京都大学 国際高等教育院
附属データ科学イノベーション教育研究センター
自己点検・評価報告書－リテラシーレベル教育編－

令和３年５月はじめに
京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター（以下「センター」という）は、平成 28 年に文部科学省による「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」事業において拠点校の一つとして京都大学が選定され、共通政策課
題（数理及びデータサイエンスに係る教育強化）として予算措置されたことを受け、翌年に国際高等教育院附属センターとして設置された。
いわゆる第４次産業革命の前触れとも言える AI・ビッグデータ解析などの新技術の急速な進歩は、学術全般・産業界のみならず日常生活の至る所に大きな変化をもたらしており、これらの技術革新の根幹である情報学・統計学・数理科学に対する基本的な理解は、文理を問わず、社会を支える広範な人材にとっての基礎的な教養となりつつある。
京都大学には、情報・統計・数理に関しトップレベルの研究業績を有する教員が多数在籍し、その学識等を基にそれぞれの学部等で教育を行っていた。センター設置の目的は、これらの教員が連携し、論理力の涵養を根幹とした２１世紀の基礎教養としての情報学・統計学・数理科学に関する基盤教育を、学部における全学共通教育から大学院における高度専門教育までの各段階に応じ、効果的かつ全学的に提供できる体制を整備し、データ科学者の養成や産業全般で同時進行する第４次産業革命をトップレベルで支える人材育成を行うことにある。具体的には、センター設置前から開講されてきた「統計入門」や「数理統計」に加え、専門教育基礎教育、専門教育、高度専
門教育に関し、学部・大学院のニーズを聴取しつつ、開設科目を具体化し、カリキュ
ラム整備・科目の設計等を行うとともに、特に多数の受講者が見込まれる科目について e-learning 教材を開発し、体系的な情報学・統計学・数理科学教育を展開する計画である。また、拠点校６校による「拠点大学コンソーシアム」を形成し、連携体制を構築していくなかで、積極的な情報提供や役割分担などを通じ、全国的なモデルとなる標準カリキュラムの作成にも貢献する。
本報告書では、４年間のセンター活動のうち、「統計入門」を中心としたリテラシ
ーレベルの教育について、センター設置前の科目の設計段階を含めて報告する。
令和３年５月1

１．京都大学における学部学系向け全学共通科目
京都大学の学士課程は総合人間学部、文学部、教育学部、法学部、経済学部、理学部、医学部、薬学部、工学部、農学部の 10 学部から構成されている。通則第 16 条では、学部の教育課程において、開講対象による区分として全学共通科目及び学部科目とし、教育目的・内容による区分として教養科目及び専門科目としている。また、同第 18 条では、学士課程の科目、授業、修業年限及び在学年限は、各学部が定めることになっている。そして、各学部の学士課程の編成方針に基づき、教養科目及び外国語や専門基礎科目といった各学士課程に共通する科目の企画及び実施を担当する組織として国際高等教育院が設置されている。
センターはその目的から、国際高等教育院の附属センターの一つとして設置された。
全学共通科目は異なる教育目的をもつ下の 8 つの科目群に区分されている。
人文・社会科学科目群、自然科学科目群、外国語科目群、情報学科目群、
健康・スポーツ科目群、キャリア形成科目群、統合科学科目群、
少人数教育科目群
さらに各科目群は分野の科目群に細分されている。例えば、データ科学が属する自然科学科目群は数学、データ科学、物理学、化学、生物学、地球科学、図学に細分される。各科目群あるいは分野の科目を企画し実施する組織として、各学部から選出された委員会からなる「部会」が設置されている。データ科学分野については、センターが本格的に活動を開始する平成 29 年度までは分野としては独立していなかった。後述するように、「統計入門」を開講するにあたり、当初は数学部会と情報系部
会、その後生物部会が加わって合同小委員会を設置して科目が設計されたので、「統計入門」はこれらの部会が所掌する科目群のどれかに置くことになるが、開講後３年間は「数理統計」が数学科目の一部であったこともあり、数学科目としての開講であった。平成 29 年度からは「統計入門」を含むデータ科学科目は、自然科学科目群の一分野となった。全学共通科目で履修しなければならない単位数については、どの学部も自然科学群科目の方が情報科目群より多いため、新規参入のデータ科学科目が自然科学群科目に入ったことは、学生にとって履修しやすい状況を生み出したということ
ができる。

