筑波大学における全学必修のデータサイエンス教育
和田耕一，佐久間今倉祥人，福地一斗，青砥隆仁，五十嵐暁，Vasilache Simona Mirela，海野広志，遠藤結城，岡瑞起，翔，三末和男，三谷純

川口淳，平田一画，國廣昇，滝沢穂高，津川康彦，

筑波大学では，2019 年度より，データサイエンス教育を情報リテラシー教育の一つとして位置付け，人文・生命・理工・情報・医学・体育・芸術など極めて広範な分野にわたる全初年次生を対象として 2 単位の必修科目「データサイエンス」を開設した．開設にあたっては，筑波大学開学以来実施してきた情報科目も含めて一体的に設計し，情報教育をさらに充実させる形で実装した．本稿では，筑波大学の教育組織，教養教育の運営体制，「データサイエンス」開講に至る経緯，データサイエンス教育の現状，FD 活動について述べる．

キーワード：データサイエンス，情報教育，全学必修

1.

はじめに近年の情報技術の発展に伴い，情報を適切に収集・管理し，その分析結果を有効に役立てる技術があらゆるサイエンス教育も情報リテラシーの一つとして位置付けることとし，2019 年度から全学の初年次生の必修科目として 2 単位の「データサイエンス」を新たに開講した．

分野において必須な時代となった．学問分野では，大

本稿では，筑波大学の教育組織と教養教育の体制，量のデータを収集・分析することにより研究を推進さ「データサイエンス」開講に至る経緯，データサイエ

せる第 4 のパラダイムとしてのデータサイエンスの重ンス教育の現状，ファカルティ・ディベロップメント要性が広く認識されるようになっている．また産業分（FD）活動について述べる．

野では，データの効果的な集積と活用による価値の創

なお，2020 年度より，教育関連の委員会構成など運出が，産業競争力の強化に大きな役割を果たすように営体制が改編されており，本稿での委員会名は現在となった．さらに急速に発展する人工知能技術は，一部異なっている場合がある．の分野では人間の認識・判断能力を凌駕するレベルに到達しつつある．このような技術的背景に基づいた社

2. 教育体制と情報教育会環境の変化は，大学が輩出すべき人材像にも変革を

2.1 教育組織促している．

筑波大学には，他大学の学部に相当する組織として筑波大学では 1973 年の開学以来今日に至るまで，基学群が置かれており，人文・文化学群，社会・国際学

礎的な情報リテラシーとコンピュータの利用技術の修群，人間学群，生命環境学群，理工学群，情報学群，医得を目的とした教養教育としての科目「情報」をすべて学群の七つの学群がある．学群には学生が所属する組の初年次学生の必修科目として開設してきた．
「情報」

織として学類が計 23 置かれている．また，専門的な能は，社会の情報環境の進展・変化に対応して，その学力を必要とする体育分野，芸術分野には，専門的な一修内容を継続的に見直しつつ実施してきたが，データ貫教育を行う専門学群として，体育専門学群，芸術専

わだ こういち，さくま じゅん，ひらた よしと，
ふくち かずと，あおと たかひと，いがらし やすひこ，
いまくら あきら，ヴァシラケ シモナ ミレラ，
うんの ひろし，えんどう ゆうき，おか みずき，
かわぐち いっかく，くにひろ のぼる，たきざわ ほたか，
つがわ しょう，みすえ かずお，みたに じゅん
筑波大学システム情報系情報工学域〒 305–8573 茨城県つくば市天王台 1–1–1

wada@cs.tsukuba.ac.jp
jun@cs.tsukuba.ac.jp
hirata@cs.tsukuba.ac.jp
fukuchi@cs.tsukuba.ac.jp

2020 年 11 月号

門学群が置かれている．入学者数は約 2,100 名である．

2.2 教養教育の運営体制
筑波大学では，教養教育を担う科目の一つとして「共通科目」を開設している．共通科目は，総合科目，国語，外国語，情報，体育，芸術から構成されている [1]．
これら共通科目に関して，持続的に教養教育の質を高めていくために，教養教育カリキュラムの企画・実施を中心となって担う全学的組織として教養教育機構が設置されており，その下に共通科目の各科目に対応し（9）573

