履修状況・学修成果・学⽣アンケート

データサイエンス⼊⾨ A
データサイエンス概論 A（2021 年度）

神⼾⼤学 数理・データサイエンスセンター

科⽬概要

データサイエンス⼊⾨ A（2018 年度より開講）
科⽬区分

総合教養科⽬

単位数

1 単位

開講区分

第 2 クォーター（2021 年度）

開講形式

オンデマンドおよびリアルタイムによるオンライン（2021 年度）

定員600 名（2021 年度）

データサイエンス概論 A（2019 年度より開講）
科⽬区分

総合教養科⽬

単位数

1 単位

開講区分

第 4 クォーター（2021 年度）

開講形態

オンデマンドおよびリアルタイムによるオンライン（2021 年度）

定員600 名（2021 年度）

１．履修状況
データサイエンス⼊⾨ A
2021 年度

2020 年度

2019 年度

2018 年度

⽂学部

14114

3

国際⼈間科学部

4131

2711法学部

25

21

18

4

経済学部

6350

3219

経営学部

7450

44

23

理学部

60

424213

医学部・医学科

210

30

医学部・保健学科

911121

⼯学部

175

1186069農学部

3415

143

海事科学部

135

32

22

海洋政策科学部

39−−−

556

384

288

168

2021 年度

2020 年度

2019 年度

⽂学部

67

2

国際⼈間科学部

41

254

法学部

18114

経済学部

56

35

37

経営学部

37

2024

理学部

3445

28

医学部・医学科

00

3

医学部・保健学科

900

⼯学部

130

115

76

農学部

1626

12

海事科学部

1264

海洋政策科学部

27−−

386

290

194

学部・学科

計

データサイエンス概論 A
学部・学科

計

２．学習成果
データサイエンス⼊⾨ A
合格率

秀

優

良

可

不可

合格者数

2018 年度

1344

62

43

6

162

96.4

168

2019 年度

878

111

61

30

258

89.6

288

2020 年度

26

145

147

35

31353

91.9

384

2021 年度

48

178

201

84

45

511

91.9

556(%)

履修者数

データサイエンス概論 A
合格率

秀

優良

可不可

合格者数

2019 年度

26415730

40

15479.4

1942020 年度

25130

731547243

83.8

290

2021 年度

1466

113

98

95

29175.4386(%)

