2023年度モデルカリキュラム改訂について
数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム
カリキュラム分科会
主査 河合玲一郎
副主査 林和則

数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム（リテラシーレベルおよび応用基礎レベル）
は、
数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム（以降「コンソーシアム」）が主体となって策定・公表したもので、モデルカリキュラム（リテラシーレベル）は 2020 年 4 月、モデルカリキュラム（応用基礎レベル）は 2021 年 3 月に公表されました。
今回のモデルカリキュラム改訂の目的は、小中学校でのプログラミング教育の導入・定着や、高等学校での「情報 I」の必修化に伴い、2025 年 4 月に当該教育を受けた学生が入学することを踏まえた対応とともに、生成 AI 等社会の動向の変化を踏まえたスキルセット等の見直しを行うことにあります。その目的を達成するため、コンソーシアムのカリキュラム分
科会の下に「数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム モデルカリキュラム改訂に関する特別委員会」を設置し、以下の通り会議を開催いたしました。
第一回 2023 年 12 月 8 日（金）14:00 - 15:00（オンライン）

第三回 2024 年 1 月 22 日（月）14:00 - 16:00（オンライン）

第二回 2024 年 1 月 10 日（水）10:00 - 12:00（オンライン）

第四回 2024 年 1 月 26 日（金）〜 2 月 7 日（水）（メール審議）当特別委員会は九名の委員（表 1）で構成され、特にコンソーシアムからだけでなく、公私立大学、産業界、生成 AI、高等学校関係者にも参画いただきました。さらに文科省、経産省、内閣府からも関係担当者に陪席、そして意見をいただくことで、アカデミアに閉じない幅広い合意形成に努めました。
表1

特別委員会の委員構成

小野 陽子

横浜市立大学データサイエンス学部・准教授

河合 玲一郎（主査）

東京大学数理・情報教育研究センター・教授

菅 由紀子

株式会社 Rejoui・代表取締役

孝忠 大輔

日本電気株式会社 AI・アナリティクス統括部長

駒木 文保

東京大学数理・情報教育研究センター長・教授 数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム・議長

瀬戸川 昌之滋賀県立高島高等学校校長（当時、滋賀県教育委員会事務局教職員課・主幹）

林 和則（副主査）

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・教授

巳波 弘佳

関西学院大学・副学長・工学部情報工学課程・教授

ルゾンカ 典子

コスモエネルギーホールディングス株式会社・常務執行役員 CDO（敬称略・五十音順）

特別委員会の会合に先立ち、文部科学省高等教育局専門教育課が主体となって、
数理・データサイエンス・AIモデルカリキュ
ラムの改訂検討に係るアンケート調査が執り行われました。このアンケートは、数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベルまたは応用基礎レベル）に認定されている大学等を対象としたもので、2023 年10 月27日〜 11月10日を調査期間として実施されました。回答率は94%（364校/387校）と非常に高く、信頼性は十分に高いと考えることができます。

1

第一回特別委員会にて、専門教育課 笠原誠幸係長よりこのアンケート調査の結果概要が説明されました。まず、全体のうち約 5 割（47%）の認定校が、認定プログラムにおいて「情報 I」を踏まえた授業をすでに実施しており、それらは復習を意識した取り組みと発展的な取り組みに大きく分けられるという結果となりました。
「情報 I」の必修化に係るモデルカリ
キュラムの改訂に対する具体的な意見・要望として、
以下のような点が挙げられました。
●「情報 I」の必修化への対応の考え方、高校と大学で学ぶことの違い、既存の認定基準のどの部分に「情報 I」の内容が該当するのか等を明示して欲しい。

● 当面、高校での「情報 I」の履修状況・内容にはバラツキが予想されるため、あまり急激な変更は望ましくない。
●「情報 I で学んだから省略して良い部分」、「学んだけれども復習する必要があり教えることを推奨する部分」、「学んでいないことを考慮しながら教えるべき部分」、それぞれを明確にして欲しい。

