令和４年度 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
自己点検・評価 結果
令和５年１１月２日
富山大学データサイエンス推進センター会議

教育プログラムの改正
令和 2 年度から開設した富山大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラムは，従来「リテラシーレベル」と「応用基礎レベル」の 2 段階であった．この名称は文部科学省が定めるレベル名称と同一であったが，その内容が一致しておらず，混乱を招く状態であった．そのため，令和 4 年
度よりレベル名称を改めた．また，文部科学省が定める「応用基礎レベル」に対応する「レベル３」を新設した．前年度までの自己点検・評価と読み比べる際には注意されたい．
令和 3 年度以前のレベルと新レベルの対応関係は以下のとおりである．
本学プログラム修了レベル

(参考)

改正後

改正前

レベル１

リテラシーレベル

レベル２

応用基礎レベル

レベル３
実践活用レベル

文部科学省設定レベルとの対応

リテラシーレベル
応用基礎レベル

実践活用レベル

レベル１の目的は，基礎的素養を修得することである．
レベル２の目的は，自らの専門分野における素養を修得することである．
レベル３の目的は，自らの専門分野に応用できる力を修得することである．レベル３のプログラ
ムは，現在，工学部及び都市デザイン学部向けに開設しており，いずれも数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムが策定した「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデ
ルカリキュラム ～AI×データ活用の実践～」に相当するレベルとしてプログラム設計している．

レベル１・レベル２（全学対象：文部科学省認定制度リテラシーレベル）
プログラムの履修・修得状況
本プログラム科目のひとつである「情報処理」は全学生の必修科目で，プログラムのみならず大学生活ひいては現代社会に必須の内容として新入生は全員履修する．当該科目の履修を以て，本プログラム開始となるため，履修率は高い水準にある．
表１に年度別の履修者数及び修了者数を示す．令和 2 年度のプログラム開始から 3 年目を迎え，履修者に占めるレベル１修了者の割合は，60.1%となった．また，理工系学部を中心にレベル２修了者は 11.1%となった．
グラフ１に修了者数の履修者に対する割合の経年変化を示す．プログラムを開始した令和２年度からの推移を見ると，修了者の伸びは順調である．来年度（令和 5 年度）は，令和２年度入学生が４年次となる年である．医学部医学科や薬学部は，4 年次以降に履修できる科目に対象科目があり，

1

令和 5 年度は，レベル２修了者の増加が見込まれる．
（表１)年度別 履修者数及び修了者数 一覧

履修者数
レベル１修了者（旧リテラシーレベル）
レベル２修了者（旧 応用基礎レベル）

履修者に占める割合

R2

R3

R4

1,835

1,821

1,817

5,473

520

1,133

1,634

3,287

60.1%

38274

298

610

11.1%

累計

＊履修者数・修了者数について
履修者数：「情報処理」履修者数とする．複数年度にまたがるプログラムであるため，情報処理を始めて履修した年度に履修者として計上し，再履修した年度には計上しない．
修了者数：R2-4 入学生のうち，当該年度に各レベルの修了要件を満たした学生数とする．
レベル２修了者はレベル１修了者を兼ねる．
（グラフ１)年度別 修了者数 割合70%
60%

レベル１

60.1%

レベル２

50%

45.2%

40%
30%

28.3%

20%
8.5%

10%

11.1%

0%

R2

R3

R4

（表１-２）入学年度別 履修者数及び修了者数 一覧

R2入学

R3入学

R4入学

表１－２は，入学年度別の履修者数及び修了者履修者数

1,835

1,821

1,817

数である．本教育プログラムは，３年生で修了で

レベル1

1,486

1,139

662

81%

63%

36%

384

166

60

21%

9%

3%

修了率
レベル2
修了率

きる設計になっている学部が大半であり，令和４年度は開始年度（令和２年度）入学の学生についておおよその修了者が固まったことになる．現在の令和２年度入学生の修了率はレベル１が 81%，レベル 2 が 21%である．令和２年度学生が４年生となる来年度に，プログラム全体の状況はいったんの確定みることになる．令和６年度以降は，入学年度ごとの４年生の修了率を比較することでプログラムの評価・改善につなげていく予定である．

