【第 36 回】

［コラム］

［解説］

［解説］

Learning Analytics とは

インターネットの副作用と情報教育

農学系ゲノム科学領域における…山川 修

─思考様式と人間関係への影響にどう対処するか─

情報科学・統計科学教育の取り組み

…阿部圭一

…石井一夫

基応
専般

Learning Analytics とは
2011 年から欧米で Learning Analytics（LA）という分野が盛り上がりを見せている．大学などの高等教育機関において LMS（Learning Management System）や e ポートフォリオなど，ネットワークにつながったコンピュータシステムを利用して授業を実施することが増えてきているが，この際，学習者がシステムをどう利用して学習したかという学習行動の履歴が自動的に蓄積される．この学習履歴をデータマイニングの手法を使って可視化，分析することにより，学習者の達成度の評価，将来的な能力の予測，隠された問題の発見などを行う分野が LA である．LA の最終的な目的は，さまざまなレベルやニーズの学習者に合わせた教育を（リアルタイムに近い形で）可能にすることである．日本でも 2013 年から LA に関するセッションやシンポジウムが各地で開催されるようになってきた．昨年（2013 年）の FIT（情報科学技術フォーラム）では「学びを科学する」という LA に関係する特別セッションが開催されたし，日本教育工学会全国大会においても，課題研究において「教育・学習支援システムにおける LearningAnalytics 的アプローチ」と題したセッションが開催された．
LA は教育をエビデンスベースに転換するツールと考えることができる．通常，高等教育機関で教育を行うとき，意識しているかどうかは別として，「学習モデル」→「授業デザイン」→「実践」→「評価」というプロセスを経ている．学習モデルとは，学習者がどのように学ぶかということに関するモデルである．これは，教育の専門家でなくとも教育の出発点として個々の教員が持っていると考えるのが妥当である．次の授業デザインは，この学習モデルに従って，授業を組み立てるプロセスである．この授業デザインに従って教員は授業を実践し，毎回か定期的かはさま
ざまだが，授業に対する評価を実施している．LA では今まで見えなかった学習者の学習行動を可視化することにより，評価に新しい視点を持ちこみ，今までと違った学習仮説から実践を改善できる可能性がある．この点が，現在，欧米を中心に LA がブームになっている理由であろう．
ここまでが，現在考えられている LA のストーリーだが，LA で作成した学習仮説をもとに，その仕組みをシミュレーションや非線形微分方程式などでモデル化することにより，学習原理の解明や異なった環境における学習の予測など，新しいアプローチで学習や教育を取り扱うことができないかということを，共同研究者とともに議論しているところである．

ロゴデザイン ● 中田 恵

山川修（福井県立大学 学術教養センター）

ページデザイン・イラスト ● 久野 未結

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます．

情報処理 Vol.55 No.5 May 2014

495

解説基応
専般

インターネットの副作用と情報教育
─思考様式と人間関係への影響にどう対処するか─
阿部圭一
元静岡大学・愛知工業大学

インターネットの副作用

青少年時代に携帯電話やインターネットは存在しなかった．そのため，インターネットを利用するか代インターネットは，その副作用として人間の思考替手段を用いるかを選ぶことができる．幼少期から様式や人間関係に影響を与える可能性がある．その携帯電話・インターネットの利便性にどっぷりと漬影響をデータ的に立証することは難しい．立証できかって育ってきたディジタル・ネイティブに対してたとしても，それは多くの社会的要因が複合した結は，積極的に代替手段の利用も考えさせるような教果であり，インターネットがどの程度影響している育を行わなければならない．

かをはかることは不可能である．しかし，悪影響が情報モラル教育と言えば，携帯電話・インター明らかになったときには，もう遅いという事態があネットをめぐるトラブルの被害者・加害者になるのり得る．したがって，そのような副作用があるかもをいかにして防ぐかという視点が主であった．本稿

しれないという前提に立って今後の情報教育を考えで論じるのは，それらのトラブルに比べて目には見るべきであるというのが，筆者の提案である．上記

えにくい，広く浅い影響である．長い目で見れば，の可能性に関する以下の論考には異論も多いと思う

一時的なトラブルよりももっと深刻な副作用であるが，1 つの見方と考えていただきたい．

かもしれない．

インターネットは革命的とも言えるプラスの影響と利便性を個人や社会にもたらし，現在も急速に発展している．しかし，その一方でインターネットが個人や社会に与えるマイナスの影響も，大きくなっ❏❏情報のリアルタイム化ている．筆者はそれに対して，薬とのアナロジーに現在のインターネット上での情報交換は，リアルより，「インターネットの副作用」という表現を用いタイム性の重視に向かっている．多くの人は，最新

