2023年度（令和5年度）
神戸大学大学教育推進機構 教養教育院「データサイエンス」教育部会
外部評価報告書

2024年（令和6年）3月
データサイエンス教育部会

じめに
政府 、Society 5.0というビジョンを掲げて科学技術と社会 融合を推進している。こ ビジョ
ンで 、人工知能（AI）がビッグデータを解析し、そ 結果がロボットなどを通じて人間にフィードバックされることで新たな価値が生まれる新しい社会が期待されている。こ 流れ 中で2017年に「未来投資戦略2017」を策定し、デジタル技術 革新を促進した。そして、文部科学省で 、これを受け2019年に「AI戦略」を策定し、教育と研究 強化に注力している。大学における「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」 導入や新たな情報学科 設置を促したり教育カリキュラ
ムを大きく変革しようとしたりしている。
神戸大学で 、2016年度 準備期間を経て2017年にデータサイエンス教育部会が設立された。こ 教育部会 、大学における数理・データサイエンス・AIに関わる研究科、研究センターなどに所属する教員約 25 名から構成され、全学向け データサイエンスに関する基礎教養・総合
教養・高度教養およ 専門科目を合計14科目を提供している。これら 科目 、神戸大学における「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」「応用基礎レベル」 中核を担う科目として位置づけられている。
神戸大学 教養教育院 、2025年度から1年生と2年生が履修する教養科目について、大規模な改革を行う予定である。こ 教養改革 、現実に即さなくなった科目分類を見直し、長年にわたり複雑化してきた教養科目を分かりやすくすることを目的としている。当部会 「データサイ
エンス基礎学」 、こ 教養改革によって必修化される予定である。データサイエンス教育部会が発足以来5年 節目を迎え、大学内 大規模な改革を目前に控えたこ 期に、本報告書をまとめることに 意義があることと考える。
こ 報告書 、過去 5年分 報告書を参考にしながら取りまとめた。データサイエンス教育部
会およ 数理・データサイエンスセンター 設立に大きな役割を果たして2代目会長を務めた齋
藤 政彦教授、初代部会長を務めた小澤 誠一教授、そして「数理・データサイエンス・AI教育プロ
グラム」 認定に尽力されたも、任期途中で異動された首藤信通教授 足跡をたどることができた。それぞれ 年代で 苦労と努力を読み取ることができた。ここに歴代 部会長 熱心な活動に深く敬意と感謝を表したい。そして、データ収集と分析に協力いただいた学際教育課 坪
川 成氏にもまた感謝したい。また、本評価 実施にあたり、外部評価委員を快く引き受けていた
だいた大阪大学 内田 雅之 教授、和歌山大学 吉野 孝 教授に深く感謝する。
私事であるが筆者 、2022年9月に民間企業から大学へ転職し、2023年9月からデータサイエ
ンス教育部会長 職を務めている。こ 報告書を執筆している2024年2月時点において、大学在籍が1年半、部会長として わずか6ヶ月しか経過していない。以前に大学教育に関わった経験がなく、専門分野もデータサイエンスそ も で ない。したがって、こ 報告書 取りまとめ、手探り 状態である。
経験が浅いながらにまとめた報告書で あるが、本報告書が神戸大学におけるデータサイエ
ンス教育 点検に役立つだけでなく、数理・データサイエンス・AI教育を推進する他 大学 運営にも参考になることを期待したい。

データサイエンス教育部会
部会長 山田 明

1

目次
じめに
1
目次
2
I. 自己点検・評価報告書
4
1. 教育 目的
4
1.1 神戸大学 教育目標
4
1.2 神戸大学 全学共通教育
5
1.2.1 教養教育院
5
1.2.2 全学共通教育 学習目標
6
1.2.3 高度教養科目 が学習目標
7
1.2.3 データサイエンス教育部会が担当する全学共通授業科目
8
2. 組織・運営体制
10
2.1 データサイエンス教育部会 沿革
10
2.2 データサイエンス教育部会 構成
10
2.3 データサイエンス教育部会 運営
12
2.3.1 現在 運営体制
12
2.3.2 現在 部会長・幹事
13
2.3.3 歴代部会長
13
2.3.4 担当授業コマ数
13
3. 授業 実態15
3.1 授業実施形態
15
3.2 科目一覧と概要
15
3.2.1 データサイエンス基礎学
15
3.2.2 データサイエンス入門
16
3.2.3 データサイエンス概論A
16
3.2.4 データサイエンス概論B
16
3.2.5 データサイエンス基礎演習
173.2.6 データサイエンスPBL演習
173.2 履修状況
17
3.3 評価方法
18
4. 授業振り返りアンケートにみる学生 意見20
4.1 授業振り返りアンケート
20
4.2 選択式質問 結果
21
4.2.1 データサイエンス基礎学
21
4.2.2 データサイエンス概論A
24
4.2.3 データサイエンス基礎演習
26
4.3 記述式質問 結果
29
4.3.1 データサイエンス基礎学
29
4.3.2 データサイエンス基礎演習
33
5. 自己評価35
5.1 「外部評価 評価項目モデル」に沿った自己点検・評価
35
Ａ 当該教育部会 組織構成と運営体制（「領域１ 教育研究上 基本組織に関する

2

基準」に対応）
Ｂ 当該教育部会
Ｃ 当該教育部会
準」に対応）

内部質保証（「領域２ 内部質保障に関する基準」に対応）
教育課程と学習成果（「領域６教育課程と学習成果に関する基

35
35
37
40
40
40
41
51
57

II.外部評価
6. 外部評価
6.1 外部評価委員会概要
6.2 外部評価委員会 会議録
6.3 外部評価報告書
III. シラバス

3

I. 自己点検・評価報告書

1. 教育 目的
1.1 神戸大学

教育目標

神戸大学 、「開放的で国際性に富む固有 文化 下、「真摯・自由・協同」 精神を発揮し、人類社会に貢献するため、 普遍的価値を有する「知」を創造するとともに、人間性豊かな指導的人材」を育成する使命としている。こ 使命と「社会的・歴史的・地域的役割を認識し、国民から負託された責務」を遂行するために、神戸大学教育憲章を定めており、そ なかで「人間性 教
育、創造性 教育、国際性 教育、専門性 教育」 4つ 研究目的を掲げている。以下に神戸大学教育憲章を引用する。
教育憲章（平成14（2012）年5月16日制定）
神戸大学 、国が設置した高等教育機関として、そ 固有 使命と社会的・歴史的・地域的役割を認識し、国民から負託された責務を遂行するために、ここに神戸大学教育憲章を定める。
(教育理念)
1 神戸大学 、学問 発展、人類 幸福、地球環境 保全及 世界 平和に貢献するために、学部及 大学院で国際的に卓越した教育を提供することを基本理念とする。
(教育原理)
2 神戸大学 、学生が個人的及 社会的目標 実現に向けて、そ 潜在能力を最大限に発揮できるよう、学生 自主性及 自律性を尊重し、個性と多様性を重視した教育を行うことを基本原理とする。
(教育目的)
3 神戸大学 、教育理念と教育原理に基づき、国際都市
ながら、次 ような教育を行う。

もつ開放的な地域

特性を活かし(1) 人間性 教育: 高い倫理性を有し、知性、理性及 感性 調和した教養豊かな人間 育成(2) 創造性 教育: 伝統的な思考や方法を批判的に継承しつつ、自ら課題を設定し、創造的に解決できる能力を身につけた人間 育成(3) 国際性 教育:多様な価値観を尊重し、異文化に対する深い理解力を有し、コミュニケー
ション能力に優れた人間 育成(4) 専門性 教育:それぞれ 職業や学問分野において指導的役割を担うこと できる、深い
学識と高度な専門技能を備えた人間 育成(教育体制)

4

4 神戸大学 、教育理念と教育原理に基づき、そ任体制 下で学部及 大学院 教育を行う。

教育目的を達成するために、全学的な責(教育評価)
5 神戸大学 、教育理念と教育原理が実現され、教育目的が達成されているかどうかを不断に点検・評価し、そ 改善に努める。
(URL https://www.kobe-u.ac.jp/info/outline/mission-vision/educational-charter.html )1.2 神戸大学

全学共通教育1.2.1 教養教育院
神戸大学で 、こ 教育憲章において定められた「人間性 教育、創造性 教育、国際性教育、専門性 教育」 4つ 教育目的を達成するために、大学教育推進機構を設置しており、こ 機構 教養教育院にて全学共通教育を提供している。教養教育院が提供する授業 、各学部が開講する専門科目と並行して、1から3年次に履修される。教養教育院 示す教育目標
以下 通りである。
神戸大学 、「学理と実際 調和」という開学以来 教育方針 下、教育憲章に示された「人間性」「創造性」「国際性」「専門性」を高める教育を実施するとともに、各学部がグローバル化に対応した様々な教育プログラムを開発してきた。こ ようなプログラムに参加する学生だけ
で なく、全て 学生を、自ら地球的課題を発見しそ 解決にリーダーシップを発揮できる人
材へと育成することが学士課程 課題である。
そこで、全学部学生を対象とする教養教育において、神戸大学 学生が卒業時に身につけるべき共通 能力を「神戸スタンダード」として明示し、そ 修得を教育目標とする。
神戸スタンダード・複眼的に思考する能力
専門分野以外 学問分野について基本的なも見方を身につける

考え方を学ぶことを通して複眼的なも・多様性と地球的課題を理解する能力
多様な文化、思想、価値観を受容するとともに、地球的課題を理解する能力を身につける
・協働して実践する能力
専門性や価値観を異にする人々と協働して課題解決にあたるチームワーク力と、困難を乗り越え目標を追求し続ける力を身につける（URL：https://www.kobe-u.ac.jp/campuslife/edu/outline/general.html ）全学教通科目 区分 以下 通りである。こ なかでデータサイエンス教育部会が実施している区分 、基礎教養科目、総合教養科目、高度教養科目である。

●●

基礎教養科目
総合教養科目

5

●
●
●
●
●

外国語科目
情報科目
健康・スポーツ科学
共通専門基礎科目
高度教養科目

全学共通科目
一覧を示す。

、科目ごとに組織された22「教育部会」が実施している。以下に教育部会

情報科学
健康・スポーツ科学
人間形成と思想
文学と芸術
歴史と文化
人間と社会
法と政治
経済と社会
数学
物理学
化学

1.2.2 全学共通教育

生物学
地球惑星科学
図形科学
応用科学技術
医学
農学
ESD
データサイエンス
学際
外国語第 I (英語)
外国語第 II (ドイツ語、フランス語、中国語、ロ
シア語）

学習目標

全学共通 教養科目 目標 以下 通りである。データサイエンス教育部会に関連する基礎
教養科目およ 総合教養科目 目標 みを抜粋している。
基礎教養科目
基礎教養科目 、人文系、社会科学系、生命科学系、自然科学系 ４つ 分野 科目より開講している科目から、自分が所属する専門分野以外 主要な学問分野について基本的な知識及 「も見方」を学 、理解することを目的とし、以下 区分毎に学修目標を定める。
人文系（略）
社会学系（略）
生命科学系（略）自然科学系
高度に科学技術 発達した現代社会に対応する複眼的思考を養うことを目的として、本分野
で 、我々を取り巻く自然現象や社会現象が我々にど ように関わりを持つかについて、自然
科学 観点と切り口から学ぶ。「数学」で 、数理的思考における基本的な知識や考え方を学ぶ。「物理学」で 、１９世紀までに確立された古典物理学、あるい 、２０世紀に構築された現代物理学 基本的な知識や考え方を学ぶ。「化学」で 、分子にまつわる微視的な内容に関して、あるい 、物質 性質など化学 基本的な知識や考え方を学ぶ。「惑星学」で 、惑星
およ 諸天体、宇宙における地球、あるい 、惑星 姿や変動現象について、惑星学 基本

