九州大学「低年次データサイエンス教育」プログラム
自己点検・評価

報告書

令和３年５月九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

１．
「低年次データサイエンス教育」プログラム導入の経緯
本センターも拠点校として所属する「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシア
ム」では，データサイエンス教育の全国の大学への普及・展開に向けた活動の一環として，全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）を対象にした「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム ～ データ思考の涵養 ～」を取りまとめ，2020 年 4 月に公開した．
これに先立ち，2018 年度より，九州大学では，文理を問わない全学生を対象としたデータサイエンス教育が必要という認識の下，モデルカリキュラム（リテラシーレベル）に相当する教育プログラムを全学に対して開始した．同プログラムは以下の２科目より構成される．
-

情報科学： 全学教育である基幹教育科目．全学部の学生が卒業要件に含むことのできる単位を取得可能（共創学部，理学部，芸術工学部及び農学部は必修，他学部は選択）．2018 年度よりデータサイエンス・AI の内容を組み込んでおり，2021 年
度からは内容をさらに拡充した．(2018-2020 年度統計では全学 1 年生のおよそ60%が履修）-

サイバーセキュリティ基礎論： 全学部１年生の必修科目として 2017 年度に新設．

２．自己点検・評価の実施
本プログラムは，数理・データサイエンス教育研究センターが中心となって運営されている．同センターは，「全分野横断・全学年縦断」の考えに基づいて，全学に数理・データサイエンス教育を展開することを目指して 2017 年度に設立されたものである．データサイエ
ンス特有の分野横断性に基づき，同センターは，数理・情報系の教員だけでなく，病院，芸術工学，ライブラリーサイエンス，人文科学，防災工学など，様々な分野の専門家で運営されている．
2021 年 4 月，同センターは，文部科学省「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）」への申請を決定した．また，この申請を機に，同センターが関わる様々な「数理・データサイエンス・ＡＩ」教育のうち，低年次を対象としリテラシーレベル教育（「低年次データサイエンス教育」）プログラムについて，同センターの責任の下で，自己点検・評価を行うことを決定し，同年 5 月に本報告書をとりまとめたものである．
自己点検・評価の目的は，本教育プログラムの質を担保することである．このために特に重要な，「授業科目の点検・評価・改善」と「プログラムの点検・評価・改善」を中心に評価を行った．同センターでは，本自己点検・評価により得られた結果に基づいて，すでに次年度への改善を行っている．これらに加えて，「数理・データサイエンス教育研究センター

の実施体制」に関しても，評価を行った．

３. 自己点検・評価の対象
自己点検・評価を行うにあたっては，プログラムを構成する科目である「情報科学」および「サイバーセキュリティ基礎論」に関する履修者数，単位修得者数及び学生による授業アンケート結果を評価の対象とした．

４. 評価方法
点検結果に基づき，S, A, B, C, N の 5 段階の評価レベルで判定を行った．なお，B 以下の評価となった事項については，次年度への改善の提案を行っている．
【評価レベル】
S. 一般的に想定される以上のレベルで達成している
A. 一般的なレベルで達成している．
B. やや達成が不十分しており，改善の余地がある．
C. 全く達成できていない．
N. 現時点では評価できない．

5 . 点検・評価結果(1) 数理・データサイエンス教育研究センターの実施体制
点検項目

点検結果

評価結果と改善内容

センター運営体制について

教員の総数が少なく負荷が【評価：B】

大きいことや，九州地域の全国・全学的な DS 教育要請

各大学への教育の展開などに対して，センター教員でを考慮すると，センターの対応しているが，より永続規模の拡充や教員の増強等的な教育体制確立のためににより事業の更なる充実がは，関連教員増強を進める期待される．

