福島大学

令和 5 年度「解のない問い」に挑むデータサイエンス教育プログラム（リテラシー）
点検・評価報告書

全学教務協議会

データサイエンス教育部会
令和 6 年 3 月

令和 5 年度

「解のない問い」に挑むデータサイエンス教育プログラム
点検・評価報告書
全学教務協議会 データサイエンス教育部会

１．点検・評価の実施

福島⼤学全学教務協議会データサイエンス教育部会が実施主体となり、令和 5 年度の「解のない問い」に挑むデータサイエンス教育プログラムに関連する授業科⽬の⾃⼰点検・評価を実施する。なお、本プログラムは⽂部科学省「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）に認定されている。
２．点検・評価の対象

プログラムを構成する以下の 3 科⽬を対象とする。
n 「データサイエンス実践演習」（選択）n 「データ分析⼊⾨」（選択）n 「社会とデータ科学の基礎」（必修）
３．履修者・修了者数

表１．履修者数・修了者数
履修者数

修了者数

修得率

データサイエンス実践演習

161487.5%

データ分析⼊⾨5750

87.7%社会とデータ科学の基礎1088

1044

96.0%

-1-４．点検・評価結果① データサイエンス実践演習
以下は、「データサイエンス実践演習」の授業評価アンケートの結果である（10/16 62.5%）。
「シラバスに掲げられた授業のねらいに対して、授業の内容は適切でしたか」については、「適切だった」が 50.0％、「ある程度適切だった」が 50.0％となっており、「シラバスに掲げられた授業のねらいに対して、授業の⽅法は適切でしたか」についても同様の結果であった。シラバスに掲げられた授業のねらいに対する授業内容・⽅法は適切であったと⾔える。
「この科⽬の内容をどの程度理解できましたか」については、「理解できた」、「ある程度理解できた」がそれぞれ 40.0％であったが、「どちらとも⾔えない」が 10.0％、「あまり理解できなかった」が 10.0％であった。
「総合的に⾒てこの授業に満⾜しましたか」については、「満⾜した」が 50.0％、「ある程度満⾜した」が 30.0％であったが、「どちらとも⾔えない」が 10.0％、「あまり満⾜しなかった」が 10.0％であった。
全体として、理解度・満⾜度ともに⾼い授業であるが、データを扱うことに不慣れな学⽣へのフォローアップ等が今後の課題である。

0.0%

0.0%

50.0%

50.0%

適切だった

ある程度適切だった

あまり適切でなかった

適切でなかった

50.0%

どちらとも⾔えない

50.0%

適切だった

ある程度適切だった

あまり適切でなかった

適切でなかった

図 1．授業内容の適切さ

どちらとも⾔えない

図 2．授業⽅法の適切さ

10.0%

10.0%

10.0%

10.0%

40.0%

50.0%
40.0%

30.0%

理解できた

ある程度理解できた

どちらとも⾔えない

あまり理解できなかった

理解できなかった

満⾜した

ある程度満⾜した

あまり満⾜しなかった

満⾜しなかった

図 3．授業内容の理解度

どちらとも⾔えない

図 4．総合満⾜度＜⾃由記述＞・ 普段⽬を向けないことを重点的にやったので難しかったが、なんだかんだ⾯⽩かった。
・ 福島市のごみ問題について深く知る機会となった。

-2-② データ分析⼊⾨
以下は、「データ分析⼊⾨」の授業評価アンケートの結果である（43/57 75.4％）。
「シラバスに掲げられた授業のねらいに対して、授業の内容は適切でしたか」については、「適切だった」が 76.7％、「ある程度適切だった」が 18.6％、「シラバスに掲げられた授業のねらいに対して、授業の⽅法は適切でしたか」については、「適切だった」が 81.4％、「ある程度適切だった」が 14.0％であった。シラバスに掲げられた授業のねらいに対する授業内容・⽅法は適切であったと⾔える。
「この科⽬の内容をどの程度理解できましたか」については、「理解できた」が 41.9％、「ある程度理解できた」が 34.9％であったが、「どちらとも⾔えない」が 20.9％であった。
「総合的に⾒てこの授業に満⾜しましたか」については、「満⾜した」が 62.8％、「ある程度満⾜した」が 27.9％であったが、「どちらとも⾔えない」が 7.0％であった。
全体として、理解度・満⾜度ともに⾼いが、PC を使⽤した個別演習（Excel・SPSS などの表計算ソフト・統計ソフトを⽤いた、福島県のデータ等の分析）が多い（第 7 回〜15 回）授業であるため、いかに個々の学⽣により細やかなフォローアップを⾏うかが今後の課題
である。

