数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
v o l . 17

文理を問わず全国すべての高等教育機関の学生が、
数理・データサイエンス・AIを習得できるような教育体制の構築・普及を目指します。
同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材
および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。

contents「 数理・データサイエンスと大学」インタビュー●

数 理・デ ー タ サ イエンス・AI 教 育 が 未 来 社 会 を 拓 く ︒ ︒

データ駆動型社会への転換を視野に、第 18 回 神戸大学 数理・デ ータサイエンスセンター センター 長
小澤 誠一 教授

『 学 ぶ 側も教える側もスキルアップを中 高 生 から大 学 生 、社 会 人 に向けた 教 育を展 開 』●

九州・沖縄ブロックだより

●

第3 回

数理・データサイエンス・AI教育の現状調査結果（速報）●●コンソーシアム連携校の紹介
インフォメーション●

統計検定® データサイエンス発展（CBT）」を活用したアセスメントの結果概要

2023/02

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

第 18 回

神戸大学 数理・データサイエンスセンター センター長

小 澤 誠 一 教授

学ぶ側も教える側もスキルアップを中高生から大学生、社会人に向けた教育を展開
神戸大学は、データサイエンスに基づいた課題解決のための推進拠点として、神戸大学 数理・データサイエンスセンターを 2017 年に設立。
企業や自治体と連携して新たな価値創造に取り組んでいる。2022 年
4 月より同センター長となった小澤誠一教授に、神戸大学におけるデー
タサイエンス教育への取り組みや、ご自身の研究について聞いた。

ます。数理・データサイエンスセンターはその中の PBL学生が共通して関心を抱きやすい身近なデータを用意（Project Based Learning）演習を提供しています。デー─ 神戸大学の数理・データサイエンス教育について教えワークで解いていくというものです。例えば大学内にあタサイエンスの知識を使って実社会の課題をグループる生協の食堂のデータをもらって、どの時期にどんなメてください。

2022 年度の入学者から神戸大学 数理・データサイエン

ニューが売れるのかなど、グループごとに課題を設定しス・AI 教育プログラムの「リテラシーレベル」と、「応用基てもらい、Python などデータサイエンスのツールを使

礎レベル」
を全学部対象にスタートしました。

いながら自由に分析してもらっています。

リテラシーレベルでは「情報基礎」とデータ解析や AIを学生たちの身近なデータであることがポイントで、共活用するための「データサイエンス基礎学」の2科目を修得。

通の関心事ならグループ内で盛り上がりやすい。PBL 演

全学部が履修可能で 8 割近くの学生が履修しており、1

習の科目自体は 2 年前からありますが、今年度から新た

年前期で統計学の基礎やデータを分析するための基礎知に「神戸大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」

識を習得します。その後、1 年後期から応用基礎レベル

内に組み込まれました。

に移り、コア科目である「データサイエンス概論」で AI 基
グラミングの演習もあります。

企業、教職員、他大学生に向けたプログラムを水平展開

─ 2 年生以降のデータサイエンス教育はどのようになっ─ 社会人のリカレント教育にも力を入れているようですね。

礎やデータエンジニアリングを学ぶほか、Python プロ

2022 年 5 月に数理・データサイエンスセンターにリカレていますか。

ント教育部門を設置し、本格的に社会人リカレント教育を

神戸大学では 2 年次の後期から高度教養科目が始まり
1

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

行っていくことになりました。文部科

図 1：神戸大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
4年次

選択必修科目（注１）

10 月から、関西圏だけでなく関東圏か

3年次「ITと金融ビジネスの最前線」「金融ビジネスと情報システム工学」

オープンイノベーションワークショップ

らもリスキリングに関心のある企業にご参加頂き、組織内の DX を推進できる

2年次

文部
科学省
認定

教育プログラムを開始したところです。

れた複数の監視カメラ画像から個人情報をマスキングしたうえでデータ提供
を受け、商店街の人流を分析。マーケ
ティングに活かしていきます。
本プログラムは受講定員 30 名ほど

必修科目

データサイエンス基礎学

（2単位）

レベル

情報基礎

数理・データサイエンスは若いうち（Pytonプログラミング）

コア科目
（2単位）

（データエンジニアリング基礎）

データサイエンス概論A（数理・データサイエンス・AI基礎）

応用基礎レベル（中級）【修了要件：2単位以上】【修了要件：6単位以上】

上級

（注１）
必要単位数は学部・学科で異なります。学生便覧で確認してください。
（注2）
授業ではなく単位は与えられません。

http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/ds_ai_program/index.html

図 2：次世代 DX リーダ育成プログラム

タイトル

テーマ

データサイエンス・
15 時間
AI 基礎

社会で起きている変化、データ・AI 利活用の最新動向や活動領域、実用事例に触れ、AI 倫理、プライバシー保護など留意事項を理解した上で適切にデータ解析する基礎を習得します。

Python 基礎演習

15 時間

自分の手で基礎的なデータ分析を行えることを目標とし、Google
Colab を使ったオンデマンド講義とリアルタイム演習により、プロ
グラミング基礎を短期間で効果的に習得します。

DX 課題解決型
PBL

30 時間

神戸大学が提供する PBL 課題（受講者組織で課題設定から行うカス
タム PBL も可）に対し、データサイエンス・AI 技術によるソリュー
ションを 3 〜 5 名程度のグループワークで導きます。

し実施します。うち 400 名は教職員と他大学生が対象で、今年度は無償です。

データサイエンス基礎演習

リテラシーレベル（初級）ですが、このほかに PBL を除く基礎コ
ア科目のみのプログラムを 800 名に対（法・経済・経営学部）

データサイエンス概論B

1年次

度な課題解決型 PBL も行います。PBL
では、神戸大学近郊の商店街に設定さデータサイエンス・AI演習A・B

学部・学科指定の数理統計科目/
プログラミング・PBL科目

次世代DXリーダを育成するリカレント
内容は基礎コア科目が 2 科目と、高データサイエンス
PBL演習（法・経済・経営学部以外）

神戸大学データサイエンス操練所 ︵注２︶

学省から事業費助成を得て、2022 年

http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/events/2022/2022_dx_recurrent/index.html

からその考え方を身につけることが大事なのですが、そのためには教える側も変わらなければな「連合学習」を用いて“振り込め詐欺”の送金を遮断りません。今、中学、高校の先生は大変です。リカレント
教育に関しては、教育大学や教育委員会からのリクエストも多く、それに応えてこのプログラムを用意しました。
神戸大学は 21 年度まで全国に数理・データサイエンス

─ 小澤先生ご自身はどのような研究をしていますか。

教育を広めるための協力校として参加していたこともあ

私が大学院生だった頃は、ちょうど第2次AIブームだっり、近隣の大学から教育普及のリクエストももらっていたこともあって、AI に関心を持ち、以来ずっとその研究ます。そこで社会人向けに展開しているプログラムを e

をしています。私は工学部だったので、AI を社会に役立

ラーニング化して近隣大学へ提供する活動についてもス

つ技術にできないか考えていましたが、当時 AI はまだそタートさせます。

こまでの発展を遂げてはいませんでした。
2012年に深層学習がブレイクスルーしたことで、企業や研究所などが持っているデータを用いて一緒に課題を解─ 数理・データサイエンスセンターでは他にどんな取り決する機会が徐々に増えてきました。総務省の情報通信組みを行っていますか。

2021 年度から中高生向けにデータサイエンスコンテ

研究機構サイバーセキュリティ研究所と共同で、サイバー

ストを開催しています。昨年は全国から 83 チーム、今年

攻撃に使われるマルウエアの挙動などを分析したことを度は 69 チームの応募がありました。実データをマスキきっかけに、
サイバーセキュリティの研究も始めました。

ングした疑似データをある自治体から提供してもらってまた、自給率の低い日本の農業問題にも目が向き、どういます。生徒はそのデータを見て自分でその自治体の課

すれば大豆など農作物の収量を増やせるか、農業研究者

題を見出し、データ分析の方法と結果、その自治体への施とスマート農業に関する共同研究もしています。

策提案までをプレゼンテーションします。最終審査に

さらに、社会貢献という見地から最近一番力を入れて残った 7 チームのプレゼンを拝見しましたが、参加したいるのが、振り込め詐欺などによる銀行の不正送金を検

中高生のデータサイエンスに対する関心の高さや、分析知して止める技術の開発です。国立研究開発法人科学技能力の高さ、独創性に大変驚かされました。

術振興機構（JST）の戦略的創造研究推進事業（CREST）と2

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

して 2016 年度から 2021 年度までの 5 年間、チームを組

す で に MBAみ研究していました。AI を使って口座の正常な動きでを取得していないものを見つけようとしているのですが、もちろん銀る人が、仕事

行は勘定系のデータを外には出せません。そもそも銀行で必要性を感の取引のほとんどが正常で、特殊詐欺に関係した不正取

じ、あるいは引は 0.01％かそれ以下のレベルです。正しく AI が学習転職を考えするためには複数の銀行が協調して不正な事例を出し合てデータサ

い、AI をトレーニングする仕組みが必要です。そこでイエンスの学「連合学習」という仕組みを使います。各銀行内の AI のモ

位を付加するデルの更新情報だけを外に出してもらい、結合して全体など、一度社で学習し、それをフィードバックします。千葉銀行、三菱会に出た後でUFJ 銀行など 5 行が参加して、このアイデアが実際に可能

データサイエであることを実証する実験を 2022 年 3 月まで行いまし

ンスを学ぶことも珍しくありません。

た。2022 年度からは JST の「AIP 加速課題」としてさらに主専攻ではなく副専攻として付与できる学位プログラ

3 年間、社会実装に向けた研究に取り組んでいきます。

ムも提供されているので、目的に合わせて自己のステップ
アップを図りやすい。ビジネス分野だけでなく、さまざまな分野の人がデータサイエンスを身につけることで、多様─ 不正を検知したらすぐに送金を止められるのですか？

必ず止められるわけではないですが、犯人側は 1 日のな展開が可能になってきます。このように海外ではデー

出金上限額まで複数回引き出そうとしますから、できる

タサイエンスは非常に注目されており、特に去年から今年だけ早い段階でそれを検知し、阻止することを目標にしにかけて、データサイエンスのコースが増えている印象がています。将来的にはマネーロンダリングなど、非合法あります。
どこの大学のどのコースを身につけたかが、社会に出なビジネスと絡んだ送金を見分け、防止する技術にまでたときに効いてきます。日本の大学も近い将来、学位制高めていきたいと考えています。

度の柔軟化が進み、データサイエンスが付加価値として

海外ではデータサイエンスの学位を主専攻にプラス

人気を博すときが来るかもしれません。

─ 小澤先生は、数理・データサイエンス・AI 教育強化拠Profile点コンソーシアムの調査研究分科会の委員もされています。どのような調査を担当しているのでしょうか。

アメリカ、ヨーロッパ、アジアなど海外の学生がどのようなデータサイエンスプログラムで学んでいるかを調査しています。具体的には、カリキュラムの内容や期間、求められる履修単位やどんな学位が取れるかなどで、日本全国の大学院のプログラムに反映するのが目的です。昨年度は地域を限定して調査し、その結果をコンソーシア
ムの加盟大学に限定して公開しました。今年は他の地域についても追加で調査しています。

