富山大学でのデータサイエンス関連教育- 取組状況・成果報告 (2022年3月)-

富山大学データサイエンス推進センター長
教養教育院

栗本 猛

2022年3月31日「数理・データサイエンス教育の全学必修化と北陸地区の大学連携による地域への普及」事業 FD (オンライン)

1. 富山大学でのデータサイエンス関連教育＊ (富山大学)数理・データサイエンス・AI教育プログラム●(文科省)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) 認定(令和8年3月31日まで)●

1年前期で必修の「情報処理」から始まる
自らデータを探し，その信頼性をチェックし，分析し，考察し， レポートやプレゼン資料にまとめて発表する力（アカデミックリテラシー）の養成．
(ICTスキル + 情報分析力 + 論理的思考力 + 発表スキル)●卒業までの間に教養，専門でDS関連科目群からいくつかを選んで履修
学部毎に履修モデルを設定（次ページに例)●

プログラム修了要件を満たした学生に修了証を交付
リテラシーレベル : 4科目8単位以上
応用基礎レベル : 8科目16単位以上
実践活用レベル : 応用基礎レベル + 「ＤＳ実践演習科目」を3科目6単位以上

＊ データサイエンス寄附講座を設置 (経済学部) ⇒ 詳細は後述- 寄附講座の教員と学生がデータサイエンスを活用して地域の課題解決に取組む- データサイエンス関連の科目(DS実践演習など)を学部横断的に実施＊ 教養課程でのデータサイエンス科目の新設 (令和4年度より)- 「データサイエンスの世界」(1単位): 各学部でのデータ利活用の実例紹介- 「データサイエンスの実践」(1単位) : 表計算ソフト，R, Python を用いた実習＊ 「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」特定分野校に選定“地方創生・SDGs 達成を通した数理・データサイエンス・AI 教育の普及・展開”（Ｒ４〜9年度．都市デザイン学部を中心として活動実施）
富山市におけるデータの収集・分析とPBLを通した地域課題解決プログラムを実施し，得られたデータセットや教材を整備して，全学での数理・データサイエンス・AI 教育に用いるとともに，全国に公開してデータサイエンス関連分野の教育に役立てる，

寄附講座の概要

寄附講座教授寄附講座助教+ 学内協力教員

富山大学と日本電気株式会社の組織的連携協力に基づ
くデータサイエンス教育・研究

共創商品

共同研究

授業（学部生，院生）
県内企業
データ利活用の相談受付

課題の目標設定
共同研究の可能性

2021年度は5企業の案件を実践演習で課
題解決

データサイエンス基礎論
データサイエンティストに求められる統計や機械学習などの基礎的知識を身につける。

データサイエンス実践演習
行政や企業から寄せられた課題について，データサイエンスを利用して発見・解決する一連の流れに習熟する。

データサイエンス・プレゼンテーション論
データを可視化する方法を学び，効果的な発表を行う技術を身につける。

6データサイエンス寄附講座
寄附講座開講科目受講者数
実施時期

科目

受講者数

前期

データサイエンス基礎論

前・後期

データサイエンス実践演習

後期

データサイエンス・プレゼンテーション論

学部生 29名
大学院生 9名
社会人 12名
学部生 17名
大学院生 8名
社会人 12名

2022年2月18日「データサイエンス実践演習」学生最終発表会（参加者 学生25名 + 87名）
発表課題

1. NECソリューションイノベータ株式会社「B.LEAGUEホームファンの観戦行動から検討するまちなか活性化 ―富山グラウジーズのホームゲー
ム観戦を事例に―」
2. 株式会社バロン「ウェアラブルデバイスを用いた清掃作業の種別認識」
3. 三和ボーリング株式会社「振動特性による落石発生源危険度評価の研究」
4. 株式会社アイペック「交通量関連データに関する分析」
5. GRN株式会社「コロナ禍の自販機ビジネスにおける生産性向上の種」

2. 学外とのデータサイエンス教育推進の連携

大学コンソーシアム富山(県内高等教育機関の連携)での集中講義

データサイエンス特別講座

 教員並びに，児童・生徒のデータサイエンスに適応する力を底上げする 現役世代向けに実践的で学びやすいリカレント教育を行いDXに対応出来る人材を増やす
 人材育成を行い産学官金連携で新産業を起こす

