数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１−１
大学等名
プログラム名東京情報大学
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）

プログラムを構成する授業科目について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① 対象となる学部・学科名称
総合情報学部③ 修了要件プログラムを構成する情報モラルとセキュリティ、情報リテラシー演習、統計学の3科目をすべて履修し、合計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７年度までに履修必須とする計画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
単位数
必須
1-1
1-6
1-6
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ
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
単位数
必須
1-2
1-3
1-3
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ
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
単位数
必須
1-4
1-5
1-5
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ
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
単位数
必須
3-1
3-2
3-2
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ
2
○
○
○

1

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】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
単位数
必須
2-1
2-2
2-3
2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
統計学
2
○
○
○
情報リテラシー演習
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
授業に含まれている内容・要素

1-1（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

1-6

1-2
（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

1-3

1-4
（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

1-5

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット： 「情報モラルとセキュリティ」（2回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化： 「情報モラルとセキュリティ」（2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 ：「情報モラルとセキュリティ」（2回目）
・複数技術を組み合わせたAIサービス ：「情報モラルとセキュリティ」（2回目）
・人間の知的活動とAIの関係性 ：「情報モラルとセキュリティ」（2回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方： 「情報モラルとセキュリティ」（1回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど) ：「情報モラルとセキュリティ」（8回目）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）：「情報モラルとセキュリティ」（8回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど ：「情報モラルとセキュリティ」（3回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 ：「情報モラルとセキュリティ」（3回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）： 「情報モラルとセキュリティ」（3回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）： 「情報モラルとセキュリティ」（3回目）
・データのオープン化（オープンデータ）： 「情報モラルとセキュリティ」（3回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) ：「情報モラルとセキュリティ」（4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 ：「情報モラルとセキュリティ」（4回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など ：「情報モラルとセキュリティ」（4回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化な
ど ：「情報モラルとセキュリティ」（5回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など ：「情報モラルとセキュリティ」（6回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など ：「情報モラルとセキュリティ」（7回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ ：「情報モラルとセキュリティ」（6回目）
・認識技術、ルールベース、自動化技術 ：「情報モラルとセキュリティ」（6回目）
・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）：「情報モラルとセキュリティ」（7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 ：「情報モラルとセキュリティ」（7回目）

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】

3-1（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

3-2

2-1（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

2-2

2-3

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）：「情報モラルとセキュリティ」（9回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト： 「情報モラルとセキュリティ」（9回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護 ：「情報モラルとセキュリティ」（9回目）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）：「情報モラルとセキュリティ」（9回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス ：「情報モラルとセキュリティ」（9回目）
・AIサービスの責任論：「情報モラルとセキュリティ」（9回目）
・データ・AI活用における負の事例紹介 ：「情報モラルとセキュリティ」（9回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 ：「情報モラルとセキュリティ」（10, 12回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 ：「情報モラルとセキュリティ」（10回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介： 「情報モラルとセキュリティ」（11, 12回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）：「統計学」（2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）：「統計学」（1, 3, 4回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）：「統計学」（1回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）： 「統計学」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）：「統計学」（8,v 9回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、
多段抽出）：「統計学」（1, 11回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 ：「統計学」（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）：「統計学」（8回目）「情報リテラ
シー演習」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）：「情報リテラシー演習」（11回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト) ：「統計学」（5回目）「情報リテラシー演習」（19回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）：「情報リテラシー演習」（20回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）： 「情報リテラシー演習」（17回目）
・データの集計（和、平均）：「情報リテラシー演習」（11回目）
・データの並び替え、ランキング ：「情報リテラシー演習」（13, 14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート） ：「情報リテラシー演習」（19回目）
・表形式のデータ（csv) ：「情報リテラシー演習」（12, 18回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・情報を適切に収集，分析及び活用することができる。
・今日の情報社会の基礎的教養であるデータ処理、ＡＩについて基礎的な事柄を理解できる。
・情報社会における倫理規範やマナーを理解できる。
・統計学の基礎知識が習得できる。
・統計的手法を用いてデータを解析する技術が習得できる。

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
プログラム名東京情報大学
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）

プログラムを構成する授業科目について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① 対象となる学部・学科名称
看護学部③ 修了要件プログラムを構成する情報社会とAI、情報リテラシー演習、統計学の3科目をすべて履修し、合計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７年度までに履修必須とする計画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
単位数
必須
1-1
1-6
1-6
授業科目
授業科目
情報社会とAI
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
単位数
必須
1-2
1-3
1-3
授業科目
授業科目
情報社会とAI
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
単位数
必須
1-4
1-5
1-5
授業科目
授業科目
情報社会とAI
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
単位数
必須
3-1
3-2
3-2
授業科目
授業科目
情報社会とAI2○○○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
単位数
必須
2-1
2-2
2-3
2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
統計学
2
○
○
○
情報リテラシー演習
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
授業に含まれている内容・要素

