新指導要領とデータサイエンス教育
富山大学

データサイエンス推進センター長，総合情報基盤センター長，
教養教育院

栗本 猛

(令和8年3月31日まで)

2021年12月21日
データサイエンス・オンライン FD(富山県内高等教育機関教職員対象)

1. データサイエンス教育の目的- Society 5.0 実現のための教育- 目的と手段を混同しない
2. データサイエンス教育モデルカリキュラム- 数理・データサイエンス教育強化拠点推進コンソーシアム- リテラシーレベル，応用基礎レベル
3. 高校での教育と新指導要領- 数学(必修)，情報 I での変化
- 共通テスト「情報」サンプル問題
4. 高等教育機関でのデータサイエンス教育- 大学・高専の現状- 2025年への対応

1. データサイエンス教育の目的
Society 5.0 実現に向けてSociety 5.0
サイバー空間と現実を高度に融合させたシステムにより，発展と諸課題の解決を両立する人間中心の社会教育改革に向けた主な取り組み（AI戦略より）
数理・
データ
サイエ
ンス・
ＡＩ
教育プ
ログラ
ム認定
制度

デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍
主な取組
エ
キ
ス
パ
ー
ト

応
用
基
礎

先鋭的な人材を発掘・伸ばす環境整備

 若手の自由な研究と海外挑戦の機会を拡充
 実課題をAIで発見・解決する学習中心の課題解決型AI人材育成

育成目標【2025年】
トップクラス育成

100人程度/年
2,000人/年

AI応用力の習得

 AI×専門分野のダブルメジャーの促進 AIで地域課題等の解決ができる人材育成（産学連携）

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）認定制度・資格の活用

 大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築
 国家試験（ITパスポート）の見直し、高校等での活用促進

リ
テ
ラ
シ
ー

学習内容の強化 大学の標準カリキュラムの開発と展開（MOOC※活用等）
 高校におけるAIの基礎となる実習授業の充実

小中高校における教育環境の整備

 多様なICT人材の登用（高校は1校に1人以上、小中学校
は4校に１人以上）
 生徒一人一人が端末を持つICT環境整備

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年（高校卒業者全員）（小中学生全員）※Massive Open Online Course：大規模公開オンライン講座

1

AI戦略等を踏まえた AI人材の育成について – 内閣府 https://www5.cao.go.jp› kaigi › reform › shiryou2_1

データサイエンスの役割ほとんどの分野の学習，研究，仕事で必要とされること信頼性の高いデータを収集・分析し，有用な情報を引き出す．
●
得られた情報を基に論理的な考察を行い課題解決をはかる．
●
結果を他者が理解しやすい形で提示する．
目的●

データサイエンスはこれらを実現するための有用な 手段

目的と手段を混同しない●

信頼性の高いデータを収集・分析し，有用な情報を引き出す．
[1]

[2]

[3]

[4]

●

得られた情報を基に論理的な考察を行い課題解決をはかる．

●

結果を他者が理解しやすい形で提示する．
[5]

人が行う最重要ポイント[1] データの質のチェック: データの出典は，一次データかどうか，データの種類は適切か，データの数は十分か，誤差はどれほどか (数値データの場合)[2] データ収集のノウハウ: 収集の方法は法的・倫理的に適切か，どの文献やWebサイトを調べればよいか， 効率的にデータを採取する方法[3] データ分析の手法: 統計学的解析，可視化によるデータの分析[4] 情報活用: 分類，予測，意思決定，機械学習，deep learning[5] 報告，プレゼンテーション: 効果的なグラフ化，スライド資料，レポート，論文等の作成

これら以外にも様々な場面でデータサイエンスの知識・手法・技術が関わってくる．

2. データサイエンス教育モデルカリキュラム
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

全国高等教育機関でのデータサイエンス教育強化に貢献するため
以下の取組を行う
●

●

●

●

全国的なモデルとなる標準カリキュラム・教材の作成
その標準カリキュラム・教材の他大学への普及方策（例えば全国的なシンポ
ジウムの開催等）の検討及び実施
センターの情報交換等を行うための対話の場の設定（各大学のセンターにおける教育内容・教育方法の好事例を共有し，より取組を発展させるための議
論など）
センターの取組の成果指標や評価方法の検討

リテラシーレベル， 応用基礎レベルの位置付け����������������������������
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（トップクラス����/年）

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データサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの⼈材の発掘・育成

�������への数理・データサイエンス・AIの応⽤基礎⼒を習得
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学習

認識

予測・判断

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(⾼校の⼀部、
⾼専・⼤学の���)

⾔語・知識

⾝体・運動

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数理・データサイエンス・AIを活⽤するための基礎的な知識・スキル�����（選択項⽬）���� （⼤学・⾼専卒業⽣��）�������

統計および数理基礎

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング基礎…

�����の数理・データサイエンス・AIを習得
�����（コア学修項⽬）

��：社会における
データ・AI利活⽤��：データリテラシー

��：データ・AI利活⽤における留意事項

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8

(人間の教師ではなく，正解例となるデータセットの意味)

