数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
vo l. 4

国立大学に設置されたセンターが結集して、各大学内での数理・データサイエンス教育の充実のための取組成果を全国への波及させるための活動を推進し、
数理・統計・情報を基盤として未来世界を開拓できる人材の育成を目指します。

contents「数理・データサイエンスと大学」インタビュー●

第 5 回 大阪大学大学院 教 授 、基 礎 工 学 研 究 科 研 究 科 長

大阪大学 数理・データ科学 教 育 研 究センター センター 長

狩野 裕 教授●

教材分科会活動報告

・カリキュラム分科会 ・教材 分 科 会 ・教 育 用 デ ータベ ース分 科 会●

インフォメーション

数 理・デ ー タ サ イエンス 教 育 が未来社会を開く︒

数理・データサイエンス教育強化を目的として

2019/4

「数理・データサイエンスと大学」
インタビュー「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

ので、理工系の学生はそういう曖昧さに違和感を持ちや生）を①②③と順に追っかけてデータを取っていく必要があ

すいようです。

る。これを経時データまたは縦断的データと言います。これ
はもう、教育の題材とか演習問題のレベルではなく研究活動

卒業式直後のアンケート「統計学、受けてよかった」の範囲ですが。
多くの学生（一般の方も）はアンケートに回答した経験があると思います。
あんなに適当に回答したデータに基づいていっ─ 学部低学年を対象とする講義では、実際にどんな話を

第 5 回 大阪大学大学院 教授、基礎工学研究科 研究科長

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター センター長

狩 野 裕 教授するのですか。

か。ある日の午前に回答した内容は同日午後にはもう忘れて

私が最初の授業で学生に話すのは、こんな例です。大いるというような適当さです。しかし、回答の揺れ（不確実性）

阪大学の人間科学部は、社会科学系の学部としては珍し

を誤差の確率変動とモデル化し、その背後に存する本質を「誤

工夫を凝らした例題を共有化しく、数学と統計学が必修です。たいていの学生はそのこ差を排して」捉えていく、そのための道具が統計モデルや検新入生や文系学生にも興味が持てるとを知らず、入学してからびっくりする。そこで私は、定・推定です。確率的な現象を正しく把握するには統計的な卒業生の約９割が「数学・統計学の必修があってよかっアプローチが必要だということが分かったら、次は勝ち負けなた」と答えている、というアンケート結果のデータを見せら「二項分布」、身長のデータなら「正規分布」などと、どんな現るのです。「今、君らは『嫌や』と言うてるけど、4 年経っ

象がどんな分布をしているかということを説明していく。数たら変わるよ」と。そして、「これについてどう思います

学から入るのではなく、身近なところから入って、最後に数学か？」と問うわけです。

を持ってくるようにしています。数学嫌いの学生には「なんで魅力的な教材の開発を
文系を含むすべての学生に、大学 4 年間でデータ・リテラシーを身に着けさせるために、初心者向けの教材開発が急ぎ進められている。
長い間、文系学生に独自の教材を使って分かりやすくデータ科学を教えてきた
大阪大学の狩野裕教授に、初心者向け教材を開発した際の体験と、数式を使わずに統計を教える
文系学生を振り向かせる挑戦
─ 長年にわたり大学でデータ科学教育に携わってきて、現状にどのような課題を感じていますか。

実は、この調査は卒業式の直後に行ったもの。それは当然で、大学サイドは学業を全て終えた後の満足度等をそこから導かれる要点を聞いた。

から卒業式の直後で調査となる。人間誰でも山を越えてんだ学生なら、数学はけっこうできる。中学・高校程度の数学意しておられるでしょう。そういう例題を集めてブラッ

きて、1 年生の数学・統計から始まって卒論も無事に終えの知識が身についていれば、かなりいろいろなデータ分析がシュアップし、1 セットの教材に作り上げ、それを共有す

たら、どんなことでもいい思い出になるに決まっている

使えます。その経験から高等数学の必要性を感じたらそのることが大事ではないかと思います。

んですよ、それは（笑）。だから本当は、少し間引いて考え段階で勉強すればよい。自分からシャットアウトしてその知なくてはいけない。この「間引いて考える」ことに気づく

識を使わないのでは、その学生は先の人生、ずいぶん損をすことも重要なデータの見方なのです。

ることになる。

─ 初 心 者 向 け の テ キ ス ト の 必 要 性 を 感 じ た の は、
何かきっかけがあったのでしょうか。

もちろん、卒業のときに「数学・統計を受講してよかった」と思う学生がたくさんいることは事実。だから君たです。データ科学になじみのない学部低学年では、まずき、人間科学部という文系の学部に着任したのです。私

