東北⼤学
数理・データ科学・AI（AIMD）リテラシ
教育プログラム⾃⼰点検・評価書

令和 5 年 5 ⽉

学務審議会データリテラシ共通教育基盤運営委員会

1

1. ⾃⼰点検・評価の実施
東北⼤学の AIMD（AI, Math. & Data science）リテラシ教育については、全学教育の計画及び実施、履修、試験及び単位に関する事項全般を所掌する学務審議会の下に、データリテラシ共通教育基盤運営委員会を設置し(令和元年 2 ⽉)、関連する科⽬委員会（情報教育委員会、数学委員会）等とも調整を図りつつ、企画、運営、評価および改善を進めてきた。加えて、令和元年 9⽉に⼤学全体の AIMD 教育を推進する部局としてデータ駆動科学・AI 教育研究センターが設置された。
こうした体制のもと、令和 2 年度から⽂理を問わず新⼊⽣全員に対して AIMD リテラシ教育が開始されたことを受け、各年度の取り組み状況について、データリテラシ共通教育基盤運営委員会が⾃⼰点検・評価を⾏っている。
本学の全学教育における AIMD 教育は、令和 3 年 8 ⽉に⽂部科学省数理・データサイエン
ス・AI 教育プログラム認定制度のリテラシーレベルに認定、かつ、同プラスに選定されており（期間・選定の期限：令和 8 年３⽉３１⽇）、令和４年８⽉から、挑創カレッジコンピュテーショナル・データサイエンスプログラムが同認定制度の応⽤基礎レベルにも認定、かつ、同プラスとしても選定されている（認定・選定の期限：令和３⽉ 31 ⽇）。そのため、本⾃⼰点検・評価は、同認定制度において要件とされている点検活動を兼ねた内容となっている。
なお、外部有識者の意⾒も踏まえ、学外からの視点での点検・評価を実施すべく、数理・デー
タ科学・AI 教育アドバイザリボードが設けられており、令和 4 年度については、令和 5 年 3 ⽉17 ⽇に会合を持った。その議事録は、別途、ウェブサイト（https://aimd.cds.tohoku.ac.jp/aimath-data-science）で公開を⾏う。

2. ⾃⼰点検・評価の⽅法
令和 4 年度中に全学教育科⽬として開講された AIMD 関連科⽬および挑創カレッジ・コンピュテーショナル・データサイエンス（CDS)プログラムの科⽬群全般を対象とし、数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度(MDASH-Literacy および MDASH-AdvancedLiteracy）で⽰されている教育の質保証に関わる点検項⽬、および、本学が⽬指す AIMD リテラ
シ教育についてのいくつかの観点に沿って⾃⼰点検・評価を⾏った。

評価結果は、
1) 【優】優れた点が認められ、⼗分な取り組みが成されている
2) 【可】概ね必要な取り組みが成されている。

23) 【要改善】不⼗分な点があり、改善の余地が⼤きい、の三段階で判定を⾏った。

3

3. 点検・評価結果(1) 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度(MDASH-Literacy および MDASHAdvanced Literacy）で求められている観点
点検項⽬

点検結果

評価結果

プログラムの履修・修得状況を

数理・データ科学・AI 関連の科

履修と単位の取得状況を電⼦的適切に把握し、プログラムの改善⽬の履修状況については，教育・に集計し、それを担当委員会にフに繋げることができる体制や仕組

学⽣⽀援部教務課が学務情報シスィードバックする体制が取られてみが取られているか。

テムを通じて随時データを確認のおり、点検項⽬の要件は⼗分に満上，学務審議会データリテラシ共たされていると評価できる。

通教育基盤運営委員会，および挑判定：【優】

創カレッジ運営委員会に都度報告し，分析と対応を⾏っている。
加えて，全員履修の「情報とデータの基礎」で⽤いている e ラー
ニング教材（AIMD for Future）の機能によって，学習の状況について把握することができるほか、全学的な LMS である ISTU/DC、およびそれと連携する動画配信環境（Panopto）により学習ログの蓄積と利⽤が可能な状況である。
学⽣の学修成果を的確に把握

数理・データ科学・AI 関連の科

全学教育を所掌する学務審議会し、プログラムの改善に結びつけ⽬には担当の科⽬委員会が割当らの PDCA サイクルの取り組みの⼀ることができる体制や仕組みが取れており、PDCA サイクルを通じ環として、恒常的な改善への取りられているか。

