プログラムを構成する授業科目について①対象となる学部・学科名称②教育プログラムの修了要件|学部・学科によって、修了要件は相違しない③修了要件1年次授業科目｢データサイエンス入門A｣1単位及び｢データサイエンス入門B｣1単位の合計2単位を履修し単位を修得すること。必要最低単位数2単位履修必須の有無令和7年度までに履修必須とする計画④現在進行中の社会変化(第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等)に深く寄与しているものであり、それが自ら
⑤「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用
⑥） ｢様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
⑦)「活用!に当たっての様々な留意事項(ELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則等)を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩
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プログラムの履修者数等の実績について合計|男性|女性4大学等名東京海洋大学教育の質・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) 247人（非常勤）
人②プログラムの授業を教えている教員数
Y ③プログラムの運営責任者(責任者名) |舞田正志(役職名) |教育・国際担当理事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）東京海洋大学全学教育・FD委員会(責任者名) |舞田正志（役職名） |教育・国際担当理事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東京海洋大学全学教育・FD委員会規則6体制の目的教育プログラムの評価・改善に係る審議を行う組織として「全学教育・FD委員会」を設置している。本教育プログラムは全学共通科目として開講することとしており、その実施にあたり、効果的な教材の作成、授業の実施ならびに授業内容の評価・見直しを全学教育・FD委員会が直籍して行うことを目的として「データサイエンス入門作成チーム」を設置し、本チームが行う点検結果を全学教育・FD委員会に報告、必要に応じて改善を行う体制で実施する。
①具体的な構成員
全学教育・FD委員会委員長□理事（教育・国際）舞田正志海洋生命科学部教務委員会委員長海洋政策文化学部門小暮修三海洋生命科学部教務委員会副委員長食品生産科学部門高橋肇海洋工学部教務委員会委員長海洋電子機械工学部門清水悦郎海洋工学部教務委員会副委員長海事システム工学部門小橋史明海洋資源環境学部教務委員会委員長海洋環境科学部門北出裕二郎海洋資源環境学部教務委員会副委員長海洋資源エネルギー学部門井田徹哉品川地区共通教育運営委員会委員長海洋政策文化学部門日臺晴子中島主恵品川地区共通教育運営委員会副委員長海洋環境科学部門海洋工学部教養・基礎教育委員会委員長海洋電子機械工学部門大貫等海洋工学部教養・基礎教育委員会副委員長海事システム工学部門種野純大学院教務委員会委員長流通情報工学部門兵藤哲朗大学院教務委員会副委員長海洋生物資源学部門廣野育生
目標を実現するために、令和4年度より、学生への動機付けとしてプログラム修了者には修了証を発行している。令和5年度には、本学における数理・データサイエンス・AI教育全体についてのカリキュラムマップを作成し、カリキュラムの全体像を俯瞰し、履修の計画を立てやすくする。また、令和6年度入学者から、本教育プログラムの授業科目「データサイエンス入門A」 「データサイエンス入門B」を必修化する計画を検討しており、在籍学生の2～4年次生の履修者を含めた履修率を段階的に向上させる予定である。令和6年度入学者が3年次に進級する令和8年度には在籍学生の履修率100%を目指す。 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・取組等本教育プログラムの授業科目｢データサイエンス入門A｣ ｢データサイエンス入門B｣については、全学生がリアルタイム・オンデマンド併用で授業を受講できる環境を整備するなど、全学的に履修を支援・促進している。具体的には発表・討論が必要な3回に関しては遠隔会議システムを利用してリアルタイムで講義を行い、他の回に関してはオンデマンドでスライド・ビデオで配信するとともに、遠隔テストシステムを用いた確認テスト、Teamsを利用した掲示板による質疑応答、遠隔会議システムを利用したプログラミング質問対応を行っている。 ①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・取組入学者全員に配布する履修ガイドに掲載するほか、入学後のオリエンテーションや学務システム「Live Campus」を通じて、より多くの学生が履修できるよう本教育プログラムを周知をしている。なお、オンライン・オンデマンド併用で授業を行っており、遠隔地からの受講生が不利にならないようにしている。 ①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本教育プログラムの授業について、オンデマンド授業の教材をマイクロソフトTeamsから閲覧できる環境を整備している。なお、オンライン・オンデマンド併用で授業を行っており、遠隔地からの受講生でも履修可能な環境整備を行っている。 ß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授業時間以外に不明点等が生じた場合、Teamsを利用した掲示板による質疑応答、遠隔会議は、その後は、「アングラミングに関する質問対応を行っている。併せてメールによる対応も行っている。様式4
大学等名自己点検･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)
東京海洋大学全学教育・FD委員会
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(対象:全学科)本学では学部学生等が教理・データサイエンス・AI等への関心を高めるとともに、必要な知識及び技術を体系的に修得できるよう、次のとおり教育プログラムを設定しています。
1.教育プログラムの名称・概要
(1)名称  『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)』 (2)概要全学共通の学部教育プログラムとして数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）を設定し、本プログラム修了者には修了証を発行する。なお、本プログラムは、数理・データサイエンス・AIを学ぶ基礎となるリテラシーのプログラムであり、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義や社会における利用動向・問題、基礎的な技術の概要についての教育を行う。
2．授業科目及び修了要件

