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
大学等名
プログラム名十文字学園女子大学
数理・データサイエンス・AI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
人間生活学部② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない

教育人文学部 社会情報デザイン学部③ 修了要件
総合科目「はじめてのデータサイエンス」で使用するeラーニングサービス（https://jumonji-elearning.com）全15回を視聴・各回で設けられている確認テストに回答する。15回のうち3回分は演習課題の提出がある。
最終対面テストにおいて実施されるテストを受験し、回答率60点以上を合格とする。なお、演習課題については提出状況により加点を行う。

必要最低単位数2

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
授業科目
総合科目「はじめてのデータサイエンス」

単位数 必須

2

○

1-1

1-6

○

○

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6⑤ 「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
授業科目
総合科目「はじめてのデータサイエンス」

単位数 必須

2

○

1-2

1-3

○

○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「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
授業科目
総合科目「はじめてのデータサイエンス」

単位数 必須

2

○

1-4

1-5

○

○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
授業科目
総合科目「はじめてのデータサイエンス」

単位数 必須

2

○

3-1

3-2

○

○

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】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
授業科目

単位数 必須

総合科目「はじめてのデータサイエンス」

2

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

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

単位数 必須

授業科目

2-1

2-2

2-3

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）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

・ビックデータ、IoT、AI、ロボット（第１回）
・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（第１回）
・第４次産業革命、Society5.0、データ駆動型社会（第２回）
・複数技術を組み合わせたAIサービス（第１回）
・人間の知的活動とAIの関係性（第１回）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル（シェアリングエコノミーなど）（第７回）
・AI最新技術の活用例（敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）（第８回）

1-2

・調査データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど（第３回）
・1次データ、2次データ、データのメタ化（第３回）
・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）（第３回）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）（第３回）
・データのオープン化（オープンデータ）（第３回）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)（第４回）
・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（第４回）
・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（第４回）

1-4

・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（第５回）
・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（第５回）
・認識技術、ルールベース、自動化技術（第５回）

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）（第６回）
・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（第７回）（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講義内容

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

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）(第１３回）
・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（第１３回）
・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（第１３回）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）（第１４回）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス（第１５回）
・データ・AI活用における負の事例紹介（第１４回）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性（第１５回）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取（第１５回）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（第１５回）

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数）（第９回）
・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）（第９回）
・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）（第９回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）（第９回）
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ（第９回、第１０回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）（第１０回）
・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）（第１０回）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列（第１０回）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）（第１０回）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）（第１１回）
・データの図表表現（チャート化）（第１１回）
・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)（第１１回）
・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）（第１１回）
・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）（第１１回）

2-3

・データの集計（和、平均）（第９回、第１０回）
・データの並び替え、ランキング（第１２回）
・データ解析ツール（スプレッドシート）（第９回～第１２回）
・表形式のデータ（csv）（第３回）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）
・AI・データサイエンスの必要性を理解し、説明できるようになる
・社会で活用されているデータ・AI活用の事例について説明できるようになる
・どのような思考方法でデータを扱うかを理解し、説明できるようになる
・データ・AIを扱う上での留意事項を説明できるようになる
・AI・データサイエンスについて自ら学び、活かす姿勢を身に付ける

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】

大学等名

様式２
十文字学園女子大学

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4

年度

入学
学生数
定員

収容
定員

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

令和4年度
履修者数
合計

男性

女性

令和3年度

修了者数
合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

令和2年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

令和元年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

平成30年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

平成29年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

合計

男性

修了者数

女性

合計

男性

履修者
数
合計

履修率

女性

↓1～3年次生（20年度生～）

人間生活学部
教育人文学部

1,072
1,302
社会情報デザイン学部 330

350 1,050 156
440 1,320 222
130 390 123

0 156 123
0 222 177
0 123 100

0 123
0 177
0 100

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0

156
222
123

15%
17%
32%

1,045 970 970 117
3,749 1,890 3,730 618

0 117 91
0 618 491

0 91
0 491

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

117
0 618

12%
17%

↓4年次生（～19年度生）

人間生活学部
合 計

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

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】

大学等名

様式３
十文字学園女子大学

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）

152

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） 安達 一寿

217

人

1

人

（役職名） 教育担当副学長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）
全学教育推進会議・教務企画委員会・共通教育委員会（責任者名） 安達 一寿（役職名） 教育担当副学長⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
全学教育推進会議規程、企画委員会通則規程、共通教育委員会規程⑥ 体制の目的
全学教育推進会議は、本学の教学マネジメントの確立にあたり、本学の教育活動とその成果について、組織的に適切な点検・評価を行い、学修者本位の学びの実現を図るため、不断の教育改善に取り組む組織である。当会議では、オンデマンド形式において提供される授業形態、内容の議論、成果の検証などを行っている。
教務企画委員会は、全学教育推進会議が定めた基本方針を受けて、その実行、企画をする会議である。その職務の中には、特定の学科に依らない共通教育に関する事項についても取り扱っている。
教務企画委員会の下には共通教育委員会が設けられ、全学共通教育の有り方や共通教育に関して必要な事項について、全学教育推進会議が定めた基本的方針を受け、企画立案、検討等を行う。

⑦ 具体的な構成員【全学教育推進会議】
委員長：学長 志村二三夫
教育担当副学長 安達一寿、企画担当副学長 綿井雅康、教育人文学部長 山田陽子、
人間生活学部長 吉田亨、社会情報デザイン学部長 杉元葉子、学長室長 井上 明、事務局長 本間 修、他【教務企画委員会】
委員長：教育担当副学長 安達 一寿
日出間均（児童教育学科教授）、岡本節子（食物栄養学科准教授）、中村禎子（食品開発学科教授）、富井友子（人間福祉学科准教授）、狩野浩二（児童教育学科教授）、武田瑞穂（心理学科講師）、星野祐子（文芸文化学科准教授）、見吉英彦（社会情報デザイン学科講師）、教務部
長【共通教育委員会】
委員長：狩野浩二（児童教育学科教授）
北原俊一（社会情報デザイン学科教授）、向後朋美（児童教育学科教授）、松永修一（文芸文化学科教授）、鈴木康弘（幼児教育学科教授）、永作稔（心理学科准教授）

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
17%20%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
40%
80%
60%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）3,730
具体的な計画
目標を実現するために、前期および後期のオリエンテーション期間中に授業担当者による授業
内容の説明を行い、その後説明会の動画を一定期間公開している。
オンデマンドで行われる授業形態の提供は、学生が自分の空いた時間、取り組みたい時間を利用し、本講座を受講することができる。そのため、自分の所属する学科専門科目、資格取得のため、時間に拘束される学生にとって、時間にとらわれず受講ができる科目となっている。
また、令和6年度入学生からは、共通科目教育課程にあった「情報処理」領域を「ICT・データサ
イエンス」領域に変更し、「はじめてのデータサイエンス」という科目名で全学必修、オンデマンド
授業で行うため、令和9年度までに100%を目指す計画である。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本学では、学位取得だけでなく、保育士、管理栄養士、介護福祉士、教員免許などの資格取得にも励む学生が多いため、通常の授業（講義・演習）の他、学外での実習に行くなど時間を制限されている学生が多い。そのため、オンライン教材を採用し、提供を行っている。オンラインでの提供を行うことで、学生は取り組む時間を自分で決めて、学びを深めていくことができる。授業
担当者を配置しているため、疑問点、躓いた点については学内メールや総合教育システムを利用し、質問することができる。

