1.
2.

データサイエンス入門授業
山梨大学 数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材

山梨大学 教育国際化推進機構 大学教育センター
鈴木

かずよし

一克

suzukika@yamanashi.ac.jp
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

2020年度に必修化された情報・数理教育科目一覧
学部
医教育学科・コース

科目名

開講時期

入学定員

医学科

データサイエンス入門

1年前期

125名

看護学科

データサイエンス入門

1年前期

60名

科学教育コース、生活社会教育コース、芸術身体教育コース、幼小発達教育コース、 データサイエンス入門
障害児教育コース、言語教育コース

1年後期

125名

機械工学科

情報処理及び実習

1年前期

コンピュータ理工学科
確率統計及び演習I
1年前期
鈴木の担当授業：医学部
3クラス、教育学部3クラス、計6クラス
工

生命環境

土木環境工学科

データサイエンス入門

1年前期

電気電子工学科

データサイエンス入門

1年後期

応用化学科

データサイエンス入門

1年後期

メカトロニクス工学科

確率・統計学

2年前期

先端材料理工学科

確率・統計学

2年前期

生命工学科、環境科学科、地域食物科学科、データサイエンス入門
地域社会システム学科
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

1年前期

2

データサイエンス入門授業の実施計画• 2020年度入学者から1年次全学必修• リテラシーレベル教育• 文系・理系を問わない2段階モジュール構成の教材
確率・統計学、データサイエンス、AIの基礎に関する講義用教材

高度コンテンツ
専攻によらない
コアコンテンツ ＋ 基本コンテンツ
全学共通教育科目 情報・数理科目部門
数理・DS・AIリテラシ教育2単位必修

Pythonを用いた、統計学・データ分析・AI基礎のPC演習用教材
Microsoft Excel を用
いた、統計学・データ分析のPC演習用教材

受講学生の専攻に応じたコンテンツ選択
・「高度コンテンツ」：医学部医学科
・「基本コンテンツ」：医学部看護学科、教育学部• 反転授業（講義動画＋PC演習による知識と技能の同時習得）• AI学習へのプログラミングレスAI基盤の活用
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

3データサイエンスの基礎の習得
知識（座学）

技能（PC演習）PCを利用することで、統計などの複雑な計算、グラフ作成、データ分析などが自力で可能

反転授業を導入

データサイエンス入門授業の流れ

授業前

事前学習動画
視聴

授業内

小テスト
講義
PC演習

授業時間にPC演習

PC演習、授業後 復習、自主学習
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

4数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）
モデルカリキュラムの構成
モデルカリキュラムの構成を以下のとおり「導入」「基礎」「心得」「選択」に分類し、学修項目を体系的に示した。
「導入」「基礎」「心得」はコア学修項目として位置付ける。「選択」は学生の学習歴や習熟度合い等に応じて、適切に選択頂くことを想定している。
次頁よりそれぞれの分類における「学修目標」「学修内容」「スキルセット（キーワード）」をまとめた。

1. 社会におけるデータ・AI利活用
1-1. 社会で起きている変化

1-2. 社会で活用されているデータ

1-3. データ・AIの活用領域

1-4. データ・AI利活用のための技術

1-5. データ・AI利活用の現場

1-6. データ・AI利活用の最新動向

2. データリテラシー
2-1. データを読む

2-2. データを説明する

2-3. データを扱う

3. データ・AI利活用における留意事項
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項

4. オプション

3-2. データを守る上での留意事項

4-1. 統計および数理基礎

4-2. アルゴリズム基礎

4-3. データ構造とプログラミング基礎

4-4. 時系列データ解析

4-5. テキスト解析

4-6. 画像解析

4-7. データハンドリング

4-8. データ活用実践（教師あり学習）

4-9. データ活用実践（教師なし学習）7

出典：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～データ思考の涵養～」、2020年4月 http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