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２. リテラシーレベル教育「統計入門」の開講と変遷
本学の学部学生向け全学共通教育におけるデータサイエンス教育の中心となる科目
は「統計入門」である。本章では同科目の開講までの経緯を、参考文献[1][2]の該当箇所を抜粋し、本報告書の目的に沿って編集・修正したものを掲載したのち、開講後の変遷について説明する。
2.1 開講までの経緯
全学共通科目「統計入門」が開講された直接の経緯は、国際高等教育院が設置に先立って平成 25 年度に設置された企画評価専門委員会基礎教育検討ワーキング・グルー
プにおいて、分野別部会の検討を始めるにあたって、医学部から統計学についての要望が寄せられたことに始まる。確率論をベースに数学的な定理と証明付きの議論を展開するのでなく、数学嫌いにならないルートで、使える統計あるいは騙されない統計を身につけることができる科目を提供して欲しいという趣旨であった。これを受けて検討が行われた結果、基礎教育検討ワーキング・グループの報告では、「Ⅲ． 基礎教
育の改善のために取り組むべき分野別の課題」の「１．科目編成の基本的な考え方等」
において、一般論として
国際高等教育院において提供される基礎教育科目と、各学部において提供される基礎的な専門科目 の区分は、当該科目の内容が、自然・応用科学研究を行う者にとって共通の基盤となるものか、一定の専門教育にとって基礎となるものかによって行うのが原則であると考えられる。ただ、基礎科目の履修においても、専門科目との関係が明確である方が、学生の学修意欲を高めることができると考えられることから、クラス指定科目においては、当該クラスの学生の専門分野とのつながりを意識した授業を行うなどの工夫を行う
ことが望ましい。
との記述がなされ、また、「２.各分野の検討」の「 (1) 数学分野②検討すべき課題(科目内容)」において、特に「数理統計」は、基礎科目において数学的な基礎を中心に教育がなされている一方で、 応用としての統計学については各専門の特殊性に対応するために、各学部の専門科目として開講されている場合が多い。ただ、前者においても、数学的な基礎に応用的な側面を一定程度加えていく改善が考えられるが、そのためには、各学部の協力が必要である。
と述べられている。これを受けて、数学部会において、平成 27 年度以降の数学分野のモデル科目編成案作成の一環として、統計科目の見直しが必要であるとの認識のもと、統計小委員会を設置し検討を始めることが決まった。その後、情報系部会でも、統計ソフトを扱う際に知っておくべき統計の基礎知識が話題となり、両部会の合同小委員
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会として開催された。さらに生物部会においても、理学部の生物系教員から、「数理統計」とは違う内容の統計科目の必要性が提起され、第３回小委員会からは数学部
会・情報系部会・生物学部会の合同小委員会として議論することになった。
全学共通科目の自然・応用科学系科目群において開講されている統計科目は主に以下の３つである。
「確率論基礎」と「数理統計」は、それぞれ２回生前期と後期に理学部２クラス、工学部４クラス、農学部に１クラス指定されていて、農学部の「数理統計」がシラバ
スも異なる内容で農学部の教員が担当している以外は、共通のシラバスで、主として専任教員または非常勤講師の数学系教員が担当している。工学部の「数理統計」１コ
マは、情報学研究科の教員の担当である。医学部のクラス指定科目に「数理統計」があり数学系教員が担当しているが、これは対応して「確率論基礎」がクラス指定されておらず、内容が異なる。この他に、平成２５年度からの新規科目として「文系のための数理統計入門」が前後期１コマずつ数学系教員によって提供されている。
学部の教員が教えるのではなく数学系教員が教える場合は、それぞれの専門分野での応用統計を意識して教えられているわけではない。そういった点よりも、統計的推論に確率論に基づく数学的基礎を与えることを、通常の統計学の教科書よりさらに徹底して教えることに力点が置かれる。これは、統計の基礎となる数学が、１回生時に学ぶ微分積分学のよい応用の舞台であるという点から、本学の数学教育の見識の高さを示すものではあるが、必ずしもすべての学部で、そこに力点を置く統計科目が求められているわけではない。
一方、統計の基礎付けへの数学の応用ではなく、専門分野の諸科学への統計の応用という点を考えるとき、数学者には、統計を自分の研究に応用するという経験がなく、このことが、数学者が応用の実例を教えることを困難にしている。
統計に対するニーズの強い学部学科は、全学共通科目の「確率論基礎」「数理統計」
をクラス指定するのでなく、自前の学部科目を持っている場合が多い。
経済学部では、１回生前期に数学科目を学ぶのと並行して「基礎統計学」を学習す
るカリキュラムになっている。この科目は２回生以上の後期科目である「経済統計学」「計量統計学」に接続するように考えられているので、１、２回生で２００名を超える履修登録がある。経済学部としては、全学共通科目にニーズがあるわけでもなく、自分の学部だけで手一杯であり、全学共通科目に統計科目を提供する余裕はない。
農学部では、６学科のうち２学科で「生物統計学」が、１学科で「農林統計学」がどちらも２回生後期科目にある。これらには、演習（実習）のコマが並行して開講されている。後者の学科では「数理統計」の履修者も多い。残りの３学科のうち、１学科は「確率論基礎」「数理統計」のセットの履修であるが、２学科では統計科目の履修は少ない。
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工学部では、２学科が「確率論基礎」「数理統計」をクラス指定せず、自前の講義を持っている。残りの４学科はクラス指定であるが、新しい科目に対する興味が示された。そのうちの１学科は、さらに専門の統計科目があるため、重複しているのではないかという議論がでている。
教育学部では統計を使う分野では専門で教えているが、教養・共通教育の中に基礎的な部分を教える科目があれば歓迎する。
医学部では、医学科からは、統計学の基本的な考え方を、数学的基礎付けよりも応用例に重点を置いて教えてほしいという要望が、一方、人間健康科学科からは、数学的基礎を平易に教えてほしいという要望が出た。どちらの学科も、「数理統計」までの数学的内容を求めているわけではなく、また、医療統計や疫学統計といった専門的内容を全学共通科目に求めているわけでもないという点で共通している。
薬学部も、「確率論基礎」「数理統計」ではないものを求めているという点は医学部と同じであるが、これまで、専任教員が学部科目として「バイオサイエンス統計基礎」を講義していた時期があった。現在は非常勤講師の担当であり、平成２７年度からは非常勤講師が続けられないため、全学共通科目での適切な科目の提供を期待している。
理学部では生物系から「確率論基礎」「数理統計」ではない科目設計を求める声が出ている。
これ以外の、主として文系の学部の場合は、文学部や教育学部のように、統計を必要とする専門分野を持つところがあるが、全学共通科目としての統計に強く期待する
声は聞こえてきてはいない。しかしながら、「文系の数理統計入門」には前後期ともに 70 人程度の履修者があるので、文系の学生にとっても統計のニーズはあると考えるべきである。
以上述べてきた科目提供の現状をもとに議論を行った結果、以下の基本方針が承認された。
・ 平成 27 年度より、「数理統計（医学部）」は廃止、理学部のクラス指定の「数理統計」（現行２クラス）は１クラスのみとする。「文系のための数理統計入門」（現行前後期１クラスずつ）は廃止する。代わりに「統計入門（仮称）」（半期１コマ）を４クラス用意する。
・ 「統計入門（仮称）」は医学部医学科、医学部人間健康科学科、薬学部、理学部等
でのクラス指定を検討する。同時に、クラス指定以外の履修者も想定し、前後期にバランスよく配置するものとする。
・ 「統計入門（仮称）」の科目内容は、「数理統計」とは差別化する。「数理統計」
は１回生の数学科目および２回生前期の確率論基礎の履修を前提とする２回生後期科目であり、統計学の基本的事項を数学的基礎付けの理解と共に学ぶことを目標と5する。「統計入門（仮称）」は、統計の考え方を知ることと、統計の応用の実例について学ぶことを主眼とし、数学的な基礎付けについては、対象学生のニーズや予備知識に合わせて適宜取り入れるものとする。
さらに具体的な実施方針として以下を設定した。
(1) 全学共通科目でのニーズのある学部の代表者若干名を加えた科目設計・教材開発ワーキング・グループを構成し、平成 27 年度からの授業実施に向けて科目設計・教材開発を行う。
(2) 単なるシラバスの策定ではなく、OCW や e-learning も含めた教材づくりを行う。
教科書を作成することが目的ではなく、各回の授業がどのような組み立てになるかを授業担当者がはっきりとイメージできるための手引き（教科教育法での指導案に相当するもの）をつくる。
(3) 統計がどのように使われるのかという実際面からの導入を重視し、専門へのつながりの多様性に配慮した教材づくりを行う。それによって、クラスごとの学生が自分の興味分野との関連を意識しつつ学習できることを目指す。
(4) 科目目的（学生が何を学び、何が出来るようになるか）を明確化し、それに基づいた成績評価の基準と方法づくりも行う。
「確率論基礎」、「数理統計」、「統計入門（仮称）」を合わせた統計科目全体を統括する統計教育特別部会を国際高等教育院企画評価専門委員会に設置し、科目設計・
教材開発チームをその下に置く。統計教育特別部会は、平成 26 年度中の作業においてチームを支えると共に、平成 27 年度からの授業実施の責任を持つ。さらに、平成 27
年度前期に、授業の検証を行い授業内容の必要な修正を行い後期授業に活かすとともに、平成 28 年度以降の統計科目の実施体制を検討する。地球環境学堂の吉野章准教授
が平成 25 年度に新しく 1 年限りで提供した「社会統計学」に 300 名近い履修者がいる
ことがわかり、科目設計の中心となっていただくことをお願いし、快諾とともに科目
設計 WG の座⾧を引き受けていただいた。
2.2 情報学研究科教員による開講「統計入門（仮称）」の担当は、情報学研究科知能情報学専攻の教員が６クラスを提供することに合意され、平成 27 年度開講を目指して準備を始めることになった。情報学研究科教員が担当することになったのは、同研究科設立時に総合人間学部から生
物系教員ポストが移される際に全学共通科目提供も同時移されることになったことに由来する。このため、もともとは生物系科目を提供していたが、生物系教授が定年退職するにあたり、同研究科の専門領域により近い科目を提供するように同研究科と国際高等教育院の間で交渉が続けられていたところに「統計入門」開講が重なり、この6

