（19）データサイエンス教育部会
教育部会名

データサイエンス

部会長名／作成者名

齋藤政彦／齋藤政彦
概要（2 ページ）（１）組織・運営について
R2 年 度 の デ ー タ サ イエ ン ス 部 会 は、数 理 ・ デ ー タ サ イエ ン ス セ ン タ ー6 名 、大 学 教 育 推
進 機 構 1 名 、人 文 学 研 究 科 1 名 、 国 際 文 化 学 研 究 科 1 名 ，人 間 発 達 環 境 学 研 究 科
2 名 、経 済 学 研 究 科 1 名 、経 営 学 研 究 科 1 名 、理 学 研 究 科 4 名 、医 学 部 附 属 病 院 1
名 、工 学 研 究 科 4 名 、システム情 報 学 研 究 科 2 名 、都 市 安 全 研 究 センター 1 名 で構 成 された。
（２）実施状況について
本部会では、R3年度は、第１Qに「データサイエンス概論B」、第４Qに「データサイエンス概論A」を開講した。新型コロナウイルス感染症の感染拡大の影響のため、対面講義ではなく、事前講義ビデオと講義資料配布によるオンデマンドとZoomによるリアルタイムオンラインでの質疑応答、課題解説を組み合わせた遠隔講義で実施した。最終的な履修者数は概論A386名、概論B411名であった。この授業は、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）のコア科目として設定しているが、R3年11月に教科書を出版した。
第２，３Ｑには、主に1年次生を対象とした「データサイエンス入門A・B」を開講した。講義は事前講義ビデオと講義資料配布によるオンデマンドとZoomによるリアルタイムオンラインでの質疑応答、課題解説を組み合わせた遠隔講義で実施した。履修者数はそれぞれ556名と403名であった。講義は各7名（計14名）の講師によるオムニバス形式の授業であり、データサイエンスの基礎とその応用事例、社会との関わり、価値の創造についてがわかりやすく説明された。
R３年度については遠隔授業で実施した事と、Zoomを500名超える大規模ライセンスとした為、問題なく運用され、履修定員を増加させる事となった。
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）の認定を受けたが、R4年度からこのプログラムをより多くの学生に普及させるため、「データサイエンス基礎」1単位を、R3年度第１Q、第３Qに総合科目IIで開講した。 第１Ｑの履修者数は、309名、第３Ｑの履修者数は、193名であった。 R4年度は基礎教養科目「データサイエンス基礎学」として、開講し全学の新入生が受講できる体制を整えた。またこの授業の教科書をR3年3月に出版した。
全学共通科目の高度教養科目として「データサイエンスPBL演習A・B」を開講し、令和3年度の履修者数はAが38名、Bが36名であった。
総合科目II「データサイエンス基礎演習A・B」を開講し、令和3年度の履修数はＡが126名、Bが122名であった。
＜今年度の工夫・改善点＞
R3年度は、データサイエンス科目の講義において、令和2年度と同様に、新型コロナウイルス感染症の影響のため対面授業を行うことができなかったが、講義ビデオと講義資料を事前にBEEFで配布しオンデマンドで事前学修をおこなった後、質疑応答をリアルタイムで行うことで、学生へのきめ細かいサポートを行う事ができた。授業実施にあたり、学生への資料配布や小テスト、レポート提出などにおいてBEEFを十 分 に活 用 した。特 に、BEEFのフィードバック機 能 を利 用 したコミュニケーションシートやアンケートの提 出 は、結 果 をcsvファイルで整 理 することができ、従 来 の紙 を利 用 したものに比 べて大 幅 な省 力 化 になった。遠 隔 授 業 の体 制 を調 べるために、授 業 前 にサンプルビデオの視 聴 や、遠 隔 授 業 のアンケートもBEEFを用 いて行 ったが、効 果 的 であった。また、Ｈ31年 度 より実 施 した学 生 のパソコン必 携 化 定 着 し、Ｒ3年 度 も、1

