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４
大学等名

愛知工業大学

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） 山田 英介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
工学部では、本プログラムの修了要件である「データサイエンス基礎数理」は卒業要件の必修科目として設定しているため、全ての学生が修得する必要がある。各学科のセミナー科目、「プログラミング」、「プログラミングⅡ及び演習」「機械基礎数学」も卒業要件の必修科目である。最終的にはほぼ全ての学生が履修・修得することが予測される。
経営学部では、本プログラムの修了要件である「データサイエンス基礎数学」を卒業要件の必修科目として設定している。
情報科学部では、本プログラムを構成する「データサイエンス基礎数理」「キャリアデザインⅠ」がともに卒業要件の必プログラムの履修・修得状 修科目であるため、全ての学生が修得することになる。
学部学科によっては本プログラムの必須科目が卒業要件の選択必修科目、選択科目であることから、今後の履修状況況を確認して、他学部と近い履修水準とできるよう学生に周知するなど、方策を検討する。
令和6年度中にIR推進室が該当科目の履修・修得状況を自己点検・評価委員会の専門委員会に報告し、評価・改善に活用する。教務委員会とも連携を取り、時間割編成等の工夫を検討していく予定である。

学修成果

FD委員会が毎学期、全ての授業のフィードバックアンケートを実施している。本プログラムの構成科目を含めて「授業を通じて学問や研究への興味や意欲を膨らませることができたか」「自身の成長や将来につながると感じたか」「授業に満足したか」という設問に概ね80％以上が「そう思う」または「どちらかといえばそう思う」と回答している。
当該科目の合格率は高い水準であり、学修成果はあると評価している。
卒業要件の必修科目では複数の教員が授業を担当している。IR委員会で同一科目を複数教員が担当する場合の成績状況を分析しており、他の科目と同様に授業改善を図っていく。
授業フィードバックアンケート結果を自己点検評価委員会の専門委員会に報告し、教育プログラムの評価・改善に活用する。

FD委員会が授業フィードバックアンケートを行っている。
アンケート結果は上記の通りであり、学生の理解度はある程度の水準に達していると考えられるが、さらに多くの学生の理解度が高まるよう自己点検・評価委員会の専門委員会とFD委員会が連携し、本プログラムの構成科目の授業改善に取り組む。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

現状の学生アンケートには、他の学生への推奨度を測る設問を設けていない。
FD委員会においてアンケート全体の設問を再度検討する。
なお、FD委員会は、学生FD委員と意見交換の場を設けており、意見交換結果は大学全体で共有している。本プログラ
ムの構成科目の推奨度について、学生FD委員との意見交換の設問及び結果の公表対象や公表方法を検討していく。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

多くの専門教育科目にまたがる本プログラムは、おのずと一定の高い履修率が達成できる見込みであると評価しているが、卒業上の必須要件としている学部とそうでない学部があることから、経年データを分析して、全学的な履修者数、履修率が向上するよう取り組みを進めていく。
また、基礎教育センター自然科学教室では「データサイエンスのための基礎数理」との書籍を刊行し、より学生の履修を推進している。
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
本プログラムは令和5年度から開始している。修了者は在学中のため、進路、活躍状況、企業等の評価は現時点では得ることができない。
本学では卒業生の就職先企業を中心に、教育課程に関して意見交換する機会を毎年設けている。今後は教育課程に関する意見交換だけでなく、教育プログラム修了者の活躍状況や企業からの評価を知ることができるよう取り組んでいく。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

前述の通り、企業との意見交換を定期的に行い、大学が行う教育について産業界の視点を参考にしている。
今後は意見交換の機会に本プログラムの概要を説明して、意見を伺うことができるようにしていく。
教育プログラム修了者の数理・データサイエンス・AIに関するリテラシーやスキルに関する意見を収集する。また東海
デジタル人材育成プラットフォームに参加している企業との情報交換によって、産業界の視点を含めて学外の意見を収集する。
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

学生は低学年時に本プログラムを学修する。上級年次に進んで専門領域を学ぶ中で、数理・データサイエンス・AIの必要性を認識し、「学ぶことの意義」と「学ぶ楽しさ」を理解できるよう教育課程を構成している。
なお、当該プログラムの構成科目が取り上げる数理・データサイエンス・AIに関する学生の関心は、FD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、自己点検・評価委員会の専門委員会において分析する。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること当該科目は自然科学・社会科学を学ぶ上で基礎となる内容である。
授業の理解度はFD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、IR推進室がまとめる修得率とともに自己点検・内容・水準を維持・向上しつ 評価委員会の専門委員会において分析する。その分析を踏まえて教務委員会において本プログラムで行う学習内容つ、より「分かりやすい」授業 を確認し、より分かりやすい内容となるよう定期的に検討する。とすること※社会の変化や生成AI等の技術の発展を踏まえて教育内容を継続的に見直すなど、より教育効果の高まる授業内容・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

