西日本工業大学
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教育情報 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、ウェブシラバスをご覧ください。

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: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
  • 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

 

2022年度の受講状況と自己点検

プログラムの履修・修得状況

「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る。受講生の出欠状況は学生が利用するWebポータルシステム(ActivePortal)上のWeb出欠管理の活用で毎回の入力と蓄積が行われており、受講生の受講状況は随時把握できる。また、受講者ごとの課題等の回答状況は、適宜、Microsoft Forms やGoogleForms等のWebアプリケーションを利用して把握できている。なお、令和4年度の受講生の修得率(履修者に対する合格率)は、工学部で97.6%、デザイン学部で98.2%であり、両学部全体では97.9%である。

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ることができる。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ながらデータの収集と評価を行っている。

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ている。各GP値(4~1)の分布割合から次のことがわかる。GP=3(到達目標に達している)以上の合格者は、工学部39.0%、デザイン学部44.1%、またGP=2(到達目標に概ね達している)以上の合格者は、工学部64.6%、デザイン学部64.1%であった。両学部全体では、科目の到達目標に達した人は41.0%、到達目標に概ね達した人を含めると64.4%の人がこの科目の内容を理解できている状況は概ね良好と判定できる。しかし、今後も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く。

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であり履修に関して特段のサポートは不要であるが、履修登録時の履修漏れを防ぐためにガイダンス担当教員による履修指導を行い、履修率100%を目指している。

教務委員会における改善状況

学生の情報教育に関する習熟度には大きな差があり、Excel やTeams、ファイル等の操作などについて授業の進捗が遅れることがあるとの意見があった。そのため、令和5年度からは、基本的な情報教育を学ぶ科目である「情報リテラシー」の後に開講する形で、前期開講から後期開講に変更することとした。