2020 年度・2021 年度入学生対象

KIT 数理データサイエンス教育プログラム
自己点検・評価報告書

令和 3 年 6 月 30 日
金沢工業大学
数理データサイエンス教育推進委員会

目次
1. KIT 数理データサイエンス教育の概要とその特徴 ................................. 1(1) プログラムの目的 ............................................................ 1(2) 学習レベルと身につけられる能力 .............................................. 1(3) KIT 数理データサイエンス教育プログラム全体像 ................................. 2(4) 「認定制度実施要綱」で定められる学習指標 .................................... 3(5) KIT 数理データサイエンス教育の科目構成と対応 ................................. 3(6) 履修申請 .................................................................... 4(7) 修了要件 .................................................................... 5(8) プログラム修了後の活躍・活用 ................................................ 52. 数理データサイエンス教育プログラムの全体計画 ................................ 6(1) 中長期計画・目標 ............................................................ 6(2) 2020 度の活動計画・目標 ...................................................... 7
3. 自己点検・評価の実施 ........................................................ 8(1) 自己点検・評価の対象 ........................................................ 8(2) 評価結果の判定 .............................................................. 84. 学修成果（修了・アンケート回答状況） ........................................ 9(1) プログラムの修了状況 ........................................................ 9① 入学年度別のプログラム履修者数・修了状況 ................................... 9② 学科別のプログラム履修者数および修了状況 ................................... 9(2) 授業アンケートへの回答状況 ................................................. 105. 自己点検・評価結果 ......................................................... 11(1) 学修成果の点検・評価結果 ................................................... 11(2) 学生の学習内容の理解度および満足度の自己点検・評価結果 ..................... 11
6. 教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価 ......................... 127. 全体計画およびその達成・進捗状況 ........................................... 12
8. プログラム内容の課題・改善 ................................................. 12(1) 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(2) 「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させる工夫 ............................ 13(3) 内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かり易い」授業とする工夫 ............. 13
成績・アンケート結果の分析（内部資料）[※非公開] .............................. 15(1) 対象科目の成績分布状況 [※非公開] .......................................... 15① 指定 5 科目の成績分布状況 .................................................. 15② 選択（オプション科目）の成績分布状況 ...................................... 16(2) 授業アンケートを通じた学生の学習内容の理解度および満足度[※非公開] ......... 17① 2020 年度入学生 授業アンケート結果(2020 年度開講科目分) .................... 18

1. KIT 数理データサイエンス教育の概要とその特徴(1)

プログラムの目的

来る Society5.0 社会をリードする人材となるには、自らの専門基礎力に加えて、データサイエンス、AI に関する知識、スキルが必須となる。このため、金沢工業大学では、全ての学部・学科を対象とした「KIT 数理データサイエンス教育プログラム」（以下、「本プログラム」という。
）を 2020 年に開設した。
本プログラムは、全学生が数理・データサイエンス・AI への関心を高め適切に理解し、これらに関する知識および技術の体系的な教育によってその能力の向上を図ることを目的とする。

(2)

学習レベルと身につけられる能力

政府は、Society5.0 社会に向け、AI 戦略・AI 人材育成方針を定めた。これに合わせて文部科学省は 2025 年に達成しておきたい目標を図 1 のように示している。これを基に「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度実施要綱」を定めている。この要綱には図 1 に示されているように「リテラシー・応用基礎・エキスパート」の 3 つのレベルが示されている。
本プログラムは、この内、「高等教育のリテラシーレベル」に相当するものであり、その学習レベルと身につけられる能力を表 1 に示す。なお、現時点では「応用基礎レベル」「エキスパートレベル」については先に示した要綱では検討中となっているため、文科省から明示され次第、対応した教育プログラムを開設することを予定している。

図 1 AI 戦略 2019

（出典：内閣府資料 https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf より）1

表1

学習レベル別の身につけられる能力

学習レベル

身につけられる能力①リテラシーレベル・デジタル社会での AI の活用方法、ビジネスでの活用方法を理解することができる。
・専門分野におけるデータの利活用や製品ができる過程で数理・データサイエンス・AI に関する技術の必要性について理解することができる。
・データに基づいた現状把握ができ、そこから問題発見・解決提案ができる。
・データの特性、公平性・公正性・プライバシー保護に課題があることを理解し、情報利用規範・倫理を理解し、それを遵守できる。
・パソコン操作に関する初歩的な操作をすることができる。