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
前期および後期のオリエンテーション期間中に授業担当者による遠隔での説明会を実施し、授業の概要、学習の進め方、評価基準に関する解説を行っている。説明会は録画を行っているた
め、配信を一定期間行い、説明会に参加ができなかった学生にも視聴する機会を提供している。
一方、総合科目に関するチラシを作成し、オリエンテーションでは学生に広く公開をしている。
「総合科目」とは、「特定の専門分野に限ることなく、共通科目が扱う領域を総合的に、かつ自由に、創意的に展開される科目」のことである。令和4年度の総合科目は、副題を設けて12科目開設した。「総合科目（はじめてのデータサイエンス）」については、特化したチラシを作成し、オリエンテーションでも配付・掲示等で周知を行っている。

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
・履修開始時、第4回の講座受講時期に相当する中間時期、最終テストの時期に学生に受講に関するアンケートを実施した。特に中間時期に行う第4回のアンケートは4回目のオンライン授業が終了した学生が回答するため、学習がやや遅れ気味の学生にはメールを出し、質問や疑問点の早期発見など案内を行っている。
・各学科の年間の流れがそれぞれ異なるため、前期に行った最終アンケートの中に、「講座の受講をする人へのアドバイス」として、受講を完了し、修得するためのアドバイスを公開している。
・オンライン授業は、授業担当者、サポートをする教務事務担当者も確認することができるようになっている。

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
・オンライン授業ではあるが、担当教員は本学専任教員が担当しているため、学内ウェブメール
で質問を受け付け、回答を行っている。
・質問の多いものについては、総合教育システムにおいてQ＆Aとして掲載をし、他の履修生も確認ができるようにしている。

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】

大学等名

様式４
十文字学園女子大学

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）
自己点検・評価委員会（責任者名） 志村 二三夫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
授業担当者および教務部において、プログラムの履修・修得状況について、総合教育システムにて履修者数を把握、またオンラインの授業で利用するeラーニングサービス（https://jumonji-elearning.com）での登録状況、進捗状況を把握している。

プログラムの履修・修得状
況

授業担当者及び教務部において実施している、履修者向けのアンケート（全３回）での分析により、講座への興味関心や講座終了後に期待すること（１回目）、講座中間に実施するアンケートにおいてオンライン授業への反応や疑問・質問（２回目）、最終テスト時に行われるアンケートにより理解度や今後への期待感（３回目）を測っている。
また、当該アンケートは授業への改善、評価にも活用している。

学修成果

全授業を通じて事前・中間・事後にて３回アンケートを実施している。オンラインで受講する授業であるため、自分のペースで進めることができる一方、ある程度計画的に進めていかなければ、途中で挫折してしまうこともある。
データサイエンスに対するイメージや興味関心を聞く最初のアンケートから、実際に授業を終えた際に行われたアン
ケートでも、満足またはやや満足と答えている学生が90％以上と高かった。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

事後アンケートの中で、今後この授業を受講する人向けのアドバイスを問う質問がある。オンデマンド型の授業に興味や関心がある学生が多いが、一方で実習や実験、資格取得を目指している学生も多い。そのため、オンデマンド型の授業を取り入れることにはとても理解がある学生が多い。
アンケートでは、学科ごとに自身の経験からどのようにスケジュールを立てながら受講を進めるか、目標を達成できた経験を聞き、それを一覧にして履修生に公開をしている。受講を無事に終えた学生からのアドバイスにより、自分にあった受講計画を練る姿が伺える。
学生アンケート等を通じた 受講を終えたあとのアンケートでも、データサイエンス、AIなどへの関心が深まった、漠然としてた言葉だけを耳に入り
後輩等他の学生への推奨 受講を進めるうちに理解が深まったと回答している学生が多かった。
度

総合科目「はじめてのデータサイエンス」は令和4年度前期から開講し、全学対象としてはいるが必修ではなく、社会の流れや新しい考え方を学ぶ共通科目の総合分野に取り入れた。令和5年度は準備期間として引き続き全学対象、選択科目の位置づけとして開講しているが、令和6年度入学生からは、共通科目に「ＩＣＴ・データサイエンス」領域の位置づけとして、全学必修で開講する計画である。授業形態はオンデマンド型で実施することで、データサイエンス、AIなどの素養を身に着け、学生たちの所属する学科の領域での活用を期待している。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

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
卒業生アンケートを実施し、卒業生の進路や活動状況の把握は可能である。共通科目の領域の位置づけだけに、当該科目だけに絞った活動状況を把握するのは難しい。しかし、卒業後の進路先から幅広く活躍の場は広がることは事実である。
令和4年度に履修した4年生（115名）の進路先として、システムエンジニアを選んだ学生が15名おり、他にソフトウエア・
インターネット、通信・電気関連の会社へ就職した学生もいた。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学の外部評価委員会は、産・官・民・学に在職中の方々に委員を依頼している。年に1回行われる外部評価委員会の会議において、授業内容、手法などのご意見をいただいている。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見本学が利用しているeラーニングサービスは、モデルカリキュラムに則り作成されているため、学ぶ分野や知識を得ていく順番、教材の操作方法もわかりやすく、学生からの満足度も高い。実際にアンケートを行っても機器操作の使いやすさは80％～90％と回答をしている。
そのようなわかりやすさ、操作の仕方から、受講する楽しさへのつながり、さらに講座内容も学生には魅力的なものとなっている。
年度ごとの社会で起こったデータサイエンスやAIについてのトレンドにも触れるトピックスも用意されており、事後アン
数理・データサイエンス・ＡＩを ケートでは、90%以上の学生が将来に役立つと回答した。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

授業担当者およびeラーニングサービスの開発者とともに、学期ごとに授業内容の検証を行っている。
学生アンケートの結果からも、おおむね内容、オンデマンド上での操作、課題提出に対してもわかりやすいという評価を得ている。学生から質問があった場合は、授業担当者が随時相談に応じ、学生の不安等を解消している。

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

十文字学園女子大学

2023/04/15 17:31
科目名

総合科目（はじめてのデータサイエンス） 1Aクラス

担当教員名

安達 一寿

総合ポータルシステム[1]ナンバリング学科

2020～2023年度 大学 教育人文学部 幼児教育学科 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 児童教育学科 1年／2020～2023
年度 大学 教育人文学部 心理学科 1年／2020～2023年度 大学 人間生活学部 健康栄養学科 1年／2020～2023年度 大学 人間生
活学部 食物栄養学科 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 文芸文化学科 芸術・文化コース 1年／2020～2023年度 大学
人間生活学部 人間福祉学科 社福・介護コース 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 文芸文化学科 多文化･共生ｺｰｽ 1年／
2020～2023年度 大学 人間生活学部 人間福祉学科 社福・保育コース 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 文芸文化学科
日本語･日文ｺｰｽ 1年／2020～2023年度 大学 人間生活学部 食品開発学科 1年／2020～2023年度 大学 社情デザイン学部 社情
デザイン学科 1年

学年

1年

開講期

2022年度前期

授業形態

講義

単位数

2単位

実務経験の有無無

実務経験および科目との関連
性

無

ねらい
①科目の性格本科目は、共通科目の総合領域に該当する科目である。

②科目の概要「AI」や「ビックデータ」が、身の周りで利用され始めました。社会ではデータを収集・分析し、日常やビジネスでの課題解決に活用しています。大学生のうちにAI・データサイエンスの知識・スキルを学び、デジタル社会の素養を身に付けておくことが求められています。本科目では、AI・データサイエンスの基礎的な知識やスキルを適切に理解し、活用する力を習得し、就職活動やキャリアに活かすことをねらいとします。

