統計エキスパート人材育成プロジェクト
統計標準カリキュラム等の開発支援

令和 3 年度
調査報告書

令和 4 年 3 月

広島大学高等教育研究開発センター

目次
1.調 査 研 究 の 概 要 --------------------------------------------------------------1

1.1.

本調査研究の背景と目的---------------1

1.2.

調査研究の概要---------------2

2.英 国 高 等 教 育 政 策 の 動 向 ------------------------------------------------------3

2.1.

高 等 教 育 の 質 保 証 は な ぜ 必 要 と さ れ た の か：欧 州 の 動 き「 ボ ロ ー ニ ャ・プ ロ セ ス 」---------------3

2.2.

英国のランドマークとなる高等教育政策.

---------------7

2.3.

英国高等教育の分野別質保証システムにかかわる概要.

---------------8

2.4.

まとめ

--------------15

3.英 国 政 府 の 統 計 教 育・統 計 人 材 像 の 方 向 性 --------------------------------------18

3.0.

英国統計教育の最近の動向

3.1.

英 国 統 計 院 (UKStatistics--------------18
Authority,

UKSA ） と 統 計 専 門 職 能 力 枠 組 み（ Statistician Competence Framework, SCF）---------------23

3.2.

高 等 教 育 質 保 証 機 関 （ QAA） と 分 野 別 参 照 基 準 （ SBS）---------------26

3.3.

王 立 統 計 協 会 （ RSS） の 卒 業 生 像---------------27

4.専 門 団 体（ 中 間 団 体 ）の 関 与 ・ 方 針 ・ 統 計 関 連 の 認 証 評 価 シ ス テ ム ----------------29

4.1.

RSS 内 の 専 門 職 能 力 開 発 と 認 証 評 価 ス キ ー ム .

---------------29

4.2.

RSS 認 証 評 価 の 要 件 と Quality Mark---------------30

4.3.

RSS の 認 証 評 価 を 受 け た 大 学 ・ プ ロ グ ラ ム の 詳 細 .

---------------31

5.人 材 養 成 の 現 場 ： 大 学
6.資 料 編 ---------------------------------------------------------------------32■3 章関連3.0 節 関 連

Bond Review(2018)---------------32

3.1 節 関 連

Statistician Competency Framework 2011---------------37

Government Statistician Group: Competency Framework 2016.

---------------43

Government Statistician Group: Competency Framework 2021.

---------------62

3.2 節 関 連

Subject Benchmark Statement 2019
■4 章関連4.1 節 関 連---------------68

RSS 認 証 済 み 大 学 一 覧---------------92

4.2 節 関 連

RSS Quality Mark---------------102

個別大学の状況調査：

統計関係担当教員のプロフィール一覧
University College London---------------104

University of Bristol---------------106

統計教育に用いられているテキスト一覧
University College London---------------112

University of Bristol---------------141

1． 調 査 研 究 の 概 要
1.1

本調査研究の背景と目的(1) 背 景ポストコロナ社会、激変する気候変動、そして直近で生じている大規模な戦争や紛争といった世界規模の有事等々、今日は未曾有の「リスク社会」を迎えていると言える。このようなリスク社会に対処するためには、あらゆる情報を用いた予測や因果メカニズムの解明が急務である。そのためにはデータの整備と利活用に関する先端的な研究が欠かせないが、そうした統計・データサイエンス人材の養成が必要不可欠である。また、このようなデータ駆動型研究が推進されるにともない、統計的・データサイエンス的な素養を十分に有していないと対処できない課題（リアルタイムビッグデータ解析等）への対応の需要も増している。
し か し な が ら 、他 国 に お け る 統 計 学 部 を 有 す る 大 学 数（ 米 国 で は １ ７ ７ ⼤ 学 ）に 比 べ て 、
我が国では５大学（滋賀大、横浜市立大、武蔵野大、広島大、長崎大）しかなく、⾼度な統計学の専⾨知識を⾝に付ける場が⾮常に少ない。
そのため、世界各国に比べて、我が国の統計研究の人材は少なく、高度な統計学のスキルを有する人材の育成及び統計⼈材育成エコシステムの構築は喫緊の課題であると言える。
（ 参 考 ： https://www.mext.go.jp/b_menu/boshu/detail/1421775_00006.htm）(2) 目 的
以上のような背景のもと、情報・システム研究機構 統計数理研究所を中核機関として、「統計エキスパート人材養成プロジェクト」が開始された。このプロジェクトは、Society5.0 の 実 現 を 目 指 す 我 が 国 に お い て 、研 究 の DX や AI に 必 要 な ス キ ル を 有 す る「 統計 エ キ ス パ ー ト 」の 最 上 位 に 位 置 す る「 大 学 統 計 教 員 」を 育 成 し 、Society5.0 の 実 証 に 不可 欠 な ビ ッ グ デ ー タ や AI 等 の イ ノ ベ ー シ ョ ン に 寄 与 す る 統 計 学 を 用 い た 融 合 領 域 の 研 究の振興を図るとともに、育成された大学統計教員が大学等で核となって修士水準の統計学の 授 業 や 研 究 指 導 を 行 い 、統 計 学 や 融 合 領 域 に 係 る 教 育・研 究 の 普 及・展 開 を 図 る 体 制（ 統計エキスパート人材育成エコシステム）を構築することを目的としている。
（ 本 文 は 以 下 の URL を 参 照 の こ と ： https://www.ism.ac.jp/kouhou/news/20210712.html）
こ の 目 的 を 達 成 す る た め に は 、学 際 的・多 角 的 な 研 究 ア プ ロ ー チ が 必 要 と な る 。特 に プ ロ
ジェクトが人材養成＝教育・学習過程が核となること、統計人材を養成する主たる場として 大 学 が 想 定 さ れ る こ と か ら 、高 等 教 育 論 や 大 学 教 授 論 的 な 観 点 か ら の 支 援 が 必 要 で あ る 。
また、参考となるような諸外国の取り組みの調査を行い、統計教育システム・カリキュラ
ム開発にフィードバックすることにより、世界と渡り合える人材養成制度を体系的に構築する必要があることから、比較高等教育論的観点からの調査が重要となる。
以上を踏まえ、本調査研究では、以下の課題に取り組む。
① 世界各国の先端的な統計教育の動向についての情報収集を行う。
② ① を 進 め る 際 に 、統 計 教 育 の 中 核 と な る「 大 学 」を 念 頭 に 、大 学 の 諸 活 動 に 影 響 を
与 え る 社 会 情 勢 、高 等 教 育 政 策 、利 益 集 団 ・ 中 間 団 体 等 に 関 す る 情 報 を 収 集 ・ 整 理する③ ②の動向を注視・関連付けながら、各国の大学における統計教育について、目的・
1

目 標 、体 制 、カ リ キ ュ ラ ム 、成 果 に 関 し 情 報 収 集 ・ 分 析 を 行 い 、我 が 国 の 統 計 エ キ
スパート人材養成プログラムをどのように構築するべきかの検討を行う。
1.2

調査研究の概要

令和 3 年度は、主として英国を対象とした統計教育に関して、以下に掲げるメンバーにより、文献・ヒヤリング調査を展開した。具体的には、小林・大膳・村澤が研究の統括を行った。英国大学での統計教育の方針に影響を与える欧州・英国高等教育の最近の動向に
関 し て は 、野 田 、岡 本（ 報 告 書 2 章 、3 章 の 3.0 節 ）、近 年 の 英 国 統 計 教 育 の 動 向 に つ い ては 田 中 ・ Brotherhood へ の ヒ ヤ リ ン グ や 調 査 展 開 上 の ア ド バ イ ス ・ コ メ ン ト を 聴 取 し た 。
英 国 統 計 教 育 に 関 す る 資 料 の 収 集 と 分 析 、 及 び 報 告 書 の 中 核 の 執 筆 （ 主 と し て 3 章 3.1 節
以 降 、 4 章 ）、 資 料 の 編 纂 に は 樊 、 最 終 的 な 報 告 書 の 調 整 ・ 統 括 に は 村 澤 が 関 わ っ た 。
■調査研究メンバー（統括）小林信一

広島大学高等教育研究開発センター・センター長／特任教授

大膳

広島大学高等教育研究開発センター・副センター長／教授

司

村澤昌崇

広島大学高等教育研究開発センター・副センター長／准教授■研究協力者
野田文香

独立行政法人 大学改革支援・学位授与機構 准教授

田中正弘

筑波大学大学研究センター 准教授

樊

広島大学大学院教育学研究科博士課程後期怡舟Thomas D. Brotherhood 立 教 大 学 経 営 研 究 科 /経 営 学 部
岡本拓士

広島大学高等教育研究開発センター

大学院生
助教

研究支援員

■研究補助者
蔡媛

広島大学大学院教育学研究科博士課程前期

大学院生

馬

晨崢

広島大学大学院教育学研究科博士課程前期

大学院生

2

2． 英 国 高 等 教 育 政 策 の 動 向

本章では、近年の英国を中心とした欧州の高等教育政策の動向を俯瞰することにより、
英 国 統 計 教 育 に も 影 響 を 及 ぼ し て い る と 思 わ れ る「 質 保 証 」(Quality Assurance)の 考 え 方に触れる。これにより、現在世界的スケールにて、高等教育における各専門分野における教 育・人 材 養 成 が 、「 高 等 教 育 機 関 に ふ さ わ し い 内 容 を 提 供 し 、そ の 証 と し て 学 位 を 提 供 している」ことの証明や可視化・説明責任を対社会的に求められており、統計教育についても不可避であることを認識しつつ、その課題を整理する一助とする。
■本章の目的と背景

高等教育は、多様なニーズに対応していくことが求められている。高等教育の大衆化に
伴 う 学 生 の 学 力 水 準 の 低 下 、従 来 の 質 管 理 手 法 へ の 疑 念 、説 明 責 任 へ の 要 求 、研 究 業 績 をめぐる費用対効果の改善、国際化への対応、競争的市場の形成などといった大学を取り巻く環境の変化により、従来の国による統制に代わるものとして「高等教育の質保証制度」
を 整 備 し て い く こ と が 促 さ れ て き た 。高 等 教 育 の 質 保 証（ Quality Assurance）は 、1980－
1990 年 代 頃 か ら 多 く の 国 で 議 論 が 始 ま り 、現 在 、世 界 の 高 等 教 育 で は 機 関 や 教 育 プ ロ グ ラム（各学問分野）の質を担保し、その情報を社会に公表していくことが制度として取り入れられている。特に、高等教育への公的資金が縮小し、限られた資源で成果を明確にし、それを社会に公表していくことが質保証の国際スタンダードとなっている。さらに、多くの国で、大学が提供する教育プログラムの質について、当該分野の専門職集団あるいは第三者機関などからお墨付きを得ることにより、これから入学してくる学生やその保護者、在校生、卒業生、雇用者、社会からの信頼を獲得し、社会的責任を果たそうとする動きも
みられる。
本章では、
「 高 等 教 育 の 質 保 証 」を 概 観 す る た め 、欧 州 全 体 に お け る 高 等 教 育 を 取 り 巻 く
政治的動きを整理し、その流れの中で、個々の学位や学問分野の質を担保することがなぜ求められ、どのようにその実践を行っているかという視点から、古くから各学問分野の評価を行ってきた英国を事例として取り上げる。英国高等教育の質保証システムを整理し、特 に 、 英 国 質 保 証 の 伝 統 と い え る 「 学 外 試 験 員 制 度 （ External Examiners）」、 個 々 の 学 問
分野の質や水準を確認するのに参照する分野別参照基準「サブジェクトベンチマーク・ス
テ ー ト メ ン ト（ Subject Benchmark statement）」、特 定 分 野 の 職 能 団 体 や 学 術 協 会 な ど の 第
三 者 組 織 グ ル ー プ （ Professional, Statutory and Regulatory Bodies: PSRB） に よ る 教 育プログラムの質保証を中心に、その目的や政治的背景や取組の概要を明らかにする。
2.1. 高 等 教 育 の 質 保 証 は な ぜ 必 要 と さ れ た の か ： 欧 州 の 動 き 「 ボ ロ ー ニ ャ ・ プ ロ セ ス 」

本節では、高等教育の質保証の出発地となる欧州の高等教育をめぐる政治的な動きを整理する。
欧州では、経済・雇用政策の観点から、大学が輩出する卒業生のコンピテンスと社会が求めるコンピテンスとのミスマッチの問題、若年層の高い失業率、そして移民をはじめとする人口動態の変化など、高等教育は社会経済的課題への対応を迫られてきた。そこで、
欧 州 全 体 と し て の 国 際 競 争 力 や 社 会 結 束 力 を 高 め る た め 、 1999 年 、 欧 州 29 ヵ 国 の 教 育 担
3

当 大 臣 は 、 2010 年 ま で に 「 欧 州 高 等 教 育 圏 （ European Higher Education Area: EHEA）」
を 構 築 す る こ と を 目 指 し た ボ ロ ー ニ ャ 宣 言（ Bologna Declaration）に 署 名 し た 。欧 州 各 国の高等教育が協働することで、欧州域内の学生や労働者の国際移動を円滑にし、雇用可能性を向上させ、そして欧州高等教育の魅力を高めていくことがボローニャ宣言の中核的な共通目的である。ボローニャ宣言後、これらの目的を達成するために 2 年毎に欧州の教育担当大臣会議が開催され、様々な制度や枠組みが打ち出されてきた。この一連のプロセスを「ボローニャ・プロセス」と呼ぶ。
ボローニャ・プロセスにおける欧州高等教育圏の構築は、あくまで政府間の任意協定に
基 づ く も の で あ り 、法 的 拘 束 力 が あ る わ け で は な い 。に も か か わ ら ず 、現 在 、欧 州 連 合（ EU）
諸 国 と そ の 隣 国 か ら な る 47 の 国 々 が 、 共 通 の 目 的 に 向 か っ て 高 等 教 育 制 度 の 改 革 を 進 めているのは、国際的圧力の影響とも解釈できるが、各国において、自国内では反発や批判のある高等教育の諸問題を対処するのに「ボローニャ・プロセス」といった政府間の国際協 定 が 大 義 名 分 と な っ て い る 側 面 も あ る （ 野 田 、 2019）。
ボローニャ宣言の主要な目的は、学生や労働者が国境を自由に行き来する際の障壁を軽減することであり、そのためには、各国が有してきた異なる学位構造や単位制度などに関して、欧州の学生や大学、雇用者が国境を越えて理解できる欧州共通の枠組みの開発が必要とされた。以下、ボローニャ・プロセスにおいて整備されてきた、高等教育の質保証に関わる制度や枠組みについていくつか紹介する。
2.1.1. 欧 州 共 通 学 位 制 度 ： 3 段 階 （ 学 士 -修 士 -博 士 ） の 学 位 構 造 へボローニャ・プロセスの目玉政策のひとつが学位制度の共通化であろう。それまで欧州
各国は独自の学位制度を有し、教育資格の種類や名称、修業年限などが国によって様々であ っ た 。 ボ ロ ー ニ ャ 宣 言 （ 1999） で は 、 国 境 を 越 え た 移 動 の 円 滑 化 を 目 指 し 、 欧 州 高 等 教
育圏内での相互理解や比較が可能となる学位制度の共通化を進めるにあたり、まずは学士
課 程 お よ び 修 士 課 程 の 2 段 階 の 課 程 に つ い て 標 準 化 が 図 ら れ た 。2003 年 に は 、第 3 段 階 とし て 博 士 課 程 が 追 加 さ れ 、「 学 士（ 3 年 ） -修 士 （ 2 年 ） -博 士 （ 3 年 ）」 の 3 段 階 に お け る 共
通学位制度が整備された。この学位構造は、英国やアイルランドのアングロサクソン圏、
またオランダやスカンジナビア圏で以前から採用されていたもので、導入当初は、欧州内での十分な議論を踏まえずに、ボローニャ・プロセスの一般モデルとしてアングロサクソ
ン型が取り入れられたことについて、各国から批判的な声があがったといわれている（ Gaston, 2010）。学 位 構 造 の 共 通 化 に つ い て 、閣 僚 会 議 で は 欧 州 で の 普 及 状 況 が 毎 回 確 認されているが、複数の国では大学内部のみならず雇用者や専門家など高等教育外の関係者
か ら 反 対 意 見 が で て い た の も 事 実 で あ る 。た だ し 、欧 州 議 会 の 説 明 に よ る と 、ボ ロ ー ニ ャ・
プロセスは、欧州すべての高等教育に同じシステムへの変換を求めることを目指したわけで は な い こ と は 注 視 す る 必 要 が あ る （ Council of Europe, 2014）。 ま た 、 学 位 構 造 の 共 通
枠組みに博士課程が追加されたことにより、教育と研究の関係性が明確になったという前向きな見方も示された。
2.1.2. 質 保 証 制 度 （ Quality Assurance） の 発 展 ：「 外 部 質 保 証 」 と 「 内 部 質 保 証 」

欧州域内での巨大な高等教育圏を構築するにあたり、各国の高等教育の学術水準が国境
4を越えて一貫性をもったものでなければならない。そのためには、品質を担保することを目 的 と し た 「 質 保 証 （ Quality assurance）」 の 考 え 方 が 高 等 教 育 に も 応 用 さ れ 、 質 保 証 制度としてあらゆるシステムが構築されていった。例えば、大学の認証やアクレディテーシ
ョン、評価などに関する法律が整備され、大学評価を実施する質保証機関が各国で設立されている。
ま た 2003 年 の ベ ル リ ン 会 議 に お い て 、 高 等 教 育 の 質 の 向 上 に 関 す る ガ イ ド ラ イ ン の 作
成 が 要 請 さ れ た こ と を 受 け 、 2005 年 に は 、「 欧 州 高 等 教 育 圏 に お け る 質 保 証 の 基 準 と ガ イ
ド ラ イ ン （ Standards and Guidelines for Quality Assurance in the European Higher
Education Area: ESG）」 が 開 発 さ れ た 。 こ の ガ イ ド ラ イ ン は 、 欧 州 全 体 が 参 照 可 能 と な る
質保証基準ではあるが、一律的な評価を行うといった趣旨ではなく、国や地域の違いや多様性を尊重したうえでの共通的な基準である。大学の質の保証や向上について、大学外の第三者から評価を受ける「外部質保証」に関するガイドラインに加えて、大学の質の向上の 第 一 義 的 責 任 は 大 学 自 身 に あ り 、大 学 内 部 の 構 成 員 が 自 ら 質 の 保 証 を 行 う「 内 部 質 保 証 」
といった概念に基づいて、ガイドラインが設けられた。大学の評価には学生も参画すること や 、評 価 結 果 を 公 表 す る こ と も 推 奨 さ れ て い る 。こ の ESG は 2015 年 に 改 訂 さ れ 、ガ イ ドラインの用語の意味の明確化、教育学習の内部質保証の強化、ボローニャ・プロセスの発展と、後述する資格枠組みやアウトカムの開発との関係性を明らかにすることが目指された。
2.1.3. 欧 州 チ ュ ー ニ ン グ （ Tuning Educational Structures in Europe）

欧州チューニングとは、欧州各国の高等教育における各学問分野について、教育プログ
ラ ム の 目 標 や 学 修 成 果（ 知 識・理 解・コ ン ピ テ ン ス ）、そ の 目 標 値（ 一 般 的 コ ン ピ テ ン ス お
よ び 分 野 固 有 の コ ン ピ テ ン ス ）、 カ リ キ ュ ラ ム の 必 須 内 容 や 構 造 （ モ ジ ュ ー ル や 単 位 ）、 目
標とする学修成果を達成するためのカリキュラム編成や教育活動、教育・学習のアプロー
チ（方法・技術・様式など）および成績評価の方法、教育プログラムの質を継続的に向上
さ せ る 評 価 シ ス テ ム の 開 発 な ど に つ い て 、大 学 教 員 や 専 門 家 ら が 検 討 を 行 っ た も の で あ る 。
現 時 点 で は 、化 学 、物 理 学 、ビ ジ ネ ス 、経 済 学 、教 育 学 、数 学 、地 質 学 、歴 史 学 、欧 州 学 、看護学などの分野において、教育プログラムの目標や学習内容、学習量、成績評価、質保
証 な ど に つ い て 整 理 が な さ れ て い る 。「 チ ュ ー ニ ン グ （ 調 整 ）」 と い う 言 葉 を 使 う 背 景 と して 、欧 州 各 機 関 の 多 様 性 や 自 律 性 の 尊 重 を 基 本 原 則 と し 、学 位 や カ リ キ ュ ラ ム が「 標 準 化 」
また「画一化」されることは回避したいという思いからくるものであり、チューニングはあくまでも参照基準として位置づけられている。
2.1.4. 欧 州 高 等 教 育 資 格 枠 組 み （ Qualifications Framework for the European Higher
Education Area: QF-EHEA）

国境を越えて留学あるいは就職をする際に、お互いの国の高等教育の学位制度を理解しや す い も の に し 、ま た 学 位 や 資 格 を 比 較 で き る よ う 、「 当 該 学 位 保 有 者 は 、何 を 知 っ て お り 、
何を理解し、何ができるのか」といったコンピテンス（能力）の記述とともに、資格（ qualifications） が 意 味 す る 内 容 を 明 ら か に す る こ と が ボ ロ ー ニ ャ ・ プ ロ セ ス で 求 め られ た 。 高 等 教 育 の 3 段 階 （ 学 士 -修 士 -博 士 ） の 各 課 程 修 了 者 に 期 待 す る ア ウ ト カ ム （ い わ5ゆるダブリン・ディスクリプタと呼ばれる）を示した「欧州高等教育資格枠組み（ Qualifications Framework for the European Higher Education Area: QF-EHEA）」 が 、
2003 年 の ベ ル リ ン 会 議 で 提 案 さ れ 、 2005 年 の ベ ル ゲ ン 会 議 後 に 開 発 さ れ た 。 QF-EHEA は 、各 学 位 保 有 者 が 有 す る べ き「 学 習 時 間 、水 準 、学 修 成 果（ コ ン ピ テ ン ス ）」の 観 点 に お い て 、何が期待されており、学位レベルにより何が異なるのかを相対的に説明したものである。
欧 州 各 国 は 、 こ の QF-EHEA に 対 応 可 能 な 国 家 と し て の 資 格 枠 組 み （ National
Qualifications Framework: NQF） を 構 築 し て い く こ と が 求 め ら れ た 。
2.1.5. 欧 州 資 格 枠 組 み （ European Qualifications Framework: EQF）

上 記 の 欧 州 高 等 教 育 資 格 枠 組 み（ QF-EHEA）が 開 発 さ れ た の ち 、2008 年 に は 、欧 州 議 会・理事会が、欧州域内での学習者そして労働者のモビリティの活性化や生涯学習の促進を図る た め 、職 業 資 格 や 学 位 な ど を 含 む 包 括 的 な「 欧 州 資 格 枠 組 み（ European Qualifications
Framework for Lifelong Learning（ EQF-LLL: 以 下 、 EQF と 略 記 ）」 を 、 8 段 階 （ レ ベ ル 1～ レ ベ ル 8）に 基 づ い て 構 築 し た 。EQF は 、こ れ ま で 別 々 に 制 度 づ け ら れ 、運 営 さ れ て き た
多様な教育訓練セクター間の関係を明らかにし、各セクターで獲得される学位や免状、証書、資格などについてコンピテンスや水準を設定することで、自国内そして対外的により資格の内容に対する理解を深めるためのプラットフォームである。これは、資格の種類の多 様 化 や 複 雑 化 が 引 き 起 こ し た qualifications の イ ン フ レ ー シ ョ ン 問 題 へ の 対 応 と し て 、
資 格 情 報 の 整 理 が 急 務 と さ れ た こ と も 背 景 の ひ と つ に あ る 。 EQF の 各 水 準 に 期 待 さ れ る 学
修 成 果 が 記 述 さ れ た ア ウ ト カ ム 指 標 （ デ ィ ス ク リ プ タ ） は 、「 知 識 （ 理 論 的 お よ び /ま た は
現 実 的 ）」、
「 ス キ ル（ 認 知 的 お よ び /ま た は 実 践 的 ）」、「 自 律 性 お よ び 責 任 」と 定 義 さ れ て いる 。
EQF が 誕 生 す る 以 前 は 、 各 国 内 の あ ら ゆ る 職 業 資 格 や 学 位 、 免 状 、 証 書 な ど の 資 格（ qualifications）情 報 を 一 元 的 に 整 理 し 、そ の 可 視 化 を 図 る ツ ー ル と し て 、「全国資格枠組 み （ National Qualifications Framework: NQF）」 と い う も の が 、 す で に 1969 年 に フ ラ
ン ス で 、1990 年 代 に は 英 国 を 中 心 と す る ア ン グ ロ サ ク ソ ン 圏 の い く つ か の 国 で 開 発 さ れ て
い る 。NQF の 導 入 目 的 に は 、国 レ ベ ル の ア ウ ト カ ム（ 知 識 、ス キ ル 、コ ン ピ テ ン ス な ど ）の
策 定 、教 育 訓 練 と 労 働 市 場 と の 接 続 、入 学 や 編 入 な ど の 学 習 者 の セ ク タ ー 間 の モ ビ リ テ ィ 、
継続教育や生涯教育の推進、または国や地域によっては職業教育訓練セクターの地位向上を 図 る こ と な ど が あ げ ら れ て い る（ 野 田 、2019）。枠 組 み の 基 礎 要 素 に コ ン ピ テ ン ス を 掲 げ
た EQF の 導 入 は 、 履 修 科 目 の リ ス ト や 学 習 期 間 な ど の イ ン プ ッ ト 情 報 で は な く 成 果 を 強 調
す る と い う 点 で 、 こ れ ま で の 資 格 説 明 に 対 し て 大 き な 転 換 を も た ら し た （ Bieber, 2016）。
各資格保有者に獲得が期待されるコンピテンスを明確にすることで、資格への信頼性、客観 性 に つ な が る こ と が 目 指 さ れ る 。2022 年 時 点 で NQF を 導 入 あ る い は 検 討 す る 国 は 150 ヶ国 以 上 と 報 告 さ れ て お り 、 世 界 的 に 開 発 が 進 ん で い る 。 日 本 で は 、 こ の NQF が ま だ 制 度 化
されていない。
2.1.6. デ ィ プ ロ マ ・ サ プ リ メ ン ト (Diploma Supplement)

学生の国際モビリティを促すにあたって課題となるのは、他国で獲得された学位や修了証 書 な ど の 資 格 の 内 容 が 理 解 で き な い 場 合 で あ る 。 こ の 問 題 に 対 処 す る の が 、「 デ ィ プ ロ
6

マ・サ プ リ メ ン ト（ Diploma Supplement）」と 呼 ば れ る 、当 該 国 の 取 得 学 位 や 学 習 内 容 の 情
報 を 補 足 説 明 す る た め の 欧 州 共 通 様 式 の 文 書 で あ る 。 デ ィ プ ロ マ ・ サ プ リ メ ン ト は 、 1997
年 の リ ス ボ ン 承 認 規 約 で 提 案 さ れ 、 翌 年 に 、 欧 州 議 会 、 欧 州 委 員 会 、 ユ ネ ス コ CEPES の ワーキンググループにより設立された。これは、人的モビリティを高めるために、学生が取得した学位や資格、修了証明書などの情報について、進学や就職の際に対外的に理解および比較可能にすることを目的としている。ディプロマ・サプリメントには、学位・資格取得者の情報、学位・資格に関する基本情報や水準、学習の内容や成果に関する情報や、ディプロマ・サプリメントの発行に関する情報、当該国の高等教育制度の概要などが盛り込
ま れ る 。現 在 は 、ボ ロ ー ニ ャ・プ ロ セ ス に 参 加 す る 49 ヶ 国 の 高 等 教 育 機 関 の 発 行 が 義 務 付
け ら れ て い る 。2005 年 以 降 は 、ボ ロ ー ニ ャ ・ プ ロ セ ス の 加 盟 国 は 、高 等 教 育 機 関 を 卒 業 す
るとディプロマ・サプリメントを自動的に受け取る仕組みが構築されていった。
2.2. 英 国 の ラ ン ド マ ー ク と な る 高 等 教 育 政 策
2.2.1. 「 大 学 」「 ポ リ テ ク ニ ク 」 の 二 元 制 度 の 廃 止 （ 1992）

かつて、英国の高等教育は「大学」と「ポリテクニク」と二つのセクターに分かれていた。大学は法的に独立した存在で、独自に学長や教員を指名し、コースを開発し、学位授与権を有し、学生を選抜することができた。一方、ポリテクニクやカレッジは、地方自治体（時には宗教財団）の管理下における公共部門の一部と位置づけられ、 学位授与権を持 た ず 、 学 位 は 、 全 国 学 位 授 与 評 議 会 （ Council for National Academic Awards: CNAA）
または近隣の大学によって授与されていた。 大学は独立機関としての自由と自律性を享受していた一方で、公共部門であるポリテクニクはより細かく管理され、地域経済のニー
ズ に 関 連 し た よ り 多 く の 応 用 コ ー ス を 提 供 し て い た （ Bathmaker, 2003）。
1991 年 、 メ ー ジ ャ ー 政 権 は こ の 二 元 制 度 の 廃 止 を 発 表 し 、 1992 年 の 継 続 高 等 教 育 法 によって高等教育の一元化政策がとられた。制度を統一することで、高等教育機関に対する公的資金を削減し、機関間の競争力の強化や高等教育機関の拡大を図ることが目指された 。 1992 年 の 継 続 高 等 教 育 法 施 行 後 、 旧 ポ リ テ ク ニ ク や 旧 カ レ ッ ジ は 大 学 に 昇 格 し 、 学
位授与権を獲得している。これにより大学進学者が急増したが、それに反して政府は高等教 育 財 政 支 援 を 大 幅 に 削 減 し 、 1900 年 代 の 高 等 教 育 へ の 公 的 資 金 縮 小 は ま す ま す 深 刻 な
懸案事項となっていたといわれる。サッチャー前政権時には、高等教育への財政投資の縮減に併せ、初の学生ローンを導入したといわれており、以下のデアリングレポートに至る
ま で の 20 年 の 間 に 、 学 生 一 人 当 た り の 資 金 単 位 は 40％ 減 少 し た と さ れ る 。
2.2.2. デ ア リ ン グ レ ポ ー ト （ 1997）： 高 等 教 育 の 大 衆 化 に よ る 質 や 水 準 の 低 下 へ の 懸 念

全 国 高 等 教 育 調 査 委 員 会 （ National Committee of Inquiry into Higher Education： 通称、デアリング委員会）は、英国の高等教育のガバナンスと質に関するさまざまな問題に
焦 点 を 当 て 、1997 年 、通 称「 デ ア リ ン グ レ ポ ー ト 」と 呼 ば れ る 報 告 書 “ Higher Educationin the learning Society” に 提 言 を 取 り ま と め て い る 。 デ ア リ ン グ 委 員 会 に よ る と 、 高等教育には以下の 4 つの主要目的―①個人の潜在能力の発揮を支援すること、②自らの知識や理解を深め、それを経済・社会に適用できること、③地域、地方、国のニーズに応えること、④民主的、文化的、統合的社会を形成すること―があり、学位やその他高等教育
7

資 格 の 水 準 は 少 な く と も 維 持 さ れ 、 保 証 さ れ る べ き と い う 原 則 を 示 し て い る （ Pidcock,2006）。デ ア リ ン グ レ ポ ー ト は 、英 国 の 高 等 教 育 に お け る 重 要 な ラ ン ド マ ー ク と し て 、そ の発 展 に 大 き な 影 響 を 与 え た （ Rattray & Raaper, 2019） 。
デ ア リ ン グ レ ポ ー ト が 刊 行 さ れ た 1990 年 代 の 高 等 教 育 は 、 エ リ ー ト か ら マ ス シ ス テ ム
への急速な移行により、大学数、学生数ともに増加し、一流大学の学位授与が乱発されてい る こ と へ の 批 判 が 広 が っ て い た 。デ ア リ ン グ レ ポ ー ト で は 、特 に 第 一 級 優 等 学 位（ Firstclass honours degrees） や 第 二 級 優 等 学 位 （ Second-class honours degrees） を 取 得 す る
学生の割合が著しく増加していることによる教育水準低下への懸念が示されており、各学位・資格あるいは各学問分野に求められるアウトカムや水準を示す高等教育資格枠組みや分野別参照基準の構築を提案している。
小規模でエリート型であった以前の高等教育システムでは、 誰もが英国大学の学位の価値を信頼しているという暗黙の前提があった。しかしながら、高等教育の大衆化が進んだ現在において、その教育水準を明示的に成文化し、さらに高等教育の費用対効果を保証
し、社会への説明責任を果たすことが求められ、高等教育は重要な政策転換を迫られたので あ る（ Pidcock, 2006）。そ の 中 で 、デ ア リ ン グ 委 員 会 は 国 際 動 向 を 非 常 に 意 識 し て お り 、
高等教育進学率が高く、高度な教育レベルを有する国として、特に米国と日本に追いつく
必要性について言及している。米国や日本の他、デアリング委員会の調査団はオーストラ
リア、フランス、ドイツ、オランダ、ニュージーランドも訪問し、政策立案に資する証拠を 収 集 し た と い わ れ て い る （ Bennett, 1997）。
2.3. 英 国 高 等 教 育 の 分 野 別 質 保 証 シ ス テ ム に か か わ る 概 要

教 育 機 関 は 、個 々 の プ ロ グ ラ ム お よ び カ リ キ ュ ラ ム の 具 体 的 な 設 計・実 施 に 関 し て 自 律
性 を も っ て い る 。本 章 の 冒 頭 で 紹 介 し た 、欧 州 ボ ロ ー ニ ャ・プ ロ セ ス の 一 環 で 2005 年 に 開
発 さ れ た 「 欧 州 高 等 教 育 圏 に お け る 質 保 証 の 基 準 と ガ イ ド ラ イ ン （ Standards

andGuidelines for Quality Assurance in the European Higher Education Area : ESG）」
では、第三者によって評価が行われる「外部質保証」と、大学の質向上の第一義的責任は大学自身とし、大学内部の構成員が自ら質の保証を行う「内部質保証」の概念が提示された。これに照らし合わせ、英国高等教育における教育評価についても、各機関が教育プロ
グ ラ ム レ ベ ル で の 内 部 評 価（ 内 部 質 保 証 ）を 行 い 、第 三 者 組 織（ QAA）が 機 関 レ ベ ル で 外 部
評価（外部質保証）を実施する仕組みが確立されている。
2.3.1. 学 外 試 験 員 制 度 （ External Examiner）

英国高等教育の質保証の伝統といえるのは、各学問分野の専門家が関わる「学外試験員制度」である。学外試験員制度は、学位の水準を明確にし、学位授与につながる科目試験（ Subject Examinations） の 学 生 の パ フ ォ ー マ ン ス を 直 接 的 に 評 価 す る 制 度 と し て 始 ま った （ Lewis, 2010）。 当 制 度 は 、 学 位 毎 の 教 育 の 質 を 保 持 し 、 ま た 当 該 分 野 に お い て 他 機 関の教育水準との比較可能性を高めることを目的としたピアレビューのひとつの形態であり、すべての高等教育プログラムには、当該機関に任命された学外試験員が存在している（基本 的 に は 、学 科（ Department）で 試 験 員 が 指 名 さ れ る ）。試 験 員 は 、通 常 は 他 の 高 等 教 育 機
関の研究者であるが、分野によっては企業や専門職が参画する場合もある。
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学 外 試 験 員 制 度 は 、19 世 紀 初 期 に 専 門 職 の 実 践 活 動 と し て 英 国 で 始 ま り 、そ の 後 に 続 く
大 学 チ ャ ー タ ー に お い て 政 府 が 支 援 し て き た も の で 、特 に 1992 年 以 前 は 、こ の 学 外 試 験 員
制 度 が 英 国 の 大 学 の 質 を 担 保 す る 上 で の 主 な 手 段 と さ れ て き た（ ク ラ ー ク 、2005）。大 学 の科目試験とそれを外部者によって直接審査されるといったこの制度は、長らく、英国高等教 育 の 「 ゴ ー ル ド ス タ ン ダ ー ド 」 し て 評 価 さ れ て い た （ Filippakoua & Tapperb,

2007）。

ただ、この制度はのちに、学術水準の担保を試みるサッチャー政権の強い圧力の下で、大学 学 長 委 員 会（ Committee of Vice Chancellors and Principals：現 英 国 大 学 協 会 ）が 1986
年 に 行 動 規 範 （ Code of Practice） を 導 入 す る ま で は 、 成 文 化 さ れ て は い な か っ た 。 サ ッ
チャー政権下でこの学外試験員制度は政府主導のものとして整備が進み、英国高等教育の質保証制度の枠組みとして確立されていった。
1990 年 代 に 大 学 教 育 の 大 衆 化 が 進 む 以 前 は 、英 国 の 大 学 の 進 学 率 は 先 進 国 の 中 で も 高 く
は な く （ 1980 年 代 ま で は 15％ 以 下 ）、 少 人 数 の エ リ ー ト 型 機 関 に お け る 学 外 試 験 員 の 役 割の ひ と つ は 、学 生 の 個 々 の 答 案 用 紙 を 直 接 審 査 し 、成 績 を つ け る こ と で あ っ た 。と こ ろ が 、
大学数、学生数の急増とともに、個々の答案に目を通し、採点を行うにはあまりにも負担が 多 く 、 学 外 試 験 員 の 役 割 は 次 第 に 変 化 し て い く （ 田 中 、 2013）。
現在の学外試験員は、かつてのように学生の試験や論文、課題を採点したり、成績をつけるわけではなく、学内での採点方法や基準が適切に定められているかの確認を含め、一般的にモデレーターおよびコンサルタントとして 2 つの役割が期待されている。モデレー
ター（調整役）の役割としては、学内で作られた試験問題の草案や評価に使うツールが適切な水準で設定され、科目のシラバスにも正確に反映されているかなどを確認する。内部の採点が一貫しているかどうかをチェックし、学内の科目別試験委員会による採点の承認にかかわる。コンサルタントの役割については、当該分野の学位取得に必要なモジュール
科目の体系性や内容、カリキュラムが最新かどうか、またその学術水準が適切かどうかな
ど を 検 討 し 、こ れ が 高 等 教 育 資 格 枠 組 み や 分 野 別 参 照 基 準（ Subject Benchmark Statement）と 整 合 性 を も っ て い る か 、他 機 関 と の 同 等 の 水 準 を も っ て い る か ど う か に つ い て 確 認 す る 。
学 外 試 験 員 は 、 試 験 委 員 会 （ Subject Board Examinerrs meeting） や プ ロ グ ラ ム 審 査 委 員
会 （ Programme Board of Examinars meeting） な ど に 報 告 を 行 い 、 優 れ た 実 践 や イ ノ ベ ーションに関する事例の発信や、評価プロセスの公平性や一貫性の確保、また学習の質を向上させるために貢献している。
2.3.2. 高 等 教 育 質 保 証 機 関 （ QAA） の 役 割

英 国 で は 、 全 て の 大 学 が 高 等 教 育 質 保 証 機 関 （ The Quality Assurance

Agency forHigher Education: QAA）に よ る 総 合 的 な 外 部 評 価 を 受 け て い る 。大 学 は 、内 部 質 保 証 の 一
環 と し て 学 科（ Department）レ ベ ル で の 定 期 的 な 評 価 を 実 施 し 、そ れ を 外 部 機 関 で あ る QAAが 機 関 レ ベ ル で 評 価 （ Quality and Standard Review） を 行 う と い っ た 構 図 に な っ て い る 。
学科レベルの評価は、上述の学外試験員制度を組み合わせ、各学問分野の学位の特徴や水準 を 示 し た 分 野 別 参 照 基 準（ Subject Benchmark Statement）を 参 考 に 、大 学 が 自 ら 内 部 で行っている。
QAA は 、 デ ア リ ン グ レ ポ ー ト （ 1997） の 勧 告 に 従 っ て 設 立 さ れ 、 高 等 教 育 の 質 保 証 に かか わ る 政 府 委 託 機 関 と し て 活 動 を 実 施 し て い る 。ま た 、University や University College
9の大学名称使用権、学位授与権の申請や、それら高等教育機関の質や基準に関する機関や政府への助言も行っている。さらに、高等教育機関の質保証を推進するため英国クォリティ・コード（後述）などを開発し、高等教育は何をする必要があるか、社会が大学に何を期待しているかなどを定めた自主的なコードを展開し、高等教育の質に関する基準の策定や管理を行っている。さらに、全国資格枠組みに基づき、学生が学位授与の資格を得るために達成すべき最低限の学力水準についてもガイダンスを提供している。
英 国 で は 、2001 年 頃 か ら 質 保 証 制 度 の 改 革 が 行 わ れ 、高 等 教 育 機 関 が 自 ら 行 う 内 部 質 保
証 プ ロ セ ス を 外 部 か ら 確 認 す る 機 関 監 査（ Institutional Audit）が ラ イ ト タ ッ チ な シ ス テ
ム と し て 導 入 さ れ た 。そ の 後 も 、2011 年 に は 機 関 レ ビ ュ ー（ Institutional Review）、2013
年 は 高 等 教 育 レ ビ ュ ー（ Higher Education Review）、現 在 は「 質 ・ 水 準 レ ビ ュ ー（ Quality
and Standard Review）」 と 質 保 証 制 度 の ブ ラ ッ シ ュ ア ッ プ が 行 わ れ て き た 。 現 在 は 、 2017年 の 高 等 教 育 研 究 法 に 基 づ い て 設 立 さ れ た 「 学 生 局 ： Office for Student（ OfS）」 と 呼 ばれ る 規 制 当 局 が 高 等 教 育 の 質 を 保 証 す る 法 的 責 任 を 負 っ て お り 、OfS か ら 委 託 を 受 け た QAA
が 質 保 証 （ Quality and Standard Review） を 行 う と い っ た 構 図 に な っ て い る 。 現 在 の QAA
は 、 実 質 上 の 規 制 機 関 で あ る OfS の 指 定 機 関 と 位 置 づ け ら れ る た め 、 高 等 教 育 機 関 に 対 す
る法的権限は有していない。
OfS は 、 英 国 高 等 教 育 の 規 制 や 資 金 提 供 、 高 等 教 育 機 関 に 関 す る 説 明 責 任 、 学 生 の 利 益
促 進 を 負 っ て い る 。 高 等 教 育 機 関 は 、 University ま た は University College の 名 称 を 使用する権利や学位授与権の付与、公的助成金や学生ローンの受給や、海外留学生の募集の申 請 を 希 望 す る 場 合 は 、OfS に 登 録 さ れ る 必 要 が あ る 。OfS は 、高 等 教 育 機 関 が 登 録 条 件 を満たしているかどうかを確認し、学位授与権に関する決定を通知するための証拠を提供して い る （ European Commission, 2021）。 そ の 際 に 、 QAA に よ る 「 質 ・ 水 準 レ ビ ュ ー 」 の 結果を参照し、大学から報告された変更事項を評価したり、学生や内部関係者のクレームを検証することにより、大学が条件を満たしているかどうかを継続的にモニタリングしている。
2.3.3. 英 国 高 等 教 育 の 質 保 証 を 支 え る 参 照 ツ ー ル ： ア カ デ ミ ッ ク ・ イ ン フ ラ ス ト ラ ク チ
ャー

上 述 の 通 り 、 英 国 で は 定 期 的 に QAA に よ る 高 等 教 育 機 関 の レ ビ ュ ー が 実 施 さ れ 、 教 育 プ
ロ グ ラ ム の 質 や 水 準 に 関 す る 情 報 を 公 表 す る こ と が 全 て の 大 学 に 求 め ら れ て い る 。 QAA に
よ る レ ビ ュ ー（ 外 部 質 保 証 ）や 高 等 教 育 機 関 自 身 に よ る 自 己 評 価（ 内 部 質 保 証 ）に お い て 、「 ア カ デ ミ ッ ク・イ ン フ ラ ス ト ラ ク チ ャ ー（ Academic Infrastructure）」と 呼 ば れ る 、QAAが策定した以下の 4 つの参照基準セットを参考に実施される－①学位等の通用性を示す「 高 等 教 育 資 格 枠 組 み 」（ Frameworks for Higher Education Qualifications）、 ② 大 学 等の 質 を 担 保 す る た め の 「 行 動 規 範 」（ Code of Practice）、 ③ 各 学 問 分 野 の 水 準 や 特 徴 、 知識 ・ 能 力 等 を 明 示 化 し た 「 分 野 別 参 照 基 準 」（ Subject Benchmark Statements）、 ④ 教 育 プ
ロ グ ラ ム 修 了 者 に 期 待 さ れ る 学 修 成 果 を 平 易 に 記 述 し た 「 プ ロ グ ラ ム 詳 述 書 」（ ProgrammeSpecifications） の 4 つ が 質 保 証 の 参 照 ツ ー ル と し て 用 意 さ れ て い る 。
2.3.3.1. 高 等 教 育 資 格 枠 組 み10上記のアカデミック・インフラストラクチャーの一つとして、英国では、高等教育の各
学位や資格に求められるアウトカムや水準を整理した全国レベルの資格枠組みが、デアリ
ン グ レ ポ ー ト（ 1997）の 成 果 の ひ と つ と し て 提 案 さ れ た 。そ の 結 果 、QAA は「高等教育資

格 枠 組 み （ Framework for Higher Education Qualifications: FHEQ）」 を 策 定 し て い る 。
英 国 で は 、 イ ン グ ラ ン ド 、 ウ ェ ー ル ズ お よ び 北 ア イ ル ラ ン ド を 対 象 と し た FHEQ と 、 独 自の高等教育制度を有するスコットランドを対象としたスコットランド高等教育機関資格枠
組 み （ Framework for Qualifications in Higher Education Institutions Scotland：
FQHEIS） と い う 2 つ の 補 完 的 な 枠 組 み が 存 在 し て い る 。 こ の 2 つ の 枠 組 み は 一 体 と なっ て 機 能 し て お り 、大 学 院 レ ベ ル（ レ ベ ル 7 以 上 ）で は 、両 者 と も 類 似 し た 構 造 の プ ロ グ
ラ ム や タ イ ト ル が 用 い ら れ て い る 一 方 、学 部 レ ベ ル（ レ ベ ル 6 以 下 ）に お い て は 、両 枠 組
み は 同 等 で は あ る も の の 、英 国 各 地 の 高 等 教 育 事 情 を 反 映 し 、用 語 や 記 述 方 法 な ど が 異 なっ て い る （ QAA, 2018）。
この枠組みは、各学位や資格の課程修了時に期待される水準を示したものであるが、以下で紹介する各学問分野の特性や水準を説明した分野別参照基準と連携した形をとる。分
野別参照基準の多くは、優等学位レベルで策定されており、これはイングランド・ウェー
ル ズ・北 ア イ ル ラ ン ド の 高 等 教 育 資 格 枠 組 み（ FHEQ）の レ ベ ル 6、 お よ び ス コ ッ ト ラ ン ドの 高 等 教 育 機 関 資 格 枠 組 み （ FQHEIS） の レ ベ ル 10 に 相 当 す る も の で あ る 。 ま た 、 一 部 の分 野 は 修 士 も 対 象 と し て お り 、FHEQ の レ ベ ル 7、ス コ ッ ト ラ ン ド の FQHEIS で は レ ベ ル 11に 位 置 づ け ら れ る （ QAA, 2010）。
2.3.3.2. 分 野 別 参 照 基 準 （ Subject Benchmark Statements） と は 何 か

QAA は 、 各 学 問 分 野 の 質 と 水 準 を 明 示 化 し た 分 野 別 参 照 基 準 と な る 「 サ ブ ジ ェ ク ト ベ ン
チ マ ー ク ・ ス テ ー ト メ ン ト （ Subject Benchmark Statements）」 を 2000 年 に 策 定 し た 。 この参照基準には、各学問分野の特徴や学習内容、水準に加え、当該分野での学位取得時に学 生 は 何 を 達 成 す べ き か と い う 観 点 か ら 、学 位 を 取 得 す る す べ て の 学 生 が 証 明 す べ き 知 識・理解力・スキルなどについて最低限の基準が記載されている。各学問分野・領域の学者、学 会 代 表 者 、 外 部 の 認 証 評 価 機 関 な ど の 専 門 家 チ ー ム が QAA と 連 携 し て 策 定 し た も の で 、
現 在 は 14 分 野 の 参 照 基 準 が 公 開 さ れ て い る （ QAA, 2022）。
QAA（ 2010） は 、 分 野 別 参 照 基 準 の 目 的 や 特 徴 を 以 下 の よ う に 説 明 し て い る 。
資 格 名 称 に 当 該 分 野 を 含 み 、か つ /ま た は 当 該 分 野 に お け る 教 育・学 習 が 多 く の 割 合 を占める資格の性質と特徴を明確化する。
当該分野のプログラムの違いや多様性について、分野のコミュニティで合意された範囲内で認める。
合意された概念的枠組みの中でプログラムの設計に多様性と柔軟性を持たせ、イノベーションを奨励する。
当該分野に一貫性とアイデンティティを与える概念的枠組みを説明する。
当該分野の卒業生に期待される特性と能力について資格の水準に対する一般的な期待
値を示す。
11

資格の特性や水準について、学術コミュニティ内の合意を形成し、反映させる。
分野別参照基準は、当該分野の学習水準が大学レベルとして適切かどうかといった議論
を 喚 起 し 、 高 等 教 育 機 関 が 新 規 の 教 育 プ ロ グ ラ ム を 設 計 あ る い は 再 編 成 す る 際 や 、 QAA における教育プログラムの質を評価者が確認する際の参照情報となり得るなど、大学内部の質保証プロセスを強化する役割が期待された。さらに、特定分野の学位資格（特に学士など first degree と い わ れ る も の ） を 取 得 し た 個 人 が 有 す る べ き 知 識 や コ ン ピ テ ン ス に つ
い て 、学 生 自 身 や 専 門 職 団 体 、雇 用 者 が 理 解・共 有 す る こ と が 求 め ら れ た（ Williams, 2010）。
ただし、実用面においては、各学問分野の教育内容は実質的に多様であるため、当該分野のコアとなる教育内容について完全なる合意を求めることは非現実的とみなされている実態も報告されており、分野別参照基準の内容は、規制ではなく形成的で発展的なもの、より幅があって一般的なものと認識されている。つまり、分野別参照基準は最低基準を示したものであり、カリキュラムや教育、学習、評価の方法、具体的な教育内容を示すものではないことに留意する必要がある。
分野別参照基準は、大学が新規プログラムを構築する際の参照情報として有用であるのに対して、同時期に開発された資格枠組みの方は、教育内容よりも学生のアウトカムにより 焦 点 を 当 て て い る と い っ た 違 い が あ る こ と が 説 明 さ れ て い る（ Dill & Beerkens, 2010）。
2.3.3.3.

