科学技術の社会実装教育エコシステム拠点形成事業

経済経営をマイナーとする
工学系学士･修士連結教育プログラムの設計
2019年3月18日

1

説明内容
1. 埼玉大学の機能強化における教育改革
2. 工学×経済経営型
メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発（１）工学系人材向け経済経営科目の開発（２）イノベーション人材育成プログラムの延長

３．数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
４．課題解決型長期インターンシップ
５．まとめ

2

１．埼玉大学の機能強化における教育改革（本計画の位置付け）
Saitama University ACTION PLAN 2016-2021

埼玉大学 All in One Campus at 首都圏埼玉〜多様性と融合の具現化〜

文系、理系、教員養成系の多様な学問が、日本人、外国人、社会人の多様な学生と教職員が、1キャンパスに集う埼玉大学。大学として普遍的な知の府としての基盤強化と、地域活性拠点として首都圏埼玉に根ざした埼玉大学の個性化とを２軸として機能強化を進め、一層輝きを増します。

地
域
活
性
拠
点
／
個
性
化

取組２：
社会で活躍する理工系博
士人材育成
取組３：
先端産業国際ラボでの融合科学研究開発の推進

取組１：
文理融合教育プログラ
ムの構築

戦略１
地域活性を目指した融合
科学研究・開発の推進と人材育成

イノベーションの創出

取組１１：
多文化キャンパス創造
プロジェクト戦略３
強みを有する
分野の国際
教育研究
拠点化

取組１０：
Lab-to-Lab 国際大学院
教育の構築と実践

取組４：
取組９：
戦略２
統合キャリアセンターSUでの理工系学部・研究科の地域ニーズに即した人材
地域人材育成体制強化による人材育成
育成と教員養成
取組５：
取組８：
教職大学院の設置
戦略的研究部門
取組６：
と拡充
取組７：
での国際研究推進
教員養成の高度化と主体性・協働性
地域人材育成Regional
Global評価による入試改革

知
の
府
／
基
盤
強
化

経済経営をマイナーとする工学系学士・修士連結教育プログラムの設計
3

１．埼玉大学の機能強化における教育改革（これまでの取組と今後の方針）
学部の枠を越えた再編・連携による大学改革（2013～）

教育エコシステム（2019～）〜ミッションの再定義に基づく研究力と人材育成の強化〜

メジャーマイナー６年一貫プログラム

埼玉大学の研究力強化
・ 理工学研究科に戦略的研究部門を 新設
・ URAオフ ィ スの設置

理工系人材育成の量的・ 質的強化
理学部・ 工学部／理工学研究科
・ 学士−修士課程６ 年一貫教育の実施

人社系人材育成の質的強化
教員数
+15人

［ 全学措置］

戦略的な
学内資源の
再配分

入学定員
工学部+50人
理工研+100人

教員数 教養･経済学部／経済科学･文化科学研究科
人文社会科学研究科の設置（ 2015年度）
-５ 人

教員数
-10人
入学定員-100人

教員養成の質的強化
教育学部／教育学研究科
教職大学院の設置（ 2016年度）①工学×経済経営型メジャー・マイナー
学士・修士連結教育プログラムを策定②情報科学技術教育，数理・データ
サイエンス教育のプログラムを策定

工学部改組（2018～）: 工学部50人増・学科の大括り化③産業界との連携強化

・文理融合教育で社会的な実践力を養うイノベーション人材育成プログラムを実施

産業界との教育エコシステムを構築しSociety5.0時代のイノベーション
人材育成プログラムを確立
全学展開
未来社会に資する 人材育成のた めの学士課程教育
時代の要請に応える教育の展開

教養
経済
教養
教育

専門
教育 教育

理
工

知識

スキル

リ テラ コンピ
シー テンシー

数理・ データ サイ エンス
グロ ーバル・ 多文化
社会的課題・ 異分野融合

１．埼玉大学の機能強化における教育改革（達成目標と事業計画）
2018

2019

2020～212022①産学官連携による教育エコシステム拠点の形成
埼玉大学産学官連携協議会との連携（継続）教育
エコ
埼玉県との協定による課題解決型長期インターンシップ（継続） シス
テム
拠点ＩＰＡＣ（知的人材連携センター）との連携形成