③授業の方法（ALを含む）

・オンライン上でe-Learningを使って自ら学んでいく科目であり、各自が都合の良い時間に受講することができるフルオンデマンド型授業です。（教材サイト https://jumonjielearning.com）
・所定の期間中、講義動画は何度でも視聴できるので、自分のペースで学習を進め、また各回の小テストや課題に取り組むことで理解を深めます。
・「データリテラシー」の授業テーマでは、EXCEL等を用いた演習により理解を深めます。
操作が難しい場合は、レポートに振替えます。
・毎回のテーマ毎に用意されている確認テストで、知識の定着を図ります。
・15回目終了後に最終テストを実施します。問題は確認テストより出題します。

④到達目標

・AI・データサイエンスの必要性を理解し、説明できるようになる
・社会で活用されているデータ・AI活用の事例について説明できるようになる
・どのような思考方法でデータを扱うかを理解し、説明できるようになる
・データ・AIを扱う上での留意事項を説明できるようになる
・AI・データサイエンスについて自ら学び、活かす姿勢を身に付ける

その他（記述内容参照）／
ICT⑤ディプロマ・ポリシーとの関係（右の資質・能力を育成

NE③-3 就業観を養う力／NE⑤-3

課題発見能力／NE⑤-4

論理的思考力することを目的とする）

第１回
事前学習

・シラバスの確認
・e-Learning教材の実行準備（インターネット、Webアクセス）

授業内容〇社会におけるデータ・AI利活用 データサイエンスとは
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・オリエンテーション
・ データサイエンスとは・ データサイエンスが重要視される背景
・ データ活用を支援するデジタル技術のキーワード

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

90分

180分

第２回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 社会で起きている変化
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・日本企業の国際競争力低下
・市場の大きな変化
・デジタル技術の発展
・デジタル社会の提言

https://jup.jumonji-u.ac.jp/uprx/up/km/kmh007/Kmh00701.xhtml

10

1/4

十文字学園女子大学

2023/04/15 17:31
事後学習・次回事前学習

総合ポータルシステム[1]確認テストを行う

180分

第３回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 社会で活用されているデータ
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・ 統計データ
・人の行動ログデータ
・機械の稼働ログデータ
・データの分類・オープンデータ

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第４回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ・AIの活用領域
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・AIの定義・AIの歴史・業種別のAI活用領域
・人間に近づくAI

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第５回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ・AI利活用のための技術
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・データ・AI利活用技術の枠組み
・データ認識技術・AI技術・AIの課題、AIの難問
・AIが社会にもたらす影響

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第６回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ活用とは
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・データの定義
・データ活用のモデル・データ分析のアプローチ
・データ分析においてより大きな価値を生む領域

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第７回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ・AI利活用の現場
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う・製造業のデータ・AI活用
・小売業のデータ・AI活用
・サービス業のデータ・AI活用
・公共・インフラ業のデータ・AI活用
・データ・AI活用による新しいビジネス領域
・まとめ

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第８回

授業内容

〇 社会におけるデータ・AI利活用 データ・AI利活用の最新動向
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・データ・AIを活用した新しいビジネス
・データ・AIに関連した新技術
・新ビジネスがなぜ小さな企業から生まれやすいのか
・本日の振り返り

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第９回
授業内容

〇データリテラシー データを読む（１）
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・データの種類
・データの代表値① ～計算的代表値～
・演習：相乗平均、調和平均

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総合ポータルシステム[1]・データの代表値② ～位置的代表値～
・演習：データの代表値
・データのばらつき
・演習：データのばらつき
・データのチェック・ 本日の振り返り
事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１０回

授業内容

〇データリテラシー データを読む（２）
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・相関と因果①
・演習：相関関係
・相関と因果②
・演習：アンスコムの例
・母集団と抽出
・統計情報の正しい理解
・本日の振り返り

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１１回

授業内容

〇データリテラシー データを説明する
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・グラフをつくる・データを比較するためのグラフ
・時間の推移を見せるためのグラフ
・データ相互の関係を示すためのグラフ
・データの偏りを示すためのグラフ
・演習：グラフをつくる
・データの比較
・適切なグラフ表現
・ 優れたデータ可視化事例

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１２回

授業内容

〇データリテラシー データを扱う
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・はじめに
・演習１「売り上げを予測する」
・演習２「顧客層を分析する」
・演習３「顧客満足度を把握する」
・演習４「顧客不満の要因を探る」

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１３回

授業内容

〇データ・AI利活用における留意事項 データ・AIを扱う上での留意事項（１）
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・「ELSI」とは何か・データに関する不正行為
・個人情報の保護
・個人情報は誰が管理すべきか

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第１４回

授業内容

〇データ・AI利活用における留意事項 データ・AIを扱う上での留意事項（２）
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・バイアスとは・データ収集におけるバイアス
・データ・AIを扱う上でのバイアス
・AIの正しい活用に向けて

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第１５回

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総合ポータルシステム[1]授業内容〇データ・AI利活用における留意事項 データを守る上での留意事項とまとめ
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・情報セキュリティ
・従業員等による内部不正・コンピュータウイルスへの感染
・サイバー攻撃・情報セキュリティ脅威事例
・セキュリティ技術・ まとめ：本講座におけるメッセージ

事後学習

確認テストを行う
最終テストを行う

フィードバック・毎回の授業で実施する確認テストで、知識の修得状況を把握すること

評価方法および評価の基準

到達目標に示したすべての項目について、最終テストで評価を行う。
・最終テストの問題は、第1回から第15回までの確認テスト（合計 105問）の中から、ランダム形式で出題する。（100点満点）
回答率60点以上を合格とする。
・演習で行った内容（難しい場合は、振り返りレポート）については、提出状況により加点を行う。（最大10点）

180分

教科書
推薦書・参考文献

履修上の助言、教員からのメッセージ

e-Learning教材を活用し、全てオンライン上で学習するため、特定の授業時間はありません。そのため、自分のペース・空き時間でいつでも学習が可能です。
ただし学修のペースをつくるために、毎回の授業の開始時期の目安は通常の授業の授業回と同様と考えてください。
また、毎回の確認テストの実施ができる期間は、最終テストの前日までとします。
最終テストの問題は、毎回の確認テストから出題するので、よく復習しておくことが重要です。
授業内容の質問に関しては、UNIPAのQ&Aか学内メールで対応します。また、オリエンテーション期間中にZoomでオリエンテーションを行います。日程やミーティングＩＤ等は、UNIPAの授業資料に掲載するので、参照してください。

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科目名

総合科目（はじめてのデータサイエンス） 2Aクラス

担当教員名

安達 一寿

総合ポータルシステム[1]ナンバリング学科

2020～2023年度 大学 教育人文学部 幼児教育学科 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 児童教育学科 1年／2020～2023
年度 大学 教育人文学部 心理学科 1年／2020～2023年度 大学 人間生活学部 健康栄養学科 1年／2020～2023年度 大学 人間生
活学部 食物栄養学科 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 文芸文化学科 芸術・文化コース 1年／2020～2023年度 大学
人間生活学部 人間福祉学科 社福・介護コース 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 文芸文化学科 多文化･共生ｺｰｽ 1年／
2020～2023年度 大学 人間生活学部 人間福祉学科 社福・保育コース 1年／2020～2023年度 大学 教育人文学部 文芸文化学科
日本語･日文ｺｰｽ 1年／2020～2023年度 大学 人間生活学部 食品開発学科 1年／2020～2023年度 大学 社情デザイン学部 社情
デザイン学科 1年

学年

1年

開講期

2022年度後期

授業形態

講義

単位数

2単位

実務経験の有無無

実務経験および科目との関連
性

無

ねらい
①科目の性格本科目は、共通科目の総合領域に該当する科目である。

②科目の概要「AI」や「ビックデータ」が、身の周りで利用され始めました。社会ではデータを収集・分析し、日常やビジネスでの課題解決に活用しています。大学生のうちにAI・データサイエンスの知識・スキルを学び、デジタル社会の素養を身に付けておくことが求められています。本科目では、AI・データサイエンスの基礎的な知識やスキルを適切に理解し、活用する力を習得し、就職活動やキャリアに活かすことをねらいとします。

