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数理・データサイエンス・AI教育
プログラム実施状況～ PBL・実データ演習の取り組み ～児玉靖司
データサイエンスセンター
法政大学© Copyright Hosei University

もくじ概要回答形式• 授業実施概要• データサイエンス入門• データサイエンス応用基礎• 章末テスト、期末テスト（選択式）• 章末テスト、期末テスト（記述式）

• まとめ

まとめ

2024/1/18
2© Copyright Hosei University大学基本データ

 学生数

約 ２７，１００人

 学部学科数１５学部３８学科

市ケ谷キャンパス
東京都内３キャンパス
多摩キャンパス
小金井キャンパス
法・文・経営・国際文化・人間環境・キャリアデザイン・グローバル教養・デザイン工学部

経済・社会・現代福祉スポーツ健康学部

情報科学・理工・生命科学部

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3© Copyright Hosei University

プログラム概要
法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP: Mathematics, Data science and AI Program）概要
目的：複雑化する地球規模の社会課題の解決につながる「実践知」を涵養する■本プログラムの特徴・MDASHに準拠
・全学部・全学年（１～４年次）が対象
・オンデマンド開講。市ヶ谷・多摩・小金井の3キャンパスの学生が自分のペースで学習可能
・リテラシーレベルは全15学部共通・応用基礎レベルでは主として文・理系学部向けに開講する一部の科目もあり、学問分野に応じたプログラムを設計。また、情報科学部は学部独自の教育プログラムを開講
・豊富な事例紹介で、専門教育との有機的な連携を図る
・大学公認サティフィケート（オープンバッチ）を授与。学習成果を可視化

MDAPオープンバッジ

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データサイエンスセンターウェブサイト
https://www.dsc.hosei.ac.jp© Copyright Hosei University

授業実施概要【リテラシーレベル】（2021年度より）■ データサイエンス入門A■ 「導入」と「基礎」■ データサイエンス入門B■ 「実例紹介」と「実習」【応用基礎レベル】（2022年度より）■ データサイエンス応用基礎A■ データサイエンス応用基礎B■ データサイエンス応用基礎C（VBA）（文系）■ データサイエンス応用基礎D（Python）（文系）■ データサイエンス応用基礎E（R）（理系）■ データサイエンス応用基礎F（Python）（理系）
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授業実施概要（受講者数/修了者数）
リテラシーレベル
科目名

2021年度

2022年度

2023年度

データサイエンス入門A

７５１

１，０２４

２，０３１

データサイエンス入門B

２８６

１，３５１

２，３２４

修了者数

１７３

８２７

未確定

応用基礎レベル✳1修了者数には情報科学部独自開講プログラム者数を含む

科目名

2021年度

2022年度

2023年度

データサイエンス応用基礎A

－

１１４

３１８

データサイエンス応用基礎B

－

８２

５００

データサイエンス応用基礎C

－

３４

８２

データサイエンス応用基礎D

－

－

６０

データサイエンス応用基礎E

－

９６

３６

データサイエンス応用基礎F

－

－

１３１

修了者数

－

１３０ ✳1

未確定2024/1/18
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授業実施概要■ 全学（約３万名）対象のフルオンディマンド授業■ 学習管理システム（LMS）による情報提供■ オンディマンドシステムによる動画提供■ Knowledge Deliver – デジタル・ナレッジ社■ 「質問箱」を用意 ⇒ FAQ としてまとめる。
■ 原則、直接学生には返答しない。
■ 毎々「授業アンケート」を用意⇒「分析」

7© Copyright Hosei Universityデータサイエンス入門A〔データサイエンス入門A〕 児玉，髙田，高松
1. ガイダンスと導入
2. 情報とは・ビックデータとは・AIとは
3. 社会で起きている変化・社会におけるデータの活用
4. オープンデータの利用
5. データ解析のための技術
6. データの可視化
7. データサイエンスのサイクル PPDAC
8. 統計的品質管理
9. 画像データの活用
10. データ倫理11. 個人情報の保護
12. データを守る情報セキュリティ１
13. データを守る情報セキュリティ２
14. まとめ（期末テスト）
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8© Copyright Hosei Universityデータサイエンス入門B〔データサイエンス入門B〕 児玉，坂上，高橋，長谷川，彌冨，伊藤，髙田
1. ガイダンスと導入
2. 実例紹介１ 会計・金融におけるデータサイエンス・AIの活用
3. 実例紹介２ ファイナンスにおけるデータサイエンス・AIの活用
4. 実例紹介３ マーケティングにおけるデータサイエンス・AIの活用
5. 実例紹介４ 植物・医療におけるデータサイエンス・AIの活用
6. 実例紹介５ 音声処理におけるデータサイエンス・AIの活用
7. e-Stat の使い方 データの収集
8. データの分析１ ヒストグラムと箱ひげ図
9. データの分析２ 平均・分散・標準偏差10. データの分析３ 散布図と相関関係
11. データの分析４ 回帰
12. データ表現（可視化）13. 質的なデータの解析
14. まとめ（期末テスト）
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9© Copyright Hosei Universityデータサイエンス入門A採点基準（参考）■ 動画を15分以内に分割⇒各回は４つ程度■ 各動画の後に、５問程度選択問題■ 各回のあとに、8問選択問題■ ３問×４＋８問＝２０問（各回）■ 第２回～第１３回⇒ 20問×12問＝２４０問■ 第14回は、上記問題から（ランダム）50問を出題