分野別参照基準の導入背景

分 野 別 参 照 基 準 （ Subject Benchmark Statements） の 策 定 は 、 前 述 し た デ ア リ ン グ レ ポ
ー ト（ 1997） の 一 連 の 関 連 提 言 の ひ と つ を 契 機 と し て い る 。デ ア リ ン グ レ ポ ー ト で は 、高等 教 育 の 目 的 、形 式 、構 造 、規 模 、財 政 、学 生 支 援 を ど う 発 展 さ せ 、今 後 20 年 の 英 国 の ニ
ー ズ に い か に 対 応 し 得 る か に つ い て 提 言 が な さ れ た （ Pidcock, 2006）。 デ ア リ ン グ レ ポ ー
ト が 刊 行 さ れ た 1990 年 代 は 、英 国 に お い て も 高 等 教 育 の 大 衆 化 に よ り 、エ リ ー ト か ら マ ス型への移行をみる中で、高等教育の質が大きく問われていた。また、学生数や新規教育プ
ログラムが急増する中、特に学際融合の新規分野において、その学習内容や学生に求められるアウトカムについて教員間で明確な合意形成がないことが問題視されていた。この状
況が政治的関心を高め、政府は高等教育への財政支援者として、高等教育セクターが全ての学位プログラムで何を目指すのか、どのような力を学生に身に付けさせたいのかといっ
た こ と を 明 確 に し た 、い わ ゆ る 目 的 適 合 性（ fit-for-purpose）を 担 保 し て い く こ と を 奨 励
し た の で あ る （ Dill & Beekens, 2010）。
デアリングレポートが刊行された直後、分野別参照基準の試行調査として化学、歴史、
法学の 3 分野が選ばれた。これら 3 分野はそれぞれ異なる学問領域を代表するもので、個々の学問分野の伝統や文化の違いから、ベンチマークの記述が異なることを示す意図が
あ っ た （ Williams, 2010）。 QAA は 、 こ れ ら 3 分 野 の 参 照 基 準 を 策 定 す る 際 、 各 学 問 分 野 の教育提供者側の見解だけでなく、卒業生の受け皿となる雇用者や専門職団体の関心や需要も考慮し、多様なステークホルダーとともに開発していくことを目指した。試行調査の当
初は、ベンチマークに関わったメンバーは英国高等教育の学術関係者がほとんどで、化学
分 野 だ け 専 門 職 団 体 の 王 立 化 学 協 会 （ Royal Society of Chemistry） が 参 画 し た と い わ れる 。3 分 野 の 試 行 取 組 の 後 は 、新 た に 19 分 野 に つ い て ベ ン チ マ ー ク 策 定 チ ー ム が 結 成 さ れ 、
12経 済 学 、工 学 、英 語 学 な ど の 伝 統 学 問 分 野 に 加 え 、ホ ス ピ タ リ テ ィ 、レ ジ ャ ー 、ス ポ ー ツ 、
観光学など新規分野の学位コースについても検討がなされた。チームメンバーは、シニアの大学教員の他、専門職団体や雇用組織なども加わった。当時、報告書の主要項目となって い た の は 、1）分 野 に 求 め ら れ る 知 識 と 理 解 、2）教 授 学 習 と 評 価 、3）達 成 基 準 と レ ベ ル 、で あ っ た （ Williams, 2010）。
2.3.4 職 能 団 体 等 に よ る 分 野 別 評 価

英国では、「 専 門 職・法 定・規 制 機 関（ Professional, Statutory and Regulatory Bodies:
PSRBs）」 と 呼 ば れ る 外 部 機 関 が 、 高 等 教 育 の プ ロ グ ラ ム が 学 術 的 か つ 専 門 的 な 基 準 を 満 た
し て い る か に つ い て 正 式 に 認 証 （ accredit）、 承 認 （ recognise）、 ま た は 認 定 （ approve）
を 行 っ て い る 。PSRB は 、特 定 の 職 業 へ の エ ン ト リ ー 基 準 を 策 定 し て お り 、こ こ で 認 証 さ れた大学の教育プログラムは、専門職や職業資格につながる職業訓練の第一段階として正式に認められるほか、当該プログラムの修了をもって専門職資格試験の（部分的）免除にもつ な が る 場 合 が あ る （ NIAD-QE, 2020）。
PSRB に 登 録 さ れ て い る 職 能 団 体 や 学 術 協 会 な ど の 地 位 や 役 割 は 多 様 で 、規 制 機 関 と し て
法 的 に 位 置 づ け ら れ て い る 専 門 職 組 織 （ 例 ： 医 学 部 教 育 や 医 師 資 格 等 を 規 制 す る General
Medical Council や General Dental Council 等 ） も あ れ ば 、 高 等 教 育 プ ロ グ ラ ム を 認 証
し、基準を策定する権限が法的に与えられている組織、あるいはメンバーシップサービスの 提 供 、 プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ ル の 登 録 、 教 育 プ ロ グ ラ ム の 認 証 （ accreditation ） や 承 認（ recognition） を 実 施 す る 組 織 、 国 王 の 認 可 と な る 勅 許 （ Royal Charter） に 基 づ き 枢 密院（ Privy Council）に よ っ て 活 動 を 規 制 さ れ て い る 組 織 な ど 様 々 で あ る（ 大 学 評 価・学 位
授 与 機 構 、 2015）。 PSRB に よ る 教 育 プ ロ グ ラ ム の 認 証 プ ロ セ ス に は 幅 が あ り 、 認 証 が 法 的に要求される場合や、プログラムの質保証の一環として位置づけられている場合もある。
実 際 、各 大 学 の 多 く の プ ロ グ ラ ム が PSRB に よ る 認 証 を 受 け て お り 、PSRB と 高 等 教 育 機 関が連携することにより、学生の卒業後のキャリアの見通しに有益な効果をもたらすとともに 、 英 国 高 等 教 育 の 質 保 証 に も 大 き く 貢 献 し て い る （ Gamage et al., 2020）。
2.3.4.1. 王 立 統 計 学 会 （ Royal Statistical Society： RSS）

王 立 統 計 学 会（ Royal Statistical Society：RSS）も 上 記 の PSRB の 団 体 の ひ と つ と し て（ Code 126） 登 録 さ れ て い る （ HESA, 2022）。 RSS は 、 チ ャ ー タ ー ド ケ ミ ス ト （ Chartered
Chemist: CChem） の 学 術 基 準 を 部 分 的 に 満 た し て い る こ と で 、 王 立 科 学 学 会 か ら 認 定 さ れている。
RSS は 、 統 計 学 や 関 連 分 野 で キ ャ リ ア を 積 み た い 者 の 教 育 資 格 の 水 準 を 開 発 し 、 担 保 す
る こ と を 目 的 と し て い る 。RSS の 認 証 に 関 わ る 分 野 の 基 準 は 、QAA の 分 野 別 参 照 基 準 に 基 づ
いて策定され、卒業生が統計分野の専門家としてキャリアを築くのに必要とされる知識やスキルを定めている。現在は、高等教育の統計や関連分野の優等学位および修士のプログ
ラ ム を 認 証 し 、RSS に よ る 認 証 大 学（ accredited university）と し て の ス テ ー タ ス を 与 え
る こ と に 加 え 、統 計 リ テ ラ シ ー を 教 え る 個 々 の モ ジ ュ ー ル や 研 修 コ ー ス に つ い て も 認 証 し 、RSS の ク ォ リ テ ィ ・ マ ー ク（ RSS Quality Mark）を 付 与 し て い る 。RSS に 認 証 さ れ る こ と により、プログラム内の教育、学習、評価が高い質を有し、学生が労働市場や社会で生き抜
13

く競争力を養成し、学生と雇用者のニーズを満たしているといった信頼の確保につながると 説 明 さ れ て い る （ RSS, 2021）。
2019 年 、 RSS は 認 証 シ ス テ ム の 見 直 し を 行 い 、 認 証 し た 教 育 プ ロ グ ラ ム の 卒 業 生 に 与 え
ら れ る 資 格 「 グ ラ デ ュ エ ー ト ・ ス タ テ ィ ッ シ ャ ン （ Graduate Statistician ： GradStat）」に期待される能力について、その獲得の確認に基づいて資格を付与する、いわゆるコンピ
テ ン シ ー ベ ー ス の 考 え 方 か ら 認 証 基 準 を 改 訂 す る こ と に な っ た 。 上 述 の 通 り 、 RSS は 、 教
育プログラムよりもより短期で細かいレベルでの学びである、モジュールや研修コースに対する認証としてクォリティ・マークを付与することになったが、これにより、従来、「 GradStat」 の 資 格 授 与 に 関 わ っ て い な か っ た プ ロ グ ラ ム の 一 部 に 関 し て 、 機 関 が 認 証 を得ることが可能となり、データアナリストなど新規資格を含め、個人レベルで資格の認証を得る機会が広がったといえる。
2.3.4.2. RSS の 「 ク ォ リ テ ィ ・ マ ー ク （ Quality Mark）」 に つ い て

RSS は モ ジ ュ ー ル 学 習 に「 ク ォ リ テ ィ・マ ー ク 」を 付 与 す る 形 で 、統 計 教 育・訓 練 の 妥 当
性と水準の評価を行っているが、ここでいうモジュール学習とは、統計学の様々な側面についてあらゆる種類やレベルの学習コース、対面または遠隔の学習形態を含み、試験やコースワーク、出席記録などで学生の達成度を評価できる学習課程を意味している。モジュー ル の 内 容 は 、統 計 学 や デ ー タ 解 析 の あ ら ゆ る 側 面 で あ り 、理 論 的 、論 理 的 、数 学 的 基 礎 、
確率論、あらゆる状況における統計学やデータ解析の応用、研究デザイン、解析用データの収集・管理・保存、サンプリング、調査、データマイニング、データ工学、機械学習、再現性、統計計算とソフトウェア、倫理、データセキュリティと保護などが含まれる。クォリティ・マークは、以下の 5 つの基準に基づいて評価される。
1. 学 修 成 果
2. コ ン テ ン ツ と 教 授 法
3. ア セ ス メ ン ト と 達 成 度
4. レ ビ ュ ー
5. リ ソ ー ス
2.3.5. 職 能 団 体 （ PSRB） に よ る 評 価 と 分 野 別 参 照 基 準 （ Subject Benchmark Statement）のかかわり

高 等 教 育 機 関 は 、一 部 の 学 問 分 野 に お い て 、PSRB に 認 証 ま た は 認 定 を 受 け た 教 育 プ ロ グ
ラ ム を 提 供 す る こ と が あ る 。例 え ば 、こ の よ う な 団 体 に は 、一 般 医 学 会（ General Medical
Council）、工 学 評 議 会（ Engineering Council）、王 立 化 学 協 会（ Royal Society of Chemistry）、
公 認 図 書 館 情 報 専 門 職 協 会 （ Chartered

InstituteofLibrary

andInformation

Professionals）、 建 築 家 協 会 （ Architects Registration Board）、 そ の 他 多 数 の 分 野 が 含まれている。このように、教育プログラムが職能団体などの外部機関によって承認されて
い る 場 合 、 当 該 プ ロ グ ラ ム の 設 計 や 教 育 、 見 直 し に 際 し て は 、 分 野 別 参 照 基 準 （ Subject
Benchmark Statement） が 唯 一 の 参 考 資 料 と は な ら な い 場 合 が あ る （ QAA, 2010）。
外部認証や認定の取り決めにより、高等教育機関は関連団体の要求事項を考慮しなけれ
14

ばならない場合があり、それはしばしば職業専門的な実践に必要なコンピテンスにかかわる こ と に な る 。こ の よ う な 場 合 、PSRB の 要 求 事 項 に は な い 学 術 水 準 に つ い て 、分 野 別 参 照
基準がプログラム提供者のための補足的ガイダンスを提供することがある。また、特定の
PSRB の 要 求 事 項 を 反 映 さ せ た 分 野 別 参 照 基 準 が 策 定 さ れ て い る 場 合 も あ り 、 学 術 的 要 件と専門的要件または規制要件の関係は、個別の記述で明確にされる。さらに、高等教育機
関 に よ っ て は 、 PSRB の 要 求 事 項 に 加 え て 、 SSC（ Sector Skills Councils） が 定 め る 国 家
職 業 基 準 な ど を 参 照 す る 場 合 も あ り 得 る （ QAA, 2010）。
まとめ

欧 州 を 出 発 点 と し て 、世 界 の 高 等 教 育 に お け る 質 保 証 の 潮 流 と な っ て い る 、「外部質保証」
から「内部質保証」へのパラダイム転換に照らし合わせると、英国の高等教育では、分野
別 参 照 基 準（ Subject Benchmark Statement）を は じ め と す る 参 照 基 準 セ ッ ト（ ア カ デ ミ ッ
クインフラストラクチャー）や、伝統的な学外試験員制度を組み合わせ、自らの教育プロ
グラムの質や水準の担保を試みる「内部質保証」が展開されており、そのような活動を第三 者 組 織 QAA の レ ビ ュ ー に よ っ て 「 外 部 質 保 証 」 を 行 う と い っ た 構 図 に な っ て い る 。 ボ ロ
ー ニ ャ・プ ロ セ ス の 欧 州 質 保 証 ガ イ ド ラ イ ン（ ESG）で 強 調 さ れ た 、教 育 プ ロ グ ラ ム を 基 本とした内部質保証をいかに機能させるかという問題は、日本の大学にとっても重要な課題になっている。大学自らが自身の教育プログラムを評価することが重んじられる中で、英国の質保証制度では、各学問分野の「水準」や「質」の適切性を意識し、個々の学位や科目に求めるアウトカムの目標が適当であるか、またその目標をどれだけの学生が到達できているかを確認し、さらに科目試験の内容や水準、採点基準や方法の妥当性を第三者目線で検討することで、学位授与にいたるプロセスの客観性・公平性を担保しようとする取組がみられる。一部のエリート大学ではなく、全ての大学に適用できる大衆的なモデルとして 、 英 国 で は 質 保 証 に 関 す る あ ら ゆ る 参 照 ツ ー ル が 開 発 さ れ て き た 。 特 に 1990 年 代 以 降 、
旧ポリテクニクの大学への昇格を契機とし、高等教育の大衆化が招いた学生の学力水準の低下への懸念や、大学への公的資金に対する説明責任を求める政府や世論の影響は大きかったといえる。そして、大学の一部の教育プログラムが各分野の職能団体などと連携し、教育の質に関してお墨付きを得ることで、卒業生のキャリアパスにつながることも英国の分野別評価の特徴のひとつである。欧州全体として巨大な高等教育圏の構築を目指すボローニャ宣言以前から、高等教育の質保証について独自に先導的な制度展開を見せていた英国は、現在も欧州をはじめとする国際動向を横目で見つつ自国の質保証制度の見直しを恒常的に行っており、今後もその動きに注目していく必要がある。

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17

3． 英 国 に お け る 統 計 教 育 ・ 統 計 人 材 像 の 方 向 性

英国の統計教育の動向を調べるためには、まずその卒業⽣像、つまりイギリス社会において初級の統計専⾨職としての⼈材像がいかに作り上げられているのかを理解する必要がある。本章は、統計専⾨⼈材の養成について、政府機関、専⾨職団体、⼤学質保証団体がそれぞれどのような基準や枠組み打ち出しているかを整理していく。具体的に、本章は英
国 統 計 院（ UK Statistics Authority）、王 ⽴ 統 計 協 会（ RSS）及 び ⾼ 等 教 育 質 保 証 機 関（ QAA）
における統計専⾨職の⼈材像に注⽬していく。
3.0 英 国 統 計 教 育 の 最 近 の 動 向

まず本節では、英国における統計教育の最前線に直接影響を与えている、国レベルでの統計教育の動向を雑観しておきたい。すでに前章において、⾼等教育システム全体を通底する「質保証」の枠組みが、各専⾨分野の内実を「可視化」させる⽅向に誘導していることを観てきたが、本節では統計分野におけるマクロレベル（国、中間団体レベル）の動静を確認することとする。
3.0.1 統 計 不 振 か ら の 失 地 回 復 と EBP(M)へ の 貢 献

近 年 の 英 国 統 計 学 関 連 の 主 な 動 き の ⼀ つ と し て 、 2007 年 に 成 ⽴ 、 2008 年 に 施 ⾏ し た
Statistics Registration Service Act が 挙 げ ら れ る 。周 知 の よ う に 、英 国 の 統 計 制 度 は サ ッ チ
ャー政権期に改⾰が⾏われた結果、国家統計の⽤途の限定や予算の縮⼩が断⾏され、その結果統計の質の深刻な低下を招き、国⺠からの国家統計制度全般およびその制度への信頼を ⼤ き く 失 っ た 1。 同 法 は 、 そ の 改 善 を 含 め た 包 括 的 な 取 組 と し て 制 定 さ れ た 2。 こ の 法 律
は、英国の国家統計の取り扱いだけでなく、⼈材育成、輩出を始め、英国統計学全般に⼤き な 影 響 を 与 え て い る 。な お 、Royal Statistical Society(RSS)は こ の 法 律 の 検 討 か ら 実 施 ま
で 、 ⼈ 材 供 給 ⾯ を 含 め あ ら ゆ る 局 ⾯ で 関 わ っ て い る 。 統 計 へ の 英 国 国 ⺠ の 不 信 解 消 は RSS
においても常に意識されてきたものであり、こうした官学を挙げた取組の成果として、近年 英 国 に お け る 統 計 へ の 信 頼 は 回 復 傾 向 に あ る 3。
こ の 法 律 に よ り 、 統 計 関 連 政 策 の キ ー パ ー ソ ン と し て 、 主 に 統 計 学 の 権 威 が National
Statistician に 指 名 さ れ て い る 。こ れ ま で の National Statistician は 全 て RSS の フ ェ ロ ー であ る が 、 特 に RSS の President も 務 め た Tim Holt (1996-2000 4 )と John Pullinger (201420)は 官 と 学 の 両 ⽅ に 指 導 ⼒ を 発 揮 し て い た と 推 測 さ れ る 。そ れ ぞ れ の RSS President へ の
就 任 演 説 の タ イ ト ル が 、注 ⼒ し た 取 組 を 端 的 に 表 し て い る と 思 わ れ る 。Holt の タ イ ト ル は「 Official statistics, public policy and public trust」 で あ り 、 上 述 の よ う に 統 計 全 体 の 信 頼

1

森 博 美 ,1999,「 戦 後 イ ギ リ ス 統 計 機 構 の 展 開 」 法 政 ⼤ 学 ⽇ 本 統 計 研 究 所 編 『 研 究 所 報 』
25,265-274 ⾴ .
2
Tim Holt (2008) Official statistics, public policy and public trust, J. R. Statist. Soc. A,
171, 323-346.
3https://uksa.statisticsauthority.gov.uk/news/pcos-2019/4
こ の 時 期 は Director of the Office for National Statistics
18

回 復 に 努 め た 。 Pullinger の タ イ ト ル は 「 Statistics making an impact 5 」 で あ り 、 統 計 学 が社会を理解する媒体となり、その影響⼒を強め、社会がより利益を得ることを意図した。
ま た 両 名 と も 、Evidence-based policy に 資 す る た め に 、エ ビ デ ン ス と し て の 統 計 の 重 要 性 、そ の た め の 統 計 へ の 信 頼 性 向 上 を 強 調 し て い る が 、Pullinger は さ ら に 意 思 決 定（ decision）
そ の も の へ の 統 計 学 の 貢 献 を 、 そ の 困 難 さ も 踏 ま え つ つ 6主 張 し て い る 。
さ ら に 現 在 は 、1995 年 か ら 1997 年 ま で RSS President で あ っ た Adrian Smith が 、英 国
全 体 の 科 学 技 術 政 策 に ⾮ 常 に ⼤ き な ⼒ を 持 つ Royal Society の President を 勤 め て お り 、統計学分野は、英国の数理科学分野のみならず、科学技術政策全体において、ますます強い
存在感を発揮するものと考えられる。
3.0.2. 研 究 評 価 と 統 計 学 ： REF

ま た こ の 時 期 の 英 国 ⼤ 学 に お け る 統 計 学 は 、 REF2014 に ⼤ き な 影 響 を 受 け た 。 REF(Research Excellence Framework)は 、 英 国 の ⾼ 等 教 育 機 関 の 研 究 の 質 を 、 主 に 学 部 単 位 で評価するシステムであるが、論⽂などの研究アウトプットだけでなく、研究環境（⼤学院
教 育 や 学 ⽣ へ の ⽀ 援 的 取 組 ま で を 含 む ）、さ ら に は 研 究 イ ン パ ク ト（ 他 の セ ク タ ー に 与 え た
経済的影響等）を同時に評価するため、⼤学の教育・研究システムを総合的に評価したもの と ⾔ え る 。 こ の REF の 評 価 結 果 を 基 に block budget 7 の ⾦ 額 を 決 め る こ と が 事 前 に 公 表さ れ た こ と か ら も 、評 価 ⽅ 法 、評 価 へ の 準 備 等 に つ い て ⼤ 学 内 外 で ⼤ 騒 ぎ と な っ た 。な お 、
現 在 REF2021 が 進 ⾏ 中 で あ る が 、そ の 結 果 の 公 開 は 2022 年 5 ⽉ 12 ⽇ に 予 定 さ れ て い る 。
REF2014 の 統 計 学・数 理 科 学 分 野 に お い て 特 に 話 題 と な っ た の は 、そ の 評 価 単 位（ 分 野 ）の 分 け ⽅ で あ る 。REF の 前 ⾝ に あ た る Research Assessment Exercise (RAE)に お い て 、Pure
Mathematics、 Applied Mathematics、 Statistics and Operational Research の 3 分 野 に 分 けて い た も の を 1 つ の Mathematical Sciences と し て 、 数 理 科 学 諸 分 野 を 同 じ 基 準 で 評 価 する こ と と さ れ た 8 。 こ れ に 対 し 、 例 え ば 、 評 価 期 間 で あ る 2009 年 か ら 2013 年 ま で の 間 に
国 際 査 読 誌 に 4 本 の 論 ⽂ 掲 載 を フ ァ カ ル テ ィ メ ン バ に 求 め る 9 、な ど 様 々 な 対 応 が と ら れ た（ 表 3-1）。

5

John Pullinger (2013) Statistics making an impact, J. R. Statist. Soc. A, 176, 819-839.
John Pullinger (2020) Lots of lovely numbers, but why does everyone make it sodifficult?, Patterns, 1, 1-3.
7
⽇本の国⽴⼤学の運営費交付⾦等にあたる
8
関 連 し て 、 例 え ば Times Higher Education に よ る 評 価 結 果 の ま と め に お い て 、 数 学 に近い分野である、物理分野、コンピューター科学分野においては過去の評価結果との⽐較を⾏っているが、数学関連は以前の調査と⽐較できていない。このように、統計学分野に
お い て 、 REF2014 の 結 果 を 基 に 、 ど の ⼤ 学 ・ 学 部 が 近 年 発 展 し て い る か を 単 純 に ⽰ す こと は 難 し い 。 https://www.marshallscholarship.org/media/2086/ref-2014-timeshigher.pdf
9
藤 ⽥ 太 郎 、 英 国 の 数 学 教 育 学 研 究 と 教 員 養 成 、 ⽇ 本 教 科 教 育 学 会 誌 vo.35, 71-79, 2012619

表 3-1

英国研究評価：数学・統計関連分野の括り方の変遷

全 国 評 価数学関連の評価単位（分野）名
RAE2001 1 0

Pure

AppliedStatistics

Mathematics

Mathematics

Operational

andComputer
ScienceResearch
RAE2008 1 1

REF2014

12

Pure

AppliedStatistics

Mathematics

Mathematics

Operational

ScienceResearch

Informatics

Mathematical sciencesandComputerandComputerscienceandInformatics
結 果 と し て 、 Mathematical Sciences 分 野 で は 、 53 の 学 部 が 評 価 さ れ て い る 1 3 1 4 。
Mathematical Sciences の 全 体 ス コ ア（ FTE 換 算 で 重 み づ け し た 上 で の 平 均 ）は 、4*: 29%,
3*:55%, 2*:15%, 1*:1%で あ っ た 1 5 。 4*の 割 合 が 平 均 以 上 で あ っ た 12 ⼤ 学 に つ い て 以 下 の
表に ⽰ す 。 REF は 研 究 の 質 を 評 価 す る も の で あ る が 、 ⼤ 学 院 ⽣ の 質 、 量 と も に 研 究 「 アウ ト プ ッ ト 」に 直 結 し て い る 他 、研 究「 環 境 」と し て 博 ⼠ 号 取 得 者 数 や ⼤ 学 院 ⽣ へ の 教 育・研究⽀援の取組を評価しているため、この評価結果は⼤学院教育の質も含まれている。故に、この評価結果の上位⼤学には、優れた統計教育を⾏っている学部やコースが⾒出せる可能性を秘めていることを意味する。
REF2014 の イ ン パ ク ト 評 価 ⽤ 資 料 と し て 各 学 部 が 提 出 し た ケ ー ス ス タ デ ィ を 基 に 、 RSSが 独 ⾃ に 分 析 し た 調 査 も 公 表 さ れ て い る 1 6 。 こ れ に よ る と 、 ”statistical”と 認 め ら れ る ケ ー

10

公的な情報が⼀か所にまとまっていないが、例えば
https://www.imperial.ac.uk/research-and-innovation/about-imperialresearch/ref/results/rae-2001/11
公的な情報が⼀か所にまとまっていないが、例えば
https://www.imperial.ac.uk/research-and-innovation/about-imperialresearch/ref/results/rae-2008/12https://www.ref.ac.uk/2014/panels/unitsofassessment/13
https://www.ref.ac.uk/2014/panels/assessmentcriteriaandleveldefinitions/
各 分 野 の 評 価 ボ ー ド は 、 提 出 さ れ た 資 料 を そ れ ぞ れ 、 4*, 3*, 2*, 1*, unclassified と し て
評 価 し た 後 、 ア ウ ト プ ッ ト 65%、 イ ン パ ク ト 20%、 環 境 15%の 重 み づ け の 上 平 均 化 し 、
最 終 的 に は 、 各 学 部 ・ 研 究 機 関 を 4*:world-leading, 3*: internationally excellent, 2*:
recognized internationally, 1*: recognized nationally の 割 合 で 評 価 結 果 を 表 現 し た 。
14https://results.ref.ac.uk/(S(bvuzzou4p3r00yrw5db1bpf4))/Results/ByUoa/10
15

https://www.ref.ac.uk/2014/media/ref/results/AverageProfile_10_Mathematical_Sciences.pdf
16
R. Pullinger and O. Varley-Winter, The impact of academic statistics as shown throughʻimpact case studiesʼ submitted to the 2014REF, Royal Statistical Society, 201620

ス ス タ デ ィ は 308 事 例 あ っ た 。 こ の う ち 、 数 理 科 学 （ Mathematical Sciences） 分 野 へ 提 出
さ れ た も の は 、 110 事 例 で あ る 。 数 理 科 学 へ は 合 計 236 事 例 提 出 さ れ て い る た め 、 こ の 分
野の約半数近くのケーススタディが統計学的な事例であったことになる。統計学関連の残り 198 事 例 が 提 出 さ れ た 主 な 分 野 は 、 ビ ジ ネ ス ・ 経 営 学 (35)、 計 算 機 科 学 ・ 情 報 学 (26)、
経 済 学 ・ 計 量 経 済 学 (21)、 地 理 学 ・ 環 境 科 学 (15)、 ⼀ 般 ⼯ 学 (15)、 地 球 シ ス テ ム ・ 地 球 環
境 学 (13)、 ⼟ ⽊ ・ 建 設 ⼯ 学 (10)で あ っ た 。 ま た 、 統 計 学 研 究 に よ り イ ン パ ク ト を も た ら した ケ ー ス ス タ デ ィ の 代 表 的 な も の と し て 、ウ ォ ー リ ッ ク ⼤ 学 の「 選 挙 出 ⼝ 調 査 」、マ ク ス ウ
ェ ル 研 究 所（ エ ジ ン バ ラ ⼤ 学 と ヘ リ オ ッ ト・ワ ッ ト ⼤ 学 ）の「 エ ピ デ ミ ッ ク の モ デ リ ン グ 」、
サルフォード⼤学の「スポーツ選⼿のパフォーマンス指標」などが取り上げられている。
表 3-2

REF2014 の 評 価 結 果 ： Mathematical Science 分 野 に お け る 上 位 大 学

The universities above the average percentage of overall score 4* in
Mathematical Sciences in REF2014
Overall Score
Name of University

4*

3*

2*

FTE Category1*

Unclassified

A

staff

submitted

Average

29

55

15

1

0

36.42

University of Bristol

43

44

12

1

0

83.50

University of Cambridge

45

47

7

1

0

143.77Imperial College London

44

47

8

1

0

100.31

Lancaster University

40

51

8

0

1

24.90

University of Leeds

36

49

15

0

0

53.00

University of Manchester

38

52

9

1

0

54.40

Newcastle University

29

59

11

1

0

20.40

University of Nottingham

32

56

11

1

0

54.85

University of Oxford

59

37

4

0

0

148.60

University of Warwick

44

48

7

1

0

104.10

University

29

56

15

0

0

56.80

29

56

15

0

0

36.37

(jointof

Edinburgh

submission

with

Heriot-Watt University)
Heriot-Watt(joint

University

submission

withUniversity of Edinburgh)
3.0.3. Bond Review

2018 年 に 発 表 さ れ た Philip Bond に よ る 独 ⽴ レ ビ ュ ー 「 The Era of Mathematics ‒ An
independent review of knowledge exchange in the Mathematical Sciences」 も 統 計 学 を 始 めとした数理科学全体の研究、教育政策に影響を与え、今後も与えうるものと考えられる。
こ れ は 、英 国 の ⾼ 等 教 育 政 策 、研 究 政 策 を 所 管 す る UKRI（ UK Research Innovation, 英 国

21

研 究 ・ イ ノ ベ ー シ ョ ン 機 構 1 7 ） 傘 下 の EPSRC(The Engineering and Physical Sciences
Research Council, ⼯ 学 ・ 物 理 科 学 研 究 会 議 )の 依 頼 に よ り 作 成 さ れ た も の で 、 英 国 で は このような独⽴レビューが資⾦配分、政策実施において強い影響⼒を持つ。このレビューでは 広 く 産 学 の キ ー パ ー ソ ン の 意 ⾒ を 参 考 に 作 成 さ れ て い る が 、そ の 中 で も RSS の 当 時 会 ⻑
で あ っ た Spiegelhalter の 発 ⾔ を 度 々 引 ⽤ し 、ま た 元 会 ⻑ で あ っ た Silverman の ⽂ 章 を コ ラ
ム と し て 取 り 上 げ 、 さ ら に は レ ビ ュ ー の 公 表 直 後 に ⽀ 持 す る 声 明 を 出 す 1 8 な ど 、 RSS の 意を⼗分に反映した内容と推察できる。
このレビューでは数理科学分野が英国にとっての強みであることを強調した上で、様々な政策提⾔がなされている。その代表的なものとして、数理科学内の諸分野の学会・産学
官 の 結 び つ き の 中 ⼼ と な る Academy for the Mathematical Sciences の 設 ⽴ 、 最 低 100 ⼈ 以
上 の 数 理 科 学 分 野 の 博 ⼠ 課 程 学 ⽣ の 増 員 、数 理 科 学 分 野 へ の 研 究 資 ⾦ 提 供 の 3 倍 以 上 の 増
加、数学科がファシリテートする形での産学連携・知識交換の活性化、数理科学分野を科
学 技 術 政 策 の 中 に 位 置 付 け る こ と 19、 な ど が あ げ ら れ て い る 。 特 に 知 識 交 換 に 果 た す 数 理科 学 （ 者 ） の 中 ⼼ 的 役 割 を 強 調 し て い る 点 で 、 RSS が ⽰ す 研 究 ・ 教 育 の イ ン パ ク ト の 増 加といった内容から、さらに踏み込んだものとなっている。
※ な お 、 Bond Review の ⼀ 部 抄 訳 に つ い て は 本 報 告 書 の 巻 末 の 資 料 編 を 参 照 の こ と 。
小括

以上に観てきたように、前章においてイギリスを含む欧州全体における⾼等教育全般に要請された「質保証」の観点に加え、研究におけるパフォーマンス評価と財源配分のリン
クというスキームの導⼊により、専⾨分野毎に数値による研究評価が導⼊され、統計学も例外無く実質的に格付けされている。このような⾼等教育の「可視化」は、本調査研究で要請されるところの、統計⼈材養成の事例を選別する上では⼀つの⽬安にはなるだろう。
このような、すべての専⾨分野に跨がる形で要請される⾼等教育における研究と教育の質の維持向上という⽂脈とは別に、英国統計教育の場合は、国家統計の信頼失墜からの回復と統計の社会的有⽤性の観点からの再編と強化が進んでいる。いずれにせよそれらの根源
は 、奇 し く も サ ッ チ ャ ー 政 権 に よ っ て 推 し 進 め ら れ た 新 ⾃ 由 主 義 改 ⾰ に あ り 、「⼩さな政府」「 市 場 化 」「 ⺠ 営 化 」「 効 率 性 」「 卓 越 性 」「 国 際 化 ・ グ ロ ー バ ル 化 」 等 々 と い っ た 特 定 の 価値観に則った改⾰であることに留意しながら、英国統計教育の実情を注意深く分析する必
要がある。

17

2018 年 4 ⽉ に 発 ⾜ 。 7 つ の 研 究 会 議 、 Innovate UK、 Research England の 9 機 関 を 傘下に持ち、分野横断的な研究を基礎から応⽤、イノベーション創出まで幅広く⽀援。あわせ て 、 イ ン グ ラ ン ド の ⼤ 学 の 研 究 評 価 や 運 営 費 の 配 分 ま で 実 施 す る (「 英 国 に お け る 研 究者 育 成 施 策 の 動 向 」 JST-CRDS、 科 学 技 術 ・ 学 術 審 議 会 ⼈ 材 委 員 会 （ 第 86 回 ） 資 料 参 照 )18https://rss.org.uk/news-publication/news-publications/2018/general-news/newreview-on-improving-knowledge-exchange-in-math/19
例 え ば 、 HMRC(英 国 の 国 税 庁 に あ た る )の 科 学 の 定 義 で は 、「 物 理 的 、 物 質 的 振 る 舞 いや ⾃ 然 界 を 表 す こ と の 進 展 に 関 わ ら な い 」、 数 学 的 な 進 展 そ れ ⾃ 体 は 科 学 で は な い と さ れており、このレビューではその変更を求めている。
22

3.1 英 国 統 計 院 (UK Statistics Authority, UKSA）と 統 計 専 門 職 能 力 枠 組 み（ Statistician
Competence Framework, SCF）

英 国 統 計 院 （ UKSA） は 2007 年 統 計 登 録 サ ー ビ ス 法 （ 2007 Statistics and Registration
Service Act, SRSA） に 基 づ い て 設 ⽴ さ れ た 独 ⽴ 公 的 機 関 で あ る 。 そ の 主 な 職 能 は 、 国 家 統
計 局（ Office for National Statistics, ONS）の 監 督 及 び 英 国 す べ て の 公 的 統 計 の 監 視 と 評 価で あ る 。 は 英 国 統 計 院 （ UKSA）（ Government Statistical Service） の も と に 、 政 府 統 計 サ
ー ビ ス （ Government Statistical Service, GSS） が 置 か れ て お り 、 後 者 は 公 的 統 計 の 収 集 、
作 成 、伝 達 に 従 事 す る 全 て の 公 務 員 の た め の コ ミ ュ ニ テ ィ で あ る 。英 国 全 ⼟ の 経 済・⼈ ⼝・社 会 に 関 係 す る 統 計 の 収 集 、 分 析 と 公 表 を 実 際 に 担 当 し て い る 国 家 統 計 局 （ Office for
National Statistics, ONS） は 、 GSS の 本 局 と し て 役 割 を 果 た し て い る （ チ ャ ー ル ズ ・ ビ ーン 、 2016）。
統 計 専 ⾨ 職 に 従 事 す る 公 務 員 の コ ミ ュ ニ テ ィ で あ る GSS は 、構 成 員 の 専 ⾨ 資 質 を 評 価 す
る 際 の 基 準 と し て 、 統 計 専 ⾨ 職 能 ⼒ 枠 組 み （ Statistician Competence Framework， SCF）
を 制 定 し て い る 。 SCF で は 、 統 計 専 ⾨ 職 を 五 つ の 段 階 に 分 け て い る 。 即 ち 「 Statistical
Officer」、「 Higher Statistical Officer」、「 Senior Statistical Officer」、「 Grade 7」、 そ し て「 Grade 6」（ GSG Competency Framework, 2021）。 最 も 階 級 の 低 い 「 Statistical Officer」
は統計専⾨職のキャリアの初期に当たり、その評価基準が統計教育の出⼝、すなわち卒業
⽣像と接続されると考えられる。
最 近 で は 、2020 年 よ り 、コ ロ ナ 禍 を 意 識 し て 英 国 統 計 院 が「 Statistics for the Public Good」との名の五年戦略を改めて打ち出した。それを機に、公的統計専⾨家をリクルートするた
め の 能 ⼒ 評 価 枠 組 み （ SCF） も 応 じ て ⼤ き く 改 新 し た 。
そ こ で 、 本 節 で は 改 定 前 、 2011 年 版 と 2016 年 版 の SCF と 今 回 改 定 後 、 す な わ ち 2021
年 版 の SCF に 対 し て 、フ レ ー ム ワ ー ク の 構 成 、及 び「 Statistical Officer」の コ ン ピ テ ン ス
基 準 の 異 同 を ⽐ 較 し な が ら 、SCF が 主 張 す る 初 級 の 統 計 専 ⾨ 職 と し て の ⼈ 材 像 を 明 ら か にし て い く 。⼤ 学 教 育 と の 接 続 関 係 を 念 頭 に 、本 節 で は 主 に 、「 Statistical Officer」の 能 ⼒ 基
準、特に統計⼿法・技術の運⽤に関するものを中⼼に整理していく。
3.1.1

2011 年 版 SCF に お け る 「 Statistical Officer」 の 基 準

2011 年 版 の SCF は 統 計 専 ⾨ 職 と し て 期 待 さ れ る 中 核 的 な 知 識 や 専 ⾨ 性 の 領 域 を シ ン プ
ルに説明している。具体的に統計専⾨職に必要とする統計分析⼿法が次のように明記されて い る 。（ 6 資 料 編 ： SCF2011 2 0 ）1 . 分 散 分 析 (ANOVA 、 MANOVA 、 ANCOVA 、 MANCOVA)。
2 . 重 回 帰 （ 時 系 列 か ク ロ ス セ ク シ ョ ン か 、 ま た は そ の 両 ⽅ ）。
3 . その他の多変量解析法：主成分分析、因⼦分析、クラスタリング、判別分析。
4 . ラ ン ダ ム プ ロ セ ス：マ ル コ フ 連 鎖 、キ ュ ー イ ン グ プ ロ セ ス 、ポ ア ソ ン 過 程 、ラ ン ダ ム

20

https://gss.civilservice.gov.uk/wp-content/uploads/2012/12/Statisticiancompetency-framework.pdf
23

ウォークなど。
5 . 時 系 列 分 析 ： 時 系 列 モ デ ル 、 ARIMA プ ロ セ ス と 定 常 性 、 周 波 数 領 域 解 析 。
6 . ⼀般化された線形モデル：対数線形モデル、ロジスティック回帰、プロビットモデ
ル、ポアソン回帰。
7 . 仮 説 検 証 ： 仮 説 の 作 成 、 エ ラ ー の 種 類 、 P 値 ； パ ラ メ ト リ ッ ク 検 定 (z 検 定 、 t 検 定 、
F 検 定 )、 ま た は ⾮ パ ラ メ ト リ ッ ク 検 定 (χ 2 検 定 、 マ ン ・ ホ イ ッ ト ニ ー の U 検 定 、 ウ ィ
ル コ ク ソ ン 検 定 、 コ ル モ ゴ ロ フ ・ ス ミ ル ノ フ 検 定 )。
8 . Index：ラ ス ペ ル /パ ス チ ェ 指 数 、享 楽 指 数 、チ ェ ー ン 指 数 、算 術 平 均 と 幾 何 平 均 な ど 。
そ の う え で 、 各 統 計 専 ⾨ 職 の 階 級 の コ ン ピ テ ン ス 基 準 に 対 し て 、 2011 年 版 の SCF は 、「 お 客 様 の 要 件 を 満 た す た め の デ ー タ 収 集 （ Collection of data to meet customer
requirements）」、「 お 客 様 の ニ ー ズ に 合 わ せ た 分 析 と 説 明 （ Analysis and interpretation tomeet customer requirements）」、「 情 報 配 信（ Dissemination）」、そ し て「 プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ
ル 事 項（ Professional issue）」か ら 説 明 し て い る 。中 で も 、最 も 上 記 し た 必 要 統 計 ⼿ 法 そ のも の と 結 び 付 い て い る の は 、「 お 客 様 の ニ ー ズ に 合 わ せ た 分 析 と 説 明 」 と い う 部 分 で あ る 。
統計⼿法という⾯に限ってみると、「 Statistical Officer」と し て 求 め ら れ て い る コ ン ピ テ
ンスは具体的に次のように整理できる。
・該当領域で主要な統計⼿法とソフトウェアの応⽤を理解できる。
・前記した統計分析⼿法の少なくとも 2 つについて、主な理論的・実践的特徴、前提条
件、限界を説明できる。
・中⼼極限定理とベイズの定理の意味を説明できる。
・ 少 な く と も 1 つ の 統 計 プ ロ グ ラ ミ ン グ ⾔ 語 /パ ッ ケ ー ジ に 精 通 し て い る 。
・平均、標準誤差、各種指数など、データを記述する統計量を計算し、必要に応じて極端な値にも対応できる。
・データの不正や不⼀致を識別できる。
3.1.2

2016 年 版 SCF に お け る 「 Statistical Officer」 の 基 準

英 国 統 計 院 （ UKSA） 2015 年 に 制 定 し た 「 Better Statistics, Better Decisions」 と の 名 の五 年 戦 略 に 基 づ い て 、 2016 年 の SCF( 正 確 に は 、 Government Statistician Group
Competency Framework。以 下 GSGCF)で は 、統 計 専 ⾨ 職 の 能 ⼒ が 五 つ の カ テ ゴ リ ー ＝「 柱 」（ Helpful、 Innovative、 Capable、 Efficient、 Professional） か ら 説 明 さ れ て い る 。 また 、 統 計 専 ⾨ 職 の 業 務 か ら 、 SCF は そ れ ぞ れ の 「 柱 」 を 、 4 つ の 統 計 的 ス ト ラ ン ド に さ らに 細 分 化 し て い る 。 す な わ ち 、「 Acquiring data/Understanding customer needs」（ デ ー タ
取 得 ・ 顧 客 ニ ー ズ 把 握 ）、「 Data analysis」（ デ ー タ 分 析 ）、「 Presenting and disseminating
data effectively」（ デ ー タ の 効 果 的 に プ レ ゼ ン テ ー シ ョ ン・普 及 ）、
「 Working with credibility」（ 信 頼 性 の あ る 仕 事 ） で あ る 。（ 6 資 料 編 ： GSGCF2016 2 1 ）21https://gss.civilservice.gov.uk/wp-content/uploads/2021/06/2016-GSG-

Competency-Framework-archived.pdf
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五つのカテゴリーのうち、「 Helpful」、「 Efficient」は 主 に 潤 滑 な 交 流 と 効 率 的 な 業 務 遂 ⾏
を 指 し て お り 、「 Innovative」、「 Capable」と「 Professional」は 統 計 に 関 連 す る 専 ⾨ 知 識 や
学術能⼒の⽅を重んじる。
2016 年 版 の GSGCF の ⼤ き な 特 徴 の ⼀ つ は 、統 計 官 ら が 公 務 員 で あ る と い う こ と を 強 く
意識しているところ、そして、エビデンスの提供者として意思決定を⽀援することを最終⽬ 的 と し て 明 確 に お い て あ る と こ ろ に あ る 。例 え ば 、2016 年 版 の GSGCF で は カ テ ゴ リ ー
ご と 、そ し て 階 級 ご と に Civil Service Competency Framework（ CSCF）で 定 め て い る 公 務
員⼀般に備えるべきとされるコンピテンシーとの整合性を論じている。それに加え、主に公 的 統 計 の ⾏ 動 規 範（ Code of Practice for Official Statistics）、組 織 の ⼀ 員 と し て の 協 同 性や依頼者との信頼関係などが繰り返し⾔及されている。
ま た 、総 じ て い う と 、2016 年 版 の GSGCF 統 計 専 ⾨ 職 に つ い て 、複 数 の カ テ ゴ リ ー を 設
定して、さらに各カテゴリーに対して複数の側⾯から細かく能⼒基準を作成するようにしているが、それぞれの叙述は互いに重複しているところもかなり多い。中でも、特に複数のカテゴリーにわたって強調されているのは、責任感や信頼関係の構築など業務遂⾏上の資質、統計分析の実装と結果の発信など統計業務を実践する能⼒、専⾨知識への深い理解に基づく適切な運⽤と批判的な⾰新に関する内容である。
2011 年 版 と ⽐ べ て 2016 年 版 の GSGCF の も う ⼀ つ の 特 徴 は 、 具 体 的 な 統 計 ⼿ 法 に つ いて ⾔ 及 し な く な る こ と で あ る 。統 計 ⼿ 法 の 運 ⽤ と い う 点 に 関 し て 、「 Statistical Officer」の基準では主に次のことが含まれている。
・新しい⼿法の採⽤や既存する⼿法を⾰新的な使い⽅を適⽤するなど、進化する技術、ツール、分析⼿法に遅れずについていき、効果的に結果を出す。
・該当分野で使⽤される分析技術やソフトウェアの主な理論的・実践的な特徴、前提条
件、限界、また、それらを導⼊することが適切な状況、期待される出⼒がどのようなものか、それらをどう解釈するかについて説明することができる。
・特定の⽬標を達成するために、統計学、データ科学、⽅法論の知識を適切に使⽤し、統計的や分析的な適性を実証する。
・バイアスや不確かさを理解し、分析作業においてこれらを考慮することができる。
・複雑なデータセットを分析し、統計的な好奇⼼を適⽤して、証拠に基づく結論を導き出すことができる。
・表、グラフ、図などを使って効果的にデータを展⽰、発信することができる。
3.1.3 2021 年 版 GSGCF に お け る 「 Statistical Officer」 の 基 準2016 年 版 と ⽐ べ て 、2021 年 版 の GSGCF は ⼤ 幅 に 簡 素 化 し た も の と な る 。五 つ の「 柱 」などに分類することなく、直接統計専⾨職の能⼒について三つストランドから説明している 。 す な わ ち 、「 デ ー タ の 取 得 と 顧 客 の ニ ー ズ の 把 握 」、「 デ ー タ 分 析 」「 デ ー タ の 効 率 的 な提⽰と伝達」である。それぞれのストランドでは、顧客のニーズを把握することと、責任感 や 信 頼 関 係 業 務 の 質 を ⾼ め る た め に 関 す る 項 ⽬ が 繰 り 返 し 強 調 さ れ て い る 。（ 6 資 料 編 ：25

GSGCF2021 2 2 ）2016 年 版 と 同 じ く 、具 体 的 な 統 計 ⼿ 法 に つ い て 明 ⾔ し て い な い 。統 計 ⼿ 法 の 運 ⽤ と い う
点 に 関 し て 、「 Statistical Officer」 の 基 準 で は 、 主 に 次 の こ と が 求 め ら れ て い る 。
・いくつかの統計⼿法の主な理論的・実践的な特徴、前提条件、強み、限界及び解釈について説明できる。
・顧客のニーズを満たすように、適切な統計分析コーディング技術を利⽤して解決案を提⽰できる。
・統計学に対する理解をもって、エビデンスに基づいて結論を出す。
・可視化やプレゼンテーションの技術を適切に駆使して、データに基づく発⾒を顧客などに伝達する。
2011 年 版 、 2016 年 版 と 2021 年 版 の 三 者 と も に 、 統 計 ⼿ 法 の 運 ⽤ に つ い て 、「 主 な 理 論
的・実 践 的 」な 内 容 を 理 解 す る こ と が 求 め ら れ て い る 。そ れ は 2011 年 版 で は「 特 徴 、前 提条 件 、限 界 」（ 6 資 料 編 SFC 2011）に 関 す る 理 解 の こ と を 指 し て お り 、2016 年 版 で は そ のう え で「 解 釈 」（ 6 資 料 編 GSGCF2016）に 関 す る 理 解 の こ と を 、さ ら に 2021 年 版 で は「 強み 」（ 2021

GSGCF） に 関 す る 理 解 の こ と を ⼊ れ て い る 。 ⼀ ⽅ 、 統 計 ⼿ 法 の 範 囲 に つ い ては 2016 年 版 以 降 に 明 ⽰ し て お ら ず 、「 該 当 分 野 の ⼿ 法 」 と し て い る が 、 基 本 的 な 範 囲 は2011 年 版 で 提 ⽰ し た 8 つ の ま ま と 推 察 さ れ る 。そ の ほ か に 、ソ フ ト ウ ェ ア・コ ー デ ィ ン グの使⽤や可視化・プレゼンテーションの技術についてはいずれのバージョンとも提起している。
3.2 高 等 教 育 質 保 証 機 関 （ QAA） と 分 野 別 参 照 基 準 （ SBS）

⾼ 等 教 育 質 保 証 機 関 （ QAA） が 2002 年 よ り 「 数 学 ， 統 計 学 ， オ ペ レ ー シ ョ ン ・ リ サ ーチ」（ Mathematics, Statistics and Operational Research、MSOR）に 関 す る 分 野 別 参 照 基 準（ SBS）を 発 表 し て い る 。計 3 回 の 修 訂 を 経 て 、現 ⾏ の MSOR の SBS は 2019 年 版 に な る 。
（ 6 資 料 編 ： SBS2019 2 3 ）2019 年 版 の SBS は 前 回 （ 2016 年 版 ） と ⽐ べ て 、 ⼀ 箇 所 の み ⼩ さ い 変 動 が あ っ た 。 す な
わ ち 、 MSOR 分 野 の 学 際 的 コ ー ス 開 発 の 代 表 例 と し て 、 コ ン ピ ュ ー タ サ イ エ ン ス な ど 他 分

野の知恵を取り入れるデータサイエンスのコースを改めて強調した。
で は 、 MSOR の SBS は ど の よ う な ⼈ 材 像 を 想 定 し て い る の で あ ろ う か 。
まず、統計学という学問について、確率論という数学上の理論的基盤及び、データの収集・分析・伝達という統計を専⾨とする者の業務内容が述べられている。
「 統 計 学 は 、デ ー タ か ら 結 論 を 導 き 出 す 科 学 で あ る 。そ の 中 心 は 数 学 の 一 分 野 で あ る

確 率 論 で 、不 確 実 性 を モ デ ル 化 し 、リ ス ク を 定 量 化 す る た め に 使 用 さ れ る 。し か し 、統計 学 に は 、デ ー タ を 収 集 す る プ ロ セ ス の 設 計 、デ ー タ の パ タ ー ン を 明 ら か に す る た め の記 述 と 視 覚 化 の 方 法 、専 門 家 で は な い 人 に 結 論 を 伝 え る 方 法 な ど 、他 の 多 く の 側 面 も ある 。」
22https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fgss.civilservi

ce.gov.uk%2[… ]%2FGSG-competency-framework-2021.odt&wdOrigin=BROWSELINK23

https://www.qaa.ac.uk/quality-code/subject-benchmark-statements26

そんな中、統計学の卒業生は次のような能力やスキルを持つことを求められている。
「 3.10

統 計 学 の コ ー ス を 卒 業 す る と 、数 学 の 中 核 分 野 と 統 計 学 の 主 要 な 分 野 の 知 識を 身 に つ け る 。例 え ば 、探 索 的 デ ー タ 解 析 、推 論 、尤 度 、線 形 モ デ ル 、確 率 過 程 、時 系
列 、デ ー タ 解 析 な ど で あ る 。卒 業 生 は 、デ ー タ 解 析 の た め の 統 計 パ ッ ケ ー ジ を 使 用 す る
こ と が で き る 。」
「 3.22… 統 計 学 は 、特 に 実 験・観 察 研 究 の 設 計 と 実 施 、お よ び そ こ か ら 得 ら れ る デー タ の 分 析 に 関 連 す る ス キ ル を 有 す る 。」
そ の ほ か の ほ と ん ど の 項 目 は 、統 計 学 個 別 で は な く 、数 学 、統 計 学 、オ ペ レ ー シ ョ ン・
リ サ ー チ の コ ー ス を ひ と く く り で 説 明 し て い る 。主 に は「 知 的 能 力 、厳 密 さ 、論 理 的 思
考 、抽 象 的 推 論 、数 値 的・象 徴 的 思 考 … 問 題 解 決 へ の 分 析 的 ア プ ロ ー チ 」な ど に 言 及 して い る 。 こ の こ と か ら 、 SBS の 規 定 で は 、 英 国 統 計 院 （ UKSA） の SCF よ り も 限 定 的 で ある こ と 、そ し て 統 計 学 に つ い て は 独 立 し た 分 野 と い う よ り 、ど ち ら か と い う と 数 理 科 学の 分 枝 と 扱 っ て お り 、SBS 数 理 科 学 と い う 単 位 で 総 括 的 に 卒 業 生 像 を 描 い て い る こ と が分かる。
こ こ で 最 後 に 触 れ て お き た い の は 、 SBS で は 志 向 性 か ら 二 つ の コ ー ス の ス タ イ ル が 存
在 し て い る と 述 べ て い る 。す な わ ち 、「 理 論 ベ ー ス の コ ー ス 」（ ＝ 基 礎 と な る 理 論 や 、そのテーマの他の分野に適用できる手法やテクニックにつながる一般的な命題を確立す
る 方 法 に 重 点 を 置 い て い る も の ）と「 実 践 ベ ー ス の コ ー ス 」（ ＝ 数 学 的 な 結 果 、方 法 、技術を理解し、科目全体の多くの部分に適用することに重点を置いているもの）である。
そ の う え で 、ほ と ん ど の コ ー ス は 両 方 の ア プ ロ ー チ を 持 っ て い る こ と 、そ し て こ れ ら の異 な る 強 調 点 は す べ て 価 値 が あ り 、あ る も の が 他 の も の よ り 高 い 地 位 に あ る と 見 な す べ
きではないことを主張している。
3.3 王 立 統 計 協 会 （ RSS） の 卒 業 生 像

RSS の 専 門 職 資 格 の シ ス テ ム と 認 証 評 価 を 背 景 に 、次 の よ う な 統 計 学 専 門 職 の 人 材 像が想定されている。具体的には以下の六か条からなっている。
1) 、 デ ー タ 解 析 を ⾏ う た め の 頻 度 論 的 ⼿ 法 と ベ イ ズ 論 的 ⼿ 法 （ the frequentist andBayesian methods for conducting data analyses）。
2) 、 確 率 論 な ど 統 計 学 の 理 論 的 基 盤 （ their logical foundations, including relevant
probability theory）。
3)、 体 系 的 な デ ー タ に 関 す る 収 集 、 管 理 、 選 別 の 原 則 （ the principles of systematic datacollection, management and curation）。
4)、多 様 な プ ロ セ ス や 問 題 の 記 述 や 理 解 に 対 し て 適 切 な モ デ ル を 構 築 、評 価 、改 良（ build,assess and refine models appropriate for describing and understanding a wide variety ofprocesses or problems）。
5)、 適 切 な 推 論 を 導 き 出 す （ draw appropriate inferences）。
6)、 専 ⾨ 家 ま た は ⼀ 般 の 聴 衆 に 対 し て 、 分 析 の 結 果 と そ れ に 内 在 す る 不 確 実 性 を 効 果 的に 伝 達 す る （ effectively communicate both substantive results and the nature of theuncertainty inherent in them, to expert or lay audiences）。
27

SBS と ⽐ べ て 、 RSS の ⼈ 材 像 は 統 計 学 に 限 っ た ⾔ い ⽅ と な っ て い る う え で 、 箇 条 書 き で分かりやすく構成しており、また、頻度論やベイズ理論など、若⼲詳しく展開している。
た だ 、 SBS と 同 じ く 、 数 学 ・ 統 計 学 的 基 盤 ＋ デ ー タ の 収 集 ・ 分 析 ・ 推 論 ・ 伝 達 か ら 内 容 を構成している点については同じである。
こ こ で 特 に ⼀ 筆 強 調 し て お き た い の は 、 理 論 知 識 と 応 ⽤ 実 装 と の バ ラ ン ス に 関 す る RSSの 主 張 で あ る 。「 proficiency in mathematics without a good understanding of its
implications is insufficient. Similarly, proficiency in the practical application of statistics
must be underpinned by a robust knowledge of the mathematical foundations.」 こ の よ う
な 、 実 践 と 理 論 の 互 恵 関 係 を 強 調 す る の も 、 SBS の 「 理 論 ベ ー ス の コ ー ス 」 と 「 実 践 ベースのコース」の議論と合致していると思われる。
http://www.civilservice.gov.uk/wp-content/uploads/2012/07/Civil-Service-Competency-FrameworkJuly-2012.pdf