②応用基礎レベル※指針に基づき検討中③エキスパートレベル※指針に基づき検討中(3)

KIT 数理データサイエンス教育プログラム全体像

図 2 に本プログラムの全体像を示す。本プログラムは 2020 年度以降の入学生を対象とし、現在は2020 年度入学生・2021 年度入学生に向けたプログラムとなっている。

図 2 KIT 数理データサイエンス教育プログラム全体像（2020･2021 年度入学生）

2

(4)

「認定制度実施要綱」で定められる学習指標「リテラシーレベル」は、高等教育における学習水準のデータリテラシーを確保することを目的とし、表 1 で掲げた能力を身につけることが求められている。具体的な学習指標として、社会と関連したデータ・AI 利活用を理解する「導入」、データの基本的な読み・説明・扱いを身につける「基礎」、データ駆動型社会のリスクを自分ごととして考え、倫理観ある行動ができる「心得」に加えて、オプションとして「選択」の 4 区分を設け、それぞれの学習内容を表 2 のように位置付けている。

表2学習指標導入基
礎●データ・AI 利活用事例を紹介した動画（MOOC等）を使った反転授業を取り入れ、講義ではデータ・AI 活用領域の広がりや、技術概要の解説を行うことが望ましい。
●学生がデータ・AI 利活用事例を調査し発表するグループワーク等を行い、一方通行で事例を話すだけの講義にしないことが望ましい。

社 会 に お け る デ ー 1-1
タ・AI 利活用
1-2

社会で起きている変化

1-3

データ・AI の活用領域

1-4

データ・AI 利活用のための技術1-5

データ・AI 利活用の現場

1-6

データ・AI 利活用の最新動向

2-1

4-6

●各大学・高専の特長に応じて適切なテーマを設定し、実データ（あるいは模擬データ）を用いた講義を行うことが望ましい。
データを説明する●実際に手を動かしてデータを可視化する等、学生自身がデータの利活用プロセスの一部を体験できデータを扱うることが望ましい。
●必要に応じて、フォローアップ講義（補習等）を準備することが望ましい。
データ・AI を扱う上での留意事項 ●データ駆動型社会のリスクを自分ごととして考えさせることが望ましい。
●データ・AI が引き起こす課題についてグループデデータを守るうえでの留意事項ィスカッション等を行い、一方通行で事例を話すだけの講義にしないことが望ましい。
●本内容はオプションとして扱い、大学・高専の特統計および数理基礎
徴に応じて学習内容を選択する。
アルゴリズム基礎●各大学・高専の特徴に応じて適切なテーマを設定
データ構造とプログラミング基礎
し、実データ（あるいは模擬データ）を用いた講義
時系列データ解析を行うことが望ましい。
テキスト解析
●学生が希望すれば本内容を受講できるようにしておくことが望ましい（大学間連携等）。
画像解析

4-7

データハンドリング

4-8

データ活用実践（教師あり学習）

4-9

データ活用実践（教師なし学習）

データリテラシー

2-3

データ・AI 利活用に 3-1
おける留意事項
3-2

選択

詳細

学習内容

2-2

心得

「リテラシーレベル」の学習指標

オプション

4-1
4-2
4-3
4-4
4-5

社会で活用されているデータ

データを読む（出展：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムレベル）モデルカリキュラム(5)

数理・データサイエンス・AI（リテラシー～データ思考の涵養～より）

KIT 数理データサイエンス教育の科目構成と対応

リテラシーレベルは、正規科目として開講する科目のうち、修学基礎教育課程・数理基礎教育課
程・基礎実技教育課程で開講される 18 科目から構成されている。全学必修 5 科目を基本とし、これに 13 の選択科目を加えた構成である。リテラシーレベルで求められている学習指標と学習内容と構成する科目との対応を表 3 に示す。なお、2020 年度は「IoT 応用」および「ロボティクス基礎」には本プログラム対象者からの履修登録はなかった。

