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】
様式１
大学等名

山口大学

プログラム名

データサイエンス応用基礎プログラム（理学部）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 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
理学部④ 修了要件
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科は同等の授業単位）の単位を修得すること。
2．「データサイエンス技術Ｉ、ＩＩ」、「データサイエンス技術演習」、および「機械学習」の単位を修得すること。
3．修了要件ではないが、各学科・コースで開講されている「データサイエンス教育科目」を積極的に履修することを推奨する。

必要最低単位数7

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施⑤ 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 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
データサイエンス技術I

1 ○ ○データサイエンス技術II

1 ○ ○データサイエンス技術演習

2 ○ ○ ○ ○ ○機械学習

1 ○ ○ ○

⑥ 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 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
データサイエンス技術II

1 ○ ○

機械学習

1 ○

○ ○ ○

データサイエンス技術演習

2 ○○

データ科学と社会I

1 ○ ○データ科学と社会II

1 ○ ○

授業科目

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

○ ○ ○
○ ○ ○
○ ○
○

○ ○ ○

○

○ ○

○

⑦ 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 必須
授業科目
データサイエンス技術I

1 ○データサイエンス技術II

1 ○

機械学習

1 ○

データサイエンス技術演習

2 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目

単位数選択項目

授業科目授業科目

1単位数

選択項目

必須

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】⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

数学基礎
・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率：【高校で履修済み】
・代表値、分散、標準偏差：「データサイエンス技術I」（1回目）
・相関係数、相関関数と因果関係：「データサイエンス技術I」（2回目）、「データサイエンス技術演習」（5〜6回目）
1-6 ・ベクトルと行列：「データサイエンス技術II」：（2回目）、「機械学習」(2〜3回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積：「データサイエンス技術II」：（2回目）、「機械学習」(2〜3回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数：【高校で履修済み】
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係：【高校で履修済み】
・1変数関数の微分法、積分法：【高校で履修済み】

アルゴリズム
1-7 ・アルゴリズムの表現（フローチャート）：「データサイエンス技術演習」（1〜15回目）、「機械学習」(2回目)・並び替え（ソート）、探索（サーチ）：「データサイエンス技術演習」（9回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。
2-2

データ表現
コンピュータで扱うデータ：「データサイエンス技術I」（1〜2回目）、「データサイエンス技術演習」（2〜3回目）

プログラミング基礎・文字型、整数型、浮動小数点型：「データサイエンス技術演習」（1〜3回目）
2-7 ・変数、代入、四則演算、論理演算：「データサイエンス技術II」(1〜2回目)、「データサイエンス技術演習」（1〜14回目）
・関数、引数、戻り値：「データサイエンス技術演習」（1〜14回目）

1-1

データ駆動型社会とデータサイエンス・データ駆動型社会、Society5.0：「データサイエンス技術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）：「データサイ
エンス技術II」(1回目)、「データ科学と社会II」（6〜7回目）

1-2

分析設計
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル：「データサイエンス技術演習」（1〜6回目）、「機械学習」(2〜4回目)

2-1

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：「データサイエンス技術II」（1回目）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス：「データサイエンス技術II」（6〜8回目）
・ビッグデータ活用事例：「データサイエンス技術II」（1回目）、「機械学習」(1回目)

2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】

AIの歴史と応用分野
・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：「データサイエンス技術II」（1回目）、「機械学習」(1
3-1 回目)（２）ＡＩの歴史から多岐・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）：「データサイエンス技術II」（1回目）、「機械学習」(1回目)、「データ科学と社会I」に渡る技術種類や応用（3回目）
分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

AIと社会
3-2 ・AI倫理、AIの社会的受容性：「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）

・プライバシー保護、個人情報の取り扱い：「データ科学と社会II」（3〜4回目）

機械学習の基礎と展望
・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）：「データサイエンス技術II」（1回目）、
3-3 「データ科学と社会I」（3回目）、「データ科学と社会II」（6〜7回目）、「機械学習」(1回目)・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習：「データサイエンス技術II」（1〜8回目）、「機械学習」(2〜4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）「データサイエンス技術II」（1回3-4 目）
・ニューラルネットワークの原理「データサイエンス技術II」（6〜7回目）、「データサイエンス技術演習」（12〜13回目）、「機械学習」(5〜7回目)

