『データサイエンス入門』全学必修化
創価大学データサイエンス教育ワークショップ

2021年10月29日(金)学士課程教育機構
服部南見

本日の目標と予定• メインメッセージ• 反転授業形態で、文系学生でも学びの深い科目を目指す• 念頭にある問い• 文系私立大学での「データサイエンス入門」全学必修化にはどのような課題があるか？
• それらの課題を、どのように克服していくのか？

1. 『データサイエンス入門』
2. 毎週の反転授業スタイル
3. 対面セッションで何をしているか
4. まとめ：利点と課題

Minami Hattori ＠ Soka University

『データサイエンス入門』一年次必修（2022年度より）• 目的：文理融合人材の輩出• 内容：AIと社会、データリテラシー、AI・データ倫理• 『リテラシーレベル』モデルカリキュラム準拠• 授業形態：反転授業• オンデマンド学習（講義動画＋記述問題） ＋ 対面セッション（演習＋協同学習）
Minami Hattori ＠ Soka University

学習到達目標 learning outcomes
現実認識力
1 認識１ データ・AIが現代社会にどのような影響を与えているかを認識し、説明できる
2 認識２ データ・AIに関する倫理的・法的・文化的な観点について認識し、説明できる
3 算出
目的に応じ、適切な記述統計量を選択・算出し、説明できる
4 解釈
不適切に作成された数字やグラフに惑わされずに、適切に解釈できる
問題発見力
5 発見
データの特徴を把握し、解決すべき問題を発見し、定義できる
6 ExcelExcelを使ってデータの整理・分析・可視化をすることができる
価値創造力
7 執筆
データから得た知見をまとめ、図表を含むレポートを執筆することができる
8 主張
倫理的な議論において、多様な考えを相対化し、自分の主張を位置付けることができる
9 協働
他者の学習に資する形で、協働学習を行うことができる
Minami Hattori ＠ Soka University

反転授業には二つある• 完全習得学習型 mastery learning

事前学習演習• 高次能力学習型

事前学習

協同学習

• 事前学習：講義動画 or 読了課題

• 事前学習：講義動画 or 読了課題

• 授業中活動の例• 演習問題を解く• わからないところを質問・議論する• 他、理解を完全にするための活動• 授業中学習の例• チーム基盤型学習• 問題基盤型学習• Excelデータ分析演習など

出典：森朋子（2015）反転授業．松下佳代， 京都大学高等教育研究開発推進センター（編著） ディープ・アクティブ
ラーニング，勁草書房，東京―知識理解と連動したアクテ ィブラーニングのための授業枠組み―，pp. 52-57

Minami Hattori ＠ Soka University毎週の反転授業
６．グループ学習
５．授業後

１．講義ビデオ

アンケート（オンデマンド）
オフィスアワー
週5回

２．読了課題

４．対面セッション

３．オンライン＋ 練習問題

クイズ
Minami Hattori ＠ Soka University１．講義動画＋

２．読了課題 ＋ 練習問題
• 講義動画は30～45分程度/週• 読了課題は参考書などから• 練習問題はグループ学習向け• やる気のある学生向け• 発展教材も掲載

Minami Hattori ＠ Soka University

３．オンライン記述クイズ• 毎週、3問ほどの記述問題を提出する• 講義動画、読了課題に関連• 自分の意見、もしくは調べごとを要する• Google Forms• 目的• 講義動画を再視聴させる• グループ学習の推奨• 「答えは一つでない」に慣れる• 対面での協同学習の深化

Minami Hattori ＠ Soka University

４．対面セッション

Minami Hattori ＠ Soka University

５．アンケート＋６．勉強グループ• 毎週の授業後アンケート• 教員がコメント• 学んだこと・学び方の振り返りを促す• 記述アンケート ＋ 定量アンケート• 学生3~4名の勉強グループを結成• 任意参加：6割ほど参加• 第1週にグルーピング（ランダム編成）• 週一回のZoom勉強会を行う• 満足度は高め• 目的• 問題早期発見 → クラス運営の改善• 学生の遅れの早期発見• コミュニケーション促進• 「学びの共同体」意識の醸成• 目的• ぼっち対策• 授業外学習時間の増加• 協同学習（教えあい）の精神の浸透

Minami Hattori ＠ Soka University

対面セッションで何をしているか
６．グループ学習
５．授業後

１．講義ビデオ

アンケート（オンデマンド）
オフィスアワー
週5回

２．読了課題

４．対面セッション

３．オンライン＋ 練習問題

クイズ
Minami Hattori ＠ Soka University

対面セッション１：チーム基盤型学習 team-based learning• いわゆる「テストテイキングチーム」• ４段階で行う
1. 事前学習
2. 個人テスト
3. グループテスト ※ 個人テストと同じ
4. 答え合わせディスカッション• 目的• テスト効果• ピア・フィードバック• 協同学習の深化

出典：Parmelee, D., Michaelsen, L. K., Cook, S., & Hudes, P. D. (2012). Team-based learning:a practical guide: AMEE guide no. 65. Medical teacher, 34(5), e275–e287.

• 第1回小テスト実績（第3週）• 多肢選択式：6点満点• 個人：平均4.03点• グループ：平均4.73点• 学生の声
• グループで話すと意見が違っていて、それぞれの意見を聞くのがとても勉強になるし面白かった。
• 皆で意見を交わすとき、相手に納得してもらうように自身の考えを説明するのが難しいと感じた。今後はもっと人に完璧に説明できるように知識定着を行っていきたい。
Minami Hattori ＠ Soka University

対面セッション２：グループワーク• シナリオワーク、ワークショップなど• 学習題材の理解が前提となるワーク• 多様な意見が出るワーク• 標準：3人グループ• 目的• 能動的な学びを促す• 協同学習の精神を伝える• 「対面セッションでないと学べないことがある」

Minami Hattori ＠ Soka University

対面セッション３：LTD• Learning through Discussion（話し合い学習法）• テーマ１：AIと公共政策（第7週）• テーマ２：AI倫理（第13週）• 目的• 「よい学び方」の習得• グループ学習の推進• 題材理解の深化• 予習ノート ＋ LTDミーティング

Minami Hattori ＠ Soka University

対面セッション４：Excel分析セッション• 第4週以降、ほぼ毎回• 学生の助け合い・教えあいを促す• 目的• 「Excelくらいできないと」 → 上級科目でPython他• IT苦手意識の払拭• グループ課題（Excel分析ミニペーパー）につなげる → 「やり切った体験」• 他、希望者向けにR言語セッション• 毎週一回、Zoomリアルタイム or 録画教材視聴

Minami Hattori ＠ Soka University参考：授業外学習時間/週（第3週実績）これは「講義ビデオ視聴」の時間を除いた授業外学習時間です
Minami Hattori ＠ Soka University教科書も準備中• リテラシーレベル準拠• 特徴：文系学生向け• 予習用ディスカッション問題• 授業内アクティブラーニング活動案• 日本語版と英語版• （株）学術図書出版社様
Minami Hattori ＠ Soka Universityまとめに代えて：反転授業の利点と課題• 反転授業の利点• 学生は、講義動画を自身のペースで学習できる → 落ちこぼれは減る• 教員は、個々の学生の学習状況を観察する余裕が生まれる• 教員は、学生の授業時間外学習を促進できる• 反転授業の課題• 教員は、授業内の学習活動や評価について工夫をする必要がある• 学生は、楽ができない• 教員も、楽ができない• 不登校気味の学生でも、ついてきやす
いMinami Hattori ＠ Soka University