2.3%

2.3%

2.3%

2.3%

14.0%

18.6%

76.7%

適切だった

ある程度適切だった

あまり適切でなかった

適切でなかった

81.4%

どちらとも⾔えない

適切だった

ある程度適切だった

あまり適切でなかった

適切でなかった

図 1．授業内容の適切さ

どちらとも⾔えない

図 2．授業⽅法の適切さ
2.3%

2.3%

7.0%

20.9%
41.9%
27.9%

62.8%

34.9%

理解できた

ある程度理解できた

どちらとも⾔えない

あまり理解できなかった

理解できなかった図 3．授業内容の理解度

満⾜した

ある程度満⾜した

あまり満⾜しなかった

満⾜しなかった

どちらとも⾔えない

図 4．総合満⾜度＜⾃由記述＞
・ 適切な情報処理が必要になっている現在の中でとても役⽴てられる講義だった。特に有意差に関する話はとても役⽴つと感じた。

-3-

③ 社会とデータ科学の基礎
以下は、「社会とデータ科学の基礎」の授業評価アンケートの結果である（745/108868.5%）。
「シラバスに掲げられた授業のねらいに対して、授業の内容は適切でしたか」については、「適切だった」が 59.4％、「ある程度適切だった」が 34.9％、「シラバスに掲げられた授業のねらいに対して、授業の⽅法は適切でしたか」については、「適切だった」が 59.5％、「ある程度適切だった」が 34.0％であった。シラバスに掲げられた授業のねらいに対する授業内容・⽅法は適切であったと⾔える。
「この科⽬の内容をどの程度理解できましたか」については、「理解できた」が 28.6％、「ある程度理解できた」が 56.3％であったが、「どちらとも⾔えない」が 12.0％であった。
「総合的に⾒てこの授業に満⾜しましたか」については、「満⾜した」が 46.0％、「ある程度満⾜した」が 42.4％であったが、「どちらとも⾔えない」が 9.0％であった。
本科⽬は、オンデマンド型授業（1 年⽣全員を対象・必修）である。繰り返し視聴できる、⾃分に合ったペースで学修できるといったオンデマンド型授業の強みを活かした授業であり、全体として、理解度・満⾜度ともに⾼い。
1 年⽣全員を対象とした必修科⽬であるため、学類別の単位修得率や成績分布等を踏まえながら難易度の調整を⾏っていくことが今後の課題である。

0.2%

5.3%

0.2%

0.2%
5.7%

34.9%

0.5%

34.0%
59.4%

適切だった

ある程度適切だった

あまり適切でなかった

適切でなかった

59.5%

どちらとも⾔えない

適切だった

ある程度適切だった

あまり適切でなかった

適切でなかった

図 1．授業内容の適切さ
2.5%

どちらとも⾔えない

図 2．授業⽅法の適切さ

0.6%

1.7%

0.9%

9.0%

12.0%
28.6%

46.0%
42.4%

56.3%

理解できた

ある程度理解できた

どちらとも⾔えない

あまり理解できなかった

理解できなかった

図 3．授業内容の理解度

満⾜した

ある程度満⾜した

あまり満⾜しなかった

満⾜しなかった

どちらとも⾔えない

図 4．総合満⾜度-4-

「社会とデータ科学の基礎」については、さらに「2023 年度「社会とデータ科学の基礎」
スキル向上アンケート」を実施している。以下にその概要を⽰す。
n 調査概要実施時期：7/21 ‒ 8/4
実施⽅法：WEB アンケート（LiveCampusU（教務情報統合システム）アンケート機能）
回 収 率：854/974 名（87.7％）
n 集計結果概要
本調査の⽬的は、全学必修科⽬「社会とデータ科学の基礎」開始時および終了時に、受講学⽣のスキルの変化について調査し、今後のデータサイエンス教育の改善に資する⼿がかりを得ることである。この観点から重要となるのは以下の 3 点である。
高校数学の履修状況と理解度について（事前知識）

