様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル） 申請様式
滋賀大学

① 学校名

経済学部

② 学部、学科等名

学部・学科単位のプログラム③ 申請単位

国立大学法人滋賀大学④ 大学等の設置者

国立大学⑤ 設置形態滋賀県彦根市馬場一丁目１－１⑥ 所在地

滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑦ 申請するプログラム名称
令和３⑧ プログラムの開設年度

75

（常勤）

⑩ 教員数

年度

⑨リテラシーレベルの認定の有無
（非常勤）

人

⑪ プログラムの授業を教えている教員数
790⑫ 全学部・学科の入学定員⑬ 全学部・学科の学生数（学年別）

有61人

10人

人
3,440

総数

１年次

802人

２年次

796

人

３年次

820

人

４年次

1,022人

５年次

0人

６年次

0人

人

⑭ プログラムの運営責任者（責任者名）

坂野 鉄也（役職名） 経済学部 学務・カリキュラム編成委員長⑮ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育推進部会（責任者名）

市川 治

（役職名）

部会長

⑯ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育推進部会（責任者名）

市川 治⑰ 申請する認定プログラム

（役職名）

部会長

認定教育プログラムと認定教育プログラム+（プラス）

連絡先
所属部署名 学務課教育改革室
E-mailkaikaku@biwako.shiga-u.ac.jp

1

担当者名

沼田 耕並

電話番号

0749-27-1035

様式２

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科単位のプログラム①具体的な修了要件②申請単位プログラムを構成する「基礎科目群（下記a～f）」から６単位以上、「専門科目群（下記g～j）」から６単位以上、合計12単位以上を修得すること。
・基礎科目群：a．データ構造とアルゴリズム、b．プログラミング１、c．プログラミング２、d．統計数学、e．データベース、f．情報科学Ⅱ
・専門科目群：g．ＡＩ概論、h．ＡＩ・機械学習入門、i．ビジネス価値創造論、j．データサイエンス・ＡＩへの招待演習③応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
データ構造とアルゴリズム
2 ○ 一部開講○ ○ ○プログラミング１
一部開講
2○○
一部開講 ○
プログラミング２
2
一部開講 ○
統計数学
2
一部開講
データベース
2○ ○情報科学Ⅱ
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○単位数④応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
一部開講
プログラミング２
2
○
○ ○
一部開講
データベース
2○
ＡＩ概論
2 ○ 一部開講○ ○ ○ ○ ○ ○一部開講
ＡＩ・機械学習入門
2○ ○ ○ ○○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○ ○ビジネス価値創造論 2○○
データサイエンス・AIへの招待演習 2
全学開講
○
単位数

⑤応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
必修 開講状況授業科目
一部開講
ビジネス価値創造論
2
データサイエンス・AIへの招待演習
全学開講
2
単位数

⑥選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
統計数学
プログラミング２
データベース

選択項目
数学発展

授業科目
ＡＩ概論

授業科目

単位数

単位数

必修

授業科目

授業科目

データエンジニアリング応用基礎
データエンジニアリング応用基礎
2

必修

開講状況

1-6 1-7 2-2 2-7

2 ○ 一部開講

開講状況○

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

必修

開講状況

選択項目

⑦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・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「統計数学」（１回目）、「情報科学Ⅱ」（２回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「統計数学」（１回目、３回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「統計数学」（１回目、５回目）、「情報科学Ⅱ」（４回目）
・確率分布、正規分布、独立同一分布「統計数学」（４回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「プログラミング２」（４回目、５回目）
1-6 ・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「プログラミング２」（４回目、５回目）
・逆行列「プログラミング２」（４回目、５回目）
・多項式関数、指数関数、対数関数「プログラミング２」（４回目、５回目）（１）データサイエンスと・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「プログラミング２」（４回目、５回目）
して、統計学を始め様々・１変数関数の微分法、積分法「プログラミング２」（４回目、５回目）なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、・アルゴリズムの表現（フローチャート）「プログラミング１」（５回目～15回目）、「データ構造とアルゴリズム」（６回目）、「情報科学Ⅱ」（６回目）
微分積分）」に加え、ＡＩ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「データ構造とアルゴリズム」（11回目～15回目）を実現するための手段 1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート「データ構造とアルゴリズム」（11回目～15回目）
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索「データ構造とアルゴリズム」（11回目～15回目）として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「AI概論」（４回目、５回目）、「情報科学Ⅱ」（７回目）知識の習得を目指す。 2-2 ・構造化データ、非構造化データ「データベース」（９回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード「AI概論」（４回目、５回目）、「データベース」（１回目）、「情報科学Ⅱ」（１回目）
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「データ構造とアルゴリズム」（11回目）、「データベース」（３回目）、「情報科学Ⅱ」（６回目）