3

表3
課程区分

修学基礎
教育課程

数理基礎
教育課程

基礎実技
教育課程

「リテラシーレベル」の対象科目一覧

科目名

必修

単位

対象学科

修学基礎 A

1 単位全学科

AI プログラミング入門※

1 単位

全学科

○

AI 応用Ⅰ※

1 単位

全学科

○

AI 応用Ⅱ※

1 単位

全学科

○

データサイエンス基礎※

1 単位全学科○

データサイエンス応用※

1 単位全学科○

IoT 基礎※1 単位全学科○

IoT プログラミング入門※

1 単位全学科○

IoT 応用※1 単位全学科○

ロボティクス基礎※

1 単位

全学科

○

エンベデッドシステム※

1 単位

全学科

○

情報ネットワーク基礎※

1 単位

全学科

○

ネットワークセキュリティ※

1 単位

全学科

○

AI 基礎

1 単位

全学科

技術者のための統計

1 単位全学科○

プロジェクトデザイン入門（実験） 2 単位

全学科○

プロジェクトデザインⅠ

2 単位全学科○

ICT 基礎2 単位

全学科

導入

ﾘﾃﾗｼｰ

心得

選択

○○

○

○
○○

※生涯学習特別講義として配置されている科目を示す。

(6)

履修申請

リテラシーレベルの履修申請・方法を表 4 に示す。

表4

履修申請・履修方法

学習レベル
リテラシーレベル履修申請・方法
1 年次前学期に開講する「修学基礎 A」の履修登録（自動履修）と同時に、本プログラムの履修申請を登録（自動登録）とする。

4

(7)

修了要件

リテラシーレベルの修了要件を表 5 に示す。

表5
学習レベル

リテラシーレベル

(8)

修了要件

修了要件

備考

指定 5 科目を卒業時までに修得すること。

（指定 5 科目）
修学基礎 A
AI 基礎
プロジェクトデザイン入門（実験）プロジェクトデザインⅠICT 基礎プログラム修了後の活躍・活用

リテラシーレベルを修了した学生は、各専門領域における実験等で得られたデータを適切に処理し、必要に応じた表現方法で可視化する初歩的な能力を身に付けている。さらに、AI の使用に際して、その基本的な動作原理を学習しており、より高度な AI を複雑な課題に適用させていくための下地ができている。また、指定科目にはチームで課題に取り組む科目が複数含まれており、身に付けた技能や知識を他者とのコラボレーションにより大きな効果を創出することも学習し、体験している。本プログラムの修了者は、これら初級段階の数理・データサイエンスの素養を、各専門分野への応用に活かしていくことが期待される。

52. 数理データサイエンス教育プログラムの全体計画(1)

中長期計画・目標

2020 年度〜2022 年度の 3 年間の計画と目標を表 6 に示す。

表 6 2020 年度～2022 年度の 3 年間の計画と目標
年度

2020 年度

計画

目・リテラシーレベル開講

・指定科目の履修率を 100 %とする（達成）・学期ごとに履修指導を実施

・プログラムの修了率を全履修者の 80 %・授業アンケートの実施・分析
2021 年度

標以上とする（達成）・前年度と同水準（100%）の指定科目履修・2020 年度の状況を自己点検率を維持する

・自己点検結果の公表

・プログラムの修了率 の向上を目指 す

・学期ごとに履修指導を実施（90 %以上）

・授業アンケートの実施・分析
・応用基礎レベルの開設へ向けた検討

・「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度」への申請

・カリキュラム改編へ向けた調整・応用基礎レベルプログラムの大枠を設定する
2022 年度

・前年度と同水準（100%）の指定科目履修・数理基礎教育課程改組（予定）率を維持する・2021 年度の状況を自己点検

・プログラムの修了率 の向上を目指 す

・自己点検結果の公表（90 %以上）

・学期ごとに履修指導を実施
・授業アンケートの実施・分析
・応用基礎レベルプログラムの設定

6

(2)

2020 度の活動計画・目標

2020 度の活動計画を図 3 に示す。2020 年度は初年度かつ新入生が対象となるため、履修指導を特に注意して実施するほか、前学期に開講した科目の一部で再履修者を対象としたクラスを開講することで、より多くの学生がプログラムを修了できるように配慮する。
また、令和 3 年度以降、応用基礎レベルとエキスパートレベルを設定していくことも考慮し、履修指導を通してリテラシーレベルの指定科目を対象学生全員が履修することを目標としている。