③授業の方法（ALを含む）

・オンライン上でe-Learningを使って自ら学んでいく科目であり、各自が都合の良い時間に受講することができるフルオンデマンド型授業です。（教材サイト https://jumonjielearning.com）
・所定の期間中、講義動画は何度でも視聴できるので、自分のペースで学習を進め、また各回の小テストや課題に取り組むことで理解を深めます。
・「データリテラシー」の授業テーマでは、EXCEL等を用いた演習により理解を深めます。
操作が難しい場合は、レポートに振替えます。
・毎回のテーマ毎に用意されている確認テストで、知識の定着を図ります。
・15回目終了後に最終テストを実施します。問題は確認テストより出題します。

④到達目標

・AI・データサイエンスの必要性を理解し、説明できるようになる
・社会で活用されているデータ・AI活用の事例について説明できるようになる
・どのような思考方法でデータを扱うかを理解し、説明できるようになる
・データ・AIを扱う上での留意事項を説明できるようになる
・AI・データサイエンスについて自ら学び、活かす姿勢を身に付ける

その他（記述内容参照）／
ICT⑤ディプロマ・ポリシーとの関係（右の資質・能力を育成

NE③-3 就業観を養う力／NE⑤-3

課題発見能力／NE⑤-4

論理的思考力することを目的とする）

第１回
事前学習

・シラバスの確認
・e-Learning教材の実行準備（インターネット、Webアクセス）

授業内容〇社会におけるデータ・AI利活用 データサイエンスとは
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・オリエンテーション
・ データサイエンスとは・ データサイエンスが重要視される背景
・ データ活用を支援するデジタル技術のキーワード

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

90分

180分

第２回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 社会で起きている変化
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・日本企業の国際競争力低下
・市場の大きな変化
・デジタル技術の発展
・デジタル社会の提言

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事後学習・次回事前学習

総合ポータルシステム[1]確認テストを行う

180分

第３回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 社会で活用されているデータ
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・ 統計データ
・人の行動ログデータ
・機械の稼働ログデータ
・データの分類・オープンデータ

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第４回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ・AIの活用領域
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・AIの定義・AIの歴史・業種別のAI活用領域
・人間に近づくAI

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第５回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ・AI利活用のための技術
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・データ・AI利活用技術の枠組み
・データ認識技術・AI技術・AIの課題、AIの難問
・AIが社会にもたらす影響

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第６回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ活用とは
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・データの定義
・データ活用のモデル・データ分析のアプローチ
・データ分析においてより大きな価値を生む領域

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第７回

授業内容

〇社会におけるデータ・AI利活用 データ・AI利活用の現場
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う・製造業のデータ・AI活用
・小売業のデータ・AI活用
・サービス業のデータ・AI活用
・公共・インフラ業のデータ・AI活用
・データ・AI活用による新しいビジネス領域
・まとめ

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第８回

授業内容

〇 社会におけるデータ・AI利活用 データ・AI利活用の最新動向
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・データ・AIを活用した新しいビジネス
・データ・AIに関連した新技術
・新ビジネスがなぜ小さな企業から生まれやすいのか
・本日の振り返り

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第９回
授業内容

〇データリテラシー データを読む（１）
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・データの種類
・データの代表値① ～計算的代表値～
・演習：相乗平均、調和平均

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総合ポータルシステム[1]・データの代表値② ～位置的代表値～
・演習：データの代表値
・データのばらつき
・演習：データのばらつき
・データのチェック・ 本日の振り返り
事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１０回

授業内容

〇データリテラシー データを読む（２）
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・相関と因果①
・演習：相関関係
・相関と因果②
・演習：アンスコムの例
・母集団と抽出
・統計情報の正しい理解
・本日の振り返り

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１１回

授業内容

〇データリテラシー データを説明する
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・グラフをつくる・データを比較するためのグラフ
・時間の推移を見せるためのグラフ
・データ相互の関係を示すためのグラフ
・データの偏りを示すためのグラフ
・演習：グラフをつくる
・データの比較
・適切なグラフ表現
・ 優れたデータ可視化事例

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１２回

授業内容

〇データリテラシー データを扱う
以下の内容について、資料参照や動画視聴、演習を行う
・はじめに
・演習１「売り上げを予測する」
・演習２「顧客層を分析する」
・演習３「顧客満足度を把握する」
・演習４「顧客不満の要因を探る」

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う
演習ファイルを提出する（演習が難しい場合は、振り返りレポートを提出する）

180分

第１３回

授業内容

〇データ・AI利活用における留意事項 データ・AIを扱う上での留意事項（１）
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・「ELSI」とは何か・データに関する不正行為
・個人情報の保護
・個人情報は誰が管理すべきか

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第１４回

授業内容

〇データ・AI利活用における留意事項 データ・AIを扱う上での留意事項（２）
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・バイアスとは・データ収集におけるバイアス
・データ・AIを扱う上でのバイアス
・AIの正しい活用に向けて

事後学習・次回事前学習

確認テストを行う

180分

第１５回

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2023/04/15 17:33

総合ポータルシステム[1]授業内容〇データ・AI利活用における留意事項 データを守る上での留意事項とまとめ
以下の内容について、資料参照や動画視聴を行う
・情報セキュリティ
・従業員等による内部不正・コンピュータウイルスへの感染
・サイバー攻撃・情報セキュリティ脅威事例
・セキュリティ技術・ まとめ：本講座におけるメッセージ

事後学習

確認テストを行う
最終テストを行う

フィードバック・毎回の授業で実施する確認テストで、知識の修得状況を把握すること

評価方法および評価の基準

到達目標に示したすべての項目について、最終テストで評価を行う。
・最終テストの問題は、第1回から第15回までの確認テスト（合計 105問）の中から、ランダム形式で出題する。（100点満点）
回答率60点以上を合格とする。
・演習で行った内容（難しい場合は、振り返りレポート）については、提出状況により加点を行う。（最大10点）

180分

教科書
推薦書・参考文献

履修上の助言、教員からのメッセージ

e-Learning教材を活用し、全てオンライン上で学習するため、特定の授業時間はありません。そのため、自分のペース・空き時間でいつでも学習が可能です。
ただし学修のペースをつくるために、毎回の授業の開始時期の目安は通常の授業の授業回と同様と考えてください。
また、毎回の確認テストの実施ができる期間は、最終テストの前日までとします。
最終テストの問題は、毎回の確認テストから出題するので、よく復習しておくことが重要です。
授業内容の質問に関しては、UNIPAのQ&Aか学内メールで対応します。また、オリエンテーション期間中にZoomでオリエンテーションを行います。日程やミーティングＩＤ等は、UNIPAの授業資料に掲載するので、参照してください。

https://jup.jumonji-u.ac.jp/uprx/up/km/kmh007/Kmh00701.xhtml

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【2022年度履修の手引きより抜粋】

カリキュラムマップでは、各学科の学生が、卒業までに身につけるべき知識・能力を得るための授業科目が、どのように配置されているか、
各授業科目の関連性などがわかるようになっています。
カリキュラムの授業科目間のつながりや年次進行などがわかりますので、履修上の参考にしてください。

共通科目

カリキュラムマップ

領域

学生が身に付けるべき資質・能力

ゼミナール

・大学の学修で必要となる学びの方法（スタディーズスキル）を身につける。
・人や文化などの多様性を理解し、課題を発見・分析する力をつける。
・価値観や考え方の違いを乗り越えた関係を築きながら、課題を解決するスキルを身につける。

