NO.26
2024.3

工学部における数理・データサイエンス・AI教育への取り組み
データ科学・AI 教育研究センター長
背景

廣瀬

勝一

2021年2月には、AI 戦略2019に基づき内閣府・

数理・データサイエンス・AI に関する知識や技能は、

文部科学省・経済産業省が検討を進めてきた「数理・ディジタル社会の「読み・書き・そろばん」とも称され、

データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度」［4］に大学においてもその教育の強化と普及が求められていついて、大学・短期大学・高等専門学校を対象として、ます。

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度

2016年12月に、北海道大学、東京大学、滋賀大学、（リテラシーレベル）の募集が開始されました。さらに、京都大学、大阪大学、九州大学の6大学が、文部科学

2021年度からは数理・データサイエンス・AI 教育プ

省より数理及びデータサイエンスに係る教育強化の拠

ログラム認定制度（応用基礎レベル）の募集が開始さ

点校として選定され、東京大学を幹事校として数理・れました。これらの教育プログラムについては、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムが

［1］

を形

成しました。このコンソーシアムについては、2022

モデルカリキュラム［5、6］を公開しています。

年度に、文科省により拠点校11校および特定分野校

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制

18校が選定され、第二期が開始されました。福井大学

度については、毎年3月から5月に募集が行われておは、2022年度に、金沢大学を代表校とする北信越ブ

り、2023年8月時点で、リテラシーレベルについて

ロック（新潟、富山、石川、福井、長野）の連携校

は382件、応用基礎レベルについては147件の教育プとして加入しました。2024年1月時点で北信越ブロッ

ログラムが認定を取得しています。なお、リテラシー

クには35校が所属しています。

レベルに関しては、大学等単位の教育プログラムの申［2］

2019年6月に、内閣に設置された統合イノベーショ

請のみが認められている一方、応用基礎レベルに関しが取りまとめられては、大学等単位の申請に加えて学部・学科単位でのました。AI 戦略2019では、2025年の実現を念頭に申請も認められています。また、１回目の認定につい置いて以下のような具体目標が設定されました。

ては5年、2回目以降については3年の有効期限が定め

リテラシー教育られています。

ン戦略推進会議で AI 戦略2019［3］

文理を問わず、すべての大学・高専生（約50万人卒

福井大学では、現在、以下の教育プログラムが上記／年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイの認定を取得しています（括弧内は有効期限）。

エンス・AI を習得する。

リテラシーレベル

応用基礎教育

データサイエンス実践基礎力育成プログラム

文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約25万人（2027/03/31）

卒／年）が、自らの専門分野への数理・データサイ

応用基礎レベルエンス・AI の応用基礎力を習得する。
エキスパート教育
エキスパート人材（約2,000人／年、そのうちトッ
プクラス約100人／年）を育成するとともに、彼ら

工学部数理・データサイエンス・AI 応用基礎力育成
プログラム（2028/03/31）
さらに、医学部と国際地域学部で、応用基礎レベルの認定取得に向けた準備が進められています。

がその能力を開花・発揮し、イノベーションの創出に取り組むことのできる環境を整備する。
School of General Education, University of Fukui

1

工学部における取り組み（1）リテラシーレベル位）の両方の単位の取得を修了要件とする変更を計画
し、準備を進めています。新設講義については、図1

現在、工学部に在籍する学生のデータサイエンス実の数理・データサイエンス・AI 教育（リテラシーレベル）

践基礎力育成プログラム修了要件は、共通教育科目のモデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」の内「数理・データサイエンス入門」（2単位）または「統容を扱い、すべてオンデマンド形式にて受講できるよ計入門」（2単位）の単位を取得することです。一方で、

う検討を進めています。また、情報処理基礎について

リテラシー教育については、上記のとおり、すべてのは、モデルカリキュラムの「基礎」（及び「選択」）のデー

大学生による習得が目標に定められているものの、こタの扱いや活用に関する演習を扱って頂くよう検討をれらの科目の受講定員の都合上、現状では工学部の全進めています。なお、これらの変更については、高等学生がデータサイエンス実践基礎力育成プログラムを学校において「情報Ⅰ」が共通必履修科目となった学修了することは困難です。そこで、工学部では、数理・生が入学する2025年度からの実施を予定しています。

データサイエンス・AI の導入教育に対応する新たな授業（1単位）を開講し、その授業と情報処理基礎（2単図1

数理・データサイエンス・AI 教育（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの概要 [5]（2）応用基礎レベル

