ⅱ
禅文化セミナーⅠ・Ⅱ

4単位

Ⅳ カリキュラム

専門
一般科目
Ⓐ

比較宗教思想Ⅰ・Ⅱ、仏典講読Ⅰ・Ⅱ、仏教の中国的展開Ⅰ・Ⅱ、中国仏教の思想Ⅰ・Ⅱ、仏教の日本的展開Ⅰ・Ⅱ、禅語録講読Ⅰ・Ⅱ、禅の思想Ⅰ - Ⅰ・Ⅰ - Ⅱ、禅の思想Ⅱ - Ⅰ・Ⅱ - Ⅱ、教化布教特講、行持の基礎、
坐禅Ⅰ・Ⅱ、西洋古典の文化Ⅰ・Ⅱ、西洋の思想Ⅰ・Ⅱ、インドの思想Ⅰ・Ⅱ、
中国の思想Ⅰ・Ⅱ、日本の思想Ⅰ・Ⅱ、日本の仏教Ⅰ・Ⅱ 各②.

基礎セミナーⅠ ②

各②

各②

4単位

総合セミナーⅠ・Ⅱ

卒業論文

4単位

卒業論文

合計

76単位

各②

④

Ⅴ 諸資格 の取得

総合セミナー.

現代社会と宗教Ⅰ・Ⅱ、現代社会と仏教Ⅰ・Ⅱ※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
※「教化布教特講」と「行持の基礎」
は原則宗内生のみ履修可能。
.

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次

3年次

4年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②.

長期インターンシップ④（詳細についてはP.54・55を参照）

Ⅷ 教室見 取図

.

算入しない

2年次

Ⅶ 諸規則

自由選択
科目

卒業要件に

Ⅵ カリキュラムマップ（注）
春学期に基礎セミナーⅠを履修する者は、秋学期開講の地域宗教文化Ⅰ-Ⅱをあわせて履修することが望ましい。

157

歴史学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために
Ⅱ 授業 ・試験 ・成績.

歴史学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目40 単位

専門教育科目+80 単位

グレーゾーン=

8 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（40 単位）

Ⅲ 履修 関連事 項

.

分

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

1年次

4単位

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

+教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

第1外国語

6単位

.

Ⅴ 諸資 格の取 得

主題系

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

外国 語科目Ⅵ カリキュラムマップ

Ⅶ 諸規 則.

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

36単位

第2外国語

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

文化事情

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）【英語】
英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語・スペイン語】
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①

エレクティブ【英語】
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、
英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語】
Ⅲ（読解）・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、
Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、会話Ⅰ・Ⅱ 各①

健康総合
科学科目

合計

2単位
40単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①※「教養教育科目」において、40単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）.

Ⅷ 教室 見取図

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②
長期インターンシップ④※詳細についてはP.54・55を参照

158

歴史学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で 学ぶために

専門教育科目（80 単位）
要件単位

3年次

日本史概説 Ⅰ・Ⅱ、東洋史概説 Ⅰ・Ⅱ、西洋史概説 Ⅰ・Ⅱ、イスラム圏史概説、考古学概説 Ⅰ・Ⅱ
史学概論 Ⅰ・Ⅱ、考古学概論

10単位

各②

各②

東西交渉史 Ⅰ・Ⅱ、国際関係史 Ⅰ・Ⅱ各②

基礎講読 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、
東洋史A・B、
西洋史A・B、
イスラム圏史、
考古学A・Bの各基礎講読から２科目
（４単位）
を選択

8単位

特殊講義 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、考古学A・B、地域史C、世界史C、
文化財科学Cの特殊講義から４科目
（８単位）
を選択
専門講読 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、
考古学A・Bの各専門講読から２科目（４単位）
を選択

4単位

基礎演習Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、
考古学A・Bの各基礎演習から２科目（４単位）
を選択

8単位

特殊研究 Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、イスラム圏史、考古学A・B、
地域史C、世界史C、文化財科学Cの特殊研究から４科目( ８単位）を選択.

Ⅳ カリキュラム

4単位

Ⅲ 履修関 連事項

4単位

専門
一般科目
（注1）

4年次

Ⅱ 授業・ 試験・成績

専門基礎
科目

2年次

.

18単位

1年次

.

分 野

8単位

卒業論文 ⑧.

専門演習Ⅰ・Ⅱ 各②
日本史A・B、東洋史A・B、西洋史A・B、
イスラム圏史、考古学A・Bの各専門演習から２科目( ４単位）を選択

自然地理学Ⅰ・Ⅱ、★古文書学Ⅰ・Ⅱ、日本民俗学Ⅰ・Ⅱ、日本の思想Ⅰ・Ⅱ、中国の思想Ⅰ・Ⅱ、
東アジア史Ⅰ・Ⅱ、西洋の思想Ⅰ・Ⅱ、美術の歴史Ⅰ・Ⅱ、西洋古典の文化（ラテン語)Ⅰ・Ⅱ、
地域考古学Ⅰ・Ⅱ、☆考古学基礎野外演習A・B（注３） 各②

12単位
Ⓐ

合計

80単位

※80単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

（注1）
基礎講読・専門講読・特殊講義・特殊研究は｢Ⅰ・Ⅱ｣をセットで履修してください。
（注2）
専門教育科目（選択科目）のうち４単位は専門一般科目の必要最低単位数を超えた単位で振替ができます。
（注3）★｢古文書学Ⅰ・Ⅱ」は日本史コース専攻者の必修科目ですので、同コース専攻者は必ず４単位修得してください。
☆「考古学基礎野外演習」「考古学専門野外演習｣は考古学コース専攻者の選択必修科目ですので、同コース専攻者は必ず２単位ずつ修得してください。

.

Ⅶ 諸規則

グレーゾーン（8 単位）

Ⅵ カリキュラムマップ

アジア諸国史、西欧文明史Ⅰ・Ⅱ、欧米諸国史Ⅰ・Ⅱ、☆考古学専門野外演習A・B（注3）、海外の考古学Ⅰ・Ⅱ 各②.

地理学A・B、地誌、組織社会学Ⅰ・Ⅱ、文化人類学Ⅰ・Ⅱ、
中国文化史入門、韓国・朝鮮文化史入門 各②

選択科目
（注２）

Ⅴ 諸資格 の取得

卒業論文

4単位

要件単位

1年次

2年次

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

3年次

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

4年次

各①

各①

* キャリア・デザイン②.

* インターンシップ②

8単位

Ⅷ 教室見 取図

グレーゾーン* 地域連携学 A・B・C・D

各②

・「教養教育科目」の要件 40 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 80 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（20 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 8 単位を超えた場合は、12 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
＊いずれか2単位のみグレーゾーンに算入

159

英語英米
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために
Ⅱ 授業 ・試験 ・成績.

英語英米文化学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目

+

36 単位

76 単位

+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）

Ⅲ 履修 関連事 項

.

分

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

4単位

1年次

2年次

自然系

20単位
（注1）

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資 格の取 得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

社会系

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系.

専門教育科目

外国 語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

Ⅶ 諸規 則

.

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②
長期インターンシップ④※詳細についてはP.54・55を参照.

Ⅷ 教室 見取図

160

英語英米
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で 学ぶために

専門教育科目（76 単位）
要件単位
内訳

1年次

2年次

3年次

.

Ⅱ 授業・ 試験・成績

各①

Culture through EnglishⅡa・Ⅱb 各②
Oral CommunicationⅡa・Ⅱb、English for TOEICⅡa・Ⅱb、Reading Ⅰa・Ⅰb、Writing Ⅰa・Ⅰb 各①

26単位

Japanese Culture through English a・b
Reading Ⅱa・Ⅱb、Writing Ⅱa・Ⅱb 各①
English Camp ②Introduction to Living Overseas、TOEFLⅠ、Power-Up English Ⅰ 各①.

TOEFL Ⅱ、TOEFL Ⅲ、Power-Up English Ⅱ、Online Communication in English
Business English、English through Movies、Reading Fiction in English 各①

4単位

English for TOEIC Ⅲa・Ⅲb
Current Aﬀairs、Historical Aﬀairs、Power-Up English Ⅲ
Study Tour Ⅰ〜Ⅲ

a・b②

英語学概論a・b、日英語比較a・b、英語の歴史a・b
アメリカ文化研究Ⅰa・Ⅰb、アメリカ文化研究Ⅱa・Ⅱb、アメリカ文学研究a・b
イギリス文化研究Ⅰa・Ⅰb、イギリス文化研究Ⅱa・Ⅱb、イギリス文学研究a・b
アジア・オセアニア文化研究Ⅰa・Ⅰb、アジア・オセアニア文化研究Ⅱa・Ⅱb
国際研究Ⅰa・Ⅰb、国際研究Ⅱa・Ⅱb、比較文化論、大衆文化論
英語研究特講Ⅰa・Ⅰb、英語研究特講Ⅱa・Ⅱb
アメリカ文化特講Ⅰa・Ⅰb、アメリカ文化特講Ⅱa・Ⅱb
イギリス文化特講Ⅰa・Ⅰb、イギリス文化特講Ⅱa・Ⅱb
アジア・オセアニア文化特講Ⅰa・Ⅰb
国際研究特講Ⅰa・Ⅰb、国際研究特講Ⅱa・Ⅱb

10単位

各②

Ⅳ カリキュラム

専門専攻科目

20単位

各①

各②
キャリアデザイン

Ⅲ 履修関 連事項

英語発展科目

英語科目

英語 基礎 科目

Culture through English Ⅰa・Ⅰb 各②
Oral CommunicationⅠa・Ⅰb、English for TOEICⅠa・Ⅰb

4年次

.

分 野

各②

4単位

合計

76単位

.

卒業論文

基礎演習Ⅱ ②
英米文化演習a・ｂ

各②
総合演習 a・b
卒業論文

各②

④

※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
.

Ⅵ カリキュラムマップ

12単位

Ⅴ 諸資格 の取得

専門演習科目

基礎演習Ⅰ ②

要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①** スペイン語
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

16単位

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①* インターンシップ②* 地域連携学 A・B・C・D

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（16 単位まで修得可）* いずれか2単位のみグレーゾーンに算入** スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

161

Ⅷ 教室見 取図

* キャリア・デザイン②.

グレーゾーン

Ⅶ 諸規則

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①.

グレーゾーン（16 単位）

日本
文化学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために
Ⅱ 授業 ・試験 ・成績.

日本文化学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目

+

36 単位

76 単位

+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）

Ⅲ 履修 関連事 項

.

分

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

4単位

1年次

2年次

自然系

20単位
（注1）

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資 格の取 得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

社会系

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系.

専門教育科目

外国 語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

Ⅶ 諸規 則

.

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.40を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②※長期インターンシップ④（詳細についてはP.54・55を参照）.

Ⅷ 教室 見取図

162

日本
文化学科

カリキュラム概要
Ⅰ 大学で 学ぶために

C

24
4単位

4単位

各②
日本の古典文学Ⅰ・Ⅱ、日本の近代文学Ⅰ・Ⅱ

仏教と文化Ⅰ・Ⅱ、美術の歴史Ⅰ・Ⅱ

現代社会学Ⅰ・Ⅱ、文化人類学Ⅰ・Ⅱ

各①

各②、書道文化1Ⅰ・Ⅱ

各①

Ⅳ カリキュラム

日本語の教育Ⅰ・Ⅱ、古典文学研究Ⅰ・Ⅱ、近代文学研究Ⅰ・Ⅱ、
禅と日本文化Ⅰ・Ⅱ、社会調査法Ⅰ・Ⅱ、家族と社会Ⅰ・Ⅱ、
日本文化特講6 〜 10 各② 書道文化3 〜 5Ⅰ・Ⅱ 各①
講読Ⅰ・Ⅱ

各②

4単位

演習Ⅰ・Ⅱ

各②

2単位

世界のなかの日本文化Ⅰ・Ⅱ、アジアのなかの日本文化Ⅰ・Ⅱ

各②

.

4単位

Ⅴ 諸資格 の取得

合計

各①

上級英会話Ⅰ・Ⅱ

Ⓑ

単位

3群

各②

日本語の音声Ⅰ・Ⅱ、日本語の文法Ⅰ・Ⅱ、日本語の表現Ⅰ・Ⅱ、中国の古典Ⅰ・Ⅱ、
仏教と芸術Ⅰ・Ⅱ、日本文化特講1 〜 5 各② 書道文化2Ⅰ・Ⅱ 各①

30単位

22

各②

各②

日本民俗学Ⅰ・Ⅱ

日本文化史Ⅰ・Ⅱ

各②

各②

日本の思想Ⅰ・Ⅱ、書道の歴史、書論

フレッシュマン英会話Ⅰ・Ⅱ

2群

各②

Ⅲ 履修関 連事項

D

各②

言語と文化Ⅰ・Ⅱ
日本文学の歴史Ⅰ・Ⅱ

4年次

.

4単位

言語学Ⅰ・Ⅱ、日本語学Ⅰ・Ⅱ

3年次

.

B

2年次

.

4単位

1年次

Ⅱ 授業・ 試験・成績

A

単位Ⓐ

1群

要件単位
合計 内訳

4単位

総合演習Ⅰ・Ⅱ

8単位

卒業論文

76単位

各②

⑧

※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位

.