図1

教養教育の運営体制た部会が置かれている（図 1）．図に示されているようすます高まることが予想され，卒業後にも必要とされに，情報教育については，全学の教育組織から選出されるスキルである．このような認識のもと，2017 年からた委員からなる「情報」運営部会が置かれている．運共通科目「情報」運営部会において，全学の初年次生

営部会のミッションは，情報教育の基本方針・計画にを対象としたリテラシー教育としての「データサイエついて審議し，決定することである．さらに，「情報」ンス」（2 単位）開講に向けて議論を開始した．

運営部会の下に情報系教員 19 名（2020 年度現在）か「データサイエンス」についても PC を用いた教育ら成る「情報」推進室が設置されており，運営部会でが必須と考え，実施形態を演習とすることを前提に，教決定された基本方針に基づいて，クラス編成やシラバ育内容とともに，クラス分けやサテライト室の割当，必スの策定，授業コンテンツの作成など，授業実施に係要な人員について試算を重ねた．人員に関しては，毎るすべてを担っている．

年の安定した授業運営を考慮すると非常勤講師の大幅

2.3 従来の共通科目「情報」な増員に頼ることは難しく，また常勤教員が追加で負

本節では，まず「データサイエンス」に先立って全担できる教育負荷にも限りがあるため，新たに数名の学必修で実施してきた共通科目「情報」の実施状況に教員を雇用する必要があることがわかった．新任教員「情ついて述べる．「情報」は，「情報」（講義）1 単位，については，2019 年度に公募を行い，新規に採用した．

報」（実習）1 単位から成り，計 2 単位を 1 年次必修

2017 年度末の教育組織長が参加する会議で共通科目科目として開講していた．約 2,100 名の 1 年次生を約「情報」を 4 単位化する方針が承認され，さらに具体50 クラスに分け，情報系の常勤教員 34 名，非常勤講的な実装設計を進めた．教育内容についても検討を重師 31 名，大学院生によるティーチングアシスタント

ね，データサイエンス関連の学習項目を単に追加する50 名により実施してきた．のではなく，従来の「情報」の教育内容も含めて全体「情報（講義）」においては，コンピュータの仕組みを一体的に見直し，カリキュラムを策定した．

やセキュリティなどについて学修させるが，特に近年2018 年 6 月に「情報」運営部会で実施体制と教育内は情報システムの安全な利用とネットリテラシー，知容が承認され，6 月末から 7 月初旬にかけて全教育組的財産権と情報倫理，セキュリティとプライバシー保

織長に対して説明会を複数回行い，実施方法や教育内護に関する知識の習得を入学後 5 週間以内に完了させ容について説明し，意見交換を行った．それまでの会るようカリキュラムを構成している．

議で概略を説明していたこともあり，また各教育組織「情報（実習）」では，PC を用いて Windows の基でデータサイエンス教育の重要性に関して認識されて本動作，Web ページ作成，表計算，プレゼンテーショいたため，特に反対意見はなかった．その後，2018 年ンなどについて実習を行ってきた．筑波大学では全学

7 月開催の全学的な教育会議で承認され，2019 年度か計算機システムと呼ぶ 1,100 台から成る教育用の計算ら「データサイエンス」を開講することが決定された．

機システムを運用しており，本実習は，その端末室（以下，サテライト室と記す）で実施してきた．

2.4 「データサイエンス」開講に至る経緯
1 節で述べたように，統計的データ解析やデータサ
イエンスはいまや学問分野を問わず必須のスキルであ3. 筑波大学におけるデータサイエンス教育の現状
本節では，「データサイエンス」の設計意図と実施方
法，教育内容について述べる．

る．また，あらゆる行政・産業分野においてもデータ

3.1 「データサイエンス」設計の意図に基づいた客観的な判断や意思決定の必要性は今後ま

2.1 節で述べたとおり，筑波大学の学生が所属する学574（10）オペレーションズ・リサーチ

表1「データサイエンス」シラバス

授業計画

講義概要

第 1 週〜第 5 週

社会におけるデータサイエンス：
データに基づく課題解決，データサイエンスの様々な事例，データに関する法規と倫理
データの収集：
データサイエンスの基本プロセス，データの種類，データの収集，データの前処理，データの再利用性
データの管理：データ管理の意義と目的，データ収集項目の設計，情報構造と表現の分離，高度なデータ管理とビッグデータ