次に、認定プログラムにおける生成 AI を含む授業は、全体のうち約 6 割（59%）の認定校が実施しており、実際に生成 AIの使用を履修者に促している事例もあるという結果となりました。生成 AI に係るモデルカリキュラムの改訂に対する具体的な意見・要望として、以下のような点が挙げられました。
● モデルカリキュラムにおいては、様々な AI の一つとして触れる程度に留めておくと良いと思われる。
● 生成 AI の取扱や情報倫理 ( フェイクニュース、著作権侵害など ) との関連を取り入れていただきたい。

その他、全般についての意見・要望として、以下のような点が挙げられました。
● リテラシーレベルは専門分野を問わず ( 文系学生含め ) 全学生での履修が前提なので、過度に難解な知識は含まない方が良いと思う。一方で、日々最新の技術がアップデートされる分野でもあるため、最新動向に関するトピック的な内容も必要と考える。

● モデルカリキュラムは総花的であり、量が多すぎるため、より少ないトピックにすることや、キーワードに優先度をつけてもらいたい。

● 「情報 I」の必修化や生成 AI に関して、モデル教材などを提供して欲しい。

特別委員会では、上記のアンケート結果および後述する有識者からの意見聴取結果を踏まえて、様々な視点からモデル
カリキュラムの改訂について議論しました。
「情報 I」の必修化への対応を検討する際には、コンソーシアム事務局で取りまとめた「情報 I」とモデルカリキュラムの関係についての資料（表２）を元に議論しました。その結果、「情報 I」とモデルカリキュラムにはキーワードレベルではかなりの重複があるが、「情報 I」ですでに学んでいるはずという理由で、モデルカリキュラムからキーワードを削除するといった改訂は行わないことにしました。これは、「キーワードとしては「情報 I」とモデルカリキュラムで共通であっても、大学と高等学校では学ぶ内容（深さ）に大きな違いがあること」
や、「多くの高等学校では「情報 I」
を１年次に学習しており、大学入学時には記憶に残っていない可能性が高いこと」、「多くの高等学校で「情報 I」に含まれるキーワードを全て適切に教えることが（実情として）困難であること」などがその主な理由です。今後の大学入試における「情報 I」の扱いによっては、その対応の検討が再度必要となる可能性がありますが、現状ではモデルカリキュラムに含まれるキーワードと「情報 I」の内容の重複はそのまま許容し、各大学・高専が教育プログラムを構築される際に、その実情に合わせて選択・抽出いただくのが最善であると判断しました。
生成 AI への対応については、各委員の立場から様々な意見が出されましたが、従前のモデルカリキュラムのキーワードの中に一つの例といった形で含めるのではなく、生成 AI という単独のキーワードとして切り分けて扱うほうがよいということで合意されました。リテラシーレベルでは、文系も含めた様々な分野の学生が履修することを念頭に、生成 AI の基本的な考え方や仕組みを説明する程度のキーワードの追加に留め、より発展的な学び方については「教育方法（例）」として示すことにしました。一方、応用基礎レベルでは、少なくとも深層学習と同程度の扱いが必要になるということで、「AI 基礎」の構成を再編（図 1）した上で、「生成 AI の基礎と展望」
を新たなコア学修項目として追加しました。

