新指導要領とデータサイエンス教育
富山大学

データサイエンス推進センター長，総合情報基盤センター長，教養教育院

栗本 猛(令和8年3月31日まで)

2021年12月21日
データサイエンス・オンライン FD(富山県内高等教育機関教職員対象)

1. データサイエンス教育の目的- Society 5.0 実現のための教育- 目的と手段を混同しない
2. データサイエンス教育モデルカリキュラム- 数理・データサイエンス教育強化拠点推進コンソーシアム- リテラシーレベル，応用基礎レベル
3. 高校での教育と新指導要領- 数学(必修)，情報 I での変化
- 共通テスト「情報」サンプル問題
4. 高等教育機関でのデータサイエンス教育- 大学・高専の現状- 2025年への対応

1. データサイエンス教育の目的
Society 5.0 実現に向けてSociety 5.0
サイバー空間と現実を高度に融合させたシステムにより，発展と諸課題の解決を両立する人間中心の社会教育改革に向けた主な取り組み（AI戦略より）
数理・データサイエンス・ＡＩ
教育プ
ログラム認定制度

デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍主な取組
エキス
パート応
用基礎

先鋭的な人材を発掘・伸ばす環境整備

 若手の自由な研究と海外挑戦の機会を拡充
 実課題をAIで発見・解決する学習中心の課題解決型AI人材育成

育成目標【2025年】
トップクラス育成

100人程度/年
2,000人/年

AI応用力の習得

 AI×専門分野のダブルメジャーの促進 AIで地域課題等の解決ができる人材育成（産学連携）

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）認定制度・資格の活用

 大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築
 国家試験（ITパスポート）の見直し、高校等での活用促進

リ
テ
ラ
シー

学習内容の強化 大学の標準カリキュラムの開発と展開（MOOC※活用等）
 高校におけるAIの基礎となる実習授業の充実

小中高校における教育環境の整備

 多様なICT人材の登用（高校は1校に1人以上、小中学校は4校に１人以上）
 生徒一人一人が端末を持つICT環境整備

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年（高校卒業者全員）（小中学生全員）※Massive Open Online Course：大規模公開オンライン講座

1

AI戦略等を踏まえた AI人材の育成について – 内閣府 https://www5.cao.go.jp› kaigi › reform › shiryou2_1

データサイエンスの役割ほとんどの分野の学習，研究，仕事で必要とされること信頼性の高いデータを収集・分析し，有用な情報を引き出す．
●
得られた情報を基に論理的な考察を行い課題解決をはかる．
●
結果を他者が理解しやすい形で提示する．
目的●

データサイエンスはこれらを実現するための有用な 手段

目的と手段を混同しない●

信頼性の高いデータを収集・分析し，有用な情報を引き出す．
[1]

[2]

[3]

[4]

●

得られた情報を基に論理的な考察を行い課題解決をはかる．

●

結果を他者が理解しやすい形で提示する．
[5]

人が行う最重要ポイント[1] データの質のチェック: データの出典は，一次データかどうか，データの種類は適切か，データの数は十分か，誤差はどれほどか (数値データの場合)[2] データ収集のノウハウ: 収集の方法は法的・倫理的に適切か，どの文献やWebサイトを調べればよいか， 効率的にデータを採取する方法[3] データ分析の手法: 統計学的解析，可視化によるデータの分析[4] 情報活用: 分類，予測，意思決定，機械学習，deep learning[5] 報告，プレゼンテーション: 効果的なグラフ化，スライド資料，レポート，論文等の作成

これら以外にも様々な場面でデータサイエンスの知識・手法・技術が関わってくる．

2. データサイエンス教育モデルカリキュラム
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

全国高等教育機関でのデータサイエンス教育強化に貢献するため以下の取組を行う
●

●

●

●

全国的なモデルとなる標準カリキュラム・教材の作成
その標準カリキュラム・教材の他大学への普及方策（例えば全国的なシンポジウムの開催等）の検討及び実施
センターの情報交換等を行うための対話の場の設定（各大学のセンターにおける教育内容・教育方法の好事例を共有し，より取組を発展させるための議論など）
センターの取組の成果指標や評価方法の検討

リテラシーレベル， 応用基礎レベルの位置付け����������������������������
�
�
��
�
�

��������

（トップクラス����/年）

������

データサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの⼈材の発掘・育成

�������への数理・データサイエンス・AIの応⽤基礎⼒を習得
�����������
����

�
��
�

������

����

学習

認識

予測・判断

����������

(⾼校の⼀部、⾼専・⼤学の���)