た科⽬の改善活動が実施されてい組みが⾏われており、また、e ラる。その⼀環として、それぞれのーニングの学修履歴情報も学修成

授業での成績分布データが学⽣の果の把握に利⽤されている。加え授業評価と共に委員会内で共有・て、⺠間検定に向けた学修⽀援に分析されている。

よる動機づけが図られており、点１年⽣の全員が履修する「情報とデータの基礎」で使⽤している

検項⽬の要件は⼗分に満たされている。

e ラーニング教材 AIMD forFuture の学習記録はデータ駆動科
学・AI 教育研究センターで分析の判定：【優】

4

上、学修状況の把握に役⽴てられている他、意欲的な学⽣に対しては⺠間の AI 資格検定に向けた学修⽀援を実施し、「腕試し」の機会を提供すると共に、合格状況についても把握している。
学⽣アンケート等を通じ、デー全ての授業について「学⽣によ学⽣による授業評価結果をすべ

タやエビデンスに基づいた学⽣のる授業評価」アンケートを実施ての授業で実施し、担当教員にフ内容の理解度の把握が⾏われていし、学⽣⾃⾝の取り組み状況、時ィードバックすると共に、科⽬委るか。

間外学修時間、教員の説明のわか員会でも共有し改善の材料とされり易さ、授業の進度、知識や技能ており、本点検項⽬の要件は概ねの修得の度合い等についてデータ満たされている。

を収集している。アンケート中の⼀⽅で、今後、学習データに基⾃由記述欄も含め、その結果を担づいたエビデンスベースの学習成

当の科⽬委員会で共有・分析し、果の評価についてさらに検討する

評価・改善に活⽤している。

余地がある。それを補助する機能加えて、データ駆動科学・AI 教として、LMS に蓄積された学習ロ育研究センターで、新⼊⽣の⼊学グを分析し学修状況を教員にフィ時の学習状況についても、独⾃のードバックするためのダッシュボアンケートを実施している。

ード機能を新規に開発していると

また、⺠間の AI 資格認定に向けころである。

た⽀援制度に参加した学⽣を対象に、学修の状況と受験結果につい判定：【可】てアンケートを実施しており、その中で聞かれた意⾒をデータ駆動科学・AI 教育研究センターで分析の上、新しい取り組みに向けた材料としている。
当該プログラムの学⽣への周「情報とデータの基礎」や挑創

ウェブでの情報発信や⼊学時ガ知・浸透に努め、その状況についカレッジ CDS プログラムの受講イダンス等において、プログラムて適切にモニタリングできている者からの「学⽣による授業評価」の重要性について説明しており、か。

では、科⽬に対して肯定的な記述

本点検項⽬の要件は概ね満たされが多く、授業が数理・データ科ている。

学・AI の学習の動機づけにつなが⼊試広報の中で本学が考える5っていることが確認されている

AIMD ⼈材像を受験⽣にアピールが、アンケート内容をそのまま公する等、裾野を広げる取り組みの開することは難しいものの、先輩余地があるため、学務審議会情報のこうした学修の様⼦についてウ教育委員会において、PDCA の課

ェブ題として新規に登録した。

(https://aimd.cds.tohoku.ac.jp)等で紹介している。

判定：
【可】

また、学務審議会が定期的に実施している学⽣との懇談会においても、学⽣から直接的に意⾒を収集しており、特に、⺠間検定（「G検定」や「E 資格」）取得に向けた学修⽀援が優れた取り組みとして話題にのぼっている。
全学的な履修者数、履修率向上

学部新⼊学者全員に対してAIMD リテラシー教育を新⼊学に計画的にも取り組み、その達AIMD の基礎を教育する体制は令者の全員に対して⾏う体制を令和成・進捗状況が把握されている

和 2 年度から開始され、ほぼ元年中に準備し、令和２年度からか。

100%の学⽣が履修している状況でほぼ全員が AIMD の基礎科⽬を履あるため、年次進⾏により、令和修しており、年次進⾏により、学5 年度末までに本学の学部学⽣の部学⽣のほぼ全員が履修する⾒込

ほぼ全員が AIMD の基礎を修得すみであり、⼊学時ガイダンス等をる⾒込みである。

通じて、その重要性の周知も⾏っ

また、分野親和性によらない学ている。

習推進のために提供中の e ラーニ

加えて、応⽤基礎レベルの挑創ング（AIMD for Future）の拡充

カレッジコンピュテーショナルデを進めている。

ータサイエンスプログラムの履修

また、令和 4 年度からの全学教者も順調に増加していることが確

育改⾰に伴って新しいカリキュラ

認されており、本点検項⽬の要件

ムのもとで全学教育が実施されては⼗分に満たされている。

おり、AIMD 関連の科⽬について判定：【優】

も、開講数や時間割、および学部・学科の修了要件の⾒直し等によって、⽂系理系を問わず、さらに履修しやすい体制となった。

6

教育プログラム修了者の進路、学務審議会および⾼度教養教修了者および就職先に対する調活躍状況、企業等の評価を把握

育・学⽣⽀援機構が中⼼となり、査は⾏われているものの、AIMDし、プログラムの改善に結び付け「東北⼤学の教育に関する卒業・分野に特化した内容ではなく、実られているか。