1）の情報を求めたいという衝動にますます押し流され

ここでは「インターネット」という語を，インターている．情報の新鮮さを求める受信者の性向が発信

ネット上で使われているアプリケーション，使い方者にフィードバックされて，情報の受発信がますまや利用実態も含むものとして用いる．携帯電話や携す加速度化している．

た ．

帯端末からの利用も含める．

496

思考様式に及ぼす影響

現在，「情報の過食症」とでも呼ぶべき事態が広以下で述べるインターネットの副作用は，成長期がっている．情報の過食症はじっくりと考える機会にある青少年に対しては，大人以上に重大な問題でや時間を奪い，「考える力」を低下させる可能性があある．なぜなら，ある世代より上の者にとっては，る．人は，一過性の情報を追い求め，そしてすぐに情報処理 Vol.55 No.5 May 2014

インターネットの副作用と情報教育─思考様式と人間関係への影響にどう対処するか─

12％

％

9.9

108.1

8

9106.4151415

95.2

63.8

4

520

体

全生

高中
図 -1

ちう性
男性
男

性

ちう

女

パッロー
ヨ0性

女

パッロー
ヨ

生

生
中子

子
男

ネット依存の疑いの強い生徒の割合

図 -2

忘れてしまう．そのような態様では，知恵を形づく

女生

生

学

学

中校

校

高高子
男子

女

平日に 5 時間以上インターネットを使う生徒の割合❏❏言語能力の退化の恐れる土台としての知識の体系を理解し蓄積すること，

現在では，動画受信の普及と携帯電話や携帯端末および実社会で最も必要とされる判断力を育むことによって，ビジュアルな情報を受容する機会が格に悪影響があるかもしれない．

段に増えている．特に携帯型の機器は，「いつでも，どこでも」の視聴を可能にする．

❏❏情報の断片化

ビジュアル情報や断片化（短文化）されたコミュニ

リアルタイムで得られる一過性の情報は，個別ケーションへの傾斜によって，青少年の言語能力の的・断片的な情報である傾向が強い．実際，Web退化を促進している恐れがある．平田オリザは「単上にある情報のほとんどは断片的な情報であり，書語でしか喋れない子どもが増えている」と言う ．

3）

籍や論説の形によって提供されてきたような体系的な知識は割合としてはきわめて少ない．また，多くの人はそれを読もうとしない．

時間の消費とネット依存

そもそも，ハイパーテキストという情報構造自体ネット依存の疑いの強い中高生の割合を図 -1 にが，情報の断片化を誘引している．なぜなら，ハイ示す．これは，厚生労働省科学研究の一環としてパーテキストは，なるべく文脈独立になるように断行われた調査結果

片化した情報をリンクで結びつけた構造だからであ比較のために，同じ質問票で調査したヨーロッパ

る．検索システムも情報の断片化を促進する傾向を12 カ国の平均 15 歳の調査結果も示した．この結果持つ．

から，日本の中高生のネット依存が深刻であること

4）で，2013 年 8 月に発表された．

大学生協による読書に関する調査では，読書にが分かる．また，同じ調査結果から，平日に 5 時間2）あてる時間が 0 と答えた大学生が 40.5% あった ．

以上ネットを使用している生徒の割合を図 -2 に示

書籍からインターネットへのメディア・利用時間のす．次の段階として，ネット依存傾向と実生活上の移行が一因と推測される．大学生の，長い文章を読問題（成績の急低下，不登校，留年，退学，家庭内む速度や読み取りの正確さが衰えていると感じるの暴力など）との間の関係を，量的データとして調査は筆者だけではあるまい．