必要がある．本学独自の大学改革活性化制度等を利用して，拡充を図る．

センターへの全学的な支援センター内で教員をまとめ【評価：A】

体制についてるのではなく，文理を問わ人員配置を含めた全学的なず複数の学部等に分散配置

組織体制は，全国的にも先し，常に学部教育のニーズ進的であり，評価できる．に応える形でデータサイエ
ンス基礎教育のマネジメントを行っている点について高く評価できる．
全学的な FD 活動実施につFD 活動について，現状の把【評価：B】

いて握と必要な施策を整理する

参加満足の高いセンター合ことが求められる．現在で宿を拡大開催する予定であはセンター運営委員の「合る．今年度は，全学様々な部宿」として FD 相当の事業が局の博士学生等若手研究者行われているが，これを拡の参加を予定している．

大開催することも考慮すべきである．

(2) 授業科目の点検・評価・改善
点検項目

点検結果

DP 及び CP に即した授業科

2019 年度から全学的に 3 ポ【評価：A】

目設計となっているか．

リシーの見直しを行い，認証評価に対応した新しい2020 年度には新しい３ポリ３ポリシーの導入により，シーに基づき科目構成の見全学的に体系的なカリキュ直しを行った同科目の提供ラムを構築することができを行った．

たことは高く評価できる．

成績評価方法について，学シラバスに成績評価基準に【評価：A】

生に事前に周知しているついて明記し，公開してい適切な方法で周知されていか．

る．

る．

本プログラムの運用にあた「情報科学」及び「サイバー【評価：A】

り，当該科目の成績評価をセキュリティ基礎論」それ適切に対応されている．

どのように行っているか．

ぞれの科目ごとの統一したルーブリックを採用し，本プログラムの運用にあたり，統一した成績評価を行うことができる仕組みを構築している．

評価結果と改善内容

受講者の学修状況は把握さ

LMS の一種である Moodle【評価：S】

れているか．

上での受講者アンケートをLMS を積極的に用いたシス実施しており，2020 年度のテマティックで高精細な学アンケートの回答率は約

修状況収集は，評価できる．

80%( 情 報 科 学 ) と 約 90%（サイバーセキュリティ基礎論）であり，高精度な分析が可能である．アンケートの回答項目は，総合評価だ
けでなく，理解度を問うものが複数存在し（「シラバスの学習目標を達成できた」「この授業の内容を自分なりの言葉で説明できる」など），これにより学修状況を把握できる．
授業改善のための方策は取本学のラーニングアナリテ【評価：S】られているか．

ィクスセンターと連携し，他に類を見ないユニークな各スライドに対して「わか授業改善法であり，高く評った」「わかりにくい」ボタ価できる．

ンを付けるシステムを構
築，受講学生からダイレク
トなスライド評価を得ることができ，それによりスライドの改善を行っている．
(3) 教育プログラムの点検・評価 ・改善
点検項目

点検結果

評価結果と改善内容

本プログラムの運営にあた文系を含めた全 1 年生の【評価：B】

り，学生への周知や履修率60%程度の学生が履修して工学系の学生については，向上のために，どのようなはいるものの，さらなる改リテラシーレベル教育内容取り組みを行っているか．

善の余地はある．

を包含する「データサイエンス序論」が 2021 年度より必修科目として開始される．同科目は「情報科学」と並列する形で，本プログラムに組み入れられる予定であり，結果的に工学系の履修率は 100%になる（現状同学部の履修率は 30%）．工学部は全学生定員の 30%程度を占めるため，プログラム履修率は大幅に改善する．
教育プログラム修了者の進2018 年度から本プログラム

路・活躍状況，企業等の評価を開始したため，まだ本プはどうか．

ログラムの修了者はいな【評価：N】い．
ステークホルダーへの本プ

本プログラムのホームペー【評価：A】

ログラムの周知を行っていジを準備するとともに，教教育のオープン化の一環とるか．

材をすべて公開している．

しての教材提供は，学内外

特に「情報科学」についてのステークホルダーに資すは，希望あれば PowerPointるものである．

ファイルも無償提供している．