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10© Copyright Hosei Universityデータサイエンス入門B採点基準（参考）■ 第２回から第６回の実例紹介は、担当教員にお任せ■ 選択問題を出題■ 第７回から第13回は、Excelを用いた統計実習および可視化の実習（一部、機械学習を含む）。

2024/1/18
11© Copyright Hosei Universityデータサイエンス応用基礎A（技術）〔データサイエンス応用基礎A〕 児玉，髙田，高松，卯木，宮崎
1. ガイダンスと導入
2. データ駆動社会とデータサイエンス
3. ビックデータとデータエンジニアリング
4. データの観察と可視化
5. データの分析
6. データの収集と加工
7. 情報セキュリティ
8. 人工知能（AI）の歴史
9. AI技術
10. AIの応用分野
11. AIと社会
12. AIの構築と運用
13. AIを活用したシステム
14. まとめ（期末テスト）
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12© Copyright Hosei Universityデータサイエンス応用基礎B（運用）〔データサイエンス応用基礎B〕 児玉，髙田，高松，卯木，宮崎
1. ガイダンスと導入
2. コンピュータの仕組みとデータ表現
3. 数学基礎
4. 分析設計
5. アルゴリズム
6. データベース
7. 情報セキュリティ
8. 機械学習の基礎と展望
9. 深層学習の基礎と展望
10. AIによる認識技術
11. 予測と判断
12. AIによる自然言語処理
13. AIとロボット
14. まとめ（期末テスト）
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13© Copyright Hosei Universityデータサイエンス応用基礎採点基準（参考）■ 動画を15分以内に分割⇒各回は４から８問程度■ 各動画の後に、５問程度選択問題■ 各回のあとに、8問選択問題■ ３問×４＋８問＝２０問（各回）■ 第２回～第１３回⇒ 20問×12問＝２４０問■ 第14回は、上記問題から（ランダム）50問を出題

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14© Copyright Hosei Universityデータサイエンス応用基礎C（VBA）〔データサイエンス応用基礎C〕 髙田
1. ガイダンスとウォーミングアップ
2. オブジェクト・プロパティ・メソッド
3. 行ごとの処理と色の扱い
4. 繰り返し5. 条件分岐6. 多分岐7. 合計の算出
8. 変数の型
9. 最大値の求め方
10. データのクレンジング
11. 配列的な処理
12. 配列13. SQL
14. まとめ（期末テスト）
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15© Copyright Hosei Universityデータサイエンス応用基礎E（Python）〔データサイエンス応用基礎E〕 廣津
1. 導入
2. Python入門（１）3. Python入門（２）4. Python入門（３）5. ライブラリの利用（１）6. ライブラリの利用（２）7. データ加工
8. データの可視化
9. 記述統計と単回帰
10. 機械学習：回帰モデル
11. 機械学習：ロジスティック回帰
12. 機械学習：決定木
13. 機械学習：教師なし学習
14. 機械学習：モデルの精度と検証
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16© Copyright Hosei Universityデータサイエンス応用基礎F（R）〔データサイエンス応用基礎F〕 廣津
1. 導入
2. R入門（１）3. R入門（２）4. R入門（３）5. パッケージの利用（１）6. データの可視化
7. データ加工
8. 記述統計9. 単回帰・データ処理フロー
10. 機械学習：回帰モデル
11. 機械学習：ロジスティック回帰
12. 機械学習：決定木
13. 機械学習：教師なし学習
14. 機械学習：モデルの精度と検証
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17© Copyright Hosei University

章末テスト、期末テストでの形式■ すべて自動採点で実施
■ 選択式
■ 択一
■ 複数選択（すべてが正解で得点）■ 記述式■ レポート形式も試したが、採点が困難なため中止■ 「データサイエンス入門B」での統計学実習■ 定員３００名⇒１レポート課題採点に１名のTAが必要■ 現在は内容を変更し、選択式または記述式で実施

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18© Copyright Hosei University

章末テスト、期末テスト（選択式）

多肢選択式で回答させる。
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19© Copyright Hosei University

章末テスト、期末テスト（記述式）

数値を回答させる。
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20© Copyright Hosei University

章末テスト、期末テスト（記述式）
数字を回答させる。

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章末テスト、期末テスト（記述式）

数値や記号を回答させる。
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22© Copyright Hosei University

まとめ■ 数理・データサイエンス・AI教育プログラムを実施■ ２０２１年度より、リテラシーレベルを実施■ ２０２２年度より、応用基礎レベルを実施■ 全学対象のフルオンディマンド授業を実施■ 学生からの質問は質問箱を用意■ 回答は個別ではなくFAQにて公開（人数が多い）■ 自動採点■ 回答形式は、選択式と記述式■ レポート形式は、中止

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