することが急務である．
5）

別の調査 によると，高校生の主要 6 メディア（テレビ，ラジオ，新聞，雑誌，パソコンネット，携帯情報処理 Vol.55 No.5 May 2014

497

30％
10080

89.0

87.5

85.5

26.1

25

20.6

2065.79.5104052000

日本

アメリカ

中国

学校に何でも相談できる友だちがいる割合

韓国
図 -4ネット）をあわせた 1 日あたりの総使用時間の平均

15.7

14.6

1560

図 -3％

OECD
平均
19.6％

6.2
2.8
本
日

国

韓ス
ス
カリ
ン
リ
ギ
ラ
メイ
ア
フツイ
ドドン
ラン
ィフ

オンライン・ディスカッションへの参加経験者の割合

割合を示す．

は，スマートフォン利用者では，男子 422.0 分，女感覚に直接訴えるビジュアルな表現や短文でのコ

子 448.2 分にものぼる．この中には書籍は含まれてミュニケーションは，広く薄い人間関係の維持にはいないし，新聞・雑誌への接触時間は合わせて 20適する．しかし，社会的に意味のある仕事や活動を分以下である．

行うには，複雑な人間関係と折り合いをつけながら，子どもが大人になっていく大切な時期に，多くのチームで協働して仕事をしたり，利害の対立する組時間をゲーム・動画視聴・チャット的な世間話に消織間で折衝をしたりする必要がある．このためには，費しているとしたら，問題ではなかろうか（参考：情報の断片のあいだの関係性や論理性を表すことの文献 6））．さらにネット依存・ゲーム依存においてできる高度な言語表現能力が必須である．

は，失われた時間が年単位におよび，社会人としての基礎的能力や人間関係を築く力を欠いてしまう若者がある割合で生じるだろう．

情報教育における対処
インターネットの浸透によって生じる上述の副作

人間関係に及ぼす影響

うか．次の 3 点が重要であると考える．

人間関係が広くなる代わりに薄くなっている．イ（1）インターネットを活用すれば，こんな凄い，面ンターネット，特に携帯電話からのインターネット白い（amusing でなく interesting）ことができる利用はこれを助長している可能性がある．これはという体験をさせる．こういうふうにインターデータ的に示すことはできず，印象論で言われていネットを活用できる人間に育ってほしいというるに過ぎないので，きちんとした調査が必要である．

メッセージを送るのである．

1 つのデータを図 -3 に示す．日本青少年研究所

このような前向きのインターネット利用が日本でが 2010 年に行った，日本・アメリカ・中国・韓は弱いことを示唆するデータの 1 つを図 -4 に示す．

国の 4 カ国の「高校生の心と体の健康に関する意識

これは OECD PISA 2009 報告書中の一データ

7）

498

用に対して，情報教育はどう対処すればよいであろ8）で，「学調査」 の中の，友人関係についての結果である．

オンラインの討論やフォーラムに参加したことのあ校に何でも相談できる友だちがいる」という設問にる 15 歳児の割合を示す．

「まったくそうだ」または「まあそうだ」と答えた者の（2）特定のツールの利用を前提とした演習ではなく，情報処理 Vol.55 No.5 May 2014

インターネットの副作用と情報教育─思考様式と人間関係への影響にどう対処するか─高度な解決課題を与え，その中で利用できる情報手段（ディジタルなツール以外も）を考え，選択して用いさせる．
（3）資本主義経済の中で，提供される情報通信技術も情報の大量消費によって利益を得ていることを説明し，安易にそれに乗らない態度を育てる．
青少年にインターネットが及ぼす副作用は，情報教育だけで解決できる問題ではない．インターネッ
トの副作用として生じている諸問題は，もはや個人や家庭，学校だけの責に帰すことはできない．日本の将来を支えていくべき世代の知的成長に悪影響が要報告（2014），http://www.univcoop.or.jp/press/life/report.
html3） 平田オリザ：わかりあえないことから，p.20，講談社現代新書（2013）．
4） 樋口 進：ネット依存症，p.20，PHP 新書（2013）．
5） 博報堂 DY メディアパートナーズ メディア環境研究所：スマートティーン調査報告（2012），http://www.hakuhododymedia.co.jp/wordpress/wp-content/uploads/2012/12/
HDYMPnews1212103.pdf
6） デジタルアーツ（株）：2013 未成年の携帯電話・スマートフォ
ン 使 用 実 態 調 査，p.4 (2013), http://www.daj.jp/company/release/data/2013/091001_reference.pdf7） 日本青少年研究所：高校生の心と体の健康に関する意識調査（2011），http://www1.odn.ne.jp/youth-study/reserch/index.
html8） OECD : PISA 2009 Results Learning to Learn – Volume III,
p.198 (2010), http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/48852630.
pdf（2013 年 11 月 28 日受付）あるとしたら，社会としても損失である．したがって，社会全体として解決に取り組むべきであると筆者は考える．
参考文献
1） 阿部圭一：インターネットの副作用に対処する情報教育はどうあるべきか─思考様式と人間関係への影響を考える─，情報教育シンポジウム（SSS2012）論文集，pp.45-52 (2012).
2） 全国大学生活協同組合連合会：第 49 回学生生活実態調査の概阿部圭一（正会員） kei1.abe@nifty.com