・文字型、整数型、浮動小数点型「プログラミング１」（１回目～４回目）、「データ構造とアルゴリズム」（１回目）、「データベース」（１回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「プログラミング１」（１回目～４回目）、「データ構造とアルゴリズム」（３回目）、「データベース」（10回目）
2-7 ・関数、引数、戻り値「プログラミング１」（１回目～４回目）、「データ構造とアルゴリズム」（５回目）、「データベース」（10回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「プログラミング１」（３回目、５回目～８回目）、「データ構造とアルゴリズム」（２回目）、「データベース」（10回目）
・データ駆動型社会、Society 5.0「ビジネス価値創造論」（１回目）

1-1 ・データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「ＡＩ・機械学習入門」（１回目、15回目）、「ビジネス価値創造論」（２回目～14回目）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「ビジネス価値創造論」（２回目～14回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（田中）」（１回目、２回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（１回目）
・分析目的の設定「ＡＩ・機械学習入門」（１回目）、「ビジネス価値創造論」（２回目～14回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（田中）」（１回目、２回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（１回目）
1-2 ・様々なデータ分析手法（回帰、分類、クラスタリングなど）「ＡＩ・機械学習入門」（２回目～12回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（田中）」（３回目～９回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（６回目～８回目、11回目、12回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「プログラミング２」（３回目）、「ビジネス価値創造論」（２回目、３回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（２回目、３回目、13回目、14回目）
・データの収集、加工、分割/統合「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（２回目、３回目、13回目、14回目）

史多3

（２）ＡＩの歴史から多岐・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「AI概論」（２回目）、「データベース」（９回目）に渡る技術種類や応用
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「AI概論」（15回目）
分野、更には研究やビ 2-1 ・ビッグデータ活用事例「ＡＩ・機械学習入門」（１回目）、「ビジネス価値創造論」（10回目～14回目）
ジネスの現場において・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「ビジネス価値創造論」（12回目～14回目）
実際にＡＩを活用する際・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム「AI概論」（14回目、15回目）の構築から運用までの・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）「AI概論」（14回目、15回目）
一連の流れを知識とし 3-1 ・AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）「ＡＩ・機械学習入門」（13回目～15回目）、「ビジネス価値創造論」（10回て習得するＡＩ基礎的な目～14回目）
ものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学 3-2 ・AI倫理、AIの社会的受容性「AI概論」（11回目、12回目）
・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「AI概論」（11回目、12回目）
習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「ＡＩ・機械学習入門」（１回目）、「ビジネス価値創造論」（10回目～14回目）
望」から構成される。
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「プログラミング２」（６回目～14回目）、「AI概論」（14回目）、「ＡＩ・機械学習入門」（１回目～15回目）
3-3 ・学習データと検証データ「ＡＩ・機械学習入門」（２回目）
・ホールドアウト法、交差検証法「AI概論」（15回目）、「ＡＩ・機械学習入門」（14回目）
・過学習、バイアス「AI概論」（15回目）、「ＡＩ・機械学習入門」（３回目、４回目、６回目、７回目）
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）「プログラミング２」（11回目～14回目）、「AI概論」（14回目）
・ニューラルネットワークの原理「プログラミング２」（11回目～14回目）、「AI概論」（14回目）、「ＡＩ・機械学習入門」（９回目）
3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN）「プログラミング２」（11回目～14回目）、「AI概論」（14回目）、「ＡＩ・機械学習入門」（９回目）
・学習用データと学習済みモデル「プログラミング２」（11回目～14回目）

