令和４年度

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）

理工学群における自己点検・評価報告書
令和５年７月筑波大学 分野融合型数理・データサイエンス・AI 教育推進本部
理工学群運営委員会
本学においては、「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）」について、理工学群の学生の教育を開始し、今後、全学的に実施することを目指している。今般、令和４年度の本プログ
ラム（応用基礎レベル）の自己点検ならびに評価を実施したため、その結果を報告する。なお、評価項目は文部科学省の「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）実施要綱細目」3(5)の内容に準じている。
◆ 評価体制について
分野融合型数理・データサイエンス・AI 教育推進本部（以下、「MDA 教育推進本部」という。）は、筑波大学における全学的な数理、データサイエンス及び AI（Artificial Intelligence：人工知能）を活用し様々な分野における課題の解決を図ることができる人材を育成するための教育に係る方針を企画立案及び推進するとともに、数理・データサイエンス・AI 教育に係る全学的なプログラムの PDCA サイクルを確立し、もって本学の教育研究の発展及び学修の充実に資することを目的としている（本部長：教育担当副学長）。上記を踏まえ、本プログラム（応用基礎レベル）は毎年度、MDA 教育推進本部により自己点検・評価を行う。
◆ 自己点検・評価内容（１）学内からの視点
教育プログラムの履修・修得状況、学修成果に関する事項
本教育プログラムの履修者数・修了者数の状況は次のとおりである。※各年度は入学年度を示す。
学群

理工学群

入学

収容

令和 4 年度

令和 3 年度

令和 2 年度

令和元年度

履修者

定員

定員

履修修了

履修修了

履修修了

履修修了数合計

520

2,100

292

24486

293

451

400

456

413

1,685

履修率

80%

［履修者数・修了者数の状況］
履修者数 1,685 名
内訳：数学類 100 名、物理学類 213 名、化学類 24 名、応用理工学類 418 名、工学システム学類 432 名、社会工学類 498 名
修了者数 1,130 名
内訳：数学類 54 名、物理学類 113 名、化学類 17 名、応用理工学類 320 名、工学システム学類 259 名、社会工学類 367 名
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履修率（履修者数合計／収容定員数）に関して、令和４年度までの実績は 80％であるが、プログラム開講から５年目となる令和５年度にはさらに上昇する見込みである。なお、令和４年度の履修者数が、前年度までと比べて少ないのは、高年次の授業をプログラムに指定しているためである。
理工学群運営委員会では、授業評価アンケートを実施し、その結果をもとに学生の学習動機や学修成果を把握し、FD 活動に活用することとしている。プログラムを構成する科目毎に分けて令和４年度のアンケート結果を集計した。
質問は以下の 4 つである。
質問 1: 授業の準備は十分にされていたと思いますか。
質問 2: 教員の説明や授業の進め方は適切でしたか。
質問 3: 授業を通じて、この科目に関連する分野への興味や関心が高まりましたか。
質問 4: 総合的に判断して、この授業を受講してよかったと思いますか。
回答は「大いにそう思う」「そう思う」「どちらとも言えない」「そう思わない」「全くそう思わない」の5 段階である。別添資料においてプログラムを構成する科目毎の回答者数、履修者数、各質問に対する回答数（パーセンテージ）を示している。
【評価】・履修・修得状況に関して、これまでコンスタントにプログラム履修者及び修了者の実績があるため、学生へのプログラムのさらなる周知・案内等を通じ、引き続きプログラム履修者・修了者の拡大を期待する。
学生アンケート等を通じた、学生の内容の理解度・後輩等他の学生への推奨度に関する事項
・筑波大学の全ての科目において学生による授業評価アンケートを実施しており、科目ごとに理解度等を分析できる仕組みになっている。
・学類の特性に応じた適切な難易度設定を図っているが、修得状況と課題のバランスについては今後、教育効果測定、授業評価アンケートなどを通じて、改善していく必要がある。
【評価】・アンケート結果を担当教員にフィードバックすると共に、理工学群運営委員会でも共有してプログラム全体の改善に向けて検討を進める必要がある。
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
・本学においては、「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）」について、理工学群の学生から教育を開始し、今後、全学的に実施することを目指している。
・履修率（履修者数／収容定員数）に関して、令和４年度までの実績は 80％であるが、化学類における履修率を向上させることにより、令和５年度には履修率 90％とすることを目指す。

