オンライン授業評価のコメント、授業改善目標（リテラシーレベル） 2021 年度
科目名

コメント

授業改善目標科目 I_3

本年度から開講された科目ですが、担当したクラスはアットホームな雰囲気で、楽しく授業を進めることができました。
共通の資料を用いて授業を進めましたが、一部非常に難易度の高い内容も混じっていて、そのため十分な満足は得られませんでしたが、ある程度は理解してもらい、満足してもらえたと思います。

次年度はこの科目を担当しませんが、「データサイエンス」は今後の世の中を生き抜くうえで必要不可欠な科目です。
我々も、教育内容を精査していきますが、みなさんも真摯に学んでいってほしいと思います。

科目 J

本年度から「データサイエンス入門」が開講することに伴い、PC 実習の分量を減らし、推測統計の部分をより多くカバーすることにしました。
(「統計検定」3 級の出題範囲が広がったことへの対応でもある)
しかし、例年同様比較的高い評価がいただけた地ということは、Forms のクイズ機能を多用して、学生の理解度を適宜把握しながら進めることができたといえると思います。
もちろん、内容が「難しい」と思った学生も一定数いるようですが、統計学の重要性が増す今日ですので、しっかりと学んでほしいと思います。

次年度も本年度と同様のスケジュールを予定しているが、問題演習をもっと増やして、内容の定着を図っていきたいと思います。
一方で、授業についていくのが難しい学生に対しては、動画の活用や質問しやすい環境の整備をおこない、きちんとフォローしていきたいと思います。

科目 L

本年度は、真面目でおとなしい学生が多く、知識の取得に関しては比較的優秀だったのですが、それを活用する段階において、不十分な面が見られました。授業評価もそのようなことを反映しており、まずまずの評価であったといえます。

この授業では、授業開始時のクイズを主に基本的な知識の定着のため使っています。そのうえで、現実の経済データを見て、しっかり考えるような時間を作るべきなのですが、まだまだ不十分です
ので、基礎知識をより効率よく取得したうえで、データ面から経済・社会をきちんと見れるような学生を育てていきたいと思います。

科目 F

本年度は、日本語によるコミュニケーションに何のある学生がほとんどおらず、PC による実習だ
けでなく、「何を目的としてやっており、どのようなことがわかったか」を理解することがある程度できたと思います。そのため、授業評価も比較的高評価が得られたと思います。

この授業はともすれば「わけもわけらず PC を触っていた」という状態に陥りやすいので、次年度も、「何を目的としてやっており、どのようなことがわかったか」を理解させながら、しっかり進めていきたいと思います。

科目 K

ここ数年、高評価をいただいたということもあり、本年度は非常に多くの学生に受講していただきました。
しかしながら、「難しすぎる」という評価が例年以上に多く、受講生の満足度が低かったことは反省すべき点です。
言い訳をすると、オンライン授業のため、学生の反応をきちんと見ることができなかった点や、「統計学基礎」を履修していない学生が非常に多く、授業開始時の基礎知識をうまくそろえることができなかった点などがあります。このあたりは、この科目の位置づけを明確にし、基礎知識の不足する人への手厚いフォローアップを考えていきたいと思います。

昨年度から授業の進度を上げましたが、昨年度と異なり、本年度は授業についてこれない学生が多く出てしまいました
しかし、『統計学基礎』を履修していない学生も受講可能である以上、何らかの形でフォローしていかなければなりません。次年度は、動画の活用や質問しやすい環境の整備によって、フォローしていきたいと思います。

科目 G_2おおむね高評価を得られたように思いますが、数人置いてけぼりにしてしまったようですね。なかなかスピードの基準の設置のしかたに苦慮しました。とはいえ、みなさんが必要性を実感してくれたことはうれしい限りです。

何人か書いてくれていましたが、最後の質問コーナーをもっと質問しやすいようにすればよかったかなと思います。色々手段を用意して解決した
いと思います。

科目 G_3

こちらの情報は目立った不満というのはなかったというように読めました。完全ではなかったかもしれませんが、皆さんに興味をもっていただけ
たことはうれしく思います。

毎年ブラッシュアップして、今後も飽きさせないように、情報の重要性を伝えて行ければと思います。

科目 I_1

満足度は肯定的な評価が多かったものの、どちらともいえないという評価が 3 割余りあり、自由記述では評価が分かれた。
この科目は、数理・データサイエンス・AI 教育プ
ログラム（リテラシーレベル）
・応用教育プログ
ラムの対象科目となっているため、Society5.0 社
会を迎えるにあたり、重要な科目なので、是非積極的に学んでほしい。