総合・地域社会の一員として地域と、そこで生きる人間への理解を深める。
・地域的課題への問題意識や人間理解の意識をもち、個々の事象を複数の視点から捉えることができる。
・人々と関わり、積極的に参画する態度や技能を身につける。

女性を生きる・社会における女性の立場について、現状を冷静に理解し把握する。
・これからの社会において女性の役割や生き方、あり方について、考えられる
課題を解決していく力をつける。
・文章を読んで、意味や記述者の意図を理解することができる。

社会に生きる・異なる価値観を理解し、これからの社会に生きる力をつける。
・現代的課題への問題意識をもとに多様な視点から未来をデザインする力をつける。
・文章を読んで、意味や記述者の意図を理解することができる。

→ 必修科目

1 年次

2 年次

3 年次

4 年次

入門ゼミナール
コミュニケーション演習
読書入門ゼミナール
課題解決ゼミナール
総合ゼミナール
地域で学ぶ
人間関係とコミュニケーション
総合科目
自主社会活動
地域と人間生活（※人間生活学部のみ必修。教育人文学部と社会情報デザイン学部は選択。
）
人間理解ワークショップ（※教育人文学部のみ必修。人間生活学部と社会情報デザイン学部は選択。）
キャリアデザインとライフプラン
リーガルリテラシー
ジェンダーリテラシー
子育てと環境女性と健康

５ 科目から １ 科目選択必修

女性の心と身体食の科学
歴史のなかの女性
芸術を読みとるグローバル社会ネットワーク社会
共生社会入門多様性と倫理
持続可能な社会

５ 科目から １ 科目選択必修

くらしのなかの日本国憲法
ボランティア論
災害と社会
21世紀型の教育

保健体育

・心身の健康を保持増進する手段を学び、運動により人生を豊かにする力をつ
ける。

情報
処理

・コンピューターや電子機器を活用し、自らの学修に活用することができる。
・図表等を用いた表現など状況にあった活用を行うことができる。

外国語（基礎科目）

・選択した言語の基本的な構造や語彙を理解し、実際に使用することができる。
・自国以外の人間と互いに意思の疎通を図ることができる。

身体運動Ⅰ
身体運動Ⅱ
情報処理演習Ⅰ
情報処理演習Ⅱ
英語Ⅰａ
英語Ⅰｂ
中国語Ⅰａ
中国語Ⅰｂ
朝鮮語Ⅰａ
朝鮮語Ⅰｂ
フランス語Ⅰａ
フランス語Ⅰｂ

英語Ⅱａ
英語Ⅱｂ
中国語Ⅱａ
中国語Ⅱｂ

海外語学研修外国語目的別科目

英語コミュニケーション応用（※社会情報デザイン学部のみ必修。人間生活学部と教育人文学部は選択。
）
アドバンスト・リスニング
アドバンスト・リーディング
TOEIC対策講座
中国語試験対策講座
日本語検定対策講座
・選択した言語の基本的な構造や語彙を理解し、実際に使用することができる。
・自国以外の人間と互いに意思の疎通を図ることができる。

アドバンスト・ライティング

英語コミュニケーション基礎ａ
英語コミュニケーション基礎ｂ
ビジネス英語映画・ドラマ英語
インターネット英語
メディア英語
英語コミュニケーション発展ａ
英語コミュニケーション発展ｂ

総合日本語Ⅰａ
総合日本語Ⅰｂ

日本語（非母語者向）・自国以外の人間と互いに意思の疎通を図ることができる。
・文章を読んで、意味や記述者の意図を理解することができる。
・わかりやすい文章を書くことができる。レポート、論文、発表の資料などわ
かり易くまとめることができる。
・図表等を用いた表現など状況にあった活用を行うことができる。
・論理的に考えたことを、（文章や口頭および視覚的に）的確に相手に伝えることができる。

日本語表現技術Ⅰ
日本語表現技術Ⅱ
日本語表現技術Ⅲ
日本語表現技術Ⅳ
日本語研究Ａ（時事Ⅰ）
日本語研究Ｂ（時事Ⅱ）
日本語研究Ｃ（ビジネスⅠ）
日本語研究Ｄ（ビジネスⅡ）
日本語研究Ｅ（医療・福祉専門）
日本語研究Ｆ（人文科学）
日本語能力試験対策講座Ⅰ
日本語能力試験対策講座Ⅱ
日本語集中講座（編入）総合日本語Ⅱａ
総合日本語Ⅱｂ

キャリア教育インターンシップ短期
インターンシップ長期・生涯を通じて自己成長を図ろうとする意欲と態度を身に付ける。
・社会で働くことに対する視野を形成し、職業人として自立するための能力と意欲を身に付ける。さらに、就業に必要な基礎的能力を修得する。
・大学における学修と大学生活の意義を有効に活用するための資質や態度を身に付け、将来の転機に向けて必要なキャリア設計をすることができる。

総合日本語Ⅲａ
総合日本語Ⅲｂ

キャリアデザイン入門
キャリアロールモデル研究
企業に学ぶキャリアデザイン
プロアクティブ人材育成
キャリア基礎力Ⅰ
キャリア基礎力Ⅱ
キャリアサポート演習

本学の共通・教養教育を展開する共通科目においては，大学ディプロマ・ポリシーにあげた資質・能力等を身につけさせるため，次の基本方針に基づいた編成を行う。
１ ．基礎的な学修能力を養い、心身の充実を図りつつ、自立した女性として、問題を探究する力を身につけさせる
２ ．体系的・学際的な学修により培われた知識・技能・教養を女性の視点から地域や社会の中で生かす能力と態度を身につけさせる
３ ．社会生活に必要となる知的・社会的コンピテンスを身につけるとともに、多様な人々の立場や意見を尊重しつつ、女性としての誇りをもち、よりよい社会の発展と文化の向上に貢献する姿勢を身につけさせる
これらの方針をもとに、共通科目課程には、10の科目区分、「ゼミナール」「総合」「女性を生きる」「社会に生きる」「保健体育」「情報処理」「外国語（基礎科目）」「外国語目的別科目」「日本語（非母語者向）」「キャリア教育」を設け、各科目区分の学修課程に応じた科目を配置する。

―

教育課程

Ⅰ 共通科目 教育課程〈全学部全学科共通〉

18

３

各領域共通

学生が身に付けるべき
資質・能力

CP

・自分や周囲の役割を理解し、互いに連携・協力して物事を行うことができる。
・自分の気持ちを認識し、客観的に自分の言動をコントロールすることができる。
・他者と自己の違いを認め、自己の強みを認識することができる。
・論理的に考えたことを、（文章や口頭および視覚的に）的確に相手に伝えることができる。
・自分と異なる立場や意見でも、共感し、受け入れることができる。
・どんな相手に対しても、相手に合わせて、自分の考えを述べることができる。
・ゴールイメージを明確にし、目標を立てることができる。
・自ら物事にとりかかり、実行に移すことができる。

令和４年度

2022

共通科目『総合科目』について

総合科目は、経験豊富な担当教員、または学外の企業、団体、有志などの協力を得て、特定の題目、特に社会の動向と連動するような課題や問題を取り上げます。授業では特定の専門分野に限ることなく、共通科目が扱う領域を総合的に、かつ自由に、創意的に展開される科目です。
総合科目は様々な講座が開講されています。下記の一覧を参照ください。
（履修登録画面には「総合科目（登録上の科目名）」という形で表示されています。
① 受講したい学生は、前期または後期の履修登録期間内に UNIVERSAL PASSPORT にて履修登録してください。
過去に「総合科目」を履修した学生は、同じ「登録上の科目名」の授業を繰り返し受講することはできません。
② 詳しい講義内容は、UNIVERSAL PASSPORT のシラバスで確認してください。学外での活動を含む講義もあります。
③ 授業によって人数制限を設ける場合があります。受講を希望する場合は初回の授業に出席してください。
開講曜時

