令和 5（2023）年度「データサイエンス実践入門」に係る自己点検・評価結果

東邦大学共通教育機構
総合教育部門 データサイエンス班

1１．授業の概要（シラバスの記載と同内容）
医学・薬学・理学・看護学・健康科学等の自然科学の諸分野において、測定値などのデータに基づく現象の探求は必要不可欠である。一方、現代の社会活動を通して生み出されるデータを活用することは一般的になっており、自然科学の諸分野においても社会との関わりの中で生み出されるデータを分析することによって新たな知見を得ることが重要になっている。そこで、本講義では、データサイエンス、データサイエンスの基本となる数理的な考え方、および、人工知能（AI）について、リテラシーレベルの講義と演習を行う。
２．開講に係る基本情報＜開講時期＞⚫

オンデマンド講義・小テスト⚫

対面演習（於：習志野キャンパス）：2023 年 8 月 7 日（月）～8 日（火） 両日 10 時～17 時：2023 年 5 月 15 日（月）～7 月 9 日（日）＜履修者＞
1 年次生 80 名（医：16、薬：35、理：15、看：14）＜科目担当者＞◎：責任者◎白石路雄（理学部・准教授）、津熊久幸（医学部・准教授）、永澤悦伸（薬学部・准教授）、坂本なほ子（看護学部・教授）＜対面演習におけるファシリテーター教員＞
千葉康樹（理学部・教授／共通教育機構長）、中嶋秀明（健康科学部・助教）
３．自己点検・評価に係る基本情報＜自己点検・評価実施主体＞
共通教育機構 総合教育部門 データサイエンス班＜自己点検・評価の項目＞① 科目の履修・修得状況／学修成果② アンケート等を通じた学生の内容の理解度③ アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度④ 履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況⑤ 数理・データサイエンス・AI を「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること⑥ 内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること＜評価基準＞
A：当該項目において、取り組み内容等が良好である
B：当該項目において、取り組み内容等が概ね良好であるが、軽度の問題・課題がある
C：当該項目において、取り組み内容等に問題・課題がある４．参考資料
2023 年度「データサイエンス実践入門」履修後学生アンケート集計結果2

【評価の項目別自己点検・評価結果】
項目① 科目の履修・修得状況／学修成果⚫

本年度履修 80 名のうち 74 名（92.5％）の学生が単位を修得しており、うち 46名（57.5％）の学生が「S（秀・到達目標を達成し、特に優れた成績をおさめている）」、22 名（27.5％）の学生が「A（優・到達目標を達成し、優れた成績をおさめている）」の成績評価を受けていることから、履修学生の到達目標達成状況

現状および自己点検・評価内容は良好と評価できる。
⚫

昨年度、「学修成果としては達成されているが、到達目標の設定が低い可能性があり、適切な評価基準について継続的検討の必要がある」との自己点検・評価としたことに鑑み、今年度は扱う内容のレベルを少し引き上げた。不合格者が 6 名生じたものの、いずれも単位修得のために参加が必須である対面演習を部分的あるいはすべて欠席した者であり、オンデマンド講義・対面演習ともコンスタン
トに学修を積み上げた学生は全員単位修得できている。

総合判定
改善に向けた施策

A（当該項目において、取り組み内容等が良好である）
特になし

項目② アンケート等を通じた学生の内容の理解度⚫

履修後の学生アンケート（回答数 47、回答率 58.8％）において理解度について問うたところ、オンデマンド講義については 20 名（アンケート回答者 47 名のうち 42.6％）が「ほとんど理解できた」、27 名（同 57.4％）が「一部理解できなかった点もあったが、概ね理解できた」と回答している。
➢

昨年度は「ほとんど理解できた」が 26.7％であったところ、今年度は 15.9ポイントアップとなった。

現状および

⚫

自己点検・評価内容

他方、対面演習については、26 名（アンケート回答者 47 名のうち 55.3％）が「ほとんど理解できた」、20 名（同 42.6％）が「一部理解できなかった点もあったが、概ね理解できた」と回答している。
➢