28

4． 専 門 団 体 （ 中 間 団 体 ） の 関 与 ・ 方 針 ・ 統 計 関 連 の 認 証 評 価 シ ス テ ム
4.1

RSS 内 の 専 門 職 能 力 開 発 と 認 証 評 価 ス キ ー ム

実 は 、 RSS の 認 証 評 価 は あ く ま で 協 会 内 専 ⾨ 性 開 発 の ⼀ 環 と し て 埋 め 込 め ら れ て い る 。
ゆ え に 、 認 証 評 価 の 仕 ⽅ を 整 理 す る た め に は 、 ま ず 、 RSS な い 専 ⾨ 性 開 発 の 仕 組 み を 理 解しておく必要がある。
RSS の ガ バ ナ ン ス は 、 理 事 会 ・ 執 ⾏ 委 員 会 （ Council and Executive Committee）、 監 査 ・
リ ス ク 委 員 会 （ Audit and Risk Committee ）、 専 ⾨ 業 務 委 員 会 （ Professional Affairs
Committee） と い う 三 つ の 部 ⾨ か ら で き て い る 。 学 位 プ ロ グ ラ ム の 認 証 評 価 に 関 し て は 専
⾨ 業 務 委 員 会（ PAC）の 管 轄 と な る 。現 ⾏ の 認 証 評 価 シ ス テ ム は 2017 以 降 に で き た も の なの だ が 、 PAC の 責 務 と し て 認 証 評 価 業 務 を 明 記 し た も の は Hunt ほ か (2002)か ら 確 認 で きる。
現 ⾏ の 認 証 評 価 シ ス テ ム は 、2013 年 の 戦 略 ⾒ 直 し に よ っ て 、RSS 独 ⾃ の 試 験 の 提 供 停 ⽌（ 2017 年 5 ⽉ よ り ）と 同 時 に 決 定 さ れ た 。そ の 成 ⽴ を 可 能 に し た の は 、RSS 内 の 統 計 関 連
資格制度との連動である。
認 定 プ ロ グ ラ ム の 修 了 者 は ⾃ 動 的 に 「 GradSTAT」 の タ イ ト ル を 獲 得 で き る （ 個 ⼈ 単 位
で 申 請 す る 必 要 が あ る ）。 こ の 申 請 の 仕 ⽅ は 「 standard route」 と 呼 ば れ る 。 ⼀ ⽅ 、 認 定 プ
ログラムの卒業者ではなくても、⾃⾝が認定プログラムの卒業者と同等な知識とコンピテ
ン シ ー を 持 っ て い る こ と を PAC に 説 明 で き れ ば 、同 じ く 申 請 資 格 を ⼿ に ⼊ れ る 。こ の 申 請の 仕 ⽅ は 「 competency route」 と 呼 ば れ る 。
ここで追加して説明したいのは、「 GradStat」の 上 に「 CStat」の タ イ ト ル（ 公 認 統 計 ⼠ ）があることである。
「 CStat」の タ イ ト ル を 申 請 す る た め に 、「 GradStat」を 取 得 後 に 、５ 年
程 度 の 職 業 経 験 等 を 積 ん で 、 そ の 経 歴 を 継 続 的 専 ⾨ 開 発 (continuous professional
development、CPD)の レ ポ ー ト と し て 提 出 す る こ と が 必 要 で あ る 。ま た 、「 CStat」に な って か ら も 、 ５ 年 お き の 資 格 更 新 の た め に CPD の レ ポ ー ト を 提 出 す る こ と が 課 さ れ る 。
そ の う え で「 GradStat」の 取 得 者 で「 CStat」を ⽬ 指 す 者 に 対 し 、RSS は ５ 年 間 の メ ン タ
リ ン グ 制 度 を ⽤ 意 し て い る 。具 体 的 に ⾔ う と 、業 界 や 専 ⾨ が 近 い mentor（ CStat 資 格 を 持つ ） よ り 、 個 ⼈ の 専 ⾨ 開 発 の 計 画 や CPD の レ ポ ー ト の 準 備 作 業 と し て の ⽇ 誌 記 録 （ CPD
diary）な ど に つ い て 、個 別 で 助 ⾔ 等 が も ら え る 仕 組 み で あ る 。た だ 、メ ン タ リ ン グ は 完 全に ボ ラ ン テ ィ ア ベ ー ス で や っ て お り 、 し か も mentor が 提 供 す る の は あ く ま で 専 ⾨ 開 発 についての助⾔で、個⼈の研究上・学習上・職業上の問題に介⼊するわけではない。そして
こ の 仕 組 み に お い て 、 RSS は あ く ま で 希 望 者 （ mentee） に mentor を 紹 介 す る こ と に と ど
ま り 、具 体 的 な 助 ⾔ 等 に 関 与 し な い ⽴ ち 位 置 に い る 。結 果 と し て 、mentee と mentor の つな が り が か な り 弱 く 、 Q＆ A に も mentee、 mentor の 両 ⽅ か ら の 困 惑 の 声 が 少 な く な く 挙
げられている。
ここまでの整理からわかるように、認証評価済みのプログラムを卒業してからの道のりが ⻑ く 、 RSS が 想 定 し て い る 統 計 専 ⾨ 職 開 発 の 起 点 、 助 ⾛ 段 階 と い え よ う 。 認 証 評 価 の ス
キ ー ム に よ っ て 、RSS は 、「 GradSTAT」を 取 得 さ せ る た め の 教 育 機 能 そ し て ⼀ 部 の 評 価 機
能（成績判定など）を認定⼤学に委ねているという⾒⽅が妥当であろう。
そ ん な 中 、 現 在 26 ⼤ 学 の 137 プ ロ グ ラ ム が RSS の 認 証 を 受 け 、 そ し て 毎 年 に ⾒ 直 し を
⾏ っ て い る 。（ 6 資 料 編 ： 認 証 済 み ⼤ 学 ⼀ 覧 2 4 ）24https://rss.org.uk/RSS/media/File-library/Membership/Prof%20Dev/List-ofaccredited-courses-Feb-2021.pdf
29

4.2 RSS 認 証 評 価 の 要 件 と Quality Mark 2 52019 年 に RSS が 統 計 学 専 門 職 の 人 材 像 を 具 体 化 し 、 コ ン ピ テ ン シ ー ベ ー ス で 項 目 化
を 図 っ た 。 そ の 成 果 が Quality Mark で 、 2020 に 認 証 評 価 の ほ か 、 各 統 計 専 門 職 の 資 格の認定基準としても適用されるようになった。認証評価を申請する時、または毎年再認
証 を ⾏ う 時 に 機 関 が 、 Quality Mark に 従 っ て 提 出 資 料 を 作 成 す る こ と に な っ て い る 。
とくに、申請機関は次のことに関する説明を求められている。
・ Quality Mark に 基 づ い て プ ロ グ ラ ム の 学 修 成 果 を 説 明 す る こ と・過去三年間のプログラムを無事に修了できた学⽣の割合
・学外の機関による質保証のありか
・教育機会やダイバーシティを広げるための取り組み
・ e-membership な ど RSS 独 ⾃ の 取 り 組 み へ の 参 加 を 促 し て い る か・「 Gradstat」 や 「 CStat」 を 所 持 す る 担 任 教 員 の 数
Quality Mark（ 以 下 QM） の 詳 細 を 参 照 す る と 、 RSS の 認 証 評 価 は 次 の 特 徴 を 有 す る ことが分かる。
① QM で は 、「 該 当 コ ー ス が 、GradStat や CStat の タ イ ト ル 保 有 者 、ま た は ⼤ 学 や カ レ ッ
ジの統計学部（科⽬・領域グループ）のメンバーによって、設計、発信、または評定されて い る こ と 」を 認 証 評 価 の 要 件 と し て い る よ う に 、RSS の 認 証 評 価 は 、数 理 科 学 で は な く 、
あ く ま で 統 計 学 と い う 分 野 に 対 す る も の で あ る 。そ こ は 、RSS の 認 証 評 価 シ ス テ ム と QAAの SBS と の 最 ⼤ な 違 い と い え よ う 。
② RSS の 認 証 評 価 で は 、 他 の 「 独 ⽴ し た 質 保 証 プ ロ グ ラ ム 」 へ の 参 加 が 申 請 要 件 と し て「 Our accreditation
あ る 。実 は 、次 の よ う に 、申 請 案 内 に は 興 味 深 い 一 言 が 書 か れ て あ る 。
process is designed to be straight forward and aims to reduce the administrative burden
associatedwithaccreditationbyencouraging

providerstoutilisetheir

existing

documentation when putting together an application produced for QAA, Ofsted or theirown internal monitoring」。こ の こ と か ら 、申 請 要 件「 独 ⽴ し た 質 保 証 プ ロ グ ラ ム 」へ の 参
加 は 、具 体 的 に QAA、Ofsted（ 教 育 ⽔ 準 監 査 院 ）ま た は 他 の 学 内 の 質 保 証 プ ロ グ ラ ム の ことと想定していると推察される。他の⽂でも「エビデンスの形式は重要ではなく、認証評
価 の た め に 特 別 に 作 成 さ れ た 文 書 よ り も 、既 存 の 文 書 の ほ う が 好 ま し い 」と も あ る が 、RSSの認証評価は他の質保証システムとの接続などを念頭に置いていると見られる。
③ RSS の QM で は 、 理 論 と 実 装 の バ ラ ン ス が 特 に 強 調 さ れ て い る 。 授 業 法 に つ い て 、「『 ク ッ ク ブ ッ ク 』や『 ポ イ ン ト・ア ン ド・ク リ ッ ク 』方 式 、ま た は 実 社 会 の 文 脈 か ら 離 脱した数式のみの授業方式はお勧めしない」との文があるように、理論と実装の両⽴を想定していることが分かる。ただし、このことはあくまで認証を受ける学位プログラムが満たす べ き 要 件 の こ と で 、個 別 の 授 業 に 関 し て は 、次 の よ う に 扱 っ て い る 。
「純粋に理論的または数学的なモジュールであっても、位置付けているプログラムがその応用まで教えて評価

25

https://rss.org.uk/RSS/media/File-library/Membership/Prof%20Dev/RSSAccreditation-and-Quality-Mark-Guidelines-0421.pdf
30

し て い る 限 り 、適 格 と す る 。同 じ く 、純 粋 な 実 践 志 向 の モ ジ ュ ー ル（『 統 計 的 コ ン サ ル テ ィング』など）も、位置付けているプログラムがそれの理論的数学的基盤を教えて評価して
い る 限 り 、 適 格 と す る 」。
④ 「 Quality mark は 特 定 な 内 容 を 規 定 し て い る わ け で は な い 」、 RSS の 認 証 評 価 は 特 にプログラムの⼀貫性と合理性を重視している。ゆえに、あらゆる授業も「想定した事前のスキルと知識を持つ履修者にとって、合理的に達成可能であること」も評価の対象となっ
ている。
4.3

RSS の 認 証 評 価 を 受 け た 大 学 ・ プ ロ グ ラ ム の 詳 細5． 人 材 養 成 の 現 場 ： 大 学※調査・分析を継続中
資 料 を「 6．資 料 編 」の「 個 別 大 学 の 状 況 調 査 」に ま と め て 掲 載（ ・ 統 計 関 係 担 当 教 員 のプ ロ フ ィ ー ル 一 覧 ＜ University College London， University of Bristol＞ 、・ 統 計 教 育 に
用 い ら れ て い る テ キ ス ト 一 覧 ＜ University College London， University of Bristol＞ ）。

31

6． 資 料 編
■3 章関連3.0 節
Bond Review（ 2018）https://www.eu-maths-in.eu/wp-content/uploads/2018/05/EraOfMathematicsReport.pdf※ こ こ で は 、 ボ ン ド レ ビ ュ ー の う ち 、「 エ グ ゼ ク テ ィ ブ サ マ リ ー と 主 な 提 ⾔ 」 を 抄 訳 す る 。
数 理 科 学（ MS）は 、英 国 に お い て 社 会 的・経 済 的 に ⼤ き な 影 響 を 及 ぼ し て い る 。⾦ 融 サ
ー ビ ス か ら 映 画 産 業 で 使 ⽤ さ れ る 特 殊 効 果 や CGI に ⾄ る ま で 、多 く の 産 業 の 中 核 を な す 数学的ツールや技術は、国家安全保障や防衛に⽤いられる技術の多くを⽀えるものであり、
今や⽣命科学の分野でも不可⽋なものとなっている。医学の進歩は、数学的データ解析、
機 械 学 習 、 プ ロ セ ス モ デ リ ン グ に ま す ま す 依 存 し て お り 、 磁 気 共 鳴 画 像 （ MRI） ス キ ャ ナなどの医療⽤画像処理装置では、数学的⼿法から直接導き出されたアルゴリズムが使⽤され て い る 。 ⼯ 学 や 材 料 科 学 も 依 然 と し て 数 学 的 ⼿ 法 を 多 ⽤ し て お り 、 航 空 宇 宙 や F1 モ ー
タースポーツなど、数多くの先端⼯学分野で英国はリーダーであり続けることができている。
Deloitte (2012)に よ る と 、 2010 年 の 英 国 経 済 に お け る 数 学 の 貢 献 は 年 間 2000 億 ポ ン
ド を 超 え 、英 国 に お け る 数 理 科 学 研 究 に よ り 直 接 雇 ⽤ さ れ て い る ⼈ は 280 万 ⼈ を 超 え る 。
この数字はその後も増加しており、英国における数理科学研究の幅広い波及効果を含め、690 万 ⼈ が 雇 ⽤ さ れ て い る と 推 定 し て い る 。ゲ ノ ム や 関 連 す る 医 療 科 学 な ど 、ま す ま す 数
学 集 約 的 な 産 業 が 規 模 を 拡 ⼤ す る に つ れ て 、 英 国 の 粗 付 加 価 値 （ GVA） に 対 す る 数 学 の 貢
献 度 も ⾼ ま っ て い く だ ろ う 。Deloitte（ 2012）は 、『 2010 年 の 英 国 に お け る 数 理 科 学 研 究 のGVA 貢 献 総 額 は 5560 億 ポ ン ド で あ り 、 GVA 全 体 の 40％ 以 上 で あ る 』 と 指 摘 し て い る 。
数 理 科 学 研 究 の 経 済 効 果 に 関 す る Deloitte の 報 告 書 か ら の エ ビ デ ン ス に 加 え 、 最 近 のEPSRC の 報 告 書 の デ ー タ も 、数 理 科 学 研 究 が 優 れ た 投 資 収 益 率 を ⽣ み 出 し て い る こ と を ⽰
す の に 利 ⽤ で き る 。 主 に EPSRC の 管 轄 下 に あ る い く つ か の 分 野 の 年 間 経 済 効 果 に つ い ては 、様 々 な 論 ⽂ や 報 告 書 で 次 の よ う に 推 定 さ れ て い る 。⼯ 学 系 は 2800 億 ポ ン ド（ EPSRC,
2015a, p.7）、 物 理 系 は 770 億 ポ ン ド （ EPSRC/IOP/STFC 2014, p.3）、 化 学 系 は 2580 億 ポ
ン ド （ EPSRC, 2015a, p.7）、 数 理 科 学 は 2080 億 ポ ン ド （ Deloitte , 2012） で あ る 。 さ ら に
EPSRC の 報 告 書 「 Investing in excellence, delivering impact for the UK: insights from the
Research Excellence Framework 2014」（ EPSRC, 2015b, p.13） で は 、 2008 年 か ら 2013 年の 英 国 の 研 究 費 は 、 ⼯ 学 系 3 億 194 万 ポ ン ド 、 物 理 学 系 2 億 4900 万 ポ ン ド 、 化 学 系 1 億4900 万 ポ ン ド 、数 理 科 学 系 3 億 5400 万 ポ ン ド だ っ た と 指 摘 さ れ て い る 。こ れ ら の 数 字 は
様々な報告書から導き出されたものであるが、便益対費⽤⽐としての投資収益率は、⼯学系 88、 物 理 学 系 31、 化 学 系 246、 数 理 科 学 系 588 と 推 定 さ れ る 。
我々のビジョンは、英国が数理科学から経済的・社会的利益を⽣み出す世界的なリーダ
ーになることである。英国がその強みを⽣かして世界での地位を再定義するとき、世界レベルの英国数理科学の応⽤とインパクトが重要な役割を果たすことになる。知識は世界的に⽣み出されるものであり、それらと国際的に結びつく活発な知識交換の⽂化は、英国に32

と っ て 今 後 も 極 め て 重 要 で あ る 。 21 世 紀 の 技 術 を ⽣ み 出 す た め に 、 世 界 は 21 世 紀 の 数 学を必要としており、スマートシティから個別化医療まで、新しい数学はあらゆる主要な技
術⾰新の中核をなすだろう。
英国における数学の専⾨知識には、⻑い歴史と優れた実績があり、それによって培われた知識交流もある。アイザック・ニュートン卿は、現代の応⽤科学と⼯学の多くを⽀える
微積分を開発した。ジェームズ・ライトヒル卿は、今⽇でも航空機の⾶⾏中に発⽣する不要な騒⾳を低減するために使⽤されている空⼒⾳響学の分野を確⽴し、垂直離陸や超⾳速⾶⾏における彼の取組は、ハリアージャンプジェットやコンコルドに直接つながった。数学者アラン・チューリングは、数学的論理学の未解決問題である「決定問題」を解くために「 チ ュ ー リ ン グ・マ シ ン 」（ コ ン ピ ュ ー タ ）の 概 念 を 開 発 し た 。チ ュ ー リ ン グ の 数 学 的 計
算可能性への洞察は、ブレッチリーパークでの暗号解読に実⽤化され、そこではエンジニ
アのトミー・フラワーズと数学者のビル・タットが共同で世界初の電⼦プログラマブルコ
ンピュータ「コロッサス」を開発した。その前の世代では、数学者のチャールズ・バベッ
ジもプログラム可能なコンピュータ、すなわち「解析機関」を発明していた。また彼は、チューリングやタットと同様に、クリミア戦争でそれまで難解だった⾃動ヴィジュネル暗号 を 解 読 し 、国 家 安 全 保 障 に 貢 献 し た 。彼 の 共 同 研 究 者 で あ る 数 学 者 エ イ ダ・ラ ブ レ ス は 、
解析機関の機能と可能性を⽰すために、世界初のコンピュータプログラムを作成した。統
計 協 会 （ 現 RSS） の ⼥ 性 初 の 会 員 に 選 ば れ た 数 学 者 フ ロ ー レ ン ス ・ ナ イ チ ン ゲ ー ル は 、 ク
リミア戦争中に統計⼿法を開発・適⽤することで、医療活動に⾰命を起こした。彼⼥が作成した「コックスコム」チャートは、現代のインフォグラフィックスの先駆けである（図1 参 照 ）。
図 1： フ ロ ー レ ン ス ・ ナ イ チ ン ゲ ー ル が ク リ ミ ア 戦 争 の 間 に 開 発 し た 極 座 標 「 コ ッ ク ス コム」チャート図法

33

さらに近年では、ジョン・キングマン卿が、確率論と遺伝学の研究者を率いて、合祖理論を開発した。これは、遺伝⼦の変異が共通の祖先からどのように⽣じたかをモデル化したもので、現在では、ヒトや動植物の多くの遺伝⼦解析の基礎となっている。ケンブリッジにある癌研究所の所⻑であったサイモン・タバレとその同僚は、現在世界中で遺伝⼦解析 に 使 わ れ て い る ス パ ー ス 分 割 法 を 開 発 し 、様 々 な 癌 の 理 解 が 進 ん で い る 。EPSRC や そ の他 の 機 関 が 得 た 記 録 は 、現 在 の 英 国 数 理 科 学 の 世 界 的 ⽔ 準 を 証 明 し て い る（ 例 え ば EPSRC
2017, p.12 を 参 照 ）。
近年、数理科学の重要性が増している要因として、以下のようなものが含まれる：- 機械学習や⼈⼯知能などの分野で数理科学が⼒を発揮していること。
- 最 近 の Blackett レ ビ ュ ー （ Government Office for Science, 2018） で 詳 述 さ れ て い る よ
うに、経済全体で広くますます利⽤されている計算機モデリング。
- ⾼度なアルゴリズムの主要な供給源としての数理科学。
- ⽣産性向上を⽣み出す最適化。
- 複雑な現象や複雑なシステムのモデリングにおける数理科学の利⽤。植物におけるオー
キシン輸送から交通の流れ、天候、地球温暖化まで。
- データ量の増⼤と、不確実性の下における意思決定のさらなる正確さと相まった、意思決定までの時間短縮の要求。
- 政府や産業界における「証拠に基づく意思決定」を⽀援する統計解析。
- ⾃動⾞や航空宇宙産業、⾦融市場などにおける競争圧⼒- 銀⾏システム、原⼦⼒発電所、航空管制などのシステムの安全性と安定性を向上させるための規制圧⼒。
- 社会科学、⽣命科学、量⼦コンピューティング、データサイエンスなどの分野における厳密な分析基盤の必要性の⾼まり。
- 正確な天気予報や洪⽔予測からの要求。
- 偏微分⽅程式とその効率的な数値評価による、⾃然現象や産業プロセスのモデル化。
- データや通信の安全性を確保するための強⼒な暗号化⼿法の需要。
- 新素材やメタマテリアルの挙動をモデル化し、理解し、予測する必要性。
- 国防と国家安全保障に必要な技術のさらなる⾼度化。
- 適応防御型のサイバーセキュリティの必要性- 現代の医療システムからソーシャルメディアに⾄るまで、様々な領域で⽣成されるデータの構造とダイナミクスに対する洞察。
- 経済学、農業・⾷料、⽣態学、そして医療全体におけるモデリングへの依存度の増加。
- インターネット上のデータおよびトランザクションの圧縮、転送、セキュリティ確保の必要性- ⼤規模なゲノミクスデータベースの出現- 政策、健康、⾏政などの分野における定量的⼿法の需要の増加。
このリストは完全なものには程遠いが、ここで⽰されるのは、数理科学に対する需要が急速に⾼まっており、それが完全に効果を発揮するためには、新しい数学の開発と知識交
34

換の双⽅が必要なことである。新しい数学と知識交換は密接に関係しており、このレビュ
ーでは知識交換に焦点を当てつつ、英国の数理科学全体を⾰新し、その能⼒を⼤幅に強化することによって、最⼤の波及効果へ達するために、さらなるインフラの必要性と「⼈材パイプライン」の強化を取り⼊れた提⾔を⾏う。
要約すると、複雑さを解明し、正確なリアルタイムの解決を提供し、複雑で困難な状況での意思決定を改善することのできる、数学の優れた⼒を効果的に活⽤しなければならな
い、ということである。政府や産業界が限られた資源で優れたサービスを提供しなければならないという⼤きなプレッシャーの中で、英国経済のあらゆる部⾨が数理科学と結びつく必要性はますます⾼まっている。
インパクトのある数学を開発し提供し続けるために、英国は⼤学教育を受けた専⾨家のスキルの基準をさらに向上させ、サービス部⾨、⼯業、政府との結びつきを深めることも必 要 と な る 。未 来 の 数 学 者 は 、幅 広 い 分 野 で イ ン パ ク ト の あ る 結 び つ き ⽅ が で き る よ う に 、さらなるスキルを⾝につける必要がある。
スキルのある⾼⽔準の数学者が必要とされているが、その数は不⾜している。英国のイノベーションを⽀えるためには、学術界の内外でより多くの労働⼒が求められる。また、知識交換を強化するための新しいスキルも求められる。
このレビューでは、9 つの主要な提⾔を⾏う。
主要な提言
ガバナンス

I. 数 理 科 学 ア カ デ ミ ー を 設 ⽴ し 、学 界 、政 府 、産 業 界 と の 連 携 を 促 進 す る 。ア カ デ ミ ー は 、
コミュニティの中⼼的存在として、また、既存の学会の深い専⾨知識を活⽤し、コーディネートするセンターとして機能する必要がある。
スキルII. 政 府 と ⼤ 学 は 、⾃ 分 の 研 究 で イ ン パ ク ト を 与 え た い と 考 え 、こ れ に 専 念 す る 数 理 科 学 者を 育 成 す る た め に 、少 な く と も 年 間 100 名 の 博 ⼠ 号 取 得 者 を 追 加 す る べ き で あ る 。こ れ らの博⼠号取得者は、深い数学的専⾨知識に加え、ビジネスやコンピュータ・コーディングのスキルも含め、トレーニングの幅をより強調する必要がある。
リソースとインフラ

III. 数 理 科 学 研 究 パ イ プ ラ イ ン の 資 ⾦ 不 ⾜ に 対 処 し 、 英 国 に お け る 数 理 科 学 を 適 切 に ⽀ え
る た め に 、UKRI は 、EPSRC や Innovate UK を 含 む が こ れ に 限 定 し な い 複 数 の リ サ ー チ カ
ウ ン シ ル を 通 じ て 、数 理 科 学 に 投 ⼊ す る 資 ⾦ を 少 な く と も 3 倍 に す る こ と を 検 討 す る べ き
である。
IV. 産 業 界 や 政 府 と 協 ⼒ し 、 数 学 的 研 究 を 商 業 化 へ と 導 く た め に 、 英 国 に イ ン パ ク ト の ある数学のナショナルセンターを設⽴する必要がある。これは、カイザースラウテルンのフ
ラウンホーファー⼯業数学研究所や英国カタパルトネットワークなど、既存のモデルをベ35

ー ス と し て 、 ⼤ 学 か ら の 低 TRL 研 究 を 国 家 レ ベ ル で 統 合 し 、 国 家 レ ベ ル の 知 識 交 換 ハ ブ
として機能するように、適切に修正する。
V. 基 礎 研 究 に 専 念 し て い る 数 学 者 が 、政 府 や 産 業 界 と 直 接 関 わ る こ と が で き る よ う に 、ハイルブロン研究所モデルに基づくナショナルセンターを少なくとも 1 つ設置すること。
地域

VI. い く つ か の 成 功 モ デ ル に な ら っ て 、 地 域 の 知 識 交 換 セ ン タ ー や テ ー マ 別 の 知 識 交 換 ネットワークに資⾦を提供すべきである。
VII. ⼤ 学 は ，数 学 科 に フ ァ シ リ テ ー タ ー お よ び 知 識 交 換 の 翻 訳 者 と し て 活 動 す る 専 ⾨ チ ー
ムを置くべきである．これらは，⼤学内の中央知識交換機能に接続され，ナショナルアカ
デミーを通じてコーディネートされるべきである．
政府

VIII. 政 府 ⾸ 席 科 学 顧 問 は 政 府 ⾸ 席 統 計 官 と 協 ⼒ し て 、 政 府 内 に お け る 数 理 科 学 へ の ア ク
セス、利⽤、および数理科学が達成したインパクトについて、レビューを⾏うこと。
IX. 数 理 科 学 は HMRC の 科 学 技 術 の 定 義 に 含 ま れ 、 税 額 控 除 制 度 に 含 ま れ る べ き で あ る 。

36

3.1 節Statistician Competency Framework 2011n

統計家の能力フレームワークØ目的

こ の コ ン ピ テ ン ス フ レ ー ム ワ ー ク は 、政 府 統 計 局（ GSS）全 体 に お け る 専 門 的 統 計 等 級（ 政
府 統 計 家 グ ル ー プ -GSG） に 対 す る ア プ ロ ー チ の 一 貫 性 を 向 上 さ せ る こ と を 目 的 と し て い ま
す 。 こ れ に よ り 、 管 理 者 は GSS の 文 脈 に お け る GSG ポ ス ト の 要 件 を 設 定 し 、 こ れ ら の 要 件を満たすのに適した人材を判断することができるようになります。個人とその上司に、どのように成長すべきかのガイダンスを提供します。特に企画立案において、管理職が全体的な統計能力を測定するための基礎となります。
Ø

内容

一般的な統計サービス提供能力を必要とするものから、分野や方法論の専門知識を必要とす る も の ま で 、 GSS に お け る 統 計 関 連 の ポ ス ト は 多 岐 に わ た る た め 、 あ ら ゆ る 事 態 を カ バ
ーできるような詳細なコンピテンシーを作成することは不可能です。その代わりに、この枠 組 み は 、 GSS で 働 く 統 計 職 員 に 期 待 さ れ る 知 識 と 専 門 知 識 の 中 核 と な る 分 野 を 示 す も のとなっています。また、意図的に短く、シンプルにしています。
Ø

このフレームワークがカバーしていないもの

このフレームワークには、政府中核技能のための専門技能は含まれていません。十分に効果 を 発 揮 す る た め に は 、 GSS の メ ン バ ー は PSG の コ ア ・ ス キ ル と 統 計 の コ ア ・ コ ン ピ タ ン
スの両方を習得する必要があります。可能な限り、この枠組みは各部門の能力枠組みや業
績・給与制度に統合されるべきではあります。
Ø

こ の 枠 組 み は 3 つ の レ ベ ル の 人 に 期 待 さ れ る こ と を 示 し 、上 級 公 務 員 の 能 力（ Pay Band
1） も 含 ん で い ま す 。

レベル 1

キャリアをスタートしてから約 1 年後（統計官補、統計官、またはそれに相当するもの）

レベル 2

数年の経験を経て、プロジェクトやチームマネジメントを担当（試用期間
終 了 後 の 統 計 官 補 、ま た は 上 級 統 計 官 、ま た は 同 等 ）。上 級 統 計 官 は 、レ ベ ル
2 をしっかり取得し、レベル 3 も少しは取得していることが期待されます。

レベル 3

メ イ ン グ レ ー ド の 統 計 専 門 家 と し て （ グ レ ー ド 7 ま た は 同 等 ）。

レベル 4

SCS の Pay Band 1 と し て 。 Grade 6 相 当 は 、 レ ベ ル 3 の 確 か な 能 力 だ け でなく、レベル 4 の能力もいくつか持っていることが期待される。

Ø

政府統計専門家として働く上での 5 つの原則が、これらのコンピテンシーを支えています。

1.顧 客 の 要 求 と そ の 政 策 的 背 景 を 理 解 す る 。
2.客 観 的 か つ 適 切 な 統 計 的 ア ド バ イ ス を 提 供 す る 。
3.創 造 的 か つ 柔 軟 に 問 題 を 解 決 す る - 大 局 を 見 る よ う に 努 め る
4.デ ー タ 、 プ ロ セ ス 、 製 品 の 良 質 な 管 理 を 行 う 。
5.積 極 的 に 行 動 し 、 顧 客 や 同 僚 に 影 響 を 与 え る37ØGSS の ネ ッ ト ワ ー ク を 活 用 す る

最 後 に 、 GSS は 豊 富 な 専 門 知 識 を 有 し 、 ア ド バ イ ス や サ ポ ー ト を 提 供 で き る 専 門 家 を 多 数
抱 え て い ま す 。 GSS の メ ン バ ー は 、 プ ロ セ ス や 製 品 の 品 質 を 保 証 し 、 向 上 さ せ る た め に 、
また、自らの専門的能力の開発を支援するために、このネットワークを利用することが奨励されます。
Ø

技術的能力 - データ分析

統計専門職大学院に入学するためには、受験者は様々な統計手法において一定レベルの統計分析知識を持っていることを証明しなければなりません。現在、統計専門家アシスタン
トと統計専門職員は、リスト A の中から少なくとも 2 つの統計手法の適用方法と、その基礎となる仮定と限界を理解していることが最低条件となっています。つまり、どのような状況下でその手法を用いるのが適切か、その手法が依拠する最も重要な仮定とその仮定が成り立たない場合の結果、その手法がどのように機能するか、期待される出力はどのようなものか、そしてそれをどのように解釈するかを示す必要があります。
7 級（ ＝ コ ン ピ テ ン ス レ ベ ル 3）に 昇 格 す る た め に は 、リ ス ト A の 技 法 の う ち 少 な く と も 3つの技法について能力を証明することができなければなりません。
理想的には、受験者自身の経験から得た例を使用することで、能力の強力な証拠とすることができます。しかし、すべてのケースで経験を示す必要はありません。
リ ス ト A： GSG へ の 入 学 ま た は 昇 格 に 必 要 な デ ー タ 解 析 の た め の 統 計 的 技 法

1.分 散 分 析 （ ANOVA, MANOVA, ANCOVA, MANCOVA の い ず れ か ）2.重 回 帰 分 析 （ 時 系 列 、 断 面 、 ま た は そ の 両 方 ）3.そ の 他 の 多 変 量 解 析 技 術 ： 主 成 分 分 析 、 因 子 分 析 、 ク ラ ス タ リ ン グ 技 術 、 判 別 分 析などのいずれか4.確 率 過 程 ： マ ル コ フ 連 鎖 、 待 ち 行 列 過 程 、 ポ ア ソ ン 過 程 、 ラ ン ダ ム ウ ォ ー ク な ど 。
5.時 系 列 分 析 ： 以 下 の い ず れ か を 行 う 。 時 系 列 モ デ ル ； ARIMA 過 程 と 定 常 性 ； 周 波 数
領域分析
6.一 般 化 線 形 モ デ ル ： 対 数 線 形 モ デ ル 、 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 、 プ ロ ビ ッ ト 回 帰 、 ポ ア
ソン回帰のいずれか。
7.仮 説 の 検 定：仮 説 の 定 式 化 、誤 差 の 種 類 、p 値 、一 般 的 な パ ラ メ ト リ ッ ク（ z、t、F）
ま た は ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク（ χ 2 、Mann-Whitney U、Wilcoxon、Kolmogorov-Smirnov）
検定。
8.索 引 番 号：大 部 分 Laspeyres/Paasche 指 数 、hedonic 指 数 、連 鎖 、指 数 に 適 用 さ れる算術平均と幾何平均。

38

統計家のコンピテンシー レベル 1
顧客要求事項を満たすためのデータ収集
情報源に関する知識

顧客要求事項を満たすた
めの分析および解釈
技術的な認識と応用

l自分の業務や対象分野に直接関連するデータ
ソースについて知っている。
l統計作成に行政システ
ム を 利 用 す る こ と が 、データの定義や質に影響を与えることを理解している。

l各分野で使用されている主な統計手法とソフ
トウエアの適用を理解している。
l リスト A から少なくとも 2 つの技法について、
そ の 主 な 理 論 的 、実 際 的
特 徴 、仮 定 、限 界 を 説 明できる。
lその他の技法についても知っているl中心極限定理とベイズの定理の重要性を説明できる。
l 少なくとも 1 つの統計
プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 /パッケージに習熟している。
目的に合ったデータ及び調査の提供

目的に合ったデータの特定l使用するデータソースの長所と短所を特定する。

調査およびデータ収集

情報発信

l 顧 客 の 要 求 を 理 解 し 、それを自分の領域ですぐに利用できる情報と関連付けることができる。
l顧客の要求を満たすた
めに適切な分析を行うことができるlデータを説明する要約
統 計（ 平 均 値 、標 準 誤 差 、
指 数 な ど ）を 作 成 し 、必要に応じて極値も考慮することができる。
l様々な品質保証チェッ
クを適切な水準で実施することができる
文脈の認識

lサンプルと調査の設計および収集方法の原理を理解している。
l サンプリングエラーと無回答などの問題を理解している。
データの品質と管理

l政策決定過程と統計職員が果たすべき役割を理解している。
l自国の政策やテーマについて理解している。

l デ ー タ の 保 存 、検 証 、抽出のさまざまな方法を理解している。
l デ ー タ の 保 存 、検 証 、抽出のさまざまな方法を自分のデータに適用する。
l 関連するソフトウェア
を効果的に使用することができる。

l デ ー タ 、分 析 、調 査 か ら
主要なメッセージを引き 出 し 、必 要 な 裏 付 け となる情報を特定することができる。
l適切なテクニックを使用することができる

統計的な概念や知見を説明することができる

l 簡 単 な 、あ る い は 身 近 な概念や自分の研究成果を明確に伝えることがで き る （ 口 頭 -1 対 1 ま
た は 少 人 数 で -、 あ る い
は 文 章 で ）。
l聴衆に合わせてコミュ
ニケーションを調整する必要性を認識している。

情報公開と機密保持（データ保護法、オープンガ
バ メ ン ト 、情 報 公 開 、情 報
公開の実践）

l基本的な概念を理解している
l自身のデータ及び対象分野への影響を認識している。
l必須トレーニングを受講している
l自己のデータ資産のセ
キュリティに責任を持つ。
l より広い専門的な認識
効果的で適切なプレゼン
テーションの手段（平易な図とメディア）l図表のデザイン方法を知っている。
lガイダンスやグッドプ
ラクティスを知っている
l簡単な報告書を作成することができる。
l統計データを表やグラ
フ で 表 現 し 、利 用 者 の 理
解と活用を助けることができる。
lウェブ用の簡単なアウ
トプットをデザインすることができる。

解釈

39

専門的な課題規制の枠組みl 公的統計に関する実施規範に精通している。
l 統計登録サービス法およ び 関 連 す る 法 律 が 、どのように自分の分野に影響を与えるかを理解している。
l 国家統計家のガイダンスに精通している。
l 自らのアウトプットがこれらの基準を満たしていることを確認する。
l 英国の分権構造及び公的統計との一般的な関連性を認識している。

より広範なプロフェッシ
ョナルとしての自覚l 自部門の専門的な問題を認識するための手段を講じている（部門別
AS/StO グ ル ー プ へ の 参
加 な ど ）。
l GSS の 構 造 及 び 各 部 門との関係を把握している。

専門能力の継続的な開発

l 知識のギャップを特定
し 、そ れ に 対 応 す る た めの計画を立てる。
l 知識を最新の状態に保ち、範囲を広げる。
統計的アプローチと統計の正しい使い方を推進する。

l 政府における統計専門
家 の 役 割 と 、所 属 部 署 における自身の役割を理解している。

統計家のコンピテンシー レベル 2
顧客要求事項を満たすためのデータ収集
ソースに関する知識

顧客要求事項を満たすた
めの分析および解釈
技術的な認識と応用

情報発信

l 自分の業務分野のデータ
ソースについて詳しい知識があり、関連分野の他のデータソースについても実務的な知識がある。
l より広範な情報源について知っているl リスト A から少なくとも 2 つの技法について、
そ の 主 な 理 論 的 、実 際 的
特 徴 、仮 定 、限 界 を 説 明できる。

目的に合ったデータを特定 目的に合ったデータ・研
する
究の提供

l 他のデータソースの適合性を特定し、評価することができる

調査・データ収集

l 調査を開発または設計、管理することができる
l 行政ソースからの新しいデータ収集を開発または設計、管理できる。

データの品質と管理

l データの保存に最も適した方法を評価することができる
l 複雑な検証ルーチンを指定することができる
l 複雑なデータ操作を実行することができる
l より幅広いソフトウェア
に関する知識がある

統計的な概念と結果を説明することができる

l上級者を含む大きなグ
ループや広い範囲に対し て 、自 分 の 仕 事 や チ ームの仕事について合同
でプレゼンテーションができる。

情報公開と機密保持（データ保護法、オープンガ
バ メ ン ト 、情 報 公 開 、情 報
公開の実践）

l 最 適 な 情 報 源 、分 析 、調査を提案または推奨することができる
lデータおよびそのソースの品質と妥当性を批
判的に評価することができる
l良好な水準を達成する
品質保証プロセスを設計することができる
文脈の認識

l自身のデータおよび使用される他のデータに対する実際的な影響を知っている

l政策決定プロセスや意思決定への分析適用に貢献することができる。
l他の分析グループの潜在 的 な 貢 献 と 、彼 ら が 自由に使えるスキルやテクニックを知っている。
l組織の主要な戦略的優先事項を理解している。
解釈
lアウトプットをさらに
調 査 し 、説 明 す る タ イ ミ
ングがわかる。
l外部ソースやリサーチと 比 較 し 、分 析 を 検 証 する。

40

効果的で適切なプレゼン
テーションの手段（平易な 図 表 や メ デ ィ ア ）。

l最も効果的な構成や解説、図表を適宜選択し、記事やレポートを作成することができます。
l視覚的なメディアを使っ て 、重 要 な メ ッ セ ー ジ
を簡潔かつ効果的に要約することができます。
l報道機関向けの資料を効果的に作成することができる
lウェブ配信ツールを効
果的に利用することができる

専門的な課題規制の枠組みl 統 計 登 録 サ ー ビ ス 法（
Statistics
andRegistration Service
Act） の 主 な 規 定 、 お よび統計に関連する下位の法律とガイダンスを理解している。
l 担当分野における公的
統 計 の 実 施 基 準 （ CodeofPracticefor
Official Statistics）の 遵 守 を 確 認 し 、そ れ を他者に明確に伝えることができる。
l 英国政府の分権構造が自省の業務に及ぼす影響 を 認 識 し 、そ れ に 従 って行動する。
より広い職業意識
l ネ ッ ト ワ ー ク 、会 議 、その 他 の 会 合 を 通 じ て 、自部門および他部門の統計 の 発 展 や 、よ り 広 い 専
門分野の動向を常に把握する。

継続的な専門能力の開発

l 知識のギャップを特定
し 、そ れ に 対 応 す る 計 画を立てている。
l 知識を最新の状態に保ち、範囲を広げる。

統計的アプローチと統計の正しい使い方の推進

l 統計の利用を促進する
機会を得る。
l 同 僚 の 統 計 知 識・ス キ ル
を向上させる。

統計家のコンピテンシー レベル 3
顧客要求事項を満たすためのデータ収集
情報源に関する知識

顧客要求事項を満たすた
めの分析および解釈
技術的認識と応用

情報発信

専門的な課題

統計的概念と結果の説明

規制の枠組みl 政府全体のデータソース l リスト A から少なくとも 3 つの技術について、について十分な知識を持
主な理論的、実用的特っている
徴 、仮 定 、適 用 、お よ び
l 公開・非公開の様々なソ制限を説明することがースからデータを探し出できる。
すことができる。
l新しい技術の可能性を評価することができる

l 閣 僚 や 記 者 会 見 な ど 、あらゆるレベルの聴衆に適切なコミュニケーシ
ョンができる。
l統計の概念や知見を専門家以外の人に分かりやすく説明できる。
l最も効果的な伝達手段を 選 択 し 、言 語 や 図 表 の内容を適切に伝えることができる。

目的に合ったデータの特定 目的に応じたデータ・調査の提供
l 目的に合ったデータの取得を管理する。
l革新的なアプローチでl 目的に合ったデータを選
顧客の要求に応える。
択し、その強度を評価す l 顧客の要望を積極的にる。
把 握 し 、そ の 背 景 を 理 解
l 同じ分野の他の研究成果する。
l統計的知見の応用の限を確認する。
界を見極めることができる。
l学術研究の統計的側面
を 管 理・評 価 し 、研 究 結
果の品質を保証することができる。
l統計的手法による成果
物やプロセスを高い水
準 で 品 質 保 証 し 、エ ラ ーを最小化することができる。
調査およびデータ収集
状況に対する認識

情報公開と機密保持（データ保護法、オープンガ
バ メ ン ト 、情 報 公 開 、情 報
公開の実践）l 統 計 登 録 サ ー ビ ス 法（
Statistics
andRegistration
ServiceA c t ）の 主 な 規 定 と 、統 計に関連する下位の法律やガイダンスをすべて理解する。
l 担当分野における実施規範の遵守を確認し、必要に応じてそれを擁護することができる。
l 自らの業務を計画する際に、英国政府の分権機構を十分に考慮する。
より広い専門的な認識

l デ ー タ 収 集 の 法 的・倫 理的側面を実施する。
l 最新の動向を把握する
l利害関係のあるパート
ナ ー に 影 響 を 与 え 、交 渉することができる。
l機密保持とデータ保護の要件を満たす革新的な解決策を生み出すことができる。
l情報漏えいのリスクを
最 小 限 に 抑 え な が ら 、データ共有を促進する。

l サ ン プ ル サ イ ズ や サ ン プ l 現 在 の 政 策 や 課 題 、そ れらが情報のニーズや利ルデザインなど、サンプ用に与える影響についル調査プロセスのあらゆて 積 極 的 に 把 握 す る 。自る側面を管理し、助言す分の担当分野と組織のることができる
目標との関連性を理解
l 異なるサンプルデザインする。
および関連する推定量の統計的特性を批判的に評 l 認知されたデータ標準の調和と利用を意識し、価することができる推進する。
l 既存のデータ源の新しい利用法を開発し、新しいデータ源の統計的可能性を最大化することができるl 担当分野における法的・倫理的要件に確実に準拠することができるデータの品質と管理
解釈
l 公的統計のデータ品質対 l 作成された統計のより策を実施することができ広い意味を特定する。
る。
lデータから適切な推論
l データ管理の問題に専門を 行 い 、証 拠 や 分 析 の 弱
知識とイノベーションを
点 を 発 見 し 、弱 い 情 報 をうまく利用する。
もたらすことができる。
l 他のデータソースとの連携の可能性を意識している。
l 新サービスの開発・マーケ テ ィ ン グ に IT 専 門 家を関与させることができる。
l データ収集の効率性と有効 性 の 向 上 、特 に「 デ ー タ
共有」「データ照合」「回答
者の負担の軽減」を促進する。

効果的かつ適切なプレゼ
ンテーションの方法（平易 な 図 表 や メ デ ィ ア ）。

lあらゆるメディアを活用することができる。
lより広い文脈を考慮した記事や報告書の草稿を作成できるl自分の専門分野のニュースやメディアを扱う
ことができるlウェブでの情報発信の
戦 略 を 立 て 、実 行 す る ことができる
lウェブでの情報発信に必要なスキルを身に付けることができるl 統計および統計手法の国
内外での発展に貢献する。
l GSS の 他 の メ ン バ ー や 専
門家たちと効果的にコミュニケーションをとることができる。

専門的能力の継続的な開発

l 知識のギャップを特定し、それに対応する計画を立てている。
l 知識を最新の状態に保ち、その幅を広げる。
l 部 下 の CPD を 保 証 し 評 価する。
l 自身の知識と経験を共有
し、他者を育成する。
l 他人を指導する。

統計的アプローチと統計の正しい使い方の促進

l 政策担当者や他の専門家グループに対して、統計の利用や統計家の役割について説明することができる。
l 統計チームを採用し、育成し、指導することができる。

41

統計家のコンピテンシー レベル 4
顧客要求事項を満たすためのデータ収集
情報源に関する知識

顧客要求事項を満たすた
めの分析および解釈
技術的な認識と応用

情報発信
統計的概念や調査結果の説明l 政府および政府外のデー l 幅広い統計手法とそのタソースについて十分な
適 用 に つ い て 、理 論 的 か知識を持っている。
つ実践的に理解しているl提案された分析や受け取った分析に対してハ
イレベルな批評を行うことができるlベストプラクティスが適用されていることを確認する

l統計的根拠が政策に与え る 影 響 に つ い て 、大 臣
や上級職員に効果的に影響を与えることができる
l 大 臣 や 記 者 会 見 な ど 、あらゆるレベルの聴衆に適切に伝えることができる
l統計の概念や知見を専門家以外の人に明確に説明することができる
最も効果的な伝達手段を 選 択 し 、言 語 や 図 表 の内容を適切に表現することができる。

目的に合ったデータの特定 目的に合ったデータ及び研究の提供
l 新 た な「 統 計 」ニ ー ズ を 特定し、既存の作業分野を l 顧客の要求を満たすた
めに革新的なアプロー
発展させるか、あるいは
チを適用する
新たな作業分野を立ち上げて、これらに対応する l 戦略的優先順位を考慮
し 、顧 客 の 要 求 を 積 極 的ことができる。
に特定する。
l 他のデータソースとの潜在的な関連性を評価し、 l 統計的知見の応用の限界 を 理 解 し 、そ れ を 伝 え
活用することができるよ
ることができる。
うにする。
l 目的に合ったデータの取 l 様々な分野における顧客のニーズや優先事項
得を管理する。
を 満 た す た め に 、適 切 な
l 目的に合ったデータを選統計業務プログラムを択し、その強さを評価す
開 発 し 、指 揮 す る こ と がる。
できる。
l 政府全体のデータソースの発展状況を把握する。 l 質 の 高 い 統 計 業 務 を 確保するための文化や慣習を発展させることができる。
調査およびデータ収集
状況に対する認識

情報公開と機密保持（データ保護法、オープンガ
バ メ ン ト 、情 報 公 開 、リ リ
ースプラクティス）

lデータの保有と普及に
関 す る 法 的・倫 理 的 側 面の遵守を自らの領域で確保する。
l上級情報リスク所有者としての責任を果たす。
l利害関係のあるパート
ナ ー に 影 響 を 与 え 、交 渉することができる。
l機密保持とデータ保護の要件を満たす革新的なソリューションを生み出すことができる。

l 実 際 の 調 査 や 提 案 さ れ て l 現 在 の 政 策 や 課 題 、ま た
それらが情報のニーズ
いるサンプル調査についや利用に与える影響にて助言し、評価すること
つ い て 、積 極 的 に 把 握 すができる。
る。
l 既存の情報源の新しい利用法を開発し、新しい情 l 統計情報のニーズと利用を維持するための戦報源の統計的可能性を最略を作成し、実行する。
大限に引き出すことができる。
l 分野別の法的・倫理的要求事項の順守
データ品質と管理

解釈l 公的統計データの品質対 l 作成された統計のより広い意味合いを識別す策を考案し、実施するこる。
とができる。
l データ管理の問題に専門 l データから健全な推論を 行 い 、証 拠 や 分 析 の 弱
知識とイノベーションを
点 を 見 つ け 、弱 い 情 報 をもたらす。
うまく利用する。
l 政 府 の IT シ ス テ ム の 構
築・保守に関する意思決 l 統計的助言の受け手が、そ の 品 質 と 限 界 、関 連 す定に統計的要件が確実にるリスクの大きさを理組み込まれるよう努め解していることを確認る。
する。
l 新サービスの開発及びマーケティングにおいて、適切な専門家のスキル及びリソースを確保する。

42

効果的で適切なプレゼン
テーションの手段（平易な 図 表 や メ デ ィ ア ）。

lメディアの選択肢をフルに活用することができる。
lより広い文脈を考慮した記事やレポートの草稿 を 書 く 、ま た は 品 質 保証を行う。
l一貫したウェブ普及戦
略とその分野で必要なスキルを確保する
l公的統計に関する実施
基 準（ C o d e o f P r a c t i c eforOfficial
S t a t i s t i c s ）に 従 い 、統計業務の普及プログラ
ムを指導することができる。

専門的な課題規制の枠組みl 統 計 登 録 サ ー ビ ス 法（
Statistics
andRegistration
ServiceA c t ）、下 位 法 、ガ イ ダ ン スの主な規定が統計に関連する場合、他者へのガイ
ダンスを提供する。
l 組織内における「公的統計に関する実施基準」の遵守を確保する。
l SRSA と 他 の 法 律 と の 相互関係を理解し、同僚を適切に指導することができる。
l 専門職責任者の役割の主要な側面において、専門職責任者の代理を務める
ことができる。
l 権限委譲の問題を、省内
お よ び GSS 全 体 の 計 画 や
実務に十分に取り込む
より広い専門的な認識
l GSS お よ び 政 府 統 計 の 政策に影響を与え、その発展を促進することができる。
l 組 織 内 で GSS の ア ジ ェ ン
ダを推進することができる。
l 欧州やその他の国際的な規 範 、基 準 、要 件 に 影 響 を与えることができる。

継続的な専門能力開発

l 知識のギャップを特定し、それに対応する計画
を立てることができる
l 知識を最新の状態に保ち、その幅を広げる。
l メンター戦略を開発し、実施することができる。
l G6/7 を 含 む 他 人 を 指 導 する。
l 統計学者チームの専門家
メ ン バ ー の CPD を 促 進
し、遵守させる。
統計的アプローチ及び統計の正しい利用を促進する。
l GSS に お け る 統 計 の 進 展 に
遅れずについていき、自分の職務領域でそれらを活用する。
l ビ ジ ネ ス 、学 術 、他 国 の 関 連する動向に遅れないようにする。
l 組織内のあらゆるレベルにおいて、証拠と質の高い分析の利用を推進する。
l 組織内の他の専門職、特に分析専門職との関係を管理し、全体的な公益のための共同作業を実現する。

Government Statistician Group Competency Framework 2016

政府統計局（GSS）全体での協議の結果、2021年12月1 日より、この2016年GSG能力枠組みに代わって、2021年政府統計委員会（GSG ） 能力枠組みが採用された。新しいコンピテンシーフレー
ムワーク は、この日から採用活動で使用され始める。ただし、今後数ヶ月の移行期間中は、
この2016年版GSGコンピテンシーフレームワークを使用した採用活動が行われる可能性があるので、求職者の方はご注意ください。どのコンピテンシー・フレームワークで評価されるか不明な場合は、広告担当者または求人担当者に相談してください。

43

GSG

44

統計専門職は、公共部門のあらゆる組織において、高い基準を満たし、「公的統計に関する実施規範」の原則を適用し、誠実さ、正直さ、客観性、公平性を持って行動する。私たちの仕事の中心は、統計的証拠を提供し、解釈し、分析し、政府内および社会全体の健全な意思決定に必要な形で明確かつ信頼性の高い助言を提供することである。
プロの統計学者や統計データ科学者が提供する分析や洞察は、自分たちのデータを分析するだけではなく、現在の課題や問題に対処するための幅広い証拠を評価・解釈することにある。効果的な政策立案と評価、経済全般にわたる経済・商業活動の方向性への情報提供、証拠に基づく議論のサポートに不可欠である。国際機関、学界、一般市民を含む公共、民間、第三セクター全体で使用される重要な情報を提供するため、私たちの影響範囲は 非常に広範である。
ユーザーと積極的に関わることで、統計的証拠とアプローチの理解と利用を促進している。私たちは、新しい機会を予測し、技術や技法の最前線で活動し、革新的な手法やデータソースを特定し活用している。
このフレームワークは、これらの目的を達成するために私たちをサポートしてくれる。このフレームワークは、統計学者や統計データ科学者の強力な幹部を採用・維持し、GSGの全メンバーの専門能力を高め、社会全体の意
思決定の中心に統計的証拠と助言を維持するために役立つ。
このフレームワークは、Civil Service Competency Framework （CSCF）で定められているコンピテンシーに加え、統計専門職のメンバーが達成すべきことを定めたものである。「http://www.civilservice.gov.uk/wpcontent/uploads/2012/07/Civil-Service-Competency-Framework-July-2012.pdf」•••