図32020 年度の活動計画

7

3. 自己点検・評価の実施(1)

自己点検・評価の対象

2020 年度における自己点検・評価の対象は、本プログラムの開講科目で、プログラムの対象者が履修した科目とし、学修成果および学生の理解度・満足度について自己点検・評価を行う。

(2)

評価結果の判定

本プログラムの評価は以下に示す 3 段階で判定する。
【評価結果】
A：取り組みの内容に特筆すべき点があり、十分に実施できている
B：問題なく運営されている
C：取り組みの内容について改善の必要が認められる

8

4. 学修成果（修了・アンケート回答状況）(1)

プログラムの修了状況①

入学年度別のプログラム履修者数・修了状況

表7
入学年度

入学年度別 プログラム履修者数・修了者数（2021 年 5 月 1 日現在）
入学者数
2021.5.1 現在レベル履修者数

プログラム
修了者数

未修了者数

1,644

1,484

160

（100 %）（90.3 %）

（9.73 %）

リテラシー
2020 年度

1,644

応用基礎

※検討中

エキスパート※検討中

リテラシー
2021 年度

②

1,470

―

応用基礎

※検討中

エキスパート

※検討中

1,473

1,470

学科別のプログラム履修者数および修了状況ⅰ）リテラシーレベルの修了者状況
・「プログラム履修者数」には当該年度中の休学・退学者を除く。
・「修了者数」は指定 5 科目をすべて修得した学生数。
・「修得率」は指定 5 科目の履修者数に対する修了者数の割合。

表82020 年度入学生

学科別 リテラシーレベルの修了者状況（2021 年 5 月 1 日現在）
2020 年度入学生 リテラシーレベル

学科
機械工学科

208

ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ履修者数
208

183

88.0

航空システム工学科
ロボティクス学科
電気電子工学科

62
119
264

62
119
264

52
104
236

83.9
87.4
89.4

情報工学科

225

225

207

92.0

環境土木工学科
メディア情報学科

92
163

92
163

88
149

95.7
91.4

経営情報学科

81

81

75

92.6

心理科学科
建築学科

51
237

51
237

4423086.3
97.0

応用化学科

69

69

60

87.0

応用バイオ学科

73

73

56

80.8

1,644

1,644

1,484

90.3

対象者数
（2021.5.1 在籍）

合計

9

修了者数

修了率[%]

表92021 年度入学生

学科別 リテラシーレベルの履修状況（2021 年 5 月 1 日現在）
※3 名休学中

2021 年度入学生 リテラシーレベル学科（2021.5.1 在籍）

ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ
履修者数

機械工学科

177

177

―

―

航空システム工学科

37

37

―

―

ロボティクス学科

103

103

―

―

電気電子工学科

199

199

―

―

情報工学科

242

242

―

―

環境土木工学科

83

83

―

―

メディア情報学科

165

164

―

―

経営情報学科

58

58

―

―

心理科学科

49

49

―

―

建築学科

235

233

―

―

応用化学科

56

56

―

―

69

69

―

―

1,473

1,470

―

―

対象者数

応用バイオ学科合計

(2)

修了者数

修了率[%]

授業アンケートへの回答状況■アンケート調査方法
・2020 年度前学期および後学期に開講した本プログラム対象科目（18 科目）の履修者のうち、2020年度入学生分の「授業アンケート」の回答を抽出した。
・2020 年度前学期全開講科目のアンケート回答率は 67.2 ％、2020 年度後学期全開講科目のアンケート回答率は 70.3 %であった。
・以下の設問を対象に分析した（なお、設問中の「学習支援計画書」は、各授業におけるシラバスとして機能している。
）[設問 B]最初の授業で学習支援計画書の説明を受けて、この授業の概要や進め方、身につく能力を理解できましたか。
（選択肢）よく理解できた、理解できた、あまり理解できなかった、理解できなかった、説明はなかった（5 択）[設問 F]課題またはレポート等は授業内容の理解を深めるのに役立ちましたか。
（選択肢）十分役立った、役立った、あまり役立たなかった、課題またはレポート等はなかった、説明はなかった（5 択）[設問 G] 授業内容は学習支援計画書に沿っていましたか。
（選択肢）沿っていた、ほとんど沿っていた、あまり沿っていなかった、沿っていなかった（4 択）[設問 K]授業を終えて、あなたはこの科目に満足していますか。
（選択肢）満足、まあ満足、少し不満、不満（4 択）105. 自己点検・評価結果
自己点検・評価では、「成績・アンケート結果の分析（内部資料）[※非公開]」に示す成績分布状
況および授業アンケートに基づく学修成果と学習内容の理解度・満足度について分析を行った。分
析に基づく学修成果および学習内容の理解度・満足度の自己点検結果と、判定結果を以下に示す。