昨年度は「ほとんど理解できた」が 57.8％、「一部理解できなかった点もあったが、概ね理解できた」が 40％であり、今年度とほぼ同程度である。

⚫

33 名の学生がアンケートに回答していないが、項目①「科目の履修・修得状況／学修成果」に記した単位修得や成績評価の状況を併せて考慮すると、大半の学生が、求められる水準の知識・技能等を理解できていると評価できる。

総合判定
改善に向けた施策

A（当該項目において、取り組み内容等が良好である）⚫

学生アンケートの回答率を向上させ、履修者全体における状況の把握に努める。

項目③ アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度⚫
現状および自己点検・評価内容

履修後の学生アンケートにおいて、来年度の後輩への科目推薦度を問うたとこ
ろ、27 名（アンケート回答者 47 名のうち 57.5％）が「ぜひ薦めたい」、14 名（同29.8％）が「薦めたい」と回答している。
➢

昨年度は「ぜひ薦めたい」が 46.7％であったところ、今年度は 10.8 ポイントアップとなった。
3

➢「ぜひ薦めたい」
・「薦めたい」と回答した学生のそう思う理由（自由記述）
を見ると、
AI が発達するであろうこの世の中で、データサイエンスでの経験はとても活きるものであると思ううえ、今後の自分の職業においても意味のあるものだと感じた



将来必要になるデータサイエンスの知識・技術を学ぶ足がかりとなり、予想以上の満足感を覚えているためといった、数理・データサイエンス・AI 分野を学習することの有用性を挙げる者や、


他学部の学生と関わる機会はとても貴重であり、自分の知らない知識や思いつかなかった考えを知ることができるから

他学部の学生と SGD などの活動を経て、交流が深まり、人脈が広がるから等、昨年度同様に学部間の交流による新たな発見や関係の構築を挙げる者が多かった。その他、授業内容の楽しさについての意見も見られた。
⚫

他方、「どちらでもない」または「あまり薦めたくない」と回答した者は 6 名（アンケート回答者 47 名のうち 12.8％）であった。
➢

昨年度は「どちらでもない」が 13.3％、「あまり薦めたくない」と回答した者はいなかった。

➢

自由記述を見ると「とてもためになる授業だったが、定期テスト前までオンデマンド講義があるので、他の人よりテスト勉強に当てる時間がとれないから」等の意見が見られた。

⚫

アンケート回答者 47 名のうち、41 名（87.2％）の学生が「ぜひ薦めたい」・「薦めたい」と回答していることから、概ね好意的に受け入れられていると評価できる。昨年度の自己点検・評価の結果を基とし、難易度を少し上げたところ、「内容が初歩的」等の意見は挙がらなかったが、他科目の学修時間とのやりくりについて意見があった。

総合判定

A（当該項目において、取り組み内容等が良好である）⚫

項目②「アンケート等を通じた学生の内容の理解度」同様、できるだけ履修者全体の意見を収集すべく、アンケート回収方法の工夫を検討する。

⚫
改善に向けた施策

来年度以降、ここ 2 年間の「データサイエンス実践入門」で実施していた開講形式ではなくなり、全学共通の動画教材パッケージを学部ごとの授業として展開することとなる。学生に好評の「学部間交流」の要素がなくなってしまうが、今後は応用基礎レベルで「実践入門」と同様の学部間共通教育プログラムを構築できないか、検討したい。

項目④ 履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況⚫

本科目は 2022 年度に新規開講したが、特に対面演習におけるスモールグループ現状およびディスカッション（SGD）を行う教室のキャパシティや、ディスカッションを適自己点検・評価内容切にフォローできる人数規模等を考慮し、全学部計 60 名の履修定員を設けた。
今年度はより多くの履修希望者を受け入れられるよう、諸般の条件を勘案のう
4