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①* キャリア・デザイン②* インターンシップ②
各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 16 単位を超えた場合、残りの 8 単位までは、Ⓐ→Ⓑの順でそれぞれ 4 単位を上限に「専門教育科目」に算入される。
* いずれか2単位のみグレーゾーンに算入** スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

163

Ⅷ 教室見 取図

* 地域連携学 A・B・C・D

.

16単位

各①

Ⅶ 諸規則

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①** スペイン語

グレーゾーンⅥ カリキュラムマップ

グレーゾーン（16 単位）

.

分野

.

専門教育科目（76 単位）グローバル
英語学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために
Ⅱ 授業 ・試験 ・成績.

グローバル英語学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目

30 単位

82 単位

+

グレーゾーン

16 単位

卒業要件単位=

128 単位

教養教育科目（30 単位）
分.

Ⅲ 履修 関連事 項

野

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

主題系

4単位

26単位

Ⅴ 諸資 格の取 得

文化事情

.

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

専門教育科目

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

第2外国語

外国語科目

Ⅵ カリキュラムマップ

.

+

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）【英語】
英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語・スペイン語】
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①

エレクティブ【英語】
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①【ドイツ語・中国語・フランス語・韓国語】
Ⅲ（読解）・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、会話Ⅰ・Ⅱ 各①

健康総合
科学科目

合計

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、
人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、
情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②

2単位
30単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①※「教養教育科目」
において、30単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。

グレーゾーン（16 単位）
要件単位

1年次

2年次

海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

3年次
各①

.

Ⅶ 諸規 則スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

4年次

各①* キャリア・デザイン②

グレーゾーン

16単位* インターンシップ②* 地域連携学 A・B・C・D

各②「他学部・他学科科目」で修得した単位（16 単位まで修得可）.

Ⅷ 教室 見取図「教養教育科目」のうち、30 単位を超えて修得した科目の単位「専門教育科目」について、82 単位を超えて修得した科目の単位「単位互換」で修得した単位（注）＊いずれか2単位のみグレーゾーンに算入164グローバル
英語学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で 学ぶために

専門教育科目（82 単位）
分野

卒業要件（82単位）

1年次

2年次

3年次

4年次

.

各①

Ⅱ 授業・ 試験・成績

Oral CommunicationⅠａ・Ⅰｂ 、ListeningⅠa･Ⅰb、WritingⅠa･Ⅰb、Intensive ReadingⅠa･Ⅰb、Extensive ReadingⅠa･Ⅰb、TOEICⅠa･Ⅰb

Oral CommunicationⅡa･Ⅱb 、Listening Ⅱa・Ⅱb、WritingⅡa･Ⅱb、Intensive ReadingⅡa･Ⅱb、Extensive ReadingⅡa･Ⅱb、TOEICⅡa･Ⅱb
英文法ａ・ｂ 各②

36単位

各①

Oral CommunicationⅢa･Ⅲb、WritingⅢa･Ⅲb、Intensive ReadingⅢa･Ⅲb、Comprehensive Reading a、b

英語技能
各①
各①

Discussion & Debate a・b

各①
Reading ＆ Writing a・b

2単位

各①

異文化理解入門②
国際ビジネス入門、観光入門、英語学入門、言語・文化と教育入門、
経済・金融基礎、観光地理、英語学基礎 各②
通訳・翻訳入門、通訳・翻訳基礎.

各②

北米事情、イギリス事情、オセアニア事情、英語で学ぶ日本事情
産官学連携講座Ⅰ・Ⅱ

各②

各②
産官学連携講座Ⅲ・Ⅳ、観光法規a・b、英語発音法a・b

各②

通訳法a・b、翻訳法a・b、Interpreter Guide、Media English a・b、
Business English a・b、貿易・実務英語a・b、国際関係論、社会言語学、
日英語比較論、第2言語習得論、英語文学a・b、児童英語教育論 a・b
各②

英語
16
キャリア
コース

②

語学研修事前講座②

語学研修

4単位

Study Abroad②
海外事情② ※海外事情は感染症の流行などの特別な事情がある場合にのみ開講する14単位

専門ゼミⅠa・Ⅰｂ

.

基礎ゼミ②

Ⅶ 諸規則

ゼミ・
卒業研究・
論文

Ⅵ カリキュラムマップ

英語教育実践法

.

各 コー ス最 低 単 位

観光実務論 a・b、観光ビジネス論a・b、English for Tourism、
ホスピタリティ論、観光政策論a・b、エアライン特別講座Ⅰ・Ⅱ、
ホテル・旅館論、コンテンツ・ツーリズム、Interpreter Guide 各②

観光コース

Ⅴ 諸資格 の取得

26単位

.

2単位

Ⅳ カリキュラム

6単位

専門Ⅲ 履修関 連事項

TOEFLⅡa･Ⅱb

グレーに算入.

TOEFLⅠa･Ⅰb

各①

各②
専門ゼミⅡa・Ⅱｂ 各②、卒業研究・論文④

自由選択科目（卒業要件に算入せず）

卒業要件に
算入しない

3年次

4年次

.

自由選択
科目

2年次

Ⅷ 教室見 取図

1年次

※サービスラーニング演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各②

長期インターンシップ④※詳細についてはP.54・55を参照

165

商学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 履修 関連事 項.

商学科の卒業要件単位について卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
Ⅲ 授業・試験・成績

.

分

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

野

外国 語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.13を参照。

グレーゾーン（14 単位）
1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規 則要件単位

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）14単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「キャリア教育科目」の要件 2 単位を超えて修得した科目の単位・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件14単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」に算入される。

（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ
（基礎）
のみ開講

166

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
要件単位
内訳

2年次

.

流通・マーケティングコース

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
分野

総計

1年次

3年次

4年次

基礎 科目

商学入門②

16単位

経済学A・B、流通論A・B、情報リテラシー A・B
会計学A・B

各②

各②.

Ⅱ 履修関 連事項

簿記ⅠA・ⅠB

各②

基幹科 目

金融論A・B、保険論A・B

16
単
位 ★から
8単位

各②
財務会計論A・B

各②★マーケティング論A・B、★小売経営論A・B、★国際ビジネス論A・B、★経営学A・B

4単位★ビジネス情報論A・B、情報社会論、情報倫理、データ分析Ⅰ・Ⅱ

各②

各②

.

Ⅲ 授業・試験・成績

消費者行動論 ②

各②
各④

管理会計論A・B、国際会計論A・B、税務会計論A・B、会計監査論、
財務諸表分析、生命保険論、損害保険論、国際金融論A・B、
ビジネス・ファイナンス論 各②

応用科 目

Ⅲ類

コンピュータシステム論、データ構造とアルゴリズム、Webデザイン、マルチメディア論、
プログラミング入門、プログラミングⅠ、情報産業論 各②

Ⅳ カリキュラム

76
単位

原価会計論A・B、銀行論、証券論A・B 各②

情報ネットワーク論、情報セキュリティ、ソフトウェア開発論、コンピュータグラフィックス、先端情報システム論、
データベースⅠ・Ⅱ、プログラミングⅡ・Ⅲ 各②
各②

Ⅳ類

商学特論Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅹ

各②

経営者講座
資格取得講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

Ⅴ 諸資格の取得

商学特論Ⅰ・Ⅴ・Ⅸ.

Ⅱ類

上級簿記A・B.

簿記ⅡA・ⅡB②

各②

Ⅴ類

ビジネス英語ⅠA・ⅠB、ビジネス英語ⅡA・ⅡB、英書講読A・B、
貿易英語、Business Conversation A・B 各②

4単位

各②

Ⅶ類

中部経済論、地域ビジネス論、エリア・リサーチⅠ・Ⅱ・Ⅲ、
企業と法、総合民法、租税法A（基礎） 各②

2単位

演習科目

演習Ⅰ②

10単位

演習Ⅱ④

演習Ⅲ④、卒業論文④

応用商学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ・Ⅶ・Ⅷ・Ⅸ・Ⅹ・Ⅺ・Ⅻ・ⅩⅢ・ⅩⅣ・ⅩⅤ・ⅩⅥ

各②

Ⅵ カリキュラムマップ

Ⅵ類

日本経済論A・B、財政学A・B、イノベーション論 、
ベンチャー・ビジネス論、ロジスティクス論、中小企業経営論.

Ⅰ類

流通政策A・B、製品戦略論、ブランド論、サービス・マーケティング論、
マーケティング・リサーチ論、ビジネス・リサーチ、広告論、国際商務論A・B、国際マーケティング論A・B、貿易政策A・B、
経営管理論、経営組織論 各②

12単位※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位
キャリア
教育科目

.

1年次

2年次

キャリア・デザインⅠ②

キャリア・デザインⅡ②

２単位以上
修得

3年次

4年次

キャリア・デザインⅢ②

産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

各②

インターンシップ②※2単位を超えて修得した単位は14単位まで「グレーゾーン」に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

Ⅶ 諸規則

キャリア教育科目（2 単位）

2年次

3年次

4年次

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 B・C・D 各②※長期インターンシップ④

167※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.62・63を参照）

経営学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 履修 関連事 項.

組織マネジメントコース
卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目+36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
Ⅲ 授業・試験・成績

.

分

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

2年次

自然系

20単位
（注1）

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

社会系

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系
.

4単位

1年次

外国 語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.17を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規 則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ各②、地域連携学 B・C・D

各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.62・63を参照）

168

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
.

要件単位
総計
内訳

3年次

4年次

各②

単位

経営と情報Ⅰ・Ⅱ、初級簿記Ⅰ・Ⅱ 各②
会計学入門Ⅰ・Ⅱ、生産管理論Ⅰ・Ⅱ、マーケティング管理論Ⅰ・Ⅱ、人事管理論Ⅰ・Ⅱ 各②

バーチャルカンパニーⅠA・ⅠB

12

NPO 経営論 、組織論Ⅰ・Ⅱ ベンチャービジネス実践研究、
バーチャルカンパニーⅡ A・Ⅱ B
各②
中級簿記Ⅰ・Ⅱ、上級簿記Ⅰ・Ⅱ、特別経営講座A・B・C・D・E

各②

金融論、国際金融論、経営工学、経営心理学Ⅰ・Ⅱ、財政学 A・B、国際貿易論 A・B
原価計算Ⅰ・Ⅱ、現代経済学 A・B、国際経営論Ⅰ・Ⅱ、国際マーケティング論、
財務管理論Ⅰ・Ⅱ、企業経営特論 A・B・C・D、
国際コミュニケーションⅠ・Ⅱ 各②

単 位Ⓐ

76

会計監査、ファイナンス分析、管理会計Ⅰ・Ⅱ 、
グローバル戦略論、国際会計論Ⅰ・Ⅱ、財務会計Ⅰ・Ⅱ、
財務諸表分析、マーケティング戦略論Ⅰ・Ⅱ、
労働経済学 A・B、ロジスティクス論、多国籍企業論、中小企業経営論、中小企業事例研究 各②

基礎演習②

演習・
外国語
科目

ビジネス英語Ⅰ・Ⅱ、海外体験演習

単位

2

各②

ビジネス英語Ⅲ・Ⅳ
専門演習Ⅱ・Ⅲ各②

Ⅴ 諸資格の取得

専門演習Ⅳ・Ⅴ 各②
卒業論文④

各②

.

専門演習Ⅰ②

Ⅳ カリキュラム

Ⅱ群

民法、会社法、税法、中部経済論、公共経営論、地域ビジネス論 、エリア・リサーチA・B・C 各②

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ群

応用
科目

単位

48

各②

Ⅱ 履修関 連事項

コ ース 指定 科目 単 位

経営科学Ⅰ・Ⅱ、イノベーション論、コミュニケーション論、環境ビジネス論、経営環境論、企画論、事業計画論、企業倫理、コーポレート・ガバナンス、経営戦略Ⅰ・Ⅱ、
経営統計Ⅰ・Ⅱ、リーダーシップ論、モチベーション論、サービスマネジメント、
プログラミングⅠ・Ⅱ、データベースⅠ・Ⅱ、ベンチャービジネス論 各②.

経営入門Ⅰ・Ⅱ

20

基礎
科目

2年次

.

1年次

.

分野

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）

情報リテラシーⅠ・Ⅱ 各①

4

経営管理実習ⅠA・B・C・D、ビジネス・ゲーム実習A・B 各①

単位

実習
科目

経営管理実習ⅡA・B・C・D

各①※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

グレーゾーン（16 単位）
2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 1）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

専門教育科目

16単位

キャリア
・
デザイン
科目

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

キャリア・デザインⅠ・Ⅱ 各②、基礎経営実務⑥
キャリア・デザインⅢ・Ⅳ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ、ビジネス能力、インターンシップ 各②
キャリア・デザインⅤ・Ⅵ

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで算入可）※グレーゾーンの要件16単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」Ⓐに算入される（注1）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

169

Ⅶ 諸規則

教養教育科目

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

.

1年次

.

要件単位

Ⅵ カリキュラムマップ

分野

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 履修関 連事項.

生産マーケティングコース
卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目+36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
Ⅲ 授業・試験・成績

.