が他学科開講科目履修制度を活用して履修しなければ2023年8月に認定を取得した工学部数理・データ

ならないことや、AI・データサイエンス実践に対応す

サイエンス・AI 応用基礎力育成プログラムの修了要件る演習を行う科目を増強することなど、修了生を増やは図2のとおりです。本プログラムは、数理・データ

すために改善すべき点が存在します。数理・データサ

サイエンス・AI 認定教育プログラム（応用基礎レベル）

イエンス・AI の利活用は、工学の各専門分野においてで要求される３つの要素（データ表現とアルゴリズム、重要性を増すことと考えられ、さらには、応用基礎教

AI・データサイエンス基礎、AI・データサイエンス実践）

育に関してすべての大学生・高専生の半数による習得を扱うことに配慮しながら、工学部各学科の専門教育が目標とされており、工学部に関してはそれ以上の習や共通教育で開講されている授業で構成されています。

得が期待されていると考えられることから、修了生を本プログラムの修了要件を満たすためには多くの学生増やすための本プログラムの改善が当面の課題です。

2

School of General Education, University of Fukui

図2

工学部数理・データサイエンス・AI 応用基礎力育成プログラム修了要件

参考文献

５．数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシ

１．数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソー

アム、数理・データサイエンス・AI（リテラシー

シアム、http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/レベル）モデルカリキュラム～ データ思考の涵

２．数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コン

養 ～、2020年4月、http://www.mi.u-tokyo.

ソ ー シ ア ム 北 信 越 ブ ロ ッ ク、https://ku-data.
w3.kanazawa-u.ac.jp/
３．AI 戦 略2019, https://www8.cao.go.jp/cstp/
ai/aistratagy2019.pdf

ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf
６．数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシ
アム、数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム～ AI ×データ活用の実４．数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定

践 ～、2021年3月、http://www.mi.u-tokyo.

制 度、https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/

ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso.pdf

suuri_datascience_ai/00001.htm「データサイエンス実践基礎力育成プログラム」対応科目『数理・データサイエンス入門』の内容と来年度以降の変更点
教育学部・理数教育講座
なぜ今「数理・データサイエンス・AI 教育」
が必要なのか？

松本

智恵子

変えつつある例は枚挙にいとまがない。ビッグデータ
や AI の利活用に関し、諸外国の巨大企業等を中心とインターネットの社会への広範囲な浸透や、情報通した競争も激化しており、国内外の経済成長の要因も、

信・計測技術の飛躍的発展などにより、従来とは質・従来の労働力・資本・技術革新から、データから価値量ともに全く異なる「ビッグデータ」が日々産み出さを生み出す産業領域へと大きくシフトしている。

れている。ビッグデータや、それを用いて開発されて令和元年 6 月に統合イノベーション戦略推進会議がいる人工知能（AI）技術の活用領域は、予測、意思決定、決定した「AI 戦略 2019」では、『我が国が、
人口比ベー

異常検出、自動化、最適化など多岐にわたって急速にスで、世界で最も AI 時代に対応した人材の育成を行い、拡大しており、自動運転、画像認識、画像・文章生成、

世界から人材を呼び込む国となること。さらに、それ

医療診断、防犯、ヴァーチャルリアリティ、コンピューを持続的に実現されるための仕組みが構築されること』

タゲームなど、従来の社会システムの在り方を大きくが第１の戦略目標とされている。
「AI 戦略 2019」
では、School of General Education, University of Fukui

3

AI に関するリテラシーを高め、誰もが不安なく自らのラムに準拠した全学開講の教育プログラムを文部科学

意思で AI の恩恵を享受・活用することを目指し、デジ省大臣が認定する「数理・データサイエンス・AI 教育

タル社会の基礎知識（いわゆる「読み・書き・そろば

プログラム（リテラシーレベル）認定制度」が 2021ん」的な要素）である「数理・データサイエンス・AI」

年度より開始された。福井大学では、2021 年後期よに関する知識・技能などを全ての国民が育み、社会のり、文京地区では教養教育科目群（科学技術分野）にあらゆる分野で人材が活躍するために、高等教育段階