産業界のニーズを教育プログラムに反映・改良・実施

教育
エコシステム
拠点活用

産業界の工学系教育ニーズ調査②工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発
イノベーション人材育成プログラムの実施（継続）・改良
工学×経済経営型
メジャー・マイナーモデルプログラム作成

数理・データサイエンス教育
プログラムの設計

情報科学技術教育
プログラムの設計●学部・修士６年一貫修了生
工学部定員(490名)の約6割が大学院進学することからメジャー・マイナー制導入のための基盤整備➡300名程度
６年一貫 ●メジャー×マイナー取得者
教育開始
工学部のうちイノベーション教育プ
ログラムを重点的に実施する２学科の定員(210名)の約6割の1/3、それ以外の学科の定員(280名)の約6割の1/4を合計➡85名程度２．工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラム（実施体制）

工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラム実施体制●All in One Campusだからできる文理融合による教育体制構築●埼玉大学産学官連携協議会を軸に、地域・産業界と連携し教育エコシステムを形成
教育
エコシステム形成

埼玉大学

理工学研究科

工学部
理学部
人文社会科学研究科

教養学部
経済学部
教育学部

工学×
経済経営型
メジャー・
マイナー
６年一貫
教育
プログラム

ｵｰﾌﾟﾝ
ｲﾉﾍﾞｰ
ｼｮﾝ
ｾﾝﾀｰ

先端
産業
国際
ラボラ
トリー

地域・産業界
知的人材
JR東日本
連携
センター
日本信号㈱

埼玉県
その他県内企業

埼玉
大学
産学官
連携
協議会

連携
企業
(実務家
教員)

カルソニックカンセイ㈱㈱タムロン

AI・IoT産
知的人材
地域・産業
連携セン
業関連企
ター 界
業
事業
コーディ
ネーター

イ
ン課
タ題
ー解
ン決
シ型
ッ長
プ期
Ｐ
授Ｂ
業Ｌ
型
オ
ム
ニ
バ
ス
授
業
6

新たな社会Society 5.0
6２．工学×経済経営型メジャー・マイナー
６年一貫教育プログラムの開発（全体計画）
区分
×

工
学
経
済
経
営
型
メ
ジ
ャ
ー
・
マ
イ
ナ
ー
学
士
・
修
士
連
携
教
育
プ
ロ
グ
ラ
ム
体
系
図

学士課程
基盤科目

基盤
科目

修士課程

課題解決型長期インターンシップ

外国語科目

導
入
済

専門 導
科目 入
済

理工系基礎教育科目
科目：理工学と現代社会 他

e-learning 教材開発・公開

数理・データサイエンス科目（確率・統計、AI、IoT）
科目（仮称）：確率・統計基礎、データサイエンス基礎、
データサイエンス応用、データマイニング演習
情報科学技術科目（情報倫理･情報セキュリティ技術）

工学部教養科目
科目：現代社会概説(SDGs) 他

科目（仮称）：情報倫理、情報セキュリティ

専門基礎科目
専門科目

専門科目
卒業論文

導
入
済

マイナー
科目

イノベーション人材育成プログラム
科目：社会デザインプロセス論、社会的意思決定論、システムデザイン序論、イノベーショ
ンとマーケティング、産業創生論、技術者のための産業経営論、科学技術と知的財産、情報と職業、課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ

7

修士論文
修士課程への延長
科目（仮称）：イノベーションとマーケティン
グ特論、産業創生特論、技術者のための産業経営特論、課題解決型演習A・B

経済経営科目（仮称）科目（仮称）：技術者のための経済学、技術者のための経営学、現代社会論、経済分析、経営分析、経済学部・人文社会科学研究科開設
科目を選択して履修２．工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発（１）工学系人材向け経済経営科目の開発
カリキュラム全体の構想
・統計学の初歩的知識、Excel、R(もしくは他の統計ソフト)の初歩的な知識があることを前提とする。
・学部段階で技術者のための経済学・経営学の科目を開設し、修士段階で応用としてデータを用いた経済・経営分析の科目を開設する。
・現代社会論で、最新の経済・経営のトピック、情報収集の手法などを学ぶ。
・経済経営の知識を学ぶため、経済学部、人文社会科学研究科の講義から数科目を選択して履修する。

