提出 期 限： 令 和６ 年 ４月 １６ 日(火)提 出 先：学 務 課教 育 企画 グ ルー プ

令和５年度全学共通教育についての自己点検・評価報告書（教育部会用）
教育部会名
部会長名／作成者名

データサイエンス教育部会
山田明／山田明概要（2 ページ）（１）組織・運営について＜部会構成、実施体制など＞
2024 年 1 月 1 日現在においてデータサイエンス教育部会は、25 名の教員により構成されている。教員の所属部局は、数理・データサイエンスセンターを中心にして、工学研究科、理学研究科、経済学研究科、経営学研究科、人間発達環境学研究科、国際文化学研究科、都市安全研究センター、システム情報学研究科、DX・情報統括本部および大学教育推進機構の専任教員で構成されている。
データサイエンス教育部会では、神戸大学の全学共通教育におけるデータサイエンス教育を実施するにあたり、部会長を中心としてデータサイエンスセンター3 名、理学研究科 2 名、経済学研究科 1 名の幹事により構成される幹事会が全体の統括・運営にあたっている。また、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」との関連が深いことから、数理・データサイエンスセンターにおいて設置している「数理・データサイエンスセンター教務専門委員会」と連携しながら運営している。
教育部会の設置が比較的あたらしいことに加え、新型コロナウィルスによる感染症拡大によって遠隔講義への切り替えが必要となったこと、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI プログラム認定制度」の採択などがあり、必要に応じて適宜幹事会を開催して運営している。ここで、データサイエンス教育部会は、教養教育院の下に組織されており、神戸大学全体のバランスを取りながらカリキュラム構成を実施している。一方、数理・データサイエンスセンター教務専門委員会は、それぞれの科目の実施および文部科学省の数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度との整合性をとる機能を担っている。
（２）実施状況について＜開講科目、カリキュラムなど＞
2023 年度（令和 5 年度）は、第 1Q において基礎教養科目「データサイエンス基礎学」（3 クラス）、総合教養科目「データサイエンス概論 B」、第 2Q において基礎教養科目「データサイエンス基礎学」、基礎教養科目「データサイエンス入門」、第 3Q において総合教養科目「データサイエンス基礎演習」、「データサイエンス概論 A」（2 クラス）、「データサイエンス入門」、高度教養科目「データサイエンス PBL 演習」、第 4Q において基礎教養科目「データサイエンス基礎学」、総合教養科目「データサイエンス概論 B」（2 クラス）、「データサイエンス基礎演習」、高度教養科目「データサイエンス PBL 演習 B」をそれぞれ開講した。
神戸大学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムは、2023 年に「数理・データサ
イエンス・AI 教育プログラム（応用基礎レベル）」に認定された。また、リテラシーレ
ベルおよび応用基礎レベルは、同時に先導的で独自の工夫・特色を有するプログラムとしてプラス認定されている。
本教育部会で提供する科目の位置づけは、以下の通りである。「データサイエンス基礎学」が神戸大学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル プラス）の必修科目となっており、その後に履修する科目として、神戸大学数理・データサ
イエンス・AI 教育プログラム（応用基礎レベル プラス）のコア科目「データサイエンス概論 A」、「データサイエンス概論 B」を開講している。また、応用基礎レベルについては、プログラミングの科目を追加する必要がある学部・学科向けに「データサイエンス基礎演習」、PBL 科目を追加する必要がある学部・学科向けに「データサイエンス PBL 演
1習」を開講している。表 1 に開講時期、科目、クラス数、教養教育院における分類および数理・データサイエンス・AI 教育プログラムとの対応を示す。

学期
1Q
2Q
2Q
3Q
3Q
3Q
3Q
4Q
4Q
4Q
4Q

教養基礎
基礎
基礎
高度
総合
総合
基礎
高度
総合
総合
基礎

表:データサイエンス教育部会の開講科目一覧
科目名
クラス数 教育プログラム
データサイエンス基礎学
3
リテラシー
データサイエンス入門
1
リテラシー
データサイエンス基礎学
1
リテラシー
データサイエンス PBL 演習
1
応用基礎
データサイエンス基礎演習
1
応用基礎
データサイエンス概論 A
2
応用基礎
データサイエンス入門
1
リテラシー
データサイエンス PBL 演習
1
応用基礎
データサイエンス基礎演習
1
応用基礎
データサイエンス概論 B
2
応用基礎
データサイエンス基礎学
1
リテラシー

