数理・データサイエンス・AI教育の紹介

千葉大学の数理・データサイエンス・AI教育
取組みの概要千葉大学大学院理学研究院教授
データサイエンス教育実施本部副本部長

１．はじめに

松元亮治

タサイエンス科目の全学必修化を検討し2020年

本学は首都圏にある国立大学で、国際教養学部、度から数理・データサイエンス科目３単位を全学文学部、法政経学部、教育学部、理学部、工学部、必修にしました。また、全学副専攻プログラム

園芸学部、医学部、薬学部、看護学部の10学部「数理・データサイエンス教育プログラム」を開と大学院等から構成されています。学部学生の入始しました[1]。以下では、これらの取組みの概要

学定員は学年あたり2,317名です。メインキャンを紹介します。

パスである西千葉キャンパス（写真１）は東京駅
これに加えて、亥鼻キャンパス（医学部、薬学部、２．数理・データサイエンス・AI教育の運営体制看護学部）、松戸キャンパス（園芸学部）、柏の葉

本学では数理・データサイエンス・AI教育を全から電車で45分という便利な場所にあります。

キャンパス、墨田キャンパスがあります。

学体制のもとで実施しています。図１に原稿執筆
時点での運営体制を示します。教育改革組織である国際未来教育基幹に「データサイエンス教育実施本部」を設置し、全学的な数理・データサイエンス・AI教育の舵取りをしています。
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写真１ 本学西千葉キャンパス

図１ 本学における数理・データサイエンス・AI教育の運営体制

本学では1994年度に教養部廃止と並行して全数理・データサイエンス科目の運営は様々な部

学生を対象とする情報処理教育の実施体制、演習局の約50名の常勤教員によって構成される「数設備を整備し、情報リテラシー教育を実施してき理・データサイエンス教員集団」が担っています。

ました。その実績を踏まえて2018年度に文部科この集団により、共通教材の開発、時間割作成、学省「大学における数理・データサイエンス教育担当教員FD等が行われています。の全国展開」に「高大接続・学部・大学院に至る協力校事業の当初計画にあった「スマートラーまで一貫した数理・データサイエンス教育とスマニング」については、新型コロナ感染拡大に伴い、ートラーニングによる全国・海外展開を含めたオンデマンド教材作成等が一気に進み、2020年『千葉大学モデル』の構築」事業を申請し、協力５月から開始された授業で活用されています。オ校に選定されました。これを受けて、数理・デー

ンライン授業やハイフレックス授業はスマートラ

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介

ー ニ ン グ セ ン タ ー の 支 援 の も と で MoodleとGoogle Workspace 等を用いて実施されています。

3．数理・データサイエンス科目の位置
づけ

４．数理・データサイエンス科目（基礎）の内容
従来から実施されていた情報リテラシー科目を引き継ぐ科目で、全学共通カリキュラムによる講義パート（９－10週）と学部・学科の特性に応本学の学士課程のカリキュラムを図２に示しまじた計算機を用いた演習パート（５－６週）からす。数理・データサイエンス科目は普遍教育科目構成されます。講義パートは、リテラシーレベルの学術発展科目群に位置づけられています。なお、モデルカリキュラムの「導入」、「心得」、「基礎」

本学では教養教育のことを「普遍教育」と呼び、をカバーする以下の内容となっています。

全学教育センターによって運営されます。
（１）情報活用社会の到来
様々な機器がコンピュータネットワークを通して結ばれ、商品の購入情報、個人の位置情報などが瞬時に共有される情報社会の現状について学びます。また、取得されたデータを処理することによって、問題を解決したり、判断を行う材料となる情報が得られることを具体的な事例を通して理解させます。計算機の処理能力の向上によって、膨大なデータから有用な知見を得ることが可能になったことを示し、データを活用することによって成立する社会の到来が個人の生活とも密接に結

図２ 本学の学士課程のカリキュラムびついていることを学びます。
数理・データサイエンス科目には「基礎」と「展開」の科目があります。数理・データサイエ（２）データと情報の表現

ンス科目（基礎）は、数理・データサイエンス・

データには数値データ、文字データ、画像・映AIモデルカリキュラムのリテラシーレベルをカバ像データや音声データなどがあること、これらをーする２単位（90分×15回）の科目で、学部・計算機を用いて処理したり、情報ネットワークを学科別のクラス編成で実施されています。数理・通して送受信するためにデータがビット列としてデータサイエンス科目（展開）は、統計基礎、プ表現されることを学びます。２進数を用いた数値