2

表2「情報 I 」とモデルカリキュラムの関係
高等学校「情報Ⅰ」

大分類

情報社会

中分類

リテラシーレベルモデルカリキュラム

小分類

情報と情報社会

情報の特性・定義と分類、
メディア、情報社会など

リ1-1 社会で起きている変化

問題解決の考え方

問題の発見、問題解決の遂行、表現と伝達など

リ1-5 データAI 利活用の場

応 1-1 データ駆動型社会とデータサイエンス

法規による安全対策

セキュリティ、安全対策など

リ3-2 データを守る上での留意事項

応 2-6 ITセキュリティ

個人情報とその扱い

リ3-1 データAIを扱う上での留意事項

知的財産権の概要と産業財産権

リ3-1 データAIを扱う上での留意事項

著作權リ3-1 データAIを扱う上での留意事項

コミュニケーションメディア

情報デザイン 情報デザインと表現の工夫

コミュニケーションの手段や形態、メディアなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

文字、配色、抽象化、可視化、構造化など

リ 2-2 データを説明する

発展・プレゼンテーション

リ 2-2 データを説明する

Webページと情報デザイン

HTML、CSSなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

デジタル情報の特徴

デジタル表現や情報量など

応 2-2 データ表現

数値と文字の表現

2 進数、浮動小数点、文字コードなど

応 2-2 データ表現

演算の仕組み加減算、論理回路など

応 2-7 プログラミング基礎

音の表現

デジタル

応 2-2 データ表現

画像の表現

応 2-2 データ表現

コンピュータの構成と動作

ハードウェア、ソフトウェア、OS、メモリ、CPUなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

コンピュータの性能

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

発展・データの圧縮と効率化

応 2-2 データ表現

ネットワークとプロトコル

LAN、WAN、サーバ、プロトコルなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

インターネットの仕組み

IPアドレスドメイン、ルーティングなど

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

Webページの閲覧とメールの送受信

応 2-3 データ収集

情報システムネットワークリ 1-3 データ・AIの活用領域

情報システムを支えるデータベース

応 2-4 データベース

個人による安全対策

ウイルス、不正アクセスなど

応 2-6 ITセキュリティ

安全のための情報技術

電子透かし、ブロックチェーン、VPN、誤り検出、暗号化、電子署名など

応 2-6 ITセキュリティ

データの収集と整理

リ1-2 社会で活用されているデータ

ソフトウェアを利用したデータの処理

リ2-3 データを扱う

統計量とデータの尺度

リ2-1 データを読む

図１

応 2-3 データ収集、応 2-5 データ加工

応 1-3 データ観察［発展］
データの分布と検定の考え方

応 1-6 数学基礎

時系列分析と回帰分析

応 1-4 データ分析

発展・区間推定とクロス推定

応 1-6 数学基礎

モデル化とシミュレーション

プログラミング

応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応 2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