ちもがんばれ、ということを新入生に伝えたいという思

身近な現象・データをきちんと咀しゃくして見ることの自身、理学部の数学科出身ですし、それまでずっと理系のいが一番なのですが、同時に、「誰を対象として、どういうできる力をつけるところからスタートし、そこから専門学生を教えてきましたが、だんだんと「同じやり方では文

状況のとき、どんな質問の仕方で収集したデータなのか」

基礎としてのデータ科学へ入っていくことが重要だと、系の学生には響かない」ということが分かってきました。

をきちんと見ないと、データから正確な情報は得られな

彼らにこちらの思いを伝え、彼ら自身にプラスになるい。データ採取の状況を想起しながらデータを適切に見しかし、「身近」で、しかも「インパクトのある」例をような授業にするにはどうしたらいいか――。日々考えることができるようになってほしい」というメッセージ

持ってくることが意外と大変です。難しい例を使って「難るなかで、まず目標にしてみたのは、「数式を使わずに統も込めているのです。

しいやろ？」と言うのは簡単ですが、「四則演算レベルで計を教える」という試みです。文系の学生たちは、「統計解けるけれども、データの見方を分からなかったら間違は数学や。数学はキライ」と思っているわけです。だから、うんやで」と示すことができて、かつ、学生が「何でそうな数式を使わないほうがアレルギーを起こさずにすむ。

─ 6 大学コンソーシアムでは、データサイエンス入門教
科書シリーズの編集が進んでいます。

そうですね。ただ、私から見ると、まだ従来の延長上を間違っていた」と気づかせるわけですね。

そうです。まずそこを認識してもらって、「では、正しく見る

文系・理系に共通した課題です。一般に、理工系の学生にためにはどんな方法があるのか」という話につなげます。こでも、大学の教員はあまりそういうことに関心がありものごとを教えるときは、統計を使うよりも、それぞれのの例で言えば、「①在学中」と「②卒業式を終えてホッとしていません（笑）。だからこれまで、そのようなテキストもほ分野における第一原理から演繹して説明するほうが理解るとき」、「③卒業して5年後」では、同じ人でも回答が変わる

とんどなかったのです。とはいえ、どの先生も「1 回目のしやすい。統計というのは、どうもよく分からんところ

かもしれないという前提でデータを観る。満足度がどのよう授業で使うために」など、一つ二つは興味を惹く例題を用を「データを取って傾向を見てみましょう」ということなに変化していくのかを調べるためには、一つの個体
（一人の学

です。

データと分析のコンテクストをセットにした教材が理想

─ 身近な例を使って、学生に「これまでのデータの見方はもっとも、魅力的なテキストが必要であるという点は、るん？」と興味を持つような例を探すのは結構大変なのすから、それをほぐしてやることが大事だと思うんです。
大学で文系を選んだとしても、高校入試を真面目に取り組

97 年に母校の大阪大学に助教授として戻ってきたと私は考えています。

統計なんかやらないかんのや」という反発の気持ちがありま

知りたいのだが、大学を離れた後はデータ採取が大変だ

痛感しているのは、「魅力的な教材」を用意する難しさ

1

たい何が分るんだ、と感じている方も多いのではないでしょう

2

「数理・データサイエンスと大学」
インタビュー「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

ので、理工系の学生はそういう曖昧さに違和感を持ちや生）を①②③と順に追っかけてデータを取っていく必要があ

すいようです。

る。これを経時データまたは縦断的データと言います。これ
はもう、教育の題材とか演習問題のレベルではなく研究活動

卒業式直後のアンケート「統計学、受けてよかった」の範囲ですが。
多くの学生（一般の方も）はアンケートに回答した経験があると思います。
あんなに適当に回答したデータに基づいていっ─ 学部低学年を対象とする講義では、実際にどんな話を

