大学前期課程における情報教育の事例
数理・データサイエンス・AI教育
強化拠点コンソーシアム
ワークショップ
2024年 6月 3日
山口 泰（東京大学 大学院総合文化研究科）

東京大学前期課程
東京大学の構成と学生数
課程

学部／研究科

学生数

教養学部（文科1〜3類/理科1〜3類）

6654

後期課程

10学部（法/医/工/文/理/農/経済/教養/教育/薬）

7404

修士課程

14研究科（学部対応+数理/新領域/情報理工/情報学環）

7051

博士課程

15研究科

6528

専門職

3研究科(法学政治学/工学系/公共政策)

(842)

前期課程
学部

大学院

2024年 5月 1日現在

2年生夏学期終了後に「進学選択」
前期課程 〜2年夏学期、後期課程 2年冬学期〜
入学者数 3126名 （文系 1293名、理系 1833名）

合計
14058

13579
(14421)

東京大学前期課程での情報系科目主たる担当組織：教養学部 情報・図形科学部会••

科目構成の設計
主要科目の運営

情報関連科目 ならびに図形科学（旧図学）関連科目
教授/准教授/講師13名、助教 3名
情報担当 8〜10名くらい

全学「情報教育ネットワーク」で意見交換東京大学前期課程での情報関連科目
基礎科目「情報」
文理共に必修総合科目 D,F系列
文：D〜Fで6単位
理：E,Fで6単位
主題科目
全学の教員

東京大学前期課程 総合科目D系列

東京大学前期課程 総合科目F系列

東京大学前期課程での主な情報関連科目
https://sites.google.com/site/iebtokyouniv/home/edu

•
•
•
•
•

基礎科目「情報」
総合科目 F系列「アルゴリズム入門」
総合科目 F系列「計算機プログラミング」
総合科目 F系列「計算機システム概論」
主題科目 全学自由研究ゼミナール（情報・図形科学部会が直接関与している科目）

数理・データサイエンス・AI教育プログラム
リテラシーレベル

応用基礎レベル

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/literacy_program.html

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/advanced_literacy_program.html

北門（野球場門）
温室
North Gate
Greenhouse

東北沢方面
For Higashi-Kitazawa

格技場
Gym

ポンプ室

ラグビー場
Rugby Field

第一グラウンド
Athletic Field 1

野球場
Baseball Field(as of November 2018)

隠寮
In-ryo三昧堂Zanmai-do

テニスコートTennis Courts

Bldg.16

Bldg.15

テニスコートTennis Courts

駒場国際教育研究棟
Komaba International
Building for Education
噴水
Fountainand Research

14 号館

13 号館

Bldg.14

Bldg.13

第二グラウンド
Athletic Field 2

駒場 ファカルティハウス
Komaba Faculty House

11 号館

8 号館

Bldg.10Bldg.8East

101 号館
Bldg.101

1 号館
Bldg.1

BulletinBoards

情報教育棟
Information Education Bldg.

テニスコートTennis Courts

男女共同参画支援施設Day Care Center

多目的ホールMulti-purpose Hall駒場和館
コミュニケーション･プラザ
Komaba Communications Plaza
南館
KCP
KCP South Bldg.
Japanese-style
House
駒場図書館
Komaba Library

Art Museum
Science Museum

初年次活動センター
First-Year Activity Center

アドミニストレーション棟
正門守衛所 Administration Oﬃce 書庫
Gatehouse
正門
Main Gate
仮設体育館
Gym(temporary)
東大口
Todai Gate
目黒区駐輪場

京王井の頭線 駒場東大前駅
西口 Inokashira-Line,Komaba-Todai-Mae Station
West Gate

キャンパスプラザ
A棟
B棟
Campus Plaza
Bldg. A Bldg. B

Komaba Museum

学際交流ホール

Auditorium

掲示板
駒場保健センター
Komaba HealthService Center

第一体育館
Gym 1

北館
KCP North Bldg.