データベースの仕組み

問題解決

応用基礎レベルモデルカリキュラム

応 3-7 予測・判断

アルゴリズムとプログラミング

リ4-2 アルゴリズム基礎、
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

プログラミングの基本

リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

配列

リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

関数

リ4-3 データ構造とプログラミング基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

探索

リ4-2 アルゴリズム基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

整列

リ4-2 アルゴリズム基礎

応 1-7 アルゴリズム、応 2-7 プログラミング基礎

発展・オブジェクト指向
プログラミング

応 2-7 プログラミング基礎

発展・プログラムの設計手法

応 2-7 プログラミング基礎

応用基礎レベル改訂前後の AI 基礎の構成

学習（a）改訂前 の AI 基礎の構成（b）改訂後の AI 基礎の構成

AI 基礎

AI 基礎

認識

予測・判断

言語・知識

学習

身体・運動

3

認識

予測・判断

生成

言語・知識

身体・運動

「情報 I」の必修化および生成 AI を踏まえた改訂以外にも、この機会にモデルカリキュラムの各所について文言の修正や調整を行いました。特に、「モデルカリキュラムに含まれるキーワードが多すぎる」というご意見に対応するために、両レベルのモデルカリキュラム冒頭のセクション「基本的な考え方」において、「スキルセットの全てのキーワードを網羅する必要はなく、各大学・高専の実情に合わせて適切かつ柔軟に選択・抽出すること」が想定されていることを明記することにしました。さらに、キーワードの選択・抽出の際に参考になるように、リテラシーレベルの特に重要なキーワードを太字化しました（応用基礎レベルは改訂前のモデルカリキュラムで太字化済み）。
特別委員会の４回の会合以外に、各方面の専門家 14 名（非公開）からの意見聴取の機会も設けました。さらにそれ以外に、2023 年 12 月 26 日には井手広康氏（愛知県立旭丘高等学校教諭（当時、愛知県立小牧高等学校教諭））と森山潤氏（兵庫
教育大学大学院教授）、2024 年 1 月 15 日にはキャノンマーケティングジャパン株式会社から佐伯若奈氏をはじめ片岡、高木、高畑、藤原の四氏に、さらに同日、中外製薬株式会社から関沢太郎氏をはじめ杉谷、松浦の二氏に、オンライン個別意
見聴取の機会をいただきました。井手広康氏には文部科学省発行の高等学校「情報」実践事例集作成に関わられた高等学
校教育の専門家として、森山潤氏には教員養成系大学教授という御立場から、そしてキャノンマーケティングジャパン株
式会社と中外製薬株式会社の皆様には経産省 MDASH SUPPORTERS 企業の関係部署の御立場から、今回のモデルカリ
キュラム改訂について、さらに広い視野で産業界から見たデータサイエンス教育について、極めて貴重な知見をご共有い
ただき、今回のモデルカリキュラムの改訂のみならず今後のコンソーシアム活動の指針に大きな参考材料となりました。
心より御礼申し上げます。
一連の取り組みを通して、高等学校における「情報 I」
必修化と昨今の生成 AI 等の隆盛を踏まえた、
さらにモデルカリキュ
ラム策定当初から数年来の社会動向を考慮した、モデルカリキュラム各所におけるキーワードの調整や文言修正、さらには教育方法に関する改訂、記載情報の更新等、極めて限られた時間の中で可能な限りの改訂を施すことができたと一同自負しております。両レベルの改訂版は、2024 年 2 月 22 日に開催されたコンソーシアム運営委員会の審議に付議、無事に承認されて、リテラシーレベル、応用基礎レベルそれぞれの HP に改訂版
（改訂箇所を明示したもの）とクリーン版（改訂箇所を反映したもの）を掲載し、議事録も合わせて公開することができました。
今回無事に改訂作業を完成できましたのは、ひとえに特別委員会の委員の方々、意見聴取に応じていただいた有識者の皆様、コンソーシアム事務局、特別委員会に陪席いただいた皆様、さらには文部科学省専門教育課の関係各位のご尽力の賜物です。ご助力いただいたすべて皆様に最大級の謝辞を申し上げます。
さて、この改訂で、上述の様に応用基礎レベルに「3-5. 生成 AI の基礎と展望（☆）
」という項目が新規で追加されることになります。すなわち、2025 年度（令和 7 年度）以降の文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（応用基礎レベル）」の認定申請に際しては、「3-5. 生成 AI の基礎と展望（☆）
」が必修項目となることに注意されたくよろしくお願いいたします。もちろん不遡及の原則により、現在すでに応用基礎レベルに認定されている大学等が再度申請し直す必要はありませんが、
将来認定の継続申請をする際には、この新規必修項目に対応する必要があることにご留意ください。
そして、今回のモデルカリキュラム改訂が及ぼす影響は、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プラグラム（リテラシーレベル・応用基礎レベル）」認定制度のみに留まりません。たとえば、コンソーシアム特定分野会議の自然科学系と人文・社会科学系にて、それぞれ策定されたモデルシラバス群との連携も必要となりました。それぞれの幹事である鈴木貴先生（大阪大学）と市川治先生（滋賀大学）には、一連の調整に際して多大なご助力をいただきました。さらに申し上げれば、「統計検定データサイエンス」の発展級とエキスパート級も本モデルカリキュラムに準拠しているため、竹村彰通先生（滋賀大学）、佐藤彰洋先生（横浜市立大学）には該当箇所の改訂にご尽力いただいております。この場を借りて御礼申し上げます。

4

高 校 情 報 科と大学における
数 理・デ ー タサイエンス・AI 教育との接 続 に 向けた課題と展望
河合玲一郎（企画推進ワーキンググループ主査）
瀬戸川昌之（滋賀県立高島高等学校校長）
井手広康（愛知県立旭丘高等学校教諭）
森山潤（兵庫教育大学大学院教授）