お ざわ

せいいち

小澤 誠一

1989 年、 神 戸 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 修 士 課 程 修 了 後、
1998 年に博士 ( 工学 ) 取得。2000 年から神戸大学准教授、2011 年より同教授。2017 年、神戸大学 数理・データサイ
エンスセンター副センター長、2022 年より同センター長。
機械学習によるビッグデータ解析、特にサイバーセキュリ
ティ、プライバシー保護データマイニング、テキストマイ
ニング、スマート農業などを関心領域としている。

─ 海外のデータサイエンスの教育プログラムはどんな特徴がありますか。

海外の大学では、複数の異なる専攻分野を主専攻として学ぶ、いわゆる「ダブルメジャー」
制度があり、主専攻の一つにデータサイエンス分野が取得される傾向にあります。
3

K Y U S H U ・O K I N A W A

九州・沖縄ブロックだより
九州大学（九州・沖縄ブロック拠点校）
数理・データサイエンス教育研究センター長内田 誠一

九州・沖縄ブロックは、コンソーシアム活動の第 1 期中ていますが、
最近の2022年11月開催でも、参加25大学（同の 2019 年度に設立された 6 ブロックのうちのひとつで、時点でのコンソーシアム参加校のほぼ全て）がそれぞれ 5

第 2 期初年度である現在も同じ「九州・沖縄ブロック」と分間発表を行いました。取り組みが進んでいる学校の発いう名称で活動を続けています。拠点校は九州大学が担

表は、貴重なノウハウとして参考になります。一方、様々当しています。2023 年 1 月現在では、30 校が当ブロッな理由で困っている状況を発表してもらい、それを共有

クの仲間になってくれています。

することも重要です。また、同じように困っている学校

九州・沖縄ブロックの主たる活動は年 2 回ほど開催さが他にもあることを知ることも、実は大いに価値がありれるブロック会議です。2019 年 5 月に開催された最初ます。このように、手探りで取り組みを進める学校が多のブロック会議は、当時コンソーシアム協力校であった

い状況では、サクセスストーリーだけでなく、悩みや失敗

宮崎大学と琉球大学および九州大学が中心となって実施を共有することも、ブロック活動の重要な機能と考えてしました。その後、2019 年 7 月に対面で、2020 年 11 月

います。

にはコロナ対策のためにオンラインで、2021 年度 9 月

全校発表に加えて、ここ最近導入しているのが、「グと 12 月も引き続きオンラインで実施しました。そして

ループディスカッション」セッションです。2021 年 9 月

2022 年度は、ようやく対面（正確にはハイブリッド）でのオンライン開催時に zoom のブレークアウトルーム形

6 月と 11 月に実施できました。ブロック会議には、教育式で実施したのですが、これが思いのほか盛り上がりまを担当している教員だけでなく、教育を支援する事務のした。そこで、2022 年度の二度の対面開催では、全校発

方々も自由にご参加いただいています。

表の合間に、複数回のグループディスカッションを挟む

九州・沖縄ブロック会議では、ほとんどの場合、全参加

ようにしました。グループ分けはランダムになるように校が各校の状況を発表する「全校発表」を行っています。

あらかじめ決めておき、なるべく多くの他校との交流を少数の学校だけが発表する講演会スタイルを採ったのは図れるようにしています。また、話しやすいように、少

過去1回のみで、それ以外はすべてこの全校発表が重要な

人数グループとし、さらに学校名を大きくプリントしたイベントとなっています。コンソーシアム参加校が徐々

ネームプレートを付けていただいています。ディスカッに増えていますので、発表時間の工面が難しくなってきションのトピックは特に設けておらず、ざっくばらんにお話しいただいています。最近の開催では、「このために来ている」とおっしゃってくれた先生もいました。学校によっては、ごく少数の教員・事務員だけでデータ
サイエンス教育を回しているような場合もあります。そのような先生にとっては、
他大学の当事者と直接話すことができる、貴重な交流の場なのかもしれません。
ちなみに、「九州沖縄らしい」と言えばそうなのかもしれませんが、状況の許す限
り、ブロック会議後に懇親会も開催しております。こちらを楽しみにされている方もいらっしゃるようです。
4

K Y U S H U ・O K I N A W A
きました。25 の参画大学にも、各校 5 分の全校発表の際に、「データサイエンス教育に関する産業界への期待」について（短時間ながら）お話いただきました。また産学を混ぜたグループディスカッションも実施しました。産業界と教育界では、事業のスピード感や継続性、そしてインセンティブ構造など、様々な違いがあります。それらを一度のイベントで埋められるほど甘くはないですが、フランクな対話によって、一歩近づくことはできたのではないかと、考えています。
以上のブ
ロック会議
以外にも、コ
以上のように、当ブロック運営の基本方針は「フラッミュニケート」かつ「フランク」です。すなわち「全校発表」「グルーションの手段プディスカッション」のように、取り組みが進んでいるととして、メー

ころもこれからのところも、大規模校も小規模校も、国公

リングリスト

立も私立も、特に区別せずに、同じように参加していただと slack を 準

いています。現状では、この方針にご賛同いただいてい備しています。最近では、コンソーシアム参加申請が決る参加校が多いと感じています。もちろん 今後のブロッ

まった段階で、これらに登録してよいメールアドレスもク内各校の取り組みの進捗状況や参加校の増加によって伺うようにしています。各学校に複数の方々を登録するは、適宜方針修正も行う予定です。

ことももちろん可能で、2023 年 1 月現在、メーリングリ

2020 年 11 月と 2021 年 12 月（いずれもオンライン）のストには 79、slack には 85 のアカウントが登録されていブロック会議では、教材作成に関するイベントを行いまます。そこまで多くのトラフィックはありませんが、拠した。前者は、裏では「データサイエンス教材バトル」と点校からのイベント通知や、コンソーシアムの各種ワー呼んでいたイベントで、拠点校（九州大学）と協力校 3 校

キンググループ等での議論状況などを共有するには、非（長崎大学、
宮崎大学、琉球大学）がそれぞれ模擬講義を10常に便利です。

分程度行い、その後 15 分ほど参加者から質問やダメ出し

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシ（？）をしてもらう、というものでした。教員が他大学のアムは、文理・国公私を問わず全国の大学・短大・高専を対多数の教員の前で模擬講義するというのは、（自分で企画象とする、我が国の高等教育の歴史においても極めてユ

しておきながら）なかなか辛いものがありましたが、それニークでオープンな協働教育集団です。その部分集合でなりに盛り上がったように思います。後者が、唯一「全校ある九州・沖縄ブロックにおいても、コンソーシアム同発表」を行わなかったブロック会議で、この時は「教材や様、穏やかな相互扶助集団として、今後も活動し続ける

カリキュラム作成のノウハウ」と題し、当ブロックで先進予定です。学校それぞれ、体制や目指すところは違いま的な取り組みをされている MDASH 認定校の九州情報大

すし、また全国・全世界的な状況や教育として期待される学・久留米工業大学・崇城大学にご講演いただきました。

側面も流動的です。したがって、画一的な答えやゴール

ちょうど MDASH 認定が始まった初年度でしたので、こが依然見えない状況です。その中で、たった一人でデー

れから認定を目指す参加校の参考になったのではないか

タサイエンス教育を設計・担当していたり、着任後すぐにと想像しています。

取り組みを任せられたりしている教員・事務員もいらっ

2022 年 11 月のブロック会議（対面）は、九州経済産業

しゃいます。大規模学校で部局間の調整に苦慮されてい局との連携イベントとして実施しました。産業界側からる方々もいらっしゃいます。ブロック活動でそうした問は九州経済産業局に加え、九州先端科学技術研究所、DX

題が一気に解決するわけではないですが、各校の担当者

共創ラボ in 九州コミュニティ、九州 DX 推進コンソーシア

が少しでも楽になれるように、そして願わくは少しでもム、沖縄地域 DX 推進コミュニティコンソーシアムにご参「担当してよかった」と感じられるように、地道に活動を加いただき、「全校発表」に倣って、それぞれご発表いただ

進めて参りたいと思っています。
5

第3回

数理・データサイエンス・AI 教育の現状調査結果 ( 速報 )数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムでは、大学における数理・データサイエンス・AI 教育の現状把握のために、全国の国公私立大学を対象にアンケート調査を実施いたしました。本調査は、
2018 年に実施した「数理・データサイエンス教育状況調査」並びに 2020 年に実施した「数理・データサイエ
ンス・AI 教育状況調査」に引き続き第３回目となるものです。
2022 年 8 月 22 日〜 9 月 30 日及び 2022 年 10 月 5 日〜 10 月 28 日の間で調査を依頼し、407 校 ( 回収率51% 国立 73/86 校 (85%)、公立 45/98 校 (46%)、私立等 289/618 校 (47%)) から回答を頂きました。
ご協力いただきました大学の担当者の皆様に厚く御礼申し上げます。

「数理」教育と比べて導入の割合が低かった 2020 年度調査と一般教養 ( 教養教育 ) 段階での数理・データ

異なり、今回の調査では全学部生が受講できる授業科目及びサイエンス・AI 教育導入は引き続き拡大傾向

全学必修科目の導入割合はいずれも「数理」教育より高いという結果となりました。

一般教育 ( 教養教育 ) 段階における「数理」教育の実施状況を調査した結果 ( 図１)、
「全学部生が受講できる授業科目を導

図2

一般教育（教養教育）段階における「データサイエンス・（又は / 及び）AI」教育の実施状況

入している」とする回答は 65%、
「学部・学科単位で導入している」とする回答は 17% でした。全学又は学部単位で導入して全学部生が受講できる授業科目を導入

18%

いる大学の割合は 82% であり、2020 年度調査と比べて顕著

10 %な増加はありませんでした。一方、「全学部生が受講できる授71%

業科目」を導入している大学の割合は 2020 年度調査の 58% か導入していないら増加しています。今後の導入予定も含めると、全学導入は
国公私立大学全体で 75% に及びます。
図1

前回（2020年度）調査時との比較
全学部生向け導入： 47% → 71% 全学部又は学部単位で導入： 65% → 81%
全学必修科目の導入： 22% → 37%

一般教育（教養教育）
段階における「数理」
教育の実施状況

全学部生が受講できる授業科目を導入

18%
17%

65%

学部・学科単位で導入

専門段階でのデータサイエンス・AI 教育導入も拡大傾向に

学部・学科単位で導入

学部専門段階における「データサイエンス・( 又は / 及び )AI」

導入していない

教育の実施状況を調査した結果 ( 図 3)、「全学部生が受講でき
前回（2020年度）調査時との比較る授業科目を導入している」とする回答は 26%、
「学部・学科単全学部生向け導入： 58% → 65% 全学部又は学部単位で導入： 79% → 82%
全学必修科目の導入： 24% → 30%位で導入している」とする回答は 49% でした。全学又は学部

一般教育 ( 教養教育 ) 段階における「データサイエンス・( 又図3

学部専門教育段階における「データサイエンス・（又は / 及び）AI」教育の実施状況

は / 及び )AI」教育の実施状況を調査した結果 ( 図 2)、「全学部生が受講できる授業科目を導入している」とする回答は 71%、
「学部・学科単位で導入している」とする回答は 10% でした。