1-1（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

1-6

1-2
（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
1-3

1-4（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

1-5

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット：「情報社会とAI」（2回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化：「情報社会とAI」（2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会：「情報社会とAI」（2回目）
・複数技術を組み合わせたAIサービス：「情報社会とAI」（2回目）
・人間の知的活動とAIの関係性 ：「情報社会とAI」（2回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方：「情報社会とAI」（1回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)：「情報社会とAI」（8回目）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）：「情報社会とAI」（8回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど ：「情報社会とAI」（3回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化：「情報社会とAI」（3回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）： 「情報社会とAI」（3回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）：「情報社会とAI」（3回目）
・データのオープン化（オープンデータ）：「情報社会とAI」（3回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)：「情報社会とAI」（4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：「情報社会とAI」（4回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など：「情報社会とAI」（4回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など：「情報社会とAI」（5回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など：「情報社会とAI」（6回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など ：「情報社会とAI」（7回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ：「情報社会とAI」（6回目）
・認識技術、ルールベース、自動化技術：「情報社会とAI」（6回目）
・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）：「情報社会とAI」（7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 ：情報社会とAI」（7回目）

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

3-1

3-2

2-1

（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

2-2

2-3

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）：「情報社会とAI」（9回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト ：「情報社
会とAI」（9回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護 ：「情報社会とAI」（9回目）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）：「情報社会とAI」（9回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス ：「情報社会とAI」（9回目）
・AIサービスの責任論：「情報社会とAI」（9回目）
・データ・AI活用における負の事例紹介: 「情報社会とAI」（9回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 ：「情報社会とAI」（10, 12回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取：「情報社会とAI」（10回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介：「情報社会とAI」（11, 12回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）：「統計学」（2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）：「統計学」（1, 3, 4回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）：「統計学」（1回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）： 「統計学」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「統計学」：（8, 9回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、
多段抽出）：「統計学」（1, 11回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 ：「統計学」（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）：「統計学」（8回目）「情報リテラ
シー演習」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）：「情報リテラシー演習」（11回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)：「統計学」（5回目）「情報リテラシー演習」（19回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）：「情報リテラシー演習」（20回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）： 「情報リテラシー演習」（17回目）
・データの集計（和、平均）：「情報リテラシー演習」（11回目）
・データの並び替え、ランキング：「情報リテラシー演習」（13, 14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）： 「情報リテラシー演習」（19回目）
・表形式のデータ（csv) ：「情報リテラシー演習」（18回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・情報を適切に収集，分析及び活用することができる。
・今日の情報社会の基礎的教養であるデータ処理、ＡＩについて基礎的な事柄を理解できる。
・情報社会における倫理規範やマナーを理解できる。
・統計学の基礎知識が習得できる。
・統計的手法を用いてデータを解析する技術が習得できる。

6

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式２
東京情報大学

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

総合情報学部
看護学部

1,843
323

合 計

2,166

男性

400 1,620 338 302
100 400 67
9
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
500 2,020 405 311

令和3年度

修了者数

女性

合計

履修者数

男性

女性

合計

36 275 242
58 63
9
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
94 338 251

33
54

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

87

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

7

男性

0

履修者数

女性

合計

0

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

男性

0

女性

合計

0

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

平成29年度

平成30年度

修了者数
男性

0

履修者数

女性

合計

0

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

男性

0

修了者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

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

男性

0

履修率

女性

338
21%
67
17%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 405
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】

様式３
東京情報大学

大学等名

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

65

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） 富田 瑞樹

112

人

17

人

（役職名） 教務委員長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）
数理・データサイエンス・AI教育推進委員会（責任者名） 永井 保夫（役職名） 数理・データサイエンス・AI教育推進委員長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
数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会運営要領⑥ 体制の目的
次の審議事項について、円滑に運営することを目的とする。
（1）数理・データサイエンス・AI教育プログラムの運営に関する事項（2）数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度の申請に関する事項（3）その他，前各号に関連する事項⑦ 具体的な構成員
数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会の構成員は、次のとおり。
（1）委員長永井 保夫（総合情報学科 教授）（2）各学科から複数名
井関 文一（総合情報学科 教授）
佐野 夏樹（総合情報学科 教授）
鈴木 英男（総合情報学科 教授）
富田 瑞樹（総合情報学科 教授）
花田 真樹（総合情報学科 教授）
マッキン ケネスジェームス（総合情報学科 教授）
市川 香織（看護学科 教授）
樋口 大輔（総合情報学科 准教授）
早稲田 篤志（総合情報学科 助教）
児玉 悠希（看護学科 助教）（3）事務局次長または学生教務課長
六﨑 光浩（事務局次長）

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】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
20%
47%
72%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
100%96%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）2,020
具体的な計画
総合情報学部の本プログラグラムを構成する３つの授業科目の中で「統計学」が選択であるため、令和4年度の履修率は71％であった。この履修率を向上させるために、教育課程を改正し、令和5年度から「統計学」を必修化している。この対応により、令和5年度の入学生からは全員が当該プログラムを履修することになる。
また、看護学部については、３つの授業科目全てが必修科目であるため、全員が履修している。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
上記⑧で説明しているように、総合情報学部は、プログラムを構成する３つの授業科目を令和5年度から必修化することで、全員が履修することになる。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
上記⑧で説明しているように、総合情報学部は、プログラムを構成する３つの授業科目を令和5年度から必修化することで、全員が履修することになる。