第 5 回 大阪大学大学院 教授、基礎工学研究科 研究科長

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター センター長

狩 野 裕 教授するのですか。

か。ある日の午前に回答した内容は同日午後にはもう忘れて

私が最初の授業で学生に話すのは、こんな例です。大いるというような適当さです。しかし、回答の揺れ（不確実性）

阪大学の人間科学部は、社会科学系の学部としては珍し

を誤差の確率変動とモデル化し、その背後に存する本質を「誤

工夫を凝らした例題を共有化しく、数学と統計学が必修です。たいていの学生はそのこ差を排して」捉えていく、そのための道具が統計モデルや検新入生や文系学生にも興味が持てるとを知らず、入学してからびっくりする。そこで私は、定・推定です。確率的な現象を正しく把握するには統計的な卒業生の約９割が「数学・統計学の必修があってよかっアプローチが必要だということが分かったら、次は勝ち負けなた」と答えている、というアンケート結果のデータを見せら「二項分布」、身長のデータなら「正規分布」などと、どんな現るのです。「今、君らは『嫌や』と言うてるけど、4 年経っ

象がどんな分布をしているかということを説明していく。数たら変わるよ」と。そして、「これについてどう思います

学から入るのではなく、身近なところから入って、最後に数学か？」と問うわけです。

を持ってくるようにしています。数学嫌いの学生には「なんで魅力的な教材の開発を
文系を含むすべての学生に、大学 4 年間でデータ・リテラシーを身に着けさせるために、初心者向けの教材開発が急ぎ進められている。
長い間、文系学生に独自の教材を使って分かりやすくデータ科学を教えてきた
大阪大学の狩野裕教授に、初心者向け教材を開発した際の体験と、数式を使わずに統計を教える
文系学生を振り向かせる挑戦
─ 長年にわたり大学でデータ科学教育に携わってきて、現状にどのような課題を感じていますか。

実は、この調査は卒業式の直後に行ったもの。それは当然で、大学サイドは学業を全て終えた後の満足度等をそこから導かれる要点を聞いた。

から卒業式の直後で調査となる。人間誰でも山を越えてんだ学生なら、数学はけっこうできる。中学・高校程度の数学意しておられるでしょう。そういう例題を集めてブラッ

きて、1 年生の数学・統計から始まって卒論も無事に終えの知識が身についていれば、かなりいろいろなデータ分析がシュアップし、1 セットの教材に作り上げ、それを共有す

たら、どんなことでもいい思い出になるに決まっている

使えます。その経験から高等数学の必要性を感じたらそのることが大事ではないかと思います。

んですよ、それは（笑）。だから本当は、少し間引いて考え段階で勉強すればよい。自分からシャットアウトしてその知なくてはいけない。この「間引いて考える」ことに気づく

識を使わないのでは、その学生は先の人生、ずいぶん損をすことも重要なデータの見方なのです。

ることになる。

─ 初 心 者 向 け の テ キ ス ト の 必 要 性 を 感 じ た の は、
何かきっかけがあったのでしょうか。

もちろん、卒業のときに「数学・統計を受講してよかった」と思う学生がたくさんいることは事実。だから君たです。データ科学になじみのない学部低学年では、まずき、人間科学部という文系の学部に着任したのです。私

ちもがんばれ、ということを新入生に伝えたいという思

身近な現象・データをきちんと咀しゃくして見ることの自身、理学部の数学科出身ですし、それまでずっと理系のいが一番なのですが、同時に、「誰を対象として、どういうできる力をつけるところからスタートし、そこから専門学生を教えてきましたが、だんだんと「同じやり方では文

状況のとき、どんな質問の仕方で収集したデータなのか」

基礎としてのデータ科学へ入っていくことが重要だと、系の学生には響かない」ということが分かってきました。

をきちんと見ないと、データから正確な情報は得られな

彼らにこちらの思いを伝え、彼ら自身にプラスになるい。データ採取の状況を想起しながらデータを適切に見しかし、「身近」で、しかも「インパクトのある」例をような授業にするにはどうしたらいいか――。日々考えることができるようになってほしい」というメッセージ

持ってくることが意外と大変です。難しい例を使って「難るなかで、まず目標にしてみたのは、「数式を使わずに統も込めているのです。

しいやろ？」と言うのは簡単ですが、「四則演算レベルで計を教える」という試みです。文系の学生たちは、「統計解けるけれども、データの見方を分からなかったら間違は数学や。数学はキライ」と思っているわけです。だから、うんやで」と示すことができて、かつ、学生が「何でそうな数式を使わないほうがアレルギーを起こさずにすむ。

