抄録
数理･データサイエンス･AI教育プログラムの認定制度におけるプラス選定の制度に注目し，具体的にどのような取組がプラス選定に相応しいと評価されているのか，その傾向を明らかにするため，2022年度のリテラシー・応用基礎各レベルの選定に係る申請書の記載内容を分析した．その結果，リテラシーレベルにおいては，2021年度と同様に，地域や産業界，他大学と締結した協定や連携の枠組の下で推進される地域連携・産業界連携の取組が評価される傾向にあった．応用基礎レベルにおける学校単位の申請については，必ずしもリテラシーレベルと差別化した取組が求められているのではなく，教育プログラム全体としての先導的な取組に対し，その進捗状況に応じてリテラシーレベルプラス，応用基礎レベルプラスの順に選定される傾向がみられた．また，学部単位の申請に関しては，中～小規模校からの申請が選定される傾向があった．この要因として，学部単位の申請の仕組みが，学校単位での申請が困難な大学等からの申請を想定したものであり，学部単位で実践可能な取組の規範を示すものとしてプラス選定が位置付けられている可能性がある．