え、履修定員を 80 名に引き上げたところ、今年度も定員を上回る履修希望があり、学部ごとに抽選を行い、履修者 80 名を受け入れた。
⚫

数理・データサイエンス・AI に関する知識・技能を学修するニーズは年々高まっており、学生の履修希望も多かったが、これまでは上述のような理由により、受け入れ定員を設けざるを得なかった。

⚫

来年度は全学共通の動画教材パッケージを、学部ごとの授業として展開することとなり、多くの学部では必修科目として開講する予定であるため、数理・デー
タサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム（リテラシーレベル）の内容を学修する学生数は、2024 年度以降飛躍的に増加となる予定である。

総合判定
改善に向けた施策

A（当該項目において、取り組み内容等が良好である）
特になし

項目⑤ 数理・データサイエンス・AI を「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること⚫

本科目シラバスの「授業概要」において、以下 2 つの事項を記載している。
➢

本学の各学部の専門（医学・薬学・理学・看護学部・健康科学）をはじめとする自然科学の諸分野において、測定値などのデータに基づく現象の探求は必要不可欠である。

➢

現代の社会活動を通して生み出されるデータを活用することは一般的になっており、自然科学の諸分野においても社会との関わりの中で生み出されるデータを分析することによって新たな知見を得ることが重要になっている。

⚫

これらの記載のとおり、数理・データサイエンス・AI に関するリテラシーレベ
ルの知識・技能等を、学生自身がこれから深く学ぶ自身の専門性と絡めて、いわゆる「自分ごと」と捉えたうえで学ぶ意義・重要性を理解できるよう、特に対面現状および自己点検・評価内容

演習におけるテーマ設定を工夫した。
⚫

具体的には、以下のようなテーマを設定のうえ、演習を実施した。
➢

医療系の学部が多いことに鑑み、スモールグループディスカッション（SGD）のグループごとの調査テーマを「医薬品副作用データベース（医薬品医療機器総合機構）」、「感染症発生動向調査（国立感染症研究所）」、「匿名レセプト情報・匿名特定健診等情報（NDB）」、「全国がん登録」と設定し、SGD・プレゼンテーションを実施➢

米国国民健康栄養調査（NHANES）のオープンデータを用いた、表計算ソフトによるデータ集計・分析手法の学習➢

NHANES のオープンデータを用い、SGD により米国民の特徴を可視化し、報告（プレゼンテーション）する演習の実施（テーマはグループごとに学生が自由に設定）⚫

履修学生アンケートにて SGD テーマへの興味度合いを問うたところ、21 名（アンケート回答者 47 名のうち 44.7％）が「とても興味を持てた」、24 名（同 51.1％）が「興味を持てた」と回答している。
5

➢

昨年度は「とても興味を持てた」が 37.8％であったところ、今年度は 6.9 ポイントアップとなった。

➢多くの者が SGD を経て、今後もデータサイエンスに関するリテラシーを「自分ごと」として、自身の専門分野の学びに活用することが期待される。

➢

ただし、アンケート自由記述欄において「SGD の時間をもう少し長めに取ってほしい」という声が数件聞かれた。昨年度も同様の意見があったことから、今年度は 1 日目午前の SGD の時間を 45 分長くした（75 分→120 分）ことに加え、SGD 開始前にアイスブレイクの時間も設けているが、グループ分け直後の SGD ということもあってか、スムーズな滑り出しまでに少し時間がかかるグループもあるように見受けられる。テーマ設定の方向性に問題はないと考える。

⚫

また、科目の内容についての総合的な興味・関心度合いを問うたところ、17 名（アンケート回答者のうち 36.2％）が「非常に興味・関心がわき、意欲的に取り組むことができた」、29 名（同 61.7％）が「興味・関心がわき、意欲的に取り組むことができた」と回答しており、数理・データサイエンス・AI そのものに対する興味・関心の向上にも結び付いている。