─ 6 大学コンソーシアムでは、データサイエンス入門教
科書シリーズの編集が進んでいます。

そうですね。ただ、私から見ると、まだ従来の延長上を間違っていた」と気づかせるわけですね。

そうです。まずそこを認識してもらって、「では、正しく見る

文系・理系に共通した課題です。一般に、理工系の学生にためにはどんな方法があるのか」という話につなげます。こでも、大学の教員はあまりそういうことに関心がありものごとを教えるときは、統計を使うよりも、それぞれのの例で言えば、「①在学中」と「②卒業式を終えてホッとしていません（笑）。だからこれまで、そのようなテキストもほ分野における第一原理から演繹して説明するほうが理解るとき」、「③卒業して5年後」では、同じ人でも回答が変わる

とんどなかったのです。とはいえ、どの先生も「1 回目のしやすい。統計というのは、どうもよく分からんところ

かもしれないという前提でデータを観る。満足度がどのよう授業で使うために」など、一つ二つは興味を惹く例題を用を「データを取って傾向を見てみましょう」ということなに変化していくのかを調べるためには、一つの個体
（一人の学

です。

データと分析のコンテクストをセットにした教材が理想

─ 身近な例を使って、学生に「これまでのデータの見方はもっとも、魅力的なテキストが必要であるという点は、るん？」と興味を持つような例を探すのは結構大変なのすから、それをほぐしてやることが大事だと思うんです。
大学で文系を選んだとしても、高校入試を真面目に取り組

97 年に母校の大阪大学に助教授として戻ってきたと私は考えています。

統計なんかやらないかんのや」という反発の気持ちがありま

知りたいのだが、大学を離れた後はデータ採取が大変だ

痛感しているのは、「魅力的な教材」を用意する難しさ

1

たい何が分るんだ、と感じている方も多いのではないでしょう2

分科会活動報告

─ 狩野先生自身は、これまでどうやって「コンテクストのある教材」を作っていましたか。

実際には、そう簡単にコンテクストの描けるデータと分析が見つかるわけではありません。私の場合ラッキーだったのは、人間科学部で 7 年間教えていたときに、学生の卒業論文の審査などで、さまざまな実社会の研究テーマに接する機会を得たことです。データ科学の授業で使えそうだと思った論文やデータをもらってきて、自分でアレンジを加えました。

カリキュラム分科会
カリキュラム分科会は全国的なモデルとなる標準カリキュラムを協働して作成・普及に取り組むことになっています。
カリキュラム分科会は全国的なモデルとなる標準カリキュラムを協働して作成・普及に取り組むことになっています。その作成に当たり、データサイエンス教育で先行するアメリカの取り組みを調査したところ、2018 年 5 月に The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine において、プロジェクト Data Sciencefor Undergraduates: Opportunities and Options の最終報告書が公開されたところでした。報告書においては、
以下の 10 分野が重要であると提言しています。

でも、実はここからが大変なのです。コンテクストの1

脱していない気がします。もっと皆さんが授業で実践し面白さを残したまま、教えたい統計学のポイントを強調ているひと工夫、ふた工夫を一挙に集めて教材に整え、例しつつ、しかも 90 分の授業で説明できるシンプルなシ