分

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

2年次

自然系

20単位
（注1）

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

社会系

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系
.

4単位

1年次

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.17を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ各②、地域連携学 B・C・D

各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.62・63を参照）

170

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
.

要件単位
総計
内訳

1年次
経営入門Ⅰ・Ⅱ

20

3年次

4年次

各②

経営と情報Ⅰ・Ⅱ、初級簿記Ⅰ・Ⅱ 各②

単位

基礎
科目

2年次

会計学入門Ⅰ・Ⅱ、生産管理論Ⅰ・Ⅱ、マーケティング管理論Ⅰ・Ⅱ、人事管理論Ⅰ・Ⅱ 各②

バーチャルカンパニーⅠA・ⅠB

グローバル戦略論 , ロジスティクス論 , 多国籍企業論 ,中小企業経営論 , 中小企業事例研究 ,マーケティング戦略論Ⅰ・Ⅱ ,バーチャルカンパニーⅡＡ・ⅡＢ
各②

12

各②

.

中級簿記Ⅰ・Ⅱ、上級簿記Ⅰ・Ⅱ、特別経営講座A・B・C・D・E

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ群

応用
科目

単位

48

各②

Ⅱ 履修関 連事項

コ ース 指定 科目 単 位

経営科学Ⅰ・Ⅱ , イノベーション論 , 環境ビジネス論 , 企画論 , 経営工学 , 経営統計Ⅰ・Ⅱ ,国際マーケティング論 , サービスマネジメント , プログラミングⅠ・Ⅱ ,データベースⅠ・Ⅱ , ベンチャービジネス論 , 経営戦略Ⅰ・Ⅱ , 国際経営論Ⅰ・Ⅱ 各②.

分野

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）

コミュニケーション論 , 経営環境論 , 事業計画論 , 企業倫理 , コーポレート・ガバナンス ,金融論 , 国際金融論 , 経営心理学Ⅰ・Ⅱ , リーダーシップ論 , モチベーション論 ,
原価計算Ⅰ・Ⅱ , 現代経済学Ａ・Ｂ , 財務管理論Ⅰ・Ⅱ ,企業経営特論Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ , 国際コミュニケーションⅠ・Ⅱ , 財政学Ａ・Ｂ ,国際貿易論Ａ・Ｂ 各②

単 位Ⓐ

76

.

Ⅳ カリキュラム

会計監査、ファイナンス分析、管理会計Ⅰ・Ⅱ、
国際会計論Ⅰ・Ⅱ、ＮＰＯ経営論、財務会計Ⅰ・Ⅱ、
財務諸表分析、組織論Ⅰ・Ⅱ、ベンチャービジネス実践研究、
労働経済学Ａ・Ｂ 各②

基礎演習②

演習・
外国語
科目

ビジネス英語Ⅰ・Ⅱ、海外体験演習

単位2

ビジネス英語Ⅲ・Ⅳ
専門演習Ⅱ・Ⅲ

各②
専門演習Ⅳ・Ⅴ 各②
卒業論文④

各②

情報リテラシーⅠ・Ⅱ 各①

4単位

経営管理実習ⅠA・B・C・D、ビジネス・ゲーム実習A・B 各①
経営管理実習ⅡA・B・C・D

各①

Ⅴ 諸資格の取得専門演習Ⅰ②

実習
科目

各②

.

Ⅱ群

民法、会社法、税法、中部経済論、公共経営論、地域ビジネス論 、エリア・リサーチA・B・C 各②※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

.

要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 1）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

専門教育科目

16単位

キャリア
・
デザイン
科目

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

キャリア・デザインⅠ・Ⅱ 各②、基礎経営実務⑥
キャリア・デザインⅢ・Ⅳ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ、ビジネス能力、インターンシップ 各②
キャリア・デザインⅤ・Ⅵ

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで算入可）※グレーゾーンの要件16単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」Ⓐに算入される（注1）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

171

Ⅶ 諸規則

教養教育科目

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①.

分野

Ⅵ カリキュラムマップ

グレーゾーン（16 単位）

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 履修関 連事項.

会計コース
卒業するためにはⅦ.諸規則「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目+36 単位

専門教育科目76 単位+

グレーゾーン=

16 単位

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
Ⅲ 授業・試験・成績

.

分

要件単位
分野合計
内訳

野

宗教学

4単位

2年次

自然系

20単位
（注1）

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

社会系

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

人文系
.

4単位

1年次

外国語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.17を参照。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規則

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ各②、地域連携学 B・C・D

各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.62・63を参照）

172

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要
.

要件単位
総計
内訳

1年次
経営入門Ⅰ・Ⅱ

20

3年次

4年次

各②

経営と情報Ⅰ・Ⅱ、初級簿記Ⅰ・Ⅱ 各②

単位

会計学入門Ⅰ・Ⅱ、生産管理論Ⅰ・Ⅱ、マーケティング管理論Ⅰ・Ⅱ、人事管理論Ⅰ・Ⅱ 各②.

各②

経営科学Ⅰ・Ⅱ , 金融論 , 国際金融論 , 経営統計Ⅰ・Ⅱ , 原価計算Ⅰ・Ⅱ , 財務管理論Ⅰ・Ⅱ ,プログラミングⅠ・Ⅱ , データベースⅠ・Ⅱ 各②
会計監査 , ファイナンス分析 , 管理会計Ⅰ・Ⅱ ,国際会計論Ⅰ・Ⅱ , 財務会計Ⅰ・Ⅱ , 財務諸表分析

12

特別経営講座A・B・C・D・E

各②

各②バーチャルカンパニーⅠA・ⅠB

各②

イノベーション論 , コミュニケーション論 , 環境ビジネス論 , 経営環境論 , 企画論 ,事業計画論 , 企業倫理 , コーポレート・ガバナンス , 経営工学 , 経営心理学Ⅰ・Ⅱ ,リーダーシップ論 , モチベーション論 , 現代経済学Ａ・Ｂ , 国際マーケティング論 , サー
ビスマネジメント , ベンチャービジネス論 , 企業経営特論Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ ,経営戦略Ⅰ・Ⅱ , 国際経営論Ⅰ・Ⅱ , 国際コミュニケーションⅠ・Ⅱ ,財政学Ａ・Ｂ , 国際貿易論Ａ・Ｂ
各②

単 位Ⓐ

76

Ⅱ群

民法、会社法、税法、中部経済論、公共経営論、地域ビジネス論 、エリア・リサーチA・B・C 各②
基礎演習②

単位

ビジネス英語Ⅲ・Ⅳ
専門演習Ⅱ・Ⅲ

各②

各②

専門演習Ⅳ・Ⅴ 各②
卒業論文④

4年次

情報リテラシーⅠ・Ⅱ 各①

4単位

経営管理実習ⅠA・B・C・D、ビジネス・ゲーム実習A・B 各①
経営管理実習ⅡA・B・C・D

Ⅴ 諸資格の取得専門演習Ⅰ②

実習
科目

各②

.

ビジネス英語Ⅰ・Ⅱ、海外体験演習

2

Ⅵ カリキュラムマップ

演習・
外国語
科目

Ⅳ カリキュラム

グローバル戦略論 , ロジスティクス論 , 多国籍企業論 ,ＮＰＯ経営論 , 組織論Ⅰ・Ⅱ , 中小企業経営論 ,中小企業事例研究 , ベンチャービジネス実践研究 ,マーケティング戦略論Ⅰ・Ⅱ ,バーチャルカンパニーⅡＡ・ⅡＢ , 労働経済学Ａ・Ｂ 各②

Ⅲ 授業・試験・成績

Ⅰ群

単位

48

応用
科目

Ⅱ 履修関 連事項

コース指定科目 単位

中級簿記Ⅰ・Ⅱ、上級簿記Ⅰ・Ⅱ

.

基礎
科目

2年次

.

分野

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）

各①※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

要件単位

1年次

2年次

3年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 1）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

専門教育科目

16単位

キャリア
・
デザイン
科目

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

キャリア・デザインⅠ・Ⅱ 各②、基礎経営実務⑥
キャリア・デザインⅢ・Ⅳ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ、ビジネス能力、インターンシップ 各②
キャリア・デザインⅤ・Ⅵ

各②

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで算入可）※グレーゾーンの要件16単位を超えた場合は、8単位まで「専門教育科目」Ⓐに算入される（注1）スペイン語はⅠ
（基礎）
、Ⅱ
（基礎）
のみ開講

173

Ⅶ 諸規則

教養教育科目

英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

.

分野

.

グレーゾーン（16 単位）

経済学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 履修 関連事 項.

経済学科（2020年度以降学生）の卒業要件単位について卒業するためにはⅧ.諸規則「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
Ⅲ 授業・試験・成績

.

分

.

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

Ⅴ 諸資格の取得

.

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

外国 語科目Ⅵ カリキュラムマップ.

野

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

22単位
（注1）

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②

主題系

4単位

第1外国語

4単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①

第2外国語

8単位

文化事情
健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

（注1）
「教養基幹科目」
において、22単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.15を参照。

グレーゾーン（14 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

.

Ⅶ 諸規 則

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）14単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 22 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位
・「キャリア教育科目」のうち、「キャリア教育科目」の要件 2 単位を超えて修得した科目の単位・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件14単位を超えた場合は、8単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。

（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

174

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要

16単位

.
各②
経済政策論A・B
社会政策論A・B
日本経済論A・B

国際経済学A・B
金融論A・B
財政学A・B 各②

ミクロ経済学Ⅲ
マクロ経済学Ⅲ
公共経済学A・B
農業経済学A・B
現代産業論A・B

国際貿易論A・B
国際金融論A・B
開発経済学A・B
会計学A・B
金融システム論

地域経済論
経済情報処理Ⅰ
経済情報処理Ⅱ
国際法A・B
各②

計量経済学A・B
日本経済史A・B
西洋経済史A・B
労働経済学A・B
環境経済学A・B
都市経済学A・B
地方財政論A・B
経済情報論A・B
社会思想史

社会保障論
産業組織論
中小企業論
金融政策論
ファイナンス論
アジア経済論
欧米経済論
多国籍企業論各②

総合民法

租税法A（基礎）

企業と法

行政法Ⅰ（総論）A

第三類

環境ビジネス論
行政法Ⅰ（総論）B
行政法Ⅱ（各論）
企業倫理 各②

中部経済論
地域ビジネス論

エリア・リサーチⅠ
エリア・リサーチⅡ

エリア・リサーチⅢ
各②

専門演習Ⅰ②

専門演習Ⅱ④

各②

Ⅳ カリキュラム

第二類

発展科 目

財務会計論A・B
国際会計論A・B
マーケティング論A・B
国際マーケティング論

専門演習Ⅲ④

.

第四類

専門講読Ⅰ
（英語）・Ⅱ（英語） 各②

Ⅴ 諸資格の取得

卒業論文④
注2016年度以降入学者のみ

必修を
含め
14単位

Ⅲ 授業・試験・成績

経済統計学A・B
経済学史A・B
一般経済史A・B

第一類
76
単
位
Ⓐ

4年次

Ⅱ 履修関 連事項

基幹科目

3年次

.

20単位

ミクロ経済学Ⅰ・Ⅱ
マクロ経済学Ⅰ・Ⅱ
経済数学Ⅰ・Ⅱ
キャリア英語Ⅰ・Ⅱ
情報リテラシー A・B

2年次

.

基礎科目

1年次

.

要件単位
総計 内訳

分野

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）

専門講読Ⅲ
（英語）②
キャリア英語Ⅲ・Ⅳ、経済学特講Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ・Ⅶ

各②

ビジネス英語A・B
経済学特講Ⅰ

経済学特講Ⅱ
経済学特講Ⅲ

各②※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

分野

要件単位

.

1年次

2年次

3年次

4年次

キャリア・デザインⅠ②
キャリア・デザインⅡ②

２単位

キャリア・デザインⅢ②
各②.

産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

Ⅶ 諸規則

キャリア
教育科目

インターンシップ②※2単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

Ⅵ カリキュラムマップ

キャリア教育科目（2 単位）

卒業要件に
算入しない

2年次

3年次

4年次

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 B・C・D 各②※長期インターンシップ④※2015年度以降入学生のみ履修可能（詳細についてはP.54・55を参照）

175

法学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 履修 関連事 項.

法律学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
Ⅲ 授業・試験・成績

.

分

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

野

外国 語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.15を参照。

グレーゾーン（14 単位）
要件単位

Ⅶ 諸規 則

.

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

14単位
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位・「単位互換科目」で修得した単位「キャリア教育科目」で修得した単位（14 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 14 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
「他学部・他学科科目」で修得した単位（14単位まで修得可）（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ
（基礎）
のみ開講

176

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
要件単位
合計 内訳

分 野
入門科目

1年次

2年次

3年次

法学、刑法Ⅰ（総論）A、民事法入門、憲法入門

4年次

各②

憲法Ⅰ
（統治）
②

公法

行政法Ⅰ
（総論）
Ａ②

単位

基本科目

22

民法

.

