「実務人材育成のための
デジタル教育推進プログラム」が
令和4年度の｢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
認定されました。
（認定有効期限：令和9年3月31日まで）

この認定制度は、内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が連携して設けられたものであり、大学等の正規の課程であって、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。

１.プログラムの目的

滋賀短期大学では、デジタル社会で活躍できる実務人材の育成を目指し、各学科の専門分野に応用できる「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を編成しています。

２.プログラムの名称

実務人材育成のためのデジタル教育推進プログラム

３.プログラムの構成

【令和３年度入学生】

生活学科

  • ・「データ分析入門」（２単位）必修
  • ・「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）必修

幼児教育保育学科

  • ・「データ分析入門」（２単位）必修
  • ・「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）必修

ビジネスコミュニケーション学科

  • ・「データ分析入門」（２単位）必修
  • ・「コンピュータリテラシー（データ処理）Ⅱ」（１単位）必修

【令和４年度入学生以降】

生活学科

  • ・「データサイエンス・リテラシー」（２単位）必修
  • ・「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）必修

幼児教育保育学科

  • ・「データサイエンス・リテラシー」（２単位）必修
  • ・「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）必修

ビジネスコミュニケーション学科

  • ・「データサイエンス・リテラシー」（２単位）必修
  • ・「コンピュータリテラシー（データ処理）Ⅱ」（１単位）必修

デジタルライフビジネス学科

  • ・「データサイエンス・リテラシー」（２単位）必修
  • ・「コンピュータリテラシー（データ処理）Ⅱ」（１単位）必修

４.プログラムの修了要件

【令和３年度入学生】

生活学科

  • ・基礎教育科目「データ分析入門」（２単位）
  • ・専門科目「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）

幼児教育保育学科

  • ・基礎教育科目「データ分析入門」（２単位）
  • ・専門科目「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）

ビジネスコミュニケーション学科

  • ・基礎教育科目「データ分析入門」（２単位）
  • ・専門科目「コンピュータリテラシー（データ処理）Ⅱ」（１単位）

各学科
計3単位を取得

【令和４年度入学生以降】

生活学科

  • ・基礎教育科目「データサイエンス・リテラシー」（２単位）
  • ・基礎教育科目「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）

幼児教育保育学科

  • ・専門科目「データサイエンス・リテラシー」（２単位）
  • ・専門科目「情報処理基礎Ⅱ」（１単位）

ビジネスコミュニケーション学科

  • ・基礎教育科目「データサイエンス・リテラシー」（２単位）
  • ・専門科目「コンピュータリテラシー（データ処理）Ⅱ」（１単位）

デジタルライフビジネス学科

  • ・基礎教育科目「データサイエンス・リテラシー」（２単位）
  • ・専門科目「コンピュータリテラシー（データ処理）Ⅱ」（１単位）

各学科
計3単位を取得

５.プログラムの学修成果（学生が身に付けられる能力）

全学科共通

  1. データの収集・加工・処理、データの分析、分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスの3要素について基本的な技術を身につける。
  2. データサイエンスの応用事例について理解する。

６.プログラム構成科目の授業内容

【令和３年度入学生】

（１）生活学科

授業科目名 担当教員 開講年次 単位数 授業の到達目標 授業の内容
データ分析入門 小山内幸治 １・２年次 2
  • ・データ分析に必要な統計の基礎が理解できる。
  • ・Excelを使って、実務データの分析ができる。
 データ処理に必要な統計の基礎を学び、さらにExcelを用いて実務データの分析を行うための手法を身につけるとともに、実際の現場でどのようにデータ分析を利用しているかを知ることができる。
情報処理基礎Ⅱ 小笠原寛夫

食健康・
ライフ
１年次

製菓・
製パン
２年次

1
  • ・表計算ソフト(Excel)の基本的な操作（計算式、データの入力、検索、抽出、並べ替えなど）ができる。
  • ・セルに入力された数値を計算式、関数を用いて処理できる。
  • ・表計算ソフト(Excel)の関数（合計、平均、最大、最小、割合、順位、IFなど）が利用できる。
  • ・Excel以外のアプリケーションソフトウェアとの間で適切に情報をやりとりできる。
 IT企業に勤務し、経験豊かな実務経験を持つ教員が担当し、表計算ソフトの基礎から最新の状況までを紹介する。
情報化社会において、コンピュータを使った情報処理のスキルと知識は、日々の勉強や仕事だけでなく、日常生活の上でも必要不可欠である。
表計算ソフトウェアの活用技術を修得していることは、実社会での業務を行う上で有益であり、必須になってきている。
本講義では、大学や企業において幅広く利用されている表計算ソフトを使用し、基本的な情報処理知識および操作技術を習得する。