・AIの学習と推論、評価、再学習「AI概論」（14回目）、「ＡＩ・機械学習入門」（14回目、15回目）

3-9 ・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「ビジネス価値創造論」（10回目～14回目）（３）本認定制度が育成 Ⅰ 該当なし
目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で【1-1】データ駆動型社会、Society 5.0「ビジネス価値創造論」（１回目）
きる人材」に関する理解【1-1】データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「ビジネス価値創造論」（２回目～14回目）
や認識の向上に資する【1-2】データ分析の進め方、仮説検証サイクル「ビジネス価値創造論」（２回目～14回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（田中）」（１回目、２回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（１回目）実践の場を通じた学習【1-2】分析目的の設定「ビジネス価値創造論」（２回目～14回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（田中）」（１回目、２回目）、「データサイエンス・AIへ体験を行う学修項目群。の招待演習（岩山）」（１回目）
応用基礎コアのなかで【1-2】様々なデータ分析手法（回帰、分類、クラスタリングなど）「データサイエンス・AIへの招待演習（田中）」（３回目～９回目）、「データサイエンス・AIへのも特に重要な学修項目招待演習（岩山）」（６回目～８回目、11回目、12回目）群であり、「データエンジ Ⅱ 【1-2】様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「ビジネス価値創造論」（２回目、３回目）、「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（２回ニアリング基礎」、及び目、３回目、13回目、14回目）【1-2】データの収集、加工、分割/統合「データサイエンス・AIへの招待演習（岩山）」（２回目、３回目、13回目、14回目）「データ・ＡＩ活用 企画・【2-1】ビッグデータ活用事例「ビジネス価値創造論」（10回目～14回目）
実施・評価」から構成さ【2-1】人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「ビジネス価値創造論」（12回目～14回目）れる。
【3-1】AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）「ビジネス価値創造論」（10回目～14回目）【3-3】実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「ビジネス価値創造論」（10回目～14回目）
4【3-9】AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「ビジネス価値創造論」（10回目～14回目）

⑧プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
１. 自らの特色を活かして取り組むリテラシーレベルの教育の基盤の上に、データに基づいた合理的判断を求められる産業界での様々なシーンにおいて、数理・データサイエンス・ＡＩが、自らの生活にも深く関与し、すでに様々な分野で活用されている社会の現状を理解する。
２. データサイエンスの応用事例について理解し、ビジネス課題の解決のために、どのような結果を得たいか、そのためにはどのようなデータが必要か、そのデータはどこにあるか、なければどう作るかを判断できる等、現実の課題に対する基本的な活用法を、実践等を通じて学ぶ。
⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.shiga-u.ac.jp/campuslife/registration/mdash/

5

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和３

年度

学部・学科単位のプログラム②申請単位③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
経済学部

合 計

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

460 1,880

2100000000000

460 1,880

21000000000006

合計

履修率

211%
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21
1%

様式４

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 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
滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育推進部会要項② 体制の目的
部会は、学部で実施する次の各号に掲げる事項について全学的に連絡調整を行い、本学における数理・データサイエン
ス・AI教育の推進及び質向上を図ることを目的とする。
(1) 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの開発、管理及び運営に関すること。
(2) 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの質向上に関すること。
２ 部会は、前項各号のほか次に掲げる業務を行う。
(1) 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度に関すること。
(2) 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの自己点検・評価に関すること。
(3) その他数理・データサイエンス・AI教育に関すること。

③ 具体的な構成員(1) 教育・学生支援機構教育推進部門長・教育学部教授 鈴木宏昌
(2) 教育学部教務カリキュラム運営委員長・教育学部教授 松丸真大(3) 経済学部学務・カリキュラム編成委員長・経済学部教授 坂野鉄也
(4) データサイエンス学部学務委員長・データサイエンス学部教授 市川治 【部会長】(5) 学務課長 岡田洋大

④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績1%
令和４年度予定
4%
令和６年度予定
20%
令和７年度予定
30%
具体的な計画（１）各年度の履修者数の目標（履修率）
令和４年度
８０名 （４％）
令和５年度
１８０名 （１０％）
令和６年度
３８０名 （２０％）
令和７年度
５６０名 （３０％）

令和５年度予定収容定員（名）

10%
1,880

（２）目標達成に向けた計画
・令和４年度
令和４年度入学生からリテラシーレベル履修を必修化している。リテラシーレベルとの接続により、履修者数の増大を計画している。また推進部会の総括のもと、大学のHPを用いてプログラムの授業内容や修了要件を積極的に広報する。
・令和５年度
新入生にはオリエンテーションや履修冊子等を通じて履修を推奨し、２回生以上は毎学期初めの履修指導で周知することにより履修率の向上を目指す。また、経済学部では、学部改組に伴い、従来から設けていた「政策―ビジネス革新創出人材プログラム（データサイエンス副専攻）」を質量ともに充実させ、「データサイエンスコース」として拡大する予定である。「データサイエンスコース」のための大学入門セミナーを設け、その指導教員を通じ、本プログラムへの履修を促す。
・令和６年度以降
実データを用いて経済・社会現象を分析する演習科目（「経済データ分析演習」、「経営データ分析演習」、「社会データ分析演習」、「スポーツデータ分析」など）の提供により、本プログラムの履修者を増大させる。
7