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】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
履修については、上記⑧のとおり、必修化を図っている。また履修者の多くが修得できるように、演習科目には、TAを配置し個別指導を行えるにしている。その他のサポートとしては、下記⑫で説明している授業支援システム(LMS)や質問受付体制を整備し、授業時間外に学習できるようにしている。

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
教材配布や課題の提示及び提出をさせるために、授業支援システム(LMS)であるWebclassを導入し、授業担当教員に利用するよう推奨している。また、講義を録画した場合は、MicrosoftのTeamsに動画を保存し、オンデマンドで復習できるようにしている。
質問については、シラバスに、授業時の質問方法、授業時間外の質問方法という項目を設けて、質問を受け付ける方法を提示している。質問を受け付ける方法としては、前述したWebclassのメッセージ機能や電子メール等で行っている。また、各教員がオフィスアワーの時間を設定し、教員研究室（非常勤講師は、待機室）において、対面での質問を受け付ける体制も整備している。

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】

様式４
大学等名

東京情報大学

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）
運営委員会（責任者名） 布広 永示② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 学長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会において、当該プログラムの履修・修得状況の分析を実施しており、今年度の状況は以下のとおりである。また、学内授業支援システム(LMS)の活用により、受講者毎の講義演習進捗状況や課題への回答状況を把握できるようにしている。
【総合情報学部】
当該プログラムに該当する３つの科目のうち、2科目（情報モラルとセキュリティ、情報リテラシー演習）は必修、１科目（統計学）は選択としてカリキュラム配当されている。必修科目は100%の履修率であり、選択科目の統計学は71%であったため、当該プログラムの履修率は71%となる。このうち、3科目全てを合格した（当該プログラムを合格した）学生の割
プログラムの履修・修得状 合は81%であり、全学生では59%であった。「統計学」の合格率が82%であったため、このことにより当該プログラムの合格率が低くなっていると考えられる。
況
選択科目である「統計学」の履修率は71%であるが、昨年度は51%であったため、入学時のガイダンスで当該プログラムの説明をしたことによる効果がみられたと思われる。
【看護学部】
当該プログラムに該当する３つの科目全てが必修科目であるため、当該プログラムの履修率は100%である。このうち、3科目全てを合格した学生の割合は94%であった。

当該プログラムの履修学生に対して、意欲、興味、関心、理解度等を把握する独自アンケートを実施し、数理・データサ
イエンス・ＡＩ教育推進委員会において分析し、当該プログラムの評価・改善に活用している。
その中の「授業の内容は理解できましたか？」という設問に対し、各学部の回答は次のとおりであり、概ねプログラム全体の内容の理解度は高いと思われる。
学修成果【総合情報学部】「①とてもそう思う」「②そう思う」と回答した学生は、73%であった。「③どちらともいえない」を含めると93%であった。
【看護学部】「①とてもそう思う」「②そう思う」と回答した学生は、56%であった。「③どちらともいえない」を含めると89%であった。
FD委員会において実施している授業アンケートの集計結果のうち「学生の授業の取り組みについて（知識、技術の修得度）」の項目を分析することによって、各授業科目の授業内容の理解度を把握できるようにしている。その結果を、FD
委員会、数理・データーサイエンス・AI教育推進委員会と連携し、当該プログラムの評価・改善に活用している。各学部の回答は次のとおりであり、概ね各授業科目の内容の理解度は高いと思われる。

【総合情報学部】
学生アンケート等を通じた 当該プログラムに該当する３科目の授業アンケートの「知識、技術の修得度」の平均値は「4.23」であり、3科目とも4ポイ
ント台であったので、授業科目個別にもても理解度は高いと考えられる。
学生の内容の理解度
但し、「統計学」の合格率は、82％であるため、合格率を上げるよう改善が必要である。
【看護学部】
当該プログラムに該当する３科目の授業アンケートの「知識、技術の修得度」の平均値は、4.01であり、高いポイントではあるが、「情報社会とAI」については、3ポイント台であったため、理解度を上げるよう改善が必要である。
本プログラムを構成する３つの授業科目を必修化するため、後輩等他の学生への推奨度は確認してはいないが、学生が回答した独自アンケートに対する意見を点検評価の根拠資料として公表している。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度【総合情報学部】
現在選択科目としている「統計学」を必修科目に改正し、令和5年度入学生から適用する。この対応により、当該プログ
ラムを構成する3科目全てが必修科目となり、全学生が履修することになる。
【看護学部】
全学的な履修者数、履修 当該プログラムを構成する3つの授業科目は全て必修科目であるため、学部学生全員が履修している。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

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】

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
当該プログラムが開設されたのが、令和4年度であり、まだ卒業生は社会に出ていない状況である。そのため、まだ、
本項目については評価できないが、今後、卒業時には可能な範囲で進路等の評価は実施する予定である。民間企業に対して企業調査を実施、当該プログラムを修了した卒業生における採用状況や企業評価を把握する仕組みを設けていく予定である。なお、今年度は、本学に求人のある企業及び病院に協力をいただき、当該プログラムを修了した学生が就職することについての期待度を調査した結果、高い評価を得られている。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