はじめにはほとんど存在しなかったように思える。さて、大学教前記事『2023 年度モデルカリキュラム改訂について』でも触れたとおり、モデルカリキュラム改訂に際して、高員の立場から知りたい事柄をあげてみると、
たとえば校共通教科情報科の科目「情報I」
必修化について高校教育● 必修化前後で高校生の情報リテラシーレベルにどの程関係者からの知見をいただくという目的の下、特別委員

度の変化が生じるのか会委員として瀬戸川昌之先生（滋賀県立高島高等学校校● 地域や高校間での教育レベルの差はどの程度あるのか

長（当時、滋賀県教育委員会事務局教職員課・主幹））、そし● いわゆる文系と理系で高校生の情報教育への反応は大て有識者意見聴取の機会において井手広康先生（愛知県

きく異なるのか

立旭丘高等学校教諭（当時、愛知県立小牧高等学校教諭））● 情報教育を担当する高校の教員がどういった研修を受と森山潤先生（兵庫教育大学大学院教授）にご出席いただ

けているのかいた。この一連の経過で、高校における情報教育の取り● 「情報 I」カリキュラムにある内容は大学の情報教育に組みや現場での実情、そして高校側から大学教育に対す

おいて割愛してよいのかる要望など、三先生からは多くの貴重なご意見をいただといったところになるであろうか。これらは極めて順当いた。われわれ大学教員として当然理解しているべきでな疑問であり、「情報 I」を履修してきた生徒が 2025 年 4

あろうことでも、実は見落としていた事柄が多いことに

月には大学に入学してくるという差し迫った現時点にお非常に驚かされた。三先生からいただいた知見は、モデ

いては、当然すでに明確な答えを持っているべき事柄でルカリキュラム改訂において極めて有益であったことはある。しかしながら、2025 年 4 月を臨むにあたり、わ言うまでもないが、これらを数理・データサイエンス・AI

れわれの大多数が明確な答えを準備できているとはとて教育に携わるコンソーシアム会員校のみなさまに共有しも思えない。したがって、読者の皆様にできる限り有益ないというのは実に大きな損失であると切に感じた。今な記事にするために、（私の考えつく限り）大学サイドの後の大学におけるデータサイエンス教育の一助にしてい疑問を三先生に事前に共有させていただいた上で、瀬戸

ただきたいと思い立ち、
この記事を企画した次第である。

川昌之先生には教育委員会という俯瞰的な立場から、井われわれ大学教員は、これまでに高校教育関係者の手広康先生には情報教育を実際に担当する現場の高校教

方々とどのような接点があっただろうか。よくよく振り諭という立場から、最後に森山潤先生には教員養成系大

返ってみると、スーパーサイエンスハイスクール（SSH）に学教授という立場から、「情報 I」のみならず、技術教育・て「学問とは研究とは」といった講演に招待いただくこと

情報教育・ICT 活用教育全般について高大接続の課題やはあっても、「高大接続」の文脈で交流する機会はほとん

見解を論じていただいた。是非とも本記事をご一読の上、どなく（もちろん、教育学部で専門的に扱われている方々

2025 年 4 月に向けて準備いただければ、そして今後のや、関連科目の高校教科書を執筆した方々といった稀な大学における数理・データサイエンス・AI 教育に役立て場合を除けば、であるが）、特に大学教員の立場から「情報

ば何より幸甚である。

I」必修化について高校教育関係者に直接質問できる機会( 河合玲一郎 )5高 校 情 報 科 と 大 学 に お け る 数 理・デ ー タ サイエ ン ス・A I 教 育 と の 接 続 に 向 け た 課 題 と 展 望