初年度の科目であったこともあり、演習が多く、説明時間も少なくなりがちだったため、次年度は、演習の量を抑え、解説の時間を長くとるよう努めたい。

科目 I_2

満足度は肯定的な評価が多かったものの、どちらともいえないという評価が 4 割余りあり、自由記述では評価が分かれた。
この科目は、数理・データサイエンス・AI 教育プ
ログラム（リテラシーレベル）
・応用教育プログ
ラムの対象科目となっているため、Society5.0 社
会を迎えるにあたり、重要な科目なので、是非積極的に学んでほしい。

初年度の科目であったこともあり、演習が多く、説明時間も少なくなりがちだったため、次年度は、演習の量を抑え、解説の時間を長くとるよう努めたい。

科目 I_7

満足度は肯定的な評価のみであったが、「大変満足」が 3 分の 1 にとどまったため、この割合を上げるよう努めていきたい。
この科目は、数理・データサイエンス・AI 教育プ
ログラム（リテラシーレベル）
・応用教育プログ
ラムの対象科目となっているため、Society5.0 社
会を迎えるにあたり、重要な科目なので、是非積極的に学んでほしい。

自由記述も肯定的な内容ばかりであったが、難しく感じる人もいるかも知れないとのコメントをいただいたので、より分かりやすい解説を目指していきたい。

科目 B

受講者が少ないこともあってか、肯定的な評価と わかりやすい解説に関しては、常に最新の動向等なった。
をふまえながら、多くの事例を示していきたい。
この科目は、数理・データサイエンス・AI 教育プ
ログラム（リテラシーレベル）の対象科目となっていて、様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するものを学ぶ重要な科目なので、是非積極的に学んでほしい。

科目 E

私の周知不足もあり、回答者が少なかったが、肯定的な評価となった。
この科目は、数理・データサイエンス・AI 教育プ
ログラムの対象科目となっていて、「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るものであることを学ぶ重要な科目なので、是非積極的に学んでほしい。

受講者一人ひとりの立場に立って授業を反省し、常に最新の動向等をふまえながら、一つひとつレベルアップに努めていきたい。

科目 A

概ね肯定的な評価であり、自由記述でも肯定的な意見が多かったものの、話ばかりなので大事なところが分かりにくい等の改善すべき点のご指摘もいただいたので、改善に努めていきたい。
この科目は、数理・データサイエンス・AI 教育プ
ログラム（リテラシーレベル）
・応用教育プログ
ラムの対象科目となっていて、現在進行中の社会より双方向的な授業となるよう、工夫していきたい。

変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついているということ、「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るものであること、様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用がみられ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること、活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解を深めること、を学ぶ重要な科目なので、是非積極的に学んでほしい。
科目 G_4比較的良好な評価でしたが、満足度としては３割弱の学生が満足していなかったことから、より多くの学生にわかりやすく授業を展開する方法を考えるべきと判断します。
また、学生たちの大半が予習復習にかけた時間が想定よりも少ないことがわかり、今後の改善すべき点であると感じました。

授業の進行の方法や、時間外学習に充てるための時間の確保などが改善すべき点であり、教材の作成法やその運用などの見直しをするとともに、より学びやすい授業展開を考えていきたい。

科目 I_4

全体的な評価としては肯定的でしたが、否定的評
価をした学生が居ないわけではありませんでしたので、色々と改善すべき点もあったと思います。また、他のクラスとの共通教材であったため、教え方を他教員ともっと打ち合わせておくべきだったと思います。

内容としては、データサイエンスの基本的な部分であり、主に統計学の基礎でもありましたので数学系を不得手とする学生への対応が難しいかったため、今後はどのように指導するかを他教員と協議していく必要があると感じられた。

科目 I_5

授業でのわかりやすさや教材の活用、自身の成長、授業満足について大多数の受講生が肯定的な評価をしていた。4 名の教員で協力して立ち上げた新科目であったがこのように学生に評価されたことはとても嬉しく思います。また、この授業を進めたいかという質問についても多くの人が勧めたいと回答してくれていました。全学必修の科目ですが、今後も満足度の高い授業としていきたいと思います。この科目は数理・データサイエ
ンス・AI 教育プログラムの対象科目となっています。様々なデータ利活用と様々な適用領域の知見を組み合わせることで価値を創出することを学ぶ従業な科目です。ぜひ積極的に学んで下さい。

データサイエンスの基礎知識はこれからの時代に欠かせないものです。今後もこれまでのわかりやすさを維持しつつも、最先端の情報を取り入れて授業を改善していきたいと考えます。自由記述の中で、授業中の質問への対応について肯定的なコメントがいくつかありました。引き続き丁寧な学生対応を心がけていきます。