6

的な知識や考え方を学ぶ。「情報学」で 、コンピュータやスマートフォンなど、これら 身近な機器に利用されている情報技術 歴史や仕組み、最近 活用事例を知り、基礎知識を学ぶ。
（URL：http://www.iphe.kobe-u.ac.jp/jimu/kyomu/zengaku/gakusyu.pdf ）総合教養科目
総合教養科目 、多文化に対する理解を深め、多分野にまたがる課題を考え、対話型 講
義を取り入れるなど 工夫により、複眼的なも見方、課題発見力を養成することを目的とし、以下 区分毎に学修目標を定める。
(1)多文化理解（略）(2)自然界成り立ち（略）(3)グローバルイシュー（略）(4)ＥＳＤ（略）(5)キャリア科目（略）(6)神戸学（略）(7)データサイエンス
ICT(情報化技術) 著しい進化により、インターネット等を通じて様々な情報が瞬時にやり取りされる時代となり、それら 情報 データとして蓄積され、ビッグデータと呼 れている。データ
サイエンス 、現在、様々な分野において、これら データ 蓄積を処理・分析し、新しい価値を生み出すため 新しい学問である。数学・統計学、情報科学・情報工学におけるデータ処
理・分析 技術や、データから如何に有益な情報・価値を引き出すかという点において研究・実践が進展している。こ 科目群において 数学・統計学、情報科学・情報工学におけるデー
タ 処理・分析 基礎を身に着けるとともに、各専門分野におけるデータサイエンス 応用事
例、社会と 関わりを学 、データサイエンス 本質、汎用性そして問題点を理解することを目標とする。それらを発展させ、自ら 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 基礎的能力を涵養することも目標とす
る（URL：http://www.iphe.kobe-u.ac.jp/jimu/kyomu/zengaku/gakusyu.pdf ）1.2.3 高度教養科目 が学習目標
神戸大学で 、前述 ようにすべて 学生が卒業時に身につけるべき３つ 能力を「神戸スタンダード」として定めている。こ 3つ 能力と 、「複眼的に思考する能力」「多様性と地球的課
題を理解する能力」「協働して実践する能力」である。全学共通授業科目 基礎教養科目 「複眼的に思考する能力を身につける」こと、総合教養科目 、「多様性と地球的課題を理解する能力を身につける」ことを目的として１・2年次生を対象に開講されている。そして「協働して実践する能力」に対応する が、各学部およ 教養教育院が開講する高度教養科目である。
高度教養科目 、ある程度専門科目を学修した3・4年次生を対象に開講され，専門 異なる
学生が共通 課題について協働して解決方法を探ることにより、「分野融合」「文理融合」 意義
7

，協働 大切さを学ぶことを学修目標としている。現在、社会において、いくつか 専門分野
研究成果を結集しなけれ ならない課題が多く存在する。また1つ 組織 中でも、専門を異にする人々が協働して1つ 課題に取り組む機会が多くなる。高度教養科目 、こ ような社会が必要とする実践力を身につけるため 科目である。高度教養科目 、自分 専門性を身につけた学生が、以下 能力を身につけることを目的にしている。
（1）複数 学問分野に関わる課題を学ぶことにより、高度な複眼的思考能力を修得し、異なる分
野で 価値観や解決手法を理解する（2）異なる分野 学生と協働して様々な課題に取り組むことにより、学生 自主性、コミュニケー
ション能力、チームワークなど 社会的能力、課題解決能力を身につける（URL：https://www.office.kobe-u.ac.jp/stdnt-kymsys/student/blue11/index_kodokyouyou.html）
高度教養科目に 、以下 ような多様な科目が存在している。データサイエンス教育部会で、各分野 専門的な課題をPBL（Project Baesd Lerning）形式で学習する「データサイエンス
PBL演習」を高度教養科目として提供している。
・外国語で行う専門科目（学内サマースクールも含む）
・学際科目（文理融合科目を含む）
・グローバルイシュー関連科目
・社会（地域）連携科目
・ESD関連科目
・高度教養セミナー（少人数 多分野協働セミナー） など

1.2.3 データサイエンス教育部会が担当する全学共通授業科目
ここでデータサイエンス教育部会が担当する科目をリストアップする。データサイエンス教育部
会 、基礎教養科目2科目、総合教養科目3科目、高度教養科目1科目を提供している。詳細について 、3章において記述する。科目名 後 括弧内 数字 、年間 開講コマ数を示す。
●●●

基礎教養科目（自然科学系）（各1単位）○ データタイエンス基礎学（5）○ データサイエンス入門（2）
総合教養科目（データサイエンス）（各1単位）○ データサイエンス概論A（2）○ データサイエンス概論B（2）○ データサイエンス基礎演習（2）
高度教養科目（各1単位）○ データサイエンスPBL演習（2）

なお、データサイエンス部会で 、教養教育院以外 部局にて以下 高度教養科目なら に専門科目を開講している。科目名 後 括弧 、開講学科およ 年間 コマ数を示す。教養教
育院以外で 開講科目について 、本報告書 範囲外であるため、次章以降において詳細に記載しない。

8●●

高度教養科目（各1単位）○ OIWS（工学）（1）○ OIWS（理学）（1）○ データサイエンス・AI演習A（経済）（1）○ データサイエンス・AI演習B（経済）（1）
専門科目（各1単位）○ データサイエンスコンテスト型PBL実習（工学）（1）○ 実践データ科学演習A（工学）（1）○ 実践データ科学演習B（工学）（1）○ データサイエンス特論1（理学）（1）○ データサイエンス特論2（理学）（1）9

2. 組織・運営体制
2.1 データサイエンス教育部会

沿革以下にデータサイエンス教育部会 沿革を示す。データサイエンス教育部会 、2017年 準備期間を経て、2018年に「数理・データサイエンス標準カリキュラムコース」 開設に伴って発足した。こ カリキュラムコース 、文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育推進を受けて作成されたも である。神戸大学 、2021年に文部科学省 「数理・データサイエンス・AI教育プロ
グラム認定制度」に基づく「認定プログラム（リテラシーレベル）」に認定され、さらに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・応用基礎レベル 、同時に先導的で独自 工夫・特色を有するプログラムとしてプラス認定がされている。
データサイエンス教育部会で 、文系理系を問わないデータサイエンス教育 実現を目指して
おり、神戸大学における学生 リテラシーレベル履修率100%、応用基礎レベル50%を目標として、全学に向けた講義を提供している。
●●●

2018年（平成30年）4月：○ 神戸大学にて「数理・データサイエンス標準カリキュラムコース」が開設され、そ主要科目を担う教育部会としてデータサイエンス教育部会が発足
2021年（令和3年）8月：○ 文部科学省 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に基づく、「認定プログラム（リテラシーレベル）」に認定され、「数理・データサイエンス標準カリ
キュラムコース」を「神戸大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム」に引き継ぐ
2023年（令和5年）8月：○ 同プログラム 「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）」に認定される。
○ 認定された教育プログラム 中から、先導的で独自 工夫・特色を有するも として「認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラス」「認定教育プログラム（応用
基礎レベル）プラス」に選出される

2.2 データサイエンス教育部会

構成

2024年1月1日現在においてデータサイエンス教育部会 、25名 教員により構成されている。教員 所属部局 、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 大学教育推進機構 専任教員である。表1に現在 データサイエンス教育部会 構成員 一覧を示す。

10

表1：データサイエンス教育部会

構成員（2024年1月1日現在）

番号

職名

氏名

主配置部局

備考

1

教授

熊本 悦子

DX・情報統括本部

2教授

石川 慎一郎大学教育推進機構

3

教授

村尾 元

国際文化学研究科

4

准教授

稲葉 太一

人間発達環境学研究科

5

准教授

阪本 雄二

人間発達環境学研究科

6

教授

芦谷 政浩

経済学研究科

7

教授

藤原 賢哉

経営学研究科

8

教授

青木 敏

理学研究科

9

教授

高山 信毅

理学研究科

10

特命教授

牧野 淳一郎

理学研究科

11

教授

福山 克司

理学研究科

12

准教授

西野 友年

理学研究科

13

教授

寺田 努

工学研究科

14

准教授

大森 敏明

工学研究科

15

准教授

黒木 修隆

工学研究科

16

准教授

白石 善明

工学研究科

17

教授

大川 剛直

システム情報学研究科

18

教授

滝口 哲也

都市安全研究センター

19

准教授

高島 遼一

都市安全研究センター

20

教授

小澤 誠一

数理・データサイエンスセンター

幹事

21

教授

中村 匡秀

数理・データサイエンスセンター

幹事

22

教授

山田 明

数理・データサイエンスセンター

部会長

23

特命准教授

伊藤 真理

数理・データサイエンスセンター

24

特命助教

陳 思楠

数理・データサイエンスセンター

25

特命教授

堀越 啓二

数理・データサイエンスセンター

幹事

幹事

幹事

表2にデータサイエンス教育部会を構成する教員 部局別 推移を示す。教育部会が設置された2018年度 、数理・データサイエンスセンターを主配置とする教員が3名であったが、2020
年から拡充が進んで、センター教員が7名に増加している。データサイエンス・AIに関わる研究科として、工学研究科と理学研究科から 配置がそれぞれ多い。そして、教育に関わる大学教育推進機構、国際文化学研究科、人間発達研究科からそれぞれ所属しているほか、データサイエ
ンス 応用先として医学部・経済・経営学研究科から 教員が所属している。

11

表2：データサイエンス教育部会を構成する部局別教員推移（4月1日時点）

2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度

所属部局
数理・データサイエンスセンター

3

3

6

6

7

6

工学研究科

4

4

4

4

4

4

理学研究科

4

4

4

4

5

5

システム情報学研究科

3

2

2

2

1

1

国際文化学研究科

1

1

1

1

1

1

人間発達環境学研究科

2

2

2

2

2

2

経済学研究科

1

1

1

1

1

1

経営学研究科

1

1

1

1

1

1

人文学研究科

1

1

1

1

0

0

海事科学研究科

0

1

0

0

0

0

医学部附属病院

1

1

1

1

0

0

都市安全研究センター

1

1

1

1

2

2

DX・情報統括本部

0

0

0

0

1

1

大学教育推進機構

1

1

1

1

1

1

合計

23

23

25

25

26

25

2.3 データサイエンス教育部会
2.3.1 現在

運営

運営体制

データサイエンス教育部会で 、神戸大学 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 幹事により構成される幹事会が全体統括・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 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 設置が比較的あたらしいことや、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に切り替える必要があったこと、文部科学省 「数理・データサイエンス・AIプログラム認定制度」 採択などがあり、必要に応じて適応的に幹事会を開催して運営してる。ここで、データサイエンス教育部会 、教養教育院 下に組織されており、神戸大学全体 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、それぞれ 科目 実施およ 文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定
制度と 整合性をとる機能を担っている。
データサイエンス部会長 、数理・データサイエンスセンターにおける教育部門長が兼任しており、数理・データサイエンスセンター教務委員会 リエゾンとして活動している。また、部会長 、月に1回開催される「全学教務委員会」およ 「教養教育院教務専門委員会」に出席するとともに、データサイエンス教育部会におけるカリキュラム編成、自己評価・報告 とりまとめなどにあたっている。教育部会全体に関わる情報共有およ 意思決定を図るために、部会長から各部局

12幹事へメール配信により決定事項 連絡や意見交換を行うほか、重要な事案が生じた場合など、メール審議もしく 遠隔会議システムを利用した協議を行って決定している。

2.3.2 現在

部会長・幹事

以下に2024年1月1日現在
●
●

部会長およ

幹事を示す。

部会長：山田 明（数理・データサイエンスセンター）
幹事：小澤 誠一、中村 匡秀（数理・データサイエンスセンター）、福山 克司、青木 敏（理学研究科）、芦谷 政浩（経済学研究科）

2.3.3 歴代部会長
表3にデータサイエンス教育部会 歴代部会長を示す。前述 ように数理・データサイエンスセ
ンター 教育部門長がデータサイエンス教育部会長を兼任している。
表3：歴代

