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】令和６年度申請用
様式１
大学等名プログラム名

育英館大学
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)

プログラムを構成する授業科目について① 申請単位大学等全体のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 既認定プログラムとの関係

学部・学科によって、修了要件は相違しない④ 対象となる学部・学科名称⑤ 修了要件「情報教養I」「情報教養II」「情報教養Ⅲ」「人工知能入門」の4科目を必須科目とする。

必要最低科目数・単位数

4

科目

8

単位

履修必須の有無⑥ 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
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
情報教養Ⅰ
2 ○
○
情報教養Ⅲ
2 ○
○
人工知能入門2 ○ ○○⑦ 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
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
情報教養Ⅱ
2 ○
○ ○ ○
人工知能入門
2 ○ ○ ○ ○ ○○ ○ ○⑧ 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
単位数 必須
授業科目
人工知能入門
2 ○
情報教養Ⅲ
2 ○

1

令和８年度までに履修必須とする計画

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

授業科目

単位数

必須

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】令和６年度申請用⑨ 選択項目・その他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
講義内容

授業に含まれている内容・要素

1-6・代表値(平均値、中央値、最頻値)、分散、標準偏差「人工知能入門」(6回目)・相関係数、相関関係と因果関係「人工知能入門」(9回目)・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「人工知能入門」(7回目)・ベクトルと行列「人工知能入門」(8回目)（１）データサイエンスと・アルゴリズムの表現(フローチャート)「情報教養Ⅲ」(3・4回目)
して、統計学を始め・並び替え(ソート)、探索(サーチ)「情報教養Ⅲ」(3・4回目)
様々なデータ処理に関1-7する知識である「数学基・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「情報教養Ⅲ」(3・4回目)
礎（統計数理、線形代・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索「情報教養Ⅲ」(3・4回目)
数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、
・コンピュータで扱うデータ(数値、文章、画像、音声、動画など)「情報教養Ⅰ」(6・7回目)「プログラミング基礎」の 2-2 ・情報量の単位(ビット、バイト)、二進数、文字コード「情報教養Ⅰ」(2・3・4回目)
概念や知識の習得を目指す。

・文字型、整数型、浮動小数点型「人工知能入門」(3回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「人工知能入門」(3回目)
2-7・関数、引数、戻り値「人工知能入門」(4回目)・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「人工知能入門」(4回目)・データ駆動型社会、Society 5.0 「人工知能入門」(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)「人工知能入門」(1回目)

1-2

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「人工知能入門」(13回目)
・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「人工知能入門」(14回目)
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など) 「人工知能入門」(9回目)・データの収集、加工、分割/統合「人工知能入門」(13・15回目)
・ICT(情報通信技術)の進展、ビッグデータ「人工知能入門」(1回目)

2-1 ・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「人工知能入門」(1回目)

・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「人工知能入門」(1回目)（２）ＡＩの歴史から多岐・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「人工知能入門」(2回目)に渡る技術種類や応用
・汎用AI/特化型AI(強いAI/弱いAI)「人工知能入門」(2回目)
分野、更には研究やビジネスの現場において 3-1 ・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題「人工知能入門」(2回目)
実際にＡＩを活用する際
・人間の知的活動とAI技術(学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動)「人工知能入門」(2回目)の構築から運用までの・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)「情報教養II」(10回目)
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・AI倫理、AIの社会的受容性「情報教養Ⅱ」(13回目)
ものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「情報教養Ⅱ」(13回目)
3-2
学習の基礎と展望」、及・AIに関する原則/ガイドライン「情報教養Ⅱ」(13回目)
び「深層学習の基礎と・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性「情報教養Ⅱ」(13回目)
展望」から構成される。

・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)「情報教養II」(10回目・11回目)
3-3 ・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「人工知能入門」(10回目)

・学習データと検証データ「人工知能入門」(10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)「人工知能入門」(12回目)
3-4 ・ニューラルネットワークの原理「人工知能入門」(11回目)

・ディープニューラルネットワーク(DNN)「人工知能入門」(11回目)

・AIの学習と推論、評価、再学習「人工知能入門」(10回目)
3-9 ・AIの開発環境と実行環境「人工知能入門」(15回目)

・複数のAI技術を活用したシステム (スマートスピーカー、AIアシスタントなど)「人工知能入門」(1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【応用基礎レベル】令和６年度申請用（３）本認定制度が育成目標として掲げる「デー・文字型、整数型、浮動小数点型「人工知能入門」(3回目)
タを人や社会にかかわ・変数、代入、四則演算、論理演算「人工知能入門」(3回目)
る課題の解決に活用で Ⅰ・関数、引数、戻り値「人工知能入門」(4回目)
きる人材」に関する理解
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「人工知能入門」(4回目)や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目
群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修
項目群であり、「データ・様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 「人工知能入門」(13〜15回目)
エンジニアリング基
・様々なデータ可視化手法(比較、構成、分布、変化など) 「人工知能入門」(13〜15回目)
礎」、及び「データ・ＡＩ活 Ⅱ・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)「人工知能入門」(11回目)
用 企画・実施・評価」か
・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)「情報教養Ⅲ」(5〜7回目)
ら構成される。