数理・データサイエンス・AI教育推進委員会が中心となって、当該プログラム修了者の卒業後の調査を実施し、その後の進路や活動状況について調査していく予定である。また、当該プログラム修了者の就職先へのヒアリングを通して、
当該プログラムへの企業の評価を把握する仕組みを整備していく予定である。なお、今年度は、本学に求人のある企業及び病院に協力をいただき、当該プログラムについてアンケート調査を行い、概ね高い評価を得られている。
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

当該プログラムを構成する科目「情報社会とAI」においては、モデルカリキュラムリテラシーレベルの導入部分（社会におけるデータ・AI利活用）に準じた内容を展開し、時事やトレンドなど社会での実例をもとにAI等がどのような活用をされているかを中心に興味・関心を促す講義内容としている。また、「統計学」では、データリテラシー（データを読む、データを説明する）、「情報リテラシー演習」では、データリテラシー（データを扱う）を具体的な実例を取り上げ講義している。
講義を終えて実施した当該プログラム独自アンケートの中の「AI・データサイエンスに対する興味・関心が高まりました
か？」という設問に対し、各学部の回答は次のとおりであった。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 【総合情報学部】
義」を理解させること「①とてもそう思う」「②そう思う」と回答した学生は、74%であった。「③どちらともいえない」を含めると92%であった。
【看護学部】「①とてもそう思う」「②そう思う」と回答した学生は、58%であった。「③どちらともいえない」を含めると86%であった。

当該プログラム全体の理解度、及び各授業科目の理解度については、アンケートの結果をみると高いポイントではあったが、理解できていない（不合格となった）学生もいることが窺えるため、学生の「分かりやすさ」の観点から講義の内
容・実施方法の見直しを検討している。

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業
とすること

12

授業科目名情報社会とAI（情報モラルとセキュリティ）

担当者

総合情報

井関 文一／早稲田 篤志

看

井関 文一

護

1年

2単位

授業概要

・今日の情報社会の基礎的教養である，情報モラル，データ処理，AI等の基礎について講義を行う．
・また，情報セキュリティやプログラミングについての基礎知識を学習する．
・この講義を通して，情報社会における基礎的教養やモラルやセキュリティの基礎を提
供する．

到達目標

・今日の情報社会の基礎的教養であるデータ処理，AI について基礎的な事柄を理解できる．
（知識・理解）・情報社会における倫理規範やマナーを理解できる．（態度・志向性）
・プログラミングについて基礎的な知識を有し，それを応用できる，（総合的な学習経
験と創造的思考力)

授業の方法

・テキストと配布資料を使用しながら，講義形式で行う．
・講義の最後に理解度確認問題を課す．

授業時の質問 ・授業中に直接質問する．
方法
授業時間外の ・https://el.mml.tuis.ac.jp の質問用フォーラムを利用する．
質問方法
授業計画

1. ガイダンス
2. 社会で起きている変化
3. 社会で活用されているデータ
4. データ・AIの活用領域
5. データ・AI利活用のための技術
6. データ・AI利活用の現場
7. データ・AI利活用の最新動向
8. データ・AIを扱う上でのモラル
9. データを守る上でのモラル
10. 著作権，科学技術の倫理
11. インターネットサービス上の犯罪事例とSNS
12. セキュリティ入門（簡単なセキュリティの入門）
13. アルゴリズム基礎（構造化プログラミング）
14. データ構造基礎（スタック，パイプ，配列，リスト等）
15. まとめ（平常試験を含む）

評価方法

小テスト（20％）、平常試験（80％）

13授業科目名

統計学

担当者

総合情報

佐野 夏樹／鈴木 聡／吉富 公彦

看

内田 治

護

1年

2単位

授業概要

データの背後にある情報を引き出すための方法として統計的手法がある。統計的手法はあらゆる分野で活用されており，研究活動におけるデータ処理の技法としても活用されている。本講座では統計的手法の基礎知識を習得することをねらいとする。具体的には，記述統計学と呼ばれる分野を中心に講義する。

到達目標

・統計学の基礎知識を習得する（汎用的技能）。
・統計的手法を使ってデータを解析する技術を習得する（汎用的技能）。

授業の方法

・統計解析の各手法に関する講義と講師の提示する課題の演習

授業時の質問 ・WebClass の「メッセージ」機能を利用して，質問してください。
方法
授業時間外の ・WebClass の「メッセージ」機能を利用して，質問してください。
質問方法
授業計画

1 統計学の概要（母集団と標本抽出）
2 データの種類と代表値の指標 （平均値・中央値・最頻値）
3 データのばらつきの指標（範囲・分散・標準偏差）4 ヒストグラムの作り方と使い方
5 箱ひげ図6 正規分布・標準化
7 正規分布・正規分布表の引き方
8 散布図
9 相関係数
10 回帰分析
11 順位相関係数
12 総合課題（１）
13 総合課題（２）14 総合課題（３）15 まとめ