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 愛知工業大学

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） 山田 英介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
工学部では、本プログラムの修了要件である「データサイエンス基礎数理」を卒業要件の必修科目として設定しているため、全ての学生が修得する必要がある。
電気学科、応用化学科、建築学科では、卒業要件の必修科目であるセミナー科目を本プログラムの修了要件としている。機械学科では同様に卒業要件の必修科目である「プログラミング」を本プログラムの修了要件としている。土木工学科では卒業要件の必修科目である「情報処理演習」「セミナー人と技術」「セミナー人と自然」を本プログラムの修了要件としている。
プログラムの履修・修得状 多くの科目が卒業要件の必修科目となっているため、最終的にはほぼ全ての学生が履修・修得することが予測される。
況令和6年度中にIR推進室が該当科目の履修・修得状況を自己点検・評価委員会の専門委員会に報告し、評価・改善に活用する。教務委員会とも連携を取り、時間割編成等の工夫を検討していく予定である。

学修成果

FD委員会が毎学期、全ての授業のフィードバックアンケートを実施している。本プログラムの構成科目を含めて「授業を通じて学問や研究への興味や意欲を膨らませることができたか」「自身の成長や将来につながると感じたか」「授業に満足したか」という設問に概ね80％以上が「そう思う」または「どちらかといえばそう思う」と回答している。
当該科目の合格率は高い水準であり、学修成果はあると評価している。
卒業要件の必修科目では複数の教員が授業を担当している。IR委員会で同一科目を複数教員が担当する場合の成績状況を分析しており、他の科目と同様に授業改善を図っていく。
授業フィードバックアンケート結果を自己点検評価委員会の専門委員会に報告し、教育プログラムの評価・改善に活用する。

FD委員会が毎学期、全ての授業のフィードバックアンケートを実施している。
アンケート結果は上記の通りであり、学生の理解度はある程度の水準に達していると考えられるが、さらに多くの学生の理解度が高まるよう自己点検・評価委員会の専門委員会とFD委員会が連携し、本プログラムの構成科目の授業改善に取り組む。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

現状の学生アンケートには、他の学生への推奨度を測る設問を設けていない。
FD委員会においてアンケート全体の設問を再度検討する。
なお、FD委員会は、学生FD委員と意見交換の場を設けており、意見交換結果は大学全体で共有している。本プログラ
ムの構成科目の推奨度について、学生FD委員との意見交換の設問及び結果の公表対象や公表方法を検討していく。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

多くの専門教育科目にまたがる本プログラムは、おのずと一定の高い履修率が達成できる見込みであると評価しているが、卒業上の必須要件で構成している学部とそうでない学部があることから、学部・学科別の経年データを分析して、全学的な履修者数、履修率が向上するよう取り組みを進めていく。
また、基礎教育センター自然科学教室では「データサイエンスのための基礎数理」の書籍を刊行し、より学生の履修を推進している。
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【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
本プログラムは令和5年度から開始している。修了した卒業生がまだいないため、進路、活躍状況、企業等の評価は現時点では得ることができない。
本学では卒業生の就職先企業を中心に、教育課程に関して意見交換する機会を毎年設けている。今後は教育課程に関する意見交換だけでなく、教育プログラム修了者の活躍状況や企業からの評価を知ることができるよう取り組んでいく。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

前述の通り、企業との意見交換を定期的に行い、大学が行う教育について産業界の視点を参考にしている。
今後は意見交換の機会に本プログラムの概要を説明して、意見を伺うことができるようにしていく。
教育プログラム修了者の数理・データサイエンス・AIに関するリテラシーやスキルに関する意見を収集する。また東海
デジタル人材育成プラットフォームに参加している企業との情報交換によって、産業界の視点を含めて学外の意見を収集する。
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

学生は低学年時に本プログラムを学修する。上級年次に進んで専門領域を学ぶ中で、数理・データサイエンス・AIの必要性を認識し、「学ぶことの意義」と「学ぶ楽しさ」を理解できるよう教育課程を構成している。
なお、当該プログラムの構成科目が取り上げる数理・データサイエンス・AIに関する学生の関心は、FD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、自己点検・評価委員会の専門委員会において分析する。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること当該科目は自然科学・社会科学を学ぶ上で基礎となる内容を数多く含んでいる。
授業の理解度はFD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、IR推進室がまとめる修得率とともに自己点検・内容・水準を維持・向上しつ 評価委員会の専門委員会において分析する。その分析を踏まえて教務委員会において本プログラムで行う学習内容つ、より「分かりやすい」授業 を確認し、より分かりやすい内容となるよう定期的に検討する。とすること※社会の変化や生成AI等の技術の発展を踏まえて教育内容を継続的に見直すなど、より教育効果の高まる授業内容・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