3．学生が身に付けられる能力
(1)  「データサイエンス入門A」 ①　社会に対する影響を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。 ②　データ・AI研究・利用の最新動向を知る。 ③　データの種類と収集方法を知る。 ④データ・AIの活用領域を知る。 ⑤　具体的なデータ・AIの活用・開発事例を知る。特に海洋におけるデータ・AIの活用事例を知る。 ⑥　データ・AI利活用における倫理・法律・情報セキュリティの問題を理解する。 (2) ①　データを扱う上での統計学の基礎、可視化、手法について理解する。 ②　データ・AI利活用の技術の概要を知る。 ③　データからモデルを学習する過程を知る。
4.数理・データサイエンス・AI教育における本プログラムの位置付け
リテラシーレベルに続く数理・データサイエンス・AI教育は以下のように整理できるので今後の学習の参考にしてください。 I データ表現とアルゴリズム:「教学基礎（統計教理、線形代数、微分積分）」「アルゴリズム」、 「データ表現」、「プログラミング基礎」 II　AI・データサイエンス基礎:「AI基礎」「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」「深層学習の基礎と展望」 III   AI・データサイエンス実践:「データエンジニアリング基礎」、「データ・AI活用企画・実施・評価IV   数学発展：「統計数理」「線形代数」「微分積分」 V　AI応用基礎：「機械学習」「深層学習」「知的活動に関わるAI技術」 VI  データサイエンス応用基礎：「データハンドリング」「学習の分析」「最適化」 VII  データエンジニアリング応用基礎:「データエンジニアリング」「各種ライプラリ・フレームワーク」
[海洋生物資源学科]
基礎森
○印の数字は、必修科目の単位数を表す。集印は集中授業を表す。グローバル・キャリア関連科目の選択科目は、専門科目他学部・他学科等開講科目の単位数に算入する。

