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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)

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) 申請書(文部科学省認定)

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) 令和4年度・自己点検評価

 [本教育プログラムの概要]
本校の数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)は、機械工学科、電気情報工学科、都市システム工学科、建築学科において、表1に示す科目群から構成されている。
  • 表1 対象科目群

 [授業評価アンケートに基づく教育内容の確認]

本校の数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)の授業内容・方法、教育効果については、教務委員会が毎年実施する授業アンケート等で確認を行い、本校所定のPDCAサイクルに基づき、本校の教育活動の改善を継続的に推進している。

1に示した本校の数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)の対象科目について、令和4年度授業方法改善のためのアンケート結果を下記に示す。なお、本校の数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)は令和3年度から実施している。

 令和4年度のデータサイエンス入門、データサイエンス演習についての学修成果については、オンライン上で授業の資料を共有するとともに、オンライン上で課題を提出し、学生の学修成果の保管、学校への成績根拠資料の保管を実施している。本申請の科目については、すべて、成績評価に用いた根拠資料を保管している。データサイエンス入門、データサイエンス演習の成績評価については、シラバスに記載された到達目標に対し、ルーブリックに基づいて評価し、100点法を用いて評価した。令和4年度における平均点はデータサイエンス入門について、機械工学科:83.3点、電気情報工学科:81.7点、都市システム工学科:84.6点、建築学科:84.7点、データサイエンス演習について、機械工学科:90.4点、電気情報工学科:88.1点、都市システム工学科:88.3点、建築学科:90.5点であった。

データサイエンス入門、データサイエンス演習では、毎回の授業実施後に、疑問点や質問などをMicrosoft365Forms機能を用いて受付けている。また、全科目について、期末に実施する受講者全員への授業アンケートを実施している。令和4年度のデータサイエンス入門における満足度は、3.0/5点、データサイエンス演習における満足度は2.8/5点であった。平均点の値と合わせて、理解度について十分であると判断できる。自由記述による意見収集を実施しており、得られた意見について、次年度改訂を行うこととしている。他の科目も同様に、すべての科目でアンケートを実施し、教員へのフィードバックを行っている。

本校の教務委員会では、令和4年度の授業評価アンケート結果を受けて、授業方法改善の記録の提出を全教員に求めており、継続した教育方法改善を教員に求めている。                                                                                                                               

[数理・データサイエンス(応用基礎レベル)の理解度調査アンケート結果]

令和4年度の年度末に、全学科の数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)履修者(1年次)に対し、理解度を問うアンケートを実施した。

対象者となる学生173名へのアンケートを行い、165名から回答を得た。科目の履修を経て興味を持った技術項目として、

1.RPA(Robotic Process Automation,作業自動化)

2.CADと設計支援システムの連携による効率的な設計

3.並列処理

が回答として多く挙げられた。

 

[プログラム履修者数の状況]

本校の数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)において、令和3年度、令和4年度入学者に関するプログラム初年度科目の履修者数・修了者数をまとめた結果を表2に示す。

  • 表2 プログラムの履修者数の実績