1968 年名古屋大学大学院工学研究科博士課程満了．工学博士．静岡大学工学部，情報学部を経て，2006 年 4 月から 2013 年 3 月まで愛知工業大学教授．

情報処理 Vol.55 No.5 May 2014499

解説基応
専般

農学系ゲノム科学領域における情報科学・統計科学教育の取り組み
石井一夫
東京農工大学

ゲノム科学の発展と情報科学・統計科学
教育ゲノム科学ビッグデータのデータ解析に関する情報

ゲノム科学は，次世代シーケンサや質量分析装置報告する．

科学教育・統計科学教育に関する取り組みに関してなどの高性能機器の実用化に伴いながら，急速に発展している分野である．特に，ゲノム科学の進歩により，医学，農学，環境などの生命科学分野においては，大量のデータ（ビッグデータ）の解析を行う必❏❏教育プログラムの創設要に迫られる機会が多い．これらの大規模データ

近年，生命科学分野において，ゲノムビッグデー

解析においては，プログラミング，データベース，タ解析の必要性に伴い情報科学・統計科学教育に対ネットワークなどの情報処理技術やパラメトリッするニーズは非常に高くなってきている．

ク・ノンパラメトリック検定，多変量解析，機械学

しかし，農学系領域において，これらゲノム科学習などの統計科学が必須である．これらのデータ解のデータ解析を十分に行えるような，プログラミン

析は，昨今のメディアで話題となっているビッグ

グ，データベースの構築・取り扱いを含む情報科学

データ分析で使われている技術と共通するものであ

教育や，統計学的検定，ベイズ統計，多変量解析にり，情報科学や統計科学の知識と技術を併せた境界

機械学習，自然言語処理なども含めた統計科学教育，領域の分野であるため，現在の生命科学系学部におおよびその基礎となる線形代数や微分積分，常微分いて，これらの教育に十分に対応できているとはい

方程式，偏微分方程式などの数学的な基礎知識に関いがたい．

する教育が十分に行われている教育機関は多くない

すなわちゲノム科学は，ここ数年で急速に発展してきた新しい技術であるため，従来の教育体制でカバーしきれていないのが現状である．

500

農学系ゲノム科学でのデータ解析に関する情報科学・統計科学教育の実践と思われる．
東京農工大学では，このような環境のなか，文部科学省の特別経費により，ゲノム科学の研究を実施

東京農工大学「農学系ゲノム科学領域における実する必要に迫られた学生，研究者に，ニーズにあっ践的先端研究人材育成プログラム（以下，農学系ゲた教育を実践し，ゲノム科学研究を実施できる学生，ノム科学人材育成プログラム）」では，2011 年 4 月

研究者を育成することを目標として，2011 年 4 月よより，ゲノム科学の研究を行いたい大学院生を対象

り，文部科学省の特別経費により，教育プログラムに，ゲノム科学に関する研究テーマを募集し，解析「農学系ゲノム科学人材育成プログラム」を開始した．に必要な技術を教授する教育プログラムを実施してこれらの取り組みの中で数学的基礎知識を基盤といる．本稿では，これらの教育プログラムにおけるした情報科学・統計科学技術に基づくデータ解析を情報処理 Vol.55 No.5 May 2014

農学系ゲノム科学領域における情報科学・統計科学教育の取り組み活動を実施している．

農学系ゲノム科学におけるビッグデータ分析教育の実施組織
専攻・講座・研究教育分野／研究室の枠を越えた先端技術・知識の個別指導
連携大学 共同先進
学内（1）教育の対象者
この教育プログラムは，農学系学部（工学部，獣医学部の関連学科を含む）のゲノム科学を専門とする大学院を対象としている．すなわち，学部，研究科，専攻，講座，研究教
育分野の枠を越え，東京農工大学だけでなく，東京農工大学と連携する関連の学部（茨城大

