数理・データサイエンス・AI教育現状調査（第３回）の概要
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
調査⽅法
調査対象
調査実施期間
回答数及び回答率：各⼤学へのGoogle Formsによるアンケートシートの送付：⼤学、⼤学院及び⾼専：2022年8⽉22⽇〜9⽉30⽇及び2022年10⽉5⽇〜10⽉28⽇：407校 51% (国⽴73校 85% 公⽴45校 46% 私⽴ 289校 47%)1

⼀般教養(教養教育)段階での数理・データサイエンス・AI
教育導⼊は引き続き拡⼤傾向一般教育（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

一般教育（教養教育）段階における「数理」教育の実施状況

18%

19%

全学部生が受講できる授業科目を導入

17%

10%

学部・学科単位で導入

65%

導入していない◯前回(2020年度)調査時との比較
全学部生向け導入:58%→65% 全学又は学部単位で導入:79%→82%
一般教育（教養教育）段階における「数理」教育の実施状況
全学必修科目の導入:24%→30%

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

71%

導入していない◯前回(2020年度)調査時との比較

一般教育（教養教育）段階における全学部生向け導入:47%→71% 全学又は学部単位で導入:65%→81%「データサイエンス・（又は/及び）AI」教育の実施状況

全学必修科目の導入:22%→37%

2018年調査2020年調査

48%

22%

58%

30%

21%

2018年調査2020年調査

21%

65%① 全学部生が受講できる授業科目を導入している

17%② 学部・学科単位で導入している

全学⼜は学部・学科単位で導⼊
全学で導⼊
•
•
•
•

16%

47%

47%

18%

35%

71%

10%

① 全学部⽣が受講できる授業科⽬を導⼊している② 学部・学科単位で導⼊している

2022年調査
2022年調査

37%

19%

18%

③ 導入していない

79%(前回調査)→82%
58%(前回調査)→65%

全学または学部・学科単位での導⼊に顕著な増加なし
全学での導⼊は増加
全学必修科⽬の導⼊も前回調査の24%から30%に増加
今後の予定も含めると全学部が受講できる授業科⽬の導⼊割合は75%に及ぶ

全学⼜は学部・学科単位で導⼊
全学で導⼊
•
•
•
•

③ 導⼊していない

65%(前回調査)→81%
47%(前回調査)→71%

全学または学部・学科単位で導⼊は⼤幅に増加
全学での導⼊も⼤幅に増加
全学必修科⽬の導⼊も前回調査の22%から37%に増加
今後の予定も含めると全学部が受講できる授業科⽬の導⼊割合は83%に及ぶ
2

学部専⾨教育段階のデータサイエンス・AI教育導⼊も拡⼤傾向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

26%

25%

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
導入していない49%◯前回(2020年度)調査時との比較
全学部生向け導入:15%→26% 全学又は学部単位で導入:71%→75%
全学必修科目の導入:9%→11%
学部専門教育段階における2018年調査

15%

2020年調査

15%

2022年調査

52%33%

56%

26%

29%

49%

25%

① 全学部生が受講できる授業科目を導入している② 学部・学科単位で導入している③ 導入していない•••

全学または学部・学科単位で導⼊顕著な増加はない
全学での導⼊は増加
今後の予定も含めると全学部が受講できる授業科⽬導⼊割合は40%に及ぶ

3

各⼤学の創意⼯夫による特別プログラムの展開も拡⼤(大学)

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
100
80
60
40
20
0
学士課程

大学院課程
国立

公立

学士課程・大学院課程共通

私立◯前回(2020年度)調査時との比較
実施大学の総割合:約17%→45%••

回答⼤学のうち164⼤学(約45%)※の⼤学において特別プログラム等を開設
前回調査の17%より⼤幅に増加※同⼀⼤学において、学⼠課程、⼤学院課程、学⼠課程・⼤学院課程共通のそれぞれで特別プログラムを開設している場合には1⼤学としてカウント。