5リテラシーレベルシラバス（看護学科・教育学部）
コアコンテンツ＋基本コンテンツ（2021年度版）

コア：コア（講義）コンテンツ、基本：基本（PC演習）コンテンツ回

内容

１ 【コア】データサイエンス概論

回

内容

導入

9

【コア】相関２【コア】オープンデータの取得と整理 導入【基本】e-Statからのデータ取得
基礎 心得

10

【コア】回帰直線と決定係数、相関関係と選択
因果関係

３【コア】データサイエンスとプログラミング
基礎 選択【基本】Excelの基礎

11 【基本】Excelで回帰分析を行う

選択

12 【コア】確率と場合の数

選択

13 【コア】二項分布

選択

14 【コア】正規分布

選択

４ 【コア】ベクトルと行列の基礎

選択

基礎 選択
【コア】統計グラフ【基本】Excelで統計グラフを作成する
基礎 選択【コア】データの代表値
６【基本】データの代表値をExcelで計算する

５

７ 【コア】箱ひげ図

基礎 選択

８ 【基本】Excelで箱ひげ図を描く

基礎 選択

15 【コア】機械学習・AI概論

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

選択

導入 選択

6リテラシーレベルシラバス（医学科）
コアコンテンツ＋高度コンテンツ（2021年度版）

コア：コア（講義）コンテンツ、高度：高度（PC演習）コンテンツ回

内容

1 【コア】データサイエンス概論
2

導入回

内容

9

【コア】回帰直線と決定係数、相関関係と因果選択
関係【コア】オープンデータの取得と整理
10 【高度】Pythonで回帰分析を行う【基本】e-Statからのデータ取得 導入 基礎 心得

コロナ禍のため【コア】データサイエンスとプログラミング3
11 【コア】確率【高度】Pythonの基礎
基礎 選択
コア+高度コンテンツから
4 【コア】ベクトルと行列の基礎

12 【コア】二項分布、正規分布
選択
コア+基本コンテンツに変更

選択選択
選択

5

基礎 選択
【コア】統計グラフ【コア】機械学習・AI概論、ニューラルネット
13（2020年、2021年）【高度】Pythonで統計グラフを作成する
ワーク(1) ー NNの仕組みと数学基礎ー 導入 選択

6

基礎 選択
【コア】データの代表値
ニューラルネットワーク(2) ー Neural Network
14【高度】データの代表値をPythonで計算する
Consoleを用いた実装 1ー選択

7

【コア】箱ひげ図【高度】Pythonで箱ひげ図を描く

8 【コア】相関基礎 選択

15

ニューラルネットワーク(3) ー Neural Network
選択
Consoleを用いた実装 2ー選択
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

7授業実施方法2020年度前期～2021年度前期

2021年度後期
ハイフレックス（対面+リアルタイム映像配信）＋反転授業

実施方法

オンデマンド配信

教材提供・
連絡掲示

学習管理システム (LMS) および動画配信システム

小テスト

LMS上で実施（正解／不正解はその場で表示）
正解と解説は次回授業時に説明

PC演習課題電子ファイルをLMSに提出（提出期限：授業の6日後）

質問対応
成績評価

ビデオ会議（音声、チャット）
LMS（LMSの質問への回答は次回授業時に掲示）
小テスト、PC演習課題レポート、最終レポート
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

8

教材の提供方法（2021年度）

学習管理システム Moodle の画面例

事前学習用動画へのリンク

事前学習用動画のスライド資料
パソコン演習のスライド資料
小テスト
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

9理解度の確認（CBT形式の小テスト）

学習管理システム(LMS)上でのCBT小テスト実施による理解度確認
主に選択式問題

CBT: Computer Based Testing
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

10

理解度の確認（演習課題レポート）
演習課題を行ったExcelファイルをレポートとして提出

公的データを各自で取得
または教員が提供
データからのグラフ作成

課題提出用ファイルのテンプレートを教員が作成する場合もあり
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

