自己への深い気づきを得る教育

置き換えのきかない固有な存在である「自己」への深い気づきを得る自己の確立群の科目により、いま、自分はどこにいるのか、自身の位置とアイデンティティを確認することを学習の基盤に置いています。

一人ひとりの学生に最適な少人数・習熟度別クラス編成

少人数制なので、授業で先生に気軽に質問ができ、自分の意見を発信する機会も豊富にあり、伝える力や聴く力が磨かれます。英語必修科目は、英語習熟度別のクラス編成。一人ひとりにあった進み方で着実に成長します。

オリエンテーションの徹底

入学時のオーバーナイトを含むオリエンテーション、その他ガイダンス等を通して、各年次の目標や学習内容を確認し、学科目履修のサポートをします。

アカデミックアドバイザー制度

大学4年間、アカデミックアドバイザーの教員が定期的に面談し、担当する学生一人ひとりの英語力、学習達成度や目標に合った科目履修ができるようにアドバイスします。

 

自己の発見

「自己を知り、自己を確立する」ことをねらいとする本学独自の科目です。母語以外の言語を学ぶ人として、他者とのかかわりや世界とのかかわりの中でしっかりと生きていく「わたし」として、大切な基盤となる学びです。
1年次必修科目「自己の発見I」と、学外で行う選択科目「自己の発見II」があります。

自己の発見I

1年生全員が受ける「自己の発見 I」は、哲学・人間関係学・教育学・社会学という4つの分野から、講義や体験的な学習によって「自分」を見つめ、自己への気づきと理解を深めていく授業です。

自己の発見II

プログラムの概要

体験学習法に基づいた実習のなかで自己点検やグループでの作業、そして分かちあいによって自己への気づきを深め、<いま、ここ>にいる自分が、考えていること、感じていること、しようとしていることを味わい、それを他者と分かちあうことをとおして自己の発見を進める。

プログラムの構成

対象 「自己の発見Ⅰ」(大学・短期大学)を履修した、または履修中の学生
期間 冬季休暇中3泊4日
実施地 あうる京北(京都市右京区)
費用 16,000円程度(宿泊費・食事代 実費)

プログラム内容

自己理解を深める授業です。「自分とは何者か」「他者は自分をどのようにとらえているか」を自己点検やグループでの作業や分かちあいによってさぐり、自己への気づきを深めます。授業は講義形式ではなく、体験学習法にもとづいた実習を中心に進めます。自己への気づきは、自己との対話だけでなく、他者との関わりの中で実現するのです。実習の中では、自分が<いまここ>で考えていること、感じていること、しようとしていることを味わい、それを他者と分かちあうことによって気づきが深められます。自分が大切にしている価値(考え)、自分の感情、自分の欲求・意図などに目をむけ、自らの選択によってそれらが形成されていることを確認します。そして、自己開示やフィードバック、傾聴と自己表現の試みを重ねて、自分らしい自分、生き生きとした自分を発見し、その自分を尊重するあり方を学びます。

応募資格

「自己の発見Ⅰ」(大学・短期大学)を履修した、または履修中の学生

リーダーシップトレーニング・ビッグシスター制度

不安な気持ちを抱えて入学する新入生に入学式前からピアカウンセラー※1的な役割を担うビッグシスターと呼ばれる学生のグループがあります。このビッグシスターになるために受けるのが「リーダーシップトレーニング」(リートレ)で、1971年から長く続いてきた課外プログラムです。リーダーになる訓練ではなく、「いま、ここ」を大切にして、他者(ひと)とのかかわりや支え合いの意味を発見してゆく体験学習です。人間関係訓練で用いられる体験学習法などを通して、真の援助関係を作り出すために以下のような体験を重ねていきます。

  1. 人の話や気持ちをよく理解すること
  2. 自分の考えや気持ちを率直に表現すること
  3. 他者との関係に気づくこと

(※1)「ピア」とは「同じ立場の仲間」という意味で、つまりピア・カウンセラーとは、相談者と同じ心、経験者(当事者)として話を聞き、相談者の心の支えになろうとする人たちのことです。

実施期間

毎年3月下旬ごろ、大学内で2日間の準備プログラムを行います。その後、学外の施設を借りて3泊4日の宿泊プログラムを実施します。

参加するための資格・条件

このリーダーシップトレーニングに参加するには、以下のことを義務付けています。

  1. 本学在学生であること
  2. 学年は問いません
  3. 宿泊プログラムを含めた全日程に参加できること

ビッグシスターにはこのプログラムに参加しないとなれませんが、参加した学生全員がビッグシスターにならなければならない訳ではありません。応募者が多数の場合は抽選となります。

プログラム内容

プログラム内容の詳細については、次年度に参加する学生に新鮮な気持ちで体験してもらうため、内容はお知らせしていません。毎年の参加者も「プログラムの内容はこの場を離れて語らない」という約束を忠実に守って、現在まで長く続いています。

