様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル） 申請様式
山口大学

① 学校名

工学部

② 学部、学科等名

学部・学科単位のプログラム③ 申請単位

国立大学法人山口大学④ 大学等の設置者⑥ 所在地

山口県山口市吉田1677-1⑦ 申請するプログラム名称

データサイエンス技術
令和３⑧ プログラムの開設年度
（常勤）

⑩ 教員数

年度

155

国立大学

⑤ 設置形態⑨リテラシーレベルの認定の有無
（非常勤）

人

⑪ プログラムの授業を教えている教員数
1,917⑫ 全学部・学科の入学定員⑬ 全学部・学科の学生数（学年別）

有

78

人

3人

人
8,624

総数

１年次

1,981

人

２年次

1,978

人

３年次

2,197

人

４年次

2,162人

５年次

162人

６年次

144人

人

⑭ プログラムの運営責任者（責任者名）

山口 真悟（役職名） 情報・データ科学教育センター長⑮ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
情報・データ科学教育センター（責任者名）

山口 真悟（役職名） 情報・データ科学教育センター長⑯ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
情報・データ科学教育センター（責任者名）

山口 真悟⑰ 申請する認定プログラム（役職名） 情報・データ科学教育センター長
認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 学生支援部 教育支援課
E-mailga110@yamaguchi-u.ac.jp

担当者名

室川 智彦

電話番号

083-933-5032

様式２

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科単位のプログラム①具体的な修了要件②申請単位
１．リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会Ⅰ・Ⅱ」（共同獣医学部と国際総合科学部は同等の授業科目）の単位を修得すること。
２．「応用情報数学Ⅱ」及び「ものづくり創成実習Ⅰ･Ⅱ」（工学部知能情報工学科開講分）の専門科目の単位を修得すること。
修了要件ではないが、自身の専門に合わせてデータサイエンス関連科目を修得することを推奨する。
③応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必修
開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
応用情報数学II
2 ○ 一部開講 ○○ ○ものづくり創成実習I
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ものづくり創成実習II
1 ○ 一部開講 ○ ○○④応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必修
開講状況 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
応用情報数学II
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ものづくり創成実習II
2 ○ 一部開講○ ○ ○データ科学と社会I
1 ○ 一部開講 ○
○ ○ ○
○
一部開講
データ科学と社会II
1 ○
○
○ ○
○

⑤応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必修
開講状況
授業科目
応用情報数学II
2 ○ 一部開講
ものづくり創成実習I
2 ○ 一部開講
ものづくり創成実習II
2 ○ 一部開講⑥選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目選択項目

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必修

授業科目

授業科目

開講状況

必修

開講状況

1-6 1-7 2-2 2-7

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

必修

開講状況

選択項目

⑦プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容

数学基礎
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「応用情報数学II」（2回目）、「ものづくり創成実習I」（4回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「応用情報数学II」（3〜4回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「応用情報数学II」（1回目）
・確率分布、正規分布、独立同 分布「応用情報数学II」（2、〜4回目）
1-6 ・ベクトルと行列「応用情報数学II」（9、 14回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「応用情報数学II」（9、 14回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「応用情報数学II」（14回目）、「ものづくり創成実習I」（5回目）
・逆行列【大学共通教育数学科目で履修済み】
・多項式関数、指数関数、対数関数【高校で履修済み】（１）データサイエンスと・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「ものづくり創成実習I」（3回目）、「ものづくり創成実習II」（1回目）
して、統計学を始め様々・１変数関数の微分法、積分法【高校で履修済み】

なデータ処理に関する知識である「数学基礎アルゴリズム（統計数理、線形代数、・アルゴリズムの表現（フローチャート）「ものづくり創成実習II」（2、 5回目）微分積分）」に加え、ＡＩ 1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「ものづくり創成実習I」（4回目）、「ものづくり創成実習II」（2、 5回目）を実現するための手段
・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿 ソート「ものづくり創成実習I」（4回目）
として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログデータ表現
ラミング基礎」の概念や・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「応用情報数学II」（1回目）、「ものづくり創成実習I」（2〜7回目）
知識の習得を目指す。 2-2 ・構造化データ、非構造化データ「応用情報数学II」（5回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード「応用情報数学II」（1回目）
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「ものづくり創成実習I」（2〜7回目）
プログラミング基礎・文字型、整数型、浮動小数点型「応用情報数学II」（2回目）、「ものづくり創成実習I」（1〜7回目）、ものづくり創成実習II（1〜7回目）
2-7 ・変数、代入、四則演算、論理演算「応用情報数学II」（1回目）、「ものづくり創成実習I」（1〜7回目）、ものづくり創成実習II（1〜7回目）
・関数、引数、戻り値「応用情報数学II」（1回目）、「ものづくり創成実習I」（1〜7回目）、ものづくり創成実習II（1〜7回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「応用情報数学II」（1回目）、「ものづくり創成実習I」（1〜7回目）、ものづくり創成実習II（1〜7回目）

