神戸大学「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」に係る自己点検・評価書

令和 5 年 5 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（リテラシーレベル及び応用基礎レベル）」に関連する令和 4 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、リテラシーレベルのコア科目「データサイエンス基礎学」、応用基礎レベルのコア科目「データサイエンス概論 A」「データサイエンス概論 B」の令和 4 年度開講分について点検・評価を行った。
リテラシーレベルのもう一つのコア科目「情報基礎」については、プログラムに関連する内容について点検・評価を行った。

３．点検・評価の根拠資料
・履修状況・学修成果・アンケート結果
・シラバス
・データサイエンス教育部会「全学共通授業科目についての自己点検・評価報告書」（令和 4年度）
・神戸大学 全学共通授業科目の学修目標

４．評価結果の判定
評価結果に基づき、以下の 4 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、基準を上回る成果を収めている。
A: 評価の観点について、十分に基準を満たしている。
B: 評価の観点について、概ね基準を満たしているが、改善の必要がある。
C: 評価の観点について、基準を満たしていない。

1

リテラシーレベル【授業科目の点検・評価】 (特に記載しない限り、「データサイエンス基礎学」についての点検・評価)
点検項目

点検結果

プログラムを構成する科目が、 全学共通授業科目の基礎教養科目の「自然評価結果

評価レ
ベル「データサイエ全学共通授業科目の学修目標 科学系」のうち「情報学」に関する目標は、 ンス基礎学」及びに対応したものとなっている 「コンピュータやスマートフォンなど、こ「情報基礎」は、か。

全学共通授業科

れらの身近な機器に利用されている情報技術の歴史や仕組み、最近の活用事例を知り、 目の各学修目標基礎知識を学ぶ」とされている。に対応したもの

これに即し、基礎教養科目「データサイエとなっている。

ンス基礎学」では、実例を交えながら「社会におけるデータ・AI 利活用を理解し、データを扱う上での基礎、データに関する留意点・情報セキュリティに関して必要な知識・考え方を身につけること」を目標としている。
また、全学共通授業科目「情報科目」の目
標は「コンピュータの操作技術を取得し、情報とその取り扱いに関する正しい判断力を養い、それらを日常生活や社会活動に活用できる能力を身につけることを目指す」とされており、「情報基礎」の目標は「ネットワーク上のコミュニケーションのマナーやネットワーク社会で自らを守るためのセキュリティに関する基礎的な知識の習得。また，大学生として勉学を進める上で必要な図書館情報の利用方法や，入手した情報を利用して自らレポートを作成したり、WWW(World Wide Web)などで新たに情報発信する上での基本的なアカデミックマナーの習得」と設定されている。
いずれの科目の目標も、全学共通授業科目の学修目標と合致する。

2

S

点検項目

点検結果

学生を含む関係者等からの意 全学的に実施されている授業振り返りアン
見を体系的、継続的に収集、分評価結果評価レベル

授業に対する意

ケートに加えて、独自に講義回ごとに授業 見を継続的に収析し、その意見を反映した取り アンケートを記入させ、受講生の授業に対集し、概要を公表組みを組織的に行っているか。 する満足度、および授業に対する意見を継し、講義内容や授続的に収集している。これらの情報は授業業方法の改善を担当者にもフィードバックを行うだけでな行っている。

く、HP で概要を公表することにより、講義S内容や授業方法の改善につなげている。その他、「データサイエンス基礎学」では教養教育院のピアレビューを受けており、積極的に関係者からの意見を取り入れる取り組みを行っていると判断される。
到達目標、成績評価方法を授業 到達目標、成績評価方法はともにシラバス

到達目標、成績評科目毎のシラバスに記載して に明記されている。また、定期試験だけで価方法ともシラいるか。

評価せず、多角的な成績評価方法を採ってバスに記載されおり、その評価の割合も明記されている。ている。

シラバス等であらかじめ開示 シラバスにあらかじめ記載した成績評価基あらかじめ開示

した評価方法及び評価基準に 準によって、成績評価がなされている。

した評価方法及基づき評価を行っているか。

び評価基準に基AAづき評価を行っている。
学修成果の評価に用いた課題 BEEF による小テストを毎回の授業後に行学修成果の評価について、可能な範囲でフィー っており、学修成果の評価についてフィーに用いた課題にドバックが行われているか。

