大学教育センター

１．教育プログラムの名称

　福山大学数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）

　（以下「本プログラム（リテラシーレベル）」と呼びます）。

２．本プログラム（リテラシーレベル）の理念、概要

　本学では、すべての学生が、望めば大学で、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・ＡＩを取得することができます。このことは、国の方針であるＡＩ戦略2019（令和元年、内閣府）に合致するものです。令和4年度入学生からは、本プログラム（リテラシーレベル）の刷新充実を行い、受講可能人数の増、教育内容の充実を行います。特色としては、共通的な基礎と、学部・学科の専門に応じた基礎の両方を学ぶことができます。教育システムのデジタル化とオンライン化としては、全学レベルで、遠隔授業等でのデジタルの活用、オンラインのシラバスシステム、演習やアクティブラーニングでのデジタルの活用などを行っていることも特色です。

【今までの取り組み】

●令和3年度：所定の修了条件を満たした学生への修了証の発行開始

自己点検を実施の上、修了証を発行できる体制を整備しました。自己点検の要点は次の通りです。

・本学では、今までも、数理、データサイエンス、ＡＩの関連科目を３０科目以上開講していた。

・本学のカリキュラムおよびシラバスを自己点検し、全学部・学科について、数理・データサイエンス・ＡＩのリテラシーレベルを、２～３科目の受講で修得できることを確認しました。

●令和4年度：内容の充実

・情報倫理、プライバシ、個人情報の適切な扱いに関する教育の充実を行います。

・専門性に応じた基礎の充実を行います。学生個々の専門分野におけるＩＣＴとＡＩの有用性の教示、卒業研究や実務でのデータの取り扱いを想定した基礎の涵養などです。具体的には、経済については、データベースのデータ管理とデータ活用、人間文化と生命工学については、表計算ソフトウエアの高度な機能によるデータ処理やグラフ化、工学については、デジタルデザインやＡＩのプログラミング、薬学については、高度な統計処理や医薬品情報の適切な活用を教え、専門性に応じたＩＣＴとＡＩの基礎を教育します。

３．本プログラム（リテラシーレベル）において身に付けることのできる能力

(1) 人工知能社会、情報化社会におけるＩＣＴとＡＩの活用ができる基本的な素養

(2) 情報倫理、プライバシ、個人情報に関する基礎的な素養

(3) 情報セキュリティに関する基礎的な素養

(4) データサイエンスとデータ活用と、それらの数理的基礎に関する基本的な素養

４．用語説明

【数理・データサイエンス・ＡＩ教育の学習内容の５項目】

文部科学省による「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細目」が定める５つの項目のこと。以下「５項目」という。（https://www.mext.go.jp/content/20210219-mxt_senmon01-000012801_4.pdf）

項目①：社会で起きている変化、データ・ＡＩ利活用の最新動向

数理・データサイエンス・ＡＩは、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る。また、それが自らの生活と密接に結びついているものである。

項目②：社会で活用されているデータ、データ・ＡＩの活用領域

数理・データサイエンス・ＡＩが対象とする「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なツールになり得る。

項目③：データ・ＡＩ利活用のための技術、データ・ＡＩ利活用の現場

様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例を示す。数理・データサイエンス・ＡＩは様々な適用領域（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である。

項目④：データ・ＡＩ利活用における留意事項、データを守る上での留意事項

数理・データサイエンス・ＡＩは万能ではなく、その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）を考慮することが重要である。また、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解が重要である。

項目⑤：データを読む、データを説明する、データを扱う

実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関すること。

【リテラシーレベル】

当該分野への関心を高め、かつ、当該分野を適切に理解し、活用する基礎的な能力のレベル。

【ＡＩ戦略2019】

ＡＩ戦略2019（令和元年、内閣府）では、「文理を問わず全ての大学・高専生（約50万人卒／年）が正規課程にてリテラシーラベルの数理・データサイエンス・ＡＩを修得すること」を目標として掲げている。

５．開設される授業科目（本プログラム（リテラシーレベル）を構成する授業科目）

　令和４年度入学生に対して開講される授業科目（本プログラム（リテラシーレベル）を構成する授業科目）は次の通りです。令和３年度およびそれ以前の入学生に対して開講される授業科目は，「６．カリキュラムマップ」に記載されています。

「情報処理基礎」、「情報処理技法」、「情報処理応用」、「人工知能」、「建築デジタルデザインⅡ」、「統計解析と臨床研究」、「実習Ⅴ」

６．カリキュラムマップ

　数理・データサイエンス・ＡＩ教育の学習内容の５項目のリテラシーレベルについて、下のカリキュラムマップにあるように、情報処理基礎と、その他１～２科目程度の履修により学ぶことができるようにしています。

カリキュラムマップ（令和４年度入学生）

カリキュラムマップ（令和３年度入学生）

カリキュラムマップ（令和２年度入学生）

共通基礎科目、教養教育科目：全学生が履修できます。

自由聴講科目：自由聴講制により、所定の手続きの上で、所属する学部以外の専門教育科目（選択科目）を受講するもので、卒業単位数に合算されます。

専門教育科目：特定の学部等に所属する学生のみが履修できます。

７．参考科目

　本プログラム（リテラシーレベル）の構成科目ではありませんが、数理・データサイエンス・ＡＩについて学ぶことができる科目が多数あります。ここに記載の参考科目は、当該学部全学生ではなく、特定の学科のみに受講を認めているものがあります。

