2021.8.31

データサイエンス・オンラインＦＤ

参加者事後アンケート集計

御所属をお教えください
1）富山大学3637.1%

2）金沢大学

88.2%

3）福井大学

1818.6%4）その他の富山県内機関

77.2%5）その他の石川県内機関

1717.5%6）その他の福井県内機関

55.2%

7）その他の都道府県の機関

66.2%

計 97

100.0%

6）その他の福井県内機関
5.2%

7）その他の都道府県の機関
6.2%5）その他の石川県内機関
17.5%

2021.9.8集計

回答者の所属1）富山大学37.1%

4）その他の富山県内機関
7.2%

3）福井大学18.6%
2）金沢大学8.2%

問１

今回のＦＤの各パート及び全体について評価をしてください。

1）基調講演良かった
おおむね良かった
どちらともいえない
あまり良くなかった
良くなかった

あまり良くなかった
1.0%

4047910
計 97

41.2%
48.5%
9.3%
1.0%
0.0%
100.0%

1）基調講演良くなかった0.0%

どちらともいえない
9.3%

2）各大学発表良かった
おおむね良かった
どちらともいえない
あまり良くなかった
良くなかった

あまり良くなかった
1.0%

どちらともいえない
17.5%
良かった
41.2%
おおむね良かった
48.5%

2752
1710
計 973）パネルディスカッション良かった
おおむね良かった
どちらともいえない
あまり良くなかった
良くなかった
計

27.8%
53.6%
17.5%
1.0%
0.0%
100.0%

2）各大学発表

良くなかった0.0%

どちらともいえない
24.7%

良かった
27.8%

おおむね良かった
53.6%

良かった
22.7%

おおむね良かった
50.5%

1/5

22.7%
50.5%
24.7%
2.1%
0.0%
100.0%

4）ＦＤ全体として良かった
おおむね良かった
どちらともいえない
あまり良くなかった
良くなかった30
521410
計 973）パネルディスカッション
あまり良くなかった
2.1%

良くなかった
0.0%

2249
24
2097

30.9%
53.6%
14.4%
1.0%
0.0%
100.0%

4）ＦＤ全体あまり良くなかった
1.0%

どちらともいえない14.4%

おおむね良かった53.6%

良くなかった
0.0%

良かった
30.9%

問２

講演及び意見交換について，印象に残った内容等がございましたら記載ください。

1 各学科毎の教育内容と水準の提示がわかりやすかったです。
2 孝忠様の基調講演が非常に参考になった
3 応用基礎レベル内容が知ることが出来た
4 富山大学の「企業による寄付講座」の取り組みが興味深かったです。
5 文系・理系のくくりから抜け出せていないことに憂いをおぼえる。
6 社会人の必要とするDSとは？
7 データサイエンスの一般化の必要性が高いことが認識できたので、FD全体的にためになった。
8 各学部によって変わるカリキュラムについてが興味深い話題でした。
9 3大学の現状が分かって、良かった。
10 授業設計のイメージがとても参考になった。
11

課題の採点に関しては，どちらの大学でも苦労されているようですね．また，全般に，いろいろな学部学科でデータサイエンス導入が検討されていることを知りまして，参考になりました．

2025年の大学共通テスト「情報」、新学習指導要領に基づいた初等中等教育と高等教育のマッチングについて、今後考えていかないといけないと
12 いった内容が印象に残りました。もっと身近に数理・データサイエンスAI教育があることを学生に学んでもらい、社会に役立つものづくりに活かせる教育を実践していきたいと感じました。
13 人文・社会科学の分野で授業後にすぐ活用できるDSというイメージがわきにくかった
14 プログラム立案者である孝忠講師の講演がとても要領よくまとまっていて、ありがたかったです。
15 短大においても実際にデータに触れて結果を導く必要性を強く実感しました。
16

2025年の目標に対応するための大学の教育環境の構築が間に合うのかという話と、課題として筆記式のレポートを各学生がA4用紙2頁程度提出したものを評価・採点するのが大変という話が印象に残りました。