ゲノミクス分野

生物生産専攻健康科学
生命工学 専攻（共専攻 同大学院）
環境資源
生物機能化学大講座 共生科学 生物シス
テム工学専攻応用生物化学大講座
農業環境専攻
研究室 1
工学専攻
研究室 2
獣医学研究科
農林共生社
研究室 3
（連大）
会学専攻
応用生命化学専攻

プロテオミクス分野

メタボロミクス分野

特学生と指導教員のマッチング❏❏教育プログラムの概要

登録 任教
リサ 員ーチ にメデ よる
ィエ 個ータ 別指によ 導る補助

大学院学生の応募者から選考

インフォマティクス分野

研究教育実施法・内容の調整／共同研究・知財等実施できる学生，研究者を育成する研究教育

分野の異なる学内の学生が本来所属する指導教員

リサーチメディエータ：適宜必要に応じて専門的観点から学生・指導教員に助言・指導を行う教員

図 -1

学，宇都宮大学を含む）も対象としている．

農学系ゲノム科学人材育成プログラムの実施体制的重要性を評価した上で，有望な研究テーマを採択（2）教育の実施概要
まず，本教育プログラムでは，東京農工大学大学院の学生（修士課程，博士後期課程）からゲノム科学
１）する．
2）データの取得を必要とする研究課題の募集を行う（図 -1） ．本

採択された研究テーマそれぞれで，その指導教官学の大学院学生であれば，農学府・工学府・Base・と学生の打合せを行った後に，次世代シーケンサな連合農学研究科（茨城大学・宇都宮大学を含む）に所

どのゲノム解析装置を用いて，ゲノム解析配列デー属するすべての学生が応募できる．

タを取得する．

学内外の識者による審査を経て採択された場合，

3）データ分析

研究室の個々の研究テーマを実施しながらゲノム科

得 ら れ た デ ー タ を，UNIX/Linux を プ ラ ッ ト

学（ゲノミクス・プロテオミクス・メタボロミクスおよ

フォームとしたデータ解析環境を用いた解析を実施

びこれらの応用分野）に関する知識と技術を，主指する．その際，プログラミング，データベース，ネッ

導教員に加え，ゲノム科学分野を専門とする特任教

トワーキング，統計解析などのデータ分析方法を，員およびリサーチメディエータとの連携による個別指マンツーマンでトレーニングする．

導を受け習得することができるしくみになっている．

4）講習会，セミナの実施

また，初心者レベルから専門家レベルまでの情報

実施対象の大学院生や，学内外の教員，一般社会処理技術の習得も含めたゲノム科学全般について，人を対象とした講習会，セミナ，シンポジウムを実知識・実験技術などに関する講習会・セミナ・シン施する．

ポジウム等を適宜実施する． セミナや公開講座の5）研究報告会の実施実施の際には，状況に応じてゲノム科学のデータ解各学生の研究成果を発表する報告会を実施する．

析を行うことを希望する学内外の教員ならびに一般企業の研究者をも対象に含めた．
（3）教育の実施過程❏❏教育プログラムの具体的内容
表 -1 に本教育プログラムで実施したゲノム科学

以下，本教育プログラムの実施過程をまとめる．

領域における情報科学・統計科学教育の実施内容を

1）研究テーマの公募と評価，採択示した ．

2）

次世代シーケンサ（ゲノム自動解析装置）を用いて教育プログラムは 3 カ月ごとの区切りになっておゲノム科学研究を行いたい大学院生から研究テーマ

り，基礎技術レベル，応用技術レベル，アドバンスを公募し，その内容の教育上の妥当性，効果，社会レベル，専門家レベル，プロレベルと段階を追って

情報処理 Vol.55 No.5 May 2014501

農学系ゲノム科学におけるビッグデータ分析の実施内容
提供する支援レベル（習得技術・内容）
基礎技術レベルE1 : UNIX の操作・データ解析環境の構築・スクリプト作成（Perl/Ruby/Python）（3 カ⽉）FreeBSD, Linux の操作，インストール，Perl などを用いたテキスト処理
応⽤技術レベル（3 カ⽉）

E2 : DNA 配列アセンブリ・メタゲノム解析・データベース構築（SQL）
DNA 配列アセンブリソフト Velvet, Oases, Trinity などの操作とデータアセンブリ法，原理
データベース管理システム MySQL, PostgreSQL を用いたデータベースの構築と，クエリ，集計