(1)

学修成果の点検・評価結果【評価結果】A：取り組みの内容に特筆すべき点があり、十分に実施できている本プログラムの対象となる学生の指定 5 科目の履修率が 90 %を超え、さらに単位修得率はいずれの科目も 95 %以上であり、初年度の成果としては十分といえる。

【自己点検結果】
・ 本プログラムの指定科目は、入学生全員の卒業要件となっている必修科目であるため、全員が履修登録することが特色となっている。一方で、全体の修了率は 90 %を超えたものの、学科ごとの修了率には偏りがあるため、その原因について調査を行う必要がある。
・ 指定科目の単位修得率はいずれも 95 %を超え、非常に高い水準であるといえる。特に、本プログ
ラムにおけるデータサイエンス分野の基礎教育を担う「ICT 基礎（2 単位）」については、前学期の開講時に不合格となった学生を対象に、後学期に再履修者向けのクラスを開講したことで、97 %が単位修得に至り高い教育効果を発揮できたものと評価する。
・ 指定科目群と比べると、選択の 13 科目は履修者が少なく単位修得率も低い傾向にある。

(2)

学生の学習内容の理解度および満足度の自己点検・評価結果【評価結果】B：問題なく運営されている
指定 5 科目については、理解度・満足度とも高い結果だったが、選択科目の一部について、改善へ向けた取り組みが必要と考えられる。

【自己点検結果】
・本学ですべての授業の最終授業回で実施している「授業アンケート」の回答から、受講した学生の学習内容の理解度および満足度について分析を行った。アンケートの設問の中から、理解度・満足度を問う内容の回答状況を科目別に集計し、点検・評価を行った。

・[設問 B：最初の授業で学習支援計画書の説明を受けて、この授業の概要や進め方、身につく能力を理解できましたか。]について
指定科目・選択科目とも「よく理解できた」「理解できた」が 90 %以上を占めており、受講した学生の大半は学習支援計画の内容を理解して学習に取り組んでいる。一方で、指定科目では 4～8 %程度「あまり理解できなかった」「理解できなかった」を選択している学生が存在する。ま11

た、選択科目はアンケートの回答数が少ないこともあるが、指定科目と比べると理解が十分ではないと感じている学生の割合が多い科目があり、科目間の差が大きい状況であった。

・[設問 F：課題またはレポート等は授業内容の理解を深めるのに役立ちましたか。]について
指定科目では 92 %以上、選択科目では 66 %以上の学生が「十分役立った」「役立った」とする回答であり、課題やレポートが授業内容の理解に有用であると感じている学生が多いといえる。

・[設問 G：授業内容は学習支援計画書に沿っていましたか。]について
指定科目については、いずれの科目も 90 %以上の学生が授業内容は学習支援計画書に沿って行われていた旨の回答をしている。選択科目についても、一部の科目を除いて学習支援計画書に沿って授業が行われたといえる。

・[設問 K：授業を終えて、あなたはこの科目に満足していますか。]について
いずれの科目も 60 %以上の学生が「満足している」「まあ満足している」としており、各科目とも学生の満足度は総じて高いといえる。

6. 教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価
本プログラムは 2020 年度入学生より対象としており、プログラム修了者の卒業・進学は 3 年後となるため、現段階では評価する時期にきていない。本学ではこれまで、本学卒業生を採用した企業に対しては 3 年に 1 度の頻度で、卒業して 1 年を経過した卒業生へは毎年アンケート調査を実施
し、本学の教育成果と問題点を企業からの意見を基に確認している。2020 年度入学生が卒業した翌年の調査では、本プログラムの成果に関する項目を盛り込んで実施することを予定している。