データサイエンス教育部会長

2018年4月~ 2020年3月

小澤 誠一

数理・データサイエンスセンター

2020年4月~ 2022年3月

齋藤 政彦

数理・データサイエンスセンター

2022年4月~ 2023年8月

首藤 信通

数理・データサイエンスセンター

2023年9月~

山田 明

数理・データサイエンスセンター

2.3.4 担当授業コマ数
2023年度におけるデータサイエンス教育部会に所属する教員 授業担当状況を表4に示す。
ここで、0.5コマと 、半期1コマ15回に対して、1Q（四半期 とつぶん） 7.5回（1回90分） 授
業時間を示す。したがって、1.5 、1Q なかで3クラス開講していることを意味する。また、デー
タサイエンス基礎演習、データサイエンスPBL演習 、定員200名およ 定員100名につき とり
教員を割り当てている。そ ため、1Qにつき1クラス 開講で あるが、1.5と記載されている。
ここで、データサイエンス入門 、データサイエンス基礎学へ引き継ぎ 予定であって、2023年
度入学生より新規受講を停止しており、これまで 教員が引き続き非常勤講師として担当している。また、2017年に部会が発足して5年が経過した2023年度において、多く 教員 入れ替わりが発生したため、非常勤講師によって補充している。

13

表4：データサイエンス教育部会に所属する教員
年度

学期 科目名

数理・データサイエ
ンスセンター

授業担当状況

そ 他部 非常勤講師
局

合計

2023 1Q

データサイエンス基礎学

0.70

0.00

0.80

1.5

2023 2Q

データサイエンス入門

0.10

0.13

0.27

0.5

2023 2Q

データサイエンス基礎学

0.23

0.00

0.27

0.5

2023 3Q

データサイエンスPBL演習

1.00

0.00

0.50

1.5

2023 3Q

データサイエンス基礎演習

1.00

0.00

0.50

1.5

2023 3Q

データサイエンス概論A

0.60

0.40

2023 3Q

データサイエンス入門

0.10

0.00

2023 4Q

データサイエンスPBL演習

1.50

0.00

1.5

2023 4Q

データサイエンス基礎演習

1.50

0.00

1.5

2023 4Q

データサイエンス概論B

0.73

0.00

0.27

1

2023 4Q

データサイエンス基礎学

0.17

0.00

0.33

0.5

1
0.40

0.5

11.5

合計

14

3. 授業 実態
3.1 授業実施形態
データサイエンス教育部会が提供する科目 、知識を習得することを主目的とした講義形式
科目とプログラミングなど 技能を習得することを主目的とする演習形式 科目に分類される。
講義形式 科目に 、データサイエンス基礎学・データサイエンス入門、データサイエンス概論A・B、演習形式 科目に 、データサイエンス基礎演習・データサイエンスPBL演習がある。デー
タサイエンス教育部会が提供する科目 、すべて遠隔授業であり、オンデマンド講義とライブ（一斉配信）講義を組み合わせた形態である。つまり、ハイフレックス型やブレンド型といった対面で講義を行っていない。
データサイエンスPBL演習を除く全て 科目 、反転学習方式をとっている。受講者 、事前にオンデマンド 講義資料を視聴して学習し、ライブ講義において学習において不明な点を解消する。データサイエンスPBL演習 、PBL（Project Based Learning）形式をとっており、遠隔授業
ライブ配信によって講義を行うほか、オンラインにおいてグループワークを実施する。科目 難
易度 、講義形式 科目においてデータサイエンス基礎学、概論A、概論Bという順により高度かつ応用技術が含まれている。演習系科目において 、データサイエンス基礎演習においてプ
ログラミング言語Python 基礎を学 、PBL演習においてPythonを使ったグループワークを実
施する。
●

●

講義形式
○ データサイエンス基礎学○ データサイエンス入門○ データサイエンス概論A○ データサイエンス概論B
演習形式○ データサイエンス基礎演習○ データサイエンスPBL演習

3.2 科目一覧と概要
それぞれ

科目

概要およ

講義形式、評価方法を以下に示す。

3.2.1 データサイエンス基礎学
概要：
現在、インターネット・情報技術 進展により、ビッグデータやＡＩ 活用が可能になり社会に
新しい価値が生まれ、日常にも大きな変化をもたらしている。こ 授業で 、今後 デジタル社会において必要とされている数理・データサイエンス・AI 概念や手法を学 、それらを活用するため 基礎を身につける。
形式：反転授業、遠隔授業（オンデマンド型とリアルタイム
評価：各回授業で課す課題（35%）と定期試験（65%）

15

併用）

3.2.2 データサイエンス入門
概要：
データサイエンス教育部会 設置（2017年） 際に開講した授業である。「数理・データサイエ
ンス標準カリキュラムコース」が「神戸大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム」に引き継がれたことを受けて、2022年度からデータサイエンス基礎学へ変更になっている。再履修ため2023年度まで開講を継続しているが、2023年度以降入学生から 新規受講を終了しており、2024年度以降 完全に廃止となる。講義内容 、データサイエンス基礎学と重複している。
形式：反転授業、遠隔授業（オンデマンド型とリアルタイム
評価：各回

併用）

授業で課す課題（35%）と定期試験（65%）

3.2.3 データサイエンス概論A
概要：
データサイエンス 、観測によって得た実世界 データから有益な知見を数式やルールなど形式で記述し、それを利用して価値創造を行う、「データ駆動型」 推論アプローチを体系化した学問である。これまで、数理統計学、機械学習、データマイニングなどで独立に研究されてきた学問領域がデータサイエンスとしてまとめて認知され、それに価値創造がつながることで、サイエンスやビジネスだけでなく、我々 生活に幅広く影響を与えるようになってきた。データ「21世紀 石油」と言われるように、価値を潜在的に内包しているが、単なる数値 集まりに価値 ない。そこから本当 価値を引き出す仕組みが必要であり、そこにデータサイエンスが重要な役割を果たす。本講義で 、こ ようにデータから価値を引き出すため 必要となる，数理・データサイエンス・AI 基礎知識を学 ，課題 発見と定式化からデータ収集、モデル化を経て得られた分析結果を活用するため データエンジニアリング 基礎力を養うことを目的とする。データサイエンス概論A 、概論Bとセットになっている。データサイエンス概論Bで、第6回第7回にこれまで 講義 内容を受けて実践演習を行う。
形式：反転授業、遠隔授業（オンデマンド型とリアルタイム
評価：各回

併用）

授業で課す課題（35%）と定期試験（65%）

3.2.4 データサイエンス概論B
概要：
前述 ようにデータサイエンス概論B 、概論Aとセットになっている。データサイエンス概論
Aと概論Bを通して、データサイエンス 応用例について解説及 ミニ演習を行う。データサイ
エンス概論Bで 、第6回第7回にこれまで 講義 内容を受けて実践演習を行う。

16

形式：反転授業、遠隔授業（オンデマンド型とリアルタイム
評価：各回

併用）

授業で課す課題（35%）と定期試験（65%）

3.2.5 データサイエンス基礎演習
概要：
データサイエンス 効果的な実践に 、コンピュータ・ソフトウェア 活用が必須である。本講
義で 、データサイエンス ため プログラミング言語として世界で広く普及しているPythonを取り上げ、演習を通してプログラミング 基礎およ データサイエンス 実践方法について学習する。Python 基本的な文法からPandasによるデータ操作グラフによる可視化およ 回帰
分析などを行う。課題提出およ 判定に 、オンライン自動判定ツールを使用している。生徒、任意 タイミングで課題へ 取り組みおよ 課題提出ができる。
形式：反転授業、遠隔授業（オンデマンド型とリアルタイム
評価：各回

併用）

授業で課す課題、定期試験を行わない

3.2.6 データサイエンスPBL演習
概要：
PBL（Problem Based Learning）と 、複雑な課題や挑戦し甲斐 ある問題に対して、生徒が少人数 グループを組み自律的な問題解決・意志決定・情報探索などを通じて解決を目指す
学習手法である。本授業で 、神戸大学生協様 ご協力 もと、神戸大学生協食堂 リアル
データを活用し、データサイエンス 取り組みに基づいて、根拠に基づく知見 導出や食堂経営施策 提案をグループで行う。課題 取り組みに 、Pythonを使用することを前提としており、データサイエンス基礎演習を履修することを推奨している。
形式：遠隔授業（リアルタイム）、グループワーク
評価：各回

課題へ

取り組み（70%）、最終成果物

内容（30%）

3.2 履修状況
表5に2017年度から2023年度まで データサイエンス基礎学、データサイエンス入門、データ
サイエンス概論A/B、データサイエンス基礎演習、データサイエンスPBL演習 履修者数 推移を示す。ここで、データサイエンス入門 、2017年度にデータサイエンス教育部会としてじめて開講した講義であるが、文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度に対応するために、データサイエンス基礎学を設置したため、科目 切り替えを行っている。データ
サイエンス入門 廃止を2022年度に決定したため、経過措置として2023年度まで開講している。そ ため、データサイエンス入門 履修者が2022年度に一時的に増加している。2024年に17

、完全に廃止される。データサイエンス基礎学 、2022年度から開講されており、全てから 受講が可能である。2025年度に 、全学部において必修科目となる予定である。
表5. 履修者数

学部

推移

3.3 評価方法
神戸大学共通細則によれ、成績評価について、以下ように規定されている。

(成績)第4条 授業科目 成績 、100点を満点として次 区分により評価し、秀、優、良及格、不可を不合格とする。
秀（90点以上）
優（80点以上90点未満）
良（70点以上80点未満）
可（60点以上70点未満）
不可（60点未満）
2 秀、優、良、可及 不可 評価基準 、次 各号 とおりとする。
(1) 秀：学修 目標を達成し、特に優れた成果を収めている。
(2) 優：学修 目標を達成し、優れた成果を収めている。
(3) 良：学修 目標を達成し、良好な成果を収めている。
(4) 可：学修 目標を達成している。
(5) 不可：学修 目標を達成していない。

可を合（URL：https://www.office.kobe-u.ac.jp/plan-rules/act/print/print110000264.htm ）定期試験や、平常点 配分や小テスト 有無など 、各教員に委 られているため、上記各科目 概要もしく シラバスを参照されたい。ここで、神戸大学で 、秀 比率を10%以下にし、秀・優 比率を合わせて40%以下に抑えるという取り決めがされている。上記 5つ 科目
成績分布 、ほぼこ 取り決めに従っている。ただし、データサイエンス基礎学について 、

18

成績優秀者が多く、秀 比率が10%を若干上回っており、秀・優 合計比率も若干上回る値年度があるため、何らか 改善方法を検討することが求められる。

19

4. 授業振り返りアンケートにみる学生 意見
4.1 授業振り返りアンケート
神戸大学 共通教育において 、すべて 教科について、受講した学生に対して授業振り返りアンケートを実施している。こ アンケート 、表6 質問項目からなる。 データサイエンス教
育部会が提供する5つ 科目（データサイエンス基礎学・概論A、概論B、基礎演習、PBL演習）について、データサイエンス基礎学、データサイエンス概論Aおよ データサイエンス規則演習 ア
ンケート結果を掲載する。ここで、データサイエンスPBL演習について 、アンケート回収率が低かったため、分析 対象として不十分と判断して掲載していない。また、データサイエンス概論Bについて 、データサイエンス概論Aと内容が重複しているため掲載しない。
表6：授業振り返りアンケート
番号

質問

形式

質問
選択肢

1

こ 授業に関して、平均して毎週どれく 選択
らい自己学修(予習、復習を含む)をしま
したか。

１．１８０分以上、
２．１２０分以上－１８０分未満、
３．６０分以上－１２０分未満、
４．３０分以上－６０分未満、
５．０－３０分未満

2

こ 授業 内容 よく理解できましたか。

１．そう思う、
２．どちらかといえ そう思う、
３．どちらともいえない、
４．どちらかといえ そう思わない、
５．そう思わない3

シラバスに書かれている到達目標をあな 選択
た ど 程度達成できたと思いますか。

4

こ 授業を振り返って、自ら 学修に関 自由記述
する感想があれ 書いてください。

5

こ 授業でより工夫してほしい事項があ 選択（複数 １．担当教員 授業へ 熱意、れ チェックしてください。
回答可）
２．担当教員 学生に対する接し方、
３．担当教員 話し方、
４．BEEF等 学修支援システム 内容、板書、教材等、
５．シラバス、
６．授業 進み方・計画性、
７．特になし選択