総合判定

B（当該項目において、取り組み内容等が概ね良好であるが、軽度の問題・課題がある）⚫

他の項目同様、できるだけ履修者全体の意見を収集すべく、アンケート回収方法の工夫を検討する。

改善に向けた施策⚫

上述のとおり、来年度以降はこれまで同様の「データサイエンス実践入門」の開講形式ではなくなるが、今後は応用基礎レベルで「実践入門」と同様の共通教育プログラムを構築できないかを検討する際に、SGD の要素を取り入れる場合は、今回のアンケート結果を参考にしたい。

項目⑥ 内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること⚫

履修後の学生アンケートにおいて、オンデマンド講義・対面演習それぞれについて難易度の状況を問うたところ、結果は以下のとおりであった。

現状および自己点検・評価内容⚫

難易度

オンデマンド講義

対面演習

易しすぎた

0 名（0％）

1 名（2.1％）

易しかった

3 名（6.4％）

4 名（8.5％）

適切だった

30 名（63.8％）

17 名（36.2％）

難しかった

12 名（25.5％）

22 名（46.8％）

難しすぎた

2 名（4.3％）

3 名（6.4％）

オンデマンド講義は「適切」が 63.8％、次いで「難しかった」が 25.5％となっている。昨年度（適切：60％、難しかった：26.7％）とほぼ同様の回答比率となっている。

⚫

対面演習は「難しかった」が 46.8％、次いで「適切だった」が 36.2％となっている。
➢

昨年度は約 75％の学生が対面演習について「易しすぎた」・「易しかった」・「適切だった」のいずれかを回答していたことを受け、今年度は 1 日目午後6および 2 日目午前の PC を用いた表計算ソフトウェア（Excel）演習の難易度をやや上げたところ、50％超の学生が「難しかった」または「難しすぎた」と回答する結果となった。一方で、PC や Excel 操作に慣れている学生は簡単に感じており、学生間で元々の習熟度に差があることが見て取れる。
⚫

このように「難しかった」または「難しすぎた」と回答している者が一定数いる
ものの、オンデマンド講義・対面演習の全プログラムをきちんと修了した学生は全員単位を修得できていることから、授業担当者等の教育およびサポート体制等により、シラバス記載の到達目標は達成されており、難易度のハードルはクリアできていると評価できる。

総合判定

B（当該項目において、取り組み内容等が概ね良好であるが、軽度の問題・課題がある）⚫

他の項目同様、できるだけ履修者全体の意見を収集すべく、アンケート回収方法の工夫を検討する。

⚫

学生間で PC や Excel 操作に関する元々の習熟度に差がある点に対しては、今年度も対面演習に先立って事前学習用動画を Moodle 経由で展開するほか、担当教員・TA が、都度学生の疑問点に応じる体制を取る等の策を講じ、結果的には出改善に向けた施策

席学生全員の単位修得につながっている。
⚫

事前に習熟度の差を埋めることは容易ではないが、今後同じようなプログラムの実施を検討する際には、これらの施策をベースにしつつ、例えば履修学生に事前に PC・Excel 操作スキルに関するアンケートを取り、事前に習熟度の状況を把握することでそれに応じたプログラムを構築する、等は一案となり得ると考える。

72023年度「データサイエンス実践入門」
履修学生アンケート調査結果

基礎情報• アンケート対象：科目履修者計80名• 実施期間：2023年8月8日（火）～19（土）• 実施方法：Googleフォーム• アンケート回答数：47名（回答率58.8％）