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）

情報メディア社会に必要不可欠な、数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識と、情報科学の知識および発展的なプログラミング技術を用いたデータサイエンス・人工知能の実践的な技術を獲得できる。

【参考】⑫ 生成AIに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（応用基礎レベル）モデルカリキュラム改訂版」（2024年2月 数理・デー
タサイエンス教育強化拠点コンソーシアム）における、コア学修項目3-5「生成」の内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、
実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容「情報教養2」第12回の授業で、「効果的なIT活用」を扱い、そのなかで生成AIの活用について取り扱う。また、「人工知能入門」
第12回の授業で深層学習と大規模言語モデルを扱い、その具体的な例示として生成AIのしくみを紹介する。

3

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】

様式２
育英館大学

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

2023

年度

②大学等全体の男女別学生数

男性

118 人

女性

19 人

令和5年度

令和4年度

（ 合計

137

人

）

③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3年度

令和2年度 令和元年度 平成30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

情報メディア学部情報メディア学科

137

50

200

19

18

合 計

137

50

200

19

18

0

0

4

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

19
10%
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1910%

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】

様式３
大学等名 育英館大学

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）

20

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） 佐賀 孝博

11

人

2

人

（役職名） 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）
数理・データサイエンス・AI教育運営委員会（責任者名） 佐賀 孝博（役職名） 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
育英館大学 数理・データサイエンス・AI教育運営委員会規程⑥ 体制の目的
育英館大学における数理、データサイエンス及びAIに関する教育プログラムの計画・策定を行い、適正に運用することを目的とし、次の事項を扱う。
(1) 教育内容、教育方法、学習支援、成績評価及び教育課程等に関すること。
(2) 自己点検・自己評価及び改善に関すること。
(3) 情報公開に関すること。
(4) その他必要な事項に関すること。

⑦ 具体的な構成員
委員会は、副学長、学部長、学科長、数理情報系教員、IR担当教員、教務部長、教務担当職
員、その他学長が必要と認めた者のうちから学長が指名する者をもって組織する。
委員長： 佐賀孝博（副学長、教授、IR担当長）
副委員長： 安藤友晴（副学長、教授）委員：
遠藤孝夫（学部長、教授）
佐藤元彦（学科長、数理情報系 教授）
小泉真也（数理情報系 教授）
松坂公暉（数理情報系 講師）
バタライ・クリスナ・プラサド（数理情報系 助教）
伊藤良平（数理情報系 助教）
相原成史（教務部長、教授）
三浦猛（事務局総務課課長補佐(教務担当)）

5

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】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
10%51%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定76%
88%
98%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）200
具体的な計画
本教育プログラムの構成科目は1年次必修科目２科目と２年次選択科目１科目、３年次選択科
目１科目の計４科目であるが、令和６年度入学生からはこれまでの３年次選択科目について授業
内容はそのままに1年次必修科目に配当年次を変更し、全学１年次必修科目３科目と２年次選択科目１科目で構成する。そのため、本教育プログラムの履修対象者は増加することが予想される。
学生に対しては本プログラムについて、ガイダンス時にプログラムの意義と目的、各授業内容や評価方法のほか、プログラム外の関連科目とのつながりの説明を行うなどの取り組みを実施し、全学生が履修するよう勧めていく。

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
これまでの教育プログラムと同内容を令和６年度からは全学生が履修する1年次必修科目と２
年次選択科目で構成する。２年次選択科目の実施時間には他科目と重複しないような時間割設
定をすることを決めているため、希望学生は全員受講可能である。
教育プログラムの状況については定期的に教授会・学科会議等で報告し、情報共有を行うこと
で、学生のサポートを行っていく。また、プログラムを進める上での問題点等については、数理・データサイエンス・AI教育運営委員会において改善を進めていく。

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
これまでの教育プログラムは１年次必修２科目＋２年次選択科目１科目＋３年次選択１科目の計４科目としていたが、令和６年度からは３年次選択科目を講義内容は変えずに配当年次を変更
して、全学１年次必修科目３科目と２年次選択科目１科目の構成で開講する。そのため全学生がリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIについて学んだ上で、２年次選択科目を履修することになるため、科目の必要性を周知することで履修を促していく。
周知の方法としてはガイダンス時の説明とともに、ホームページで本教育プログラムについて広報していく。このことで学生はもとより、地域に対しても本教育プログラムの目的と内容を理解してもらう。

6

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】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
通常の授業科目と同様にLMSでのフォローやオフィスアワー等のサポート体制で実施していく。
また、教授会・学科会議でプログラムの状況は共有されているので、サポートが必要な学生については随時対応していく。