リトリート

大学生活に慣れてきた頃の6月に行っている課外プログラムです。リトリート(Retreat)という言葉には、いったん退くという意味があります。入学から約2か月、大学の課題や日常生活などで慌ただしく過ごす毎日。慣れてくるとともにちょっと疲れを感じる頃かもしれません。めまぐるしい日常から一時撤退し、少しの間ゆったりと過ごしましょう。友達と語り合い、聖書の言葉にふれながら静かに自分を見つめ直すひとときによって、生きる力に満ちた自分を回復する場です。

英語スキル診断テストの実施

入学当初より定期的に「英語プレースメントテスト」と「TOEIC-IP」を実施しています。Reading, Listeningなど英語学習領域ごとの英語力を明らかにして、学生が自分自身の英語運用力を把握でき、その向上をはかれるようにしています。TOEIC対策として選択の授業や集中セミナーなどがあり、また、学習サポートセンター(SASSC)では個別サポートが受けられます。

TOEIC集中セミナー

プログラムの概要

TOEIC集中セミナーは、目標点に到達するために3~4日間の短期集中で行う学習トレーニングです。このトレーニングで身につけた攻略法や学習法をもとにSelf Study Planを立てて、さらに英語力をつける自主学習に取り組んでください。

プログラムの構成

定員 大学・短大合わせて70名程度(最小催行人数は10名)
期間 2月中旬 セミナー終了後に学内でTOEIC-IPテスト実施
実施地 大阪女学院大学・短期大学

プログラム内容

「語法・文法」と「速読・読解」を演習の中心に据え、併せてリスニング能力の向上をめざします。

応募方法

募集期間中にwebで申込手続きを行う。

学習サポート(SASSC)

学習における困難や問題を解決するため、また、より発展的な学習ができるようサポートする「Self Access & Study SupportCenter」、略称 SASSC(サッシー)です。英語ネイティブスピーカーの教員や専属のスタッフが個別指導でサポートします。室内にはフリースペースもあり、課題作成やプレゼンテーションの準備などに多くの学生が利用しています。

学習サポート

図書館の活用

図書・雑誌、電子リソース(データベース、電子書籍、電子ジャーナル)など多様な資料を揃え、学生の学習・研究活動をサポートする施設です。図書館は、学生の学びをサポートすると共に、自ら情報を入手する力をつけるための利用指導にも力を入れています。

大阪女学院図書館

教職課程

大阪女学院大学は、一人ひとりの学生にしっかり学ぶ時間と機会が与えられる少人数制と、英語力を養いつつ学びを進められるシステムで、教員になる夢を応援しています。

取得できる資格

  • 中学校教諭一種免許状(英語)
  • 高等学校教諭一種免許状(英語)

教職課程

日本語教師養成プログラム

日本語教員とは、日本語を母語としない人に対して日本語を教えることを仕事とする人をいいます。日本語教員になるためには、大学・大学院の日本語教員養成課程を修了する方法や日本語教員養成研修実施機関で420時間の養成講座を受講する方法があります。大阪女学院大学には、「日本語教員養成プログラム」があり、日本語教員に求められる専門的な知識や技能を習得できます。修了すると大学独自の修了証が授与されます。

対象

国際・英語学部(短期大学は除く)

外国人児童・生徒への理解・対応に必要な日本語教育の知識を身に付けることで、教育現場での即戦力・実践力が期待されます。(教職課程の履修が必要です)

日本語教師養成プログラム

 

Wilmina AI Data Science Literacy Program

大阪女学院大学では、数理・データサイエンス・AI教育は次世代を担う学生には不可欠であると考え、2022年度以降入学生全員を対象とした「Wilmina AI Data Science Literacy Program」を行っています。 本プログラムは、2023年8月に文部科学省「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)」として認定されました。

認定の有効期限:令和10年(2028年)3月31日まで

 

本プログラムで身に着けることのできる能力

  • AI・データサイエンスの必要性を説明できる。
  • 社会で活用されているデータ・AI活用の事例を例示できる。
  • どのような思考方法で数理・データサイエンスを扱うか説明できる。
  • データ・AIを扱う上での留意事項を説明できる。
  • 代表的な数理・データサイエンスの技術とその利点・欠点を概説できる。

構成科目と修了要件

プログラムを構成する唯一の授業科目「AI・データサイエンス基礎(2単位)」を修得すること

授業科目「AI・データサイエンス基礎」

開講状況

2022年度より「AI・データサイエンス基礎」を2022年度以降入学生には全学生必修科目、2021年度以前入学生には選択科目として開講

実施体制(組織と役割)

  • カリキュラム統括部長:運営責任者
  • カリキュラム統括部:プログラムの改善・進化
  • 授業科目担当者/事務局 教務・学生課:プログラムの自己点検・評価

プログラムの自己点検・評価