ついて、可能な範ドバックがなされている。

囲でフィードバ

A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化にているか。

配慮されている。

出した課題や講義の感想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。

3

A点検項目点検結果

評価結果

学修目標に沿って、適切な学修 「データサイエンス基礎学」の合格率及び適切な学修成果成果が得られているか。

が得られている。

振り返りアンケートでの理解度に関する項
目の回答結果からみて、十分に達成できて評価レベルAいると考えられる。
数理・データサイエンス・ＡＩ 「学ぶ楽しさ」を得られるよう、データサ「学ぶ楽しさ」

を「学ぶ楽しさ」「学ぶことの イエンスや AI について、身近な例を積極的「学ぶことの意意義」を理解させることに取り に用いて説明している。また演習形式で簡義」を理解させる組んでいるか。

単な AI・データ解析を行うことで、学ぶ楽 ことに様々な面しさを実体験できるようにしている。またから取り組んで「学ぶことの意義」については、データサいる。

A

イエンスや AI に関する知識・技能が社会でどのように活かされているか、また今後どのように必要とされるかといった点について説明を行うことで、学生自身に実感させるよう取り組んでいる。
内容・水準を維持・向上しつつ、 毎回、授業アンケートで学生の感想・意見「分かりやすい」

より「分かりやすい」授業とす を収集し、学生目線での授業づくりに努め授業づくりにることに取り組んでいるか。

るとともに、事前に質問を受け付け、授業様々な面から取時間で十分な時間を使ってそれに回答するり組んでおり、学ことで、学生の疑問を丁寧に解消すること生からも高評価ができ、また当該学生だけでなく履修生全を得ている。

員に知識を共有することができるようにしている。授業振り返りアンケートにおいても、これらの取り組みについて高い評価を得た。

4A

【教育プログラムの点検・評価】
点検項目

点検結果

評価結果

評価レベル

教育プログラムの履修・修了状 「情報基礎」は全学部において必修科目と 必修化 され てい
況の改善、教育学修成果の把握 なっている。

ない現 時点 でも「データサイエンス基礎学」は、全学部学多くの 学生 が自科の学生が履修可能な基礎教養科目としてら「データサイエ令和４年度より開講しており、希望する学ンス基礎学」を履

生が全員受講可能なように、学生の所属ご修しており、またとにクラス指定を行っている。

合格率も高く、十またシラバスでの授業内容の説明に加え分な学 習成 果がて、新入生ガイダンスでの説明や SNS での得られている。

A周知など、積極的に本科目の重要性を新入生に伝える取り組みをしたことにより、本科目を（必修科目でないにもかかわらず）令和 4 年度新入生の約 7 割が自ら履修した。また履修した学生の合格率は約 98％である。
全学的な履修者数、履修率向上 「情報基礎」は全学部において必修科目と履修率 向上 に向に向けた計画の達成・進捗状況 なっているが、「データサイエンス基礎学」 けて、必修化も含についても、将来的な必修化の可能性につめた検 討を 進めいて学内で検討が進められている。ている。

なお、必修化されていない現時点でも、履A修率の向上を図るため、上記のように、希望する学生が受講できる体制の整備、積極的な周知などに努めている。
学生アンケート等を通じた学 授業振り返りアンケートで、授業の理解度学生の 理解 度を生の内容の理解度の把握把握している。

を把握している。一方、授業の各回のオムニバス講義の最後に授業アンケートを記入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 授業振り返りアンケートで、「総合的に判履修者からは「有輩等他の学生に対する推奨へ 断して、この授業は有益であったか」とい益であった」とのの取り組み

う項目があり、「データサイエンス基礎学」 感想を 多く 得ては 8 割以上の学生が「有益」又は「どちらおり、次年度生やかといえば有益」であったと回答している。 未履修 生へ の推この結果はセンターの HP で公開してお奨に活 かす ことり、次年度生や未履修生への推奨に活かすができる。

ことができる。

5A

点検項目

点検結果

評価結果

産業界からの視点を含めた教 数理・データサイエンスセンターのアドバ

企業と の連 携を育プログラムの内容・手法等へ イザリーボードや、連携する企業・自治体進めており、取りの意見等から教育プログラムの内容・手法等につ組みへ の評 価にいて、意見を取り入れて改善に努めている

企業の 方の ご意

状況にある。

見を取 り入 れて本プログラムについては、具体的な事例でいる。

学生の興味を引くようにする授業構成や、評価レベル

A幅広い分野を網羅できていることについて高い評価を得ている。今後は、企業から提供された多くの活用事例を紹介すること、BI ツール（Tableau）の活用方法なども教育内容に含めること、また ChatGPT の公開以後でどのようにデータサイエンスやAI に向き合うべきかという点についての教育も期待されている。
評価結果の公開