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html

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Ø モデルカリキュラムの構成を以下のとおり「データサイエンス基礎」「データエンジニアリング基礎」「AI基礎」に分類し、学修項⽬を体系的に⽰した。
Ø ☆はコア学修項⽬として位置付ける。それ以外の項⽬は各⼤学・⾼専の教育⽬的、分野の特性に応じて、適切に選択頂くことを想定している。
Ø 数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項⽬については（※）を付記した。
Ø 次⾴よりそれぞれの分類における「学修⽬標」「学修内容」「スキルセット（キーワード）」をまとめた。
また応⽤基礎レベルを超える内容ではあるが、より⾼度な内容を学修する場合に備え、参考として「オプション（⾼度な内容）」を記載した。

�������������������������������� � ����������� ��� ����
3-1. AIの歴史と応⽤分野（☆）
3-2. AIと社会（☆）
3-5. 認識3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）
3-6. 予測・判断

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-7. ⾔語・知識

3-8. ⾝体・運動

3-9. AIの構築と運⽤（☆）

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1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察2-2. データ表現（☆）

2-3. データ収集

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

2-4. データベース

2-5. データ加⼯1-6. 数学基礎（※）

1-7. アルゴリズム（※）

2-6. ITセキュリティ

2-7. プログラミング基礎（※）

11

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html

3. 高校での教育と新指導要領
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/1384661.htm

新指導要領全体での主な改善事項 (データサイエンスに関係する部分)＊ 必要なデータを収集・分析し、その傾向を踏まえて課題を解決するための統計教育を充実＊ 情報教育（プログラミング教育を含む）

・情報科の科目を再編し、全ての生徒が履修する「情報Ⅰ」を新設することにより、プログラミング、ネットワーク（情報セキュリティを含む。）やデータベース (データ活用) の基礎等の内容を必修化（情報）・データサイエンス等に関する内容を大幅に充実（情報）・コンピュータ等を活用した学習活動の充実（各教科等）

数学 C- ベクトルは数学Cで学習-「数学的な表現の工夫」では，工夫された統計グラフや離散グラフ，行列などを取り扱う。
高校，クラスによって学習内容が分かれる
微積分，ベクトル，行列- 単なるユーザーとしてなら，これらを学習しなくてもデータサイエンスの利用に問題は無い．
ツールやライブラリを使うだけならブラックボックスとして扱える
数学，物理での「ベクトル，行列」とプログラミングでの「ベクトル，行列」
は別物- データサイエンスの様々な手法の理論的裏付けを理解するには必要- 大学での数学，物理系科目の学習には重要
大学教員の立場として:学生は共通テストで『数学 I，数学A』と『数学 II，数学B，数学C』を受験することが望ましい．
(『数学 I』の内容を学習しただけではSociety5.0で求められる人材としては不足．)

情報
現行社会と情報 (2)
情報の科学 (2)
どちらかを選択必修

新指導要領
情報Ⅰ(2) 必修
情報Ⅱ (2) 選択「高等学校学習指導要領の改訂のポイント」より
情報教育（プログラミング教育を含む）
・情報科の科目を再編し、全ての生徒が履修する「情報Ⅰ」を新設することにより、プログラミング、ネットワーク（情報セキュリティを含む。）やデータベース(データ活用) の基礎等の内容を必修化（情報）・データサイエンス等に関する内容を大幅に充実（情報）・コンピュータ等を活用した学習活動の充実（各教科等）

「情報 I」で教える具体的な内容 (予定)
高等学校情報科「情報Ⅰ」教員研修用教材より
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1416756.htm
第 1 章 情報社会の問題解決
学習 1 情報やメディアの特性と問題の発見・解決
学習 2 情報セキュリティ
学習 3 情報に関する法規，情報モラル
学習 4 情報社会におけるコミュニケーションのメリット・デメリット
学習 5 情報技術の発展
第 2 章 コミュニケーションと情報デザイン
学習 6 デジタルにするということ
学習 7 コミュニケーションを成立させるもの
学習 8 メディアとコミュニケーション，そのツール
学習 9 情報をデザインすることの意味
学習 10 デザインするための一連の進め方

第 3 章 コンピュータとプログラミング
学習 11 コンピュータの仕組み
学習 12 外部装置との接続
学習 13 基本的プログラム
学習 14 応用的プログラム
学習 15 アルゴリズムの比較
学習 16 確定モデルと確率モデル
学習 17 自然現象のモデル化とシミュレーション
第 4 章 情報通信ネットワークとデータの活用
学習 18 情報通信ネットワークの仕組み
学習 19 情報通信ネットワークの構築
学習 20 情報システムが提供するサービス
学習 21 さまざまな形式のデータとその表現形式
学習 22 量的データの分析
学習 23 質的データの分析
学習 24 データの形式と可視化

共通テスト「情報」試験問題サンプル
https://www.dnc.ac.jp/kyotsu/shiken_jouhou/r7ikou.html
第１問

情報インフラに関する知識，情報デザイン，画像のデジタルデータ化，
IPアドレスの仕組み，を問う

問1 のア・イ：インターネット回線が災害に強い理由を問う
ウ：クラウドサービスの利用が広まった理由を問う
第２問

比例代表選挙での議席数と得票数から当選者を決定するプログラムについて

日常言語で書かれたプログラムの穴埋め：(09) 表示する("比例配分")(10) m を 0 から ア まで 1 ずつ増やしながら繰り返す:(11) ⎿ 表示する(Tomei[m],"：", イ / ウ )問２ 次の文章を読み，空欄 オカ ～ クケ に当てははまる数字をマークせよ。