種別
必修
必修
必修

コア
必修

コア
必修

「データサイエンス基礎学」、「データサイエンス概論 A」、「データサイエンス概論 B」、「データサイエンス基礎演習」については、事前講義ビデオと講義資料配付によるオンデマンド講義と Zoom によるリアルタイムオンライン講義を組み合わせた反転授業（事前に講義ビデオや資料を配布し、授業時間は演習や討論に充てる教育方法）で実施した。
「データサイエンス入門」は、数理・データサイエンス・AI の社会実装に関わる実務家や最先端研究に関わる教員による講義である。多忙な非常勤講師が担当することから、リアルタイムオンライン講義による授業で実施した。また、「データサイエンス PBL 演習」は、PBL 科目の性 質上、グループワークを Zoom ミーティング 上で行う必要があった。そのため、各グループにブレイクアウトルームを用意して教員および TA が各ブレイクアウトルームを巡回することにより指導を行う形式とした。
＜今年度の工夫・改善点＞
今年度は、これまでの遠隔授業の経験を基にして、「データサイエンス基礎学」、「データサイエンス概論 A」、「データサイエンス概論 B」など、講義を中心とする科目について反転授業のシステムの運用を安定化させた。昨年度は、神戸大学の学習支援システム（LMS：Learning Management System）が Moodle を基にした「BEEF」であったが、今年度から in Campus を基にしたシステム「BEEF+」に移行した。そのため、「BEEF」において実装されていた課題提出やアンケートの実施、定期試験の実施についても、可能な限り「BEEF+」へ移植した 。「BEEF」に備わっていたが、「BEEF+」に備わ っていない機能が数多く存在したため、「BEEF+」による代替方法を調査しながら実施したため、作業時間が多くかかってしまった。」「データサイエンス基礎学」については、日本語での理解が十分にでない留学生に対応するために、すべての講義動画について、英語の字幕をつけて対応した。「データサイエンス基礎演習」は、プログラミングを学ぶ科目であるため、履修者が書いたプログラムで想定通りの実行がなされるかどうかテストした結果を演習の評価とする必要がある。今年度もこ の問題 に対しては、Moodle の プラグインのひ とつ Code Runner を導 入
し、プログラムの採点を自動的に行う仕組みを取り入れていた。しかしながら、学生がプ ロ グ ラ ム の 動 作 を 確 認 せ ず に 答 え だ け 提 出 す る 可 能 性 が 予 想 さ れ た た め 、 Google
Classroom を利用してプログラムの過程の提出を実験的に導入した。
「 デ ー タ サ イ エ ン ス PBL」 で は 、 昨 年 度 に 引 き 続 き 身 近 な デ ー タ セ ッ ト を 題 材 に して、興味をもって履修者が取り組んでもらえるように工夫した。具体的には、神戸大学
生協と協力して大学食堂の POS データを PBL に利用した。オンラインの上でのグループワークとなるため、Zoom に備わっているブレイクアウトルームという機能を活用することとしたが、お互いの様子がわからずグループワークの議論が進まない場合がある。こ2