おいて「数理・データサイエンス入門」を開講、松岡でのリテラシー教育として『文理を問わず、全ての大地区でも共通教育科目として同じ「数理・データサイ

学・高専生が、初級レベルの数理・データサイエンス・

エンス入門」を開講し（2022 年度からは専門科目

AI を習得』することが具体的目標に設定された。福井に移行）、国際地域学部の専門科目である「統計入門」

大学データ科学・AI 教育研究センターが実施する「デーとともに「データサイエンス実践基礎力育成プログラ

タサイエンス実践基礎力育成プログラム」は、この「AIム」を導入し、2022 年度に教育プログラムの認定を

戦略 2019」の具体的目標に対して創設された、深い受けた。医学部の学生は「数理・データサイエンス入

実践的教養を備える卓越高度専門職業人を育成する福門」、国際地域学部の学生は「統計入門」、教育学部・

井大学の理念に対応した、どの専門分野にも共通する

工学部の学生は「数理・データサイエンス入門」また

数理・データサイエンス・AI に関する力量を身につけは教養専門教育科目群（国際地域学分野）「統計入門」

るためのリテラシーレベルの教育プログラムである。

のどちらか一方の単位を修得することで「データサイエンス実践基礎力育成プログラム」の修了が認められ「データサイエンス実践基礎力育成プログラム」の内容る。なお、「数理・データサイエンス入門」は文京・松岡の両キャンパスで開講しているため、授業は全て「AI 戦略 2019」に基づき、2020 年 4 月に「数理・遠隔（オンデマンド型）で行い、授業動画について

データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカ

は Google Classroom、そのほかの資料についてはリキュラム」が数理・データサイエンス・AI 教育強化

WebClass を用いて公開し、課題・期末試験について

拠点コンソーシアムによって策定され、このカリキュは WebClass を用いた採点・管理を行っている。

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「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）

グラム（リテラシーレベル）認定制度」には 5 つの審モデルカリキュラム」には導入・基礎・心得の 3 つの査項目（学習項目）が設定されている。それぞれの対コア学修項目とオプションである選択科目が設定され応と「数理・データサイエンス入門」「統計入門」が対ている。また「数理・データサイエンス・AI 教育プロ応している授業回は以下の通りである。

表から分かる通り、「数理・データサイエンス入門」「統

ると、2 年間（実質 1 年半）で 400 名弱がこのプロ計入門」の両方とも、モデルカリキュラム（リテラシー

グラムを修了していることになる。また、リテラシーレベル）と教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）

レベルにおける 5 つの審査項目（学習項目）についても、に準拠した内容となっている。なお、「数理・データサ

ほとんどの学生が理解していることが見て取れ、更に、

イエンス入門」と「統計入門」は、第 1 回～第 10 回、多くの学生が数理・データサイエンス・AI について学第 15 回は同一の内容の講義を行っているが、「統計入ぶ意義や楽しさを見出していることが分かる。

門」は国際地域学部で取得可能な資格の一つである「社一方、受講を途中で放棄する学生も多い。必修では会調査士」のための科目でもあるため、特に第 11 回ない教養教育科目群「数理・データサイエンス入門」と第 12 回は数理統計に近い内容となっている。

において単位が「不可」となる学生は、2022 年後期
は 60 名中 18 名、2023 年前期は 60 名中 22 名と学生からの評価

履修登録者全体の 1/3 にのぼっている。科目 GPA も、「データサイエンス実践基礎力育成プログラム」が認

2022 年後期は 1.92、2023 年前期は 1.97 となっ定を受けている文部科学省「数理・データサイエンス・ており、他の教養教育科目群と比較して少し見劣りす

AI 教育プログラム認定制度」の実施要項には、教育プる結果となっている。教養教育科目群「数理・データ

ログラムについて自ら点検および評価を行うことが定サイエンス入門」は、履修登録時の競争倍率が 2022

められている。そのため、「数理・データサイエンス入門」

年前期で 1.25 倍（定員 60 名に対し第 1 希望 75 名）、と「統計入門」では、共通教育で行っている授業アンケー

2022 年後期で 1.03 倍（定員 60 名に対し第 1 希望

トの他に、認定対象となる教育プログラムの質が担保

62 名）となっており、高倍率科目として教務課よりされていることを証明するためのアンケートも行って学生に対し履修登録時に留意するよう情報提供がなさおり、その結果をデータ科学・AI 教育研究センターのれている科目である。完全オンデマンド型の授業であホームページ上で公開している（https://www.dsai.

