数理・データサイエンス・AI教育の紹介

数理・データサイエンス教育への北海道大学の取組み
北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター
副センター長１．はじめに大鐘武雄

２．学部教育プログラム

すでに数理・データサイエンス・AI教育の意義

政府の「AI戦略2019」（2019年６月策定）にはご理解のことと思います。本学では、数理的思て数理・データサイエンス・AI教育に関し、大考および、データを分析し活用する能力を用いて学・高専卒業者全員に必要なレベル（リテラシー社会における諸問題の解決や、新しい課題の発見、レベル）と、大学・高専の半数程度の学生に必要そして、データから価値を生み出すことができるなレベル（応用基礎レベル）などの段階に分け、人材を育成することを目的として、数理・データ修得すべき目標を示しました。これを受けて、数サイエンス・AI教育プログラムを策定しました。

理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシア

このプログラムは、現在も、数理・データサイエ

ム[3]は、各大学・高専にて参照可能な「モデルカンス教育研究センター（MDSセンター）とともリキュラム」として、2020年４月に数理・デーに発展を続けています。

タサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカ

幸いなことに、数理・データサイエンス・AI教リキュラム[4]を、2021年３月には数理・データサ育に関する取組みに対し、文部科学省「数理・デイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュータサイエンス・AI教育プログラム認定制度」にラム[5]を策定・公開しました。同拠点コンソーシ

おいて、2021年度に認定教育プログラム（リテアムの拠点校の一つである本学は、カリキュラムラシーレベル）プラスを 、2022年度には認定教策定に関わるとともに、このモデルカリキュラム育プログラム（応用基礎レベル）プラス の認定に合致するように教育プログラムを策定しました。

を受けることができました。本稿では、これらの本学における数理・データサイエンス・AIに関認定を受けることとなった教育プログラムと、そする学部教育プログラムは、一般教育プログラム、れを支えるいくつかの取組みや、最終的な人材育専門教育プログラム、実践教育プログラムの３つ成までシームレスに繋げる仕組みについて簡単にに分けられます（図１参照）。以下にこれら３つ紹介いたします。のプログラムを簡単に説明いたします。

[1]

[2]

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図１ 学部教育プログラムの全体概要

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介（１）一般教育プログラムの段階で学ぶことが大切と考えています。

一般教育プログラムは、前述のモデルカリキュ

一般教育プログラムは、必修１科目を含む９科ラム（リテラシーレベル）に該当します。その主目から４単位以上を修得すると修了となり、令和眼は、文系理系を問わずあらゆる専門に必要な数元年度から令和３年度までに約6,000名が修了し理・データサイエンス・AIの基礎力を身につけるました。本学では、修了者のうち希望者に修了証ことにあります。学部１年生を対象とし、全学教を交付しています。

育科目中の９科目を、このプログラムに充てています。中でも情報学Ⅰは必修科目であり、文系理系すべての学生が、数理・データサイエンス・AI教育に触れるように設計されています。

（２）専門教育プログラム
専門教育プログラムは、モデルカリキュラム（応用基礎レベル）に合致するよう設計されてい具体的には、主に統計や数理基礎を学ぶ科目とます。モデルカリキュラム（応用基礎レベル）でして、線形代数学Ⅰ、 線形代数学Ⅱ、 入門線形は、データサイエンスおよびデータエンジニアリ

代数学、 微分積分学Ⅰ、 微分積分学Ⅱ、 入門微ングの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、分積分学、 統計学を開講し、主にデータの取扱データから意味を抽出し、現場にフィードバックいやアルゴリズムなどを学ぶ科目として情報学するための方法を理解するとされています。本学

Ⅰ、 情報学Ⅱを開講しています。前半の科目にでは、文系理系を問わず多様な専門分野で必要とついては、皆さんも様子がわかるかと思いますのされる数理・データサイエンス・AIのスキルを身で、後半の科目について少し説明させて頂きまに付けることで、自身の専門分野を強化できるよす。

う、分野横断型の科目群（2022年度117科目）

情報学Ⅰは、前述の通り１年生全員の必修科目が各学部から提供されています。これにより、履であり、文系と理系の多様な学生が受講するため、修者のキャリアデザインや、社会が求める専門性

数理・データサイエンス・AIに関する非常に基礎に合わせて、必要なスキルを選択的に修得するこ的な内容を基本としています。前半部分では、情とが可能です。

報倫理・情報セキュリティ等、情報社会に関わる

なお、学生が出口イメージを掴みやすいよう、基礎知識から、マークアップ言語や表計算ソフト各科目を大きく３つの科目群：生命分野科目群・を用いた問題解決例を学びます。後半部分は、数数理分野科目群・社会分野科目群に区分しまし理・データサイエンス・AIの代表的なツールであた。また、各科目群は基礎コースから発展コースるPythonについて学びます。基礎的な内容とはいに進む形式となっており、一般教育プログラムもえ、特に文系は初めて取り組む学生も多いと思わ含めると、数理・データサイエンス・AIの基礎かれます。そのため、Pythonプログラミング演習のら応用までシームレスに修得できる構成になって進捗状況をリアルタイムにチェックするシステムいます。

