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）」に係る自己点検・評価書

令和 4 年 9 月
国立大学法人神戸大学
神戸大学数理・データサイエンスセンター評価専門委員会

１．点検・評価の実施
神戸大学数理・データサイエンスセンター評価専門委員会が主体となり、「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）」に関連する令和 3 年度開講のデータサイエンス授業科目について点検・評価を行った。 また、教育プログラムの改善につながる点検・評価を行った。
２．点検・評価の対象プログラムを構成する科目のうち「データサイエンス入門 A」「データサイエンス概論 A」について、主に点検・評価を行った。全学部必修科目の「情報基礎」については、プログラムに関連する内容の点検・評価を行った。
３．点検・評価の根拠資料
 「データサイエンス入門 A」、「データサイエンス概論 A」の授業終了時アンケート、振り返りアンケート（2021 年度）
 「データサイエンス入門 A」、「データサイエンス概論 A」のシラバス、コミュニケーションシート（2021 年度）
 データサイエンス教育部会「全学共通科目についての自己点検・評価報告書（令和 3 年度） 数理・データサイエンスセンター年次報告（2021 年度）
 数理・データサイエンスセンター パンフレット 2021 年度 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）の履修者数等の実績について
 BEEF（神戸大学授業用 LMS）
 神戸大学 全学共通授業科目の学修目標（http://www.iphe.kobeu.ac.jp/jimu/kyomu/zengaku/gakusyu.pdf）
５．評価結果の判定
評価結果に基づき、以下の 3 段階の評価レベルで判定を行った。
[評価レベル] S: 評価の観点について、十分に基準を満たしている。
 A: 評価に観点について、基準を満たしている。
 Ｂ： 評価の観点について、改善の必要がある。

（１）授業科目の点検・評価
評価
点検項目

点検結果

評価結果

レベル

授業科目が学位プログラムを

総合教養科目におけるデータサイエンス科目「データサイ構成する共通教育科目（総合の学修目標は数学・統計学、情報科学・情報エンス入門

教養科目）の区分ごとの位置

工学におけるデータの処理・分析の基礎を身A」および「デづけにおいて、その学修目標に着けるとともに、各専門分野におけるデータータサイエンに対応したものとなっているサイエンスの応用事例、社会との関わりを学ス概論 A」

か。

び、データサイエンスの本質、汎用性そしては、総合教養問題点を理解することを目標としている。それ科目のデータらを発展させ、自らの専門分野や、社会におサイエンス科ける様々な分野において、課題を発見し、そ目の目標にれを様々なデータを通じて解決するための基対応したもの礎的能力を涵養することも目標としている。となっている。

A「データサイエンス入門 A」では特に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を目標としている。「データサイエンス概論 A」については、この講義では、データサイエンスを実践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ことを目標としている。いずれも、総合教養科目のデータサイエンス科目で設定された学修目標に合致している。
学生を含む関係者等からの意

全学共通教育機構が主体となって実施する授業に対する見を体系的、継続的に収集、授業振り返りアンケートに加えて、独自に各回意見を継続分析し、その意見を反映した取のオムニバス講義の最後にコミュニケーション的に収集し、り組みを組織的に行っているシートを記入させ、受講生の授業に対する満概要を公表か。

足度、および授業に対する意見を継続的に収 し、講義内容集している。 これらの情報は授業担当者にもや授業方法フィードバックを行うだけでなく、HP 等で概要の改善を行っを公表することにより、講義内容や授業方法ている。の改善につなげている。

A到達目標、成績評価方法を授到達目標、成績評価方法ともシラバスに記載

到達目標、成業科目毎のシラバスに記載ししている。また、定期試験だけで評価せず、多績評価方法とているか。

角的な成績評価方法となっている。評価の割も授業科目毎合も明記されている。のシラバスにA記載されている。
シラバス等であらかじめ開示し「データサイエンス入門 A」はシラバスにあら概ね開示したた評価方法及び評価基準に基かじめ記載した成績評価基準によって、成績評価方法・評づき評価を行っているか。

評価がなされている。「データサイエンス概論価基準に従っA」については、コロナ感染拡大抑制のため、た評価がなさ

当初のシラバスではレポート評価としていたれているが、が、その後対面試験等に関する状況が変化し一部の科目たこともあり、応用基礎レベルへの理解度向で改善が必上と成績評価の厳密化のため、履修登録期要である。

