応用基礎レベル：応用化学科

本校では，令和6年度より，応用化学科を対象とした「神戸市立工業高等専門学校 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)【応用化学科】」（以下，本教育プログラムとします。）の実施を行っています。

本教育プログラムの目的

本教育プログラムは，急速に変化する情報社会に対応するための数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を修得するとともに，実践的な能力の習得，および，自らの専門分野に応用できる高度情報人材の養成を目的とします。

本教育プログラムにより身につけることのできる能力：

本教育プログラム修了生は，リテラシーレベルの数理データサイエンスAIの基礎的素養に加え，グループワークや実習を通じて得られる実践的な技術を活用し，自らの専門分野に関わる地域社会の課題発見・解決能力，および，フィードバック能力を修得できます。

本教育プログラムの履修対象者

本教育プログラムは，令和4年度から実施されている「神戸市立工業高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」（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）にて認定済み)からの継続プログラムとして応用化学科においてのみ令和6年度から実施されています。そのため，履修対象者は，令和4年度以降に応用化学科に入学した学生となります。なお，転入学生や編入学生においては，本教育プログラムの履修対象者とはなりません。

本教育プログラムの対象科目と授業方法，および，授業内容

本教育プログラムの対象科目

本教育プログラム対象科目は，下表の通りです。履修対象者の項目でも説明した通り，令和4年度以降の入学生が対象となります。令和4年度以降入学の応用化学科の全学生は，本教育プログラムにおける対象科目が1年～4年次までの必修科目のみで構成されているため，本教育プログラムの対象科目を全て履修することが可能です。

表1．対象科目表(応用化学科 令和6年度)
対象科目 開講学年 単位数 必修・選択 区分
数学I 1年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
数学I 2年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
数学I 3年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
数学II 1年 4 必修 データ表現とアルゴリズム
数学II 2年 2 必修 データ表現とアルゴリズム
確率・統計 4年 2 必修 データ表現とアルゴリズム
情報基礎 1年 2 必修 データ表現とアルゴリズム
AI・データサイエンス基礎
AI・データサイエンス実践
情報処理Ⅰ 3年 2 必修 データ表現とアルゴリズム
情報処理Ⅱ 4年 2 必修 AI・データサイエンス基礎
AI・データサイエンス実践
修得単位合計 23

※1 情報処理Ⅱ（4年）については，令和7年度より本教育プログラムに合わせたカリキュラムに変更したため，令和7年度のシラバスを掲載しております。

※2 令和4年度入学以降の学生は、本教育プログラムにおける1年, 2年, 3年の内容に差は生じません。そのため，ここでは令和6年度の内容を記載しています。

※3【参考資料】
神戸市立工業高等専門学校履修規則第145号 別表第１（第２条第１項関係）一般科目（全学科共通）［2024年度以降入学者に係る教育課程］，別表第２（第２条第１項関係）専門科目（応用化学科）［2024年度以降入学者に係る教育課程］


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本教育プログラムの授業方法，および，授業内容

令和6年度の対象科目の授業方法と授業内容については，表1の科目名からリンクされているWebシラバス内に記載している通りです。

本教育プログラムの修了要件

本教育プログラムの修了要件は，卒業までに表1の対象科目を全て履修し，全ての単位を取得する必要があります。なお，本校を卒業するには，必修単位の単位を全て取得する必要があります。そのため，本校卒業する履修対象者は全て本教育プログラムを修了することとなります。

本教育プログラムの取組概要と改善・進化させるための実施体制

本教育プログラムの責任者を校長とし，教務委員会，応用化学科　学科会議，神戸市立工業高等専門学校自己評価委員会（以下，自己評価委員会），数理・データサイエンス・AI教育支援専門部会(リテラシーレベルの専門部会と同じもの：神戸市立工業高等専門学校総合情報センターが設置，以下，リテラシーレベル），数理・データサイエンス・AI教育支援部会(応用化学科教員から選出，以下，応用化学科)，および，授業担当者が連携し，本教育プログラムの策定，実践，点検，改善（PDCA)のサイクルを展開しています。また，本教育プログラムのPDCAの中に令和4年度から先行して行われている教育プログラム（リテラシーレベル）の組織を取り入れることで，先行している教育プログラムとも連携し，リテラシーレベルで身につけた数理・データサイエンス・AIの基礎的素養に加えて，グループワークや実習を通じて得られる実践的な技術を活用し，自らの専門分野に関わる地域社会の課題発見・解決能力，および，フィードバック能力を修得できる人材の育成を目指しています。

以下に実施体制，および，本教育プログラムの取組概要を示します。

本教育プログラムの実施体制


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本教育プログラムの取組概要


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プログラムの自己点検・評価

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，実施体制の図にも記載されているように，本校で行われている授業アンケートから応用化学科学科会議で分析・評価を行い，数理・データサイエンス・AI教育支援専門部会(リテラシーレベル)と数理・データサイエンス・AI教育支援部会(応用化学科)において改善案を作成します。最終的に，自己評価委員会において，実施体制にも記載した通り，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ます。

点検報告書一覧（授業アンケート評価，取り組み，および，分析結果）

本教育プログラムにおける対象科目の授業アンケートより，応用化学科会議による分析・評価結果と数理・データサイエンス・AI教育支援専門部会(リテラシーレベル)と数理・データサイエンス・AI教育支援部会(応用化学科)における点検報告書を以下にまとめます。

自己評価委員会における点検記録一覧（PDCAサイクル運用状況確認）

自己評価委員会における点検記録を以下にまとめます。

関係規則・規程

申請書類

  • 2025年5月申請予定