を導入しました。これについては、後ほど説明し基礎コースは、一般教育プログラムを修了したます。一方、理解度の高い学生には、少し高度な上で、基礎コース科目から６単位以上を修得する演習課題も用意し、レベルに応じて学習できるよことが修了要件となっています。ただし、数理・う工夫されています。

データサイエンス・AIを十分に修得した人材であ

情報学Ⅱは、情報科学の基礎となるハードウェア・ソフトウェアおよびネットワークのしくみをると認定する目的で、要件に参入できる単位のGPに3.0以上という制約を設けています。

学ぶとともに、数理・データサイエンス・AIが社発展コースは、基礎コースを修了した上で、応会問題解決に役立った実例を学ぶ内容になってい用コース科目から６単位以上を修得することが修ます。特に後半の社会実装に関しては、地方自治了要件となっています。要件に参入できる単位の体や産業界から講師を招いて、学生に最新の活用

GPは同じく3.0以上としています。

例を紹介して頂いています。詳細な技術内容は理解できなくても、数理・データサイエンス・AIが社会の問題解決に必要不可欠であることを１年生

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介たスキルを養成することを目的としています。学（３）実践教育プログラム
モデルカリキュラム（応用基礎レベル）では、部生向け専門教育プログラムと同様に、三つの科課題解決型学習を効果的に取り入れることが推奨

目群：生命分野科目群・数理分野科目群・社会分されています。本学の実践教育プログラムは、主野科目群に分かれ、37科目が提供されています。に卒業研究に取り組む学生を対象に、数理・デー

もう一つのDS応用科目は、数理・データサイ

タサイエンス・AIを専門とする教員が個別指導をエンス・AIの社会問題解決の際に必要となる社会行う課題解決型学習です。全学を対象とした希望展開力やコミュニケーション力の基礎を養成する

調査とエントリー審査を経て、選抜された受講生ことを目的とし、プロジェクトマネジメント特論と教員とのマッチングを行い、学生の研究テーマや科学技術コミュニケーション特論、科学技術政に合わせたオーダーメイド型プログラムとなって策特論などで構成されています。

います（図２参照）。学生の専門性に数理・デーどちらの科目もエントリーの必要はありませタサイエンス・AIを掛け合わせることで、専門分ん。それぞれ４単位以上の修得で修了となります。

野と数理・データサイエンス・AIのダブルメジャ希望者には修了証が発行されます。

ーを促進できると考えています。
（２）データサイエンス実践力養成プログラム
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このプログラムは、企業や地方公共団体から提供される課題、あるいは修士論文研究等をテーマ੐଑ઇ৩ୖ਻‫୹઀ॱشॹ؞‬৾েਯ৶‫ॱشॹ؞‬१ॖग़থ५‫؞‬$,॑௧୅
धघॊઇ৩にしたPBL（Project Based Learning）演習を行い、実社会で解決すべき課題を体験するとともに、社会問題解決に向けた数理・データサイエンス・AIग़থॺজ‫ش‬੐଑ఊവ৏पঞএ‫ॺش‬଻શ੐଑ঐॵॳথॢ

実践力を育成することを目的としています。これに加えて、プレゼンテーションに関する指導も行ਯ৶‫ॱشॹ؞‬१ॖग़থ५ઇ୘ଢ଼஢७থॱ‫ش‬い、研究成果を社会に展開するための発想力や、図２ 課題解決型学習専門分野が異なる研究開発者や市民に伝えるため３．大学院教育プログラムのコミュニケーション力の養成も行っています。
このような企業・地方公共団体連携型PBLを修「AI戦略2019」において、大学・高専の最終了した優秀な学生の中から、企業や地方公共団体的な目標は数理・データサイエンス・AIのエキスとの共同研究に参画する学生が現れることを期待パート人材を輩出することです。学部教育からエしています。そして、できるだけ共同研究機会をキスパート人材育成へシームレスに展開するため設けてシームレスに人材育成を進めたいという目に、大学院生向けの教育プログラムも構築しまし的から、産学連携型人材育成プログラムも用意さた。学部教育プログラムの専門教育プログラムとれています。これについては、「５．」で説明いた実践教育プログラムの同様の構成となっていまします。