第３問

１試合当たりの得点

鈴木さんは，図 1 から，１試合当たりの得点とショートパス本数の関係に着目し，さらサッカーワールドカップでの各チームのデータを表計算ソフに詳しく調べるために，１試合当たりの得点をショートパス本数で予測する回帰直線を，トと統計処理ソフトを用いて分析する
決勝進出チームと予選敗退チームとに分けて図２のように作成した。
１試合当たりのショートパス本数

１試合当たりの
ロングパス本数

１試合当たりの
反則回数

A

B

C

予選敗退: 0.697
決勝進出: 0.732

あD
全チーム: 0.215

予選敗退: 0.113

予選敗退: 0.527

決勝進出: -0.157

決勝進出: -0.333

い

Ⅲ

F

え
全チーム: -0.407

全チーム: -0.236

予選敗退: 0.047

予選敗退: -0.473

予選敗退: -0.207

決勝進出: -0.597

決勝進出: -0.200

決勝進出: -0.168

う

お

Ⅳ

か

１試合当たりの得点

2.5

2.5

2.0

2.0

1.5

1.5

1.0

1.0

0.5

0.5

0.0

0.0
250

300
350
400
450
500
１試合当たりのショートパス本数

150

200
250
300
350
１試合当たりのショートパス本数

図２ 決勝進出チーム(左)と予選敗退チーム(右)の１試合当たりの得点とショートパス本数の回帰直線

鈴木さんは，この結果からショートパス 100 本につき，１試合当たりの得点増加数を決

問1 エ: 左図から読み取れることを問う
問2 : 回帰直線を用いての予測を問う
また，１試合当たりのショートパスが320 本のとき，回帰直線から予測できる得点の差

勝進出チームと予選敗退チームで比べた場合，0. オカ 点の差があり，ショートパスの数に対する得点の増加量は決勝進出チームの方が大きいと考えた。

１試合当たりの反則回数

全チーム: -0.398

１試合当たりの
ロングパス本数

全チーム: 0.114

E

１試合当たりのショートパス本数

Ⅱ

全チーム: 0.828

１試合当たりの得点

Ⅰ

１試合当たりの得点

は，決勝進出チームと予選敗退チームで，小数第３位を四捨五入して計算すると，
0.0

キ 点の差があることが分かった。鈴木さんは，グラフからは傾きに大きな差が見られないこの二つの回帰直線について，実際に計算してみると差を見つけられることが実

❷

❸

❹

決勝進出の有無❶

図１ 各項目間の関係
図１のⅠ～Ⅳは，それぞれの項目の全参加チームのヒストグラムを決勝進出チームと予選敗退チームとで色分けしたものであり，❶～❹は決勝進出チームと予選敗退チームに分けて作成したヒストグラムである。あ～かは，それぞれの二つの項目の全参加チームと決勝進出

感できた。
さらに，ある決勝進出チームは，１試合当たりのショートパス本数が 384.2 本で，１試合当たりの得点が 2.20 点であったが，実際の１試合当たりの得点と回帰直線による予測値との差は，小数第３位を四捨五入した値で 0. クケ 点であった。

この問題で6割以上を得点できる学生なら，リテラシーレベルの大部分を修得済みといえるのでは？
大学・高専で何をやればよい？
- 研究や実社会におけるデータ・AI の具体的な利活用事例の紹介- 応用基礎レベルの内容- 基礎を踏まえた上での応用編として様々なデータを用いた実習(知識があっても，実際に手を動かさないと身につかない)
現実の問題として「情報」担当教員の不足．高校がどこまで「情報」科目の教育に力を 入れるか．
⇔ 共通テストの「情報 」を大学入試に用いるか ← 要検討

共通テストにおける「情報」科目の取扱方針につき国大協で検討中（年明けに決定？）4. 高等教育機関でのデータサイエンス教育「2025年には全ての大学生・高専学生が基礎的なデータサイエン
スの素養を身につける教育を受けること」が目標とされる．

2019年前後より，多くの高等教育機関がデータサイエンス教育の充実化を図っている．
- 関連科目の内容の改訂や必修化，新科目，新学部・学科の創設など

4. 高等教育機関でのデータサイエンス教育
数理・データサイエンス教育の全国の大学への普及・展開について
平成２９年度より、拠点校（６大学）による文系理系問わない全学的な数理・データサイエンス教育及び拠点校で形成するコ
ンソーシアムによる標準カリキュラム・教材の作成を実施し、全国の大学への普及・展開。
取組計画
拠点校・６大学コンソーシアム【約１万５千人】
６大学コンソーシアムの取組拠点校としての取組

平成２９年度（準備期間）

・コンソーシアムの設立
・標準カリキュラムの開発に着手

平成３０年度（試行期間）

・標準カリキュラム（スキルセット）の開発 ・自大学の全学教育の試行

平成３１年度（試行期間）

・標準カリキュラム（参照基準）の開発
・自大学の全学教育の本格実施
・標準カリキュラムに基づいた教材の開発 ・自大学の全学教育に基づいたFDの実施

平成３２年度（定着期間）

・標準カリキュラム・教材の改訂

・自大学の全学教育に基づいたFDの実施
・標準カリキュラムに基づいたFDの実施

平成３３年度以降（定着期間）

・標準カリキュラム・教材の改訂

・自大学の全学教育に基づいたFDの実施
・標準カリキュラムに基づいたFDの実施

北大，東大，滋賀大，京大，阪大，九大＋協力校，連携校・自大学の全学教育の体制整備

全国の大学【約５０万人】

標準カリキュラム・教材の普及によって、全国の大学で数理・データサイエンス教育の実施が実現すれば、数理的思考力とデータ分析・活用能力を持った人材を毎年50万人規模で社会に輩出することが可能。