評価方法

課題（55％）、レポート（45％）

14授業科目名情報リテラシー演習

担当者

総合情報

1年

2単位

樋口 大輔／小早川 睦貴／川勝 英史／平塚 聖敏／鈴木 敏彦
木村 昌史／須賀 孝之／小岩 義典／渡辺 俊一

看護

松下 孝太郎／村上 洋一

授業概要

大学生として講義や演習を履修していく上で不可欠なコンピュータ利用技法を学ぶ。文
書作成、表計算やグラフ作成、プレゼンテーション、インターネットを用いたコミュニ
ケーションと情報収集・発信、画像・音声の利用と処理、コンピュータとネットワークの基本的な仕組みの理解、コンピュータ社会に関わる諸問題など幅広く学ぶことで、問題解決のための基礎的素養を身につけることを目指す。

到達目標

・コンピュータおよび情報の知識を習得し、社会の中で活用することができる。
（知識・理解）
・情報を適切に収集、分析及び活用することができる。
（汎用的技能）・情報モラルを身につけ、ＩＣＴを利活用することができる。（態度・志向性）

授業の方法

・テキストおよび WebClass の教材を利用しながら演習形式で行う。
・毎回、WebClass の教材を参照し、テキストの補足事項の確認と課題を行う。

授業時の質問 クラス担当教員あるいは学生スタッフに質問すること。
方法
授業時間外の 質問は、クラス担当教員へメールすること。
質問方法
授業計画

01 諸注意、大学のネットワークの概要、情報倫理
02 ノートPCの環境構築、クラス分けテスト
03 インターネットの基本概念、利用上の注意、メールの使用方法
04 ノートPCの利用（Windowsとアプリケーション）
05 ファイルとフォルダの管理
06 インターネットによる情報検索
07 文書作成(1) Wordの文書作成と文字の装飾
08 文書作成(2) Wordのレイアウト設定と印刷
09 文書作成(3) Wordによるレポート形式文書の作成
10 文書作成(4) Wordによる論文形式文書の作成、データの図表、表11 表計算(1) Excelの概要と基本操作：データの集計（和、平均）
現（チャート化）
12 表計算(2) Excelの表とグラフ作成：データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布、図、ヒートマップ）
13 表計算(3) Excelの関数：データの並び替え、ランキング
14 表計算(4) Excelの高度な関数
15 プレゼンテーション(1) PowerPointの概要と基本操作
16 プレゼンテーション(2) PowerPointの画像挿入と配置設定：優れた可視化事例の紹介
17 情報活用(1) 研究レポート作成課題「テーマ設定」
18 情報活用(2) 研究レポート作成課題「基本構想」：表形式のデータ（csv）の扱い方
19 情報活用(3) 研究レポート作成課題「基本調査とデータ収集」：データ解析ツール（スプレッドシート）、データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/
Bテスト)

15

20 情報活用(4) 研究レポート作成課題「分析と文書作成」：不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）
21 HTML文書作成(1) HTMLの概要とテキストエディタの基本操作
22 HTML文書作成(2) HTMLのレイアウト設定（文字装飾、見出し、段落）
23 HTML文書作成(3) HTMLの画像挿入と表作成
24 HTML文書作成(4) スタイルシートの基礎
25 HTML文書作成(5) スタイルシートの基本
26 HTML文書作成(6) HTMLを用いた課題作成
27 HTML文書作成(7) スタイルシートを用いたページの作成
28 HTML文書作成(8) HTMLとCSSを用いた課題作成
29 マルチメディア（画像、映像、音声）の利用
30 マルチメディアを用いた課題作成
評価方法

課題（60％）、レポート（40％）

16

教育プログラムの授業科目が学部・学科に開講されていることが分かる資料

17

総合情報学部教育課程（抜粋）

78
18

79
19

看護学部教育課程（抜粋）13120

東京情報大学教務委員会内規
（趣
第1条

旨）
この内規は，東京情報大学（以下「本学」という。）の学習指導等，教育上の基本的事項について検討するため，本学運営委員会規程第 6 条の規定に基づき，本学教務委員会（以下「委員会」という。）を設け，その運営を円滑に行うために必要な事項を定める。

（審議事項）
第 2 条 委員会は，次の事項について審議する。
（1）教育課程の実施及び実施内容の検証に関する事項（2）履修に関する事項（3）授業時間割に関する事項（4）試験に関する事項（5）成績に関する事項（6）学事暦に関する事項（7）留学生に関する事項（8）その他前各号に関連する事項
（構
第3条

成）
委員会は，次の委員をもって構成する。

（1）委員長（2）副委員長（3）学長が任命する者 10 名以内（4）学生教務課長
2 委員長は，教授をもって充て，学長の指名により運営委員会の議を経て決定する。
3 副委員長は，学長の指名により運営委員会の議を経て決定する。
4 第 1 項第 3 号に規定する委員は，学部長の推薦に基づき，学長が任命する。
5 委員会には，必要に応じ，構成員以外の出席を求めることができる。
（専門委員会）
第 3 条の 2 専門的事項を調査検討するため，委員会に専門委員会を置くことができる。
2 専門委員会に関する必要な事項は，委員会の議を経て，別に定める。
（会
第4条
2

