2023年度モデルカリキュラム改訂について
数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム
カリキュラム分科会
主査 河合玲一郎
副主査 林和則

数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム（リテラシーレベルおよび応用基礎レベル）
は、数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム（以降「コンソーシアム」）が主体となって策定・公表したもので、モデルカリキュラム（リテラシーレベル）は 2020 年 4 月、モデルカリキュラム（応用基礎レベル）は 2021 年 3 月に公表されました。
今回のモデルカリキュラム改訂の目的は、小中学校でのプログラミング教育の導入・定着や、高等学校での「情報 I」の必修化に伴い、2025 年 4 月に当該教育を受けた学生が入学することを踏まえた対応とともに、生成 AI 等社会の動向の変化を踏まえたスキルセット等の見直しを行うことにあります。その目的を達成するため、コンソーシアムのカリキュラム分科会の下に「数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム モデルカリキュラム改訂に関する特別委員会」を設置し、以下の通り会議を開催いたしました。
第一回 2023 年 12 月 8 日（金）14:00 - 15:00（オンライン）

第三回 2024 年 1 月 22 日（月）14:00 - 16:00（オンライン）

第二回 2024 年 1 月 10 日（水）10:00 - 12:00（オンライン）

第四回 2024 年 1 月 26 日（金）〜 2 月 7 日（水）（メール審議）当特別委員会は九名の委員（表 1）で構成され、特にコンソーシアムからだけでなく、公私立大学、産業界、生成 AI、高等学校関係者にも参画いただきました。さらに文科省、経産省、内閣府からも関係担当者に陪席、そして意見をいただくことで、アカデミアに閉じない幅広い合意形成に努めました。
表1

特別委員会の委員構成

小野 陽子

横浜市立大学データサイエンス学部・准教授

河合 玲一郎（主査）

東京大学数理・情報教育研究センター・教授

菅 由紀子

株式会社 Rejoui・代表取締役

孝忠 大輔

日本電気株式会社 AI・アナリティクス統括部長

駒木 文保

東京大学数理・情報教育研究センター長・教授 数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム・議長

瀬戸川 昌之滋賀県立高島高等学校校長（当時、滋賀県教育委員会事務局教職員課・主幹）

林 和則（副主査）

京都大学国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センター・教授

巳波 弘佳

関西学院大学・副学長・工学部情報工学課程・教授

ルゾンカ 典子

コスモエネルギーホールディングス株式会社・常務執行役員 CDO（敬称略・五十音順）

特別委員会の会合に先立ち、文部科学省高等教育局専門教育課が主体となって、数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムの改訂検討に係るアンケート調査が執り行われました。このアンケートは、数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベルまたは応用基礎レベル）に認定されている大学等を対象としたもので、2023 年10 月27日〜 11月10日を調査期間として実施されました。回答率は94%（364校/387校）と非常に高く、信頼性は十分に高いと考えることができます。

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第一回特別委員会にて、専門教育課 笠原誠幸係長よりこのアンケート調査の結果概要が説明されました。まず、全体のうち約 5 割（47%）の認定校が、認定プログラムにおいて「情報 I」を踏まえた授業をすでに実施しており、それらは復習を意識した取り組みと発展的な取り組みに大きく分けられるという結果となりました。
「情報 I」の必修化に係るモデルカリ
キュラムの改訂に対する具体的な意見・要望として、以下のような点が挙げられました。
●「情報 I」の必修化への対応の考え方、高校と大学で学ぶことの違い、既存の認定基準のどの部分に「情報 I」の内容が該当するのか等を明示して欲しい。

● 当面、高校での「情報 I」の履修状況・内容にはバラツキが予想されるため、あまり急激な変更は望ましくない。
●「情報 I で学んだから省略して良い部分」、「学んだけれども復習する必要があり教えることを推奨する部分」、「学んでいないことを考慮しながら教えるべき部分」、それぞれを明確にして欲しい。

次に、認定プログラムにおける生成 AI を含む授業は、全体のうち約 6 割（59%）の認定校が実施しており、実際に生成 AIの使用を履修者に促している事例もあるという結果となりました。生成 AI に係るモデルカリキュラムの改訂に対する具体的な意見・要望として、以下のような点が挙げられました。
● モデルカリキュラムにおいては、様々な AI の一つとして触れる程度に留めておくと良いと思われる。
● 生成 AI の取扱や情報倫理 ( フェイクニュース、著作権侵害など ) との関連を取り入れていただきたい。

その他、全般についての意見・要望として、以下のような点が挙げられました。
● リテラシーレベルは専門分野を問わず ( 文系学生含め ) 全学生での履修が前提なので、過度に難解な知識は含まない方が良いと思う。一方で、日々最新の技術がアップデートされる分野でもあるため、最新動向に関するトピック的な内容も必要と考える。

