数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
関東・首都圏ブロック2021年度第3回ワークショップ～千葉大学における数理・データサイエンス教育の取り組み～

数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）について
松元亮治（千葉大学データサイエンス教育実施本部副本部長）

一貫した数理・データサイエンス教育とスマートラーニングを活用した「千葉大学モデル」の構築
全学
運営
組
織

基幹キャビネット（データサイエンス教育実施本部）
イノベーション教育センター

国内外のデー
タアーカイブの利活用（東大社会科学研究所等）
社会調査

全学教育センター

アカデミック・リンク・センター

地震観測

社会統計

植物工場

ビッグデータＡＩ

ち¥¥大学院共通教育（データサイエンス）

データサイエンス入門

千葉大学人工知能等関連研究支援プロ
グラムに基づく新たな教養科目の開発

ｅｎＰｉＴ ＡｉＢｉＣによる高度情報人材の育成

教養教育の強みを活かした専門教育・研究への活用 （新たなイノベーション創出）

拠点大学：滋賀大学
データサイエンス学部等（コンテンツ活用）

データ分析

予防医学

画像工学

経済学

多変量解析

治療学

大学院生を主たる対象とした研究データ管理のための教育プログラ
ムの活用（開発中）環境リモセン

公的統計

高大接続センター

統計数学

専門教育・研究に密着したデー
タ応用（オープンサイエンス実現への貢献）

低年次における数理・データサイエンス教育の強化

教養科目群「データを科学する」（文理横断型教育による俯瞰力の養成）
昆虫科学（分子系統解析）

地球科学
統計学

総合資料学

経済学

心理学

情報セキュリティ分析

プログラミング

世界レベルの教育・研究成果の教養教育へのフィードバック

ＡＩ教育

ＡＩ倫理

AO入試
高大連携開放授業

先進科学プログラム
数理科学コンクール

コンテンツ作成
データ蓄積

情報科学

メタデータ
開発・管理

高大接続による数理・データサイエンス教育の展開（次世代を担う人材育成）

人工知能概論（アカデミック・リンク・センター）

リモートセンシング

デジタルヒューマニティーズ
ソフトウェア

データマネジメント

理科研究発表会
次世代スキップアップ・プログラム（ＡＰ）

学習プラット
フォーム運用ＦＤ

スマートラーニングを活用した全国・海外展開

千葉大学モデル

学長

高大接続・学部・大学院一貫教育

２０１８年度に「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」
協力校に選定国際未来教育基幹

千葉大学 数理・データサイエンス・AI教育 取り組みの概要
数理・データサイエンス科目の必修化

全学実施体制の実現

令和２年度より全学必修化
 数理・データサイエンス科目（基礎） ２単位 数理・データサイエンス科目（展開） １単位

 学長を長とする教育改革組織である国際未来教育基幹に「データサイエンス教育実施本部」を設置。
 全学的な数理・データサイエンス・AI 教育の舵取りを行うとともに、必要に応じ見直しを図る
ＰＤＣＡサイクルを確立。

プログラムを構成する授業の内容
数理・データサイエンス科目（基礎） 全学共通カリキュラムによる講義と学部・学科の特性に応じたデータ解析演習
 リテラシーレベルモデルカリキュラムの「導入」、「心得」、「基礎」の範囲をカバー
 計算機と計算機ネットワークの原理、情報セキュリティ等の内容を含む
数理・データサイエンス科目（展開） モデルカリキュラムの「選択」に該当
 統計基礎、プログラミング基礎、情報科学、計算機科学、テキスト処理、実データ解析、AIのための Python 入門など

国際未来教育基幹（基幹長：学長）

イノベーション教育センター
全学教育センター

データサイエンス
教育実施本部

高大接続センター
アカデミック・リンク・センター

教員集団・支援体制
 数理・データサイエンス教員集団（常勤約５０名）
 共通教材開発、担当教員FD実施、TAの活用
 スマートオフィスによるメディア授業支援

数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）の開始
数理・データサイ
エンス・AI教育プロ
グラム認定制度

令和２年度より、「数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）」 を開始
 数理・データサイエンス科目（基礎、展開）に加え、教養展開科目「データを科学する」、共通専門基礎科目（数学・統計学）、専門科目から３０単位（修了証書）または２０単位（履修証明書）を取得

専門分野の知識・技能

数学
統計学

ITスキル

数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）• 2020年度からの入学者を対象とする全学共通教育プログラム• 「修了証書（30単位）」または「履修証明書（20単位）」を発行
理学部・工学部不可• 必要単位数
普遍教育科目