25%

26%

全学又は学部単位で導入している大学の割合は 81% であり、全学部生が受講できる授業科目を導入
学部・学科単位で導入

2020 年度調査の 65% から増加しています。特に「全学部生が49%受講できる授業科目」の導入割合は 2020 年度調査の 47% から大幅に増加しています。今後の導入予定も含めると、全学導導入していない

前回（2020年度）調査時との比較

入は国公私立大学全体で 83% に及びます。また、全学必修科

全学部生向け導入： 15% → 26% 全学部又は学部単位で導入： 71% → 75%
全学必修科目の導入： 9% → 11%目の導入割合も増加が見られました。
6

単位で導入している大学の割合は 75% であり、2020 年度調

数理・データサイエンス・AI 教育を主とする研究科・専攻の設置（予定含む）状況

図 5-2

査と比べて顕著な増加はありませんでした。一方、
「全学部生

（大学）

50

が受講できる授業科目」の導入割合は、2020 年度調査の 15%

40から 10 ポイント超の増加が見られました。今後の導入予定

30を含めると全体で 40% であり、全学での導入については今後20も拡大が見込まれます。

100〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立

各大学の創意工夫による特別プログラム等の展開も拡大

数理・データサイエンス・AI 教育を主とするセンター等の設置（予定含む）状況

図 5-3
（大学）

140
120

回答を頂いた大学の 45% において、「数理・データサイエン

100
80

ス・AI 教育プログラム」
等の名称で修了認定、修了証の発行など60を行う特別プログラム等が実施されています ( 図 4)。2020 年

40
20度調査においての実施率は約17%であり、著しく増加しました。
図40〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立

数理・データサイエンス・AI に関する特別プログラム等（修了認定・修了証の発行など）
の実施状況

160
140
120

私立

（大学）

公立

180

200

160

国立

100

140
120

80

100
80

60

60

40

40

20

20

0

数理・データサイエンス・AI 教育を主とする委員会等の設置（予定含む）状況

図 5-4

（大学）

学士課程

大学院課程

0
〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立

学士課程・大学院課程共通

前回（2020年度）調査時との比較 実施大学の総合割合： 約17% → 45%

数理・データサイエンス・AI を担当できる教員は依然不足

数理・データサイエンス・AI 教育の推進に向けた
組織的対応も引き続き拡大

教員の確保について、「数理」教育においては 53%( 図 6)、
数理・データサイエンス・AI 教育を主とする学部・学科、研究「データサイエンス・AI」教育においては 62%( 図 7) が不足して科・専攻、センター、委員会の設置数は、2020 年度調査に引きいると回答しています。2020 年度調査と比べるとこれらの続いて加速度的な増加傾向にあります ( 図 5-1〜図 5-4)。組織

割合はやや減少したものの、いずれも 5 割超となっています。

としての数理・データサイエンス・AI 教育の推進に向けた対応

また、自由記述欄でご回答頂いた「数理・データサイエンス・AI

がますます活性化していることが窺えます。

教育の実施における課題」においても、2020 年度調査に引き続き教員の確保に関するものが多く見受けられました。

図 5-1

数理・データサイエンス・AI 教育を主とする学部・学科の設置（予定含む）状況
理数教育を担当できる教員の確保状況

図6

（大学）

80
70

0%

20%

40%

60%

80%

100%

60
50

2020年度

10%36%

2022年度

12%

35%

23%

15%

16%

40
30
20

27%

16%

18%

10
0

〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立

7

十分に確保できている

ある程度確保できている

かなり不足している

ほとんどいない

やや不足しているは、モデルカリキュラム、講義動画、講義スライド、教科書シ

データサイエンス・AI 教育を担当できる教員の確保状況

図7
0%

20%

2020年度7%

2022年度

8%

40%

27%

60%

80%

29%

30%

19%

ある程度確保できている
ほとんどいない2020 年度調査と比較して向上しています。自由記述で回答
頂いたご意見でも、コンソーシアムの提供するコンテンツに

10%

19%

十分に確保できているす。これら提供コンテンツの認知度を調査した結果 ( 図 9)、

18%

33%

かなり不足している

リーズ、教育用データベース等のコンテンツを提供していま100%関わるものが多数見られました。

やや不足している

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムの提供するコンテンツの認知度

図9

100%

教員不足は文系大学や理工学情報系学部のない理系大学で深刻

80%
60%
40%

学部構成の種類ごとに教員の確保状況を分析した結果 ( 図

20%8-1・図 8-2)、教員が不足していると回答した割合は、理学・工0%

学・情報系のいずれかの学部を持つ大学(「理工学情報系大学」)

74%
56%

52%

54%

36%
モデルカリキュラム

35%

講義動画

（リテラシーレベル）

講義スライド2020年度において数理教育では 45%、データサイエンス・AI 教育では

56%
35%

42%
26%

教科書シリーズ

教科用
データベース

2022年度

57% であるのと比較すると、医療系、農学系などそれ以外の理系学部のみを持つ大学ではそれぞれ 57%・64%、理系学部を

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
認定制度は高い認知度・今後も拡大の見込み持たず、文系学部を持つ大学 (「文系大学」) においては 56%・62% と高くなっています。教員不足はとりわけ文系大学及び理工学情報系以外の一般理系大学において深刻であることが内閣府、文部科学省及び経済産業省は、数理・データサイエ

窺えます。また、理工学情報系大学でもデータサイエンス・AI

ンス・AI 教育プログラム認定制度を導入しています。同認定制

教育について 57% が不足していると回答しています。

度について認知度や認定率を調査したところ ( 図 10)、認知度
図 8-1
0%
理工学
情報系大学
上記以外の
理系大学

は国公私立いずれでも 8 割を超えていることがわかりました。

数理教育を担当できる教員の確保の状況（学部構成別）
20%

40%

16%

60%

80%

38%

33%

10%

34%

21%

21%

15%

文系大学 10%

35%

21%

10%

13%

十分に確保できている

ある程度確保できている

かなり不足している

やや不足している

回答大学に占める認定率はリテラシーレベルでは国立大学に

100%
10%

おいて 7 割超である一方、公立及び私立大学においては 25%2%を下回っていますが、申請予定も含めると公立では 44%、私立では 63% であり、また国立では 85% に達します。応用基礎レ

ほとんどいない

ベルの認定も、申請予定を合わせると国立では 66% となり、高理工学情報系大学 :「理学」
「工学」
「理工学」
「情報」
を含む名称の学部を持つ大学「理工学情報系大学」に該当しない大学
上記以外の理系大学 : 理系学部を持つ大学のうちい認知度の中、同認定制度は今後も広がりが見込まれます。

文系大学：文系学部を持つ大学のうち、理系学部を持たない大学

図 8-2

データサイエンス・AI 教育を担当できる教員の確保の状況（学部構成別）

0%
理工学
情報系大学

20%
11%

上記以外の 6%
理系大学
文系大学

8%

十分に確保できている

40%

60%

32%
29%
31%
ある程度確保できている

80%

41%
24%
22%
やや不足している

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
認定制度について

100%
13%

27%

13%

27%

13%

かなり不足している

図 10

0%

3%

20%

40%

60%

80%

認定制度のことを知っていた

ほとんどいない

84%
91%
74%

リテラシーレベルの認定を受けている

「工学」
「理工学」
「情報」
を含む名称の学部を持つ大学
理工学情報系大学 「
: 理学」

14%
23%

「理工学情報系大学」に該当しない大学
上記以外の理系大学 : 理系学部を持つ大学のうち文系大学：文系学部を持つ大学のうち、理系学部を持たない大学

リテラシーレベルの認定は受けていないが、今後、申請を予定している

11%
30%
40%
32%

応用基礎レベルの認定を受けている 7%

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムの提供するコンテンツの認知度が向上

5%

応用基礎レベルの認定は受けていないが、今後、申請を予定している

34%
19%
16%
国立

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム
8

100%
96%

公立

私立

教員間や大学内組織間における重要性の認識の相違

自由記述で回答頂いたご意見

教員の専門・先端性の維持
その他 ( 認定制度の利用、社会との接続、高専での実施等 )

数理・データサイエンス・AI 教育実施にあたっての課題及■ コンソーシアムへの要望（図 12 ）び、コンソーシアムへの要望を自由記述でご回答頂きました。

公開教材の充実 ( 教材の無料公開の継続、教材のアップ
デート、教材の統一性の向上、各大学・学部学科を想定した教材の多様化、演習問題・小テスト等補助教材の充実、オンライン教材の充実、データベースの拡充・保守等 )■ 実施にあたっての課題（図 11）
教員の確保 ( 人材の不足、特に全学向けに授業を行うことのできる教員及び専門の教員の不足、教員確保のための資金の不足、現在の担当教員の多忙化、TA の不足等 )モデルカリキュラムの充実 ( 大学・学部学科や学力レベ
ル・学年次に合わせたカリキュラムの公開、カリキュラ
ムの社会との接続・大学院との接続等 )

教育課程上の位置付け ( 大学・学部・学科のカリキュラ
ムの特性との調整、既存のカリキュラムとの調整、評価方法の設定等 )教育実践例の紹介 ( 特に文系大学での実践例、産学官連
携での実践例、学力の差を吸収する実践等 )学生の学力・関心等との調整 ( 個々の学生間や学部による学力・関心・ICT リテラシーなどの差、モデルカリキュ
ラムと実際の学生の学力・関心との落差、「情報」新課程を含む高校教育との接続等 )人材の育成、斡旋、教員研修会の実施
大学や社会への広報活動

教員・実務家・大学間の連携や情報共有

個別相談への対応

教材の開発・運用 ( 高校教育と接続する教材の開発や運用、教科書購入の負担、オンデマンド教材における学生へのフォロー等 )その他 ( 教員用資料の公開、産学官連携の促進、高校教育への働きかけ、労働市場への働きかけ、資格試験の実施、学生向けコンペティションの実施等 )

教育用のソフトウェア・計算資源・データセットの確保( 購入資金の不足、個人情報保護に則ったデータ確保等 )図 11

数理・データサイエンス・AI 教育実施にあたっての課題
0

5

10

15

25

20

30 （件）

教員の確保

27

教育過程上の位置付け

26

学生の学力・関心等との調整

24

教員・実務家・大学間の連携や情報共有

5

教材の開発・運用

4

教育用のソフトウェア・計算資源・データセットの確保

3

教員間や大学内組織間における重要性の認識の相違

2

教員の専門・先端性の維持

2

その他

9

○複数の分類に重複して計上したものもあります。

図 12

数理・データサイエンス・AI 教育の普及・発展における数理・データサイエンス・AI 教育
拠点コンソーシアムへの要望
0

2

4

6

8

10

12

14

16

18 （件）

16

公開教材の充実
モデルカリキュラムの充実

1124

教育実践例の紹介
5

人材の育成、斡旋
教員研修会の実施

16

本報告は、コンソーシア

4

ム調査研究分科会の監修

大学や社会への広報活動

2のもと、石川竜聖氏（東個別事例の相談への対応

2

京大学教養学部前期課程

その他

理科一類 2 年生）が集計・

4

分析・執筆を行いました。

○複数の分類に重複して計上したものもあります。

9

コンソーシアム連携校の紹介

コンソーシアムでは、地域や国公私立大学等を跨いだネットワークを構築し、数理・データサイエンス・AI 教育の全国普及に向けた活動を推進しています。数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムには、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」事業に選定された拠点校および特定分野校を含め、コンソーシアム会員校全体として、190 を超える大学等に参画いただいています。以下では、新たに連携校として参加された 32 大学等を紹介します。本年度から開始された第 2 期のコンソーシアムでは、拠点校、特定分野校、連携校が一体となって実施する 9 ブロックでの活動が重要になっており、多くの大学等のご参画を期待しています。
連携校は随時募集していますので、連携校となることを希望する国・公・私立大学・短期大学は、各ブロック代表
校までお問合せください。