2022年度海洋工学部履修ガイド一部抜粋
東京海洋大学全学教育・FD委員会規則
（設直）第１条　東京海洋大学に，東京海洋大学全学教育・FD委員会（以下「委員会」という。）を置く。 (任務)委員会は,第２条次の各号に掲げる事項を審議する。学部及び大学院の教育課程の編成及び授業に関する事項学部及び大学院の教育内容・方法に関する事項III学部及び大学院の教育内容の点検及び改善に関する事項四教育内容及び方法の改善のための調査・研究に関する事項教育内容及び方法の改善のための事業計画等の企画・実施及び点検・評価に関する事項教育施設・設備の整備充実に関する事項その他教育に関する必要な事項第３条(組織)委員会は，次の各号に掲げる者をもって組織する。学長の指名する副学長品川地区共通教育運営委員会及び海洋工学部教養・基礎教育委員会委員のうちから選出された者　各２人
各学部教務委員会の委員長及び副委員長
1大学院教務委員会の委員長及び副委員長西(任期)第４条第３条第２号の委員の任期は２年とする。ただし，再任を妨げない。前項の委員に欠員を生じた場合の補欠の委員の任期は，前任者の残任期2間とする。第５条2 (姿員長)条委員会に委員長を置き，学長の指名する副学長をもって充てる。
委員長は，委員会を招集し，その議長となる。
委員長に事故があるときは，あらかじめ委員長の指名する委員が，その職務を代行する。 （会議）第６条　委員会は，委員の過半数に。
ることができない。
2 委員会の議事は、出席した委員の過半数をもって決し，可否同数のとき
た(委員以外の者の出席)議長は，必要と認めるときは，委員以外の者を会議に出席させ，意第7条見を聴くことができる。 (小多員会)第８条8条委員会に，必要に応じて，小委員会を置くことができる。
小委員会の任務，組織及びその他必要な事項は，委員会が別に定める。 (庶務)第９条委員会の庶務は，学務部教務課において処理する。 (雑則)第10条この規則に定めるもののほか，委員会に関し必要な事項は，委員会
が別に定める。則防この規則は，平成16年４月１日から施行する。
     附   則（平成18年海洋大規第126–2号）
   この規則は，平成18年４月１日から施行する。
  東京海洋大学教養・基礎教育委員会規則（平成16年４月１日制定）は， 1 2廃止する。則(平成24年海洋大規第19号)防この規則は、平成24年４月１日から施行する。
   附  則 (平成26年海洋大規第7号) 1 2 、「新」のようになる無料入院より、
この規則は、平成26年４月１日から施行する。
月１日海洋大学ファカルティ・ディベロップメント委員会規則（平成16年4
月１日海洋大規第128号）は廃止する。この規則は，平成29年４月１日から施行する。東京海洋大学全学教育・FD委員会規則
（設直）第１条　東京海洋大学に，東京海洋大学全学教育・FD委員会（以下「委員会」という。）を置く。 (任務)委員会は,第２条次の各号に掲げる事項を審議する。学部及び大学院の教育課程の編成及び授業に関する事項学部及び大学院の教育内容・方法に関する事項III学部及び大学院の教育内容の点検及び改善に関する事項四教育内容及び方法の改善のための調査・研究に関する事項教育内容及び方法の改善のための事業計画等の企画・実施及び点検・評価に関する事項教育施設・設備の整備充実に関する事項その他教育に関する必要な事項第３条(組織)委員会は，次の各号に掲げる者をもって組織する。学長の指名する副学長品川地区共通教育運営委員会及び海洋工学部教養・基礎教育委員会委員のうちから選出された者　各２人
各学部教務委員会の委員長及び副委員長
1大学院教務委員会の委員長及び副委員長西(任期)第４条第３条第２号の委員の任期は２年とする。ただし，再任を妨げない。前項の委員に欠員を生じた場合の補欠の委員の任期は，前任者の残任期2間とする。第５条2 (姿員長)条委員会に委員長を置き，学長の指名する副学長をもって充てる。
委員長は，委員会を招集し，その議長となる。
委員長に事故があるときは，あらかじめ委員長の指名する委員が，その職務を代行する。 （会議）第６条　委員会は，委員の過半数に。
ることができない。
2 委員会の議事は、出席した委員の過半数をもって決し，可否同数のとき
た(委員以外の者の出席)議長は，必要と認めるときは，委員以外の者を会議に出席させ，意第7条見を聴くことができる。 (小多員会)第８条8条委員会に，必要に応じて，小委員会を置くことができる。
小委員会の任務，組織及びその他必要な事項は，委員会が別に定める。 (庶務)第９条委員会の庶務は，学務部教務課において処理する。 (雑則)第10条この規則に定めるもののほか，委員会に関し必要な事項は，委員会
が別に定める。防則この規則は，平成16年４月１日から施行する。
     附   則（平成18年海洋大規第126–2号）
   この規則は，平成18年４月１日から施行する。
  東京海洋大学教養・基礎教育委員会規則（平成16年４月１日制定）は， 1 2廃止する。則(平成24年海洋大規第19号)防この規則は、平成24年４月１日から施行する。
   附  則 (平成26年海洋大規第7号) 1 2 、「新」のようになる無料入院より、
この規則は、平成26年４月１日から施行する。
月１日海洋大学ファカルティ・ディベロップメント委員会規則（平成16年4
月１日海洋大規第128号）は廃止する。この規則は，平成29年４月１日から施行する。

教育フログラム機関
全学共通の学部教育プログラムとして数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）を設定し、本プログラム修了者には修了証を発行する。なお、本プログラムは、数理・データサイエンス・AIを学ぶ基礎となるリテラシーのプログラムであり、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義や社会における利用動向・問題、基礎的な技術の概要についての教育を行う。
教育プログラム修了要件
「データサイエンス入門A」及び「データサイエンス入門B」の合計2科目2単位を取得
データサイエンス人門A

データサイエンスの具体事例を通じて、社会におけるデータの活用について理解する。
手が心体制
データサイエンススHB

データ活用の手法を実践的に習得するとともに、データサイエンスの基本的概念およびデータの収集・管理・分析の基礎的な技術を身につける。リテラシーレベルに続く数理・データサイエンス・AI教育プログラムデータ表現とアルゴリズム「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」「アルゴリズム」
AI・データサイエンス基礎「AI基礎」「データサイエンス基礎」「機械学習の基礎と展望」 「深層学習の基礎と展望」
AI・データサイエンス実践
「データエンジニアリング基礎」「データ・AI活用企画・実施・評価」数学発展「統計数理」「線形代数」「微分積分」
AI応用基礎
件を取り・FD委員会

「データハンドリング」「学習の分析」「最適化」データエンジニアリング応用基礎24 「データエンジニアリング」「各種ライブラリ・フレームワーク」データサイエンス応用基礎「機械学習」「深層学習」「知的活動に関わるAI技術」