題のデータベースを構築するのがいいと思うのですけど

チュエーションに凝縮して、教材として仕上げなければね。みなさん、「こんなものを出すのは恥ずかしい」と謙いけません。これはものすごく手間のかかる作業です。

遜されているのかもしれません。

だからわれわれはつい、シンプルすぎてコンテクストのEthical problem
solving

ない無味乾燥の例題を使ってしまいがちなのです。

倫理的な問題への対応というのは、ひとつの統計的な手法を説明するために10挙げた例は、厳密に言えば正しくないとか、他の手法で解

しかし、データ科学とはそもそも、現実社会の課題にくと別の答えになるかもしれない、ということがあるか

対し、統計学的な手法を使って分析とフィードバックのらです。初心者向けにシンプルに説明しようとすればす

PDCA サイクルを回す、その全体の制度設計そのものでるほど、別の角度から見ると違う、ということが起こりがす。現実とかけ離れた例題では、そのダイナミズムが学

Domain-specificconsiderations

ちで、突っ込みどころはいくらでもある。それを突っ込

生に伝わるはずがありません。教材づくりは大変ですが、

ドメイン知識の考慮

まれないように書くから面白味がなくなるわけですが、私は「教材とは、最初からあるものではなく、努力して作

まあこれは大学教員の習性かもしれません。

り上げるものだ」と今では思っています。

─ 初心者向けの教材として最も重要なことは何でしょうか。

大事なのは、コンテクストです。
「このデータは、最初はこう見えたが、分析していったら最後はこんなドンデ

Profile

計算基礎

Statisticalfoundations
統計基礎

Data Science for
Undergraduates:
Opportunities

8

4

and Options

Communicationand teamwork

Data management
and curation

コミュニケーションとチー
ムワーク

データ管理とデータキュ
レーション

（笑）
。学生の興味を引きつけながら、こうやってデータ

Workflow andreproducibility
ワークフローと再現性「こんなデータがあります。どうぞ分析してください」と、

Computationalfoundations

37

しかし、これまで統計学のトレーニング用の教材は、

数学基礎

2

9

ン返しが起こった！」となったら、面白いじゃないですかを見ていくんですよ、と教えることができる。

Communicationand teamwork

5
6
Data modelingand assessment

Data description
and visualization
データ記述と可視化

データモデリングと評価

ただデータだけが置いてある状況で、分析の仕方が少しでも説明してあればいいほうでした。これでは、食材だけを示して料理の手順が書いていないレシピのようなものです。
本来ならば、そこからいろいろなストーリーが考えられるはず。1 セットのデータがあれば、例えば Power
Point で 20 シート分ぐらいは、分析する観点があるのです。そういう、素材と料理の仕方を一緒にしたレシピを100 種類ぐらい用意する。教員は、たとえば「この部分はこう変えて、後半は省こう」など、自由にアレンジできるようにすればいいと思います。
3

狩野 裕 教授

カリキュラム分科会においては、この提言を参考にして 10 分野についてそれぞれ学修目標やスキルセットを整備

1981 年、大阪大学理学部数学科卒業。 84 年、大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程退学。同年に運輸省海技大学校教養科助手となる。86 年、工学博士。
87 年に大阪大学基礎工学部助手。大阪府立大学工学部
講師、筑波大学数学系助教授を経て 97 年、大阪大学人
間科学部助教授。04 年から同大学大学院基礎工学研究科教授。18 年度に第 23 回日本統計学会賞受賞には「数学基礎（大分類）-- 線形代数（中分類）-- ベクトル（小分類）」のように階層構造を設けます。そして中していくこととしました。2018 年度は、主に最初の 3 つの基礎（foundations）について検討しました。具体的分類に対して、データサイエンスの観点から概要を説明し、小分類にはいくつかの学修内容やスキルセットとして整理します。さらに、文系を含む全大学に対するデータサイエンス教育の普及のために高大接続を意識し、例えば
高校「数学 B」の内容である二次元ベクトルがこのセットに含まれています。いくつかの学術機関、関係省庁、デー
タサイエンス関連団体との調整を経て、2019 年度の前半に一般公開予定です。もちろん、4 以降の分野についても項目出しを行い、早期に一般公開出来るよう作業を進めて参ります。
4

分科会活動報告

─ 狩野先生自身は、これまでどうやって「コンテクストのある教材」を作っていましたか。

実際には、そう簡単にコンテクストの描けるデータと分析が見つかるわけではありません。私の場合ラッキーだったのは、人間科学部で 7 年間教えていたときに、学生の卒業論文の審査などで、さまざまな実社会の研究テーマに接する機会を得たことです。データ科学の授業で使えそうだと思った論文やデータをもらってきて、自分でアレンジを加えました。

カリキュラム分科会
カリキュラム分科会は全国的なモデルとなる標準カリキュラムを協働して作成・普及に取り組むことになっています。
カリキュラム分科会は全国的なモデルとなる標準カリキュラムを協働して作成・普及に取り組むことになっています。その作成に当たり、データサイエンス教育で先行するアメリカの取り組みを調査したところ、2018 年 5 月に The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine において、プロジェクト Data Sciencefor Undergraduates: Opportunities and Options の最終報告書が公開されたところでした。報告書においては、
以下の 10 分野が重要であると提言しています。

でも、実はここからが大変なのです。コンテクストの1

脱していない気がします。もっと皆さんが授業で実践し面白さを残したまま、教えたい統計学のポイントを強調ているひと工夫、ふた工夫を一挙に集めて教材に整え、例しつつ、しかも 90 分の授業で説明できるシンプルなシ