科目例
学士課程

技術者のための経済学
ミクロ＋マクロミクロ編：機会費用、限界概念、需要曲線、供給曲線
マクロ編：フローとストック、GDP、財市場、貨幣市場、IS-LM
経
済
経
営
科
目
（
仮
称
）

技術者のための経営学
企業論＋会計
企業編：企業形態、組織、戦略
会計編：企業経営と会計、貸借対照表、損益計算書、キャッシュ・フロー計算書

修士課程

経済分析
技術者のための経済学の復習＋データを用いた経済分析
産業連関表、マクロ・データ、データ分析実習

経営分析
技術者のための経営学の復習＋データを用いた経営分析
経営データ、経営データ解析法、データ解析実習

現代社会論
経済・経営のトピック
経済格差、フィンテックなど【選択科目】
経済学部、人文社会科学研究科の講義から選択
8

２．工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発（２）イノベーション人材育成プログラムの延長
学士課程

修士課程

イノベーション人材育成プログラム

メジャー・マイナー制【目的】
理工系人材に解決が期待されている社会的課題に文理
融合・異分野協働で取り組める、リーダーシップを兼ね備えた工学系人材の育成
ニーズ調査

デザイン

要素技術の確立・統合化・シス
テム化

社会実装◆全学科選択必修
機械工学・システムデザイン、環境社会デザイン・・・・・・10単位、
電気電子物理、情報工学、応用化学 ・・・・・・6単位【科目例】◆社会デザインプロセス論： 課題発見（調査/統計）、プレゼン、合意形成◆システムデザイン序論： 全体統合型システム理解に基づくデザイン能力◆イノベーションとマーケティング：デザイン思考、システム化、プロジェクトマネジメント、
マーケティング、技術経営◆産業創成論、技術者のための産業経営論(実務家教員など）イノベーション創出に向けた産官金の実践的取組、実践力強化【目的】
社会における科学技術イノベーションの実現のため① 研究開発戦略の策定② 研究開発の実施③ 研究開発成果の実装①～③の好循環の一翼を担う
工学系修士人材を育成

人文社
会科学
研究科

ｵｰﾌﾟﾝｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝｾ
ﾝﾀｰ

埼玉大学
産学官連
携協議会

先端産業
国際ラボ
ラトリー

実務家
教員
IPAC

All in One Campusだから実現可能！
「組織」対「組織」の連携により実現可能！
9

２．工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発（２）イノベーション人材育成プログラムの延長
イノベーション人材育成プログラム延長の構想
工学の専門知識だけでなく、社会ニーズの収集・分析・理解、工学的課題の設計・デザイン、要素技術の統合・システム化、工学的課題解決法の提示、マー
ケティングや技術経営に対する理解、異分野協働による社会実装に長けた工学系人材育成を意図し、学部段階に「イノベーション人材育成プログラム」を導入している。本事業では、本プログラムを修士課程に延長し、6年一貫教育体制の構築を目指す。
科目例
学士課程

修士課程

イノベーション人材育成プログラム（学部段階、導入済）

イノベーション人材育成プログラム（学部段階）の延長

１
イ
ノ
ベ
ー
シ
ョ
ン
人
材
育
成
プ
ロ
グ
ラ
ム

企業の
連合体と
の連携

２
個別の
企業との
連携

３
産業界と大
学とのマッチ
ングを図る
団体との
連携

理論

講義＋演習

技術者のための産業経営論
・オムニバス形式、ゲスト講師による授業
・経営的側面にフォーカス
・先端テクノロジー企業、ものづくり企業等、企業の取組
・現代の働き方と「働き方改革」

産業創成論
・オムニバス形式、ゲスト講師による授業
・企業におけるイノベーション創出に向けての実践的取組例
・技術的側面にフォーカス
・日本のモノづくりの過去の苦悩と将来

課題解決型演習Ⅰ・Ⅱ・ブレインストーミングの実践（KJ法）
・論理的思考の育成（ペイオフマトリクス）
・特許の重要性と企業活動、研究と企業活動
・コミュニケーション能力、プレゼンテーション能力

イノベーションとマーケティング・イノベーションとは何か、イノベーション創出の事例
・マーケティング理解促進（Product Market Fit、3C分析、4P
分析、SWOT分析）