の問題に対して、教員を 3 名、TA を 6 名配置し、教員および TA がブレイクアウトルー
ム間を高い頻度で巡回して、指導を手厚く行うことで対応した。ただし、グループワークであるため、グループ内での貢献度の評価や可視化が今後の課題であることが分かった。
＜現状と評価＞
教養教育院において提供している科目は、いずれも神戸大学数理・データサイエン
ス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル プラス、応用基礎レベル プラス）の中心をなす科目となっている。そのため、どの科目についても将来的には大規模授業となることを想定した授業形式が採用されるべきである。そのため、これまで大規模授業を念頭に置 い た 授業 形 式 を模 索し て い たが 、2022 年度 に お いて そ の 具体 的な 方 法 が確 立 された。2023 年度の新しい LMS の導入を乗り越えて、十分な実績を重ねてきている。特に「データサイエンス基礎演習」において採用したプログラミング能力の自動評価手法は、先進的な取り組みであると考えられる。
（３）課題について
2025 年度から、全学での教養改革施策の一貫として、「データサイエンス基礎学」が必修化される。この変更は、これまで以上に文系と理系の両方の学生が履修することが予想されるため、教育内容のレベル調整が必要になる。さらに、必修の単位となるため、単位取得の方針も更新し、より学生が効果的に学習できるように配慮が求められる。次に、生成 AI 技術の進展にともない、カリキュラムの更新が必要である。これには、生成 AI に関連する最新の技術や応用についての教育を強化し、学生が実践的なスキルを身につけることができるようにすることが含まれる。
また、データサイエンス教育部会は、2025 年度から情報科学部会との合併が計画されており、それぞれの部会が担当する科目間での相互連携を考慮した調整が必要となることが考えられる。これらの変更に伴い、来年度の教育プログラムは、教育内容の充実とともに、学生支援体制の強化を図るための施策を積極的に推進していくことが重要である。具体的には、必修化された科目の履修支援策の検討や、学生からのフィードバックを受けてカリキュラムを動的に調整していくことが考えられる。
さらに、データサイエンス教育部会では、教員の任期終了に伴い、複数の科目においては非常勤教員のサポートを頼ることがあった。この状況は、安定した教育体制の維持の重要性を改めて教育部会に認識させ、今後の人員配置や体制の強化に向けた取り組みの必要性を示している。
（４）総合所見
データサイエンス教育部会は、2023 年に「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（応用基礎レベル）」として認定を受けるとともに、リテラシーレベルおよび応用基礎レベルでの教育プログラムが先導的かつ独自の工夫・特色を持つとしてプラス認定を得た 。 こ の よ う な 状 況 に お い て 、 デ ー タ サ イ エ ン ス 基 礎 学 で は 、 全 学 生 約 2500 人 中 約1800 人の履修を実現しており、広範囲にわたる学生へのアクセスと教育の普及において成果を上げられたと考える。一方、応用基礎レベルのコア科目である「データサイエンス概論 A」、「データサイエンス概論 B」については、それぞれ履修者数が本学の入学定員の約 3 割程度にとどまっており、文部科学省の示す目標値である 5 割に到達させるにはさらなる工夫が必要である。また、振り返りアンケートの回収率が悪いことや、振り返りアンケートにおいても課題が散見されるため、授業内容の改善に努める必要がある。
前述のように神戸大学の教養改革、情報科学部会とデータサイエンス教育部会の合併、生成 AI に関する教育など、データサイエンス教育部会として取り組むべき課題がいくつも待ち構えている。より一層包括的で効果的な教育プログラムを生み出し、学生に提供する教育の質を向上させる機会としたい。

3

Ａ組織構成と運営体制について① 基 本 的 な 組 織 構 成 が 適 切 で あ り 、 実 施 体 制 ・ 運 営 体 制 が 適 切 に 整 備 さ れ 、 機 能 し て い るか（100 字程度）

現在、データサイエンス教育部会は、25 名の教員によって構成されており、各教員がデータサイエンスに関連する 14 の部局に所属している。これらの部局は、数理・データサイエンス・AI そのものを研究する工学研究科・理学研究科・システム情報学研究科とそれらを応用する医学部・経済学研究科・経営学研究からなっており、さらに教育に関係する人間発達科学研究科・国際文化学研究科・大学教育推進機構が含まれている。したがって、データサイエンスに関わる幅広い教員が分野横断的に集まって構成されており、適切な構成であると考えられる。
根拠資料
教育部会構成員名簿
Ｂ内部質保証について① 学 生 を 含 む 関 係 者 等 か ら の 意 見 を 体 系 的 、 継 続 的 に 収 集 、 分 析 し 、 そ の 意 見 を 反 映 し た取組を組織的に行っているか（100 字程度）

データサイエンス教育部会の講義では、すべての講義終了後に行われる授業の振り返りアンケートだけでなく、毎回の講義において履修者に授業アンケートを記入させ、履修者の意見を継続的に収集している。収集した情報は毎年、数理・データサ
イエンスセンターの評価専門委員会やアドバイザリーボードで共有している。評価
専門委員やアドバイザリーボード委員から得られた助言に基づき、講義内容や授業方法の改善を行っている。
根拠資料
授業振り返りアンケート結果②自己点検・評価によって確認された問題点を改善するための対応措置を講じ、計画された取組が成果をあげている、又は計画された取組の進捗が確認されている、あるいは、取組の計画に着手していることが確認されているか （150 字程度）