20

１．十分に達成できた、２．ある程度達成できた、
３．どちらともいえない、
４．あまり達成できなかった、
５．達成できなかった、
６．到達目標が分からない、
７．シラバスを読んでいない6

こ 授業 良かった点について、特記す 自由記述べき内容があれ 書いてください。また、授業をより良くするため 意見・要望があれ 書いてください。

7

総合的に判断して、こ 授業 有益であったと思いますか。

4.2 選択式質問

選択

１．有益であった、
２．どちらかといえ 有益であった、
３．どちらともいえない、
４．どちらかといえ 有益で なかった、
５．有益で なかった

結果

以下に2023年1Q2Q データサイエンス基礎学（3コマ分）およ 2022年データサイエンス概論A（2コマ分）およ データサイエンス基礎演習（1コマ分） 選択式 質問 回答結果を示す。

4.2.1 データサイエンス基礎学
図1に2023年度1Q2Q データサイエンス基礎学における選択式質問に対する回答結果を示す。ここで、1Q2Ｑ 受講者 、約1500名であり、回答者が817名である。したがって、約54%がアンケートへ回答している。データサイエンス基礎学 、遠隔形式で 講義であって、オンデマン
ド学習とライブ講義を併用している。オンデマンド学習 、60分 事前学習動画と講義資料からなる。学生 、講義動画による学習における質問を匿名掲示板へ投稿することができる。ライブ
講義で 、事前学習動画 要点を再度説明するとともに、学生から投稿された質問 解説を行う。
設問2と設問3 講義 理解度や達成度を問う質問で 、全体 6割から7割 学生が理解できたと回答している。ただし、設問1で 、予習復習 時間を質問しているが、約40% 学生が事前学習を行っていないことが分かる。反転学習 想定通り60分以上 学習を行っている学生、全体 30%未満である。設問5 講義について工夫してほしい点について 、約76%が特にないと回答している。全体的な評価に関する設問7においても、有益であった、どちらかといえ有益であったをあわせると約77%を越えている。

21

22

図1：2023年度1Q2Q

データサイエンス基礎学における選択式質問に対する回答結果

23

4.2.2 データサイエンス概論A
図2に2022年度 データサイエンス概論A 授業振り返りアンケートにおける選択式設問に対する回答を示す。受講者数 、806名であって回答者が196名であり、回答率約24%である。本
科目もデータサイエンス基礎学と同様に、遠隔形式 講義であって、オンデマンド学習とライブ講義を併用している。オンデマンド教材 、講義動画60分と講義資料からなる。本科目も反転学習形式を取っている。したがって、受講者 、事前に60分間 予習を行い、学習における疑問点を匿名掲示板に書き込む。ライブ講義で 、事前学習 要点と質問 解説を行う。
設問2と設問3 講義 理解度およ 達成度を問う質問で 、約4割に留まっており、データサ
イエンス基礎学と比較すると、理解できた・達成できたと感じている学生が少ない。予習復習 時
間を問う設問1で 、約半数が60分未満と回答しており、反転学習が想定しているしている通り
学習時間を確保していない学生が半数程度であることが分かる。データサイエンス基礎学と比較すると、自己学習をしている学生 割合が多い。設問5 講義について工夫してほしい点について 、約53%が特になし回答しているも、授業 進み方計画性に不満を持っている学生が約18%、神戸大学 LMS（Learning Management System）BEEFや教材に不満を持っている学生が15%存在する。総合的な評価に関する設問7で 、約56%が有益であった、どちらかといえ 有益であったと回答している。

24

25

図2：2022年度

データサイエンス概論Aにおける選択式質問に対する回答結果

4.2.3 データサイエンス基礎演習
図3 、2022年度 データサイエンス基礎演習における授業振り返りアンケート 選択式質問に対する回答結果である。受講者数 、545名であって、アンケートに回答した学生が164名であった。回答率 、約30%である。本科目も、上記 2つ 科目と同様に遠隔形式 授業であってオンデマンドとライブ講義を併用している。オンデマンド教材 、講義動画60分とPythonによるプログラミング 演習課題からなる。受講者 、オンデマンド動画を視聴して講義に臨み、ライブ
講義 講義時間に演習課題を行う。演習課題をライブ講義時間内で終えることができなかった
場合に翌週 講義までに提出する。演習課題 提出に 、LMS Moodle プラグインである
CodeRunnerを使用している。そ ため、生徒 、プログラムをLMSに入力することによって自分自身で正誤を判定できる。
データサイエンス基礎演習で 、設問1 予習復習時間が60分以上 学生が約83%おり、学習時間が180分を越える学生も約34%存在する。授業 理解度なら に達成度を確認する設問

26

2と設問3で 、それぞれ約64%、約58%がそう思うもしく どちらかといえ そう思うと回答している。設問5 講義において工夫してほしい点で 、約71%が特になしと回答している。講義
進め方やBEEFなど 教材に不満を持っている学生 、約13%、約14%に留まっている。

27

28

図3：2022年度

4.3 記述式質問

データサイエンス基礎演習における選択式質問に対する回答結果

結果

データサイエンス基礎学およ データサイエンス基礎演習における授業振り返りアンケート
自由記述で書かれた感想およ 要望を以下にまとめる。

4.3.1 データサイエンス基礎学
良かった点：
良かった点として 、データサイエンス 必要性を感じたという感想や、文系理系や学部を問わずにデータサイエンス 学習ができてよかったというも があった。以下に回答を抜粋する。

●
●

●

●
●
●
●
●
●

これから生きていくためにデータサイエンスに関する知識 必要な だと痛感しました。
毎回 授業でど ようなデータを使用する例がある かを学ぶことができた。インター
ネットを通じて様々なデータが普及する現代において正しくデータを扱うこと 大切だと思った。
科目 名前からすると、私 あまり興味を惹かれるも で ありませんでしたが、実際に授業を受けてみて、これから社会に出ていく際に必要なデータ 見方や分析 仕方、Excelなど ツール 使い方などを学ぶことができてためになる講義だったと実感
できました。
以前からデータサイエンスに とても関心があり、是非とも大学に入学した際に 学たいと思っていた で、講義を受けることができてよかったと思います。
授業を受けていて楽しかったし非常に役に立った。
インターネットに疎かった でこ 講義を受講してよかったと思います。
農学部でデータサイエンスが学べると思っていなかった で良かったと思う。
AIやデータについて 知識が浅く、すこし難しいと感じる部分があったけど、先生 説
明を聞くことで理解につなげることができました。
コンピューターに関する難しい知識や行列について理解を深めることが出来た。

29

●

1時間程度 オンデマンド動画と30分程度 Zoom講義が効果的に組み合わされていたと思う。特に首藤先生 授業 難しい統計 概念を分かりやすく説明するよう工夫されていたと感じた。

事前学習について：
事前学習について 、積極的な学生が事前学習と質問という形式が効率がよいということを実感している一方、多く 学生が事前に学習する反転学習 仕組みに納得できておらず、結果的に学習時間が増えることについて 不満を抱いている。以下に回答を抜粋する。
事前学習と事前質問について
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●

授業前 事前学習動画を毎回視聴し、ある程度内容を理解してから授業に臨めました。また、授業後 ミニ課題もできる範囲で取り組めました。
予習 動画を毎回見ていた良かったと思う
毎回 質問解答時間を用意してくださっていたことがとてもよかったです。事前に質問を集めていた で、効率も良く無駄がなかったように感じました。
質疑応答 時間が設けられていたこと。
授業が始まる前に事前ビデオを視聴するため、内容を知ったうえで補足 内容を授業で聞くことができた で、しっかりと授業内容を理解することができました。
事前予習を頑張ったおかげでしっかり理解できました。
事前 ビデオに関する質問ができるところがよかった。
事前学習がメインなため、自分 ペースで進められる がよかった。
事前に質問を募っていた
良かった
事前学習が充足していた点

事前学習について
●
●

●

●
●
●
●
●
●

肯定的な意見否定的な意見

予習に時間がかかる でもう少し短くしてほしい。
事前に動画を見るシステム 良いと 思う ですが、講義 ズームでも同じように資料を読み直していることが重複していて補足になっていないと感じました。ほぼオンデ
マンド授業と変わらないとも感じました。
授業時間に対して内容が多すぎるため、もっと内容を絞ってほしい。オンデマンド 事
前ビデオと当日 オンライン授業 両方を受けなけれ ならなかったが、オンデマンド
だけか当日 授業だけか どちらかにしてほしい。
事前学習 きちんと行ったが、身について いない。
録画授業で やる気が出づらかった。
事前学習動画が長すぎる。zoomでリアルタイムでする意味をあまり感じられなかったで、全て動画にしてオンデマンド型にするほうがいいと思う。
予習動画 必要な でしょうか。予習動画 スライドが上がっている なら 、そ ス
ライドを見るだけでも十分予習になる気がします。
zoom授業中 質問回答コーナーが長かったり、あまり有益であると 思えなかった。
あまり予習に使う時間が取れていなかった

難易度について30

データサイエンス基礎学 難易度について 、文系・理系を問わず受講できるようになっていたため、特に文系から難しすぎるという意見があがった。数学的な基礎を説明する講義回や数式を使った説明について、難しすぎると 意見が多くあげられた。Excel 操作方法について 、高校 講義 復習になってよかったという意見と、簡単すぎて時間がもったいないという両方 意見があった。以下に記述 抜粋を示す。
難易度
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●

初めて聞くことが多くついていく が大変だった。
難解な数式が出てきたりととても難しかったです。
聞きなれない言葉が多くて授業 内容を完璧に理解することができなかった。
むずい
課題が難しかった。
内容がかなり高度で理解する が難しかったです。
内容が難しく, あまり理解できなかったとにかく内容が難しすぎると思う。途中からついていけなくなった。
個人的に 難しかった。
難しかった
苦手分野だった で、なかなか理解できなかった。
文系 私として 数Ⅲ 知識が必要となるような問題があり理解しがたかった。
数学 範囲が難しかった。
数学 知識を多く用いる で難しかった。
文系 私たちにとって 、難易度が高すぎる回があった。
もう少し例をわかりやすくしてほしい
難しすぎる内容があった。
少々、文系にとって 、難しい内容が多かった。履修取消期間に後々計算が出ることを言っていてほしかった。
内容が難しく、理解する が難しかった。

Excelについて
●
●
●
●
●
●
●
●

意見

エクセルなど 基本的なソフト 使い方を説明してくださった がよかった。
パソコン ソフト(Excel) 練習を授業でできること 良かったです。また、授業ごと
テストについても復習になり、やりやすくて良かったです。
エクセル 使い方を学べた
とても役に立ちました
工学部として 、データを扱うことが多くなってくると思う で、エクセルなど 使い方を学べて良かった。
基本的に授業 内容 ちんぷんかんぷんだったがエクセル 使い方を取り扱ってくれた
うれしかった！
Excel 使い方について学べて良かった。
Excel 使ったことがなかったけれど、授業で扱ったあと 、ある程度使えるようにな
り、将来に役立つことをたくさん学べた授業であった が良かった。
エクセル 操作等について 、既に別に学習済みであった で時間がもったいなかった。

31

遠隔講義について
遠隔講義について 、学部1年生2年生 限られた時間 なかで効率的に科目を履修できる点
や、オンデマンドでいつでも学習できる点について肯定的な意見が多かった。神戸大学 LMS（
Lerning Management System） BEEF+による講義資料 配付について 、肯定的な意見が多い。ただし、ライブ講義について 、質問 解説が聞けてよかったという意見がある一方で、必要性を感じないという意見もあった。
肯定的な意見
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●