実践

ＰＢＬ型演習＋講義

技術者のための産業経営特論
・技術経営とは・知的財産と経営・コンプライアンスとリスクマネジメント
・今後の企業戦略（戦略、組織、マネジメント、危機管理）

埼玉大
学産学
官連携
協議会

産業創成特論・ＰＢＬ型演習中心
・先端研究の実用化
・研究と社会実装
・グローバル化とエンジニア

課題解決型特別演習Ａ・Ｂ
・企業のものづくりの実態の課題、解決法
・企業における研究開発、事業化と品質評価
・モデルベース動向、シュミレーション、MATLAB、機械系、制御系

カルソニックカンセイ
株式会社

イノベーションとマーケティング特論・イノベーション（ビジネス化、マネタイズ）
・技術マーケティング（自身の研究テーマの技術的立ち位置、特許、論文マップ）IPAC

２．工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発（２）イノベーション人材育成プログラムの延長

１ 埼玉大学産学官連携協議会との連携による教育の実施
・埼玉県内の経済団体と埼玉大学が設立発起人となって設立された任意団体（会員数約２３０社）
・会員企業の経営者及び技術者と埼玉大学の研究者との交流の場を提供する産学交流事
業（テクノカフェ）、埼玉大学からの各種情報発信、また共同研究等への発展が期待される課題解決に向けた研究会活動などを行っている。

研究面での連携

地域・産業界

埼玉大学
協議会との橋渡しを行う学内組織
会員企業

埼玉大学
産学官
連携協議会

セミナー等
参加企業
地域企業

教育面での連携

共同研究
産学交流事業ｵｰﾌﾟﾝ
ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝｾﾝﾀｰ

社員を講師として派遣

授業科目開設工学部
理工学研究科

産学官連携協議会との連携によるオムニバス形式授業の実施・拡充

２．工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発（２）イノベーション人材育成プログラムの延長

２ 個別の企業（カルソニックカンセイ株式会社）との連携による教育の実施
埼玉県さいたま市に本社を持つ、内装、電子部品、熱交換器、空調などの様々な自動車部品を開発・製造する総合自動車部品メーカー

TOPIC●カルソニックカンセイ奨学金の設立
理学部又は工学部の２～４年次生、理工学研究科博士前期課程の学生対象、１人あた
り年間30万円の給付型奨学金を、学部卒業
もしくは大学院修了までの期間支給。

クロスアポイントメント制度により、本学教員（実務家教員）として雇用
実務家教員によるＰＢＬ型授業の実施・強化

課題解決型特別演習
･･･

●実績

○○解析

卒業研究

・実務家教員による課題解決型特別演習（PBL型）という、大学院の専門科目の中の１つの選択科目としての位置づけ
・理工系基礎教育科目のオムニバス形式講義、「理工学と現代社会」の１コマを担当●本事業期間と今後・実務家教員担当科目を、メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの体系に組み込む
・実務家教員が、６年一貫教育プログラムを構築するためのWGに参画
・実務家教員が、カリキュラム編成に参画
・実務家教員の取組（PBL型演習の手法、ノウハウ）を一般教員に伝えるFD活動を行う

WGに参加

カリキュラム編成に参画
◇◇◇

●●●
□□□
〇〇〇

◆◆◆

12

２．工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの開発（２）イノベーション人材育成プログラムの延長

３ 産業界と大学とのマッチングを図る団体との連携による教育の実施
マッチング団体

埼玉大学

工学部
理工学研究科

ﾃﾞｰﾀ
ｻｲｴﾝｽ

呼びかけ
案内

教育プログラム
構築に参画

事業
コーディ
ネーター
(IPAC)

産業界

情報通信

機械

講師派遣
●実績
・授業の特性に応じ、各学科に関係する産業界から講師を招聘し、オムニバス講義を実施
・「情報と職業」、「数理電子情報特論」の授業コーディネート●本事業期間と今後・IPAC担当者が事業コーディーネーターとして本事業に参画し、６年一貫教育プログラム構築に参加⇒「イノベーションとマーケティング」「イノベーションとマーケティング特論」のコーディネート
・カリキュラム案作成
・企業の人材ニーズを教育プログラムに反映する好循環の形成