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 愛知工業大学

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） 山田 英介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

学内からの視点経営学部では、本プログラムの修了要件である「データサイエンス基礎数学」を卒業要件の必修科目として設定しているため、全ての学生が修得する必要がある。この他の科目は卒業要件の選択必修科目、選択科目であり、やや高度な内容を含んではいるが、他学部の履修・修得率に近づけるよう検討を続ける。
令和6年度中にIR推進室が該当科目の履修・修得状況を自己点検・評価委員会の専門委員会に報告し、評価・改善に活用する。教務委員会とも連携を取り、時間割編成等の工夫を検討していく予定である。
プログラムの履修・修得状
況

学修成果

FD委員会が毎学期、全ての授業のフィードバックアンケートを実施している。本プログラムの構成科目を含めて「授業を通じて学問や研究への興味や意欲を膨らませることができたか」「自身の成長や将来につながると感じたか」「授業に満足したか」という設問に概ね80％以上が「そう思う」または「どちらかといえばそう思う」と回答している。
当該科目の合格率は高い水準であり、学修成果はあると評価している。
卒業要件の必修科目では複数の教員が授業を担当している。IR委員会で同一科目を複数教員が担当する場合の成績状況を分析しており、他の科目と同様に授業改善を図っていく。
授業フィードバックアンケート結果を自己点検評価委員会の専門委員会に報告し、教育プログラムの評価・改善に活用する。

FD委員会が授業フィードバックアンケートを行っている。
アンケート結果は上記の通りであり、学生の理解度はある程度の水準に達していると考えられるが、さらに多くの学生の理解度が高まるよう自己点検・評価委員会の専門委員会とFD委員会が連携し、本プログラムの構成科目の授業改善に取り組む。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

現状の学生アンケートには、他の学生への推奨度を測る設問を設けていない。
FD委員会においてアンケート全体の設問を再度検討する。
なお、FD委員会は、学生FD委員と意見交換の場を設けており、意見交換結果は大学全体で共有している。本プログラ
ムの構成科目の推奨度について、学生FD委員との意見交換の設問及び結果の公表対象や公表方法を検討していく。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

多くの専門教育科目にまたがる本プログラムは、おのずと一定の高い履修率が達成できる見込みであると評価しているが、卒業上の必須要件としている学部とそうでない学部があることから、経年データを分析して、全学的な履修者数、履修率が向上するよう取り組みを進めていく。
また、基礎教育センター自然科学教室では「データサイエンスのための基礎数理」との書籍を刊行し、より学生の履修を推進している。
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【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
本プログラムは令和5年度から開始している。修了した卒業生がまだいないため、進路、活躍状況、企業等の評価は現時点では得ることができない。
本学では卒業生の就職先企業を中心に、教育課程に関して意見交換する機会を毎年設けている。今後は教育課程に関する意見交換だけでなく、教育プログラム修了者の活躍状況や企業からの評価を知ることができるよう取り組んでいく。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

前述の通り、企業との意見交換を定期的に行い、大学が行う教育について産業界の視点を参考にしている。
今後は意見交換の機会に本プログラムの概要を説明して、意見を伺うことができるようにしていく。
教育プログラム修了者の数理・データサイエンス・AIに関するリテラシーやスキルに関する意見を収集する。また東海
デジタル人材育成プラットフォームに参加している企業との情報交換によって、産業界の視点を含めて学外の意見を収集する。
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

学生は低学年時に本プログラムを学修する。上級年次に進んで専門領域を学ぶ中で、数理・データサイエンス・AIの必要性を認識し、「学ぶことの意義」と「学ぶ楽しさ」を理解できるよう教育課程を構成している。
なお、当該プログラムの構成科目が取り上げる数理・データサイエンス・AIに関する学生の関心は、FD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、自己点検・評価委員会の専門委員会において分析する。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること当該科目は自然科学・社会科学を学ぶ上で基礎となる内容を数多く含んでいる。
授業の理解度はFD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、IR推進室がまとめる修得率とともに自己点検・内容・水準を維持・向上しつ 評価委員会の専門委員会において分析する。その分析を踏まえて教務委員会において本プログラムで行う学習内容つ、より「分かりやすい」授業 を確認し、より分かりやすい内容となるよう定期的に検討する。とすること※社会の変化や生成AI等の技術の発展を踏まえて教育内容を継続的に見直すなど、より教育効果の高まる授業内容・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