●
●

他 授業で忙しい中、効率よく学べるようオンデマンドも併用し、わかりやすい資料をアップしてくださった で助かりました。
授業 資料を細かいところまで作ってくださっていたところが良かった点だと思います。
オンラインで受けることができたこと。
授業がzoomな でどこでも受けやすくてよかった。
良かった点 事前学習 PDFがわかりやすかったこと。
zoom型な がすごくよかった。
オンライン授業でありがたかった。
オンラインで 講義だった で、リラックスして受けることができました。
オンライン授業とオンライン授業を掛け合わせた形だった で、授業内容がBEEF上に残り後から見返せる が良かったです。
オンデマンド形式でいつでも復習できた
事前に質問コーナーを用意してくれたこと。自分が質問しなくても、他 人が疑問に思ったこととそ 回答を知れて良かった。各回 小テスト、アンケートでそ 都度復習できる機会があった良かった。
遠隔式 授業だったため、自分 ペースで学習できるという点。
ZOOMを利用して 授業が受けやすかった。またオムニバス形式 授業だった で毎回新鮮で面白かった。

否定的な意見
●●●●●●完全オンライン ため、直接でないと聞きにくい込み入った内容 質問ができなかった
オンラインでやる
いいと思うが、一部対面にして授業を真面目に公聴できる環境を作ってほしい。
授業としてZoomで実施していた補足説明 、高度な質問へ 解答を含むことも多く、
リアルタイムで視聴しなけれ ならない必要性 感じなかった。
個人的に 、予定を合わせる に苦労した で、ZOOMよりも、オンデマンド動画で授業 ほうがよかったと感じます。
事前に配られた動画と授業内容がかなり酷似していたため、あまり授業を受ける意義を感じなかった で、できれ より詳しく解説していただけたら良かったと思います。
いくつか 動画で、先生がただレジメを読んでいるだけ も があった。動画を配信するからに 、生徒が理解しやすいように説明を加えてほしい。

4.3.2 データサイエンス基礎演習
データサイエンス基礎演習で 、しっかりと学習した学生にとって 達成感が感じられたという意見がある一方で、文系 学生や初学者にとって、Pythonで プログラミングが難しいという感

32

想があった。学生自身がプログラム 自動採点ができるCodeRunnerについてう意見があった。以下に感想を抜粋して記述する。

、良かったとい

良かった点
●
●
●
●
●
●
●
●
●

内容 毎回難しかったけれど、自分なりに色々調べて努力できたと思う。
こ 授業を通して、Pythonをある程度使えるようになりました。これからも練習を続けて、より自身 持っている技術を向上させていきたいと思います。
しっかり自力で課題に取り組めた。
中村先生 講義動画 分かりやすく聞いていて飽きなかったです。
プログラミングに触れることができた。
わかりやすかったです。
幅広い難易度 課題が用意されていて、必要な処理、構文 専用 サイトに用意されており、負担なく受講できた。
レジュメがわかりやすかったです
基礎問題から発展問題まで、様々な難易度 問題で毎回練習することが出来た点が良かったです！

難易度について
●
●
●
●
●
●

回を追うごとに内容も難しくなり、徐々に思うようにプログラミングもできなくなりとても難しかった。
難しく理解できず、泣きながらやりました。
Pythonに関する知識を事前に持っている生徒とそうでない生徒 間で、出来具合が大きく変わったと思う。出題する問題 難易度をもっと下げて欲しかった。
プログラミング 経験がないと難しいと感じた で、もう少し説明があるとより理解できると感じた。
僕に 少し難易度が高かったです。もう少し難易度を調整いただけるとありがたいです。
文系に やさしくない授業だったと思う

プログラミング自動採点について●●●

Coderunnerを用いてどこが間違っている か考える力を身につけることができたと思います。
coderunnerで正解を確かめられるところが良かった。発展問題 解答 後で公開してほしい
Coderunnerで自己採点ができたこと。

33

受講形式について
遠隔授業形式について、好意的な意見が多く集まった。特にパソコンを用いたプログラミング授業であるため、オンラインと 親和性が高かった。担当教員が3Qと4Qに異なっており、4Q 教
員 、ライブ配信 講義が単位に影響しないこと、完全オンデマンドで 受講が可能であることを明示的に説明した。そ 結果、3Q 講義で 、オンデマンド授業にしてもよい で ないかという意見があり、4Q 講義で 完全オンデマンド形式であるため、効率的に学習できたという感想があった。
●●●●●

パソコンを用いる講義であるため、オンライン受講できる仕組み 良いと思いました。
オンデマンド 形で受講できたことがよかった。
オンデマンド形式で、自分 ペースに合わせられる。
教材ビデオを配布して オンデマンド授業にしてもよい で ないかと感じました。オンライン講義を行うこと 意義が感じられなかったです。
出席を求められずオンデマンドだった が良かったです。（月曜5限 都合が悪かった
で履修取取消を考えていた ですが、オンデマンド形式だったおかげで完走することができました。）

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5. 自己評価
5.1 「外部評価

評価項目モデル」に沿った自己点検・評価

ここで 、神戸大学教養教育院における学部評価 評価項目モデルに沿って、データサイエン
ス教育部会 組織・運営およ 全学共通科目に関する自己評価をまとめる。データサイエンス
教育部会で 、毎年全学共通教育について 自己点検・評価報告書を作成して公開している（
http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/overview/annual.html ）。以下 、同報告書 2022年度版（2023
年4月18日提出）に加筆修正したも である。

Ａ 当該教育部会 組織構成と運営体制（「領域１ 教育研究上に対応）

基本組織に関する基準」

Ａ－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（1-1-1）
現在、データサイエンス教育部会 、25名 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 部局に所属している。これら 部局 、数理・データサイエンス・AIそも 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。
部会 運営にあたって 、数理データサイエンスセンター 教育部門長が部会長を兼任しつつ、他 理学研究科・経営学研究科 教員が幹事を務めている。また、部会運営にあたって、文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育プログラムとも密接に関係していることから、数理・データサイエンスセンターに設置されている教務専門委員会とも連携している。したがって、実施体制およ 運営体制についても適切に整備・運営されていると考えられる。
講義 、数理・データサイエンスセンター配置教員が中心に行っている。しかし、センター配置
教員に 、任期あり教員が多く含まれている。2022年度末に任期切れおよ 任期間近 教員が離職してしまった。数理・データサイエンスセンターが2017年に設置されてから5年目を迎えることを考慮して講義計画を立てるべきであった。2023年度 、非常勤講師によって対応したが、今後継続的に講義を提供していくために 、遠隔講義やオンデマンド講義など さらなる工夫によって、講義 属人化を抑えて、講義負担を軽減して、安定的に高品質な講義を提供できることが望まれる。

Ｂ 当該教育部会 内部質保証（「領域２ 内部質保障に関する基準」に対応）
Ｂ－①：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 対応措置を講じ、計画された取組が成果をあげている、又 計画された取組 進捗が確認されている、あるい 、取組
計画に着手していることが確認されているか（2-3-1）
データサイエンス教育部会 講義で 、すべて 講義終了後に行われる授業振り返りアン
ケートだけでなく、毎回 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 意見を継続的に収集している。これら 情報 毎年、数理・データサイエンスセンター 評価専門委

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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 改善を行っている。

Ｂ－②：学生を含む関係者等から 意見を体系的、継続的に収集、分析し、そ取組を組織的に行っているか（2-3-3）

意見を反映した

改善点 自己点検・評価報告書およ 毎回 授業アンケートから抽出し、シラバス作成時にそ 対策について協議した。また、2022年度 「データサイエンス基礎学」 全学展開を行う必要があったため、約2000人 受講に耐えうるデータサイエンス教育に向けて、講義ビデオ制作、演習内容 検討、BEEF 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 運営にあたった。
振り返りアンケート結果 分析において 、2022年度から2023年度と増加する受講生に対して、学部 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 、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 議論を継続的に行って、対応を検討していく必要があるであろう。

Ｂ－③：授業

内容及方法改善を図るためＦＤを組織的に実施しているか（2-5-4）

本教育部会で 、ピアレビューを積極的に行っている。特に2022年度 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」 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 特性や改善点を把握し、授業内容・方法改善に努めている。

Ｂ－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 者が担当する業務に応じて、研修 実施など必要な質 維持、向上を図る取組を組織的に実施しているか（2-5-5,2-5-6）
履修登録支援、講義ビデオ 管理、BEEF 資料 管理、毎回 授業アンケート データ整理など 業務を数理・データサイエンスセンター 事務補佐員が支援した。各回 授業にTAが配置され、毎回教員からTAに対して授業
らいや履修者と 質疑応答 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 、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 質を落とさないように努めている。また、授業運営上 問題点をTAからヒアリングすることにより、授業 質維持・向上を日常的に行っている。ただし、事務補佐員およ 教育研究補佐員についても2017年から5年が経過してしまったため、2022年度末前後で入れ替えが発生してしまっている。教育支援およ 教育研究補助についても、属人化を避けて、DXを推進することによって、業務 質 維持と向上を図っていく必要がある。

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Ｃ 当該教育部会 教育課程と学習成果（「領域６教育課程と学習成果に関する基準」に対応）
Ｃ－①：当該教育部会が提供する授業対応したも となっているか（6-2-1）

目標が、全学共通授業科目

区分ごと

学修目標に

各授業 授業目標 、専門分野におけるデータサイエンス 応用事例や社会と 関わり、また 、データサイエンス 本質や汎用性、問題点について学 、個々 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。全学共通授業科目 区分ごと 学習
目標に対応したも となっている。

Ｃ－②：授業担当者に共通目標や学部から配慮がなされているか（6-2-1）

要請を示し、到達目標をそれに沿ったもにする

授業 データサイエンス 基礎理論と応用事例 紹介で構成され、前者に 統計科学、
機械学習、人工知能を含み、後者に 学部教員による各専門領域で データサイエンスと 関わりについて学べるようになっている。データサイエンス 基礎理論だけでなく、各学部
専門性に対する活用事例まで扱っており、学部 要請に沿ったも になっている。

Ｃ－③：授業科目

内容が、共通目標や個々

到達目標を達成するもとなっているか（6-3-2）

学生が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 概要およ理論 基礎を学ぶようになっており、共通目標や個々 専門分野で 到達目標 達成に寄与するも となっている。

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Ｃ－④：単位実質化へ配慮がなされているか（6-4-1,6-4-2）

単位修得に 、単に聴講するだけでなく、各講義終了後、各教員が提出した課題や講義 振り返りを記入する授業アンケート 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、学生 理解が深まるような配慮を行っている。講義 最終回に、
期末試験また レポート 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。ただし、遠隔授業およ 遠隔試験を行っていることから、学生 学習時間や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。

Ｃ－⑤：教育 目標に照らして、講義、演習、実験、実習等 授業形態 組み合わせ・バランスが適切であり、それぞれ 教育内容に応じた適切な学修指導法 工夫がなされているか（
6-4-3）「データサイエンス基礎学」、「データサイエンス入門」、「データサイエンス概論A・B」 、データ
サイエンスが広範囲な専門領域 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 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」 、必携化されたパソコンを用いてデータサイエンス 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」 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 ため、一連 科目を履修することでバランス 取れた学修が可能である。しかしながら、同じ科目名 A/B 5役割 区別について 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」 、学生から 難易度について フィードバックが多く、満足度も低いため、学修指導法 さらなる工夫が必要である。

Ｃ－⑥：シラバスに、必須項目として「授業名、担当教員名、授業 テーマ、授業 到達目標、授業形態、授業 概要と計画、成績評価方法、成績評価基準、履修上 注意（関連科目情報）、事
前･事後学修」及 「教科書又 参考文献」が記載されており、学生が書く授業科目 準備学修等を進めるため 基本となるも として、全項目について記入されているか（6-4-3）
シラバスにおいて、記入可能な項目すべてに答えていることを再度確認した。

Ｃ－⑦：学生るか（6-5-1）

ニーズに応え得る履修指導体制を組織として整備し、指導、助言が行われてい数理・データサイエンスセンター HPで各授業に関する情報を周知している。また、BEEFで随時質問を受けられる仕組みを持っており、数理・データサイエンスセンターにおいても履修相談を随時受け付けることができる体制をとっている。