4

各⼤学の創意⼯夫による特別プログラムの展開も拡⼤
プログラム名称例(学⼠課程)(⼤学院課程)数理・データサイエンス・AI教育プログラム
AI/データサイエンス⾼度⼈材育成プログラム
AI・データサイエンス・ICT教育認定プログラム
IoT・AIイノベーションプログラム
AI・数理・データサイエンス副専攻
データアントレプレナーフェロープログラム
AI活⽤⼈材育成プログラム
データヘルスサイエンスプログラム
DX副専攻
データ科学認定制度
Society5.0時代に向けたAI・データサイエンス⼊⾨教育プログラム
バイオ統計学群
データサイエンス・AI全学教育プログラム
カーロボAI連携⼤学院
データサイエンティスト育成プログラム
副専攻プログラム「⾦融・保険」
共通教養データサイエンスプログラム
専⾨社会調査⼠プログラム
初年次教育と情報処理による基礎教育プログラム
専⾨職業⼈養成プログラム（統計・ファイナンス）
統計⼊⾨
政策研究データサイエンス認定証制度
地域課題解決型AI教育プログラム
⽣物統計学
⼯学者のための数理・データサイエンス・AI教育プログラム
⼼と⾝体と環境の未来を拓くデータサイエンティスト育成プログラム
⽂理融合データサイエンス教育プログラム
⻭科医療連携プログラム
社会調査⼠プログラム
経済学部データサイエンスプログラム
医療⼈育成を⽬指した数理・データサイエンス・AI教育プログラム

5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
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)の状況(大学)(大学) 50

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)の状
況

80

70
4060

50

30

40
2030

20
10

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

0〜2016年度

国立

公立

私立

2017年度

2018年度

2019年度
国立

2020年度
公立

2021年度

2022年度

2023年度

2024年度以降

私立

6

数理・データサイエンス・AI教育を担当できる教員は依然不⾜

データサイエンス・AI教育を担当できる教員の状況

数理教育を担当できる教員の確保状況
0%20%

2020年度10%

2022年度

12%

40%
36%

60%
23%

35%

15%

27%

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•••80%

やや不足している

100%
16%

16%

0%

10%

20%

2020年度7%

2022年度

8%

27%

30%

十分に確保できている
かなり不足している

40%

60%

80%

29%

19%

33%

ある程度確保できている
ほとんどいない

100%
18%

19%

10%

やや不足している

数理教育では53%、データサイエンス・AI教育では62%が不⾜していると回答
前回調査よりは減少したものの、未だ教員不⾜は解消できていない「数理・データサイエンス・AI教育の実施における課題」 に関する⾃由記述欄
でも教員確保に関するものが多数

7

教員不⾜は⽂系⼤学や数理・データサイエンス・AIに直接関連する学部のない理系⼤学で深刻

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)

数理教育を担当できる教員の確保の状況(学部構成別)
0%

20%

40%

60%

0%

80%

「理工学情報系大学」

16%「理工学情報系大学」

38%

33%

10%

34%

21%

21%

15%

「文系大学」

10%

35%

21%

22%

13%

やや不足している

かなり不足している◯「理工学情報系大学」「理系大学」「文系大学」

ある程度確保できている

40%

60%

80%

100%

11%

32%

41%

13%

3%10% 2%

「一般理系大学」

十分に確保できている

20%

100%

「一般理系大学」

6%「文系大学」

8%◯「理工学情報系大学」「理系大学」「文系大学」

24%31%

十分に確保できている
かなり不足している

ほとんどいない:「理学」「工学」「理工学」「情報」を含む名称の学部を持つ大学: 理系学部を持つ大学のうち「理工学情報系大学」に該当しない大学: 文系学部を持つ大学のうち、理系学部を持たない大学

29%

22%

ある程度確保できている
ほとんどいない

27%

13%

27%

13%

やや不足している:「理学」「工学」「理工学」「情報」を含む名称の学部を持つ大学: 理系学部を持つ大学のうち「理工学情報系大学」に該当しない大学: 文系学部を持つ大学のうち、理系学部を持たない大学•

教員が不⾜していると回答した割合は、「理⼯学情報系⼤学」では 数理教育 45%, データサイエンス・AI教育 57%•理系学部のみを持つ⼤学(「理系⼤学」)では数理教育 57%, データサイエンス・AI教育 64%「⽂系⼤学」においては数理教育 56%, データサイエンス・AI教育62%とより深刻

8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•

前回調査と⽐べていずれのコンテンツも認知度が⼤幅に増加•「コンソーシアムへの要望 」 に関する⾃由記述欄でもコンテンツのさらなる充実に関するものが多数

9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•••

国⽴・公⽴・私⽴ともに80%を超える認知度
国⽴では85%、公⽴では44%、私⽴では63%がリテラシーレベルの認定を受けている
か、申請を予定
国⽴では応⽤基礎レベルについても、66%が認定を受けているか、申請を予定