ログラミング、実データ解析など数理・データサ

データの表現、文字コード、アナログ情報のデジ

イエンス・AIモデルカリキュラムの応用基礎レベ

タル化、画像のデジタル表現と情報圧縮についてルまで含めた科目群で、学生は自分に合った科目理解させます。遺伝情報を担うDNAの塩基配列を選択できます。１科目（１単位）必修となってデータが活用されている事例、身近な情報表現でいます。

あるバーコードやQRコードについても学びます。

数理・データサイエンス科目３単位（基礎２単位、展開１単位）を必修とする教育プログラムは、（３）計算機と情報ネットワークの仕組み

2021年度に文部科学省「数理・データサイエン計算機のハードウェアとソフトウェアの基礎をス・AI教育プログラム認定制度」の「数理・デー学びます。フォンノイマン型計算機の仕組み、主タサイエンス・AI教育プログラム

リテラシーレ記憶装置と中央処理装置、問題を解決する手順でベル（MDASH-Literacy）」に認定され、独自のあるアルゴリズムと、それを計算機向きに表現し工夫・特色を有する教育プログラムとして「数たプログラムについて講義します。また、情報社

理・データサイエンス・AI教育プログラム

リテ会の基盤となっているインターネットと、その上ラシーレベルプラス（MDASH-Literacy+）」にもで利用できるサービスについて解説し、パケット選定されました。

交換、IPアドレス等を理解させます。

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介には31クラスが開講されています。演習設備と（４）情報・データ倫理とセキュリティ
コンピュータウイルスなどのマルウェアやフィしては総合校舎に100－105台の教育用端末を設

ッシングメール等による被害、情報漏洩等の事例置した演習室（写真２）が３室、統合情報センタを紹介し、これらの情報セキュリティ上の脅威へーにも演習室があります。新型コロナ感染拡大にの対策について解説します。また、公開鍵暗号や伴い、演習は対面型の授業と学生所有のPCを用電子署名など、セキュアな通信や個人認証の方法いたオンデマンド方式を併用しています。なお、を理解させます。個人情報の保護に関する法律、本学はマイクロソフト社との包括契約を結んでおEU一般データ保護規則、知的財産権とその保護り、学生は自宅からOffice365を利用できます。

についても講義します。データを扱う上での不正

Python言語の演習にはGoogle Colaboratoryを利用事項として、捏造、改ざん、盗用等があることをしています。

示し、レポート等を作成する際の参考文献の引用
以上の各項目について本学で作成したオンライ

５．数理・データサイエンス科目（展開）の内容ンテキストと動画教材が用意されており、数理・データサイエンス科目（展開）はリテラMoodleを用いた視聴管理ができるようになってシーレベルモデルカリキュラムの「選択」と応用います。また、理解度を確認するための問題バン基礎レベルの内容を扱う科目で、2022年度にはクが利用可能で、小テストなどに活用されていま

データサイエンスA（６クラス）、データサイエす。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公

ンスB（８クラス）、データサイエンスC（３クラ開している情報セキュリティに関する動画、情報ス）、データサイエンスD（１クラス）に加え、処理技術者試験の過去問なども活用されていま「野球観戦に活きるデータ科学」、「Rによるアンす。

ケート調査の集計」、「中級データサイエンス」、方法等についても学びます。

演習パートではデータ解析方法と解析結果の可「応用データ処理技術」等、合計26クラスが開講

視化について、計算機演習を行います。データのされています。各クラスの定員は50－130名、内平均値や分散・標準偏差の計算方法、実験・観測容は以下の通りです。

データに含まれる誤差の扱い、標本の抽出方法、（１）データサイエンスAクロス集計などについて解説し、データの分布をヒストグラムとして表現したり、データ間の関係データ解析のための基本的な数理を学ぶ科目でを散布図として表現する演習を行います。学部・

す。高等学校で数学Ⅲを履修していることを前提

学科に応じて、表計算ソフトを用いて演習を行うとしない科目ですので、理工系以外の学生も履修クラスと、Python言語を用いたデータ解析を行うすることができます。最初に、１変量データの要クラスがあります。実データを用いた演習を通し約として、標本平均、標本中央値、標本分散、偏てデータを読み解く能力を高め、不適切に作成さ差値について学び、ヒストグラムや箱ひげ図につれたグラフや数字に騙されないデータリテラシーいて解説します。次に、２変量データの要約としを養います。て標本共分散、標本相関係数、散布図を学び、最演習クラスは原則として対象とする学生が所属