履修者数

３．学⽣アンケート（2021 年度）
データサイエンス⼊⾨ A（１）授業アンケート

回答率

65.5%（364 ⼈/556 ⼈）

学部別回答内訳
⽂

国⼈

法学

経済

経営

理学

医学

⼯学

農学

海事

計

18 年⼊学⽣

000

10000001

19 年⼊学⽣

0202

1

20000

7

20 年⼊学⽣

1303180283148

21 年⼊学⽣

92419273530

2689

1732308

10291933

37

40

26117

2033364計
本講義の満⾜度答

⼈数割合

⼤いに満⾜であった

108

29.7%

ある程度満⾜であった

188

51.6%

普通であった56

15.4%

あまり満⾜でなかった

9

2.5%

全く満⾜でなかった

3

0.8%

回

＜データサイエンス⼊⾨Ａ（2021 年度）の満⾜度＞

（２）振り返りアンケート

回答率

47.3%（263 ⼈/556 ⼈）

１．この授業の内容はよく理解できましたか（選択式）
回

答

⼈数

割合

そう思う

38

14.4%

どちらかといえばそう思う

128

48.7%

どちらともいえない

59

22.4%

どちらかといえばそう思わない

32

12.2%

そう思わない

6

2.3%

263

100%

合計

２．総合的に判断して、この授業は有益であったと思いますか（選択式）
回

答

⼈数割合

有益であった99

37.6%

どちらかといえば有益であった

116

44.1%

どちらともいえない

36

13.8%

どちらかといえば有益ではなかった93.4%

有益ではなかった

3

1.1%

263

100%

合計

（３）本講義に関する感想、意⾒・要望(最終アンケートより)【★難易度について】
・⾃分の専攻ではデータサイエンスは学べないので貴重な経験となった。難しい単語が説明もなく⼤量に出てくるので、とても難しかった。
・データの処理や機械学習とかの知識が全くない中で講義を受けたので難しい回が多くあった。しかし、⾃分が２Q で受けている別の講義の統計学が進むにつれて、だんだん難しいデータ処理の仕組みが少し理解できるようになった。
・専⾨的な内容もあったので、難しいと感じることが多かったです。でも、普段考えたことがなかった事柄に触れるきっかけになり、良かったと思います。様々な研究内容について聞くことができたのも、⼤学⽣ならではという感じがして⾯⽩かったです。
・専⾨的な⾔葉が多くて、理解するのが⼤変だった印象なので、できる限りもっと丁寧にしてほしいと感じた。
・興味のあったデータサイエンスに関して、幅広くいろいろな観点から学べたことは⼤変良かったのですが、個⼈的には⼀部難しいと感じるところもあったので統計学や計算が混ざる部分はもう少し詳しく説明していただけたらありがたいなと思いました。

・専⾨⽤語、知識に対する解説が不⼗分であるように感じられる部分が散⾒されたように思う。事前に⽤語の解説などあれば取り組みやすかったと思う。
【★授業内容/形態について】
・講義の形式ですが、zoom で質疑応答をする回と講義をする回があり、少しわかりにくかったように思います。受講する側としては統⼀していただけると嬉しいです。
・⽂系であり、データサイエンスに今まで触れてこなかったので、基本的なことから応⽤的なことまで学びが多い講義でした。
・データサイエンスと密接に関わっている各分野のエキスパートが最新の研究背景、内容を詳しく講義してくださる点がとても素晴らしと思う。このような様々な先⽣から講義を受けられるのはこの時間しかないと思うのでとても有意義な時間を過ごせたと思う。
・相関関数やデータ分析といった数学的な⾯から機械学習のビジネスへの応⽤、農業への応⽤、テンソルネットワークなど様々な⾯からデータサイエンスについて学ぶことができてよかった。
・今後の社会でデータの扱いがより重⼤になってくることを実感できた点がよかった。
・データサイエンスと我々の⽇常の⽣活の結びつきを感じる事ができるようになったのでそこは本当に良かったと思います。
・受講当初、データサイエンスについて全く知らなかったが、講義を受けるごとにデータサイエンスは将来的に役に⽴つ可能性が⾼く、重要な分野だと思い、受講してよかったと思った。
・データサイエンス概論Ｂも受講しましたが、また別の新しい知識が増えて良かったです。
・独学では限界がある分野について多くを知ることができたのはとても良かった。
・聞きなじみはないけれど、私たちの⽣活に密接に関わってくることなんだなと思った。
・統計学を学びたいと思ってこの⼤学を選んだので、データサイエンスの多岐にわたる分野への応⽤例が紹介されているのが興味深かった。また、これから習うであろう統計的な解析の⼿法の外観などを事前に学習できたのも良かった。
・各講義ごとに質問タイムがあったので理解しやすかったです。
・第１Ｑのデータサイエンス基礎と合わせてより理解を深められるようになっていた点。
・もちろん神⼾⼤学の先⽣の講義も素晴らしかったが、神⼾⼤学の先⽣ではない⽅の実経験や研究分野を知ることができてとても良かった。
・物理学から農業、法律に⾄るまで、幅広い分野の知⾒とデータサイエンスが総合的に学べ、視野を広げることができた。
・データサイエンスについて全く知識がなかったが、少し興味を持てたので有意義な講義でした。
・１⼈の先⽣からだけでなく，多くの先⽣が講義をしてくださって，良かった。質問の時間に，⾃分が気づかなかったことを他の⼈が質問していて，⾯⽩かった。

