文系大学生のデータサイエンス教育における理解度向上を目指した教授法の比較分析
河合
1正会員

共栄大学

2正会員

共栄大学

麗奈1・伊藤大河2・板橋咲季3

国際経営学部 助教（〒344-0051 埼玉県春日部市内牧4158）
E-mail:kawai@kyoei.ac.jp

国際経営学部 准教授（〒344-0051 埼玉県春日部市内牧4158）
E-mail:t-ito@kyoei.ac.jp
3非会員 デジタルハリウッド大学大学院 デジタルコンテンツ研究科 院生（〒102-0062 東京都千代田区神田駿河台4-6 御茶ノ水ソラシティ アカデミア 3F/4F）
E-mail: g231tg2001@dhw.ac.jp

日本における「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」では，リテラシーレベルが「大学等の全ての学生が身に付けておくべき素養」と位置付けられ，文系大学生でもデータサイエンスの学習が求められている．しかし，文系大学生は数学への苦手意識が強く，従来から実施されている数学の知識を前提として数式を活用する教授法では理解が困難であると推測される．
そこで本研究では，標準偏差をテーマに，数式，表，Excelを活用した3種類の模擬授業を文系大学生対象に実施し，どの教授法が適切なのかを調査した．その結果，表を用いた授業が最も評価を得られた．また，社会に出て役立つ知識が得られ将来に活かせると考えているのはExcelを用いた授業だった．そして，総合的な評価としては，Excelを活用した授業が最も文系大学生に効果的な教授法だと考えられる．

Key Words : data science education, humanities students, teaching method, comprehension

1. 緒言

新しい価値やサービスを生み出す事業の創出や，新しい事業モデルを構築できる人材，データ解析やプログラミ

情報社会が進展し，データが私たちの生活のあらゆるング等の基本的知識を持ちつつビッグデータやAI等の基側面に浸透している．このデータ駆動の時代において，盤技術を新しい課題の発見・解決に活用できる人材など

データサイエンスは，科学技術だけでなく，人文科学やの強化を図る」としている．

社会科学の領域でもますます重要な役割を果たすように

また，2019年に日本政府は，「人間中心のAI社会原則

なっている．データサイエンスとは，「アルゴリズムや

3)」と「AI戦略20194)」を取りまとめた．人間中心のAI社

統計などといった情報科学系の理論を活用してデータを会原則では，AI-Ready な社会（AIを有効かつ安全に利用分析し，有益な知見を見出すことを追究する新しいアプ

できる社会を構築すること）への変革を推進する必要がローチ 」であり，統計学，情報理論，コンピュータサ

あることと，3つの理念，7つのAI社会原則が示されていイエンスを組み合わせた学問である．そして，これらのる．このAI社会原則の1つが「教育・リテラシーの原則」

知識を活用してデータから有用な情報を抽出し，新たなであり，全ての人が平等にAI，数理，データサイエンス

知識を創出することを目指している．この能力は，文系の教育を受ける機会を持ち，AIの概要を理解し，正しく大学生にとっても非常に価値がある．なぜなら，将来的利用できる素養を身につけていることが望まれている．

に直面すると考えられる課題や問題の多くは，データにそのためにも，教育環境が個々の関心や力を活かす方向

基づいて理解し，解決することが可能だからである．

へ変化し，社会全体で教育環境の整備に取り組むことが1)

重要であるとし，AI社会における教育とリテラシーの重(1) 社会的背景

要性を示している．AI戦略2019では，「我が国が，人口

日本政府がまとめた「第5期科学技術基本計画 」では， 比ベースで，世界で最もAI時代に対応した人材の育成を
2)「超スマート社会サービスプラットフォームを活用し，行い，世界から人材を呼び込む国となること．さらに，
1

それを持続的に実現するための仕組みが構築されること」 査の中で，データサイエンスやデータ分析は，大学生にが第一の戦略目標と位置付けられた．そして，大学生をとって自分の生活とは関係しない遠い存在であると感じ対象とした具体目標では，2025年度までに「文理を問わていること，高校までの数学に対する苦手意識を引きずず，全ての大学・高専生（約50万人卒/年）が，課程にっていることを示している．そして，データサイエンスて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」すは自分にとって関係があり自分にもできそうだと実感さることとしている．

せるために，大学生にとって身近な社会問題を扱い，データ分析と問題解決を結び付けて考える意欲や発想力を(2) 教育的背景

育てることが重要であるとしている．また，竹内10)は，

文部科学省より数理およびデータサイエンスに係る教文系女子大学でのデータサイエンス教育の導入における育強化の拠点校として選定された6大学（北海道大学，

活動結果と実施の際の課題について紹介している．そし東京大学，滋賀大学，京都大学，大阪大学，九州大学）て，数理的な内容に戸惑う学生がいたり，嫌悪感を強くは，2017年度に「数理・データサイエンス・AI教育強化