（２）幼児教育保育学科

授業科目名 担当教員 開講年次 単位数 授業の到達目標 授業の内容
データ分析入門 小山内幸治 １・２年次 2
  • ・データ分析に必要な統計の基礎が理解できる。
  • ・Excelを使って、実務データの分析ができる。
 データ処理に必要な統計の基礎を学び、さらにExcelを用いて実務データの分析を行うための手法を身につけるとともに、実際の現場でどのようにデータ分析を利用しているかを知ることができる。
情報処理基礎Ⅱ 林　泰子

２年次

1
  • ・表計算ソフトの基本操作ができる。また表計算ソフトを応用して、効率の良い業務活動をすることができる。
  • ・プレゼンテーションソフトの基本操作ができる。また、幼児教育教材作成ができる。
  • ・社会人としての情報モラル・個人情報について理解を深めることができる。
 表計算ソフト「Excel」の基本的な操作（計算処理、関数機能、グラフ作成）ができるようになり、会計報告書の作成や園児台帳の作成など保育者として必要なスキルを学ぶ。また、プレゼンテーションソフト「Power Point」を活用し、幼児教育に活かせる教材を作成する。さらに、保育現場における個人情報の取り扱いや情報モラルについて講義、演習を通して事例をもとに学んでいく。

（３）ビジネスコミュニケーション学科

授業科目名 担当教員 開講年次 単位数 授業の到達目標 授業の内容
データ分析入門 小山内幸治 １・２年次 2
  • ・データ分析に必要な統計の基礎が理解できる。
  • ・Excelを使って、実務データの分析ができる。
 データ処理に必要な統計の基礎を学び、さらにExcelを用いて実務データの分析を行うための手法を身につけるとともに、実際の現場でどのようにデータ分析を利用しているかを知ることができる。
コンピュータリテラシー
（データ処理）Ⅱ 		小山内幸治

1年次

1
  • ・グラフを使いこなすことができ、具体的な事例に応用できるようになる。
  • ・数値計算や統計について関数を用いて分析できる。
  • ・関数を用いて財務計算ができる。
  • ・条件の分岐やデータベース機能が使える。
  • ・実務で利用する書式について理解し、作成できる。
 OA機器演習Iで学習した表計算ソフト「Excel」について、更に高度な使い方を習得する。特に重要な機能である関数を中心に行う。
具体的には、関数の基礎から始めて、数値計算、データの分析統計、日付時刻、条件分岐、財務などの関数を扱う。

【令和４年度入学生】

（１）生活学科

授業科目名 担当教員 開講年次 単位数 授業の到達目標 授業の内容
データサイエンス・
リテラシー		 小山内幸治 １年次 2
  • ・現代社会におけるデータサイエンス役割を知る
  • ・データ分析の基礎を知る
  • ・コンピュータを用いてデータ分析ができる
  • ・データサイエンスの応用事例を知る
 データサイエンスの概要とそれに必要な統計の基礎を学び、さらにEXCELを用いて、実務データの分析を行うための手法を身につけることができる。
さらに、実際の応用例についても学ぶ。
情報処理基礎Ⅱ 小笠原寛夫
山本洋明		 １年次 1
  • ・表計算ソフト(Excel)の基本的な操作（計算式、データの入力、検索、抽出、並べ替えなど）ができる。
  • ・セルに入力された数値を計算式、関数を用いて処理できる。
  • ・表計算ソフト(Excel)の関数（合計、平均、最大、最小、割合、順位、IFなど）が利用できる。
  • ・Excel以外のアプリケーションソフトウェアとの間で適切に情報をやりとりできる。
 IT企業に勤務し、経験豊かな実務経験を持つ教員が担当し、表計算ソフトの基礎から最新の状況までを紹介する。
情報化社会において、コンピュータを使った情報処理のスキルと知識は、日々の勉強や仕事だけでなく、日常生活の上でも必要不可欠である。
表計算ソフトウェアの活用技術を修得していることは、実社会での業務を行う上で有益であり、必須になってきている。
本講義では、大学や企業において幅広く利用されている表計算ソフトを使用し、基本的な情報処理知識および操作技術を習得する。