データサイエンス科 目 は大 人 数 授 業 や、ＰＢＬ演 習 などの遠 隔 授 業 モデルを提 供 した。
講義内容については、「 デ ー タ サ イエ ン ス 概 論 A・ B」は、応 用 基 礎 レベルの認 定 制 度 に対 応 させる方 向 で教 科 書 を作 成 し、内 容 を整 備 した。またデータサイエンス概 論 Ａについて
は、マークシートでの最 終 試 験 を予 定 したが、コロナ感 染 再 拡 大 の影 響 でオンラインテストでの実 施 となった。データサイエンス基 礎 は、事 前 課 題 や確 認 テストを充 実 させた。「データサイエンス入 門 A」は、リテラシーレベルの内 容 をカバーし、550名 を超 える履 修 者 を得 た。「データサイエンス入 門 B」は、様 々な分 野 におけるデータサイエンスの活 用 についての講 義 を実 施 した。
＜現状と評価＞「データサイエンス概論 A・B」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、理論の基礎、および応用例について学ぶ科目である。具体的には、基礎理論として重回帰分析、主成分分析、機械学習、応用例として自然言語処理・画像解析と人工知能、サイバーセキュリティ、ブロックチェーン、計量経済学、エッジコンピューティング、非破壊検査、サービス工学、深層学習向けプロセッサを取り上げた。この科目を、応用基礎レベルのコア科目として位置付け、神戸大学の教員が執筆した教科書を作成したことは評価できる。
「データサイエンス入門 A・B」は、各自の専門領域でデータサイエンスを有効に活用する上で必要となる様々な技術の概要および理論の基礎を学ぶ科目である。前述したとおり、講義はオムニバス形式で実施されるが、講師14名の専門分野は数理統計、機械学習、スマート農業、数学、政治学、経営学、言語学、生物統計学、素粒子物理学など多岐にわたり、授業アンケートでも高い満足度を得た。
R4年度から、リテラシーレベルの内容をカバーした基礎教養科目「データサイエンス基礎学」を開講するが、R3年度に、その準備として総合科目II「データサイエンス基礎」を第１Q,第３Qに開講した。リテラシーレベルのカリキュラムの普及に向けて、科目が整備できたことは評価できる。
３）課題について
R4 年度から、本学の数理・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）を文部科学省の「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度」に、より対応させるために、数理・データサイエンスセンターを中心に、プログラムの整備と実施について検討した。H30
年度から、R3 年度までのリテラシーレベルの必修科目は、「情報基礎、データサイエンス入門 A,データサイエンス概論 A」の 3 科目であったが、R４年度からは、「情報基礎、データサイエンス基礎学」の 2 科目に設定することとした。データサイエンス基礎学を全学の新入生が履修できるよう、5 クラス開講することとし、各学部・学科の希望を聞きアレンジした。一クラス 500 名以上の履修者が予想されるので、オンデマンド型・オンラインを併用した実施を予定している。応用基礎レベルの認定制度への申請に対応して、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 演習の履修者の増加が課題である。また、大学コンソーシアムひょうご・神戸に単位互換科目として提供するが、他大学との連携も視野に入れていく必要がある。
（４）総合所見
H30 年度から R3 年度までの、全学共通教育において、データサイエンス教育を充実させてきた。
H30 年度に設定した神戸大学数理・データサイエンス標準カリキュラムは R3 年度までの入学生に提供して来たが、次期中期目標・中期計画において R4 年度以降は発展的に解消し、「リテラシーレベル」と「応用基礎レベル」のプログラムに集約していく。標準カリキュラムについては、H31
年度 70 名、R2 年度 162 名、R3 年度 209 名という認定者を出したが、リテラシーレベルと応用基礎 レベルというプログラムを充 実 させ履 修 者 ・修 了 者 を増 加 させ、R4 年 度 以 降 、神 戸 大 学 の数
理・データサイエンス・ＡＩ教育を全学に普及させていく方針である。

2

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）

標準カリキュラムコースや「リテラシーレベル」のプログラムは、全学的教育プログラムであるが、現在の部会構成員は数理・データサイエンスセンターの配置教員で構成されているがすべての学部の教員に参加して頂いているわけではないことから、引き続き構成員の見直しが必要と思われる。
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）

授業アンケートに加えて、毎回の講義の最後にコミュニケーションシートを記入させ、受講生の意見を継続的に収集している。今後、これらの情報を部会で共有し、講義内容や授業方法の改善につなげていく。
根拠資料
授業振り返りアンケート結果、コミュニケーションシート
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）

