令和 5（2023）年度

東洋食品工業短期大学
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）「品質管理のためのデータサイエンス教育プログラム」
自己点検・評価報告書

令和 6 年 3 月
東洋食品工業短期大学
ＭＤＡＳＨ評価委員会

１．点検・評価の目的
東洋食品工業短期大学では、以前からデータリテラシーの育成に力を注いできた。入学後からMicrosoft Office を用いた情報リテラシー教育を行うほか、様々な科目で測定データの解析、レポート文書を執筆、プレゼンテーションを行ってきた。
令和 5 年度から開講した品質管理のためのデータサイエンス教育プログラムは、数理・データサ
イエンス・AI 教育が履修者の進路に役立つことをイメージできるように、一連の科目群をカリキュラムとして系統立てたものである。データを取得・集積し、それらを解析して他者に説明することで、製品の品質保証や工程管理に役立てる内容を学ぶ内容である。教育プログラムの開講には、2020
年 12 月度大学運営会議から検討を重ね、2021 年 10 月度大学運営会議にて実施を承認、2023 年 1月度度教授会において 2023 年度の実施内容を審議、決定した。
教育プログラムの概要を図１に示した。数理基礎を教養科目である「数学Ⅰ（１年前期必修）」および「数学Ⅱ（１年後期選択）」、データサイエンス・AI の導入・基礎・心得を「データサイエンス・AI（１年前期必修）」、品質管理・品質保証におけるデータサイエンスを「品質管理（１年後期必修）」で学ぶプログラムである。
教育プログラムは、講義最終回に行う受講生による授業評価アンケート、教育プログラム履修前後に行う学修成果の学生自己評価、外部企業に対するヒアリングなどを加味して、教育プログラムの点検・評価および改善を毎年行う。本稿では、教育プログラムを開講して初年度となる 2023 年度の点検・評価の結果を報告する。

図１ 品質管理のためのデータサイエンス教育プログラム概要
２．学修成果教育プログラムの学修成果を表１の通り定め、（1）入学時、（2）前期修了時、（3）後期修了時に、4 件法（資料等を見ても出来ない、資料等を見てもあまり自信がない、資料等を見ればできる、資料
1

等を見なくてもできる）で自己評価を行った。関連科目の講義時間内に、Microsoft Forms を利用して、オンライン回答を得た。教育プログラムの教育効果を測定することを考慮して対象、非対象を問わず、全学生を対象に調査した。
表１ 学修成果と科目の対応表
学修成果
１

数学Ⅰ

データの整理において、平均や分散などの代表値を求めることができる。

２二項分布や正規分布などの統計、確率の基礎知識を活用して、データを分析することができる。

３

データや知識を利活用して、報告書の作成やプレゼンテーションをできる。

４

データサイエ
ンス・AI

数学Ⅱ

品質管理

〇

〇

〇

〇－－－〇－〇－－－〇

－－－〇

－〇

情報セキュリティや倫理の基礎を理解し、安全にコンピューター・ネットワークを利用することができる。

５

品質管理において、データサイエンス・AI がどのように活用されるか、説明できる。

３．点検・評価の方法
教育プログラムおよび関連科目の評価判定は、次の３件法の評価レベル（３優れている、十分に行われている ２概ね優れている、適切である １改善を要する、不足がみられる）で行った。
４．点検・評価の結果（1） 授業科目の点検・評価
点検項目

点検結果

評価結果

履修・修得

「数学Ⅰ」
「データサイエンス・AI」「品質管理」については必選択科目である数

状況

修科目であり、全員履修のうち 31 名中 30 名（97%）が３科 学Ⅱの履修増が望ま目の単位を修得した（不合格 1 名も再履修により単位を修得）。 れるが、教育プログラ「数学Ⅱ」（選択）では、履修者 5 名全員が単位を修得した。 ムが必修となること履修者数を向上させる取組みとして、選択科目「数学Ⅱ」から から、改善されると見必修科目「数学Ⅰ」に、教育プログラムの要件を集約し、教育 込まれる。
プログラムを必修化する（2023 年 12 月決議）。また入学時オ 評価レベル ２
リエンテーションにおける資格説明で履修意欲を向上させるような工夫を求められる。

学修成果に

学修成果 5 項目の集計結果は、下表の通りとなった。教育プ 教育プログラムの学

関わる事項

ログラムは入学時に比べて概ね高く、一定の教育効果がみら修成果、授業の到達目れた。

標は適切に設定、測定
2学修成果

入学時

１2.53

２

1.93

３2.60

４2.83

５1.83

前期

後期

3.06

2.94（+21）

（+16）

2.45

2.67（+27）

（+38）

3.23

3.13（+24）

（+20）

3.29

3.21（+16）

（+13）

1.97

2.57（+7）

（+40）

p値
*

されている。
学修成果は、教育プログラムの教育成果を可視化できている。

***

評価レベル ２*****

数値は平均値（𝑛=29～31）、（ ）内は入学時からの増減％を表す。Fisher の正確検定（* p<0.05、** p<0.01、*** p<0.001）。
授業教材、数学Ⅰ・数学Ⅱ