⑤ 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
経済学部では、以前より、国内最高水準のデータサイエンス教育を推し進める本学データサイエンス学部の教員が開講する科目を経済学部でも受講できるようにしている。これらの科目は10単位を上限として、卒業要件単位に算入できることとしている。
また、「データサイエンス・AIへの招待演習」は全学共通教養科目として開講されており、推進部会が各学部と連携のうえ学生が履修しやすい曜日・時限に開講するよう調整している。具体的には、曜日・時限が異なる複数クラスを設定し、学部の必修科目と重複しない曜日・時限に開講するよう工夫している。
さらに、開講形態についても遠隔講義システムやオンライン授業（オンデマンド含む）の活用などを通じ、学生が履修しやすい仕組みを整えている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
新入生にはオリエンテーションや履修案内等で本プログラム認定制度について周知し、学生にプログラムの履修を促すとともに、滋賀大学キャンパス教育支援システム（SUCCESS）の「お知らせ」、「メッセージ」機能、大学ホームページを用いて情報提供を行う。
２回生以上には、毎学期初めの履修登録期間における履修指導や指導教員を通して履修を促す。
具体的授業内容を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。
また、実際にプログラムを修了した学生の声を取り上げて学修成果を発信することなども行う。
データサイエンス学部が開催する外部専門家等による学内イベントに学生の参加を促し、産業界・教育界におけるデータサイエンスの重要性について学生に理解させる。

8

⑦ 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（１）ICT活用によるサポート体制
滋賀大学ではICTを活用し、滋賀大学キャンパス教育支援システム（SUCCESS）や滋賀大学学習管理システム（SULMS）を稼働している。また、本学データサイエンス学部が作成したMOOC教材を利用している。
彦根と大津の両キャンパス間で従来から利用している遠隔講義システムに加え、無線LANが利用可能なエリアをキャンパス全体に広げる「スマート・ラーニング・コモンズ」など、オンライン授業を受講できる体制を整備している。
さらにコロナ禍で有効性が証明されたオンライン授業の効果的な活用（オンデマンド含む）
により、学生はいつでもどこでも授業を履修できる。
（２）人的・技術的サポート体制
遠隔授業やオンライン授業については、両キャンパスに技術補佐員を配置するなどサポート窓口を設け、学生に対するきめ細かいサポートの体制を整えている。
さらに、TAやSAを活用して相談しやすい学生サポートの仕組みを整え、できる限り多くの学生がプログラムを履修・修得できる体制を構築していく。

⑧ 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（１）プログラム担当教員による取り組み
プログラム担当教員がオフィスアワーを設け、学生から質問や相談を受けている。また、授業時間外でもメールや学習管理システムのチャット機能などを用いて学習指導、質問受付を行っている。
学習指導の際にはデータサイエンス学部が作成したMOOC教材の参照を促すなど学生の理解度に応じた学習指導を行うことができるよう工夫を行う。
（２）SA・TAなどを活用した取り組み
SA・TAを活用した質問対応の仕組みを構築することで、授業時間内外での学生の学びを促す取り組みを行う。学生のニーズに応じて、さらに必要な対応を行う。

9

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
学内からの視点
各科目の開講状況・履修状況・単位修得状況については、経済学部学務・カリキュラム編成委員会が把握している。
全学数理・データサイエンス・AI教育推進部会は、プログラムの開発、管理及び運営並びに質向上について全学的に連絡調整を行う。
内部質保証関係規程に基づき、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの点検項目を全学教育・学生支援機構教育推進部門が担当する点検評価項目として設定している。毎年度検証を行い、見つかった課題を数理・プログラムの履修・修得状 データサイエンス・AI教育推進部会が中心となって改善に向けて取り組む体制を構築している。
さらに、点検結果については、全学の内部質保証を束ねる目標計画・評価委員会に報告し、大学執行部や各況学部長間で情報共有できる体制となっている。