るため学生の気が抜けやすい部分もあると思うが、毎

u-fukui.ac.jp/program/）。2022 年度の報告書によ月送付する課題進捗確認のメールに工夫を凝らすなど、ると、2022 年度のプログラム修了者数は 285 名で履修登録者が数理・データサイエンス・AI に関する十あり、2021 年度プログラム修了者 110 名と合わせ分な力量を身につけた上で単位を取得できるような方

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5

策を考える必要があるだろう。

より「数理」、「データ活用」、「人工知能」の内容が包含されたものとして科目を構成しているものを適用し、来年度以降の変更点

かつ当該科目を積極的に修得させることが望ましい』「AI 戦略 2019」が掲げている育成目標によると、という留意事項が付けられているため、リテラシーレ

2025 年度までに全ての大学・高専生がリテラシーレ

ベルの教育プログラム認定を受けている「数理・デー

ベルの数理・データサイエンス・AI 教育を受けること

タサイエンス入門」を「数理、データ活用及び人工知ができるよう、各大学・高等専門学校の教育環境を整能に関する科目」として適用することとなった。なえる、すなわち「データサイエンス基礎力育成プログ

お、内容については、教育プログラムの理念に基づき、ラム」を全学で必修化する必要がある。福井大学では、

2024 年度以降も、どの専門分野にも共通する数理・

2023 年度時点で、医学部では「数理・データサイエ

データサイエンス・AI に関する力量が身につく全学共

ンス入門（2024 年度以降は共通教育科目）」が、国通のカリキュラムで運用する予定である。ただし、授際地域学部では「統計入門」が必修科目となっており、

業アンケートの自由記述欄に「対面で受講したい」と2024 年度からは教育学部において「数理・データサ

いう要望も来ているため、「数理・データサイエンス入

イエンス入門」を必修化する予定である。

門」・「統計入門」とも、現行では混在している講義部

教育学部の「数理・データサイエンス入門」の必修

分と演習部分を切り分け、講義部分（15 回）は全て

化は、「基礎教育科目」内にある「情報処理基礎科目」

遠隔（オンデマンド型）で実施し、実データを用いたの「情報処理基礎」を置き換える形で行われる。教育

簡単なデータ分析演習部分（7 回分予定）については学部においては、教員免許状の取得にあたり認定課程

希望者に対面で指導できるよう、授業構成を少しだけとは別に修得が求められる科目（日本国憲法、体育、

変更する予定である（下図参照）。

外国語コミュニケーション、情報機器の操作）が共通

また、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラ

教育の枠内で定められているが、令和 4 年に、「情報ム（リテラシーレベル）」が依拠するモデルカリキュラ

機器の操作」に代わり「数理、データ活用及び人工知

ムは、高等学校学習指導要領の改訂や今後社会で求め能に関する科目」が修得できるように免許法施行規則

られるリテラシーの変化などを踏まえ、現在見直しが（教育職員免許法施行規則第 66 条の 6）が改正されて検討されている。それゆえ、工学部における必修化は、いる。更に、この改正には『「数理、データ活用及び人

モデルカリキュラムが更新された後に行われる予定で工知能に関する科目」を設置する場合は、数理・デーある。

タサイエンス・AI 教育プログラム認定制度実施要綱に

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「共通教育科目成績分布表」に関して実施した意見聴取とその結果について
文京地区共通教育委員会委員長
共通教育委員会では 2021 年度より、教育の質保証松田和之

布の偏りの解消は見込めそうにない。

に関する全学的な取組の一環として、学期ごとに「共今年度の共通教育委員会では、こうした状況を改善す

通教育科目成績分布表」を作成し、全担当教員に本学るための議論の足がかりとするべく、委員を対象に意の共通教育の成績分布状況を通知している。共通教育

見聴取を行う機会を設けたが、その際に寄せられた傾

科目の授業改善に資するべく企図されたこの取組には、聴すべきご意見を、ここでいくつか紹介しておきたい。

本学の成績評価や単位認定が成績評価基準に則って厳格かつ客観的に行われていることを組織的に確認するための一方策としての役割が期待されている。したがって、大学機関別認証評価に備えて設けられた本学の「教育課程の自己点検・評価（モニタリング及びプログラム・レビュー）に関するガイドライン」が定める「教育課程のモニタリングの点検項目」（以下、「点検項目」）のうちの「成績分布」に係る以下の３点が、本取組における重要な課題となる。
①

複数のクラスに分けて開講される科目について、クラスによって成績分布に違いが目立つ
場合、授業方法や成績評価の在り方を検討するよう担当教員に依頼する。

②

不可（国際地域学部は F）の割合が他と比べ極端に高い授業科目については、到達目標、試験の難易度、授業内容等が DP・CP を踏
まえ適切であるか担当教員に検討を依頼する。