データサイエンスの学修と⾼校での数学の履修状況は密接な関係があると考えられる。
この調査では、「数学Ⅰ：データの分析」、「数学 A：場合の数と確率」、「数学 B：確率分布と統計的推測」の 3 つの側⾯から調査を⾏った。
⼤半の学⽣は、「数学Ⅰ：データの分析」と「数学 A：場合の数と確率」を履修していた。
「数学 B：確率分布と統計的な推測」を未履修の学⽣は、学類別に⾒ると 32.8%〜56.6%に留まった。
さらに、これらの科⽬を履修はしたものの理解が不⾜している（全く理解できていない+あまり理解できていない）学⽣も含めて事前知識について検討した。検討の結果、「数学Ⅰ：データの分析」では 10.6%〜19.5%、「数学 A：場合の数と確率」では 8.6%〜21.8%、「数学B：確率分布と統計的な推測」では 55.0%〜71.1%の学⽣が、そもそも履修していないか、または理解できていない状態であった。
講義の満足度について「社会とデータ科学の基礎」に対する満⾜度は全体的に⾼く、肯定的な評価が 80.0%に達していた。学類別では、⾏政政策学類の 90.5%が最も多く、次いで共⽣システム理⼯学類82.9%、⾷農学類 79.1%、⼈間発達⽂化学類 78.3%、経済経営学類 69.9%であった。
学⽣の満⾜度に影響を及ぼす要因を総合的に分析した。まず、テキストマイニングを⽤いて「講義に関する感想や意⾒」を調査した。満⾜している学⽣からは、「データ活⽤の重要性」や「教員の解説による分かりやすさ」などの肯定的なフィードバックが多く寄せられた。
また、この科⽬が 1 年⽣の必修であることもあってか、⼊学当初の不安が和らぎ、知識が⾝に付いたという意⾒も寄せられている。難しい内容に対しても、オンデマンド型の特性を活かした復習など、学⽣たちは積極的に学修に取り組んでいるという事例も確認できた。