刑法Ⅱ
（各論）
Ａ・Ｂ

Ⅱ 履修関 連事項

刑法Ⅰ
（総論）
Ｂ②

刑事法

各②

民法Ⅰ
（総則）
、民法Ⅱ（物権） 各②
民法Ⅲ（債権総論）
、民法Ⅳ
（契約）
、民法Ⅵ
（不法行為等）
、民法Ⅶ
（親族）

商法

会社法Ⅰ
（機関Ａ）
・会社法Ⅱ（機関Ｂ）

国際関係法

国際法Ⅰ
（総論）
Ａ・Ｂ

各②

.

民事訴訟法入門②

各②

Ⅲ 授業・試験・成績

民事訴訟法

各②

政治学

政治学原論、政治過程論

各②

基礎法

宗教法、法哲学Ａ・Ｂ、法制史Ａ・Ｂ、外国法Ａ・Ｂ

商法

10
単位

社会経済法

各②
各②

.

民法Ⅴ
（担保物権）
、民法Ⅷ
（相続）

P.
56

会社法Ⅲ（設立・株式）、会社法Ⅳ（資金調達・組織再編）、商取引法A・B、保険法A・B
民事訴訟法Ａ・Ｂ、民事執行・保全法、倒産処理法

政治経済

各②

各②

各②

労働法Ａ・Ｂ、経済法Ａ・Ｂ、知的財産法Ａ・Ｂ

各②

国際法Ⅱ
（紛争処理法）Ａ・Ｂ、国際私法Ａ・Ｂ

各②

行政学Ａ・Ｂ、財政学Ａ・Ｂ、経済原論Ａ・Ｂ

各②

法律実務Ⅰ・Ⅱ

特殊講義

.

総合民法②

資格支援

各④
特殊講義Ⅰ〜ⅩⅤ 各②（Ⅰ租税法A(基礎）、Ⅱ租税法B(応用)、Ⅲ金融商品取引法、Ⅳ証券市場論と法、
Ⅴ企業法特講、Ⅵ国際経済法、Ⅹドイツ法A、Ⅺドイツ法B、ⅩⅢ家族法)

（注3）

他学部連携

保険論Ａ・Ｂ（商）、企業倫理（経営）、金融論Ａ・Ｂ(経済)外部機関連携

法実務概論Ⅰ（司法）、法実務概論Ⅱ（地域行政）、法実務概論Ⅲ（現代の社会課題）、
法実務概論Ⅳ・Ⅴ 各②

演習

基礎演習Ⅰ②（注3）

各②

基礎演習Ⅱ②

専門演習Ⅰ④

専門演習Ⅱ④

法職演習Ⅰ②（注4）

法職演習Ⅱ② （注4）

法職演習Ⅲ② （注4）

外国書演習Ⅰ④

外国書演習Ⅱ④※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
（注3）分野ごとの要件単位は定められていないが、Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。
（注4）各科目２科目４単位まで卒業要件単位Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

要件単位

.

1年次

2年次

3年次

4年次

キャリア・デザインⅠ②

キャリア
教育科目

２単位以上
修得
（注5）

キャリア・デザインⅡＡ・ⅡＢ

各②

インターンシップ②
キャリア・デザインⅢ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

各②（注5）2単位を超えて修得した単位は14単位までグレーゾーンに算入され、8単位までⒶ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

1年次

Ⅶ 諸規則

キャリア教育科目（2 単位）

Ⅵ カリキュラムマップ

6単位

Ⅴ 諸資格の取得

発展科 目

国際関係法

刑事訴訟法Ａ・Ｂ、少年法

︶参照

民事訴訟法

行政法Ⅰ
（総論）
Ｂ、行政法Ⅱ（各論）、地方自治法、自治体法務

.

民法

各②

Ⅳ カリキュラム

単位 Ⓐ

76

憲法Ⅱ
（人権）
Ａ・Ｂ

※ 科目 一覧 ︵刑事法

コース特定科目から

公法

各②

2年次

3年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

4年次
各②、地域連携学Ｂ・Ｃ・Ｄ

各②※長期インターンシップ④（詳細についてはP.62、63を参照）

177

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために
Ⅱ 履修 関連事 項.

現代社会法学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目36 単位+

専門教育科目76 単位+

キャリア教育科目

２単位+

グレーゾーン

14 単位=

卒業要件単位

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
Ⅲ 授業・試験・成績

.

分

宗教学

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

Ⅴ 諸資格の取得

主題系

4単位

第1外国語

6単位

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②.

教養基幹科目Ⅳ カリキュラム

.

野

外国 語科目

第2外国語

10単位

文化事情
.

Ⅵ カリキュラムマップ

健康総合
科学科目

2単位

合計

36単位

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 各①
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （１言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （１科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
※
外国人留学生の外国語科目の履修についてはP.15を参照。

グレーゾーン（14 単位）
要件単位

Ⅶ 諸規 則

.

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーンドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

14単位
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」のうち、「教養基幹科目」の要件 20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 76 単位を超えて修得した科目の単位・「単位互換科目」で修得した単位「キャリア教育科目」で修得した単位（14 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 14 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「専門教育科目」に算入される。
「他学部・他学科科目」で修得した単位（14単位まで修得可）（注2）スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ
（基礎）
のみ開講

178

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で学ぶために

専門教育科目（76 単位）
野

要件単位
合計 内訳

導入科目

10単位

1年次

2年次

3年次

4年次

法学、憲法入門、人権論、刑事法入門、民事法入門、民法Ⅰ(総則)、司法制度入門、政治学入門 各②
行政法A②

公法

行政法B②
刑法（総論）
・（各論） 各②（注3）

民事法

Ⅱ 履修関 連事項

基礎科 目

刑事法

.

分

民法Ⅱ（物の利用と法）、民法Ⅲ（財産取引と法）、損害賠償と法

政治学

政治学原論②

国際

国際法の構造と機能②
法と社会、情報と法、現代社会と犯罪

社会

各②

各②

.

Ⅲ 授業・試験・成績

法と倫理、紛争解決と法、環境と法、NPO と法、メディアと法、
ジャーナリズム論、民事裁判と法、刑事裁判と法、 行政紛争と法 各②
福祉社会と法、現代社会と家族

福祉

各②

社会保障と法、家族と福祉、ジェンダーと法（総論）・（各論）、少年法（手続）・（処遇） 各②
企業と法、企業の運営と法

企業

金融担保と法、消費者と法、現代社会と保険、交通災害と補償、企業の資金調達・再編と法、企業取引と法、 労働と法、 各②

（注3）

各②

.

地方政治、日本政治史

発展科 目

Ⅳ カリキュラム

単位Ⓐ

76

政治

各②

地方自治と法、国家と宗教、日本の行政、西洋政治史、政党史、政治思想史、比較政治 各②
国際法と平和、国際政治史

国際各②
国際機構と法、国際紛争と法、国際人権と法、国際関係論

各②

総合民法②

資格支援

.

各④

Ⅴ 諸資格の取得

法律実務Ⅰ・Ⅱ特殊講義Ⅰ〜ⅩⅤ 各②（Ⅰ租税法A(基礎)、Ⅱ租税法B(応用)、Ⅲ金融商品取引法、Ⅳ証券市場論と法、Ⅴ企業法特講、Ⅵ国際経済と法）

他学部連携

金融論Ａ・Ｂ(商)、コーポレートガバナンス(経営)、社会政策論Ａ・Ｂ(経済)、社会思想史(経済) 各②

外部機関連携

法実務概論Ⅰ（司法）、法実務概論Ⅱ（地域行政）、法実務概論Ⅲ（現代の社会課題）、
法実務概論Ⅳ・Ⅴ 各②

6単位
（注3）

基礎演習Ⅱ②

専門演習Ⅰ④

専門演習Ⅱ④

法職演習Ⅰ② （注4）

法職演習Ⅱ② （注4）

法職演習Ⅲ② （注4）

外国書演習Ⅰ④

外国書演習Ⅱ④※76単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
（注3）
分野ごとの要件単位は定められていないが、Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。
（注4）
各科目２科目４単位まで卒業要件単位Ⓐ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

Ⅵ カリキュラムマップ

演習

基礎演習Ⅰ②.

特殊講義

キャリア教育科目（2 単位）
2年次

3年次

4年次

.

1年次

Ⅶ 諸規則

要件単位

キャリア・デザインⅠ②

キャリア
教育科目

２単位以上
修得
（注5）

キャリア・デザインⅡＡ・ⅡＢ

各②

インターンシップ②
キャリア・デザインⅢ、産官民提携講座Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ・Ⅵ

各②（注5）2単位を超えて修得した単位は14単位までグレーゾーンに算入され、8単位までⒶ「専門教育科目」（76単位）に算入される。

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

1年次

2年次

3年次

※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

4年次
各②、地域連携学Ｂ・Ｃ・Ｄ

各②※長期インターンシップ④（詳細についてはP.62、63を参照）

179

総合政策学部

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために
Ⅱ 授業 ・試験 ・成績.

総合政策学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目

20 単位

96 単位

=

卒業要件単位

128 単位

教養教育科目（20 単位）
卒業要件

分野

分野合計

宗教学

1年次

内訳

4単位

宗教学Ⅰ・Ⅱ

2年次

3年次

4年次

各②

人文系：心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ 各②
社会系：法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、
歴史学A-Ⅰ・A-Ⅱ・B-Ⅰ・B-Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②
自然系：数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ 各②
教養セミナーⅢ・Ⅳ

各①

主題系:仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、
人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
健康の科学 各②

20単位
16単位

.

Ⅴ 諸資 格の取 得

外国語科目

Ⅵ カリキュラムマップ

.

12 単位

・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養 基幹科目

Ⅳ カリキュラム

Ⅶ 諸規 則.

グレーゾーン+○卒業要件の確認ポイント.

Ⅲ 履修 関連事 項.

専門教育科目

+

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）
、会話Ⅰ・
韓国語
Ⅱ 各①
スペイン語（注 1）
Ⅰ a・Ⅱ a・Ⅰ b・Ⅱ b・Ⅰ c・Ⅱ c 各①
日本語（注 2）
Ⅰ d・Ⅱ d・Ⅰ e・Ⅱ e 各①
スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ

健康総合
科学科目

各①
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

海外事情科目

海外事情Ⅰ・Ⅱ各②、 海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①※教養教育科目において20単位を超えた場合、「グレーゾーン」に算入される。
（注1）
スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講（注2）
外国人留学生のみ履修可能

グレーゾーン（12 単位）
分野

要件単位

1年次

2年次

キャリア・デザインⅠ、キャリア対策Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

キャリア・

.

Ⅷ 教室 見取図

12単位
その他

4年次

各②

キャリア・デザインⅡ、インターンシップ、社会と倫理
心理学実験Ⅰ・Ⅱ 各①

デザイン科目

グレーゾーン

3年次

各②、

・「教養教育科目」のうち、20 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の「リテラシー科目」、「基盤科目」、「展開科目」で必要最低単位を超えた単位
・「単位互換科目」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（12 単位まで修得可）

180

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

要件単位

情報リテラシーⅠ・Ⅱ**

社会統計学Ⅰ、データ分析Ⅰ

Ⅲ 履修関 連事項

各②

ロジカルシンキングⅠ・Ⅱ、問題解決技法、プランニング論、
ファシリテーション、空間デザイン 各②
総合政策概論②
政策規範論、政策過程論、政策評価論

各②
各②

.
法学入門、環境学入門、グローバリゼーション論、生命論

各②

単位

日本現代史、世界現代史、組織意思決定、数理意思決定

各②

政治理論、政治過程論、日本政治論、比較政治論、現代行政論、
日本行政論、地方自治論、地域政策、合意形成論、NPO・NGO論

各②

経済政策、財政学Ⅰ・Ⅱ、金融論Ⅰ・Ⅱ、環境政策、
環境評価論、環境マネジメント論、環境共生論、国際環境論

国際
クラスター

国際関係史、国際関係論、国際安全保障論、外交政策、国際機構論、
人間の安全保障論、国際開発論、国際協力論、国際政治経済論、国際社会論 各②

社会・文化
クラスター

各②

表象文化論、多文化共生社会論、コミュニティ論、社会政策、機会均等論、格差社会論、男女共生社会論、生涯学習社会論、現代教育論、教育政策 各②

24単位

情報法、情報倫理、情報社会論、マスメディア論、コミュニケーション論、
情報システム論、情報ネットワーク論、情報インタフェース論
マルチメディア論、情報産業論 各②

人間科学
クラスター

生涯発達心理学、青年心理学、人格心理学、メンタルヘルス論、社会心理学、
対人認知論、心理診断法、行動科学、生命健康科学、生態学 各②

総合領域

総合政策a・b・c・d・e・f
リサーチ・プロジェクトⅠa・Ⅰb

各②

リサーチ・プロジェクトⅡa・Ⅱb

16単位

各②

リサーチ・プロジェクトⅢa・Ⅲb

各②

リサーチ・プロジェクト
Ⅳa・Ⅳb 各②
(注3）「*」の中より8単位選択して修得する必要がある。
(注4）8単位まで「基盤科目」に算入される。「基盤科目」が22単位を超えた場合、「グレーゾーン」に算入される。

Ⅶ 諸規則

リサーチ・
プロジェクト各②

Ⅵ カリキュラムマップ

情報・メディア
クラスター

Ⅴ 諸資格 の取得

展開科 目

経済・環境
クラスター

.