AIの構築・運用
3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習：「データサイエンス技術II」（1〜7回目）、「データサイエンス技術演習」（12〜13回目）、「機械学習」(2〜4、7回目)

Ⅲ-I データエンジニアリング基礎「データサイエンス技術I」で学んだデータ収集・加工、学習、評価を行うために必要な統計処理手法を習得し、「データサイエンス技術II」では、ぞれぞれのデータに適したAIを活用した解析手法を習得する。
Ⅰ 「データサイエンス技術演習」(2〜7回目)では、「データサイエンス技術I,II」で学んだ知識をもとに、自然科学で必要となる実データを収集し、必要な統計処理を行う。具体的には、乱数の発生し、モンテカルロ法によるデータ生成、また、実データを使用したχ二乗検定やt検定を行うことにより、データエンジニアリングとして必要なデータの生成・収集、解釈、検証といった一連の流れを習得する。

（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る課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資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も特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」かⅡら構成される。

Ⅲ-II データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価「データサイエンス技術演習」(8〜14回目)では、前半で学習した実験の企画・実施・評価方法をもとに、実際の実験課題に対して、「課題の発見と定式化」、「データの取り扱い」、「モデル化」、「結果の可視化」、「検証、活用」を実施する。具体的には、様々な自然現象の課題に対して実データを用いた定式化を行い、その結果得られた線形連立方程式や固有値の数値解法、ソーティング技術、微分方程式の数値解法を行うことでデータを解析を行う。そして、得られたデータをもとに現象のモデル化を行い、結果の可視化という一連の流れを習得する。「データサイエンス技術演習」では実習内で学生が実習内容の発表を行い、他の学生と議論をすることで結果の検証、活用を実施する。さらに、「機械学習」を履修することで、より専門的な知識を学び、データ・ＡＩ技術を活用した課題解決能力を養う。

⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・データの意味を抽出し、自身の専門分野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

3

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】

様式２
山口大学

大学等名

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

2021

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
理学部

合 計

学生数

入学
定員

収容
定員

925

220880925

220880

令和4年度
履修者数

令和3年度

修了者数

合計

男性

女性

合計

29
00000000000000000002929029

0000000000000000000000

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
0
0
00
0
0
00

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4

男性

0

履修者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
0
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0
0
0
0
000

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計0000000
000000000000000

男性

0

履修者数

女性

合計

000
0000000000000000000

男性0

平成29年度

修了者数

女性

合計

00
0000
000
0
0
0
0
00
00
00000

男性

0

履修者数

女性

合計

000
0
0
0
0
00
0
00
0
0
0
00
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0
000

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
00
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0
0
0
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0000000

男性

0

履修率

女性

0

29
3%
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29
3%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】

様式３
大学等名 山口大学

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 全学の教員数(常勤）

人 （非常勤）

920② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 山口 真悟

411

人

21

人

（役職名） 情報・データ科学教育センター長④ 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⑤ 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⑥ 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）。

⑦ 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 准教授 佐村 俊和
教育支援課 課長 椛村 裕二

5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】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
3%10%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
20%30%
50%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）880
具体的な計画
理学部では、令和3年度の学科改組にともない、全学科のカリキュラムに「データサイエンス技術I、II」(各1単位)を必修科目として開講した。また、「データサイエンス技術演習」(2単位）、「機械学習」(1単位)を物理情報科学科情報科学コースの学生には必修科目として、他学科・コースの学生には選択科目として開講している。そのため、物理情報科学科情報コースの卒業生全員、プログラム修了の認定を受けることになり、他学科・コースの学生は、授業を新たに3単位履修することで、プログラムの修了認定を受けられる体制になっている。今後、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの認定を受けることで、プログラムの履修を希望する学生が増えることが予想される。
また、理学部内のデータサイエンス教育を充実させるために、各学科独自に「データサイエンス教育科目」を開講しており、これらの科目を履修することでデータサイエンスの重要性を学生が認識し、履修者数が増えることを期待している。当然ながら、今後もオリエンテーション等で積極的な履修を呼びかけていく予定である。

