西日本工業大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

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西日本工業大学では、令和3年度入学生のカリキュラムより「西日本工業大学 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)」を実施しています。なお、この教育プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)MDASH Literacy」(有効期限:令和9年3月31日まで)に認定されています。

私たちが生きる現代は、情報化社会の発展により日々たくさんの情報やデータが生み出されています。このプログラムではそのような大量のデータを数学や統計学、機械学習やプログラミングなどの理論を活用し分析を行い、価値のある情報や知識として利用する力の獲得を目的としています。

また、地域の工業大学の役割として、今後、より高度な数理・データサイエンス・AI技術を活用し課題を解決できる人材を輩出するため、応用基礎レベルの教育プログラムの準備を進めていきます。

 


「西日本工業大学 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)」

 

当該教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力

  • 今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること
  • 学修した数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになること


修了要件
 全学部に設置している以下の必修科目2単位を修得すること。


開設される授業科目
 「データサイエンス入門」(2単位)


授業の方法及び内容
 詳細は、こちらよりウェブシラバスをご覧ください。

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム_1


実施体制を記載した当該教育プログラムを実施するための計画
本プログラムは以下の実施体制で運営いたします。

  • プログラムの運営責任者:片山 憲一(学長)
  • プログラムを改善・進化させるための体制(委員会・組織等):教務委員会(責任者:池田 英広)
  • プログラムの自己点検・評価を行う体制(委員会・組織等):教学自己評価委員会(責任者:鶴田 隆治)

 

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム_2

 

 2021年度の受講状況と自己点検 

プログラムの履修・修得状況
本教育プログラムの「データサイエンス入門」は、工学部とデザイン学部の1年生全員が対象の必修科目として各学部で開講しています。
今年度受講生の合格率は、工学部で97.3%、デザイン学部で94.4%となっており、両学部全体では96.2%となっています。

学修成果
本教育プログラムの学修成果は、科目成績からの直接評価と、学生の授業アンケート結果からの間接評価で測定しています。これらの評価を得るために、学務課及び教育評価室と連携し、データの収集と評価を行っています。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度
受講生の内容理解度を科目成績から分析しました。科目成績の各GP値(4~1)の分布割合から次のことがあきらかになりました。
GP=3(到達目標に達している)以上の合格者は、工学部49.6%、デザイン学部42.3%、GP=2(到達目標に概ね達している)以上の合格者は、工学部79.0%、デザイン学部64.8%となり、両学部全体では科目の到達目標に達した人は46.7%、到達目標に概ね達した人を含めると73.5%の学生がこの科目の内容を理解できている状況です。
また、今後もより一層、科目内容の理解度を向上させるために、学生アンケートの結果を活用しながら授業改善の取組みを推進していきます。

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度
本科目の受講生全員に対して実施している授業アンケートの質問で、「他学生に推薦するかどうか」を5 点満点で調査しています。その結果、工学部は平均値4.14 点、デザイン学部は平均値4.20 点でした。推奨度の評価は両学部とも概ね良好と判断しています。しかし、今後もこれら授業アンケートの結果や意見を基づいて、他学生への推奨度を上げるための授業改善の取組みを推進していきます。

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
本科目は、すでに工学部とデザイン学部の1年生全員が履修すべき必修科目として配置していますが履修登録時の履修漏れを防ぐために、ガイダンス教員による履修指導を行い、履修率100%を目指していきます。

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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) 申請書類