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 愛知工業大学

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） 山田 英介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
情報科学部では、本プログラムの修了要件である「データサイエンス基礎数理」を卒業要件の必修科目として設定しているため、全ての学生が修得する必要がある。「プログラミング及び演習Ⅰ」も同様に卒業要件の必修科目である。そのほかの科目は卒業要件の選択科目であるが、最終的には半数近い学生が履修・修得することが予測される。
令和6年度中にIR推進室が該当科目の履修・修得状況を自己点検・評価委員会の専門委員会に報告し、評価・改善に活用する。教務委員会とも連携を取り、時間割編成等の工夫を検討していく予定である。
プログラムの履修・修得状
況

学修成果

FD委員会が毎学期、全ての授業のフィードバックアンケートを実施している。本プログラムの構成科目を含めて「授業を通じて学問や研究への興味や意欲を膨らませることができたか」「自身の成長や将来につながると感じたか」「授業に満足したか」という設問に概ね80％以上が「そう思う」または「どちらかといえばそう思う」と回答している。
当該科目の合格率は高い水準であり、学修成果はあると評価している。
卒業要件の必修科目では複数の教員が授業を担当している。IR委員会で同一科目を複数教員が担当する場合の成績状況を分析しており、他の科目と同様に授業改善を図っていく。
授業フィードバックアンケート結果を自己点検評価委員会の専門委員会に報告し、教育プログラムの評価・改善に活用する。

FD委員会が授業フィードバックアンケートを行っている。
アンケート結果は上記の通りであり、学生の理解度はある程度の水準に達していると考えられるが、さらに多くの学生の理解度が高まるよう自己点検・評価委員会の専門委員会とFD委員会が連携し、本プログラムの構成科目の授業改善に取り組む。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

現状の学生アンケートには、他の学生への推奨度を測る設問を設けていない。
FD委員会においてアンケート全体の設問を再度検討する。
なお、FD委員会は、学生FD委員と意見交換の場を設けており、意見交換結果は大学全体で共有している。本プログラ
ムの構成科目の推奨度について、学生FD委員との意見交換の設問及び結果の公表対象や公表方法を検討していく。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

多くの専門教育科目にまたがる本プログラムは、おのずと一定の履修率が達成できる見込みであると評価しているが、卒業上の必須要件としている学部とそうでない学部があることから、経年データを分析して、全学的な履修者数、履修率が向上するよう取り組みを進めていく。
また、基礎教育センター自然科学教室では「データサイエンスのための基礎数理」との書籍を刊行し、より学生の履修を推進している。
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【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
本プログラムは令和5年度から開始している。修了した卒業生がまだいないため、進路、活躍状況、企業等の評価は現時点では得ることができない。
本学では卒業生の就職先企業を中心に、教育課程に関して意見交換する機会を毎年設けている。今後は教育課程に関する意見交換だけでなく、教育プログラム修了者の活躍状況や企業からの評価を知ることができるよう取り組んでいく。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

前述の通り、企業との意見交換を定期的に行い、大学が行う教育について産業界の視点を参考にしている。
今後は意見交換の機会に本プログラムの概要を説明して、意見を伺うことができるようにしていく。
教育プログラム修了者の数理・データサイエンス・AIに関するリテラシーやスキルに関する意見を収集する。また東海
デジタル人材育成プラットフォームに参加している企業との情報交換によって、産業界の視点を含めて学外の意見を収集する。
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

学生は低学年時に本プログラムを学修する。上級年次に進んで専門領域を学ぶ中で、数理・データサイエンス・AIの必要性を認識し、「学ぶことの意義」と「学ぶ楽しさ」を理解できるよう教育課程を構成している。
なお、当該プログラムの構成科目が取り上げる数理・データサイエンス・AIに関する学生の関心は、FD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、自己点検・評価委員会の専門委員会において分析する。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること当該科目は自然科学・社会科学を学ぶ上で基礎となる内容を数多く含んでいる。
授業の理解度はFD委員会における授業フィードバックを用いて集計し、IR推進室がまとめる修得率とともに自己点検・内容・水準を維持・向上しつ 評価委員会の専門委員会において分析する。その分析を踏まえて教務委員会において本プログラムで行う学習内容
つ、より「分かりやすい」授業 を確認し、より分かりやすい内容となるよう定期的に検討する。とすること※社会の変化や生成AI等の技術の発展を踏まえて教育内容を継続的に見直すなど、より教育効果の高まる授業内容・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