訴える学生もいるが，学んだことの利活用，なぜ学ぶの

拠点コンソーシアム」を形成し，文理を問わず全国すべ

かの動機づけなどが重要であると述べている．さらに保ての高等教育機関の学生が，数理・データサイエンス・
AIを習得できるような教育体制の構築・普及を目指して

田ら11)は，私立文系大学におけるデータリテラシー教育

活動している ．そして，データサイエンス教育に関す分析を実施している．その結果，興味および関心を高めるスキルセットおよび学修目標の公表や，数理・データ

る面においては効果が認められるものの，知識の習得とサイエンス・AIモデルカリキュラムの公表などを実施し理解を深める面においては課題が示され，理論的な部分

科目の履修者に対して，意識および知識の変化について

5)ている．また，内閣府，文部科学省および経済産業省は， の知識を学生にとって理解しやすい内容に改めるべく，2020年に「数理・データサイエンス・AI教育プログラム
授業設計をやり直し，授業改善を行いたいとしてる．
認定制度」を創設した6)．この制度は，デジタル時代の

これらの先行研究は，文系大学生がデータサイエンス「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエン

に対して距離感や苦手意識を持っており，学ぶための動ス・AIに関する，大学（短期大学含む）・高等専門学校

機づけが重要であることを示している．

の正規の課程の教育プログラムのうち，一定の要件を満一方で内田12)は，文系大学生を対象としたデータサイたした優れた教育プログラムを文部科学大臣が認定／選

エンスに関する意識調査を通して，苦手意識を持つ学生

定することによって，大学等が数理・データサイエンが多いものの，数理・データサイエンス・AIに対して，

ス・AI教育に取組むことを後押しする制度である7)．デ

自分に必要な学習であるとポジティブに捉える学生も多ジタル社会の基礎的な素養としての初級レベルの習得をいことを明らかにしている．そして，この分野は理解度目指す「リテラシーレベル」と，自らの専門分野においが低い用語が多いことから，専門用語の解説を丁寧に行て，応用・活用することができる応用基礎力を習得する

い，初学者にもわかりやすい説明が必要だとも述べていことを目指す「応用基礎レベル」の二段階に分かれておる．

り，特に優れたプログラムを「プラス選定」している．

つまり先行研究によると，文系大学生はデータサイエ

リテラシーレベルは，大学・高等専門学校を卒業するンスに関する教育内容に対して苦手意識を持っているこ

全員（年間50万人想定）が習得する内容とされており，とから，初学者にもわかりやすい丁寧な説明と，学生がモデルカリキュラムでは，導入（社会におけるデータ・
AI利活用）・基礎（データリテラシー）・心得（デー

関心を持つ題材とすることで，学習意欲と理解度を向上させられるものと推察される．

タ・AI利活用における留意事項）がコア学修項目（必須項目），その他の数理・データサイエンス・AIを活用す

2. 本研究の目的るための基礎的な知識・スキルが選択（オプション）項目となっている8)．つまり，文系大学生であっても，この数理・データサイエンス・AI教育プログラムのリテラ

2025年度までに，文理を問わず全ての大学・高専生が，シーレベルが身につけておくべき素養として位置付けら

数理・データサイエンス・AI教育プログラムのリテラシれている．

ーレベルを身につけておくべき素養として位置付けられている．このような社会的背景において，苦手意識を持(3) 文系大学生を対象としたデータサイエンス教育っていることが多い文系大学生を対象に，関心を持つ題

文系大学生を対象としたデータサイエンス教育に関す材を用いて，わかりやすい丁寧な説明をする授業を実施

る研究も各種実施されている．例えば松尾ら9)は，文系

し，学習意欲と理解度を向上させることは急務である．

大学生におけるデータサイエンス教育の在り方を探る調

そこで，「関心を持つ題材を用いて，わかりやすい丁2

寧な説明をする授業」という部分に着目し，データサイ

均）との差が偏差であり，偏差を全て足したら0になる

エンスに関する文系大学生の理解度向上を目指した教授こと，偏差の平均も0になることを確認した．次に，負法を明らかにすることを本研究の目的とした．

の値を二乗すると正の値になる特徴を復習した上で，偏差を二乗した数値の平均値が分散だと確認した．

3. 模擬授業の内容(4)

数式を活用した模擬授業

数式を活用した授業では，総計𝑛個ある𝑖番目のデー(1)

タを𝑥𝑖 ，平均値を𝑧とすると，分散𝑠 2 は以下の式となる

模擬授業で取り扱う項目の選定

数理・データサイエンス・AI教育プログラムのリテラことを説明し，この式で国語と英語の分散を求めた．

シーレベルのコア学修項目（必須項目）の中から，文系

𝑛

𝑠2 =

大学生が苦手意識を持っていると考えられる項目を抽出し検討した．その結果，基礎（データリテラシー）に含

1∑(𝑥𝑖 − 𝑧)2𝑛𝑖=1

まれる標準偏差を模擬授業の内容とした．標準偏差を学

次に，単位を元のデータと揃えるために，平方根を計習するためには，偏差，分散という理解度が低いと考え算したものが標準偏差であることを説明した．そのため，られる専門用語が登場することや，数式を使った説明や