データ駆動型社会とデータサイエンス

1-1 ・データ駆動型社会、Society5。0「応用情報数学II」（1回目）、「データ科学と社会I」（3回目）
・データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「データ科学と社会II」（6〜7回目）
分析設計
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「応用情報数学II」（6、 8回目）
・分析目的の設定「応用情報数学II」（8回目）
1-2 ・様々なデータ分析手法（回帰、分類、クラスタリングなど）「応用情報数学II」（9〜14回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「応用情報数学II」（5〜6回目）
・データの収集、加工、分割/統合「応用情報数学II」（7回目）
ビッグデータとデータエンジニアリング
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「応用情報数学II」（1回目）
2-1 ・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「応用情報数学II」（1回目）
・ビッグデータ活用事例「応用情報数学II」（4〜5回目）
・ソーシャルメディアデータ「応用情報数学II」（1回目）（２）ＡＩの歴史から多岐
AIの歴史と応用分野に渡る技術種類や応用・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム「応用情報数学II」（11回目）
分野、更には研究やビ 3-1 ・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）「応用情報数学II」（11回目）、「データ科学と社会I」（3回目）
・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題「応用情報数学II」（11回目）
ジネスの現場において
・「データ科学と社会II」（6〜7回目）
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までのAIと社会一連の流れを知識とし・AI倫理、AIの社会的受容性「応用情報数学II」（12回目）、「データ科学と社会I」（3回目）、「データ科学と社会II」（4〜5回目）て習得するＡＩ基礎的な 3-2 ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「応用情報数学II」（12回目）、「データ科学と社会II」（3〜4回目）
ものに加え、「データサ・AIに関する原則/ガイドライン「応用情報数学II」（12回目）、「データ科学と社会II」（4回目）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性「応用情報数学II」（12回目）
イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び機械学習の基礎と展望「深層学習の基礎と展・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「応用情報数学II」（11〜12回目）、「データ科学と社会I」（3回目）、「データ科望」から構成される。
学と社会II」（6〜7回目）

3-3 ・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「応用情報数学II」（9〜14回目）
・学習データと検証データ「応用情報数学II」（12回目）、「ものづくり創成実習II」（2〜4回目）
・ホールドアウト法、交差検証法「応用情報数学II」（12回目）
・過学習、バイアス「応用情報数学II」（12回目）
深層学習の基礎と展望
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）「応用情報数学II」（12回目）
3-4 ・ニューラルネットワークの原理「応用情報数学II」（12回目）、「ものづくり創成実習II」（1〜4回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「応用情報数学II」（12回目）
・学習用データと学習済みモデル「ものづくり創成実習II」（2〜4回目）
AIの構築・運用
3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習「応用情報数学II」（12回目）、「ものづくり創成実習II」（1〜7回目）
・AIの開発環境と実行環境「ものづくり創成実習II」（1〜7回目）
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「データ科学と社会I」（3回目）、「データ科学と社会II」（6〜7回）

Ⅲ-I データエンジニアリング基礎
データエンジニアリングにおけるデータ収集・加工、学習、評価といった一連の流れを習得する。
・「ものづくり創成実習I」（2〜7回目）
画像データを対象として、データ収集・加工の技術を実習する。具体的には、データ表現、画像ファイルの入出力、表色系変換、エッジ検出、ノイズ除去、アフィン変換、２値化、モルフォロジー変換などを扱う。これらの技術は、「ものづくり創成実習II」で学ぶ学習、評価の前処理となっている。