す。以下ではそれぞれについて簡単に説明します。
（１）データサイエンス基礎力養成プログラム

４．学生の学びサポート
前述の一般教育プログラムは、基本的に文系理このプログラムは、文系理系を問わず、多様な系問わず１年生全員が履修する情報学Ⅰを必修科専門分野で必要とされる数理・データサイエン目としています。１学年約2,600名がPythonプロス・AIスキルを大学院で学び、自身の専門を強化グラミング演習を効果的かつ効率的に学べるよすることを目的としています。提供科目は目的にう、MOOC（Massive Open Online Course）とし合わせて大きく二つの科目群に分かれています。て北海道大学数理・データサイエンス教育プラッ

専門教育科目は、各分野においてデータサイエトフォーム（MDSプラットフォーム）を整備しンスのスキルを養成する科目群であり、個々のキャリアデザインや、社会が求める専門性に合わせました。
MDSプラットフォームは他のシステムとの認JUCE Journal 2022年度 No. 2 25

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

証連携機能や利用者管理機能等を有しており、後の進捗状況や理解度をリアルタイムに把握するこ

述するように他機関からの利用も可能です。このとが可能となり、学生毎にきめ細やかな指導を行プラットフォームで提供しているPythonプログラえるようになりました。

ミング演習は、情報学Ⅰの講義でも使用されておもう一つのMOOCとして、一般教育プログラムり、文系理系問わず、Pythonに初めて触れる学生に含まれている線形代数学や微分積分学などの数の導入学習に活用されています（写真１）。

理基礎科目の教育支援システムであるHokudai
Mathematics WeBWorK [6]を整備しました（図４参照）。いつでもオンラインで学べる数学ドリルにより、復習や予習などの独習を広くサポートしています。

写真１ Pythonプログラミング演習教室の例

ここで特に紹介したいのが履修状況の分析ツールです。文系から理系まで広い範囲に亘る学生が

図４ Hokudai Mathematics WeBWorK受講するため、演習の進捗状況に個人差が大きいことが予想されました。大きく遅れをとってしま

教育コンテンツの整備という観点では、放送大った学生は教員の手厚いサポートが必要です。一

学におけるモデルカリキュラムに準拠した講義科方、多数の学生が受講している状況では、その様目中、リテラシーレベルに該当する「データサイ子から進捗状況を把握することは非常に困難でエンス基礎から応用」に２コマの講義を提供してす。そこで、学生の習熟度を評価・分析可能ないます。さらに、放送大学との共同研究により、「履修データ分析ツール」を独自に開発しました

全47番組の動画向け英語字幕を開発し、前述の（図３参照）。これにより、教員は全ての受講学生MDSプラットフォームで公開しています。また、ୖ਻ੲਾ৾েੲਾ

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図３ 履修データ分析ツールのイメージ

26 JUCE Journal 2022年度 No. 2

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介

Pythonプログラミング演習だけでなく、2021年ることができました。また、後述するように、北度にはRプログラミング演習も導入されました。

海道という広い範囲に点在する大学・高専などかリテラシーレベルのモデルカリキュラム「基礎」

らも、容易に受講できたことから、これらのシスに対応する「原理がわかる信号処理」（共立出版）

テムが、距離や各種制限によらず効果的な教育支も出版しています。

援を達成したことは大きな成果といえます。

最後に紹介するのが、学生への個別サポートプ

なお、成績分析などの教学IRを担う運営組織でログラムです。教員が学生からの質問や相談に応ある総合IR室と連携し、プログラミング能力と語じるラーニング・サポートを実施しています。

学科目との成績の相関について、数値エビデンス

MDSセンター内に設置されているラーニングコで分析する体制を構築しており、運営組織と教育モンズ（写真２）での対面相談に加え、オンライの現場のシームレスな接続を、国内でも先進的にン会議ツールoViceを活用した仮想ラーニングコ実現しています。

モンズでの相談も行っています。Pythonプログラ

最後に、数理・データサイエンス教育強化拠点

ミング演習などやMDSセンターで実施した「数コンソーシアム内データベース分科会の令和３年

理・データサイエンス・AIセミナー」に関する質度までの成果の一つとして、実データが27個公問だけでなく、自分の研究にPythonを活用する方開されています[7]。数理・データサイエンス・AI法や、AIに関する話題など、データサイエンスにの実社会応用の入り口として、ご利用頂ければ幸広く関わる質問・疑問を解決するお手伝いをしていです。

います。

５．地域連携・産業界連携
本学は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの拠点校の一つです。東北ブロックの代表校が選定されるまでは、北海道・東北ブロックの代表校として、89校にMDSプラットフ
ォーム上Pythonプログラミング演習を提供しました。
特に北海道内の大学や高専に対しては、北海道データサイエンスネットワークを設立・運営し、
写真２ ラーニングコモンズの様子