⾔語・知識

⾝体・運動

�������������

�
��
��
��
��
��
��
��
�

数理・データサイエンス・AIを活⽤するための基礎的な知識・スキル�����（選択項⽬）���� （⼤学・⾼専卒業⽣��）�������

統計および数理基礎

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング基礎…

�����の数理・データサイエンス・AIを習得
�����（コア学修項⽬）

��：社会におけるデータ・AI利活⽤

��：データリテラシー

��：データ・AI利活⽤における留意事項�����������������

8

(人間の教師ではなく，正解例となるデータセットの意味)

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html

������� ������������

Ø モデルカリキュラムの構成を以下のとおり「データサイエンス基礎」「データエンジニアリング基礎」「AI基礎」に分類し、学修項⽬を体系的に⽰した。
Ø ☆はコア学修項⽬として位置付ける。それ以外の項⽬は各⼤学・⾼専の教育⽬的、分野の特性に応じて、適切に選択頂くことを想定している。
Ø 数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項⽬については（※）を付記した。
Ø 次⾴よりそれぞれの分類における「学修⽬標」「学修内容」「スキルセット（キーワード）」をまとめた。
また応⽤基礎レベルを超える内容ではあるが、より⾼度な内容を学修する場合に備え、参考として「オプション（⾼度な内容）」を記載した。

�������������������������������� � ����������� ��� ����3-1. AIの歴史と応⽤分野（☆）
3-2. AIと社会（☆）
3-5. 認識3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）
3-6. 予測・判断

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-7. ⾔語・知識

3-8. ⾝体・運動

3-9. AIの構築と運⽤（☆）

�� ������������ �������������

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察2-2. データ表現（☆）

2-3. データ収集

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

2-4. データベース

2-5. データ加⼯1-6. 数学基礎（※）

1-7. アルゴリズム（※）

2-6. ITセキュリティ

2-7. プログラミング基礎（※）

11

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html

3. 高校での教育と新指導要領
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/1384661.htm

新指導要領全体での主な改善事項 (データサイエンスに関係する部分)＊ 必要なデータを収集・分析し、その傾向を踏まえて課題を解決するための統計教育を充実＊ 情報教育（プログラミング教育を含む）

・情報科の科目を再編し、全ての生徒が履修する「情報Ⅰ」を新設することにより、プログラミング、ネットワーク（情報セキュリティを含む。）やデータベース (データ活用) の基礎等の内容を必修化（情報）・データサイエンス等に関する内容を大幅に充実（情報）・コンピュータ等を活用した学習活動の充実（各教科等）

数学 C- ベクトルは数学Cで学習-「数学的な表現の工夫」では，工夫された統計グラフや離散グラフ，行列などを取り扱う。
高校，クラスによって学習内容が分かれる
微積分，ベクトル，行列- 単なるユーザーとしてなら，これらを学習しなくてもデータサイエンスの利用に問題は無い．
ツールやライブラリを使うだけならブラックボックスとして扱える
数学，物理での「ベクトル，行列」とプログラミングでの「ベクトル，行列」は別物- データサイエンスの様々な手法の理論的裏付けを理解するには必要- 大学での数学，物理系科目の学習には重要
大学教員の立場として:学生は共通テストで『数学 I，数学A』と『数学 II，数学B，数学C』を受験することが望ましい．
(『数学 I』の内容を学習しただけではSociety5.0で求められる人材としては不足．)

情報
現行社会と情報 (2)
情報の科学 (2)
どちらかを選択必修

新指導要領
情報Ⅰ(2) 必修
情報Ⅱ (2) 選択「高等学校学習指導要領の改訂のポイント」より
情報教育（プログラミング教育を含む）
・情報科の科目を再編し、全ての生徒が履修する「情報Ⅰ」を新設することにより、プログラミング、ネットワーク（情報セキュリティを含む。）やデータベース(データ活用) の基礎等の内容を必修化（情報）・データサイエンス等に関する内容を大幅に充実（情報）・コンピュータ等を活用した学習活動の充実（各教科等）

「情報 I」で教える具体的な内容 (予定)
高等学校情報科「情報Ⅰ」教員研修用教材より
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1416756.htm
第 1 章 情報社会の問題解決
学習 1 情報やメディアの特性と問題の発見・解決
学習 2 情報セキュリティ
学習 3 情報に関する法規，情報モラル
学習 4 情報社会におけるコミュニケーションのメリット・デメリット
学習 5 情報技術の発展
第 2 章 コミュニケーションと情報デザイン
学習 6 デジタルにするということ
学習 7 コミュニケーションを成立させるもの
学習 8 メディアとコミュニケーション，そのツール
学習 9 情報をデザインすることの意味
学習 10 デザインするための一連の進め方