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
本学では、学生の履修をサポートするシステムとしてLMSを用いている。学生は授業時間以外でも不明点等の質問をシステムを通じて行うことができる。また、メールによる質問も随時受け付けることを周知している。
すべての授業担当教員がオフィスアワーを設定しており、学習内容や質問等についての相談実
施できる体制となっている。
また、本学は大学規模が小さく「教員と学生の距離が近い」と、学生からも評価されており、質問をしやすい環境を整えている。

7

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】

様式４
大学等名 育英館大学

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）
数理・データサイエンス・AI教育運営委員会（責任者名） 佐賀 孝博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） 副学長
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教育運営委員会」(以下、委員会と称す)においてプログラムの履修・取得状況の把握と分プログラムの履修・修得状 析を実施している。プログラムを構成する各科目の履修状況は、委員会および各教員がリアルタイムで把握できるよう
況になっている。また、単位修得状況は、半期にいちど委員会で共有されており、履修者ごとの単位取得状況を整理して
いる。

学修成果

「数理・データサイエンス・AI教育運営委員会」で、主として授業評価アンケートに基づく学生からの評価を整理し、学修成果の評価を行うとともに改善案を出すようにしている。ここで議論された内容については、(実質的に本学全教員が参加する)情報メディア学科会議で報告および議論を行い、全学で共有している。

本学は前期・後期の２学期制をとっており、期末ごとに全学生に対して履修している全授業に関する授業評価アン
学生アンケート等を通じたケートを実施している。「数理・データサイエンス・AI教育運営委員会」で、授業評価アンケートに基づきプログラムに関学生の内容の理解度
係する科目の理解度を分析している。

授業評価アンケートに寄せられた授業への感想・意見等について、後輩等他学生の参考になるものをホームページ
学生アンケート等を通じたで公開している。また、本教育プログラムを履修した学生が最初に卒業するのは令和６年度であるが、卒業生には卒業
後輩等他の学生への推奨
時アンケートにおいて本教育プログラム全体についての評価を行ってもらい、後輩等他学生への推奨コメントをホーム
度
ページや学生向けガイダンスで紹介する。

これまでの教育プログラムは「情報教養Ⅰ」「情報教養Ⅱ」の２科目が１年次開講かつ全学必修科目で、「情報教養Ⅲ」が２年次開講の選択科目、「人工知能入門」が３年次開講の選択科目であった。
全学的な履修者数、履修令和６年度からは、本学の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム (リテラシー)」プログラムを構成する全科目を率向上に向けた計画の達全学必修化し、そのため「人工知能入門」の内容を変えずに１年次必修科目とした。この変更により、本プログラムは１成・進捗状況
年次全学必修科目の３科目と２年次選択科目１科目の構成となる。そのため、全学生はリテラシーレベルを学んでから２年次選択科目を履修できる。科目の重要性を周知することで学生に履修を促していく。

8

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】

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

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

卒業後の進路は本学キャリア支援室が管理しており、卒業後の活躍状況についても把握可能である。本教育プログ
ラム履修者が卒業するのは令和６年度のため、まだ企業からの評価は集約できないが、履修者の卒業後は既に本学で行っている卒業生の評価に関する企業アンケートに本教育プログラムに関する項目を加えて、評価を行う予定である。

本教育プログラムを履修した学生は令和７年（令和６年度）に卒業する。令和７年以降は本学で行っている卒業生の産業界からの視点を含め 評価に関する企業アンケートに、本教育プログラムに関する項目を追加することになっているので、当該アンケートの回た教育プログラム内容・手 答を教育プログラムの改善に活かしていく。また、令和５年度の本教育プログラム履修学生の状況を分析した上で、協法等への意見定を結んでいるIT企業はじめこれまで関りのあるIT系以外の企業からもニーズなどの意見収集をすることで、より充実した教育プログラムを目指していく。

本プログラムを構成する４科目とも、本学の「情報メディア学部」のカリキュラムの中核となる情報技術に関する科目であり、学生の専門分野への関心と結びつけて授業を展開できる。「人工知能入門」「情報教養Ⅲ」では、実際にデータサ
数理・データサイエンス・ＡＩを
イエンスやAIのプログラミングを行いながら学習を進めることで、学生は楽しさを実感できる。本プログラムを構成する「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意「情報教養Ⅰ」「情報教養Ⅱ」は情報処理技術者試験のひとつである「ITパスポート試験」に対応する科目に、また「情報義」を理解させること
教養Ⅲ」は「基本情報技術者試験」に対応する科目にもなっている。学生は現実に出題されている試験問題を解きながら、学ぶことの意義を確認できる。

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「数理・データサイエンス・AI教育運営委員会」で科目内容や水準の検討を行っており、維持・向上に努めている。たと※社会の変化や生成AI等の えば、令和５年度前期科目「人工知能入門」で生成AIをいちはやく取り入れるなど、社会と技術の進化に対応するととも技術の発展を踏まえて教育 に基礎的な学修内容とのバランスを取る工夫を続けている。さらにわかりやすい授業とするため教員間で情報共有を
内容を継続的に見直すなど、 続けている。また、「情報教養Ⅰ」「情報教養Ⅱ」「情報教養Ⅲ」は情報処理技術者試験の試験内容にも対応しており、より教育効果の高まる授業内 試験内容の変化はこれらの科目の教育内容の変化にも繋がっている。
容・方法とするための取組や仕組みについても該当があれば記載