美術博物館
自然科学博物館

講堂（900番教室）
Lecture Theater

Bldg.102

坂下門
Sakashita Gate

100
M

10 号館

21 Komaba Center
for Educational
Excellence（21 KOMCEE）

第二体育館
（工事中）

駒場博物館

102 号館

至 吉祥寺
For Kichijoji

Bldg.7Bldg.12Bldg.2

駒場小学校

7 号館

Bldg.11

12 号館
2 号館

西門
West Gate

Bldg.9Bldg.5Bldg.17

15 号館

9 号館

5 号館

17 号館

ロッカー棟

West

Auditorium

矢内原公園
Yanaihara Park

数理ｱﾈｯｸｽ
Math Sci Annex

数理科学研究科棟
Graduate School of Mathematical Sciences Bldg.

面
方 ya
谷 ibu
渋 Shr
Fo

更衣室
及び倉庫
Outﬁt RoomandWarehouse

Bldg.18

全学共同
トレーニング体育館
利用施設
Training Gym
University-wide joint
use facility シャワー室
Shower Rooms）
り e.）
通 Av
手 ri
山 do（ e線 at号 am
六 Y
状 r（環 cular
Ci

18 号館

Bldg.316 号館

課外活動共用施設
Extra-Curricular
学生会館
Activities Bldg.
Student Bldg.

N裏門
Rear Gate.6
NO

アドバンスト・
リサーチ・ラボラトリー
Advanced ResearchLaboratory

3 号館

50

Komaba Ⅰ Campus Map

情報教育棟

弓道場
Kyudo Range

上原2丁目交差点
Uehara 2-chome Crossing

0 10 20

駒場Ⅰキャンパス建物配置図 （2018.11現在）

新宿方面
For Shinjuku

駒場池（一二郎池）Komaba-ike Pond
（Ichiniro-ike Pond）

炊事門
Suiji Gate

至 渋谷
For Shibuya

ピンク：教室棟
Pink：lecture room Bldg.

紫：研究棟Purple：research Bldg.

職員 3名（含非常勤）

柏蔭舎
Hakuinsha
Pavilion

梅林門
Bairin Gate

東口
East Gate

事務室（教養学部）• マイクなどの貸出• 演習室の管理• TAの管理• 演習機材の貸出･･･自動体外式除細動器（AED）設置場所
Locations of an Automated External Deﬁbrillator

業務室（情報基盤センター）• 教育用計算機システムの設計・調達・運用・管理
職員 7名（含非常勤）

https://sites.google.com/site/iebtokyouniv/home/ieb

教育用計算機システム（ECCS）
情報基盤センター 情報メディア教育部門
教授/准教授/講師 3名、助教 2名、職員 14名（含非常勤）
https://www.ecc.u-tokyo.ac.jp/system/index.html• Mac端末(一部 Chromebox)，端末総数 1316台• MacOS/Windowsのデュアルブート「情報」「アルゴリズム入門」はMacOS• 概ね5年(以前は4年)に1回更新
利用者アンケート/仕様策定委員会など• 授業用メールアカウント、LMSなども管理
https://itc-lms.ecc.u-tokyo.ac.jp

教育用計算機システム
部屋

端末の配置状況https://www.ecc.u-tokyo.ac.jp/
announcement/2020/10/02_3224.html

場所

台数

合計

駒場情報教育棟

795

駒場図書館

58

本郷基盤センター

164

本郷図書館

83

本郷各部局

211

458

柏図書館

55853

学生用

教員用

自習室

114

0

大演習室1

156

3

大演習室2

144

3

大演習室3

106

2

中演習室160

2

中演習室260

2

中演習室3

42

2

小演習室124

1

小演習室2

24

1

小演習室3

27

1

小演習室4

20

1

基礎科目「情報」
https://sites.google.com/site/iebtokyouniv/home/edu/information• 対象
1年生夏学期
全員(文理とも)必修3178名• クラス
全30クラス（理系18、文系 12）
専任
5クラス（〜8クラス）
非常勤
25クラス（学内 12、学外 13）
履修者 85〜130名、TA 2名
1コマ105分、13週＋試験アドバンスト理科 基礎科目「情報α」