議）
委員会は，委員長が招集し，主宰する。

この内規に定めるもの以外の開催方法，議事手続，その他委員会の運営に関し必要な事項は，委員会が定める。
（任

第5条
（事
第6条

期）
任期は 1 年とし，再任を妨げない。
務）
委員会に関する事務は，学生教務課が担当する。
附則

この要領は，昭和 63 年 10 月 1 日から施行する。

21

改

正

平成 6 年 4 月 1 日
平成 7 年 10 月 1 日
平成 8 年 10 月 1 日
平成 14 年 7 月 1 日
平成 17 年 4 月 1 日
平成 23 年 4 月 1 日
平成 25 年 4 月 1 日
平成 26 年 4 月 1 日
平成 28 年 4 月 1 日
令和 3 年 4 月 1 日※令和 3 年度から、「運営要領」を「内規」に改正

22

東京情報大学数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会運営要領

（趣旨）
第1条

この要領は，東京情報大学教務委員会内規第 3 条の 2 の規定に基づき，数理・

データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会（以下「委員会」という。）を設け，その運営を円滑に行うために必要な事項を定める。
（審議事項）
第 2 条 委員会は，次の事項について審議する。
（1）数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの運営に関する事項（2）数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度の申請に関する事項（3）その他，前各号に関連する事項
（構成）
第3条

委員会は，次の委員をもって構成する。

（1）委員長（2）各学科から複数名（3）事務局次長または学生教務課長
2

委員長は，教務委員長が指名する。

3

委員会には，必要に応じ，構成員以外の出席を求めることができる。
（会

第4条
2

議）
委員会は，委員長が招集し，主宰する。

この要領に定めるもの以外の開催方法，議事手続，その他委員会の運営に関し必要な事項は，委員会が定める。
（任

第5条
（事
第6条
（改
第7条

附

期）
任期は 1 年とし，再任を妨げない。
務）
委員会に関する事務は，学生教務課が担当する。
廃）
この要領の改廃については，教務委員会の議を経て，学長が決定する。

則

この要領は，令和 4 年 4 月 1 日から施行する。

23

○東京情報大学自己点検評価委員会規程
制
定 平成 7 年 8 月 1 日
最近改正 令和 3 年 4 月 1 日（趣旨）
第 1 条 この規程は，東京情報大学学則第 2 条の 2 第 3 項及び東京情報大学大学院学則第 3 条第 3項に定める自己点検評価委員会に関し，必要な事項を定める。
（設置）
第 2 条 東京情報大学及び東京情報大学大学院におけるそれぞれの自己点検評価は，相互に密接な連携のもとに推進する必要があることから，これらを包含する委員会として「東京情報大学自己点検評価委員会」（以下「委員会」という。
）を設置のうえとりすすめるものとする。
（組織）
第 3 条 委員会は，次の委員をもって構成する。
(1) 大学院研究科委員長(2) 各学部長(3) 学生部長(4) 情報サービスセンター長(5) 総合情報研究所長(6) 事務局長
2 必要があるときは，構成員以外の者の出席を求め，意見を聴くことができる。
3 必要があるときは，委員会に専門委員会を置くことができる。
第 4 条 委員会の委員には，必要に応じて学校法人役職員を委嘱することができる。
（審議事項）
第 5 条 委員会は，自己点検評価に関し，次の事項を審議する。
(1) 内部質保証の適切性及び有効性に関する事項(2) 自己点検及び評価の公表に関する事項(3) 文部科学大臣の認証を受けた機関による認証評価に関する事項(4) 自己点検評価に関し学長から諮問された事項(5) その他前各号に関連する事項（公表）
第 6 条 本学が自己点検評価報告書を作成したときは，これを公表するものとする。
（会議）
第 7 条 委員会に委員長及び副委員長を置き，委員長には学部長のなかから学長が指名した者が当たり，副委員長には委員の互選により選出した者が当たる。
2 委員会は，委員長が招集し，議長となる。
3 委員長に事故あるときは，副委員長がこれを代行する。
4 委員会を招集するときは，あらかじめ審議する事項を明示し，会日の 3 日前までに通知しなければならない。ただし，緊急を要する場合には，この限りでない。
第 8 条 委員会は，委員総数の 3 分の 2 以上の出席がなければ，開催することができない。
2 議事は，出席委員の過半数の賛成をもって決し，可否同数の場合は，議長がこれを決する。
（事務）第 9 条 委員会に幹事及び書記若干名を置き，事務を処理する。
2 前項の幹事には企画調整課長，書記には企画調整課員が当たる。
（規程の改廃等）
第 10 条 この規程の改廃は，委員会の議を経なければならない。
第 11 条 自己点検評価の実施等に関し必要な事項は，学則及び本規程に定めるもののほか，委員会の議により，学長が定める。
附 則24

この規程は，平成 7 年 8 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 11 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 14 年 11 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 15 年 10 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 17 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 22 年 4 月１日から施行する。
附 則
この規程は，平成 25 年 4 月１日から施行する。
附 則
この規程は，平成 26 年 4 月１日から施行する。
附 則
この規程は，平成 29 年 4 月１日から施行する。
附 則
この規程は，平成 30 年 6 月１日から施行する。
附 則
この規程は，平成 30 年 6 月１日から施行する。
附 則
この規程は，令和 2 年 4 月１日から施行する。
附 則
この規程は，令和 3 年 4 月１日から施行する。