③

秀（国際地域学部は A ＋～ A －）の割合が他と比べ極端に高い授業科目については、到達目標、試験の難易度、授業内容等が DP・CPを踏まえ適切であるか担当教員に検討を依頼する。なお、DP・CP に照らして適切に設定・設計された目標、試験、授業のもと、教員と学生が努力した結果として秀の割合が高くなることを否定するものではない。

上記の「点検項目」の②と③に対処するために、昨年度までは、「不可」あるいは「秀」の割合が他と比べて極端に高い授業科目の担当者に、「科目 GPA の高低理由」について個別に検討を依頼してきたが、割合が他と比べて極端に高いと見なす基準を科目 GPA が1.25 以下あるいは 3.75 以上と定めた根拠が薄弱である点やシラバスに沿って授業を行った結果として生じた成績の高低の理由を説明することの難しさなど、問題点も少なくなかった。実際、対象者となった教員からは不平不満の声が漏れ伝わってきている。このままでは「点検項目」で求められている「担当教員に検討を依頼する」ことのアリバイ作りのための取組と化してしまうおそれがあり、現行のやり方では、成績分

そもそも成績評価は、シラバスに定めた評価方法
に従い絶対評価で行うものです。各評価区分の線
引きは各教員が絶対評価規準に基づき行っているものです。本取り組みは相対的に正規分布するように評価しなければならないように誤解を与える
ものと考えます。確かに、その基準が緩すぎたり、厳しすぎたりすることで偏りが発生するわけですので、成績分布の一覧（他の教員担当科目も含め）を提示して、自身の成績評価規準を再考することは必要かもしれません。しかし、ヒアリングを行ったとしても釈明しか返ってこないものと考えます。
教育改善機能が制度として働いていることが重要なことかと思いますので、偏りの原因を聞くのではなく、他の科目に比べて偏っていることを知ってもらい、最近の高校教育や高大接続に即した内容・評価に見直しを依頼する形に変えてはいかがでしょうか。それだけでは変わらない授業もある
かと思いますが、制度としてこうした機能が存在することは重要だと思います。
GPA は学生の質を評価する指標になると同時に、教員が有効な教育を行っているのか、また福井大学として適正で有効な教育を行う体制を保証しているのか、そしてさらに、福井大学として個々の卒業・修了する学生の能力を本学内部や外部の人や機関が判断する際に適切な値を提供できるように用意できているのか、の指標にもなり得ます。
学生に対しては、成績優秀者にインセンティブを与え、より学習する意欲を与えるという観点からは、ほぼ全員が秀（GPA の平均値が 3.75）という状況では、学生が満足してしまい、それ以上の学習を行う意欲の発生を促さないことにつながります。学生の能力を評価する際には、ほぼ全員が秀では、学生の能力の順位付けに寄与しません。
（もちろん、順位付けとそれによる評価が必要でない場合もあります。）GPA の平均が 1.25 以下という状況は、教員が目的とした能力をほとんどの学生が身につけていないということを意味します。
その場合、教員の教育方法が不適切で、改善すべきだと考えられます。
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7※２…‌成績分布表では、秀：４～不可：０の GP で科目 GPA が算出され聴取された諸々の意見を精査するなかで、成績分布をており、「不受 ( 未受験 )」や「保留」となった成績は計算の対象外

詳細に把握し、その情報を共通教育に携わる全教員が共となっているが、成績評価基準が他学部と異なる国際地域学部の場有することの必要性が改めて確認されるとともに、対象者を絞った個別のヒアリングに関しては、そのやり方を見直す必要性が浮かび上がってきた。その方向でさまざまな意見を勘案しながら議論を重ねた結果、今年度より、成績分布に関する取組により実効性を持たせるために、従来の個別ヒアリングに代えて、共通教育科目を担当している全教員を対象に意見聴取を行うこととなった。設問は四つ。いずれも「共通教育科目
成績分布表」に関するものであり、「点検項目」の①～③にも対応している。併せて、成績分布の偏り具合がわかりやすくなるよう、試行の域を出るものではないが、同分布表に色付け等を施すなどの工夫を凝らした。
こうした新方式の意見聴取の取組は、2024 年１月に、2022 年度後期及び 2023 年度前期の成績分布に関して実施された。それに応じて寄せられた貴重なご意見を、取組へのご協力に対する感謝の気持ちをこめながら、設問ごとに分類して以下に紹介しておきたい。
＜「点検項目」②、③に関連する設問＞（１）濃い赤、濃い青に色付けされた科目（※１）のうち、それぞれ上記の点検項目②、③の授業科目に該当すると判断されるものについて、当該科目を担当されている教員の皆様には、「到達目標、試験の難易度、授業内
容等が DP・CP を踏まえ適切であるか」という点に関する検討結果やご意見、特に秀の割合が高い科目の場
合は、目覚ましい教育成果を上げるに至った授業での取組内容を、それ以外の教員の皆様には、不可や秀の割合が「他と比べ極端に高い」状況に関するご意見を、
以下の回答欄に記入してください。
※１…‌成績分布表では、科目 GPA が極端に低い／高い傾向にある科目を合、未受験者の成績を「不受」として扱うことができないため、ご指摘にあるような問題が生じている。