・前から少し関⼼があった AI に関することや、データサイエンスに必要な知識、応⽤例などを知ることが出来てとても受講してよかった。今後も⾃分の専⾨と共にデータサイエン
スに必要な知識の勉強を学習していこうと思う。
・この講義指定の教科書を講義内や課題内で使⽤する機会がほとんどなかった。
講義内容から考えるとアルゴリズムやプログラミングの基礎理論についての教科書を使⽤した⽅が特に後半の講義内容には適していると思った。
【★事前学修について】・講義ビデオが何度も⾒られ、復習できてとてもよかった。
・事前に動画を視聴し、疑問点が明らかになった上で講義に臨めたことが良かった。
・好きなタイミングで講義を視聴でき、必要に応じて動画を再度⾒返したりできるので学習しやすかった。
・事前準備として講義が公開されており、授業時間に質問できる点がよかった。このやり⽅のおかげで、知りたいことやわからないことを質問することができ、深く知ることができた。
・事前にビデオを配布してもらうことによって、気になったところを繰り返し⾒ることができて良かったと思う。
・予習の動画のアップが早かったので、予習の動画を受講する時間の余裕があって良かった。授業⽇に講師の先⽣の質問対応があったおかげで深く学べて良かった。授業の時に前半で予習の動画と同じことを解説している講師がいたが、予習の動画の内容は予習で聞いているので、できれば予習の動画とは違う話をしてほしいなと思った。
・⼀部講義のスライドの情報量が多くて⾒にくかった。
・講義資料について、⼀枚のスライドに情報が多く詰め込まれており、講義を聞くよりも資料を読むことに集中してしまう場⾯が多かったので、スライドの枚数を増やすなどして、⼀枚のスライドに記載する情報の量をもう少し少なくして欲しいと感じました。
・資料が多すぎて⼤切なことがあまり⼊ってこなかった。
【★課題について】
・コミュニケーションシートが書きにくい。ワードファイルで提出したかった。
・コミュニケーションシートが正しく提出できたかを後から確認する⼿段がないので、何らかのフィードバックがほしいと思った。
・課題の指⽰が分かりにくいことがあります。
・理解度テストの際にある問題で選択できない選択肢があり、その選択肢が正解だったのですが、どの先⽣にメールを送ればいいのかわかりません。
（４）本講義に関する感想、意⾒・要望(振り返りアンケートより)（感想）・全体的に少し難しい内容だったと感じている。今まで考えたこともないようなことが課題として出されたので、それを考えることで新しい知⾒を得ることができたと思う。事前ビデオとほとんど同内容の授業を⾏うことが何度かあったがそれにはあまり意味がないと思った。
・データサイエンスという現代において確実に重要となる分野がマーケティングにも有⽤となることが分かった。経営のみならず農業、医療など幅広い可能性を学ぶことができた。
・理系よりで専⾨的なものもあったため、理解が難しいところがあった。
・AI がどういう所で役に⽴っているのかやデータ分析の⼿法などが学べて良かった。
・私は⽂系であるが、データサイエンスに興味をもてたのでこの講義が良い機会になったと思う。講義に関しては、授業後に動画が配信される回とそうでない回があって少し困った。
難しい話が多く、再度試聴したい時もしばしばあったので、できるだけどの講義も動画を後⽇配信した⽅が良いと思った。
・ところどころ⼆回⾒ても理解しづらい部分があったので夏休みも復習しようと思います。
・授業はとても⾯⽩く、毎回新たな視点が開けるような内容だったので楽しかったが、オンライン授業でどうしても集中できず、対⾯で受けたい授業だった。
・この授業のおかげで統計学の勉強を始めようと思えた。 これから先必ず必要になると思うので今から始められてよかったと思う。
・内容は難しかったが、講義ビデオを何回も⾒ることができたので理解しやすかったと思う。
・課題などでデータサイエンスに係る事項を⽤いて解く問題が多かったので、良い復習となった。
・専⾨性が⾼いのか知らない語句や計算式がどんどんでてきて混乱することがままあった。
だが、実践的に⾃分で授業で学んだことを再現するような課題はとても⾯⽩かった。
・⽂系の⽣徒や、データサイエンスに特別の知識がない⽣徒であっても、理解でき、楽しめる講義であった。Society5.0 に向けて、⽇常⽣活において、データサイエンスがどのように⽣かされるのか、考えるきっかけになったように思う。
（意⾒・要望）・最後の⼩テストの告知が遅すぎる。
・授業資料とテスト内容で⽭盾している箇所が⾒受けられたことに疑問を感じた。
・私には、授業内容が難しく、理解するのが⼤変でした。事前動画と講義で全く同じ内容を解説することがとても多く、改善すべきだと思います。
・初回にリアルタイムの講義授業は上げてくれると⾔っていたのに公開してくれなかったのは不満である。また、事前授業とほとんど同じ内容をリアルタイムで⾒せられても困る。
そこら辺は改善が必要であると思う。内容は⾯⽩かった。
・少し専⾨⽤語や理解し⾟い概念があり、もう少し説明を加えてほしかった。また、そういった知識に対し、⾃発的に調べることができていなかったので、疑問を⾃分で解決していく姿勢を⾝につけたいと感じた。
・講義前の視聴ビデオと講義内容が同じことがありそれは改善していただきたいと思います。
・事前視聴ビデオと zoom の講義内容がほとんど同じときがあった。事前視聴ビデオと zoom授業の関係を⾒直した⽅がよいと思う。
・事前学習ビデオとほぼ同じ内容の授業があったのは残念でした。
・初めてデータサイエンスに関連する事柄に触れたので、授業の内容のみでは⽤語がよく分からなかったということが多々ありました。
・事前学習と zoom で同じ内容をするのは意味がないように感じた。
・最後の課題をテスト期間に出すのであればもう少し早くから提⽰してほしい。