「滋賀大学における成績評価のガイドライン」及び経済学部で作成している成績評価のガイドラインに基づき、シラバスで各科目の到達目標を明示したうえで、客観的かつ厳格な成績評価を行っている。そのため、プログ
ラムの学修成果はプログラムを構成する科目の単位修得率及び平均GPA並びに成績分布状況を確認することで自己点検・評価が可能である。
また、成績状況という直接指標に加えて、各科目の授業評価アンケートや学生生活実態調査などを用いて多面的に学修成果の把握を実施することとしている。
学修成果

10

令和３年度開講応用基礎レベル対象科目に係る授業評価アンケート結果では、全体の３分の２以上の科目で「授業はよく理解できた」、「授業には総合的に満足である」の質問に対して５段階評価で「強くそう思う」、「そう思う」との肯定的回答が６割以上を占めたほか、「プログラミングの楽しさをより実感できた」「授業の内容は分かりやすく、面白いと感じた」等の評価を学生から得ている。
アンケート結果をもとに学部でFDを実施し、さらなる学生の理解度向上に向けて授業方法及び教材の見直しを学生アンケート等を通じた 行う。
学生の内容の理解度

令和３年度開講応用基礎レベル対象科目に係る授業評価アンケート結果では、全体の３分の２以上の科目で「授業はよく理解できた」、「授業には総合的に満足である」の質問に対して５段階評価で「強くそう思う」、「そう思う」との肯定的回答が６割以上を占めており、学生から評価を得ているため、口コミでの推奨が期待できる。
後輩等他の学生への推奨度を直接に測定する調査は現在は実施していないが、今後はアンケート項目の見学生アンケート等を通じた 直し等を行う。
後輩等他の学生への推奨度

経済学部では、学部改組に伴い、従来から設けていたデータサイエンス学部との連携による「政策―ビジネス革新創出人材プログラム（データサイエンス副専攻）」を質量ともに充実させ、「データサイエンスコース」として拡大する予定である。
データサイエンス学部では、応用基礎レベル修了に要する13科目中12科目は通常のカリキュラムの必修科目
全学的な履修者数、履修 であり、全学生のエントリーを必須としているため、履修率は100％になる見込みである。
率向上に向けた計画の達 また、全学組織である数理・データサイエンス・AI教育推進部会は、プログラムの開発、管理及び運営並びに質向上について連絡調整を行っており、各学部における数理・データサイエンス・AI教育の内容について適時見成・進捗状況直し等を検討し、履修者数、履修率向上を全学的に推進している。

11

学外からの視点
卒業生の就職先企業に対して教育プログラム修了者の配属、進路、活躍状況、評価についてヒアリング調査等を行う。
学部のFD担当委員会が定期的に卒業者・就職先アンケートを行うとともに、就職指導担当教員と連携し、プログラム修了者及び就職先からのプログラムの評価をモニタリングする。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

学部の外部評価や大学全体の自己点検・評価報告会などの機会、企業等との連携や共同研究等の様々な機会をとらえて産業界からの意見を伺い、教育プログラム改善の参考とする。また、同窓会とも定期的に意見交換を行い、教育プログラムへの要望・期待などを取り入れることとしている。

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

12

モデルカリキュラムに準拠することによりデータやAIが社会でどのように活用されているか紹介し、数理・データサイエンス・AIを学ぶ楽しさ、学ぶことの意義を理解させている。
また、授業の中でゲストスピーカーを招いたり、学生を対象としたデータサイエンスに関するセミナーやシンポジウム、それらでの企業やITの専門家による講演などへの参加を奨励し、データサイエンスを学ぶ楽しさや意義を理解させる。
さらに、学内に整備したラーニングコモンズを通じて学生と教員の距離を近づける工夫を行っている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

全科目についての授業評価アンケートの結果を分析し、教育・学生支援機構及び各学部FD担当委員会が教育改善に向けたFDに活用している。
オンライン授業も含めたSULMSの活用につき講習会を開催している。
「教育実践優秀賞」制度を設け、学部の優れた教育実践を顕彰し、FD情報誌にアーカイブすることで成果を学部横断的に波及させている。

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業 定期的に学生と学部執行部との意見交換の場を設け、学生の生の声を拾い上げている。とすること
デジタルキャンパス化の加速にむけて、ハイブリッド学修（対面学修とオンライン学修の同時提供）等、新しい学校様式における質の高い教育を実現するための設備を実現する「高度スマートクラスルームシステム」の整備を進めている。
これにより、全学部学生が双方向オンラインによるデータサイエンス学習が可能になる。

https://www.shiga-u.ac.jp/campuslife/registration/mdash/②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