17

各大学で意欲的に推進されていることが良くわかりました。気になったのは、何割の学生を相手にしているのか（現状と目標）について、もう少しお聞きしたいと思いました。それによって学生への広報（リクルート）の仕方も変わってくるように思いました。

18

教育用のデータが話題になりましたが、北大の方が作成されたウェブサイト (https://data.mdsc.hokudai.ac.jp) がありますので、ご紹介させて頂きます。コンソーシアムのウェブサイトからも成果物としてリンクが張られいます。

19

各大学の発表から、どこもカリキュラム設定等に苦慮していることがよくわかりました。また、「AIをどう定義しているか」という質問に対する招待講演者の回答から、コンソーシアム自体が内容をまとめきれていないこともよくわかりました。

20 講演の中で各大学の学部別の取り組み方について、質問に回答いただける部分が参考になった。
2/5

問２

講演及び意見交換について，印象に残った内容等がございましたら記載ください。

21 データサイエンスに関する各大学での取り組み状況が分かり参考になりました。
22 リテラシーレベルの取組概要
23「応用基礎」が、教員からすれば、自身の専門科目にデータサイエンスの内容を取り込むことを意味するという点では、すでに統計等の活用で取り組んできた面もあり、シラバスにもある程度書き込めると思います。

情報系の学生向けの授業をそのまま非情報系の学生に適用しようとしている。情報系から見た基礎が非情報系に必要な基礎ではない。現状案では絶対にうまくいかないと思った。
25 各専門分野に合わせてカリキュラムを検討することをご提案いただいたこと
24

26 各大学の教育の状況についての意見交換が参考になりました
27 入試に情報が入ってくること。情報に関しては学生のレベルのばらつきが大きいこと。
28 学部（文系や理系）における固有の教育内容に資するデータサイエンス教育の必要性
29 データ使用に際し学生に誓約書書かせる件
30

主に担当していらっしゃる先生方にとっては当たり前のことだと思いますが、「応用基礎」の中身、学修目標などが具体的に説明していただけたのが良かった。他の大学がどのような取組をしているのか分かって参考になった。

31 リテラシーレベルと応用レベルで共通の項目がある点
32 各校のデータサイエンス等への取り組み状況、やり方がわかり大変参考になった。

3/5

問３

今後の数理・データサイエンスAI教育の普及にあたり，富山大学に期待すること，ＦＤで取り上げてほしい内容等がございましたら記載ください。

1 富大での講義内容を具体化した話
2 若手研究者が担うべき役割に関する内容を取り上げて頂けたらと存じます。
3 文系学部（学生）の数理・AIに関する情報（具体）がもう少し知りたい。ありがとうございました。
4

数理・データサイエンスAIについてきちんとした教育を受けていないので、教員として自分が学生に対して教育できるかどうか大いに不安である。体系だった教科書や教育用WEBを整備して、FDとして実施して欲しい。よろしくお願い申し上げます。

5 特になし6 エクセルだけではなくアクセスも活用していただきたい7

授業内容実施例をもっと知りたいと思いました。それを知ることで，他の専門授業でもAIやデータサイエンスを学んで専門化学と連携すればどのように有益かなども授業内で話ができると思ったので。

8 数理・データサイエンスAI教育が具体的に何を指し、誰がそれを教えるのかについて

9 発表資料を頂けると幸いです。
10 今は特にない。
11 具体的なカリキュラムや授業内容、学修の進め方や課題等について知りたい。また可能なら学生の演習など活動の様子をできれば映像で拝見したい。
12

２０２５年問題への対応は興味がありますので，今後また企画して戴けると幸いです．また，大学内で同一学科に対して複数部局が複数科目で数理・データサイエンスAI教育を行うことがあると思いますが，その分担などについてもお話が伺えると興味深いかと思います．