●経済学部
　数理科学、金融論特講、経済統計学Ｉ、経済統計学Ⅱ、計量経済学、スポーツ統計学

●人間文化学部
　数理科学、心理学統計法１、心理学統計法２、心理学実験１、心理学実験２

●工学部
　数理科学、ロボット制御、ロボット応用、確率統計、コンピューターサイエンス、応用数学、データベースシステム、みらい工学プロジェクト

●生命工学部
　数理科学、バイオ情報処理演習、健康管理概論、生物統計学

●薬学部
　数理科学、薬学の基礎としての数学Ａ、薬学の基礎としての数学

８．修了要件

　本プログラム（リテラシーレベル）の修了要件は、令和４年度入学生は、次表の通り、本プログラム（リテラシーレベル）を構成する所属する学部の授業科目をすべて取得することとしています。令和３年度およびそれ以前の入学生については、「６．カリキュラムマップ」に記載の科目について、項目①～⑤のすべての項目を修得することとしています。

表．修了要件（令和４年度入学生に適用）

９．授業の方法及び内容

　本プログラム（リテラシーレベル）の修了要件は、令和４年度入学生は、次表の通り、本プログラム（リテラシーレベル）を構成する所属する学部の授業科目をすべて取得することとしています。令和３年度およびそれ以前の入学生については、「６．カリキュラムマップ」に記載の科目について、項目①～⑤のすべての項目を修得することとしています。

(1)情報処理基礎では、ＩＣＴの初心者でも、ＩＣＴスキルを一定水準（ワードやインターネットの基本操作ができるレベル）まで養成するという理念のもと、次の内容を教えています。シラバスでもそのように記載しています。

• ●大学のＩＣＴ
• ●情報倫理
• ●情報セキュリティ
• ●パソコンの基本操作（電源、パスワード、メニュー、ファイル、フォルダ）
• ●ＷＥＢブラウザの操作
• ●ＩＣＴによる文書作成
• ●人工知能（令和４年度より）
• ●データの基礎（令和４年度より）

そのことにより、５項目のうちの項目②と項目④を学ぶことができるようにしています。

項目②：社会で活用されているデータ、データ・ＡＩの活用領域

項目④：データ・ＡＩ利活用における留意事項、データを守る上での留意事項

(2)情報処理基礎は、次の15回分の標準的なシラバスを定めるとともに、全学生の必修科目としています。各回のシラバスは次の通りです。ただし、各部学科ごとの独自の内容が追加されている場合、実施順を変えている場合などがあります。

• 1.ＩＣＴのリテラシー、大学のＩＣＴ
• 2.コンピュータの基本
• 3.コンピュータの操作の実習
• 4.情報倫理、情報セキュリティ
• 5.パソコンでの文字入力、キーボードやマウスの操作
• 6.Windows の機能
• 7.インターネット、ＷＥＢブラウザ、電子メールのマナー
• 8.ファイル
• 9.プライバシ、個人情報
• 10.人工知能（活用領域、社会的課題、能力と限界）
• 11.データの基礎（活用例、活用領域、留意事項、表形式データ、データの図解、グラフ、データの分析と数理）
• 12.ＩＣＴに関する実習（１）※ シラバスにおいては、実習の詳細内容等が追記されています。
• 13.ＩＣＴに関する実習（２）※ シラバスにおいては、実習の詳細内容等が追記されています。
• 14.ＩＣＴに関する実習（３）※ シラバスにおいては、実習の詳細内容等が追記されています。
• 15.総合演習 ※ シラバスにおいては、実習内容等が追記されています。

そのことにより、５項目のうちの項目②と項目④を学ぶことができるようにしています。

項目②：社会で活用されているデータ、データ・ＡＩの活用領域

項目④：データ・ＡＩ利活用における留意事項、データを守る上での留意事項

　本プログラム（リテラシーレベル）の修了要件は、令和４年度入学生は、次表の通り、本プログラム（リテラシーレベル）を構成する所属する学部の授業科目をすべて取得することとしています。令和３年度およびそれ以前の入学生については、「６．カリキュラムマップ」に記載の科目について、項目①～⑤のすべての項目を修得することとしています。

(3)情報処理基礎のうち、次の2回分については、全学統一の標準教材を整備しています。

• ●人工知能（活用領域、社会的課題、能力と限界）
• ●データの基礎（活用例、活用領域、留意事項、表形式データ、データの図解、グラフ、データの分析と数理）

(4) 情報処理基礎以外の、本プログラム（リテラシーレベル）を構成する科目「情報処理技法」、「情報処理応用」、「人工知能」、「建築デジタルデザインⅡ」「統計解析と臨床研究」、「実習Ⅴ」の履修により、５項目のうちの項目①と項目③と項目⑤を学ぶことができる。シラバスは、次の3回の内容を含めています。この３回において、学部学科ごとの独自の発展的な内容が追加されている場合があります。