参画機関にデータサイエンス教育のノウハウのみならず、MDSプラットフォームと教育コンテンツを提供して、各機関のデータサイエンス教育実施を支援しています。

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図５ 仮想ラーニングコモンズ

前述のMOOCや仮想ラーニングコモンズなど、オンラインシステムを整備したことにより、コロナ禍の中でも学生の学びを止めることなく実施すਨৄੵ঵প৾౳ਆୢఐপ৾౳ਆৈ௧ਨਲ੊প৾ ఝઁႛਓপ৾૸ୃఐ৾ૼ୒প৾၀৵ฝৈ௧஼ူੵ঵প৾Ⴢଡ଼ৈ௧मऒटथ౞ਟপ৾ၽைৈ௧

図６ 北海道データサイエンスネットワーク

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介

また、産学連携型人材育成基盤「北大モデル」

くの人材を社会に輩出することが求められていまによる人材養成プログラムの一つに、「データ関す。今後、学生の学びやすい環境をさらに整える連人材育成プログラム（D-DRIVE）」が採択されことで、数理・データサイエンス・AIの重要性をています。これにより形成された産学コンソーシ理解し、一般教育プログラムから専門教育プログ

アムで実施された共同研究では、博士課程学生がラムやその先へと進む学生を今後ますます輩出すリサーチアシスタントとして雇用されながら実社ることが最も重要であるといえます。

会での課題解決に数理・データサイエンス・AIを本学の教育プログラムは開始されてから４年目応用するという実践的スキルの修得が行われていを迎えました。少しずつ進化をしているとはいえ、ます。このような仕組みは、モデルカリキュラム

学内においても、また、他大学との連携においてに基づいた教育プログラムを修了した学生の出口も、まだ把握しきれていないニーズがあると思いの一つになっており、導入から実践までシームレます。2022年度からは拠点コンソーシアムの体スな教育・育成環境が整っています。

制が変わり数理・データサイエンス・AI教育強化「AI戦略2019」で重要視されている社会実装拠点コンソーシアムとなりました。拠点校・特定の課題解決を学ぶ上で、このようなコンソーシア分野校・連携校も着実に増加しています。本学にムは重要な役割を果たしています。本学の教育プとって、このコンソーシアムでさらなる教材・プ

ログラムは企業や地方自治体からも高く評価さログラムの充実を図ることはもちろんのこと、興れ、札幌市・ニトリ・本学の連携協定に基づき、味を持たれている大学・高専への宣伝や、隠れた

令和元年８月にデータサイエンス教育研究に関連ニーズの把握など、取り組むべき課題は多いと思する寄附講座「ニトリみらい社会デザイン講座」います。数理・データサイエンス・AI教育強化拠が設置されました。令和３年３月にはニトリ、本点コンソーシアムの拠点校として、また、北海道学、札幌市、北海道の４者協定が締結されているブロックの代表校として、今後も数理・データサなど、地域連携・産業界連携にも積極的に取り組イエンス・AI教育の充実に努めます。

み、また、順調に発展しています。
企業人材の学び直しやリスキリングも、数理・データサイエンス・AI教育の大きな役割の一つと考えています。企業が求める数理・データサイエ
ンス・AIに関するスキルセットを整理して、研修コンテンツを設計し、MDSプラットフォームを利用したオンライン研修も行っています。

６．終わりに以上、本学における数理・データサイエンス・AI教育について簡単に説明いたしました。筆者は
令和４年４月から数理・データサイエンス教育・研究センターの一員となりましたので、先人たちの成果をできるだけ記載したつもりです。不十分な点がありましたら、どうぞご容赦ください。
昨年度の認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラス認定に引き続き、認定教育プログラム（応用基礎レベル）プラス認定を受けたことは、本学の教育プログラムや関連する取組みが高く評価されたと素直に喜ばしく思います。ただし、これらの認定プログラムは教育の質を担保するだけでなく、「AI戦略2019」で目標とされる極めて多28 JUCE Journal 2022年度 No. 2

参考文献および関連URL[1] 令和３年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定・選定について
https://www.mext.go.jp/content/20210804mxt_senmon01-000016191_2.pdf[2] 令和４年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定・選定について
https://www.mext.go.jp/content/20220824mxt_senmon01-000188414.pdf[3] 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html[4] モデルカリキュラム （リテラシーレベル）
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html[5] モデルカリキュラム （応用基礎レベル）
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html[6] Hokudai Mathematics WeBWorKhttps://webwork.sci.hokudai.ac.jp[7] 教育用データ提供システム
https://data.mdsc.hokudai.ac.jp