R2 年度までの自己点検・評価報告書により、改善すべき点を授業担当者に指摘してもらい、対策を協議した。R3 年度においては、リテラシーレベル・応用基礎レベルプログラムの文科省認定への申請に向けて、全学のカリキュラムの見直しを行った。二つの科目について教科書を出版し、科目の内容を充実させた。
根拠資料
前年度までの自己点検・評価報告書、シラバス（今年度の工夫）、各種アンケート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）

「データサイエンス入門 A・B」「データサイエンス概論 A・B」は複数講師によるオムニバス形式であり、撮影した講義ビデオとスライド、さらに学生が記入したコミュニケーションシートを BEEF 共有して、講義担当者が相互 に FD を実施できる体制になっている。FD シンポジュウムを 2 回主催・共催し、他大学の取り組みや課題の共有を行った。
根拠資料
BEEF における授業資料、配付資料、コミュニケーションシート、講義ビデオ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）

R3 年度は、すべての科目がオンデマンド・オンライン併用の遠隔授業となったが、履修登録支援、講義ビデオの管理、BEEF の資料の管理、コミュニケーションシートのデータ整理などの業務を数理・データサイエンスセンターの特命助手、事務補佐員が支援した。 北海道大学の e-learning プログラムについて、センター主催で FD 講習会を開催した。
根拠資料
BEEF の講義ビデオ、授業資料、コミュニケーションシート、FD 講演会チラシ
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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）

各授業の授業目標は、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び、データサイエンスの本質や汎用性、問題点について学び、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。 全学共通 授業科目の区分ごとの学習目標に対応したものとなっている。
根拠資料
シラバス、配付資料、講義ビデオ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、前 者 には確 率 統
計 、 重 回 帰 分 析 、機 械 学 習 な どを 含 み 、 後 者 に 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 係 性 を学 べるようになっており、学 部 の要 請 に沿 ったものになっている。
根拠資料
シラバス、配付資料、講義ビデオ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の概要および理論の基礎を学ぶようになっており、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、配付資料、講義ビデオ④単位の実質化への配慮がなされているか（100 字程度）

単位習得には、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の感想を記入するコミュニケーションシ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、学生の理解が深まる様配慮している。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。
根拠資料
シラバス、配付資料、講義ビデオ、コミュニケーションシート
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 ス入 門 A・B」「 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、R1 年度より開講された総合科目Ⅱ「データサイエンス基礎演習 A・B」は、必携化されたパソコンを用いてデータ分析の方法やその実習に重点を置いており、これら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。
根拠資料
シラバス

4

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、記入可能な項目すべてに答え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）

標準カリキュラムコースのパンフレットを新入生に配布し、また数理・データサイエンスセンターのHP で授業等について周知している。また、担当教員によるオフィスアワーを設定するだけでなく、数理・データサイエンスセンターにおいて、履修についての相談を、随時受け付ける体制をとっている。
根拠資料
シラバス、CMDS HP http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/index.html⑧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）

担当教員によるオフィスアワーを設定するだけでなく、数理・データサイエンスセンターにおいて、履修についての相談を、随時受け付ける体制を取っている。また授業開始前の遠隔授業アンケートにより、学生の通信環境等の調査、問題点の把握を行い、また毎回の講義でのコミュニケーションシートにおいても、意見や相談を受け、適切にフィードバックしている。
根拠資料
シラバス、コミュニケーションシート、 http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/index.html⑨ 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 れているか（100 字程度）

データサイエンス入門 A・B、データサイエンス概論Ｂにおいてはシラバスに示されている様に、各回の授業におけるコミュニケーションシートでの課題提出５０％、最終レポート提出と小テスト５０％を BEEF で行い、学生の理解度を総合的に評価している。データサイエンス概論 A では、最終テストをオンラインで行った。科目単位での成績分布については、適正であることを確認した。
根拠資料
シラバス、コミュニケーションシート、最終レポート、小テスト結果、成績分布（国際教養教育委員会資料）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を見る限り、ほぼ達成できていると考えられる。
根拠資料
シラバス、コミュニケーションシート、最終レポート、各種アンケート

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