小２乗法による直線回帰について解説します。後する学部・学科の専任教員が担当しています。１半では確率分布と統計的推定を扱います。２項分

クラスの学生数は40名－105名です。2022年度

布、正規分布などの基本的な確率分布を理解させ、母集団と標本、正規母集団の平均の区間推定（信頼区間）を学びます。
（２）データサイエンスB
データ解析やプログラミングに関心のある学生向きの科目です。データからの情報抽出とグラフによる可視化、データ間の関係を表す共分散、相写真２ 総合校舎に設置された情報処理演習室
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関係数の算出、最小２乗法による回帰直線などに（５）野球観戦に活きるデータ科学ついて学びます。プログラミング演習はPythonま野球データを利用して、基礎的な統計知識を実たはR（RStudio）を用いて行い、オープンデータ践的に学習することで、統計学への理解をより深の解析・可視化などの課題に取り組みます。後半めることを目的とします。打率や防御率などの伝には発展課題として機械学習によるデータの分類

統的な指標から、セイバーメトリクスと称される（クラスタリング）等を取り上げ、ニューラルネ近年生まれた指標も紹介します。それらの有用性

ットワークを用いた深層学習についても解説しまを相関分析などで検証する作業を通して、データす。講義内容の例が図３の小冊子にまとめられての扱い方や各種検定方法を学習します。また、複います。

数の指標を用いて重回帰式を作成して、戦術や戦略面での有効性（未来予測）について考えていきます。データ収集方法の学習や、スタジアムで観戦しながら試合予測をする実地調査も実施します。
（６）Rによるアンケート調査の集計
Rを用いて、アンケート調査の集計に取組みます。これを通してRに慣れ親しむとともに、Rでの基本的なデータ処理や統計処理について学習します。より具体的には、大学で行われている学生調査などを対象に、Rを用いて集計を行うことで、調査集計についての考え方とデータの前処理（データハンドリング）や、データの可視化、レポー
図３ データサイエンスBの講義内容例

ト生成の技術について扱います。

https://mds.chiba-u.jp/files/pamphlet/coll/（７）中級データサイエンス（３）データサイエンスC

統計・検定について講義します。データサイエ

情報科学の入門的な講義を行います。確率を用ンスAとは異なり、高等学校において数学Ⅲを履いて情報を定量化する方法と情報エントロピーに修していることを履修要件とします。また、プロついて解説した後、通信路を通して伝えることがグラミングの演習も行います。

できる情報の大きさを求める方法について議論します。条件付き確率やベイズの定理、マルコフ過（８）応用データ処理技術

程など機械学習の基礎となる概念も扱います。情

音声、画像・映像、主観的データなどのデータ

報圧縮、公開鍵暗号などについても解説します。の扱い方を学ぶ科目です。具体的には、連続信号のデジタル化の原理と手法、メディアごとに異な（４）データサイエンスDるデータ表現や特徴抽出手法、教師なし学習と教コンピュータサイエンスの入門的な講義を行い師あり学習、主観的データの取得方法や分析手法、ます。基本的な論理演算ができる部品を組み合わ仮説検定などを扱います。プログラミングにはせることによって、計算や記憶が可能になること

Pythonを用い、Google Colaboratoryを用いて各種を示した後、電子計算機の仕組みについて解説しプログラムを作成することを通じて中級レベルのます。具体的なプログラミング言語としてアセンスキルを習得します。

ブリ言語とPythonをとりあげ、これらを用いて基以上の科目の共通教材として、本学においてデ本的な手順（アルゴリズム）を表現する方法を学

ータサイエンスを活用した研究を実施中の研究者びます。ニューラルネットワークを用いた深層学による研究紹介動画を作成しました。一部は次ペ習等、計算機の新たな可能性についても述べます。

ージ図４のように公開されています。

38 JUCE Journal 2022年度 No. 2数理・データサイエンス・AI教育の紹介

表１ 「数理・データサイエンス教育プログラム」の取得要件表

図４ データサイエンスを活用した研究紹介動画
https://mds.chiba-u.jp/materials.html

６．数理・データサイエンス副専攻の設置
本学では、2020年度からの入学生を対象として、全学副専攻プログラム「数理・データサイエンス教育プログラム」を開始しました。このプロ
グラムは「国際日本学」、「ローカル・イノベーション学」につづく３番目の副専攻プログラムです。
数理・データサイエンス副専攻プログラムは、数理・データサイエンスに関する基礎的な教養をベースに、各学部における専門的な数理・データサイエンスを極めることにより、数理・データサイエンスに係る知識を活用し、社会の問題を解決できる人材を育成することを目的にしています（図５）。

します。この副専攻プログラムを履修するには、定められた期間中に履修登録を行い、計画的に履修を進めます。
修了証書を取得するには数理・データサイエン
ス科目（基礎、展開）３単位に加えて、数理・データサイエンス科目または教養展開科目「データを科学する」から１－３単位、共通専門基礎科目の微積分学、線形代数学、統計学、合計12単位、専門教育科目における指定科目から12－14単位を修得する必要があります。履修証明書を取得す

