2022 年度データサイエンス副専攻プログラム⾃⼰点検報告書
2023 年 8 ⽉ 28 ⽇
昭和⼥⼦⼤学 数理データサイエンス⾃⼰点検・評価委員会
1. ⾃⼰点検・評価の実施
本学では、2021 年度から⽂理融合教育推進の⼀環として、全学科学⽣に対して「データサイエンス副専攻プログラム」を開設した。この副専攻は「データサイエンス・コア科⽬群」「数理系科⽬群」「社会科学科⽬群」3 つの科⽬群からなり、データサイエンスコア科⽬群はこの副専攻のために開設した科⽬群である。データサイエンスコア科⽬群は、４つのレベルを設定し、⼊⾨レベル、初級レベル(演習Ⅰ)は 1 年次から、上級レベル(演習Ⅱ)、発展レベル(演習Ⅲ)は 2 年次から履修可能となっている。発展レベルの科⽬は、2022 年度から開講した科⽬である。
本委員会は、2022 年度におけるデータサイエンス副専攻プログラムの達成・進捗状況及
び、本プログラム構成科⽬の実施状況について、数理データサイエンス⾃⼰点検・評価規程に基づき⾃⼰点検・評価を⾏った。

2. ⾃⼰点検・評価項⽬
点検・評価項⽬は、以下の 3 項⽬である。
(1) プログラムの履修・修得状況及び学修成果に関する事項(2) データサイエンス・コア科⽬における受講者アンケートの実施、検証、カリキュラ
ム改善に関する事項(3)単位修得者に関する外部評価、検証に関する事項
3. ⾃⼰点検・評価結果(1) プログラムの履修・修得状況及び学修成果に関する事項
2022 年度のデータサイエンス・コア科⽬の開講状況及び履修者数は Table 1 に⽰すとおりである。データサイエンス演習 I は学習成果を維持するため 2021 年度から引き続き 4コマに増コマしたままとした。また、2022 年度よりデータサイエンス演習 II(3 コマ)ならびにデータサイエンス演習 III(1 コマ)が開講されることとなった。
Table 1 データサイエンス・コア科⽬の開講状況及び履修者数
科⽬名

前期

後期

全体

データサイエンス⼊⾨

1 コマ・665 名

1 コマ・772 名

2 コマ・1,437 名

データサイエンス演習 I

1 コマ・15 名

3 コマ・64 名

4 コマ・79 名

データサイエンス演習 II

2 コマ・42 名

1 コマ・15 名

3 コマ・57 名-

1 コマ・21 名

1 コマ・21 名（A・B・C）
データサイエンス演習 III

データサイエンス⼊⾨はオンライン授業であった。学⽣はいつでも学⽣ポータルサイト上から講義資料を閲覧でき、毎回課題を学⽣ポータルサイト上で課していた。履修者は、2021 年度が 658 名であったのに対し、2022 年度は 1,437 名と倍増した。単位修得率は前期で 96.7%、後期で 93.3%と⾼⽔準であったが、後期の単位修得率が低い傾向にあった。
GPA の平均は、前期が 2.46、後期が 2.73 であった。後期の単位修得率が相対的に低いにも関わらず、後期の GPA は⾼い傾向にあり、後期履修学⽣の履修理由ならびに学修への動機づけが主体的なものであった可能性がある。全般的に学修成果の達成は良好であった。ただし、オンライン授業であるため学⽣は気軽に履修できる⼀⽅、課題提出が締め切り直前に集中し、未提出に終わる学⽣が少なからずおり、授業運営を改善する必要がある。改善策として、課題提出⽇を分散させて学⽣の課題取り組みを⼀時点に集中させないこと、各課題作成に関わる学⽣へのフィードバックを⼀層丁寧にすることが考えられる。
これを実現するためには受講定員を減らす措置が必要である。
データサイエンス演習 I は PC 教室を利⽤した対⾯実施であった。講義資料は学⽣ポータルサイトから閲覧可能であり、課題も学⽣ポータルサイト上で課した。また、データサ
イエンス演習 I はデータサイエンス⼊⾨が履修済みであることを推奨した。また、2021 年
度の⾃⼰点検・評価報告書に記載があるように、学修成果を維持するために個別に指導する対応が必要な科⽬であることから、受講定員を縮⼩する措置を取った。その結果、履修者は、2021 年度が 129 名であったのに対し、2022 年度は 79 名と減少した。GPA の平均は 4 科⽬全体で 2.57 であった。学修成果の達成は良好であった。
新規科⽬であるデータサイエンス演習 II は、データサイエンス演習 I が履修済みであることを前提とした科⽬であり、PC 教室を利⽤した対⾯実施であった。講義資料は学⽣ポータルサイトから閲覧可能であり、課題も学⽣ポータルサイト上で課した。内容が⾼度になったこともあり、履修者は前期 42 名、後期 15 名の全体 57 名であった。履修可能である 145 名に対し 4 割近い学⽣が履修したことになる。GPA の平均は 3 科⽬全体で 2.79 であり、学修成果の達成は良好であった。
さらに新規科⽬であるデータサイエンス演習 III は、データサイエンス⼊⾨、データサイエンス演習Ⅰ、データサイエンス演習 II のすべてを履修済であることを前提とした科⽬であり、Python を⽤いた予測分析を習得する⾼度な内容となっている。PC 教室を利⽤した対⾯実施とし、講義資料及び課題が学⽣ポータルサイト上でやり取り可能とした。履修者は 21 名であり、履修可能となる 42 名に対し半数の学⽣が履修をした。GPA の平均は3.10 であり、学修成果の達成は良好であった。
学⽣の 1 学年定員 1,526 名を基準に考えるとデータサイエンス・コア科⽬の履修者数割合は低い。演習科⽬の科⽬数と定員には⼀定の制約があるが、これらの定員をすべての科⽬で充⾜できるような啓発活動が必要である。
これに関して 2022 年 4 ⽉の履修登録期間に⼊学⽣全員にチラシを配布し、上級⽣対象の理事⻑・学⻑講話でもデータサイエンス科⽬の履修を強く推奨した。また各学科の新⼊⽣オリエンテーションやホームルーム等でも履修の推奨ができるようにした。⼤学の FD推進委員会が主催する FD サロンにおいてデータサイエンス副専攻の現状と今後について説明をし、各学科の教員にも学⽣にデータサイエンス科⽬の履修を進めるよう広報をおこなった。
データサイエンス演習 I 以降の積み上げ型演習における履修継続率は 4 割から 5 割であり、内容の⾼度化に対応した履修継続率であると考えられる。今後は、次の数値⽬標を設定してプログラム運営に当たる。
・データサイエンス演習 I：定員数 32 名 4 コマ分の年間 128 名の受講・データサイエンス演習 II：演習 I の年間受講者の半数、64 名の受講・データサイエンス演習 III：定員数 32 名の受講