この自己点検・評価書について、

評価結 果の 公開

以 下 の URL で 公 開 を 予 定 し て い る 。 を行っている。
(http://www.cmds.kobeu.ac.jp/overview/annual.html）

6A応用基礎レベル【授業科目の点検・評価】
点検項目

点検結果

評価結果プログラムを構成する科目が、 総合教養科目におけるデータサイエンス科「データサイエ全学共通授業科目の学修目標 目の学修目標は、「数学・統計学、情報科

ンス概論 A,B」はに対応したものとなっている 学・情報工学におけるデータの処理・分析

総合教養科目のか。の基礎を身に着けるとともに、各専門分野

データサイエンにおけるデータサイエンスの応用事例、社ス科目の目標に会との関わりを学び、データサイエンスの対応したものと評価レ
ベル

本質、汎用性そして問題点を理解すること」 なっている。
を目標としており、「それらを発展させ、自らの専門分野や、社会における様々な分野において、課題を発見し、それを様々なデータを通じて解決するための基礎的能力Sを涵養すること」も目標としている。
「データサイエンス概論 A,B」はいずれも「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」の学修目標やスキルセット等に基づいて構成されており、実データ・実課題を用いた演習などを通して修得することを目標としている。演習の中でデータの処理・分析、それらの応用のための能力を身につけ、データサイエンスの具体例や問題点に触れることができるよう、授業内容を構成している。
学生を含む関係者等からの意 全学的に実施されている授業振り返りアン

授業に対する意見を体系的、継続的に収集、分ケートに加えて、独自に講義回ごとに授業見を継続的に収析し、その意見を反映した取り アンケートを記入させ、受講生の授業に対集し、概要を公表

組みを組織的に行っているか。 する満足度、および授業に対する意見を継し、講義内容や授続的に収集している。これらの情報は授業業方法の改善を担当者にもフィードバックを行うだけでな行っている。

A

く、HP 等で概要を公表することにより、講義内容や授業方法の改善につなげている。
到達目標、成績評価方法を授業 到達目標、成績評価方法はともにシラバス

到達目標、成績評科目毎のシラバスに記載して に明記されている。また、定期試験だけで価方法ともシラいるか。

評価せず、多角的な成績評価方法を採ってバスに記載されおり、その評価の割合も明記されている。ている。

7A点検項目

点検結果

評価結果

シラバス等であらかじめ開示 シラバスにあらかじめ記載した成績評価基あらかじめ開示

した評価方法及び評価基準に 準によって、成績評価がなされている。

した評価方法及基づき評価を行っているか。

び評価基準に基評価レベル

Aづき評価を行っている。
学修成果の評価に用いた課題 「データサイエンス概論 A,B」では、BEEF

学修成果の評価について、可能な範囲でフィー による小テストを毎回の授業後に行っておに用いた課題にドバックが行われているか。

り、学修成果の評価についてフィードバッついて、可能な範クがなされている。

囲でフィードバA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化にているか。

配慮されている。

出した課題や講義の感想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による質疑応答などにより、双方向性を担保している。

A

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。
学修目標に沿って、適切な学修 「データサイエンス概論 A,B」ともに履修学生が確実に理成果が得られているか。

解を進めながら生の合格率は 7 割を超えており、また授業振り返りアンケートの「総合的に判断して、 最終的に学修成
この授業は有益であったか」という項目で果が得られるよは、「概論 A」は約 7 割、「概論 B」は約う、資料や解説方８割の学生が「有益」又は「どちらかとい法の改善が望まえば有益」であったと回答している。

れる。

その一方で、「この授業の内容はよく理解できたか」という項目において「そう思う」又は「どちらかといえばそう思う」と回答した割合は、「概論 A」では約 4 割、「概論 B」では約 6 割であり、特に「概論 A」
においては「内容が難しかった」「理解できないところが結構多かった」といった感想も見られた。

8

B

点検項目

点検結果

評価結果

数理・データサイエンス・ＡＩ 「学ぶ楽しさ」を得られるよう、データサ「学ぶ楽しさ」を「学ぶ楽しさ」「学ぶことの イエンスや AI について、身近な例を積極的「学ぶことの意意義」を理解させることに取り に用いて説明している。また、「基礎学」よ義」を理解させる組んでいるか。