⑨ 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
現在、「データ科学と社会I,II」は共通教育必修科目として全学生に開講されている。「データサイエンス技術I,II」、および「データサイエンス技術演習」は文系学部も含め、全学生が履修することが可能となっている。今後、「機械学習」も理学部以外の全学生が履修可能とする準備を進める予定である。それに伴い、現在開講されている「データサイエンス技術I、II」を含め、各学科必修科目として開講されている「数理データサイエンス技術演習」、「物理データサイエンス技術演習」、「化学データサイエンス技術演習」、「生物データサイエンス技術演習」、「地球データサイエンス技術演習」を数理・データサイエンス・AI教育プログラムのモデルカリキュラムに沿った形となるように授業内容の見直しを進めて行き、将来的には、各学科の必修科目を履修することで、理学部の卒業生全員が数理・データサイエンス・AI教育プログラムの修了認定を受けられる体制を整える予定である。

⑩ 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
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。また、年度初めのフレッシュマ
ンセミナーやオリエンテーション等で、履修簿に記載されている「データサイエンス教育科目」の説明、および本教育プログラムの履修について呼びかけている。「数理・データサイエンス・AI教育プ
ログラム」に認定された後は、学内WEB掲示システム、修学支援システム等で山口大学全学生に対してより一層周知を行う予定である。

6

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】⑪ 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「データサイエンス技術演習」では、大学院生をTAとして配置しており、演習中の学生からの質問の随時回答できるサポートを行っている。また、授業内に学生が演習内容の発表や報告を行う時間を設けており、他の学生の発表を聞くことで、演習内容を予習・復習することができ、授業内容をより深く理解できるように取り組んでいる。また、「データサイエンス技術I,II」、「データサイエンス技術演習」では、Moodle上に授業資料等の公開を進めている。

⑫ 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。また、理学部では各学科で学習相談を開設しており、学部学生からの質問等に、大学院生が回答する体制を整えており、他学部の学生からの質問も受け付けている。

7

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】

様式４
大学等名 山口大学

自己点検・評価について① 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② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 情報・データ科学教育センター長
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-Directed Learning）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該当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。

プログラムの履修・修得状
況

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。その結果を理学部及び情報・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。

学修成果

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、授業内容の学生の理解度を把握することができる。

学生アンケート等を通じた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？」の結果を分析することによって推奨度を把握している。

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

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す。

全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

8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】

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

学外からの視点
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。

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。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

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「データサイエンス技術」ではデータサイエンスを理解する上で必要となる数学基礎、およびAI基礎を学び、「データサイエンス技術演習」やデータサイエンス関連科目等では、コンピュータを使った実習を取り入れており、学生が積極的に授業へ参加することによって、自らの行動と体験を通数理・データサイエンス・ＡＩを 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。←「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 「データ科学と社会II」をプログラムに含む場合義」を理解させること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。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いる。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

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1. 名称

データサイエンス応用基礎プログラム（理学部）

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

理学部学生（今後、全学部生受講可能にする予定）

3. 修了要件

1．「データサイエンス技術Ｉ、ＩＩ」、「データサイエンス技術演習」、および「機械学習」の単位を修得すること。
2．修了要件ではないが、各学科・コースで開講されている「データサイエンス教育科目」を積極的に履修することを推奨する。

6. 構成する授業科目• データサイエンス技術I(1単位)、データサイエンス技術II (1単位)（理学部各学科開講分）• データサイエンス技術演習（2単位）、機械学習（1単位）（理学部物理情報科学科情報科学コース開講分）
コア要素

授業科目

1-6．数学基礎
Ⅰ．データ表 1-7. アルゴリズム
現とアルゴリ
2-2. データ表現
ズム
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 3-1．AIの歴史と応用分野
サイエンス基
3-2．AIと社会礎
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 Ⅰ．データエンジニアリング基礎
サイエンス実Ⅱ．データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価
践データサイエ
データ科学と データ科学と データサイエ データサイエ
ンス技術演社会Ⅰ※1 社会Ⅱ※1ンス技術I
ンス技術II
習〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇

機械学習〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇※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76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。このたびの申請は，令和3年度入学生から理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

ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

３ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

２ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

ｖ

エキスパートレベルｖ

ｖ

ｖ

応用基礎レベルｖｖ

共同獣医学部

医学部 保健学科

ｖ

本申請
（理学部）

ｖ

医学部 医学科ｖ

農学部

理学部 その他

77

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
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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
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