（注4）

.

単位

政治学基礎、経済学基礎、国際関係学基礎、社会学基礎、情報科学基礎、人間科学基礎

Ⅳ カリキュラム

基盤科目
政治・行政
クラスター

各②

社会調査論Ⅱ、社会統計学Ⅱ、データ分析Ⅱ

*

96

各②

社会調査論Ⅰ②

2単位

6単位

各②

イングリッシュ・プロジェクトⅠ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

（注3）

22

各①、日本語表現法Ⅰ②

日本語表現法Ⅱ②

*

8単位

各②

.

プラクティカル英語Ⅰ・Ⅱ（注3）

プランニング
リテラシー

各②

コミュニケーション英語Ⅰa・Ⅰb・Ⅱa・Ⅱb・Ⅲa・Ⅲb・Ⅳa・Ⅳb

（注3）

6単位

リサーチ
リテラシー

4年次

Ⅱ 授業・ 試験・成績

34
単位

リ テ ラ シー科 目

言語
リテラシー

3年次

プログラミングⅠ・Ⅱ、データベース

（注3）
14単位

2年次

.

4単位

情報
リテラシー

1年次

.

分野

Ⅰ 大学で 学ぶために

専門教育科目（96 単位）

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
3年次

4年次

.

2年次

Ⅷ 教室見 取図

1年次
自由選択
科目

卒業要件に
算入しない

キャリア・デザイン②※サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ、地域連携学 A・B・C・D 各②
長期インターンシップ④（※詳細についてはP.52・53を参照）

181

心身科学部

健康科学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために

健康科学科の卒業要件単位について卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
専門教育科目

教養教育科目Ⅱ 授業 ・試験 ・成績

24 単位

.

（専門選択科目を除く）

+

92 単位

+

グレーゾーン

12 単位

卒業要件単位=

128 単位

○卒業要件の確認ポイント
・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（24 単位）.

Ⅲ 履修 関連事 項

宗教学

教養 基幹科目

Ⅳ カリキュラム

.

分 野

4単位

2年次

3年次

4年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②
心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、 教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、
産業と科学Ⅰ・Ⅱ、ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ 各②、教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

主題系

英語（注1）

6単位
20単位

外国 語科目

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目 ナンバ リング

.

4単位

1年次

人文系

.

Ⅴ 諸資 格の取 得Ⅶ 諸規 則

.

要件単位
分野合計
内訳

英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ 、英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ

各①

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

エレクティブドイツ語
Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語（注 2）

健康総合
科学科目

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ

海外事情科目
合計

海外事情Ⅰ・Ⅱ

24単位

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①※ 「教養教育科目」
において、24単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1） 外国人留学生の外国語科目の履修はP.42参照（注2） スペイン語はⅠ（基礎）、Ⅱ（基礎）のみ開講

グレーゾーン（12 単位）
分

野

要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

ボランティア演習①、手話②

専門
選択科目

健康キャリア論、インターンシップ、人格心理学、心理学研究法、手話演習 各②
海外健康・スポーツ論、心身科学特論 各②

12単位

.

Ⅷ 教室 見取図

グレーゾーン

その他【グレーゾーンに算入される単位】
・「教養教育科目」の要件 24 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 92 単位を超えて修得した科目の単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（18 単位まで修得可）※ グレーゾーンの要件 12 単位を超えた場合、6 単位までⒶ「専門展開科目」に算入される。

182

健康科学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で 学ぶために

専門教育科目（92 単位）
要件単位

専門
基礎科目

12単位

1年次

2年次

3年次

健康医学入門
（医学総論を含む）、健康心理学入門、健康スポーツ科学入門、健康脳科学入門、プレセミナーⅠ・Ⅱ
解剖学、学校保健（学校安全等を含む）
、生理学

各②

各②

衛生学・公衆衛生学、学習認知心理学､ 救急・応急処置、健康医学（内科学を含む）、健康統計学、
言語学総論・各論、生涯発達心理学、スポーツ栄養学、スポーツ心理学、精神医学・精神保健、病理学、分子遺伝学、リハビリテーション医学 各②

24単位
以上

社会福祉・教育(社会保障制度、リハビリテーション概論及び関係法規を含む)、
小児科学、ストレス科学論、生活習慣病論、救急・応急処置演習 各②
薬理概論、養護概説Ⅰ・Ⅱ、体力測定・評価

各②.

Ⅲ 履修関 連事項

健康開発科学科目

運動生理学、小児保健学、微生物・免疫学、予防医学、栄養生化学、学校保健演習、健康情報と医学、生涯健康論、介護概論 各②
健康運動指導実技（アクアビクス）・（エアロビック）、健康運動指導実技（ジョギング・ウォーキング）、
レクリエーションスポーツ実習Ⅰ 各①
運動生理学演習、体力測定・評価演習、海外の生涯教育、学習情報の収集と提供、企業内教育論、生涯学習社会論 各②

Ⅱ 授業・ 試験・成績

専門
基幹科目

4年次

.

分 野

運動療法論、レクリエーションスポーツ論、健康相談（カウンセリング）、
食物化学（食品学を含む）、臨床栄養学、看護学 各②
看護演習②、看護実習④
環境健康医学、喫煙と健康、先端医療概論、長寿科学、母性看護学、メンタルヘルス 各②
レクリエーションスポーツ実習Ⅱ ①
運動療法演習、レクリエーションスポーツ演習、社会心理学 各②
体育原理②

保健体育実践演習

.
②

言語聴覚障害総論、口腔機能論（臨床歯科医学を含む） 各②

健康科学総合演習Ⅰ・Ⅱ

16単位
以上

各②

.
.

専門セミナーⅠ・Ⅱ 各②
卒業論文⑧、臨床実習⑫
（注3）

Ⅶ 諸規則

専門総合
科目

耳鼻咽喉学、心理測定法、失語症Ⅱ、高次脳機能障害学、言語発達障害学Ⅱ
脳性麻痺・学習障害論、発声発語障害学Ⅰ（音声障害）
・Ⅲ（器質性構音障害総論・各論）
発声発語障害学Ⅳ（運動障害性構音障害総論・各論）、嚥下障害総論・各論、吃音
聴覚障害・視覚聴覚二重障害（小児聴覚障害、成人聴覚障害を含む）、補聴器、人工内耳
言語機能評価学演習、心理診断学演習、言語聴覚心理評価学、
特殊演習１a(コミュニケーション障害学)・１b(コミュニケーション障害学)
特殊演習2a(言語聴覚嚥下障害学)・2b(言語聴覚嚥下障害学)、3b(認知神経心理学) 各②

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナ ンバリング

言語聴覚科学科目

遺伝・画像診断学、臨床神経学、形成外科学、口腔外科学、音声・言語・聴覚医学（神経系の構造、機能及び病態を含む）、
音声・言語・聴覚系神経医学、臨床心理学、音声学総論・各論、言語発達学、音響学・聴覚心理学、
言語聴覚障害診断学、失語症Ⅰ、言語発達障害学Ⅰ､ 発声発語障害学Ⅱ(機能性構音障害総論・各論)、
聴力検査、言語聴覚学基礎演習、言語聴覚学総合演習、特殊演習3a(認知神経心理学) 各②

Ⅴ 諸資格 の取得

スポーツイベント論、スポーツ指導方法論、スポーツ社会学
スポーツ文化論、スポーツマーケティング 各②
体育実技
（剣道）
・
（サッカー）・（柔道）・（ソフトボール）・（テニス）
体育実技（バスケットボール）・（バドミントン）
・（バレーボール）・（ラグビー）
身体表現実技（エアロビック）・（ダンス） 各①
健康運動指導演習、コーチング演習、障がい者スポーツ演習、
スポーツ栄養学演習、スポーツコンディショニング演習、
スポーツプログラミング演習、スポーツリハビリテーション演習、
バイオメカニクス演習、保健体育指導演習 各②

36単位
以上
Ⓐ

.

92単位

Ⅳ カリキュラム

健康スポーツ科学科目

専門展開科目運動学（運動方法学を含む）、障がい者スポーツ論、スポーツ経営学、スポーツ情報論、
スポーツ政策論、トレーニング科学論、バイオメカニクス 各②
体育実技(器械運動)・(水泳)・(ダンス)・(陸上競技） 各①
スポーツ心理学演習、トレーニング演習 各②※92単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
※言語聴覚士受験資格取得のためには38単位以上必要です。
（注3）
言語聴覚士受験資格取得のためには必修です。

卒業要件に算入されない科目
分 野

単位

1年次

2年次

3年次

4年次

認定心理士
資格取得
関連科目

.

サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 A・B・C・D 各②

卒業要件に
算入しない

Ⅷ 教室見 取図

キャリア・デザイン②

自由選択
科目

長期インターンシップ④
心理学実験Ⅰ・Ⅱ 各②
認知心理学ｂ、発達心理学ｂ

183

各②

健康栄養学科

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために

健康栄養学科の卒業要件単位について

Ⅱ 授業 ・試験 ・成績.

卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目

24 単位

80 単位

グレーゾーン

卒業要件単位=

24 単位

128 単位

教養教育科目（24 単位）
卒業要件（24単位）
分野合計
内訳

分野
宗教学

教養 基幹科目

4単位

1年次

4単位

2年次

心理学Ⅰ・Ⅱ、哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

6単位

自然系

化学Ⅰ、生物学Ⅰ、情報科学Ⅰ 各②

12単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅱ、生物学Ⅱ、情報科学Ⅱ 各②
仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、
人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、人間と環境Ⅰ・Ⅱ、
情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ 各②、教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

4単位

英語

（注1）

4年次

人文系

18単位

外
国
語
科
目

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ 各②

主題系.
Ⅴ 諸資 格の取 得.

+・表中の○内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

Ⅳ カリキュラム

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目 ナンバ リング.

専門教育科目

○卒業要件の確認ポイント.

Ⅲ 履修 関連事 項
Ⅶ 諸規 則.

+英語 Ⅰａ・Ⅱａ、英語 Ⅰｂ・Ⅱｂ
英語 Ⅰｃ・Ⅱｃ

ドイツ語

各①

各①

ドイツ語Ⅰ
（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①

6単位

中国語

2単位

中国語Ⅰ
（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①

フランス語

フランス語Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①

韓国語

韓国語Ⅰ
（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①

健康総合科学科目

2単位

合計

24単位

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①※ 「教養教育科目」
において、24単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注1） 外国人留学生の外国語科目の履修はP.82参照

グレーゾーン（24 単位）
要件単位

1年次

2年次

3年次

4年次

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①
ドイツ語 中国語
フランス語 韓国語

グレーゾーン

Ⅲ（読解）・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）・Ⅳ（総合）、会話Ⅰ・Ⅱ 各①

スペイン語Ⅰ（基礎）・Ⅱ（基礎） 各①

24単位

スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ
海外事情Ⅰ・Ⅱ

各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ

各①

各①

・「教養教育科目」の要件 24 単位を超えて修得した科目の単位
・「専門教育科目」の要件 80 単位を超えて修得した科目の単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）.

Ⅷ 教室 見取図

自由選択科目（卒業要件に算入せず）
1年次
自由選択
科目

2年次

3年次

4年次

卒業要件に

キャリア・デザイン②

算入しない

サービスラーニング実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 各②、地域連携学 A・B・C・D 各②
長期インターンシップ④

184健康栄養学科

カリキュラム概要.

卒業要件（80単位）
4単位

健康心理学②

3年次
公衆衛生学②

4年次
公衆衛生学実習①

医療福祉概論②
人体構造学②

人体構造機能学実験①

医科学Ⅱ（消化器系等）②

生体機能学②

生化学各論②

薬理概論②

生化学総論②

生化学基礎実験①

健康スポーツ医学②

生化学応用実験①

医科学Ⅲ（その他の疾患）②

Ⅱ 授業・ 試験・成績

病理学②

27
単位
以上

生活習慣病論②
病原微生物学②
医科学Ⅰ（代謝・栄養系等）
②

基礎
栄養学

3
単位

応用
栄養学

5
単位

食品機能化学②

食品健康科学論②

食品安全管理学②

食品応用分析実験法①

調理学②

食品安全学実験①

調理科学実験①

食品基礎分析実験法①

Ⅲ 履修関 連事項

食べ物と健康13単位

食品成分学②
食品機能評価法②.

人体の構造と機能︑
疾 病 の 成り立 ち

専 門 基 礎科目

10
単位

健康管理概論②

2年次

.

社会・環境
と健康

1年次

基礎調理実習①
応用調理実習①
基礎栄養学②

栄養生理学②
スポーツ栄養学②

母子栄養学②

応用栄養学実習①

Ⅳ カリキュラム

応用栄養学②
加齢栄養学②
栄養教育論②

栄養教育論

栄養学実験①.

分野

Ⅰ 大学で 学ぶために

専門教育科目（80 単位）

栄養教育実習①

栄養教育各論②

栄養カウンセリング論②

5
単位

健康・栄養情報演習①
健康行動科学②
分子栄養学②

臨床栄養学各論②

栄養アセスメント論②

介護概論②

.