科目を同研究科の教員が担当することで合意したものである。
情報学研究科で「統計入門」を担当する予定の教員からなるワーキング・グループが構成され、講義資料作成に着手した。「社会統計学」の講義資料(スライド)をベースとしながらも、受講する学士が全学部に亘ることを想定し、高等学校の「数学」の内容も参照しながら、国際高等教育院が開講するリテラシー科目の役割である・学生が高等学校の教育から大学での専門基礎教育へ円滑に移行するための橋渡し
・学生が自ら知的世界を広げようとするとき、その介添としての役割という 2 点もあわせて検討が行われた。具体的には、標準的な統計学の内容である推定と検定に加えて、医療分野や情報学では必須の 2 元分割表、実験を行う学問では必須である検定、予測を必要とする分野で用いられる回帰から構成されることし、最低限必要な数学・確率論の内容を交えながら講述する内容とした。
小委員会では、「統計入門」は座学ではあるものの、前節に述べた実施方針(3)を踏まえて PC を用いてデータの統計処理をするという演習を組み込むことが決められた。
ワーキング・グループでは、この演習に利用する PC は本学の BYOD 化の方針を念頭にして、各自の所有する PC あるいは学術情報メディアセンターにある端末を用いることとし、座学の時間を確保するために、講義時間中に演習の内容を説明した後、自宅学習の一部として演習を設定することとした。演習には統計処理におけるプログラ
ミングの要素が全くなく、メニュー選択方式で操作が可能な JMP を採用し、医学研究
科・薬学研究科・国際高等教育院の３部局が共同で全学ライセンスを購入することで対応した。JMP は医薬関係で統計データ処理に際して認定を受けていることもあり、「統計入門」以外の教育にも利用できる可能性も含めて採用された。
平成 29 年度までの 3 年間は、各年度の履修者数は 800 名程度であった。当初は振れ幅の小さいシラバスに基づいた、統一された講義形式の実施を行っていた。一方で、サイズが 200 名近くになるクラスもあり、さらに 1 クラスの中には文系・理系・医学系などが混然として登録・受講するために、数学を中心とした受講生の基礎学力のばら
つきが目立ち、説明の方法や速さなどについてベースラインが定まらず、授業の進行や適切な評価という点で課題を生じることになった。
2.3 センターの設置と科目見直し、充実化
平成 29 年に共通政策課題「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」が予算措置され、国際高等教育院に附属データ科学イノベーション教育研究センターが設置された。この予算に加えて京都大学独自予算（IR 経費）を合わせて、特定教員６名が雇用可能となった。さらに情報学研究科知能情報学専攻の担当講義見直しにより、データ
科学群科目の担当者を新たに２名増やすこととなり、平成 30 年度より合計 14 クラスを開講する体制が整った。センターには教育学・理学・医学・工学・農学・情報学を専7門とする６名の特定教員が次々と着任し、自分の専門分野に合わせて研究科を兼務することで大学院教育にも寄与することとなった。
このような体制の充実により、まず１クラスの人数を減らして大規模クラスの持つ弊害を除くことが可能となった。さらに受講者数の増加により数学を中心とした受講
生の基礎学力のばらつきが拡大することが予想されることから、実施方針(3)について、学部・学科のクラス指定制度と担当者の専門分野の違いなどを利用して、クラスごとの授業内容に変化を持たせることを実現することとした。特に、数学 III の内容を課さない入試（いわゆる文系入試）を経て入学した学生向けのクラスを前期・後期にそれぞれ１クラスずつ開講することとした。規模の拡大と専門性の拡大とともに、自由度を確保する必要性も生じたため、「授業計画と内容」を 14 区分から 9 区分に変更した
うえで、順番も明示しないよう変更することになった。さらに、PC を用いた演習的内容についても、JMP の全学ライセンスはセンターが購入した上で利用し、さらにはプ
ログラミング言語 R を用いるクラスを 1 クラス設定し、多様な学生のニーズに対応するようにした。
一方で、「統計入門」の内容が多すぎるのではないか、との意見が担当教員から出たことを受け、「統計入門」の内容から平均差の検定、分散分析、回帰と因果推論を削除し、それらに加えて新たな内容を追加した「続・統計入門」を新規に開講することとした。「続・統計入門」は前期と後期に 1 クラスずつ開講することとした。
平成 30 年度、平成 31(令和元)年度ともに履修登録者の数は 2 クラス合わせて数十名程度であった。「統計入門」では飽き足らない学生に対しその次の科目を提供する、という役割は果たせているが、リテラシーとして多くの学生が受講したとは言いにくい状態であった。履修登録者数がそれほど多くなかった理由として、統計入門に関しては複数の学部において履修を推奨されているのに対し、科目数の関係などから続・
統計入門までを推奨しにくいことが一因と考えられる。ちょうど令和元年に「AI 戦略2019」が内閣府・文部科学省から発表されたことを受け、令和 2 年からは学生自体が強く興味を惹かれるであろう人工知能の内容を増強し「統計と人工知能」という名前に改称し、引き続き前期と後期に 1 クラスずつ開講した。
リテラシー科目としては、文系入試を経た学生が「統計入門」などのデータ科学群
科目を履修する際に必要な数学的知識を補完するための科目として、「数理・データ
サイエンスのための数学入門 I・II」を設計し、開講することとした。このような体制の充実に加えて、全学向けの広報などの成果もあり、令和 2 年度実績では約 1,200 名弱まで履修者数を増加させることに成功した。「統計入門」担当者は頻繁に FD(Faculty
Development)を行い、互いに助け合いながらも質の高い講義を提供することができた。