第 3 章 コンピュータとプログラミング
学習 11 コンピュータの仕組み
学習 12 外部装置との接続
学習 13 基本的プログラム
学習 14 応用的プログラム
学習 15 アルゴリズムの比較
学習 16 確定モデルと確率モデル
学習 17 自然現象のモデル化とシミュレーション
第 4 章 情報通信ネットワークとデータの活用
学習 18 情報通信ネットワークの仕組み
学習 19 情報通信ネットワークの構築
学習 20 情報システムが提供するサービス
学習 21 さまざまな形式のデータとその表現形式
学習 22 量的データの分析
学習 23 質的データの分析
学習 24 データの形式と可視化

共通テスト「情報」試験問題サンプル
https://www.dnc.ac.jp/kyotsu/shiken_jouhou/r7ikou.html
第１問

情報インフラに関する知識，情報デザイン，画像のデジタルデータ化，IPアドレスの仕組み，を問う問1 のア・イ：インターネット回線が災害に強い理由を問う
ウ：クラウドサービスの利用が広まった理由を問う
第２問

比例代表選挙での議席数と得票数から当選者を決定するプログラムについて日常言語で書かれたプログラムの穴埋め：(09) 表示する("比例配分")(10) m を 0 から ア まで 1 ずつ増やしながら繰り返す:(11) ⎿ 表示する(Tomei[m],"：", イ / ウ )問２ 次の文章を読み，空欄 オカ ～ クケ に当てははまる数字をマークせよ。

第３問

１試合当たりの得点

鈴木さんは，図 1 から，１試合当たりの得点とショートパス本数の関係に着目し，さらサッカーワールドカップでの各チームのデータを表計算ソフに詳しく調べるために，１試合当たりの得点をショートパス本数で予測する回帰直線を，トと統計処理ソフトを用いて分析する
決勝進出チームと予選敗退チームとに分けて図２のように作成した。
１試合当たりのショートパス本数

１試合当たりのロングパス本数

１試合当たりの反則回数

ABC

予選敗退: 0.697
決勝進出: 0.732

あD
全チーム: 0.215

予選敗退: 0.113

予選敗退: 0.527

決勝進出: -0.157

決勝進出: -0.333

いⅢFえ
全チーム: -0.407

全チーム: -0.236

予選敗退: 0.047

予選敗退: -0.473

予選敗退: -0.207

決勝進出: -0.597

決勝進出: -0.200

決勝進出: -0.168

うおⅣか

１試合当たりの得点

2.5

2.5

2.0

2.0

1.5

1.5

1.0

1.0

0.5

0.5

0.0

0.0
250

300
350
400
450
500
１試合当たりのショートパス本数

150

200
250
300
350
１試合当たりのショートパス本数

図２ 決勝進出チーム(左)と予選敗退チーム(右)の１試合当たりの得点とショートパス本数の回帰直線

鈴木さんは，この結果からショートパス 100 本につき，１試合当たりの得点増加数を決

問1 エ: 左図から読み取れることを問う
問2 : 回帰直線を用いての予測を問う
また，１試合当たりのショートパスが320 本のとき，回帰直線から予測できる得点の差勝進出チームと予選敗退チームで比べた場合，0. オカ 点の差があり，ショートパスの数に対する得点の増加量は決勝進出チームの方が大きいと考えた。

１試合当たりの反則回数

全チーム: -0.398

１試合当たりのロングパス本数

全チーム: 0.114

E

１試合当たりのショートパス本数

Ⅱ

全チーム: 0.828

１試合当たりの得点

Ⅰ

１試合当たりの得点

は，決勝進出チームと予選敗退チームで，小数第３位を四捨五入して計算すると，0.0

キ 点の差があることが分かった。鈴木さんは，グラフからは傾きに大きな差が見られないこの二つの回帰直線について，実際に計算してみると差を見つけられることが実❷❸❹

決勝進出の有無❶

図１ 各項目間の関係
図１のⅠ～Ⅳは，それぞれの項目の全参加チームのヒストグラムを決勝進出チームと予選敗退チームとで色分けしたものであり，❶～❹は決勝進出チームと予選敗退チームに分けて作成したヒストグラムである。あ～かは，それぞれの二つの項目の全参加チームと決勝進出感できた。
さらに，ある決勝進出チームは，１試合当たりのショートパス本数が 384.2 本で，１試合当たりの得点が 2.20 点であったが，実際の１試合当たりの得点と回帰直線による予測値との差は，小数第３位を四捨五入した値で 0. クケ 点であった。