共通教育の DP・CP について、各担当教員がどこまで理解して配慮しているのか不明です。私自身、直ぐには、共通教育の DP・CP をイメージできません。申し訳ありません。
来年度より、前期ではなく後期に開講し、前期で基礎学力を付けてから受講してもらうようにした。
後期月１開講の授業は、休み明けで起きられなくて欠席回数が規定以上になってしまったが故に不可になってしまった学生もいるのではないかと思う。
到達目標や試験の難易度、授業内容等を DP・CPに合わせて設定していても、受講学生の意欲や能力によって成績は変化する。
「DP・CP」と「現在の福井大学の学生の力」が釣り合っているのかど
うか確認した方が良いのかもしれない。
2022 年度後期の濃い赤の状態から、2023 年度
前期は改善したので、2023 年度後期の結果に期待したい。1 コマのみ担当しており、自身の担当部分の評価が低い学生はごく少数でした。科目全
体としての評価で、2022 年度後期に、これほど不可が多いことに驚いている。
不可の割合が「他と比べ極端に高い」場合は、教員の設定した到達目標を達成できるような授業を、教員側が展開できていないと考えるのが妥当である。
不可や秀の割合が「他と比べ極端に高い」状況は、ある程度の強制力をもって、改善されるべきだと思います。共通教育科目だけではなく、専門教育
科目もそうあるべきと考えます。

見極める目安となるように、科目 GPA の値によって科目名の背景
色を３段階に色分けした。
青基調 ( 薄い青 )2.5 以上 /3.0 以上 /3.5 以上 ( 濃い青 )赤基調 ( 薄い赤 )2.0 未満 /1.5 未満 /1.0 未満 ( 濃い赤 )自分の科目では、毎回の予習テスト、復習レポー
トの点数と最終レポートの点数を合計して評価している。不可は、登録のみで授業に参加しない者、および中途で提出物を出さなくなる者が大多数である。とくに、後期の科目は登録者の過半数がこのような形で不可となっている。私は未受験とはせずに素点を入力している（学部の専門科目に未受験とする評価はない（※２））ため結果的に不可の人数が多くなる。したがって実質的にはほとん
ど不可は出していないのでこの平均値は不本意である。私のような評価方法を取っている場合、共通教育ではどのような受講生を未受験とするか、その判断基準をきちんと示してほしい。

8

School of General Education, University of Fukui＜「点検項目」① に関連する設問＞（２）赤の太枠の中に含まれる英語科目（※３）について、上記の点検項目①に照らして「クラスによって成績分布に違いが目立つ」と判断される場合、当該科目を担当されている教員の皆様には、その理由や「授業方法や成績評価の在り方」に関する検討結果やご意見を、それ以外の教員の皆様には、そうした状況の解消に繋がるご意見を、以下の回答欄に記入してください。
※３…‌英語科目では、レベル別にクラス分けが行われており、学科によって４～６つのクラスが設けられている。同一シラバスで運営される
同一科目であるにもかかわらず、クラスごとに、レベルとは無関係に濃い青 (3.5 以上 ) から薄い赤 (2.0 未満 ) に該当する科目 GPAのバラつきが見られ、学科によっては最も低いレベルのクラスの科
目 GPA が最も高い値を記録するケースもあった。

語学科目に関して、同一学科内では、試験問題と評価基準を統一するなど、一貫性を求めたいと思います。学科内では、GPA 序列に基づいて研究室配属が決定されるため、クラスごとに異なる成績