-5-⼀⽅、不満を持つ学⽣からは、専⾨⽤語の難解さや動画の⻑さ、そして⾼校での数学の履修不⾜が理由で講義についていけない可能性があるという意⾒が寄せられた。
次に、⾼校での数学の履修状況と講義の満⾜度との関連性を、スピアマンの順位相関係数を⽤いて検討した。その結果、「数学Ⅰ：データの分析」(rs=0.140、P<.001)および「数学A：場合の数と確率」(rs=0.132、P<.001)と「講義の満⾜度」との間には正の相関が認められた。
「数学Ⅰ：データの分析」と「数学 A：場合の数と確率」の理解度が⾼いほど講義の満⾜度は⾼くなる傾向が⽰された。
⼀⽅、「数学 B：確率分布と統計的な推測」と講義の満⾜度の（順位）関係は認められない。こうした結果は、「履修していない」の回答者数が全回答者数の 5 割を占めているということも影響している可能性がある。
これらの調査結果を踏まえ、次年度からは⾼校数学（数学 I、A、B）を履修していない、または理解が不⾜している学⽣に対するサポート、例えば補習回数の増加や資料の配布などが必要であると推察される。
講義の開始時と修了時のスキル向上「社会とデータ科学の基礎」講義において、開始時と修了時で受講⽣のスキル変化をWilcoxon の符号順位検定で検証した結果、すべての項⽬で統計的に有意な差が確認された。
この結果は講義を通じて学⽣の知識とスキルが向上したことを⽰唆する。特に、「操作仮説」、「因果関係」、「クロス集計」、「分散分析」、「推測統計」、「Society 5.0」
、および「データサイエンス」の各項⽬において、5 割以上の学⽣が⼤学⼊学時点と⽐較して知識とスキルが向上したと⾃評している。これにより、本学の本年度運営計画および本部会のミッションで設定された「数理・データサイエンス・AI 教育の必修科⽬において、授業開始時と終了時で 5割以上の学⽣のスキルが向上する」を⽬標とした評価基準が達成されたことが確認された。
＜⾃由記述＞
・ 専⾨的なデータについての解説が多くデータに関しての学習がより深くできた授業だと思う。最後の 15 回⽬の授業は実際の使⽤例が出てきたため⾝近にデータを感じた。
将来必要となってくる⼒だからこれからも個⼈的に学習を進めたいと思う。
（⼈間発達・やや満⾜している）
・ ⾼校で学んでいたデータの授業は苦⼿だったが、この講義を受けて実際の問題などにデータ検証を当てはめて考えることでどういったときにデータ科学が使えるのかがわかり、統計を導き出すことが出来るのが⾯⽩かった。
（⼈間発達・やや満⾜している）
・ 理解が難しい内容もありましたが、例を⽤いて丁寧に解説していただいたため、分かりやすかったです。
（⾏政政策・満⾜している）
・ ⾼校の時に習ったものの復習にもなり、新しく知る内容もあって、ためになったと思います。
（理⼯・やや満⾜している）-6-

・ どのような授業なのか知らなかったので不安でしたが思ったよりおもしろかったです。
遠隔でしたが、⼊学時と⽐べてかなり知識が付いたと思うので、これからデータを活⽤するときに役に⽴てたいです。
（理⼯・やや満⾜している）
・ 私は社会とデータ科学を受けて、今まで⾔葉だけしか知らなかったことや、もともと知っていたことの理解を深めることができたと考えている。オンデマンド形式で⾏われているため、個⼈的にはわからなかったところをもう⼀度再⽣するなどをして再確認できるという点がデータを扱う講義としてとても良い点だと思った（⼈間発達・満⾜している）
・ 講義ではデータに関する専⾨的な語句などが多く難しかった時もあったが毎回の講義でしっかり理解することを⼼掛けしっかり取り組むことができました。（⾏政政策・満⾜している）
・ 専⾨的なデータについての解説が多くデータに関しての学習がより深くできた授業だと思う。最後の 15 回⽬の授業は実際の使⽤例が出てきたため⾝近にデータを感じた。
将来必要となってくる⼒だからこれからも個⼈的に学習を進めたいと思う。
（⼈間発達・やや満⾜している）
・ ⾼校で学んでいたデータの授業は苦⼿だったが、この講義を受けて実際の問題などにデータ検証を当てはめて考えることでどういったときにデータ科学が使えるのかがわかり、統計を導き出すことが出来るのが⾯⽩かった。
（⼈間発達・やや満⾜している）
・ ⾼校の授業の中に、データに関する授業はあったが、「社会とデータ科学の基礎」の講義のように詳しくは学習していなかったのでこの講義の受講はとても有意義な時間になった。
（経済経営・やや満⾜している）
・ どのような授業なのか知らなかったので不安でしたが思ったよりおもしろかったです。
遠隔でしたが、⼊学時と⽐べてかなり知識が付いたと思うので、これからデータを活⽤するときに役に⽴てたいです。
（理⼯・やや満⾜している）
・ 全体の講義を通して、改めて知ったことや初めての知⾒が多くありましたが、どれも先⽣のわかりやすい講義のおかげで⾃分なりにですが、理解することが出来ました。ありがとうございました。
（⼈間発達・やや満⾜している）
・ 私は社会とデータ科学を受けて、今まで⾔葉だけしか知らなかったことや、もともと知っていたことの理解を深めることができたと考えている。オンデマンド形式で⾏われているため、個⼈的にはわからなかったところをもう⼀度再⽣するなどをして再確認できるという点がデータを扱う講義としてとても良い点だと思った（⼈間発達・満⾜している）
・ データサイエンスは難しそうだと思っていたが、講義を通して、データ分析という観点から考えてみたらそんなに難しくはなかった。
（⼈間発達・満⾜している）
・ 先⽣によって講義の難易度が変わっていたのでもう少し同じくらいの難易度にしてくれたほうがよかった。
（⼈間発達・満⾜している）-7-

