FD･SD活動
　教育開発セクションでは、FD･SD活動を推進しています。FD（Faculty Development）とは、教員が授業内容・方法を改善し向上させるための組織的な取組みのこと、SD（Stulff Development）とは、大学教職員を対象とした大学運営に必要な知識・技能の習得とその能力・資質を向上させるための取組みのことです。
　
◎これまでの「FD・SD研修」実績
　令和５年度
　令和４年度
　令和３年度
　令和２年度
　令和元年度
　
　
授業評価アンケート
　授業評価の実施は、本学の自己点検・評価に一環として、学生の視点から見た授業内容・方法に対する意見や学生自身の授業に対する姿勢を調査し、それらを本学の授業改善に資するとともに、授業に対する学生の参加意識を高めることを目的としています。
　さらなる授業改善のため、教員一人ひとりが学生の評価に向き合い、自身の授業を振り返る機会を持ち続けられるよう、本調査の集計結果を教員個別にフィードバックする際に合わせて、教員振り返りアンケートを実施しています。
　
◎これまでの「学生による授業評価アンケ―ト」実績
　令和５年度（前期／後期）
　令和４年度（前期／後期）
　令和３年度（前期／後期）
　令和２年度（前期／後期）
　令和元年度（前期／後期）
　
　
ベストティーチャー賞
　教員の意欲向上並びに教員の教育方法及び教育技術の向上を図り、より優れた教育を推進するため、教育実践に顕著な成果をあげた教員（各学部1名）にその功績を表彰する制度です。
　
◎「ベストティーチャー賞」歴代受賞者一覧 　令和3（2021）年度以降掲載

　
入学前教育（リメディアル教育）
　入学前教育（リメディアル教育）とは、大学教育を受ける前提となる基礎的な知識等についての教育を言います。高校での学びから大学での学びへスムーズに移行できるよう、主に入学予定者を対象に、スマートフォンやパソコン、タブレット等を使って学習する「作大・作短eラーニング」を実施しています。
　
◎作大・作短eラーニング
　ベーシックコース　　スタンダードコース
　
　
作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
　作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラムでは、データサイエンス及び AI の基礎的な知識を習得し、数理・データサイエンス・AI を日常の生活、仕事等の場で使いこなすことが出来る基礎的な素養を身に付け、Society 5.0 の社会に必要とされる人材を育成します。
　
　「作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」はこちらから
　
　
作新学院大学 ティーチング・ポートフォリオ
　作新学院大学におけるティーチング・ポートフォリオとは、本学及び学部学科等の教育理念等（３ポリシー）を踏まえ、教員が自らの教育活動について、以下の項目に基づいて記載しています。記載にあたっては、教育理念から成果までに関する自己省察を伴うものとし、必要に応じてそれらを裏付ける根拠資料（エビデンス）を示すものとします。
　
項 目
〈1〉責 務（何を行っているのか）
〈2〉理 念（どのような考えに基づいて行っているのか）
〈3〉方 法（その考えをどうやって実現しているのか）
〈4〉成 果（その方法を行った結果、どうなったか、どうだったか）
〈5〉目 標（今後どうするか）
　
　「作新学院大学 ティーチング・ポートフォリオ」はこちらから