1 - 統計オフィサー（StO）、統計データサイエンティスト（SDS） 、または同等レベル
2 - 上級StO/上級SDS、中級StO*/中級SDS*、統計助手*
3 - Grade 7/Grade 6* - 主席統計学者/主席統計データサイエンティスト* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

45

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional

この枠組みは、統計専門職のメンバーが政府間でどのように働いて欲しいかを定めたものである。この枠組みは、「より良い統計、より良い意思決定」戦略 https://www.statisticsauthority.gov.uk/wp（-content/uploads/2015/12/imagesbetterstatisticsbetterdecisionsstrategyfor2015to202_tcm97-44175-5.pdf ）に基づくものである。

5つの柱（Helpful、 Innovative、 Capable、 Efficient and Professional）に沿って、統計専門家や統計データ科学者が他の人と協力して、専門的で質の高いサービスを提供し、革新的で、費用対効果の高い方法で提供し、統計コミ
ュニティの能力を継続的に成長させたい方法を説明している。
Civil Service Competency Framework (CSCF) と Better Statistics、
Better Decisions Strategy に沿って、正直さ、誠実さ、公平さ、客観性という価値を統計家のすべての行動の中心に据えているのである。

このフレームワークは5つの柱で構成されており、戦略的目標をどのように実現するか（例えば、お客様のニーズに合った結果を提示し、普及させるためのアプローチに革新的であること）を説明している。各5つの柱の中では、コンピテンシーが 4 つの統計的ストランド（Acquiring data/Understanding customer needs, Data analysis,
Presenting and disseminating data effectively, Working with credibility）に分類され、戦略目標を達成するために何をするか（例えば、最新のデータ可視化手法を統計製品に適用してユーザーの関与を高める）を概説している。
。
統計学者や統計データ科学者は、政府全体で非常に幅広い役割を担っており、このフレームワークはその柔軟性を念頭に置いて設計されている。実証する必要のあるコンピテンシーは役職によって異なり、それらは採用段
階、または変更があった場合は業績年度の開始時に最初に確立されているはずである。しかし、GSGコンピテン
シ ーフレームワークとCSCFの両方において、より幅広いコンピテンシーやスキルを認識していることが期待される。
採用方針については、「GSG採用・昇進ガイダンス」をご参照ください。なお、求人広告は、特定のポストに関連するコンピテンシーを使用して行われる。

コンピテンシーとは、パフォーマンスを成功に導くためのスキル、知識、行動のことである。このフレームワー
クは、CSCFを補完するために設計されており、統計学者や統計データ科学者に適切と考えられる重要な要素のいく
つかが、各柱／レベルの冒頭に描かれている。あなたの役割は、専門的能力とCSCFの能力を混合して定義される
べきであり、これらのフレームワークは、あなたのパフォーマンスや能力開発の必要性に関する議論に使用されるべきものである。
このフレームワークは、2016 4 以降、採用、業績管理、育成の議論に使用される予定である。

― 以下のフレームワークでは、「チーム」という表現は、特にスタッフがラインマネジメ
ントの責任を持たない場合、「自分自身」または「同僚」を意味すると解釈することができる。

46

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional- 健全な意思決定は、確かな分析と洞察に支えられた証拠によって行われなければならない。 同様に、民主的な討論が盛んに行われるのは、その根拠が信頼できるものであるという共通の理解に基づいているときである。専門的知識を効果的に伝え、他の専門家と共に専門的な分析スキルを活用することで、私たちの独立した分析は、社会全体の意思決定を促進し影響を与え、統計専門家を分野横断的な提供チームの不可欠な一員にする。

1

CSCF

専門能力は、CSCFのの要素に基づいて構築されている。 特に、顧客と密接に連携し、問題や要望を理解し、成果物を提供するまで完全に関与し続けることが期待される職業である。また、統計専門
家は、人脈を広げ、チームや部署を越えて仕事をし、他の人と知識や経験を共有することが期待されている。

1-

StO

SDS

•

データ ソース（行政、調査、国勢調査）の知識と適合性を顧客と共有する。

•

関連するデータソースに関する独自のアイデアで、積極的に顧客を巻き込んでいく。

• 顧客に対する質問を特定し、または適切な仮説に変換することができる。
•

適切なデータ分析を行い、 技術的なスキルを駆使して、顧客のニーズを満たす解決方法を提供する。

• 顧客と分析結果を共有し、代替分析について議論し、データの制約を説明し、発見について議論するために、早い段階から頻繁に顧客と関わる。
• 統計データを様々なデータビジュアルの手法で表現し、顧客のニーズに合った適切な表現で分かりやすい説明を提供する。
•

提示された分析結果を理解し、必要に応じて代替方法を検討することをユーザーに確認する。

• 個人の信用を高め、顧客との信頼関係を構築するような働き方をする。

47

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
2

CSCF

専門能力は、CSCFのの要素に基づいて構築されている。特に、統計専門家は、統計作業を計画する際に、多様に変化する顧客のニーズや要件を考慮し、継続的にフィードバックを得る方法を実行し、受け取ったフィードバックに基づいて統計製品の有用性を向上させることが期待されている。このレベルでは、統計専門家は、意思決定に影響を与えるために効果的にコミュ
ニケーションをとり、専門家内外のネットワークを継続的に拡大・発展させることも期待されている。

2 -

StO/

SDS

StO*/

SDS*

*

•

顧客と積極的に協力し、データソース（行政、調査、国勢調査）の知識と適合性を共有し、長所と限界を概説す る。

•

Policyの専門家を含む顧客が、強力なエビデンスベースの価値を理解することを支援する。

•

しっかりとしたデータ収集ができるように、取り組みの設計に影響を与える（SStO、 AS2年以上）。

•

顧客ニーズに関する知識を活用し、統計製品に将来起こりうる変化を予測する（SStO、 AS2年以上） 。

•

分析結果を共有し、データの制約を考慮した上で発見を議論するために、顧客と早期かつ頻繁に積極的に関わりを持つ。議論と意思決定プロセスに影響を与える（SStO、 AS2年以上）。

•

分析手法を選択し、エビデンスベースに対する顧客の信頼を高めるような分析を行う。

•

3つのユーザーペルソナ（Expert Analyst、 Information Forager、 Inquiring Citizen）を考慮した製品づくりを行う。異なるニーズに合わせた製品を提供する。

•

製品がさまざまなユーザーのニーズを満たしているかを評価し、継続的な改善のために情報を活用する。

•

顧客にとってのキーメッセージやヘッドラインメッセージを引き出し、議論や意思決定に影響を与えるインサイト を提供する（SStO、 AS2年以上） 。
•

顧客との強い関係を築き、顧客との強い関わりと顧客要求の継続的な提供を通じて、自分自身およびチームや部門の評価を高める（SStO、 AS2年以上） 。
•

積極的に多様なネットワークを構築し、可能な限り支援を行うことで関係を強化する。
このネットワークを現在の仕事に役立て始める（SStO、 AS2年以上）。
* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

48

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
3

CSCF- 専門能力は、CSCFのの要素に基づいて構築されている。特に、統計専門家は、関係者の見解や視点をまとめ、活動や政策を取り巻く状況をより広く把握することが期待されている。また、このレベルの統計専門家は、目標を達成するために、同僚やコンタクト先（海外の同僚も含む ）との幅広いネットワークを積極的に構築・維持し、このネットワークを利用してより広く影響を与えることが期待されている。

3 - Grade 7/Grade 6* - Principal Statistician/Principal Statistical Data Scientist•

ポリシーの専門家を含む顧客が、強力なエビデンスベースの価値と適切なデータソースを使用することの重要性を理解できるように、チーム全体に文化を浸透させること。

•

お客様のニーズを実現するために、適切なデータソースを取得するためのチームの作業をリードし、サポートする。

•

自己とチームを鼓舞し、顧客と関わり、発見を共有し、意思決定に影響を与える可能性のある議論をリードすることができる。

•

顧客やPolicyの同僚とのより複雑な分析的議論をリードしたり、チームをサポートしたりする。

より高度な影響力が必要とされる議論を表す（G6）。
•

顧客や政策上の同僚との議論を、提示されたデータ分析および証拠に基づいて行うことを提唱し、証拠ベースに対する顧客の信頼を強化する。

• 顧客やステークホルダーに対して、プレゼンテーションや普及に関するアドバイスができる。トピック分野の専門家 として、例えば、部門間、 GSS委員会、場合によっては国際レベル（G6）で、より広く助言ができる。
•

部門レベル、またはより広い範囲でのプレゼンテーションや普及のためのツールに影響を与え、その使用を推進する（G6）。

• 社内のコミュニケーションチームやプレスオフィスチームとの連携が十分に取れている。
•••

ユーザー参加による発表や普及の評価を促し、継続的な改善を通じてユーザーのニーズに応える文化を醸成する。
信頼性を持って業務を遂行し、チームの業務に責任を持ち、統計専門職を支持する。
専門家として、専門家ネットワークに貢献し、同じ分野で他にどのようなことが行われてきたか、より広範な証拠を得るにはどこに行けばよいかを知っていること。顧客に最適なソリューションを提供し、意思決定に広く影響を与えるために専門知識を活用する。

49

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
政府にとって重要な役割を担っており、現代社会の成長と発展の重要な原動力となっている。日々、新たな挑戦に直面しているが、これらの挑戦をどのように受け入れるかが、私たち統計専門家が明
るい技術的未来をどのように形成できるかを決定づける。新しい技術によって急速に進化する世界において、統計学者がイ
ノベーションの最前線に立ち、専門的な統計技術を駆使して、探究心と好奇心を持ち、既存の手法に新しい目を向け、洞察を促す文化を創造することが、私たちのビジョンなのである。

1はCSCFと- 専門能力は、CSCFのの要素のある側面に基づいている。特に、統計専門家は、顧客のニーズを満たすためのソリューションを改善するために、新しい革新的な技術を定期的に検討し、提案することが期待されている。また、継続的な改善のために、革新的な技術に関するフィードバッ
クを求めることも期待されている。

1 •

StO

SDS

お客様のニーズを満たすために、最も適切なテクノロジーを使って社内外のソースからコンテキストに応じたデータを 収集します。

• 新しい手法の採用や、既存の製品を新しい革新的な方法で使用するなど、新しく進化する技術、ツール、分析手法に遅れずについていき、効果的に結果を出すことができる。
• 再現性のある統計アプリケーションを生成する方法を探している。
• 統計データを過去の方法論に自動的かつ無批判に従うのではなく、革新的な方法で利用する努力が必要。
•

アイデアや技術的手法の長所と短所を論理的に判断し、それらに基づいて効果的な意思決定を行うことができる。

•

新規または既存の統計製品に最新のデータビジュアライゼーション手法を導入し、ユーザーエンゲージメントを向上させる。

• 統計上の問題に対し、革新的な手法で現実的な解決策を見出すことで、公務員コードと公的統計に関する実施規範を有利に利用することができる。

50

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional

2
CSCF
専門能力は、CSCF ののある側面を基盤としている。特に、統計専門家は、プロセスの改善と合理化のための革新的な方法を見つけ、チームと利害関係者を巻き込んでアイデアを提供することが期待されている。また、このレベルでは、プロセスやシステムの改善という課題に直面している人を支援し、チームが変化に対応できるようにすることも期待されている。

2 -

StO/

SDS

StO*/

SDS*

*

•

革新的な手法で新しいデータソースを取得し、顧客ニーズの実現を支援する。

•

顧客からのフィードバックを定期的に収集・活用し、自チームまたはビジネスエリア全体のイノベーションの開発を指揮する （SStO、 AS2年以上） 。

•

オープンソースソフトウェアを含む新しい技術や進化する技術に関する知識を活用し、どの手法や技法を適用するかについて自信を持って判断できる。このような意思決定において他者を支援することができる（SStO、 AS2年以上）。

•イノベーションの実験を行い、失敗を管理し、そこから学び、学んだ教訓をチーム内、チーム間で共有する （SStO、AS2年以上） 。

• 適切な技術、ツール、分析技術を推進し、その適用を先導し、チーム内およびチーム間で効果的なデリバリーを確保するための主要な窓口となる（SStO、 AS 2年以上） 。
•

統計データの表示・視覚化について、新しい洞察に満ちた方法を積極的に模索する。

•

現在の出版物やデータの可視化を改善するために新しいアプローチを適用する（SStO、 AS2年以上） 。

•

より複雑な問題に対して革新的な解決策を用いる際に、法的な枠組みを援用する。

* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

51

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
3

CSCF- 専門能力は、 CSCFのの要素に基づいている。 特に、統計専門家は、技術的発展を予測し、イノベーションのための文化を奨励することが求められる。

3

Grade 7/Grade 6* Principal Statistician/Principal Statistical Data Scientist•

新しいデータソースを取得するための革新的な手法の利用を主導し、チームをサポートする。チームの革新的な活動を部門内またはより広く推進する （G6）。

•

同僚（および自分自身）に実験的分析を行うよう促し、イノベーションが職場の文化に根付くよう適切な支援を行い、例えば学科を越えて広く浸透させる（G6）。

• 新しい働き方を推進し、革新的な方法を用いてプロセス、統計資料、統計技術を改善する機会を継続的に求め、変更を実施した場合の自身の事業分野への影響について認識していること。
•

どのイノベーションが最適かを判断し、論理とリーダーシップを駆使して、デリバリーへとケースを推進する。

• 他の社内外の製品に見られる統計的革新の例を積極的に探し出し、再利用の妥当性を検討し、該当する場合は、自分の職務領域内、または部署全体などより広く利用するための方法を検討する （G6）。

• 革新的なデータ普及技術をチーム内、 または部署間などより広く提唱する(G6)。
•

分析コミュニティ全体からデータ普及のための革新的な事例を探し出し、それらを自分の仕事場内、 またはより広く （例えば学科を超えて） 使用するための方法を検討する （G6）。

•

必要に応じて適切な資金やリソースを求め、 社内外を問わず政府（G6）との関係ネットワークを構築し、イノベーションの機会を可能にする能力を実証している。

•

Civil Service CodeとCode of Practice for Official Statisticsが文言と精神において尊重されるようにしながら、イノベ ーションを支援する柔軟な方法を検討する。

•

データイノベーションに関する自らの知識や経験（データ普及の側面を含む）を、業務分野や部署内、あるいは部署を越えて、あるいは国際的なレベルで広く共有することができる （G6）。

* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

52

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
私たちは学習する専門職であり、すでにある社員の強力なスキルと能力を継続的に構築することで、専門家であり続け、回復力があり、変化に対応できるようにする。これは、私たちのアドバイスやサポートが適切で あり続け、現在および将来の課題に革新的な解決策で取り組むことができるようにするための鍵である。私たちは、統計専門家が強力なリーダーシップと管理能力を身につけ、最も影響力のあるレベルで将来のリーダーとなることを目指する。
1
統計学者や統計データ科学者が使用する統計ツールや技術の例は、
いが、統計専門職が技術的能力を高めるために期待される分野を示すものである。

。これは網羅的なリストではな

1

CSCF- 専門的なコンピテンシーは、 CSCFの「の要素に基づいている。 特に、すべてのスタッフは、自身のスキルや知識のギャップを特定し、それを満たすための計画を立てることが期待されている。

1-

StO

SDS

•

顧客のニーズを満たす最適なデータソースを特定し、入手することができる。

•

データソースの長所と短所を理解している。

• 各分野で使用されている分析技術やソフトウェアの主な理論的・実用的特徴、前提条件、限界、また、それらを導入することが適切な状況、期待される出力がどのようなものか、それらをどう解釈するかについて説明することができる。
•

特定の目標を達成するために、統計学、データ科学、方法論の知識を適切に使用し、統計的・分析的な適性を実証する。

• 偏りや不確かさを理解し、分析作業においてこれらを考慮することができる。
•

複雑なデータセットを分析し、統計的な好奇心を適用して、証拠に基づく結論を導き出すことができる。

•

表、グラフ、図などを使って効果的にデータを表示し、普及させることができる。

• 統計上の重要なメッセージを引き出し、「物語る」ことができる。
• 統計資料や重要なメッセージを発信するために、省庁のガイダンスに従い、ソーシャルメディアを活用する。
•

プレゼンテーションや情報発信の新しい動向を把握し、自らの能力を高める。

•

自分の能力を把握し、他者に援助を求めるべきタイミングがわかっている。

•

自分の知識を共有し、チーム内の他のメンバーの能力を高める機会を求める。

53

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
2
CSCF
専門的なコンピテンシーは、CSCFのの要素に基づいて構築されている。特に、すべてのスタッフは、自分自身と、チーム内で管理する立場にある他の人々のために、継続的な学習に重点を置き、知識とスキルを最新の状態に保ち、進化させることが期待されている。また、自分自身やチームのパフォーマンスを評価し、向上させるために、フィードバックを求め、それに基づいて行動することが期待されている。最後に、スタッフは、ラインマネージャーと学習の必要性を確認し、学習の機会を計画し、実行することで、積極的に自分のキャリアを管理することが期待されている。

2 -

StO/

SDS

StO*/

SDS*

*

• 複数のデータソースを操作して新しいデータソリューションやコレクションを作成し、顧客のニーズをより良く満たすことができる。データのリンクやマッチングのテクニックを適用することができる。 外部のデータソースと自社のデータセットを容易に統合できることを認識する（SStO, AS 2年以上）。
•新しい調査などの仕事を設計し、委託する（SStO、 AS2年以上）。

• データソース、データ操作、適切なイノベーションに関する知識をチーム内またはビジネスエリア間で共有することにより、他者の能力を高める （SStO、 AS2年以上） 。
••

様々な状況において最も適切な分析方法を特定し、適用することができる。また、期待されるアウトプットがど のようなものか、調査結果をどのように解釈するかを知っている。

チーム内およびチーム間で技術的な知識やスキルを共有し、構築する機会を積極的に見出す（SStO、 AS2年以上 ）。

•仕事の流れ全体に対して適切な分析手法を選択できる（SStO、 AS2年以上）。

•

データの可視化および/または統計的解説の技術を活用し、幅広いデータのプレゼンテーションと普及の能力を実証している。

•

ソーシャルメディア戦略を業務領域のコミュニケーションプランに組み込むことができる。

•

現在使用されている普及方法の欠点を特定し、その欠点を埋めることができるスキルを求める（SStO、 AS2年以 上） 。

•

チーム内外の他の専門家 （SStO、 AS2年以上） が果たす役割を理解している。

•

チーム内外の他者のスキルや専門知識が必要な場合を認識し （SStO、 AS2年以上） 、これらのスキルを生産的に活用することができる。

•

常に新しい動向を把握し、自らの能力を高めている。日々の業務に付加価値をつけるために学習を応用する。

•

良い事例を自分のビジネスエリアや他の分析職や政策職と共有し、他者の能力を高める （SStO、 AS2年以上） 。

* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

54

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
3
CSCF
専門的な能力は、 CSCFのと「の要素に基づいて構築されている。 特に、チーム内の能力要件を確認し、必要に応じてコ ーチングやサポートを提供することが期待されている。スタッフは、部門や専門職のより広い戦略的目標との整合性を保ちつつ、チーム全体の技術的・分析的能力についてリーダーシップを発揮することが期
待されている。また、すべての活動において、経済的な長期的視点を維持することが期待されている。

3 - Grade 7/Grade 6* - Principal Statistician/Principal Statistical Data Scientist•

省内外で利用可能な幅広いデータソースとその長所・短所について高度な知識を有する。新しいデータ収集が必要
な 時期を把握し、その設計や委託を主導し助言する。

•

複数のデータセットをリンクまたはマッチングさせることにより、新しいデータソースを操作・作成するための幅
広 い技術について高い知識を有すること。データ操作や適切な技術革新について、他者をリードし、助言すること
ができる。

•

データソースに関する優れた事例や知識を共有し、 チーム内または部署間などより広く他者の能力を向上させる（ G6）。
•

幅広い分野の知識を持ち、分析的な側面から、あるいは専門家として、独自にアドバイスを行うことができる。

•

前提条件、用途、限界など、適切な分析手法をどこに求め、どのように使うかを知っており、新しい技術の可能性を評価できる。

•

専門知識を自由に共有し、チーム内またはチーム間で技術的な知識やスキルを向上させることができる。

•

他で使用されているデータ分析技術（例：国際的なNSI）を常に把握することで、同局のデータ分析能力を「世界最高水準」（G6）とすることができる。

•

データ発信のツールやテクニックに精通し、チーム内外やポリシーの同僚との能力開発をリードしている。

• 省内のガイダンスに基づき、コミュニケーションとソーシャルメディア戦略を策定する。

•

チーム内またはチーム間で知識や専門性を共有し、他者の能力を向上させる。

•

統計および分析が広く利用され、自己およびスタッフによって効果的に提示・説明されていることを確認す
る （該当する場合）。
* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

55

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
私たちは、質の高いエビデンスと分析を、効率的かつ透明性の高い方法で提供しなけ
ればならない。私たちは、データの分析と普及のアプローチを改善し、既存のデータと分析からより多くの価値を引き出せるよう努力する。私たちは、優先事項を特定し、それに集中することによって、私たちの仕事の影響を最大
化する。
1

CSCF

。専門能力は、 CSCF のの要素を基に構築されている。特に、統計専門家は、顧客の要求を実現するために最も効率的なルートを選択し（これは、方法、ツール、および技術の選択に影響する）、適切な計画およびリソース管理技術を使用して効率的かつ効果的に仕事を管理することが期待されている。また、スタッフは自分の組織がどのように機能しているかを理解し、新しい仕事に着手する前にどこに情報を求めればよいかを知っていることが期待されている。

1-

StO

SDS

•

自分の地域で利用できるデータソースを把握し、既存のデータを最大限に活用している。

•

データソースに関する知識を同僚や他の人とすぐに共有し、他の人が効率的に作業できるようにする。

•

統計分野全般にわたる広い視野を持ち、業務に最も適した手法やツールについて判断することができ、プロセスが非効率であることを認識し、改善のための行動をとることができる。

• 適切な場合、データをリンクまたはマッチングさせる技術を使用するか、または既存のデータを最大限に活用する
た めに管理データや管理データのより良い利用を実証している。
• データベース管理について理解し、自身のデータセットを整理できる。
• コーディング、プロセス、データファイルに関する効果的かつタイムリーな文書を作成し、自分自身や他者が使用できるようにする。
•

他人の仕事を見直し、自分やチームのために再利用する ことを検討する機会を求めている。

• 可能な限り「オープン」な形式でデータを普及させ、他の人が簡単にアクセスして分析に利用できるようにする。
• 他者からのフィードバックを求め、ネットワークを活用してより効率的なプロセスおよび/またはプラクティスを学ぶ。
• 統計分野の他の人と自分の知識を容易に共有し、他の人がより効率的に仕事ができるようにする。
• 迅速かつタイムリーなサービスを提供する。

56

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
2

CSCF- 専門能力は、 CSCFのvering at Pace） の要素に基づいて構築されている。 特に、このレベルの統計専門家は、利用可
能な時間とリソースの範囲内で高品質の結果を出すために、慎重な計画、効果的な協力、分析ツールや手法の適切な選択の組み合わせにより、顧客の要求を実現する最も効率的な方法を迅速に特定することが期待される。また、他者からのフィードバックに建設的に対応する必要がある。

2 -

StO/

SDS

StO*/

SDS*

*

•

自組織および関連領域（SStO、 AS2年以上）で利用可能なデータソースについて深い知識を有していること。

•

可能であれば、既存のデータソースを最大限に活用する。

•

顧客のニーズ（行政、調査、国勢調査）に応じたデータ収集の設計と管理について、他者が効率的に作業できるよ
うに助言する。

• 分析に使用する最も適切な方法とツールを迅速に決定し、必要に応じてアプローチを変更し、様々なデー
タ ソースを効果的に操作することができます。
•

幅広いデータ分析の知識を有し、自らの業務や他者の業務から得た教訓を活かして、 業務改善や効率化につながる プロセスや手法の変更を実施する （SStO、 AS2年以上） 。

•

チーム内またはチーム間で知識を共有し、適切なデータ分析技術を推奨し、 効率化を実現する （SStO、 AS2年以上）。

•

大規模なデータセットを自信を持って管理し、自分または他の人が簡単に操作できるように整理する。

•

コーディング、プロセス、データファイルについて、明確で情報量の多い文書を作成し、知識の共有と将来の分析が 迅速に行えるようにし、他の人にも同じことをするように促す。

•

同僚や顧客が分析に効果的に利用できるように、データを「オープン」な形式（明確で適切なメタデータを含む ）で配布する。

•

不完全または不完備なデータの適切な使用に関するガイダンスを提供し、最大限の価値を引き出し、不適切な使用を 回避する。

•

統計的な問題に対して効率的に作業し、また効率的な解決策を見出すことで、 自分自身やチーム（SStO、 AS2

年以上）の評価を高めることができる。
• 他の場所でも効率化を実現できるよう、広く関与する（SStO、 AS2年以上） 。
* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

57

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
3

CSCF- 専門能力は、 CSCFのの要素に基づいて構築されている。特に、このレベルの統計専門家は、幅広い戦略や優先順位に関する知識を活用し、業務を停止または削減するタイミングを見極め、最も効
果のある業務に集中することが期待されている。また、合理的な効率化の決定を行うための根拠を示し、その目的を効果的に伝え、効率的な提供に必要なスキルを特定することができることも期待されている。

3 - Grade 7/Grade 6* - Principal Statistician/Principal Statistical Data Scientist• 既存のデータソースの新しい利用法を開発する。オープンデータソースを含む新規および既存のデータソースの統計的可能性を最大化する。
•

データ共有やリンク・マッチング技術の利用拡大など、データ活用の効率と効果の向上を促進する。回答者の負 担に配慮している（比例性を確保している）。

•

データソースに関する情報を文書化し、他の人が利用できるようにすることで、効率化を実現する文化をチーム内に浸透させること。

•

適切なデータソースをより迅速に探すことができるように、チーム内またはチーム間、および/またはより広く（
例 えばG6部門間） 情報を容易に共有することができる。

• 分析・制作のスピードを上げ、重複やミスを最小限にするために、適切な文書化と知識管理が行われていることを確認する。
•

他部局や他組織（例：ESRC）との共同研究を通じて、統計解析の幅広い利用、再利用、理解を確保する（G6）。

• 分析プレゼンテーションから効率的かつ効果的に価値を引き出せるよう、ポリシーの同僚を含む他者と優れた実践を共有する。
•

チーム内で優れた実践が行われるようにする。また、 部門全体など、より広く優れた実践の支持者となる（G6）。

• 様々な分析分野や他分野の同僚を巻き込みながら業務ポートフォリオを管理し、将来のニーズを予測し、効率的かつ最も効果のある分野にリソースを集中させる。
• 後継者育成を行い、適切な文書と知識管理システムに支えられた事業継続戦略を策定する。
* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

58

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
私たちのプロフェッショナルなサポートは評価され、信頼と信用をもって利用されなければならない。同様に、私たちがデータを使用する個人および組織からも信頼を得なければならない。私たちは、効果的なコミュニケーションと一貫して質の高い統計、分析、アドバイスを提供し、統計の誤用に挑戦し、堅牢で適切に管理された分析保証プロセスで分析業務をサポートすることによって、この信頼を発展させ続ける。私たちは、健全な専門的基準に沿ったアプローチを用いて、公的統計の実施基準を建設的に適用・運用することにより、顧客の多様なニーズに応えていく。

1
CSCF- 専門能力は、 CSCF のの要素を基に構築されている。特に、統計専門家は、自らの業務に影響を与える関連する方針、手順、規制、及び法令を遵守することが期待されている。これには、「公的統計の実施基準」や「データ保護法」など、統計業務に関する法的枠組みが自分の分野にどのように影響するかを認識することが含まれる。

1-

StO

SDS

•

公的統計の実施基準の原則を用い、利用者のニーズを尊重した適切な結果と基準を提供する。

•

顧客やデータユーザーと仕事をする際には、プロとして高いレベルの誠実さを発揮し、信頼を築く。

•

質の高い統計的アドバイスやデータ分析の提供に自ら責任を持つ。

•

Aqua Booki と GSS のガイダンスに沿って、分析作業の品質を保証するために適切な方法を使用し、分析が目的に適合していることを保証する。

• 公的統計における実施基準」を遵守し、企業や個人などの意図しない情報漏洩を防ぐ方法でデータを表示する。
•

質の高い統計発表と普及に自ら責任を持つ。

• 統計の利用案について、適宜アドバイスを提供し、課題を提起する。
•

誠実さを保ち、自信を持って仕事をし、透明性のある行動をすることで信頼を築く。

•

自分の役割に関連するガイダンスやグッドプラクティスを知っている。

• 政府および自省における統計専門家および他の専門職の役割を理解し、より広い戦略的目標に沿った業務を行うことができるようになる。
•

知識を最新の状態に保ち、範囲を広げ、すべての学習を「継続的な専門能力開発（Continuing
Professional Development）」のログブ ックに記録する。

59

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
2

CSCF
専門的なコンピテンシーは、 CSCF のの要素に基づいている。 特に、適切な判断、証拠、知識を用いて、正確で専門的な判断やアドバイスを行うこと、また、情報やデータを安全に取り扱う文化に貢献することが期待されている。

2 -

•

StO/

SDS

StO*/

SDS*

*

データソースに関する専門的なアドバイスを得るための最初の窓口として、顧客や同僚からの評判を高め、維持する。誠実さと自信を持ち、信頼を築きながら仕事をする。 大臣や大臣の私室、報道関係者と仕事をすることもある（SStO, AS 2年以上） 。

• 行政データの調査・活用の提唱者である。
••

自己またはチームによる質の高い統計アドバイスや分析の提供に責任を持つ （SStO、 AS2年以上） 。
アクアブックイとGSSガイダンスに沿った分析作業の品質保証のために適切な方法を使用し、推進する（SStO、 AS 2

年以上） 。
•

他人の分析作業を品質保証することで、使用されている方法に対する洞察を得たり、改良を提案したりする。

•

適切な専門的基準（正しい方法論、正しい解釈）を維持しながら、利用可能な技術と証拠を用いて顧客のニーズを満たす新しい方法を見出すことに尽力している。

•

データを表示・視覚化するさまざまな方法（さまざまな種類のチャート、配色、対話型ソフトウェアの使用を含む ）の利点と欠点を識別し、これらと顧客の要件に照らしてデータの表示に関する決定を正当化することができる。

• 統計業務に関する法的枠組みを理解している（「公的統計に関する実施基準」、関連する公開
前のアクセス法、データ保護法など。）•

知識を最新の状態に保ち、範囲を広げ、すべての学習を「継続的な専門能力開発（Continuing
Professional Development）」のログブ ックに記録する。
* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。

60

Helpful – Innovative – Capable – Efficient – Professional
3
CSCF
専門的な能力は、 CSCFの「リーダーシップとコミュニケーション（Leading andCommunicating 、スタッフは、信頼を築き、浸透させる活動を定期的に行い、チームへの期待を示し、全体を通してロールモデルとなることが期待されている。

3 Grade 7/Grade 6* Principal Statistician/Principal Statistical Data Scientist• 行政データの調査・活用の提唱者である。
• 大臣室、報道関係者、メディアを含む顧客と仕事をする際には、高いレベルの統計的誠実さを示し、プロフェッシ
ョナルな基準を維持しつつ、多様な顧客ニーズに対応するソリューションを提供することにコミットメントする。
•

顧客のニーズを実現するための制約を克服するために、他者の立場や見解、より広いエビデンスベースに関する知識、法律や規制の枠組みによる制約を利用し、理解する。

•

堅牢な手法に基づく高品質な統計アドバイス、分析、アウトプットを提供する責任をチームメンバーが持てるような文化を確立し、維持、推進する。

•

アクアブックとGSSガイダンスに従ってチームまたは同僚の分析作業を品質保証し、ソースデータと仮定に挑戦し、裏付けとなる証拠を提供する目的で最終分析を解釈する。アクアブックガイドラインに基づき割り当てられた適切な正式な役割を果たす。

• 意思決定におけるデータ分析とエビデンスの活用を提唱し、事業計画に積極的に参加する。また、専門職の意見を取り入れる機会を積極的に設けて、チームのスキルや知識を促進する。
•

幅広い統計的立場を理解し、大臣や政策の立場を考慮しつつ、インテグリティを保ちつつ、重要な分析メッセージを伝えることができる。

•

統計発表が公平であることを確認し、他者（大臣、報道機関など）が発表する声明が統計的に正確であることを確認するための措置をとる。

•「公的統計に関する実施基準」や「データ保護法」を含む統計業務に関する法的枠組みが理解され、担当分野に組み込まれていることを確認し、問題が生じた場合には、原則と要件を守るために個人的な責任を負う。

•

統計局内外（国際的なものも含む）の関連する統計の動向を積極的に把握し、貢献する。また、その分野における優れた実践を採用・促進し、より広い統計界の目標に合致させる。

•

知識を最新の状態に保ち、範囲を広げ、すべての学習を「継続的な専門能力開発（Continuing
Professional Development）」のログブックに記録する。

* より高いレベルのコンピテンシーは、フレームワーク全体を通して、該当する場合は青いイタリック体で示されている。
i

アクアブックは 2015年にHMTreasuryによって導入されました。このブックは、政府向けの品質分析の制作に関するすべての専門職のためのガイダンスを提供する。
https://www.gov.uk/government/publications/the-aqua-book-guidance-on-producing-quality-analysis-forgovernment

61

Government Statistician Group Competency Framework 2021
n

フレームワークの更新

政 府 統 計 局（ GSS） 全 体 で の 協 議 の 結 果 、 2021 年 12 ⽉ 1 ⽇ か ら 2016 年 の GSG コ ン ピ テ
ン シ ー フ レ ー ム ワ ー ク に 代 わ り 、2021 年 政 府 統 計 家 グ ル ー プ（ GSG）コ ン ピ テ ン シ ー フ レ
ームワークが適⽤されることになりました。
2021 年 版 GSG コ ン ピ テ ン シ ー フ レ ー ム ワ ー ク は 、 こ の ⽇ か ら 採 ⽤ キ ャ ン ペ ー ン で 使 ⽤ され 始 め ま す 。 た だ し 、 今 後 数 ヶ ⽉ の 移 ⾏ 期 間 中 は 、 2016 年 版 GSG コ ン ピ テ ン シ ー フ レ ー
ムワークを使⽤した採⽤活動が⾏われる可能性があることを、候補者は知っておく必要があります。どのフレームワークで評価されるのか不明な場合は、広告または求⼈担当者にご相談ください。
2016 GSG コ ン ピ テ ン シ ー フ レ ー ム ワ ー ク は 、 コ ン ピ テ ン シ ー フ レ ー ム ワ ー ク の ウ ェ ブ ページでご覧いただけます。
n

はじめに

政 府 統 計 家 グ ル ー プ （ GSG） 能 ⼒ フ レ ー ム ワ ー ク は 、 政 府 統 計 家 グ ル ー プ に 所 属 す る 政 府
統計家とデータ科学者の技術的スキルを評価するために使⽤されます。統計官（エグゼクテ ィ ブ・オ フ ィ サ ー ）か ら グ レ ー ド 6（ 詳 細 は 下 記 ）ま で の す べ て の GSG 統 計 専 ⾨ 家 と データサイエンティストは、⼊職時およびグレードが上がるにつれて、このフレームワークに照らして評価されます。
政 府 内 の デ ー タ 科 学 者 の 中 に は 、政 府 オ ペ レ ー シ ョ ン・リ サ ー チ・サ ー ビ ス（ GORS）や デジ タ ル ・ デ ー タ ・ テ ク ノ ロ ジ ー（ DDaT）部 ⾨ に 所 属 す る 者 も お り 、OR コ ン ピ テ ン シ ー
や DDaT Profession Capability Framework も 参 照 す る 必 要 が あ り ま す 。
n

採用

採⽤、バッジングパネル（統計家・データサイエンティストとしての記章・称号付与委員
会 ）、昇 進 審 査 に お い て 、こ の フ レ ー ム ワ ー ク は 、公 務 員 サ ク セ ス プ ロ フ ィ ー ル の 技 術 的 要
素を評価するために使⽤されます。
サ ク セ ス プ ロ フ ァ イ ル フ レ ー ム ワ ー ク (公 務 員 と し て 成 功 す る た め の 体 系 )は 、 公 務 員 労 働⼒計画における誓約に沿って、さまざまな部⾨やあらゆる階層の才能と経験を持つ⼈々を引き付け、維持するために導⼊されました。
候 補 者 の 評 価 の ⼀ 部 と し て 、サ ク セ ス プ ロ フ ァ イ ル フ レ ー ム ワ ー ク の 少 な く と も 1 つ 以 上の要素がテストされます。どの要素が評価され、候補者がこれらに対してどのように評価されるかの詳細は、求⼈広告または同等のものに含まれています。また、データサイエン
スのスキルなど、特定の職務に必要な追加的なスキルについても定めます。

62

管理職向けのサクセスプロファイルの採⽤に関するガイダンスでは、統計専⾨職の採⽤およびバッジング（称号付け）のプロセスを定めています。
このフレームワークの各要素は、全体的な定義から始まります。これは、各要素の冒頭のボックスで囲まれています。受験者は、この全体的な定義に照らして評価され、各統計等級で期待されるパフォーマンスを⽰す例題が提⽰されます。受験者は、すべての箇条書きの例について経験を⽰すことを要求されません。
受験者は、統計的⼿法と⽅法論に関する知識と経験を問われます。どのような統計⼿法を⽤いても構いませんが、⼿法の詳細、⼿法の使⽤⽅法、⼿法の背後にある仮定に関連する質問に答えることが期待されます。
n

専門的能力の継続的開発

GSG の メ ン バ ー は 、 プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ リ ズ ム を 発 揮 し 、 GSG の CPD （ Continuous
Professional Development：継 続 的 な 専 ⾨ 職 能 開 発 ）ポ リ シ ー に 従 う こ と が 期 待 さ れ て い ます。
こ の コ ン ピ テ ン シ ー フ レ ー ム ワ ー ク は 、GSG 会 員 の プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ ル キ ャ リ ア の フ レ ー
ム ワ ー ク や GSG の ラ ー ニ ン グ パ ス ウ ェ イ と と も に 、 GSG 会 員 が キ ャ リ ア を 通 じ て CPDを計画するために利⽤することができます。
GSG の メ ン バ ー は 、統 計 的 ス キ ル 、デ ー タ サ イ エ ン ス ス キ ル 、公 務 員 の ⾏ 動 に 関 す る ス キ
ル を 維 持・開 発 す る た め の 関 連 学 習 を ⾏ い 、学 習 記 録 を 保 持 す る こ と が 期 待 さ れ て い ま す 。
こ れ は 、 CPD ロ グ ブ ッ ク を 使 ⽤ し て ⾏ う こ と が で き ま す 。
n

英国統計局戦略

このフレームワークは、政府で統計を⾏うために必要なスキルを特定し、英国統計システ
ムの戦略を実現するために熟練した統計専⾨家を採⽤することを⽀援するものです※ 参 考：統 計 は 公 共 の 利 益 の た め に（ https://uksa.statisticsauthority.gov.uk/statistics-forthe-public-good/）
私たちは、このようなスキルを持つ⼈材を採⽤し、すでに専⾨職として活躍している⼈材を育成するために、フレームワークを必要としています。このフレームワークは、私たちが知識とスキルに関する⼀貫した基準を設定するのに役⽴ち、これらの要件の変更に伴って更新されます。
n

分析機能

GSG は 、市 ⺠ サ ー ビ ス の ⼀ 部 で あ る 政 府 分 析 機 能 内 の 1 職 種 で す 。他 の 職 種 は 独 ⾃ の 能 ⼒
フレームワークを持っています。

63

分析機能では、分析機能キャリアフレームワークがキャリア開発の計画に役⽴ち、分析機
能学習カリキュラムは、統計学者やデータ科学者を含む政府分析官が利⽤できる学習と開発の機会を定めています。
n

シニアシビルサービス

上 級 公 務 員 （ SCS） の 政 府 統 計 家 お よ び デ ー タ 科 学 者 は 、 こ れ ら の 能 ⼒ に つ い て 理 解 し ていることを実証する必要があります。
政 府 分 析 機 能 SCS 能 ⼒ フ レ ー ム ワ ー ク は 、 GSG メ ン バ ー を 含 む 分 析 SCS に 要 求 さ れ る 能
⼒を⽰しています。
n

等級の略称

StO: 統 計 官 （ 統 計 技 官 ）HStO： ⾼ 等 統 計 官
SStO： 上 級 統 計 官
G7: 7 等 級
G6: 6 等 級64

n

統 計 的 要 素 1： デ ー タ の 取 得 と 顧 客 ニ ー ズ の 把 握定義
ユーザーやデータ供給者と協⼒して、適切なデータを⼊⼿し使⽤する。使⽤するデータが適切な品質レベルを有し、関連する⺟集団を適切に代表し、包含率を最⼤化することを確
認 す る 。適 ⽤ さ れ る ガ バ ナ ン ス プ ロ セ ス（ 例 え ば 、実 施 規 範 ）、規 制 、倫 理 的 配 慮 に 従 っ て
データが取り扱われるようにする。
本レベルのコンピテンシーの例
StO

HStO

SStO

G7

G6

ユーザーへの要求事項

利用者やデータ供
給 者 と 協 力 し て 、倫理的配慮をしながら既存のデータソ
ースの新しい利用法を確立する。
使い慣れたデータ
ソースに関する知識 を 活 用 し 、長 所 と短所について利用者に助言する。

ユーザーと積極的に 協 力 し 、倫 理 的 な
配慮をしながら既存のデータソースの新しい利用法を確立する。
ユーザーや他のア
ナリストの理解を深 め る た め に 、身 近なデータソースに関する専門知識を共有する。

多 様 な 新・既 存 デ ー
タソースを倫理的配慮のもとに最大限に活用するために 、複 数 の 分 野 に ま
たがるユーザーや関係者のネットワークを構築する。
統計開発プログラムの要件と計画を構 築 す る た め に 、対象分野の知識とユーザーとの連絡を活用する。

データの収集と準備

既存のデータソー
スからデータを抽出 し 、新 た な 分 析 を可能にします。
データソースを組
み 合 わ せ て 、よ り 洞
察に満ちたデータを生成する。
データセットの整
理と管理

複数の既存データ
ソースからデータ
を 抽 出 ・ 操 作 し 、複雑な新規分析を可能にする。
他のアナリストに、使い慣れたデータ
ソースのベストプラクティスの使用
方法をアドバイスする。
デ ー タ 収 集 活 動（ 新規データ収集または既存データソース の 結 合 ）の 設 計 を支援する。
ベストプラクティスに従ってデータ
セ ッ ト を 整 理 、管 理する。

倫理的な配慮をしな が ら 、新 し い デ ー
タソースと既存のデータソースを組
み合わせて新しい作 業 を 設 計 し 、実 施
す る た め に 、積 極 的にユーザーを巻き込む。
ユーザーや他のア
ナリストの理解を深 め る た め に 、使 い
慣れたデータソー
スや代替データソースに関する専門
知識を共有する。
複雑な分析プロジ
ェクトにおける要件収集をリードする。
複雑な分析を可能に す る た め に 、複 数の既存のデータソ
ー ス（ 見 知 ら ぬ ソ ー
ス を 含 む ）か ら デ ー
タ を 抽 出 し 、操 作 する。
他のアナリストに、対象分野のデータ
ソースのベストプラクティスの使用
法をアドバイスする。
革新的なデータ収
集 活 動（ 新 し い デ ー
タの収集や既存のデータソースの結合）を設計する。
優れたデータ管理の実践をチーム全体に徹底させる。

データの質

使い慣れたデータ
ソースに対して品質チェックを実施
し 、文 書 化 す る こ とで 、デ ー タ が 適 切 かどうかのアドバイ
スに活用する。

使い慣れたデータの品質チェックを行い、文書化する。
ま た 、チ ー ム の デ ー
タソースの品質を向上させるために、
新しい品質保証プ
ロセスを革新する。
データが適切であるかどうかのアドバイスを提供する。

使い慣れたデータ
ソースやその他の
デ ー タ ソ ー ス 、特 により複雑な抽出や設計の品質チェック を 実 施 し 、文 書 化する。
チームのデータソ
ースの品質を向上
さ せ る た め に 、新 しい品質保証プロセ
ス を 伝 え 、定 着 さ せる。
データを何に利用
で き 、何 に 利 用 で き
ないかについてのアドバイスを提供する。

使い慣れたデータ
ソースやその他の
デ ー タ ソ ー ス 、特 により複雑な抽出や設計の品質チェック を 実 施 し 、文 書 化する。
チームのデータソ
ースの品質を保証
す る た め に 、品 質 保
証の文化を推進し、維持する。
データをどのような用途に使用でき、また使用できないかについてのアドバイスを提供する。

倫理的配慮をしなが ら 、複 数 の 新 規 ・
既存データソースを最大限に活用する た め に 、広 域 に わたる利用者及び関係者のネットワークを構築する。
統計開発プログラムの計画を監督し、野心的な戦略を開発 す る た め に 、よ り
広い対象分野に関する知識と上級ユーザーとの連絡を利用する。
現在および将来の利用者が必要とす
る将来のデータ要
件を予測する。
複数の既存データ
ソ ー ス（ 未 知 の ソ ースを含む）を理解
し 、複 雑 な 新 し い 分
析を作成する方法を理解する。
他のアナリストが、より広い分野や部
門横断的なデータ
ソースと関わる際に 、ベ ス ト プ ラ ク テ
ィスを認識し使用する環境を構築する。
複雑で革新的なデータ収集と管理活動（ 新 し い デ ー タ の収集や既存のデー
タ ソ ー ス の 結 合 ）をリードする。
他 領 域 の 専 門 家（ 科学 界 、学 術 界 、商 業
界など）と協力し、データ収集方法について情報を提供
し、形成する。
データソースを使用 す る 前 に 、適 切 な
品質チェックが行
わ れ 、そ れ が 文 書 化されていることを確認する。
データソースの品
質を保証するために 、品 質 保 証 の 文 化を推進し、維持し、より広い地域にわたって共通の良い習慣を確保する。
データの品質が利用者に明確に伝え
ら れ 、デ ー タ が 適 切に使用されるようにする。

65

複雑な新しい分析を可能にするために 、複 数 の 既 存 の デー タ ソ ー ス（ 不 慣 れな ソ ー ス を 含 む ）からデータを抽出し操作することがで
き 、ま た 他 の 人 が それを行うのを支援することができます。
他のアナリストがデータソースを利用する際にベストプラクティスを意識 し 、利 用 で き る 環
境を構築する。
複雑かつ革新的な
デ ー タ 収 集・管 理 活動（ 新 し い デ ー タ の収集や既存のデー
タ ソ ー ス の 結 合 ）を主導することができる。

n

統 計 的 要 素 2： デ ー タ 解 析

定義
ユーザーと協⼒して、ユーザーの要件を完全に理解し、⽂書化する。適切な統計技術や⽅法論を選択し、使⽤し、それぞれの基礎となる仮定を理解する。データを分析する新しい⽅法を模索し、⾰新する。コーディングとコード管理のベストプラクティスを⽤いて、分析が再現可能で、透明性があり、堅牢であることを確認する。分析が包括的で、私たちが
サ ー ビ ス を 提 供 す る ⼈ 々 を 代 表 す る も の で あ る こ と を 確 認 す る 。偏 り や 不 確 実 性 を 考 慮 し 、
⾼品質のアウトプットを確保する。
本レベルのコンピテンシーの例
StO

HStO

SStO

G7

G6

ユーザーへの要求事項

使い慣れた作業場
で 、ユ ー ザ ー と 協 力
して分析要件を確立する。
要 件 が 記 録 さ れ 、適切に伝達されることを確認する。

使い慣れた作業場
で 、ユ ー ザ ー と 積 極的 に 協 力 し 、分 析 要件を確立する。
要求が適切に記録
さ れ 、伝 達 さ れ る ことを確認する。

ユーザーと積極的に 関 わ り 、ユ ー ザ ーの分析要件を確立
し 、分 析 上 の 疑 問 をタイムリーに具体的な要件に変換できるよう支援する。
ユーザー要求が適
切 に 記 録 さ れ 、伝 達
されるようなシス
テ ム を 使 用・開 発 する。

分 析 を 促 進 し 、分 析
上の疑問や野心的な解決策の確立を推 進 す る た め に 、広い範囲にわたってユーザーや関係者のネットワークを構築すること。
ユーザー要件が定期 的 に 見 直 さ れ 、イ
ノベーションと変化を迅速に推進できるようにする。

データの収集と準備

いくつかの統計的手法の主な理論的、実用的特徴、仮定、
長 所 、限 界 、解 釈 を説明することができる。
ユーザーのニーズを満たすソリューションを提供する
た め に 、適 切 な 統 計
的および分析的コーディング手法を
選 択 し 、使 用 す る ことができる。

いくつかの統計的手法の主な理論的、実用的特徴、仮定、
長 所 、限 界 、解 釈 を説明することができる。
ユーザーのニーズを満たすソリューションを提供する
た め に 、適 切 な 統 計
的および分析的な
コーディング技術を 選 択 し 、使 用 す る
ことができる。
顧客や同僚に対して 、こ れ ら の 技 術 を明確かつ簡潔に正当 化 し 、説 明 す る ことができる。

様々な統計手法の主 な 理 論 的・実 用 的特徴、仮定、長所、
限 界 、解 釈 を 説 明 することができる
ユーザーのニーズを満たす複雑な問
題の解決策を提供
す る た め に 、適 切 な
統計的および分析
的コーディング技術を幅広く選択し、使用することができ る 。こ れ ら の 技 術を明確かつ簡潔に
説 明 し 、適 切 な 技 術について他の人に助言することができる。

複数の分野にまたが っ て 、ユ ー ザ ー と積 極 的 に 関 わ り 、分
析 要 件 を 確 立 し 、迅速に解決策を開発する。
潜在的なユーザーに対して分析を促
進 し 、分 析 上 の 質 問とソリューションの確立をタイムリーに推進する。
ユーザー要求の記
録 、伝 達 、レ ビ ュ ーを確実にするためのシステムを革新する。
幅広い統計手法の主 な 理 論 的・実 用 的特徴、仮定、長所、
限 界 、解 釈 を 説 明 することができる
ユーザーのニーズを満たす複雑な問
題の解決策を提供
す る た め に 、幅 広 い
適切な統計的および分析的コーディ
ング技術を使用し、他者に助言することができる。
チ ー ム を 率 い て 、統計 的・分 析 的 コ ー ディング技術や手法
に対する理解の深化と活用を図ることができる。

データの質

適切な方法を用いて 、自 身 の 分 析 作 業の品質チェックを行 い 、他 者 の 分 析 作
業の品質チェック
に参加する。
再現性を確保する
た め に 、自 ら の 業 務において適切な水準の文書化および
コード管理を行うこと。

適切な方法を用いて 、自 分 や 他 人 の 分
析作業の品質チェックを行う。
自らの業務において 、文 書 化 と コ ー ド
管理を適切に行い、再現性を確保するためにチーム全体に同様の基準を奨励する。

適切な方法を用いて 、自 身 お よ び 他 者の分析作業の品質チェックを行う。
自らの業務において 、文 書 化 と コ ー ド
管理を適切に行い、再現性を確保するためにチーム全体に最高水準を推進する。
品質保証システムに よ り 、分 析 基 準 を向上させる。

66

適切な方法を用いて 、自 分 や 他 者 の 分
析作業の品質チェ
ッ ク を 行 い 、特 に 複
雑で繊細な作業には注意を払うこと。
分析結果の再現性、
透 明 性 、チ ー ム や ユーザーとのコラボ
レーションを確保する。
分析能力を高める
ための品質保証シス テ ム を 考 案 し 、開発する。

ユーザーのニーズを満たすソリューションを提供する
た め に 、適 切 な 統 計
技術について幅広く助言する。
統 計・分 析 コ ー デ ィ
ング技術や方法論
をより深く理解し、
活 用 す る た め に 、複数のチームをリードする。
イノベーションをチームの文化に根付かせ、より広く（例えば部門を超えて）浸透させる。
他 領 域 の 専 門 家（ 科学 界 、学 術 界 、商 業
界など）と協力し、新しい分析手法の情報を提供する。
特に複雑で繊細な作 業 に つ い て は 、チーム全体で分析作
業の適切な品質チ
ェックを行うこと。
チーム内およびユーザーとの分析再現 性 、透 明 性 、協 力の文化を根付かせる。

n

統 計 要 素 3： デ ー タ を 効 果 的 に 提 示 ・ 普 及 さ せ る

定義
異なる利⽤者のニーズや関⼼を把握し、それらを考慮した上でデータを提⽰し、理解を助け、利⽤を促進する。適切な技法を⽤いてデータを提⽰し、データのストーリーを明確に伝える。信頼性、品質、価値を最⼤化する⽅法でデータを伝えることができる。
本レベルのコンピテンシーの例
StO

HStO

SStO

G7

G6

ユーザーへの要求事項

データの現在の利用 者 を 特 定 し 、デ ー
タの表示方法についてフィードバッ
クを収集する。

データを現在使用
しているユーザー
を 特 定 し 、フ ィ ー ド
バックを収集して、製品がユーザーのニーズを満たしていることを確認し、普及の改善に役立てる。

データの既存ユー
ザ ー を 特 定 し 、潜 在的な新規ユーザー
を積極的に開拓する。
製品がユーザーのニーズを満たして
い る か 、普 及 の 改 善につながるようなフィードバックを求める。

