※「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）申請予定」に関する内容は下部に公開しております。

名古屋文理大学「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」は文部科学省「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）」に認定されています。
（認定の有効期限：令和8年3月31日まで）

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）について

本学では、政府の「AI戦略2019」^1）に基づいて公開された「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～データ思考の涵養～」（数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム）^2）の学修目標に基づき、令和2年度より、構成する授業科目を示した教育プログラムとして実施方針を定めた「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）」を全学で実施しています。

本プログラムを構成する基礎教育科目「数的処理Ⅰ」、「数的処理Ⅱ」、「情報リテラシー」は、いずれも全学部・全学科で必修科目であるため、本学学生全員が、このプログラムを修めることにより、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」（デジタル社会を生きるための必須の基礎知識）である「数理・データサイエンス・AI」の基礎を学修し、日常生活および社会の様々な場面でAI技術やデータを有効かつ安全に活用することができる素養を身につけます。

対象学部・学科

健康栄養学科
フードビジネス学科
情報メディア学科

モデルカリキュラム^2）科目該当対照表

数的処理Iシラバス

数的処理IIシラバス

情報リテラシーシラバス

本プログラムのサポート体制について

「情報リテラシー」の授業では、理解度向上を図るために授業担当教員の他にSA（Student Assistant）を配置して、実習室コンピュータの動作状況や受講生の理解度に応じて個別にサポートし質問にも対応しています。また、「数的処理I」「数的処理II」では受講者間の討論やアクティブラーニングを含む授業を円滑に実施するため、教員2名の体制で授業を行っています。
担当教員へ直接疑問点を相談することができるよう、本学では全教員がオフィスアワーを設定しているほか、授業に関する情報は授業ごとにLMS（学修管理システム）に掲載してあり、受講生はオンラインでいつでも担当教員に質問することができます。さらに、申請科目のうち「数的処理I」「数的処理II」は基礎教育センターの教員が担当し、センター内で教員が学生からの質問などに対応できるようなっています。　

本プログラムの自己点検・評価体制について

自己点検評価委員会において学内外の視点から評価し、その結果を公表します。

1．プログラムの履修・修得状況
本プログラム科目はすべて必修科目であり、　履修期間終了後、履修漏れの有無を確認するとともに、授業がシラバスに従って運営されているかを確認します。

2．学修成果
実施されている科目の学修成果に、学科間のばらつきがあるかどうかを検討します。全学科すべての受講生に同じレベルの習熟度達成を目標としており、これを実現するため科目担当者間での検討結果の報告を受け、改善への方向を把握します。

参照資料

1）「AI戦略2019」（統合イノベーション戦略推進会議）2019
https://www8.cao.go.jp/cstp///ai/index.html

2）「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム ～データ思考の涵養～」（数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム）2020
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html

〇数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）【申請予定】

本学では、政府の「AI戦略2019」にて公開された「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」（数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム）の学修目標に基づき、令和6年度より応用基礎レベルを構成する授業科目を示した教育プログラムとして「名古屋文理大学応用基礎プログラム(情報メディア学部)」を情報メディア学部で実施しています。

本プログラムは、基礎教育科目「ICT基礎」2単位、専門教育科目「データサイエンス」2単位、「人工知能」2単位、「知識情報学」2単位の計8単位から構成されます。全ての科目を修得することにより数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）を補完的・発展的に学び、各種の多変量データ解析手法を理解し、現場にフィードバックする能力、機械学習や深層学習などを基礎とした人工知能の概念を修得し、課題解決に活用できる基礎能力を身につけること、自らの専門分野に、データサイエンス/データマイニング/機械学習/人工知能の各手法を応用するための大局的な視点を身につけること、また生成AIの倫理を身につけ生成AIを用いたコンテンツ作成が出来るようになります。

対象学部・学科

情報メディア学部　情報メディア学科

モデルカリキュラム科目該当対照表

　プログラム構成科目シラバス

本プログラムのサポート体制について

「ICT基礎」の授業では、理解度向上を図るためにSA（Student Assistant）を配置し受講生の理解を助け受講生からの個別の質問に対応するなどサポートを行います。情報メディア学部は、コース制をとっていますが全コースの学生が履修登録できるように授業を配置しています。また本学では全授業でLMS（学修管理システム）を利用しており授業の資料、内容等をいつでも閲覧できるようにして学修効果を高めています。担当教員へ直接疑問点を相談することができ、理解できるまでのサポートが必要であるので、本学では全教員がオフィスアワーを設定しており、授業に関する情報は授業ごとにLMS（学修管理システム）に掲載し、受講生はオンラインでいつでも担当教員に質問することができます。

本プログラムの自己点検・評価体制について

自己点検評価委員会において学内外の視点から評価し、その結果を公表します。

1．プログラムの履修・修得状況
本教育プログラムの導入科目「ICT基礎」は必修科目ですが、残りの科目は選択科目のためオンラインでの履修登録期間終了後、該当科目の履修者の単位修得状況を、自己点検評価委員会に報告し確認しています。また、授業がシラバスに従って運営され、応用基礎コアカリキュラムの内容が全て実施されているかどうかを確認しています。

2．学修成果

申請科目の学修成果について、学生による授業評価における理解度等の結果をもとに、年度ごとに差異があるかどうか、授業科目の理解度（数値化された平均値）の比較を含めて、評価結果を検討しています。各科目の達成目標の到達を目指しており、これを実現するために、科目担当者間での検討結果報告を受け改善への方向を把握しています。