３．数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
数理・データサイエンス教育の強化

数理・データサイエンス教育
カリキュラム全体の構想
・情報系以外の学科への展開を念頭に置き、学生の所属学科に応じて３つのコースとなるように設計する。
・演習では教材、プログラミング課題等をGitHubを用いて公開し、事前事後学習等に役立てる。
・環境構築方法やサンプルコードを自分で調べる、ディスカッションを行う等のアクティブラーニング形式を取り入れる。
カリキュラムマップ
情報工学科
機械学習・データサイエンスを専門とする情報系の学生向けコース
データサイエンスや統計的な機械学習が関わる研究や開発を目指す学生を育成

確率・統計基礎

データサイエンス
基礎

データマイニング
演習

パターン
情報処理

機械学習

機械工学・システムデザイン学科
電気電子物理工学科
環境社会デザイン学科

通常の理系学生向けコース
確率・統計の基礎事項だけではなく、線形回
帰レベルの数理もきちんと理解した上でデータに向き合うことができる学生を育成

確率・統計基礎

データサイエンス
基礎

データマイニング演習

応用化学科
化学系、生物系など実験主体で数学に苦手意識のある学生向けコース
データ解析の最低限度の概念を把握し、実際にデータ解析を経験し、卒研等でのデータ解
析への心構えが出来る学生を育成

確率・統計基礎

データマイニング演習

14

３．数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
数理・データサイエンス教育の強化
カリキュラムマップ（詳細版）

情
報
工
学
科

機
械
環電工
境気学
社電・
会子シ
デ物ス
ザ理テ
イ工ム
ン学デ
学科ザ
イ
科 ン
学
科

応
用
化
学
科

◆確率・統計基礎◆データサイエンス基礎◆機械学習◆データマイニング演習◆パターン情報処理(1) データの整理(2) 確率変数、確率分布、期待値、分散の定義、性質(3) 2変数の確率変数：独立性、期待値、分散、共分散、相関
係数(4) 2項分布(5) 正規分布(6) 中心極限定理、大数の法
則、ラプラスの定理(7) 標本分布(8) 点推定 (9) 区間推定(10) 仮説検定#01 ガイダンス，確率・統計の基礎#02 データサイエンスに必要な数学と確率論の基礎#03 エントロピーの概念と最適化の基礎#04 統計的検定，最尤推定，
ベイズ推定#05 現象の確率モデル化#06 線形回帰の数理#07 線形識別の考え方#08 多項分布を用いた確率モデ
ル化，統計量の性質#09 大量のデータを扱うためのベ
クトルと行列#10 ベクトルと行列を用いた微分#11 計算機向けのデータ処理#12 データの前処理と行列分解#13 数値的な最適化#14 計算量爆発とモンテカルロ
法#15 時間発展系とマルコフ連鎖#01 ガイダンス，統計的機械学習の概観#02 機械学習の種類と評価方法#03 回帰その１：基本的事項#04 回帰その２：過学習と正則化#05 識別その１：基本的事項#06 識別その２：様々な識別手法の紹介#07 クラスタリングその１：基本的事項#08 クラスタリングその２：様々なクラスタリング手法の紹介#09 ここまでのまとめと補足的な話
題#10 ニューラルネットワークその１：
基本的事項#11 ニューラルネットワークその２：
数学的補足と発展的話題#12 ベイズ推定とその周辺その１：
基本的事項#13 ベイズ推定とその周辺その２：ナイーブベイズ#14 ベイズ推定とその周辺その３：
ベイズ的な考え方の広がり#15 ベイズ推定とその周辺その４：
数学的補足と発展的話題#01 ガイダンス，データマイニングの基本的な考え方#02 プログラミング言語Pythonに関する基礎的な演習#03 回帰に関する基礎演習
１：直線での回帰#04 回帰に関する基礎演習
２：基底関数での回帰と過学
習#05 識別に関する基礎的な演
習１：サポートベクトルマシン#06 識別に関する基礎的な演
習２：ランダムフォレスト#07 クラスタリングに関する基礎的な演習１：k-平均法#08 クラスタリングに関する基礎的な演習２：混合ガウスモデル#09 小まとめと情報収集の補足，
データ解析実践の説明#10 データ解析実践１：データの収集と調査，解析手法に関する議論#11 データ解析実践２：解析
手法調査とプログラミングのための準備#12 データ解析実践３：解析のためのプログラミング#13 データ解析実践４：解析
結果のレポート作成#14 データ解析実践５：解析
結果に関する議論#15 データ解析実践６：最終
レポートの作成#01 イントロダクション#02 パターン情報処理の基礎#03 パターンの加工・復元#04 パターンの検出#05 パターンの圧縮#06 パターンの認識(1): パターン
認識の流れ、特徴抽出#07 パターンの認識(2): パターンの分類、回帰#08 中間試験#09 演習：Pythonとライブラリ(numpy, pillow, scikit-learn)の使い方、データセットの取得#10 演習：画像の復元(1): フィルタリング#11 演習：画像の復元(2): ぶれ補正#12 演習：画像の圧縮(1): 主
成分分析による圧縮#13 演習：画像の圧縮(2): 元
データの復元、補完#14 演習：画像の分類(1): k最近傍法, 線形判別分析, SVM#15 演習：画像の分類(2):ニューラルネットワーク※10項目について，15回分の授業構成を各学科で構成（すでに実施済み）e-learning 教材(GitHub)
による演習