総計𝑛個ある𝑖番目のデータを𝑥𝑖 ，平均値を𝑧とすると，表を使った説明，表計算ソフトを使った説明など，様々

標準偏差𝑠は以下の式となることを説明し，図-2に示すな方法で説明できることから，本研究で実施する模擬授

ように国語と英語の標準偏差を求めた．

業の内容に相応しいと判断した．
𝑛

(2)

1
𝑠 = √𝑠 2 = √ ∑(𝑥𝑖 − 𝑧)2𝑛

教授法の選定𝑖=1

標準偏差を学習するための教授法として，数式，表，Excel（表計算ソフト）の3種類を選定した．数式を選定

計算結果から，国語の標準偏差は7.42，英語の標準偏した理由は，従来から実施されている理系大学生を主な差は28.64となり，国語よりも英語の方が，ばらつきが対象としたデータサイエンス教育では，数学の知識を前大きいことを数値によって示すことができると説明した．

提として数式を活用する教授法で実施されているためである．表を選定した理由は，偏差や分散を求めて標準偏(5) 表を活用した模擬授業差に辿り着く過程を，表を用いて示すことで，わかりや表を活用した授業では，偏差を二乗した数値の平均値

すく説明できるためである．Excelを選定した理由は，が分散であるため，偏差と偏差の二乗を図-3に示す表に

業務の中で活用する際に，Excel等の表計算ソフトを用いて，搭載された関数で計算するためである．
(3)

基礎知識の確認

数式，表，Excelを用いて標準偏差を学習させるにあたり，事前に偏差と分散についての確認を実施した．題
材は図-1に示すように，国語と英語のテストの点数とし，平均点がどちらも50点の場合，ばらつきが大きいのはどちらだろうかという身近で学生が関心を持つと考えられる内容にした．そして，各自の点数（値）と平均点（平図-2 数式を使って標準偏差を計算する説明

図-1 事前に実施した偏差と分散の確認（導入部分）

図-3 表を使って標準偏差を計算する説明
3

整理し，国語と英語の分散を求めた．次に，単位を元の

このような学生を対象にデータサイエンスに関する模擬

データと揃えるために，平方根を計算したものが標準偏授業を行い，意識調査によって理解度向上を目指した教差であることを説明し，表に整理することで標準偏差を授法を明らかにすることを目的とした．

求めた． 表に整理した計算結果から，国語（7.42）より

表-1に示すのはaクラスの調査の流れである．数式，

も英語（28.64）の方が，ばらつきが大きいことを数値

表，Excelの模擬授業を実施する順番が，調査結果に影によって示すことができると説明した．

響を及ぼす可能性も否定できないため， クラスごとに順番を変更した．なお，bクラスは，数式→Excel→表，c
クラスは，表→Excel→数式の順である．

(6) Excelを活用した模擬授業
Excelを活用した授業では，分散を求める関数がVAR.P

であることから，この関数を用いて分散を求めた．次に， (3) 調査の方法
単位を元のデータと揃えるために，平方根を計算したも調査項目は表-2に示す通りである．データサイエンスのが標準偏差であることと，標準偏差を求める関数がSTDIV.Pであることを説明した．そして図-4に示すように関する既存の考え方などを確認する「データサイエン
スに関する認識調査項目」と，理解のしやすさや対象者にこの関数を用いて標準偏差を求めた． 計算結果から， の属性を確認する「各教授法に関する共通項目と属性」，
国語（7.42）よりも英語（28.64）の方が，ばらつきが大各教授法に対する理解度や評価を確認する「各教授法にきいことを数値によって示すことができると説明した．

関する調査項目」に分類される．例えば，表-1に示すaクラスの調査の流れでは，調査①でQ36～Q40，調査②
でQ26～Q30，調査③でQ31～Q35，調査④でQ24～Q25を，それぞれMicrosoft Formsから制限時間以内に回答させる

4. 文系大学生を対象とした調査流れである．なお，Q1～Q23は事前に調査を実施した．
(1) 期日と対象
回答は特記の無い限り4段階のリッカートスケールと2024年5～6月に，S県に所在する文系の大学において， した．なお，Q8は自由記述，Q11は「小学校レベルの算「情報倫理」を受講する203名（aクラス：68名，bクラ数」，「中学校レベルの数学」，「高校レベルの数学」，