9

講義概要 （情報教養Ⅰ） 1/3

10

講義概要 （情報教養Ⅰ） 2/3

11

講義概要 （情報教養Ⅰ） 3/3

12

講義概要 （情報教養Ⅱ） 1/3

13

講義概要 （情報教養Ⅱ） 2/3

14

講義概要 （情報教養Ⅱ） 3/3

15

講義概要 （情報教養Ⅲ） 1/3

16

講義概要 （情報教養Ⅲ） 2/3

17

講義概要 （情報教養Ⅲ） 3/3

18

講義概要 （人工知能入門） 1/2

19

講義概要 （人工知能入門） 2/2

20

情報メディア学部2023年度入学生情報メディア基礎・教養科目カリキュラム

フローチャート Basic of Integrated Media and Teacher training course curriculum 2023

１年次(1st grade)
前期(1st semester)

２年次(2nd grade)後期(2nd semester)

前期(1st semester)

３年次(3rd grade)後期(2nd semester)

前期(1st semester)

４年次(4th grade)後期(2nd semester)

前期(1st semester)

後期(2nd semester)

LA-HU-102 文学/担当者
Literature
人文科学系
Humanities

TT-PT-102 教育原理/小林Principle of Education

LA-HU-104 論理学Ⅰ/安藤Logic I

TT-PT-111 教育心理学/小山
Educational Psychology

LA-HU-108 論理学Ⅱ/安藤Logic IILA-HU-112 多分化社会論/担当者
Multi-Cultural Society

LA-SS-105 社会学/侘美 Sociology
LA-SS-112 情報と職業/担当者
Information and vocational
社会科学系
Social Science

LA-SS-101 地域学I/担当者

LA-SS-103 地域学II/担当者

Local Area StudiesI

Local Culture StudiesII

LA-SS-114 知的財産と情報活用/佐賀・小泉

ィ

情
報
メ
デ

Intellectual property and information utilization

ア
基
礎
・
教
養
自然科学系
科
Natural Science
目
B
a
s
i
c
o
f

LA-SS-102 ボランティア/侘美・小林
volunteer

TT-PT-203 特別支援教育概論/原田Special Needs Education

TT-PT-303 教育制度論/小林Education Systems

LA-SS-111 日本国憲法/小林Japanese Constitution
LA-NS-101 数学基礎/担当者
Basic Mathematics
LA-NS-102 地球と資源と環境/オムニバス
Earth and Resources and the Environment

LA-SS-113 社会調査論/小林Social Survey
ME-ST-201 確率統計学/松坂
Probability and Statistics
LA-NS-103 生物環境学/担当者
Biological Environment

LA-NS-106 自然科学I/浅海Natural Science I

LA-NS-107 自然科学II/浅海
Natural Science II

LA-NS-104 海洋生態学/担当者
Marine Ecology
LA-NS-105 再生可能エネルギーと情報技術/小泉・遠藤

Renewable Energy and Information Technology

語学系A
Language Study A

LA-FL-101 基礎英語Ⅰ/相原・高橋※
Basic English I
BT-I-141 TOEIC講座I/相原
TOEIC I

LA-FL-103 基礎英語Ⅱ/相原・高橋※
Basic English II

LA-HS-101 スポーツⅠ/侘美※Sports I

LA-HS-102 スポーツⅡ/侘美※Sports II

BT-I-142 TOEIC講座II/相原TOEIC II

語学系B

LA-JA-101～4 日本語I～IV/担当者 Japanese language I～IV

Language Study B

健康とスポーツ
系
Health andSports

I
n
t
e
g
r
a
t
e キャリアデザイン
系
dCareer Design
M
e
d
i
a

情報・メディア系
Information and
Media

教育の基礎

教
職 教育課程・指導法課
程科
目 生徒指導・教育相談

LA-HS-103 スポーツⅢ/侘美Sports III

LA-HS-105 カーリング/侘美Curling
LA-HS-104 健康科学論/侘美Health Science

LA-CD-101 基礎演習I/担当者※
Basic Seminar I

LA-CD-104 総合教養Ⅰ/担当者
Liberal Arts I
LA-CD-105 キャリアデザインA/佐賀・担当者
Career Design A
LA-CD-203 長期インターンシップ実習/キャリア支援

LA-CD-102 基礎演習Ⅱ/担当者※
Basic Seminar II
LA-CD-103 インターンシップ実習/キャリア支援室
Internship

LA-CD-201 総合教養Ⅱ/担当者
Liberal Arts II
LA-CD-202 キャリアデザインB/佐賀・担当者
Career Design B

LA-CD-302 キャリアデザインC/佐賀・担当者
Career Design C

室Long-term internship
LA-CD-401 海外研修/国際交流センター

LA-IM-101 情報教養I/佐賀・安藤Basic Computer Science I
IT-P-103 プログラミング入門/佐賀・バタライ
Introduction to programing