11

最終レポート課題
記述式レポート
次の2点について、それぞれ300字以上で回答せよ：
1. すべての回の内容の中で、最も面白いと思った話題とその理由
2. すべての回の内容の中で、今後最も自分の生活や学業等に役に立つと思うものとその理由
出題の意図
学生に次の点を意識してもらいたい• データサイエンスの知識や技能が日常生活で役に立つ場面がある• データサイエンスは自分の生活や人生とどう関係しているだろうかデータサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS12本講演の概要
1. データサイエンス入門授業
2. 山梨大学 数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

13

教材の形式

もともとの作成予定は講義用教材のみ

講義用動画教材

PC演習用動画教材• スライド• ナレーション(ナレータを起用)• Excel操作のデスクトップ画面• キーボード操作の映像• 解説ナレーション(ナレータ)＋
内容要約スライド＋
配布用スライド

1テーマ分の動画の時間 30～40分
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

14

「第1回データサイエンス概論」スライド抜粋

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

15

「第15回機械学習・AI概論」スライド抜粋

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

16

PC演習実演動画の画面（Excelの基礎）
セルへの入力方法、データの操作方法、関数の使い方など

Excelの操作方法を実演した動画
解説ナレーション付き

グラフの作成方法

キーボード操作、特にショートカットキーの使い方（必要に応じて拡大表示）
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

17

教材の特徴本教材は数理・データサイエンス教育強化コンソーシアムの「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に準拠
モデルカリキュラムの構成を以下のとおり「導入」「基礎」「心得」「選択」に分類し、学修項目を体系的に示した。
「導入」「基礎」「心得」はコア学修項目として位置付ける。「選択」は学生の学習歴や習熟度合い等に応じて、適切に選択頂くことを想定している。
コース全体として「導入」、「基礎」、「心得」を完全にカバー
次頁よりそれぞれの分類における「学修目標」「学修内容」「スキルセット（キーワード）」をまとめた。
1. 社会におけるデータ・AI利活用
1-1. 社会で起きている変化

1-2. 社会で活用されているデータ

1-3. データ・AIの活用領域

1-4. データ・AI利活用のための技術

1-5. データ・AI利活用の現場

1-6. データ・AI利活用の最新動向

2. データリテラシー
2-1. データを読む

2-2. データを説明する

2-3. データを扱う

3. データ・AI利活用における留意事項
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項

4. オプション

3-2. データを守る上での留意事項

4-1. 統計および数理基礎

4-2. アルゴリズム基礎

4-3. データ構造とプログラミング基礎

4-4. 時系列データ解析

4-5. テキスト解析

4-6. 画像解析

4-7. データハンドリング

4-8. データ活用実践（教師あり学習）

4-9. データ活用実践（教師なし学習）7

出典：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～データ思考の涵養～」、2020年4月 http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf
データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

18

講義・演習教材の題目一覧
題目
1 データサイエンス概論
オープンデータの取得と整理
2e-Statからデータを取得する
データサイエンスとプログラミング
3
Excelの基礎
ベクトルと行列の基礎
4
Excelで行列の計算を行う
統計グラフ
5
Excelで統計グラフを作成する
データの代表値
6
Excelでデータの代表値を計算する
箱ひげ図
7
Excelで箱ひげ図を描く
8 相関

題目
9 回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係
Excelで回帰分析を行う
1011
12
13
14
15

データサイエンスの手法
データサイエンスとマーケティング
機械学習・AI概論・ニューラルネットワーク
確率と場合の数
二項分布

16 正規分布

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

19

教材の内容およびモデルカリキュラムとの対応関係 (1/6)
既存の授業科目の内容や受講者の事前知識に応じて小単位での利用が可能
講義または演習の題目

統計学の歴史

内容

なぜデータサイエンスを学ぶのか
1 データサイエンス概論

データサイエンスの活用事例
データの取り扱いに関する注意2

オープンデータの取得と整理

オープンデータとその取得方法

e-Statの利用の仕方

e-Statからデータを探して取得する

導入 基礎 心得 選択
1–2
1–1
～
1–4
1–5,
1–6
3–1,3–2
1–2

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

2–3
2–3

3–1,
3–2
20

教材の内容およびモデルカリキュラムとの対応関係 (2/6)