25

○東京情報大学運営委員会規程
制

定 平成 7 年 4 月 1 日

最近改正 令和 2 年 4 月 1 日(総則)
第 1 条 東京情報大学学則(以下「学則」という。)第 36 条の 2 に規定するところにより，
東京情報大学(以下「本大学」という。)に東京情報大学運営委員会(以下「委員会」という。)を置く。
(組織)
第 2 条 委員会は，次に掲げる委員をもって組織する。
(1)

学長

(2)

副学長

(3)

大学院研究科委員長

(4)

各学部長

(5)

各学科長

(6)

教職課程主任

(7)

各学系長

(8)

学生部長

(9)

情報サービスセンター長(10) 総合情報研究所長(11) 学長が指名する教授 若干名(12) 事務局長
2

前項第 11 号に定める委員の任期は，1 年とし，再任を妨げない。ただし，欠員が生じた場
合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。

3

学長が，必要と認めたときは，構成員以外の者の出席を求めて，意見を聴くことができる。

(審議事項)
第 3 条 委員会は，学長が次に掲げる事項について決定を行うに当たり当該事項を審議し，意見を述べるものとする。
(1)

教育課程の編成方針に関する全学的な方針(2)

学則等本大学全般にわたる重要な規則・規程の制定・改廃(3)

本大学全般にわたる重要な予算(4)

本大学の組織及び職制の新設・改廃及び重要施設の設置・廃止(5)

人事に関する基準の設定並びに教職員定員(6)

本大学名誉教授称号の授与(7)

学生定員の決定(8)

本大学の教育・研究等の内部質保証に関する事項(9)

学部の連絡調整(10) 総合情報研究所等の運営に係る基本方針並びに調整(11) 東京情報大学運営委員会規程の改正(12) その他本大学の運営に関する重要事項

26

(会議)
第 4 条 委員会は，学長が招集し，その議長となる。
2 学長に事故あるときは，学長があらかじめ指名した副学長又は学部長が，その職務を代行する。
3 委員会を招集するときは，あらかじめ審議する事項を明示し会日の 7 日以前に通知しなければならない。ただし，緊急を要する場合はこの限りではない。
第 5 条 委員会は，構成員の 3 分の 2 以上が出席しなければ，会議を開くことができない。
2 委員会の議事は，出席者の過半数の賛成をもって委員会の意見とし，可否同数の場合は議長がこれを決する。ただし，第 3 条第 1 項第 10 号に定める事項は，出席者の 3 分の 2 以上の賛成をもって委員会の意見とする。
(専門委員会)第 6 条 専門的事項を調査検討するため，委員会に専門委員会を置くことができる。
2 専門委員会に関する必要な事項は，委員会の議を経て，別に定める。
(事務)第 7 条 委員会に幹事を置き，企画調整課長をもってこれに当てる。
第 8 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，学長が定める。
附 則
1 この規程は，平成 7 年 4 月 1 日から施行する。
2 東京情報大学部科長会規程(昭和 63 年 4 月 1 日施行)は，廃止する。
附 則
この規程は，平成 10 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 14 年 11 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 15 年 10 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 17 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 22 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 25 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 26 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 28 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 29 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，平成 30 年 6 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は，令和 2 年 4 月 1 日から施行する。

27

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）取組概要
急速に進展する情報社会、そしてその先にあるSociety5.0時代（超スマート社会）に活躍する人材を育成することを目的に、これまで行ってきた情報活用力、情報分析力及び情報発信力を身につけるための教育に加え、新たな視点としてデータ・ＡＩの利活用及び統計的手法の基礎的な能力を身につける「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）」を実施する。

身につけることのできる能力
・情報を適切に収集，分析及び活用することができる。
・今日の情報社会の基礎的教養であるデータ処理、ＡＩについて基礎的な事柄を理解できる。
・情報社会における倫理規範やマナーを理解できる。
・統計学の基礎知識が習得できる。
・統計的手法を用いてデータを解析する技術が習得できる。

該当授業科目
総合情報学部

看護学部

研究への展開先端データ科学研究センター
ヘルスケア実践研究センター

・情報モラルとセキュリティ（1年必修）※2023年度から「情報社会とＡＩ」
・情報リテラシー演習（1年必修）
・統計学（1年選択）※2023年度から1年必修

・情報社会とＡＩ（1年必修）
・情報リテラシー演習（1年必修）
・統計学（1年必修）

教育への展開応用基礎レベルの教育
データサイエンス学系での専門教育実施体制・自己点検体制
数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会（教務委員会傘下）

運営委員会（内部質保証の推進を担う組織）

自己点検評価委員会

28

プログラムの運営・改善については教務委員会の下に設置した「数理・データサイエンス・Ａ
Ｉ教育推進委員会」が担当し、自己点検・評価
は、本学の内部質保証のプロセスの中で行う。
なお、自己点検は、該当科目の授業評価アン
ケート、当該教育プログラム全体のアンケート、
授業科目の成績評価及び合格率等の情報を踏まえて実施する。