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【評価】
・今後、本プログラムでの教育実績等を踏まえ、「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）」の全学的な展開に向けて検討を進める必要がある。

（２）学外からの視点
教育プログラム修了者の進路・活躍状況、企業等の評価に関する事項
・本プログラムは令和元年度に開始し、令和４年度は最初の卒業生を輩出することとなった。本プログラム修了者の進路は、修了者のおよそ約 80％が大学院進学、残りが就職・その他の進路を選択している。就職先は、ソフトウェア・通信事業者をはじめ、電子機器メーカー、マスコミ、サービス業等、多様な業種にわたっており、各企業における IT 人材として活躍が期待される。また大学院進学者が相当数にのぼることから、修了生がより専門を深め、本プログラムにおける数理・データサイエンス・AI 教育の成果を活用した高度な IT 人材として活躍することが期待される。
【評価】
・進路調査・活躍状況調査については本学就職課において統計調査を実施、また、企業からの評価については、教育推進部において企業アンケートを実施しており、今後、本プログラム以前の卒業生との比較も含めて検証する手段を整備する必要がある。
産業界からの視点を含めた、教育プログラム内容・手法に関する事項
・実践的な問題解決のためのデータサイエンス・ケースバンクとデータバンクによる学習支援によって、専門分野の壁を取り払って新たな知見を創造している。また、広範な研究教育ネットワークを活かして当該分野の専門家・実務経験者の見地からの意見聴取や情報交換を行っている。
・現状では修了者の企業等からの評価に関する実績はないが、進路・活躍状況としては約 80％が大学院進学、残りが就職・その他となっており、大学院進学者においてはさらに専門性を深め、高度な IT 人材としての活躍が期待できる。また、就職先もソフトウェア・通信業を中心に多様な業種に進んでおり、IT 人材となることが期待される。
【評価】・データサイエンス・ケースバンクとデータバンクによる学習支援によって、新たな知見を創造するとともに、広範な研究教育ネットワークを活かした専門家・実務経験者の見地からの意見聴取や情報交換を行っており、今後も数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムなどを通じた取り組みにより、教育プログラムの内容・手法について産業界を含む学外からの意見も踏まえた改善を期待する。

（３）その他取組「数理・データサイエンス・AI」の「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること
・「数理・データサイエンス・AI」に関する技術の重要性理解と学習動機向上を目的とし、データ活用を専門とする様々な分野の教員によるビデオ講義を導入している。また、「数理・データサイエンス・AI」
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【評価】
・「数理・データサイエンス・AI」の「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させるための様々な工夫や取り組みを実施しているものと評価できる。
内容・水準を維持・向上しつつ、「分かりやすい」授業とすること・全学的に展開している科目（情報リテラシー（講義）、データサイエンス）や理工学群で実施している
数学リテラシーにおいて、全クラスで授業の質を保証するため、共通の講義資料や教科書の作成、情報交換の場の設定を行いつつ、共有された情報を踏まえて、授業内容・方法を毎年見直している。
・数学基礎の科目では、「つまずき相談寺子屋」や「数学手習い塾」といった数学学習のフォローを行う場を提供し、できる限り多くの学生の習得をサポートしている。
・教学マネジメント質が中心となって全学で推進しているモニタリング及びプログラムレビューを活用し、本プログラム全体の授業の質を継続的に改善している。
【評価】・理工学群運営委員会及び担当教員間での優れた教育実践の共有等を通じて、わかりやすい授業となるよう、組織として取り組むとともに、学生の学びのサポートや教育プログラムの質保障に取り組んでいることは高く評価できる。

＜参考リンク：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（応用基礎レベル）」https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002_00003.htm


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）実施要綱細目
https://www.mext.go.jp/content/20210315-mxt_senmon01-000020844_4.pdf

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