（３）本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわ Ⅰる課題の解決に活用で・「ものづくり創成実習II」（2〜4回目）
きる人材」に関する理解モデルデータ（インターネットで公開されている実データを含む）を対象として、実際にAIモデルを構築し、挙動、性能、特性などアルゴリズムそのものを評や認識の向上に資する価、改善する技術を実習する。「ものづくり創成実習I」で学ぶデータ収集・加工データと合わせて、データエンジニアリングの一連の流れを習得する。
実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。
応用基礎コアのなかで
Ⅲ-II データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価
学修・履修用のモデルデータを使用した学習に留まらず、ビジネスや研究領域の各分野における実データを使用することで、データ活用に取り組むまでのも特に重要な学修項目前処理に係る労力を実感するなど「手触り感」も含めて学修する。
群であり、「データエンジ
ニアリング基礎」、及び・ 「応用情報数学II」（6〜15回目）「データ・ＡＩ活用 企画・ Ⅱ 実データ（eStat、山口県オープンデータカタログサイトなど）を使って、課題設定から検討、成果報告まで、データ活用に係る労力を含めて体験する。学生
実施・評価」から構成さ自身が社会での実データから自由に課題を設定し、実際に手を動かしてＡＩ活用し、課題の解決を体験している。具体的には、6回目でデータ分析の進め方や仮説検証サイクルを学んだ後、学生はそれぞれ企画や課題の検討を始める。7〜14回目では授業時間内にさまざまな分析技法を学びながら、れる。
授業時間外にそれらを各自設定した課題に適用し、解決を図る。15回目では課題解決の結果を評価し、まとめる。

⑧プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力
・自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点・AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.dsc.yamaguchi-u.ac.jp/subject/ouyoukiso-program/210917̲index.html

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和３年度

学部・学科単位のプログラム②申請単位③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
工学部
経済学部

合 計

入学
定員収容定員令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

530 2,160

221140530 2,160

23140000000000

合計

履修率

221%
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231%

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
山口大学情報・データ科学教育センター規則② 体制の目的
情報・データ科学教育センターは、データサイエンス教育の管理、運営体制の整備及び組織的指導体制を確立するとともに、数理的思考を備え、データ分析・活用できる人材を育成し、もって社会の課題解決・発展に資することを目的とする（規則第２条）。この目的を達成するため、センターはデータサイエンス教育の開発・検証・改善の業務を行う（規則第３条）。

③ 具体的な構成員
情報・データ科学教育センター長 大学院創成科学研究科 教授 山口 真悟
副センター長 教育学部 教授 北本 卓也
副センター長 大学院創成科学研究科 教授 西井 淳
共通教育実施部会長 センター専任教員 准教授 木下 真
データサイエンス教育専門部会長 大学院創成科学研究科 教授 間普 真吾
データサイエンス教育全学調整部会長 教育学部 教授 北本 卓也
リカレント教育部会 大学院創成科学研究科 教授 川村 正樹
教育支援課 課長 福田 孝

④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績1%
令和４年度予定
20%
令和５年度予定30%
令和６年度予定40%
令和７年度予定
50%
収容定員（名）2,160
具体的な計画
令和3年度ではまず，情報を専門とする学科で授業を開始した。この科目は情報科学を専門としない学科・学部からの受講者の受入も周知し，全学生の履修を促進している。また，
令和4年度には，工学部の情報を専門としない学科でも授業を開講し，少人数でのクラスにより学生の学習状況をきめ細かく把握するようなサポート体制として，学生のプログラム履修を促進している。また，令和5年度からは，一部授業科目を必修化する計画としている。

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本プログラムは学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能としており、授業開始時に全学生に対して理系学部だけでなく，文系学部も対象とし履修を促進している旨をアナウンスをしている。また，講義形態の授業はオンデマンドでの講義とし，学生が受講しやすいような体制を整えている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
全学部学生が利用する学内WEB掲示システムおいて周知し，学生に広く情報提供をしている。また，本学情報・データ科学教育センターのHPに掲載し周知をしている。

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
講義形態の授業はMoodle（学内LMS）でのオンデマンド講義をおこない多くの学生が履修しやすい形態となっている。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業に関する質問や相談は授業中だけでなく、授業時間外においても修学支援システムや学習管理システムMoodle、メイル等によるオンライン並びにオフィスアワーによる対面で応じている。