2

学修成果／学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度
学生へのアンケート調査により，本プログラムの理解度を調査した．
データサイエンス教育全般
令和 4 年度入学者を対象に，必修科目「情報処理」の授業においてデータサイエンスを学習した
後，履修者を対象に実施した．回答数は 1,250 件だった．表２に各回答の割合を示す．
全ての項目において，肯定的な回答が約 89%以上となっており，データサイエンスの重要性を認識すること，データ入手にあたっての初歩的な知識・技術を身に着けることは達成できていると評
価できる．
グラフ２に各設問の経年変化を示す．肯定的回答の割合は概ね良好な推移を見せているが，「社会で大量のデータを活用している例を知りましたか？」については，2022 年度は 2021 年度に比べて「はい」の率が 4.8%低下している．本アンケートは，「情報処理」の授業で実施しており，当該科目が本教育プログラムの入門として幅広い事項を扱っていることから，データ利用の実例については相対的に手薄に感じたり，取り上げられた実例に興味がなかったりすると肯定的回答が低下すると考えられる．従って，続く科目で補い，プログラム全体として理解度を高める必要がある．
（表２）2022 年度データサイエンス教育についてのアンケート結果（回答割合）

回答数 1,250
はい
データサイエンスとはなにか,データサイエンスがなぜ重要か認識しましたか？
データの入手から分析までの流れを把握しましたか？
データの信頼性や分析方法の正当性を検証する必要性を理解しましたか？
社会で大量のデータを活用している例を知りましたか？

どちらでもない[単位：％]
いいえ

88.9

9.8

1.3

89.0

9.8

1.1

93.2

6.0

0.8

89.0

9.7

1.4

（グラフ２）データサイエンス教育についてのアンケート結果（各設問 経年変化）

データの入手から分析までの流れを把握しましたか？

データサイエンスとはなにか,データサイエンスがなぜ重要か認識しましたか？

2020

86.4%

2020

84.5%

2021

88.6%

2021

87.8%

2022

88.9%2022

89.0%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0%

3

20%

40%

60%

80%

100%

社会で大量のデータを活用している例を知りましたか？

データの信頼性や分析方法の正当性を検証する必要性を理解しましたか？

2020

89.6%

2020

90.9%

2021

92.7%

2021

94.2%

2022

93.2%

2022

89.0%

0%

20%

40%

60%

80%

0%

100%

20%

40%

60%

80%

100%

各プログラム科目
教育プログラムを構成する科目について，授業評価アンケートから理解度に関する項目を分析した．
「この授業を全体として理解できた」という設問に対して，「１．あてはまらない ２．どちらかというとあてはまらない ３．どちらともいえない ４．どちらかというとあてはまる ５．あてはまる」の選択肢を提示して回答を得た．その結果，全教育プログラム科目の平均値は 3.99 だった．
同設問の全学部科目の平均値は 4.11 でありそれよりは低いものの，４以上を選んだ学生がやや多いという結果だった．
（グラフ３）理解度 回答 経年変化

グラフ３に理解度の回答についての経

5.00
4.00

4.00

3.68

3.99

年変化を示す．なお，令和２・３年度における理解度アンケートは４段階だったた
め，最高値が５になるよう正規化した値を3.00比較している．
昨年度は数値が低下したものの，今年度2.00は令和２年度並みに回復している．各学部が概ね３年次まででプログラムを修了で1.00
R2R3きる設計になっており，プログラム科目全R4

体の理解度は概ね良好と考えられる．

学生アンケートを通じたデータサイエンス学習意欲の確認「情報処理」について，令和４年度授業評価アンケート結果のうち，「興味関心」の項目と「総合満足度」の項目について抜粋したものを表３・グラフ４に示す．
「あてはまる」「どちらかというとあてはまる」を肯定的な回答ととらえると，興味関心の項目で 62.9%，総合満足度の項目で 79.3%の学生が肯定的な回答であり．プログラムの入り口を担う科目として十分な効果があると考えられる．