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Ｃ－⑧：学生
6-5-2）

ニーズに応え得る学習相談

体制を整備し、助言、支援が行われているか（

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 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、随時複数 教員で受け付ける体制を取っている。さらに、毎回 講義における授業ア
ンケートにおいても、意見や相談を受け、適切にフィードバックを行っている。
Ｃ－⑨：成績評価基準及 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いるか（6-6-1,6-6-2,6-6-3）
いずれ 科目においても、各回 授業における課題提出、授業 振り返り、期末試験また最終レポートを課すことにより、学生 理解度を総合的に評価している。科目単位で 成績分
布 全学で適正とされる成績分布となっているが、リテラシーレベル 必修科目である「データサイエンス基礎学」 高得点者が多いため、今後 方針を検討したい。
Ｃ－⑩：学修目標に従って、適切な学修成果が得られているか（6-8-3）
データサイエンス 基礎と応用事例を学ぶことで、社会や各学問分野と 関わり、価値 創造
について理解し、データサイエンス 現状を概観できることが目標であるが、授業アンケート
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。

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II.外部評価
6. 外部評価
6.1 外部評価委員会概要
●
●
●

●

●

委員会：
○ 令和5年度 神戸大学 教養教育院 データサイエンス教育部会 外部評価委員会
開催日時：○ 令和6年2月19日（月）10:00~12:00（対面形式）
外部評価委員○ 和歌山大学■ データ・インテリジェンス教育研究部門長 / システム工学部システム工学科教授 吉野 孝○ 大阪大学■ 大学院基礎工学研究科システム創成専攻教授 / 数理・データ科学教育
研究センター データ科学部門長 内田 雅之
神戸大学出席者○ 神戸大学 教養教育院■ 院長 菊池誠○ 神戸大学 教養教育院 データサイエンス教育部会■ 部会長 山田 明
■ 幹事 小澤 誠一（遠隔参加）■ 幹事 中村 匡秀（遠隔参加）
実施スケジュール
○ 外部評価委員並 に神戸大学側メンバー 紹介○ 挨拶（菊池教養教育院長）○ 神戸大学メンバーから、資料に基づき、自己点検・評価について説明○ 休憩○ 質疑・意見交換○ 外部評価委員 講評
○ 閉会

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6.2 外部評価委員会 会議録
誤記について吉野：このスライドや報告書を公開する可能性があるんですよね。先ほどのスライド7ページの認定プログラムの認定のタイミングが書いてありますよね。これは3月の認定じゃなかった気がします。確か文科省に出すのが4月か5月締め切りで8月かわからないけどそのくらいのタイミングで認定されるという記憶があります。ちょっと確認してもらえたらなと思います。
小澤：センター長の小澤です。おっしゃる通りでございます。文科省から認定いただいたのは8月後半だったと思います。
非常勤の割合について
吉野：あとちょっと教えて欲しいのが11ページの非常勤の割合って昔はどのくらいだったのが今
どのくらいになっちゃったのかなという部分です。これは2023年の話なんですけど従来はこれでなかったって話なんですよね。非常勤の割合が上がったってことですよね。その件につきましてもご説明いただけるとありがたいです。
小澤：私も補足しようかなと思ったんですけど、11ページでしたね。これが2023年になりますので、任期の問題があったのは、2022年度の話です。任期5年の切り替えはもちろん想定されておりました。データサイエンス基礎学については任期5年の方は入っていなくて新たに任期が始まった方で手当はできていたんです。ただし2022年のから23年に移る時に1名ですね、講師の方ですけども別の大学に転出されて、さらに2023年の8月末で教授が1名転出されたので、このデー
タサイエンス基礎学を担当していた2名に非常勤をそのままお願いしたということでございました。
なので2023年のデータサイエンス基礎学についてはですね。全員大学内の教員で行うことを想定しておりましたけれども、任期以外の要因で非常勤が増えました。以上です。
（筆者補足）2022年度、20223年度、2024年度にかけて複数の教員の任期を迎えており、2022
年度については補充できたが、2023年度の2名の補充ができず、2024年度任期の教員が前倒しで転出した。データサイエンス基礎学2023年度は、補充できたかに見えたが、任期無し教員の転出と前倒しの転出があり、結果として非常勤が増えた。
学修時間について・アンケート取得方法について
吉野：基礎学のオンデマンドとライブの時間や内容について、もう少し知りたいなと思っています。オンデマンドって時間は60分くらいなんですか。
山田：ライブも60分オンデマンド60分です。
吉野：ライブも60分なので長いですね。しかし、アンケートでの、学習時間の回答が30分未満の場合が4割とか60分未満が多いなどは、実態に合っていないのではないですか。また、仮にアンケートの通りであれば、一コマあたりの時間が非常に少ないのではないです。なぜ基礎学は、動画が1時間あるのに学習時間が短く回答されているのでしょうか。

41

菊池：アンケート
可能性がある。

質問意味として、授業以外に何と勉強しましたかという学生がとらえている

吉野：ここに書いてる質問 、毎週ど くらい自己学習をしましたか（予習・復習を含む）という、講義時間を含んでないということです 。誤解をさせている であれ 質問アンケート 仕方を変えたほうが良い で ないでしょうか。
授業履修確認方法について

吉野：基礎学に関して 、もう一個聞きたかった ですが、どうやって履修 確認をしている ですか。オンデマンド 場合、動画を見たかどうか分からないし、流しっ なしもできるわけで ないですか。普通 やり方だったら、例え 授業に関する小テストを中にくっつけておいてそれやったら一応最低限そこを答えた という形で履修をした という形で見ているような もあると思うんですよ。あるい 毎回課題レポートを提出するとかあったりするんですけど、どういう風にしている かなと。
山田：動画視聴について回やっています。

、ログ

分析など

詳細にしていません。授業に関する小テストを毎ライブ講義について
吉野：あとライブ 一体何を話しているんだろう。さっき ライブ 話が学生から 不満もあった
で内容が被っているとか、オムニバスという言葉も出ていた でどういう風にやっている かなと。
山田：基礎学 中でまずライブに関して 事前に動画を見てくださいと、そ 中で質問があったら質問掲示板に質問をしてくださいという形で、そこに質問を入れてもらっています。そ 質問に関する解説をライブでするという がライブなんです 。
吉野：そういう構成だから反転授業と書かれているです。なるほど。理解しました。

山田：ただし、事前 質問数が十分なかったら授業 要点をもう一回説明したりするんですよ。そうするとそれが事前視聴動画 重複と取られてしまったかもしれないなという感じです 。
吉野：なるほどライブという授業振り返りをそままやっているということなんです。

オムニバス講義について
吉野：教員 、全体に対して一人ということですか。全体オムニバスなんで一時間に対して一人
2023年だったら2000人弱受け付けたと思うんですけど、それに対して一人ですか。
山田：いえ、オムニバス授業なんで一回目いるということです 。
吉野：1800人に対して本日

こ

先生二回目

先生が一人で、それ42

こ先生という形式で、7人くらいみなさん違うとわかりました。

小澤：ただし、実際に7人いるわけで なくて、いくつか
礎学について 、実際に 4人です。

重複しているで、データサイエンス基

定期試験について
吉野：定期試験で書いていたんですけど、シラバス 最後にまとめると定期試験とかかれていますが、これって定期試験って、どういう風にされてるんですか。オンラインで定期試験をしてますか。
山田：先ほど システムがあったと思うんですけど、あ システムに試験問題が表示されてそれを一斉に解いてもらいます。全員同じ時間に試験問題がでてきます。そ 時に全員Zoomに接続
してくださいとしています。全員2000人くらい、2000人が4つとか5つに分かれている ずな で、1回につき200とか300とかそんなも なんですけど、全員Zoomに来てくださいと顔を出して本人確認もさせてくださいという形式です。
吉野：それでもやっ りどうしてもあれですよ なんでしょう 。遠隔ができる で要料を置け いいわけで別 パソコン開くなり拡大すれ 不正ができる ですか。

外部に資山田：持ち込みもOKですと言っている で、資料をみること 、不正で ないです。ただし、例え
隣に人がいるかもしれないとかそこまで さすがにチェックしていないということです。
履修者数について
吉野：来年度から必修化していくって話だった で、現在今 必須で ないということですが、結構な人数が受講している。うまく宣伝しているんだなぁと思って聞いていたんですけど、なにか工夫をしていますか。
菊池：今 教養 科目 一つな で、卒業要件に入るという と、あとこれが5限目ですよ 通
常 時間割 外にあるところな で追加で取れると、そこで履修するとこれが1単位取れる
で、それを取らなくても別 科目が取れるわけで ない で、これを登録しておいて1単位取れたらと考えている学生が多いようです。全体としてデータサイエンス 、みんな頑張って取りましょうということがあるんだけども、これを取らずに何か他 ことをしようとするモチベーション 何もな
い で、とりあえずたくさん取る。あと 全て 学部 学生が取りに来れるように時間割 用意してある でいっ い取ってきている。ただ今 必修で ない で、単位を落としたところで他で補うことができる で、それほど学生 必死に なっていないけれど、必修になるときっと変わる
し、クレームなんかも大量に出てくる でちょっと気を付けておかなけれ ならない。
山田：オンライン系 授業として 入学してすぐ オンライン講義 やり方やBEEF+とかZoom
やり方をインストラクションしている。新入生にここで説明しますよという案内を配っている。そ案内をみて受講する学生も多い で と考える。
合格率について
吉野：あと 知りたかった
聞いていました。

合格率とアンケート

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回収率なんかもあったらよかったなと思って山田：アンケート 回収率 A4 方に書いてあります。約30%で160何人いる で、十分な結果になっていると思う。ただし、PBL演習 、回収率が低くて10%以下になっちゃった で載せてない。
山田：合格者数

話

1800人中不合格になっているが数十名とかです。

吉野：少ない。すごい合格率。単位取得できない が1%。すごいな。うち 大学 うち9割なんですよ。必修な に9割で大丈夫かと思っています。うち 試験 してないです 。レポートと小テストとかを全て評価している で。
菊池：評価 仕方によって、不合格者をいくらでも下げること できるでしょう。調整できると思うんですけど、持ち込みありで試験をやっている で、それも影響している だろう。科目として、何を目標としているかということもある。
外部評価とアドバイザリーボードについて
吉野：外部評価に加えて、アドバイザリーボード会議をずっとやっているとか呼んでるんじゃないですか。

か。それも外部先生

菊池： い、アドバイザリーボード 毎年やっています。呼んでます。外部評価と また違うんです 。位置付けが 。データサイエンスセンターに 、アドバイザリーボードがあって、今回やっている
教育院 教育部会 外部評価です。そ あたりが非常に複雑でして、授業を開講している、数理データサイエンスセンターで ないんです 。教育院がこ 授業を開講している。ただ中身を設計しているし教員を提供している
数理データサイエンスセンターです。数理
データサイエンスセンター 、自分 センター アクティビティをそ アドバイザリーボードで評価を受けていて、教育院に対して提供している授業科目が適切であるかどうかということ。教育院
ところで開いている科目が適切であるかどうかということを外部評価していただいている。そういう二重構造になってしまっている が問題です。いろいろな歴史的な経緯から今 ところ それで落ち着いていますが、まだ整理し切れていない。
PBL演習と基礎演習接続について

内田：まず5枚目 レジメ 方です 。他学部から 受講ということなんですけども、これ科目でいうとデータサイエンスPBL演習に相当するわけです 。次 6枚目を見る限り、だからそ 手前
1年生、2年生 基礎教養科目とか総合教養科目という、これ 要するに全学ですよ 。
共通教育で受けるから、いろんな人が受けるとデータサイエンスPBL演習という学部に配属されてからという3年生が受けるという意味ですよ 。それを受けるために 、や りデータサイ
エンス基礎演習Pythonなんかマスターしないと受けづらいから、うまくスムーズにいくようになっているという理解でよろしいですか。
山田：PBL演習
いです。