13滋賀大学数理・データサイエンス・ＡＩプログラム（応用基礎）
育成イメージプログラムの目的・特色

数理・ＤＳ・ＡＩ教育の全学的展開

・全学生にデータサイエンスリテラシーの素養（令和４年度より全学必修化）→全学部で応用基礎レベル教育を推進→リテラシーレベル教育の基盤の上に、各学部の専門性に応じた応用基礎レベル教育の提供（２０００人／年）

特色②

リテラシー・専門分野への応用基礎力の習得

特色④

ＭOOC教材の全国無料配信、他大学への教材提供

ＤＳ副専攻（５０万人／年）

データサイエンス学部→全学部生が履修、選択項目群もカバーする最先端の内容
教育学部→「教育データサイエンティスト養成プログラム（令和２年度開始）」との連携
経済学部→「データサイエンス副専攻（平成29年度開始）」との連携

多数の民間企業等と連携し、実データを用いた分析や演習

DS高度専門人材・各学部の専門性に応じた科目の開講

各学部の専門性に応じたプログラム

特色③

経済

→全国に先駆けた本格的なデータサイエンス教育の実績（平成29年度…データサイエンス学部、31年度 データサイエンス研究科）→リテラシーレベル教育の全学的展開（令和３年度…リテラシープラス選定）→「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」拠点校（全国立大学のうち11校）（２５万人／年）

実施体制

教育データサイエンティスト養成プログラム

応用基礎ＤＳ

国内最大規模のデータサイエンス（ＤＳ）教育研究拠点→応用基礎レベルについては、全学部でデータサイエンス学部の教員による科目を必修に含む

教育・データサイエンス応用事例について理解し、現実の課題に対する活用法を実践を通じて学ぶ

特色①

データサイエンス学部と教育・経済学部の連携

エキスパート

初級レベルの習得

全学部（計3200人）必修化
教育・経済→「データサイエンス・AIへの招待」
データサイエンス→「データサイエンス入門」⇒リテラシープラスに選定（R3.8.4）

全学 教育・学生支援機構に設置の推進部会で点検・評価

カリキュラム【経済学部】
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（応用基礎レベル）カリキュラムツリー【経済学部】

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学部学務委員会★データサイエンス学部の知見を全学へ

１年→教材コンテンツの活用など

２年

３年

データサイエンス・ＡＩへの招待演習★データサイエンス教員による授業科目の教育学部への提供

プログラム開発

自己点検
評価★データサイエンス教員による授業科目の経済学部への提供

ＡＩ概論

教育学部
学務関係委員会

プログラムの質向上

滋賀大学教育・学生支援機構 教育推進部門
滋賀大学数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進部会

ビジネス価値創造論
専門科目群（４科目８単位）→経済学部（データサイエンス副専攻）推進部会には各学部の学務委員長が参加→全学で情報を共有

科目群

プログラミング２

データベース

プログラミング１

統計数学

データ構造とアルゴリズム ★必修

経済学部
学務関係委員会

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ＡＩ・機械学習入門

★必修

情報科学Ⅱ

基礎科目群

（６科目12単位）★必修★修了要件（経済学部）
基礎科目群から３科目６単位以上、専門科目群から３科目６単位以上、合計１２単位以上を修得すること。

補足資料:ＭＯＯＣ教材の作成★ MOOC(無料オンライン講座)教材• 「データサイエンス・ＡＩへの招待」に利用• 内容
 統計の基礎 R, Python 応用事例• ＭＯＯＣ教材は無料で広く一般の利用にも供しており、受講者はシリーズ併せて延べ５万人に達する。
より進んだ内容

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補足資料:教科書の刊行、他大学普及★教科書シリーズ「データサイエンス大系」★他大学への普及

滋賀大学データサイエンス学部の講義を教科書化して刊行 （既刊６点）

応用基礎レベルの授業を他大学でも提供

・「データ構造とアルゴリズム」をはじめ、応用基礎レベル科目にも対応
・「データサイエンス入門（第２版）」についてはリテラシーレベ
ル科目「データサイエンス入門」「データサイエンス・ＡＩへの招待」で全学利用
・このほか、「データサイエンスのための数学」 「統計モデルと推測」 （講談社サイエンティフィク）などを出版。

※本学データサイエンス学部ホームページ（2022年3月24日）

・さらに、応用基礎レベル科目の標準教科書の出版を計画中

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