特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育▶東京都新宿区 ▶1882年、前身となる東京専門学校創設
学生数／約49000人
学部／政治経済、法、文化構想、文、教育、商、基幹理工、創造理工、先進理工、社会科学、人間科学、スポーツ科学、国際教養
スポーツ科学、大学院／政治学、経済学、法学、文学、商学、基幹理工学、創造理工学、先進理工学、教育学、人間科学、社会科学、アジア太平洋、
日本語教育、情報生産システム、環境・エネルギー、国際コミュニケーション、法務、会計、経営管理

グローバルリーダー育成の一環

グローバルエデュケーション
センター所長オンデマンド 授 業 によ り 全 学 共 通 科 目 化だけでなく、学部にとってもオン全学部生に必要な基礎能力として統計やデータ科学を共通科目化。
その狙いとカリキュラム設計について聞く。

席は取らず単位ごとの小テストとデマンドな授業をめざしました。

早稲田大学

応力を高めるべく、必須スキルを最終レポートで測定しています。
新しい授業の開発には、専従の教員を複数人配置しても年単位の「統計」から「データ科学」に改め、２０１９年度からは「データ科学入門シリーズ」を始めました。既デ ー タ 駆 動 型 社 会への対応力を高めるために２０１９年度から全学共通科目時間がかかります。
「データ科学入門」の開発はデータ科学センターと共同で２０１７年から始め、現コアなスキルだからこそ大学教育の出番

われわれの目的は専門家育成で在も授業をしながら改良し続けて存科目の寄せ集めではなく、統計、はなく、各学生が専攻を深める際います。今後は応用シリーズ、企数学、コンピュータサイエンスをに、または社会で各々が就いた業

業のデータを用いた実践シリーズとして開講した「データ科学入門

務で、道具として使えるリテラを開発し、全４年間のカリキュラ融合し、「データ科学」という学本学は２００７年度から独自のシーを育てること。そのため、本ムとして完結させる予定です。

シリーズ」。受講者は延べ３００ＬＭＳ を運用しており、どの共学で多くの割合を占める人文社会全学展開は教員から好評で、学０人と順調です。低学年だけでな通科目もこれを利用したｅ ラーニ系の学生が、高校数学の復習をし生に受講を勧めたり、必修化を検2020 1-2問を新たに作ったのです。

本学では「世界に貢献する高いングによるオンデマンド授業でなくても学べる設計にしました。

＊Learning Management System。
ｅラーニングを実施するための学習管理システム

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く、研究に必要だからと３、４年志を持ったグローバルリーダー育す。複数のキャンパスに点在する90＊次で受ける学生もいます。

成」というビジョンのもと、２０約４万人の学部生に、同内容の対全学向けデータサイエンス教育の提供
データ科学科目の提供

１４年から必須スキルとして「英全学生討中の学部もあります。企業から全学のデータサイエンス研究に対する解析相談・コンサルティング

も う 一 つ の 大 き な 特 徴 は、モ

大学院生、学部４年生

面授業を提供するのは現実的ではグローバルエデュケーションセンター

学際的な共同研究プロジェクト展開
企業提供データの管理とオープン利用

語」
「数学」
「情報」
「アカデミック・研究者、ポスドク

データ科学センター

ライティング」「統計」の基盤教

他大学の反響も想定以上に大きく、社会地方公共団体

ジュール型の科目設計にありま

企業

連携

グローバルエデュケーションセンターと連携し「データ科学入門」を開発しているのが、2017年に設置されたデータ科学センターだ。教育だけでなく、研究や社会連携においても同大学におけるデータサイエンスの拠点となっている。
研究者からの技術的な相談への対応、研究に用いるビッグデータの準備、企業や自治体、他大学との連携推進といった役割を果たしている。
センターには専任教員のほか、データサイエンスに通じた各学術院の教員が兼任で所属している。センターと学部・研究科間で知見を行き来させることにより、研究とデータサイエンスのシナジーを起こすことが狙いだ。