修了者/雇⽤者調査」（4 年毎に実施の間隔も４年間と⻑めであるた施・直近では令和 3 年度）を実施

め、AIMD 教育の⼈材育成の効果し、学部卒業⽣の⾃⼰評価、およがより明らかとなるような調査をび雇⽤者側からの修了者に対するさらに充実させる必要がある。

所⾒を調査した実績があり、例え判定：【可】

ば、「数理的に物事を分析する能⼒」等についての評価・分析を⾏った。調査項⽬については適宜⾒直しつつ、同種の調査を今後も継続することによって、AIMD 教育の充実化がどのような変化をもたらすかについて、継続的にデータの収集と分析を⾏っている。
産業界や公的セクター等の外部

データ駆動科学・AI 教育研究セ

企業の実務家の参画、外部有識からの視点を含めた教育プログラ

ンターに企業の実務経験者を客員者によるアドバイザリボードの設ム内容・⼿法等への意⾒を収集教員として迎えると共に、本学と置等、外部からの意⾒を組み⼊れし、改善に役⽴てているか。

包括連携協定を締結している複数る体制を構築し、それが実際に機の企業のデータサイエンティスト能しており、本点検項⽬の要件はや AI エンジニアおよびマネージメ満たされている。

ント担当者と、随時ミーティングやヒアリングを実施し、意⾒や新しい⼿法についての提⾔等を求めている。
加えて、本学の理事、AIMD を標榜する企業、AIMD ⼈材活⽤企業、AIMD ベンチャー企業、地域AIMD 企業、⾃治体からの委員によって構成される「AIMD 教育アドバイザリ委員会」が令和 3 年度より活動を開始し、改善に向けての提⾔を受けている。

判定：
【優】

7

数理・データサイエンス・AI を

AIMD の基礎科⽬である「情報と初学者向けの独⾃の e ラーニン

「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意データの基礎」（全員必修）においグを開発し全員が学ぶ AIMD 科⽬

義」を理解させるための取り組みて、産学連携を通じて独⾃に開発で使⽤する等、本点検項⽬の要件が成されているか。

した e ラーニング教材「AIMD forは⼗分に満たされている。

Future（140 分）」を利⽤し、モデ判定：【優】

ルカリキュラムの内容を、授業時間外学習を通じて学び、振り返ることができる環境を、1 年⽣全員に提供している。AIMD for
Future は、図解とナラティブな説明を基本としたコンテンツであり、単に知識の修得に留まらず、仮想課題を通して、データ活⽤にあたっての倫理について、学ぶことができるように⼯夫されている。さらに、意欲のある学⽣に対しては⺠間の AIMD 資格検定への挑戦を e ラーニングの機会提供により⽀援している。
加えて、課外学習の機会として、⽂系学⽣向けの AI ⼊⾨講座（計 2 回）
、企業の実務家による連続セミナー（計 4 回）を令和 4 年度中に実施し、アンケートでは⾼い評価を得ている。
内容・⽔準を維持・向上しつ

学務審議会の下で、AIMD リテ科⽬委員会および担当教員間でつ、より「分かりやすい」授業とラシ教育全体の調整をデータリテのすぐれた教育実践の共有等を通するための取り組みが成されていラシ共通教育委員会が⾏い、関係じて、わかりやすい授業となるよるか。

する各科⽬内容の検討と実施は情う、組織として取り組んでおり、報教育委員会および数学委員会に本点検項⽬の要件は概ね満たされよって⾏われている。それぞれのている。

科⽬委員会では、授業評価や成績判定：【優】

分布などを指標とした PDCA サイ
クルによって課題の抽出・分析と8対応を継続的に実施しており、さらに学期毎に教員会議（FD)を開催することで、課題の共有と意⾒の集約を積み重ねている。
そうした取組の⼀環として、情報教育委員会においては、標準的な講義ノートやサンプルデータ・コードを提供したり、すぐれた教育実践を担当教員全員で共有するなどの活動を⾏っている。