科目区分

修了証書

履修証明書

数理・データサイエンス科目（展開）11

数理・データサイエンス科目及び教養展開科目「データを科学する」

1～3

1～3

12
12～14

6
8～103020

数理・データサイエンス科目（基礎）共通専門基礎科目 微積分学、線形代数学、統計学
専門教育科目自由選択
合計

各学部の専門教育科目における指定科目

2

B1 & B22

数理・データサイエンス科目（展開）• データサイエンスA

統計学・データ解析の基礎を学ぶ科目。

• データサイエンスB

計算機を用いたデータ解析やプログラミングに関心のある学生向き。

• データサイエンスC
情報科学の講義• データサイエンスD
計算機科学の講義• その他 Rによるアンケート調査の集計、AIのためのPython入門、IoT
データ解析入門など

共通専門基礎科目• 数学・統計学（微積分学）

微積分学A：基礎的な内容
微積分学B1・B2:理工系向きの内容（修了証書を取得するには必須）• 数学・統計学（線形代数学）

線形代数学A: 基礎的な内容
線形代数学B1・B2：理工系向き（修了証書を取得するには必須）• 数学・統計学（統計学）

統計学A：基礎的な内容
統計学B1・B2: 理工系向き（修了証書を取得するには必須）「統計学A」、「統計学B1・B2」ではどちらかしか履修できない。
「統計学A],「統計学B1・B2」を履修する学生及び単位を修得した学生は「データサイエンスA」を履修できない。

専門教育科目（指定科目）• 全学共通科目

 すべての学部の学生が履修できる科目
データ解析基礎論（文学部）、 計算物理学（理学部）、知能情報基礎（工学部）、緑地環境情報学（園芸学部）など32科目• 所属学部生限定科目

 所属学部の学生のみが履修できる科目
国際教養学部 6科目、文学部 34科目、法政経学部 14科目、教育学部 2科目、理学部 25科目、工学部 59科目、園芸学部 8科目、医学部 2科目、薬学部 2科目、看護学部 ４科目

数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）履修登録者数
令和２年度
履修証明書
修了証書
合計

男

国際教養2女

文

理

教育法政経

工医

園芸

薬看護

合計

0741

100151155100013

男

12211438

000058女

003028000013男

329514381

10073

女

118528100026

合計

4317101646

210099２８７１

令和３年度前期
履修証明書
修了証書
合計

男

国際教養
0

文

法政経
00

女

10

男

1女

教育

理

工

園芸

医

薬

看護

合計

02

100

300

2

100422012

1900003600202

6000111男

12201219

2

10039

女

10

20262

10

115

合計

22401425

420154７４７

副専攻履修登録理由の例• 国際教養学部

 国際的な能力だけでなく、論理的思考力やデータを扱う能力が必要になると思うから。
 高校三年の途中でから文理混合の国際教養学部を目指したんですが、もともとは情報工学と迷ってて理系、特に情報系の授業を受けてみたくこのプログラムを履修することにしました。
 課題解決のために数理・データサイエンスに関する知識や技能が必要であると考えたため。

• 法政経学部

 経済学を学ぶことと並行して、教養を深め、統計などの観点から分析する技能を身につけたいと思ったから。
 数学を活用した仕事に就きたいため。
 将来データを仕事に用いる機会がどの職業にもあるだろうし、大学入学を期に触れてこなかった分野を学んでみたいと思ったから。
 高校では文系を選択しましたが数学にとても興味があるため大学生という期間を使用して、所属学部の専門科目を学ぶだけでなく、自分の興味を活かした学びも吸収したいからです。

• 教育学部 あらゆる学問・領域で統計が使われていて、自分が学ぶ教育学もそのひとつだと知り、興味を持ちました。数学は苦手ですが、統計学の初歩の本を読み、ほんの少しだけ、ただの計算処理作業ではなく、概念としてとらえられるようになった感覚がありました。その発見がとても面白かったので、履修することを希望しました。

大学院共通教育への展開• 全学開講科目：全学として独自に開設している科目

社会・研究倫理：１科目、共通スキル：アカデミックライティング、研究方法論など 17科目、マルチキャリア：キャリアデザインなど３科目、知の社会化：カレッジリンクなど６科目• 数理・データサイエンス
AI関連４科目• 副専攻プログラムの大学院生の履修について検討中

高大接続事業への展開• 先進科学プログラム（高校からの飛び入学）1998https://www.cfs.chiba-u.ac.jp/
情報工学コース：日本情報オリンピック予選参加が出願資格• 高校生理科研究発表会（2007-) 約400件のポスター発表
物理、化学、生物、地学、数学・情報分野• 数理科学コンクール（1998-)
工学部情報科学コースと共催• JSTグローバルサイエンスキャンパス
Society 5.0を創出する未来リーディング人財養成
ASCENTプログラム（2020-)
https://gsc.e.chiba-u.jp/

Thank you for your attention ！