今後の対策

コンソーシアムが提供するモデルカリキュラムや教材を参考に，
数理・データサイエンス教育の全国の大学への普及を加速させるには、①全国の大学が数理・データサイエンス教育の必要性を認識するとともに、②標準カリキュラムを活用する手法の普及をスピード感を持って着実に実施することが必要。
多くの高等教育機関がデータサイエンス教育の充実化を図っている．
このため、(関連科目の内容の改訂や必修化，新科目，新学部・学科の創設など )①標準カリキュラムに基づいた数理・データサイエンス教育が産業界を含めた社会から評価される仕組みの構築②拠点校以外の大学を活用した、標準カリキュラム・教材を活用する大学の拡大を加速化する方策

リテラシーレベルのモデルカリキュラムに則り，整備されたデータサイエンス教育を行っていると文科省が認定「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）」認定教育プログラム一覧（令和３年８月４日時点）
プラス(認定校の中でも優れている)に選定

学校種別
大学

区分
国立
公立
私立
小計

短期大学

公立
私立
小計

高等専門学校

国立
公立
私立
小計

合計

認定数（累計）

うち選定数（累計）

30
3
33
66
0
2
2
9
1
0
10
78

6
1
3
10
0
0
0
1
0
0
1
11

6

- 2022年度以降も認定制度は継続- 応用基礎レベルの認定も開始予定
多くの高等教育機関が申請を検討中●
リテラシーレベル●リテラシーレベル プラス●
応用基礎レベル2025年への対応●

2024年度までの入学生 (現行指導要領) への基礎レベルのデータサイエ
ンス教育の充実- 社会に出た時に下の世代とのギャップを少なくするため，在学中に少なくともリテラシーレベルは身につけさせる●

2025年度以降は，高校までの学習度合いによってデータサイエンス格差
がより広がる可能性がある- 習熟度別のクラスやコースの編成を検討- 入試に情報科目を含めるか●

データサイエンスを教育できる教員(小，中，高，大)，環境を増やす必要性- 現教員の研修，ＦＤ，何らかのインセンティブ- オンライン教材等の外部資源の活用- 「情報」の教員免許取得への道を拡げる富山大学における社会人に向けたデータサイエンス教育
2021年12月21日
唐渡広志

データサイエンス推進センター副センター長

富山大学経済学部

1

データサイエンス連携推進事業【役割】とやまデータサイエンス推進連絡協議会

富山県，富山市，富山大学でのデータサイエンス分
野の連絡・協議

【組織】
・議長

富山大学長

・構成員

富山県，富山市，富山大学

富山大学データサイエンス推進本部
 学校教育推進 社会人教育推進
 産学官金連携推進【協議対象】

・小・中・高・特支のICT・DS教育
・県内企業・県内自治体等のリカレント教育
・県内企業・県内自治体等のDXに基づく事業推進 教員並びに，児童・生徒のデータサイエンスに適応する力を底上げする 現役世代向けに実践的で学びやすいリカレント教育を行いDXに対応出来る人材を増やす 人材育成を行い産学官金連携で新産業を起こす
2

社会人教育の必要性• 旧来の「読み・書き・そろばん」に加えて，データサイエンスによる問題発
見・課題解決の発想が必要となってきている。
• 学生の教育体制は刷新されつつある。
• 社会人は？



富山大学データサイエンス特別講座

国の目標

出所：内閣府政策統括官(2019)「AI 戦略2019【概要】」，教育改革に向けた主な取り組み
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf
3富山大学データサイエンス特別講座
現代社会における教養としてのデータサイエンスを知る

データを扱うために必要な初歩的な技能・知識を身につける

DS 教養

DS 初級

現代社会とデータサ

1 イエンス

今，なぜビッグデー
2 タの利活用が注目されているのか社会におけるデータ

3 の活用

データサイ
データに基づく論理的な4 エンスのス 考え方
キル
データ取扱
い上の法
5 的・倫理的 データと法・倫理
注意
データサイ

データから情報を得る手

6 エンスの数 法-統計学入門理データサイ
表計算ソフトによるデー
7 エンスのス タサイエンスキル

情報処理技術・IT パスポート試験

情報系資格取得
・基本情報技術者試験 FE
の支援講座

など

産学官民による実データを扱った
課題に取り組む

DS 実習

検討中

データサ 自治体が保有するデータやイエンス オープンデータを活用した事の実習 例の実習

データサイエンティストの代表的なツールである Python や R などを利用して，データ主導で課題解決を行うための一連の手法を学ぶ

DS 中級（12月下旬～）
データサ

統計ソフト R によるデータサのスキル イエンス

8 イエンス
データサ

プログラミング言語 Pythonのスキル によるデータサイエンス

9 イエンス

データサ
10 イエンス 機械学習の活用-分類のスキル
データサ
11 イエンス 機械学習の活用-回帰のスキル

4

受講のメリットと人財育成方針
受講することによるメリット
 全社員の基礎的データリテラシーを高めることで，特定の人に偏っていたデータ主導での仕事を分散できます。
 社内にあるデータへの共通理解が高まることで新たな課題を発見し，業務全体の効率性を向上させることができます。
 より上級のデータサイエンスを学ぶことで，経営戦略に直結する応用力を身につけたデータサイエンティストを育成できます。
科目