臨床栄養学総論②

Ⅴ 諸資格 の取得

専門基幹科目

臨床
栄養学

24
単位
以上

口腔機能論②5単位

臨床栄養学実習①
運動療法論②
栄養ケアマネジメント論②
臨床栄養管理実験①

給食経営
管理論

4
単位

公衆栄養学②

環境健康医学②

給食経営管理論②

給食経営管理基礎実習①

フードサービス論②

給食経営管理応用実習①
フードマーケティング論②
健康管理総合演習①

健康栄養学入門①

総合演習

公衆栄養学実習①.

2
単位

公衆栄養活動論②

管理栄養士総合基礎演習①.

臨地実習Ⅱ②（注2）
臨地実習Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ①（注2）
心身科学特論②

健康栄養学特論①

健康栄養総合演習②

健康栄養専門セミナー④

管理栄養士海外研修②
卒業研究⑧

管理栄養士
関連科目

合計

管理栄養士セミナー②

有機化学②
分析化学②

80単位

※80単位を超えて修得した科目は「グレーゾーン」に算入される。
（注2）管理栄養士は必修科目です。
（Ⅲ・Ⅳ・Ⅴのいずれか1科目を選択）

185

Ⅷ 教室見 取図6単位.

専門発展科目

総合
科目

8
単位
以上

臨地実習Ⅰ
（校外実習を含む）
①

2
単位

Ⅶ 諸規則

管理栄養士総合応用・臨床演習①
臨地実習事前事後演習①

臨地
実習

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナ ンバリング

公衆栄養学

食事調査演習①

カリキュラム概要

心理学科の卒業要件単位について.

Ⅰ 大学 で学ぶ ために.

Ⅱ 授業 ・試験 ・成績卒業するためには「愛知学院大学学則」
第8条に定める次の要件を満たすことが必要です。
教養教育科目

36 単位

76 単位

+

グレーゾーン

16 単位=

卒業要件単位

128 単位・表中の〇内にある数字は「単位数」を表しています。
・は「必修科目」で、卒業までに修得する必要があります。
・「要件単位」は分野ごとに修得する必要がある単位数です。
履修科目ごとの分野及びその要件単位を確認のうえ、計画的に単位を修得してください。

教養教育科目（36 単位）
分 野
宗教学

.

要件単位
分野合計
内訳
4単位

4単位

1年次

2年次

Ⅴ 諸資 格の取 得

外
国
語
科
目

4年次

教養セミナーⅢ・Ⅳ 各①

人文系

4単位

哲学Ⅰ・Ⅱ、論理学Ⅰ・Ⅱ、文学Ⅰ・Ⅱ、美術Ⅰ・Ⅱ 各②

社会系

4単位

法学Ⅰ・Ⅱ、政治学Ⅰ・Ⅱ、経済学Ⅰ・Ⅱ、社会学Ⅰ・Ⅱ、教育学Ⅰ・Ⅱ、歴史学Ⅰ・Ⅱ、地理学Ⅰ・Ⅱ 各②

4単位

数学Ⅰ・Ⅱ、統計学Ⅰ・Ⅱ、物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ、生物学Ⅰ・Ⅱ、情報科学Ⅰ・Ⅱ 各②

自然系

20単位
（注1）

主題系

4単位

第1外国語

6単位

第2外国語

（注2）

3年次

宗教学Ⅰ・Ⅱ各②
教養セミナーⅠ・Ⅱ 各①

教養 基幹科目

Ⅳ カリキュラム

.

専門教育科目

+〇卒業要件の確認ポイント

Ⅲ 履修 関連事 項

.

心理学部

Ⅳ.カリキュラム

10単位

文化事情
2単位

合計

36単位

.

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目 ナンバ リング

健康総合
科学科目

仏教と現代社会Ⅰ・Ⅱ、禅と人間Ⅰ・Ⅱ、生命に関する諸問題Ⅰ・Ⅱ、
人間行動の理解Ⅰ・Ⅱ、人間の尊厳と平等Ⅰ・Ⅱ、
日本の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、アジアの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
ヨーロッパの文化と社会Ⅰ・Ⅱ、英語圏の文化と社会Ⅰ・Ⅱ、
人間と環境Ⅰ・Ⅱ、情報と社会Ⅰ・Ⅱ、産業と科学Ⅰ・Ⅱ、
ソフトウェア概論Ⅰ・Ⅱ、健康の科学 各②
英語 Ⅰ a・Ⅱ a、英語 Ⅰ b・Ⅱ b 各①
英語 Ⅰ c・Ⅱ c 各①

2単位

ドイツ語Ⅰ・Ⅱ、中国語Ⅰ・Ⅱ、フランス語Ⅰ・Ⅱ、韓国語Ⅰ・Ⅱ 各① （1 言語を選択）

2単位

ドイツ文化事情、中国文化事情、フランス文化事情、韓国文化事情 各② （1 科目を選択）

2単位

スポーツ科学Ⅰ・Ⅱ 各①（注1）「教養基幹科目」
において、20単位を超えた単位は「グレーゾーン」に算入される。
（注2） 外国人留学生の外国語科目の履修はP.41参照

グレーゾーン（16 単位）
分野

要件単位

1年次

2年次

特別支援
教育に関
する科目

3年次

4年次

障害者教育史、知的障害者の心理・生理・病理、知的障害者教育論、病弱者の心理・生理・病理、肢体不自由者教育論、病弱者教育論、
視覚障害教育総論、聴覚障害教育総論、
重複障害・軽度発達障害教育総論 各②.

Ⅶ 諸規 則（注3）

英会話Ⅰ・Ⅱ、メディア英語Ⅰ・Ⅱ、英語表現法Ⅰ・Ⅱ、英語読解法Ⅰ・Ⅱ、実践英語Ⅰ・Ⅱ 各①
英会話Ⅲ・Ⅳ、メディア英語Ⅲ・Ⅳ、英語表現法Ⅲ・Ⅳ、英語読解法Ⅲ・Ⅳ、実践英語Ⅲ・Ⅳ 各①

グレーゾーン
16単位

ドイツ語
Ⅰ（基礎）
・Ⅱ（基礎） 各①
中国語
フランス語
Ⅲ（読解）
・Ⅳ（読解）、Ⅲ（表現）
・Ⅳ（表現）、Ⅲ（総合）
・Ⅳ（総合）、
韓国語
会話Ⅰ・Ⅱ 各①
スペイン語 ※
スポーツ科学Ⅲ・Ⅳ 各①.

Ⅷ 教室 見取図

その他

海外事情Ⅰ・Ⅱ 各②、海外事情Ⅲ・Ⅳ 各①「教養教育科目」の「教養基幹科目」うち 20 単位を超えて修得した科目の単位「専門教育科目」について、76 単位を超えて修得した科目の単位、「単位互換」で修得した単位「他学部・他学科科目」で修得した単位（24 単位まで修得可）※グレーゾーンの要件 16 単位を超えた場合は、8 単位までⒶ「基幹・展開・卒業研究」に算入される。
（注3） 教職課程受講登録者のみ履修可能※スペイン語はⅠ（基礎）
・Ⅱ（基礎）のみ開講

186

Ⅳ.カリキュラム

カリキュラム概要.

Ⅰ 大学で 学ぶために

専門教育科目（76 単位）
要件単位
内訳

分野

1年次

3年次

4年次

発達心理学Ⅰ、人格心理学Ⅰ（感情・人格心理学）、社会心理学Ⅰ（社会・集団・家族心理学）、
ストレスマネジメント入門 各②
心理学研究法

.

20単位

Ⅱ 授業・ 試験・成績

講 義科 目

専門基礎科目

心理学概論Ⅰ・Ⅱ、心理学統計法Ⅰ・Ⅱ、認知心理学Ⅰ（知覚・認知心理学） 各②

学習・言語心理学②②

講 義科 目

認知心理学Ⅱ、発達心理学Ⅱ、人格心理学Ⅱ、社会心理学Ⅱ、生理学Ⅰ（人体の構造と機能及び疾病）、
生理学Ⅱ 各②

演習 科目 Ⓑ

調査法Ⅰ・Ⅱ

神経・生理心理学、生理心理学、心理学史、スポーツ心理学、
ポジティブ心理学、カレントトピックスa・b・c・ d・ e・f 各②.

Ⅲ 履修関 連事項

専門基幹科目インターンシップ②

発達・教育心理学演習Ⅰ・Ⅱ、社会・産業心理学演習Ⅰ・Ⅱ
産業・組織心理学Ⅰ・Ⅱ、データサイエンス入門、感性工学、消費者行動論

各②

各②

製品評価の心理学、多変量解析Ⅰ・Ⅱ、行動経済学、発展講義i・ｊ

演習
科目
演 習科 目

心理学実験Ⅰ・Ⅱ.

⑥

各②
プレセミナー、総合研究演習Ⅰ

各②

カリキュラムマップ
Ⅵ 科目ナ ンバリング

演習
科目Ⓑ

実験心理学演習Ⅰ・Ⅱ、情報ビジネス心理学演習Ⅰ・Ⅱ、
デジタルデザイン演習 各②
卒業研究

.

各②

Ⅴ 諸資格 の取得

異文化理解、ケアマネジメント、発展講義ｃ・ｄ・ｅ・ｆ・ｇ・ｈ

講 義科 目

各②
各②

Ⅶ 諸規則

総合研究演習Ⅱ・Ⅲ

.

12単位

.

文化心理学、障害者・障害児心理学、教育心理学Ⅰ（教育・学校心理学）、教育心理学Ⅱ、障害者教育総論、肢体不自由者の自立活動の理論と実際、肢体不自由者の心理・生理・病理、
知的障害児指導法 各②

演習
科目Ⓑ

専門
総合
科目

Ⅳ カリキュラム

心理検査演習Ⅰ・Ⅱ、面接法・介入法（心理的アセスメント）、
人格・臨床心理学演習Ⅰ・Ⅱ 各②

講 義科 目

情報・ビジネス4単位

各②

臨床心理学Ⅱ（心理学的支援法）、司法・犯罪心理学、精神疾患とその治療Ⅰ・Ⅱ、発展講義a・b 各②

演習
科目Ⓑ

多文化・共生

4単位

20

各②

臨床心理学Ⅰ（臨床心理学概論）、多職種連携論、健康・医療心理学

講 義科 目28
単 位 自専攻分野 単位以上を含む こと

心理学実践

単位Ⓐ 演習科目Ⓑの中から４単位以上を含むこと

4単位

各②
ストレスマネジメント演習Ⅰ・Ⅱ

その 他

44

専
門
展
開
科
目

2年次

合計

76単位

※76単位を超えて修得した単位は「グレーゾーン」に算入される。

卒業要件に算入されない科目
単

位

1年次

2年次

3年次
②

公認心理師
専用科目

福祉心理学、関係行政論、心理演習

卒業要件に
算入しない

自由選択
科目

各②

心理実習Ⅰ ①

心理実習Ⅱ・Ⅲ 各①
キャリア・デザイン ②
サービスラーニング演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ

各①、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ、地域連携学 A・B・C・D

長期インターンシップ

187④

Ⅷ 教室見 取図公認心理師の職責

4年次

.

分 野

各②

修学概要

歯学部

Ⅱ 授業科目配当表、科目担当者表
１. 授業科目配当表
分野

部門

学年

歯科基礎科学科目
外国語科目
健康総合科学科目

卒業要件

必修
単位
2
2
2
2

2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
40

部門 自 由 選 択 科 目

自由
授業科目名
開講学年
単位
海 外 事 情 Ⅰ・ Ⅱ
1〜6
各2
海 外 事 情 Ⅲ・ Ⅳ
1〜6
各1
サービスラーニング実習Ⅰ〜Ⅳ
1〜6
各1
課題解決型演習Ⅰ〜Ⅳ
1〜6
各2
長期インターンシップ
2〜6
4
地 域 連 携 学 A 〜 Ｄ
1〜6
各2
自由選択科目の単位は卒業に必要な単位数に算入されない。

188

選択
単位

卒業要件
4 単位修得すること。
4 単位修得すること。

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1

修学概要

教養基礎科目
教養教育科目

1年
2年
3年
4年
5年
6年
春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋
宗
教
学
Ⅰ
2
宗
教
学
Ⅱ
2
心
理
学
Ⅰ
2
心
理
学
Ⅱ
2
哲
学
Ⅰ 2
哲
学
Ⅱ
2
論
理
学
Ⅰ 2
論
理
学
Ⅱ
2
文
学
Ⅰ 2
文
学
Ⅱ
2
美
術
Ⅰ 2
美
術
Ⅱ
2
法
学
Ⅰ 2
法
学
Ⅱ
2
政
治
学
Ⅰ 2
政
治
学
Ⅱ
2
経
済
学
Ⅰ 2
経
済
学
Ⅱ
2
社
会
学
Ⅰ 2
社
会
学
Ⅱ
2
教
育
学
Ⅰ 2
教
育
学
Ⅱ
2
地
理
学
Ⅰ 2
地
理
学
Ⅱ
2
歴
史
学
Ⅰ 2
歴
史
学
Ⅱ
2
化 学 の 基 礎 2
ド イ ツ 語 Ⅰ（ 基 礎 ） 1
ド イ ツ 語 Ⅱ（ 基 礎 ）1
中 国 語 Ⅰ（ 基 礎 ） 1
中 国 語 Ⅱ（ 基 礎 ）1
フ ラ ン ス 語 Ⅰ（ 基 礎 ） 1
フ ラ ン ス 語 Ⅱ（ 基 礎 ）
1
物
理
学
Ⅰ 2
物
理
学
Ⅱ 2
物
理
学
Ⅲ
2
化
学
Ⅰ 2
化
学
Ⅱ
2
化
学
実
習 1
化
学
演
習
1
生
物
学
Ⅰ
2
生
物
学
Ⅱ
2
生 物 学 実 習 2
生 物 学 の 基 礎 2
情 報 統 計 学 Ⅰ 2
情 報 統 計 学 Ⅱ
2
英
語
Ⅰ
a 1
英
語
Ⅰ
b 1
英
語
Ⅱ
a
1
英
語
Ⅱ
b
1
英
会
話
Ⅰ 1
英
会
話
Ⅱ
1
ス ポ ー ツ 科 学 Ⅰ 1
ス ポ ー ツ 科 学 Ⅱ
1
授業科目名