（２）幼児教育保育学科

授業科目名 担当教員 開講年次 単位数 授業の到達目標 授業の内容
データサイエンス・
リテラシー		 小山内幸治 １年次 2
  • ・現代社会におけるデータサイエンス役割を知る
  • ・データ分析の基礎を知る
  • ・コンピュータを用いてデータ分析ができる
  • ・データサイエンスの応用事例を知る
 データサイエンスの概要とそれに必要な統計の基礎を学び、さらにEXCELを用いて、実務データの分析を行うための手法を身につけることができる。
さらに、実際の応用例についても学ぶ。
情報処理基礎Ⅱ 林　泰子

２年次

1
  • ・表計算ソフトの基本操作ができる。また表計算ソフトを応用して、効率の良い業務活動をすることができる。
  • ・プレゼンテーションソフトの基本操作ができる。また、幼児教育教材作成ができる。
  • ・社会人としての情報モラル・個人情報について理解を深めることができる。
 表計算ソフト「Excel」の基本的な操作（計算処理、関数機能、グラフ作成）ができるようになり、会計報告書の作成や園児台帳の作成など保育者として必要なスキルを学ぶ。また、プレゼンテーションソフト「Power Point」を活用し、幼児教育に活かせる教材を作成する。さらに、保育現場における個人情報の取り扱いや情報モラルについて講義、演習を通して事例をもとに学んでいく。

（３）ビジネスコミュニケーション学科

授業科目名 担当教員 開講年次 単位数 授業の到達目標 授業の内容
データサイエンス・
リテラシー		 小山内幸治 １年次 2
  • ・現代社会におけるデータサイエンス役割を知る
  • ・データ分析の基礎を知る
  • ・コンピュータを用いてデータ分析ができる
  • ・データサイエンスの応用事例を知る
 データサイエンスの概要とそれに必要な統計の基礎を学び、さらにEXCELを用いて、実務データの分析を行うための手法を身につけることができる。
さらに、実際の応用例についても学ぶ。
コンピュータリテラシー
（データ処理）Ⅱ 		小山内幸治
小笠原寛夫

1年次

1
  • ・グラフを使いこなすことができ、具体的な事例に応用できるようになる。
  • ・数値計算や統計について関数を用いて分析できる。
  • ・関数を用いて財務計算ができる。
  • ・条件の分岐やデータベース機能が使える。
  • ・実務で利用する書式について理解し、作成できる。
 OA機器演習Iで学習した表計算ソフト「Excel」について、更に高度な使い方を習得する。特に重要な機能である関数を中心に行う。
具体的には、関数の基礎から始めて、数値計算、データの分析統計、日付時刻、条件分岐、財務などの関数を扱う。

（４）デジタルライフビジネス学科

授業科目名 担当教員 開講年次 単位数 授業の到達目標 授業の内容
データサイエンス・
リテラシー		 小山内幸治 １年次 2
  • ・現代社会におけるデータサイエンス役割を知る
  • ・データ分析の基礎を知る
  • ・コンピュータを用いてデータ分析ができる
  • ・データサイエンスの応用事例を知る
 データサイエンスの概要とそれに必要な統計の基礎を学び、さらにEXCELを用いて、実務データの分析を行うための手法を身につけることができる。
さらに、実際の応用例についても学ぶ。
コンピュータリテラシー
（データ処理）Ⅱ 		小山内幸治
小笠原寛夫

1年次

1
  • ・グラフを使いこなすことができ、具体的な事例に応用できるようになる。
  • ・数値計算や統計について関数を用いて分析できる。
  • ・関数を用いて財務計算ができる。
  • ・条件の分岐やデータベース機能が使える。
  • ・実務で利用する書式について理解し、作成できる。
 OA機器演習Iで学習した表計算ソフト「Excel」について、更に高度な使い方を習得する。特に重要な機能である関数を中心に行う。
具体的には、関数の基礎から始めて、数値計算、データの分析統計、日付時刻、条件分岐、財務などの関数を扱う。
科目の詳細はシラバスをご確認ください