● 北海道 ● 関東

■ 札幌学院大学 ■https://www.sgu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

札幌学院大学の始まりは 1946 年に遡り、青春時代を国家に捧げた

社会調査などを始めとする実習科目を古くから開講しており、調若者たちの強烈な勉学意欲に共感した青年教師たちにより札幌文科専

査に関する授業や社会調査士資格取得のための授業を配置するな門学院として創立されました。新たな時代にふさわしい国づくりへの参

ど、データを分析するための授業の運営実績があります。また、大型画を希求した若者に「自由」や「個性」という建学の精神の言葉は、時代

計算機を早くから導入し、パーソナルコンピュータ普及と同時に情が大きく転換したことを実感させる新鮮さと魅力がありました。日本初の

報教育を早くから展開してきました。2021 年度より全学学生が共人間科学科や社会情報学部を設置するなど、時代が求める教育を提供

通に履修できる共通教育の枠組みで、データサイエンス概論やコンしてきました。現在は、札幌市に隣接する江別市と札幌市のハブとなる

ピュータサイエンス概論を開講し、今日的なコンピュータ技術、AI、副都心の新札幌駅近接地の２つのキャンパスで、４学部（心理学部、人

データサイエンス一般の内容を教授し、数理・データサイエンス・AI

文学部、法学部、経済経営学部）、７学科（臨床心理学科、人間科学科、教育プログラム認定制度 ( リテラシーレベル ) に対応できるようなカ

英語英米文学科、こども発達学科、法律学科、経営学科、経済学科）
からリキュラムとしました。

なる文系総合大学で、北海道の中堅人材を長く輩出してきました。

■ 玉川大学 ■https://www.tamagawa.jp/university/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、令和 3 年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育

玉川大学は 1947 年に開学し、創立以来「全人教育」を教育理念の中プログラム（リテラシーレベル）」に認定されました。

心として、人間形成には真・善・美・聖・健・富の 6 つの価値を調和的に

全学 1 年生が履修する初年次教育において、ELSI、個人情報、デー

創造することを教育の理想としています。
東京都町田市、神奈川県横浜市、神奈川県川崎市の三市にまたがる

タ倫理、AI 社会原則等の倫理面での教育を実施し、文系・理系を問わ61 万㎡（東京ドームグラウンド47 面分）の 広大なキャンパスの中に幼稚

ず社会における AI の重要性を認識するとともに、さらに深く学ぼう

園から大学（文学部・農学部・工学部・経営学部・教育学部・芸術学部・リという意欲を高めます。また、全学部の学生が共通に履修することがベラルアーツ学部・観光学部）、大学院（6 研究科）、研究機関まで揃った総できるユニバーシティ・スタンダード科目として「数理・データサイエ

合学園として、幅広い教育活動を展開しています。
「全人教育」を受け継ぐ

ンス・AI リテラシー」や「データ処理」、「人工知能と社会」などのプログ

文理融合の学びであるESTEAM 教育を推進し、これからの Society5.0 時

ラムに必要な科目を設置し、文系・理系や学部・学科の枠を超えた学際

代のデジタル革新と多様な人々の発想や創造力が社会の課題を解決して的な教育プログラムを提供することで、文理を問わず、数理・データサ

いく時代に対応した社会が求める新たな教育の形を目指しています。

イエンス・AI の素養を身に付けた学生の育成を目指しています。

10

● 北信越■ 福井大学 ■https://www.u-fukui.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

福井大学は、教育学部、医学部、工学部、国際地域学部の 4 学部があ2020 年度より、富山大学・金沢大学・福井大学の 3 大学にて、北陸地り、「格致によりて人と社会の未来を拓く」
を理念とし、学術と文化の区の数理・データサイエンス・AI 教育の推進・普及に取り組み、共同 FD

拠点として、高い倫理観のもと、人々が健やかに暮らせるための科学の開催や関連科目の単位互換の実施等を行ってきました。

と技術に関する世界的水準での教育・研究を推進し、地域、国及び国際本学では「データサイエンス実践基礎力育成プログラム」により社会に貢献し得る人材の育成と、独創的でかつ地域の特色に鑑みた教2022年8月に数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リ育科学研究、先端科学技術研究及び医学研究を行い、専門医療を実践

テラシーレベル）の認定を取得し、全学部の学生が履修できる体制とすることを目的としています。

しています。本プログラムでは、各学生が「数理・データサイエンス入門」または「統計入門」のいずれか 1 科目を習得することにより、プロ

数理・データサイエンス・AI 教育の推進のため、2021 年 7 月にグラムの修了が認定されます。

データ科学・AI 教育研究センターを設置し、学内の教育推進に留ま

現在は各学部の特色に応じた応用基礎レベル教育プログラムの早らず、福井県及び北陸地区の他大学等と連携した推進・普及に取り期実施を目指して検討を進めています。

組んでいます。

■ 福井県立大学 ■https://www.fpu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

福井県立大学は、永平寺・あわら・小浜・かつみの４キャンパスに４

本学では、全学共通教育である一般教育科目において、数理・データ

学部８学科、大学院３研究科７専攻、学術教養センター、地域経済研究

サイエンス・AI の基礎教育を行っているほか、選択科目として、自然言所、恐竜学研究所を擁する総合大学です。県内唯一の公立大学として、

語処理やパターン認識の基礎を学ぶ講義や、Python を使ったプログ

地域の持続可能性を支える大学を目指し、地域で活躍する人材育成のラミングや AI システム演習を行っています。
経済学部では、2023 年度から新たにコース制を導入予定であり、そための実践的な教育や地域の発展につながる研究に力を入れていまのうち「データ利活用コース」
では、統計ソフトの操作や会計情報の読解す。2022 年には創立 30 周年を迎えました。

に留まらず、経済や経営に関する諸課題の原因を探り解決するための発本学では、2016 年度から「オープン・ユニバーシティ」
を掲げ、キャ
ンパスの開放や県民の学び直しの応援を実施しています。また、県

展的応用力の涵養を目指しています。また、文部科学省「数理・データ

民・地域とのつながりを活かして、新学部新学科の開設を進めており、

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）」の認定を目

2020 年度に創造農学科、2022 年度に先端増養殖科学科を開設し、指し、情報教育とデジタル化を推進する教職協働の組織「情報センター

2023 年度には健康生活科学研究科を開設予定です。

（仮称）」を 2023 年度に設置予定であり、準備を進めているところです。

■ 公立諏訪東京理科大学 ■https://www.sus.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は長野県と諏訪地域の自治体および産業界からの要請と協力を受

本学では、課題発見、問題定義、データの収集整理、データ分析、ソけ、2002 年 4 月に学校法人東京理科大学が公私協力方式で設置した大リューションを提案できる人材育成を目的として、
令和2年度より『デー学であり、教育と研究をより一層発展させさらに地域に貢献していくために、

タサイエンス・AI 人材リテラシー教育プログラム』を開始しました。こ2018 年 4 月、諏訪地域 6 市町村（岡谷市、諏訪市、茅野市、下諏訪町、富れは、数理・データサイエンス・AI 分野に関連する所定の授業科目を修

士見町、原村）を設置母体とする公立大学に移行しました。東京理科大学得することにより、プログラム修了者として認定する制度であり、全学とは、公立化後も、姉妹校として教育・研究面での連携を継続しています。

をあげて普及に取り組んでおります。この度、本学のプログラムにつ

工学系に特化した 1 学部 2 学科構成で、「ものづくり」「情報応用技いて文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度

術」を柱とした高度な専門知識とマネジメントの素養を持ち合わせた（リテラシーレベル）」に認定いただきました。今後は、関連する授業“ これからの時代に求められる技術者 ” を育成すること、地域におけ科目の質向上を図るとともに、修了者数の増加のためプログラムに関る先端技術の開発や各種産業の振興に貢献しながら、世界にも羽ばた

わる授業科目の必修化や、応用基礎レベルへの申請も見据えた授業科

く人材を育成することに努めております。

目全体の見直しを行い、より一層の教育効果の向上を目指します。

11

● 北信越■ 国際高等専門学校 ■https://www.ict-kanazawa.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

国際高等専門学校はグローバルイノベーターの育成を目指しています。

本校は Society5.0で活躍できるグローバルイノベータの育成を目指して教育の特色としては、まず、英語教育とSTEM 教育を融合した「English「ICT 数理データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）」を実施しSTEM 教育」が挙げられます。English STEM 教育では、外国人教員と日ています。Society5.0はサイバー空間と現実世界が融合した社会であり、本人教員が協力しながら数学、物理、化学といった一般科目だけでなく、情AI・ロボットが重要な役割を担うと考えられています。
本プログラムでは数理・AI・データサイエンスに関する知識と技術を身に報、ロボティックス等の専門科目も英語を使って授業をおこないます。

付け、そしてまた問題解決型のプロジェクトを実践することで Society5.0に

また本校は、5 年間を通して様々な環境での学びの場を学生に提供しています。1、２年は自然豊かな白山麓にあるキャンパスで全学生が寮生活を対応した社会実装力を涵養するとともに、プロジェクト企画、
ユーザリサーチ、行います。この期間は放課後に外国人教員で構成される「ラーニングメン

アイデア創出のアプローチを学びます。 これらの幅広い知識と技術を身にター」の下で英語による課外授業が行われています。
３年は全学生がニュー付けることで真の社会問題を発見し解決策を提案できる能力を養います。

ジーランドへ留学し専門科目を学んできます。4、5 年は併設校である金

対象は平成３０年度以降の全入学生で、卒業要件に必要な必修科目の

沢工業大学と同じキャンパスで学び、大学生と共に学ぶことができます。

みで構成されているため、卒業時には全学生が本プログラムを修了します。

■ 事業創造大学院大学 ■http://www.jigyo.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、社会人が働きながら「起業」の実現や「MBA取得」を目指す大独立起業や組織内事業創造を担いうる人材およびビジネスのグロー学院です。起業家および後継経営者の育成や、組織内で新しいことにバル化に対応できる起業家等の人材を育成するため、アントレプレ

チャレンジする精神を養うことで、国籍・年齢・職務内容等を問わず、ナーシップの涵養と実践的な能力の育成を目指します。事業創造に必グローバルに活躍し経営の中核を担う人材を育成します。

要な理論、および実践知識を取得するため、基礎科目、応用科目、演習

基本理念は、①独立あるいは組織内で新規事業を創造しうる人材の育成、として体系的、網羅的なカリキュラムで教育しています。応用科目で②地域社会のニーズに応えうる人材の育成、③国際社会に貢献しうる人材のは専門的かつ実践的な 5 分野として、経営戦略分野、財務・金融分野、情育成です。また「アントレデザインNo.1プロフェッショナルスクール」を旗印とし