第 6 週〜第 10 週

データの可視化：
可視化の意義と目的，視覚的表現の選び方
データの分析：
離散変数の理解と統計，量的変数の理解と統計，因果と相関，時系列データ，ネットワークデータ，高度なデータ分析と人工知能群の専門分野は，人文・文化，社会・国際，人間，生命る．一回あたりの授業時間は 150 分であり，標準的に環境，理工，情報，医学，体育，芸術と多岐にわたり，は講義 60 分，授業管理システムを用いたクイズ 15 分，学生がもつ興味や知識，スキルは学群によって大きく計算機を用いた演習 75 分で構成される．演習課題は異なる．この点を考慮して「データサイエンス」の授一部は授業中に実施し，一部は授業後の課題として課業内容は以下の 3 点を考慮して設計した．

される．各クラス 150 分のうち 75 分は，学生による

1. データサイエンスを活用するさまざまな専門分野の教員から直接ビデオ講義を通じて語りかけてもらい，学問に対する興味や動機が多様に異なる学演習の実施を補助するために，ティーチングアシスタントが割り当てられている．

3.2.2 教材構成

生が，データサイエンスを学ぶ必要性を理解し，さまざまな学群の学生の必修科目であることを念頭

データサイエンスを学ぶ動機を高められるようにに，理学・工学分野だけでなく，文系や体育分野，芸術する分野などの非理工系分野まですべての学士課程に対応

2. データサイエンスの中心的スキルであると捉えら可能な標準教材（スライド），演習課題，クイズ（小テれている「統計」のみならず，データの収集・管スト）を作成した．入門レベルから高度なレベルまで

理などデータサイエンスを取り巻く工学的技術，複数の演習課題を用意し，数学的スキルに応じて柔軟社会におけるデータサイエンスの位置付けや，エに授業内容を構成をできるように設計している．デー

ビデンスに基づいて意思決定する者全員が理解す

タサイエンスの個別分野への応用や，高度なデータ管べき人権・法制度・プライバシー保護・倫理観の理，高度なデータ分析などについては，これを専門と理解など，データを扱うために必要な基礎的教養する教員によるビデオ講義および演習を作成し，提供が習得できるようにするしている．また筑波大学で実施している英語プログラ

3. 毎回コンピュータを用いた演習を取り入れ，現実ムに対応するため，標準教材およびビデオ教材につい世界のデータや自分たち自身を対象として収集さては英語の教材も作成した．これらの教材セットはすれたデータを扱い，そのデータ処理結果に触れるべての講師に配布され，講師はそれぞれの学群やクラ機会をもつことで，データサイエンスの結果がもスごとの学生の特性に合わせて内容をカスタマイズしたらす効果を実感し，自分ごととして捉えることたうえで，授業を行う．

ができるようにする

3.2 「データサイエンス」の実施方法
3.2.1 実施形態
開講科目数は日本語 50 クラス，英語 1 クラスである．

3.3 「データサイエンス」の教育内容
3.1 節の設計意図を踏まえ，教育内容は以下のように設定した．シラバスは表 1 を参照されたい．

3.3.1 学生の学習動機を高める導入ビデオ講義

データサイエンスは，10 週 2 コマ（1 コマは 75 分）の授業序盤では，筑波大学の人文・社会・国際・生命・2 単位科目として設計され，授業はすべて一人一台の理工・人間・情報・医学・体育・芸術などさまざまなコンピュータが利用可能なサテライト室で実施してい分野において，データサイエンスに関わる研究者が提2020 年 11 月号（11）575

供する演習付きビデオ講義を視聴する．2019 年度は，3.3.3 データの収集・管理・分析

筑波大学においてデータサイエンスに関連した研究

講義はデータサイエンスの全体像やライフサイクルを行う教員に依頼し，以下のビデオ講義を提供いただに触れたうえで，データ工学と統計学の 2 分野のストーいた．

リーに沿って進行する．データ工学分野の話題におい・生命科学とデータサイエンス（医学医療系 尾崎 遼）ては，データそのものについてのミクロな理解からマ・ヒューマンインタラクション（図書館情報メディ