高 校 共 通 教 科 情報科「情報Ⅰ」の 学習内容とデータサイエンス・生成 AI の 取組事例
1. 共通教科情報科について
1.1

はじめに

2024 年度は「情報Ⅰ」を学んだ生徒が高校３年生を迎えることになるが、共通教科情報科が必修教科となったのは、
2003 年度の学習指導要領からで、当時は「情報 A」「情報 B」「情報 C」（いずれか選択必履修）
として始まり、その後の学習指導要領改訂で「社会と情報」「情報の科学」（いずれか選択必履修）、そして直近の改訂で「情報Ⅰ」「情報Ⅱ」となった。
特に今回の改訂では、「情報Ⅰ」が必履修科目（「情報Ⅱ」は選択科目）となったこと、および大学入学共通テストで出題されることになったことが、大きな前進と捉えており、今後の共通教科情報科の発展に大きな期待をしている。
現在、
「情報Ⅰ」
は第１学年に配置している高校が多く、
標準単位数は２単位（通年で50分授業を週2回が一般的）である。
また、
「情報Ⅱ」
は選択科目であり、科目開設 ( 予定含む ) の高校は全国でも１割強と多くない。このようなことから、大学入学共通テストで「情報Ⅰ」を課さない大学を受験する生徒にとっては、２年間のブランクがあって大学に入学する可能性が高いことが想像される。

1.2

学習指導要領について

現行の学習指導要領において「情報Ⅰ」は、問題の発見・解決に向けて、事象を情報とその結び付きの視点から捉え、情報技術を適切かつ効果的に活用する力を育む科目とされている。
「情報Ⅰ」
で学ぶ内容は表１.1 のとおりである。
表 1.1 「情報Ⅰ」の学習内容
情報社会の問題解決

情報と情報技術を活用して問題を発見・解決する方法や情報モラル、情報と情報技術の適切かつ効果的な活用と望ましい情報社会の構築などについて考察する。

コミュニケーションと情報デザイン

効果的なコミュニケーションを行うために、情報デザインの考え方や方法に基づいて表現する。

コンピュータとプログラミング

プログラミングによりコンピュータを活用するとともに、モデル化やシミュレーションを通して問題の適切な解決方
法を考える。

情報通信ネットワークとデータの活用

情報セキュリティを確保し、情報通信ネットワークを活用するとともに、データを適切に収集、整理、分析し、結果を表現する。

また、
「情報Ⅱ」
は、
「情報Ⅰ」
において培った基礎の上に、問題の発見・解決に向けて、
情報システムや多様なデータを適切かつ効果的に活用し、あるいはコンテンツを創造する力を育む科目とされている。
「情報Ⅱ」
で学ぶ内容は表１. ２のとおりである。
表 1.2 「情報Ⅱ」の学習内容
情報社会の進展と情報技術

情報と情報技術を活用して問題を発見・解決する方法や情報モラル、情報と情報技術の適切かつ効果的な活用と望ましい情報社会の構築などについて考察する。

コミュニケーションとコンテンツ

効果的なコミュニケーションを行うために、情報デザインの考え方や方法に基づいて表現する。

情報とデータサイエンス

プログラミングによりコンピュータを活用するとともに、モデル化やシミュレーションを通して問題の適切な解決方
法を考える。

情報システムとプログラミング

情報セキュリティを確保し、情報通信ネットワークを活用するとともに、データを適切に収集、整理、分析し、結果を表現する。

情報と情報技術を活用した問題発見・
解決の探究

情報Ⅰ及び情報Ⅱで身に付けた資質・能力を総合的に活用し、情報と情報技術を活用して問題の発見・解決に取り組
み、新たな価値を創造する。

共通教科情報科が導入され 20 年余りが経過しており、私の経験も踏まえ情報リテラシーや情報通信ネットワーク、情報モラル等の分野については、指導のノウハウが蓄積されている。今後は、プログラミングやデータサイエンス、情報デザインなどについて指導方法や指導内容をどのように高めていくかが課題であると感じている。