授業教材、課題等の内課題等『数学入門』（学術図書出版社）

容・分量・レベルは、『大学数学基礎力養成

いずれも適切である。

微分の教科書』（東京電機大学出版局）
データサイエンスの利活用に必要な数理基礎の内容を含む教科書である。より深く内容を身に付けさせられるよう、引き続き教材を検討される。
データサイエンス・AI『つくりたい！がカタチになる 学生のための Office スキル
活用＆情報モラル』（noa 出版）
数理・データサイエンスの内容を、学生が自主的に取り組めるような説明が分かりやすくされている。また演習問題や授業ごとの事後課題も適切である。
AI による機械学習については、教科書には含まれないが、学生に資料が配布されており、適切に見直せるように工夫されている。受講生が興味を持てるようなテーマ・題材が設定されている。技術の進展に合わせて継続して教材を検討される。
品質管理『2015 年改訂レベル表対応

品質管理検定教科書 QC 検定3 級』（一般財団法人規格協会）
数理・データサイエンスが製造管理に利活用される内容が実感できる内容である。統計量の基本を学びつつ、品質管理の目的を達成するための手法を理解できるよう説明されている。
企業の実課題については、学外から講師を招いて生きた情報を説明される貴重な機会が提供されており、講義資料は学生3

評価レベル ２

に共有されている。技術の進展や時代の流れに合わせ、担当教員による資料の改善が継続される。
学生の評価全科目に対して、授業評価アンケートを実施している。アンケ

学生の評価、授業評価

授業評価ート結果は科目担当教員にフィードバックされ、担当教員はアンケートを実施しアンケート「授業改善計画」が作成されている。ており、授業改善は適「数学Ⅰ」切に行われている。

自由記述では、解説が丁寧、解説が分かりやすいとする評価の一方、難しいと感じる、分かりにくい説明があったなど、評価 評価レベル ２が分かれた。設問数 10 では、すべて 5 点中 3 点以上であり合格点であるものの、ほかの科目より低い傾向にあった。
「データサイエンス・AI」
興味を持てている、分かりやすい、丁寧に説明されているなど、好意的な意見が多かった。結果は良好であり、10 問すべて 5 点中 4 点以上の高い評価を得ている。
「数学Ⅱ」
回答数が少ないため評価が困難であるが、概ね 4 点以上の評価であった。説明が丁寧だったとコメントがあった。
「品質管理」
内容が難しいとするコメントの一方で、資料が見やすい、分からないところを教えてくれるなど、努力が垣間見える。評価点は全科目の平均並みであり４点前後と良好であった。
（2） 教育プログラムの点検・評価
修了者の進路、活躍

この点検・評価の段階では、教育プログラムの修了者の輩出 卒業後の活躍状況にには至っていない（令和６年 3 月時点）。の状況

ついては、令和 7 年度から卒業生が社会で活躍し始める。
評価レベル ２

産業界等

本学では 1 年次夏休み期間にインターンシップ（必修科目） 企業への訪問、ヒアリからの意見を実施している。インターンシップの受入れ企業数社を訪問の聴取して状況や参加者の姿勢・態度などを確認している。インターングを行っている。

ンシップ受入れ企業のうち協力していただけた 3 社に対して 評価レベル ２
品質管理のためのデータサイエンス教育プログラムについてヒアリングを行った。
データサイエンス・ＡＩの産業界における発展は各社賛同する意見であり、本学の特徴である包装食品工学に加えて、データサイエンス教育に期待する意見であった。
4