10

数理・データサイエンス・AI教育の実施に当たって、お困りのこと
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(件)
25

30

27

教員の確保

26

教育課程上の位置付け

24

学生の学力・関心等との調整

5

教員・実務家・大学間の連携や情報共有

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

20

9

◯複数の分類に重複して計上したものもあります。

教員の確保、教育課程上の位置付け、学⽣の学⼒・関⼼等との調整に関してのご意⾒が特に多かった
11

数理・データサイエンス・AI教育の実施に当たって、お困りのこと(主なご意⾒)1/2○教員の確保

○教員課程上の位置付け

••••
•
•
•
•

専⾨的な⼈材の安定確保が困難
全学部必須科⽬を設置時の教員数の不⾜が想定される
全学向けの講義が可能な教員を確保するのが困難
教育・カリキュラムを主導・指導できる教員が不⾜
TAの不⾜
教員不⾜により特定の教員に負担がかかる教員確保のための資⾦の不⾜•••

⼤学・学部・学科によってカリキュラムの特性が異なるため適した科⽬を設定するのが困難
既存のカリキュラムに新科⽬を設置する余裕がない
学部、学科の特性にあった評価⽅法の設定が困難
情報理⼯学と直接関係のない学部・学科におけるカリキュラム中の位置付けが困難

12数理・データサイエンス・AI教育の実施に当たって、お困りのこと(主なご意⾒)2/2○学⽣の学⼒・関⼼等との調整○その他•••••••••

新課程「情報」を含む⾼等学校教育との接続に苦慮
学⼒・関⼼・ICTレベルの差の⼤きな受講者に合わせた科⽬構成が困難
モデルカリキュラムや教材と在学⽣の学⼒や関⼼との落差
学⽣の当該分野に関する苦⼿意識

••
•
•
•
•

教員・実務家・⼤学間の連携や情報共有が困難
⾼等学校教育と接続する教材の開発や運⽤が困難
学⽣の教科書購⼊の負担が⼤きい
オンデマンド教材使⽤時に学⽣へのフォローが難しい
教育⽤のソフトウェア・計算資源・データセットの購⼊資⾦の不⾜個⼈情報保護に則った教育⽤データセット確保が困難
教員間や⼤学内組織間における重要性の認識の不⼀致
教員の専⾨・先端性の維持が困難
認定制度申請のスケジュールが厳しい社会との接続を持たせるのが困難
⼤学向けのコンテンツが多く⾼専で利⽤が困難

13

数理・データサイエンス・AI教育の普及・展開のために、コンソーシアムで実施してほしいこと
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教育強化拠点コンソーシアムへの要望
0

2

4

6

10

12

14(件)
1618

16

公開教材の充実

モデルカリキュラムの充実

11

教育実践例の紹介

16

5

人材の育成、斡旋

4

教員研修会の実施

大学や社会への広報活動

2

個別事例の相談への対応

2

その他

8

4

◯複数の分類に重複して計上したものもあります。

公開教材の充実、モデルカリキュラムの充実、教育実践例の紹介に関してのご意⾒が特に多かった

14

数理・データサイエンス・AI教育の普及・展開のために、コンソーシアムで実施してほしいこと (主なご意⾒)1/2○公開教材の充実○モデルカリキュラムの充実

••
•
•
•
•
•
•

•

公開教材の無料公開の継続
公開教材の継続的な更新
公開教材全体の統⼀感の向上
異なる⼤学・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公開
オンライン教材の拡充
データベースの拡充・保守等
教材の⼤学間共有の活発化•

異なる⼤学・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
社会・⼤学院と内容⾯・制度⾯で接続がとれたカリ
キュラムの作成

15数理・データサイエンス・AI教育の普及・展開のために、コンソーシアムで実施してほしいこと (主なご意⾒)2/2○教育実践例の紹介•••

⽂系⼤学などでの実践例の紹介
産学官連携を活かした実践例の紹介
学⽣の学⼒の差の吸収に成功している実践例の紹介

○その他
••
•
•
•
•
••
•

教員⼈材の育成及び斡旋
教員の研修会の実施
教員向けの資料の公開
⼤学や社会への広報活動
産学官連携の促進
⾼等学校・社会への取り組みの周知
資格試験の実施
学⽣向けコンペティションの実施
個別の相談への対応

本報告は、コンソーシアム調査研究分科会の監修のもと、⽯川⻯聖⽒（東京⼤学理学部情報科学科3年⽣）が集計・分析・執筆を⾏いました。

16