データサイエンス⼊⾨からデータサイエンス演習 I への履修継続の向上に今後取り組む必要がある。シラバスを確認すると、データサイエンス⼊⾨の内容は時事問題におけるDX の役割紹介を含んでおり、データサイエンスの実践としては⽐較的容易な内容となっている。そのため、データサイエンス演習 I の内容とのギャップが⽣じており、学⽣が履修を敬遠した可能性がある。先述の学⽣への丁寧な対応に合わせて、今後、データサイエンス⼊⾨の内容を⾼度化し、その分履修者を削減して修得可能性を確保し、データサイエンス・コア科⽬内での連続性を⾼める⼯夫を実施する。数値⽬標として次を設定する。
・データサイエンス⼊⾨：定員 300 名に削減、前後期 2 コマ分の年間 600 名の受講
(2) データサイエンス・コア科⽬における受講者アンケートの実施、検証、カリキュラム改善に関する事項
2021 年度と同様、授業改善アンケートを実施し、授業に対する興味・関⼼や理解度等の観点で確認を⾏った。履修者のほとんどが⽂系学⽣であり、履修者に数学を不得⼿としている学⽣が多いため、 ⼊⾨科⽬であるデータサイエンス⼊⾨及びデータサイエンス演習 Iで数学を極⼒使わないことを意識した授業とした結果、学⽣によるコメントによると理解度は良好であった。同時に早く課題を終えてしまう学⽣も散⾒され、中⻑期的に内容の⾼度化を検討する必要がある。
オンライン授業については、オンデマンド⽅式で動画を配信したことにより、振り返りがしやすく、 また毎回の課題により学⽣の理解度定着をはかることができている。ただし、履修者によっては視聴状況が芳しくなかった（例、聞き取りづらい）場合もあり、動画クオリティ等の向上を今後検討する必要がある。
現在、推奨度に関しては学⽣アンケート等を実施していないため、本プログラム受講者に対するアンケートを実施し、他の学⽣への推奨度の確認を検討している。
(3)単位修得者に関する外部評価、検証に関する事項
2022 年度終了時点における本プログラム修了者⾒込者は、データサイエンス演習 III を受講した 21 名である。彼⼥たちは、2 年⽣ 16 名、3 年⽣ 5 名であり、まだ卒業にいたっていない。そのため、就職先企業等へヒアリング・アンケートを⾏うにいたっておらず、卒業⽣が発⽣する 2024 年度以降の検討事項とする。本委員会が中⼼となって、キャリア⽀援部委員会、キャリア⽀援センター等と協⼒して、本学学⽣の就職先企業へのヒアリングやアンケート調査等の実施検討をする必要がある。
2022 年 5 ⽉に教育産業関係者やマスコミを招き、進学関係者懇談会を実施し、本プログラムの紹介及び実施状況を説明した。本プログラムへの意⾒を収集し、プログラム、カリキュラム内容に反映する。
以上