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点本学では，全学的に修学支援システム（eYUSDL: electronic system of Yamaguchi University Self-DirectedLearning）を構築し、その運用を通じて本教育プログラムを構成する科目を含めた全ての科目の履修状況、単プログラムの履修・修得状 位取得状況を収集している。これらのデータを活用することによって、プログラム希望者が当該科目を履修していることを確認している。また当該科目の単位取得状況から本教育プログラムの修得状況を把握している。
況学修成果

本学では修学支援システムに授業評価アンケート機能を構築し、運用している。また、情報・データ科学セン
ターは個別の授業でなく、教育プログラム全体の評価アンケートも実施している。受講生は学期末にアンケートをシステムに入力する。結果を総合的に分析することによって、授業内容の学生の理解度を把握することができる。その結果を工学部及び情報・データ科学教育センターで共有し、本教育プログラムの評価・改善に活用している。

上記アンケートの項目「あなたは、この授業の内容を理解できましたか？」の結果を分析することによって、授学生アンケート等を通じた 業内容の学生の理解度を把握することができる。
学生の内容の理解度
上記アンケートの項目「あなたは、後輩学生や他の学生へこの授業科目の受講を推奨しますか？」の結果を分学生アンケート等を通じた析することによって推奨度を把握している。
後輩等他の学生への推奨度
全学的な履修者数、履修 本学情報・データ科学センターにおいて履修者数，履修率を把握し，工学部と連携しながら計画達成を目指率向上に向けた計画の達 す。
成・進捗状況
学外からの視点
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学では卒業生調査システムを構築しており、その運用を通じて本教育プログラムを修了した卒業生の進路先や活躍状況を把握する仕組みができている。

本学ではデータサイエンティスト協会が定めたスキルチェックリストを参考にすることによって、産業界からの視点を取り入れて教育プログラムを設計している。本教育プログラムを構成する「データ科学と社会II」には、地元産業界からの視点を含め 企業の方を講師とした授業があり、教育プログラムの内容に産業界の視点を含めている。「データ科学と社会た教育プログラム内容・手 II」の学外講師を中心に地域の自治体や企業およそ20団体とデータサイエンス教育の協力体制を構築し、学外の意見を取り入れる仕組みがある。
法等への意見本教育プログラムを構成する「データ科学と社会Ⅰ」では、データサイエンティストによる講演や地元企業の講師による活用成功事例を紹介してもらい、学生のモチベーションを高める授業内容を設けている。また、それに続く「データ科学と社会Ⅱ」では、それぞれの専攻分野における数理・データサイエンス・ＡＩの活用事例を紹介してもらい、それらを学ぶことの意義を理解させる授業内容にしている。また、それらに続く「応用情報数学II」で数理・データサイエンス・ＡＩを は単なる知識の詰込みにならないようにコンピュータを使った実習を取り入れており、学修成果が確実なものと「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 なるようにしている。さらに「ものづくり創成実習I」と「ものづくり創成実習II」では、学生が積極的に授業へ参加義」を理解させることすることによって、自らの行動と体験を通して、学修成果を実りあるものにするとともに、それらを学ぶ楽しさや意義を味わうことができるように工夫している。

山口大学ではデータサイエンティスト協会が定めたスキルチェックリストを参考にデータサイエンス教育レベルを開発し、それに基づいて本教育プログラムや専門課程プログラムを構築しており、教育内容と水準を維持している。
内容・水準を維持・向上しつ 情報・データ科学教育センターは、受講生からのアンケートの結果、企業や自治体からの意見を参考に、各学つ、より「分かりやすい」授業 科の専門性を考慮して学生に「分かりやすい」授業となるよう、定期的に会合を開き、授業の改善に取り組んでとすることいる。

②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.dsc.yamaguchi-u.ac.jp/subject/kaizen/学生周知システムを用いた全学部生への案内文1. 名称

データサイエンス技術

2. 身に付けることのできる能力

1. データから意味を抽出し，現場にフィードバックする能力
2. 自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点
3. AIの基本的な概念と手法，応用例を学ぶことで，AI技術を活用し課題解決につなげる能力

3. 受講対象

工学部学生（全学部に開講されており、全学部生受講可能としている）

4. 受講要件

リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会」を修了していること。

3. 修了要件

1. 「応用情報数学Ⅱ」及び「ものづくり創成実習Ⅰ･Ⅱ」（工学部知能情報工学科開講分）の専門科目の単位を修得すること。
2. 修了要件ではないが，自身の専門に合わせてデータサイエンス関連科目を修得することを推奨する。