2クラス×20名(選抜)
1コマ105分
先進科学部会

「情報」の基本方針
1. 内容の共通化（教員による違いを極力減らす）
教科書の使用、必修項目の明示、共通試験、標準スライド・標準演習課題の提供

2. 教員による授業項目の順序／組立に裁量
文系と理系の違いを念頭においたシラバス設計

3. 演習の充実、計算機使用機会を増やす
4. 補助教材の充実
5. 学期前に教員へ説明会、終了時にアンケート

教科書

教科書の目次と必須学習項目（1/4）
文系 ... 必須+要望A
理系 ... 必須+要望B

https://www.edu.c.u-tokyo.ac.jp/edu/mandatory/mandatory2019.10.17rev.pdf

教科書の目次と必須学習項目（2/4)

https://www.edu.c.u-tokyo.ac.jp/edu/mandatory/mandatory2019.10.17rev.pdf

教科書の目次と必須学習項目（3/4）

https://www.edu.c.u-tokyo.ac.jp/edu/mandatory/mandatory2019.10.17rev.pdf

教科書の目次と必須学習項目（4/4）

https://www.edu.c.u-tokyo.ac.jp/edu/mandatory/mandatory2019.10.17rev.pdf

「情報」試験・成績評価
1. 共通試験（+独自問題）・記述式。60分
・３問：必須から3問 or 必須から2問＋要望AとBから1問選択
・問題と解答・採点要領を配布する
・共通問題を用いることは教員によらず必須
・担当教員が1-2問の独自問題を加えてもよい
2. 追試験
必修科目なので不合格者がいれば必ず実施する追試は共通問題(60分)のみ
採点は各教員で行い、平常点などを加味して成績をつける
ただし進学選択のため、優の割合を25〜35％にする

前期課程の成績評価に関する東京大学教養学部拡大教授会申し合わせ（2016年11月17日教養学部拡大教授会承認による）
この申し合わせは、成績評価に関する公平性の確保の観点から、前期課程教育において実施するものである。
1
前期課程科目の成績評価においては、原則として「優」（原評価80点以上） び「優上」（原評価90点以上）を合わせて受験者数の3割程度とする（以下、「成績の規格化」という。）。「受験者数」は、科目の履修を登録した学生数（履修登録者数）ではなく、実際に受験をした学生数（受験者数）を基準とする。

優3割ルール
受験者中の優の割合を25%〜35%に収めること

2 「3割程度」とは、「優」 び「優上」を合わせて受験者の25～35 のになることを意味する。「優」 は「優上」を合わせて受験者の20～40 のを超えた場合には、当科目担当教員が、採点報告後 やかに所定書 で「理由書」を部会主任または教務課に提出する。なお、前期運員会において関 部会と当 教員のを求めることができる。
3. 「優上」は、受験者の5～10%のになることを目 とする。ただし、「優上」が受験者の5～10%のを超えた場合であっても、成績評価は担当前期部会、担当教員の判断によるものとして、「理由書」の提出 び前期運員会でのは求めないものとする。
4. 受験者数が20 以下の数授業に関してもこの成績の規格化が行われることが望まし
く、「優」 び「優上」を合わせて受験者の25～35%のになることを目 とする。ただし、「優」 び「優上」を合わせて受験者の20～40%のを超えた場合であっても、成績評価は担当前期部会、担当教員の判断によるものとして、「理由書」の提出 び前期運員会でのは求めないものとする。
5. 授業科目の実施態様に じ、成績の規格化の対とする授業科目を定めることができる。なお、成績の規格化の対とする授業科目は、教務 員会の を て、前期運員会で決定する。
6 この申し合わせは、拡大教授会の 承のもとに、2017年度の成績評価から実施する。

2929

婉曲に書いてあるが、優の割合が20%未満や40%超の場合は成績の訂正が望ましい。認められるのは真に特殊事情である場合。

実習教材

一部解答例など補助ファイルはUTOL

Automata作成
CPUシミュレータ 1
符号化・文字化け
平均情報量
公開鍵暗号・署名
CPUシミュレータ 2
ピクトグラムネットワークプロトコル
ユーザインタフェース
https://lecture2024.ecc.u-tokyo.ac.jp/JOHZU/joho/Y2024/

新学習指導要領への対応
lll

高等学校の新科目「情報 I」
履修者が2025年度から入学2025年 4月から利用する新教科書を準備中
入学者の様子を見ながら徐々に移行予想される変更点
各章のアップデート「計算の理論」「データの扱い」→「情報の構造」「（人工知能と）機械学習」
演習整備は少し遅れて
ECCS 2026 (やや大きな変更？) も見据えて