1-1_科目を知ったきっかけ（複数選択）【2022年度】

Power BI Desktop

73.33%

学部別のガイダンス

40.00%

4月3日の入学式で配布されたチラシ

11.11%

友人・知人からの情報共有

4.44%

学務システムでのお知らせ

2.22%

シラバス

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

1-1_科目を知ったきっかけ（複数選択）【2023年度】
55.32%

学部別のガイダンス

44.68%

入学式（4月3日）で配布されたチラシ

学務システムでのお知らせ

12.77%

友人・知人からの情報共有

12.77%

2.13%

その他

0%

10%

20%

30%

40%

50%

1-2_履修を希望した理由（複数選択）【2022年度】

Power BI Desktop

64.44%

授業内容（数理・データサイエンス・AI）に興味があったから

46.67%

他学部生との合同授業で、交流を深めてみたかったから

17.78%

単位を取得できるから

13.33%

前半部分がオンデマンド講義のため、ある程度自分のペースで…

2.22%

その他

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

1-2_履修を希望した理由（複数選択）【2023年度】
63.83%

他学部生との合同授業で、交流を深めてみたかったから

31.91%

授業内容（数理・データサイエンス・AI）に興味があったから

25.53%

前半部分がオンデマンド講義のため、ある程度自分のペースで…

12.77%

単位を取得できるから

6.38%

その他

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

2-1_難易度（オンデマンド講義） 【2022年度】
難しすぎた

難しかった

適切だった

8.89%

2-1_難易度（オンデマンド講義） 【2023年度】Power BI Desktop

易しかった

難しすぎた

難しかった

適切だった

4.44%

易しかった

6.38%

4.26%

25.53%

26.67%

63.83%

60%

2-2_理解度（オンデマンド講義） 【2022年度】
ほとんど理解できた

2-2_理解度（オンデマンド講義） 【2023年度】

一部理解できなかった点もあったが、概ね理解できた

ほとんど理解できた

一部理解できなかった点もあったが、概ね理解できた

26.67%

42.55%

57.45%

73.33%

3-1_難易度（対面演習） 【2022年度】
難しかった

適切だった

易しかった

3-1_難易度（対面演習） 【2023年度】
Power BI Desktop

易しすぎた

難しすぎた

難しかった

適切だった

4.44%
13.33%

易しかった

8.51%

2.13%

易しすぎた

6.38%

26.67%

36.17%

46.81%

55.56%

3-2_理解度（対面演習） 【2022年度】
ほとんど理解できた

一部理解できなかった点もあったが、概ね理解できた

3-2_理解度（対面演習） 【2023年度】
ほとんど理解できなかった

ほとんど理解できた

一部理解できなかった点もあったが、概ね理解できた

ほとんど理解できなかった

2.13%

2.22%

40%

42.55%
57.78%

55.32%

4_SGDテーマへの興味度合い【2022年度】
とても興味を持てた

やや興味を持てた

4_SGDテーマへの興味度合い【2023年度】
Power BI Desktop
あまり興味を持てなかった

とても興味を持てた

やや興味を持てた

あまり興味を持てなかった

4.26%

6.67%

37.78%
44.68%

51.06%
55.56%

5_対面演習での他学部生との交流【2022年度】
とても交流が深まった

やや交流が深まった

5_対面演習での他学部生との交流【2023年度】

あまり交流が深まらなかった

とても交流が深まった

4.44%

やや交流が深まった

あまり交流が深まらなかった6.38%

26.67%
36.17%
57.45%
68.89%

6_科目の内容についての総合的な興味・関心度【2022年度】
非常に興味・関心がわき、意欲的に取り組むことができた

Power BI Desktop

興味・関心がわき、意欲的に取り組むことができた

31.11%

68.89%

6_科目の内容についての総合的な興味・関心度【2023年度】
非常に興味・関心がわき、意欲的に取り組むことができた

興味・関心がわき、意欲的に取り組むことができた

興味・関心がわかず、意欲的に取り組むことができなかった

2.13%

36.17%

61.7%

7_来年度の後輩への科目推薦度【2022年度】
ぜひ薦めたい薦めたいPower BI Desktop

どちらでもない13.33%

46.67%

40%

7_来年度の後輩への科目推薦度【2023年度】
ぜひ薦めたい薦めたい

どちらでもない

あまり薦めたくない
10.64%

29.79%

2.13%

57.45%