4令和３年度は，肯定的回答が興味関心の項目で 63.8%，総合満足度の項目で 72.1%だった．興味関心が若干減っているが，授業満足度は上昇している．ただし，「興味関心」の項目は，昨年までは回答が４段階だったため，昨年までならば肯定・否定に入っていた回答のうち，何割かは真ん中の段階である「どちらでもない」に回答が移っている可能性があり，一概に比較できない．このため，来年度以降の推移に注視する必要がある．
（表３）令和４年度 授業評価アンケート「情報処理」結果 抜粋

回答数 1,822[単位：％]

回答

あてはまる

どちらかというとあてはまる

どちらともいえない

どちらかというとあてはまらない

あてはまらない

この授業の分野に対する興味関心が増した
総合的に判断して，この授業に満足した

29.1

33.8

21.3

8.0

7.8

42.5

36.8

12.6

4.2

4.0

（グラフ４）令和４年度 授業評価アンケート「情報処理」結果 抜粋

29.1%

興味

33.8%
あてはまる
どちらかというとあてはまる
どちらともいえない
どちらかというとあてはまらない

42.5%

満足度

0%

20%

36.8%

40%

60%

あてはまらない

80%

100%

産業界との連携
本学と企業との組織的連携協力に基づく「データサイエンス寄附講座」を設置し，県内企業から提供された課題を題材としてグループごとに課題解決案の提出・企業等からのフィードバックを行っている．令和４年度は下記の課題が寄せられた．
① 交通量関連データに関する分析② IT を活用したプロスポーツによる地域の賑わい創出③ スポーツによるまちづくりの可能性：プロスポーツ観戦者の特性に関するリサーチ結果④ 「ICT×無人化施工」による建設 DX への実証研究⑤ 振動特性による落石発生源危険度調査⑥ 飲料製造工場における最適化の立案⑦ 道路異状箇所リアルタイム検知技術の実証研究⑧ ワクワクする書店づくりの戦略構築――企業データによるマーケット分析に基づく

5

全学的な修了者数，修了率向上に向けた計画の達成・進捗状況
プログラム紹介パンフレット・各学部履修モデル作成
令和４年度は，数理・データサイエンス・AI 教育プログラムのパンフレットを新たに作り，新入学生に配布することで本プログラムの認知度向上を図った．
パンフレットには，各学部に応じた履修モデルを紹介しており，学生が履修科目を検討する際の参考にすることができるため，修了率の向上に役立つものと考えられる．履修モデルは，Web サイトにも公表しており，学生はいつでも参照できる．
また，Web シラバスには，本プログラムを構成する科目で絞込検索できるようになっており，履修選択の際に容易に参照できるため，修了に向けての組み立てがしやすくなる．
科目の新設
令和４年度より全学共通科目として新たに「データサイエンスの世界」「データサイエンスの実践」の２科目を新設した．
「データサイエンスの世界」は，人社系を含む各学部の教員が各々の専門分野においてデータがどのように利活用されているか解説する．従って，学生はいわゆる IT 業界だけでなく，自身が興味を持つ社会の様々な分野においてデータサイエンスが必要とされていることを理解することができる．本科目は令和６年度以降オンデマンド化を行い，履修者の増加を目指している．
「データサイエンスの実践」は，「情報処理」で学んだ IT 技術をベースとして，それをさらに発展させたデータサイエンスの基礎技術を身につけることを目標としている．各学部のカリキュラムに関わらず履修できるよう，他の科目が少ない曜日曜限に開講するとともに，集中講義でも開講し，履修率，ひいてはプログラムの修了率向上に繋げる．

レベル３（工学部対象：文部科学省認定制度 応用基礎レベル）
工学部は，令和 4 年度から，情報処理技術者等の国家試験や電気関係・通信関係等の資格試験に対応した新カリキュラムを実施しており，数理・データサイエンス・AI 教育及びその普及に取り組んでいる．