題のデータベースを構築するのがいいと思うのですけど

チュエーションに凝縮して、教材として仕上げなければね。みなさん、「こんなものを出すのは恥ずかしい」と謙いけません。これはものすごく手間のかかる作業です。

遜されているのかもしれません。

だからわれわれはつい、シンプルすぎてコンテクストのEthical problem
solving

ない無味乾燥の例題を使ってしまいがちなのです。

倫理的な問題への対応というのは、ひとつの統計的な手法を説明するために10挙げた例は、厳密に言えば正しくないとか、他の手法で解

しかし、データ科学とはそもそも、現実社会の課題にくと別の答えになるかもしれない、ということがあるか

対し、統計学的な手法を使って分析とフィードバックのらです。初心者向けにシンプルに説明しようとすればす

PDCA サイクルを回す、その全体の制度設計そのものでるほど、別の角度から見ると違う、ということが起こりがす。現実とかけ離れた例題では、そのダイナミズムが学

Domain-specificconsiderations

ちで、突っ込みどころはいくらでもある。それを突っ込

生に伝わるはずがありません。教材づくりは大変ですが、

ドメイン知識の考慮

まれないように書くから面白味がなくなるわけですが、私は「教材とは、最初からあるものではなく、努力して作

まあこれは大学教員の習性かもしれません。

り上げるものだ」と今では思っています。

─ 初心者向けの教材として最も重要なことは何でしょうか。

大事なのは、コンテクストです。
「このデータは、最初はこう見えたが、分析していったら最後はこんなドンデ

Profile

計算基礎

Statisticalfoundations
統計基礎

Data Science for
Undergraduates:
Opportunities

8

4

and Options

Communicationand teamwork

Data management
and curation

コミュニケーションとチー
ムワーク

データ管理とデータキュ
レーション

（笑）
。学生の興味を引きつけながら、こうやってデータ

Workflow andreproducibility
ワークフローと再現性「こんなデータがあります。どうぞ分析してください」と、

Computationalfoundations

37

しかし、これまで統計学のトレーニング用の教材は、

数学基礎

2

9

ン返しが起こった！」となったら、面白いじゃないですかを見ていくんですよ、と教えることができる。

Communicationand teamwork

5
6
Data modelingand assessment

Data description
and visualization
データ記述と可視化

データモデリングと評価

ただデータだけが置いてある状況で、分析の仕方が少しでも説明してあればいいほうでした。これでは、食材だけを示して料理の手順が書いていないレシピのようなものです。
本来ならば、そこからいろいろなストーリーが考えられるはず。1 セットのデータがあれば、例えば Power
Point で 20 シート分ぐらいは、分析する観点があるのです。そういう、素材と料理の仕方を一緒にしたレシピを100 種類ぐらい用意する。教員は、たとえば「この部分はこう変えて、後半は省こう」など、自由にアレンジできるようにすればいいと思います。
3

狩野 裕 教授

カリキュラム分科会においては、この提言を参考にして 10 分野についてそれぞれ学修目標やスキルセットを整備

1981 年、大阪大学理学部数学科卒業。 84 年、大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程退学。同年に運輸省海技大学校教養科助手となる。86 年、工学博士。
87 年に大阪大学基礎工学部助手。大阪府立大学工学部
講師、筑波大学数学系助教授を経て 97 年、大阪大学人
間科学部助教授。04 年から同大学大学院基礎工学研究科教授。18 年度に第 23 回日本統計学会賞受賞には「数学基礎（大分類）-- 線形代数（中分類）-- ベクトル（小分類）」のように階層構造を設けます。そして中していくこととしました。2018 年度は、主に最初の 3 つの基礎（foundations）について検討しました。具体的分類に対して、データサイエンスの観点から概要を説明し、小分類にはいくつかの学修内容やスキルセットとして整理します。さらに、文系を含む全大学に対するデータサイエンス教育の普及のために高大接続を意識し、例えば
高校「数学 B」の内容である二次元ベクトルがこのセットに含まれています。いくつかの学術機関、関係省庁、デー
タサイエンス関連団体との調整を経て、2019 年度の前半に一般公開予定です。もちろん、4 以降の分野についても項目出しを行い、早期に一般公開出来るよう作業を進めて参ります。
4