LA-IM-103 情報教養II/佐賀・安藤Basic Computer Science II

LA-IM-102 ビジネス・コンピューティング/佐賀・バタライ
Business Computing

MS-L-101 図書館情報学概論I/安藤・石橋
Foundations of library and information science I

LA-IM-206 ドローン概論I/担当者
Drone Introduction I
LA-IM-207 ドローン概論II/担当者
Drone Introduction II
教職の意義

BT-I-243 TOEIC講座III/相原TOEIC III

MS-L-102 図書館情報学概論II/安藤・担当者
Introduction to Library and Information
Science II
LA-IM-208 ドローン概論I実習/担当者※
Drone Introduction I practice
LA-IM-209 ドローン概論II実習/担当者※
Drone Introduction II practice

LA-IM-201 映像論I/阪本Theory of Film and Video I
LA-IM-202 メディア・リテラシー/担当者
Media literacy

LA-IM-203 映像論II/阪本
Theory of Film and Video II

LA-IM-303 映像論III/阪本
Theory of Film and Video III

LA-IM-204 映像メディア論I/牧野Analysis of Visual Media I

LA-IM-205 映像メディア論II/牧野Analysis of Visual Media II

MS-L-321 メディア史概論/安藤Introduction to History of the media

TT-PT-101 教職概論/小林Introduction to Teaching Profession
TT-PT-102 教育原理/小林Principle of Education

TT-PT-303 教育制度論/小林Education Systems

TT-PT-111 教育心理学/小山
Educational Psychology
TT-PT-221 教育課程論/但田
Curriculum theory
TT-SP-201 数学科教育法Ⅰ/佐藤Mathematics Teaching Methodology I

TT-PT-222 特別活動論/但田Special Activism
TT-SP-302 数学科教育法Ⅱ/佐藤Mathematics Teaching Methodology II

TT-SP-311 情報科教育法Ⅰ/佐賀
Teaching Methods(Information) I
TT-SP-303 数学科教育法Ⅲ/佐藤
Mathematics Teaching Methodology III

TT-PT-231 教育方法論(情報通信技術を活用した教育の理論及び方法を含む)/佐藤・佐賀
Methods of Teaching

TT-PT-323 教育相談/吉田Educational Counseling

TT-SP-312 情報科教育法Ⅱ/佐賀
Teaching Methods(Information) II
TT-SP-304 数学科教育法Ⅳ/佐藤Mathematics Teaching Methodology IV
TT-PT-432 道徳教育論/但田Moral education theory

TT-PT-323 生徒・進路指導論/但田Methodology Of Guidance

TT-OJ-404 教職実践演習/オムニバス
Teaching practice exercises

教職実践演習TT-OJ-401 教育実習事前事後指導/但田 他※
Teaching Profession for Guidance
TT-OJ-402 教育実習Ⅰ/但田 他
Teaching practice I
TT-OJ-403 教育実習Ⅱ/但田 他
Teaching practice II

教育実習■ 赤文字は必修科目 red color refers to compulsory subjects■ 「※」がついた科目は1単位科目、それ以外は2単位科目(海外研修は6単位) Classes marked with “※” are 1credit classes, Other than that are 2credit classes([Overseas Training] is 6credit class)■ 日本語I～IVは、留学生専用科目です。日本人学生は履修できません。Japanese language1～4 are only available for International students.
■ ■色で塗りつぶされた科目は、京都サテライト校でのみ開講されている科目です。Courses painted in green are classes offered only at Kyoto Satellite Campus.
■ ■■色で塗りつぶされた科目は、稚内校でのみ開講されている科目です。Courses painted in green are classes offered only at Wakkanai main Campus.
■ 塗りつぶされていない科目は、対面もしくはオンラインなどでどちらのキャンパスでも開講されている科目です。
■ ■色で塗りつぶされた科目は、情報教養I・II、人工知能入門(データサイエンス・AI入門)は、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)必修科目です。応用基礎レベルの取得には、専門科目情報教養IIIの単位を取得する必要があります。

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情報メディア学科
コース名称

2023年度カリキュラム専門科目

フローチャート

major subjects curriculum 2023

１年次(1st grade)
前期(1st semester)

２年次(2nd grade)後期(2nd semester)

IT-P-101 プログラミング基礎/小泉・伊藤Programming Language C

IT-N-101 UNIX基礎/浅海・バタライ
UNIX Fundamental
IT-N-101x UNIX基礎実習/浅海・バタライ※
Practical Training of UNIX Fundamentals

数理情報系
Mathematical
Information
Science

ME-BS-212 線形代数学II/佐藤Linear Algebra II
ME-BS-212x 線形代数学II特講/佐藤Linear Algebra II Special Lecture
ME-BS-221 集合論入門/松坂
Set theory