前期
後期

登録上の科目名

担当教員

対象学年

備

１・２・３・４

新規科目

月４

ニュースの見方、考え方

大石 裕

集中

はじめてのデータサイエンス

安達 一寿

月５

一から学ぶ nutrition science

神山 真澄
山崎 優子
菅原沙恵子

火１

和食文化概論

水４
前期
木５

金３

金５

新規科目

１・２・３・４

過去 3 年間（2019～2021）開講

石山 隆之
染谷 栄一
八鍬 晶子

１・２・３・４

新規科目

八鍬 晶子

１・２・３・４

新規科目(名倉 秀子)

女性活躍・スポーツ SDGs
トップアスリートの育成から学ぶ 2022

船曳 建夫

食の文化論（食の比較文化論）(名倉 秀子)「美味い・可愛い・びっくり」の

船曳 建夫

ゼミナール

新規科目

【後】1

１・２・３・４

土井 善晴

女性アスリートのセカンドキャリアと【前】2・3・4

考（名倉 秀子）
星野 敦子
大山 博幸
矢野 景子

過去 2 年間(2020,2021)開講
１・２・３・４※健康栄養学科専門科目「食の比較文化論」と同時開講

１・２・３・４

新規科目

１・２・３・４

新規科目

１・２・３・４

新規科目

月５

地域における子どもの居場所を考える

火４「なりたい自分になる」授業

木２「グローカル人材入門」
羽田 邦弘（グローバルな視点で地域魅力化を考える）

１・２・３・４

過去 1 年間(2021)開講

木５

サッカーコーチング八鍬 晶子

１・２・３・４

新規科目

石山 隆之
八鍬 晶子

後期

お問い合わせ先：各担当教員

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または

教務部教務課令和４年度

2022 後期

共通科目『総合科目』について

総合科目は、経験豊富な担当教員、または学外の企業、団体、有志などの協力を得て、特定の題目、特に社会の動向と連動するような課題や問題を取り上げます。授業では特定の専門分野に限ることなく、共通科目が扱う領域を総合的に、かつ自由に、創意的に展開される科目です。
総合科目は様々な講座が開講されています。下記の一覧を参照ください。
（履修登録画面には「総合科目（登録上の科目名）」という形で表示されています。
① 受講したい学生は、前期または後期の履修登録期間内に UNIVERSAL PASSPORT にて履修登録してください。
過去に「総合科目」を履修した学生は、同じ「登録上の科目名」の授業を繰り返し受講することはできません。
② 詳しい講義内容は、UNIVERSAL PASSPORT のシラバスで確認してください。学外での活動を含む講義もあります。
③ 授業によって人数制限を設ける場合があります。受講を希望する場合は初回の授業に出席してください。
開講曜時

担当教員

対象学年

ニュースの見方、考え方

大石 裕

１・２・３・４2022 前期開講

月５

地域における子どもの居場所を考える

星野 敦子
大山 博幸
矢野 景子

１・２・３・４

新規科目

火３「なりたい自分になる」授業

石山 隆之
八鍬 晶子

１・２・３・４

新規科目

木２「グローカル人材入門」
羽田 邦弘（グローバルな視点で地域魅力化を考える）

１・２・３・４

過去 1 年間(2021)開講

水1

サッカーコーチング八鍬 晶子

１・２・３・４

新規科目

集中

はじめてのデータサイエンス安達 一寿

１・２・３・４2022 前期開講

月４

登録上の科目名

備考

後期※赤字は、前期に配布した「総合科目」の案内から変更している情報です。
ご注意ください。
2022.9.8 教務課
お問い合わせ先：各担当教員

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または 教務部教務課

2023/04/15 18:02

3-70 十文字学園女子大学全学教育推進会議規程3-70 十文字学園女子大学全学教育推進会議規程
令和２年２月２０日規程第１９６号
令和２年２月２０日制定
令和３年１月２１日改正（趣旨）
第１条 この規程は、十文字学園女子大学学則第１６条第２項の規定に基づき、全学教育推進会議の組織及び運営について必要な事項を定める。
（目的）第２条 全学教育推進会議は、教学マネジメントの確立に当たり、大学全体及び学位プログラム共通の考え方や尺度を定め、卒業認定・学位授与の方針、教育課程編成・実施の方針、入学者受入れの方針（以下「三つの方針」という。）に基づいて自律的かつ体系的に展開される本学の教育活動とその成果について、組織的に適切な点検・評価を行い、学生（学修者）本位の教育の実現を図るため不断の教育改善に取り組むことを目的とし、本学の内部質保証に係る方針の下これを実施するものとする。
（組織）第３条 全学教育推進会議は、次の各号に掲げる委員をもって組織する。
一

学長

二

副学長（教育担当）

三

副学長（企画担当）

四

学部長

五

学長室長

六

事務局長

七

その他学長が指名する者（所掌事項）
第４条 全学教育推進会議は、学長のリーダーシップによる全学的な教学マネジメントを確立するため、次の各号に掲げる事項について基本的な方針を定める。
一「三つの方針」を通じた学修目標の具体化と点検・評価に関する事項

二

学位プログラムを構造的に支える授業科目・教育課程の編成・実施（共通教育を含む）に係る全学的な方針の策定と検証・評価に関する事項
一人一人の学生、大学の教育改善のための学修成果・教育成果の把握・可視化に関する事項

四教学マネジメントを支えるFD・SDの高度化、教学IR体制の確立に関する事項

五

大学教育の質に関する情報の公表に関する事項

六

教学に関する組織の在り方に関する事項

七

その他学長が必要と認める事項

２

三

学長又は学長から委任を受けた者は、前項で定めた基本的な方針に基づき、実施事項を関係部局に指示するものとする。
（会議の運営）第５条 全学教育推進会議は、学長が招集する。
２

全学教育推進会議に議長及び副議長を置き、学長及び副学長（教育担当）をもって充てる。

３

学長に事故があるときは、副議長である副学長（教育担当）がその職務を代理する。

４

学長が必要と認めたときは、全学教育推進会議委員以外の者の出席を求め、その意見を聞くことができる。
（議事）第６条 全学教育推進会議は、全学教育推進会議委員の３分の２以上の出席をもって成立する。
https://www4.kitei-kanri.jp/a4b/jumonji/browse.php?action_printRule&id=321

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２

3-70 十文字学園女子大学全学教育推進会議規程

全学教育推進会議の議事は、出席委員の過半数の賛成をもって決し、可否同数のときは、議長の決するところによる。
（小委員会及びワーキンググループ）

第７条 学長が必要と認めたときは、全学教育推進会議に、特定の事項を検討するための小委員会又は全学教育推進会議において決定された事項を実施するためのワーキンググループを置くことができる。
２

小委員会及びワーキンググループの組織及び運営については、全学教育推進会議の議を経て学長が定める。

３

小委員会及びワーキンググループの委員には、全学教育推進会議委員以外の者を加えることができる。
（事務）第８条 全学教育推進会議に関する事務は、IR課において処理する。
（運営の細目）
第９条 この規程に定めるもののほか、全学教育推進会議の運営に関し必要な事項は、全学教育推進会議の議を経て学長が定める。
附

則

この規程は、令和２年２月２０日から施行する。ただし、第３条第１項第４号の規定は、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１月２１日から施行する。