アドバンスレベル（3 カ⽉）

E3 : RNA-Seq 解析・ChIP-Seq 解析・統計解析（R/MatLab）
発現定量データの取得と統計解析，パラメトリック検定，ノンパラメトリック検定，多変量解析，機械学習，クラスタ解析，グラフィックスによる視覚化専⾨家レベル（3 カ⽉）
プロレベル（3 カ⽉）

E4 : 上記以外のデータ解析法（QTL・カスタムライブラリの解析）
遺伝統計解析，統計モデリング（⼀般化線形モデル，⼀般化加法モデルなど），モンテカルロシミュレーション，マルコフ連鎖モンテカルロ法，遺伝学的系統樹解析
表 -1 教育プロ
E5 : 新規データ解析法の開発実装（C/C++/Java）
グラムの具体的
Perl, Python, Ruby, C，C++，Java を⽤いた新規アルゴリズムの実装
内容

ステップアップしていく．

ケンシング（DNA の多型解析）および R を用い（1）最初の「基礎技術レベル」では，① UNIX の簡単た統計解析について学ぶ．

な操作の入門にはじまり，②データ解析環境の① 発現定量解析（RNA-Seq）ではマッピングソ立ち上げと，③シェルや Perl，Ruby などの簡

フト Tophat を用いたマッピングと発現解析ソ単なスクリプトの書き方を学ぶ．

フト Cufflinks によるデータの集計法について（2）「応用技術レベル」は，次世代シーケンサのデータ解析を実際に行うレベルである．

② ChIP-Seq では，BWA により参照配列にマッ① DNA 配列データの品質管理：品質管理ソフ

ピングしたあと MACS によるピーク（タンパ

ト FastQC を用いた DNA データのクオリティク質結合部位）検出を行う．その後，MEME やチェックをシェルや Perl などのスクリプトで行

WebLOGO などのソフトによるタンパク質の結い，クオリティの悪いデータを FastX-Toolkit合するコンセンサス配列の検出なども行う．

や cutadapt などの簡易ソフトで除く．

③ リシーケンシング（多型解析）では，BWA に② DNA 配列データのアセンブリ（連結），マッより参照配列にマッピングしたあと，SAMtools

ピング（DNA 配列の参照配列への整列）：そのなどによりデータの集計などデータ解析を行う．

後，Velvet，Oases，Trinity などの DNA 配列④ 発現定量解析については，R による統計検定アセンブラ（DNA 配列連結ソフト）で塩基配列（パラメトリック検定，ノンパラメトリック検のアセンブリを行ったり，DNA 配列マッピン定，分散分析，多重比較の多重補正）などを行う．

グソフト BWA，Bowtie などを用いて参照配列

502学ぶ．

（4）「専門家レベル」では，次世代シーケンサのデーへマッピング（整列）を行ったりする．

タ解析のうち，通常のソフトウェアで提供され③ コマンドによるデータベースの検索，デーていない非定型のデータ解析を行う．

タベースの構築：コマンドによる BLAST を用①シェルや Perl などのスクリプト言語を用いたいた検索や，次世代データを用いた MySQL や自動化パイプラインを構築したり，通常の定型

PostgreSQL によるデータベースの構築とクエの解析ソフトで行えないようなカスタムメードリの方法について学ぶ．統計解析ソフト R を用のデータ解析を行ったりする．遺伝統計解析な

いた簡単な集計方法についてもここで学ぶ．

ども必要に応じて，ここで学ぶ．

（3）「アドバンスレベル」では，次世代シーケンサの② R や Matlab については，統計モデリング（一データ解析のうち，より難易度の高いデータ解般化線形モデル，一般化加法モデル），モンテカ析を行う．具体的には，RNA-Seq（RNA の網ルロシミュレーションやマルコフ連鎖モンテカ