クロな理解に展開し，データの収集と管理について議

ア系 落合 陽一）論する．はじめにデータの最もアトミックな単位であ・仮説検定入門（数理物質系 小池 健一）

る属性値がもつ尺度水準とその性質，属性値の集合と・現代サッカーボールの空力特性（体育系 洪 性賛）

して定義されるレコード（タプル），識別子の考え方，・臨床医学・社会医学とデータサイエンス―ヘルス

テーブルとスキーマの関係，複数のテーブルの扱いとサービスリサーチの視点から（医学医療系 田宮 菜

複数のテーブルの結合，関係データベースとスキーマ奈子）の設計，SQL の基礎を扱う．周辺的な話題として，質・デジタル・ヒューマニティーズ―人文学と情報学

問表設計，文書構造と視覚表現の分離，データの再利の接点が導く新たな知識の世界（人文社会系 和氣

用性，メタデータ，オープンデータ，ビジネスで利用さ愛仁）れるデータなどに触れる．データベースやビッグデー

2020 年度にはこれらに加え，サッカー画像解析と戦タの高度活用，IoT／CPS など，現代的な大規模デー

略立案（体育系），海洋における放射能汚染の推移に関

タ活用の考え方は，データベースを専門とする筑波大

するオープンデータ（人文社会系），AI による人権侵学の教員による 60 分のビデオ講義（計算科学研究セ

害と公平性の確保（システム情報系），人工衛星データンター 天笠 俊之）にて扱う．この講義動画も OCWによる森林伐採の安全な飲み水へのアクセスの影響分にて公開されている．

析（人文社会系），シミュレーションによる津波の予測

統計学分野の話題においては，データ収集の考え方と防災（システム情報系）などのビデオ講義を提供いとして母集団と標本，全数調査と標本調査，系統誤差

ただく予定である．動画講義はオープンコースウェアと偶然誤差の考え方を説明する．データの前処理とし(OCW) として一般公開されており，筑波大学への所て，データの重複，欠損値，外れ値，不整合の考え方

属の有無にかかわらず，視聴が可能である [2]．OCWとその対処などについて学ぶ．その後データ分析の手による講義公開以来，総アクセス数は 13,000 件に達し法として，質的データの理解と記述統計，量的データており，大きく注目を集めていることがわかる．の理解と記述統計を学んだ後に，相関関係と因果関係

3.3.2 社会におけるデータサイエンスの位置付けの学習の違い，複雑なデータの分析（時系列データ，ネットワークデータ）などを扱う．より発展的な話題として，実際にデータ解析を行うためには，検証すべき仮説質的データの統計的検定（カイ 2 乗検定），量的デーの設計，データ収集のプランや収集したデータの保管・，線形回帰の教材がタの統計的検定（z-検定，t-検定）管理・破棄など，データ解析戦略の立案以外のさまざ用意されており，学生の背景知識やスキルに応じて難

まな周辺的な作業項目への配慮が必要となる．適切に易度は調整される．またそれぞれの統計的分析に付随これらを設計するためには，遵守すべき法制度の理解するデータの可視化の考え方や適切な可視化表現の選や倫理観の習得，人権保護の意識などが必要不可欠で択について，不適切な可視化表現の実例を交えて学ぶ．

ある．これらのデータ解析に関する周辺知識の不足は，機械学習や AI など，より高度なデータ解析について古くは人権意識に欠ける実験で収集したデータに基づは，AI を専門とする筑波大学の教員による 60 分のビく研究を，近年では個人情報の不適切な利用や差別的デオ講義（システム情報系 馬場 雪乃）にて扱う．こな扱いなどを引き起こした．この点を考慮して，デーの講義動画も OCW にて公開されている．

タを取り扱うための具体的な技術的方法論に取り組む

3.3.4 理解を深める小テストと計算機演習

前に，筑波大学における研究倫理の考え方と研究倫理講義で扱った内容のうち，知識の理解を問う内容は，審査の仕組み，プライバシー保護やデータ匿名化の考授業支援システムに準備された小テストを用いてそのえ方と個人情報保護法，統計法，AI による人権侵害や理解度のチェックを行う．またデータの収集・管理・それに伴う被害などについて，実例を交えながら講義