15

３．数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
数理・データサイエンス教育の強化
e-learning としての【GitHub】の利用
GitHubとは：ソフトウェア開発のWebプラットフォームとして、近年標準的に使われるようになってきたツールで、掲載するドキュメント、ソースコード等について、バージョン管理（いつ、誰が、何を変更したかの管理）ができる。
・GitHubを用いて、事前学習用のドキュメントの配布、自学自習用の課題の設置、サンプルコード、サンプルデータの配布を行う。
・動画を視聴するのではなく、文章を読みながら必要に応じて自分でwebでも調べながら事前学習をし、実際にコードを試す形式のe-learning→データ解析の方法は一通りではなく、実際の解析の際には自分で調べることが非常に大切であることから、自分で調べつつ手を動かすタイプのelearningが学習効果が高い。
・教材そのものを（ライセンス条項のもとで）自由に改変等することができるため、各自の事情に合わせた教材を作り、それを広げることが可能。

【GitHub】による教材配信イメージ図

教材トップ

演習課題

e-learning 教材開発・公開

サンプルコード

事前学習・演習用ドキュメント

本教材を、クリエイティブ・コ
モンズ・ライセンス（ライセンス
条項の範囲内で自由に改訂、再配布を可能にするという枠組み）により配信

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３．数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
情報科学技術教育の強化

情報科学技術教育（情報倫理･情報セキュリティ）初等中等教育における情報科学技術の教育内容・教育環境の変化も考慮に入れ、安全安心にＩＣＴ環境を利用するための情報倫理、それを実現するための情報セキュリティ
技術をコンパクトかつ効果的に教育するためのプログラムとして開発。
情報工学科でスタートし、非情報系の他学科への展開を視野に入れる。
◆情報セキュリティ
「情報セキュリティ」では、近年のICT技術の急速な広まりにより、分野を問わず必要である。しかし、情報セキュリティは、
ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、Web技術、オペレー
ティングシステム、システム管理運用、不正アクセス対応、マルウェア、暗号、認証、法律など非常に多くの分野が関連しており、その理解には情報技術全般に関する知識が必要となる。

◆情報倫理「情報倫理」は、情報通信技術（ICT）を使ったり、ICTやICTを応用する技術・製品を設計する際に、法律や技術だけでは答えが出てこない問題について、どうすればよい指針を与えるルールのことである 。ICT技術の進歩は常に法律や慣習の先を行くという特徴があるため、情報倫理を学ぶことは情報系学科のみならず、工学系学科においても重要となる。
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３．数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
情報科学技術教育の強化
◆情報倫理
講義の方針
・情報倫理の目的に基づき、受講生には多様な観点や価値観があるということを体感してもらう。
・このため、ほぼ毎回の講義においてグループワークを行う。グループワークでは発言が偏らないようにポストイットを用いた3つの方式を適宜利用する。
・担当教員やTAはグループ分けやグループワークの時間管理を主な役割とする。TAが多い場合は各グループのモデレータとして働く。

