国が進める数理・データサイエンス・AI教育の普及と富山大学での実施
富山大学データサイエンス推進センター 副センター長
教養教育院

栗本 猛

2020年12月24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)

今，なぜ数理・データサイエンス・AI 教育を振興するのか
キーワード: Society 5.0

Society 5.0 に対応し，その実現に寄与できる人材が必要求められる力:- 文章や情報を正確に読み解き対話する力- 科学的に思考・吟味し活用する力- 価値を見つけ生み出す感性と力、好奇心、探求力
新たな社会を牽引する人材:- 技術革新や価値創造の源となる飛躍知を発見・創造する人材- 技術革新と社会課題をつなげ、プラットフォームを創造する人材- 様々な分野においてAIやデータの力を最大限活用し展開できる人材

基盤的学力← 語彙の理解、文章の構造的な把握、読解力、計算力や数学的な思考力を育成

情報活用能力 ← データサイエンス， 統計学の教育を充実
文理両方に通じた人材育成 ← 全ての大学生にデータサイエンス教育，リベラルアーツの充実
文部科学省 「Society5.0に向けた人材育成 〜社会が変わる、学びが変わる〜」 (2018年6月) より

AI 戦略2019 （政府）

デジタル社会での「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（文理を問わず，全ての大学生が初級レベルの数理・データサイエンス・AI を習得することが求められる）

そのために

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムを設立
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/- 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

協力校：富山大

数理・データサイエンス・AI 教育を行うにあたっての注意
目的と手段を混同しない
目的:
信頼できる資料・データに基づいて論理的な考察を行い，課題を解決する．

すべての学びに於いて求められる事

統計学やプログラミングの技術などは目的を達成するための手段，道具．
よい道具をそろえることは有用だが，それ自身が最終目的ではない．

富山大学での数理・データサイエンス・AI 教育
数理・データサイエンス・AI教育プログラム
https://www.u-toyama.ac.jp/news/2020/0124.html●

1年前期で必修の「情報処理」から始まる●卒業までの間に教養と各学部の専門でDS関連科目群(全271科目)からいくつかを選んで履修●プログラム修了要件を満たした学生に修了証を交付
リテラシーレベル : 4科目8単位以上
応用基礎レベル : 8科目16単位以上（教養2科目4単位以上，専門3科目6単位以上)
DS関連科目の例
社会と情報の数理 (教養)
機械学習(工)社会調査法(人文)データサイエンスI,II,III (都市デザイン)
疫学・保健統計 (医)経済情報処理(経)「情報処理」 (全学必修: 1年前期)でのデータサイエンス教育
目的: アカデミック・リテラシーを身に付ける
自分でデータを探し，その信頼性をチェックし，分析し，考察し，レポートやプレゼン用スライドにまとめて発表する力の養成．
(PCスキル + 情報分析力 + 論理的思考力 + 発表スキル)●

理系・文系， 分野を問わず統一のカリキュラム，教科書，教材●

Learning Management System (Moodle) での学習管理

学生が身につけるべき能力（どちらも相補的重要）uuuコンピューターの基本的な操作
学内ICTサービスの知識
ICTを利用する上での倫理・マナー

u アカデミックスキル

Ø 情報を整理して正しく解釈し、他者に論理的かつわかりやすく説明する能力。

１０章

全 体 像 の 説 明

授業の流れ（目的）u 教師のICTリテラシー
u データサイエンス

資料

学内サービス概要

はじめに

５章

６章
データの整理と解釈（表計算アプリケーション）

１章
２章

PC基本操作（機器操作）

11章

論理的な文章による説明（ワードプロセッサー）

７章

課題の発見
電子メール（コミュニケーション）

３章

[第4回]
WWW・図書館での情報検索

論理の構築
口頭による説明（プレゼンテーション）

３章
４章

データの理解インターネットへの公開（HTML）

８章

成果の公表
９章

データサイエンス関連回での学習内容
１) データ活用の重要性の認識
データサイエンスの必要性，データを扱う上でのルールとマナー

２) データの信頼性のチェック
データの出処の確認，一次データか二次データか，データに不正や欠如はないか

３) データの整理と分類
４) 表計算ソフトを用いたデータ解析
度数分布表，ヒストグラム，平均，中央値，分散，標準偏差，相関，目的に適したグラフの描画

５) データ活用事例の調査

その他のデータサイエンス教育＊ 「応用情報処理」 (選択: 1-4年後期)
複数のコースを設置 (Javascript, pythonでのデータ処理，など)[データの分析と応用コース] (対面授業 + Moodle)
滋賀大の教材を利用: 「大学生のためのデータサイエンス (I)」PC 操作や R, Python の使用環境は富山大に合わせて修正＊ 各学部でデータサイエンス関連の講演会を実施- 学部の特色に合わせた講演テーマ＊ データサイエンス寄附講座の設置 (予定: 経済学部)- 寄附講座の教員と学生がデータサイエンスを活用して地域の課題解決に取組む- データサイエンス関連の新科目を学部横断的に実施＊ データサイエンス関連の教養科目を新設 (R4年度，1単位科目×2)- 各分野での資料・データの利活用のあり方を知る (A)- 必修の情報処理と各学部のDS専門科目をつなぐ (A, B)- e-learning 化による教員負担の軽減 (B)社会人向けのデータサイエンス教育＊ 「実戦・データサイエンス概論 実務者向けコース」(中川センター長)
2020年 10月28日(水) 〜 12月2日(水) の水曜に開講- 北陸経済連合会・北陸産業活性化センターとの共催- 実務者向けに講義と演習 (各80分) を ６回実施

大学コンソーシアム富山共同授業＊ 「データサイエンスへの道」(栗本)

2021年 夏季に集中講義として開講予定

講義と演習を8回実施[授業予定]- 社会におけるデータ・AI の利用・活用- データについての基礎知識- データから情報を導く- コンピュータの利用- 情報を基に考察する- データを扱う際の留意事項

今後の課題・展望●

多様な学生への対応が必要- PC環境，高校までの(DS関連教科の)学習レベルで学生間にかなりの差異がある-- 全学統一カリキュラムゆえの問題
どこに力点を置くか●担当教員の確保- 教員側も時代に則した対応が望まれる●

教材の充実と普及- コンソーシアムの各機関が開発した教材(一部公開中)を有効利用しつつ， それぞれの環境に合わせた独自の教材も開発
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning.html