７.モデルカリキュラムとの対応

生活学科

開講科目

モデルカリキュラム

データ分析入門（R3)
データサイエンス・リテラシー（R4) 		情報処理基礎Ⅱ
導入 1-1 社会で起きている変化 〇
1-6 データ・AI利活用の最新動向 〇
1-2 社会で活用されているデータ 〇
1-3 データ・AIの活用領域 〇
1-4 データ・AI利活用のための技術 〇
1-5 データ利活用の現場 〇
2-1 データを読む 〇 〇
2-2 データを説明する 〇
2-3 データを扱う 〇
心得 3-1 データ・AI利活用における留意事項 〇
3-2 データを守る上での留意事項 〇

幼児教育保育学科

開講科目

モデルカリキュラム

データ分析入門（R3)
データサイエンス・リテラシー（R4) 		情報処理基礎Ⅱ
導入 1-1 社会で起きている変化 〇
1-6 データ・AI利活用の最新動向 〇
1-2 社会で活用されているデータ 〇
1-3 データ・AIの活用領域 〇
1-4 データ・AI利活用のための技術 〇
1-5 データ利活用の現場 〇
2-1 データを読む 〇 〇
2-2 データを説明する 〇
2-3 データを扱う 〇
心得 3-1 データ・AI利活用における留意事項 〇
3-2 データを守る上での留意事項 〇

ビジネスコミュニケーション学科

開講科目

モデルカリキュラム

データ分析入門（R3)
データサイエンス・リテラシー（R4) 		コンピュータリテラシー
（データ処理）Ⅱ
導入 1-1 社会で起きている変化 〇
1-6 データ・AI利活用の最新動向 〇
1-2 社会で活用されているデータ 〇
1-3 データ・AIの活用領域 〇
1-4 データ・AI利活用のための技術 〇
1-5 データ利活用の現場 〇
2-1 データを読む 〇 〇
2-2 データを説明する 〇
2-3 データを扱う 〇
心得 3-1 データ・AI利活用における留意事項 〇
3-2 データを守る上での留意事項 〇

デジタルライフビジネス学科

開講科目

モデルカリキュラム

データサイエンス・リテラシー コンピュータリテラシー
（データ処理）Ⅱ
導入 1-1 社会で起きている変化 〇
1-6 データ・AI利活用の最新動向 〇
1-2 社会で活用されているデータ 〇
1-3 データ・AIの活用領域 〇
1-4 データ・AI利活用のための技術 〇
1-5 データ利活用の現場 〇
2-1 データを読む 〇 〇
2-2 データを説明する 〇
2-3 データを扱う 〇
心得 3-1 データ・AI利活用における留意事項 〇
3-2 データを守る上での留意事項 〇

８.推進体制

全学デジタル教育推進WG

  1. 本学で実施する次の各号に掲げる事項について全学的に連絡調整を行い、本学におけるデジタル教育全般の推進及び質向上を図ることを目的とする。

    (1) デジタル教育および数理・データサイエンス・AI教育プログラムの開発、管理及び運営に関すること。

    (2) デジタル教育および数理・データサイエンス・AI教育プログラムの質向上に関すること。

  2. 本WGは、前項各号のほか次に掲げる業務を行う。

    (1) 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度に関すること。

    (2) デジタル教育および数理・データサイエンス・AI教育プログラムの自己点検・評価に関すること。

    (3) その他デジタル教育および数理・データサイエンス・AI教育に関すること。

９.自己点検・評価結果

本学では当プログラムについて毎年度自己点検・評価を実施し、プログラムの改善、向上に努めています。

１０.修了証の交付について

本プログラムを履修し修了された方には、申請により修了証を交付します。
修了証の交付を希望される方は、下記のとおりメールにてお申し込みください。
修了証は原則として電子交付となります。お申し込み時に使用されたメールアドレス宛にPDF形式で送付させていただきます。
在学中に交付申請をされた方には、卒業時に交付します。

申込先：tkyoumu@sumire.ac.jp
メールのタイトルは「教育プログラム修了証交付申請」としてください。
本文には①在学時の学籍番号、②学科、③氏名　を必ず記載してください。
紙での交付を希望される場合は、その旨と住所を記載してください。
発行手数料は無料です。