講義内容◆カリキュラム◆各回の進め方（90分講義）◆グループワーク(1) 導入・グループワーク練習(2) 情報倫理の目的と位置づけ(3) 帰結主義／功利主義、
非帰結主義／義務論、徳倫理学(4) コンピュータとインターネットの歴史(5) Web上の情報の信頼性(6) オンラインコミュニティの特性(7) プライバシー(8) 監視と見守り(9) 著作権保護(10)情報公開と機密情報(11)脆弱性情報の取り扱い(12)ネットワーク管理者の倫理(13)グローバル化とインターネット

a. 検討する観点と関連情報の提示（30分間程度）
教科書の内容に基づき、当該の章の重要点をスライドにまとめて提示する。

6人1組でポストイットなどのメモ用紙を用いて、トレードオフの関係にある事柄（プライバシーの保護 vs 収集データの利用など）について、意見交換を行う。方法として3つの方法を用いる。

b. グループワークによる価値観の衝突の体験（60分間程度）
6人1組のグループでグループワークを行う。
各講義の内容によって適切なグループワークを実施する。

① ブレインストーミング
多様な視点を引き出す。個々人が意見や質問をポストイットに書き出す「発想」、書き出した意見や質問をグループ内で共有する「集約」に分けて意見交換を行う。

c. レポートによるグループワークの振り返り（講義外活動）グループワークで出た意見をまとめ、自分の考えを振り返る。また、テーマに関連する課
題を解くことで理解を深める。

② 簡易ディベート
立ち位置による意見の違いを体験してもらう。賛成2名、反対2名、審判2名に分けて短時間（各プロセス2分程度、1名1分間）
で意見陳述→審判→反論→審判→再反論→審判を進めていく。

注：専門ごとに必要な内容を追加したり、あるテーマを2回に分けて行う。

③ ワードサラダ
感想や考えを共有する。講義や他の人のスピーチを聞きながら、意見や質問をポストイッ
トにメモし、あとで共有する。

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３．数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
情報科学技術教育の強化◆情報セキュリティ
講義の方針
・情報系学生と情報系以外の学生それぞれに応じたカリキュラムを用意し、学生の事前知識に応じてカリキュラムを組み替えることを可能にする設計する。
・情報系学生やプログラミングの知識を有する学生には、実際のプログラムを利用して脆弱性への攻撃を行わせる。
・攻撃者からの視点からレポートや課題に取り組ませる。また、必要に応じて、グループワークを実施する。

講義内容◆カリキュラム◆カリキュラム◆各講義の進め方（90分講義）

情報系以外の学生 A群(1) セキュリティとは(2) コンピュータの仕組み(3) ネットワークの仕組みとセキュリティ(4) メールの仕組みとセキュリティ(5) Webの仕組みとセキュリティ(6) Web上の攻撃(7) マルウェア(8) サイバー攻撃の実例(9) 暗号化通信と電子署名(10)セキュリティポリシーと運用体制(11)情報の取り扱いと情報発信(12)ネットワークのセキュリティ対策(13)端末でのセキュリティ対策(14)情報セキュリティ関係の法律(15)物理的セキュリティとIoT(16)匿名化ネットワークと仮想通貨(17)サーバ運用のセキュリティ対策

情報系学生 B群
(1) オペレーティングシステムのセキュリティ(2) メモリ管理とBuffer Overflow(3) Stack Overflowの演習(4) Heap Overflowの演習(5) Buffer Overflowへの対策(6) ネットワーク上の攻撃(7) Web上での攻撃の演習(8) 認証技術(9) 暗号の理論的背景(10)クラウドと仮想化のセキュリティ(11)システム構築と運用(12)高度なセキュリティ対策(13)インシデント対応とその演習(14)セキュリティ監査とペネトレーションテスト

a. 学生の事前知識、必要と思われる項目に応じて、講義内容を決定する。
• 事前知識がない場合の例
A群 (1)～(15)• 事前知識がある場合の例
A群(1),(3),(7)～(11),B群(1)～(8)• 管理運用に重点を置いた場合の例
A群(1)～(7),(12)～(14), B群(10)～(14)実際の攻撃の様子を実際のシステムを用いて、学生に対してデモを行う。

関連度
より進んだ
内容を講義
する場合は
右側の講義
を選択

実際の攻撃を、プログラムを用いて学生に行ってもらう。演習として、学生は攻撃を組み立て行う。

b. 各講義のテーマに基づき解説を行う。
（60～75分間程度）
配布資料に基づき、当該の章の重要点をス
ライドにまとめて提示する。
c.