現在および潜在的なユーザーに関する 知 識 を 応 用 し 、ユーザーとのエンゲージメントを計画
し 、デ ー タ か ら の 価
値を最大化する。

幅広いエンゲージ
メント活動を考慮
し 、ユ ー ザ ー エ ン ゲージメント戦略の計 画 を 監 督 し 、意 欲的に展開する。

データの収集と準備

統計的理解を応用
し 、証 拠 に 基 づ く 結論を導き出すことができる
適切なデータの可視化およびプレゼンテーション技術を 使 用 し て 、デ ー タの結果をユーザーに伝えることができる。

統計的理解を応用
し て 、確 か な 証 拠 に基づく結論を導き出す。
理解を助けるために 、デ ー タ の ス ト ー
リーを平易な言葉で説明する。
革新的なデータの可視化とプレゼン
テーションのテク
ニ ッ ク を 探 究 し 、データの発見をユーザーに伝える。
データの様々な表
示方法の長所と短所を理解する

統計的理解を応用
し て 、さ ま ざ ま な 情
報源からの確かな証拠に基づく結論を導き出すことができる
理解を深めるために 、デ ー タ の ス ト ー
リーを平易な言葉で説明する。
革新的なデータの可視化とプレゼン
テーションのテク
ニ ッ ク を 探 求 し 、共有 し 、デ ー タ の 発 見をユーザーに伝える。
データの様々な表
示方法の利点と欠点を他の人が理解するのを助ける。

複雑で繊細な問題に対して統計的理
解 を 適 用 し 、チ ー ム
全体の業務を通じてエビデンスに基づく結論を導き出す。
複数のデータソースから得られた理解をユーザーに伝
え る た め に 、専 門 的なストーリーテラ
ーになること。
データ普及のための革新的な事例を部門全体から探し出し、支持する。
他のアナリストがデータから得られた知見を伝える際に 、ベ ス ト プ ラ ク テ
ィスを意識し活用するようなチーム
文化を構築する。

複雑で繊細な問題に統計的理解を適用 し 、複 数 の チ ー ムにまたがって証拠に基づく結論を導き出す。
複数の分析をまとめて一貫した包括的なストーリーを形 成 す る た め に 、より広い領域で概観する。
データ普及のための革新的な事例を
部門外から探し出し、支持する。
データの利用者が、データの発見を伝える際にベストプラクティスを認識
し 、利 用 で き る 環 境を自分のチームの枠を超えて構築する。

データの質

注意事項や仮定が適切に伝えられていることを確認する。
統計プロトコルに則り、信頼を高め、意図しない情報漏洩を防ぐ。

注意事項や仮定が
文 書 化 さ れ 、適 切 に伝達されていることを確認する。
統計プロトコルに則 り 、信 頼 を 最 大 化
し 、意 図 し な い 情 報開示を防ぐ。

注意事項や前提条件 が 文 書 化 さ れ 、適切 に 伝 達 さ れ 、分 析
結果が誠実に提示されていることを確認する。
統計プロトコルを遵守し、信頼を高め 、意 図 し な い 情 報漏洩を防ぐ。

注意事項や仮定が
文 書 化 さ れ 、適 切 に
伝 達 さ れ 、分 析 結 果が明確かつ誠実に提示されていることを確認する。
統計プロトコルの重要性を強調する
チーム文化を構築
し、信頼を最大化
し 、意 図 し な い 情 報開示を防ぐために、プロトコルが遵守されるようにする。

上級職員や他の関係 者 と 協 力 し 、デ ータが社内や公の場で悪用されないよ
うにする。
統計プロトコルをチームの枠を超えて 提 唱 し 、他 者 が その価値を認識するの を 助 け 、信 頼 を 最
大 化 し 、意 図 し な い
開示を防ぐためにプロトコルが遵守されることを確認する。

67

■3.2 節Subject Benchmark Statement 2019

68

QAA
会員登録

学位に関するベンチマーク
ステートメント

2019年10月

69数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ分野における評価
基準書の使用について
本評価基準書は、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの各分野における評価の基
準
を
定
め
た
も
の
で
あ
る
。
本評価基準書は、この分野において、学位取得に必要な能力を得るための教育水準を定義し、また各分野の特質について記述している。

英国高等教育質規定 （Quality Code for Higher Education：QC） は、英国のすべての高等教育機関が満たすべき「期待事項」および「中核的実践事項」を定めたものである。
スコットランド、ウェールズおよび北アイルランドの教育機関は、QC における「共通実践事項」を満たすことが求められている。

また、高等教育質保証機構（QAA） は、12のテーマに分かれた 「助言とガイダンス」、及び品質規範の必須部分をサポートするその他多くの資料を公表している。専門分野における評価基準書（Subject Benchmark Statements）は、これらの資料と並行して、教育機関のコース開発やカリキ
ュラムの改善を支援するものであり、英国の高等教育機関に対し必須要件として規制するものではない。
もし，あなたが，下記に該当する場合は，この文書を読んでいただきたい：l

数学、統計学、オペレーションズ・リサーチまたは関連科目の学習コースの設計者、提供者（高等教育機関）及び見直しに携わる方。

l

この分野を勉強しようと考えている学生、または現在この分野を勉強している学生で、この分野の内容を確認したい方。

l

この分野の卒業生を雇用したいと考えている企業または採用担当者。

本評価基準書は、各コースの学習成果を明確にする一般的なガイドブックとして提供するものであり、教育、学習、評価を規定する国家カリキュラムを示すものではない。そのため各分野の専門家からなるグループによって合意された枠組みの範囲内で、柔軟かつ革新的なコース設計が可能である。

本評価基準書を使用する際には、ＱＡＡが発行している「Advice and Guidance」を参照されると良い。
また、本評価基準書で使用している用語説明は、QAAの用語集に記載されている。

70

評価基準書について
本評価基準書は、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの各分野における優等
学士号（honours）コース及びMMathコースを含む統合修士号（integrated master）
コースを対象としている1。
本評価基準書は、各分野の代表として選出された専門家グループにより作成される。
それはQAAによって推進されるが、広範な学術界そして利害関係者グループと十分な協議を行っている。
有効的な評価基準書を維持するために、QAAは定期的に基準書の見直しを行っている。
初版発行から５年後、その後は７年ごとに内容を見直し、各専門分野の著しい変化に対応した基準書を作成している。

高等教育機関は、法令及び資金提供団体などからの要求に応える責任がある。
本評価基準書は、法律を解釈するものではなく、また、法令や規制の要件を取り入れるものでもない。学位を授与する高等教育機関は学術的な水準に対する責任を負わねばならない。
高等教育機関は、コースの設計、提供、および見直しを行う際に、本書に加えて、他の参照点を考慮する必要がある。これには、専門職、法定機関、および規制機関（
PSRB）が定める要件や、業界または雇用主が期待する要件が含まれる。
その他の要件やガイダンス、優れた実践例に関する情報源は、適宜、分野別評価基準書（Subject Benchmark Statement）の中で案内されている。これらの情報をどのように活用するかは、個々の高等教育機関が決定する。

Subject Benchmark Statement2015

本評価基準書は、2002年発行の「分野別評価基準書」に続き、2007年並びに2015年の改訂を経て第4版となる。
本書は2018年に発行された「英国高等教育のための質規範(UK Quality Code forHigher Education)」の改訂版である。品質コードへの言及やセクター内の若干の変更を更新するために改訂された。変更はQAAによって行われ、最新の改訂グ
ループのメンバーが確認している。
分野別評価基準書の内容に、次のような若干の変更を加えている。
l１.7項 データサイエンスコースに焦点を当てるため、修正している。

1 学士は、『The Frameworksfor Higher Education Qualifications of England, Wales and Northern
Ireland』でレ ベル 6 （修士はレベル 7）、 スコットランドは『The Frameworks for Higher Education
Institutions of Qualifications of UK Degree-AwardingBodies』 でレベル 10 （修士はレベル 11）で

ある。

71

1
1.1
数学、統計学、オペレーション・リサーチは、伝統的に数理科学を構成するものと考えられている。この3つの科目の間には、かなりの重複と相互依存がある。
1.2
数学は特に長い伝統を持ち、その歴史は初期文明にまで遡る。この数学、統計学、
オペレーションズ・リサーチという学問は、現代社会のあらゆる分野に浸透しており、機能的かつ活気ある分野であることを理解することが重要である。例えば、インターネットの検索エンジン、モバイル通信、効率的な物資輸送、新しい治療法の試行などにはすべて、基本的に数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの学問が応用されている。
1.3 近年、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチが他の学問に与える影響は大きくなってきている。物理学、工学、心理学、経営学などの分野において、数学、統計学、オペ
レーションズ・リサーチの利用はよく知られているが、生物学、経済学、政治学、社会学などの分野においても、大いに利用されている。
1.4 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチという学問分野は個々の守備範囲が非常に広いことから、ある一つの科目評価基準書に全科目を取り扱うことは可能であるが、本評価基準書を利用する者は、この科目評価基準書に含まれる科目が変わりやすいことを念頭に置いておく必要がある。重要な相違点の1つは、コースに属す「スタイル」と呼ばれるものがあるということである。コースによっては、そのテーマの基礎となる理論や、そのテーマの他の科目に適用できる手法やテクニックにつながる一般的な命題を確立する方法に重点を置いているものもある。また他のコースでは、数学的な結果、方法、技術を理解し、科目全体の多くの部分に適用することに重点を置いている。
便宜上、これらの異なる「スタイル」をそれぞれ「理論ベースのコース」および「実践ベースのコース」と呼ぶことにする。
1.5
完全に理論ベース、または完全に実践ベースというコースは僅かに存在するものの、ほとんどがその両方の要素を持っており、理論ベースのコース及び実践ベースのコースの両極間をカバーするコース課程（スペクトラム）がある。同じタイトルのコースでも、それぞれ重視している点が異なっており、課程（スペクトラム）の中でそれ自身の位置を明確にするのは、（タイトルよりもむしろ）コースのカリキュラムである。どこに重点を置
いても、それにはすべて価値があり、あるものが他のものより優位と見なすべきではない
のである。
1.6
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチは蓄積的な性質を持った学問で、基本的な原理を深く理解するために課題を繰り返し行うところがこの学問の特徴と言える。従って、コースレベルで設定した学習成果は特に重要であると考える。
1.7
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースは、イノベーションに迅速に適応するだけの十分な柔軟性を持っている。金融数学及びデータサイエンス分野への関心が急増しているのが良い例だ。多くの高等教育機関は、このような発展に対応して、新しいモジュール、さらには全く新しいコースを開発してきた。これらの新しいコースは、学際的な性質を持つことが多く、例えば、データサイエンスコースは、コンピュータサイエ
ンスに著しく貢献している。新しいコースの迅速な開発は奨励されるべきであり、数学、
統計学、オペレーションズ・リサーチの動的で進化する性質を示すものである。

72

1.8 本評価基準書では、「コース」という用語を、学生が資格取得のために行う学習体系全体を意味するものとして使用する。また、「モジュール」という用語は、コースを構成する
個々の学習単位を意味するものとして使用する。コースによっては、特定の時点で履修するモジュールが細かく規定されており、コースの終盤を除き、その多くが必修となっているな
ど、高度に構成されている。他のコースでは、学生が自由にモジュールを組み合わせることができ、個人の好みに合わせて一貫性を持たせることができるが、同じコースの他の学生が学習するモジュールとは大きく異なる場合がある。

1.9
数学は、古代ギリシャから初期文明を含むさまざまな文化を経た起源をもつ、それ自体優れた知的学問である。そのルーツは、測量、機械構造、商業などの分野で、実用的な問題を解決するための方法を体系的に開発したことにある。この学問は、ある特定の状
況の細部を排除し、抽象的な方法論に特化して進化発展した。その結果、幅広く応用され、様々な問題が持つ本質的かつ共通した特性を明瞭化するに至った。そのため、一般化と抽象化がこの学問の重要な特徴となった。数学は厳密な論理的推論によって、与えられた一連の前提から確実に導かれる結論を導き出す学問である。これらの仮定は、数、形、対称性などの基本的な概念を抽象化したものであったり、実世界のシステムを単純化したモデルであったりする。かつての数学は今もなお重要な位置を占めている。しかし、それは今、拡大し続ける動的な学問のほんの一部に過ぎない。
1.10 数学という抽象的な学問は、それ自体が知的な価値の追求であり、感動と美を含んだ世界を切り開くものである。しかし、この学問は決して現実の世界との接点を失うことはな
い。世界の理解は、パターンを識別し、コード化することによって促進される。この抽象化によって、数学者は、観察や推論からでは見つけられないような深い関係を、パターンの中に見出すことができるようになる。これにより、他の方法では無関係と思われた問題に、共通の解決策を見出すことができるようになる。例えば、群論というテーマを考えてみよう。
このテーマは、立方体や車輪のような物理的な形から、数の中の対称性まで、私たちを取り巻く世界の対称性を理解し、体系化したいという願いから生まれた。今日、群論は暗号技術、量子力学、結晶学、画像処理など、さまざまな分野の中核を担っている。
1.11 数学の応用範囲の広さは計り知れない。科学技術において数学は常に基本的に重要であったが、ここ数十年、現代生活のあらゆる領域で数学の利用が爆発的に増加している。検索結果の効率的なランク付け、電子金融取引のセキュリティ、画像や動画の圧縮など、数学
はインターネットの仕組みに不可欠なものである。携帯電話では、ネットワーク接続、全地球測位システム、小さなプロセッサでの高速計算などが数学に依存する。数学はボディスキ
ャナーなどの医療技術を支え、疫学では病気の発生を予測・管理するために使われている。
また、気候変動のモデル化、ロボットの設計、宇宙探査機の制御、がん腫瘍の増殖の解明、金融リスクの管理などにも使われている。

73

1.12 統計学は、データから結論を導き出す科学である。その中心は数学の一分野である確
率論で、不確実性をモデル化し、リスクを定量化するために使用される。統計学には、データを収集するプロセスの設計、データのパターンを明らかにするための記述と視覚化の方法、専門家ではない人に結論を伝える方法など、他の多くの側面もある。
1.13 18世紀から19世紀にかけて、データに統計的手法を適用した結果、社会に多大な影響を及ぼした。例えば、現代医学では、疫学調査や臨床試験に統計学が必要不可
欠なものとして用いられている。今日のコンピュータや通信技術の発達により、収集されるデータは膨大な量に達している。このようなデータを生み出すプロセスを理解し、情報を抽出し、将来の結果を予測するために、新しい統計的・確率的手法が開発されている。

1.14 オペレーションズ・リサーチは、20世紀に始まった比較的新しい研究分野である。その起源は、第二次世界大戦中の活動組織にある。この分野では、数学的な裏付けを持つ複雑な最適化手法から、非数学的であるが学問的に厳密な問題構造化手法まで、幅広く研究される。産業、ビジネス、商業、政府、医療、社会福祉、軍隊など、あらゆる分野で重要な役割を担っている。例えば、医療分野では、集中治療室の最適なベッド数と看護師の数を決定するために、輸送分野では、広範囲な場所への商品の配送に最適なルートを見つけるために、スーパーマーケットでは在庫量を決定するために、軍では人員と設備の配置の戦略分析にオペ
レーションズ・リサーチの技術を用いている。近年、分析学とオペレーションズ・リサーチの関連性はますます高まっており、オペレーションズ・リサーチは現代における重要な定量的管理手段の一つとなっている。
1.15 オペレーションズ・リサーチは、数学や統計学に比べると、学問としてあまり焦点が定まっていないかもしれない。モデル構築はオペレーションズ・リサーチにとって重要であり、この側面は数学と統計学の両方にしっかりと根ざしている。しかし、問題解決と意思決定の側面は、より広い基盤を持っており、追加的または代替的に、非数学的な学問の範囲を利用することができる。例えば、行動科学や社会学は特に重要であり、このような立場から、オペレーションズ・リサーチの分野では、実践に基づいたコースの割合が比較的多くなっている。
1.16 オペレーションズ・リサーチという名称は一般的によく知られているが、多くの教育機関はこの分野のコースに「マネジメント・サイエンス」など別の名称を使っている。このようなタイトルは、非常に実践的なコースを示すことが多く、おそらく数学的な内容はほとんどないだろう。このようなコースは、その設計上、数学、統計学、オペレーションズ・リ
サーチの分野別評価基準書に完全に当てはまらないかもしれない。

1.17 数学、統計、オペレーションズ・リサーチの応用性は、物理学、天文学、化学、生物学、環境科学などの自然科学、工学、コンピュータ科学、情報学、経済学、会計学、数理科
学、金融、そして心理学や社会科学などの定量的手法が用いられる分野など、レベルの差こ
そあれ、非常に広い範囲に及んでいる。このような関連性は、心理学、社会科学と同等、あるいはそれ以上に強い場合がある。このようなつながりの深さは、数学、統計学、オペレー
ションズ・リサーチの各専門家が、他分野で公認された専門家になることが多いからである。他分野のコースの中には、コース設計に数学、統計学及びオペレーションズ・リサーチに完全に依存しているものもある。そのため、本評価基準書は関係するのである。

1.18 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースの卒業生は、非常に幅広いキャリアを選択することができる。雇用主は、卒業生が身につけた知的能力、厳密さ、論理的思考、抽象的推論、数値的・象徴的思考への慣れ、そしてこの学問の特徴である問題解
決への分析的アプローチに対する能力を非常に高く評価する。このような能力が、一般的なスキル（コミュニケーション能力やチームワークのスキルなど）と共に身についたなら
ば、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの卒業生は非常に雇用しやすい人材となるであろう。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ専攻の卒業生のスキルについては、セクション3でさらに詳しく説明する。
74

1.19 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのスキルが重視される分野では、容易にキャリアを積むことができる。例えば、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの卒業
生は、金融サービス部門、ICT、製薬、航空宇宙産業の中心で活躍している。また、民間および公共部門で、デジタル・セキュリティ、リスク管理、大規模な意思決定、データ分析などの分野にそのスキルを活かして活躍している。教育や学術研究といった伝統的な分野も、依然として極めて重要である。数学、統計学及びオペレーションズ・リサーチのコースで培われたスキルは、卒業生が自分の専門分野とは直接関係のない仕事を探す際にも多くの機会を与えてくれるだろう。
1.20 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの学協会や専門機関は、様々な方法で数理科学のキャリアを促進する。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチコースの学生および卒業生は、数学キャリアウェブサイトから幅広い情報を得ることが
できる。

75

2 数学、統計学、オペレーションズ リサーチの特徴と範囲
2.1 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチに含まれる科目は、大部分が畜積的である。つまり学習内容は、以前に学習した内容に大きく、かなり詳細に依存しているのである。このことは、他の学問分野よりも、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチに非常によく当てはまる。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースは、前提知識が常に考慮されるように課題の順序が決められており、これを可能にするように設計されている。特に純粋数学のような高度な分野は、適宜対応する初級および中級の領域を満たさなければ、その後の学習は困難もしくは不可能である。応用知識は基礎理論と並行して身につくが、実践を中心としたコースでは、手法の理解はそれを使用することで身につくのである。
2.2 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの蓄積性は、コースの出発点にも大きく影響し、またコースの卒業生が達成するべきレベルにも影響する。様々なコースは様々な入学基準をもって設計される。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコース
を希望する学生の層は非常に多様であるため、そうであるべきと考えるのは正しい。科目
全体を通して、さまざまなレベルの知識、スキル、能力を身につけなければならない。

2.3 提供するコースの多様性は、理論ベースのコース、実践ベースのコース、またその両方など、コース内での科目の選択性の幅に起因する。コースによっては、特定の分野を深く掘り下げていくものもあれば、かなり広い範囲をカバーして学習を進めるものもある。理論を重視したコースと実践を重視したコースでは、同じテーマでも異なる知識と理解を得ることができる。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの一部が他の学問分野と密接に結びついているのが特徴のコースにおいては、その学問分野における知識と理解がより深まるであろう。
2.4 さらにコースの多様性に影響を与えているものは、多くの場合、教員の研究や専門的な興味である。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの学部コースにおいて、学生に知識の開拓者レベルへの到達は期待していないが、研究活動を活発に行っている、その分野での研究者や専門家から教えを受けることは、学生にとって刺激的な経験であるに違いない。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースで扱う教材の選択は、主に教育的価値によって決められるとはいえ、教員の研究内容と専門的興味によって影響を受けることが多い。もちろん、これらはコース設計の主要な要因
ではないが、活気に満ち、知的冒険心を刺激するような学習体験を提供する上で重要な要素となっている。
2.5 多様性はあるものの、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースに共通する一般的な特徴を挙げることができる。すべてのコースは、学生に基本的な知識と考え方を確実に理解させ、いくつかの分野が持つ固有の知識を習得させることを目的とする。コースが理論ベースであろうと実践ベースであろうと、以下の点に重点が置かれている。正確な理解と厳密な手法を身につけること。これは、数学、統計学、オペ
レーションズ・リサーチ分野、あるいは他の応用分野で、困難な問題を定式化し、解決することによって実現される。
2.6 数学の単一専攻課程には、統計学やオペレーションズ・リサーチのモジュールを含
むことも多いが、これらは必修でない場合もある。統計学やオペレーションズ・リサーチに重点を置くコースは、数学を含んでいるが、その割合は、コースの焦点やスタイルによって大きく変化する。
2.7 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースの中には、2つの分野または3つの独立した分野の学習を組み合わせたものがある。コースの多くは、純粋数学、応用数学、統計学を含んでいる。しかし、コースのタイトルからは、内容がはっきりとは分からない場合がある。そのようなコースは、幅広くアプローチするために「数学」とタイトルに名がついているであろう。他の教育機関では、このようなタイトルは、
数学そのものに深く根ざしたコースを示すものとして使われているかもしれない。

76

2.8 コースによっては、学生が専攻科目以外のモジュールを学ぶ機会もある。このような他分野のモジュールを選択することは、将来の就職に役立つだけでなく、数理解析に適した問題が発生したときにも有用であろう。
2.9 それぞれ高等教育機関は、工業、産業、商業の専門職の管理下で約1年間学べるコースを用意している。また数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースの中には、外国語を専門として１年間、海外で学ぶコースもある。

2.10 数学に焦点を当てたコースは、一般的に抽象数学、論理的議論、数学の応用、数学的モデリング、問題解決等が含まれる。そして数学ソフトウエアを頻繁に使用することで、その促進を図る。また、理論に基づいたコースでは、厳密な数学的証明も重要である。多くのコースでは、確率論や統計学の基礎も学ぶ。
2.11 数学の理論、方法、技術の応用は、数学の他の分野、または明確な応用分野、あるいは多くの場合その両方において探求される。そのような分野には、連続体力学、統計学、オペレーションズ・リサーチ、物理学、天文学、化学、生物学、工学、金融、経済学、数理科学、その他多くの分野が含まれる。これらの応用分野をカバーするモジュー
ルは、学科で教えられることもあるが、その場合、その分野の専門家が教えるモジュールと同じである場合もあるし、そうでない場合もある。しかし、多くの場合、その授業は数学科で行われている。ここでよくある例が数理物理学で、英国の研究者の相当数が数学科に属しており、数学科が教えるモジュールは、そうである必要がないにもかかわらず、本質と形式において、他の学部で教えられるものとは、異なる傾向にある。

2.12 統計学に焦点を当てたコースは、一般的にパラグラフ2.10で言及された多くの分野を含んでいる。また、データ調査、標本から推論するための確率モデルの作成、統計理論、他の科目への統計の応用、統計調査結果の伝達などの科学を通して、変動を理解し管理することが一般的である。特に統計ソフトを使ったデータ解析は世界共通である。
2.13 統計学の授業では、多くの応用分野から問題を取り上げている。生物学、化学、医学、薬学、工学、地理学、考古学、環境科学、数理科学、経済学、経営学、法学、その他
多くの分野が含まれる。これらの分野では別途モジュールが用意されていることもあり、そのようなモジュールは、多くの場合、各科目の学部が担当している。

2.14 オペレーションズ・リサーチに焦点を当てたコースは、いくつかの異なるタイト
ルで表示されることがあり、「オペレーションズ・リサーチ」という表現がタイトルに含まれるのはごく一部にすぎない。タイトルの例としては、企業の意思決定法、ビジネ
スシステムモデリング、経営科学、経営分析論などがある。タイトルだけでは数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースかどうかがわからない場合もあるが、カリキュラムにおいて明確にされている。
2.15 オペレーション・リサーチのコースは、本来、複雑で、しばしば不確定な問題をモデル化するプロセスに関わるものである。特に、結果を元の文脈で解釈することが重要である。モデリングの数学的側面と非数学的側面の両方が重要である場合がある。数学的側面に関しては、最適化（線形、非線形、整数、動的プログラミングなど）と確率モ
デリング（マルコフ連鎖やプロセス、更新理論、シミュレーションなど）の2つが主な分野となる。離散数学および段落2.12で言及されている統計学の分野の一部も含まれる
可能性がある。
2.16 オペレーション・リサーチのコースは、統計学のコースと同様に、多くの応用分
野から問題を取り上げているのが特徴である。製造業、企業や戦略的計画、輸送、流通、ロジスティクス、立地など、さまざまな分野が含まれる。これらの分野では別途モジュールが用意されていることもあり、多くの場合、各科目の学部が担当している。

77

2.17 統合修士課程は、通常、実質的なプロジェクトが含まれているため、研究の幅というよりもむしろ深く追求するよう設計されており、大学院での研究または就職に備えることを主な目的としている。
2.18 また、気候科学、生物学、ビジネス、金融など、特定の応用分野に焦点を当てた数学主導の統合修士課程も用意される。

2.19 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの特徴は、多くの他分野とのジョイントコースで見つけ出せるであろう。数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ分野の内容が全体の一部でしかないコースに適用される場合には、本書を参考にすることができる。同様に、学生が数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの科目を含む幅広いモジュールの中から学習コースを組み立てる場合にも、本書は適応可能である。

2.20 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの科目は、他の分野の科目に必然的に出てくるという点で独特である。例えば、数学は工学や自然科学で重要な役割を担っており、統計学は環境分野や社会科学で広く使われ、統計学とオペレーションズ・リサーチは、ともに経営学にとって重要である。他のコースにおける数学、統計学、オペレーション
ズ・リサーチの科目のスタイルと表現法は、一般的に数学、統計学、オペレーションズ・
リサーチのコースとは異なっている。多くの場合、数学・統計学・オペレーションズ・リ
サーチの科目は、数学・統計学・オペレーションズ・リサーチの学部の教員によって教授されるが、一方でそのコースが基礎を置く学部で教えられることもある。一般に、この種の数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの教育には、本書は適用されにくいが、他のコースがそれらの中で数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの位置づけに注意を払うことは常に重要である。

2.21 数学応用協会（Institute of Mathematics and its Applications）は、その制定する要求事項に合致した場合、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの関連コー
スを認証評価し、Chartered Mathematicianの地位を与えている。卒業生はこの資格を申請することができる。
2.22 王立統計学会は、その基準を満たす統計学のコースに認定を与えることがある。
このような認定を受けたコースの卒業生は、申請すれば自動的に統計専門職（Graduate
Statistician）の資格を得ることができる。また、適切な職業経験を有する卒業統計学
者には、公認統計士の資格を得ることができる。
2.23 現在、オペレーションズ・リサーチ学会では、講座の認定は行っていない。
2.24 数学応用学会、王立統計学会、オペレーション・リサーチ学会は、教育内容、職務経験、またはその両方の組み合わせに基づいて、各自の専門性を認定する制度を運営している。

3
3.1 セクション 2 で述べたように、本評価基準書が対象とする数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの対象領域は非常に広範である。したがって、この分野の卒業生に期待される知識や技能も、それに比例して多岐にわたる。
3.2 卒業生は、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの分野に特化した知識とスキルを有している。本評価基準書では、このような知識とスキルを分野固有(subject78

specific)と呼んでいる。より高いレベルの学習では、学生によって専攻する分野が異なるため、この知識や技能は、当然ながら人によって異なる。この多様性は、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチにおける科目領域の特徴であり、歓迎されるべきものであって、決して制限されてはならない。さらに、コースが新しい研究分野を包含するために発展するにつれ、知識と技能も動的であり進化していくのである。しかし、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの卒業生全員が習得した分野固有の知識と技能を識別することは可能である。
3.3 数学、統計学、オペレーション・リサーチの知識やスキルの基礎は、一般的にコースの初期に築かれることが多いが、そればかりではない。多くのコースでは、必要な前提知識が整っていれば、より高度な作業や応用的な作業を早い段階から開始することが適切である場合もある。
3.4 本評価基準書の対象となるコースの全卒業生を対象に、分野固有の知識に関する総合的なリストを構築しようとすることは意味がない。このようなリストは、あまりにも規範的であり、既存のコースに不必要で望まない修正を強要し、何ら意味ある恩恵を与えないであろう。
3.5 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの分野の卒業生には、より一般的な高いスキルの習得が期待される。例えば、数値計算が得意であることや、コンピュータやモデリングなどのアプリケーションに慣れていることが挙げられる。

3.6 すべての卒業生は、自分の専攻分野に適した数学的手法と技法、および数学、統計、オペレーションズ・リサーチの他の様々な分野の知識と理解を有する。さらに、ほとんどの卒業生が、少なくとも1つの主要な応用分野に出会っているはずである。コースの焦点に応じて、多種多様なスキルが卒業生に身についているのである。

3.7 すべての卒業生は、それぞれのコースに適した数学的手法と技法について、ある程度の知識と理解、そして使用する能力を有する。全コースに共通するのは、微積分学と線形代数学である。
すべてのコースでは、数学のさまざまな分野に関連する方法と技法を扱っており、それぞれの要求に応じて深く掘り下げている。例として、オペレーションズ・リサーチのコースの卒業生は、制約条件付き最適化と希少資源配分への応用、あるいは様々な意思決定プロセスのモデル化についてかなりの知識を有している可能性がある。一方、物理学や工学における数学の応用に焦点を当てたコースの卒業生は、微分方程式を扱う方法について深い知識を有しているであろう。これらの例は、数学、統計学、オペレーション
ズ・リサーチのコースからかなり離れているため意図的に選ばれているが、そこで扱われる方法や技法は相互に排他的ではないことが強調される。

3.8 理論系コースの卒業生は、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの主要な分野の結果について知識と理解を有する。例えば、代数学、解析学、幾何学、整数論、微分方
程式、連続体力学、数理物理学などが挙げられるが、その他にも多くの領域がある。このような知識と理解は、しっかりとした数学的文脈を提供することによって、数学的手法や技法の知識と理解を支えることになる。
3.9 実務に基づいたコースの卒業生は、数学、統計学、オペレーションズ ・リサー
チの様々な分野の結果について知識を持っているが、その知識は、モデルの数学的導出の深い理解を提供するというよりも（時にはこれをカバーするが）むしろ、モデルの理解やそれらがどのように、いつ適用できるかをサポートするために設計されていることが一般的であろう。
3.10 統計学のコースを卒業すると、数学の中核分野と統計学の主要な分野の知識を有している。例えば、探索的データ解析、推論、尤度、線形モデル、確率過程、時系列、79

データ解析などである。卒業生は、データ解析のための統計パッケージを使用することができる。
3.11 オペレーションズ・リサーチのコースを卒業生は、幅広いアプリケーションの経験を積んでいる。これには、ヘルスケア、輸送、ロジスティクス、戦略的計画、製造、小売流通などの分野での事例が含まれる。これらの分野には専門的なモジュールが用意されていることが多く、それぞれの科目の教員が教えている。

3.12 卒業生は、仮定の重要性を理解し、仮定の使われ方とその違反がもたらす可能性のある結果について認識する。これには、仮定の妥当性と議論の妥当性の役割の区別を理解することが含まれる。
3.13 また、問題解決に使用する数学的理論や方法を開発する際に、一般化や抽象化の力を十分に理解し、理論に基づくコースでは、論理的な数学的議論と演繹的推論の役割を強調する傾向があり、これには数学的証明の正式なプロセスが含まれることが多い。
実践に基づくコースでは、問題解決への構造的、数学的または分析的アプローチの理解と利用を強調する傾向がある。
3.14 この項目の知識と理解は、高度な純粋数学への公理的アプローチやモデリン
グの一般的な役割など、さまざまなコースで登場する他の多くの活動に情報を与え、支えることになる。

3.15 すべての卒業生は、数学的近似のいくつかの過程と落とし穴について、各自のコースに必要なレベルの知識と理解を有する。
3.16 すべての卒業生は、数学的計算に関するある程度の知識と理解を持ち、専門的なソフトウェアまたはプログラミングの経験を持ち、取り組んでいる問題に対するソフトウェアの適合性、可能であれば、それが基礎とするアルゴリズムの性質についてもある程度認識しているであろう。

3.17 モデリングとは、適切な表現方法を用いることにより、数学的もしくは統計学的な手順で問題を定式化するプロセスである。すべての卒業生は、このプロセスの知識と理解を習得していることが期待される。通常、問題は少なくとも1つの応用分野から出題されるが、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ内の他の分野から出題されることもある。
3.18 実務系コースのすべての卒業生と理論系コースの卒業生の多くは、さまざまなモ
デリングのテクニックのための条件と限界、モデルの実証と修正の必要性についての知識と理解を有する。また、根本的な問題を分析し、可能な限り解決するための方法論、
あるいは、モデルの修正による影響の大きさを評価するためのモデルの使い方や分析結果の解釈の仕方について、当然のことながら十分理解している。

3.19 すべての卒業生は、特定の分野において、高いレベルの知識と理解を有する。コースにおける高度な学習内容は、コースのタイトルに反映されている。例えば、統計学を含むタイトルのコースの卒業生は、統計的推論と多くの応用統計の本質的な理論の知識を習得かつ理解している。数学のようなタイトルのコースでは、いくつかの分野にわたって幅広く学ぶことができるが、そのようなコースの卒業生は、いくつかのトピックに関する深い知識を有する。統合修士課程では、一般的に学士課程よりも深く数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの特徴を含んでいる。

80

3.20 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの卒業生は、非常に幅広い活動の中で培われた分野固有のスキルを持つことになる。これらのスキルは、卒業後、専門的な仕事で発生する新たな問題の解決や、数学を含む学際的な研究など、十分に高いレベルで活用できるように開発されている。
3.21 数学・統計学・オペレーションズ・リサーチの卒業生に多くの分野固有のスキルが期待される。問題が数学・統計学・オペレーションズ・リサーチ自体に生じるもの
であれ、異なる応用分野に由来するものであれ、問題に基づく科目としての数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの基本的性質に直接関係するものである。したがって、卒業生は以下のことができる。
l

主要な数学的概念やトピックについて、明示的に、また問題解決に応用して知識を示すことができる。

l問題を理解し、その分析および解決を容易にするために、問題の本質を抽出し、数学的および記号的な形で定式化し、数学的プロセスがどのように適用されうるかを
把握する。

l

適切な数学的プロセスを選択し、適用することができる。

l

仮定と結論を明確にした上で、論理的な数学的議論を構築し、展開することができる。

l

数学の勉強や情報収集のためにコンピュータを利用する。

l

適切な表記法を用いて、数学的な議論を行い、そこから得られた結論を正確かつ明確に発表することができる。

3.22 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの特定分野に焦点を当てたコースの卒
業生は、これらの特定分野に関連した分野固有のスキルを習得している。このようなスキルを網羅的にリストアップすることは有益ではないが、例として、次のような項目が挙げられる。
l

純粋数学は、特に論理的な議論と一般性のある問題の解決に関連するスキル、および
形式的な理論の厳密な開発を含む抽象化の能力を有する。

l

応用数学では、特に実社会の問題を数学的に定式化し、得られた方程式を解析的または数値的に解き、その解を文脈に応じて解釈することに関連するスキルを有する。

l

統計学は、特に実験・観察研究の設計と実施、およびそこから得られるデータの分析に関連するスキルを有する。

l

オペレーション・リサーチは、特に複雑な最適化問題の定式化、および問題の本来の文 脈 に お け る 解 の 解 釈 に 関 連 す る ス キ ル を 有 す る 。
オペレーションズ・リサーチは、特に複雑な最適化問題の定式化、および問題の本来の文脈における解の解釈に関連するスキルを有する。

3.23 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ分野の卒業生は、数学、統計学、オペ
レーションズ・リサーチ分野の学習経験によって磨かれた多くの一般的なスキルを習得している。これらの学問はすべて、問題が数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの中で生じたものであろうと、応用分野から生じたものであろうと、本質的に問題解決型の学問なのである。したがって、卒業生の経験には、数字に強く、問題解決に分析的に取り組むという精神が組み込まれる。さらに、ほとんどの数学、統計学、オペレーショ
ンズ・リサーチのコースの重要な点は、ある分野で得た理論的知識を他の分野に応用することである。応用分野は、それ自体が重要な研究テーマであることが多いのであるが、このプロセスの重要な面は、一つの状況から他の状況へ専門知識を移管することで、多くの分野に共通した適応力を育むことなのである。
81

3.24 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの全卒業生に期待される一般的なスキルの数は多いが、場合によっては、他のコースの卒業生の方が、より多く習得していることもある。これらの能力はすべて、数学、統計学、オペレーションズ・
リサーチの卒業生の雇用適性を高めるものであり、以下のものが含まれる。
lスタディ・スキル（特に自主学習能力を含む）。

l

根気よく、粘り強く、問題解決に取り組むことができる。

l

時間管理・物事を整理してまとめていく能力。

l

適応性、特に新しい問題に対して新しい領域から取り組む姿勢を示すこと。

l

知識をある状況から他の状況へ移行させ、問題を論理的に評価し、分析的にアプ
ローチする能力。

l

あらゆる業務段階において、数値的な概念や論証に徹底的に慣れるなど、高度な数値処理能力を有する。

l

情報技術（IT）スキルおよび様々な情報源から情報を取得する能力（これらの情報源が適切に参照されるように常に注意すること。

l

コミュニケーション能力（チームワーク、議論への貢献、首尾一貫した文章作成、結果の明確な伝達を含む）。

l

個人的な性質のデータを扱う際の繊細さの必要性など、適切な場合には倫理的な問題の知識。

3.25 要約すると、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの卒業生は、多くの一般的なスキル（数値計算能力、ITスキル、複雑な問題の批判的理解と評価、解決策の策定につながる問題の特定と分析能力など）だけでなく、分野固有のスキル（数学的モデリング、データ分析、数値手法など）を強化している。

82

4
4.1 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの科目は、学習課程で高度な概念的・抽象的思考が必要とされることが特徴である。このことは、学生にかなりの困難をもたらすが、それに応じて大きな報酬をもたらす。必要な抽象度の理解を得るには、知的な負荷がかかるが、複雑な考えを深く理解することは、必要な努力に対して十分すぎるほどの報酬をもたらす。新しい概念を習得することは、それだけで満足のいく経験であり、それを達成した学生は、将来同じような課題に取り組む自信を持つことができる。また、一度理解した概念は、その具体的な事例を容易に学ぶことができるため、実用面でも直接的なメリットがあるこ
とが多い。
4.2
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの卒業生は、抽象的な推論、論理的な推論、問題解決においてかなりのスキルを持っていると見られており、そのため、セクシ
ョン1で述べたように、様々な職業、専門職に就くことができるだろう。教育・学習方法
は、単に抽象的な論法の能力だけでなく、学生の自主的・自発的な学習能力、問題解決能
力、コミュニケーション能力、チームワーク、内省能力を促すことによって、このような能力の獲得を支援する。
4.3
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ分野の性質に蓄積性があるため、多くの分野よりもっと広い範囲で課題のより深い学習が行われる。それは、遅延評価の時であったり、より高度なレベルで課題を再検討することの結果であったり、もっと進歩的な作業に向けての構成要素として使用する時に、再び課題と直面するのである。このような理由により、評価はコースの観点から検討されることが重要であり、モジュール終了時の評
価は、学生の最終的な習得度を測る決定的な尺度とはみなされないことが重要である。
4.4
様々な学習・教育・評価方法が採用されている。これらはコースのスタイル、題材、学生のレベルや進度、利用可能なリソースによって大きく異なる場合がある。
4.5 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースは、通信教育で提供することが完全に可能である。すべてのコースと同様に、学習と評価において学生をサポートする仕組みが必要である。
4.6
他の科目と同様に、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの教育は、より広い教育実践の変化に応じて発展してきた。この状況は継続的に進化しており、各部門
は状況の変化に対応し続けている。改善を目的とした学習の革新は歓迎され、その成果は批判的に評価され、広められるべきである。

4.7
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースでは、学生が自分自身の学習に責任を持ち、対象分野に関する知識と熱意を育み、学習プロセスへの関与と積極的な参加を促し、回復力と対象分野に関する情報を書面と口頭で伝える能力を養うことを奨励する。また、深く学ぶことを奨励し、学生が自分自身の学習について考え、責任を持ち、学問的な自信を身につけるよう促している。
4.8
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの学生は、様々な学習活動を行うことになるが、その中でも重要なのは、練習問題や問題解決に定期的に取り組むことであり、これは十分な理解を得るための鍵となるからである。コースは通常、講義と少人数のグループ指導で構成されるが、遠隔教育に基づいている場合は、別の形式がとられることもある。これ
らの詳細な内容や、その他の活動については、コースのスタイルを考慮し、数学、統計学、
オペレーションズ・リサーチの特定の科目領域に対して適切に決定される。また、一部の教育機関は、実習や補助的なモジュールなどの活動によって、いくつかのスキルを開発することを選択する。
4.9 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチのコースでは、様々な形態のEラーニング
が広く利用される。教育と学習を支援するオンラインリソースの範囲は拡大し続けており、技術的な数学、統計、オペレーションズ・リサーチの作業を実行するための技術と専門的な83

ソフトウェアの使用は、非常に広くなっており、数学、統計、オペレーションズ・リサーチのコースで期待されているものである。この例として、一般的なコンピュータ代数システム
および代数学の特定の分野に特化したソフトウェアの使用、高度な数値解析および方程式の数値解法のための高度なプログラムの使用、データ解析およびモデル構築のための統計パッ
ケージの使用、運用研究の問題の定式化と解決のための数学プログラミングソフトウェアの使用などが挙げられる。さらに、標準的な表計算ソフト、グラフィックシステム、数学的組版のための特別なシステムも使用する。
4.10 教育機関は、様々な学習・教育方法を採用している。この分野の特徴の一つとして、講師が「リアルタイム」で展開する議論を、学生は見ることができるのである。長時間議論することが通常であるため、講師の資料を見せるスペースが必要となるだろう。広範囲の数学的議論の展開が許され、効果的な映像装置を備えている施設が授業空間となる。特に、数学的、統計的な議論を展開する際に、専門的なソフトウェアからの出力などのデジタル資料を同時に表示することが可能である。従来の板書による講義も広く行われているが、より双方向的な教育手法によって強化される。講義には、問題演習、チュートリアル、ワークショ
ップ、セミナーなどがある。さらに、グループワーク、ピアアセスメント、プロジェクトなどの方法も利用されている。どのような方法を選択するにしても、学生にとって魅力的で刺激的な学習経験を提供することが目的である。

評価
4.11 様々な評価方法において、学生が多様な素質（適性）を示すことがあり得る為、評価は状況と目的に応じて実施する。「E-assessment」は、とりわけ形式的な作業に対して、広く適用されている。
4.12 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの科目の評価は、必ずしも数学的な知
識と理解度の評価だけに限定されるものではない。例えば、多くのコースでは学習の中に数学的な発想を用いる能力、拡張した統計的調査を実施する能力、あるいは数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの範囲内において、書面及び口述で適切に対応する能力、チームの一員として有効に動作する能力も評価することになる。
4.13 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの科目の評価には専門的な判断が求められる為、筆記試験の問題を作成する際は、レベルと内容が適正であるよう細心の注意を払っている。
4.14 数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの評価には、かなりの専門的な判断を必要とするが、それは決定論的なものではない。例えば、学生がモデル構築のプロセスを説明したり、あるデータの分析結果について議論したりする場合、学生の回答の価値を専門的に判断することは、評価プロセスの本質的かつ不可欠な部分である。さらに、欠陥があるが完全には間違っていない解答や、正しい方法を用いているが部分的にしか成功していない解答に適切な評点を与えるには、専門的な判断が必要とされる。
4.15 多くの数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの評価では、達成される点数のばらつきが他の科目よりも大きい場合がある。特に筆記試験やテストでは、非常に高い点数を獲得できる完璧な、または完璧に近い解答が、他の多くの教科よりも頻繁に発生する。一方、数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの問題解決の性質上、問題を解くことすら困難な学生がいることも事実である。
4.16 また、学生個人の成績がモジュールによって大きく異なることも、この科目の本
質的な特徴である。もちろん、すべてのモジュールで一様に成績が良い学生もいる。しかし、優秀な学生であっても、数学、統計学、オペレーション・リサーチの特定の分野を理解することが困難な場合が多く、その結果、他の分野では常に非常に優秀な成績を収め、全体的に明らかに優れているプロフィールでも、かなり低い点数になることがある。このような場合、内部および外部審査員は、その学生を全体的に質が高いと判断する可能性がある。
4.17 同様に、いくつかのモジュールが不合格で、おそらく僅差であったとしても、他のモジュールは中程度のレベルであっても合格しているというプロフィールを示す学生もいる。試験官は、このような学生を総合的に判断して、その科目に関する妥当な知識を示し、報酬に値する積極的な成果があると判断することができる。

84

4.18 このような理由から、数学、統計学、オペレーション・リサーチの学生の総合評価
は、しばしば平均化システムまたは優越化システムに依存する。このようなシステムでは、学生の成果を全体的に見ることができる。全体的な成績に見合った個々のモジュールでの成功のレベルは要求されないかもしれず、そうであることが全く許容される。グローバ
ルな評価規制は、数学、統計学、オペレーション・リサーチでは、他の分野よりも適用範
囲が狭く、専門家の判断を著しく侵害する可能性がある。

55.1
数学・統計学・オペレーションズ・リサーチ分野の評価基準書がカバーする対象
分野は非常に広いため、この分野の卒業生に期待される水準は、かなり一般的な方法でしか特定することができない。
5.2
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの評価の基準は、優等学士号と統合
修士号共に、「最低到達基準」で定義される。それは学生がこれらの基準を総合的に満たすことを意図しており、必ずしも記載されている各項目について満たしている必要はない。
5.3
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの各分野に関して、学生の概念や技術に対する理解の深さ、学生の知識の幅、学生が拡張課題に取り組む際に必要とする支援や指導の量、学生が解決またはモデル化できる問題の複雑さ、学生が根拠のある議論や証明を構築して提示する能力、学生がどの程度進行できるか、学生が計算または操作を行う能力に大きく起因する。

5.4 学士号（優等）の最低到達基準
1) 通常、微積分と線形代数を含む、履修コースの基本的な知識体系を合理的に理解していること。
2) 基本的な知識の範囲内で計算や操作を行うことができ、その中で定式化された問題を解決する能力があること。
3) 明確に定義された文脈から、概念と原理の基本を用いて、適切な手段と技術を選択する力を有する。。
4) 論理的な議論を理解し、仮説を立て、導き出した結論を見極めることができる。
5) 数学的モデリングの概念に精通していること。
問題を理解し、それを数学的に定式化して適切な方法で解を得ることができること。
6) 論点と結論に曖昧さがなく、適切で、正確かつ明瞭に伝える能力を有する。
7) コンピュータを活用して数学で処理する能力を有する。
8) 自己の学習を管理する能力を有し、適切な能力を使用することができる。

85

5.5 統合修士号の最低到達基準
1) 学習コースの主要な知識体系(高度なテーマを含む)を十分に理解していること。
2) この知識体系の範囲内で、計算や操作に非常に優れた技能を持ち、複雑な問題を解決することができること。
3) 大まかに定義された文脈から、様々な概念や原理を用いて、適切な手段と技術を選択する力が身についていること。
4) 論理的な議論を展開し、評価する高い能力を有する。
5) 数学的モデリングの概念に精通していること。
問題の本質を理解し、それを数学的に定式化して適切な方法で解を得ることができること。
6) 効果的かつ正確に議論と結論を提示することができる。
7) コンピュータを活用して数学で処理する能力を有する。
8) 必要な時に援助を求めながら、ある程度自立してプロフェッショナルに仕事をする能力を有すること。
9) 数学、統計学、オペレーション・リサーチをテーマとした高度なプロジェクトを企
画・開発する能力。

86

添付資料：数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ分野の評価基準書のベンチマーキングおよび改訂グループのメン
バー
数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ分野の評価基準書の改訂チームメン
バー(2019年)

2019年に発行された第4版は、2018年に発行された「高等教育のための英国品質コード」の改訂に合わせ、QAAが内容を改訂したものである。改訂案は、2016年から数学・統計学・オ
ペレーション・リサーチの科目評価基準書の改訂グループの議長によってチェックされ、検証された。

Professor Duncan Lawson

Coventry University

ダンカン・ローソン教授

コベントリー大学

Dr Alison Felce

QAA

アリソン・フェルス博士

QAA

数学、統計学、オペレーションズ・リサーチ分野の評価基準書の改訂チームメン
バー（2014年）
以下の内容は、「Subject Benchmark Statement」第3版に掲載されているものである。
Professor David Arrowsmith

Queen Mary, University of London

デビッド・アロースミス教授

ロンドン大学クイーン・メアリー・カレッジ

Dr Toby Bailey

University of Edinburgh

トビー・ベイリー博士

エジンバラ大学

Professor Jeff Griffiths

Cardiff University

ジェフ・グリフィス教授

カーディフ大学

Dr Mary McAlinden

Oxford Brookes University

メアリー・マッカリンドン博士

オックスフォード・ブルックス大学

Professor Duncan Lawson (Chair)

Newman University

ダンカン・ローソン教授(議長)

ニューマン大学

Professor Andrew Osbaldestin

University of Portsmouth

アンドリュー・オズバルデスタン教授

ポーツマス大学

Professor Alice Rogers

King's College London

アリス・ロジャース教授

キングス・カレッジ・ロンドン

Professor Charles Taylor

University of Leeds

チャールズ・テイラー教授

リーズ大学

Dr Jon Warren

University of Warwick

ジョン・ウォーレン博士

ウォーリック大学

87

雇用主代表Dr Mark Gittoes
マーク・ギトーズ博士
学生読者

Justine Edwards
ジャスティン・エドワーズ
QAA担当者

Brigitte Stockton

HEFCE
University of South Wales
サウスウェールズ大学
高等教育品質保証局

ブリジット・ストックトン

Quality
Assurance
Education

Dan Murch

高等教育質保証機構

ダン・マーチ

Quality
Assurance
Education
高等教育質保証機構

88

AgencyforHigherAgencyforHigher数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの評価基準書の付属書のベンチマー
クグループのメンバー（2009年）
以下に記載する内容は、初出時の別紙に掲載したものである。
Professor Adrian Bowman
エイドリアン・ボーマン教授

Royal Statistical Society
王立統計学会

Professor Peter Giblin
ピーター・ギブリン教授

Heads of Departments of Mathematical
Sciences in the UK
英国科学分野数理科学科の学科長

Mr Gerald Goodall
ジェラルド・グドール

Royal Statistical Society
王立統計学会

Mr Michael Grove
マイケル・グローブ

Higher Education Academy Subject Centre
for mathematics,statistics and operational
Research
MSOR高等教育機関学科センター

Dr Stuart Johns
スチュアート・ジョンズ博士
Professor Duncan Lawson(Chair)
ダンカン・ローソン教授(議長)

Operational Research Society
オペレーショナルリサーチ協会
Higher Education Academy Subject Centre
for mathematics,statistics and operational
Research
MSOR高等教育機関学科センター

Dr Niall MacKay
ニール・マッケイ博士

London Mathematical Society
ロンドン数学協会

Dr David Salinger
デビッド・セリンジャー博士

Heads of Departments of Mathematical
Sciences in the UK
英国科学分野数理科学科の学科長

Professor Nigel Steele
ナイジェル・スティール教授

Institute of Mathematics andits Applications
数学と応用数学研究所

Dr Brian Stewart
ブライアン・スチュアート博士
Dr David Stirling
デビッド・スターリング博士

London Mathematical Society
ロンドン数学協会
Institute of Mathematics andits Applications
数学と応用数学研究所

89

数学、統計学、オペレーション・リサーチの分野の評価基準書の改訂メンバー（
2007年）

以下の内容は、「Subject Benchmark Statement」第2版に掲載されているものである。
ProfessorPeterGiblin
ピーター・ギブリン教授

HeadofDepartmentsofMathematicalScienceintheUK
英国数理科学学部長

GeraldGoodall
ゲラルド・グッダル

RoyalStatisticalSociety
王立統計学会

MichaelGrove
マイケル・グローブ

HigherEducationAcademySubjectCenterforMSOR
高等教育機構MSORサブジェクトセンター

DrStuartJohns
スチュアート・ジョーンズ博士

OperationalResearchSociety
オペレーションズリサーチ学会

ProfessorDuncanLawson(chair)
ダンカン・ローソン教授（議長）HigherEducationAcademySubjectCenterforMSOR
高等教育機構MSORサブジェクトセンター

DrNiallMackay
ニール・マッカイ博士

LondonMathematicalSociety
ロンドン数学会

ProfessorNigelSteele
ニゲル・スティール教授

InstituteofMathematicsanditsApplications
数学応用協会90数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの評価基準書 元チームメンバー(2002年)
以下の詳細は、「数学、統計学、オペレーションズ・リサーチの評価基準書」の原文に掲載されているものである。

