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前年度(2024年度分)の点検・評価項目
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●１．授業の方針や授業計画と実際の授業の内容及び授業目標の達成度
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語学系科目においては，4技能の統合的指導という基本方針を踏襲しつつ，本年度は「個別最適化された学習支援」を中核に据える。授業計画の段階から，LMSの小テスト機能を活用し，学生の理解度に応じて異なる学習パスを提示できるよう設計する。これにより，クラス全体の学力向上と，個々の学生の学習意欲の維持を図る。年度末の評価では，従来の客観テストに加え，学習プロセスと成果を記録したポートフォリオを評価対象とし，自己評価やピア評価の結果も加味することで，学習者自身の成長実感を含めた総合的な達成度を測定する。
専門科目であるゼミナールや特講では，データサイエンス教育の体系化を目標とする。前期にはデータハンドリングと可視化，再現可能な研究手法といった基礎技術を徹底して習得させ，後期には各自の研究テーマに基づいた応用分析（テキストマイニング，統計モデリング等）に挑戦する二段階構成の授業計画を立てる。実際の授業では，より実践的な分析プロジェクトを経験させ，分析レポートの完成度と，レポートにおける分析の妥当性，考察の独創性によって評価する。
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●２．（１）教育内容・方法の工夫
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教育方法の工夫として，本年度は学習者中心の環境構築をさらに推進する。語学系科目では，反転授業を基盤とし，対面授業では協働的な課題解決型学習（PBL）を展開する。具体的には，グループでのブレインストーミングや成果物の制作プロセスを可視化する。
ゼミナールと特講では，教育の透明性と再現性を徹底するため，授業で用いる分析コードやデータセットはすべてLMSなどを通じて配布・管理する。これにより，学生は教員の分析プロセスを追体験できるだけでなく，自身の試行錯誤の過程も記録として残することができる。この活動を通じて，単なるプログラミングスキルだけでなく，他者に伝わるドキュメンテーション能力や協働的な研究作法を習得させる。
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●４．学生による本学の授業評価アンケートの実施、分析、結果の活用状況
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教学システム内での授業評価アンケートを実施に加えて，LMSで収集したアンケート結果も含めて分析したところ，授業内容は⼗分理解されているようであった。一方で，小テストなどのスコアとは相関が見られない部分があり，補足説明を次回の授業で加えるなど，機動的なフィードバックを行うようにした。今後も，学生の学習満足度とエンゲージメントの最大化を図っていきたい。
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●５．公開授業の実施状況
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言語教育法特講を公開し、参観者は0人だった。
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●７．学生からの勉学（単位僅少学生への対応など）、生活、進路・就職などの相談への対応
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単位僅少学⽣への対応：卒業というひとつの⽬標を向けて，生活習慣にかかわる助言，履修科目の⾒直しや勉強⽅法の提案など，個々の状況に応じた⽀援を⾏なった。
進路‧就職⽀援の提供：学⽣たちが進路や就職にかかわる相談を受け，キャリアセンターでの相談など，利⽤を検討すべきリソースを紹介し，また，⾃⼰PRや志望動機を記した文書の添削などの⽀援も⾏なった。
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●９．学生の課外活動に対する支援（本学のサークルの部長・顧問としての活動）
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本学のサークルの部長・顧問として活動する機会はなかった。
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