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2.4 COVID-19 対応を経て飛躍したオンライン・オンデマンド教材
令和 2 年度前期講義は、COVID-19 の蔓延を受けて波乱の幕開けを迎えることとなった。国際高等教育院では 5 月の連休明けまで休講決定し、その間は各講義に沿った
自学自習の方向付けをすることになった。このような感染対応策は、一般には学生の学修時間と内容を確保するという問題を生じたが、「統計入門」については、後述するオンデマンド教材である「統計の入門」などを最大限に活用することができたため、
比較的スムーズな対応を実現できた。国際高等教育院では 5 月の連休以降も、科目担当者がオンライン型・オンデマンド型を選択しながら遠隔講義として開講することになったが、いずれのアプローチであっても録画された動画コンテンツが蓄積され、さらなる改善プロセスへの重要な基礎資料ともなった。特に、オンデマンド型遠隔講義では、企業内研修で先行してきた、最大でも 15 分程度単位の動画に区切られた動画コン
テンツ教材を主体とするマイクロラーニング（Wang-Audia & Tauber, 2014, Meet theModern Learner: Engaging the Overwhelmed, Distracted, and Impatient Employee,
Bersin by Deloitte）の手法も活用され、従来から指摘されてきた細切れ時間の有効活用にもつなげることができた。さらに、デジタルネイティブである学生からは「内容によって、高倍速閲覧・低倍速閲覧・一時停止・繰返し受講ができる」「移動時間も含めて自身の都合に応じて受講」と前向きに捉えられる意見が寄せられた。こうした結果として、評価の主対象となった最終レポートの質が飛躍的に向上し、オンライン型・オンデマンド型いずれであっても遠隔講義の実施に自信を持つことができ、今後の活用も大いに期待できることとなった。実際、令和 3 年度前期講義は開講当初は対面形式での実施であったが、教室に入る学生数を教室の収容人数の 2/3 に限定したことから、受講希望者が多い講義は抽選によって履修を可能とせざるを得なかった。
「統計入門」では特に文系向けのクラスで受講可能な数の 2 倍の学生が申し込み、大量の学生が受講できない事態となった。このような場合以外にも、時間割の編成上どうしても受講できない学生も出てくる可能性があり、そのような学生がデータ科学に触れる機会を作るために「統計の入門」は有効活用できると考えられる。
参考文献[1] 京都大学国際高等教育院 自己点検・評価報告書 第１号 (平成 30 年)[2] 教養・共通教育の改善に向けて企画評価委員会 WG 報告集、京都大学国際高等教
育院 (平成 26 年)

9３. シラバスの詳細
3.1 「統計入門」開講(平成 27 年度)
データサイエンス教育の充実の一歩として「統計入門」は平成 27 年度に全学共通科
目として設計・導入された。平成 29 年度までの 3 年間は、情報学研究科の教員 6 名が担当し 6 クラス開講し、各年度の履修者数は 800 名程度であった。当初は振れ幅の小さいシラバスに基づいた、統一された講義形式の実施が可能で、統制の取れた改善活動が可能であった。一方で、大規模クラスの存在と１クラス内での数学を中心とした受講生の基礎学力のばらつきという課題が生じた。

授業の概要・目的
統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とする。
ただし、統計や統計学については、膨大な研究の蓄積が有り、その利用はきわめて多分野に亘る。しかも、各分野で独自の発展をとげている部分もあり、本講のみでそのすべてを扱うことは出来ない。したがって、本講では、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。
具体的には、二元分割表（２×２クロス集計表）の独立性の検定と関連性の強さの推定を主な題材として、統計データの収集、チェック、集計、分析、結果の解釈という一連の過程について解説し、統計データの発生、仮説検定と推定の考え方に関する理解を深める。また、発展的な学習の基礎として、平均の差の検定、分散分析、相関と回帰分析について、その基礎を解説する。
なお本講は、統計分析手順の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。しかし、統計学的命題について、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指す。
到達目標
1. 調査や実験・試験によるデータ収集の作法を理解する
2. データの種類や性質に応じたデータ確認と要約ができる
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3. 二元分割表の独立性の検定と関連の強さの推定を行い、結果を解釈できる。
4. 仮説検定や推定の原理を理解する
5. 統計や統計学的知識を正しく使うための留意点と倫理を知る
6. 統計・統計学の応用について幅広く知り、今後の学習につなげる
授業計画と内容
第１講 概要第２講 量的データの確認と要約
第３講 質的データの確認と要約
第４講 二元分割表とカイ二乗検定
第５講 二元分割表とフィッシャーの正確検定
第６講 二元分割表のリスク比とオッズ比
第７講 二元分割表におけるリスク差の検定・推定
第８講 小テストおよびフィードバック
第９講 検定・推定と標本規模の関係
第 10 講 確率分布と極限定理
第 11 講 平均の差の検定
第 12 講 分散分析
第 13 講 相関
第 14 講 回帰
履修要件
主に文系の学生が高校で履修したレベルの数学の知識を必要とする。

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3.2 センター教員担当開始(平成 30 年度)
平成 29 年度の文部科学省の「数理・データサイエンス教育拠点校」に指定されたことを受けて、国際高等教育院に附属データ科学イノベーション教育研究センターが設置され、開講クラスは 2 倍の 12 クラスに増加させることに成功した。全学向
けの広報などの成果もあり、令和 2 年度実績では約 1、200 名弱まで履修者数を増加させることに成功した。この拡大の過程では、文系入試を経て入学した受講生も増えるなど、数学を中心とした受講生の基礎学力のばらつきが拡大するとともに、担
当教員の専門的背景も医学・農学・教育学・理学・工学と拡大することとなった。
規模の拡大と専門性の拡大とともに、自由度を確保する必要性も生じたため、前述の通り、「授業計画と内容」を 14 区分から 9 区分に変更したうえで、順番も明示しないよう変更することになった。