ProfessorRobArchbold
ロブ・アーキボールド教授
ProfessorRussellCheng
ラセル・チェン教授
ProfessorNevilleDavies
ネビル・デイビス教授
DrJohnErdos
ジョン・アードス博士
DrJudyGoldfinch
ジュディ・ゴールドフィンチ博士
MrGeraldGoodall
ゲラルド・グダ－ル
MrTonyPalmer
トニー・パーマー
ProfessorChrisRobson(Chair)
クリス・ロブソン教授
DrStephenRyrieステファン・リリー博士
ProfessorPeterSaunders
ピーター・ソーンダース教授
DrStephenSiklos
ステファン・シクロス博士
ProfessorJoanWalsh
ジョン・ウォルシュ教授

UniversityofAberdeen
アバディーン大学
UniversityofSouthampton
サウサンプトン大学
TheNottinghamTrentUniversity
ノッティンガムトレント大学
King'sCollegeLondon
キングスカレッジロンドン
NapierUniversity
ネピア大学
RoyalStatisticalSociety
王立統計学会
DeMontfortUniversity
ド・モントフォート大学
UniversityofLeeds
リーズ大学
University of WestEngland,Bristol
ウエストイングランド，ブリストル大学
King'sCollegeLondon
キングスカレッジロンドン
UniversityofCambridge
ケンブリッジ大学
UniversityofManchester(retired)
マンチェスター大学（退職）

第4版 - 2019年10月
QAA2460© The Quality Assurance Agency for Higher Education 2019
Southgate House, Southgate Street, Gloucester GL1 1UB
登録慈善団体番号 1062746 and SC037786
電話番号： 01452 557 000
ウェブサイト：www.qaa.ac.uk

91Undergraduate and postgraduate courses
accredited by
The Royal Statistical Society
The following courses have been accredited by the Royal Statistical Society for those students that stared their course in the Academic Year2017/18. The accreditations listed are valid up to and including those students who begin their course in the Academic Year 2022/2023, providing
the course gains
re-accreditation each year.
The list of accredited courses changes from year to year. In some cases, particularly for undergraduate courses, accreditation requires a certain
combination of modules to be taken during the course. These conditions are listed below.
It should be noted that accreditation offered by the Royal Statistical Society is purely voluntary. There are many excellent university courses instatistics for which the university has not sought accreditation and which therefore do not appear in this list.
University
Birbeck Uiversity

Bristol University

CourseM.Sc. Applied Statistics
M.Sc. Applied Statistics andFinancial Modelling

Conditions
Unconditional
Unconditional

M.Sc. Applied Statistics andComputational Data Analytics

Unconditional

M.Sc. Applied Statistics andOperational Research

Unconditional

BSc in Mathematics and Statistics
MSci in Mathematics and Statistics

Unconditional
Unconditional

92

Edinburgh University

Glasgow University

Universiteit Hasselt
Herriott-Watt University

BSc programme: Mathematics andStatistics

Unconditional

MSc Statistics with Data ScienceMSc Statistics and Operational
Research
MRes Advanced Statistics
MSc Statistics
MSc Biostatistics
MSc Environmental Statistics
MSc Data Analytics
MSc Data Analytics (online)
MSc Data Analytics for Government(online)Unconditional
Unconditional

MSci Statistics
MSci Statistics with Work Placement
BSc Statistics
MSci Mathematics and Statistics*
BSc Mathematics and Statistics*
Master of Statistics
BSc Actuarial Science*

BSc Financial Mathematics*

Unconditional
Unconditional
Unconditional
this is conditional on students taking STATS4041
this is conditional on students taking STATS4041
Unconditional
Applicants must have completed and passed
these modules F79BI Bayesian Inference andComputational Methods (in order to give fullcoverage of Bayesian Inference – beyond thatcovered in F79MA Statistical Models A).
F79PS Statistics for Social Science ( this to ensure
reasonable coverage of non-parametric methods– beyond that covered in F79MB Statistical
Models B)

BSc Statistics Data Science
MSc in Medical Statistics

Unconditional
Unconditional

BSc Actuarial Science with Diploma
in Industrial Training*

University of Leicester

93

Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional

Imperial College London

University of Kent

KU Leuven
Lancaster University,

Leeds University

MSc in Statistics
MSc in Statistics (Applied Statistics)
MSc in Statistics (Theory andMethods)
MSc in Statistics (Statistical Finance)
MSc in Statistics (Biostatistics)
MSc in Statistical Data ScienceMSc Statistics with Finance
BSc Mathematics and Statistics
Master of Science of Statistics
BSc (Hons) Mathematics with
Statistics
BSc (Hons) Statistics
BSc (Hons) Mathematics with
Statistics (Placement year)

Unconditional
Unconditional
Unconditional

BSc (Hons) Statistics (Placement
year)
MSci (Hons) Mathematics with
Statistics
MSci (Hons) Mathematics with
Statistics (Study Abroad)

Unconditional

MSc Statistics
M.Sc. Statistics
B.Sc. Actuarial Mathematics
MM Mathematics and Statistics
BSc Mathematics and Statistics
B.Sc. Mathematics and Statistics
M.Sc. Medical Statistics
M.Sc. Statistics with Application in
Finance

Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional

B.Sc. Mathematics with Finance*

94

Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional

Unconditional
Unconditional

B.Sc. Mathematics with Music*
B.Sc. Mathematical Studies*
MM Mathematics*
BSc Mathematics*
B.Sc. Mathematics (Hons.) degree *B.Sc. Management andMathematics*
B.Sc. Economics and Mathematics*
B.Sc. Biology and Mathematics*

95

Graduates of these programmes must haveobtained at least 60 credits from three or more of
the modules listed, or modules with equivalentstatistical content to those listed during year 3 oftheir programme:comp3910: Combinatorial Optimisation
comp3940: Graph Algorithms and Complexity
Theoryeduc3060: Mathematics Education
epib3036: Introduction to Clinical Trials
math1026: Sets sequences and series
math1210: Maths all aroundmath1710: Probability and statistics 1
math1712: Probability and statistics 2
math2530: Financial Mathematics 2
math2540: Financial Mathematics 3
math2700: Probability and statistics for scientists
math2715: Statistical Methods
math2735: Statistical Modelling
math2750: introduction to Markov processes
math2775: Survival Analysis
math2900: Maths at Work
math3001: Mathematics projectmath3015: History of Mathematics

Liverpool University

BSc Mathematics and Statistics*

London School of Economics and Political Science

MMath Mathematics*
BSc Mathematics*
BSc Mathematics with Finance*
MSc Data Science*

London School of Hygiene and Tropical Medicine
Manchester University

Must study and pass all of:
MATH101/102/103/162/263/264/361/362/363
and at least one from
MATH360/364

Applicants must have completed and passed
these modules
Two of: ST405, ST411, ST422, ST436

MSc Statistics
BSc Mathematics, Statistics andBusiness (formely Business,
Mathematic and Statistics)

Unconditional
Unconditional

MSc Statistics (Financial Statistics)*

Applicants must have completed and passed
these modules Two of: ST405, ST411 ST416,
ST418, ST421, ST422, ST443, ST444, MY456

MSc Statistics (Social Statistics)
BSc Actuarial Science
LSE-Fudan Double Master’s in
Financial Statistics and Chinese
Economy*Unconditional
Unconditional
Applicants must have completed and passed
these modules Two of: ST405, ST411 ST416,
ST418, ST421, ST422, ST443, ST444, MY456

MSc Medical Statistics
BSc(Hons) Mathematics*
BSc (Hons) Mathematics andStatistics*

Unconditional
Conditional - a transcript must be presented forassessment96BSc (Hons) Mathematics withFinancial Mathematics*
BSc (Hons) Mathematics withFinance*BSc(Hons) Mathematics with aModern Language*
MMath(Hons) Mathematics*
MMath (Hons) Mathematics andStatistics*
MMath (Hons) Mathematics withFinancial Mathematics*
Open University
University of Plymouth

Qatar University
Sheffield University

St Andrews University

MSc Statistics
Mathematics and statistics
BSc (Hons) Data Modelling andBusiness Analytics
BSc (Hons) Mathematics andStatistics*

Unconditional
Unconditional
Unconditional

MSc Statistics
BSc Mathematics and Statistics
MMath Mathematics and Statistics
MSc Statistics
MSc Statistics with Medical
Applications
MSc Statistics with Financial
Mathematics

Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional
Unconditional

BSc Honours in Mathematics*

97

Applicants must have completed and passed
these modules
MATH3613 Data Modelling,
MATH3614 Medical Statistics,
MATH3623 Financial Statistics)

UnconditionalMA Honours in Mathematics*

MMath Honours in Mathematics*
MMath Honours in Mathematics(Fast Track)*

BSc Honours in Statistics*
MA Honours in Statistics*
MMath Honours in Statistics
MMath Honours in Statistics (Fast
Track)
BSc Honours in Biology andStatistics*
BSc Honours in Computer Scienceand Statistics*
BSc Honours in Economics andStatistics*
BSc Honours in Geography andStatistics*
BSc Honours in Management
Science and Statistics*
BSc Honours in Philosophy andStatistics*

98

Accredit conditional on taking• MT2504, MT2508, MT3507, MT3508 andMT4113• One of MT4531, MT5831, MT4606, MT5701• One of MT4607, MT5761• at least a further 15 credits in L4000/L5000
series statistical modules.
Accredit conditional on taking• MT3507, MT3508 and MT4113• One of MT4531, MT5831, MT4606, MT5701• One of MT4607, MT5761• at least a further 15 credits in L4000/L5000
series statistical modules.
Accredit conditional on taking• MT4113
Accredit conditional on taking• MT4113• One of MT4607, MT5761• at least a further 15 credits in L4000 series
statistical modules.

BSc Honours in Psychology andStatistics (with BPS recognition)*
MA Honours in Economics andStatistics*
MA Honours in Philosophy andStatistics 9*
MA Honours in Psychology andStatistics (with BPS recognition)*

University College London

MSc in Statistics*

Accredit conditional on• At least 60 credits being selected from the 5statistical modules MT5751, MT5758, MT5761,
MT5764, MT5831• The 60 credit dissertation is statistical in nature,developing from the material covered in at least
one of these statistical modules

MSc in Applied Statistics andDatamining*

Accredit conditional on the 60 credit dissertation
being statistical in nature, developing from thematerial covered in at least one of the statisticalmodules taken (MT4113, ID5059, MT5756,
MT5758, MT5761, MT5764).

MSc in Data-Intensive Analysis*

Accredit conditional on the 60 credit dissertation
being in Statistics (not Computer Science),
developing from the material covered in at least
one of the statistical modules taken (MT4113,
ID5059, MT5756, MT5761, MT5764).

MSc Statistics
MSc Statistics (Medical Statistics)
MSc Data Science*

Unconditional
Unconditional
either the research project should be in statistics
or at least 3 out of the 4 optional modules should
be a STAT coded module99

Univeristy of Strathclyde

BSc Statistics
BSc Statistics, Economics andFinance*

Unconditional
From the way the optional modules areconstructed there would be at least 60 credits ofstatistics in years 2 & 3 and therefore enoughstatistics in BSc Statistics, Economics and Finance

BSc (Econ) Economics and Statistics*

BSc (Econ) Economics and Statistics, students
would need to take 75 credits of STAT coded
modules in year 3 in order to have half of theyears 2&3 containing statistics.

BSc Statistics, Economics and a
Language*

BSc Statistics, Economics and a Language
conditional on one of STAT00023, STAT0024 or
STAT0025 being chosen in year 2. Giving half ofyears 2&3 in statistics.

BSc Mathematics and Statistical
Science
MSci Mathematics and Statistical
Science
MSci Statistical Science(International Programme)*

Unconditional

MSc Applied Statistics in Health
Sciences
BSc Mathematics and Statistics*
MMath Mathematics and Statistics*
BSc Data Analytics*
BSc Mathematics, Statistics andAccounting*Unconditional

100

Unconditional
BSc Statistics, Economics and a Language
conditional on one of STAT00023, STAT0024 or
STAT0025 being chosen in year 2. Giving half ofyears 2&3 in statistics.

in addition to taking modules MM101, 102, (103or 123), (201 or 221), (104 or 106), MM204,
MM304, students would additionally need to
study MM206, MM307, MM402, MM404 andMM407.

BSc Mathematics, Statistics andFinance*
BSc Mathematics, Statistics andEconomics*
BSc Mathematics, Statistics andManagement Science*
University of the West of England
University of the WitwatersrandWarwick University

BSc (Hons) Mathematics andStatistics
MSc Epidemiology in the field ofBiostatistics

Unconditional

BSc in MORSE*
Integrated Master's in MORSE*
BSc in Mathematics and Statistics*
Integrated Masters in Mathematics
and Statistics*

Students will be required to have passed at least
one module from those listed in both A) and B)
below:

BSc in Data Science*
Integrated Masters in Data Science*

UnconditionalA) Design of Experiments – ST221 Linear
Statistical Modelling, ST305/ST410 Designed
Experiments, ST332/ST409 Medical Statistics,
ST334 Professional Practice of Data Analysis,
ST404 Applied Statistical ModellingB) Bayesian methodology - ST301/ST413
Bayesian Statistics and Decision Theory,
ST337/ST405 Bayesian Forecasting andIntervention, ST404 Applied Statistical Modelling

MSc in Statistics

Unconditional101

■4 章関連
RSS Quality Markl 学習成果l 内容（コンテント）と配信方法

基準
モジュールには明確な学修成果を設定していること。
その学修成果は、
l GradSTAT に 必 要 と さ れるスキルや知識、またそれを修得するための基礎のことである。
l プログラム目標と整合的
で、または（独立モジュー ル の 場 合 ）、 統 計 を 用いた問題解決の枠組みに、一貫的に位置づけられる。
l 履修者の能力・スキルの範囲とレベルに適している。
l モジュールの内容とその配信方法に適している。
l モジュールの内容は学修成果と整合的である。

l 実装の数学的基礎、理論と数学の実装の在り方、
そして分析結果のコミュ
ニケーションと発表に十分な注意を払っていること。
l 必要に応じて、学生らに実在の、大規模データセットを扱い、実際の文脈における課題をデータに基づいて解決する経験を提供すること。
l 必要に応じて、学生らが適当なソフトウェアをすること。

l 誠実さ、倫理観とデー
タセキュリティの根本的な重要性を教えること。
l モジュールの配信、学習時間、および授業モード（講義、実験室作業、セミナー、オンラ
イン配信、独学など）が授業内容と適合して
いること。

102

エビデンス
l モジュールを履修するために、必要とされるスキルと知識を簡単に説明する こ と 。（ モ ジ ュ ー ル に 関する書類にない場合）
l モジュールを修了させる
機会の提供。
l NQF6 レ ベ ル よ り 低 い モ ジ
ュールの場合、学修成果の設定が学生のレベルに適していること、かつのちに大学院レベルの学修成果へのステップアップを可能にしていることを説明。

l 一 方 、 Quality mark は 特
定な内容を規定している
わけではないが、学修内容と設定された学修成果との明確的でかつ一貫的な関連性が必要とする。
l 純粋に理論的または数学的なモジュールであっても、位置付けているプロ
グラムがその応用まで教えて評価している限り、適格とする。同じく、純粋な実践志向のモジュー
ル （「 統 計 的 コ ン サ ル テ ィング」など）も、位置付けているプログラムがそれの理論的数学的基盤を教えて評価している限り、適格とする。
l 「クックブック」や「ポイント・アンド・クリッ
ク」方式、または実社会の文脈から離脱した数式のみの授業方式はお勧めしない。
l 「 紙 と 鉛 筆 」、 手 計 算 は 授業法として問題ないが、ソフトウェアの利用も必要である。
l 実証的データを扱うモジュールであれば、倫理的にデータを収集、管理、分析、報告、公表する義務を強調すべきです。
l 以下の評価に十分に対応できる詳しい資料を提供する。
l 学修成果と学修内容とが適合していること。そして、想定した事前のスキ
ルと知識を持つ履修者にとって、合理的に達成可能であること。
l エビデンスの形式は重要

l アセスメントl 使用されるアセスメン
トは、学生の学修成果の達成度を表示できること。
l 大半の学生が学修成果を達成できていること。

l レビューl 該当コースが、GradStat や CStat の タ
イトル保有者、または大学やカレッジの統計
学部（科目・領域グループ）のメンバーによって、設計、発信、または評定されていること。
l 認定された独立の品質保証プログラムの中に位置づけられること。
l そこで、授業の質及び、学生支援・フィー
ドバック・コンサルテーションについてのレビューを受けていること。
l モジュールに十分な資源が投入されていること。

l リソース103

ではなく、認証評価のために特別に作成された文書よりも、既存の文書のほうが好ましい。
l コースのアセスメントの例。
l コ ー ス 修 了 /ア セ ス メ ン ト
合格できた学生の割合。
l アセスメント方法の多様性が提唱されている。モ
ジュールによって、正式な評価を行わない場合もありる（例えば、学生実
習 な ど ）。 そ の 場 合 、 モ ジ
ュールが一貫したプログ
ラムの一部として位置付
けられている限り、適格とする。
l 関係者の名前を提供する。

l 関 連 す る 質 保 証 （ QA） の手順に従っていることを説明する。

l ST 比 ； モ ジ ュ ー ル を 教 えるために利用できるスタ
ッフの時間；図書館のコンピュータや学習リソー
スを学生が利用可能になること。

統計関係担当教員のプロフィール一覧
University College London
ModuleName of themodule leader

Department

Position

Biography(Education)

Economics of Financial Markets(ECON0001)

Antonio Guarino

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Prufessor of Economics

Doctor of Philosophy, New York University

The World Economy (ECON0007)

Ramin Nassehi

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching)

I have studied at Oxford, LSE, Queen Marry & Tehran
University.

Econometrics for Macroeconomics Dennis Kristensen
and Finance (ECON0022)

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

International Trade (ECON0023)

Parama Chaudhury

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

Microeconometrics (ECON0021)

Toru Kitagawa

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

Issues in Economic Development(ECON0030)

Marcos Vera Hernandez

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

Economics of Labour (ECON0047) Donald Verry

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Honorary Staff

Advanced Economics of Finance(ECON0113)

Rodrigo Paiva Guimaraes

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching)

Business Intelligence (MSIN0006)

Jeffrey Pittaway

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) in
Entrepreneurship

Digital Conversations andMarketing (MSIN0029)

Rikke DuusUCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) Research
Fellow at the UCL School ofManagement

2017, Doctor of Philosophy, University of Leicester.
In her PhD she explored human-tech hybrid relationships
and the fluidity of agency. She also holds an MSc in
Practice-based Research, an MSc in Strategic Marketing
and a BA (Hons) in English and International
Communication. She is a Senior Fellow of the Higher
Education Academy.

Business in the Digital Age(MSIN0051)

Rikke Duus

The same as above

The same as above

The same as above

Law for Managers (MSIN0052)

Catherine Purkiss

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching)

1989, Bachelor of Laws(Honours), University of Warwick;
1995, Master of Arts, UCL

Biography(Career)

Research Summary or Rechear
ThemesEconomic Analysis

Before joining UCL, I taught development economics and My research interest is on the economic history of oil-rich
political economy at King's College London & SOAS.
countries.
Economic Analysis

2002, Bachelor of Arts, University of Tokyo;2005, Masterof Arts, Brown University; 2009, Doctor of Philosophy,
Brown University
1996, Licenciado/Licenciada, Universidad Complutense de
Madrid; 2001, Doctor of Philosophy, Universidad
Autonoma de Barcelona

104

Economic Analysis
AgeingBehaviour Change
Collaborative Social Science
Economic Analysis
Global Health
Population HealthReproduction & Development

Rikke has more than 10 years of experience in designingand delivering cutting-edge programmes and courses in
the areas of digital business transformation, digital
customer engagement, digital value creation and urban
innovation. In addition to undergraduate and graduate
learners, Rikke has extensive experience of designing
impactful programmes for MBA and executive
participants.

Rikke has a deep interest in how technology affects andinfluences the human experience. She is especiallyinterested in how strategic decision-makers inorganizations adapt their practices to respond to new
digital opportunities; how digital technologies facilitate theemergence of inter- and intra-industry collaborative
networks; how complex digital ecosystems require new
types of mindsets; and the 'darker' sides of data
accumulation and surveillance.
She is the winner of the 2021 UCL Provost Education
In her current research, Rikke looks at how individualsAward for 'Outstanding Response to Teaching During the maneuver and negotiate organizations' requests for data
Pandemic'. Rikke was also nominated for a UCL Student sharing in digital spheres and some of the emergent
Choice Award in 2021 (Inspiring Teaching Delivery) andpractices that transpire in response to this data-driven
in 2020 (Exceptional Feedback).
environment.
Rikke has published her work in the Frontiers in
Psychology, The European Business Review, Harvard
Business Publishing, Journal of Marketing Education andEuropean Advances in Consumer Research. She has also
contributed extensively with thought leadership in
renowned media outlets, including CNN, the World
Economic Forum, Discover, The Independent, CharteredManagement Institute, The Sydney Morning Herald,
WeekendAvisen, Politiken, amongst other.
Rikke has also been interviewed by The New YorkTimes,CBS
The same as aboveThe
same
asradio
aboveand delivered a talk at the World

ModuleName of themodule leader

Department

Position

Mastering Entrepreneurship(MSIN0053)

Dave Chapman

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor

Strategic Human Resource
Management (MSIN0057)

Nina Seppala

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor (Teaching)

Biography(Education)

Biography(Career)

Research Summary or Rechear
ThemesMaisteri, University of Turku; Kandidaatti, University of Nina Seppala is Deputy Director (Academic Affairs) of the
Turku; 2007, Doctor of Philosophy, University of Warwick School of Management at University College London(UCL). Nina started her career working for internationalorganizations including the United Nations in the area of
democracy promotion and preventive diplomacy. Since
then, she has held senior roles in several business schools
leading programme and curriculum development projects,
academic quality, international collaborations and liaison
with business partners. She is currently a QAA reviewer
for business and management.
Her main academic interests are in the area of ethicaldecision-making and behaviour, including the emerging
field of behavioural ethics. Nina reviews for Journal ofBusiness Ethics and Business Ethics Quarterly and is amember of the Chartered Association of Business Schools(CABS) Research Committee. She has co-authored a text
book on Business Ethics and Corporate Social
Responsibility (Cengage).
She is the organizer of the Women in Management Book
Club: https://www.mgmt.ucl.ac.uk/women-managementalumni-bookclub

Managerial Accounting for
Decision Making (MSIN0059)

Elliot Guner

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Teaching AssistantGlobal Entrepreneurship(MSIN0060)

Fiona Reid

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching)

Global Marketing Strategy(MSIN0061)

Debra Eddy

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Visiting Staff

Business in a Competitive
Environment (MSIN0049)

Maya Cara

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) in
Entrepreneurship

Entrepreneurship: Theory andPractice (MSIN0144)

Dave Chapman

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor

Financial Management(MSIN0146)

George Namur

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching)

Strategic Project Management(MSIN0147)

Clive Vassell

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) in ProjectManagement

Extended Project (MSIN0153)

Nina Seppala

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor (Teaching)

The Ethics of Artificial Intelligence Nina Seppala(MSIN0212)

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor (Teaching)

2011, Bachelor of Science, UCL; 2012, Master of Science,
2012

Maya holds a PhD in Strategy and Entrepreneurship from Maya Cara is Senior Teaching Fellow at the School of
Her main academic interests are in the areas of strategy,
London Business School and an MBA from University of Management at University College London (UCL). She
innovation and entrepreneurship.
Chicago Booth School of Business.
started her career working for international organizationsin the area of operations and strategy. Since then, she has
held different lectureship roles in several business schools
leading programmes and was involved in curriculum
development projects and academic quality.
Maya's teaching style is interactive and case-based, filledwith practical exercises and real-life business experiences.
She’s passionate about helping entrepreneurs withstrategic management and advice, and has also foundedstart-ups herself so knows first-hand what it is like tolaunch a new business.

105統計関係担当教員のプロフィール一覧
University of Bristol
ModuleName of themodule leader

Department

Position

Database Systems A

Mr Kosmas Kosmopoulos

Dept of Information Studies
Faculty of Arts & Humanities

Lecturer (Teaching) in Computerand Information Systems

Professor Jean-Marc VandenBroeck

Dept of Mathematics
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Professor of Applied Mathematics

Calculus and Linear Algebra

Biography(Education)

Biography(Career)

1978 Doctor of Philosophy University of Adelaide
1975 Licence Universite de Liege
1974 Ingenieur Universite de Liege

Research Summary or Rechear Themes

A large part of my research has been concerned with free boundary problems. These
problems involve solving partial differential equations in domains whose shape has to befound as part of the solution. They occur in many physical and industrial applications.
Examples include waves propagating at the interface between two fluids, bubbles rising in a
fluid and growing tumors. Mathematically free boundary problems are challenging because of
their nonlinearity. Over the years I have developed efficient and accurate boundary integral
equation methods to solve free boundary problems occuring in fluid mechanics.
I have devoted special attention to the effect of surface tension and discovered classes ofproblems which have a continuum of solutions when surface tension is neglected but only adiscrete set of solutions when surface tension is taken into account. Moreover I have shownthat this discrete set reduces to a unique solution as the surface tension tends to zero. Someof my recent research is concerned with three dimensional free surface flows and thediscovery of three dimensional solitary waves. I am also involved in studying the effects ofelectric fields on interfacial flows.

Calculus in Several Dimensions

Dr David Solomon

Introduction to Probability andStatistics

Dr Paul Northrop

Further Probability and Statistics

Dr Simon Harden

Introduction to Practical Statistics

Basic Microeconomic Concepts

An Introduction to Applied
Economic Analysis

Dept of Mathematics
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer (Teaching)

Associate Professor

1996 Doctor of Philosophy University College London
Paul has been a lecturer at University College London since 2005. He was awarded a PhD in
1993 Master of Science University College London
Statistics from University College London in 1996 for a thesis on the spatial-temporal
1992 Bachelor of Science (Honours) Imperial College of Science, Technology and modelling of rainfall processes and extended this work as a NERC postdoctoral research
Medicine
fellow at University College London and Imperial College. He was a Departmental Lecturer
in the Department of Statistics at the University of Oxford from 1999 to 2005

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Associate Professor (Teaching)2017 ATQ03 - Recognised by the HEA as a Fellow University College London
2014 ATQ01 - Successfully completed an institutional provision in teaching in the
HE sector Institute of Education

Dr Takoua Jendoubi

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer (Teaching)

Dr statistical approaches for metabolomics and omics data integration– Statistics Imperial College London

Takoua is a Lecturer in Statistical Science at the Department of Statistical Science, UCL.
Before coming to UCL, she was a Strategic Teaching Fellow in Statistics the Department ofMathematics, Imperial College London. She completed her PhD in Epidemiology andBiostatistics at the School of Public Health of the same institution.

Dr Beatriz Armendariz

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Associate Professor

Academic Background1990 Doctor of Philosophy Ecole des hautes etudes en sciences sociales
1989 Master of Arts Harvard University
1986 Master of Philosophy University of Cambridge
1985 Master of Arts Harvard University
1984 Bachelor of Science Instituto Tecnologico Autonomo de Mexico

Beatriz Armendáriz is an Associate Professor of Economics at the Department of Economics Beatriz’s research field was initially on international finance. From her 1990 PhD
of University College London. Prior to that, she was a Lecturer in Economics at Harvard, and dissertation, she published her first article on international in the Journal of Internationalan Associate Professor at the Massachusetts Institute of Technology (MIT). She is also
Economics: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/002219969090055Q . Shortly
affiliated to the Centre for European Research in Microfinance (CERMi). Her dissertation on after, and thanks to her then student, Lamiya Morshed, Beatriz discovered that international
international finance was entirely written at MIT, but she received her PhD in Economics at finance and microcredit contracts had a common feature, namely, that both contracts were
The School of Advanced Studies in the Social Sciences (EHESS) in Paris.
often agreed by lenders and borrowers without explicit collateral. Her research since has
focused on microfinance. Beatriz’s first paper on microfinance was published in the Journalof Development Economics:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.177.4439&rep=rep1&type=pdf . Thiswas followed by a series of contributions to the field of microfinance , most notably, herarticle co-written with Christian Gollier, which appeared in The Economic Journal :https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.888.7871&rep=rep1&type=pdf , andan article co-written with Jonathan Morduch in the Journal of Economics of Transition:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1468-0351.00049. Beatriz’s research with Jonathan
Morduch continued. Their book titled The Economics of Microfinance was first published by
MIT Press in 2005, just a year before Muhammad Yunus, the founder of microcredit in
Bangladesh, was awarded the Nobel Peace Prize for “creating economic and social
development from below”. The Armendáriz – Morduch book was revised, and the second
edition of it was published again by MIT Press in 2010:https://mitpress.mit.edu/books/economics-microfinance-second-edition. Armendáriz also coedited The Handbook of Microfinance with Marc Labie for Word Scientific, and, more
recently, she co-authored yet another book for MIT Press in 2017, The Economics ofContemporary Latin American Economy : https://mitpress.mit.edu/books/economicscontemporary-latin-america. This book has made Beatriz to reflect on her earlier work on
international finance and learn about latest-state-of-the -art topics which are relevant toLatin America and most of the developing world.

Dr Dunli Li

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching) in Economics

2019 ATQ04 - Recognised by the HEA as a Senior Fellow University College
London2015 Postgraduate Certificate in Higher Education Queen's University of Belfast
2015 ATQ03 - Recognised by the HEA as a Fellow Queen's University of Belfast
2013 Doctorat State University of New York at Buffalo

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

106

Development and application of stochastic models for spatial-temporal rainfall processes;
inference for complex stochastic processes; modelling of extreme values; applications inhydrology and climatology.

Data Integration, Bayesian Statistics, Bayesian Nonparametrics, Probabilistic Models,
Clustering, Association analysis.
Applications: Epidemiology, Genomics, Metabolomics, Multi-Omics data, Clinical Data,
Systems Biology, Pathway analysis.

ModuleName of themodule leader

Department

Position

History of Science: Antiquity to
Enlightenment

Professor Simon Werrett

Dept of Science & Technology
StudiesFaculty of Maths & PhysicalSciences

Professor of the History of Science 2000 Doctor of Philosophy University of Cambridge
1996 Master of Philosophy University of Cambridge
1994 Bachelor of Arts (Honours) University of Leeds

Simon Werrett trained in the Department of History and Philosophy of Science in Cambridge Werrett's work explores interactions between the arts and the sciences in the sixteenth to
University before taking postdoctoral fellowships at the Max Planck Institute for the History nineteenth centuries. His first monograph Fireworks: Pyrotechnic Arts and Sciences inof Science in Berlin and the Getty Research Center in Los Angeles. From 2002 he was aEuropean History (University of Chicago Press, 2010) examined exchanges of skills andmember of the Department of History at the University of Washington, Seattle, before
techniques between early modern pyrotechnists and natural philosophers in Britain, France
joining UCL in 2012.
and Russia. Werrett’s current research explores the history of what he calls "thrifty science"an experimental approach to natural inquiry foregrounding re-use, adaptation, repair andexchange. This project examines thrifty science in Britain and North America between theseventeenth century and the present, and contributes to a broader interest in relations ofscience and environmental history. Werrett also has a longstanding interest in Russian andSoviet sciences and has published numerous articles on this topic. He has also publishedarticles on science, technology, and empire, including articles on Captain Cook, Russian
voyages of exploration, and the development of the Congreve war rocket in India and GreatBritain in the nineteenth century.

Dr Jack Stilgoe

Dept of Science & Technology
StudiesFaculty of Maths & PhysicalSciences

Professor of Science andTechnology Policy

Dr Jack Stilgoe is a professor in science and technology studies at University College London, Jack Stilgoe conducts research on the governance of emerging technologies, including
where he researches the governance of emerging technologies. He is principal investigator of genetically modified crops, nanotechnologies, geoengineering, machine learning and selfthe ESRC Driverless Futures project (2019-2021). This project is looking to anticipate thedriving cars.
politics of self-driving cars. He worked with EPSRC and ESRC to develop a framework for
responsible innovation, which is now being used by the Research Councils. Among otherpublications, he is the author of ‘Who’s Driving Innovation?’ (2020, Palgrave) and ‘Experiment
Earth: Responsible innovation in geoengineering’ (2015, Routledge). He previously worked inscience and technology policy at the Royal Society and the think tank Demos. He is a fellowof the Turing Institute.

Dr Beatriz Navarro Lameda

Dept of Mathematics
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer (Teaching) - Pure Maths

Ms Danusia Wysocki

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) in
Accounting/Financial Management

Dr Sarah Warnes

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Associate Professor (Teaching)

Science Policy

Mathematical Analysis
Communication and Behaviour in
Organisations
Accounting for Business
Understanding Management

Introduction to Social and Business
Psychology

Dr Miha Stan

Dr Gorkan Ahmetoglu

Biography(Education)

Biography(Career)

2016 Doctor University of Essex
2015 ATQ04 - Recognised by the HEA as a Senior Fellow

Clinical, Edu & Hlth Psychology
Associate Professor
Div of Psychology & Lang Sciences
Faculty of Brain Sciences

Sarah has tutored and lectured across both undergraduate and post-graduate programmes in Sarah holds an MSc in People and Organisational Development from Salford University andthe subjects of management, leadership, strategy, reflective practice, change, research
is currently in the final year of her part-time PhD with the University of Essex Businessmethodology and dissertation completion. In addition to her lecturing and personal tutoring
School. Sarah’s research interest focuses on exploring organisations through a spatial lens,
responsibilities, Sarah has experience in developing modules including all aspects of delivery, with a particular interest in how organisational actors experience and understand theirassessment and feedback. Sarah’s experiences have allowed her to enjoy immensely theworkspaces. Sarah has co-authored a paper which she presented to the European Group
contact that she has with students in lectures and seminars, alongside having the privilege of for Organizational Studies (EGOS) Colloquium in Helsinki 2012 and has authored threeworking on a one to one basis with students in the supervision of their undergraduate andchapters in the Pearson text ‘Professional Diploma in Hospitality Supervision’. Prior to joining
postgraduate dissertations. Sarah has co-authored a paper which she presented to thethe public sector, Sarah worked for a private training company committed to workplace
European Group for Organizational Studies (EGOS) Colloquium in Helsinki 2012 and has
training; here Sarah spent two years setting up operations in the UAE.
authored three chapters in the Pearson text ‘Professional Diploma in Hospitality Supervision’.
Prior to joining the public sector, Sarah worked for a private training company committed toworkplace training; here Sarah spent two years setting up operations in the UAE.

Dr Gorkan Ahmetoglu is an Associate Professor of Business Psychology at University College
London (UCL) and the co-founder of Meta Profiling Ltd. He has previously held the positionsof Director of Management and Entrepreneurship, Director of Digital Entrepreneurship, andDirector of Consumer Behaviour at Goldsmiths, University of London. He has also taught at
London’s City University and Heythrop University. Gorkan is the author of Personality 101,the editor of the Wiley Handbook of Entrepreneurship, and has published numerous articles
and reviews in leading academic journals as well as authored in Harvard Business Review
and Management Today. Dr Ahmetoglu is a leading expert in psychological profiling andassessment and a business adviser and speaker in the areas of psychological profiling,
entrepreneurship, talent management, and consumer decision-making. He is also an
associate to Harvard’s EFL Global. Gorkan consults to global organisations and the UK
government, and frequently appears in media as expert adviser. His clients include HSBC,
LVMH, ABF, Unilever, Google, Ford, Tesco, Sainsbury’s, Asda, Mars, McKinsey & Co, BBC,
Channel 4, Channel 5, The Edrington Group, the Office of Fair Trading, the Intellectual
Property Office, the British Brand Groups, Government Social Research, The Grocer, The
Marketing Magazine, and KPMG.

107

Research Summary or Rechear Themes

ModuleIntroduction to Psychology

Name of themodule leader
Dr Jennifer Mcgowan

Department

Position

Experimental Psychology
Lecturer (Teaching)
Div of Psychology & Lang Sciences
Faculty of Brain Sciences

Biography(Education)

Biography(Career)

2016 Doctor of Philosophy University College London
2012 Bachelor of Science Royal Holloway
ATQ03 - Recognised by the HEA as a Fellow University College London

Jennifer McGowan is a lecturer (teaching) for Experimental Psychology. She has a PhD in
health psychology and epidemiology, and is a fellow of the Higher Education Academy. Herteaching role includes coordinating the external placements of MSci students into clinical andindustrial settings, lectures on quantitative and qualitative research methods, Learning andmemory, Ageing, Mindfulness, and Adolescence.

Research Summary or Rechear Themes

Jennifer is the founder and lead of the global Resilience Research Group. The group’s aim is
to develop a collaborative group of resilience researchers, in order to develop high quality
resilience research. This includes developing research and dissemination opportunities toraise member profiles, supporting early career researchers into funding, and developing andconsolidating the resilience field. We also work with local councils to evaluate resilienceinterventions.
Jennifer is a health psychologist and epidemiologist by background. Her research interests
are focused primarily on health and positive psychology. I am interested in projects into:
Positive psychology, resilience, and physical well-being
Public health (well-being, smoking, cancer, sexual well-being, lifespan ageing)
Sexual well-being in regards to abnormal sexuality
To date her research has explored the biopsychosocial well-being of adults ageing with HIV inrelation to both age and time with diagnosed HIV; cancer and smoking; adolescent health andwell-being; and the evaluation of resilience interventions in clinicians and schools.

Advanced Linear Algebra

Mr Isidoros Strouthos

Probability and Inference

Dr Yvo Pokern

Linear Models and the Analysis of
Variance

Dr Emma Simpson

Introduction to Applied Probability

Dr Elinor JonesManagerial Accounting for
Decision Making

Mr Elliot Guner

Statistical Inference

Dr Aidan O'Keeffe

Stochastic Systems

Dr Terry Soo

Forecasting

Dr Codina Cotar

Decision and Risk

Dr Alex Donov

Dept of Mathematics
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer (Teaching)

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer in Statistical Science

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Associate Professor

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer (Teaching)
Associate Professor

2011 Postgraduate Certificate in Learning and Teaching in Higher Education
Obtained PhD in 2006 from University of Lancaster, Department of Mathematics andMonte-Carlo Methodology and Applications, Sequential Monte-Carlo Algorithms, Markov
University College London
Statistics.
chain Monte-Carlo Methods, Diffusion Processes and Applications in Finance, Tree Models in2000 Bachelor of Science Athens University of Economics and Business
Worked as Post-Doctoral Researcher during 2005-08 at University of Warwick, Mathematics Biostatistics, Inverse Problems.
ATQ07 - Holder of a PGCE in higher education, secondary edu, further edu, life Institute and Department of Statistics.
long lear
Appointed as a Lecturer in Statistics at UCL, Department of Statistical Science, in 2008;
2006 Doctor of Philosophy University of Lancasterpromoted to Senior Lecturer in 2013.

Associate Professor

2013
2006
2002
2001
1999

Professional Certification Institute of Education
Doctor of Philosophy University of Warwick
Diplome d'etudes approfondies Universite Paris Sud, Orsay (Paris XI)
Master of Physics University of Warwick
Candidature

Yvo joined UCL as a lecturer in January 2010. Previously, he completed his MPhys at
Yvo is interested in nonparametric Estimation both for Diffusions and functional data
Warwick, followed by a Diplome d'Etudes Approfondies (DEA) at Paris XI with dissertation at models. Most past work is on inference for stochastic differential equations (SDEs), in
the Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences (Leipzig). His PhD was inparticular hypoelliptic SDEs, multiscale behaviour in SDEs, nonparametric estimation in
Mathematics at the University of Warwick after which he switched department to take up a SDEs. Yvo is also interested in Gaussian Markov Random Fields and numerical linear
fellowship as EPSRC Mobility Fellow hosted by the Statistics Department.
algebra useful in statistics.

Associate Professor (Teaching)
Teaching Assistant2012 Master of Science University College London
2011 Bachelor of Science University College London

Associate Professor in Statistical
Science
Professor of Probability

2004 Doctorat University of Bristol
2001 Master of Mathematics Universitatea din Bucuresti
1999 Bachelor of Science Universitatea din Bucuresti
1999 ATQ10 - Overseas accreditation or qualification for any level of teaching
Universitatea din Bucuresti

Stochastic Methods in Finance

Dr Alexandros Beskos

Medical Statistics 1

Dr Menelaos Pavlou

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer in Medical Statistics

2012 Doctor of Philosophy University College London
2005 Master of Science University College London
2004 Bachelor of Science Aristotle University of Thessaloniki

Medical Statistics 2

Dr Gareth Ambler

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Associate Professor

1996 Doctor of Philosophy University of Sussex
1992 Bachelor of Science (Honours) University of Sussex

Selected Topics in Statistics

Dr Sam Livingstone

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer in Statistics

2019
2016
2012
2009
2008

Stochastic Methods in Finance II

Dr Julian Herbert

Fellowship of the Higher Education Academy
Doctor of Philosophy University College London
Master of Science University of Lancaster
Master of Science University College London
Bachelor of Arts Royal Holloway

108

Codina Cotar is a Reader in Probability in the Department of Statistical Science, UCL. She
completed her PhD in Probability in 2004 in the Statistics Group, the Department ofMathematics, University of Bristol. Between 2004-2011 she held postdoctoral fellowships atUniversity of British Columbia, Technishe Universitaet Berlin and Technische Universitaet
Munich. Between 2011-2012 she held a Research Immersion Fellowship at the Fields
Institute, Toronto, Canada. Between 2012-2016 she was a Lecturer in the Department of
Statistical Science, UCL.

Gareth is an Associate Professor in Medical Statistics at the Department of Statistical
Science, UCL and a member of the Biostatistics Group within the Research Support Centre.

Research interests: Probability Theory; Statistical Mechanics; Disorder and Critical
Phenomena; Optimal Transport Methods for Physics and Finance

His main research interests are in the formulation and validation of risk models. Gareth isco-investigator on numerous grants from funders such as NIHR, MRC, Wellcome Trust and
EU FP7, and is the lead statistician on several clinical trials.

ModuleName of themodule leader

Department

Position

Biography(Education)

Biography(Career)

Bayesian Methods in Health
Economics

Professor Gianluca Baio

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Professor of Statistics and Health
Economics

2004 Doctor of Philosophy Universita degli Studi di Firenze
1998 Master of Science Universita degli Studi di Firenze

Gianluca graduated in Statistics and Economics from the University of Florence (Italy). He
Gianluca's main interests are in Bayesian statistical modelling for cost effectiveness analysis
then completed a PhD programme in Applied Statistics again at the University of Florence,and decision-making problems in the health systems and causal inference using the decisionafter a period at the Program on the Pharmaceutical Industry at the MIT Sloan School oftheoretic approach. Current applied works include the economic evaluation of healthManagement, Cambridge (USA); he then worked as a Research Fellow and then Temporary interventions such as the treatment of osteoporosis in elderly women, and of cardiovascular
Lecturer in the Department of Statistical Sciences at University College London
disease secondary prevention with statins.
(UK).Currently, he is lecturer in Medical Statistics in the Department of Statistical Science at He is also participating in several research projects funded by research councils and two EUUCL.
funded projects on pharmacological surveillance in Europe.

Dr Cecilia Busuioc

Dept of Mathematics
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching)

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching)

Professor Albert Marcet

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Macroeconomics

Mr Rodrigo Paiva Guimaraes

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching)

Economics I (Combined Studies)
Applied Economics

Dr Dunli Li

Economics 2 (Combined Studies)

Dr Alex Donov

Economics of Financial Markets

Professor Antonio Guarino

Economics of Finance
Advanced Economics of Finance
Quantitative Economics andEconometrics

Dr Aureo De Paula De Paula Neto Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching) in Economics

Professor of Economics

Mr Nikita Roketskiy

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer

Economics of Information

Mr Deniz Kattwinkel

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer in Economics

Mergers and Valuation

Dr Pete Clark

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching)

Dr Pete Clark

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science2019 ATQ04 - Recognised by the HEA as a Senior Fellow University College
London2015 Postgraduate Certificate in Higher Education Queen's University of Belfast
2015 ATQ03 - Recognised by the HEA as a Fellow Queen's University of Belfast
2013 Doctorat State University of New York at Buffalo

Doctor of Philosophy New York University

Professor of Economics

Game Theory

Corporate Financial Strategy

Research Summary or Rechear Themes

Lecturer (Teaching)2010 Doctor Henley Management College
2007 Postgraduate Certificate Henley Management College
1972 Master of Business Administration Southern Methodist University ,Dallas,
USA
1971 Bachelor of Business Administration Southern Methodist University,Dallas, USA

Mergers & Acquisitions research ongoing, particularly in synergies and merger
segmentation.

2010 Doctor Henley Management College
2007 Postgraduate Certificate Henley Management College
1972 Master of Business Administration Southern Methodist University ,Dallas,
USA
1971 Bachelor of Business Administration Southern Methodist University,Dallas, USA

Mergers & Acquisitions research ongoing, particularly in synergies and merger
segmentation.

Forthcoming book (Aug. 2013, co-author Roger W. Mills) Masterminding the Deal:
Breakthroughs in Merger Strategy & Analysis, London and Philadelphia, Kogan Page.

Forthcoming book (Aug. 2013, co-author Roger W. Mills) Masterminding the Deal:
Breakthroughs in Merger Strategy & Analysis, London and Philadelphia, Kogan Page.

Economics of Financial Markets

Antonio Guarino

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Prufessor of Economics

Doctor of Philosophy, New York University

The World Economy

Ramin Nassehi

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching)

I have studied at Oxford, LSE, Queen Marry & Tehran University.

Econometrics for Macroeconomics
and FinanceDennis Kristensen

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

International Trade

Parama Chaudhury

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

Microeconometrics

Toru Kitagawa

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

2002, Bachelor of Arts, University of Tokyo;2005, Master of Arts, Brown
University; 2009, Doctor of Philosophy, Brown University

Economic Analysis

Marcos Vera Hernandez

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Professor of Economics

1996, Licenciado/Licenciada, Universidad Complutense de Madrid; 2001, Doctor ofPhilosophy, Universidad Autonoma de Barcelona

AgeingBehaviour Change
Collaborative Social Science
Economic Analysis
Global Health
Population HealthReproduction & Development

Donald Verry

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Honorary Staff

Rodrigo Paiva Guimaraes

Dept of Economics
Faculty of S&HS

Lecturer (Teaching)

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) in
Entrepreneurship

Issues in Economic Development

Economics of Labour
Advanced Economics of FinanceBusiness IntelligenceJeffrey Pittaway

Economic Analysis
Before joining UCL, I taught development economics and political economy at King's College
London & SOAS.

My research interest is on the economic history of oil-rich countries.
Economic Analysis

109

ModuleName of themodule leader

Digital Conversations andMarketingRikke Duus

Business in the Digital Age

Rikke Duus

Department

Position

Biography(Education)

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) Research
Fellow at the UCL School ofManagement

2017, Doctor of Philosophy, University of Leicester.
Rikke has more than 10 years of experience in designing and delivering cutting-edge
In her PhD she explored human-tech hybrid relationships and the fluidity of
programmes and courses in the areas of digital business transformation, digital customer
agency. She also holds an MSc in Practice-based Research, an MSc in Strategic
engagement, digital value creation and urban innovation. In addition to undergraduate andMarketing and a BA (Hons) in English and International Communication. She is a graduate learners, Rikke has extensive experience of designing impactful programmes for
Senior Fellow of the Higher Education Academy.
MBA and executive participants.

1989, Bachelor of Laws(Honours), University of Warwick; 1995, Master of Arts,
UCL

Law for Managers

Catherine Purkiss

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching)

Mastering Entrepreneurship

Dave Chapman

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor

Strategic Human Resource
Management

Nina Seppala

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor (Teaching)

Biography(Career)

Research Summary or Rechear Themes

Rikke has a deep interest in how technology affects and influences the human experience.
She is especially interested in how strategic decision-makers in organizations adapt theirpractices to respond to new digital opportunities; how digital technologies facilitate theemergence of inter- and intra-industry collaborative networks; how complex digital
ecosystems require new types of mindsets; and the 'darker' sides of data accumulation andsurveillance.
She is the winner of the 2021 UCL Provost Education Award for 'Outstanding Response to
In her current research, Rikke looks at how individuals maneuver and negotiate
Teaching During the Pandemic'. Rikke was also nominated for a UCL Student Choice Award organizations' requests for data sharing in digital spheres and some of the emergent practices
in 2021 (Inspiring Teaching Delivery) and in 2020 (Exceptional Feedback).
that transpire in response to this data-driven environment.
Rikke has published her work in the Frontiers in Psychology, The European Business
Review, Harvard Business Publishing, Journal of Marketing Education and European
Advances in Consumer Research. She has also contributed extensively with thought
leadership in renowned media outlets, including CNN, the World Economic Forum, Discover,
The Independent, Chartered Management Institute, The Sydney Morning Herald,
WeekendAvisen, Politiken, amongst other.
Rikke has also been interviewed by The New York Times, CBS radio and delivered a talk at
the World Economic Forum.

Maisteri, University of Turku; Kandidaatti, University of Turku; 2007, Doctor ofPhilosophy, University of Warwick

Nina Seppala is Deputy Director (Academic Affairs) of the School of Management atUniversity College London (UCL). Nina started her career working for internationalorganizations including the United Nations in the area of democracy promotion andpreventive diplomacy. Since then, she has held senior roles in several business schools
leading programme and curriculum development projects, academic quality, international
collaborations and liaison with business partners. She is currently a QAA reviewer forbusiness and management.
Her main academic interests are in the area of ethical decision-making and behaviour,
including the emerging field of behavioural ethics. Nina reviews for Journal of Business
Ethics and Business Ethics Quarterly and is a member of the Chartered Association ofBusiness Schools (CABS) Research Committee. She has co-authored a text book on Business
Ethics and Corporate Social Responsibility (Cengage).
She is the organizer of the Women in Management Book Club:
https://www.mgmt.ucl.ac.uk/women-management-alumni-bookclub

Managerial Accounting for
Decision Making

Elliot Guner

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Teaching AssistantGlobal Entrepreneurship

Fiona Reid

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching)

Global Marketing Strategy

Debra Eddy

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Visiting Staff

Business in a Competitive
Environment

Maya Cara

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) in
Entrepreneurship

Entrepreneurship: Theory andPractice

Dave Chapman

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor

Financial Management

George Namur

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching)

Strategic Project Management

Clive Vassell

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Lecturer (Teaching) in ProjectManagement

Extended Project

Nina Seppala

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor (Teaching)

The Ethics of Artificial Intelligence

Nina Seppala

UCL School of Management
Faculty of Engineering Science

Professor (Teaching)

Quantitative Modelling ofOperational Risk and Insurance
Analytics
Introductory Statistical Methods
and Computing

Niloufar Abourashchi

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer (Teaching)

Tom Honnor

2011, Bachelor of Science, UCL; 2012, Master of Science, 2012

Maya holds a PhD in Strategy and Entrepreneurship from London Business
School and an MBA from University of Chicago Booth School of Business.

Lecturer (Teaching) in Statistics

110

Maya Cara is Senior Teaching Fellow at the School of Management at University College
Her main academic interests are in the areas of strategy, innovation and entrepreneurship.
London (UCL). She started her career working for international organizations in the area of
operations and strategy. Since then, she has held different lectureship roles in several
business schools leading programmes and was involved in curriculum development projects
and academic quality.
Maya's teaching style is interactive and case-based, filled with practical exercises and real-lifebusiness experiences. She’s passionate about helping entrepreneurs with strategic
management and advice, and has also founded start-ups herself so knows first-hand what it
is like to launch a new business.

ModuleName of themodule leader

Department

Position

Biography(Education)

Biography(Career)

Research Summary or Rechear Themes

Introductory Statistical Methods

Katerina Stavrianaki

Inst for Risk & Disaster Reduction Lecturer
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Computing for Practical Statistics

Ioanna Manolopoulou

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Associate Professor

2002, MA Cantab, University of Cambridge; 2004, Master of Mathematics,
University of Cambridge; 2008, PHD in Statistics, University of Cambridge

From 2008 to 2012 she was employed as a Visiting Assistant Professor and Postdoctoral
Associate with Profs Mike West and Sayan Mukherjee, as well as a fellow of the Statisticaland Applied Mathematical Sciences Institute (SAMSI).

Research interests: Bayesian statistics, semi-parametric modelling, mixture modelling, statespace models, cell motility, diffusion models, phylogeography, point processes.

Tom Fearn

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Professor of Applied Statistics

1971, Bachelor of Arts(Honours), University of Oxford; 1972, Master of Science,
After my PhD and a couple of years as a postdoc here at UCL, I worked for 11 years at theImperial College of Science, Technology and Medicine; 1975, Doctor of Philosophy, Flour Milling and Baking Research Association, Chorleywood, initially as an applied
UCL
statistician and later as part of the management team. I returned to the Department of
Statistical Science at UCL in 1989.

Although I am interested in applied statistics in general, much of my research has focussed
on the application of multivariate methods in chemistry, an area sometimes described as
chemometrics, and especially in near infrared spectroscopy. I also have a general interest in
Bayesian methodology.

Alexander Watson

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer in Statistical Science

PhD (Statistics, 2008, University of Glasgow)

Professor (Statistical Pattern Recognition, 2021, University College London)

Statistical pattern recognition, machine learning and image processing

MSc (Statistics, 2004, Katholieke Universiteit Leuven)

Turing Fellow (2018-2022, The Alan Turing Institute)

Multivariate and high-dimensional data analysis

MSc (Medical Imaging, 2004, Katholieke Universiteit Leuven)

Associate Professor (Senior Lecturer, Statistics, 2014, University College London)

DrEng (Signal and Information Processing, 1998, Tsinghua University)

Lecturer (Statistics, 2008, University College London)

Social Statistics

Optimisation Algorithms in
Operational Research
Statistics for Medical Scientists

Matina Rassias

Foundation Fortnight

Jinghao Xue

My research interests include seismology, statistical seismology and rock mechanics. I
recently completed my PhD at UCL IRDR.
My PhD research included the statistical analysis of earthquakes using the Epidemic TypeAftershock Sequence (ETAS) model and more specifically I am interested in magnitudeclustering. I also use acoustic emissions (AE) generated by the triaxial deformation ofsandstone samples. AE can be used as a proxy for natural processes such as earthquakes.