ス：71名，cクラス：64名）を対象に，授業の45分間を「大学レベルの数学」，「大学での数学科のような専門利用して実施した．

的なレベルの数学」，「数学の知識は必要ない」の6択とした．Q24は「数式を使った授業」，「表を使った授(2) 調査の目的

業」，「Excelを使った授業」の3項目を理解できると思対象の学生は，主に国際経営学部の1年生（一部再履

う順に並べることにした．Q25は「文系」，「理系」の2択である．

修者が含まれる）であり，これまでに大学でデータサイ
エンスや統計学に関する学習をしていない学生である．

(4) 調査結果
Q1～Q40までの全ての項目に回答していたのは173名だった．この173名の回答について，Q1～Q7，Q9～Q10，
Q12～Q23の平均・標準偏差を求めた結果を表-3に示す．
また，データサイエンスを学習するためには，どの程度の数学の知識が必要だと考えているかを尋ねたQ11の結果を表-4に示す．
そして，Q24の結果を表-5に，Q24の結果について1位
を3点，2位を2点，3位を1点とし，人数を乗じて点数化
図-4 Excel を使って標準偏差を計算する説明

した結果を表-6に示す．また，各教授法に関する調査項目であるQ26～Q40の結果を表-7に示す．

表-1 調査の流れ（a クラス）
展開
時間
【基礎の確認】偏差と分散についての確認
7分【模擬授業①】Excelを活用した模擬授業
8分【調査①】
Excelを活用した模擬授業に対する意識調査 3分【模擬授業②】数式を活用した模擬授業
8分【調査②】
数式を活用した模擬授業に対する意識調査
3分【模擬授業③】表を活用した模擬授業
8分【調査③】
表を活用した模擬授業に対する意識調査
3分【調査④】
各教授法に関する共通項目と属性調査
5分

なお，対象者の出身高校（所属コース等）が文系か理系かを問うQ25の結果は，文系が133名（76.9%），理系が40名（23.1%）だった．
(5) 分析および考察
Q1～Q3, Q5～Q7の結果が2.5未満であることから，データサイエンスがどのようなものなのか，学ぶ内容や所
4

表-2 質問項目

表-3 Q1～Q7, Q9～Q10, Q12～Q23 の結果（n=173）＜データサイエンスに関する認識調査項目＞
Q1 : 「データサイエンス」という言葉を聞いたことはありますか？
Q2 : 「データサイエンス」とは何か，理解していますか？
Q3 : 「データサイエンス」に興味はありますか？
Q4 : 「データサイエンス」を学ぶ必要があると思いますか？
Q5 : 皆さんの所属学部で「データサイエンス」の授業が必修化されたことを知っていますか？
Q6 : 「データサイエンス」の授業で，どのようなことを学ぶのか知っていますか？
Q7 : 「データサイエンス」の授業で，どのようなことを学ぶのかイメージをすることはできますか？
Q8 : 【自由記述】「データサイエンス」の授業では，どのようなことを学ぶと思いますか？（簡潔に）Q9 : 「データサイエンス」と数学は関係していると思いますか？
Q10 : 「データサイエンス」と科学は関係していると思いますか？
Q11 : 【6択問題】「データサイエンス」を学習するためには，どの程度の数学の知識が必要だと思いますか？
Q12 : 「データサイエンス」を学ぶのは，難しいと思いますか？
Q13 : 「データサイエンス」を学ぶのは，楽しいと思いますか？
Q14 : 「データサイエンス」の授業は必修ですが，単位が取れるか不安
ですか？
Q15 : 数学は好きですか？
Q16 : 数学は得意ですか？
Q17 : 小学校レベルの算数は理解できていますか？
Q18 : 中学校レベルの数学は理解できていますか？
Q19 : 高校レベルの数学は理解できていますか？
Q20 : データ分析をしたことはありますか？
Q21 : データ分析は面白そうだと思いますか？
Q22 : データ分析をやってみたいと思いますか？
Q23 : ビジネスや社会問題を解決するために，文系でもデータサイエン
スの知識が社会から求められていることを知っていますか？
＜各教授法に関する共通項目と属性＞
Q24 : 【並べ替え問題】どの形式で「データサイエンス」の授業を実施
すれば，あなたは内容を理解できると思いますか？理解できると思う順に並べてください．
Q25 : 【2択問題】出身高校（所属コース等）は文系ですか？理系です
か？近い方を選択してください．
＜各教授法に関する調査項目＞
Q26 : 数式を使った授業は，わかりやすかったですか？
Q27 : 数式を使った授業で，内容を理解できましたか？
Q28 : 数式を使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場
合，単位が取れるか不安ですか？（逆転項目）
Q29 : 数式を使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場
合，社会に出たときに役に立つ知識を身に付けることができると思いますか？
Q30 : 数式を使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場
合，授業で学んだことを将来に活かせると思いますか？
Q31 : 表を使った授業は，わかりやすかったですか？
Q32 : 表を使った授業で，内容を理解できましたか？
Q33 : 表を使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場合，単位が取れるか不安ですか？（逆転項目）
Q34 : 表を使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場合，社会に出たときに役に立つ知識を身に付けることができると思いますか？
Q35 : 表を使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場合，授業で学んだことを将来に活かせると思いますか？
Q36 : Excelを使った授業は，わかりやすかったですか？
Q37 : Excelを使った授業で，内容を理解できましたか？
Q38 : Excelを使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場
合，単位が取れるか不安ですか？（逆転項目）
Q39 : Excelを使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場
合，社会に出たときに役に立つ知識を身に付けることができると思いますか？
Q40 : Excelを使った授業で「データサイエンス」の授業を実施した場
合，授業で学んだことを将来に活かせると思いますか？