授業の概要・目的
統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とする。
ただし、統計や統計学については、膨大な研究の蓄積が有り、その利用はきわめて多分野に亘る。しかも、各分野で独自の発展をとげている部分もあり、本講のみでそのすべてを扱うことは出来ない。したがって、本講では、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。
具体的には、二元分割表（２×２クロス集計表）の独立性の検定と関連性の強さの推定を主な題材として、統計データの収集、チェック、集計、分析、結果の解釈という一連の過程について解説し、統計データの発生、仮説検定と推定の考え方に関する理解を深める。
なお本講は、統計分析手順の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。しかし、統計学的命題について、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指す。
到達目標
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1. 調査や実験・試験によるデータ収集の作法を理解する
2. データの種類や性質に応じたデータ確認と要約ができる
3. 二元分割表の独立性の検定と関連の強さの推定を行い、結果を解釈できる.
4. 仮説検定や推定の原理を理解する
5. 統計や統計学的知識を正しく使うための留意点と倫理を知る
6. 統計・統計学の応用について幅広く知り、今後の学習につなげる
授業計画と内容
1. 概要と導入
2. 量的データの確認と要約
3. 質的データの確認と要約
4. JMP 等によるデータの確認と要約
5. 二元分割表とカイ二乗検定
6. 二元分割表とフィッシャーの正確検定
7. さまざまな確率分布と統計的検定の考え方
8. 中間のまとめと補足、小テストとフィードバック
9. 二元分割表のリスク比とオッズ比10. 二元分割表におけるリスク差
11. 中心極限定理、区間推定の考え方
12. t 分布、検定・推定と標本規模
13. 統計と統計学の利用
14. 続・統計入門への繋がり
なお、講義の進度を反映して内容順序の変更や省略・追加を行うことがある。
履修要件
主に文系の学生が高校で履修したレベルの数学の知識を必要とする。

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3.3 令和 3 年度のシラバス「統計入門」を数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度のリテラシ
ーレベルのプログラム科目として申請することとなり、令和３年度からは「文科省のモデルカリキュラム等を反映して内容順序の変更や省略・追加を行うことがある」旨の追記を行うこととなった。

授業の概要・目的

変更なし

統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とする。
ただし、統計や統計学については、膨大な研究の蓄積が有り、その利用はきわめて多分野に亘る。しかも、各分野で独自の発展をとげている部分もあり、本講のみでそのすべてを扱うことは出来ない。したがって、本講では、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。
具体的には、二元分割表（２×２クロス集計表）の独立性の検定と関連性の強さの推定を主な題材として、統計データの収集、チェック、集計、分析、結果の解釈という一連の過程について解説し、統計データの発生、仮説検定と推定の考え方に関する理解を深める。
なお本講は、統計分析手順の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。しかし、統計学的命題について、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指す。
到達目標

変更なし

1. 調査や実験・試験によるデータ収集の作法を理解する
2. データの種類や性質に応じたデータ確認と要約ができる
3. 二元分割表の独立性の検定と関連の強さの推定を行い、結果を解釈できる
4. 仮説検定や推定の原理を理解する
5. 統計や統計学的知識を正しく使うための留意点と倫理を知る
6. 統計・統計学の応用について幅広く知り、今後の学習につなげる14

授業計画と内容
14 区分から 9 区分に変更し、順番を明示しないよう変更
文科省のモデルカリキュラムへの言及を追加- 概要と導入（1 回）- データの確認と要約（2～3 回）- 二元分割表と検定（2～3 回）- さまざまな確率分布と統計的検定の考え方（1～2 回）- 二元分割表のリスク比・オッズ比・リスク差（1～2 回）- 中心極限定理、区間推定（1～2 回）- t 分布、検定・推定と標本規模（1～2 回）- 統計と統計学の利用（1 回）- 発展的内容（1 回）
授業回数はフィードバックを含め全 15 回とする。
なお、講義の進度・文科省のモデルカリキュラム等を反映して内容順序の変更や省
略・追加を行うことがある。
履修要件

変更なし

主に文系の学生が高校で履修したレベルの数学の知識を必要とする。

15

3.4 各担当教員の担当クラスの受講者と専門性を反映させる工夫
医学部医学科向けに開講されているクラスでは医学部学生の興味や専門性を鑑みて次のような工夫を行うことで学修効果改善を図っている。
● 最新の医学の学術雑誌論文の例などを示し、統計学の知識が実際に最先端の医学研究で活用されており、多くの受講者にとって将来的にも必要な学問である
ことを明示。
● ２元分割表、仮説検定や区間推定などを説明する際の様々な例において医学に関連するデータを採用することで、医学部の学生により強い関心を持ってもらう様に工夫。
● 医学部医学科の学生が卒業時に必ず受験する医師国家試験の出題範囲を示すことで学習意欲を高める様に工夫。
● 「医学教育コアカリキュラム」の中の「B 社会と医学・医療」の多くが、「統計入門」で扱われていることを説明し、受講意欲を高める様に工夫。
● (特に入学間もない)医学部医学科の学生は数学にも強い関心を持っているため、高度な質問に関して回答動画、資料などで対応。
理学部向けに開講されているクラスでは、主に数学・物理のような理論系の分野を指向する学生と主に化学・生物のような実験系の分野を志向する学生が並存することを鑑みて以下のような工夫を行うことで学習効果改善を図っている。
● 数学科目の確率論基礎と内容が重複する部分があるが、データを使うことを重要視した説明に特化し、差別化を図っている。
● 定理の証明はしない一方で理論的な理解の機会を損なわないよう注意し、具体例や図による可視化を用いることで理論を直感的に理解する様に工夫している。
● 現代におけるデータを扱うシーンでは統計ソフトウェアの利用が不可欠であり、講義全編を通じて R で学ぶことができるようにコンテンツを配布している。
文系学部向けに開講されているクラスでは、数理系に必ずしも強くない学生が多い
ことに配慮して、次のような工夫を行うことで学習効果改善を図っている。
● 統計的手法の数理的な考察は最小限にとどめ、各手法の使い所、直感的な意味を平易な言葉で時間をかけて解説する一方で、学ぶべきコンテンツの量が他のクラスと比べて少なくならないように工夫している。
● 仮説検定や信頼区間のような、大学で新しく学習する統計的な考え方のロジッ
クは、様々なシチュエーションで繰り返し学べるように配慮をしている。
● 近年では、文系分野でもデータサイエンスが多くの知識発見に貢献しているこ
16

とを強調し、学習意欲を高めるように工夫している。
● 社会科学、教育学的なデータ例を多く用いることで、次の学びへの動機付けとなるように工夫している。
工学部向けに開講されているクラスでは、工学部学生の興味や専門性を考慮し、次のような工夫を行うことで学習効果改善を図っている。
● 実社会での統計の活用を意識した内容を積極的に取り入れ、工学と同じように実社会で役立つ点を強調し、工学部学生の学習意欲を高める工夫をしている。
● 2 元分割表やリスク比、オッズ比など工学では必ずしも主流でない内容については、実生活との関わりが深い事例を多数挙げ、学生の興味を引く工夫をしている。
● 上記に関連して、学生に向けて簡単なアンケート調査を初回授業時に実施し、そのデータの要約・可視化・仮説検定に関する演習を実施している。
● 正規分布に関連した事柄は、工学部学生の数学レベルを考慮しながら、数式を使ったより詳しい解説を行い、より深い理解が得られるよう工夫している。また視覚的で直感的な説明を用意し、学生の理解を促進する工夫をしている。