報・技術分野、
アントレプレナーシップ分野、事業環境分野があります。

て掲げています。「アントレデザイン」とは「アントレプレナーシップ」と「デザイン

数理・データサイエンス・AIに関する教育は、「情報・技術分野」を中心

シンキング」を掛け合わせた造語で「アントレプレナーシップの醸成と具体的なに、基礎段階では ITの基本的な知識を学び、応用科目では、実習も交えた

イノベーション創出に向けたコンセプト創りを含めた戦略的なデザイン思考を

実践的な手法の取り組みを実施しています。本教育により、「数理・データ

併せ持つ、実践的な教育」の人材育成・教育方法論の確立を目指しています。

サイエンス・AI」
を事業戦略に活用できる人材を育成して行く所存です。

■ 長岡大学 ■https://www.nagaokauniv.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

長岡大学は、新潟県中越地方に位置する長岡市にあり、1905 年に創長岡大学では、全学生に文部科学省「数理・データサイエンス・AI

設された斎藤女学館にルーツを持つ学校法人中越学園を母体として、前教育プログラムリテラシーレベル」の教育を行う体制を確立するため、身の長岡短期大学を改組転換することで 2001 年 4 月に開学した私立大2023 年度に「データサイエンス基礎」を選択科目として新規開講し、学です。現在は、経済経営学部経済経営学科の 1 学部 1 学科で約 450

2024年度入学生から適用する新カリキュラムでは必修科目として開講す名の学生が在籍しております。
「幅広い職業人としての人づくりと実学実る計画です。現時点においては、「リテラシーレベル」の認定が未取得の践教育の推進」、「地域社会に貢献し得る人材の育成」
を建学の精神としため、2023 年度の実績により認定に向けた申請を行う予定でおります。

て、地域社会が求める人材を育て、地域に送り出すことが本学の使命でまた、2023 年度に開講する新規科目「データサイエンス基礎」の検あると考え、経済・経営の専門分野を中心に幅広い教養教育と実践的な証結果によっては、本学独自の特色ある効果的な取組となるように学びを重視した教育改革にも積極的に取り組んでおります。
「学生による「リテラシーレベルプラス」での申請も視野に入れております。
今後は、全学生が数理・データサイエンス・AI の素養を身につけるこ

地域活性化プログラム」
は、３、４年次のゼミナール活動として学生グルーとで、地域社会に貢献できる人材を育成していきます。

プが地域の課題に取り組む本学の特徴的な教育プログラムの一つです。

12

● 北信越■ 新潟国際情報大学 ■https://www.nuis.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

環日本海地域の核、新潟という地理的な特色を生かし、周辺諸国お本学では 2023 年度にリテラシーレベルカリキュラムを開始する

よび新潟県の多様な文化・言語を学び、AI/IT の企業経営および社会予定です。経営情報学部では同カリキュラム 2 科目は必修、国際学部

での利活用を目指す教育を実践する大学です。多様な文化的価値観

は選択となっています。併せて同年から経営情報学部では応用基礎と AI/IT スキルで極東地域の共存に貢献できる人材育成を行い、地域

レベルカリキュラムを開始します。このカリキュラムには Google

社会に還元していく。それが新潟国際情報大学の教育方針です。

Colaboratory を利用した多くの深層機械学習ハンズオンを取り入れ

本学は国際理解教育と留学を含む外国語教育が中心となる国ている既存科目が含まれます。さらに、佐渡市や弥彦村等県内自治際学部と、経営と情報の 2 つの切り口から AI 時代に不可欠な経体と協力して青少年のプログラミング出前ワークショップなどデー

営情報教育を行う経営情報学部の 2 学部制です。2018 年、「経営

タサイエンス教育による地域貢献も実施しています。今年度は深層情報学部 経営学科 / 情報システム学科」が新設され 2 学部 3 学科

クラスタリング関連 3 つの科研費により NVIDIA DGX Station A100体制に移行しました。

512GB, 320GB-GPU AI 計算機を導入して共同利用を開始、今後研究教育に寄与することが期待されています。

■ 新潟青陵大学・新潟青陵大学短期大学部 ■https://www.n-seiryo.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

学校法人新潟青陵学園は、明治 33 年、女子のための「実学教育」と女

新潟青陵大学・新潟青陵大学短期大学部では、全学部生にリテラ性の地位向上の啓発活動をしていた帝国婦人協会創設者である下田

シーレベルの数理・データサイエンス・AI 教育を行う体制を整えるた

歌子女史の新潟来訪を機に設立されたことに始まります。下田歌子女め、現在、一般情報処理教育科目の再定義を実施しております。この史の教育思想のもと、地域の人材育成のニーズに応えるべく、「日進の再定義により文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

学理を応用し、勉めて現今の社会に適応すべき実学を教授する」こと

認定制度 ( リテラシーレベル )」の認定を取得することを目指していを建学の精神としております。現在では、新潟市の中心部に大学・大学ます。また文理融合型のカリキュラムを導入することで学生が現実

院、
短期大学、
高等学校、
幼稚園を擁する総合学園に発展しました。
「実

社会に存在する課題に対し、柔軟な発想力と豊かな専門知識をもって学」とは、暮らしを豊かに、そして良くしていくための学問で、具体的に解決に臨めるようになる人材育成を計画中です。本学に学ぶ全てのは「自分だけの専門性を活かす力」と、「変わりゆく社会を生きる力」の学生がデータサイエンスの素養を身につけることで、Society5.0 を

2 つを育むことです。
「揺れ動く社会に適応できる実学」を学び、専門

生き抜くリベラルアーツとしての「社会の現場で必要なスキル」が身性と広い教養を身につけ、自ら学び続ける人材を育成しております。

に付く横断型プログラムとなる予定です。

■ 富山国際大学 ■https://www.tuins.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

富山国際大学は、「共存・共生の精神と知性を磨く教育を基本に、時代の数理・データサイエンス・AI 教育に関して、現代社会学部で「リテラシー

潮流に対応できる健全にして個性豊かな人材を育成して、国際社会及び地

教育プログラム」と「応用基礎プログラム」
を2020 年度から開始し、「リテ域社会の発展に寄与する」
ことを基本理念に掲げて1990年に開学しました。

ラシー教育プログラム」については 2021 年度に子ども育成学部も含めた「国際化」と「情報化」を教育の柱に据え、現代社会学部と子ども育成

全学プログラムとしました。2021 年度末の修了者数は「リテラシー教育

学部で人材育成に取り組んでいます。現代社会学部は、経営情報・観プログラム」
で 165 名、「応用基礎教育プログラム」
で 5 名となっています。

光・環境デザイン・英語国際キャリアの 4 つの専攻を通して、これから文部科学省の認定制度において2022 年に、全学プログラムとしてリテの社会が求める実践力と人間力を養う教育を行っています。子ども

ラシーレベルの認定、現代社会学部として応用基礎レベルの認定をそれ

育成学部は、小学校教育、保育・幼児教育、社会福祉の 3 つの分野の専

ぞれ受けました。応用基礎レベルに関しては、本学が北陸 3 県の私立大学の中で初認定校となりました。数理・データサイエンス・AI に関するグ

門性とその基盤となる人間性を養う教育を行っています。

ローバルな動向を見据えながら、地域の課題を解決しその発展に貢献でSDGs( 持続可能な開発目標 )の推進に力を入れるとともに、キャンパス

きる人材を育成すべく今後も着実に取り組みを進めていきます。

全体をデジタル・AI 技術を使ってスマート化する取り組みも進めています。

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● 北信越■ 金沢学院大学・金沢学院短期大学 ■https://www.kanazawa-gu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、昭和 21 年に設立された金沢女子専門学園を前身とし、昭和本学は現在「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」リテラ

25 年に金沢女子短期大学、昭和 62 年に金沢女子大学として開学しまシーレベルの認定を目指し令和 4 年度末の申請へ向けた準備を進めした。その後、男女共学化を機に金沢学院大学及び金沢学院短期大学ております。これまでも金沢学院大学・金沢学院短期大学では、全学に名称を変更しています。建学の精神「愛と理性」
及び教育理念「創造」

科において数理・データサイエンス・AI 教育に関する科目を設けてきを掲げ、主体的に学び、地域に貢献できる人間形成を教育目標としてました。今回の申請にあたっては、これを基盤とし、各学科の特性をいます。大学は、
令和2年に経済学部、経済情報学部、
令和3年にスポー

生かした教育プログラムの展開と内容のさらなる充実化を計画してツ科学部、栄養学部、令和 4 年に教育学部を開設し、現在は従来の文学おります。また、学生が学業においてデータ・AI を主体的に活用して部、芸術学部と合わせて、7 学部 8 学科体制となっています。短期大いくことが望ましいことから、数理・データサイエンス・AI に関する基学は現代教養学科、食物栄養学科、幼児教育学科の 3 学科体制となっ礎的素養が入学後の早い段階で身に付くように、一年次の必修またはています。また、附属高等学校に加えて、令和 4 年に附属中学校も開それに近い科目を中心としたプログラム構成としております。

校し、「教育の金沢学院」にふさわしい学びの環境が整っています。

■ 北陸大学 ■https://www.hokuriku-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

北陸大学は「自然を愛し、生命を尊び、真理を究める人間の形成」を

2022 年度より北陸大学データサイエンス・AI 教育プログラムを開始し建学の精神とし、健康社会の実現という使命の達成を目指して 1975

ました。プログラムを構成するのは全学部共通の初年次必修科目「情報年に開学しました。薬学部から始まり、現在では経済経営学部（マネリテラシー」と、各学部で開講されている「統計学入門科目」
です。この 2

ジメント学科）、国際コミュニケーション学部（国際コミュニケーショ

科目を合格した学生にはオープンバッジを用いた修了証を授与します。

ン学科、心理社会学科）、医療保健学部（医療技術学科）を加えた 4 学部プログラムでは大量のデータから意味や価値を見いだすデータリ

5 学科体制となっております。今後、2023 年度には医療保健学部理

テラシーの向上を目指し、学生は記述統計、ビジュアル分析を学んだ

学療法学科、2024 年度には経済経営学部経済学科を開設予定です。

のち、統計モデル・機械学習モデルのアルゴリズムを使った分析手法

大学の歴史や伝統を守りながらも地域・社会に更に貢献していくたを学びます。株式会社セールスフォース・ジャパン、Exploratory Inc.