分析・可視化に関わる内容は，授業後半において，計を行う．

算機を用いて実際にその処理を体験し，理解を深める

576（12）

オペレーションズ・リサーチ

表2

授業評価アンケート質問項目

1．授業の準備は十分にされていたと思いますか．
2．教員の説明や授業の進め方は適切でしたか．
3．授業を通じて，この科目に関連する分野への興味や関心が高まりましたか．
4．総合的に判断して，この授業を受講してよかったと思いますか．
5．授業の内容をどの程度理解しましたか．
6．授業で習ったことは，今後，どの程度役に立つと思いますか．
7．授業の難易度はどの程度でしたか．
8．理解すべきポイントを分かりやすく説明していたと思いますか．
9．適切な教材（スライドなど）を準備していたと思いますか．
10．スライドや板書は見易さに十分配慮していたと思いますか．
11．声の聞き取りやすさに十分配慮していたと思いますか．
12．講義開始前，あなたのデータ収集・管理の習熟度は次のどの程度だったと思いますか．
13．また，講義が終わって現在のあなたのデータ収集・管理の習熟度は次のどの程度だと思いますか．
14．講義開始前，あなたのデータ可視化・分析の習熟度は次のどのレベルだったと思いますか．
15．講義終了後，現在のあなたのデータ可視化・分析の習熟度は次のどのレベルだと思いますか．
16．中学・高校の授業におけるデータ解析ソフトの学習内容と今回の講義内容はどの程度重複していましたか．
17．データサイエンスについてより詳しく知りたいと思った項目を上げてください．
18．データサイエンスの授業において，不要だと思った項目を上げてください．
19．授業全体に関する感想，意見，希望があれば記載してください．

構成としている．
作成した教材は，数理・データサイエンス教育強化の授業において第 9 回目の講義の後に，オンライン上のアンケートという形式で行われる．

拠点コンソーシアムに提供し，数理・データサイエンス

授業評価アンケートの結果は，集計されたうえで各担教育の普及を図るとともに，他大学に対しても 2021 年

当講師にフィードバックされる．また，後に紹介する教度後半に提供することを予定している．

育効果測定の個票とアンケートの個票を結合し，さらに4.

ファカルティ・ディベロップメント (FD)

詳細な分析を行う予定である．2019 年度は，2,175 人の受講者に対して 1,712 人の回答が得られた．したがっ「データサイエンス」は 2019 年度から全学必修化て，全体の約 78.7％の回答が得られたこととなる．ア

された新しい科目であり，また教科書などの教材も整ンケートの集計結果から，授業を受ける前と比べて，主備されていないことから，シラバス作成を含めすべて観的な習熟度が上がっている様子が確認できた．学生の教材を一から作成する必要があった．このことから，の主観としては，「データサイエンス」の演習を含む実なるべく多くのフィードバックを学生から取得し，こ施方式が習熟の助けになったことが見て取れた．一方

れを教材改善に活用する必要があった．筑波大学では，で，関連分野への関心の高まりが全体に比べて低かっ全学的にすべての科目で共通に導入されている授業評た．今後の授業内容の改定で，関心を高めるための工価アンケートと，データサイエンス科目新設にあたっ夫が課題となる．て導入された教育効果測定の二つの取り組みを中心に4.2 教育効果測定教材および授業改善に役立てることとした．

2019–2021 年度のデータサイエンスの授業では，学4.1 授業評価アンケート

生のデータサイエンスに対する意欲や知識を主観的お筑波大学では FD 活動の一環として，全学規模で授よび客観的に調査する教育効果測定を実施している．

業評価アンケートの実施を行っている．すべての開設

調査対象は，日本語で「データサイエンス」の授業を講義において授業評価アンケートが実施される．授業受講している学生全員である．効果測定は，授業支援

評価アンケートでは，授業の内容に関しての主観的なシステムを利用して， Web 上でのアンケート形式で，評価を回答する．アンケートは共通の質問項目 4 問と授業時間中に時間を確保したうえで行われている．