・ これまでデータ科学についての学習をしたことがなかったのですが、どの講義でもわかりやすく教えてくださって学ぶことができました。
（⾏政政策・満⾜している）
・ 講義ではデータに関する専⾨的な語句などが多く難しかった時もあったが毎回の講義でしっかり理解することを⼼掛けしっかり取り組むことができました。（⾏政政策・満⾜している）
・ ⼀橋⼤学でもデータサイエンスの学部が創設されたなどデータ科学の需要は⾼くなる⼀⽅だと思う。これからも継続して講義に取り⼊れてほしい。
（⾏政政策・満⾜している）
・ この講義を受けて調査⽅法や調査ごとの特徴を知ることができました。⾼校の数学から発展させたやり⽅を詳しく教えていただいたので理解しやすく、⾃分で選択しこれから活⽤できるように勉強していきたいと思いました。
（経済経営・満⾜している）
・ 社会に出てからも使うスキルを学べる実践的な講義だと思った。⾼校時代に数学 A,B を履修していたので理解しやすかったし、具体例を挙げていたので⽤語のイメージがしやすった。また、オンデマンドの講義だったため、⾃分の好きな時間に受けられ気楽に受講することができた。
（理⼯・満⾜している）
・ 特にスライドの PDF は、動画を⾒て⽳埋め形式で⾃分で書くことができたので、頭に⼊りやすかったし、授業後のテストも⾃⼒でできたので、良かった。
（経済経営・やや満⾜している）
・ やや難しい内容もありましたが、何度か講義の動画を⾒直しをすることで理解できました。これは、先⽣⽅のおかげです。ありがとうございました。
（⼈間発達・満⾜している）
・ 回を重ねるにつれ内容も⾼校では扱ったことのない⾼度なものになっていき難しかったが興味深かった（⼈間発達・やや満⾜している）
・ ⾼校の時に苦⼿だった分散や標準偏差をもう⼀度確認することができたことに加え、クロス集計や様々な分析⽅法など新たな知識も得ることができたので良かった。
・ ⾼校の時に習ったものの復習にもなり、新しく知る内容もあって、ためになったと思います。
（理⼯・やや満⾜している）
・ まったく退屈するような内容ではなく楽しく学べて、⼩テストでの確認がとても効果的だと思いました。ありがとうございました。
（⾷農・満⾜している）
・ 知らない単語も多く、難しく感じることもよくありましたが調査する際に気を付けることやデータの扱い⽅など今後必要となるかもしれないことを学べてよかったです。講義に関係ないとは思いますが、計算がある講義があったときは久しぶりに数学のような計算が出来てとても楽しかったです。
（⾏政政策・満⾜している）
・ 問題が少し難しく、⼿ごたえがありました。
（⼈間発達・満⾜している）
・ 理解が難しい内容もありましたが、例を⽤いて丁寧に解説していただいたため、分かりやすかったです。
（⾏政政策・満⾜している）
・ 難しい内容も多かったけれど、これからの学習において必要な技能であると感じたのでモチベーションを保てた。
（理⼯・満⾜している）-8-

・ 数学を使うことが多く難しく感じる場⾯もありましたが、データの扱い⽅がよく分かる
とても良い講義でした。この知識は論⽂を読み取ったりレポートを書く際に活⽤できると感じました。
（経済経営・どちらとも⾔えない）
５．修了証の発行昨年度から「解のない問い」に挑むデータサイエンス教育プログラムの修了者が出ており、 修了証が発⾏されている（昨年度は 8 名）
。今年度は、14 名に修了証を発⾏した。

以上-9-