専
門
科
目

S
u
b
j
e
c
t
s

SI-E-101 地球環境と人間活動/遠藤
Global Environment and Human Activities

SI-E-102 環境とエネルギー/遠藤
Environment and Energy

SI-S-121 生涯学習概論Ⅰ/小林Life long learning I
SI-T-111 観光概論/藤崎Tourism

SI-T-121 観光事業論/藤崎Tourism Business

社会情報系
SocialInformation

MS-E-101 デザイン基礎/佐藤結花・担当者
Design basic

メディア表現系
Media andExpression

総合系
Common to all Course

後期(2nd semester)

IT-P-102 プログラミング言語構造論/小泉・伊藤Object Oriented Programming

IT-P-211 アルゴリズムとデータ構造/小泉Algorithms and Data Structures
IT-P-213 ゲームプログラミング/安藤Game Programming
IT-P-321 Webプログラミング基礎/佐賀・バタライ
Basic Web Programming

IT-P-431 IoT入門/伊藤・バタライ
Introduction to IoT
IT-D-201 データベース論I/伊藤・バタライ
Theory of Database I
IT-N-211 システム管理論/浅海・バタライ
System Management Theory
IT-N-211x システム管理論実習/浅海・バタライ※

IT-P-432 IoT特論/伊藤・バタライ

Practical Training for System Management Theory

前期(1st semester)IoT Special Lecture
IT-D-302 データベース論II/伊藤・バタライ
Theory of Database II
IT-N-321 ネットワーク概論/浅海Computer Network Fundamentals
IT-N-321x ネットワーク実習/浅海※Computer Network Fundamentals(Practical)

IT-P-212 コンピュータ・アーキテクチャ/小泉Computer architecture
IT-I-201 情報教養III/佐賀・安藤Basic Computer Science III

ME-BS-211 線形代数学I/佐藤Linear Algebra I
ME-BS-211x 線形代数学I特講/佐藤Linear Algebra I Special Lecture

M
a
j
o
r

３年次(3rd grade)

前期(1st semester)MS-E-121 アニメーション制作基礎I/担当者
Animation production basicsI

IT-P-231 人工知能入門/安藤Introduction to artificial intelligence

IT-N-421 ネットワーク管理論I/浅海Theory of Network Management I
IT-N-421x ネットワーク管理論I実習/浅海※Practical of Network Management Theory I

IT-I-331 数値計算法/小泉Numerical Calculation Method(R Programming)
IT-X-401 情報システム設計論/バタライ
Software Engineering

ME-BS-201 微分積分学Ⅰ/松坂
Calculus I
ME-BS-201x 微分積分学I特講/松坂Calculus I Special Lecture

ME-BS-202 微分積分学II/松坂
Calculus II
ME-BS-202x 微分積分学II特講/松坂Calculus II Special Lecture

SI-C-211 社会情報特講I/担当者
Special Lectures on Social Information I
SI-E-201 環境社会学/遠藤Environmental Sociology
SI-E-221 都市計画/遠藤City Planning
SI-F-212 総合英語/相原Integrated English

SI-C-212 社会情報特講II/担当者
Special Lectures on Social Information II
SI-E-301 環境経済学/遠藤Environmental Economics
SI-E-331 都市地理情報論/遠藤Urban Geographic Information

SI-L-301 情報社会と情報倫理/一戸Information society and Information Ethics
SI-T-211 観光ボランティアI/担当者
Tourism Volunteer I

MS-E-221 画像表現/立花
Image Representation

MS-E-224 画像表現演習/立花※
Image Representation Exercises

MS-E-102 ビジュアルデザインI/担当者
Visual Design I
MS-E-111 映像制作I/阪本
Film Making I
MS-E-226 CG制作基礎I/担当者
CG Production BasicⅠ

MS-E-211 映像制作II/阪本
Film Making II
MS-E-228 CG制作基礎II/担当者
CG Production Basic II

MS-E-212 映像制作III/阪本
Film Making III
MS-E-227 CG制作応用I/担当者
Making of Computer Animation I

MS-E-122 アニメーション制作基礎II/担当者
Animation production basicsII
MS-E-122 アニメーション基礎I/佐藤結花
Animation production basicsIMS-E-223 アニメーション基礎II/佐藤結花
Animation production basicsII

４年次(4th grade)後期(2nd semester)

IT-P-421 応用Webプログラミング/佐賀
Applied Web Programming
IT-P-331 知能情報プログラミングI/松坂Intellectual Information Engineering I
IT-P-332 ドローンプログラミング/担当者
Drone programming
IT-N-422 ネットワーク管理論II/浅海
Network Management Theory II
IT-N-422X ネットワーク管理論II実習/浅海※

前期(1st semester)

後期(2nd semester)