人財育成方針教養レベル

価値創造や社会課題解決のためのツールとしてのデータサイエンスの概要を知ることで新しい時代の教養を身につけた人財を育成する。

DS初級レベル統計学の基本的な知識を学ぶことでデータの見方や特徴の把握できるようになり，Excel による活用方法を身に着けた人財を育成する。

DS中級レベル

プログラミング言語である R や Python を利用して，さまざまな統計分析
や機械学習の手法を実践できる人財を育成する。
5

実施状況と予定
実施状況
8月下旬• 「DS 教養」をオンラインで開講

10月上旬• 富山県経済同友会・地域創生委員会にて広報

11月下旬• 情報系資格取得のための支援講座受講者募集

9月

12月中旬

• ヒアリング・県内企業のニーズ把握（商工会議所，機電工業会，
北陸銀行，農協，薬業連合会）• ホームページの開設• 富山大学データサイエンス推進事業「DS 教養」，「DS 初級」のオンデマンド受講者の募集（100名の応募，7割が企業）•「DS 中級」のオンデマンド受講者の募集

3月末• 特別講座の修了予定

1～3月

次年度に向けての計画

今後の予定

6

ホームページ
https://dstoyama.adm.u-toyama.ac.jp/

会員向け動画サイト
7

オンデマンド教材
会員向け動画サイト

8

特別講座一覧
No. 授業内容の種類
DS 教養

授業時間

1 教養

現代社会とデータサイエン
ス

60分 1回
講演形式

・唐渡今，なぜビッグデータの利活用が注目されているのか

60分 1回
講演形式

・春木

3 教養

社会におけるデータの活用

60分 1回
講演形式

・山根拓(人間発達科学部)

データに基づく論理的な考え方

60分 3回
講演形式

・本間哲志(経済学部)

データと法・倫理

60分 1回
講演形式

・沖野

浩二(総合情報基盤センター)

データサイエンス

データから情報を得る手法統計学入門-

60分 3回
講演形式

・黒岡武俊(工学部)

データサイエンス

表計算ソフトによるデータ
サイエンス

・栗本

猛(教養教育院)

データサイエンス

統計ソフト R によるデータ
サイエンス

60分 4回
講演形式 (演習含む)
60分 4回
講演形式 (演習含む)

・堀田

裕弘(都市デザイン学部)

60分 4回
講演形式 (演習含む)

・栗本

猛(教養教育院)

60分 4回
講演形式 (演習含む)

・参沢

匡将(工学部)

60分 4回
講演形式 (演習含む)

・オレクサンダー・モヴシュク(経済学部)

2 教養
データサイエンス

4 のスキル

データ取扱い上のDS 初級

5 法的・倫理的注意
6 の数理

7 のスキル

8 のスキル

データサイエンス

DS 中級

担当講師

タイトル

9 のスキル

データサイエンス

10 のスキル

データサイエンス

11 のスキル

プログラミング言語 python
によるデータサイエンス
機械学習の活用-分類機械学習の活用-回帰-

広志 (経済学部)

孝之(都市デザイン学部)

9

県内学校に向けたデータサイエンス
教育支援について富山大学ICT・DS教育支援と今後の展望

富山大学 学術研究部・教育学系
大学院教職実践開発研究科長
成瀬喜則

1人1台端末の学習環境による学びの変化• GIGAスクール構想等による学習環境の整備（１人１台端末と高速大容量の通信ネットワーク整備）
1人1台タブレット・高速ネットワーク環境・LMS（学習支援システム）
2020年度 小学校・中学校
2021年度 県立学校（高等学校・特別支援学校）• 2020年度からの学習指導要領の改訂
個別最適な学びと協働的な学びの一体的な充実
教育実践と最先端のICTのベストミックス (文科省2020)

大学と学校・教員との距離を近づける
文部科学省サイト
子供の学び応援サイト ～学習支援ポータルサイト～
StuDX Style（スタディーエックス スタイル）
高等学校「情報」実践事例集
高等学校情報科「情報Ⅰ」 「情報Ⅱ」教員研修用教材• 大学と学校で情報共有• 双方向性• 富山県全体で考える
富山大学・教育委員会
学校教員のための教員研修用デジタルコンテンツ
ICT・DS教育の実践事例デジタルコンテンツ