分科会活動報告

分科会活動報告

教材分科会

教 育 用 デ ータベ ース 分 科 会

教材分科会では、全国的なモデルとなる教材を協働して作成・普及に取り組むことを目的として活動しています。

教育用データベース分科会では、次の３点について検討を進めています。

審議事項は、● 教科書シリーズの企画・編纂 ● 各大学の e ラーニング教材，講義動画等の統合的配信方法の検討 ● 普及方法やその他の可能性の検討です。目標とするアウトプットは、● データサイ
エンスの叢書 ● e ラーニング教材および講義動画等のポータルサイトです。

1. データサイエンスの叢書
6 拠点校の教員が編集委員となり、教科書シリーズ「データサイエンス入門シリーズ ( 講談社 )」を 3 期に分けて刊行予定です。
第 1 期 (2019 年 9 月刊行予定 )『データサイエンスのための数学』椎名洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）『データサイエンスの基礎』濵田悦生（著）狩野裕（編）『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）第 2 期 (2019 年冬刊行予定 )『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編）『Python で学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編）『R で学ぶ統計的データ解析の基本』林賢一（著）下平英寿（編）『データサイエンスのためのデータベース』村井哲也・吉岡真治（著）水田正弘（編）
第 3 期 (2020 年春刊行予定 )『スパース回帰分析とパターン認識』西井龍映・梅津佑太・上田勇祐（著）『モンテカルロ統計計算』鎌谷研吾（著）駒木文保（編）『テキスト・画像・音声データ分析』西川仁・佐藤智和・市川治（著）清水昌平（編）● 数理・データサイエンス教育用データの収集・公開● 既存の公開済データに関する情報● 教育に利用可能なオープンソースツール等の情報

これらの審議を通じて、平成 30
年 度 の 活 動 で は、 数 理・ デ ー タサイエンス教育の教材となり得る
データを収集し整理を行いました。具体的には、27 件のデータを候補としてリスト化し（右図）、３分科会の委員や学生を含む関係者によるデータの試用と評価を行っています。

これらのデータについては、デー
タの種類や関連する分野などの項
目を独自に設定し、整理しています。また、数理・データサイエン
スカリキュラムにて検討が進められている 10 のスキルセットとの対応関係についても、データ毎にタグ付けを行い、整理を検討して

2. e ラーニング教材・講義動画等のポータルサイト

います。

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムに、各拠点大学の e ラーニング教材・講義動画等のポータル
サイトへのリンクを集約するページを作成しました。各教材の利用条件についての詳細は各拠点大学にお問い合わ
せください。一般公開されている教材や動画もあります。

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning.html

このように整理したデータについて、数理・データサイエンス教育の現場で活用してもらえるよう、
当分科会の主査を務める北海道大学 数理・データサイエンス教育研
究センターにより、ポータルサイ
ト機能を持つ「教育用データ提供
システム」の開発を行っています。
今後は、このポータルサイト機能を使い、様々な人にデータを利用してもらい、教育用に適したデー
タの提供について、検討を進めて
いきます。
図

5

教育用データ提供システム（ポータルサイト機能）のイメージ（開発中画面）

6

分科会活動報告

分科会活動報告

教材分科会

教 育 用 デ ータベ ース 分 科 会

教材分科会では、全国的なモデルとなる教材を協働して作成・普及に取り組むことを目的として活動しています。

教育用データベース分科会では、次の３点について検討を進めています。

審議事項は、● 教科書シリーズの企画・編纂 ● 各大学の e ラーニング教材，講義動画等の統合的配信方法の検討 ● 普及方法やその他の可能性の検討です。目標とするアウトプットは、● データサイ
エンスの叢書 ● e ラーニング教材および講義動画等のポータルサイトです。

1. データサイエンスの叢書
6 拠点校の教員が編集委員となり、教科書シリーズ「データサイエンス入門シリーズ ( 講談社 )」を 3 期に分けて刊行予定です。
第 1 期 (2019 年 9 月刊行予定 )『データサイエンスのための数学』椎名洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）『データサイエンスの基礎』濵田悦生（著）狩野裕（編）『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）第 2 期 (2019 年冬刊行予定 )『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編）『Python で学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編）『R で学ぶ統計的データ解析の基本』林賢一（著）下平英寿（編）『データサイエンスのためのデータベース』村井哲也・吉岡真治（著）水田正弘（編）
第 3 期 (2020 年春刊行予定 )『スパース回帰分析とパターン認識』西井龍映・梅津佑太・上田勇祐（著）『モンテカルロ統計計算』鎌谷研吾（著）駒木文保（編）『テキスト・画像・音声データ分析』西川仁・佐藤智和・市川治（著）清水昌平（編）● 数理・データサイエンス教育用データの収集・公開● 既存の公開済データに関する情報● 教育に利用可能なオープンソースツール等の情報