● モデルカリキュラムは総花的であり、量が多すぎるため、より少ないトピックにすることや、キーワードに優先度をつけてもらいたい。

● 「情報 I」の必修化や生成 AI に関して、モデル教材などを提供して欲しい。

特別委員会では、上記のアンケート結果および後述する有識者からの意見聴取結果を踏まえて、様々な視点からモデルカリキュラムの改訂について議論しました。
「情報 I」の必修化への対応を検討する際には、コンソーシアム事務局で取りまとめた「情報 I」とモデルカリキュラムの関係についての資料（表２）を元に議論しました。その結果、「情報 I」とモデルカリキュラムにはキーワードレベルではかなりの重複があるが、「情報 I」ですでに学んでいるはずという理由で、モデルカリキュラムからキーワードを削除するといった改訂は行わないことにしました。これは、「キーワードとしては「情報 I」とモデルカリキュラムで共通であっても、大学と高等学校では学ぶ内容（深さ）に大きな違いがあること」
や、「多くの高等学校では「情報 I」を１年次に学習しており、大学入学時には記憶に残っていない可能性が高いこと」、「多くの高等学校で「情報 I」に含まれるキーワードを全て適切に教えることが（実情として）困難であること」などがその主な理由です。今後の大学入試における「情報 I」の扱いによっては、その対応の検討が再度必要となる可能性がありますが、現状ではモデルカリキュラムに含まれるキーワードと「情報 I」の内容の重複はそのまま許容し、各大学・高専が教育プログラムを構築される際に、その実情に合わせて選択・抽出いただくのが最善であると判断しました。
生成 AI への対応については、各委員の立場から様々な意見が出されましたが、従前のモデルカリキュラムのキーワードの中に一つの例といった形で含めるのではなく、生成 AI という単独のキーワードとして切り分けて扱うほうがよいということで合意されました。リテラシーレベルでは、文系も含めた様々な分野の学生が履修することを念頭に、生成 AI の基本的な考え方や仕組みを説明する程度のキーワードの追加に留め、より発展的な学び方については「教育方法（例）」として示すことにしました。一方、応用基礎レベルでは、少なくとも深層学習と同程度の扱いが必要になるということで、「AI 基礎」の構成を再編（図 1）した上で、「生成 AI の基礎と展望」を新たなコア学修項目として追加しました。

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表2「情報 I 」とモデルカリキュラムの関係
高等学校「情報Ⅰ」