めに、2025 年の創立 50 周年までに学生の成長力 No.1 の教育を実践と連携し、カリキュラム開発や講師派遣、サポート対応でご支援いたする大学となることを目指しています。2021 年には高等教育推進セ

だきました。2024 年度からは対象科目を増やしデータサイエンス・

ンターを設置し、学生主体の教育改革に取り組んでいます。

AI 副専攻とするようプログラムの拡充を検討しております。

■ 北陸学院大学 ■https://www.hokurikugakuin.ac.jp/univ/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

北陸学院大学は 1885（明治 18）年に宣教師のメリー・K・ヘッセルが本学では 2023（令和 5）年度の改組に合わせてデータサイエンス

創設した金沢女学校を源とする総合学園です。1950（昭和 25）年に短の基本について学ぶ「データサイエンス入門」を全学部必修科目とし期大学を開設し、2008（平成 20）年から人間総合学部（4 年制大学）をて配置しています。データサイエンスを学ぶ授業を必修とすることで、開設しました。創設以来 137 年以上にわたりキリスト教学校として地域にSociety5.0 の時代に本学卒業生の誰もがデータ活用時代に取り残されおける人格教育を担ってきました。「Realize Your Mission」―あなたのない知識と活用力を身につけられようにしていきたいと計画しています。

使命を実現しよう―をスクールモットーとして一人一人が自分の人生を歩

データサイエンスの学びを通して、様々な情報に触れ正しく扱うことがむことができるような教育を行っています。そして2023（令和 5）年より教求められる時代を生きる社会人を育成していきます。手始めに情報通信機器の活用方法や、データ活用が必要となる現代社会において正し

育学部・社会学部・健康科学部の 3 学部 4 学科体制に移行します。

いデータの取り扱い方をする情報リテラシーについて学び、その後の専大学は金沢市南東部に位置し、自然豊かな環境の中で専門の学びを深めています。人口 10 万人当たりの高等教育機関数全国 1 位の石川門的な学びにおけるデータ活用の足がかりとします。情報発信におけ県において、
小規模ながら歴史と伝統ある教育研究を続けています。

るモラル・ルールを学ぶことで、
よき社会人育成につなげていきます。

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● 北信越■ 清泉女学院大学・清泉女学院短期大学 ■https://www.seisen-jc.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

清泉女学院大学・清泉女学院短期大学の設立法人である学校法人

本学のデータサイエンス教育は、清泉 AIリテラシー講座として 2022

清泉女学院は、1951 年 1 月に認可された。世界 25カ国に広がる聖心

年度から実施している。清泉 AIリテラシー講座とは、本学と放送大

侍女修道会のカトリック教育の理念を長野県の高等教育に実現すること学が連携して実施するオンデマンド型講座である。本学では、放送大を目指し、1981年4月に短期大学、2003年4月に大学が開学した。また、学の数理・データサイエンス・AI 講座をオンデマンド型教材として活用

学校法人の母体である聖心侍女修道会は、1877 年に聖女ラファエラ・

し、文系ならではの教育プログラムを開発した。該当科目は、共通教

マリア（1850 ～ 1925）
によってスペインに創立され、以後ヨーロッパはも育の「データサイエンスとAI」となっている。対面授業とオンデマンドとより、南北アメリカ、アフリカ、アジア各地に広がり、現在も世界各地で女型教材を併用しながら、自宅等でオンデマンド型教材を視聴し、小レ子教育に献身している。現在の姉妹校は、日本国内に小学校、中学高等

ポートや小テストを実施している。その後、オンライン又は対面で授業

学校、インターナショナル学園などの数校と清泉女子大学（東京都品川

内容を補足し、レポート提出、データ分析を行うことにより、単位取得区）がある。データサイエンス教育については、2022 年度から情報シスが可能な科目である。今後は、オンデマンド型教材の開発・探索を行テム委員会（AIリテラシー教育部会）が中心となって進められている。

い、より文系学生にマッチした講座へと発展させたいと考えている。

■ 富山短期大学 ■https://www.toyama-c.ac.jp/
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取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は 4 学科 ( 食物栄養学科、幼児教育学科、経営情報学科、健康福

2021年度後期から｢数理･データサイエンス･AI教育プログラム｣(以祉学科 )、1 専攻 ( 専攻科食物栄養専攻 ) を有する総合短期大学です。

下 MDASHと表記 ) を意識して各学科でカリキュラムの見直しを始め、

1963 年に富山県内で初めての私立高等教育機関として開学、2000

MDASH のリテラシーレベルを習 得させるべく2023 年 度から 1 年 次
前期に全学科で教養必修科目として ｢人間と情報｣ ( 講義 2 単位 ) を

年に男女共学となり｢富山短期大学｣と名称を変更いたしました。
本学では教育基本法及び学校教育法の精神をもとに深く専門の学芸

オンラインで開講することになりました。それは MDASHリテラシーレを教授研究し、職業又は実生活に必要な能力の向上をはかるとともにベルのモデルカリキュラムで必須とされている ｢導入｣ ｢基礎｣ ｢心得｣高い知性と広い教養と健全にして豊かな個性をもった地域社会の発展に加え、｢選択｣の内容となっている｢時系列データの解析｣や｢テキストに貢献する人材の育成を目的としています。建学の精神を受け継ぎ職解析｣なども学び、短大で可能な MDASHリテラシーレベルの向上を目

業生活 ･ 実生活に必要な能力の向上をはかり、｢知性、教養、豊かな個

指し、四年制大学への編入学を考える学生への教育にも対応します。
2023 年度から MDASH への取り組みを始めて、社会のデジタル化性をもった人材｣ の育成を目指しています。少子高齢 ･ICT 社会に求めへ対応可能な人材の育成を目指します。

られる担い手の養成をとおして、地域に貢献することを目指しています。

■ 仁愛女子短期大学 ■https://www.jin-ai.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、仏教経典から択ばれた「仁愛兼済」
を建学の精神とし、120

本学は 2020 年度入学生より教養教育の一環で数理・データサイエ

年の歴史を有する仁愛学園によって 1965 年に女子の高等教育機関とンス・ＡＩ教育プログラムを始動しました。このプログラムは、必修して設置され、その教育理念を「建学の精神に基づく豊かな人間性と科目「情報メディア入門」と選択科目「データサイエンス入門」で構成

幅広い教養、専門分野の確かな知識と技術を身につけ、地域社会に貢されます。Society5.0 など現代社会で起きている変化、データ・ＡＩ

献できる女性の育成」
としています。

利活用の最新動向、データ・ＡＩ利活用のための技術や留意事項を学んだ上、福井県の実データを用いて、「データを読む、説明する、扱う」

現在は、生活科学学科及び幼児教育学科の２学科で構成され、「仁ことを身につける内容となっています。

愛」の語に示されている「いのちのつながり」の素晴らしさへの認識を深めるとともに、より専門的かつ実践的な学修に努め、「兼済（兼ねて

現在、各学科専攻の専門性に合わせたプログラムにアップデートす済う）」を社会に貢献できる人材として成長をしてほしいという願い

るため、学科横断型のワーキンググループで「データサイエンス入門」のもとで、それぞれの分野における教育・研究に取り組み、「豊かな心」の必修化について議論し、地元に根ざした女子短期大学らしいデータと「実践力」
で地域の生活と社会を支える人材の輩出に努めています。

サイエンス教育を目指しています。

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● 東海 ● 近畿

■ 中京学院大学 ■https://www.chukyogakuin-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

中京学院大学は 1966 年に中京短期大学を開学した後、1993 年

本学では 2022 年度より、全学部において「数理・データサイエンス・AI

中京学院大学経営学部を設置しました。さらに 2010 年には看護

教育リテラシーレベル教育プログラム」の申請に向けた教育プログラムの構学部を設置し、2017 年短期大学を短期大学部に変更し、3 学部 4

築を行いました。経営学部では1年次必修科目である「情報処理概論B」、学科を有する現在の姿になりました。また本学は岐阜県中津川市

看護学部では2年次必修科目である「統計分析法」、短期大学部（保育科・と瑞浪市のそれぞれにキャンパスを構えている東濃地域唯一の大

健康栄養学科）では 1 年次必修科目である「情報処理法」の中でモデルカ学でもあります。

リキュラム(リテラシーレベル )を参考とした講義の導入を始めています。また現在、学部学科の特色を生かしたカリキュラムの検討を行っています。

建学の精神「学術とスポーツの真剣味の殿堂たれ」を掲げ、創立以来、理念を具現化する教育に邁進しています。学術面では小規模私立

今後は本学のビジョン「地域における知の拠点の実現」（東濃まるごと大学という特性を活かし、少人数制を意識したきめ細かな指導を行っキャンパスの実現）の下、地域の自治体等の協定に基づいた実データをています。またスポーツ面ではインカレに出場する運動部を多数有

活用し、その分析結果を地域に還元できる人材育成に取り組んでまいりましており、全国から学生が集まっています。

す。そのために数理・データサイエンス・AI 教育をさらに推進していきます。

■ 南山大学 ■https://www.nanzan-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

南山大学は、カトリックの修道会である神言会が設立母体となり1949

本学でデータサイエンス教育を担う理工学部データサイエンス学科は、

年に設立され、以来 70 年を経た今日では、中部地区を含む西日本で唯2021 年に発足しました。データサイエンス学科では、数学と情報科学の一のカトリック総合大学として8 学部 18 学科、6 研究科を擁する総合

基礎の上に数理技術からなるデータサイエンスを修め、ビッグデータの分

大学へと発展しています。「キリスト教世界観に基づく学校教育を行う」

析と機械学習などを活用して、環境・交通などの社会の問題から生産・物をその建学の理念とし、「人間の尊厳のために」（ラテン語で Hominis

流など組織の活動の効率化にかかわる問題など、多様な組織体においDignitati）という教育モットーを掲げています。2007 年に「南山大学グラて問題の発見から解決までの過程を支援できる人材を育成しています。

ンドデザイン」
を策定し、「人種、障がい、宗教、文化、性別など、様々な違い

また、経営学部経営学科では、高度情報化社会におけるビジネスを認識し、多様性を前提とした人間の尊厳、他者の尊厳を大切にし、人々シーンに対応する「情報の読み書き能力」を身につけることを重視。

が共生・協働することで、新たな価値の創造に貢献する」をビジョンとし、データ解析能力・会計処理と統計モデルを用いた情報処理技術を学び「個の力を、世界の力に。
」というキーフレーズを掲げています。このビジョながら、広い視野から様々な社会現象を分析することによって経営にンを実現するために、
教育・研究活動の一層の充実に取り組んでいきます。

関わる問題を発見し、その解決策を考える教育を行っています。

■ 三重大学 ■https://www.mie-u.ac.jp
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

三重大学は、人文、教育、医、工、および生物資源学部の 5 学部と、地本学では、情報リテラシーとデータリテラシーの基礎を学ぶデータサイ域イノベーション学研究科を加えた６大学院により構成され、医学部

エンスⅠ（全学共通必修、ただし、用いるツールやデータは各学部で異付属病院を含めすべてが一つのキャンパスに集まった総合大学です。

なる）と、データサイエンスの基礎を学ぶデータサイエンスⅡ（各学部目

伊勢湾の海、鈴鹿山脈・布引山地の樹々の緑、白い雲が浮かぶ大空に囲的別必修、令和４年度より開講）の 2 科目4 単位を履修することで数理・まれた美しい地域に根差し、世界に誇れる独自性豊かな教育・研究のデータサイエンス・AI 教育プログラム認定制度 (リテラシーレベル ) に対成果を生み出すことを目標にしています。伝統と自然を重んじつつ、応しています。令和５年度以降、これらにつづくデータサイエンスⅢ（選急速に変化する時代のニーズや社会課題を見据え、「地域共創大学」を択科目）をはじめいくつかの科目新設を計画中です。プログラムの実施