これらの審議を通じて、平成 30
年 度 の 活 動 で は、 数 理・ デ ー タサイエンス教育の教材となり得る
データを収集し整理を行いました。具体的には、27 件のデータを候補としてリスト化し（右図）、３分科会の委員や学生を含む関係者によるデータの試用と評価を行っています。

これらのデータについては、デー
タの種類や関連する分野などの項
目を独自に設定し、整理しています。また、数理・データサイエン
スカリキュラムにて検討が進められている 10 のスキルセットとの対応関係についても、データ毎にタグ付けを行い、整理を検討して

2. e ラーニング教材・講義動画等のポータルサイト

います。

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムに、各拠点大学の e ラーニング教材・講義動画等のポータル
サイトへのリンクを集約するページを作成しました。各教材の利用条件についての詳細は各拠点大学にお問い合わ
せください。一般公開されている教材や動画もあります。

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning.html

このように整理したデータについて、数理・データサイエンス教育の現場で活用してもらえるよう、
当分科会の主査を務める北海道大学 数理・データサイエンス教育研
究センターにより、ポータルサイ
ト機能を持つ「教育用データ提供
システム」の開発を行っています。
今後は、このポータルサイト機能を使い、様々な人にデータを利用してもらい、教育用に適したデー
タの提供について、検討を進めて
いきます。
図

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教育用データ提供システム（ポータルサイト機能）のイメージ（開発中画面）

6

Information
20 大 学 が 協 力 校 と し て 選 定 さ れ ま し た
平成 31 年 1 月に文部科学省から下記の 20 大学が「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」の協力校として選定されたことが公表されました。

北見工業大学，東北大学，山形大学，筑波大学，宇都宮大学，群馬大学，千葉大学，お茶の水女子大学，新潟大学，
長岡技術科学大学，静岡大学，名古屋大学，豊橋技術科学大学，神戸大学，島根大学，岡山大学，広島大学，愛媛大学，
宮崎大学，琉球大学
今後は、6拠点校と20協力校が6つのブロックを分担し、ブロック会議の開催，ブロック別ワークショップの開催、拠点・協力校連絡会合の開催などを通して、数理・データサイエンス教育の全国展開を推進することになります。

3 大学合同シン ポ ジ ウ ム を 後 援 し ま し た
平成 31 年 1 月 23 日に早稲田大学大隈講堂で東京大学、横浜市立大学、早稲田大学合同シンポジウム「大学におけるデー
タサイエンス教育の現状と未来」が開催されました。シンポジウムでは早稲田大学田中総長の開会あいさつ、国公私立大学という異なった特徴を持つ 3 つの大学の取り組み状況の報告の後、群馬大学、武蔵大学、立教大学の先生も加わって、データサイエンス教育の課題に関するパネルディスカッションが行われ、活発で有益なシンポジウムとなりました。
このシンポジウムの詳細については下記のサイトをご覧ください。
https://www.waseda.jp/inst/cds/news/553

教育 用 デ ー タ ベ ー ス 分 科 会 主 催 の セ ッ シ ョ ン が 開 催 さ れ ま し た
平 成 31 年 2 月 19 日 に 北 海 道 大 学 で 開 催 さ れたデータサイエンス公開シンポジウムで、コンソーシアムの教育用データベース分科会主催
セッション「データサイエンス教育とデータ活用について」が開催されました。このセッショ
ン で は、 コ ン ソ ー シ ア ム の 目 的， カ リ キ ュ ラ
ム分科会、教材分科会、教育用 DB 分科会の取り 組 み 内 容 が 紹 介 さ れ ま し た。 ま た、 パ ネ ル
ディスカッションには３分科会から委員が出席し、「データサイエンス教育とデータ活用について」をセッションテーマとして、データサイ
エンス教育用データや教育の普及 ･ 展開に関する活発な議論が展開されました。

第 5 回コンソーシアム会合が開催されました
平成31年3月15日に東京大学で数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの第5回会合が開催されました。
主な議題

・文部科学省から「コンソーシアムへの依頼事項」
・阪大狩野センター長の講演「データ科学教材例」
・平成 30 年度活動報告（6 大学，3 分科会，コンソーシアム全体）
・全国展開へ向けた取組みについて