この問題で6割以上を得点できる学生なら，リテラシーレベルの大部分を修得済みといえるのでは？
大学・高専で何をやればよい？
- 研究や実社会におけるデータ・AI の具体的な利活用事例の紹介- 応用基礎レベルの内容- 基礎を踏まえた上での応用編として様々なデータを用いた実習(知識があっても，実際に手を動かさないと身につかない)
現実の問題として「情報」担当教員の不足．高校がどこまで「情報」科目の教育に力を 入れるか．
⇔ 共通テストの「情報 」を大学入試に用いるか ← 要検討

共通テストにおける「情報」科目の取扱方針につき国大協で検討中（年明けに決定？）4. 高等教育機関でのデータサイエンス教育「2025年には全ての大学生・高専学生が基礎的なデータサイエン
スの素養を身につける教育を受けること」が目標とされる．

2019年前後より，多くの高等教育機関がデータサイエンス教育の充実化を図っている．
- 関連科目の内容の改訂や必修化，新科目，新学部・学科の創設など

4. 高等教育機関でのデータサイエンス教育
数理・データサイエンス教育の全国の大学への普及・展開について
平成２９年度より、拠点校（６大学）による文系理系問わない全学的な数理・データサイエンス教育及び拠点校で形成するコンソーシアムによる標準カリキュラム・教材の作成を実施し、全国の大学への普及・展開。
取組計画
拠点校・６大学コンソーシアム【約１万５千人】
６大学コンソーシアムの取組拠点校としての取組

平成２９年度（準備期間）

・コンソーシアムの設立
・標準カリキュラムの開発に着手

平成３０年度（試行期間）

・標準カリキュラム（スキルセット）の開発 ・自大学の全学教育の試行

平成３１年度（試行期間）

・標準カリキュラム（参照基準）の開発
・自大学の全学教育の本格実施
・標準カリキュラムに基づいた教材の開発 ・自大学の全学教育に基づいたFDの実施

平成３２年度（定着期間）・標準カリキュラム・教材の改訂

・自大学の全学教育に基づいたFDの実施
・標準カリキュラムに基づいたFDの実施

平成３３年度以降（定着期間）

・標準カリキュラム・教材の改訂

・自大学の全学教育に基づいたFDの実施
・標準カリキュラムに基づいたFDの実施

北大，東大，滋賀大，京大，阪大，九大＋
協力校，連携校・自大学の全学教育の体制整備

全国の大学【約５０万人】

標準カリキュラム・教材の普及によって、全国の大学で数理・データサイエンス教育の実施が実現すれば、数理的思考力とデータ分析・活用能力を持った人材を毎年50万人規模で社会に輩出することが可能。

今後の対策コンソーシアムが提供するモデルカリキュラムや教材を参考に，数理・データサイエンス教育の全国の大学への普及を加速させるには、①全国の大学が数理・データサイエンス教育の必要性を認識するとともに、②標準カリキュラムを活用する手法の普及をスピード感を持って着実に実施することが必要。
多くの高等教育機関がデータサイエンス教育の充実化を図っている．
このため、(関連科目の内容の改訂や必修化，新科目，新学部・学科の創設など )①標準カリキュラムに基づいた数理・データサイエンス教育が産業界を含めた社会から評価される仕組みの構築②拠点校以外の大学を活用した、標準カリキュラム・教材を活用する大学の拡大を加速化する方策

リテラシーレベルのモデルカリキュラムに則り，整備されたデータサイエンス教育を行っていると文科省が認定「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）」認定教育プログラム一覧（令和３年８月４日時点）
プラス(認定校の中でも優れている)に選定

学校種別
大学

区分
国立
公立
私立
小計

短期大学

公立
私立
小計

高等専門学校

国立
公立
私立
小計

合計

認定数（累計）

うち選定数（累計）

30
3
33
66
022
910
10786
1
3
10000
100
1116

- 2022年度以降も認定制度は継続- 応用基礎レベルの認定も開始予定
多くの高等教育機関が申請を検討中●
リテラシーレベル●リテラシーレベル プラス●
応用基礎レベル2025年への対応●

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- 入試に情報科目を含めるか●

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