IT-P-331 知能情報プログラミングII/松坂Intellectual Information Engineering II

IT-N-431 情報セキュリティ/伊藤Information and Network Security

Practical Training for Network Management Theory II

IT-I-421 計算論/安藤Calculation theory
IT-X-411 ソフトウェア制作演習/オムニバス
Software Production Exercises

ME-ALG-301 代数学Ⅰ/松坂
Algebra I
ME-GEO-301 幾何学Ⅰ/佐藤Geometry I
ME-ANL-301 解析学Ⅰ/佐藤Analysis I

ME-ALG-302 代数学Ⅱ/松坂
Algebra II
ME-GEO-302 幾何学Ⅱ/佐藤Geometry II
ME-ANL-302 解析学II/佐藤Analysis II
ME-ST-301 応用確率統計学/小泉Multivariate Analysis

SI-E-321 社会情報特講III/担当者
Special Lectures on Social Information III
SI-E-401 環境政策論/遠藤Environmental Policy
SI-E-321 地域計画/遠藤Regional Planning
SI-F-211 観光英語/相原Tourism English

SI-E-322 社会情報特講IV/担当者
Special Lectures on Social Information IV
SI-E-411 環境マネジメント/遠藤Environmental Management
SI-E-431 地域空間情報論/遠藤Geospatial Information

SI-S-311 スポーツとまちづくり/侘美Sports and community development
SI-T-311 観光ボランティアII/担当者
Tourism Volunteer II

SI-L-302 現代メディアと社会/担当者
modern media and society

MS-E-323 CG制作応用II/担当者
Making of Computer Animation I

MS-E-324 CG制作演習/担当者
Content production IV

ME-APL-301 離散数学/松坂
discrete mathematics

SI-E-431 社会情報特講V/担当者
Special Lectures on Social Information V

SI-E-432 社会情報特講VI/担当者
Special Lectures on Social Information VI

SE-M-401 ゼミナールV/担当者

SE-M-402 ゼミナールVI/担当者

MS-E-322 アニメション制作演習/佐藤結花
Making of Drawing Animation

MS-E-226 WebデザインI/小泉
WEB designI

MS-E-201 アート表現I/佐藤結花
Creative expression Ⅰ
MS-E-202 アート表現I実習/佐藤結花※Creative expression Ⅰ practiceMS-E-321 WebデザインII/担当者
WEB designIISE-M-201 ゼミナールI/担当者

SE-M-202 ゼミナールII/担当者

SE-M-301 ゼミナールIII/担当者

SE-M-302 ゼミナールIV/担当者■ 赤文字は必修科目。red color refers to compulsory subjects.
■ 「※」がついた科目は1単位科目、それ以外は2単位科目 Classes marked with “※” are 1credit classes, Other than that are 2credit classes.
■ ■色で塗りつぶされた科目は、京都サテライト校でのみ開講されている科目です。Courses painted in green are classes offered only at Kyoto Satellite Campus.
■ ■■色で塗りつぶされた科目は、稚内校でのみ開講されている科目です。Courses painted in green are classes offered only at Wakkanai main Campus.
■ 塗りつぶされていない科目は、対面もしくはオンラインなどでどちらのキャンパスでも開講されている科目です。Courses that are not shaded are courses offered face-to-face or online on either campus.
■ ■色で塗りつぶされた科目は、情報教養IIIは、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)必修科目です。応用基礎レベルの取得には、情報メディア基礎科目の情報教養I・II、人工知能入門(データサイエンス・AI入門)の単位を取得する必要があります。

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育英館大学

数理・データサイエンス・AI 教育運営委員会規程(趣旨)
第 1 条 この規程は、育英館大学の組織に関する規程第 19 条の規定に基づき、
数理・データサインエス・AI 運営委員会(以下「委員会」という。)の組織及び運営に関して必要な事項を定める。
(目的)第２条 委員会は、育英館大学における数理、データサイエンス及び AI に関する教育プログラム(以下「本教育プログラム」という。)の計画・策定を行い、適正に運用することを目的とする。
(組織)
第３条 委員会は、次の各号に掲げる者のうちから学長が指名する者をもって組織する。
(1) 副学長(2) 学部長(3) 学科長(4) 数理情報系教員(5) IR 担当教員
(6) 教務部長(7) 教務担当職員(8) その他学長が必要と認めた者(委員長及び副委員長)
第４条 委員会に委員長及び副委員長を置く。
２ 委員長は、学長が指名する副学長をもって充てる。
３ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
４ 副委員長は、委員長が指名した委員をもって充てる。
５ 副委員長は、委員長を補佐し、委員長に事故あるときは、委員長の職務を代行する。
(委員の任期)
第５条 委員の任期は 1 年とし、再任を妨げない。
２ 委員に欠員が生じた場合の補充委員の任期は、前項の規定にかかわらず前任者の残任期間とする。
(委員以外の者の出席)
第６条 委員会が必要と認めるときは、委員以外の者を会議に出席させ、説明又は意見を求めることができる。
（委員会の職務）第７条 委員会は、本教育プログラムに関する次の各号に掲げる事項及びそれらに関連する事項を扱う。
(1) 教育内容、教育方法、学習支援、成績評価及び教育課程等に関すること。
(2) 自己点検・自己評価及び改善に関すること。
(3) 情報公開に関すること。
(4) その他必要な事項に関すること。