目指しています。教育・研究・診療を通じて、地域とともに社会課題ににあたり、全学の情報に係る教育及び研究の推進と情報資源の管理に取り組み、地域の幸せに貢献し、そして地域から世界の未来をひらく

取り組む情報教育・研究機構の中にデータサイエンス教育センターを設知の拠点となること。それが本学の考える地域共創大学です。

け、授業担当教員との間には情報教育専門委員会を設置するなど、情報教育の現場と組織運営の隔たりを無くす工夫をしています。

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● 近畿

■ 京都工芸繊維大学 ■https://www.kit.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

京 都 工 芸 繊 維 大 学は、百 二 十 有 余 年 前 、京 都 高 等 工 藝 学 校 及

京都工芸繊維大学では、教育課程の企画・立案・実施を担う総合教育

び 京 都 蚕 業 講 習 所に端を発し、日本 文 化の源である京 都の風 土のセンターにおいて、令和３年度に数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラ

中で培われた〈 知と美と技 〉を探 求する独自の学 風を築きあげ、 学

ム検討ワーキンググループを設置し、リテラシーレベルの科目の開設等の検討を行い、令和４年度から学部生を対象とした教育プログラムとして始動

問 、芸 術 、文 化 、産 業に貢 献する幾 多の人 材を輩 出してきました。

させました。

本学は、学部に６課程、大学院に博士前期課程１４専攻及び博士後期課
程８専攻を有し、応用生物学、物質・材料科学、電子電気工学、機械工学、

具体的な教育プログラムとしては、１年次に工芸科学基礎（全学共通科

情報工学・人間科学、
繊維科学、
建築・デザイン学から基盤科学までの幅広目）
１単位を履修し、所属課程で開講するデータリテラシー科目を２単位以

い分野において、多元的な社会実装を目指した教育研究を行っています。

上修得することで、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活本学では、理工学の専門的知識・技能を身に付け、リーダーシップを発用する基礎的な能力を身に付けさせる内容となっています。令和４年度の揮し、グローバルな社会産業課題に対するさまざまなプロジェクトを成功に

教育実績を踏まえて、令和５年度に文部科学省の数理・データサイエンス・

導くことができる高度専門技術者（テック・リーダー）を育成します。

ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）へ申請する予定です。

■ 皇學館大学 ■http://www.kogakkan-u.ac.jp
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

三重県伊勢市にある皇學館大学は、明治 15（1882）
年、神宮の学問

本学では、令和 4（2022）年度よりリテラシーレベルの数理・デー所である林崎文庫に開設された「皇學館」
を直接の起源とし、伊勢の神

タサイエンス・AI 教育プログラムを開始しました。令和 5（2023）

宮における長い神道研究の伝統を継承しています。昭和 37（1962）

年度カリキュラムで新設する「データサイエンス入門」を 1 年生必修

年に新制大学として再興し、令和 4（2022）年に創立 140 周年、再興

科目とし、リテラシーレベルの数理・データサイエンス教育を強固

60 周年の佳節を迎えました。明治 33（1900）年に神宮祭主の賀陽宮にします。また、全学共通科目に数理・データサイエンス科目（前出邦憲王からいただいた令旨には『わが国の歴史に根差した道義と学問の「データサイエンス入門」および「数学基礎」、「プログラム・アルゴとを学び、実際の社会の中で実践して、文明の発展に貢献する』というリズム基礎」、「データサイエンス・データエンジニアリング基礎」、ことが記されていて、本学の建学の精神としています。

「AI 基礎」の 5 科目）を配置し、各学部データサイエンス志向専門科
目と連動させることによって、各学部の専門性を活かした応用基礎

現在は文学部、教育学部、
現代日本社会学部の3学部体制と、文学研究レベルの数理・データサイエンス・AI 教育プログラムとします。

科、教育学研究科の2 研究科体制をとっています。
「温故知新」を実践する大学として、
数理・データサイエンス・AI 教育プログラムに臨みます。

■ 同志社女子大学 ■https://www.dwc.doshisha.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

同志社女子大学は 1876 年「女子塾」の開校にはじまり、140 年を超本学ではSociey5.0時代の到来を見据えて、デジタル社会の「読み・書き・える歴史を歩んできました。
「社会の発展には、女子教育を盛んにすそろばん」である「数理・データサイエンス・AI」を学ぶ科目として「データサイることが不可欠である」と考えていた、同志社の創立者・新島 襄の志エンス基礎」を2022 年度より共通学芸科目区分に遠隔授業（オンデマンドを受け継ぎ、「ゆたかな世界づくりに寄与する女性」の育成に努めてま型）の形態で開設。当該科目は全学科の 1 年次生を対象とし、1100 名をいりました。

超える学生が受講しています。また 2024 年度に向けては、全学的なカリキュ

品格と良心をもち、自らの輝きで社会をより良く照らしていけるように、

ラム改正を行い、「データサイエンス・ＡＩ」科目区分を新設し、卒業要件として創立以来、「キリスト教主義」「国際主義」「リベラル・アーツ」の３つを教

選択必修 2 単位を設定する予定です。さらには、「同志社女子大学データサ

育理念とし、
その実現に向けた教育研究活動を実践しており、現在では、

イエンス・ＡＩ教育プログラム（DWCLA-Educational Program for AI and京田辺、今出川の２キャンパスに学芸学部、現代社会学部、薬学部、看Data science as Liberal Arts 通称：DWCLA -ＡＤa）を構築し、必要条件

護学部、表象文化学部、生活科学部の６学部１１学科１専攻科 5 研究科を満たした場合は、修了証を発行するなど、教育理念の「リベラル・アーツ」
をを擁する女子総合大学へ発展し、約 6100 名の学生が学んでいます。

礎とした、
データサイエンス・ＡＩ教育プログラムの展開を検討しています。

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● 近畿 ● 中国 ● 四国

■ 大阪キリスト教短期大学 ■https://www.occ.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は開学 70 年を迎える保育者の養成校です。保育業界が人材

文部科学省「DX 等成長分野を中心とした就職・転職支援のためのリ不足に苦しむ中、従来通り保育者を養成することに加え、保育業界へ

カレント教育推進事業」にて、本学が提案した「保育 DX 人材養成プロのテクノロジーの導入を進められる人材の輩出や同分野への研究のグラム」が採択されました。本事業にて、現役保育士・幼稚園教諭を対必要性を感じ、2023 年 4 月より、幼児教育学科内に幼児教育・保育×

象とした数理・DS・AI 教育を一部開始しました。
2023 年 4 月開設の教育テックコースでは、保育者を目指す方は、他

ICT を推進する「教育テックコース」
を新設します。
また、現役学生への教育だけでなく、社会人を対象とした教育テッ

分野と比較して数理・DS・AI 教育の受講に後ろ向きな傾向が見受けら

クの学び直しプログラムや、データを活用した研究活動を推進するたれるため、そういった方でも取り組みたいと思えるプログラムづくり

めの組織として、2022 年 4 月に産官学連携推進センターを設置してを行っています。
こうした取り組みを通じて、過去の経験則が重視されている保育業います。

界を、データを取得し検証されたエビデンスベースの業界に変えていきたいと考えています。

■ 山口大学 ■https://www.yamaguchi-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

山口大学は、1815 年に長州藩士の上田鳳陽によって創設された本学では、平成 30 年度から1 年次の全学生を対象にリテラシーレベ

私塾山口講堂を起源とし、創基 200 年を超える国立大学です。人文、ルのデータサイエンス教育を行っており、令和３年度に文部科学省より数

教育、経済、理、医、工、農、共同獣医、国際総合科学の 9 学部 8 研究科を

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）に認定されて擁する基幹総合大学であり、3 キャンパスから成ります。
「発見し・います。また、2 年次以降の専門課程では、それぞれの専攻分野に合わ

はぐくみ・かたちにする 知の広場」の創造、「共同・共育・共有精神の涵せたデータサイエンス教育を実施しており、令和４年度に工学部が実施し養」、「公正・平等・友愛の尊重」の 3 つを基本理念に掲げ、多分野で活躍ている応用基礎レベルの教育プログラムが文部科学省より数理・データする人材を輩出してきました。絶えず変化し進化する社会の要請にサイエンス・AI 教育プログラム（応用基礎レベル）に認定されています。

応え、現在、全学的にデータサイエンス教育や英語教育に力を入れてデータサイエンス教育の学内展開と学外との研究連携を推進するいます。また、主体的に学ぶ課題解決型学習を広く取り入れるととため、令和 2 年に情報・データ科学教育センターを設置し、地域のもに、文理融合・分野横断的な幅広い教養を持つ人材育成を目指し、企業や教育機関、自治体等と連携した教育と研究のためのオープン

STEAM 教育を実践しています。

イノベーションのプラットフォームを目指してまいります。

■ 鳴門教育大学 ■https://www.naruto-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学では、2021 年度よりリテラシーレベルの数理・DS・AI 教育

教員には、教育者としての使命感と人間愛に支えられた豊かな教プログラムとして「基礎情報教育」を実施しています。

養、教育の理念と方法及び人間性に対する多面的な深い理解、並び従来実施されてきた情報リテラシーに関する内容を活かしつつ、に教科・領域に関する専門的学力、優れた教育技術など、専門職とし数理・DS・AI 教育プログラムのモデルカリキュラムを参考にして、ての高度の資質能力が強く求められています。
本学は、このような社会的要請に基づき、主として現職教員に高データ駆動プロセス、AI の基礎的知識、データ分析の基礎、学生自度の研究・研鑽の機会を確保する大学院と、初等教育教員及び中学

身が考えた課題を用いたデータ分析実習等、幅広い内容を授業に追校教員の養成を行う学部をもち、学校教育に関する理論的、実践的加しました。また、数理科学、教育工学、情報工学、情報教育を専門

な教育研究を進める「教員のための大学」及び学校教育の推進に寄とする複数の教員が、それぞれの専門的知見を基に協働し、授業を与する「開かれた大学」として昭和 56 年 10 月 1 日に創設された新し実施しています。数理・DS・AI に関する基礎的な知識・技能を身にい構想の国立大学です。

つけ、教育データを効果的に利活用できる教員の育成にこれからも取り組んでいきます。

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● 四国

● 九州・沖縄■ 高松大学 ■https://www.takamatsu-u.ac.jp
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、昭和 44 年に高松短期大学を開学し平成 8 年には高松大学

本学では、Soceity5.0 社会の到来に対応するため、令和 2 年度よを開設し平成 12 年には高松大学大学院研究科を設置、現在は、大学

りSoceity5.0 推進ワーキンググループを置き、その人材を育成を行うたに経営学部・発達科学部、大学院経営学研究科、短期大学に保育学科

めの、ハードウェア・ソフトウェア等の ICT 環境整備やＤＸへの対応や数と秘書科を有し、ビジネスと教育保育で活躍できる人材育成を中心に地理・データサイエンス・AI 活用人材のためのカリキュラムの推進を行って域で貢献する大学づくりを行っています。特に、開学以来、「対話にみちいます。令和 4 年度からは全学共通科目にデータサイエンス科目群をみちた人間教育」
を実践するため、研究室を基盤とした少人数できめ細置き、数理・データサイエンス・AI 教育プログラムが始まりました。1 年