B

間後（但し、授業開始前）に対面試験での評価に変更した。この成績評価変更について、数名の学生からクレームがあった。なお、令和4 年度以降、改訂後の成績評価方法を継続するため、今年度のような履修登録期間後の変更は発生しない。
学修成果の評価に用いた課題「データサイエンス入門 A」では、BEEF による学修成果のについて、可能な範囲でフィー小テストを毎回の授業後に行っており、学修評価に用いたドバックが行われているか。

成果の評価についてフィードバックがなされて課題についいる。「データサイエンス概論 A」は、オンライて、可能な範ン試験の解説動画を公開している。

囲でフィードAバックが行われている。
単位の実質化へ配慮がなされ単位修得には、各講義終了後、各教員が提単位の実質ているか。

出した課題や講義の感想を記入するコミュニ化に配慮されケーションシートの提出が求められている。まている。

た、オンラインによる学生と教員による質疑応答などにより、双方向性を担保している。講義の最終回に、確認のための小テスト、レポー
ト、オンライン試験の提出を課している。また、
BEEF 上にアップされた授業スライドや講義ビデオにより、いつでも復習可能にしている。

A

学修目標に沿って、適切な学「デーサイエンス入門 A」、「データサイエンス適切な学修修成果が得られているか。

概論 A」について、単位修得状況、授業アン成果が得られケートの理解度に関する回答状況より、概ねている。

達成できていると考えられる。

A

（２）教育プログラムの点検・評価
評価
点検項目

点検結果

評価結果

レベ
ル

教育プログラムの履修・修了状「情報基礎」は必修科目となっている。「デー全学の履修況の改善、教育学修成果の把タサイエンス入門 A」「データサイエンス概論者・修了者は握A」の履修状況・単位修得状況については、増加している

数理・データサイエンスセンターの年次報告が、今後大幅書に記載し全学的に共有している。履修者のに増加するこ増加を目指して、2019 年度からビデオ配信をとが求められ行い、2020 年度にはオンデマンド・オンラインているので、併用の授業の導入、履修定員の増加を行い教育プログラ履修方法の改善を行った。履修者数・単位修ムの改善が必得者数は増加している。またプログラム全体の要である。

B修了者数も把握している。なお、令和 4 年度
は、これまでより多くの学生が履修できるよう、カリキュラムの変更を予定している。
学生アンケート等を通じた学生

授業振り返りアンケートで、授業の理解度を把

学生の理解の内容の理解度の把握握している。一方、授業の各回のオムニバス度は把握して講義の最後にコミュニケーションシートを記入いる。

A

させ、受講生の授業に対する理解度、満足度および授業に対する意見を収集している。
学生アンケート等を通じた後輩

授業振り返りアンケートで、「総合的に判断し単位修得者等他の学生に対する推奨へのて、この授業は有益であったか」という項目がからは、推奨取り組みあり、「データサイエンス入門 A」、「データサイの意見を多くエンス概論 A」とも 8 割以上の学生が有益、どもらっており、ちらかといえば有益であったと回答している。

今後のプログ

また、数理・データサイエンスセンターのパン

ラムの広報にフレットでデータサイエンス科目の単位修得活用すること者のインタビューを掲載し、データサイエンスができる。

科目の履修について強く推奨する意見をいただいている。

A産業界からの視点を含めた教「データサイエンス入門 A」では、企業から講すでに、企業育プログラムの内容・手法等へ師を招いてご講義頂いている。数理・データとの連携を進の意見

サイエンスセンターのアドバイザリーボードめており、取りや、連携する企業・自治体等から教育プログ組みへの評

ラムの内容・手法等について、意見を取り入価に企業のれて改善に努めている状況にある。

方のご意見をA取り入れている。
評価結果の公開

令和３年度の教育プログラムに関する自己点

自己点検・評

検・評価結果を令和４年９月中旬より、以下の価は終了してURL で公開を予定している。

おり、大学の(http://www.cmds.kobe-

ホームページ

u.ac.jp/overview/annual.html）への公開も完了している。

A