富山（富山大学・富山県・富山市）ICT・DS教育支援事業
情報共有
連携・協力

富山市教育委員会

情報共有
連携・協力

富山大学
事業内容の制定

富山県教育委員会

情報共有

市町村教育委員会
事業目的

連携・協力

授業に役立つ情報提供

情報公開
対
象

•
•

•

対
象

•
•

県内学校教員

保護者研修

対 県内児童・生徒
象 （小・中・高・特支）（小・中・高・特支）

大学教員による研修支援
授業に関する情報提供
教員向けオンラインセミナー

DS教育の支援児童・生徒支援教員研修

大学教員・県内
学校教員

ホームページ
情報収集
各校から支援や研修会等に関する要望を収集
情報公開

ICT利用教育の支援

対象

大学教員・学生によるICT
利用授業支援• DSに関する授業支援
ICT利用支援，探究活動支援•

ICT教育：コンピュータ等を活用した教育•保護者・PTAGIGAスクール構想および子供の学びに関する話題提供
保護者向け研修

DS教育：データサイエンスに関する教育教員向け研修等の支援
ア

ＩＣＴ・ＤＳ教育に関する教員研修会講師

イ

オンラインセミナー

・教員（小・中・高・特支）向けオンラインセミナーを開催
・高校教員向けオンライン交流会を開催

ウ

動画による実践事例集の作成・公開

・教員向け研修コンテンツを教育委員会と富山大学が共同で作成公開

児童・生徒向け授業、大学生・大学院生による児童・生徒支援
・大学教員が児童生徒向けに授業を実施

・学部生・大学院生が学校教員の授業等でのICT活用を支援
保護者向け研修

ＰＴＡ連合会と連携を取り、ＰＴＡ研修会等を支援

県内教員を対象としたオンラインセミナー• １人１台端末をどのように教育に活用するか• 教員の負担にならないように１時間以内に限定• セミナー後、一定期間限定公開• 県内教員によるICT活用実践事例を中心に配信（580名受講（12/1現在))

セミナー講演＜第１回＞ 4月27日（火） 17:10 – 18:00
・GIGA:日常使いからイノベーションへ
日本教育情報化振興会(JAPET&CEC)会長，富山大学名誉教授 山西 潤一
・しらせる・あつめるフォームのつかいかた
富山県立砺波高等学校 東海 直樹＜第２回＞ 5月27日（木） 17:10 – 18:00
・高専の授業におけるコラボレーションプラットフォームの活用事例 富山高等専門学校 電子情報工学科 教授 小熊 博
・初めの一歩 写真を使って楽しく身につく授業を考えよう
富山市立新庄北小学校 鼎 裕憲
＜第３回＞ 6月29日（火） 17:10 – 18:00
・小学校1年生からのICT活用
氷見市立西の社学園 屋敷 香奈子＜第４回＞ 7月28日（水） 17:10 – 18:00
・児童生徒1人1台の情報端末環境での新たな学びの姿とは
中村学園大学 教育学部 教授 山本 朋弘＜第５回＞ 8月26日（木） 17:10 – 18:00
・情報活用能力を発揮した小学校社会科の授業 -1人1台端末とクラウドの活用
富山大学人間発達科学部附属小学校 岩山 直樹
・1人1台端末を活用した中学校保健体育科の授業実践
砺波市立庄川中学校 齊藤 朋文・コロナ禍の学校休校中におけるオンライン学習の取組
東京学芸大学附属小金井小学校 小池 翔太＜第７回＞ 10月26日（火） 17:00 – 17:50
・小学校低学年でのICT活用 -Teams, ロイロノートを使った活動- 滑川市立寺家小学校 千葉 奈津江
・高岡市のICT教育の歩み -学習専用端末の積極的な活用を目指して高岡市教育センター 研究主事 片田 光一郎＜第８回＞ 11月29日（月） 17:10 – 18:10
・デジタル・シティズンシップ教育の最前線-コンピュータ1人1台時代の善き使い手をめざす学び
鳥取県情報モラルエデュケーター 国際大学 GLOCOM客員研究員 今度 珠美

ICT・データサイエンス・教科「情報」・探究をキーワードとした高校向け支援＜第１回＞

5月28日（金）17:10 – 18:00

＜第５回＞

・趣旨説明
富山大学

学術研究部教育学系

成瀬 喜則

富山南高校

堀田 裕弘，春木 孝之，安江 健一
17:10 – 18:00

佐伯 智成

富山大学大学院 人間発達科学研究科 2年 門井 佳輝
7月27日（火）16:10 – 17:00

・教科「情報」における探究的な学びとICTの活用
文部科学省初等中等教育局 教科調査官＜第４回＞

8月30日（月）田崎 丈晴

16:10 – 17:00

・普段使いのGoogle Workspace for Education
砺波高校

永井

＜第６回＞

中西 純
11月16日（火） 17:10 – 18:00

富山短期大学 経営情報学科

・地域をテーマにした探究活動（地域探究マップ）
＜第３回＞

大門高校

・「個人情報や著作物を扱う際の注意」について

・高校におけるICTの活用
魚津工業高校五十嵐 光緒・総合的な探究の時間におけるICT・DXの活用

富山大学 学術研究部都市デザイン学系
7月2日（金）

17:10 – 18:00

・google meetやZoomを用いた国際交流の取組

・DS活用事例紹介＜第２回＞

10月6日（水）敏美

・地域探究マップ」の取り組み

雄山高校

種田 浩一

＜第7回＞

春名 亮

12月14日（火） 17:10 – 18:00

・「データサイエンスって何するの？」
富山高等専門学校

小熊博・ICT・DS教育支援事業「探究活動合同発表会」について
富山大学大学院教職実践開発研究科

林誠一

大学院生による児童・生徒支援活動について〇小学校・中学校
黒部市立村椿小学校
魚津市立西部中学校
魚津市立東部中学校
上市町立宮川小学校
射水市立大門小学校
高岡市立福岡中学校
砺波市立般若中学校〇高等学校
県立桜井高等学校
県立雄山高等学校
県立大門高等学校
県立富山商業高等学校
県立富山北部高等学校
高岡向陵高等学校