入学試験
l

共通テスト「情報 」の利用（2025年度入試から）
従来： 5教科 7科目900点
各科目 100点、「外国語」「数学」のみ 200点
新規： 概ね 6教科 8科目「情報」は100点1000点

最終成績：共通テスト 110点 + 二次試験 440点l

二次試験での「情報」は当面なさそう
https://www.u-tokyo.ac.jp/content/400227961.pdf

総合科目 F系列「アルゴリズム入門」
https://sites.google.com/site/iebtokyouniv/home/edu/algorithm• 対象
主に1年生冬学期（理系はクラス指定）
選択1236名（理系 986名、文系 250名）• クラス
全14クラス（理系 12 : 1089名、文系 2 : 147名）
専任4クラス
非常勤
10クラス（学内 5、学外 5）
履修者 43〜136名、TA 2名
1コマ105分、13週＋試験

「アルゴリズム入門」の基本方針
1. 内容の共通化（教員による違いを極力減らす）
教科書の使用、必修項目の明示、共通試験、標準スライド、サンプルプログラムの提供、自習シス
テム（ https://github.com/plags-org/plags-ut ）2. 教員による授業項目の順序／組立に裁量
文系と理系の違いを念頭においたシラバス設計

3. 演習の充実、計算機使用機会を増やす
4. 終了時にアンケート

「アルゴリズム入門」教科書

http://www.utp.or.jp/book/b470446.html

教科書の内容と試験範囲
第１章 はじめに第２章 まずは使ってみる
JuPyter Notebook, IDLE
変数，コメント，エラーなど
第３章 プログラムを作ろう
関数，ライブラリなど
第４章 データ処理の基本：成績の集計
平均・分散，最高点
配列，for文，if文，真理値，文字列など
第５章 ライフゲーム
簡単なシミュレーション
２次元配列，可視化，モジュール化第６章 放物運動のシミュレーション
運動方程式とシミュレーション
差分化，可視化，モジュール化第７章 p値の計算
二項分布の理論値とシミュレーション
アルゴリズム，再帰関数，モンテカルロ法第８章 大規模データの検索
検索，ヒストグラム
線形探索と二分探索，単純整列と併合整列
第９章 データからの情報抽出：回帰分析
回帰分析
最小二乗法，線形連立方程式
第10章 拡散のシミュレーション
拡散方程式とシミュレーション
差分化，安定性第11章 高度な検索：ゲノムを解析する
塩基列の検索パターンマッチング，動的計画法
第12章 データを分類する
クラスタリング
k-means法

理系 第1〜9章、文系 第1〜5,7,8章

「アルゴリズム入門」試験・成績評価
共通試験
・記述式 60分
・３問：必須から3問（4問のときもあった）
・問題と解答・採点要領を配布する
・共通問題を用いることは教員によらず必須
追試験はない採点は各教員で行い、平常点等を加味して成績をつける
ただし進学選択のため、優の割合を25〜35％にする

現体制の良い点／問題点
良い点（まぁうまく運営できている点）
1. 授業内容の共通化：一応 3000名に対応
2. 教材や試験などの負荷軽減：共通化によるメリット
問題点（苦労している・疑問のある点）
1. 非常勤教員の確保：25/30、10/14（優3割などの細かいルール）
2. 履修学生数の平準化：特に「アルゴリズム入門」
3. システム更新時の対応：他の前期課程科目もある
4. 授業内容の共通化：学生間の知識やスキルに差（「情報α」は小規模、後期課程からの不満にも）今後に向けて（個人的な雑感）
1. 授業内容（新指導要領との関連）

新指導要領で現行の「情報」はかなりカバーされそう
ただし、本当に学習してきてくれるか？
2. 演習環境
BYOD化の流れ？ そもそもPCかキーボードか？
iMac端末の問題？（集中管理・デュアルブート）
3. レベル別の教育
個人差の大きい情報関連科目はレベル別に教育すべきかレベルの判定は？ プレースメントテスト・入試成績？
4. 学習形態
eラーニング／アクティブラーニング
Implicit に反転授業が行われている…（シケタイ）