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2023/04/25 20:33

3-5 十文字学園女子大学企画委員会通則規程

3-5 十文字学園女子大学企画委員会通則規程
平成２４年４月１日規程第５号
平成２３年４月１日制定

令和５年４月１日最終改正（趣旨）
第１条 この通則は、十文字学園女子大学（以下「本学」という。）に置く副学長のもとに設置する企画委員会
に関し、基本的な事項及び共通的な事項について定める。
（設置）

第２条

教育担当副学長のもとに、教務企画委員会及び学生支援企画委員会を設置する。

２

学長のもとに募集入試企画委員会を設置する。

３

就職担当副学長のもとに就職支援企画委員会を設置する。
（委員長及び委員長代理）

第３条 企画委員会の委員長は、学長、担当副学長または学長および担当副学長が指名する教職員をもって充てる。
２

委員長代理は、委員長が指名する。
（委員等）

第４条 企画委員会の委員は、教務企画委員会、学生支援企画委員会、就職支援企画委員会は原則４名とし、学長が任命する。
２

募集入試企画委員会の委員は、原則7名とし、学長が任命する。
（委員会の開催）

第５条 企画委員会は、委員長又は委員長代理が招集し、開催する。
２

企画委員会の開催に当たっては、担当部門の事務職員が出席する。
（小委員会及びワーキンググループ）（学科選出委員会）

第６条 企画委員会のもとに全学科選出の委員による学科選出委員会を設け、それぞれ教務委員会、学生委員
会、募集・入試委員会、就職委員会とする。
２

学科選出委員会は企画委員会が決定した事項について、具体的な実施方法等を協議する。

３

委員長は各企画委員会にて決定する。

第７条 学長が必要と認めたときは、企画委員会に、特定の事項を検討するための小委員会又は企画委員会において決定された事項を実施するためのワーキンググループを置くことができる。
２

小委員会及びワーキンググループの組織・運営については、各企画委員会において、学長の承認を得て別に定める。
（教務企画委員会の職務）第８条 教務企画委員会は、次の各号に掲げる事項について、基本的な方針を定め、又は全学教育推進会議が定めた基本的な方針を受け、その実行を企画する。
（１）学生の入学、休学、転学、留学、退学、除籍及び卒業に関する事項（２）科目等履修生、研究生及び特別聴講学生に関する事項（３）学生の他大学等（外国の大学等を含む。）における授業科目の履修等に関する事項（４）教育課程に関する事項（５）語学教育、保健体育、情報処理等特定の学科に依らない共通教育に関する事項（６）非常勤講師の採用の基準に関する事項（７）放送大学との単位互換による単位認定試験に関する事項
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3-5 十文字学園女子大学企画委員会通則規程（８）その他教務に関する事項（教務企画委員会の事務）第９条 教務企画委員会に関する事務は、教務課において行う。
（学生支援企画委員会の職務）第10条 学生支援企画委員会は、次の各号に掲げる事項について、基本的な方針を定め、その実行を企画する。
（１）学生に対する奨学金等に関する事項（２）学生の団体及び課外活動支援に関する事項（３）学生の表彰及び懲戒に関する事項（４）身体に障害のある学生の修学支援に関する事項（５）学生に関わる福利厚生に関する事項（６）学生の安全と健康に関する事項（７）学生生活についての調査に関する事項（８）その他学生支援・指導に関する事項（学生支援企画委員会の事務）第11条 学生支援企画委員会に関する事務は、学生支援課において行う。
（募集・入試企画委員会の職務）第12条 募集入試企画委員会は次の各号に掲げる事項について、基本的な方針を定め、その実行を企画する。
（１）入学者選抜の実施に関する事項（２）大学入学共通テストの実施に関する事項（３）その他入学者選抜、大学入学共通テストの実施に必要な事項（４）入学資格審査に関する事項（５）その他入学試験および学生募集に関する事項（募集・入試企画委員会の事務）第13条 募集・入試企画委員会の事務は、募集入試部において行う（就職支援企画委員会の職務）第14条 就職支援企画委員会は、次の各号に掲げる事項について、基本的な方針を定め、その実行を企画する。
（１）学生のキャリア支援・就職支援に関する事項（２）学生への求人情報提供に関する事項（３）インターンシップに関する事項（４）就職先の開拓・調査に関する事項（５）キャリア支援・就職支援に係る教職員研修等に関する事項（６）就職活動等についての親等への情報提供に関する事項（７）その他キャリア支援・就職支援に関する事項（就職支援企画委員会の事務）第15条 就職支援企画委員会に関する事務は、就職支援課において行う。
附則

この規程は、平成２３年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成２４年４月１日から施行する。
附則https://www4.kitei-kanri.jp/a4b/jumonji/browse.php?action_printRule&id=10

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3-5 十文字学園女子大学企画委員会通則規程2023/04/25 20:33

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２７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３０年４月１日から施行する。
附則

この規程は、令和２年２月２０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。
附則

この規程は、令和４年４月１日から施行する。
附則

この規程は、令和５年４月１日から施行する。

https://www4.kitei-kanri.jp/a4b/jumonji/browse.php?action_printRule&id=10

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2023/04/15 18:00

3-65 十文字学園女子大学共通教育委員会規程

3-65 十文字学園女子大学共通教育委員会規程
平成３１年４月１日規程第１８５号
令和２年２月２０日制定（設置）
第１条 十文字学園女子大学企画委員会通則規程第６条に基づき、教務企画委員会のもとに共通教育委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（目的）第２条 委員会は、全学共通教育の在り方及び共通教育に関し必要な事項について、全学教育推進会議が定めた基本的な方針を受け、企画立案及び検討等を行う。
（組織）第３条 委員会は、教務企画委員会の委員から選出された者１名及び次条に定めるワーキンググループの代表で構成する。
２

委員会の委員長は、教務企画委員会の委員から選出された者をもって充てる。

３

委員会の委員の任期は、原則２年とする。
（ワーキンググループ）

第４条 委員会に、以下のワーキンググループを置くことができる。
語学教育ワーキンググループ

二

保健体育ワーキンググループ

三情報処理ワーキンググループ

四

教養教育ワーキンググループ

五

キャリア教育ワーキンググループ

２

一ワーキンググループのメンバーは教育担当副学長が任免し、その任期は原則２年とする。
（事務）第５条 委員会及びワーキンググループの事務は、教務課が行う。
（規程の改廃）第６条 この規程の改廃は、教育担当副学長の発議に基づき、教務企画委員会の議を経て学長が決定する。
（細則）
第７条 この規程の施行について必要な事項は、別に定める。
附

則

この規程は、平成３１年４月１日から施行する。
附則

この規程は、令和２年２月２０日から施行する。

https://www4.kitei-kanri.jp/a4b/jumonji/browse.php?action_printRule&id=312

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3-26 十文字学園女子大学大学評価規程

2023/05/11 20:27
3-26 十文字学園女子大学大学評価規程

平成２４年１１月２２日規程第２２号
平成２４年１１月２２日制定

令和４年２月１０日最終改正
（趣旨）
第１条

この規則は、十文字学園女子大学（以下「本学」という。）の教育、研究、社会貢献並びに本学の運営全般に対する自己点検・評価、外部評価、認証評価（以下「大学評価」と総称する。）に関し、必要な事項を定め

る。
（目的）
第２条

大学評価は、本学の教育、研究、社会貢献活動等の質的向上を図り、本学運営全般の改善・改革に資するとともに、本学の諸活動を活力豊かに発展させ、もって本学の使命、理念及び目標・計画を達成し、社会からの負託に不断に応えることを目的とし、本学の内部質保証に係る方針の下これを実施するものとする。
（定義）
第３条