羅的定量データ解析），ChIP-Seq（DNA へのルロ法などによる解析法（ブートストラップ法，タンパク質の結合様式の網羅的な解析），リシー

ジャックナイフ法，並べ替え検定）を学ぶ．③

情報処理 Vol.55 No.5 May 2014

農学系ゲノム科学領域における情報科学・統計科学教育の取り組み
期間

機械学習，k-means 法，主成分分析，クラスタ

全採択数（GI 分野）

2011 年度

分析など．データマイニング手法を学ぶ ．

第 1 期（7 〜 9 月）

12 名（うち 7 名）

第 2 期（10 〜 12 月）

14 名（うち 8 名）

（5）
「プロレベル」では，プログラミング言語を用い第 3 期（1 〜 3 月）11 名（うち 7 名）

4）2012 年度

た新しいデータ解析法の実装について学ぶ．

第 1 期（6 〜 8 月）

27 名（20 名）

R による関数の作成とパッケージング．新たな第 2 期（9 〜 11 月）

27 名（20 名）

第 3 期（12 〜 2 月）

31 名（23 名）

解析方法について，Perl，Python，Ruby などを用いたやや高度なプログラミングを行う．ソフトウェアをインストールする際の，Makefile

2013 年度
第 1 期（6 〜 9 月）

25 名（16 名）

第 2 期（11 〜 2 月）

29 名（20 名）

表 -2 農学系ゲノム科学における情報科学・統計科学教育の実 施 実 績（2011 〜2013 年度）の読み方やその修正方法，ビルドの際にエラー

ラム」における情報科学，統計科学教育の実施状況が出たときの対応方法など C，C++，Java のコを紹介した．まとめに変えて，現在の問題点，今後ンパイル方法について学ぶ．の課題について述べる．

農学系の学生を対象にしているので，時間的制ほとんどの生物系の学生は，本プログラムに参加約もあることから C，C++，Java を用いた新規するまでに，プログラミングなどの情報科学実習や，ソフトウェアの開発まで行うレベルは想定して統計数理科学の授業などをあまり受けたことがなく，いないが，そのような研究に挑戦する学生が出その基礎となっている線形代数や微分積分，偏微分，てくることを期待する．

微分法方程式，確率・統計などの数学的基礎を十分に習得せずに，データ解析を学びにくるのが実状で教育プログラムの実施状況
表 -2 に今回の教育プログラムに参加しデータ解析技術を習得した大学院生の人数をまとめた．
2011 年度に全体で合計 37 名の採択者を受け入れ，あり，コンピュータリテラシーや，数式の解釈を理解してもらうだけでも相当な苦労がある．
今後，情報科学や統計科学を含むデータサイエンスが工学や理学以外の生物系学部においてきちんとしたカリキュラムとして取り込まれることを期待す

そのうち 22 名に対して，ゲノミクス・インフォマるが，その実現に関しての見通しは，周囲の理解をティクス分野（表 -2 の GI 分野）の教育指導を行った．

得るのはなかなか困難で，決して明るいとはいえな

残りの 15 名はプロテオミクス分野の教育指導を受い．また，分かりやすい教科書，自習書もあまりなけた．

いなどの問題もある．しかし，このプログラムを通2012 年度には，のべ 85 名の採択者を受け入れ，のべ 63 名に対してゲノミクス・インフォマティク
ス分野の教育指導を行った．
2013 年度には，のべ 54 名の採択者を受け入れ，のべ 36 名に対してゲノミクス・インフォマティク
ス分野の教育指導を行った．
年度ごとに採択方法が異なっているので，単純に比較はできないが，順調に教育実践を行った実績を上げたと考える．

まとめ
東京農工大学「農学系ゲノム科学人材育成プログ

じて，できることから少しずつ実施して行きたいと考える．
参考文献
1）文部科学省 連携事業「農学系ゲノム科学領域における実践的先端研究人材育成プログラム」プログラムの概要，http://
genome.lab.tuat.ac.jp/~genome/overview.html
2）文部科学省 連携事業「農学系ゲノム科学領域における実践的先端研究人材育成プログラム」プログラムの内容，http://
genome.lab.tuat.ac.jp/~genome/program.html
3）Rizzo, M. : Statistical Computing with R, Chapman & Hall/CRC（2008）（Rizzo M（著）, 石井一夫 , 村田真樹（共訳）: Rによる計算機統計学，オーム社（2011））．
4）石井一夫，佐藤 暁，古崎利紀，有江 力，寺岡 徹：ゲノム科学におけるビッグデータ・データマイニング，日本統計学会誌，Vol.43, No.1, pp.90-111 (2013)．
（2014 年 2 月 3 日受付）
石井一夫（正会員） kishii@cc.tuat.ac.jp
東京農工大学農学府農学部「農学系ゲノム科学人材育成プログラム」．

情報処理 Vol.55 No.5 May 2014503