支援内容
・授業における児童生徒への支援
・授業における教職員の補助
・教職員の研修等の支援

支援内容
・ICTやデータサイエンスを活用した総合的な探究の時間の支援

高等学校

総合的な探究の時間への支援• データサイエンスを意識した学習展開の支援• モデル校による教育支援の展開

ガイドブック

1月中に完成予定• GIGAスクール構想を充実させるためには• 学校運営に関わる管理職を意識
１
２
３

４
５
６

巻頭言
これからの時代に活躍する人材の育成と富山大学の支援
富山大学長 齋藤 滋
提言
GIGAスクール構想と個別最適な学びについて教職実践開発研究科長 教授 成瀬 喜則
具体的な事例
ICTを活用した学びの課題と対応
情報モラル
教員の技能・関心
保護者との対応
ＩＣＴを活用した授業
通信環境関係活用の広がり情報モラルのエッセンス
富山短期大学 経営情報学科准教授 春名 亮
ＩＣＴ活用に関する校内の研修
教職実践開発研究科 准教授 長谷川 春生
ICT・DS教育のための参考URL

1人1台端末の導入への保護者の期待と不安• ICT利用教育は何故必要なのか？
• ICTの世界に没頭して人と交わらなくなったり、コミュニケーション力がなくなるのでは？
• ネット利用で外で遊ばなくなったり、問題がおきたりしない？
研修会後の保護者の反応• GIGAスクール構想の背景と学校のICT活用についてよくわかった。
• ICTをグループ学習で使ったりするという授業があることを知った。
• ICTが“（人と）つながる”ためのツールであることは知らなかった。
• ICTを使うことで可能な失敗も経験させることも大切だと知った。
• 子供は学校でとても良いことを学んでることを理解した。

保護者研修の支援
＜第１回＞
＜第２回＞
＜第３回＞
＜第４回＞
＜第５回＞
＜第６回＞

6月7日（月）高岡市立西条小学校ＰＴＡ研修会

テーマ

なぜ、どのように教育は変わるのか

7月3日（土） 滑川・立山・上市地区ＰＴＡ合同研修会

教育環境の変化とＩＣＴの活用
8月23日（月）高岡市PTA連絡協議会小・中学校部会講演会

10月3日（日）とやま親学び研修会（県生涯学習室主催）

11月17日（水）富山市PTA連絡協議会

11月26日（金）伏木地区PTA連絡協議会（FUSHIKI教育フォーラム）教育の変化とICTの活用
ネットとの付き合い方
テーマ

1人1台端末を活用した子供の学びとは

テーマ

GIGAスクール構想における学校と家庭との連携の在り方
受講者数

283名（12月1日現在）

GIGAスクール構想からデータサイエンスへ
小学校・中学校
タブレットの日常使い

データ（情報）の整理の仕方

クラウドの有効性

協働のためのツール整理した情報の表現方法

高等学校から大学へ探究での課題の設定

課題の解決方法とデータサイエンスとの方法

データサイエンス

学びの深まり富山大学ICT・DS教育支援事業

教員研修支援
数理データサイエンス（DS)教育の推進

オンライン情報提供
学校への講師派遣
オンデマンドコンテンツ•••

児童生徒支援ICT利用教育の推進

富山型研修プログラムの開発

•
•
•

講師派遣

MEXCBT(メクビット）(児童生徒のためのCBT)

学習指導要領の対応充実
総合的な探求の時間
高校 情報ⅠⅡ

モデル校ICT教育支援
探究活動支援高校 情報支援

保護者研修支援•富山型グローバル探究学習プロ
グラムの開発学び続ける教師のための学習コンテンツ
プラットフォーム

富山大学・保護者・学校のつながりを育て、信頼を高める

2021年12月21日(火)データサイエンス・オンラインFD

富山高等専門学校におけるデータサイエンス教育の取組報告
富山高等専門学校
教務主事 小熊 博

1

数理・データサイエンス・AI モデルカリキュラム“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 ～ AI×データ活用の実践,” 数理・データサイエンス教
育強化拠点コンソーシアム, 2021年3月
H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College2

「数理・データサイエンス・
ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」
に認定

3

内容
１．Society5.0と数理・データサイ
エンス・AI教育プログラム
２．取り組み例：
リテラシー教育
応用基礎教育トップレベル人材の輩出

H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

4Society 5.0
サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会

H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

5Society 5.0で求められる教育（富山高専将来計画委員会資料より）• 主体的な学び（自律的に行動する能力，個々の学生が何を身に付けたのか）• 多様な社会グループにおける人間関係形成能力• 強みとなる専門分野と幅広い視野• 文理横断的なカリキュラム，分野を越えた専門知の組み合わせ「各専門分野×AI」• 社会の変化に対応できる人材• 卓越した才能を見出し，大いに伸⾧する教育• 多様な価値観が集まるキャンパス