項目
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7

平均
2.35
1.54
2.30
2.95
1.45
1.50
2.14

S.D.
1.20
0.79
0.89
0.87
0.87
0.77
0.91

項目
Q9
Q10
Q12
Q13
Q14
Q15
Q16

平均
3.23
3.24
3.39
2.54
3.25
2.03
1.97

S.D.
0.78
0.86
0.75
0.92
0.90
1.07
1.02

項目
Q17
Q18
Q19
Q20
Q21
Q22
Q23

平均
3.62
3.25
2.45
2.42
2.58
2.66
2.21

S.D.
0.65
0.75
0.90
1.11
1.01
1.01
1.15

表-4 Q11 の結果（n=173）
項目
人数 (人)
小学校レベルの数学
8
中学校レベルの数学
55
高校レベルの数学
79
大学レベルの数学
17
大学での数学科のような専門的なレベルの数学
6
数学の知識は必要ない
8

割合 (%)
4.6
31.8
45.7
9.8
3.5
4.6

表-5 Q24 の結果（n=173）
1位
2位
3位
教授法 人数 割合(%) 教授法 人数 割合(%) 教授法 人数 割合(%)
数式
数式
数式
8
4.6
19
11.0
146
84.4
表
99
57.2
表
59
34.1
表
15
8.7
Excel
66
38.2
Excel
95
54.9
Excel
12
6.9
表-6 Q24 を点数化した結果
教授法
数式
表
Excel

点数化
3×8＋2×19＋1×146
3×99＋2×59＋1×15
3×66＋2×95＋1×12

点数
208
430
400

表-7 Q26～Q40 の結果（n=173）
項目
Q26
Q27
Q28
Q29
Q30

数式
平均
2.11
2.11
3.39
2.57
2.60

S.D.
0.95
0.94
0.84
0.99
1.04

項目
Q31
Q32
Q33
Q34
Q35

表
平均
3.18
3.14
2.71
3.15
3.15

S.D.
0.75
0.74
0.95
0.73
0.76

項目
Q36
Q37
Q38
Q39
Q40

Excel
平均
3.04
3.02
2.76
3.36
3.38

S.D.
0.81
0.75
0.94
0.69
0.70

属している学部で必修化になったことを知らず，興味もあまりないことが読み取れる．しかし，Q4の結果から，多くの学生がどちらかと言えば学ぶ必要があると考えていることも推測できる．Q9～Q10より，データサイエン
スは数学や科学と関係していると考えており，Q12, Q14の結果から，データサイエンスを学ぶのは難しく，単位を取得できるのか不安に思っていると考えられる．また，
Q13の結果から，データサイエンスを学ぶことが楽しい
かどうかは各々考えが分かれた．データサイエンスで学ぶ内容を問うQ8の自由記述では，データの分析やデー
タの仕組み，情報処理などの記述が多く見られた．
数学に関する項目では，データサイエンスを学習する
ためには，どの程度の数学の知識が必要だと考えているかを尋ねたQ11の結果から，高校レベルの数学の知識が必要だと考えていることが示された．また，Q15～Q16
より，数学はあまり好きではなく，得意でもないことが読み取れる．Q17～Q19の結果から，中学校レベルの数
学まではある程度理解できているが，高校レベルの数学になると半数以上が理解できていないと回答している．
データ分析に関する項目では，データ分析の経験の有
5

無を問うQ20の結果はばらけた．また，データ分析は面おける有意差の確認を示す．

白いと思うかを問うQ21，やってみたいと思うかを問う
Q22については，やや前向きであることが読み取れる．

有用性スコアで平均値が最も高く，理解度スコアに関し

そして，Q23の結果から文系でもデータサイエンスの知ては表の平均値が最も高かった．表-9に示す各教授法に識が社会から求められていることについて，あまり知らおける有意差の確認では，分散分析を行った結果，れていないことが示された．

𝐹(2, 516) = 66.25, 𝑝 < .001, 𝜂 2 = .20 であり，条件間

表-8に示す分析結果によると，Excelが全体集計および続いて，標準偏差を学習する模擬授業を受講した後のに有意差が認められた．そして多重比較検定（Fisher's
LSD.）を実施したところ，数式と表，数式とExcelに有意識調査の結果を考察する．表-6に示すQ24で得られた順位付けを点数化した結果から，表を活用した授業が430点となり，最も内容を理解できると考えていること