補足

自己点検時の根拠資料（抜粋）◆令和4年度 リテラシーレベル授業科目の履修率・合格率
学部

総合情報

看護

修得

科目

年度

コード

2022

7H011

情報ﾘﾃﾗｼｰ演習

2022

7H021

2022

7I18

履修対象

科目名

履修者数

履修率

473

473

情報ﾓﾗﾙとｾｷｭﾘﾃｨ

474

統計学

474

学生数

R3履修率

合格者

合格率

100%

447

95%

474

100%

461

97%

338

71%

276

82%

50%

2022

22B001 情報ﾘﾃﾗｼｰ演習

67

67

100%

63

94%

2022

22B002 情報社会とAI

67

67

100%

66

99%

2022

22B042 統計学

66

66

100%

65

98%

3科目

3科目

合格者数

合格率

275

63

81%
（58%）

94%

()は、履修対象学生数の割合◆令和4年度 授業評価アンケートの結果による理解度の確認【カテゴリー】「知識、技術の修得度」の平均値（設問）授業の内容が理解できましたか（5段階）（設問）この授業で新しい知識や考え方を得ることができましたか（5段階）
総合情報学部

看護学部
授業科目名

平均値

情報モラルとセキュリティ（Ａクラス）

4.17

情報社会とＡＩ（Ａクラス）

授業科目名

3.58

情報モラルとセキュリティ（Ｂクラス）

4.13

情報社会とＡＩ（Ｂクラス）

3.79

平均値

情報リテラシー演習（Ａａクラス）

4.34

情報リテラシー演習（Ａクラス）

4.24

情報リテラシー演習（Ａｂクラス）

4.09

情報リテラシー演習（Ｂクラス）

4.27

情報リテラシー演習（Ａｃクラス）
情報リテラシー演習（Ａｄクラス）

4.05

統計学
平均

4.19

情報リテラシー演習（Ｂａクラス）

4.37

情報リテラシー演習（Ｂｂクラス）

4.15

情報リテラシー演習（Ｂｃクラス）

4.28

情報リテラシー演習（Ｂｄクラス）

4.51

統計学（月１）4.00

統計学（月３）4.15

統計学（火３）4.21

統計学（火４）
平均

4.28

4.44

4.01

4.23

29

◆教育プログラムの独自アンケート結果
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムのアンケート集計結果（総合情報１年）

数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムのアンケート集計結果（看護１年）

アンケート実施期間：2022/07/25(月) 09:30 〜2022/07/29(金) 23:59

アンケート実施期間：2022/07/25(月) 09:30 〜2022/07/29(金) 23:59

対象者数：475名

対象者数：70名

設問１

回答者数：397名「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を意識して受講しましたか？
75①とてもそう思う

設問２

176

22

④そう思わない④そう思わない⑥わからない13⑥わからない
0

50

100

150

200

設問４

②そう思う

228

③どちらともいえない

150

68

250

設問３

204

10

20

30

④そう思わない

設問４①とてもそう思う

9⑤全く思わない

1⑤全く思わない

1⑤全く思わない

5⑥わからない6⑥わからない1⑥わからない

設問５

150

200

250

AI・データサイエンスに対する興味・関心が高まりましたか？

①とてもそう思う

104
191

200

250

0

設問５

100

150

200

30

40

AI・データサイエンスに対する興味・関心が高まりま
したか？
11

②そう思う

22

③どちらともいえない
69
100

16

④そう思わない
200

300

3

⑤全く思わない

5⑥わからない
50

20

45

10
0

10

①とてもそう思う

283

0

0

⑥わからない150

設問６ 「統計学」を履修しましたか。

③履修しなかった（今後の履修予定なし）

20⑤全く思わない

100②履修しなかった（来年度以降履修予定）

72④そう思わない

50

①履修した

②そう思う
③どちらともいえない

0

250

0
0

30

10

20

30

40

40

25
13

④そう思わない530

14③どちらともいえない

0

100

20

②そう思う

29

⑥わからない

50

10

学部・学科の勉強にも役立つと思いますか？

⑤全く思わない

0

1
0

40

12

③どちらともいえない

3

2⑥わからない3

授業には、意欲と関心を持っていましたか？

④そう思わない

4⑤全く思わない

②そう思う

31

20
18

④そう思わない①とてもそう思う

②そう思う

②そう思う

4

0

152

③どちらともいえない

7

200

学部・学科の勉強にも役立つと思いますか？

①とてもそう思う

89①とてもそう思う100

12③どちらともいえない

2⑥わからない50

授業の内容は理解できましたか？

①とてもそう思う

13⑤全く思わない60250

授業には、意欲と関心を持っていましたか？

④そう思わない

4

設問２

23

④そう思わない

18⑤全く思わない

11⑤全く思わない12③どちらともいえない79

回答率：81.4％「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」 を意識して 受講しましたか？

②そう思う

219

③どちらともいえない

回答者数：57名①とてもそう思う

71

②そう思う

100

③どちらともいえない

設問１

授業の内容は理解できましたか？

①とてもそう思う

②そう思う

設問３

回答率：83.6％

1
3
1
0

10

20

30

40