受講について、基礎演習受講を推奨

してるんですけど、条件に加えてな

内田：そうです 。望ましいと書いてありました 。シラバスに受けたほうが望ましいと書いてあったんですけど、逆に言うと全く何もせず、これだけ受けたいんだと言って受ける もありということなんですか。
山田：制度上可能です。
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内田：一番多分Python ことを言うと基礎演習までで止まっちゃっていて、そこで十分だということで実際 データ分析まで ということPythonを使えるまででいいという風にそれが2年生で終わるからということで3年生になってまで 危機感に来ないということですか。でも本来だったら、PBL演習までも持ってきてほしいわけですよ 。本来 履修者 、250人じゃなくてデータサイエ
ンス基礎演習から移行するからということで、基礎演習800という素晴らしい数字がありますよ。それに対してそこから200という、2年生から3年生になってしまったというそういう がす
ごくあるわけだけど、残念な数字になっている。
内田：一応こちら側 希望として 多分データサイエンス、PBL演習まで800という数字が欲しい
みたいなそんなイメージですか 。それともそんなに履修者に来られたら困るというイメージですか 。
山田：PBL演習 定員 若干多分PBL演習 方が低い 低いですけど、もっと来てほしいです
し、先ほど 応用基礎レベルということを考えると応用基礎レベル 中 選択科目で ある で
もっと来てほしいと 思っています。
基礎演習・PBL演習

形式について内田：それでデータサイエンス基礎演習 方 、1科目何名くらいな
1科目、これが今2個、2回やってる感じな ですか。
中村：1科目だいたい300から500くらいでしたと思えいいんですか。

。

内田：演習科目でそれに対して教員が何人ですか。
中村：受講者200人につき1名つけてる、ただし、2人6名ついている。
内田：実質1人で300人補佐で実質1人でやってる感じです。TAが演習、だからオンデマンドなんです。

中村：反転って感じです。オンデマンドで一応、演習を解けるところまで講義をしておいて、やってくる人 オンデマンド 段階で自分で演習をやって、自分で答え合わせをしてくる方もいますし、
リアルタイム 授業でも演習 時間を設けてます で、そこでTAに相談しながら演習をやることになっています。
中村：オンデマンド60分で60分 ビデオをみてもらってという形です。オンデマンド
事前にやるやつでライブ 90分するってことです。
内田：そ 90分を1人 先生が200人から500人うことです 。わかりました。
内田：じゃあ次
んですか。

PBL

方なんですけどPBL

生徒を見ると、それでTAが6人ついているとい1人でグループグループ

中村：1グループ4名から5名です。

45

反転学習

1グループ何名になる内田：それをブレイクアウトルームだから200ぐらいとするとかなりなグループになりますよ
れを1人 教員が面倒見るということなんですか。

。そ中村。基本的に グループに分かれてグループに分かれている中を1人が巡回していく形式です。

TA

教員プラス6名

内田：PBL アンケート結果が少ない、問題がある で ないですか。回答数が少ないから
統計的にどうなっている、おっしゃる通りなんだけどやっ りそこ アンケート やっ り見てみたいなという気がします。ですからぜ 改善点として検討してください。
内田：PBL 、最後 ある意味メインディッシュな で、そこ フィードバックがない
ちょっともったいない気がするんですよ。Pythonだけで演習ももちろんアンケート結果を見て改善に努めるという重要なんですけど。
内田：つまり授業 基礎演習でPythonやって、そ 後データ分析PBLでやれるような流れを作っている、とてもいいことだといいと思います で、それを活かす形で改善してもらえると良いです。
アンケート結果

アンダーエステメイトについて

内田：アンケート結果なんですけどアンダーエスティメイトされている、もったいないなと思っているんですが、5枚目です 。データサイズ概論 有益であったどちらかと言え 有益だったが5割強って書いてあるんですけど、これどう見ても65% 足したらありません?もうちょっと計算
したら65%くらいあるような気がします で、修正いただけたらと思います。
授業満足度について
内田：設問7 、これ 満足度に相当するところですよ 。こ 授業 有益であったと思いますかというところ 、これ 授業 満足度に相当するところな で、これがつまりが7割くらい超えれ
とてもいいことになると思う で、そこをゲットできるようにアンケート頑張っていただいてよろしいでしょうか。
優れている点について
内田：もちろん優れている点として 、今私がちょっと言いましたようにPython演習からデータ分
析PBL 演習までつなげているところ とてもいいと思うんですけど、改善を要するところ アン
ケート 回収率を上げるということです。
遠隔授業について内田先生

コメントと菊池先生

議論

内田：あとこれ どこ 大学も同じ問題だと思うんですけどすみません 。すみません 。否定的な意見という を勇気を持って出してもらったらとてもいいと思うんですが、33枚目です 。オンラインでやる
いいと思いますが一部対面にして授業を真面目にできる環境を作ってほしいと。やっ り非常に真面目な学生なんか やっ り対面を望む学生がゼロで ないということだと思うんですよ 。一方で良かった点、肯定的な意見としてZoomが良かったとかオンラインが良かったとか。どっちや んという、そういう感じだと思うんですけど。

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やっ り真面目な学生、特に数学なんか 特にそうだと思うんですけど座学で板書してくれとか、当然ながらあると思うんですけど、対面について ハイフレックスとかブレンド型というかちょっと検討されるぐらい 感じで
こ 声 やっ り真面目な学生、オンラインを受ける が不真面目な学生という意味で ないんですけど、対面を希望している学生もゼロで ない。難しい
よく分かるんですけどぜ 検討していただきたいかなと。
菊池：データサイエンスに限って 、まさにそれで二重構造を作りたいと思っていて、遠隔だから質が下がるわけで なくて、非常に説明 上手な先生 遠隔を聞け 熱心だけれども話下手な
先生 対面よりもよく分かりやすいです。そういうところで100人とか1000人 学生に、オンデマ
ンド 積極的に活用していただくけれども、や り、先生と近くで議論できる環境という、大事になって、対面 方 、比較的20人とか50人 少人数 先生と議論ができるような環境
一般的な知識を身につけたりする
オンラインという形で、ちょっと長期的に共通教育 枠組
みを作り変えていきたいなという風に考えております。こ データサイエンス基礎学 、どちらかというと遠隔から始まりますけども、数学も教養系 も だったら今遠隔にずっとやっちゃってるんですけども、やっ りそこだけで なく先生が黒板で書いたりするような環境を作ることも大事だしと思っています。そ 二重構造を、一つ 授業 中で実現する難しい で、学生が選択できるような環境を作れたらと考えております。とても貴重な考えをありがとうございます。
数理統計学

授業について内田：あともう一点 これ カリキュラムというか、シラバスを読ませていただいて感じたところな
んですけど、これやむを得ないと思うんですが、なんか私 専門 、数理統計学なんですが、数理統計およ 統計理論です 。カラクリ 項目 見たところによると2コマくらいしかないような気がするんです 。やむを得ないことな かもしれないですけど、僕なんかも授業設計してて、いや入らないなと 思って、そうなんですよ 。だから数学 おそらく教養で数学 授業って充実してるから、そっち側で頑張って取ってくださいということですか。統計学 授業ってあるんですか。
菊池：統計学も医科研究系 専門基礎として 統計学 ほかに文系 学生が取る統計学というもあって、それもデータサイエンスでかつて ここ 部会 中でやってたんですそれが去年だったか今年 、数学 部会に移しまして、数学 ほうが共通専門 ほう 統計学をやってるとい関係があってここに 出てきてないんです。
吉野：今回 リテラシーレベルとか応用基礎レベル取るために入ってないとダメで、あとです 。
微分積分とか線形代数なんかも、数学が入ってないとダメなんですよ 。実 文系とか教えてな
いところがあるんですよ。な で軽く見たときに数学が入ってるなと思って見てたんですけど、つまり入れないと認定してもらえないという で、実 私たちも急遽一部 学部 、あったんですよ線形代数とか文系 ところ入ってなくて、科目が存在しないとか、そ 場合認定できないです
で、どうしようかということで無理矢理突っ込んだ。たぶん似たようなことされてるんだと思って見てました。
内田：だからシラバスを見る限り データサイエンス基礎学に確率統計 基礎という があることと、あった と、あとデータサイエンス概論A 統計的データ解析 考え方という青木先生 講
義がある。

47

内田：今先生おっしゃられた、これを取っておくとよいというようなことを書くだけでも違いますし、もう少し他にどういう関連をするかも、そういうことです 。それを見せるとだいぶ違うかなという気がするんですけどいかがでしょうか。
条件に加えるまでもやらなくても、前提知識を書いておくとか、取ることを推奨するとかいうだけで、数理データですから数学 科目と統計 科目 少しリコメンドしておいたほうがいいかなと思います。

データサイエンス・AIプログラムと関係について吉野：だから修了要件に 卒業要件に 入っているかもしれないけど必須で ないということなんですよ 。今 多分、こ カリキュラム こ プログラムを取るために 必須やけど、学生が卒業するために 、必須に なっていないわけですよ 。それがまたややこしくて、今度必修になる部分という がデータサイエンス基礎学という全学必修じゃあなおさらです 。
菊池：2025年から それ なおさらです 。来年頃、情報基礎とデータサイエンス基礎学 2科目が必修になっています。そ 2つでリテラシーレベル 認定を受けているんですけれども、これもまたややこしくて情報基礎 ほう 情報科学 部会 ほう 、データサイエンス 部会となっていて、内容 すり合わせという が実 十分にできていなくて、今回課程が変わる と、25年に大きく変更する予定でいる でここ 2つ 内容をまた申請し直さないといけないんです 。
菊池：基礎学や情報学が大きく変わると、リテラシーレベル 申請をもう一回しないといけない可能性があります。見た目 シラバス自身 結構普遍的な形で書かれているんですけれども、具体的に何をしているかということに関してどういう運用をするかということに関してすり合わせ情報共有とという が、実際に授業 内容が本当にシラバス 狙い通り も になっているかというと、特に情報基礎に関してが随分と違うところがある でそこをちょっと修正していかないといけない。来年度1年かけてこ 基礎学とかをもう一回点検していくという感じになるんですけれども山田：リテラシーレベルだけで なく、こ 応用基礎レベル 方 、こ 学部 選択実習 ところが結構学部ごとに変化がある で、毎年ちょっと微修正 申請 実 今でもしているんです。カ
リキュラム変更にともなって、毎年微修正申請しないと要件を満たさない感じです。来年度 、リ
テラシーレベルについても注視しておく。
データサイエンスカリキュラム

整理について菊池：こ 部分も先生がおっしゃったように共通教育自身 枠組みを25年に大きく作り直す予定です。ただ、データサイエンスだけでなく、もうカオスになってしまっていて構造が見えない分野もある。
数理データサイエンスも似た科目がこっち カテゴリーこっち カテゴリーで飛んでいる で、そ場所にまとめてこういう がセットになっていますよという が学生に伝えやすいこれだけだったらまだいいんですけど。
同じようなことが例え SDGs関係 科目でもあったりとかいろいろな国際グローバル関係 科目であったりとか、どちらかというと神戸大学 草 根的にいろいろな があちこちから立ち上がってきて授業が作られることが多くて、全体 構成を作ろうとするとそ 部局間 いろいろな考48

え方 相違があってなかなか難しかったりする で、そこを一つ整理して、学生にとって一緒にしやすいような環境を作りましょうよ、ということを今までお願いしてまいっている。
生成AIについて
吉野：文部科学省 数理データAIプログラムですけど、多分来年度少し修正がかかるみたいな噂があって、多分生成AI系が入ってくるんじゃないかと、少し修正がかかるよという、まだ公開されていないんですけど、かかりそうな で、それを見ながら2025年 構成をやったほうがい
いかなと、僕なんかも気にしていて、何が入るんだろうと、それで授業を変えないといけなくて少しだけ思っているんですよ 。
もしかしたら書いておかないとだめかなと、もしかしたら思いながら、生成AIで項目が一個増える
みたいな感じ、すみませんけど、そう思ってなるべく注目したほうがいいかもしれないなと、でも授業 中で当然先生たち 生成AIについて使うでしょうから、旬 話題な でそれがシラバス 中
で自然と反映されていることもあるとも思っています。
基礎学