17

3.5 シラバスの有効性
全学共通科目では、すべての科目について講義の最終週に学生へのアンケートを実施している。その結果を見ると、「統計入門」を含むデータ科学群科目については、「シラバスは有効であった」と回答する学生が、数学や物理に比して多いことが判明した(次ページ図参照) 。
原因として考えられるのは、数学や物理などは理系学部・学科では必須あるいは履修が推奨されており、学生にとっても高校時代から馴染みがあり、大学での講義の内
容や方向性も想像しやすい一方で、データ科学群科目には馴染みが少なく、シラバス
で内容を知ってから履修や学習の計画を立てているのではないか、ということである。
この点は検証が必要であるが、令和 3 年度に e-learning「統計の入門」を 5 月の連休中に済ませておくように指示したクラスの学生からは、「今後の講義の展開がわかって有用であった」という反応があったことからも伺い知ることができる。

18

令和２年度授業アンケート結果より

19

４. 関連科目
いわゆる文系入試を経てきた学生が「統計入門」をはじめとするデータサイエンス
科目を履修するときに必要な知識を補完するために平成 30 年度から開講している科目である。１回生に対しては数学の講義を学ぶ時の動機づけになるように、２回生以上に対しては学部専門科目の中でデータサイエンスを学ぶ際に１回生の数学の内容をデータサイエンスという視点から復習できるように構成している。さらに、高等学校での数学における統計的内容を復習することにより、高等学校の教育から大学での専門基礎教育へ円滑に移行するための橋渡しとしての機能も持たせている。
4.1 数理データサイエンスのための数学入門 I
授業の概要・目的
高度情報化社会である今日、至るところに蓄積される大量のデータを解析するための科学であるデータ科学は、学術全般・産業界のみならず日常生活の至る所に大きな変化をもたらそうとしている。データ科学の根幹である情報学・統計学・数理科学に対する基本的な理解、特に基礎的な数学の素養は社会を支える広範な人材にとっての基礎的な教養となりつつある。
本講義は、データ科学における理論と技術に必要な基礎数学の中で、基礎的な確率・統計および基礎的な線形代数について、データ解析への応用と並行しながら理解することを目的とする。数学理論としての完全な体系よりも、具体的な計算手法の習得とデータ解析への応用方法の理解を重視する。また、文系学生が受講可能なように、高校での数学 III の知識を仮定せず、必要が生じれば、その都度補う形で進める。
到達目標
確率・統計および線形代数がどのようにデータ解析に用いられるかを理解する。数学的理論だけでなく、具体的な計算方法について習得する。
授業計画と内容
次の内容について 15 週で講述する予定である。
1. 導入：確率・統計および線形代数の応用による、大量のデータの背後に隠れた規則
性・知識の抽出（1 週）
2. 条件付確率の応用（3 週）
条件付き確率の情報学的意味、条件付き確率の繰返し適用、MAP 推定と応用
３. 統計の基礎（4 週）（平均と分散、確率変数と確率分布、二項分布、正規分布とその利用)
20

４. 多変量のデータ分析の基礎（2 週）（同時確率分布、周辺分布、共分散と相関係数）
５. データ解析の線形代数の基礎（5 週）（回帰、行列と連立一次方程式の解法、主成分、Lagrange の未定乗数法、行列の固有値、因子分析、行列の積)
講義の進度、受講者の理解度によって回数の割り当てと内容の変更がありうる。
履修要件
高等学校での数学 A（場合の数と確率）、数学 I（データの整理）、数学 B（平面上と空間のベクトル）を学習していること。
数学 B（確率分布と統計的な推測）については講義中で扱う。

21

4.2 続・統計入門
3.2 で述べたとおり、平成 30 年度より統計入門のシラバスを一部変更した。それは、履修者や教員の特性に合わせて、内容に幅を持たせるためでもあるが、平成
29 年度以前の統計入門は内容的に詰め込め過ぎであるという指摘があったことにも依る。そのため、従来の統計入門では講述していたが、新しい統計入門では省略されうる内容に加えて、因果推論など少し発展的な話題を取り入れた「続・統計入門」を新設し、前期と後期に 1 クラスずつ開講した。

授業の概要・目的
統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とする。
ただし、統計や統計学については、膨大な研究の蓄積が有り、その利用はきわめて多分野に亘る。しかも、各分野で独自の発展をとげている部分もあり、本講のみでそのすべてを扱うことは出来ない。本講では科目「統計入門」で扱えなかった、やや発展的な話題を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。
具体的には、平均の差の検定、分散分析、相関と回帰分析の基礎について解説するとともに、一般化線形モデルによるこれらの統一的な理解を行う。さらに、因果推論の基本的な考え方と、具体的な方法についても解説を行う。
なお本講は、統計分析手順の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。しかし、統計学的命題について、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指す。
到達目標
1. 統計的検定と推定の考え方を理解し、これを実施できる。
2. 平均の差の検定・分散分析の考え方を理解し、これを実施できる。
3. 相関と回帰について理解し、これを実施できる。
4. 因果推論の基本的な考え方と手法を理解する。
5. 統計・統計学の手法と応用について幅広く知り、今後の学習につなげる。
22

授業計画と内容
第 1 講 概要と導入
第 2～4 講 検定と推定
第 5～6 講 分散分析
第 7 講 相関第 8 講 中間テストとフィードバック
第 9～10 講 回帰分析
第 11～12 講 因果推論の基礎
第 13～14 講 発展的事項とまとめ（上記予定は目安であり、実際の講義の進度に応じて変更・前後することがある）
履修要件「統計入門」レベルの内容を理解していることが望ましい。

234.3 統計と人工知能「続・統計入門」は履修登録者数がそれほど多くなく、「統計入門」では飽き足らない学生に対しその次の科目を提供する、という役割は果たせているが、リテラシーとして多くの学生が受講したとは言いにくい状態であった。ちょうど令和元年に「AI 戦略 2019」が内閣府・文部科学省から発表されたことを受け、令和 2 年からは学生自体が強く興味を惹かれるであろう人工知能の内容を増強し「統計と人工知能」という名前に改称し、引き続き前期と後期に 1 クラスずつ開講した。