13 初等中等教育との情報交換やPTAなど保護者向けの説明会のやり方、具体例について教えていただきたいです。
14 人文・社会科学系の学生・社会人を想定したDS教材・授業内容で、おすすめのものを詳しく教えてほしい。
15 リテラシーレベルのカリキュラムを検討中ですので、実施したうえでの改善点などご紹介いただければと思います。
16 機械学習や深層学習の教材、および活用事例などがあれば、教えていただきたいです。本日は参加させていただきありがとうございました。
実は今回のご講演を聴講できず、各大学の報告の途中から参加いたしました。
17 小学校でのプログラミング教育など、高等学校までに多くの学生が身につけると予想される学習内容と、それに対応してどのような教育を大学で行うことが必要となりそうなのかについて取り上げていただきたく存じます。
18・芸術、体育、看護 など
・文学、法学等の分野 や実技系で観測装置等の設備投資なしでDS・AI教育を行う工夫
非ディジタルなデータ（資料）を扱う分野での PBL の考え方

学生には格差と温度差があると思うので、どのクラスの学生をどこまで引き上げるかについて議論が深まると良いと思います。そして、富山大学の学19 生の出口に関する戦略（特色）についても地に足がついた議論が深まると良いと思います。要は入口から出口までを見据えたお話を伺って議論ができると良いと思います。
4/5

問３

今後の数理・データサイエンスAI教育の普及にあたり，富山大学に期待すること，ＦＤで取り上げてほしい内容等がございましたら記載ください。

「リテラシーレベル」として設定されている部分が、実は内容レベルが高く扱いが難しい。
20 特に「AIリテラシー」に関しては、具体的なカリキュラム設定や授業例、教材紹介といった情報交換ができる回があると、国立大学レベルではないところでは非常に助かる。
21 特にありません。
AIの概念、AIを実際に活用して有用性が認められた例、AIへのアクセス方法(どのようなサイトにどのようなデータをにゅうりょくしたらよいのか、
22など)
23 県内の数理・データサイエンスAI教育の拠点としての取り組みと成果
24 FDでも著作権問題のため利用制限が発生するこのと説明がありましたが，可能な限り開発した教材等を他大学でも活用させて頂ければともいます。
「応用基礎」あたりまでは文系・理系を分ける必要があまりないとすれば、学生も参加するデータサイエンス活用の実践的FDを組み、学生にとっては、どのあたりに学習の「壁」があるのかを共有できるとよいと思います。
「夢物語」ではなく、非情報系の学部・学科の現状カリキュラムにDS科目を加えた「たたき台」を議論するような内容でないと結局何も残らないので26はないか。
25

27 教育の具体的な内容をもっと詳しく取り上げてほしい。
28 このような意見交換やカリキュラム実践の報告する機会を定期的に行って欲しいです。
29

著作権の問題処理が大変だが、CC-BYの教材等を作ってオンラインで公開する。学生がそれぞれのレベルにあった授業を受けるには、教材の力も借りつつ、多くのコースを作るしか方法は無いのでは（その代わり、３年前作成のコースとかが出てくるのはやむを得ない）。

30 文系におけるデータサイエンス教育の方法と内容
31 AI教育での苦労した部分が知りたいです．
32 さらに深掘りして欲しい
33 人文・社会系学生対象の，より高度な教育機会の提供
医学部の教員として、専門課程でどのようなカリキュラムを組めば良いのか、さまよっている状況です。総論的なところ、いわゆる教養課程で取り上げる項目については、どの大学でも取り組むべきことであり、ネット上にも様々なツールや取組事例が公開されていくと思いますが、それぞれの学部に特化した内容の情報は乏しいです。この北陸地区のネットワークのなかに、学部毎の横の担当者のネットワークができるととても良いことだと思い34ます。（富山大学、金沢大学、福井大学の医学部、さらには他の医療系学部で、今後DS教育に携わる教員のネットワークができれば、医学部あるいは医療に特異的な取組の情報交換、教員の相互乗り入れなどが促進でき、結果として限られたリソースで全国平均以上の取組が達成可能にならないかなと。そのイニシアチブをとっていただけるなら、有り難いことです。）
35 講義での実際の取り組みをさらに取り上げていただければ嬉しい。

5/5