Associate Professor (Teaching)
Professor of Statistical Pattern
Recognition

BEng (Telecommunication and Information Systems, 1993, Tsinghua University)

Statistical Models and Data
Analysis

Giampiero Marra

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Professor of Statistics

I work as a Professor of Statistics at the Department of Statistical Science at University College London. After having graduated in Statistics and Economics at the University of Penalized likelihood based inference in semiparametric simultaneous equation models, copula
Bologna in 2004, I worked as an econometrician and statistician for a consulting firm and a multinational company. In 2007 I was awarded an MSc in Statistics at UCL and I
regression modelling, generalized additive modelling.
defended my PhD thesis at the University of Bath in November 2010. I joined UCL as a Lecturer in Statistics in September 2010 and got promoted to Associate Professor in
2016.
Keywords: endogeneity, non-random sample selection, observed and unobserved
confounding, penalised regression spline, copula, generalized regression, computational
statistics.

Statistical Design of Investigations

Ardo Van Den Hout

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Associate Professor

Ph.D. in social statistics (2004). Department of Statistics and Methodology,
Utrecht University, the Netherlands, and Statistics Netherlands

In the Department of Statistical Science since January 2012.
MRC Biostatistics Unit, Cambridge, UK, 2005-2011

Longitudinal data analysis, multi-state models, change-point models, item response models

Dr Briol is a Lecturer in Statistical Science at UCL, and a group leader in Data-CentricEngineering at The Alan Turing Institute, where he leads a project called Fundamentals of
Statistical Machine Learning.

Dr Briol's research interests are at the interface of computational statistics, machine learningand applied mathematics. His work focuses on methodology for computation and inference
for large scale and computationally expensive probabilistic models.

Takoua is a Lecturer in Statistical Science at the Department of Statistical Science, UCL.
Before coming to UCL, she was a Strategic Teaching Fellow in Statistics the Department ofMathematics, Imperial College London.

Data Integration, Bayesian Statistics, Bayesian Nonparametrics, Probabilistic Models,
Clustering, Association analysis.
Applications: Epidemiology, Genomics, Metabolomics, Multi-Omics data, Clinical Data,
Systems Biology, Pathway analysis.

Post-Master’s programme Mathematical Modelling and Consultancy Skills (1999).
Delft University of Technology, the Netherlands
Mathematics (M.Sc., March 1997) and Philosophy (M.A., January 1996, highest
distinction). University of Nijmegen, the Netherlands
Statistical Computing

Tom Bartlett

Applied Bayesian Methods

Jim Griffin

Introduction to Statistical Data
Science

Francois-Xavier Briol

Dissertation (MSc Data Analytics
for Government)

Kayvan Sadeghi

Research Project

Takoua Jendoubi

Project

Jinghao Xue

Project

Jinghao Xue

Decision and Risk

Alex Donov

Statistics for Health Economics

Chak Hei Lo

Programming Fundamentals

Ricardo Silva

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer in Statistical Science

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Lecturer in Statistical Science

Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences
Dept of Statistical Science
Faculty of Maths & PhysicalSciences

Professor of Statistical Pattern
Recognition

Professor in Statistical Science
Lecturer in Statistical Science

Lecturer (Teaching)

She completed her PhD in Epidemiology and Biostatistics at the School of Public
Health of the same institution.

Professor of Statistical Pattern
Recognition
Lecturer (Teaching)
Lecturer (Teaching)
Professor of Statistical Machine
Learning and Data Science

Dr Ricardo Silva got his PhD in the first batch of students from the programme in He moved to the UK to work as a postdoctoral researcher at the Gatsby Computational
Machine Learning at Carnegie Mellon University.
Neuroscience Unit at UCL. He briefly joined the Statslab in Cambridge for another year as a
postdoc before joining the Department of Statistical Science at UCL as a Lecturer in 2008.

111

Machine learning applied to complex systems, surveys and causal inference. This includes
systems such as the London transportation network and the interaction of projects andbackers in Kickstarter. Causal inference work includes problems of measurement error andnoncompliance.

統計教育に用いられているテキスト一覧
University College London

Textbooks for undergraduates of Department of Statistical Science, UCL(according to
Department of Statistical Science Undergraduate Student Handbook 2020/2021)

Modules: STAT0001-STAT0041
STAT0001: Economics 2 (Combined Studies)
Microeconomic analysis
Book by Hal R. Varian c1992

Intermediate microeconomics: a modern approach
Book by Hal R. Varian 2020
Macroeconomics
Book by Olivier Blanchard; David Roland Johnson c2013
Introduction to economic growthBook by Charles I. Jones; Dietrich Vollrath 2013
STAT0002: Introduction to Probability and Statistics
Interpreting data: a first course in statistics
Book by Anderson, Alan J. B. 1988

Principles of statistics
Book by Bulmer, M. G. c1979
Elements of statistics
Book by Daly, Fergus; Open University c1995
Statistics: a very short introduction
Book by D. J. Hand 2008
Probability: a very short introduction
Book by John Haigh 2012
Introduction to the practice of statistics
Book by Moore, David S.; Craig, Bruce A.; McCabe, George P. c2009
The statistical sleuth: a course in methods of data analysis
Book by Ramsey, Fred L.; Schafer, Daniel W. c1997
Introductory statistics
Book by Sheldon M. Ross ©2010
A first course in probability
Book by Ross, Sheldon M. c2010
Introduction to probability models
Book by Sheldon M Ross 2014
Introduction to probability and its applications
Book by Scheaffer, Richard L.; Young, Linda J. 2010
The visual display of quantitative information
Book by Tufte, Edward R. c2001
The art of statistics: learning from data
Book by D. J. Spiegelhalter 2019112

STAT0003: Further Probability and Statistics
Introduction to the practice of statistics
Book by David S. Moore; George P. McCabe; Bruce A. Craig 2021

Introduction to the practice of statistics
Book by David S. Moore; George P. McCabe; Bruce A. Craig 2017
A First Course in Probability, Global Edition
Book by Sheldon Ross 2019
Introduction to probability
Book by George G. Roussas 2007
Statistics: a very short introduction
Book by D. J. Hand 2008
STAT0004: Introduction to Practical Statistics
Introduction to the practice of statistics
Book by David S. Moore; George P. McCabe; Bruce A. Craig 2017

Using R for introductory statistics
Book by John Verzani 2014
Beginning R: An Introduction to Statistical ProgrammingBook by Larry Pace 2012
An introduction to statistical learning: with applications in R
Book by Gareth James; Daniela Witten; Trevor Hastie; Robert Tibshirani 2013
STAT0005: Probability and Inference
Mathematical statistics and data analysis
Book by Rice, John A. c2007

Mathematical statistics with applications
Book by Wackerly, Dennis D.; Mendenhall, William; Scheaffer, Richard L. c2002
Introduction to probability and mathematical statistics
Book by Bain, Lee J.; Engelhardt, Max 1992
Probability and statistical inferenceBook by Hogg, Robert V.; Tanis, Elliot A. c2001
Introduction to probability theory and statistical inferenceBook by Larson, Harold J. c1982
An introduction to probability and statistics
Book by V. K. Rohatgi; A. K. Md. Ehsanes Saleh 2015
Statistical inferenceBook by George Casella; Roger L. Berger c2002
STAT0006: Linear Models and the Analysis of VarianceApplied regression analysis
Book by Norman Richard Draper 1998

Methods and applications of linear models: regression and the analysis of varianceBook by R. R. Hocking c2003
Regression analysis: statistical modeling of a response variable
Book by Freund, Rudolf Jakob; Wilson, William J.; Sa, Ping c2006
Introduction to the practice of statistics
Book by Moore, David S.; McCabe, George P. c2006
STAT0007: Introduction to Applied Probability
Introduction to probability models
Book by Sheldon M Ross 2014
STAT0008: Statistical Inference
Principles of Statistical InferenceBook by D. R. Cox 2006
113

Bayesian Statistics: An Introduction, 4th Edition
Book by Peter Lee 2012
Mathematical statistics and data analysis
Book by John A. Rice c2007
Essentials of Statistical InferenceBook by G. A. Young; R. L. Smith 25/07/2005
Statistical Models
Book by A. C. Davison 2003
Statistical inferenceBook by George Casella; Roger L. Berger c2002
STAT0009: Stochastic Systems
Probability and random processes
Book by Geoffrey Grimmett; David Stirzaker 2001

Introduction to probability models
Book by Sheldon M Ross 2014
STAT0010: Forecasting
Time series analysis with Minitab
Book by Jonathan D. Cryer c1985

The analysis of time series: an introduction with R
Book by Christopher Chatfield; Haipeng Xing 2019
STAT0011: Decision and Risk
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis
Book by James O. Berger 1985

Bayesian Methods for Data Analysis, Third Edition
Book by Bradley. P. Carlin; Thomas A. Louis July 25, 2008
An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values
Book by Stuart Coles 2001
Bayesian Data Analysis
Book by Andrew Gelman; John B. Carlin; Hal S. Stern; David B. Dunson; Aki Vehtari;
Donald B. Rubin 27/11/2013
Value at risk: the new benchmark for controlling market riskBook by Philippe Jorion 24 cm
Financial risk forecasting: the theory and practice of forecasting market risk, with
implementation in R and Matlab
Book by Jón Daníelsson 2011
STAT0013: Stochastic Methods in Finance
Options, futures, and other derivatives
Book by John Hull 2021 Recommended

Financial Calculus: An Introduction to Derivative Pricing
Book by Martin Baxter; Andrew Rennie 1996
Option Volatility and Pricing: Advanced Trading Strategies and Techniques, 2nd
Edition, 2nd Edition
Book by Sheldon Natenberg 2014
Paul Wilmott introduces quantitative financeBook by Paul Wilmott
STAT0014: Medical Statistics 1
Essential medical statistics
Book by Betty R. Kirkwood; Jonathan A. C. Sterne; Betty R. Kirkwood 2003

Clinical trials: a practical approach
Book by Stuart J. Pocock c1983
114

Modern epidemiology
Book by Kenneth J. Rothman; Sander Greenland; Timothy L. Lash c2008
Modelling binary data
Book by David Collett; Taylor and Francis 2002
Modelling survival data in medical researchBook by D. Collett 2015
Statistical models in epidemiology
Book by David Clayton; Michael Hills 2013
STAT0015: Medical Statistics 2
Essential medical statistics
Book by Betty R. Kirkwood; Jonathan A. C. Sterne; Betty R. Kirkwood 2003

Modelling survival data in medical researchBook by D. Collett 2015
Clinical prediction models: a practical approach to development, validation, andupdating
Book by Ewout W. Steyerberg 2019
Multilevel analysis: an introduction to basic and advanced multilevel modelingBook by T. A. B. Snijders; R. J. Bosker c2012
Multilevel statistical models
Book by Harvey Goldstein 2011
Generalized estimating equations
Book by James W. Hardin; Joseph M. Hilbe c2013
Clinical trials: a practical approach
Book by Stuart J. Pocock c1983
Meta-analysis of controlled clinical trials
Book by Anne Whitehead c2002
STAT0017: Selected Topics in Statistics
Markov chain Monte Carlo: stochastic simulation for Bayesian inferenceBook by Dani Gamerman; Hedibert Freitas Lopes 2006; ©2006

Introducing Monte Carlo methods with R
Book by Christian P. Robert; George Casella c2010
Bayesian Data Analysis
Book by Andrew Gelman; John B. Carlin; Hal S. Stern; David B. Dunson; Aki Vehtari;
Donald B. Rubin 27/11/2013
Monte Carlo statistical methods
Book by Christian P. Robert; George Casella 2004
Causal Inference: What If
Book by Hernán MA; Robins JM 2020
Causal inference for statistics, social, and biomedical sciences: an introduction
Book by Guido Imbens; Donald B. Rubin 2015
Causal inference in statistics: a primer
Book by Judea Pearl; Madelyn Glymour; Nicholas P. Jewell 2016
Elements of causal inference: foundations and learning algorithms
Book by Jonas Peters; Bernhard Janzing, Dominik &amp; Schö l kopf 2017
STAT0018: Stochastic Methods in Finance II
Investment under uncertainty
Book by Avinash K. Dixit; Robert S. Pindyck c1994

Options, futures, and other derivatives
Book by John Hull 2021 Recommended115

Financial calculus: an introduction to derivative pricing
Book by Martin Baxter; Andrew Rennie 1996
Paul Wilmott introduces quantitative financeBook by Paul Wilmott
STAT0019: Bayesian Methods in Health Economics
Bayesian Methods in Health Economics
Book by Gianluca Baio 12/11/2012

Decision modelling for health economic evaluation
Book by Andrew H. Briggs; Karl Claxton; Mark J. Sculpher 2006
The BUGS book: a practical introduction to Bayesian analysis
Book by David Lunn 2012
Bayesian approaches to clinical trials and health care evaluation
Book by D. J. Spiegelhalter; K. R. Abrams; Jonathan P. Myles c2004
STAT0020: Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics
Loss Models, 5th Edition
Book by Stuart Klugman; Harry Panjer; Gordon Willmot 2019 Recommended

Fundamental aspects of operational risk and insurance analytics: a handbook of
operational risk
Book
by Marcelo G. Cruz; Gareth W. Peters; Pavel V. Shevchenko 2015
Recommended
Operational risk modelling and analysis: theory and practiceBook by Marcelo G. Cruz c2004 Recommended
Advances in heavy tailed risk modelingBook by Gareth W. Peters; Pavel V. Shevchenko 2015
Modeling, measuring and hedging operational riskBook by Marcelo G. Cruz c2002
Operational risk toward Basel III: best practices and issues in modeling, management
and regulation
Book by Greg N. Gregoriou; Greg N. Gregoriou 2009
STAT0021: Introductory Statistical Methods and Computing
Essential statistics
Book by D.G. Rees 2000

Introductory statistics
Book by Sheldon M. Ross c2010
Medical statistics: a textbook for the health sciences
Book by Michael J. Campbell; David Machin; Stephen John Walters c2007
Medical statistics at a glanceBook by Aviva Petrie; Caroline Sabin 2020
Essential Statistics
Book by D.G. Rees 2018-10-3
Elements of statistics
Book by Fergus Daly; Open University c1995
The basic practice of statistics
Book by David S. Moore c2010
Interpreting data: a first course in statistics
Book by Alan J. B. Anderson c1989
STAT0022: Introductory Statistical Methods
Essential Statistics
Book by D.G. Rees 2018-10-3

116

Statistics for economics, accounting and business studies
Book by Michael Barrow 2009
Complete business statistics
Book by Amir D. Aczel 2009
STAT0023: Computing for Practical Statistics
Data Analysis and Graphics Using R – an Example-Based Approach
Book by John Maindonald; W. John Braun 2010

Introductory Statistics with R
Book by Peter Dalgaard 2008
The R bookBook by Michael J. Crawley 2013
Linear Models with R
Book by Julian J. Faraway 2014
Extending the linear model with
nonparametric regression models
Book by Julian James Faraway 2016

R:

generalized

linear,mixed

effectsandThe Little SAS Book, 6th Edition
Book by Lora Delwiche; Susan Slaughter 2019
STAT0024: Social Statistics
Elementary survey samplingBook by Scheaffer, Richard L.; Mendenhall, William; Ott, Lyman 2006

Introduction to Survey Sampling (2nd Edition)
Book by Graham Kalton
Sample survey principles and methods
Book by Barnett, Vic; Barnett, Vic 1991
Survey research practiceBook by Hoinville, Gerald; Jowell, Roger 1978
Survey methods in social investigation
Book by Moser, Claus; Kalton, Graham 1971
Social trends
Journal by Great Britain
STAT0025: Optimisation Algorithms in Operational Research
Introduction to Operations ResearchBook by Frederick Hillier; Gerald Lieberman 2020

Elementary linear programming with applications
Book by Bernard Kolman; Robert E. Beck ©1995
Decision theory: an introduction to dynamic programming and sequential decisions
Book by Bather, John 2000
STAT0026: Statistics for Medical Scientists
Essential statistics
Book by D.G. Rees 2000

Introductory statistics
Book by Sheldon M. Ross c2010
Medical statistics: a textbook for the health sciences
Book by Michael J. Campbell; David Machin; Stephen John Walters c2007
Medical statistics at a glanceBook by Aviva Petrie; Caroline Sabin 2020
Essential medical statistics
Book by Betty R. Kirkwood; Jonathan A. C. Sterne; Betty R. Kirkwood 2003

117

Practical statistics for medical researchBook by Douglas G. Altman 1991
An introduction to medical statistics
Book by Martin Bland 2000
STAT0027: Foundation Fortnight
Mathematical statistics and data analysis
Book by John A. Rice c2007

Introduction to probability models
Book by Sheldon M Ross 2014
STAT0028: Statistical Models and Data Analysis
An introduction to generalized linear models
Book by Annette J. Dobson; Adrian G. Barnett c2008

An introduction to statistical modellingBook by W. J. Krzanowski 1998
The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction
Book by Trevor Hastie; Robert Tibshirani; J. H. Friedman c2009
Generalized linear models
Book by P. McCullagh; J. A. Nelder 1999, c1983
Regression modeling strategies: with applications to linear models, logistic regression,and survival analysis
Book by Frank E. Harrell c2001
Semiparametric regression
Book by David Ruppert; M. P. Wand; Raymond J. Carroll 2003
STAT0029: Statistical Design of Investigations
Design and analysis of experiments
Book by Douglas C. Montgomery 2013

Planning and analysis of observational studies
Book by William G. Cochran; Lincoln E. Moses; Frederick Mosteller c1983
Sample survey principles and methods
Book by Vic Barnett; Vic Barnett 1991
STAT0030: Statistical Computing
R for Data Science
Book by Hadley Wickham; Garrett Grolemund 2016
STAT0031: Applied Bayesian Methods
Bayesian statistics: an introduction
Book by Peter M. Lee 2012 Optional

Bayesian Data Analysis, 3rd Edition
Book by Andrew Gelman; John Carlin; Hal Stern; David Dunson; Aki Vehtari; Donald
Rubin 2013
A first course in Bayesian statistical methods
Book by Peter D. Hoff 2009
Bayesian modeling using WinBUGSBook by Ioannis Ntzoufras c2009
Bayesian reasoning and machine learning
Book by David Barber 2012
STAT0032: Introduction to Statistical Data Science
Mathematical statistics and data analysis
Book by John A. Rice c2007

An introduction to statistical learning: with applications in R
Book by Gareth James; Daniela Witten; Trevor Hastie; Robert Tibshirani 2013118

All of Statistics
Book by Larry Wasserman 2004
Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models
Book by Andrew Gelman; Jennifer Hill 2007
STAT0038: Decision And Risk
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis
Book by James O. Berger 1985

Bayesian Methods for Data Analysis, Third Edition
Book by Bradley. P. Carlin; Thomas A. Louis July 25, 2008
An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values
Book by Stuart Coles 2001
Bayesian Data Analysis
Book by Andrew Gelman; John B. Carlin; Hal S. Stern; David B. Dunson; Aki Vehtari;
Donald B. Rubin 27/11/2013
Value at risk: the new benchmark for controlling market riskBook by Philippe Jorion 24 cm
Financial risk forecasting: the theory and practice of forecasting market risk, with
implementation in R and Matlab
Book by Jón Daníelsson 2011
STAT0039: Statistics for Health Economics
Introductory Statistics with R
Book by Peter Dalgaard 2008

Applied Statistics with R
Website by David Dalpiaz
The art of statistics: learning from data
Book by D. J. Spiegelhalter 2019
Health Econometrics Using Stata
Book by Partha Deb; Edward C. Norton; Willard G. Manning 2017
STAT0040: Programming Fundamentals
Python Crash Course
Book by Eric Matthes 2015

Python for Data Analysis, 2nd Edition
Book by Wes McKinney 2017
Think Python
Book by Allen Downey 2016
STAT0041: Algorithms and Data Structures
Introduction to algorithms
Book by Thomas H. Cormen c2009

Introduction to algorithms: a creative approach
Book by Udi Manber c1989
The nature of computation
Book by Cristopher Moore; Stephan Mertens 2011

Modules: MATH0002, 0045, 0046, 0047, 0048
MATH0002: Economics I: Combined Studies: Nicholas Ovenden
Microeconomics, Global Edition
Book by Jeffrey M. Perloff 2018

Macroeconomics
Book by Blanchard Olivier 2021

119

Intermediate microeconomics: a modern approach
Book by Hal R. Varian c2006 Optional
Macroeconomics
Book by N. Gregory Mankiw c2013

Optional

MATH0045: Calculus and Linear AlgebraThomas' calculus
Book by Maurice D. Weir; Joel Hass; Frank R. Giordano; George B. Thomas c2008

Guide to linear algebraBook by David A. Towers 1988
Advanced calculus
Book by Robert C. Wrede; Murray R. Spiegel; Robert C. Wrede c2010
Linear algebraBook by Seymour Lipschutz; Marc Lipson c2009
MATH0046: Calculus in Several Dimensions
Mathematical methods for science students
Book by G. Stephenson 1973
MATH0048: Mathematical Analysis
Fundamentals of mathematical analysis
Book by Rod Haggarty c1993

Calculus
Book by Michael Spivak 2006
Introduction to real analysis
Book by Robert Gardner Bartle 2011
A first course in real analysis
Book by Murray H. Protter; Charles Bradfield Morrey c1991

Modules: ECON0001, 0004, 0007, 0011, 0019, 0021, 0022, 0023, 0027, 0029, 0030, 0044,
0047, 0048, 0052, 0053, 0055, 0113, 0114
ECON0001: Economics of Financial Markets
Understanding financial crises
Book by Franklin Allen; Douglas Gale 2009
ECON0004: Applied Economics
Introductory econometrics: a modern approach
Book by Jeffrey M. Wooldridge 2016

Introduction to econometrics
Book by Christopher Dougherty 2016
Google Books Logo
Econometrics by example
Book by Damodar N. Gujarati 2015
Introduction to econometrics
Book by James H. Stock; Mark W. Watson 2015
The experimental ideal in Mostly harmless econometrics: an empiricist's companion
Chapter by Joshua D Angrist; Jörn-Steffen Pischke
The High/Scope Perry Preschool Study Through Age 40: Summary, Conclusions andFrequently Asked Questions
by L J Schweinhart 2005
Schooling and Labor Market Consequences of School Construction in Indonesia:
Evidence from an Unusual Policy Experiment in The American Economic Review
Article by Esther Duflo 2001
The limits to choice in Economics and consumer behavior
120

Chapterby Angus Deaton; John Muellbauer

Understanding consumer behavior in Macroeconomics
Chapter by N Gregory Mankiw
Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New
Jersey and Pennsylvania in The American Economic Review
Article by David Card and Alan B. Krueger 1994
ECON0007: The World Economy
Economic and monetary union in European economic integration
Chapter by Bigel Healey

Purchasing power parity theory and floating exchange rate experience in International
finance
Chapter by Keith Pilbeam
Japanese direct manufacturing investment in Europe in European integration: tradeand industry
Chapter by Stefano Micossi; Gianfranco Viesti
Intra-industry trade and specialization in International trade: new patterns of trade,
production, and investment
Chapter by Nigel Grimwade
Tariffs: a simple analysis in International economics
Chapter by Alan L. Winters
Quantitative restrictions in International economics
Chapter by Alan L. Winters
Infant industry protection in International economics
Chapter by Alan L. Winters
ECON0019: Quantitative Economics and Econometrics: Aureo De Paula and Eric
FrenchIntroduction to econometrics
Book by James H. Stock; Mark W. Watson 2020
ECON0022: Econometrics for Macroeconomics and Finance
The econometrics of financial markets
Book by John Y. Campbell; Andrew W. Lo; Archie Craig MacKinlay c1997

Quantitative financial economics: stocks, bonds and foreign exchangeBook by Keith Cuthbertson; Dirk Nitzsche c2004
GARCH 101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics in The Journalof Economic Perspectives
Article by Robert Engle 2001
Time series analysis
Book by James D. Hamilton 1994
The New Econometrics of Structural Change: Dating Breaks in U.S. Labor Productivity
in The Journal of Economic Perspectives
Article by Bruce E. Hansen 2001
Introduction to econometrics
Book by James H. Stock; Mark W. Watson 2015
Vector autoregressions and cointegration in Handbook of Econometrics
Chapter by Mark W. Watson
ECON0023: International Trade: Parama Chaudhury
Free trade under fireBook by Douglas A. Irwin 2009

A three-factor model in theory, trade, and history in Trade, balance of payments andgrowth: papers in international economics in honor of Charles P. Kindleberger
Chapter by Ronald W. Jones

121

International economics: theory and policy
Book by Paul R. Krugman; Maurice Obstfeld; Marc J. Melitz 2018
International tradeBook by Robert C. Feenstra; Alan M. Taylor 2021
International economics
Book by Steven L. Husted; Michael Melvin c2013
Does the Third World Growth Hurt First World Prosperity? in Pop internationalism
Chapter by Paul R. Krugman
Increasing returns, monopolistic competition, and international trade in Journal ofInternational Economics
Article by Paul R. Krugman 11/1979
Increasing Returns and the Theory of International Trade in Advances in economic
theory: fifth world congress
Chapter by Krugman, Paul R.
How Costly is Protectionism? in Journal of Economic Perspectives
Article by Robert C Feenstra 08/1992
The Political Economy of Trade Policy in Journal of Economic Perspectives
Article by Robert E Baldwin 11/1989
Is Free Trade Passé? in Journal of Economic Perspectives
Article by Paul R Krugman 11/1987
GATT Turns 60 in Wall Street Journal
Article by Irwin, Douglas A Apr 9, 2007
The Uncomfortable Truth about NAFTA in Pop internationalism
Chapter by Paul R. Krugman
Does Trade Cause Growth? in American Economic Review
Article by Jeffrey A Frankel; David Romer 06/1999
Trade Liberalization and Growth: New Evidence in The World Bank Economic Review
Article by R. Wacziarg; K. H. Welch 31/08/2007
The Limits of Trade Policy Reform in Developing Countries in Journal of Economic
Perspectives
Article by Dani Rodrik 02/1992
Trade Policy and Economic Growth: A Skeptic's Guide to the Cross-National Evidence
in NBER Macroeconomics Annual
Article by Francisco Rodríguez; Dani Rodrik; Francisco Rodriguez 2000
Distributional Effects of Globalization in Developing Countries in Journal of Economic
Literature
Article by Pinelopi Koujianou Goldberg; Nina Pavcnik 03/2007
ECON0029: Economics of Information
Outside financing capacity in The theory of corporate finance
Chapter by Jean Tirole 2006
ECON0030: Issues in Economic Development
The Know-Do Gap in Quality of Health Care for Childhood Diarrhea and Pneumonia in
Rural India in JAMA Pediatrics
Article by Manoj Mohanan; Marcos Vera-Hernández; Veena Das; Soledad Giardili;
Jeremy D. Goldhaber-Fiebert; Tracy L. Rabin; Sunil S. Raj; Jeremy I. Schwartz; Aparna
Seth 01/04/2015

A practitioner ’s guide to evaluating the impacts of labor market programs
Document by VERA HERNANDEZ, A; Fitzsimons, E 2009
Impact Evaluation in PracticeBook by Gertler Paul J.; Martinez Sebastian; Premand Patrick; Rawlings Laura B.;
Vermeersch Christel M. 2016

122

The mystery of the vanishing benefits: Ms. Speedy Analyst's introduction to evaluation
Document by Ravallion, Martin 1999
Indirect Effects of an Aid Program: How Do Cash Transfers Affect Ineligibles'
Consumption? in The American Economic Review
Article by Manuela Angelucci and Giacomo De Giorgi 2009
Do Conditional Cash Transfers Improve Child Health? Evidence from PROGRESA's
Control Randomized Experiment in The American Economic Review
Article by Paul Gertler 2004
Evaluating Public Per-Student Subsidies to Low-Cost Private Schools: RegressionDiscontinuity Evidence from Pakistan
Article 2011
Stinky teenagers losing sleep; Sleep lessons for teenagers
Article by Sian Griffiths January 24, 2016
The Personnel Economics of the State
Article by Finan, Frederico 2015
Strengthening State Capabilities: The Role of Financial Incentives in the Call to PublicService* in The Quarterly Journal of Economics
Article by Ernesto Dal Bó; Frederico Finan; Martín A. Rossi 2013-8
Why Do Developing Countries Tax So Little? in The Journal of Economic Perspectives
Article by Timothy Besley and Torsten Persson 2014
Time vs. State in Insurance: Experimental Evidence from Contract Farming in Kenya
Document by Lorenzo Casaburi; Willis, Jack 10040
Risk Protection, Service Use, and Health Outcomes under Colombia's Health Insurance
Program for the Poor in American Economic Journal: Applied Economics
Article by Grant Miller, Diana Pinto and Marcos Vera-Hernández 2013
Barriers to Household Risk Management: Evidence from India in American Economic
Journal: Applied Economics
Articleby Shawn Cole, Xavier Giné, Jeremy Tobacman, Petia Topalova, RobertTownsend and James Vickery 2013
The race between education and technology
Book by Goldin, Claudia Dale; Katz, Lawrence F. 2008
wage inequality, changes in in The new Palgrave dictionary of economics online
Chapter by Machin, Stephen and Reenen, John Van
Institutional Changes and Rising Wage Inequality: Is There a Linkage? in Journal of
Economic Perspectives
Article by Fortin, Nicole M; Lemieux, Thomas 05/1997
Factor Proportions and Relative Wages: The Supply-Side Determinants of Wage
Inequality in Journal of Economic Perspectives
Article by Topel, Robert H. 05/1997
Moving Up: Challenges to The American Dream in The Wall Street journal
Article by Cordell, Arthu 13/05/2005
Schooling and Labor Market Consequences of School Construction in Indonesia:
Evidence from an Unusual Policy Experiment in American Economic Review
Article by Duflo, Esther 09/2001
School Resources and Student Outcomes: An Overview of the Literature and New
Evidence from North and South Carolina in Journal of Economic Perspectives
Article by Card, David; Krueger, Alan B 11/1996
What's the good of education?: the economics of education in the UK
Book by Machin, Stephen; Vignoles, Anna c2005
Are Emily and Greg More Employable Than Lakisha and Jamal? A Field Experimenton Labor Market Discrimination in American Economic Review
Article by Bertrand, Marianne; Mullainathan, Sendhil 09/2004
123

The Sports Business as a Labor Market Laboratory in The Journal of Economic
Perspectives
Article by Lawrence M. Kahn 2000
The gender gap in early career wage growth
Document by Manning, Alan and Swaffield, Joanna 07/2005
ECON0044: An Introduction to Applied Economic Analysis
International Trade Theory and PracticeBook by Suranovic, Steve 2010

What You Should Know About Globalization and the World Trade Organization in
Review of International Economics
Article by Deardorff, Alan V.; Robert M. Stern 08/2002
Competitiveness: A Dangerous Obsession in Foreign Affairs
Article by Krugman, Paul Apr., 1994
wage inequality, changes in in The new Palgrave dictionary of economics online
Chapter by Machin, Stephen and Reenen, John Van
Institutional Changes and Rising Wage Inequality: Is There a Linkage? in Journal of
Economic Perspectives
Article by Fortin, Nicole M; Lemieux, Thomas 05/1997
Factor Proportions and Relative Wages: The Supply-Side Determinants of Wage
Inequality in Journal of Economic Perspectives
Article by Topel, Robert H. 05/1997
Moving Up: Challenges to The American Dream in The Wall Street journal
Article by Cordell, Arthu 13/05/2005
Schooling and Labor Market Consequences of School Construction in Indonesia:
Evidence from an Unusual Policy Experiment in American Economic Review
Article by Duflo, Esther 09/2001
School Resources and Student Outcomes: An Overview of the Literature and New
Evidence from North and South Carolina in Journal of Economic Perspectives
Article by Card, David; Krueger, Alan B 11/1996
What's the good of education?: the economics of education in the UK
Book by Machin, Stephen; Vignoles, Anna c2005
Are Emily and Greg More Employable Than Lakisha and Jamal? A Field Experimenton Labor Market Discrimination in American Economic Review
Article by Bertrand, Marianne; Mullainathan, Sendhil 09/2004
The Sports Business as a Labor Market Laboratory in The Journal of Economic
Perspectives
Article by Lawrence M. Kahn 2000
The gender gap in early career wage growth
Document by Manning, Alan and Swaffield, Joanna 07/2005
International Trade Theory and PracticeBook by Suranovic, Steve 2010
What You Should Know About Globalization and the World Trade Organization in
Review of International Economics
Article by Deardorff, Alan V.; Robert M. Stern 08/2002
Competitiveness: A Dangerous Obsession in Foreign Affairs
Article by Krugman, Paul Apr., 1994
ECON0047: Economics of Labour
Labor economics
Book by George J. Borjas 2020

Modern labor economics: theory and public policy
Book by Ronald G. Ehrenberg; Robert Stewart Smith 2005
124

The economics of work and pay
Book by Daniel S. Hamermesh; Albert Rees 1993
The economics of labour markets
Book by Peter Fallon; Donald Verry 1988
The Economics of Imperfect Labor Markets
Book by Tito Boeri; Jan van Ours 2008
The labour market in winter: the state of working Britain
Book by Paul Gregg; Jonathan Wadsworth 2011
Labor economics
Book by George J. Borjas 2020
The economics of work and pay
Book by Daniel S. Hamermesh; Albert Rees 1993
The economics of labour markets
Book by Peter Fallon; Donald Verry 1988
Gross Job Creation, Gross Job Destruction, and Employment Reallocation in The
Quarterly Journal of Economics
Article by S. J. Davis; J. Haltiwanger 01/08/1992
Measuring and Explaining the Collapse of the Labor Market in the Great Recession in
American Economic Review
Article 01/05/2012
Assessing the extent of labour hoarding. in Bank of England Quarterly Bulletin
Article by Felices, Guillermo 2003
Adjustment costs in factor demand in Journal of Economic Literature; Nashville
Article by Hamermesh, Daniel S Sep 1996
Retrospectives: The Cyclical Behavior of Labor Productivity and the Emergence of theLabor Hoarding Concept in The Journal of Economic Perspectives
Article by Jeff E. Biddle 2014
The Economics of Imperfect Labor Markets
Book by Tito Boeri; Jan van Ours 2008
Employment and Taxes
Article by Nickell, Stephen John
The Economics of Imperfect Labor Markets
Book by Tito Boeri; Jan van Ours 2008
Myth and measurement: the new economics of the minimum wage
Book by David E. Card; Alan B. Krueger c1995
The Effects of Minimum Wages on Employment: Theory and Evidence from Britain in
Journal of Labor Economics
Article by Richard Dickens; Stephen Machin; Alan Manning 01/1999
Who Pays for the Minimum Wage? in American Economic Review
Article by Harasztosi, Peter
More on Recent Evidence on the Effects of Minimum Wages in the United States in
National Bureau of Economic Research Working Paper Series
Article by Neumark, David 2014
Credits in OECD Employment Outlook
ArticleThe Returns to Higher Education in Britain: Evidence from a British Cohort in The
Economic Journal
Article by Richard Blundell, Lorraine Dearden, Alissa Goodman and Howard Reed
2000

125

How English domiciled graduate earnings vary with gender, institution attended,subject and socioeconomic background
Article by Britton, Jack., Dearden, Lorraine., Shephard, Niel., Vignoles 2016
The Race between Education and Technology
Book by Claudia Goldin; Lawrence F. Katz 30/06/2009
The impact of undergraduate degrees on early-career earnings: Research report:
November 2018 - Digital Education Resource Archive (DERA)
Document by Belfield, Chris 2019
Estimating the Return to Schooling: Progress on Some Persistent Econometric
Problems in Econometrica
Article by David Card 2001
Schooling, experience and earnings in Journal of Development Economics
Article by George Psacharopoulos 1977-1
Priceless: The Nonpecuniary Benefits of Schooling in The Journal of Economic
Perspectives
Article by Philip Oreopoulos and Kjell G. Salvanes 2011
Human Capital Versus Sorting: The Effects of Compulsory Attendance Laws in The
Quarterly Journal of Economics
Article by Kevin Lang; David Kropp 08/1986
Who gets what--and why: the new economics of matchmaking and market design
Book by Alvin E. Roth 2016
Job Market Signaling in The Quarterly Journal of Economics
Article by Michael Spence 08/1973
Human Capital vs. Signalling Explanations of Wages in The Journal of Economic
Perspectives
Article by Andrew Weiss 1995
Gender Discrimination in the British Labour Market: A Reassessment in The Economic
Journal
Article by Robert E. Wright and John F. Ermisch 1991
Labor economics
Book by George J. Borjas 2013
What has economics to say about racial discrimination? in The Journal of Economic
Perspectives
Article by Arrow, Kenneth J Spring 1998
The economics of women, men, and work
Book by Francine D. Blau; Marianne A. Ferber c1992
The Gender Wage Gap: Extent, Trends, and Explanations in Journal of Economic
Literature
Article by Francine D. Blau and Lawrence M. Kahn 2017
A Grand Gender Convergence: Its Last Chapter in The American Economic Review
Article by Claudia Goldin 2014
Wage progression and the gender wage gap: the causal impact of hours of work in IFS
Briefing note BN223
Article by Costa Dias, Monica., Joyce, Robert., Parodi, Francesc 2018
Understanding pay gaps
Article by Andy Haldane 2019
The Gender Wage Gap in IFS Briefing Note
Article by William Elming, Robert Joyce and Monica Costa Dias 23/08/2016
Racial Discrimination in the Labor Market: Theory and Empirics in Journal of
Economic Literature
Article by Kevin Lang and Jee-Yeon K. Lehmann 2012126

Experimental Research on Labor Market Discrimination in Journal of Economic
Literature
Article by Neumark, David
Secondary Analysis of the Gender Pay Gap - GOV.UK
Webpage
Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automationin Journal of Economic Perspectives
Article by David H. Autor 01/08/2015
The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market in
American Economic Review
Article by David H Autor; David Dorn 01/08/2013
Untangling Trade and Technology: Evidence from Local Labour Markets in The
Economic Journal
Article by David H. Autor; David Dorn; Gordon H. Hanson 01/05/2015
The second machine age: work, progress, and prosperity in a time of brilliant
technologies
Book by Erik Brynjolfsson; Andrew McAfee c2014
AI and the Economy in National Bureau of Economic Research Working Paper Series
Article by Furman, Jason 2018
Job Polarization in Europe in American Economic Review
Article by Maarten Goos; Alan Manning; Anna Salomons 01/04/2009
Explaining Job Polarization: Routine-Biased Technological Change and Offshoring in
American Economic Review
Article by Maarten Goos; Alan Manning; Anna Salomons 01/08/2014
The O-Ring Theory of Economic Development in The Quarterly Journal of Economics
Article by M. Kremer 01/08/1993
Journal of Economic Perspectives
Journal Spring 2019
Unemployment and Labor Market Rigidities: Europe versus North America in Journalof Economic Perspectives
Article by Nickell, Stephen
The Economics of Imperfect Labor Markets
Book by Tito Boeri; Jan van Ours 2008
What Should Be Done About Rising Unemployment in the UK?
Article by Bell, David N.F.
Active Labour Market Policy Evaluations: A Meta-Analysis in The Economic Journal
Article by David Card; Jochen Kluve; Andrea Weber 01/11/2010
Does Active Labour-market Policy Increase Employment? in Oxford Review of Economic
PolicyArticle by Calmfors, L and Skedinger, P 1995
National Institute Economic Review
Journal 2007
The New Deal for Young People Five Years On in Fiscal Studies
Article by Giacomo Giorgi 09/2005
The unemployment crisis
Book by Richard Layard; S. J. Nickell; Richard Jackman; Richard Layard 1994
Connecting People with Jobs: Activation Policies in the United Kingdom
ArticleWhat Can Wages and Employment Tell Us about the UK's Productivity Puzzle? in The
Economic Journal
Article by Richard Blundell; Claire Crawford; Wenchao Jin 05/2014
127

Productivity and the allocation of resources - speech by Ben Broadbent at the Bank ofEngland
Webpage
The Productivity Conundrum, Interpreting the Recent Behaviour of the Economy
Webpage by Joe, Grice 2012
The UK Productivity and Jobs Puzzle: Does the Answer Lie in Wage Flexibility? in The
Economic Journal
Article by João Paulo Pessoa; John Van Reenen 05/2014
What Determines Productivity? in Journal of Economic Literature
Article by Chad Syverson 01/06/2011
ECON0048: Economics of Finance
Financial theory and corporate policy
Book by Copeland, Thomas E.; Shastri, Kuldeep; Weston, J. Fred c2005

Intermediate financial theory
Book by Danthine, Jean-Pierre; Donaldson, John B. c2005
Modern portfolio theory and investment analysis
Book by Edwin J. Elton et al. c2011
Financial economics
Book by Bodie, Zvi; Merton, Robert C.; Cleeton, David L.; Bodie, Zvi c2009
Options, futures, and other derivatives
Book by John Hull 2021
Modern financial markets and institutions: a practical perspective
Book by Arnold, Glen 2012
ECON0052: Environmental Economics
Introduction to environmental economics
Book by Nick Hanley; Jason F. Shogren; Ben White 2019
ECON0053: Economics of Tax Policy
Economics of the public sector
Book by Joseph E. Stiglitz; Jay K. Rosengard 2015

Intermediate public economics
Book by Jean Hindriks; Gareth D. Myles 2013
Tax by design. Report of the Mirrlees Review.
Book by James Mirrlees
Lectures on public economics
Book by A. B. Atkinson; Joseph E. Stiglitz 2015
The theory of taxation and public economics
Book by Louis Kaplow c2011
ECON0055: Economics of Science
How economics shapes science
Book by Paula E. Stephan 2012

Diffusion of innovations
Book by Everett M. Rogers 2003
Earthrise: how man first saw the EarthBook by Robert K. Poole 2008
The nature of technology: what it is and how it evolves
Book by W. Brian Arthur 2014
Metric Tide
Book by James Wilsdon 20/01/2016

128Modules: HPSC0003, 0006
HPSC0003: History of Science: Antiquity to Enlightenment: Prof. Simon Werrett
Stop Calling the Babylonians Scientists - The Atlantic
Webpage

The beginnings of Western science: the European scientific tradition in philosophical,
religious, and institutional context, prehistory to A.D. 1450
Book by David C. Lindberg 2007
Loeb Classical Library Homepage
WebsiteThe Yellow Emperor's Classic of Internal Medicine
Book by Ilza Veith 2015
The Starry Messenger
Document by Galileo
New Atlantis
Book by Bacon, Francis 1658 edition
Testing Drugs and Trying Cures – The Recipes Project
Webpage
Isaac Newton, General Scholium
Webpage
The voyages of Captain James Cook: British Library Website
ArticleCaroline Herschel: Agency and Self-Presentation
Article by Emily Winterburn"Art" from the Encyclopédie
Webpage by Denis Diderot
Egyptian Calendars and Astronomy in The Cambridge History of Science
Chapter by Rolf Krauss
Science and Ancient Mesopotamia in The Cambridge History of Science
Chapter by Francesca Rochberg
Mesopotamian Mathematics in The Cambridge History of Science
Chapter by Jens Høyrup
Babylonian and Assyrian Astral Science in The Cambridge History of Science
Chapter by John M. Steele
Physical and Cosmological Thought Before Aristotle in The Cambridge History of
Science
Chapter by Daniel W. Graham
Presocratic philosophy
Book by Catherine Osborne 2004
Aristotle: An Overview in The Cambridge History of Science
Chapter by Andrea Falcon
Aristotle’s Physical Theory in The Cambridge History of Science
Chapter by Eric Lewis
Timaeus by Plato (The Internet Classics Archive)
Webpage by Plato
Aristotle, On the Heavens
Webpage
Medicine in Early and Classical Greece in The Cambridge History of Science
Chapter by Philip van der Eijk
129

Hellenistic and Roman Medicine in The Cambridge History of Science
Chapter by Vivian Nutton
Medicine and Healing in Han China in The Cambridge History of Science
Chapter by Vivienne Lo
Chinese Astronomy in the Early Imperial Age: A Brief Outline in The Cambridge
History of Science
Chapter by Christopher Cullen
Islamic Culture and the Natural Sciences in The Cambridge History of Science
Chapter by F. Jamil Ragep
Schools and Universities in Medieval Latin Science in The Cambridge History of
Science
Chapter by Michael H. ShankSCIENCE AND THE MEDIEVAL CHURCH in The Cambridge History of Science
Chapter by David C. Lindberg
Cosmology in The Cambridge History of Science
Chapter by Edward Grant
Revolutionizing the sciences: European knowledge and its ambitions, 1500-1700
Book by Peter Dear; American Council of Learned Societies c2009
Revolutionizing the sciences: chapter 2 "Humanism and Ancient Wisdom"
Chapter by Peter Dear
Competing Disciplines in The Scientific Revolution
Chapter by Robert S. Westman
Astronomy in The Cambridge History of Science
Chapter by William Donahue
The Nature of the Book: Introduction
Chapter by Adrian Johns
Revolutionizing the sciences: chapter 4 "Mathematics..."
Chapter by Peter Dear
Galileo's discoveries with the telescope and their evidence for the Copernican theory
in The Cambridge Companion to Galileo
Chapter by Noel M. Swerdlow
The Printing Press in A Companion to the History of Science
Chapter by Nick Wilding
Revolutionizing the sciences: chapter 5 "Mechanism"
Chapter by Peter Dear
The Mechanical Philosophy and Its Appeal in The Scientific Revolution
Chapter by Peter Dear
6 From the Jewel House to Salomon’s House: Hugh Plat, Francis Bacon, and the Social
Foundations of the Scientific Revolution
Article by Deborah Harkness
Bacon's idea of science in The Cambridge Companion to Bacon
Chapter by Paolo Rossi
Revolutionizing the sciences: chapter 7 "Experiment"
Chapter by Peter Dear
The Meanings of Experience in The Cambridge History of Science
Chapter by Peter Dear
The Experimental Philosophy and Its Institutions in The Scientific Revolution
Chapter by Steven Shapin

130

Learned Man and Woman in Antiquity and the Middle Ages in A Companion to theHistory of Science
Chapter by Nathan Sidoli
Women of Natural Knowledge in The Cambridge History of Science
Chapter by Londa Schiebinger
Stiches, Specimens and Pictures: Maria Sibylla Merian and the Processing of the
Natural World
Article by Janice NeriMaria Sibylla Merian and the metamorphosis of natural history in Endeavour
Article by Kay Etheridge 2011-3
Margaret Cavendish and the Royal Society in Notes and Records of the Royal Societyof London
Article by Emma Wilkins 2014
Making Medicines in the Early Modern Household in Bulletin of the History ofMedicine
Article by Elaine Leong 2008
Collecting Knowledge for the Family: Recipes, Gender and Practical Knowledge in the
Early Modern English Household in Centaurus
Article by Elaine Leong 05/2013
Revolutionizing the sciences: chapter 8 "Cartesians and Newtonians"
Chapter by Peter Dear
The Newtonian Achievement in The Scientific Revolution
Chapter by I. Bernard Cohen
Newton and the Cyclical Cosmos: Providence and the Mechanical Philosophy in Journalof the History of Ideas
Article by David Kubrin
The religion of Isaac Newton in The Cambridge Companion to Newton
Chapter by Rob Iliffe
The Importation of Being Earnest: The Early St. Petersburg Academy of Sciences in
Isis
Article by Michael D. Gordin
The Schumacher Affair: Reconfiguring Academic Expertise across Dynasties inEighteenth-Century Russia in Osiris
Article by Simon Werrett 01/2010
Chapter Two: Recovering the Chinese Classics
Article by B. Elman
China in The Cambridge History of Science
Chapter by Frank Dikötter
The Fashion for Physics: Public Lecture Courses in Enlightenment France in The
Historian
Article by Michael R. Lynn
Public Lectures and Private Patronage in Newtonian England in Isis
Article by Stewart, Larry
Coffeehouses and Print Shops in The Cambridge History of Science
Chapter by Adrian Johns
Science and Voyages of Discovery in The Cambridge History of Science
Chapter by Rob Iliffe
James Cook and the Royal Society
Article by Andrew S. Cook
Global Pillage: Science, Commerce, and Empire in The Cambridge History of Science
Chapter by Larry Stewart
131

Caroline Herschel as Observer in Journal for the History of Astronomy
Article by Michael Hoskin 11/2005
The Philosopher ’s Beard: Women and Gender in Science in The Cambridge History of
Science
Chapter by Londa Schiebinger“Women in the Polite Culture of Botany”
Book by Shteir, Ann B. 1996
Representing Mechanical Arts in Diderot's "Encyclopedie" in Technology and Culture
Article by John R. Pannabecker 01/1998'System of Terror': Samuel Bentham, Accountability and Dockyard Reform during the
Napoleonic Wars in Social History
Article by William J. Ashworth 1998
PDF of The Mindful Hand containing S. Schaffer, "The charter ’d Thames: Navalarchitecture and experimental spaces in Georgian Britain"
Document by Roberts, Schaffer and Dear eds.
Thrifty Science: Making the Most of Materials in the History of Experiment
Article by Simon Werrett 2019/01/11
HPSC0006: Science Policy
Ch. 5 Los Alamos: little science on a big scale? in The Manhattan Project: big scienceand the atom bomb
Chapter by Jeff Hughes Essential

The Antarctic as big science in Policy development and big science
Chapter by Aant Elzinga
The Organization of science in Making modern science: a historical survey
Chapter by Peter Bowler; Iwan Morus
Questioning functionalism in the sociology of science in An introduction to science andtechnology studies
Chapter by Sergio Sismondo
Uncertainty in The no-nonsense guide to science
Chapter by J. Ravetz
Let's nuke the dinner: discursive practices of gender in the creation of a new cooking
process in Bringing technology home: gender and technology in a changing Europe
Chapter by Susan Ormrod
How the refrigerator got its hum in The social shaping of technology
Chapter by Ruth Schwartz Cowan
How do historians understand technology in Technology matters: questions to live with
Chapter by David E Nye
Choices in Beyond engineering: how society shapes technology
Chapter by Robert Pool
The Clash of cultures in Has feminism changed science?
Chapter by Londa Schiebinger
Science, technology and social movements in The handbook of science and technology
studies
Chapter by David Hess et. al.
Institutional judgements and contested decisions in Sociology and the environment: acritical introduction to society, nature and knowledge
Chapter by Alan Irwin
The Politics of science in the polar regions in Changing trends in Antarctic research
Chapter by Aant Elzinga; Ingemar Bohlin
The Space Age in White heat: a history of Britain in the swinging sixties
132Chapterby Dominic Sandbrook

Antartica: the construction of a continent by and for science in Denationalizing science:the contexts of international scientific practice
Chapter by Aant Elzinga
The good study guideBook by Andrew Northedge 2005

Modules: MSIN0003, 0004, 0006, 0028, 0029, 0039, 0048, 0049, 0051, 0052, 0053, 0057,
0059, 0060, 0061, 0144, 0146, 0147, 0153, 0212
MSIN0003: Communication and Behaviour in Organisations: Lecturer: Mihaela Stan
Wolfgang Keller At Konigsbrau-Tak (A)Book

The Motivational Gurus
Article by Henry Moon
Hollywood's moneymen in Bloomberg Markets
Article by M White 2005
Investigative negotiation in Harvard Business Review
Article by Malhotra, Deepak 2007
What makes great boards great in Harvard Business Review
Article by J.Sonnenfeld 2002
The Satera team at Imatron Systems, Inc
Book by Amabile, Teresa; Schatzel, Elizabeth A.; Harvard Business School; Teresa
Amabile; Elizabeth A Schatzel c2003
There's More Than One Kind of Team in The Wall Street Journal: Eastern Edition
Article by Peter Drucker 1992
How to become a better leader in MIT Sloan Management Review
Article by Ginka Toegel; Jean-Louis Barsoux Spring 2012
Taran Swan at Nickelodeon Latin America (A)Book 1999
IDEO product development
Book by Thomke, Stefan; Nimgade, Ashok; Harvard University c2000
Investigative Negotiation
Book by Deepak Malhotra; Max Bazerman
What makes boards great
Article by J Sonnerfield 2002
Women and the vision thing
Article by H Ibarra; O Obodaru 2008
Taran Swan at nickelodeon Latin America
Article 1999
The Televisionary : Big business and the myth of the lone inventor in The New Yorker
Article by M Gladwell 27/05/2002
IDEO Product Development
Article 2000
MSIN0004: Accounting for Business
Financial accounting for decision makers
Book by Peter Atrill; E. J. McLaney 2019
MSIN0006: Information Management for Business Intelligence
Business intelligence guidebook: from data integration to analytics
Book by Rick Sherman 2015133

MSIN0028: Mergers and Valuation
Masterminding the deal: breakthroughs in M&A strategy and analysis
Book by Peter J. Clark; R. W. Mills 2013
MSIN0048: Understanding Management
Organisational behaviour in the workplace
Book by Laurie J. Mullins; Jacqueline E. McLean 2019

Exploring strategy: Text and cases
Book by Richard Whittington; Patrick Regnér; Duncan Angwin; Gerry Johnson;
Kevan Scholes 2019
Exploring Strategy: Text and Cases
Book by Richard Whittington; Patrick Regner; Duncan Angwin; Gerry Johnson;
Kevan Scholes 2019
International businessBook by Alan M. Rugman; Simon Collinson; Richard M. Hodgetts 2006
Introduction to management
Book by Colin Combe 2014
A very short, fairly interesting and reasonably cheap book about employment relations
Book by Tony Dundon; Niall Cullinane; Adrian Wilkinson 2017Management Challenges for the 21st Century
Book by Peter Drucker 2009
Understanding organizations
Book by Charles B. Handy 1993
LeadershipBook by Marian Iszatt-White; Christopher Saunders 2014
Managing
Book by Henry Mintzberg 2009Management: a concise introduction
Book by Richard Pettinger 2012
Maverick!: the success story behind the world's most unusual workplace
Book by Ricardo Semler 1999
Fundamentals of management
Book by Mike Smith 2011
Whittington, R., Regner, P., Angwin, D., Johnson, G. and Scholes, K. (2020) Exploring
Strategy, 12th Ed. Harlow: Pearson.
Book
Mullins, L. (2019) Organisational Behaviour In The Workplace, 12th Ed. Harlow:
Pearson.
Book
The Academy of Management review
Journal by Academy of Management 1976
The Academy of Management journal
Journal by Academy of Management 1963
British journal of management
JournalHarvard business review
JournalInternational Journal of Management
Journal Dec 2013
Journal of management history
134