23

（事務）
第８条 委員会の事務は、教務課において処理する。
(雑則)
第９条 この規程に定めるもののほか、委員会の議事及び運営に関し必要な事
項は、委員会が別に定める。
附 則
1 この規程は、令和５年４月１日から施行する。

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育英館大学

数理・データサイエンス・AI 教育運営委員会規程(趣旨)
第 1 条 この規程は、育英館大学の組織に関する規程第 19 条の規定に基づき、
数理・データサインエス・AI 運営委員会(以下「委員会」という。)の組織及び運営に関して必要な事項を定める。
(目的)第２条 委員会は、育英館大学における数理、データサイエンス及び AI に関する教育プログラム(以下「本教育プログラム」という。)の計画・策定を行い、適正に運用することを目的とする。
(組織)
第３条 委員会は、次の各号に掲げる者のうちから学長が指名する者をもって組織する。
(1) 副学長(2) 学部長(3) 学科長(4) 数理情報系教員(5) IR 担当教員
(6) 教務部長(7) 教務担当職員(8) その他学長が必要と認めた者(委員長及び副委員長)
第４条 委員会に委員長及び副委員長を置く。
２ 委員長は、学長が指名する副学長をもって充てる。
３ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
４ 副委員長は、委員長が指名した委員をもって充てる。
５ 副委員長は、委員長を補佐し、委員長に事故あるときは、委員長の職務を代行する。
(委員の任期)
第５条 委員の任期は 1 年とし、再任を妨げない。
２ 委員に欠員が生じた場合の補充委員の任期は、前項の規定にかかわらず前任者の残任期間とする。
(委員以外の者の出席)
第６条 委員会が必要と認めるときは、委員以外の者を会議に出席させ、説明又は意見を求めることができる。
（委員会の職務）第７条 委員会は、本教育プログラムに関する次の各号に掲げる事項及びそれらに関連する事項を扱う。
(1) 教育内容、教育方法、学習支援、成績評価及び教育課程等に関すること。
(2) 自己点検・自己評価及び改善に関すること。
(3) 情報公開に関すること。
(4) その他必要な事項に関すること。

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（事務）
第８条 委員会の事務は、教務課において処理する。
(雑則)
第９条 この規程に定めるもののほか、委員会の議事及び運営に関し必要な事
項は、委員会が別に定める。
附 則
1 この規程は、令和５年４月１日から施行する。

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⼤学等名

育英館大学

申請レベル

応用基礎レベル(大学等単位)

教育プログラム名

数理・データサイエンス・AI教育プログラム (応用基礎)

申請年度

令和６年度

取組概要

情報教養Ⅰ

情報科学の基礎

情報教養Ⅱ

セキュリティ・社会における情報技術/AIの活用

情報教養Ⅲ

情報科学発展・Pythonを用いた
DS・AIプログラミング(発展)AI入門・Pythonを用いた人工知能入門 DS・AIプログラミング(基本)

リテラシーレベル
情報メディア社会に必要不可欠な、数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識と、初歩的なプログラミング技術を用いたデータ利活用の技術を獲得できる。

応用基礎レベル
情報メディア社会に必要不可欠な、数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識と、発展的なプログラミング技術を用いたデータサイ
エンス・人工知能の技術を獲得できる。

• 目的: 情報メディア社会で重要な事柄である、数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な素養や知識を身につけ、実社会でこれら知識を活かして活躍できる人材を目指すための教育プログラムです。

• 修了要件:「情報教養Ⅰ」「情報教養Ⅱ」「情報教養Ⅲ」「人工知能入門」の４科目の単位取得• 実施体制: 副学長、学部長らから構成される「数理・データサイエンス・AI教育運営委員会」でプログ
ラムの計画・策定・運営および自己点検・評価を実施します。
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数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度

申請⽤

数理・データサイエンス・AI教育プログラム 補足資料
【プログラム実施体制】
計画・策定・運営の体制

数理・データサイエンス・AI教育運営委員会

自己点検・自己評価の体制

数理・データサイエンス・AI教育運営委員会

運営委員会委員：
副学長（委員長）、学部長、学科長、数理情報系教員、IR担当教員、教務部長、教務担当職員、その他学長が必要と認めた者【プログラム実施、自己点検・評価】
数理・データサイエンス・AI教育運営委員会（改善・計画の策定、自己点検・評価）

評価結果・改善策提案

履修状況・成績・
授業評価アンケート結果・
企業アンケート結果等、
必要情報の報告

担当科目教員LMSも活用して、
授業実施

受講生

履修状況・
成績

教務

授業評価
アンケート回答

プログラム運営サポート

28

企業
アンケート実施