授業の概要・目的
統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。
本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことをひとつめの目的として、科目「統計入門」で扱えなかった、やや発展的な話題を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。具体的には、平均の差の検定、分散分析、相関と回帰・判別分析の基礎について解説するとともに、一般化線形モデルによるこれらの統一的な理解を行う。
さらに、因果推論の基本的な考え方と、具体的な方法についても解説を行う。
さらに、本講では第二の目的として、近年注目されている人工知能について、その基本的な考え方や応用について理解することで、現在も目まぐるしい早さで発展している当該分野への橋渡しを行う。近年の人工知能技術は膨大なデータをもとにした統計的なアプローチに基づいており、統計学がどのような形でその基礎を形作っているかを中心に学ぶ。具体的には、機械学習における基本的な統計的手法をはじめ、ニューラルネットワーク、深層学習など、近年大きく発展している技術、また、それらの応用として自然言語処理や画像処理などの話題について解説する。
本講は、統計分析手順や人工知能手法の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指しているが、あくまで直感的な理解を目指すことを主な目標とし、厳密な数学的証明等は避ける。
到達目標
1. 統計的検定と推定の考え方、とくに平均の差の検定・分散分析の考え方を理解し、これを実施できる
24

2. 相関と回帰について理解し、これを実施できる
3. 因果推論の基本的な考え方と手法を理解する
4. 人工知能・機械学習の基本的な考え方をと手法を理解する
5. 統計と人工知能の手法と応用について幅広く知り、今後の学習につなげる
授業計画と内容
授業回数はフィードバックを含め全 15 回とする
- 統計の基礎概念の復習（検定・推定）3～4 回- 相関・回帰分析 2 回- 因果推論 2 回- 人工知能概説 1 回- 機械学習 2 回- ニューラルネットワーク・深層学習 1～2 回- 自然言語処理・画像処理 1～2 回- 発展的話題 1 回（上記予定は目安であり、実際の講義の進度に応じて変更・前後することがある）
履修要件「統計入門」レベルの内容を理解していることが望ましい。

25

5. e-learning 教材 (KoALA・gacco・放送大学)
2.4 で述べたように、「統計入門」担当の教員が増加したことにより、学内的には2.1 で述べた「統計入門」の設計段階での実施方針(2)にある e-learning コンテンツの整備の必要性が指摘されはじめた。同時に、数理・データサイエンス教育拠点校として、協力校や連携校を中心に、数理・データサイエンス教育の充実を目指す大学に向けて、教育コンテンツの提供をすすめる必要性も生じるようになった。
これを受けて、センターとしては、高等教育研究開発推進センターがオンデマンド
コンテンツを提供している Kyoto University Online for Augmented Learning Activities(KoALA)上に、「統計の入門」を展開し、毎学期開講し「統計入門」などの補助教材として活用している。この「統計の入門」は「統計入門」のポイントを圧縮したもの
で、著作権処理後のスライドをさらにプロの手を借りて閲覧性を向上させ、さらにプロのナレーターによる音声を付与したものである。

https://koala.highedu.kyoto-u.ac.jp/courses/coursev1:KoALA+DS004+2021_T2/about
より転載

26

「統計の入門」を KoALA 上で初めて開講した令和 2 年度の新学期は、折しもCOVID-19 感染拡大にすべての大学が苦慮している時期となり、高等教育研究開発推進センターには学内からのアクセスだけでなく協力校や連携校からのアクセスも可能な設定にしていただくべく配慮をいただいた。その結果、学内だけでなく他大学からも含めたアクセスは 750 名となり、実績が蓄積される中で不具合箇所の改修もすすめることができた。そうした改善のプロセスの産物として、令和 2 年度には一般社団法人日本オープンオンライン教育推進協議会(JMOOC)を通じてドコモ社が提供する
MOOC システムである「gacco」上にも展開し、京都大学初のコンテンツを JMOOCに提供することも実現できた。全国からの受講者は 11,539 名にのぼり、その中には社会人も多く含まれる。

https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga150+2021_01/aboutより転載
27このようにセンターとしては「統計入門」の充実と発展に注力してきたが、大学入学直後の学生向けの導入となるリテラシーレベルの統計関連講座の充実は、拠点校・協力校・連携校の中でも特徴的な訴求点の一つとなっている。拠点校を中心として形成されている「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」では、2 年に及んだ議論を経て、「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリ
キュラム～ データ思考の涵養 ～」を策定し公表している。（下図参照）
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf

全国展開のためには、これに基づいた教材も必須であるため、実績豊富な放送大学と連携して制作することとなったが、特に体験も含めた重要なパートである「基礎」
に関しては、十分な経験を有する大学が乏しく、全 8 回のすべてを京都大学の教員が分担して担当することとなった。（下図参照）

28

これらのコンテンツの大半は、「統計入門」で培われた経験がベースになっている
が、高校数学などの学習が十分ではない対象者を意識したものであることもあり、放送大学の教員の助言も受けて、初学者にとって更に入りやすい教材として完成させることができた。2021 年度から 2024 年度まで、放送大学の学生のみならず BS231 チャ
ネルにより、全国民向けに繰り返し放映される予定である。

６. 受講促進活動
令和 2 年度より、学部個別学力試験の合格発表直後に学部・大学院の新入学生全員に送付される宅配便にデータサイエンス科目の履修を促すフライヤーを封入している。
さらに、学部新入生全員に対する新入生ガイダンスにおいて、「ビッグデータの時
代 データ科学を学ぼう」という題目でデータサイエンス科目の履修を促す説明を行うとともに（令和３年度）、さらに詳細な動画を公開している（令和２年度・３年度）。

29

資料編
「統計入門」履修者実績
令和 2 年度

学部・
学科名
称

収

容

定員

令和元年度

合

平成 29 年

平成 28 年

平成 27 年

度

度

度

度

履修者
数

合

履

合

履

合

履

合

履

合

格

履 修

格

修

格

修

格

修

格

修

格

者数

者

者数

者

者

者

者

者

者

者

者

者

数

数

数

数

数

数

数

数

数

履 修
率

合計

履 修

数

総合人

平成 30 年

480

90

54

64

43

61

37

52

25

-

-

-

-

267

56%

880

76

44

41

24

34

23

18

7

-

-

-

-

169

19%

260

48

39

45

36

49

37

30

23

-

-

-

-

172

66%

1,340

42

28

49

26

33

22

15

6

-

-

-

-

139

10%

1,000

34

19

31

10

17

6

11

5

-

-

-

-

93

9%

1,244

263

182

192

104

205

115

179

85

-

-

-

-

839

67%

642

112

108

111

107

115

112

119

111

123

115

254

222

834

130%

451

50

45

29

20

28

22

46

29

-

-

-

-

153

34%

380

85

46

38

26

86

68

-

-

-

-

-

-

209

55%

135

-

-

-

-

-

-

27

24

24

15

29

29

80

59%

245

-

-

-

-

-

-

49

37

-

-

-

-

49

20%

工学部

3,820

333

222

367

241

297

185

240

142

-

-

-

-

1,237

32%

農学部

1,200

44

28

37

20

23

10

11

6

-

-

-

-

115

10%

合 計

11,697

1,177

815

1,004

657

948

637

797

500

147

130

283

251

間学部
文学部
教育学
部
法学部
経済学
部
理学部
医学部
医学科
医学部
人間健
康科学
科

薬学部
薬学部
薬学科
薬学部
薬科学
科

4,356

注1)