8

社会人教育推進（富山大学データサイエンス特別講座）
開始時期

2021年8月～

DS 教養

2021年10月～

DS 初級

2021年12月～

DS 中級

No. タイトル

授業時間

1 現代社会とデータサイエンス
2 今，なぜビッグデータの利活用が注目されているのか
3 社会におけるデータの活用
4 データに基づく論理的な考え方
5 データと法・倫理
6 データから情報を得る手法-統計学入門7 表計算ソフトによるデータサイエンス
8 統計ソフト R によるデータサイエンス
9 プログラミング言語 Python によるデータサイエンス
10 機械学習の活用-分類11 機械学習の活用-回帰-

60分
60分
60分
60分×3
60分
60分×3
60分×4
60分×4
60分×4
60分×4
60分×4

富山県内の自治体職員や企業の社員を対象にオンデマンド形式で「富山大学データサイエンス特別講座」を実施

不満
やや不満

受講者数
（延べ人数）
361

157

17

非常に満足

普通満足

社会人教育推進（富山大学データサイエンス特別講座）
ウェブサイトhttps://dstoyama.adm.u-toyama.ac.jp/social/

学校教育推進（県内小・中・高・特支の ICT・DS教育の推進）
ＩＣＴ・ＤＳ教育支援の概要（１）情報の提供・相談- 大学が支援リストを作成し、県内の学校に周知- 学校から支援や研修会等に関する要望を集め、整理（２）教員向け研修等の支援- ＩＣＴ・ＤＳ教育に関する教員研修会等に講師を派遣- オンラインセミナー
・ 教員（小・中・高・特支）向けオンラインセミナーを開催（県教委後援）
・ 高校教員向けオンラインセミナーを開催- 動画による実践事例集の作成・公開
教員向け動画実践事例集を県内学校教員と大学教員が共同で作成し、公開（３）大学教員による児童・生徒向け授業、大学生・大学院生による児童・生徒支援- 大学教員が、学校の求めに応じて児童生徒向けに授業を実施、必要に応じて学生が協力- 学部生・大学院生が学校教員の授業等での ICT 活用を支援（４）保護者向け研修- ＰＴＡ連合会と連携を取り、ＰＴＡ研修会等を支援

２．教員研修支援
支援の実際

実績（R3.12月末現在）

教員研修会等への講師の派遣

14回

オンラインセミナーの実施
小中高特支オンラインセミナー
高校オンライン交流会

総受講者数 ９０４名
９回 延べ６４２名受講
７回 延べ２６２名受講

実践事例集等
大学教員によるオンデマンドコンテンツ
指導主事、学校教員による実践事例コンテンツ

16本
小中高特支15本

11校

３．児童生徒支援
支援の実際

実績（R3.12月末現在）

大学院生等による小・中学校、高等学校でのＩＣＴ・ＤＳ支援

91回

モデル校（小・中・高72回13校）での支援

４．保護者向け研修
支援の実際
訪問型研修

実績（R3.12月末現在）
6回

延べ283名受講

５．教職大学院生の支援活動
校種

校数

学生数

授業時数

小学校

６12101

中学校

3521

高等学校

1

1

4

特別支援学校

1

1

1

合計

11校

19名

127時間

ガイドブックの刊行• GIGAスクール構想を充実させるためには• 学校運営に関わる管理職を意識

3. 今後の課題・展望●

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度でのリテラシーレベルプラス と 応用基礎レベル取得を目指す- 学外とのデータサイエンス教育推進連携による成果を大学での教育へ反映し、より特色を活かした教育プログラムを展開- データサイエンス関連科目の polish up ， 新設の検討●

新指導要領で学ぶ学生(2025年度から入学)向けの教育内容見直し- 2024年度までの入学生 (現行指導要領) への基礎レベルのデータサイエンス
教育の充実-- 社会に出た時に下の世代とのギャップを少なくするため，在学中に少なくともリテラシーレベルは身につけさせる- 2025年度以降は，高校までの学習度合いによってデータサイエンス格差がより広がる可能性がある-- 習熟度別のクラスやコースの編成を検討- データサイエンスを教育できる教員(小，中，高，大)，環境を増やす必要性-- 現教員の研修，ＦＤ，何らかのインセンティブ-- オンライン教材等の外部資源の活用-- 「情報」の教員免許取得への道を拡げる