プログラムの目的と身に付けられる能力
本プログラムは、全学部の学生を対象として、データサイエンスの知識やスキルを各専門分野での課題解
決に活用できる力を養うことを目的としています。データサイエンスの共通基礎科目を学び、各専門分野
におけるデータサイエンスの専門基礎科目を学びます。その上で、演習形式での学修を通じてデータサイ
エンスの応用能力を養います。こうした段階的な学びにより、学生はデータサイエンスの知識を自分の専
門分野の課題解決に効果的に活用する力を身につけることができます。
データサイエンス共通基礎
「数学概論」「統計学」「情報科学」「情報処理の基礎と演習」
「情報処理演習I・II 」等
データサイエンス専門基礎
「データ分析の基礎」「社会統計学I・II 」「保健統計学」等「情
報数学」「プログラミング概論」「情報ネットワーク論」等
データサイエンス専門応用
「社会調査実習I・II 」「心理学実験I・II 」「データ処理と
データ解析I・II」「プログラミング演習」「Webデザイン演習」等
科目の構成修了要件
本プログラムの授業科目群を履修した学生に
対し、取得した単位数に応じて
「データサイエンス(リテラシー)」
「データサイエンス(基礎)」
「データサイエンス」
の学修証明書を交付。具体的な交付要件につ
いてはデータサイエンス・プログラム学修証
明書交付要件を参照。
実施体制
【プログラムの企画・運営・改善】
・基盤教育センター
・基盤教育センター全学横断型教育小部会
【プログラムの自己点検・評価】
・SD・FD部会
・教務・共通教育部会
・進路・生活支援部会
・基盤教育センター
・基盤教育センター全学横断型教育小部会
福岡県立大学データサイエンス・プログラム
データサイエンス(リテラシー)学修証明書
データサイエンスに関する基礎的な知識・技能を学修した者
に与えられる。
【要件】
3年次修了時又は卒業時に次の条件をすべて満足した者。
• 別表Iに示す科目の中から合計2単位以上を取得
• 別表I、別表II、別表IIIに示す科目の中から合計8単位以上
を取得
• 上記単位取得科目の獲得GPの総和(累積GP)が16以上
データサイエンス(基礎)学修証明書
データサイエンスにおける基礎的な知識・技能を学修し、ま
たデータサイエンスを用いた基本的な調査分析の方法やICT の
利活用について学修した者に与えられる。
【要件】
3年次修了時又は卒業時に次の条件をすべて満足した者。
• 別表I、別表IIに示す科目の中からそれぞれ4単位以上を取得• 別表I、別表II、別表IIIに示す科目の中から合計18単位以
上を取得
• 上記単位取得科目の獲得GPの総和(累積GP)が36以上
データサイエンス学修証明書
データサイエンスにおける知識・技能を学修し、またデータ
サイエンスを用いて実践的な調査分析の方法、問題解決等に
活用する方法について学修した者に与えられる。
【要件】
3年次修了時又は卒業時に次の条件をすべて満足した者。
• 別表I、別表II、別表IIIに示す科目の中からそれぞれ4単位
以上を取得
• 別表I、別表II、別表IIIに示す科目の中から合計30単位以
上を取得
• 上記単位取得科目の獲得GPの総和(累積GP)が75以上
数学概論統計学情報科学
情報処理の基礎と演習(※(注記)) 情報処理演習I(※(注記)) 情報処理演習II
情報処理応用演習
データ分析の基礎社会統計学I 社会統計学II
心理学統計法保健統計学疫学
情報数学プログラミング概論データベース論
マルチメディア論情報ネットワーク論現代社会論B(情報社会論)
現代社会論C(情報社会と法) 情報検索システム論個人情報法制
地理情報システム論
社会調査法社会福祉調査法保健社会調査論
心理学研究法社会調査の設計地域社会分析法C
心理学実験I 心理学実験II 社会調査実習I
社会調査実習II 看護研究公衆衛生看護アセスメント論I
公衆衛生看護アセスメント論II データ処理とデータ解析I データ処理とデータ解析II
Webデザイン演習看護情報学情報ネットワーク演習
プログラミング演習
福岡県立大学データサイエンス・プログラム学修証明書交付要件
別表I データサイエンス共通基礎科目
※(注記)「情報処理の基礎と演習」は人間社会学部必修科目、「情報処理演習I」
は看護学部必修科目
別表II データサイエンス専門基礎科目
別表III データサイエンス専門応用科目
福岡県立大学データサイエンス・プログラム実施体制
企画
運営
自己点
検・評価
改善
基盤教育センター
全学横断型教育小部会
基盤教育センター
全学横断型教育小部会
基盤教育センター
全学横断型教育小部会
SD・FD部会
教務・共通教育部会
進路・生活支援部会
基盤教育センター
全学横断型教育小部会
プログラムの履修・修得状況
本プログラムの授業科目群を履修した学生に対し、取得した単位に応じて「データサイエンス(リテラシー)学修
証明書」「データサイエンス(基礎)学修証明書」「データサイエンス学修証明書」の3種類の学修証明書を交付し
ています。令和4年度からデータサイエンスのリテラシーレベルを学修した者に「データサイエンス(リテラシー)学
修証明書」の交付を開始し、令和4年度終了時での3種類の学修証明書のいずれかを取得した学生は155名に
大きく増加しました。令和5年度終了時でのプログラムの履修率は100%に達しています。
SD・FD部会において実施している授業アンケートを分析しました。
1. 学修成果の評価
「この授業は、授業到達目標が達成できる学習効果の高い授業でしたか」という質問項目について、
• データサイエンス共通基礎科目群の平均は約3.6(※(注記))(100点換算で約90点)、
• データサイエンス専門基礎科目群の平均は約3.5(※(注記))(100点換算で約87.5点)、
• データサイエンス専門応用科目群の平均は約3.6(※(注記))(100点換算で約90点)
でした。以上のことから、学修成果は高いと考えられます。
2. 学生の授業内容理解度の評価
「この授業は、総合的に満足できるものでしたか」という質問項目について、
• データサイエンス共通基礎科目群の平均が3.6(※(注記))(100点換算で約90点)、
• データサイエンス専門基礎科目群の平均が3.5(※(注記))(100点換算で約87.5点)、
• データサイエンス専門応用科目群の平均が3.5(※(注記))(100点換算で約87.5点)
でした。以上のことから、学生の授業内容の理解度は高いと考えられます。
※(注記) 「そう思う」「どちらかといえばそう思う」「どちらかといえばそう思わない」「そう思わない」の4段階で点数化
今後も引き続き授業の改善に努め、より良いプログラムを提供して参ります。
基盤教育センター全学横断型教育小部会
福岡県立大学データサイエンス・プログラム
令和5年度自己点検・評価結果