（２）東北⼤学が⽬指す AIMD 教育からの観点
点検項⽬

点検結果

評価結果

総合⼤学として、分野横断的で学全学教育の AIMD 科⽬群は全員

分野を問わず全ての学部学⽣が際性を持った教育プログラムとなが履修する「情報とデータの基礎」 応⽤基礎レベルまで網羅的に履修っているか。に限らず、「情報の基礎」、「数学の可能な体制となっており、本点検項

基礎」、「統計の基礎」の各科⽬が、 ⽬の要件は⼗分満たされている。
全ての学部の学⽣に対して開講さ判定：【優】

れている。
令和 4 年度から開始さている全学教育改⾰のもとでの新カリキュ
ラムでは、AIMD の基礎科⽬は先進科⽬類現代素養科⽬群として再構成・常設化され、より履修しやすい時間割となっている。
また、挑創カレッジ CDS プログ
ラムにおいては「ＡＩをめぐる⼈間と社会の過去・現在・未来」等の学際性を強く意識した科⽬が設定さており、学⽣による授業評価も⾼い⽔準にある。
⾼度な専⾨性を持った⼈材育成

挑創カレッジ CDS プログラムの分野を問わず、AIMD の各科⽬のに接続できるような内容と構成に科⽬群は、意欲的な学⽣がデータ科履修が可能となっており、さらになっているか。

学や機械学習等の⾼度なレベルのCDS プログラムでより⾼度な内容内容を学ぶ機会を提供している。の学修機会も提供されているため、

9

また、「数学の基礎」「統計の基礎」 本点検項⽬の要件は⼗分に満たさ科⽬についても、学務審議会数学委れている。

員会が主体となって、学部専⾨教育

判定：【優】への接続を意識した内容に調整されている。
学⽣に「⼒だめし」と動機づけの機会を提供するため、⺠間の AI 資格検定（⽇本ディープラーニング協会「G 検定」および「E 資格」）に向けての学修⽀援を令和 4 年度も引き続き実施している。
研究⼤学として、研究の⼀線でのAIMD 科⽬群は、データ駆動科各分野の研究者が AIMD リテラ活動が、リテラシレベルの教育内容学・AI 教育研究センターや情報科シ全学教育に参画する体制がとらや教材にもフィードバックされて学研究科等、当該分野の研究者が担れている。また、特徴的な科⽬の開いるか。

当する体制となっている。

発、教科書シリーズの刊⾏等の取り

挑創カレッジ CDS プログラムに組みもあり、本点検項⽬の要件は満おいて新規科⽬「数理・AI・データたされている。

科学 −データ⽣成・活⽤の現場に判定：【優】⽴会う−」を開発し、最先端の研究の現場とその課題を学部⽣が体験する機会を設けている。
本学の AIMD 分野の研究者が執筆する教科書シリーズ「探検データサイエンス」を企画し、令和３年度から順次刊⾏されている（4 巻が既刊、さらに 10 タイトル以上を予定）。同シリーズは、⼈⽂社会系を含む広い分野からの執筆陣を擁している。
留学⽣の学びにも配慮されたプログラムとなっているか。

国際学⼠コースにおいて、「情報留学⽣に対しても⽇本語のクラ基礎」はもとより、関連する科⽬をスと同様な教育が提供されており、英語により実施している。

本点検項⽬の要件は満たされていまた、⽇本⼈学⽣向けにされた教材は、データ駆動科学・AI 教育研る。
ただし、挑創カレッジ CDS プロ

10究センターが英語版を作成の上、担グラムについては⽇本語のみの開当教員に提供している。

講となっており、留学⽣対応について検討の余地はある。
判定：【可】

東北⼤学の AIMD 教育活動を地本学が連携企業と共同で開発し東北地区においては、⽂部科学省域や社会に波及させるための取りた初学者向けの e ラーニング

数理・データサイエンス・AI 教育組みが成されているか。

「AIMD for Future」は、令和 3 年プログラム認定（MDASH）に申請

度から仙台地区の⾼等専⾨学校でした機関の数、および、数理・デーも採⽤された実績があり、さらにタサイエンス・AI 教育拠点コンソ「東北創成国⽴⼤学アライアンス」 ーシアムの会員機関共に、他地区と等を通じて利⽤を呼びかけている

⽐較して低調な状況であり、更なるところである。

取り組みの余地がある。

加えて、CDS プログラム科⽬で使われている教材やデータの⼀覧を作成の上、ウェブ上で公開を⾏っている。
令和 4 年度からは、数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムに新たに設けられた東北ブロックの拠点校としても活動を開始し、各⼤学へヒアリング、シンポジウムの開催等、AIMD の⼀層に普及展開に向けた活動を開始したところである。

判定：【可】