プログラムの履修・修了状況
令和 2 年度以降の入学生が本プログラムの対象である．工学部の令和 2 年度－令和 4 年度入学者は 1,160 名である．対象科目を 1 科目でも履修した者を履修者とみなすと，令和 2 年度から 4 年度までの履修者は 1,137 名であり，履修率は 98.0%と高い水準にある．
対象科目のうち，必修に指定している科目に 3 年次生向け科目があるため，履修者のうち令和 2年度入学生 372 人を母数として修了率を確認した．令和 4 年度の修了者数は 53 名であり，工学部全体から考えると 14.2%である．特に修了が期待される知能情報工学コースの令和 2 年度入学生は78 名であり，その中での修了率は 67.9%である．これは，令和 4 年度にプログラム改正を行ったた
め，レベル認定で必須の授業（卒業要件としては選択科目）の授業を履修していない学生がいるためと考えられる．
令和 5 年度にむけては，新入生ガイダンスなどを通じてレベル認定に必要な履修モデルなどを学生に案内しており，次年度以降の修了者増が見込める見通しである．

6

学生アンケートを通じたデータサイエンス学習意欲の確認
学生に 5 段階方式の授業評価アンケートを実施した結果のうち，プログラム必修科目の「興味関心」「理解度」「総合満足度」の項について表 4 の結果を得た．履修者数はプログラム対象となる令和 2 年度以降に入学した学生の数である．アンケートの回答が得られなかった授業科目は省略している．
必修科目のうち，データサイエンスⅠ・Ⅱは，工学部内でも履修者数が多く，情報系を不得手とする学生の履修も多いため，興味の度合い，理解度，満足度に関して共に 3 - 3.7 以内であるが，その他の科目に関しては，情報系を得意とする学生の履修割合が多いため全体的に評価が高い傾向にある．
表 5 に，必修・選択それぞれの科目の授業評価アンケート結果について，平均をとったものを示す．科目間のバラツキは多少あるものの興味の度合い・理解度・満足度に関して，おおむね４前後の結果であり，学生の学習に対する意欲が高い傾向にある．
今後は，各授業を担当する教員間で情報共有を行い，最新の事例などを交え学生の学習意欲の向上を目指す．
（表４）工学部レベル３向け教育プログラム（必修科目）授業評価アンケート結果[5 点満点]
時間割コード

授業科目名

興味関心

理解度

総合満足度

履修者数

175208

アルゴリズムとデータ構造

4.15

4.25

4.30

85175012

データサイエンスⅠ

3.52

3.00

3.40

139176005

データサイエンスⅡ

3.67

3.58

3.65

190

175201

プログラミング基礎／知能情報

4.13

4.17

4.21103175206

情報倫理

4.04

4.26

4.2287175210

人工知能

4.35

3.95

4.30

87

（表５）工学部レベル３向け教育プログラム授業評価アンケート結果 平均
必修選択の別

興味関心理解度

総合満足度

必修平均

3.98

3.87

4.01

選択平均

3.99

3.97

4.02

レベル３（都市デザイン学部対象）
富山大学は，令和 4 年度に第二期「数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム」の特定分野校（理工農分野）に選定されており，都市デザイン学部はその事業実施主体である．
本学部は，平成 30 年度の学部開設当初からデータサイエンス教育，地域のデータを扱う地理情報システム（GIS）の教育，チームでアイデアを生み出すデザイン思考の教育，デザイン思考を実践して地域課題の解決に取り組む PBL に力を入れてきており，レベル 3 教育プログラムでも PBL 科目を必修としている．
本教育プログラムは，令和 2 年度入学生以降に開講しており，まだ修了者はいないため，令和 4
年度については，応用基礎コアの必須内容を含む授業科目について解析した．表 6 に必修科目の履