6

富山高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

Society5.0で「たくましく生きる」人材:専門×データ・AI
卒業研究、専攻科特別研究を通したトップレベル人材

専攻科

主体的な学びＡＩの専門家，シニアフェロー

AI

トップ
人材

応用基礎教育工業系・文系・商船系の全学生のリテラシー教育

企業との共同研究による社会実装、
国内・国際学会での発表

他学科・異
学年の科目
修得

ピアサポーター

ビジネス（MOT）視点の授業

技術振興会

×ビジネス, MOT

×ＡＩ

モデル

AI

ＣＢＴ

ロボット

IoT

Big data

AI・ロボット学類

機
械

電
気

情
報

物
化

ビ
ジ
ネ
ス

商
船

数理・データサイエンス

カリキュラム概念図

産学連携教育Ti-TEAM

コア

ノートパソコンによる
BYODを展開

※Ti-TEAM:Team iniTiatives based on cooperative Education to support the Ability to
discover and solve problems from Multiple perspectives の略

7令和2年度～

協力校

拠点校

8

令和2年改訂：
新カリ対応のディプロマポリシー（卒業生が身に付けている力）

１．国内外の実社会で活用できる科学的基礎知識とリベラ
ルアーツを身に付けている
２．専門基盤知識を修得し，実験・実習および演習・実技
を通してその知識を社会実装に応用・実践できる
３．AI・データサイエンスに関する情報科学の素養とビジネスの視点を身に付け，新たな価値の創造に挑戦できる
４．自分の意見を論理的に表現し，周囲と理解・尊重しあうコミュニケーション力を身に付けているすべての授業の到達目標が，いづれかのポリシーを担うのが理想
全教員にこのポリシーをご理解いただき，授業を展開すべく奮闘中

9

富山高等専門学校 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
科目対応表
・平成29年度入学～令和2年度入学生

学科
機械システム工学科

所定のすべての科目を修得した学生
は教育プログラム修了者として認定され、修了証を発行。

電気制御システム工学科

物質化学工学科

電子情報工学科

国際ビジネス学科修了証
・令和3年入学生以降必修（専門）科目として、全学科の全学生が履修・修得をし、修了
証を発行。

商船学科

学科
機械システム工学科
電気制御システム工学科
物質化学工学科
電子情報工学科
国際ビジネス学科
商船学科

科目名
技術者倫理入門
情報基礎
情報処理Ⅰ
確率と統計
技術者倫理入門
情報基礎
ものづくり基礎工学実験
確率と統計
技術者倫理入門
情報基礎
情報処理Ⅰ
確率と統計
技術者倫理入門
情報基礎
電子情報工学実験Ⅰ
確率と統計
商学概論Ⅰ
情報基礎Ⅱ
情報基礎演習Ⅰ
情報基礎Ⅳ
情報基礎演習Ⅱ
情報処理Ⅰ
情報処理Ⅱ
確率と統計

学年
1年
1年
2年
3年
1年
1年
1年
3年
1年
1年
2年
3年
1年
1年
2年
3年
1年
1年
1年
2年
2年
1年
3年
3年

単位数
1
1
1
1
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1

科目名

学年

単位数

データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ

1年
1年

1
1

10

データサイエンスⅠ（本1）H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College11データサイエンスⅡ （本1）H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

12

低学年産学連携教育

Ti-TEAM• 1年生全員を全6学科混合の約40チーム構成• 各チームに富山高専技術振興会会員企業を割りあて、チームで相談しながら、その企業の良い点、データの活用事例などを報告書としてまとめる。
• Teams会議機能を活用し、企業・本郷/射水キャンパス間をつなぎ企業調査• R3年度から授業(データサイエンスⅡ)として実施• 令和3年スケジュール• 第1回：9/28（木）• 概要説明• 第2回：10/28（木）• 取材シートの作成（オンライン）• 第3回：11/10（水）• 企業への取材（オンライン）

企業・本郷/射水キャンパス間を接続• 報告書まとめH. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

13応用基礎からトップレベル人材育成へ
・座学, 演習, 実験・実習:
プログラミング, 数学, アルゴリズム,
画像処理, etc.
・本科卒業研究, 専攻科特別研究:
産学連携による社会実装
大学との共同研究

電子情報通信学会 AI-based
Networkingジュニアチャレンジ・コンテスト:プロコン, ロボコン, Dコン, 学会主催のコンテスト, etc.

H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

14

高学年産学連携教育

AI/MOT

・令和3年度入学生（現1年生）が4年生のときに,
AI/MOTⅠ,Ⅱを全学必修で開講
・令和3年は試行的に電子情報工学科4年生に開講
・AI概論（電子情報工学科教員）
・MOT（国際ビジネス学科教員）
・企業技術者の講義・PBL（オムニバス形式）

企業技術者の講義
H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

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応用基礎からトップレベル人材へ（専1）
科目名：制御情報システム工学実験・演習（必修）
専攻科制御情報システム工学専攻 1年後期：
令和2年まで：遺伝的アルゴリズムの座学と実習＋
令和3年：AIのAT（Assistive Technology）への応用（3週間）<学生の取り組み例>
・ディープラーニングを用いた点字の判別
・任意地点に配置された2桁回転手書き数字の認識
・ VAE(Variational Auto-Encoder)による手書き数字の生成
・ニューラルネットワークを用いた画像入力電卓
・CNNを利用した犬・猫分類

かなりのレベルの成果物を作成
H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College

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まとめ
１． Society5.0と数理・データサ
イエンス・AI教育プログラム
２．取り組み例：
リテラシー教育
応用基礎教育トップレベル人材の輩出
ご清聴ありがとうございました
H. Oguma / National Institute of Technology, Toyama College17