科目 I_6

授業でのわかりやすさや教材の活用、自身の成長、授業満足について大多数の受講生が肯定的な評価をしていた。4 名の教員で協力して立ち上げた新科目であったがこのように学生に評価されたことはとても嬉しく思います。また、この授業を進めたいかという質問についても多くの人が勧めたいと回答してくれていました。全学必修の科目ですが、今後も満足度の高い授業としていきたいと思います。この科目は数理・データサイエ
ンス・AI 教育プログラムの対象科目となっています。様々なデータ利活用と様々な適用領域の知データサイエンスの基礎知識はこれからの時代に欠かせないものです。今後もこれまでのわかりやすさを維持しつつも、最先端の情報を取り入れて授業を改善していきたいと考えます。各回の復習が次の回への積み重ねになることに気付いてコメントを記入してくれていた人がいました、その通りです。今後の受講生の皆さんにも積み重ねに気付いて貰えるような授業をしていきたいと思います。自由記述の中で、授業中の質問への対応について肯定的なコメントがいくつかありました。引き続き丁寧な学生対応を心がけていきま見を組み合わせることで価値を創出することを学ぶ従業な科目です。ぜひ積極的に学んで下さい。

す。

科目 N

授業の説明は全員、教材の活用、成長と授業満足
では 80％以上が肯定的な評価をしてくれていました。にもかかわらず勧めたいという評価が50％、どちらでもないという評価が 50％と割れました。どちらでもないと評価した人からのコメントは後輩に福祉の学生がいなかったり、学ぼうと思えば YouTube でも学べるからというコメントでした。
この科目は数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの対象科目となっています。様々なデータ利活用と様々な適用領域の知見を組み合わせることで価値を創出することを学ぶ従業な科目です。ぜひ積極的に学んで下さい。

オンライン授業であったため YouTube との比較に繋がったりしたかもしれません。授業だからこその学生間のやりとりや学生と教員のやりとりを増やすように教材を調整します。

科目 M

概ね好意的な評価をいただけたようで，ありがたく感じています．
少人数科目であることの利点を活かすために，受講生の皆さんの発言機会をできるだけ増やすように意識しました．課題のプレゼンテーションや，ディスカッションへの参加をしばしば求めたと思います．コロナ禍のため対面授業の実施が難しい状況下で，私がみなさんの理解度を正確に知りたかったのはもちろんですが，他者に伝える活動を通じてみなさん自身が考えや理解を深められるのではないかと期待する側面もありました．
人によっては負担感の大きな課題であったかとも思いますが，人前で自分の考えを伝えることに対することへの苦手意識が減ったと感じてくれている人がいることを嬉しく思っています．慣れることはとても重要ですね．
自由記述でみなさんの方から書いていただいていましたが，統計学やデータ解析の知識・技術はたしかに心理学という学問を超えて様々なシーンで役立つと思います．今後も引き続き関心を持
ち，学ぶ機会を持ってくれたらなと思います．

リモート授業として実施した期間は，教材の呈示方法や質問時間の確保などに行き届かない点が多々あったと思います．今後はまた対面授業環境で実施できる機会が増えていくだろうと期待されますが，オンライン配信に関わる技術的な側面を今一度見直したいと思います．
また，一部に受講者の理解度に比してやや難解な課題もあったかと思いますので，説明方法の工夫等も含めて再検討したいと思います．

科目 G_5

理解度においては、３割程度わかりにくかったという学生が存在し、満足度が７割で不満足度8.7%という結果を重く受け止めたい。丁寧に学生に向き合っていたつもりだが、データ利活用のための基礎的な技能に遅れをとった学生に対する対処が課題として残ったと思う。

講義の目的や目標に関しては、比較的全員が理解していると思うが、学生の情報機器の操作技術には温度差があるので、習熟度の違いに寄り添った実習授業として構築したい。そのためには一人一人の課題遂行状況をコマ単位で（確認シートなどを利用して）確認することが肝要だと考える。

科目 G_6

F クラスということもあるが、このクラスでは理解度においては 95%、満足においても 92%ということで、比較的高評価をいただけたと思う。情報機器の操作に慣れている学生にも、苦手な学生にも一定の肯定的評価をしていただいたことは、教員の励みにもなる。

課題としては、習熟度の高い学生にも満足してもらえるような授業設計が必要だと思う。リテラシーレベルとはいえ、データ利活用のためのもう一段上のスキル習得の教育プログラム（特に課外）に盛り込むことで、改善を図りたい。

科目 H86%の学生が理解し、80%の学生が満足しているということで、ほとんどの受講生が情報倫理とセキュリティの基礎知識を楽しく習得することができたのではないかと自負している。

学生コメントから必要と考えられる改善点は、以下の通り。専門的な理論などは、そもそも興味のない学生、理解できれば面白いと感じるだろうと考える学生にはハードルが高い。いかに興味を喚また、93%の学生が補助教材（この講義では映像資料を多用した）の効果を実感してくれたことも良かったと考える。

起するか。いかに炉階を促進させるか、これは自分ごととして実感できる具体例や体験（演習）を増やすことで解決ができるのではないかと考える。