改善点は、自己点検・評価報告書および毎回の授業アンケートから抽出し、シラバス作成時にその対策について協議した。また、2022 年度は「データサイエンス基礎学」の全学展開を行う必要があったため、約 2000 人の受講に耐えうるデータサイエンス教
育に 向け て 、講 義 ビデ オの 制作 、 演習 内 容の 検討 、BEEF+の 活用 方 法に つい て 十分 な議論やシミュレーションを行い授業の運営に活かした。振り返りアンケート結果の分析から、2022 年度から 2023 年度と増加する受講生に対して、学部の差異による難易度という課題がでてきている。神戸大学では、2025 年度から教養改革を実施する予定であり、データサイエンス基礎学が全学において必修科目となる予定である。したがって、これらの議論を継続的に行って、対応を検討していく必要がある。
根拠資料
前年度までの自己点検・評価報告書、シラバス③授業の内容及び方法の改善を図るためのＦＤを組織的に実施しているか （100 字程度）

本教育部会では、ピアレビューを積極的に行っている。特に 2022 年度は第 2Q「データサイエンス入門」、第 4Q「データサイエンス基礎学」の 2 科目についてピアレビューを実施し、授業担当者が気づくことができない授業の特性や改善点を把握し、授業内容・方法の改善に努めている。また、毎年 FD シンポジウムを開催して、内部及び外部の講演者を迎えて、FD 活動に関する情報収集を行っている。
根拠資料
ピアレビュー（授業参観）実施に関するガイドライン、ピアレビュー実施科目一覧（教養教育委員会資料）、FD シンポジウム
4④ 教 育 活 動 を 展 開 す る た め に 必 要 な 教 育 支 援 者 や 教 育 補 助 者 が 配 置 さ れ 、 適 切 に 活 用 さ れるとともに、それらの者が担当する業務に応じて、研修の実施など必要な質の維持、向上を図る取組を組織的に実施しているか（100 字程度）

履修 登録 支 援、 講 義ビ デオ の管 理 、BEEF+の 資料 の管 理 、毎 回 の授 業ア ンケ ー トの データ整理などの業務は、数理・データサイエンスセンターの事務補佐員が支援している。各回の授業には TA が配置され、教員は毎回 TA に対して授業のねらいや履修者との質疑応答の方針などについて事前指導を行っている。特に、データサイエンス基礎演
習とデータサイエンス PBL 演習では、TA を積極的に活用しており、遠隔かつオンデマンド講義であっても授業の質を落とさないように努めている。また、授業運営上の問題
点 を TA から ヒ アリ ン グす る こ とに よ り、 授 業の 質 の 維持 ・ 向上 を 日常 的 に 行っ ている。
根拠資料
神戸大学 SA／TA 実施要領・ガイドライン、SA・TA 採用者名簿、TA ハンドブック
Ｃ教育課程と学習成果について① 当 該 教 育 部 会 が 提 供 す る 授 業 の 目 標 が 、 全 学 共 通 授 業 科 目 の 区 分 ご と の 学 修 目 標 に 対 応したものとなっているか（100 字程度）

各授業の目標は、専門分野におけるデータサイエンスの応用事例や社会との関わりを学ぶこと、データサイエンスの本質や汎用性、問題点について理解すること、そして個々の専門教育を効果的に学習できる素養を身につけることである。これらの目標は、全学共通授業科目の区分ごとの学習目標に対応している。
根拠資料
シラバス
② 授 業 担 当 者 に 共 通 目 標 や 学 部 か ら の 要 請 を 示 し 、 到 達 目 標 を そ れ に 沿 っ た も の に す る 配慮がなされているか（100 字程度 ）授業は、データサイエンスの基礎理論と応用事例の紹介で構成されている。基礎理論には統計科学、機械学習、人工知能が含まれる。応用事例では、学部教員による各専門領域でのデータサイエンスとの関わりについて学ぶことができる。このように、データサイエンスの基礎理論だけでなく、各学部の専門性に対する活用事例まで扱っており、学部の要請に沿った内容となっている。
根拠資料
シラバス
③ 授 業 科 目 の 内 容 が 、 共 通 目 標 や 個 々 の 到 達 目 標 を 達 成 す る も の と な っ て い る か （ 100 字 程度）

学生は、各専門分野でデータサイエンスを活用する際に必要となる様々な技術の概要および理論の基礎を学ぶようになっている。これにより、データサイエンス教育は、共通目標や個々の専門分野での到達目標の達成に寄与するものとなっている。
根拠資料
シラバス
④単位の実質化への配慮がなされているか（100 字程度）