3

講義または演習の題目
データサイエンスとプログ
ラミング
Excelの基礎
ベクトルと行列の基礎

4

Excelで行列の計算を行う

内容
データサイエンスとプログラミング
データの入力の仕方、関数の使い方、グラフの作り方
スカラ・ベクトル・行列
Excelの関数を使って行列の足し算、引き算、掛け算、逆行列の計算を行う
Excelの関数と行列計算を使って回帰直線を求める

導入 基礎 心得 選択
1–4
1–4

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

4–1
4–1
4–1

21

教材の内容およびモデルカリキュラムとの対応関係 (3/6)
講義または演習の題目
統計グラフ
5

内容
統計グラフの種類と適切な使い方（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、帯グラフ、積み上げ棒グラフ、集合棒グラフ）

導入 基礎 心得 選択

Excelで統計グラフを作成す
Excelを用いた統計グラフの作成
る
データの代表値（最大値、最小値、平データの代表値均値、中央値、最頻値、偏差、分散、不偏分散、標準偏差）6
データの代表値をExcelで計 データの代表値を、Excelの関数を使っ算するて計算する

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

2–1,2–2,2–3
2–1,2–2,2–3
2–1
2–1,2–322

教材の内容およびモデルカリキュラムとの対応関係 (4/6)
講義または演習の題目
箱ひげ図

7

Excelで箱ひげ図を描く

8 相関

9

回帰直線と決定係数、相関関係と因果関係

10 Excelで回帰分析を行う

内容
導入 基礎 心得 選択
ヒストグラムと箱ひげ図
2–1
気象庁のWebサイトから気象データを2–2,取得し、Excelでデータを整理して箱ひ
2–3げ図を描く
2–1,散布図と相関
2–2
2–1,共分散と相関係数を計算する
2–3
回帰直線
4–8
回帰直線と決定係数
4–8相関関係と因果関係
2–1
散布図の描画、相関係数の計算、回帰2–2,直線の作成、決定係数の計算、回帰直4–8
2–3線を用いた予測

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

23

教材の内容およびモデルカリキュラムとの対応関係 (5/6)
講義または演習の題目

内容

導入 基礎 心得 選択
1–2,
クロス集計表、決定木分析、アソシ
11 データサイエンスの手法
1–3,
エーション分析、クラスタリング
1–5
1–2,
データサイエンスとマーケ ニーズ把握、需要予測、セグメンテー
12
1–3,
ティング
ション、A/Bテスト、商品推薦システム
1–5
機械学習・AI概論、ニュー AIと機械学習
1–4
4–8
ラルネットワーク —ニュー ニューラルネットワーク
4–8
13
ラルネットワークの仕組み
深層学習（ディープラーニング）
4–8と数学基礎—

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

24

教材の内容およびモデルカリキュラムとの対応関係 (6/6)
講義または演習の題目
14 確率と場合の数

15 公理的確率と二項分布

16 正規分布内容
確率（確率の意味と古典的確率・統計的確率、公理的確率）導入 基礎 心得 選択

場合の数（順列と階乗、組み合わせ）

4–1

公理的確率
確率変数、確率分布、期待値
二項分布
二項分布から正規分布へ
正規分布（確率密度関数、正規分布、標準正規分布）

4–1
4–1

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

4–1

2–1
2–1
2–1

25

まとめ• データサイエンス入門授業
二段階モジュール構成教材・シラバス
反転授業による知識と技能の同時習得
小テスト、PC演習課題、最終レポート
オンデマンド型授業／ハイフレックス型授業• 文理を問わない数理・データサイエンス・AI教育リテラシーレベ
ル教材
講義動画および実演動画
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのモデルカリキュラムにある「導入」、「基礎」、「心得」を完全にカバー
本学の教材等についてご興味のある方は下記連絡先までご連絡ください。
連絡先：鈴木 一克（ suzukika@yamanashi.ac.jp ）データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS

26

ご清聴ありがとうございました

データサイエンス教材およびデータサイエンス入門授業の紹介 20220124 コンソ 第7回WS27