意差が認められた．表-10に示す各教授法の理解度スコが明らかとなった．また，Excelを活用した授業も400点

𝐹(2, 516) = 53.50, 𝑝 < .001, 𝜂 2 = .17 であり，条件間と高い評価が得られた．一方で，数式を活用した授業は208点であった．

に有意差が認められた．そして多重比較検定（Fisher's
LSD.）を実施したところ，数式と表，数式とExcelに有

次に，各教授法に関する5問ずつの調査項目（Q26～
Q30，Q31～Q35，Q36～Q40）の結果を考察する．各項

意差が認められた．表-11に示す各教授法の有用性スコ目の1～3問目（Q26～Q28，Q31～Q33，Q36～Q38）は，𝐹(2, 516) = 45.95, 𝑝 < .001, 𝜂 2 = .15 であり，条件間理解に関する項目のため「理解度スコア」とし，各項目の4～5問目（Q29～Q30，Q34～Q35，Q39～Q40）は，将に有意差が認められた．そして多重比較検定（Fisher's
LSD.）を実施したところ，全ての組み合わせ（数式と表，来に向けた有用性に関する項目のため「有用性スコア」

数式とExcel，表とExcel）に有意差が認められた．

として詳細な分析をすることにした．各教授法の理解度
スコアと有用性スコアの比較を表-8に，各教授法におけこのように，各教授法に関する調査項目からは，表とExcelを活用した授業の評価が高く，有用性スコアではる有意差の確認（分散分析および多重比較検定）を表-9

表よりもExcelの評価が有意に高い分析結果が示された．

に示す．また，表-10に各教授法の理解度スコアにおけさらに，対象者の属性が各教授法の結果と関連している有意差の確認を，表-11に各教授法の有用性スコアにるか否かを確認するために，データサイエンスへの興味

アにおける有意差の確認では，分散分析を行った結果，

アにおける有意差の確認では，分散分析を行った結果，（Q3），数学の得意／不得意（Q16），高校レベルの数学の理解（Q19），データ分析は面白そうだ（Q21），

表-8 各教授法の理解度／有用性スコア（n=173）
教授法
数式
表
Excel

全体
平均
2.56
3.06
3.11

S.D.
0.61
0.44
0.42

理解度スコア
平均
S.D.
2.54
0.52
3.01
0.42
2.94
0.43

有用性スコア
平均
S.D.
2.59
0.98
3.15
0.69
3.37
0.64

文系／理系（Q25）の5項目について，相関係数を算出した．その結果を表-12に示す．
表-12の結果によると，データサイエンスへの興味（Q3）は，表（全体）に，数学の得意／不得意（Q16）と高校レベルの数学の理解（Q19）は，数式（全体，理表-9 各教授法における有意差の確認
分散分析表
SV
SS
df
条件 32.82
2
誤差 127.82 516
全体 160.64 518

解度スコア，有用性スコア）に，やや相関関係がある

多重比較検定（Fisher's LSD.）MS
F 水準 1 水準 2 統計量 p 値 有意性
16.41 66.25 数式 表
9.48 p<.001 **数式 Excel 10.39 p<.001 **0.25** p < .01 表 Excel 0.91 0.36 n.s.
** p < .01, * p < .05, n.s. p ≧ .05（0.2以上0.4未満）と示された．
一方，データサイエンスへの興味（Q3），数学の得
意／不得意（Q16），高校レベルの数学の理解（Q19），
データ分析は面白そうだ（Q21），文系／理系（Q25）の5項目が，各教授法の結果に及ぼす影響を調査するた表-10 各教授法の理解度スコアにおける有意差の確認

多重比較検定（Fisher's LSD.）MS
F 水準 1 水準 2 統計量 p 値 有意性
表-12 対象者の属性と各教授法との相関係数
11.22 53.50 数式 表
9.55 p<.001 **
全体
理解度
有用性
数式 Excel 8.22 p<.001 **0.21
数式 表 Excel 数式 表 Excel 数式 表 Excel** p < .01 表 Excel 1.33 0.18 n.s.
Q3：データサイ** p <. 01, * p < .05, n.s. p ≧ .05 エンスへの興味 0.11 0.22 0.03 0.15 0.17 0.03 0.05 0.19 -0.02
Q16：数学の0.26 0.16 0.09 0.21 0.08 0.02 0.23 0.19 0.15
得意／不得意表-11 各教授法の有用性スコアにおける有意差の確認
Q19：高校レベル
分散分析表
多重比較検定（Fisher's LSD.）
0.32 0.15 0.03 0.24 0.06 -0.09 0.31 0.19 0.16の数学の理解SV
SS
df
MS
F 水準 1 水準 2 統計量 p 値 有意性
Q21：データ分析
0.12 0.09 0.17 0.11 0.03 0.15 0.11 0.13 0.13
条件 56.48
2
28.24 45.95 数式 表
6.69 p<.001 **は面白そうだ
誤差 317.12 516 0.61
数式 Excel 9.29 p<.001 **Q25：
0.17 0.08 0.07 0.13 0.00 0.03 0.17 0.13 0.11
全体 373.59 518** p < .01 表 Excel 2.61 0.01**
文系／理系** p < .01, * p < .05
分散分析表
SV
SS
df
条件 22.43
2
誤差 108.20 516
全体 130.63 518