かな人間教育を行っています。加えて、昭和 50 年代後半より、OA 化や前期の「数理・データサイエンスと未来」（大学必修科目）
では、
「データ

ネットワーク化に即応できる人材育成を全学的に推進するため、汎用機

サイエンスや AI がなぜ必要なのか」、「実社会でどのように利活用されやワークステーション、ネットワーク等時代に即応した情報環境整備を行ているのか」、「その仕組みはどうなっているのか」などを、実例を入れなうとともに、プログラミングやデータベースなど学べる授業システムの開発

がら学習を行っています。今後は、短期大学・大学・大学院の各教育課をはじめ現在は、遠隔授業も含めた総合的な学習を行っています。

程の特徴を生かしたカリキュラムの充実を行いたいと考えています。

■ 沖縄県立看護大学 ■https://www.okinawa-nurs.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

沖縄県立看護大学の開学は 1999 年 4 月で、看護教育の場が大学へ

この度コンソーシアムに加わらせていただくことになりました。よろしく移行し始めた比較的早い時期に設置されました。2022 年 4 月には公お願い申し上げます。社会活動全体の中で数理・データサイエンス（DS）

立大学法人となっております。

の重要性が増すなか、弊学におきましても数理 DS 教育を強化していく

弊学は看護学部（定員１学年 80 人、全 320 人）、大学院博士前期・後必要があり、令和４年度に初めて情報科学の専任教員のポストを設置

期課程ならびに別科助産専攻からなる小さな単科大学ですが、沖縄でし、情報工学を専門とする教員を採用しております。弊学での取り組み

活躍する人材の育成のために尽力しております。沖縄は 39 の有人離はやっと始まったばかりで、差し当たっては以下の作業を行う予定です。

島を有しておりますことから、離島・過疎地域で活動できる人材の育● 令和７年度開講に向けて学部での数理DSの必修科目を準備します。

成やそれらの地域のお役に立てるリカレント教育などの取り組みに、● 大学院での関連科目の内容の点検と改善を行います。

特に意識的に取り組んでおります。また、離島の病院で勤務しながら作業を進めていく中で「看護師・保健師・助産師・研究者のために必要大学院の授業が受けられるよう、遠隔受講システムは開学後早期に構な数理DS 教育とは何か」を考えることがやはり重要でありますから、今築されました。

後このテーマについて探求を続けて参りたいと考えております。

■ 純真学園大学 ■https://www.junshin-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

純真学園大学は、保健医療学部に「看護学科」「 放射線技術科学科」

本学では、近年の AI の進歩・発展を見据え、情報リテラシー関連科目「検査科学科」「医療工学科」の 4 学科、保健医療学研究科には「看を設定し、ICT を根幹とするe-ラーニングを活用した教育支援ツール

護学専攻」「保健衛生学専攻」の修士課程を有し、学園訓である「気により、資格取得のサポートに取り組んでいます。カリキュラムでは、1品」「知性」「奉仕」を体現しうる人材の育成に取り組んでおります。純

年次前期に 4 学科共通科目として、情報セキュリティ、情報モラル等を学

真学園大学の教育の特色は専門性の追求と複眼的な視点の涵養にあぶ「情報科学入門」、データ処理、人工知能の概要等を学ぶ「情報科学ります。職種の枠を超えたインタープロフェッショナル（多職種連携）教基礎」を配置し、数理・DS・AI 教育の科目群としています。また、1 年

育や一流に触れ社会人基礎力を育む自校教育「純真学」など 4 学科横次後期の「情報科学応用」においてプログラミング教育を実施し、2 年

断カリキュラムの運用、医療のタスクシフト/ シェアを見据えたシミュレー

次前期の「人工知能学」では人工知能学の基礎を学び、IT 技術の医ション教育を積極的に展開しています。また、児童・生徒を対象としたイ

療と工業への応用についての理解を図ります。さらに「人工知能学」のベント、本学の学生・教職員が主催する健康フェスティバルの開催を通

受講者は、日本ディープラーニング協会が実施するG検定に挑戦します。

じて、地域の健康の維持・向上に寄与する大学として努めています。

今後 ICT 技術を用いて医療に貢献できる人材育成を目指していきます。

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● 九州・沖縄■ 中村学園大学 ■https://www.nakamura-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、学園祖中村ハル先生が 1954 年に設立された福岡高等栄養

現在、本学では、全学体制で、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへ学校を出発点として発展し、現在、短期大学部（食物栄養学科・キャリの関心を高め、基礎的な能力を育成することを目標として取り組んで

ア開発学科・幼児保育学科：収容定員 780 名）、大学（栄養科学部・教育います。2022 年度から教養科目として「データサイエンス入門」を開

学部・流通科学部：収容定員 3,080 名）、大学院（栄養科学研究科、教育

講して、2023 年度は、2022 年度の内容の見直しと、当面選択科目で学研究科、流通科学研究科）を有しています。

あるものの多くの学生が受講できるように、開講数の増加を予定しています。コンソーシアムに参加して、他大学との交流を深め、学生及開学以来、人間教育、社会性教育、教養教育、専門教育を有機的に連び教職員の情報活用能力の向上を図りたいと考えております。

携させ、「学生一人ひとりを大切にする」
教育に努めており、短大約 3.8
万名、大学約 2.1 万名を超える建学の精神に培われた卒業生は、管理

今後は、数理・データサイエンス・AI の教育プログラム認定を目指し

栄養士・栄養士、小学校・幼稚園教諭、保育士、公務員、会社員等としてて、中期的な計画になりますが、本学の学部・学科の特色を活かした数社会に貢献しています。

理・データサイエンス・AI 教育を実施していく所存です。

■ 鹿児島国際大学 ■https://www.iuk.ac.jp
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、1932 年に九州の私学として初めて設立された経済・商業

本学では、2023 年度から、個々の学生の志望、関心、学びのスタイ系の高等教育機関である鹿児島高等商業学校を前身とし、3 学部 6

ルに応じて、学部・学科の垣根を越えて多様な学びを提供し、広い視学科、3 大学院研究科、そして学生数 2,907 名（2022 年 5 月 1 日現在）

野と実践力を有する人材を養成することを目的に、5 つの「学部横断を有する南九州随一の人文系総合大学です。建学の精神である「東プログラム」を設置します。その中のひとつとして、データサイエンス・

西文化の融合」と「地域社会への貢献」のもと、「国際的視野でものをAI への関心を高め、それらを適切に理解し、活用する能力を育成する

考え、地域社会に貢献する人材」および「地域に暮らす人々の生活をことを目的とした「データサイエンス・AIプログラム」を設けます。本プ

生涯支え続けるための人材」の育成を基本理念に掲げ、創立以来 90

ログラムでは、数理・データサイエンス・AI に関する知識と技術を総合

年の間に 6 万人以上の優秀な人材を育て、地元鹿児島、全国、さらには的に修得することを目指します。特に中心科目「データサイエンス・AI

世界へ送り出してきました。さらに、2023 年 4 月には、看護学部を入門」では、データサイエンス・AI を活用し、適切なアルゴリズムを用い新設し、九州の私立大学では唯一の保健師・看護師教育を一体化したて科学的手法に基づいたデータ分析を学びます。こうした学びを通じ、教育課程を開設します。

思考力の涵養、論理的な分析能力・課題解決能力の養成を図ります。

■ サイバー大学 ■https://www.cyber-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

サイバー大学は、2007 年 4月に開学した完全オンラインの大学です。

サイバー大学では、全国に在住する年齢・職業・性別等の多様な学生

学生は、通学を一切必要とせず、卒業要件単位のすべてをインターネッ

が、「いつでも」「どこでも」受講を進められるように、クラウド型学習管理ト経由の「高度メディア授業」
で履修し、学士号（IT 総合学）
を取得する

システム
「Cloud Campus」
を学内で開発し、自ら運用しています。数理・ことができます。学生数は、2022 年 5 月時点で 4,343 人となりました。

DS・AI の教育プログラムについても、すべてオンラインで実施しており、IT 総合学部では、「高度 IT 人材」の育成を教育目標に掲げており、学

データエンジニアリング手法を学修するためのプログラミング系の科目

士課程のカリキュラムの中に、コンソーシアムが策定したモデルカリキュ

では、クラウドベースの統合開発環境 (IDE)を提供し、教員および TA が、ラムに対応する「AIリテラシーレベル」と「AI 応用基礎レベル」の教育プ

個々の学生に対してインタラクティブな遠隔指導を行っています。また、

ログラムを 2017 年度より開設し、全国各地に在住するすべての学生に

IT 通信事業を営む企業が創設した株式会社立の大学として、長年企業

対し、当該分野の教育を実施しています。また、これら2 つの教育プロや教育研究以外の分野で専門性の高いキャリアを積んできた「実務家グラムは、文部科学省の認定制度へ申請し、2021 年 7 月にリテラシー

教員」を積極的に採用していることも特色の一つです。授業内外を問わレベルの認定、2022 年 8 月に応用基礎レベルの認定を受けています。

ず、皆様と協力・連携した取組ができることを期待しています。

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Information

統計検定 ® データサイエンス発展（CBT）」を活用した
アセスメントの結果概要「データサイエンス教育に関するスキルセット及び学修目標 第 1 次報告」（2019 年 11 月）で示した初級から中級レベルの教育に関する学修状況の把握の一環として、第 1 次報告に準拠した「統計検定 ® データサイエンス発展 (CBT)」を活用したアセスメントをカリキュラム分科会で企画し、文部科学省「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」事業の支援で受験料全額補助の上、コンソーシアム全体で実施いたしました。
滋賀大（69名）、筑波大（46名）、神戸大（38名）、東京大（38名）、横浜市立大（37名）、新潟大（28名）、東北大（24 名）、千葉大（22 名）をはじめとする、全国の国公立大学 27 校、私立大学 18 校、高専 4 校から合計 593 名（女性比率 72.7%）の受験があり、うち 265 名が合格しました。

統計検定データサイエンス発展（CBT）
内
容
出題形式
問題数
試験時間
合格水準

数理、情報、統計、倫理・AI に関する大学教養レベルの内容
多肢選択問題、数値入力問題
30 問程度
60 分
100 点満点で 60 点以上

平均

57.5

0-9 点

0

180

標準誤差

0.60

10-19 点

1

160

中央値

57

20-29 点

17

最頻値

54

30-39 点

57

標準偏差

14.6

40-49 点83

80

50-59 点

170

尖度

-0.26

60

60-69 点

137

40

歪度

0.10

70-79 点

91

20

最高得点

100

80-89 点

29

0

最低得点

18

90-100 点

8

140
120
100

9点

0-

9点

-1

10

9点

-2

20

9点

-3

30

9点

-4

40

9点

-5

50

9点

-6

60

9点

-7

70

点

9点

-8

80

00

-1

90

また、「データサイエンス教育に関するスキルセット及び学修目標 第 2 次報告」に準拠する「統計検定 ® データサイエンスエキスパート（CBT）」が２０２３年３月に試験配信予定になっています。

編集委員

内田誠一（九州大学）、河合玲一郎（東京大学）

発行元

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム事務局
東京大学 数理・情報教育研究センター〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
E-mail: cerist@mi.u-tokyo.ac.jp http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/