難易度について

吉野：あとちょっと気になった が文系 学生さんから 不満で数学IIIが入っていると言ってましたけど、あれって基礎学 ほうに入っているんですか。
山田：基礎学 第3回が数学を学 直しましょうみたいな回が一回あって、そこが皆さんちょっと、拒否反応がでている かも。ちょっとやっ り、ただそこを通らないと、他 説明が必須になるん
だし、しょうがないよ という が理解してもらえれ 、やっ り時間が短い で、そ 短い中でみんな 満足を満たすような数学 説明ってなかなか、たぶん苦しんでいる かなって思ってます。
LMSについて
吉野：あともう一個聞いててあれって思った がLMSでBEEF+で使っていたら、演習使えますんでしたっけ、BEEF+とMoodleを併用されているんですか。

Moodleも

山田/中村：神戸大学 公式 LMS 、BEEF+という名前で、これ 、キャノンソリューション イ
ンキャンパスです。2023年に新しく導入されたも で、それまで 、BEEFという名前で、Moodleが使われていました。BEEFという、神戸大学学内で 呼 名です。
中村：2023年 時点で、CodeCunnerをBEEF（全学Moodle）に導入しようとした ですが、 とつ 教科 ためにカスタマイズすることを許してもらえなかった で、現在 、データサイエンス
教育部会 ために独自 Moodleを立ち上げている。
吉野：うちもLMS使って いるんですけど、Moodle使っているんですけど、毎年も すごい勢い
でバージョンが上がっているみたいな で、ある特定 ところでバージョンを持ってきて、使っている。今すごい使われている で、コロナ禍以降Moodleベースでうち 動いているんですけど、毎年新しいMoodleが導入されて新機能ついたと思いながら、使いにくいというか多機能すぎて、混乱もあるんですけどコロナ禍 影響以降だいぶ教員が覚えたんです。
菊池：本当 、ここで相談することで ないんですけど、情報基礎 授業科目もMoodleがなくなってしまうと困ると考えている教員がいる。高度に講義を自動化しており、そ 機能 ために
49

Moodleが必要である。情報基礎とデータサイエンス基礎学とセットで管理した方がいい で と考えている で、またそ あたりもご相談させていただくことがあるかと思います。ただ乗りというで なく、みんなで一緒に管理しようという があるかと思います で、どうぞよろしくお願いします。
吉野先生 コメント まとめ
多分僕 コメントとして 、単位取得率が高すぎるんじゃないかなと思ってて、成績分布ちゃんとできてるんだろうかとか、そ 辺 レベル感というか、ただ必修になるんで、なかなかバランス難
しいんでしょうけど、という がちょっと気になるなというところ。
あと 多分、自習時間もうちょっと長くなるような形に、アンケート 取り方も多分だけど他 が高いから多分、実際自習時間少ないんだろうなと思ってるんで、そこをもう少し増やすような工夫が必要だろうなと思います。
あと 先ほどあったんですけど満足度高い
確かに評価いいよなと思ってて、だから学生さん
がちゃんと勉強してるっていう を、自分たちでもこれに意味がある科目だと思ってもらっていて、そこら辺 、よいところだろうなと思って聞いてました。

50

6.3 外部評価報告書
外部評価報告書、次ページ以降に添付する通りである。

51

外

部

評

価

委

員

報

告

書
令和 ６年 ３月 ４日

国立大学法人神戸大学
大学教育推進機構教養教育院
データサイエンス教育部会 御中
大阪大学大学院基礎工学研究科
教授 内田雅之
外部評価委員として国立大学法人神戸大学大学教育推進機構教養教育院データサイエンス
教育部会が実施した自己点検・評価書を審査し、当該組織の活動に関して次のとおり報告い
たします。
意 見
○ 特に優れている点
・提供科目である「データサイエンス基礎学」(「データサイエンス入門」)、「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」に対して、事前にオンデマンドの講義資料を視聴して学習し、当日のライブ講義にて不明な点を解消できる
ように反転授業方式を採用している点は高く評価できる。
・「データサイエンス基礎演習」において、データサイエンスのためのプログラミング言語
として世界で広く普及している Python を取り上げ、Python の基本的な文法およびデータサ
イエンスの実践方法について学習し、「データサイエンス PBL 演習」にておいて、神戸大学
生協食堂のリアルデータを分析するために Python を使用したグループワークを実施することは学生にとって有意義である。
○ 特に改善を要する点
・「データサイエンス基礎学」の授業アンケートで、遠隔授業（オンデマンド型とリアルタイムの併用）について、「完全オンラインのため、直接でないと聞きにくい込み入った内容の質問ができなかった」や「オンラインでやるのはいいと思うが、一部対面にして授業を真面目に公聴できる環境を作ってほしい。
」との否定的な意見があった。一方で「オンデマンド型とリアルタイムの併用」について肯定的な意見が多数あったのも事実である。しかしながら、対面型を希望している学生のことを考慮して、ハイフレックス型やブレンド型についても検討していただきたい。
・回収率が低かったという理由で「データサイエンス概論 B」と「データサイエンス PBL演習」の授業アンケートの結果がまとめられていなかった。回収率を上げて、学生の満足度などを分析して、授業内容および方法の改善を図っていただきたい。

52

○ 全体的講評
・データサイエンス教育部会は、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、それらを応用する経済学研究科・経営学研究科、
データサイエンス教育に関係する人間発達環境学研究科・国際文化学研究科・大学教育推進機構などの 14 の部局に所属する教員 26 名によって組織されている。提供科目は、講義形式の「データサイエンス基礎学」(「データサイエンス入門」)、「データサイエンス概論 A」、「データサイエンス概論 B」と、演習形式の「データサイエンス基礎演習」、「データサイエンス
PBL 演習」である。
・「データサイエンス基礎学」(「データサイエンス入門」)、「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、文系・理系を問わずデータサイエンスを習得するために熟考されたカリキュラムになっている。しかしながら、データサイエンスの基礎である数理統計学(統計理論)に関する講義は、「データサイエンス基礎学」(「データサイエンス入門」)で１コマ、「データサイエンス概論 A」で１コマだけのようである。データサイエンス
は多種多様な手法に活用して実践されるものであり、数理統計学にそれほど時間をかけることができないことは十分理解できるが、統計理論の基礎をもう少し習得させることも重要であると考える。
「特に優れている点」で述べたように、「データサイエンス基礎演習」で Pythonの基礎およびデータ分析の基礎を学習した後、「データサイエンス PBL 演習」でリアルデー
タ分析を実践できる人材を育成するカリキュラムは高く評価できる。「データサイエンス
PBL 演習」の 2023 年度履修者は 254 名と PBL 型授業としては大多数である。少人数のグループを形成して、グループワークをさせる必要があるが、1、２名の教員および６名程度の TA で対応している。TA を積極的に活用して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点は評価できる。
・学生の授業アンケート結果について言及する。授業の満足度を表す設問「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。」について、「有益であった」または「どちらかといえば有益であった」と回答した学生は、「データサイエンス基礎学」（約 77%）、「デー

タサイエンス概論 A」(約 65%)、「データサイエンス基礎演習」(約 80%)となっている。学生の満足度が高いことは評価できる。
「特に改善を要する点」で述べたように、「データサイエンス概論 B」と「データサイエンス PBL 演習」については回収率を上げる必要がある。特に、「データサイエンス PBL 演習」はリアルデータ分析を体験できる貴重な授業であるので、学生の授業アンケートを実施して講義内容や授業方法の改善などに努めていただきたい。
・ＦＤについては、2022 年度に「データサイエンス入門」、「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ている。引き続き、ピアレビューを実施して、授業の内容及び方法の改善に活用していただきたい。
・結論としては、データサイエンス教育部会はデータサイエンスに関わる幅広い分野の教員によって、バランスよく構成されており、提供している授業科目は適切に整備・運営されていると判断する。
以上

53

外

部

評

価

委

員

報

告

書
2024 年 2 月 21 日

国立大学法人神戸大学
大学教育推進機構教養教育院「データサイエンス」教育部会御中和歌山大学システム工学部教授 吉 野 孝
外部評価委員として国立大学法人神戸大学大学教育推進機構教養教育院「データサイエンス」教育部会が実施した自己点検・評価書を審査し、当該組織の活動に関して次のとおり報
告いたします。
意 見○ 特に優れている点
l

組織構成についてØl

多くの部局またがる教員で構成されており、特に優れている。

オンデマンドとライブによる講義実施についてØ

オンデマンドと Zoom によるライブの講義を併用して実施している点は、教育効果と多人数向けの効率性を両立しており、特に優れている。

l

講義への満足度の高さについてØ

どの講義も講義アンケート「総合的に判断して、この授業は有益であったとおもいますか」の回答において、「有益であった」「どちらかといえば有益であった」の合計が以下であり、かなり高いと考えられ、この点は特に優れている。

l²

データサイエンス基礎学：約 80％²

データサイエンス概論 A：約 70％²

データサイエンス基礎演習：約 85％

プログラミングの自習環境についてØ

データサイエンス基礎演習における学生自身がプログラムの自動採点ができる「CodeRunner」の利用は、学生のアンケートの感想を見る限り、かなり有用性が高いように見え、特に優れている。

lオンラインの PBL 演習の実施についてØ

データサイエンス PBL 演習は、遠隔授業のライブ配信によって講義を行い、オンラインにおいてグループワークを実施している。
2022 年度、2023 年度は 200 名以上の学生を受け入れている。PBL は一般には少人数になりがちであるが、Zoom 等を使い適切に実施しており、特に優れ

54

ている。
l

講義の複数開講についてØ

データタイエンス基礎学など、5 回開講されている。この 5 回の実施方法が不明であるが、単位を落としたが学生が、再度、受講できるような体制であるなら、学生に対して十分な学生環境を提供していると考えており、特に優れていると考えている。

l

データサイエンス基礎学の受講人数についてØ

データサイエンス基礎学の受講人数が 2022 年度と 2023 年度は、1800 名を超えている。現時点では、特に必履修科目や必修科目ではないということである。受講しやすい時間帯に開講しているという説明であったが、多くの学生が受講している点は、特に優れている。

○ 特に改善を要する点
l

データサイエンス基礎学について
Ø

合格率が極めて高い点について²

外部評価委員会で確認したが、データサイエンス基礎学の合格率がかなり高いように思われる。

²

単純に合格率が高いという点そのものが悪いわけではないとは考えているが、神戸大学では、「秀の比率 10%以下にし、秀・優の比率を合わせ 40%以下に抑えるという取り決めがされている」とのこと。また、他大学が公開している不可の割合の資料などを見ても、かなり合格率が高いと考えている。難易度の問題あるいは成績評価の問題など、原因については不明であるが、改善が必要であると考えている。

Ø

自己学習時間の短さ²

大学設置基準によると、学生が 1 単位を取得するためには、一般的に15 時間の授業に加えて、30 時間の予習・復習などの自学自習時間が必要とされている。これは、合計で 45 時間の学修時間が 1 単位取得に必要ということを意味する。

²

データサイエンス基礎学のアンケート結果をみると、30 分未満が40％、60 分未満が約 70％、120 分未満が約 90％となり、改善が必要であると考えている。

l

成績分布と合格率の提示について
Ø

もしかしたら外部へは公開できないのかもしれないが、外部評価の段階では、秀・優・良・可・不可の比率、合格率などは提示できたら良かったよ
うに考えている。

l

文系出身学生への対応についてØアンケートをみると、文系出身学生への対応を考える必要があると考えら55

れる。単純に難易度を下げるのは理系学生にとって易しすぎる内容になることに繋がるため、単純な話ではないとは思うが、神戸大学には文系の学生もかなりの数いると考えられ、また、今後、必修化を想定しているという話もあったため、改善が必要であると考えている。
○ 全体的講評l

自己点検も丁寧に実施されており、大きな問題はないと考えている。

l

多くの優れている点もあり、今後も様々な試みを続けていってほしいと考えている。

l

改善点についてはいくつか指摘はしたが、特に「文系出身学生への対応について」などは、全国で問題となっている点でもあり、神戸大学で良い対応策があると、全国のモデルとなると考えている。

以上

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III. シラバス
シラバス

、次ページ以降に添付する通りである。

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, 2021,ISBN:9784274227974

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Python2

NumPy

pandas/ Wes McKinney: O'Reilly Japan, Inc. , 2018 ,ISBN:9784873118451

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