単位修得には、単に聴講するだけでなく、各講義終了後に各教員が提出を求める課題や、講義の振り返りを記入する授業アンケートの提出が求められている。また、オンラインによる学生と教員の質疑応答などにより、学生の理解が深まるような配慮を行っている。講義の最終回には、期末試験またはレポートの提出を課している。さらに、BEEF+上にアップさ れ た授業ス ライド や講義 ビデオに より、 いつで も復習が 可能と なっている。ただし、遠隔授業および遠隔試験を行っていることから、学生の学習時間や5学修状況を遠隔で評価する方法など、継続的に検討していく必要があるだろう。
根拠資料
シラバス、小テスト⑤ 教 育 の 目 標 に 照 ら し て 、 講 義 、 演 習 、 実 験 、 実 習 等 の 授 業 形 態 の 組 み 合 わ せ ・ バ ラ ン スが適切であり、それぞれの 教育内容に応じた適切な 学修指導法の工夫がなさ れているか（150字程度）「データサイエンス基礎学」、「データサイエンス概論 A・B」は、データサイエンスが広範囲な専門領域の基礎を与える科学であることを理解することに重点を置いており、複数講師によるオムニ バス形式の講義として いる。これに対して 、「 データサイエンス基礎演習」は、必携パソコンを用いてデータサイエンスの実装過程に重点を置いている。また、「データサイエンス PBL 演習 A・B」は、データから課題解決に取り組むことに重点が置かれている。そのため、一連の科目を履修することでバランスの取れた学修が可能である。しかしながら、同じ科目名の A/B の役割の区別については、いささか不明確であるため、今後検討を要する。特に、「データサイエンス概論 A」は、学生からの難易度についてのフィードバックが多く、満足度も低いため、学修指導法のさらなる工夫が必要である。
根拠資料
シラバス
⑥ シ ラ バ ス に 、 必 須 項 目 と し て 「 授 業 名 、 担 当 教 員 名 、 授 業 の テ ー マ 、 授 業 の 到 達 目 標 、授
業形態、授業の概要と計 画、成績評価方法、成績 評価基準、履修上の注意 （関連科目情報）、事前･事後学修」及び「 教科書又は参考文献」が 記載されており、学生が 書く授業科目の準備学修等を進めるための 基本となるものとして、 全項目について記入され ているか（ 50 字程度）

シラバスにおいて、記入可能な項目がすべて記入されていることを再度確認した。
根拠資料
シラバス
⑦学生 のニ ーズに 応え 得 る履修 指導 の体制 を組 織 として 整備 し、指 導、 助 言が行 われ ている か（100 字程度）

数理・データサイエンスセンターのホームページで各授業に関する情報を周知している。また、BEEF+で随 時 質問を受け付け る仕組 みを整えており 、数理 ・データサイエ ン
スセンターでも随時履修相談を受け付けられる体制を取っている。
根拠資料
シラバス
⑧学生のニーズに応え得る学習相談の体制を整備し、助言、支援が行われているか （100 字程度）

事 前 に 匿 名 で 質 問 を 受 け 付 け 、 確 実 に 質 問 に 答 え る 仕 組 み を BEEF+上 で 取 り 入 れ て いる。また、数理・データサイエンスセンターの教員に対する問い合わせ先メールアドレ
スを周知しているため、複数の教員で随時質問を受け付ける体制を取っている。さらに、毎回の講義における授業アンケートでも、意見や相談を受け付け、適切にフィードバックを行っている。
根拠資料
シラバス
⑨ 成 績 評 価 基 準 及 び 成 績 評 価 方 針 に 従 っ て 、 公 正 な 成 績 評 価 が 厳 格 か つ 客 観 的 に 実 施 さ れて6いるか（100 字程度）

いずれの科目においても、各回の授業における課題提出、授業の振り返り、期末試験または最終レポートを課すことにより、学生の理解度を総合的に評価している。科目単位での成績分布は全学の基準に沿ったものとなっているが、リテラシーレベルの必修科目である『データサイエンス基礎学』は高得点者が多いため、今後の方針を検討したい。
根拠資料
シラバス、成績分布⑩学修目標に従って、適切な学修成果が得られているか（100 字程度）

データサイエンスの基礎と応用事例を学ぶことで、社会や各学問分野との関わり、価値の創造について理解し、データサイエンスの現状を概観できることが目標であるが、授業アンケートの結果や授業における理解度を分析する限り、ほぼ達成できていると考えられる。
根拠資料
授業振り返りアンケート結果

7