この規則において、次の各号に掲げる用語の意義は、当該各号に定めるところによる。

一 目標・計画

本学の中期目標、中期計画及び年度計画をいう。

二 自己点検・評価

学校教育法（昭和２２年法律第２６号。以下「法」という。）第１０９条第１項の規定に基づき、本学が自ら行う点検及び評価をいう。

三 外部評価本学が主体となって点検評価の一環として行う学外者による評価をいう。

四 認証評価法第１０９条第２項の規定に基づき、文部科学大臣の認証を受けた機関（以下「認証評価機関」という。）が行う評価をいう｡

五 部局 本学に置かれる各学科、センター等及び事務局各課をいう｡（実施体制）
第４条

第２条に定める目的を達成するための企画、立案及び実施に関する統括は、全学委員会通則規程第２条第１項第１号に定める自己点検・評価委員会が行う。

（部会）
第５条

自己点検・評価委員会に部会を置くことができる。

２ 部会の委員は、学長が任命する。
３ 部会に関し、必要な事項は、自己点検・評価委員会で定める。
（研究科の自己点検・評価組織）
第６条

大学院における大学評価を行うため、研究科に自己点検・評価委員会を置く。

２ 研究科の自己点検・評価委員会に関し必要な事項は、研究科委員会で定める。
（その他の部局の自己点検・評価組織）
第７条

部局に、その責任のもとに当該部局の自己点検・評価を実施する組織（以下「部局組織」という。）を置くことができる。

２ 部局組織に関し必要な事項は、当該部局の長が定める。
（他の委員会等との連携）
第８条

自己点検・評価委員会は、次条に定める事項のほか、全学教育推進会議との連携・協議により事項を処理する。

２ 自己点検・評価委員会は、必要に応じ、法人本部、本学の他の委員会、部局及び教職員並びに学生に対して大学評価に関する自己点検・評価委員会の業務の一部を委託するとともに、情報提供及び協力を求めることができる。
（自己点検・評価）
第９条

自己点検・評価は、本学全体を対象として定めた自己点検・評価項目並びに部局で定めた自己点検・評価項目のそれぞれについて実施する。

２ 本学全体を対象とした自己点検・評価は、認証評価機関が定めた評価基準または、本学の目標・計画を達成するために必要とする点検・評価項目を検討の上設定し、これに則した自己点検・評価を計画的に実施する。
３ 部局を対象とした自己点検・評価は、部局の所掌する業務について点検・評価項目を設定し、部局において責任をもって行う。
４ 法令又は団体が定めるところによる職業に関連した資格について、本学が行う教育に係る自己点検・評価を行う場合は、前項における部局を対象とした自己点検・評価として、当該部局において責任をもって行う。
（外部評価）
第10条

前条の方法により実施した自己点検・評価の結果について、必要に応じ、外部評価を実施し、検証を行う。

（認証評価）
第11条

認証評価は、７年以内に１度受けるものとする。

２ 認証評価は、学校教育法その他認証評価機関が定める実施方針等に従い実施する。
（評価結果の報告及び公表）
第12条

学長は、大学評価の結果を教授会等に報告するとともに刊行物その他広く周知を図ることができる方法によって学内外に公表する。

（評価結果に基づく改善）
第13条

学長は、大学評価の結果に基づき、改善が必要と認めた事項について、担当副学長及び当該部局の長（以下「担当副学長等」という。）に改善を指示する。

２ 担当副学長等は、前項の指示を受けたときは、改善案を作成し、学長に提出する。
３ 学長は、前項の改善案に基づき改善策を決定し、担当副学長等に改善の実施を要請する。
４ 担当副学長等は、前項の改善策に基づき改善を実施し、その結果を学長に報告する。
（雑則）
第14条

この規則に定めるもののほか、大学評価に関し必要な事項は、学長が別に定める。
附 則

１ この規程は、平成２４年１１月２２日から施行する。
２ 「十文字学園女子大学自己点検・評価委員会規程」は廃止する。
附 則
この規程は、平成２７年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、令和２年２月２０日から施行する。
附 則
この規程は、令和３年１月２１日から施行する。
附 則
この規程は、令和４年４月１日から施行する。

https://www4.kitei-kanri.jp/a4b/jumonji/browse.php?action_printRule&id=34

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総合科目（はじめてのデータサイエンス）【2022年度 前期用】

データサイエンスをはじめて学ぶ人に 最適な講座です。

ーデジタル社会で必要となるAI・データサイエンスに関する基礎的な知識を習得し、日常や仕事で使いこなすことが出来るようになろうー
現在、世の中には膨大なデータがあり、それらのデータを必要な形式で収集し、傾向などを分析、日常やビジネスでの課題解決に「AI」や「データ」が、日常やビジネスで活用されていることを知っていますか？
＜「AI」や「データ」が活用されている一例＞

活用されております。

これからの社会では、文系・理系関係なく、大学生のうちに、AI・
データサイエンスの知識・スキルを学び、素養（デジタル社会の読
み・書き・そろばん）を身に付けておく必要があります。就職活動の際にもこれらの知識は必要です。ぜひ、皆さん履修しましょう。

【科目の特徴】▼データサイエンス・AIについての入門科目▼全学部対象１～４年生（前期２～４年生、後期１～３年生）※前期/後期それぞれ最大500名まで▼e-Learningを活用したフルオンデマンド型の授業▼受講する曜日・時限は決まっておらず、自ら計画を立てて受講▼就職活動や今後のキャリアに役立つ知識を学ぶことができる！
▼履修希望者は、必ず履修登録をしてください。（前・後期とも集中欄）
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説明会開催のお知らせ
日時 4月8日（金）13：00～
参加方法 ZOOM※UNIPAから掲示配信でご案内します。
※担当教員によるわかりやすい説明付き。講座受講に興味があるけれど、不安がある人はぜひご参加ください。質疑応答の時間もあります！

総合科目（はじめてのデータサイエンス）

データサイエンスをはじめて学ぶ人に 最適な講座です。

ーデジタル社会で必要となるAI・データサイエンスに関する基礎的な知識を習得し、日常や仕事で使いこなすことが出来るようになろうー
現在、世の中には膨大なデータがあり、それらのデータを必要な形式で収集し、傾向などを分析、日常やビジネスでの課題解決に活用されて「AI」や「データ」が、日常やビジネスで活用されていることを知っていますか？
＜「AI」や「データ」が活用されている一例＞

おります。
これからの社会では、文系・理系関係なく、大学生のうちに、AI・データ
サイエンスの知識・スキルを学び、素養（デジタル社会の読み・書き・そろばん）を身に付けておく必要があります。就職活動の際にもこれらの知識は必要です。ぜひ、皆さん履修しましょう。

【科目の特徴】▼データサイエンス・AIについての入門科目説明会開催のお知らせ▼全学部対象１～４年生▼受講者数は最大500名まで受講できます！

日
時 9月15日（木）10：40～
参加方法 9106教室（対面）or ZOOM（遠隔）▼e-Learningを活用したフルオンデマンド型の授業▼受講する曜日・時限は決まっておらず、自ら計画を立てて受講▼就職活動や今後のキャリアに役立つ知識を学ぶことができる！

※UNIPAから掲示配信でご案内します。
※担当教員によるわかりやすい説明付き。講座受講に興味があるけれど、不安がある人はぜひご参加ください。質疑応答の時間もあります！

▼履修希望者は、必ず履修登録をしてください。（集中欄で登録）
29【2022年度 後期用】

07_十文字学園女子大学_その他補足資料

2022「はじめてのデータサイエンス」履修者
事前アンケート集計結果30

2022「はじめてのデータサイエンス」履修者
事後アンケート集計結果

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