りもさらに明確に目的をもった実用的なことに様々な面AI・データ解析の演習を行うことで、学ぶから取り組んで楽しさをより本格的に実体験できるようにいる。

している。また「学ぶことの意義」につい

評価レベル

Aては、データサイエンスや AI に関する知識・技能が社会でどのように活かされているか、また今後どのように必要とされるかといった点について説明を行うことで、学生自身に実感させるよう取り組んでいる。
内容・水準を維持・向上しつつ、 毎回、授業アンケートで学生の感想・意見

授業アンケート

より「分かりやすい」授業とす を収集し、学生目線での授業づくりに努めや質疑応答、またることに取り組んでいるか。

るとともに、事前学習と質疑応答を繰り返演習形式での授し行うことで、丁寧な疑問解消に努めてい業等、学生の理解る。

を促進する取りまた講義だけでなく、Google Colaboratory

組みはされてい等を用いた演習を取り入れることで、実体るものの、一部理験を通じた理解を促進している。

解が十分に追い一方、先述のアンケートの結果のとおり、つけていない学「概論 A」については、「難しかった」「理生も発生してい解できないところが多かった」という声もるため、資料や解多く聞かれた。

説方法のさらなる改善が望まれる。

9B

【教育プログラムの点検・評価】
点検項目

点検結果

評価結果

教育プログラムの履修・修了

新入生のうち、データサイエンス概論 A,B の修了率 につ いて状況の改善、教育学修成果のいずれかを履修している学生は 820 名おり、 は、次年度以降一把握

新入生全体の 32%程度が応用基礎レベルの定の向 上が 見込

コア科目を履修していることとなる。

まれる一方、履修

なお、ほとんどの学部の応用基礎レベル修率については、概了要件において、2 年次以降の科目が選択必論 A,B をより分修となっていることから、初年度内に修了

かりや すい 授業できる新入生はごくわずかで、実際には 19にし、合格率及び名にとどまったが、今後、履修者の学年が上

満足度 を向 上さがっていくにつれて、応用基礎レベルの修せ、他学生への推了者は増加してゆく見込みである。

奨につ なげ てい

評価レベル

B

くこと が期 待される。
全学的な履修者数、履修率向

応用基礎レベルのデータサイエンスの知履修率 向上 のた

上に向けた計画の達成・進捗識・技能の重要性を学生に広く伝え、履修率め、新たにインタ状況の向上を図るため、データサイエンスの知ビュー 動画 を作識・技能を自身の仕事に活かしている本学成する等、積極的卒業生へのインタビュー動画を作成した。

な広報 活動 に向今後はこの動画を活用して、さらに積極的けて取 り組 んでに広報活動を行う。

いる。

学生アンケート等を通じた学各授業回において授業アンケートを記入さ学生の 理解 度を生の内容の理解度の把握せ、受講生の授業に対する理解度、満足度お把握している。

よび授業に対する意見を収集している。まAAた授業振り返りアンケートで、最終的な授業の理解度を把握し、次年度以降の改善に活かしている。
学生アンケート等を通じた後授業振り返りアンケートの「総合的に判断履修者からは「有輩等他の学生に対する推奨へして、この授業は有益であったか」という項益であった」とのの取り組み

目では、「概論 A」は約 7 割、「概論 B」は 感想を 多く 得て約８割の学生が「有益」又は「どちらかといおり、次年度生やえば有益」であったと回答している。

未履修 生へ の推また、先述の卒業生の活躍を伝えるインタ

奨に活 かす ことビュー動画を活用し、応用基礎レベルの修ができる。またイ得を推奨する取り組みを行っている。

ンタビ ュー 動画
により さら に積
極的に 取り 組みを進めている。

10A点検項目

点検結果

評価結果

産業界からの視点を含めた教数理・データサイエンスセンターのアドバ

企業と の連 携を育プログラムの内容・手法等

イザリーボードや、連携する企業・自治体等進めており、取りへの意見から教育プログラムの内容・手法等につい組みへ の評 価にて、意見を取り入れて改善に努めている状

企業の 方の ご意

況にある。

見を取 り入 れて本プログラムについては、具体的な事例でいる。

学生の興味を引くようにする授業構成や、評価レベル

A幅広い分野を網羅できていることについて高い評価を得ている。今後は、企業から提供された多くの活用事例を紹介すること、BIツール（Tableau）の活用方法なども教育内容に含めること、また ChatGPT の公開以後でどのようにデータサイエンスや AI に向き合うべきかという点についての教育も期待されている。
評価結果の公開自己点検・評価書について、以下の URL で

評価結 果の 公開

公 開 し て い る 。 (http://www.cmds.kobe-を行っている。

u.ac.jp/overview/annual.html）

11A