イドラインを設けてはいかがでしょうか。成績評の基準（教員による評価基準の違い）は学生の将価においては、シラバスの到達目標を基準として来に大きな影響を与えるためです。

明確な基準を設定するのがよいかと思います。す同一科目複数クラス内で統一した問題を課すこと

なわち、シラバスに設定された目標をどの程度達により、差異を少なくすることができると思う。

成しているかに応じて、何点を「標準」とするか

クラス分けによる不公平が起きないように、成績（例 : シラバス内容をほぼ完璧に達成している場合

分布の範囲を決めておいた方がよい。

は 80 点とするのか 70 点とするのかなど）を明担当の教員間で、試験内容や成績を共有すべきと示したほうがよいと思います。現状、この点数基考えます。

準についての共通理解が不足していると感じられ

能力別にクラス編成をしている場合、成績評価のます。授業のレベル設定についても、どの程度の公平性を担保する上で、他の科目のようにクラス

難易度を設定するかに関する目安が必要と思いま

ごとに評価するのではなく、クラス間で何らかのす。例えば、授業の内容を設定する際には、「8 割調整が必要になると思うのですが、どのような方の学生が 90 点を取れるレベル」や「5 割の学生策が講じられているのでしょうか。

が 80 点を取れるレベル」など、具体的な難易度＜科目 GPA の過年度変化に関する設問＞（３）緑の太枠が付された科目（※４）を担当されている教員の皆様には、科目 GPA に大きな変動が見られる点について、考えられる理由やご意見を、以下の回答欄に記入してください。
※４…‌成績分布表では前年度から科目 GPA が 1.0 以上変動した科目に緑枠が付されている。

この年度は期末試験の問題を見直し、半分程度、より基本的な問題（およびこの年度に固有な工作活動に関連した問題）に差し替えました。その影
響はあるかもしれません（採点はけっこう甘くしたのですが）。もう１つ考えられるのは、この年度は、途中で授業に来るのをやめる学生や、欠席多数で補講対応をした学生が多かったことです。それらの学生が平均点を下げています。できるだけ授業に来るように、また真面目に課題に取り組む
ように促したのですが、あまり応えてはもらえませんでした。
科目 GPA の経年変化をデータとして示す意義は大きいと思います。その変動を注視することも必要かもしれませんが、毎年、つまり恒常的に GPA
値が他科目と比較して低い、あるいは高い場合、受講生全員に公平に下駄を履かせる、あるいは脱がせるなりして、その科目を受講したことによる利益、不利益の度合いをできる限り軽減すべきであると思います。
＜その他＞（４）今回の「共通教育科目成績分布表」をご覧になった印象、気になった点、共通教育科目の成績分布のあるべき姿とそれを実現するための方策に関するお考え、さらには本学の共通教育全般に関するご意見・ご要望等を、以下の回答欄に記入してください。
成績の評価基準と授業のレベル設定に関して、ガ目標を設定してはどうでしょうか。授業の難易度
や授業の目標設定に関して、教員間で意見の相違や温度差はかなりあると思われます。GPA を成績の共通指標として今後も活用していく以上は、この点でガイドラインは必要と思います。
同一名称の科目であれば、各科目間での成績分布
はおおむね一致すべきかと思います。また、共通教育という一つの塊で考えるべきものであるとするのであれば、どの科目についても概ね一致した
GPA の分布となるべきかと思いますが、そうなると各教員の裁量が許されなくなるので、それはそれで問題があるかと思います。
青から赤のグラデーションで成績分布を示されていますが、どの成績帯または分布となることが理想的なのか、教育評価の専門家ではないのでよくわかりませんでした。もしも教養教育の教育評価の専門家の方がいらっしゃるのであれば、一度、FD 研修などとして取り上げてもよいかもと思いました。
これまで、学生からこのことについて意見が上がってきていなければこれからも問題ないかもしれま
せんが、何らかの形で、例えば GPA の分布などを公表することになった場合、学生の科目選択に関する要望事項が増えてきたり、このことに対する対応を全学として迫られることも考えられると思いました。具体的な対応策はありませんので、意見・要望というよりは印象・感想まで。
不可に関しては、授業の時間も関連するのではな
いかとも思います。月曜 1 限は出席率が悪いのではないかと思っております。そのような点も考慮して、大変でなければ曜日と時間のデータもお示
しいただくとよいのかと思いました。
成績分布のあるべき姿という目的設定が間違っていると思います。成績分布を再現するために授業をしているわけではなく、理解してもらう、身にSchool of General Education, University of Fukui9つけてもらうためにみなさん一生懸命教えている