データサイエンス概論 A（2021 年度）（１）授業アンケート

実施せず（２）振り返りアンケート

回答率

31.9%（123 ⼈/386 ⼈）

１．この授業の内容はよく理解できましたか（選択式）
回

答

⼈数割合

そう思う

13

10.6%

どちらかといえばそう思う

52

42.3%

どちらともいえない

30

24.4%

どちらかといえばそう思わない

14

11.4%

そう思わない

14

11.4%

123100.1%

合計

２．総合的に判断して、この授業は有益であったと思いますか（選択式）
回

答

⼈数割合

有益であった4945.2%

どちらかといえば有益であった

4139.8%どちらともいえない

189.7%

どちらかといえば有益ではなかった

72.2%

有益ではなかった

83.2%

123100%

合計（３）本講義に関する感想、意⾒・要望(振り返りアンケートより)（感想）・教科書と講義が対応している点が良かった。ざっと教科書を⼀読してから講義に臨むことで理解が深まった。先⽣⽅もなるべく理系の専⾨的な知識を使わずに分かりやすく説明してくださった。概論 B も受講したいと思う。
・体調不良でも無理せず授業が受けられる形態だったので良かった。資料を何度も⾒直せることも便利だった。
・⽂系の私には全体的に理解が難しいトピックでしたが、スライドを⾒返したりすることで課題にも何とか取り組むことができました。
・データサイエンスに関する様々な知識を得ることができて良かったです。
・⼤半が統計学関連の事で有意義だった。
・最初は難しいと思ったが、意外と理解できた。

（意⾒・要望）
・学⽣はシラバスの内容から授業の履修を決めるのだから、シラバスを履修登録期間後に変更するべきではない。
・授業の運営に関しては改善すべき点があると思う。抽選期間が終了してから成績評価⽅法を⼤きく変更したり、試験の実施要項が 1 週間前になっても明らかでなかったりした点は改善してほしいと思う。
・成績評価基準を開講してから変更するのはおかしい。シラバスを⾒て選択した意味がない。
・シラバスの内容を何度も変えるのは避けていただきたいです。
・内容があまりに⾼度なのでデータサイエンス⼊⾨をとることを推奨した⽅がいいと思った。
・学⽣側からの⾳声が届かないことが何度かあったので、その点を改善してほしいです。
・ミニ課題の解答を教えてほしい。
・やはり内容のレベルが⾼いため苦しかった．課題の答えがわからないままなのでどうすればよかったのか等残ってしまっている．
・試験の際に不正防⽌の意図があるのは理解できるが，zoom に標準搭載されているぼかしの背景すら使⽤を認められなかったのは，学⽣のプライバシーについて配慮がなさすぎると思います． それぞれの事情により部屋をあまり映したくない，映せない学⽣もいると思いますので，オンライン試験の実施⽅法について今⼀度検討願います。
・⾮常に内容が難しく⼀部の⽣徒しかついて⾏けていない。