大分類

情報社会

中分類

リテラシーレベルモデルカリキュラム

小分類

情報と情報社会

情報の特性・定義と分類、メディア、情報社会など

リ1-1 社会で起きている変化

問題解決の考え方

問題の発見、問題解決の遂行、表現と伝達など

リ1-5 データAI 利活用の場

応 1-1 データ駆動型社会とデータサイエンス

法規による安全対策

セキュリティ、安全対策など

リ3-2 データを守る上での留意事項

応 2-6 ITセキュリティ

個人情報とその扱い

リ3-1 データAIを扱う上での留意事項

知的財産権の概要と産業財産権

リ3-1 データAIを扱う上での留意事項

著作權リ3-1 データAIを扱う上での留意事項

コミュニケーションメディア

情報デザイン 情報デザインと表現の工夫

コミュニケーションの手段や形態、メディアなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

文字、配色、抽象化、可視化、構造化など

リ 2-2 データを説明する

発展・プレゼンテーション

リ 2-2 データを説明する

Webページと情報デザイン

HTML、CSSなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

デジタル情報の特徴

デジタル表現や情報量など

応 2-2 データ表現

数値と文字の表現

2 進数、浮動小数点、文字コードなど

応 2-2 データ表現

演算の仕組み加減算、論理回路など

応 2-7 プログラミング基礎

音の表現

デジタル

応 2-2 データ表現

画像の表現

応 2-2 データ表現

コンピュータの構成と動作

ハードウェア、ソフトウェア、OS、メモリ、CPUなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

コンピュータの性能

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

発展・データの圧縮と効率化

応 2-2 データ表現

ネットワークとプロトコル

LAN、WAN、サーバ、プロトコルなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

インターネットの仕組み

IPアドレスドメイン、ルーティングなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

Webページの閲覧とメールの送受信

応 2-3 データ収集

情報システムネットワークリ 1-3 データ・AIの活用領域

情報システムを支えるデータベース

応 2-4 データベース

個人による安全対策

ウイルス、不正アクセスなど

応 2-6 ITセキュリティ

安全のための情報技術

電子透かし、ブロックチェーン、VPN、誤り検出、暗号化、電子署名など

応 2-6 ITセキュリティ

データの収集と整理

リ1-2 社会で活用されているデータ

ソフトウェアを利用したデータの処理

リ2-3 データを扱う

統計量とデータの尺度

リ2-1 データを読む

図１

応 2-3 データ収集、応 2-5 データ加工

応 1-3 データ観察［発展］
データの分布と検定の考え方

応 1-6 数学基礎

時系列分析と回帰分析

応 1-4 データ分析

発展・区間推定とクロス推定

応 1-6 数学基礎

モデル化とシミュレーション

プログラミング

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

データベースの仕組み

問題解決

応用基礎レベルモデルカリキュラム

応 3-7 予測・判断

アルゴリズムとプログラミング

リ4-2 アルゴリズム基礎、
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

プログラミングの基本

リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

配列

リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

関数

リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

探索

リ4-2 アルゴリズム基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

整列

リ4-2 アルゴリズム基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

発展・オブジェクト指向
プログラミング

応 2-7 プログラミング基礎

発展・プログラムの設計手法

応 2-7 プログラミング基礎

応用基礎レベル改訂前後の AI 基礎の構成

学習（a）改訂前 の AI 基礎の構成（b）改訂後の AI 基礎の構成

AI 基礎

AI 基礎

認識

予測・判断

言語・知識学習

身体・運動

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認識

予測・判断

生成

言語・知識

身体・運動

「情報 I」の必修化および生成 AI を踏まえた改訂以外にも、この機会にモデルカリキュラムの各所について文言の修正や調整を行いました。特に、「モデルカリキュラムに含まれるキーワードが多すぎる」というご意見に対応するために、両レベルのモデルカリキュラム冒頭のセクション「基本的な考え方」において、「スキルセットの全てのキーワードを網羅する必要はなく、各大学・高専の実情に合わせて適切かつ柔軟に選択・抽出すること」が想定されていることを明記することにしました。さらに、キーワードの選択・抽出の際に参考になるように、リテラシーレベルの特に重要なキーワードを太字化しました（応用基礎レベルは改訂前のモデルカリキュラムで太字化済み）。
特別委員会の４回の会合以外に、各方面の専門家 14 名（非公開）からの意見聴取の機会も設けました。さらにそれ以外に、2023 年 12 月 26 日には井手広康氏（愛知県立旭丘高等学校教諭（当時、愛知県立小牧高等学校教諭））と森山潤氏（兵庫教育大学大学院教授）、2024 年 1 月 15 日にはキャノンマーケティングジャパン株式会社から佐伯若奈氏をはじめ片岡、高木、高畑、藤原の四氏に、さらに同日、中外製薬株式会社から関沢太郎氏をはじめ杉谷、松浦の二氏に、オンライン個別意見聴取の機会をいただきました。井手広康氏には文部科学省発行の高等学校「情報」実践事例集作成に関わられた高等学校教育の専門家として、森山潤氏には教員養成系大学教授という御立場から、そしてキャノンマーケティングジャパン株
式会社と中外製薬株式会社の皆様には経産省 MDASH SUPPORTERS 企業の関係部署の御立場から、今回のモデルカリキュラム改訂について、さらに広い視野で産業界から見たデータサイエンス教育について、極めて貴重な知見をご共有い
ただき、今回のモデルカリキュラムの改訂のみならず今後のコンソーシアム活動の指針に大きな参考材料となりました。
心より御礼申し上げます。
一連の取り組みを通して、高等学校における「情報 I」必修化と昨今の生成 AI 等の隆盛を踏まえた、さらにモデルカリキュ
ラム策定当初から数年来の社会動向を考慮した、モデルカリキュラム各所におけるキーワードの調整や文言修正、さらには教育方法に関する改訂、記載情報の更新等、極めて限られた時間の中で可能な限りの改訂を施すことができたと一同自負しております。両レベルの改訂版は、2024 年 2 月 22 日に開催されたコンソーシアム運営委員会の審議に付議、無事に承認されて、リテラシーレベル、応用基礎レベルそれぞれの HP に改訂版（改訂箇所を明示したもの）とクリーン版（改訂箇所を反映したもの）を掲載し、議事録も合わせて公開することができました。
今回無事に改訂作業を完成できましたのは、ひとえに特別委員会の委員の方々、意見聴取に応じていただいた有識者の皆様、コンソーシアム事務局、特別委員会に陪席いただいた皆様、さらには文部科学省専門教育課の関係各位のご尽力の賜物です。ご助力いただいたすべて皆様に最大級の謝辞を申し上げます。
さて、この改訂で、上述の様に応用基礎レベルに「3-5. 生成 AI の基礎と展望（☆）
」という項目が新規で追加されることになります。すなわち、2025 年度（令和 7 年度）以降の文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（応用基礎レベル）」の認定申請に際しては、「3-5. 生成 AI の基礎と展望（☆）
」が必修項目となることに注意されたくよろしくお願いいたします。もちろん不遡及の原則により、現在すでに応用基礎レベルに認定されている大学等が再度申請し直す必要はありませんが、将来認定の継続申請をする際には、この新規必修項目に対応する必要があることにご留意ください。
そして、今回のモデルカリキュラム改訂が及ぼす影響は、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プラグラム（リテラシーレベル・応用基礎レベル）」認定制度のみに留まりません。たとえば、コンソーシアム特定分野会議の自然科学系と人文・社会科学系にて、それぞれ策定されたモデルシラバス群との連携も必要となりました。それぞれの幹事である鈴木貴先生（大阪大学）と市川治先生（滋賀大学）には、一連の調整に際して多大なご助力をいただきました。さらに申し上げれば、「統計検定データサイエンス」の発展級とエキスパート級も本モデルカリキュラムに準拠しているため、竹村彰通先生（滋賀大学）、佐藤彰洋先生（横浜市立大学）には該当箇所の改訂にご尽力いただいております。この場を借りて御礼申し上げます。

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