7. 全体計画およびその達成・進捗状況
リテラシーレベルの修了要件である指定 5 科目は、2020 年度入学生より全学部共通の必修科目に設定している。現段階で、対象学生の履修率は 100 %であり、未修了の 10 %の学生には引き続き指導を行う。また、2020 年度以降の入学生に対しても継続的にプログラムを展開していくほか、今後は選択科目の履修状況についても分析を行い、魅力的な応用基礎レベルのプログラム構築に向けて、リテラシーレベルの選択科目の履修率向上に向けた対策を数理データサイエンス教育推進委員会で検討している。

8. プログラム内容の課題・改善(1)

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

本学では「KIT 評価向上委員会」を定期的に開催し、産業界の責任者ならびに大学教育に関する12有識者に外部評価を依頼し、教育活動・学生の達成度等に関する評価を得ている。本プログラムに係る事項として、教育内容・科目構成・学生の達成度および点検・評価結果等もこの KIT 評価向上委員会にて評価を得ることとしている。2020 年度の実績については 11 月頃に評価いただく予定である。
さらに毎年 9 月に、企業 1,100 社と面談を行うセミナーを開催している。この機会を通して、本プログラムに関する企業からのニーズを把握して反映させることとしている。なお、選択科目については、実務家教員を加えた授業を実施し、産業界のニーズを取り込んだ内容としている。

(2)「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させる工夫

学生に数理・データサイエンス・AI の「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を伝えるために、以下の内容を科目担当者間で共有をしている。
①

受講開始前に、本プログラムの全体像と各々の科目間の関連・位置づけを明確に認識させる
こと②

受講開始直後に本プログラムで修得する能力が社会から求められていることを丁寧に具体的に説明すること③

アクティブラーニングを導入し学生が主体的に学習すること④

発表会等を行い、達成感が得られるような工夫をすること

授業アンケートでは、授業に対する理解度と授業に対する満足度が高いことから、引き続き各科目担当者間の連携を行うこととし、さらに選択科目においても同様に担当者に工夫を求めていく。

(3)

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かり易い」授業とする工夫

リテラシーレベルの指定 5 科目は、1 科目あたりの開講クラスが多く、複数の教員で授業を行っている。複数人が担当する科目については、科目担当者間による打合せを行い、担当者によって授業内容が変わらないよう共通のシラバスで授業を行い、課題の提示、評価方法等を統一している。
授業アンケートでは、①「授業内容は学習支援計画書に沿っていましたか？」は 98 %が予定通りの授業ができていると回答し、②「総合的な授業の満足度」も 90 %以上が満足している。教材の活用や課題による授業の理解度も高いことから、分かりやすい授業が行われていると評価している。引き続き、担当者間での連携を推進し、分かりやすい授業の運営に取り組む。

今後、リテラシーレベルの修了者を対象として、より発展的な学習内容を設定した応用基礎レベ
ル、エキスパートレベルのプログラムを順次開設することを計画している。これらのプログラムの修了者には、研究室レベルの研究から実社会の課題解決に取り組むプロジェクトレベルの取り組みまで、幅広く数理・データサイエンスの知見を活かすことができることを目標に、プログラムの設計を行っていく。

13

■数理データサイエンス教育推進委員会【委員長】森本喜隆 （教務部長・機械工学科 教授）【副委員長】山本知仁 （情報工学科 教授）【委員】谷口進一（数理基礎教育課程 教授）、

中村 晃（数理基礎教育課程 教授）、

古屋栄彦（基礎実技教育課程 准教授）、

西川幸延（基礎実技教育課程 教授）、河合宏之（ロボティクス学科 教授）、

黒瀬 浩（情報工学科 教授）、

長田茂美（情報工学科 教授）、

松井くにお（情報工学科 教授）、

中野 淳（情報工学科 教授）、

向井宏明（情報工学科 教授）、

河並 崇（情報工学科 准教授）、鷹合大輔（情報工学科 准教授）、

武市祥司（経営情報学科 教授）
谷 正史（大学事務局 局長）、

西川紀子（共創教育推進室 課長）、

小松義明（教務課 教務係長）

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