医学部医学科及び薬学部薬学科は 6 年制

注2)

医学部医学科の履修率が 100%を超えているが、これは本プログラムの科目「統計入門」が導入された平成 27 年度に配当学年以外の学生の履修が多かったためである

注3)

薬学部は H30 より 4 年次に学科振分けを行うこととなった。

注4)

収容定員は 2020 年度現在の収容定員数。

注5)

履修者は履修確定当初人数。履修取消や中途退学者等は反映していない。

30

37%

年度別成績分布
教育効果検証のため履修者数は履修取消や中途退学者等を除外し，履修者数に対する成績別の割合を示す
平成 2８年度
40%
30%
20%
10%
0%
A+

A

B

C

D

F

A+

A

B

C

D

F

A+

A

B

C

D

F

平成 29 年度
40%
30%
20%
10%
0%

平成 30 年度
30%
20%
10%
0%

31

平成 31(令和元)年度
30%
20%
10%
0%
A+

A

B

C

D

F

A+

A

B

C

D

F

平成 31(令和 2)年度
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

32

クラス別成績の詳細
開
講
期

文系向等

履修者数
(取消除)

A+

A

B

C

D

合格

合格

A+,A

A+,A,B

率

の割合

の割合

平成 28 年度
前

150

22

57

34

12

2

127 84.7%

62.2%

89.0%

前

76

14

22

14

3

1

54 71.1%

66.7%

92.6%

前

151

9

21

27

25

7

89 58.9%

33.7%

64.0%

後

169

2

25

58

15

1

101 59.8%

26.7%

84.2%

後

103

0

9

14

19

22

64 62.1%

14.1%

35.9%

後

85

3

12

12

15

8

50 58.8%

30.0%

54.0%

734

50 146 159

8941

485 66.1%

26.7%

48.4%

前

133

16

40

38

15

5

114 85.7%

49.1%

82.5%

前

70

4

16

13

11

3

47 67.1%

42.6%

70.2%

前

147

5

25

24

28

9

91 61.9%

33.0%

59.3%

後

127

5

12

22

20

9

68 53.5%

25.0%

57.4%

後

125

4

32

30

18

11

95 76.0%

37.9%

69.5%

後

121

3

10

28

28

18

87 71.9%

14.9%

47.1%

723

37 135 155 120

55

502 69.4%

23.8%

45.2%

前

60

4

26

14

9

2

55 91.7%

54.5%

80.0%

前

59

7

25

14

8

3

57 96.6%

56.1%

80.7%

前

32

1

4

9

5

3

22 68.8%

22.7%

63.6%

前

79

0

17

16

10

11

54 68.4%

31.5%

61.1%

前

62

6

22

19

4

0

51 82.3%

54.9%

92.2%

前

172

8

46

52

26

9

141 82.0%

38.3%

75.2%

合計
平成 29 年度

合計
平成 30 年度

前

指定無

82

12

23

14

8

2

59 72.0%

59.3%

83.1%

前

文系向け

58

3

7

6

15

6

37 63.8%

27.0%

43.2%

後

92

3

16

34

17

5

75 81.5%

25.3%

70.7%

後

88

10

13

7

11

5

46 52.3%

50.0%

65.2%

文系向け

64

3

15

11

12

1

42 65.6%

42.9%

69.0%

合計

848

57 214 196 12547

639 75.4%

32.0%

55.1%

後

33

平成 31(令和元)年度
前

65

14

16

16

12

1

59 90.8%

46.2%

70.8%

前

53

7

13

20

6

4

50 94.3%

37.7%

75.5%

前

32

2

7

7

3

3

22 68.8%

28.1%

50.0%

前

71

0

16

19

9

2

46 64.8%

22.5%

49.3%

前

68

8

19

10

7

1

45 66.2%

39.7%

54.4%

前

111

1

26

41

20

2

90 81.1%

24.3%

61.3%

前

107

2

46

24

11

9

92 86.0%

44.9%

67.3%

前

指定無

56

21

13

19

9

4

41 73.2%

60.7%

94.6%

前

文系向け

78

5

19

16

12

0

52 66.7%

30.8%

51.3%

後

58

1

17

16

7

3

44 75.9%

31.0%

58.6%

後

99

9

17

16

17

9

68 68.7%

26.3%

42.4%

文系向け

101

3

17

21

13

3

57 56.4%

19.8%

40.6%

合計

899

73 226 225 12641

666 74.1%

33.3%

58.3%

前

56

3

20

19

6

3

51 91.1%

41.1%

75.0%

前

70

9

20

19

7

8

63 90.0%

41.4%

68.6%

前

56

0

14

19

10

3

46 82.1%

25.0%

58.9%

前

99

10

28

19

13

3

73 73.7%

38.4%

57.6%

前

93

4

43

20

5

3

75 80.6%

50.5%

72.0%

前

92

9

25

31

9

2

76 82.6%

37.0%

70.7%

前

95

8

49

17

2

3

79 83.2%

60.0%

77.9%

後

令和 2 年度

前

指定無

82

10

17

19

9

4

59 72.0%

32.9%

56.1%

前

文系向け

147

17

55

22

8

6

108 73.5%

49.0%

63.9%

後

106

1

24

31

6

3

65 61.3%

23.6%

52.8%

後

66

4

13

15

11

6

49 74.2%

25.8%

48.5%

文系向け

123

3

29

27

10

8

77 62.6%

26.0%

48.0%

合計

1085

78 337 2589652821 75.7%

38.2%

62.0%

後

注) 教育効果検証のため履修者数は履修取消や中途退学者等を除外している。

34

「統計入門」の講義スライドの一部

35

36

37

38

KoALA・gacco「統計の入門」スライドの一部

39放送大学放送の様子

40

新入生向けフライヤー（令和３年度）

41

42

新入生向けガイダンス用スライド4344