評価結果の公開

令和５（2023）年 9 月に当教育プログラムプロジェクトに 令和 5 年度内に自己状況を共有し、中間点検・評価を実施した。3 月に 2023 年度

点検評価を実施し、ホ自己点検評価をまとめ、2023 年度内に、短期大学ホームペー ームページ上に掲載
ジに掲載する。

するため、基準を満たしている。
評価レベル ２

５．資料等
（1）品質管理のためのデータサイエンス教育プログラム関連科目の履修・修得状況
授業科目名

履修者数

単位修得者数

単位修得率

数学Ⅰ

3130

96.8%

数学Ⅱ

55100%

データサイエンス・AI

3131100%

品質管理

31

31

100%

（2）学修成果等
成果１ データの整理において、平均や分散などの代表値を求めることができる。
回答人数
05101520

253035

入学時
前期
後期
教科書やノート等を見ても出来ない
教科書やノート等を見ればできる

教科書やノート等を見てもあまり自信がない
教科書やノート等を見なくてもできる

成果２ 二項分布や正規分布などの統計、確率の基礎知識を活用して、データを分析することができる。
回答人数
051015202530

入学時
前期
後期
教科書やノート等を見ても出来ない
教科書やノート等を見ればできる

教科書やノート等を見てもあまり自信がない
教科書やノート等を見なくてもできる535

成果３ データや知識を利活用して、報告書の作成やプレゼンテーションをできる。
回答人数
05101520253035

入学時
前期
後期
教科書やノート等を見ても出来ない
教科書やノート等を見ればできる

成果４

教科書やノート等を見てもあまり自信がない
教科書やノート等を見なくてもできる

情報セキュリティや倫理の基礎を 理解し、安全にコンピューター・ ネットワークを利用することができる。
回答人数
05101520253035

入学時
前期
後期
教科書やノート等を見ても出来ない
教科書やノート等を見ればできる

教科書やノート等を見てもあまり自信がない
教科書やノート等を見なくてもできる

成果５ 品質管理において、データサイエンス・AI がどのように活用されるか、説明できる。
回答人数
051015202530

入学時
前期
後期
教科書やノート等を見ても出来ない
教科書やノート等を見ればできる

教科書やノート等を見てもあまり自信がない
教科書やノート等を見なくてもできる（3）授業評価アンケート：記述回答の主な内容〔数学Ⅰ〕
分かりやすいところ・公式や問題の解説が丁寧だったところ

良かった点

・繰り返しの練習問題

分かりにくいところ・ちょっとペースが速すぎる

改善点

・応用問題で説明がないところ

635

〔データサイエンス・ＡＩ〕
分かりやすいところ・内容の説明が丁寧でした

良かった点

・ひとつずつ物事を確認していくので、授業についていきやすかった
・先生が多く、分からないところがあったら、すぐに来てくれるところ

分かりにくいところ・進むペースが速かった

改善点

・エクセルの関数が難しいです
・宿題の期間が短くて大変でした〔数学Ⅱ〕
分かりやすいところ・説明が丁寧でした

良かった点

・声が聞き取りやすい

分かりにくいところ

・多少の課題があっても良いと思いました

改善点〔品質管理〕
分かりやすいところ・先生が分からないところを教えてくれる

良かった点・スライドがみやすかった

分かりにくいところ

・内容が難しく、理解するのが大変でした

改善点

・初めてのことばかりで難しかった

第 5 回「プロセス管理・品質管理の講義内容が、実現場でどう実施されているのか理解できたにおける検査」受講ア・トレーサビリティ：品質管理や安全にもつながるポイントだと思った

ンケート

・検査機の検査精度が難しくて理解できなかった（4）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）の学内外からの意見等（ア）学内からの視点① プログラムの履修・修得状況
品質管理のためのデータサイエンス教育プログラムプロジェクトにおいて、プログラムの履修状況および単位取得状況を分析した。
② 学修成果品質管理のためのデータサイエンス教育プログラムプロジェクトにおいて、プログラムの開講中3 回測定を行った。測定手法は Microsoft Forms を利用してオンライン回答を得た。回答は必修科目で行ったため、教育プログラムの履修者以外の全学生を対象とした。
1 回目 入学時（前期 データサイエンス・AI 第 1 回）
2 回目 前期終了時（前期

データサイエンス・AI 第 15 回）

3 回目 後期終了時（後期 コミュニケーションアワーCH 2 月 1 日）
③ 授業評価アンケートFD 専門委員会が従来行っている授業評価アンケートを活用し、講義の改善を図っている。全科目を対象として、Microsoft Forms を使用して、オンライン回答を得ている。アンケート結果を7

品質管理のためのデータサイエンス教育プログラムプロジェクトにおいて分析し、授業および教育プログラムの改善に活用している。
④ 後輩等、他の学生への推奨度
教育プログラムの修了後、学修成果測定第 3 回において、推奨度を確認している。
推奨度 MDASH プログラムの推奨度を選択してください。

0510152025

回答人数
3035

修了時
推奨しない

あまり推奨しない

やや推奨する

推奨する⑤ 履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況
2023 年度は入学時オリエンテーションにおいて、全学生に向けて教育プログラムの説明を行い、教育プログラムの概要や学ぶ内容、社会で利活用されるデータサイエンス・AI、取得できる資格についてプレゼンテーションを行った。次年度、さらに履修率を向上させるため、全学必修化とする。
（イ）学外からの視点① プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価履修者は翌 2024 年度に学位取得見込みであり、進路は今後検討される（2025 年 3 月見込）。
修了者の多くは食品・飲料・容器メーカーに就職する。教育プログラムの開講前に行ったヒアリングでは、メーカーではデータに基づく業務が多く、期待されるところが大きい。どの業種に配属されても、基本的な考え方はもっていて欲しいとの声があった。
② 産業界からの視点を含めた教育プログラムの内容に対する意見
2023 年夏、3 社の食品製造企業を訪問し、ヒアリングを実施した。
（ウ） 数理・データサイエンス・AI を学ぶ意義
数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを入学時オリエンテーションで全学生に説明している。1 年前期必修科目のデータサイエンス・AI では、学ぶ楽しさや意義を理解させるため、例えばジャンケン判定 AI、学生の興味に任せた画像診断など身近な題材を取り入れるなどしている。さらに 1 年後期必修科目の品質管理では、実際に企業の製品検査開発担当者を講師として招くなど、卒業後の姿をイメージできるように進めている。また講義後のアンケートにより、これらの工夫・改善を行っている。

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