• ●データサイエンス・ＡＩでできること、社会の変化
• ●データサイエンス・ＡＩの事例、技術
• ●実データによるデータサイエンス・ＡＩの演習

この3回分の内容については、次の内容での教材を利用可能なように整備しています。

• ●データサイエンス・ＡＩでできること、社会の変化
  人工知能社会の到来、最新の技術、産業の変化、社会や生活の変化など。
• ●データサイエンス・ＡＩの事例、技術
  散布図、データの分布や密度、ＡＩによる分類や特徴抽出や生成など。
• ●実データによるデータサイエンス・ＡＩの演習
  政府統計データ、クロス集計表、相関、平均、誤差の扱い、オープンデータなど。

10．実施体制

●本プログラム（リテラシーレベル）を構成する授業科目の開講

　経済学部、人間文化学部、工学部、生命工学部、薬学部、IR室、大学教育センター教員（非常勤を含む）による分担開講を行っています。

●プログラムを改善・進化させるための体制

　福山大学大学教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育部門は、数理・データサイエンス・ＡＩ教育を統括し、「福山大学数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」の改善・進化を担当しています。これは、学生の皆さんが、数理、データサイエンス、ＡＩへの関心を高め、これらを適切に理解し、活用できる能力を高めるための特色あるプログラムです。

●　プログラムの自己点検・評価を行う体制（自己点検等のための根拠データの収集並びに評価など）

福山大学大学教育センターでは、全授業科目を対象に実施している授業評価アンケートを活用し、自己点検・評価を実施しています。その他、学内や学外へのアンケート調査等を適宜実施しています。
その他、学生の進路等については、担当部署やクラス担任が把握できる体制としています。

11．福山大学の数理・データサイエンス・ＡＩ教育の特色

【教育内容】

• ●全学レベルのＩＣＴ教育（デジタルの活用、オンラインのコミュニケーション、情報セキュリティなど）を長年にわたり開講してきた実績があります。多分野、多数の教員で共同で開講していることも特色です。
• ●デジタルを活用した演習を重視しています。
• ●ＩＣＴやデータサイエンス等の共通的な基礎ならびに経済学、人間文化学、工学、生命工学、薬学の専門性に応じた基礎の両方を教育していることも特色です。その中には、表計算ソフトウエア等も活用しながら、データを見る、データを分析する、データをグラフ化するなどのデータサイエンスの演習などがあります。
• ●工学部での高度なＡＩ教育の授業を、多年にわたり全学生が受講できるように開講してきた実績もあります。
• ●令和４年度からは、ＡＩの共通的な基礎、情報倫理、個人情報、プライバシに関する内容を全学必修化する（科目名は「情報処理基礎」）など、教育内容の充実を行っています。

【教育システム】

• ●令和４年度からは、福山大学大学教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育部門を設置。カリキュラム等を含む教育内容の改善進化の体制を格段に強化します。
• ●デジタルを活用しています。パソコンに不慣れな初年次はＩＣＴ教室（約５００台）を活用します。ＢＹＯＤ（全学生がノートパソコン類を授業の場に携帯する）も活用します。
• ●初年次で、情報セキュリティ、パソコンやＩＣＴ活用に関する基本操作の演習も、全学生に対して実施しています。このことは、ＢＹＯＤの活用にも欠かせません。
• ●全学にわたり、学習のデジタル化（オンラインのLMS、遠隔授業、ZOOM での双方向遠隔、ポリコムでの遠隔授業、アクティブラーニングでのデジタルの活用）が定着しています。
• ●全学レベルでの教育のデジタル化、オンライン化を行っています。オンラインでのシラバス、学修状況の管理や学習課題でのデジタルの併用（LMS の全学導入）、オンラインでの授業アンケートのシステムを活用しています。全学生の就職・進路の把握もオンライン活用が進展しています。
• ●本プログラム（リテラシーレベル）においても、デジタルの教材作成と公開へ向けた準備、国内外のデジタルの教材を活用した先導的な授業の実施検討を行っています。

【令和４、５、６年度（今後３年間の計画）】

• ●他大学への普及活動は極めて重要であるため、令和３年度内に開始しました。今後も継続できるように検討しています。
• ●ＩＣＴとＡＩについての基本部分についての教材開発と無償オンライン公開、オンラインのシラバスシステムの活用、全学レベルで実施している授業アンケートの活用などのさまざまな手段により、カリキュラム等の自己点検と改善を行います。
• ●「数理・データサイエンス。ＡＩ教育プログラム認定制度」の「リテラシーレベル」ならびに「応用基礎レベル」における他大学のモデルカリキュラム等を継続調査し、カリキュラム等の改善に活用します。
• ●ＩＣＴとＡＩの共通的な基礎ならびに経済学、人間文化学、工学、生命工学、薬学の専門性に応じたＩＣＴとＡＩの応用基礎に関する授業内容について、適切な情報公開や情報発信等の措置により、修了者数の確保等を行うことを検討します。
• ●プログラム修了者数の数値目標について、数値目標の策定などの適切な措置を行います。