6

そこで本研究では，「関心を持つ題材を用いて，わか表-13 回帰分析で得られた p 値
全体
理解度
有用性
数式 表 Excel 数式 表 Excel 数式 表 Excel
Q3：データサイ
0.14 0.00**0.70 0.05* 0.02* 0.74
エンスへの興味Q16：数学の0.00**0.03* 0.22 0.01**0.29 0.76
得意／不得意Q19：高校レベル
0.00**0.05 0.67 0.00**0.46 0.23の数学の理解Q21：データ分析
0.10 0.23 0.03* 0.15 0.74 0.06
は面白そうだQ25：
0.02* 0.30 0.38 0.09 0.99 0.66
文系／理系

りやすい丁寧な説明をする授業」という部分に着目し，データサイエンスに関する文系大学生の理解度向上を目

0.48 0.01* 0.79

指した教授法を明らかにすることを目的とした．そして，標準偏差をテーマに，数式，表，Excelの3種類の教授法

0.00**0.01* 0.05

を用いて理解度と有用性に関する調査を実施した．以下

0.00**0.01* 0.03*に本研究で得られた知見をまとめる．

0.16 0.10 0.08

① データサイエンスに関する認識調査項目の結果から，0.03* 0.10 0.17

データサイエンスに関する知識はほとんど無いこ** p < .01, * p < .05とが示された．また，数学はあまり好きではなく，
得意でもなく，高校レベルの数学になると半数以上が理解できていないと回答していた．このよう

表-14 回帰分析で得られた決定係数
全体
理解度
有用性
数式 表 Excel 数式 表 Excel 数式 表 Excel
Q3：データサイ
0.01
エンスへの興味Q16：数学の0.07
得意／不得意Q19：高校レベル
0.10の数学の理解Q21：データ分析
0.02
は面白そうだ
Q25：
0.03
文系／理系

に，レディネスはほぼ無い状態であることが明らかとなった．

0.05 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.04 0.00

② 標準偏差を学習する模擬授業を受講した後に実施した意識調査のQ24で，3つの教授法を理解できると0.03 0.01 0.04 0.01 0.00 0.05 0.04 0.02

思う順に並べ替えさせたところ，1位が表を活用し0.02 0.00 0.06 0.00 0.01 0.09 0.03 0.03

た授業，2位がExcelを活用した授業，3位が数式を活0.01 0.03 0.01 0.00 0.02 0.01 0.02 0.02

用した授業の順となった．また，点数化したとこ

0.01 0.00 0.02 0.00 0.00 0.03 0.02 0.01

ろ，表を活用した授業が430点となり，最も内容を理解できると考えていることが明らかとなった．
Excelを活用した授業も400点と高い評価が得られた

めに回帰分析を実施した．この回帰分析から得られたp

一方で，数式を活用した授業は208点であった． こ

値（有意F）を表-13に，決定係数（R ）を表-14に示す．

のように，表を活用した授業が最も内容を理解で

2

表-13の結果から，データサイエンスへの興味（Q3）

きると評価された．

と，数式（理解度）および（表全体，理解度スコア，有③ 理解に関する項目である「理解度スコア」と，将来用性スコア），数学の得意／不得意（Q16）と，数式に向けた有用性に関する項目である「有用性スコ（全体，理解度スコア，有用性スコア）および表（全体，有用性スコア），高校レベルの数学の理解（Q19）と数ア」に分け，詳細な分析を実施した．その結果，Excelを活用した授業が全体集計および有用性スコ式（全体，理解度スコア，有用性スコア）と表（有用性アで平均値が最も高く，理解度スコアに関しては，

スコア）およびExcel（有用性スコア），データ分析は表を活用した授業の平均値が最も高かった．また，面白そうだ（Q21）とExcel（全体），文系／理系（Q25）と数式（全体，有用性スコア）で有意な結果（p < .05）