6 単位以上修得すること。

6 単位修得すること。

6 単位修得すること。

8 単位修得すること。
4 単位修得すること。

6 単位修得すること。

2 単位修得すること。

6

46 単位

修学概要

部門

修学概要
専門教育科目

1年
2年
3年
4年
5年
6年
学年
授業科目名
春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋
歯学入門セミナーⅠ
1
歯学入門セミナーⅡ
1
歯学入門セミナーⅢ
1
歯学入門セミナーⅣ
1
歯学入門セミナーⅤ
1
情報の科学
1
歯の構造
1
実習：歯の構造
1
細胞の構造と機能
1 1
実習：細胞の構造と機能
1 2
人体の構造
2
実習：人体の構造
5
人体の機能
2 1.5
実習：人体の機能
1 0.5
生命の分子的基盤
2 1.5
実習：生命の分子的基盤
1 0.5
歯科基礎科学1
生体材料 ･ 歯科材料
1 2
実習：生体材料 ･ 歯科材料
2
社会と歯学Ⅰ1
実習：歯冠形成1
臨床医学（外科）１
1
病因 ･ 病態 ･ 診断
2 2
実習：病因 ･ 病態 ･ 診断
2 2
感染と免疫
2 1
実習：感染と免疫
2
生体と薬物
2 1
実習：生体と薬物
2
社会と歯学Ⅱ
1 1
硬組織疾患の病態と治療
1 1
実習：硬組織疾患の病態と治療
2
医療コミュニケーション学
1
臨床歯科補綴学1
冠 ･ 橋義歯補綴1
実習：冠 ･ 橋義歯補綴
2
放射線 ･ 画像診断学（画像検査）１
1
臨床医学（内科）
1 1
臨床医学（外科）２
1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ -1
1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ -1
1
顎顔面部の成長発育と不正咬合
1
小児の歯科治療（１）1
社会と歯学Ⅲ1
実習：社会と歯学
2
歯髄組織の常態と疾患
1 1
実習：歯髄組織の常態と疾患
2
歯周組織疾患の病態と治療
1 1
実習：歯周組織疾患の診断と治療
2
部分欠損補綴1
実習：部分欠損補綴
2
顎顔面補綴
1
全部欠損補綴1
実習：全部欠損補綴2
高齢者・在宅歯科治療
1 1
インプラント歯科学
1
実習：インプラント歯科学
1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ -2
1
ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ -2
1
実習：口腔・顎顔面領域の疾患
1
不正咬合の診断と治療
1
実習：不正咬合の診断と治療
2
小児の歯科治療（２）1
実習：小児の歯科治療
1
障害者の歯科治療1
放射線 ･ 画像診断学（画像検査）２1
歯科麻酔1
臨床医学（小児科）
1
臨床予備実習3
臨床実習 ･ 総合歯学 ･ 総合研修
13 13 7 11
隣接臨床医学3
歯科法医学／歯科東洋医学／スポーツ歯学
1
総合示説（基礎医学示説・臨床医学示説）
2
実習：歯科臨床解剖学2
卒業要件
小計 4 4 17 14 17 20 17 20 13 13 13 13

189

必修
単位
1
1
1
1
1
1
1
1
2
3
2
5
3.5
1.5
3.5
1.5
1
3
2
1
1
1
4
4
3
2
3
2
2
2
2
1
1
1
2
1
2
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
1
2
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
3
44
3
1
2
2
165

卒業要件

165 単位修得すること

165 単位

修学概要

２. 科目担当者表
必修等

分野

部門

○
○

授業科目名

教養基礎科目

宗教学
心理学
哲学
論理学
文学
文学
美術
法学
政治学
経済学
社会学
社会学
教育学
地理学
歴史学
化学の基礎

単位数
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ
Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ

２・２
２・２
２・２
２・２
２・２
２
２・２
２・２
２・２
２・２
２

○
○
○
○

化学演習
生物学
生物学
生物学実習

○

生物学の基礎

○
○

情報統計学
英語

Ⅰ・Ⅱ
Ⅰａ・Ⅱａ

２・２
１・１

○

英語

Ⅰｂ・Ⅱｂ

１・１

○

英会話

Ⅰ・Ⅱ

１・１

○

スポーツ科学

Ⅰ・Ⅱ

１・１

養
育
科

歯科基礎科学科目

教

1
2
2
2

Ⅰ
Ⅱ

2

目
外国語科目
健康総合科学科目

山端 信祐
西田 憲一郎
本年度開講せず
本年度開講せず
佐々木 亜紀子
眞野 道子
本年度開講せず
本年度開講せず
本年度開講せず
本年度開講せず
今井 隆太
本年度開講せず
黒澤 ひとみ阿部 和俊
本年度開講せず
来住 準一
松永 諭
本年度開講せず
本年度開講せず
本年度開講せず
有馬 義康
来住 準一
松永 諭
来住 準一
松永 諭
来住 準一
池田 健
浅原 正和
池田 健
浅原 正和
神垣 あかね浅原 正和
池田 健
佐部利 真吾香ノ木 隆臣
近藤 浩
吉井 浩司郎
山口 均
澤田 真由美
鷲嶽 正道
菅井 大地
川口 勇作
G.D. ガニエ
R.J. ブレア
R.L. ノテスタイン
H. ドイロン
安藤 晴彦
境田 雅章

修学概要

○

教

Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ
Ⅰ
Ⅱ

２・２
２・２
２・２
2
2
１・１
１・１
１・１
２・２・２
2
2
１

ドイツ語（基礎）
中国語（基礎）
フランス語（基礎）
物理学
化学
化学
化学実習

○
○

担当者名

必修等の記号…○印＝必修科目

部門

授業科目名
海外事情Ⅰ・Ⅱ

単位数

担

当

者

名

開講学年

各2

1〜6

自由選択科目

海外事情Ⅲ・Ⅳ

各1

1〜6

サービスラーニング実習Ⅰ〜Ⅳ

各1

1〜6

課題解決型演習Ⅰ〜Ⅳ

各2

1〜6

長期インターンシップ

4

2〜6

地域連携学 A 〜 D

各2

1〜6

190

修学概要

部門

授業科目名

必修
単位数

担当者名

開講学期 ※１
1年 2年 3年 4年 5年 6年

歯学入門セミナーⅠ

1

池田やよい（教務主任 基礎） 他

春

歯学入門セミナーⅡ1

本田雅規（学部長） 他

春

歯学入門セミナーⅢ1

本田雅規（学部長） 他

春

情報の科学

1

河合達志 他

春

歯学入門セミナーⅣ1

嶋﨑義浩（教務主任 臨床） 他

秋

歯学入門セミナーⅤ1

長尾 徹（病院長） 他

秋

歯の構造

1

本田雅規 他

秋
秋

修学概要
専
門

実習：歯の構造1

本田雅規 他細胞の構造と機能

2

本田雅規 他

通実習：細胞の構造と機能

3本田雅規 他

通

人体の機能

3.5

平場勝成 他

通実習：人体の機能

1.5

平場勝成 他

通生命の分子的基盤

3.5

鈴木崇弘 他

通実習：生命の分子的基盤

1.5

鈴木崇弘 他

通生体材料 ･ 歯科材料

3河合達志 他

通

人体の構造

2

池田やよい 他

春

実習：人体の構造

5

池田やよい 他

春

歯科基礎科学1

河合達志 他

春

実習：生体材料 ･ 歯科材料

2河合達志 他

秋1

嶋﨑義浩 他

秋

実習：歯冠形成1

冠・橋義歯学講座

秋

臨床医学 ( 外科 ) １

1

野本周嗣 他

秋病因 ･ 病態 ･ 診断4

前田初彦 他

通科

実習：病因 ･ 病態 ･ 診断4

前田初彦 他

通

感染と免疫

3

長谷川義明 他

通

目

生体と薬物

3

濵村和紀

他

通

社会と歯学Ⅱ

2

嶋﨑義浩 他

通硬組織疾患の病態と治療

2

保存修復学講座

通臨床医学 ( 内科 )2成瀬桂子 他

通

医療コミュニケーション学

1

諸冨孝彦 他春

冠 ･ 橋義歯補綴

1

冠・橋義歯学講座

春

実習：冠 ･ 橋義歯補綴

2

冠・橋義歯学講座

春

放射線 ･ 画像診断学（画像検査）１ ※２

1有地榮一郎 他

春

臨床医学 ( 外科 ) ２

1

野本周嗣 他

春

実習：感染と免疫2

長谷川義明 他

秋

実習：生体と薬物2

濵村和紀

実習：硬組織疾患の病態と治療

2

保存修復学講座

秋

臨床歯科補綴学1

木本 統 他

秋

ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ -1

1

顎口腔外科学講座

秋

ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ -1

1

長尾 徹 他秋

顎顔面部の成長発育と不正咬合

1後藤滋巳 他

秋

小児の歯科治療（１）1

小児歯科学講座

秋教

社会と歯学Ⅰ

育

他

191

秋

備考

修学概要

部門

授業科目名

必修
単位数

担当者名

開講学期

※１

1年 2年 3年 4年 5年 6年

歯髄組織の常態と疾患

2

諸冨孝彦 他

通歯周組織疾患の病態と治療

2

三谷章雄 他

通

高齢者・在宅歯科治療

2

木本 統 他

通春

社会と歯学Ⅲ1

嶋﨑義浩 他

部分欠損補綴

1

武部 純

他

春

※２

1

木本 統 他

春

インプラント歯科学

1

木本 統 他

春

全部欠損補綴

専
教
育
科
目

1

木本 統 他

春

実習：冠 ･ 橋義歯補綴※３2

冠・橋義歯学講座

春ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅰ -21

顎口腔外科学講座

春ロ腔 ･ 顎顔面領域の疾患Ⅱ -2

1

長尾 徹 他春

不正咬合の診断と治療

1

後藤滋巳 他

春

実習：不正咬合の診断と治療

2

後藤滋巳 他

春

小児の歯科治療（２）1

小児歯科学講座春

実習：小児の歯科治療

1

小児歯科学講座春

放射線 ･ 画像診断学（画像検査）２

1

有地榮一郎

春

臨床医学 ( 小児科 )1

鬼頭敏幸 他

春

実習：社会と歯学

2

嶋﨑義浩 他秋

実習：歯髄組織の常態と疾患

2

諸冨孝彦 他

秋

実習：歯周組織疾患の診断と治療

2

三谷章雄 他

秋

実習：部分欠損補綴2

武部 純 他

秋

顎顔面補綴

1

武部

純 他

秋

2

木本 統 他

秋

実習：全部欠損補綴※２

他

実習：口腔・顎顔面領域の疾患

1

顎口腔外科学講座・長尾 徹 他

秋

障害者の歯科治療

1

小児歯科学講座

秋

歯科麻酔

1

奥田真弘 他

秋

臨床予備実習3

4 年生（臨床系）学年主任

秋

修学概要

門

実習：インプラント歯科学

臨床実習 ･ 総合歯学 ･ 総合研修26

木本 統（５年学年主任） 他

臨床実習 ･ 総合歯学 ･ 総合研修

18

有地榮一郎（６年学年主任） 他

通隣接臨床医学3本田雅規（学部長） 他

春

歯科法医学／歯科東洋医学／スポーツ歯学1

妹尾 洋（非） 他

春

総合示説（基礎医学示説・臨床医学示説）2

本田雅規（学部長） 他

春

実習：歯科臨床解剖学

2

池田やよい

春

他

※１

春・・・春学期、秋・・・秋学期、通・・・通年を表す。

※２

令和４年度は開講しない。

※３

令和４年度４年生対象。

192

備考

通

薬学部

Ⅰ. 薬学部について

別表

教養教育科目・自由選択科目および単位数

薬学部授業科目配当表
分 野

春学期

人文社会系
語学系
体育系
必修科目

薬学基礎系

単位数

宗教学Ⅰ（2年次）
心理学Ⅰ（2年次）
英語Ⅰa
英語Ⅰb
英語Ⅰc（4年次）
スポーツ科学Ⅰ
物理学Ⅰ

2
2
1
1
1
1
2

化学Ⅰ
化学Ⅱ
生物学Ⅰ
生物学Ⅱ
数学Ⅰ

2
2
2
2
2

実習

秋学期

単位数

宗教学Ⅱ（2年次）
心理学Ⅱ（2年次）
英語Ⅱa
英語Ⅱb

2
2
1
1

スポーツ科学Ⅱ

1

物理学Ⅱ（3年次）

2

数学Ⅱ
化学実習
生物学実習

2
2
2

必修科目計
教養教育科目

実習

物理学入門Ⅰ
情報統計学Ⅰ
化学の基礎
哲学Ⅰ
論理学Ⅰ
文学Ⅰ
美術Ⅰ
地理学Ⅰ
歴史学Ⅰ
法学Ⅰ
政治学Ⅰ
経済学Ⅰ
社会学Ⅰ
教育学Ⅰ
ドイツ語Ⅰ（基礎）
中国語Ⅰ（基礎）
フランス語Ⅰ（基礎）韓国語Ⅰ（基礎）
スペイン語Ⅰ（基礎）