7

修者数，授業評価アンケート結果を示す．

プログラムの履修状況
応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」，「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」，「Ⅲ．Ａ
Ｉ・データサイエンス実践」の必須内容を含む授業科目において，令和４年度の実績でほぼ 100％の履修率となっている（表 6 参照）．これは，同科目を構成する「データサイエンスⅠ」と実習科目「地域デザイン PBL」を学部必修科目としていることによるものであり，今後の履修者数に関しても同様の水準が期待できる．
ただし，授業コード 190300 の「データサイエンス II／多変量解析」の履修率は 20％程度であり，履修率が 50％程度である「データサイエンス III／ビッグデータ解析基礎」と併せて，履修率向上の取り組みが必要である．
以上から，データサイエンス関連の情報を集めたウェブサイトを開設することや，従来から実施している新入生のオリエンテーションや，各学年の年度初めに実施している履修のガイダンスにおいて，授業やプログラムの意義・目的等を周知したりすることを計画している．

学修成果／学生アンケートを通じた学生の内容の理解度，満足度に関して
応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」，「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」，「Ⅲ．Ａ
Ｉ・データサイエンス実践」において必須内容を含む授業科目において，各科目の理解度や満足度等についてアンケートを実施し，表 6 のような結果を得た．
理解度について
確率・統計の基礎的概念の理解を目的としたデータサイエンスⅠでは，理解度がやや低い傾向がある．これは数学に苦手意識を持つ学生が一定数いることが原因と分析している．一方で，その応用となる「多変量解析」や，実践的な内容である「地域デザイン PBL」では，十分に高いスコアとなっている．これらの科目では，暮らしに身近なデータを演習教材として利用するという工夫をしており，それが高い理解度に繋がっていると考えられる．そういった点で，基礎的概念の理解においても（富山の人口動態や気候など）の学生にとってなじみ深い実際のデータを演習教材として準備することで，理解度の改善につながることが期待される．
データサイエンス I／確率統計の一部の科目で理解度が低いのは、難易度の高い講義内容が含まれている事が起因していると考えられる．実際に，他大学の同様な授業科目のシラバスを確認しても「分散分析（一元配置、二元配置）」を題材としている例はみられないが，該当学部では２学科で分散分析の内容まで踏み込んで教育していることで，他の内容を平易に理解する時間が少なくなり，結果として理解度が落ちている可能性が考えられる．今後，各教育内容の理解度も細かくチェックすることで，教育内容の改善を行っていく事も必要であると考えられる．
満足度について
令和４年度に実施した授業評価アンケートの「総合的に判断してこの授業に満足したか」という設問では，おおむね理解度に沿ったスコアとなっていた．このことは理解度を向上させることで，授業への満足度も向上させることが可能であることを示唆する．そういった点で，（富山の人口動態や気候など）の学生にとってなじみ深い実際のデータを演習教材として準備することは，満足度向上の対策としても有効と考えられる．

8

まとめと今後の課題
応用基礎コアにおける必須内容を含む授業科目に関して，履修率は現状で十分高いが，一部の科目で低くなっている．ウェブサイトや各学年の履修のガイダンスにおいて，授業やプログラムの意
義・目的等を周知したりすることで，履修率の向上を図る．
また理解度，満足度に関しては，基礎的概念の理解を目的とした科目で低い傾向にあり，身近な実際のデータを教材化することで学習意欲の向上を図る．ただし，高校で「情報」科目が必修化されて以降の学生が受講する際には，基礎的なレベルの向上が期待され，現在の傾向とは異なってくる可能性もあるので，今後も調査を継続し，推移を注視していきたい．
（表６）都市デザイン学部向け教育プログラム（必修科目）授業評価アンケート結果[5 点満点]
時間割

この授業を全体と総合的に判断して，履修して理解できた

この授業に満足した者数

195100 データサイエンス I／確率統計

3.83

4.11

44

195200 データサイエンス I／確率統計

3.39

3.43

59

195300 データサイエンス I／確率統計

3.39

3.43

69

190100 データサイエンス II／多変量解析

3.89

4.2243190200 データサイエンス II／多変量解析

3.67

4.00

49

190300 データサイエンス II／多変量解析

4.60

4.60

11

3.73

3.68

55

195004 科学者・技術者倫理と知的財産

4.31

4.34

146

195003 地域デザイン PBL

4.41

4.12

152

コード190003

授業科目名

データサイエンス III／ビッグデータ解析基礎

9