分散分析および多重比較検定を実施した結果，有となった．

に高く，調査対象の文系大学生は，Excelを活用し

しかし，表-14の結果から，決定係数の値が最も高い

用性スコアについては，表よりもExcelの方が有意た授業の方が有用であると回答していることが明高校レベルの数学の理解（Q19）と表（全体）でも0.10

らかとなった．

と小さく，全ての組み合わせにおいて，説明変数が目的④ 対象者の属性が各教授法の結果と関連しているか否

変数を十分に説明できる結果は得られなかった．

かを確認した結果，データサイエンスへの興味（Q3）は，表（全体）に，数学の得意／不得意（Q16）と高校レベルの数学の理解（Q19）は，数

5. 結論

式（全体，理解度スコア，有用性スコア）に，やや相関関係があると示された．

文系大学生にデータサイエンス教育を実施する場合，⑤ 対象者の属性が各教授法の結果に及ぼす影響を調査

データサイエンスに関する教育内容に対して苦手意識をするために回帰分析を実施した結果，全ての組み持っていることから，初学者にもわかりやすい丁寧な説

合わせにおいて，説明変数が目的変数を十分に説明と，学生が関心を持つ題材とすることで，学習意欲と明できる結果は得られなかった．

理解度を向上させられるものと推察されることを先行研

これらの結果から総合評価を実施する．まず，調査対
象の文系大学生が， 3つの教授法を理解できると思う順

究から知得した．
7

シアム, 「数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点
コンソーシアムとは」, (2024 年 7 月 19 日取得，http://
容を理解できると評価された．一方で，各教授法に関す
www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/overview.html).
る調査項目からは，表とExcelを活用した授業の評価が[6] 内閣府, 「「数理・データサイエンス・AI 教育プログ
高く，有用性スコアでは表よりもExcelの評価が有意に
ラム認定制度（リテラシーレベル）」の創設について」, (2024 年 7 月 19 日取得，https://www8.cao.go.jp/cs
高いという分析結果が示された．これらの結果を総合的
tp/ai/suuri/ninteisousetu.pdf).
に評価すると，Excelを活用した授業が最も効果的であ[7] 文部科学省, 「数理・データサイエンス・AI 教育プロると結論付けられる．表を活用した授業の評価も高いが，グラム認定制度」, (2024 年 7 月 19 日取得，https://
特にExcelは高い有用性スコアを示し，幅広い学生に対
www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/
00001.htm).
して一貫して効果的であるため，データサイエンス教育[8] 数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソー
において最適な教授法であると考えられる．
シアム, 「数理・データサイエンス・AI（リテラシー
しかし，データサイエンス教育でExcelのみを活用すレベル）モデルカリキュラム～データ思考の涵養～」,るのではなく，表を活用したり，一部で数式を活用した
2024, (2024 年 7 月 19 日取得，http://www.mi.u-tokyo.ac.
jp/consortium/pdf/model_literacy_20240222.pdf).
りするなど，学習内容や対象者に合わせた授業を実施す[9] 松尾由美, 玉田和恵, 「文系・私立大学におけるデータ
ることが重要であると考える．
サイエンス教育の課題」, 江戸川大学紀要, 第 31 号,
pp249-255, 2021.
参考文献[10]竹内光悦, 「文系女子大学におけるデータサイエンス[1] 独立行政法人情報処理推進機構 (IPA) , データサイエ
教育の導入と実施の課題」, 実践女子大学人間社会学
ンティスト協会, 「データサイエンティストのための部紀要, 第 18 集, pp.111-117, 2022.
スキルチェックリスト/タスクリスト概説」, 2020,[11]保田洋, 宇佐美美紀子, 「私立文系大学のデータサイエ(2024 年 7 月 12 日取得，https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill
ンス教育の円滑な導入に向けた学生の意識の変化につ-standard/plus-it-ui/itssplus/ps6vr70000001ity-att/00008373
いての分析」, 情報知識学会誌, Vol.33, No.2, pp.1373.pdf).
141, 2023.
[2] 内閣府, 「第 5 期科学技術基本計画」, 2016, (2024 年 7[12]内田いづみ, 「文系学生に対する AI・データサイエン
月 12 日取得，https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/
ス教育の効果的アプローチの考察」, 駿河台大学論叢,
5honbun.pdf).
第 65 号, pp.85-96, 2023.
[3] 内閣府, 「人間中心の AI 社会原則」, 2019, (2024 年 7月 19 日取得，https://www8.cao.go.jp/cstp/aigensoku.pdf).
[4] 内閣府, 「AI 戦略 2019 ～人・産業・地域・政府全て
2024年?月?日 受稿に AI～」, 2019, (2024 年 7 月 16 日取得，https://www
2024年?月?日 受理
8.cao.go.jp/cstp/ai/aistratagy2019.pdf).
[5] 数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーに自ら並べ替えをした結果，表を活用した授業が最も内COMPARATIVE ANALYSIS OF TEACHING METHODSTO IMPROVE UNDERSTANDING OF DATA SCIENCE EDUCATIONAMONG HUMANITIES STUDENTS
Rena KAWAI, Taiga ITO and Saki ITABASHIIn Japan's "Mathematics, Data Science, and AI Education Program," literacy level is positioned as "essential knowledge that all university students should acquire," requiring even humanities students to learn
data science. However, humanities students often have a strong aversion to mathematics, making it difficult
for them to understand traditional teaching methods that utilize mathematical formulas.
Therefore, this study conducted three types of mock classes on the topic of standard deviation using
formulas, tables, and Excel, targeting humanities students to investigate which teaching method is mostappropriate. The results showed that the class using tables received the highest evaluation. Furthermore,
the class using Excel was considered to provide knowledge that would be useful in society and applicablein the future. Overall, the class using Excel was shown to be the most suitable teaching method for humanities students.

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