でしまい、時代の流れとともにその流れが続いてわけでしょう。教員も学生も個性をもった生身のいくと、授業が形骸化してしまう恐れもあります。

人間であって、試行ごとにまちまちの結果が出る

まずはきちんと出席することと、出席するだけでのは当然と考えます。一生懸命に教えようとするなく勉強しないと単位が取れないことを学生が自教員と、一生懸命に学ぼうとする学生がいること覚するよう促すことも大切と考えます。大学側は、が大事で、できるだけ手を抜きたい人の存在によっ

カードリーダーの出席カウントで不正ができないて生じる分布やその変動のようなものは気にしなような仕組みを用意し ( 授業の最初に通して出席いのが良いでしょう。

しない、複数の学生のカードリーダーを通すと言っ数値データが多いので、グラフ化して、視覚的なたことへの防止 )、適切な難易度の授業を教員側が直感として全体が分かるように表示する必要があ

設けることが必要かと思います。

ると思う。色分けや囲みだけでは全体像を理解す
これらのご意見の中には理念的なものに加えて、速ることに限界があると思う。
複数教員が１つの科目で授業を行う場合、科目全

やかな対応が可能な具体的なご要望や喫緊の課題とな体の評価には、評点を単純加点出ているのでしょ

りそうな重要なご指摘も少なからず含まれており、そうか？ 評点の算出方法は分かりませんけれども、れらを精査・分析した上で、順次、次年度の共通教育

各教員から提出された評点を合算する場合には、委員会で検討課題として取り上げてゆきたいと考えて標準化（平均点と標準偏差を揃える処理を施す）いる。こうした取組は単年で完結する性格のものではして算出処理を行うと良いのではと感じました。

なく、寄せられた意見のフィードバックとそれらを可

共通教育科目に限らず、専門科目でも極端に偏っ能なかぎり反映した改善策を地道に積み重ねてゆくこ

た科目は改善すべきと思うので、このように成績とではじめて、現在、全国的に衰退の途にある印象がを可視化することはいい取り組みと考えます。

否めない共通教育（教養教育）の本学における存在意

自分が担当している科目は薄い赤でしたが、授業義を高め、ひいては学生たちに「グローバル化した社に出席しない学生や、全く試験に向けて勉強して会や知識基盤社会に対応できる総合的な判断力と行動いない学生を不可とすると、今のような科目 GPA

力を有し、地域社会の発展に貢献できる人間性豊かなになってしまいます。カードリーダーだけ通して社会人となるための「教養」を身につけるとともに、出席しない学生も多く見受けられ、その対策を考

円滑なコミュニケーションの基盤となる高い語学力及え試行錯誤したりと、イタチゴッコのようなこと

び専門科目の履修に必要な知識等を修得する」ためのを日々しています。科目 GPA を故意に上げよう

充実した学びの機会を提供することができるのではなとすればするほど、学生にとって緩い方向へ進んいだろうか。

共通教育は、学生に広く学問の知識や方法を修得させることによって、グローバル化した社会や共 通 教 育 の 知識基盤社会に対応できる総合的な判断力と行動力を有し、地域社会の発展に貢献できる人間性
理念

豊かな社会人となるための「教養」を身につけさせるとともに、円滑なコミュニケーションの基盤となる高い語学力及び専門科目の履修に必要な知識等を修得させることを目標とする。

今年度の「共通教育フォーラム」は二しております。前者は時流に沿った話題であり、ご関心

部構成で編まれています。まず、2021 年に開設されたをお持ちの方も多いのではないでしょうか。後者には、データ科学・AI 教育研究センターの皆様に本学の共通教先般実施された意見聴取の結果をフィードバックする目

育におけるデータサイエンス科目の現状をご報告いただ

的もございますので、併せてお読みいただけますと幸いきました。加えて、共通教育科目の成績分布を話題に取です。

り上げ、今年度より開始された新たな取組の内容を紹介（編集委員：松田 和之、黒岩 丈介、ヘネシー クリストファー、山次 俊介、鈴木 清、田中 志敬）

福井大学共通教育フォーラム● 発行日

2024 年 3 月

● 発行者

● 連絡先

学務部教務課

学務総務・共通教育担当

福井大学共通教育部
Tel 0776-27-8627

10 School of General Education, University of Fukui

Fax 0776-27-8519

E-mail:kyoumu-kk@ml.u-fukui.ac.jp