２センターが連携して全学にデータサイエンスの知見を提供ありません。また、ｅ ラーニング！ 教育・研究・社会連携を行う
目
注 データサイエンスの拠点

育をグローバルエデュケーション

統計解析ソフトＲを利用し、記述統計から推測統計およびデータ解析法を学ぶ

連携のきっかけにもなっています。

Ｒによる統計解析

す。１回 分の授業内でそれぞれ卒業研究などで必要となる「実践的な推測統計学」を学ぶ
統計リテラシーδ【母集団の比較、適合度検定、相関係数の検定、分散分析など】

は理解できるまで自分のペースで全学共通教育を取り持つグローバ
ルエデュケーションセンターが授業を提 供する。コンテンツ開 発は、データ科学センターと共同で行っている。

センター（以下、GEC）が提供

Step 4

組織体制

今やデータサイエンスは、いかデータから母集団の性質を確率的に推測する「推測統計学の基礎」
を学ぶ
統計リテラシーγ【サンプリング、大数の法則、中心極限定理、点推定、区間推定、仮説検定など】

内容が完結し、他の授業回を受講

Step 3

繰り返し学べるという点も、統計

統計
推測統計学を学ぶために必要な「確率論」を学ぶ
リテラシーβ【確率変数、確率分布、正規分布、期待値、分散など】

してきました。中でも統計は、どStep 2なる出口であれコアなスキル。卒

データを視覚的・数値的に要約する「記述統計学」
を学ぶ
統計リテラシーα【グラフ、ヒストグラム、基本統計量、散布図、相関係数、分割表など】

しなくても理解できるしくみで

Step 1やデータ科学などの学問に適して統計リテラシーシリーズ～統計学の基礎を積み上げ式で学ぶ～

んな研究にも欠かせないスキルで統計学を深く学びたければ論や研究もしかりです。その意味

データ科学 さまざまな手法とデータ科学を実際に用いる際の注意点を学ぶ【クラスタリング、主成分分析、データの取り扱い、結果の妥当性など】
入門δ

す。したがって、各学部が必要な

Step 4

おり、学生にとっても利点がありデータ科学 多変量データ解析について学び、データ科学の考え方を整理する【重回帰分析、分類問題、ニューラルネットワークなど】
入門γ

ありながら、科目がない学部も多Step 3でこの教育の普及は、大学教育の（１年次後半～２年次前半の履修を想定）

データ科学 回帰分析によるデータ科学の考え方を学ぶ【単回帰、多項式回帰、多変量の扱い、モデルの評価、モデル選択など】
入門β

授業回のみ組み換えてカリキュラ

リ テ ラ シー

データ科学入門シリーズ

Step 2

役割ではないでしょうか。

（入門シリーズに続く１～２シリーズを開設し、卒論作成に生かせるレベルを完成形とする）

データ科学 データ科学の考え方の基礎を学ぶ【基本統計量、確率分布、データ科学の考え方など】
入門α

ムに入れることが可能です。学生

応用基礎
上位科目を開発中

Step 1ます。なお、この科目の学修成果

データ科学入門シリーズ～データ科学の考え方を身に付ける～は「使えるようになったか」。出

データ科学を学習する最初のステップ

く、GECで引き受けたのです。

エキスパート

データ科学科目マップ

さらにデータ駆動型社会への対GOAL：データを活用してさまざまな分野で活躍できる有用な人材

C ase S tudy

松居辰則

まついたつのり●1994年早稲田大学大学院理工学研
究科（数学専攻）博士後期課程単位取得満期退学。1997
年電気通信大学大学院情報システム学研究科助教授。
2007年早稲田大学人間科学学術院教授。メディアネット
ワークセンター（現グローバルエデュケーションセンター）兼任研究員、教務主任などを経て、2018年より現職を兼任。
取材・文／児山雄介

撮影／荒川潤2020 1-2

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