Journal

by MCB University Press ©1995-©2000

Journal of management science
JournalJournal of management studies
JournalJournal of service management
Journal ©2009
The financial times
Journal by Financial Times Limited
Journal of Management
JournalOrganization Studies
Journal
MSIN0049: Business in a Competitive Environment
Information rules: a strategic guide to the network economy
Book by Carl Shapiro; Hal R. Varian 1999

Economics for BusinessBook by David Begg; Damian Ward 2016
The Art of the Long View: Planning for the Future in an Uncertain WorldBook by Peter Schwartz 1998
MSIN0051: Business in the Digital Age
Extracts from Chapter 1: Overview of electronic commerce in Electronic commerce 2012:a managerial and social networks perspective
Chapter by Efraim Turban

Chapter 3, Section 3.2 : E-tailing business models in Electronic commerce 2012: amanagerial and social networks perspective
Chapter by Efraim Turban
Chapter 8, Section 8.10 : Advertising strategies and promotions in Electronic commerce
2012: a managerial and social networks perspective
Chapter by Efraim Turban
Electronic commerce 2010: a managerial perspective
Book by Turban, Efraim c2010
e-Commerce: business, technology, societyBook by Laudon, Kenneth C.; Traver, Carol Guercio 2010
Copy, rip, burn: the politics of copyleft and open source
Book by Berry, David M. 2008
E-business and e-commerce management: strategy, implementation and practiceBook by Chaffey, Dave 2009
The new legal framework for e-commerce in Europe
Book by Edwards, Lilian 2005
Price variations in online auctions: evidence from a thick market
Book by Hou, Jianwei 2008
Payment technologies for e-commerceBook by Kou, Weidong 2003
Peer-to-peer video: the economics, policy, and culture of today's new mass medium
Book by Noam, Eli M.; Pupillo, Lorenzo M. c2008
Information rules: a strategic guide to the network economy
Book by Shapiro, Carl; Varian, Hal R. c1999
Web 2.0: a strategy guide
135

Book

by Shuen, Amy Anne 2008

Wikinomics: how mass collaboration changes everything
Book by Tapscott, Don; Williams, Anthony D. 2008
MSIN0052: Law for Managers
Business Law
Book by Kelly, David; Ruby Hammer; Janice Denoncourt; John Hendy 2020
MSIN0053: Mastering EntrepreneurshipTechnology ventures: from idea to enterpriseBook by Thomas Byers; Richard C. Dorf; Andrew J. Nelson 2019

From Student to Entrepreneur Workbook
Document
What Does VUCA Really Mean?
Webpage
What Is Disruptive Innovation? in Harvard Business Review
Article by Clayton M. Christensen;Michael E. Raynor;Rory McDonald 2015
"The Innovator's Dilemma" by Clayton Christensen - VIDEO BOOK SUMMARY YouTube
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The innovator's solution: creating and sustaining successful growthBook by Clayton M. Christensen; Michael E. Raynor c2003
Doing capitalism in the innovation economy: reconfiguring the three-player gamebetween markets, speculators and the stateBook by William H. Janeway 2018
The entrepreneurial employee in public and private sector – What, Why, How
Document
Effectuation 101 - SOCIETY FOR EFFECTUAL ACTION
Webpage
IDEO Design Thinking | IDEO | Design Thinking
WebsiteDesign thinking courses and certifications - Enterprise Design Thinking
Webpage
Design Thinking at Cisco. I spend a lot of time explaining the… | by Jason Cyr | Cisco
Design Community | Medium
Webpage
What Makes a Successful Startup Team. in Harvard Business Review Digital Articles
Article 2019
Belbin Team Roles | Belbin
WebpageBusiness Models: Toolkit to Design a Disruptive Company
Webpage
MSIN0057: Strategic Human Resource Management
Essentials of Human Resource Management
Book by Shaun Tyson 2015

Where do We Go From Here? New Perspectives on the Black Box in Strategic Human
Resource Management Research in Journal of Management Studies
Article by Kaifeng Jiang; Riki Takeuchi; David P. Lepak 2013
Theoretical Perspectives for Strategic Human Resource Management in Journal ofManagement
Article by Patrick M. Wright; Gary C. McMahan 1992
The human condition
136

Book

by Hannah Arendt 1998

Job Satisfaction in International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences
Chapter by Howard M. Weiss; Kelsey L. Merlo
When beauty helps and when it hurts: An organizational context model of
attractiveness discrimination in selection decisions in Organizational Behavior andHuman Decision Processes
Article by Sunyoung Lee; Marko Pitesa; Madan Pillutla; Stefan Thau 05/2015
Could do better? Assessing what works in performance management
Document by Chartered Institute of Personnel and Development (CIPD) December
2016
Payoff: The Hidden Logic That Shapes Our Motivations
Book by Dan Ariely 2016
MSIN0059: Managerial Accounting for Decision Makers
Management accounting for decision makers
Book by Peter Atrill; E. J. McLaney 2021
MSIN0060: Global Entrepreneurship
The Venturesome Economy: How Innovation Sustains Prosperity in a More Connected
World
Book by Amar Bhidé 2009

The New Age of Innovation: Driving Cocreated Value Through Global Networks
Book by C.K. Prahalad; M.S. Krishnan 2008
The Entrepreneurial State: Debunking Public vs. Private Sector Myths
Book by Mariana Mazzucato 2014
MSIN0061: Global Marketing Strategy
Global MarketingBook by Ilan Alon; Eugene Jaffe; Christiane Prange 2020

International strategy: From local to global and beyond in Journal of World Business
Article by Michael A. Hitt; Dan Li; Kai Xu 01/2016
Global Connectedness Index
Webpage
The influence of adaptation and standardization of the marketing mix on performance:a meta-analysis in BAR - Brazilian Administration Review
Article by Vinícius Andrade Brei; Lívia D'Avila; Luis Felipe Camargo; Juliana Engels
09/2011CASE STUDY: Louis Vuitton in Japan
Document by Justin Paul; Charlotte Feroul 2010
The rise and fall of global trade: the Romans to Covid-19 | FT Trade Secrets - YouTube
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Convergence and Divergence: Developing a Semiglobal Marketing Strategy in Journalof International Marketing
Article by Susan P. Douglas; C. Samuel Craig Mar 2011
CASE STUDY: Ikea's International Marketing Strategy in China
Document by Purkayastha Debapratim 2018
Managing global expansion: A conceptual framework in Business Horizons
Article by Anil Gupta; Vijay Govindarajan 2000
Why BMW And Mercedes Made Cheap Cars That Failed - YouTube
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CASE STUDY: Sony Targets Laptop Users in China: Segment Global or Local?
Document by Kent Grayson April 2012
How Important Are Brands? A Cross-Category, Cross-Country Study in Journal ofMarketing Research137Articleby Marc Fischer; Franziska Völckner; Henrik Sattler 2019

Why Starbucks Failed In Australia - YouTube
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Evaluating the Financial Impact of Branding Using Trademarks: A Framework andEmpirical Evidence in Journal of Marketing
Article by Alexander Krasnikov; Saurabh Mishra; David Orozco 2017Mark Ritson on how Snickers turned around declining market share - YouTube
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CASE STUDY: Samsung Mobile, Market Share and Profitability in Smartphones
Document by Dinsmore John 2016
How Do You Know When the Price is Right? in Harvard Business Review
Article by Robert J. Dolan 1995
Why McDonald’s Flopped In Vietnam - YouTube
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Global Companies Need to Adopt Agile Pricing in Emerging Markets in Harvard
Business Review
Article by Martina Bozadzhieva September 19 2016
CASE STUDY: Singapore Airlines scoots into the low-cost long haul catagory
Document by W. Smit; C. Dula 2013Marketing Channels in Foreign Markets: Control Mechanisms and the Moderating Roleof Multinational Corporation Headquarters–Subsidiary Relationship in Journal ofMarketing Research
Article by Rajdeep Grewal; Alok Kumar; Girish Mallapragada; Amit Saini 2013
The glocalisation of channels of distribution: a case study in Management Decision
Article by Megha Jain; Shadab Khalil; Angelina Nhat-Hanh Le; Julian Ming-Sung
Cheng 23/03/2012Mark Ritson on the effectiveness of Febreze's award-winning ad - YouTube
Audio-visual document
Airbnb’s Growth Strategy: How they attract and retain 150 million users - Webprofits
Blog
Webpage
CASE STUDY: Coca Cola - Linked and Liquid
Document by John Gourville; Noah Fisher November 2013
CASE STUDY: Coca Cola's Shift to a One Brand Strategy - Can it Change Consumers'
Perception?
Document by Syeda Maseeha Qumer; Debapraiim Purkayastha 2019
MSIN0144: Entrepreneurship: Theory and Practice
Entrepreneurial Finance
Book

Technology ventures: from idea to enterpriseBook by Thomas Byers; Richard C. Dorf; Andrew J. Nelson 2019
The lean startup: how today's entrepreneurs use continuous innovation to create
radically successful businesses
Book by Eric Ries c2011
The mom test: how to talk to customers and learn if your business is a good idea when
everyone is lying to you
Book by Rob Fitzpatrick 2014
Business model generation: a handbook for visionaries,
challengers
Book by Alexander Osterwalder; Yves Pigneur 2010
Running lean: iterate from plan A to a plan that works
138

game

changers,

and

Book

by Ash Maurya 2012

Crossing the chasm: marketing and selling disruptive products to mainstream
customers
Book by Geoffrey A. Moore 2014
The new business road test: what entrepreneurs and executives should do before
writing a business plan
Book by John W. Mullins 2010
MSIN0146: Financial Management
Financial Management 2nd edition | 9781839618437, 9781839618437 | VitalSource
WebpageFinancial management for decision makers
Book by Peter Atrill 2020
Fundamentals of Corporate FinanceBook by Richard A. Brealey; Stewart C. Myers; Alan J. Marcus 2012
Corporate Financial Management
Book by Glen Arnold 2013
Corporate Finance and Investment: Decisions and Strategies
Book by Richard Pike; Bill Neale; Philip Linsley 2012
MSIN0147: Strategic Project Management
The handbook of project management: a practical guide to effective policies, techniques
and processes
Book by Trevor L. Young 2007

Project Management: a value creation approach
Book by Stewart R Clegg; Torgeir Skyttermoen; Anne Live Vaagaasar 2020
Project portfolio management: a practical guide to selecting projects, managing
portfolios, and maximizing benefits
Book by Harvey A. Levine c2005
Optimizing corporate portfolio management: aligning investment proposals withorganizational strategy
Book by Anand K. Sanwal c2007
Portfolio and programme management demystified: managing multiple projects
successfullyBook by Paul Rayner; Geoff Reiss; Geoff Reiss 2013
Managing successful programmesBook by Office of Government Commerce 2011
The handbook of project-based management: leading strategic change in organizations
Book by J. Rodney Turner c2009
Project management: planning and control techniques
Book by Rory Burke c2013
The project workout: a toolkit for reaping the rewards from all your business projects
Book by Robert Buttrick 2005
The project workout: a toolkit for reaping the rewards from all your business projects
Book by Robert Buttrick 2005
Gower handbook of project management
Book by J. Rodney Turner c2007
Project management: a managerial approach
Book by Jack R. Meredith; Samuel J. Mantel c2012
Project management leadership: building creative teams
Book by Rory Burke; Steve Barron 2007
Why should anyone be led by you?: what it takes to be an authentic leader
139

Book

by Robert Goffee; Gareth Jones 2006

True north: discover your authentic leadershipBook by Bill George; Peter Sims c2007
APM body of knowledge
Book by Association for Project Management 2012
Directing Change: A Guide to Governance of Project Management | Association for
Project Management
Book

Modules: PSYC0038, 0039
PSYC0038: Introduction to Social and Business Psychology
Work Psychology: Understanding Human Behaviour in the Workplace
Book by Ray Randall; Iain Coyne; Fiona Patterson; Arnold, John 2020

The psychology of behaviour at work: the individual in the organization
Book by Adrian Furnham c2005
The psychology of personnel selection
Book by Tomas Chamorro-Premuzic; Adrian Furnham 2010
The psychology of behaviour at work: the individual in the organization
Book by Adrian Furnham 2005
Intelligence: Knowns and unknowns. in American Psychologist
Article by Ulric Neisser; Gwyneth Boodoo; Thomas J. Bouchard; A. Wade Boykin;
Nathan Brody; Stephen J. Ceci; Diane F. Halpern; John C. Loehlin; Robert Perloff;
Robert J. Sternberg; Susana Urbina 02/1996
Work psychology: understanding human behaviour in the workplace Chapter 5Book by John Arnold; Ray Randall; Fiona Patterson c2010
InfluenceBook by Robert Cialdini 2009
Pricing practices: A critical review of their effects on consumer perceptions andbehaviour in Journal of Retailing and Consumer Services
Article by Gorkan Ahmetoglu; Adrian Furnham; Patrick Fagan 09/2014
PSYC0039: Introduction to Psychology
Biopsychology
Book by Pinel, John P. J. c2011

Principles of neural science
Book by Kandel, Eric R. c2013
Computing the mind: how the mind really works
Book by Edelman, Shimon c2008

140統計教育に用いられているテキスト一覧
University of Bristol
Textbooks for undergraduate courses related to Statistics, University ofBristol(Mathematics with Statistics BSc, Mathematics with Statistics MSci,
Mathematics with Statistics for Finance BSc)
MATH10011: Analysis 1A
Elementary mathematical analysis
Book by Colin W. Clark; Colin W. Clark 1982

Real analysis
Book by John M. Howie 2001
Real analysis and foundations
Book by Steven G. Krantz c2014
Elementary analysis: the theory of calculus
Book by Kenneth A. Ross; Jorge M. Lopez c2013
Analysis I
Book by Terence Tao 2014
Introduction to real analysis
Book by Robert G. Bartle; Donald R. Sherbert 2011
MATH10010: Introduction to Proofs and Group Theory
Introduction to mathematical structures and proofs
Book by Larry J. Gerstein 2012

How to prove it: a structured approach
Book by Daniel J. Velleman 2006
An introduction to mathematical reasoning: numbers, sets, and functions
Book by Peter J. Eccles 1997
GroupsBook by C. R. Jordan; D. A. Jordan 1994
MATH10015: Linear AlgebraLinear algebra and its applications
Book by Gilbert Strang c2006

Linear algebraBook by R. B. J. T. Allenby c1995
Elementary linear algebra with supplemental applications
Book by Howard Anton; Chris Rorres 2014
Linear algebraBook by Serge Lang c2010
Linear algebraBook by Seymour Lipschutz; Marc Lipson c2013
MATH10009: Mathematical Investigations
How to think like a mathematician: a companion to undergraduate mathematics
Book by Kevin Houston 2009

An episodic history of mathematics: mathematical culture through problem solving
Book by Steven G. Krantz; Mathematical Association of America 2010
MATH10012: ODEs, Curves and Dynamics
Schaum's Outline of Calculus (5th Edition)
Book by Frank Ayres; Elliott Mendelson 2008141

An introduction to mechanics
Book by Daniel Kleppner; Robert Kolenkow 2013
Differential equations and their applications: an introduction to applied mathematics
Book by Martin Braun 1993
Calculus of several variables
Book by Serge Lang 1987
Boyce's elementary differential equations and boundary value problems
Book by William E. Boyce; Richard C. DiPrima; Douglas B. Meade 2017
MATH10013: Probability and Statistics
A First Course in Probability
Book by Sheldon M. Ross 2014

Mathematical statistics and data analysis
Book by John A. Rice 2007
Introductory statistics with R
Book by Peter Dalgaard 2008
MATH20800: Statistics 2
Mathematical statistics and data analysis
Book by John A. Rice 2007

Probability and statistics
Book by Morris DeGroot; Mark J. Schervish c2014
MATH20008: Probability 2
Probability and random processes
Book by Geoffrey Grimmett; David Stirzaker 2001

An introduction to stochastic modelingBook by Howard M. Taylor; Samuel Karlin c1998
MATH20014: Mathematical Programming
Beginning Python: from novice to professional
Book by Magnus Lie Hetland 2017; ©2017

Learning Python
Book by Mark Lutz 2013; ©2013
Programming Python
Book by Mark Lutz ©2011
Python: essential referenceBook by David M. Beazley ©2009
Python programming: an introduction to computer science
Book by John M. Zelle 2017
Think Python
Book by Allen Downey 2015
Learn Python the hard way: a very simple introduction to the terrifyingly beautiful worldof computers and code
Book by Zed Shaw ©2014
Learn More Python 3 the Hard Way: The Next Step for New Python Programmers
Book by Zed A. Shaw
A student's guide to Python for physical modelingBook by Jesse M. Kinder; Philip Charles Nelson 2018
A student's guide to Python for physical modelingBook by Jesse M. Kinder; Philip Charles Nelson 2015
MATH20015: Multivariable Calculus and Complex Functions
Vector calculus
142

Book

by Jerrold E. Marsden; Anthony Tromba 2012

MATH21800: Algebra 2
Charles C. Pinter ̶ A Book of Abstract Algebra
Webpage by Charles C. Pinter 2010

Rings, fields and groups: an introduction to abstract algebraBook by R. B. J. T. Allenby 1991
Contemporary abstract algebraBook by Joseph A. Gallian c2013
A first course in abstract algebraBook by John B. Fraleigh 2014
Abstract algebra: a first course
Book by Larry Joel Goldstein c1973
MATH20402: Applied Partial Differential Equations 2
Partial differential equations for scientists and engineers
Book by Stanley J. Farlow c1993

Applied partial differential equations with fourier series and boundary value problems
Book by Richard Haberman 2014
MATH20004: Introduction to Geometry
Elementary differential geometry
Book by Andrew Pressley 2012

Differential geometry of curves and surfaces
Book by Manfredo Perdigao do Carmo c1976
Curved spaces: from classical geometries to elementary differential geometry
Book by P. M. H. Wilson 2008
Elementary differential geometry
Book by Barrett O'Neill c2006
Lectures on classical differential geometry
Book by Dirk J. Struik 1988, ©1961
MATH21100: Linear Algebra 2
Linear algebra: a pure mathematical approach
Book by H. E. Rose c2002

Linear algebraBook by Richard Kaye; Robert Wilson 1998
Finite-dimensional vector spaces
Book by Paul R. Halmos c1974
AlgebraBook by P. M. Cohn c1982-c1991
MATH21900: Mechanics 2
Classical mechanics: an undergraduate text
Book by R. Douglas Gregory 2006

Classical mechanics
Book by T. W. B. Kibble; F. H. Berkshire c2004
Analytical mechanics
Book by Grant R. Fowles; George L. Cassiday c2005
The Feynman lectures on physics: Vol. 2: Mainly electromagnetism and matter
Book by Richard P. Feynman; Robert B. Leighton; Matthew L. Sands c1964
Classical mechanics
Book by Herbert Goldstein; Charles P. Poole; John L. Safko c2002
Mechanics
143

Book

by L. D. Landau; E. M. Lifshits; J. B. Sykes; J. S. Bell 1976

Variational principles in dynamics and quantum theory
Book by Wolfgang Yourgrau; Stanley Mandelstam 1979, c1968
The variational principles of mechanics
Book by Cornelius Lanczos 1986, c1970
MATH20006: Metric Spaces
A second course in mathematical analysis
Book by J. C. Burkill; H. Burkill 2002, c1970

Set theory and metric spaces
Book by Irving Kaplansky 1977
Principles of mathematical analysis
Book by Walter Rudin c1976
Introduction to metric and topological spaces
Book by W. A. Sutherland 2009
MATH30013: Linear and Generalised Linear Models
Applied regression analysis
Book by N. R. Draper; Harry Smith ©1981

Core statistics
Book by Simon N. Wood 2015
An introduction to statistical modellingBook by W. J. Krzanowski 1998
Generalized linear models
Book by P. McCullagh; John A. Nelder 1989
An introduction to generalized linear models
Book by Annette J. Dobson; Annette J. Dobson 1990
Analysis of survival data
Book by David Cox; D. Oakes 1984
Modern applied statistics with S
Book by W. N. Venables; Brian D. Ripley; W. N. Venables c2002
An R and S-Plus companion to applied regression
Book by John Fox c2002
A handbook of statistical analyses using R
Book by Brian Everitt; Torsten Hothorn c2010
MATH30018: Fields, Forms and Flows
Vector calculus, linear algebra, and differential forms: a unified approach
Book by John H. Hubbard; Barbara Burke Hubbard ©2002

Geometrical methods of mathematical physics
Book by Bernard F. Schutz 1980
Differential forms and connections
Book by R. W. R. Darling 1994
A comprehensive introduction to differential geometry
Book by Michael Spivak 1970?]-[1979Mathematical methods of classical mechanics
Book by V. I. Arnolʹd ©1989
MATH20101: Ordinary Differential Equations 2
Ordinary Differential Equations
Webpage by Stephen Wiggins 2017

Differential equations
Book by J. M. Cushing c2004
144

Elementary differential equations and boundary value problems
Book by William E. Boyce; Richard C. DiPrima 2013
Ordinary Differential Equations using Matlab
Webpage by David Arnold; John C. Polking
Integral Calculator: Wolfram Mathematica Online Integrator
Webpage
Iode -- University of Illinois ODE Package
Webpage
MATH35600: Theory of Inference
Statistics
Book by David Freedman; Robert Pisani; Roger Purves c2007

Mathematical statistics and data analysis
Book by John A. Rice 2007
Probability and statistics
Book by Morris DeGroot; Mark J. Schervish c2014
Dicing with death: chance, risk and healthBook by Stephen Senn 2003
Reckoning with risk: learning to live with uncertainty
Book by Gerd Gigerenzer; Gerd Gigerenzer 2003
Testing treatments: better research for better healthcareBook by Imogen Evans 2011
Bad Science
Website by Ben Goldacre
BBC Radio 4 - More or Less
Webpage
MATH30014: Financial Risk Management
Smart choices: a practical guide to making better decisions
Book by John S. Hammond; Ralph L. Keeney; Howard Raiffa 1999

Understanding uncertainty
Book by D. V. Lindley 2014
Making hard decisions with DecisionTools©
Book by Robert T. Clemen; Terence Reilly; Samuel E. Bodily; Jeffery Guyse 2014
Options, futures, and other derivatives
Book by John Hull 2018
Introduction to stochastic dynamic programmingBook by Sheldon M. Ross 1982
Probability and random processes
Book by Geoffrey Grimmett; David Stirzaker 2001
An introduction to stochastic modelingBook by Howard M. Taylor; Samuel Karlin c1998
Elementary differential geometry
Book by Andrew Pressley 2012
Differential geometry of curves and surfaces
Book by Manfredo Perdigao do Carmo c1976
Curved spaces: from classical geometries to elementary differential geometry
Book by P. M. H. Wilson 2008
Elementary differential geometry
Book by Barrett O'Neill c2006
145Lectures on classical differential geometry
Book by Dirk J. Struik 1988, ©1961
MATHM2700: Galois Theory
A course in Galois theory
Book by D. J. H. Garling 1986

Galois theory
Book by Ian Stewart 2015
Galois theory
Book by Emil Artin; Arthur N. Milgram
MATH30006 & MATHM0018: Further Topics in Probability 3/4
Probability: theory and examples
Book by Richard Durrett 2010

An introduction to probability theory and its applications
Book by William Feller c1950-c1966
Probability: a survey of the mathematical theory
Book by John Lamperti c1996
Adventures in stochastic processes
Book by Sidney I. Resnick c1992
Probability
Book by Albert N. Shiryaev c1996
Probability with martingales
Book by David Williams 1991
MATH30200: Number Theory
A concise introduction to the theory of numbers
Book by Alan Baker 1984

An introduction to the theory of numbers
Book by Ivan Niven; Herbert S. Zuckerman; Hugh L. Montgomery c1991
A course in number theory
Book by H. E. Rose 1999], c1994
A friendly introduction to number theory
Book by Joseph H. Silverman c2013
MATH34300: Statistical Mechanics 3
Statistical mechanics
Book by R. K. Pathria 1996

Equilibrium thermodynamics
Book by C. J. Adkins 1983
Introduction to modern statistical mechanics
Book by David Chandler 1987
Equilibrium and non-equilibrium statistical thermodynamics
Book by Michel Le Bellac; Fabrice Mortessagne; G. George Batrouni 2004
An introduction to chaos in nonequilibrium statistical mechanics
Book by J. R. Dorfman 1999
Statistical physics of particles
Book by Mehran Kardar 2007
MATH30015: Bayesian Modelling
Bayesian data analysis
Book by Andrew Gelman; John B. Carlin; Hal Steven Stern; David B. Dunson; Aki Vehtari;
Donald B. Rubin 2014

The

Bayesian

choice:fromdecision-theoretic146

foundations

tocomputational

implementation
Book by Christian P. Robert c2007
Bayesian core: a practical approach to computational Bayesian statistics
Book by Jean-Michel Marin; Christian P. Robert c2007
Bayesian theory
Book by José M. Bernardo; Adrian F. M. Smith c1994
Monte Carlo statistical methods
Book by Christian P. Robert; George Casella c2004
Markov chain Monte Carlo: stochastic simulation for Bayesian inferenceBook by Dani Gamerman; Hedibert Freitas Lopes 2006
Markov chain Monte Carlo in practiceBook by Walter R. Gilks; Sylvia Richardson; D. J. Spiegelhalter 1996
Elements of simulation
Book by B. J. T. Morgan 1984
MATH30100: Logic
A mathematical introduction to logic
Book by Herbert B. Enderton c2001

Mathematical logic
Book by Heinz-Dieter Ebbinghaus; Jörg Flum; Wolfgang Thomas c1994
MATH30800: Mathematical Methods
Applied partial differential equations
Book by Donald W. Trim c1990

Partial differential equations of applied mathematics
Book by Erich Zauderer c2006
Elementary applied partial differential equations: with Fourier series and boundary value
problems
Book by Richard Haberman c1998
Mathematical methods for physicists: a comprehensive guideBook by George B. Arfken; Hans-Jurgen Weber; Frank Harris c2013
Partial differential equations
Book by W. E. Williams 1980
Principles of applied mathematics: transformation and approximation
Book by James P. Keener c1988
Generalised functions
Book by R. F. Hoskins 1979
Green's functions
Book by G. F. Roach 1982
MATH20402: Applied Partial Differential Equations 2
Partial differential equations for scientists and engineers
Book by Stanley J. Farlow c1993

Applied partial differential equations with fourier series and boundary value problems
Book by Richard Haberman 2014
MATHM0023: Quantum Computation
Quantum computation and quantum information
Book by Michael A. Nielsen; Isaac L. Chuang 2010

Classical and quantum computation
Book by A. Iu Kitaev; A. H. Shen; M. N. Vyalyĭ c2002
Quantum computing since Democritus
Book by Scott Aaronson 2014147

MATH30017: Optimisation
Linear programming and network flows
Book by M. S. Bazaraa; John J. Jarvis; Hanif D. Sherali 2010

Nonlinear programming: theory and algorithms
Book by M. S. Bazaraa; Hanif D. Sherali; C. M. Shetty 2006
Nonlinear programmingBook by Dimitri P. Bertsekas 2016
Introduction to linear optimization
Book by Dimitris Bertsimas; John N. Tsitsiklis 1997
Numerical optimization: theoretical and practical aspects
Book by J. F. Bonnans 2006
Numerical optimization
Book by Jorge Nocedal; Stephen J. Wright 2006
MATH36206: Dynamical Systems and Ergodic Theory 3
A first course in dynamics: with a panorama of recent developments
Book by Boris Hasselblatt; Anatole Katok 2003

Introduction to dynamical systems
Book by Michael Brin; Garrett Stuck 2002
MATH33300: Group Theory
A course in group theory
Book by J. F. Humphreys 1996

A course on finite groups
Book by H. E. Rose c2009
Groups and symmetry
Book by M. A. Armstrong
MATH30027: Measure Theory and Integration
The elements of integration and Lebesque measureBook by Robert Gardner Bartle 1995

Measure theory and integration
Book by G. De Barra 2003
Measure theory
Book by Paul R. Halmos 1950
Elements of the theory of functions and functional analysis
Book by A. N. Kolmogorov; S. V. Fomin 1999
MATH32000: Set Theory
Elements of set theory
Book by Herbert B. Enderton 1977

Classic set theory: a guided independent study
Book by Derek Goldrei 1996
The theory of sets and transfinite numbers
Book by Brian Rotman; G. T. Kneebone c1966
The joy of sets: fundamentals of contemporary set theory
Book by Keith J. Devlin; Keith J. Devlin c1993
Discovering modern set theory: 1: The basics
Book by Winfried Just; Martin Weese c1996
Intermediate set theory
Book by F. R. Drake; D. Singh c1996
Chapter 1: Background in Set theory
Chapter by K. Kunen

148

MATH33800: Time Series Analysis
The analysis of time series: an introduction
Book by Christopher Chatfield c2004

Time series: a biostatistical introduction
Book by Peter Diggle 1990
Practical time seriesBook by G. J. Janacek 2001
MATH30021: Stochastic Optimisation
Markov decision processes: discrete stochastic dynamic programmingBook by Martin L. Puterman c2005

Dynamic programming and optimal control
Book by Dimitri P. Bertsekas; Dimitri P. Bertsekas c2001-2005
Optimal control: basics and beyond
Book by Peter Whittle c1996
A primer in game theory
Book by Robert Gibbons 1992
Models of adaptive behaviour
Book by Alasdair Houston; John MacNamara 1999
Evolution and the theory of games
Book by John Maynard Smith 1982
MATH30007: Martingale Theory with Applications 3
Probability with martingales
Book by D. Williams 1991

Probability
Book by Albert N. Shiryaev 1996
MATH33200: Fluid Dynamics 3
A first course in fluid dynamics
Book by A. R. Paterson 1983

Elementary fluid dynamics
Book by D. J. Acheson 1990
An introduction to fluid dynamics
Book by G. K. Batchelor 1967
MATH21100: Linear Algebra 2
Linear algebra: a pure mathematical approach
Book by H. E. Rose c2002

Linear algebraBook by Richard Kaye; Robert Wilson 1998
Finite-dimensional vector spaces
Book by Paul R. Halmos c1974
AlgebraBook by P. M. Cohn c1982-c1991
MATH33000: Complex Function Theory 3
Complex analysis: (the hitch hiker's guide to the plane)Book by Ian Stewart; David Tall 1983

Basic complex analysis
Book by Jerrold E. Marsden; Michael J. Hoffman c1999
Functions of one complex variable
Book by John B. Conway c1978
Schaum's outlines: complex variables : with an introduction to conformal mapping and its
applications
149

Book

by Murray R. Spiegel c2009

MATH35500: Quantum Mechanics
An introduction to quantum theory
Book by Keith Hannabuss 1997

Lectures on quantum theory: mathematical and structural foundations
Book by C. J. Isham 1995
Quantum theory: concepts and methods
Book by Asher Peres c1993
MATH36201: Complex Networks 3
Gossip algorithms
Book by Devavrat Shah c2009

Epidemics and rumours in complex networks
Book by Moez Draief; Laurent Massoulié 2010
Random graph dynamics
Book by Richard Durrett 2007
MATH34600: Information Theory
Information theory, inference and learning algorithms
Book by David J. C. MacKay 2003

Information theory
Book by Robert B. Ash 1990
Elements of information theory
Book by T. M. Cover; Joy A. Thomas c1991
The mathematical theory of communication
Book by Claude Elwood Shannon; Warren Weaver 1963
Information theory: coding theorems for discrete memoryless systems
Book by Imre Csiszár; János Körner 2011
Probability: an introduction
Book by Geoffrey Grimmett; D. J. A. Welsh 2014
The probabilistic method
Book by Noga Alon; Joel H. Spencer c2008
MATH30001: Topics in Modern Geometry 3
Hyperbolic geometry
Book by James W. Anderson c2007

The geometry of discrete groups
Book by Alan F. Beardon c1983
Fuchsian groups
Book by Svetlana Katok c1992
Complex algebraic curves
Book by Frances Clare Kirwan 1992
Algebraic curves: an introduction to algebraic geometry
Book by William Fulton; Richard Weiss 1969
Undergraduate algebraic geometry
Book by Miles Reid 1988
Lie groups: an introduction through linear groups
Book by Wulf Rossmann 2002
Introduction to metric and topological spaces
Book by W. A. Sutherland 2009
General topology
Book by Stephen Willard 2004150

Differential forms and connections
Book by R. W. R. Darling 1994
Lie groups, Lie algebras, and representations: an elementary introduction
Book by Brian C. Hall c2003
MATHM5610: Quantum Information Theory
Lecture Notes
Webpage by John Preskill

Quantum computation and quantum information
Book by Michael A. Nielsen; Isaac L. Chuang 2010
Feynman lectures on computation
Book by Richard P. Feynman; Anthony J. G. Hey; Robin W. Allen 1996
MATH30005: Calculus of Variations 3
Calculus of variations
Book by I. M. Gel'fand; S. V. Fomin; Richard A. Silverman 2000

The calculus of variations
Book by Bruce Van Brunt c2010
MATH35400: Financial Mathematics
Introduction to mathematical finance: discrete time models
Book by S. R. Pliska 1997

Risk-neutral valuation: pricing and hedging of financial derivatives
Book by Nicholas H. Bingham; Rüdiger Kiesel 2004
Introduction to stochastic calculus applied to financeBook by Damien Lamberton; Bernard Lapeyre c2008
Essentials of stochastic processes
Book by Richard Durrett 2012
Stochastic processes with applications
Book by R. N. Bhattacharya; Edward C. Waymire c1990
Options, futures, and other derivatives
Book by John Hull c2012
Financial calculus: an introduction to derivative pricing
Book by Martin Baxter; Andrew Rennie 1996
MATH21800: Algebra 2
Charles C. Pinter ̶ A Book of Abstract Algebra
Webpage by Charles C. Pinter 2010

Rings, fields and groups: an introduction to abstract algebraBook by R. B. J. T. Allenby 1991
Contemporary abstract algebraBook by Joseph A. Gallian c2013
A first course in abstract algebraBook by John B. Fraleigh 2014
Abstract algebra: a first course
Book by Larry Joel Goldstein c1973
MATH30002: Topics in Discrete Mathematics 3
Combinatorics: topics, techniques, algorithms
Book by Peter J. Cameron 1994

Graph theory
Book by J. A. Bondy; U. S. R. Murty c2008
A first course in discrete mathematics
Book by Ian Anderson 2002
151

MATH30510: Multivariate Analysis
Multivariate analysis
Book by K. V. Mardia; J. T. Kent; John Bibby 1979

Principles of multivariate analysis: a user's perspective
Book by W. J. Krzanowski 2000
Introduction to multivariate analysis
Book by Christopher Chatfield; Alexander J. Collins 1980
Principles of multivariate analysis: a user's perspective
Book by W. J. Krzanowski 2000
MATH30016: Random Matrix Theory
Random matrices
Book by Madan Lal Mehta c2004

Log-gases and random matrices
Book by Peter Forrester; London Mathematical Society c2010
MATH30004: Modern Mathematical Biology 3
Physical biology of the cellBook by Rob Phillips; Jane Kondev; Julie Theriot; Hernan G. Garcia; Nigel Orme 2013

Mathematical biology Vol.1
Book by J. D. Murray c2001-c2003
Mathematical biology Vol.2
Book by J. D. Murray c2001-c2003
Modeling dynamic phenomena in molecular and cellular biology
Book by Lee A. Segel 1984
Biological physics: energy, information, life
Book by Philip Charles Nelson c2008
An introduction to systems biology: design principles of biological circuits
Book by Uri Alon c2007
MATH30020: Mathematics in Schools
Mathematics in Schools - undergraduate handbook
Webpage

National Science Curriculum Syllabus
Webpage
Undergraduate Ambassador Scheme
Website
MATH31910: Mechanics 23Classical mechanics: an undergraduate text
Book by R. Douglas Gregory 2006

Classical mechanics
Book by T. W. B. Kibble; F. H. Berkshire c2004
Analytical mechanics
Book by Grant R. Fowles; George L. Cassiday c2005
Chapter 19: The Principle of Least Action in The Feynman lectures on physics
Chapter by Richard P. Feynman
Classical mechanics
Book by Herbert Goldstein; Charles P. Poole; John L. Safko c2002
Variational principles in dynamics and quantum theory
Book by Wolfgang Yourgrau; Stanley Mandelstam 1979, c1968
The variational principles of mechanics
Book by Cornelius Lanczos 1986, c1970
152

Mathematical methods of classical mechanics
Book by V. I. Arnolʹd c1989
Mechanics
Book by L. D. Landau; E. M. Lifshits; J. B. Sykes; J. S. Bell 1976
MATH36202: Functional Analysis 3
Introductory functional analysis with applications
Book by Erwin Kreyszig 1978

Functional analysis
Book by Walter Rudin c1973
An introduction to Hilbert space
Book by Nicholas Young 1988
MATH30024: Perspectives in Mathematics
How to think like a mathematician: a companion to undergraduate mathematics
Book by Kevin Houston 2009

How to Write Mathematics
Document
Fractal geometry: mathematical foundations and applications
Book by K. J. Falconer 2014
Counterexamples in analysis
Book by Bernard Gelbaum; John M. H. Olmstead c1964
Special Functions
Book by George E. Andrews; Richard Askey; Ranjan Roy 1999
Fourier Analysis
Book by T. W. Körner 1988
Microstructure of martensite: why it forms and how it gives rise to the shape-memory effectBook by Kaushik Bhattacharya 2003
The knot book: an elementary introduction to the mathematical theory of knots
Book by Colin Conrad Adams 1994
Counting on frameworks: mathematics to aid the design of rigid structures
Book by Jack E. Graver; Mathematical Association of America c2001
Irrational Numbers
Book by Ivan Niven 2014
Introduction to analytic number theory
Book by Tom M. Apostol 1976
Rational points on elliptic curves
Book by Joseph H. Silverman; John T. Tate 2015
Probability and random processes
Book by Geoffrey Grimmett; David Stirzaker 2001
Ancestral Inference in Population Genetics
Document
Mathematics and technology
Book by Christiane Rousseau; Yvan Saint-Aubin 2008
Random Walks and Electric Networks
Article by Doyle, Peter G. 2000
MATHM0030: Anomaly Detection
Statistical inferenceBook by George Casella 2002

An introduction to the theory of point processes
153

Book

by Daryl J. Daley; D. Vere-Jones ©2003-©2008

Statistical analysis of network data: methods and models
Book by Eric D. Kolaczyk ©2010
The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction
Book by Trevor Hastie; Robert Tibshirani; J. H. Friedman 2009
MATHM0600: Advanced Fluid Dynamics
Fluid mechanics
Book by L. D. Landau; E. M. Lifshits 1987

Elementary fluid dynamics
Book by D. J. Acheson 1990
Fluid dynamics for physicists
Book by T. E. Faber 1995
An introduction to fluid dynamics
Book by G. K. Batchelor 1967
MATHM0033: Fields, Forms and Flows
Vector calculus, linear algebra, and differential forms: a unified approach
Book by John H. Hubbard; Barbara Burke Hubbard ©2002

Geometrical methods of mathematical physics
Book by Bernard F. Schutz 1980
Differential forms and connections
Book by R. W. R. Darling 1994
A comprehensive introduction to differential geometry
Book by Michael Spivak 1970?]-[1979Mathematical methods of classical mechanics
Book by V. I. Arnolʹd ©1989
MATHM1200: Algebraic Topology
Introduction to metric and topological spaces
Book by W. A. Sutherland 2009

Topology
Book by James R. Munkres c2000
Algebraic topology
Book by Allen Hatcher 2001
Elementary topology: problem textbook
Book by O. Ya. Viro c2008
MATHM4600: Representation Theory
Representations and characters of groups
Book by Gordon James; M. W. Liebeck 2001

Introduction to group characters
Book by Walter Ledermann 1977
Linear representations of finite groups
Book by Jean-Pierre Serre c1977
Representations of finite and Lie groups
Book by Charles B. Thomas c2004
MATHM0045: Martingale Theory with Applications 4
Probability with martingales
Book by D. Williams 1991

Probability
Book by Albert N. Shiryaev 1996
MATHM5700: Quantum Chaos
154

Quantum Chaos Lecture Notes
Document by Sebastian Müller
Quantum chaos: an introduction
Book by Hans-Jürgen Stöckmann 2006, c1999
Nonlinear dynamics and quantum chaos: an introduction
Book by Sandro Wimberger 2014
Quantum signatures of chaosBook by Fritz Haake c2010
Chaos: Classical and Quantum
Website by Predrag Cvitanovic; R. Artuso; R. Mainieri; G. Tanner; G. Vattay
MATHM0037: Geometry of Manifolds
Elementary differential geometry
Book by Christian Bär ©2010

Riemannian geometry
Book by Manfredo Perdigão do Carmo; Francis J. Flaherty ©1992
Introduction to Riemannian manifolds
Book by John M. Lee 2018
Introduction to smooth manifolds
Book by John M. Lee 2013
MATHM0044: Stochastic Optimisation
Markov decision processes: discrete stochastic dynamic programmingBook by Martin L. Puterman c2005

Dynamic programming and optimal control
Book by Dimitri P. Bertsekas; Dimitri P. Bertsekas c2001-2005
Optimal control: basics and beyond
Book by Peter Whittle c1996
A primer in game theory
Book by Robert Gibbons 1992
Models of adaptive behaviour
Book by Alasdair Houston; John MacNamara 1999
Evolution and the theory of games
Book by John Maynard Smith 1982
MATHM3000: Complex Function Theory (34)Complex analysis: (the hitch hiker's guide to the plane)Book by Ian Stewart; David Tall 1983

Basic complex analysis
Book by Jerrold E. Marsden; Michael J. Hoffman c1999
Complex analysis
Book by Serge Lang c1999
Functions of one complex variable II
Book by John B. Conway 1996, c1995
Schaum's outlines: complex variables : with an introduction to conformal mapping and its
applications
Book by Murray R. Spiegel c2009
MATHM6201: Complex Networks 4
Epidemics and rumours in complex networks
Book by Moez Draief; Laurent Massoulié 2010

Gossip algorithms
Book by Devavrat Shah c2009

155

Random graph dynamics
Book by Richard Durrett 2007
MATHM0008: Topics in Modern Geometry 34
Hyperbolic geometry
Book by James W. Anderson c2007

The geometry of discrete groups
Book by Alan F. Beardon c1983
Fuchsian groups
Book by Svetlana Katok c1992
Complex algebraic curves
Book by Frances Clare Kirwan 1992
Algebraic curves: an introduction to algebraic geometry
Book by William Fulton; Richard Weiss 1969
Undergraduate algebraic geometry
Book by Miles Reid 1988
Lie groups: an introduction through linear groups
Book by Wulf Rossmann 2002
Introduction to metric and topological spaces
Book by W. A. Sutherland 2009
General topology
Book by Stephen Willard 2004
Differential forms and connections
Book by R. W. R. Darling 1994
Lie groups, Lie algebras, and representations: an elementary introduction
Book by Brian C. Hall c2003
MATHM0015: Calculus of Variations
Calculus of variations
Book by I. M. Gelfand; S. V. Fomin; Richard A. Silverman 2000

The calculus of variations
Book by B. Van Brunt ©2004
MATHM0007: Analytic Number Theory
Introduction to analytic number theory
Book by Tom M. Apostol 1976

Multiplicative number theory
Book by Harold Davenport; Hugh L. Montgomery c2000
Multiplicative number theory I: classical theory
Book by Hugh L. Montgomery; Robert C. Vaughan 2007
Introduction to analytic and probabilistic number theory
Book by Gérald Tenenbaum; Patrick D. F. Ion 2015
MATHM5400: Financial Mathematics 34
Introduction to mathematical finance: discrete time models
Book by S. R. Pliska 1997

Risk-neutral valuation: pricing and hedging of financial derivatives
Book by Nicholas H. Bingham; Rüdiger Kiesel 2004
Introduction to stochastic calculus applied to financeBook by Damien Lamberton; Bernard Lapeyre c2008
Essentials of stochastic processes
Book by Richard Durrett 2012
Stochastic processes with applications
156

Book

by R. N. Bhattacharya; Edward C. Waymire c1990

Options, futures, and other derivatives
Book by John Hull c2012
Financial calculus: an introduction to derivative pricing
Book by Martin Baxter; Andrew Rennie 1996
MATHM4700: Asymptotics
Advanced mathematical methods for scientists and engineers: I: Asymptotic methods andperturbation theory
Book by Carl M. Bender; Steven A. Orszag c1999

Perturbation methods
Book by E. J. Hinch 1991
Asymptotic expansions
Book by E. T. Copson 1965
Mathematics applied to deterministic problems in the natural sciences
Book by C. C. Lin; Lee A. Segel; George H. Handelman c1974
Multiple scale and singular perturbation methods
Book by J. Kevorkian; J. D. Cole; J. Kevorkian c1996
Asymptotic expansions of integrals
Book by Norman Bleistein; Richard A. Handelsman 1986
MATHM6001: Monte Carlo Methods
Markov chain Monte Carlo in practiceBook by Walter R. Gilks; Sylvia Richardson; D. J. Spiegelhalter 1996

Monte Carlo statistical methods
Book by Christian P. Robert; George Casella c2004
Bayesian core: a practical approach to computational Bayesian statistics
Book by Jean-Michel Marin; Christian P. Robert c2007
Sequential Monte Carlo methods in practiceBook by Arnaud Doucet; Nando De Freitas; Neil Gordon c2001
Monte Carlo strategies in scientific computing
Book by Jun S. Liu 2008
MATHM0018: Further topics in Probability 34
Probability: theory and examples
Book by Richard Durrett c2005

An introduction to probability theory and its applications
Book by William Feller c1968
Probability: a survey of the mathematical theory
Book by John Lamperti c1996
Adventures in stochastic processes
Book by Sidney I. Resnick c1992
Probability
Book by Albert N. Shiryaev c1996
Probability with martingales
Book by David Williams 1991
MATHM4500: Statistical Mechanics 34
Statistical mechanics
Book by R. K. Pathria 1996

Equilibrium thermodynamics
Book by C. J. Adkins 1983
Introduction to modern statistical mechanics
157

Book

by David Chandler 1987

Equilibrium and non-equilibrium statistical thermodynamics
Book by Michel Le Bellac; Fabrice Mortessagne; G. George Batrouni 2004
An introduction to chaos in nonequilibrium statistical mechanics
Book by J. R. Dorfman 1999
Statistical physics of particles
Book by Mehran Kardar 2007
MATHM6205: Algebraic Number Theory 4
Algebraic number theory and Fermat's last theorem
Book by Ian Stewart; David Tall; Ian Stewart; David Tall c2002

Introductory algebraic number theory
Book by Saban Alaca; Kenneth S. Williams 2004
Number fields
Book by Daniel A. Marcus c1977
MATHM0019: Theory of Inference 34
Statistics
Book by David Freedman; Robert Pisani; Roger Purves c2007

Mathematical statistics and data analysis
Book by John A. Rice 2007
Probability and statistics
Book by Morris DeGroot; Mark J. Schervish c2014
Dicing with death: chance, risk and healthBook by Stephen Senn 2003
Reckoning with risk: learning to live with uncertainty
Book by Gerd Gigerenzer; Gerd Gigerenzer 2003
Testing treatments: better research for better healthcareBook by Imogen Evans 2011
MATHM6202: Functional Analysis 34
Introductory functional analysis with applications
Book by Erwin Kreyszig 1978

Functional analysis
Book by Walter Rudin c1973
An introduction to Hilbert space
Book by Nicholas Young 1988
MATHM0023: Quantum Computation
Quantum computation and quantum information
Book by Michael A. Nielsen; Isaac L. Chuang 2010

Classical and quantum computation
Book by A. Iu Kitaev; A. H. Shen; M. N. Vyalyĭ c2002
Quantum computing since Democritus
Book by Scott Aaronson 2014
MATHM6206: Dynamical Systems and Ergodic Theory 4
Dynamical Systems and Ergodic Theory
Webpage by Prof. Jens Marklof

A first course in dynamics: with a panorama of recent developments
Book by Boris Hasselblatt; Anatole Katok 2003
Introduction to dynamical systems
Book by Michael Brin; Garrett Stuck 2002
Dynamical systems and ergodic theory
158

Book

by Mark Pollicott; Michiko Yuri 1998

MATHM0009: Topics in Discrete Mathematics
Combinatorics: topics, techniques, algorithms
Book by Peter J. Cameron 1994

Graphs, networks and algorithms
Book by D. Jungnickel 2013
A first course in discrete mathematics
Book by Ian Anderson 2002
MATHM0013: Advanced Quantum Theory
Condensed Matter Field Theory
Book by Alexander Altland; Ben D. Simons 2010

Path integral methods in quantum field theory
Book by R. J. Rivers 1987
Quantum field theory for the gifted amateur
Book by Tom Lancaster; Stephen Blundell 2014
Quantum field theory in a nutshell
Book by A. Zee c2010
Quantum mechanics and path integrals
Book by Richard P. Feynman; Albert R. Hibbs; Daniel F. Styer 2010
Quantum signatures of chaosBook by Fritz Haake c2010
MATHM0510: Multivariate Analysis 34
Multivariate analysis
Book by K. V. Mardia; J. T. Kent; John Bibby 1979

Principles of multivariate analysis: a user's perspective
Book by W. J. Krzanowski 2000
Introduction to multivariate analysis
Book by Christopher Chatfield; Alexander J. Collins 1980
Multivariate analysis: Pt. 1: Distributions, ordination and inferenceBook by W. J. Krzanowski; F. H. C. Marriott c1994
Multivariate analysis: Pt. 2: Classification, covariancemeasurements
Book by W. J. Krzanowski; F. H. C. Marriott 1995

structures

andrepeated

MATHM0014: Modern Mathematical Biology
Physical biology of the cellBook by Rob Phillips; Jane Kondev; Julie Theriot; Hernan G. Garcia; Nigel Orme 2013

Mathematical biology
Book by J. D. Murray c2001-c2003
Mathematical biology: Vol. 2: Spatial models and biomedical applications
Book by J. D. Murray; MyiLibrary c2002
Modeling dynamic phenomena in molecular and cellular biology
Book by Lee A. Segel 1984
Biological physics: energy, information, life
Book by Philip Charles Nelson c2008
An introduction to systems biology: design principles of biological circuits
Book by Uri Alon c2007

ACCG10052: Introduction to Accounting
Accounting and finance: an introduction
159

Book

by E. J. McLaney; Peter Atrill 2020

Accounting and finance for non-specialists
Book by Peter Atrill; E. J. McLaney 2019
Accounting: a smart approach
Book by Mary Carey; Cathy Knowles; Jane Towers-Clark 2011
Global financial accounting and reporting
Book by Walter Aerts; Peter Walton 2020
Financial and Management AccountingBook by Pauline Weetman 2019

EFIM10050: Principles of Economics
Economy, society, and public policy
Book by CORE team 2019BASIC ECONOMICS: a Common Sense Guide to the Economy
Book by Thomas Sowell 2015
Economics: the user's guideBook by Ha-Joon Chang 2014
The craft of researchBook by Wayne C. Booth; Gregory G. Colomb; Joseph M. Williams 2008
Style: Lessons in Clarity and Grace
Book by Joseph Bizup; Joseph M. Williams 2014
Economical writing: thirty-five rules for clear and persuasive prose
Book by Deirdre N. McCloskey; Stephen Thomas Ziliak 2019

EMAT33100 - Nonlinear Dynamics and Chaos 2021/22
Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, andEngineering
Book by Steven H. Strogatz 2018

Nonlinear dynamics and chaosBook by J. M. T. Thompson; H. B. Stewart 2002
Nonlinear oscillations, dynamical systems, and bifurcations of vector fields
Book by John Guckenheimer; Philip Holmes ©1983
Chaos and fractals: new frontiers of science
Book by Heinz-Otto Peitgen; H. Jürgens; Dietmar Saupe ©2004
Introduction To Chaotic Dynamical Systems
Book by Robert L. Devaney 28/11/2021
Elements of applied bifurcation theory
Book by I U . A. Kuznet s ov ©2004
EMAT31530 - Introduction to Artificial Intelligence 2021/22
Artificial intelligence: a modern approach
Book by Stuart J. Russell; Peter Norvig 2016
EMATM0024 - Delay and Stochastic Equations in Engineering and Biology 2021/22
Delay differential equations: with applications in population dynamics
Book by Yang Kuang ©1993

Semi-discretization for time-delay systems: stability and engineering applications
Book by T. Insperger; G. Stépán ©2011
Stochastic methods: a handbook for the natural and social sciences
Book by C. W. Gardiner; C. W. Gardiner ©2009

160

EMATM0001 - Advanced Nonlinear Dynamics and Chaos 2021/22
Elements of applied bifurcation theory
Book by I U . A. Kuznet s ov ©2004
EMATM0004 - Computational Genomics & Bioinformatics 2021/22
Introduction to computational genomics: a case studies approach
Book by Nello Cristianini; Matthew William Hahn 2007

PHYSM1900: General relativity and cosmology
A first course in general relativity
Book by Bernard F. Schutz 2009

Einstein gravity in a nutshell
Book by A. Zee 2013
Gravitation
Book by Charles W. Misner; John Archibald Wheeler; Kip S. Thorne 1973161