薬学基礎系

選択科目

人文社会系

語学系

主題系

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1

物理学実習
物理学入門Ⅱ
情報統計学Ⅱ

2
2
2

哲学Ⅱ
論理学Ⅱ
文学Ⅱ
美術Ⅱ
地理学Ⅱ
歴史学Ⅱ
法学Ⅱ
政治学Ⅱ
経済学Ⅱ
社会学Ⅱ
教育学Ⅱ
ドイツ語Ⅱ（基礎）
中国語Ⅱ（基礎）
フランス語Ⅱ（基礎）韓国語Ⅱ（基礎）
スペイン語Ⅱ（基礎）
薬と社会（2・3年次）**

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
2

自由選択科目

△
△
△
△
△
▲

2単位
2単位
2単位
2単位
2単位
2単位
4単位
2単位
2単位

合計単位数
2年次以降
4単位
4単位

計

1単位

2単位

11単位

35単位

2単位以上

2単位以上

2単位以上

2単位以上

7（5）*単位以上（2単位以上）*

7単位以上

11（9）*単位以上 （2単位以上）* 11単位以上

卒業要件単位（教養教育科目）
2
2
各2
各1
各1
各2
4
各2
1

2単位
2単位

24単位

選択科目計

数学の基礎
生物学の基礎
海外事情Ⅰ・Ⅱ
海外事情Ⅲ・Ⅳ
サービスラーニング実習Ⅰ〜Ⅳ
PBL演習Ⅰ〜Ⅳ
長期インターンシップ
地域連携学A〜D
薬学アドバンスト海外研修

1年次

46単位（必修科目35単位+選択科目11単位）

自由選択科目は、卒業要件単位に算入されない△印の科目は1〜6年次に履修できる▲印の科目は専門教育科目であり、2年次以降に履修できる*( )内は2単位分を2又は3年次に修得する場合。
**選択必修ではないので、「薬と社会」を履修しなくても卒業可能。

193

Ⅰ 薬学部
について

部門

Ⅰ. 薬学部について

別表 1−6年次専門教育科目の必修・選択・自由選択科目および単位数（2021年度以降入学生対象）
薬学部授業科目配当表
年次
分野

春学期

物理 系

Ⅰ 薬学部
について

部門

化学 系

薬用植物学

解剖学
生理学

1 年次

秋学期
薬品物理化学Ⅰ単位
春学期
秋 1 薬品物理化学Ⅱ
薬品分析化学
春1
秋 1 有機化学Ⅰ

基礎有機化学

秋学期

機器分析学
有機化学Ⅱ

生物 系

春 1 酵素学
春 1 分子生物学
秋 1 機能形態学
医療統計学

細胞生物学

2 年次

生体成分代謝学
微生物学
免疫学

衛生系

薬学概論
医療 系

必

生命と医の倫理

春 1 介護概論
秋1

薬物作用学Ⅰ
薬物作用学Ⅱ
病理学単位
春学期
春 1 製剤学
春1
秋1
生体有機化学
春 1 生薬学
秋 1 薬品合成化学
春1
春1
春1
春1
秋1
秋 1 基礎感染症学
秋1
公衆衛生学
春 1 薬物作用学Ⅲ
秋 1 薬物作用学Ⅳ
秋1
秋1
基礎薬物動態学

修

医薬品情報学

臨床 系

専 科
門 目

秋学期

製剤工学

単位
春1
秋1

天然物化学

春1
春1
春1
秋1

春1
秋1
春1
環境衛生学
秋1
春1
春1
秋1
薬物治療学Ⅰ秋1
疾患病態学Ⅰ
春1
秋1
医薬品代謝学春1★日本薬局方概論 秋 1
秋1
★調剤学
秋1
臨床心理学

微生物薬品学

発展 系

教

3 年次

育
科

実習・演習

目

基礎薬学演習Ⅰ

基礎薬学演習Ⅱ

春 1 基礎薬学実習Ⅰ
秋 1 基礎薬学実習Ⅱ
早期体験学習Ⅰ

卒業
小計

10単位

語学系

薬学英語
（前半）

小計
要求
単位
合計
医療系

10単位
医学概論Ⅱ

春1
秋1

早期体験学習Ⅱ
25単位
薬学英語
（後半）
2単位

春2
春2
★医療薬学実習Ⅱ 秋 2★実務実習事前演習Ⅰ 秋 1

27単位
春 1 実用薬学英語（前半）
春1
実用薬学英語（後半） 秋 1
秋1
2単位

1単位

1単位

26単位

28単位

発展 系

選
択
科
目

医学概論Ⅰ

基礎薬学実習Ⅲ
情報処理演習春 2 基礎薬学実習Ⅳ
春 2 医療薬学実習Ⅰ
秋2
秋1
春1
秋1

小計
要求
単位
総計

2単位＊1

卒業要件単位数

140単位
186単位（専門科目140単位）

自由選択科目
薬学アドバンスト海外研修（ ）の単位数は卒業に必要な最小修得単位数を表す。
＊1：医学概論Ⅰ・Ⅱおよび特論科目の中から4単位以上を修得する。
〔「医学概論Ⅰ」「医学概論Ⅱ」について〕
単位互換科目として履修します。単位修得時は「認定」となります。修得した単位は卒業要件に算入されますが、進級要件には算入されません。
シラバスは別途配布されます。
＊2：この実習は、受け入れ施設の都合等を考慮して、指定期間中の合計22週で実施する。
＊3：卒業研究は4年秋学期から6年春学期まで実施する。
★ ：実務実習事前学習科目

194

年次
分野

春学期

4 年次

秋学期

単位

5 年次

春学期

秋学期

単位

6 年次

春学期

秋学期

単位

物理 系
化 学系
生物系
衛生系

医療 系

必

発展 系

教

臨床 系

門 目

育
科

実習・演習

目

春1
春1
春1
春1
春1

薬物動態学

修
専 科

環境毒性学・放射化学
食品衛生・栄養学
薬事・法制
薬物治療学Ⅱ
医薬品毒性学卒業
小計

春1
臨床コミュニケーション論 秋 1★処方解析学春1★がん化学療法学
春1★救急集中治療学 秋 1
疾患病態学Ⅱ
春1
疾患病態学Ⅲ秋1
統合型学習
春2
先端疾病治療学
秋1
医薬品開発学秋1
漢方薬学
秋1
薬学総合演習Ⅰ
通2
春2★実務実習事前演習Ⅱ★実務実習事前演習Ⅲ 秋 2

23単位

外書講読Ⅰ

語学系

小計
要求
単位
合計

臨 床 実 務 実 習＊ 2

卒業研究＊3
20単位
外書講読Ⅱ
2単位

23単位

通20

春1
秋1

アドバンスト医療薬学Ⅰ
アドバンスト医療薬学Ⅱ

春1
春1

医療経済学

春1

薬学総合演習Ⅱ

27単位

1単位

1単位

21単位

27単位

通4

通20

医療系

発展系

選
択
科
目

小計
要求
単位
総計

皮膚科学・香粧品学 秋 1
秋1
薬局経営学
秋1
地域医療薬局学

3単位
1単位

卒業要件単位数

創薬化学特論秋1
細胞情報学特論
秋1
生体予防薬学特論 秋 1
薬品動態制御学特論 秋 1
臨床薬学特論秋1
医療薬学特論秋1
6単位＊ 14単位（医学概論Ⅰ・Ⅱおよび特論科目の中から4単位以上）
140単位
186単位（専門科目140単位）

195

Ⅰ 薬学部
について

部門

愛知学院大学データサイエンス教育プログラム委員会規程
令和 4 年 1 月 1 日制定（趣旨）
第１条 文部科学大臣が定める「数理・データサイエンス・A I 教育プログラム認定制度」に基づく認定プログラムの立案、実施、改善を継続的に行うため、愛知学院大学データサ
イエンス教育プログラム委員会（以下、「委員会」という。）を置く。
（組織）第２条 委員会は、次に掲げる者をもって組織する。
(１) 教務部長(２) 各学部長（教養部長含む）が推薦した専任教員 各 1 名(３) 教務部事務部長(４) 教務課長(５) その他、委員長が指名する者
２ 前項第 2 号及び第 5 号に規定する委員の任期は 2 年とし、再任を妨げない。ただし、任期の途中で委員が交代した場合、後任の委員の任期は前任者の残任期間とする。
３ 委員会に委員長を置き、教務部長がその任にあたる。
４ 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その職務を代行する。
5

委員長が必要と認めたときは、委員会に委員以外の者を出席させ、説明あるいは意見を求めることができる。
（任務）

第３条 委員会は、次の各号に掲げる事項を任務とする。
(１) 愛知学院大学データサイエンス教育プログラム（以下、「プログラム」という。
）の立案、実施に関すること。
(２) プログラムの改善（授業内容・方法、教育効果、シラバス記載内容の改善、全学的な履修者数・履修率向上、教員の配置、等）に関すること。
(３) プログラムの自己点検・評価に関すること。
(４) 数理・データサイエンス・A I 教育の全学的な普及、整備に関すること。
(５) その他委員長が必要と認めること。
２ 委員長は、委員会において審議した結果を学長に報告するものとする。
３ 前条第１項第 2 号に定められた委員は、委員会において審議した結果を各学部教授会に報告するものとする。
（運営）
第４条 委員長は、委員会を招集する。

196

２ 委員会は、委員の過半数の出席をもって成立するものとする。
３ 委員会における審議は、出席者の過半数をもって決する。ただし、可否同数の場合は、委員長がこれを決する。
（公表）
第５条 委員会は、自己点検・評価の結果を大学ホームページにて広く公表するものとする。
（事務）第６条 委員会の事務は、教務部教務課が行う。
（その他）
第７条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、別に定める。
（改廃）
第８条 この規程の改廃は、代表教授会の議を経て、学長の承認を得るものとする。
附則
この規程は、令和 4 年 1 月 1 日から施行する。
この規程は、令和 4 年 2 月 1 日から施行し、令和 4 年 1 月 1 日より適用する。

197

「愛知学院大学データサイエンス教育プログラム」 取組概要
身につけることができる能力

プログラムの目的①数理・データサイエンス・AIを実社会で使いこなすことができる
基礎的な素養を身につける。
②それらの知識・技能をもとに、自らの適切な判断・意思によりAI等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できる思考力・判断力を身につける。

全学部全学生を対象に数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成する。

概要

プログラムを構成する科目

学生周知

履修登録

オリエンテーション

所属学部で開講されるプログラムを構成する科目の

文学部

情報科学Ⅰ

情報リテラシーⅠ

履修要項 等単位を修得する

法学部

情報科学Ⅱ

情報リテラシーⅡ

受講

単位修得

学部

科目名

心身科学部 教養セミナーⅢ

修了証発行申請

修了証発行

活用

心理学部

サポート体制商学部

教養セミナーⅣ

経営学部

科目名

学部
総合政策学部

科目名
情報リテラシーⅡ
データ分析Ⅰ

経営と情報Ⅰ

情報の科学

経営と情報Ⅱ

社会と歯学Ⅰ

情報リテラシーA

経営統計Ⅰ

情報リテラシーB

経営統計Ⅱ

社会と歯学Ⅲ

情報社会論

情報リテラシーA

実習：社会と歯学

情報リテラシーB

基礎薬学演習Ⅰ

データ分析Ⅰ

・必修科目等との重複開講を防ぐなど、時間割編成の工夫により、多くの学生が受講できるように対応
・授業内での質疑応答のほか、オフィスアワーやメール等授業時
間外での相談・指導等の体制を整備
・プログラム修了者へのアンケートをもとに改善点等を検討し、プログラムの充実を図る

学部

情報セキュリティ

運営組織

経済学部

経済情報論A

歯学部

薬学部

社会と歯学Ⅱ

情報処理演習
製剤工学
医薬品情報学「愛知学院大学データサイエンス教育プログラム委員会」において、プログラムの運営を行う。また、学生の履修状況やアンケートより、プログラムの改善や自己点検・評価等を行う。

（担当部署︓教務課・名城公園キャンパス事務室・⻭学部事務室・薬学部事務室）
198