明治学院大学
2023年度 AI・データサイエンス教育プログラム
自己点検・評価報告書

明治学院大学
ＡＩ・データサイエンス教育実施委員会

【会 議 名】 2023年度 第3回 AI・データサイエンス教育実施委員会【開催日時】2024年3月21日（木）15:00～16:30【開催場所】白金キャンパス 91会議室（対面形式）【出席委員】
・明治学院大学
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湯澤 英彦（副学長／文学部教授）
黒川 貞生（明治学院共通科目教育機構諸領域教育部会長／教養教育センター教授）
小林 潤一郎（教務部長／心理学部教授）
小林 正人（経済学部教授）
大久保 遼（社会学部准教授）
櫻井 成一朗（法学部教授）
永田 毅（文学部特命教授）【点検・評価方法】
科目担当者からの実施報告に基づき、文部科学省「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）申請様式4の評価項目に則って、プログラムの点検・評価を行い、次頁以降の通り、項目別にその結果をまとめた。
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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
教務部において、プログラムの履修・単位取得状況の抽出が可能であり、教務システムの活用により、受講者毎のプログラム（ベーシック）修了に向けた進捗状況を把握することができプログラムの履修・修得状況る。学生自身も教務システムやmanaba（LMS）のポートフォリオ機能を活用することで、修了要件と自身の進捗度を確認できる。また、学内における修了認定制度においては、学内で初となるオープンバッジでの修了証の発行を計画している。
講義後のアンケートおよび5回の小テストから習得状況を教員が直接把握できるため、難易度を適切に調整し、きめ細やかな指導を行った結果、全履修者の約92%が単位を取得しており、リテラシーレベルとしては適切な難易度であったと言える。また、学長室企画課において実施し学修成果ている授業評価のうち「授業全体の評価に関する設問群」の項目を分析することによっても、授業内容の学生の理解度を把握し、教員がその結果を本教育プログラムの評価・改善に活用することができる。
本教育プログラム受講者全員に対して毎回manaba(LMS)を通じて、授業内アンケートを実施しており、担当教員が学生の理解度を分析したうえで教材の調整を行っている。その結果「理解できないところを巻き戻して何度も理解できるまで再生できた」という声が多く寄せられ、オ学生アンケート等を通じたンデマンド形式ならではのメリットを生かすことができたと考えられる。

学生の内容の理解度

講義アンケートでは、理解度について、「良く理解できた」,「理解できた」,「どちらでもない」,「あまり理解できなかった」,「理解できなかった」の5択から選択させたところ、回答の平均値は「理解できた」に近いものであった。このことから、講義のレベルは適切であったと判断できる。

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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
授業評価アンケートに履修の動機を尋ねる設問があり、授業評価に回答した学生216名中94名が「友人・先輩のすすめ」と回答しており、43.5%の学生が、春学期履修生の推奨により履修して学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度いることが分かる。このことより、本講義の推奨度は高いと推察される。また、授業内で実施したアンケートからも「後輩に勧めたい」といった記述が複数の学生からあり、こちらからも他学生への推奨度が高いことが分かる。
令和５年度に開始したプログラムであり、新入生用のガイダンスでの告知や、履修要項や特設ホームページでの広報活動を積極的に展開し、学生の本プログラムの認知度向上に努めている。その結果として、プログラム開始初年度の令和５年度には2,400名を超える学生が本プログ

全学的な履修者数、履修率向上にラムの入門科目である「AI・データサイエンス入門」を履修し、きめ細やかなサポートによ向けた計画の達成・進捗状況

り、途中離脱者も少なかったため、令和６年度以降は学生間で推奨されていくことが期待される。
「AI・データサイエンス入門」については、本学に入学した学生が卒業までに基礎的に身につけている能力とすべく、履修者数増に努める。
毎年、ほぼすべての卒業生の進路状況を把握できているため、プログラム修了者の進路追跡および分析が可能である。令和５年度に開始したプログラムのため、修了者の活躍状況や企業等の評価はまだ得られる段階にないが、アンケートによると、ITやAIの業界に興味が出たと回答

教育プログラム修了者の進路、してくれた学生が散見され、学生の進路選択にも一定の影響を与えていることが推察される。

活躍状況、企業等の評価

また産業界においても、学生に身に着けてほしい教養として、AI・データサイエンスを上げる
企業が増加していくことが予想されるため、キャリアセンターと連携し、企業側のニーズを探りつつ、本講義を適切にアピールできるように、学生の進路選択を支援していく必要がある。

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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
本科目の担当教員は、民間シンクタンクに勤務しながら科目を担当したため、産業界から見ても有益な講義内容となるよう配慮されており、民間シンクタンクからプログラムの実施に関する計画立案についてのコンサルティングも受けている。さらに、産業界からの視点をプログラム改良に生かすため、企業からの意見を継続的に取り入れる仕組みを構築する。

産業界からの視点を含めた数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムへの所属を検討し、更なる情報収集に努教育プログラム内容・手法等への意見 めていく。
また、令和６年度に開設した情報数理学部とも連携し、AI (人工知能)を中心として急速に発展する情報科学の知見を取り入れながら、新しく柔軟なプログラムの構築と継続・発展を目指す。
学生が興味関心を示しやすいテーマ、例えば、恋愛とベイズ推定、スポーツと統計、平均顔はなぜ美男美女なのか、周波数解析と音楽（ボカロ）等を扱うよう心がけている。こうした試みは好評であり、自ら発展的な内容を調査する学生が出てくるなど、学生自身の主体的な学びに数理・データサイエンス・ＡＩを直結している様子が見て取れるため、今後もこうした工夫を続けていく。

「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を また、講義内から8件の学生参加型研究プロジェクトが立ち上がり、社会的問題の解決につながるようなものも含まれている。プロジェクトのひとつは、日本顔学会の年次大会で受賞するな理解させることど、プロジェクトを通して、学ぶ楽しさ・学ぶことの意義について学生が実感できるような活動につながっている。このような学生の自主的な取り組みを今後もサポートしエンカレッジしていく。

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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
文系のTAに講義動画を視聴してもらい、より分かりやすくなるように動画を修正してから公開している。さらに毎回アンケートを取り、講義資料の改善につなげている。例えば、春学期で難易度が高いと指摘された単元について教材を改善したところ、秋学期のアンケート結果は概ね平準化された。

内容・水準を維持・向上しつつ、発展著しいAIの最新動向については、当該分野を専門とする教員が担当することで、継続的により「分かりやすい」授業とすること キャッチアップし教材に反映していく。
さらに、年に3回「AI・データサイエンス教育実施委員会」を開催し、履修生の学修状況を検証し、改善につなげるとともに、ＡＩの発展に付随する社会の変化についても、学内の専門教員にコメントを求め、教材に反映していく。

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