法律、規則、運用などに関係する講義では、4人1組のグループでグループワークを行う。
各講義の内容によって適切なグループワークを実施する。

d. 技術的な講義では、攻撃者ならどのように攻撃を行うか、脆弱性がないかという視点のレポートを課する。
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４．課題解決型長期インターンシップ

課題解決型長期インターンシップ

県内大学

課題解決型長期インターンシップ（埼玉県課題解決型インターンシップ）は、埼玉県内にキャンパスのある大学に在学する大学生等が県内企業において課題解決型インターンシップを行うことにより、学生の課題解決力及び就業意識を高め、県内企業への理解を深めるとともに、県内企業が抱える業務運営上の課題の解決に資することを目的とし、長期間（3～6か月の間に20回程度）にわたる課題解決型インターンシップを通じて、自己の成長を体感するプログラム。
受入先企業が学生に課題を与え、その課題に対する解決策の提案を目標とすること、研修費・交通費を支給すること、本学の場合、単位認定を行い、教育プログラムの一環として行っていることが特徴。
県内大学●学生の指導教員を選定●課題解決策の提案

学生

県内企業

ｲﾝﾀｰﾝｼｯﾌﾟ

支援

研
究
室
等

調査研究
商品開発
製品改良
経営戦略
働き方改革
商品PR 等●自社の課題を把握●社員と学生が協力（課題解決への取組）●研修・交通費支給

埼玉県
大学の事務経費を助成
マッチング調整

企業の受入経費を助成

幹事団体：埼玉県経営者協会
幹事大学：埼玉大学

マッチング調整【参加企業】（株）臼田ファインモータースクール、AGS （株） 、 （株）大宮電化、 （株）カタヤマ、 （株）キット、（株）クラシカルエルフ、 （株）ク
リタエイムデリカ、 （株）コマーム、 （株）コミュニティコム、 （株）金剛製作所、 （株）シーエックスカーゴ、セントラル自動車（株） 、（株）高脇基礎工事、田部井建設（株） 、中央税務会計事務所、 （株）デサン、日本信号（株）久喜営業所、 （株）フジタ 関
東支店、（有）ますいいリビングカンパニー、 （株）明治 坂戸工場、GRAND HOTEL紫雲閣、 （株）サカモト

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４．課題解決型長期インターンシップ
企業アンケート調査の実施●埼玉大学主催の学内合同企業説明会に参加予定企業に対してアンケート
・調査企業数：４３８社、回収数：４１８社、回収率：９５％
アンケート結果
問：５日以上２０日未満のインターン
シップ（短期）を受け入れることは可能か。

問：２０日以上のインターン
シップ（長期）を受け入れることは可能か。

はい
（64社）
16%

はい

45%
（187社）
いいえ55%（231社）●２０日以上のインターンシップ（長期）受入可能と回答した社（６４社）に質問
問：受入可能日数はどの程度か。
２ヶ月

程度
３ヶ月

11%

以上
16%

いいえ

１ヶ月

73%

84%

（354社）

長期インターンシップ受入の課題（アンケートの回答より）・長期間対応する為のマンパワー不足。
・長期にわたったインターンシップの内容を準備することが難しい。（カリキュラム作成に苦慮）
・疑似体験を学ぶスタイルでのインターンシップは可能だが、機密保持の兼ね合いから現場での受け入れが難しい。
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５．まとめ埼玉大学におけるSociety5.0時代の工学系人材教育（まとめ）●工学×経済経営型メジャー・マイナー６年一貫教育プログラムの導入「イノベーション人材育成プログラム」の修士課程への拡張
・学内協働： 経済学部
・学外協働： 埼玉大学産学官連携協議会、個別企業、自治体●数理・データサイエンス教育、情報科学技術教育の強化
情報系学生向 / 非情報系学生向の実践的プログラムの開発
・数理・データサイエンス
GitHub: 汎用性、拡張性、公開性、協働性に富んだ教材開発
・情報科学技術（情報倫理、情報セキュリティ）グループワーク、演習を多用した実践的教育

現代的課題、グローバルな課題、地域的課題の解決に●専門性●統計技術、情報技術●倫理観●文理横断型教養●主体性、協働性 をもって取り組める 工学系人材を育成
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