図５ 全学副専攻プログラム「数理・データサイエンス
教育プログラム」の目的るのに必要な普遍教育科目の単位数は修了証書と「数理・データサイエンス教育プログラム」で学６単位、専門教育科目の指定科目は８－10単は、表１に示す取得要件に定められた所定の単位位が要件となっています。理学部・工学部の学生を修得することにより、「修了証書（30単位）」は修了証書のみ取得可能です。

または「履修証明書（20単位）」を卒業時に発行同じですが、数学は微積分学、線形代数学、統計教養展開科目「データを科学する」には、情報JUCE Journal 2022年度 No. 2 39

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

セキュリティ（入門、実践）、地球環境とリモー創出する未来リーディング人財育成

トセンシング、デジタルクリエイティブ基礎など

Program」を実施中です 。このプログラムではの科目があります。専門教育科目の指定科目には、高校生を対象として科学技術の基礎力に加えデーすべての学部の学生が履修できる全学共通科目

タサイエンスの素養を身につけ、大学の環境を生（データ解析基礎論、知能システム入門、計算物かして研究を行う機会を提供しています。選抜の理学、緑地環境情報学など28科目）と所属学部上、受講している高校生は約40名です。の学生のみが履修できる科目（国際教養学部
科目、文学部
教育学部

33科目、法政経学部

２科目、理学部

57科目、園芸学部

６

15科目、27科目、工学部

９科目、医学部

ASCENT[3]

９．産業界との連携
大学生向けの数理・データサイエンス・AI教育

２科目、教材について、ベネッセ・コーポレーションとの薬学部 １科目、看護学部 ４科目）があります。

共同研究協定のもとに、教材内容、LMS等につい７．大学院共通教育科目て検討しました。また、2020年度には開発された教材を数理・データサイエンス科目（展開）の本学では大学院生に対して、①自律的・自立授業で試用し、補助教材としての有用性等を検証的・組織的に研究を行うにあたって基盤となる資しました。さらに、アドビ社と提携して「デジタ質・能力、②社会経済の各分野において指導的役ルクリエイティブ基礎」というデータの可視化を割を果たすとともに、国際的にも活躍できる高度中心とする科目を創造性や問題解決能力を涵養すな専門的能力、③自身の専門的知識・技能・経験る教養教育科目として共同実施しています。これを他者にわかりやすく伝え、他者や組織の成長をに加え、帝国データバンクの協力のもと、カリキ促す能力を高めることを目的として、大学院共通

ュラムの体系性・実践性についての検証を進めて教育科目を開講しています[2]。

います。

2022年度には、数理・データサイエンス・AI関連の共通スキル科目として「データサイエン10．今後の展開ス」、「データ科学プログラミング」、「機械学習実本学の数理・データサイエンス・AI教育の概要践」、「デジタル・ヒューマニティーズ入門」が全について紹介しました。今後は、全学生を対象と学の大学院生を対象として開講されています。

するプログラムと数理・データサイエンス・AIの「データサイエンス」ではRを用いたデータ解析、エキスパートを育成するプログラムの間をつなぐ「データ科学プログラミング」ではPythonを用いプログラムを加えることを予定しています。また、

たデータ解析、「機械学習実践」では深層学習を運営体制についても見直しを進めています。

中心とする機械学習の講義と演習、「デジタル・本学では医学研究院に治療学人工知能（AI）セヒューマニティーズ入門」では人文社会科学系のンターが設置される等、数理・データサイエン学問分野におけるデータサイエンスの応用としてス・AIを活用した研究が大きく進展しつつありまのデジタル・ヒューマニティーズに関する研究動す。研究と教育を両輪として、高大接続、リテラ向を、特に海外での先進的な事例を中心に学ぶこ

シーレベルから大学院における研究者・高度技術とを目的としています。

者育成まで一貫した数理・データサイエンス・AI

８．高大接続事業
本学は1998年度から、高校２年生から大学に飛び入学することを可能にした「先進科学プログラム」を実施してきました。情報工学コースでは日本情報オリンピックの予選に出場していることが受験資格になっています。
2020年度からは科学技術振興機構（JST）グローバルサイエンスキャンパス事業「Society 5.0を40 JUCE Journal 2022年度 No. 2

人材育成を進めていく計画です。

関連URL[1] 千葉大学数理・データサイエンス教育プログラム
https://mds.chiba-u.jp/[2] 千葉大学大学院共通教育
https://www.cphe.chiba-u.jp/graduate-common/[3] JSTグローバルサイエンスキャンパス「Society5.0を 創 出 す る 未 来 リ ー デ ィ ン グ 人 財 育 成
ASCENT Program」
https://gsc.e.chiba-u.jp/program/