6. 構成する授業科目• 応用情報数学Ⅱ（2単位）（工学部知能情報工学科開講分）• ものづくり創成実習Ⅰ･Ⅱ（2単位）（工学部知能情報工学科開講分）
コア要素

授業科目

1-6．数学基礎
Ⅰ．データ表現と 1-7. アルゴリズム
アルゴリズム2-2. データ表現
2-7. プログラミング基礎
1-1．データ駆動型社会とデータサイエンス
1-2．分析設計
2-1．ビッグデータとデータエンジニアリング
Ⅱ．ＡＩ・データサイ 3-1．AIの歴史と応用分野
エンス基礎
3-2．AIと社会
3-3．機械学習の基礎と展望
3-4．深層学習の基礎と展望
3-9．AIの構築と運用
Ⅲ．ＡＩ・データサイ Ⅰ．データエンジニアリング基礎
エンス実践
Ⅱ．データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価

データ科学と データ科学と 応用情報数
社会Ⅰ※1
社会Ⅱ※1
学Ⅱ〇

〇〇〇
〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇

ものづくり創 ものづくり創成実習Ⅰ
成実習Ⅱ〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇※1 受講要件のリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会」の授業科目山口大学は平成30年度に全学必修のデータサイエンス共通教育科目を開講した。令和２年度にはデータサイエンティスト協会のスキルチェックリストと拠点コンソーシアムのモデルカリキュラムを参考にして，データサイエンス教育の基準を独自に開発している。この基準は４つのレベルからなる。レベル１の教育プログラムが数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）に相当し，令和３年度に文部科学省の認定を受けている。そしてレベル３の教育プログラムが数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（応用基礎レベル）におおよそ相当する。令和３年度に工学部，理学部，農学部、共同獣医学部は，レベル３を満たすようデータサイエンス専門教育基礎科目を導入した新カリキュラムを開始している。また工学部では令和２年度から他学部に先駆けてレベル３の教育プログラムを実施している。このたびの申請は，工学部で実施している教育プログラムの認定を目指すものである。

令和5年度以降，順次全学展開

ｖｖｖｖ

３ｖｖｖ

ｖ

２ｖｖｖｖｖｖｖｖｖ

エキスパートレベルｖｖｖｖ

応用基礎レベルｖ

ｖ

ｖ

共同獣医学部

医学部 保健学科

ｖ

本申請
（工学部）

ｖ

医学部 医学科ｖ

農学部

理学部 その他

理学部 情報系

工学部 その他

工学部 情報系ｖ

国際総合科学部

教育学部 その他

教育学部 情報系

ｖ

経済学部

１

人文学部 その他

ｖ

４

人文学部 社会学

拠点コンソーシアム
モデルカリキュラム

山口大学データサイエン教育レベル

データサイエンティスト協会
スキルチェックリスト

準拠

リテラシー
レベル
認定済み（全学）山口大学では良質のデータサイエンス教育を効果的に提供するため，データサイエンス教育プラットフォームを構築し運用している。本プ
ラットフォームは階層構造をなし，下からGPUを備えたサーバー機器からなるハードウェア層，JupyterHubやMoodleなどの講義支援ソフトウェア層，山口大学オリジナル教科書や講義ビデオなどのさまざまなメディアからなる教材コンテンツ層からなる。教材コンテンツはオンデマンドでの利用も想定して作られており，学生が勉強したいときに学べる環境を実現している。

山口大学データサイエンス教育プラットフォーム

講義ビデオ

JupyterHub（プログラミング演習）

演習課題

期末試験

教材コンテンツ層••••••

山口大学オリジナル教科書講義ビデオ
期末試験及び解答例
スライド
演習課題
プログラミングチュートリアル

山口大学データサイエンスライブラリ「データサイエンス技術」
相田紗織著 学術図書出版社

講義支援ソフトウェア層• JupyterHubやMoodleなどからなる講義支援ソフトウェア• Webブラウザだけでプログラミン
グ演習やAI開発が可能

ハードウェア層• GPUを備えたサーバー機器を整備• 大人数による利用可（令和2〜3年度機能強化経費）• 筆記試験
• CBT（Computer-Based Test）
両方に対応
サーバーGPU

修学支援システムとの連携• 履修登録等の情報共有により円滑な教育の実施が可能

教材コンテンツはMoodleを通じて提供