各講義独自のいくつかの質問項目で構成されており，教育効果測定は，2 回に分けて行われる．1 回目は，データサイエンスの授業では 15 項目の独自の質問項目

初回（全 10 回）の講義の冒頭で行われる．1 回目の教を設けて，全 19 項目のアンケートを実施した．質問項

育効果測定において，学生は，教育効果測定の趣旨を目の詳細を表 2 に示す．また，アンケートは全 10 回説明する説明書を読んだ後で，教育効果測定への参加

2020 年 11 月号（13）577

同意書を Web 上のフォームを利用して作成する．そス」開講に至る経緯を交えて，データサイエンス教育の後，教育効果測定の参加に同意した学生は，自身のの現状，FD 活動について述べた．

所属する学群や高校在学時に履修した数学科目など自2 単位の全学必修科目の新規設置については，各教身の属性に関する設問や，授業への動機に関する設問

育組織のカリキュラムへの影響も大きく，少なくともに答える．また，データサイエンスの専門用語に関し基本的な方針については早期に合意を得る必要があって説明できるかどうかを自己申告させる．1 回目の教た．そのため，いくつかの会議や説明会を通じてその育効果測定において学生は約 15 分の時間を使って回時点での検討状況を逐一報告して，懸念を払拭し，理答する．

解を得るよう努めた．

2 回目の教育効果測定は第 9 回目の講義の後で行わ教育内容の設計の際は，学生の所属する教育組織がれる．2 回目の教育効果測定は，通常，前述の授業評広範な分野に渡るため，学生の教育内容に関する興味，価アンケート，動機に関する設問，授業で学んだデー

学習への意欲を喚起させることに特に注意を払った．

タサイエンスの専門用語を説明できるか（自己申告に授業の実装については，開学以来の全学必修の情報よる主観評価），授業で学んだデータサイエンスの項目教育のスキームを踏襲することをまず決めた．実装設を理解しているか（ランダムに選択された問題に回答

計のノウハウが十分に蓄積されていたため，確実な見できるかどうかを評価する客観テスト，4 択の問題を通しが立てられ，検討すべき事項が早期に絞れたこと

6 問回答）からなる．2 回目の教育効果測定においてはは実現の容易化につながったと考えている．

学生は 25 分の時間を使って回答する．いずれの調査

今後は授業評価アンケートや教育効果測定の結果分においても，学生は同意撤回書を提出することで，本析を進めつつ，教育方法や内容の改善を継続的に行う調査研究への参加を取りやめることができる．

予定である．

2019 年度では，受講者 2,175 人に対して，調査研究への協力者が 1,757 人，最終的に与えられた全部の設謝辞「データサイエンス」の教材作成にあたり多問に回答した回答者が 1,382 人となった（受講者に対数の貴重なアドバイスをいただいた筑波大学教授天笠．
する回答者数の割合約 63.5％）

俊之先生，武蔵野大学助教岡田龍太郎先生に感謝する．

教育効果測定の結果は，授業評価アンケートへの回

本講義「データサイエンス」の一部は，文部科学省「大答，専門用語が説明できるかどうかの自己申告や，客学における数理・データサイエンス教育の全国展開」

観テストが研究参加者の属性や動機によって統計的に事業「数理・データサイエンスの基礎的素養を身につ説明できるかどうか，などの観点から現在解析を行っけるための科目新設および全学生への必修化」（筑波大ており，別の機会に，効果測定の結果を公表する計画学）の助成を受け，実施している．

である．

5.

おわりに

本稿では，筑波大学で 2019 年度より開設した全学必修の授業である「データサイエンス」について，本学の教育組織，教養教育の運営体制，「データサイエン

578（14）

参考文献[1] 筑波大学教養教育スタンダード，https://www.tsukuba.
ac.jp/education/p df/tstandard/ug /ug 00- 3.p df（2020 年 7 月 10 日閲覧）
[2] 筑波大学オープンコースウェア， https://ocw.tsukuba.
ac.jp/data-science/（2020 年 7 月 10 日閲覧）

オペレーションズ・リサーチ