6

高校共通教科情報科「情報Ⅰ」の 学 習 内 容とデータサイエンス・ 生 成 A I の 取 組 事 例

2. 教育活動におけるデータサイエンスの必要性
2.1

高等学校の現状

滋賀県では、近年、ベテランの教員が大量に退職する時期と重なり、新たに多く教員が採用され、高校における教員の年
齢構成は、中堅層が少ない状況となっているが、他の自治体においても同様の傾向があると聞いている。このような状況下においては、経験の浅い教員に如何に指導技術を継承するかが課題となっている。経験の浅い教員に自信をもって指導してもらうためには、エビデンスに基づいた教育の推進が必要と考えている。
また、高校においても急速に ICT 化が進んでおり、紙媒体の答案用紙をデジタル化して採点することや、授業支援ツールを利用した授業の振り返り・各種アンケートの実施、生徒の理解度に応じて最適化される学習支援ツールの活用、統合型校
務支援システムの導入による生徒の学習状況や日々の出席情報など、従来紙媒体で扱っていた情報が、デジタル化されるケースが増えてきている。しかしながら、デジタル化された情報は表面的な使用に留まっており、教育の質向上に十分活
かしきれていないと感じている。そのため、教員自身が教育データを効果的に活用できれば、経験の浅い教員も自信をもって指導できることにつながるとともに、教育の質の向上も期待できることから、教員のデータサイエンスに関する知識や能力を向上させることが必要である。
例えば、考査の設問ごとの正誤と授業の振り返りとの関係性や他教科との関連を分析することで、普段の授業を改善することや、考査の各科目における出題分野の理解度や設問方式の解答状況などを相互に関連づけて分析することで、生徒個々の課題がどこにあるのかを顕在化できれば、生徒への指導を向上させることにつながると考える。

2.2

教員のデータサイエンスのスキル向上に資する取組例

本県では、総合教育センター（教員の研修を行う施設）
において、2023 年度から滋賀大学データサイエンス学部より講師を招き、「データサイエンス入門講座」を開講したところ、30 名ほど教員が研修に取り組んだ。この研修の目的は、「デー
タを科学的に分析するデータサイエンスの手法を学び、教育データの利活用を目指す」としている。データに基づく課題
解決の手法を基礎・基本から学ぶことで、教育活動にデータサイエンスが有効であることを参加した教員に体感してもらうことを通して、教育現場におけるデータ活用の裾野が広がることを期待している。
なお、この研修は、小学校、中学校、高校、特別支援学校における情報化のリーダー養成を目指す研修の一つに組み込まれているが、加えて、データサイエンスに興味・関心を持つ希望者も参加できる形態となっている。それでは、研修に参加した教員の感想をいくつか紹介したい。
● データサイエンスをずっと「分析する」ことだと思っていたが、データから「価値を見いだす」ことだと学んだ。体力テストや学力テストの分析など、今回学んだことを生かしていきたい。
● 学力テスト、受験データ、アンケート集計等の分析において、いくつかの因子を考え相関係数を出してみたい。また、分析をしたうえでその問題に対する解決策を職員で考えていきたい。
● 研修で学んだこととして、「データサイエンスとは、単なるデータ分析ではない」ということである。データを整理、分析し、結果から今後につながる価値を見つけることが重要であり、教員だけでなく、これからの社会を担う子どもたちにも必要な視点であり、育てたい力の一つであると感じた。まずは、校内教員と研修内容を共有し、授業でも活かすことができる視点を考えていきたい。
● 個々のデータを個別に見るだけでは見えてこない傾向がつかめることが分かった。新しいグラフやツールが使えるようにな

り、受験データ、アンケート集計で活用できると感じた。
● データサイエンスの分野に進学したいという生徒が最近かなり多いので、（授業等で）
より興味をもってもらえるようにしていきたい。

また、本県では従来から小中学校の現職の教員を滋賀大学教職大学院に受け入れてもらい教員の資質・能力の向上を図ってきているが、2024 年度からはデータサイエンスを学ぶ講座が開講され、現職教員が教育に活用できるデータサイ
エンスをより専門的に学ぶ機会を用意していただいた。

7

高校共通教科情報科「情報Ⅰ」の 学 習 内 容とデータサイエンス・ 生 成 A I の 取 組 事 例

3. 生成 AI の活用について
3.1

授業での実践例

高校の授業や校務における生成 AI の利用はまだ少ない状況であるが、積極的に活用をはじめている教員もおられるので、授業と校務における取り組みを簡単に紹介したい。
まず、高校での英語の授業の実践例であるが、この教員は教育現場における生成
AI の活用についての書籍も出版している。
参観した授業では、教員が与えたテーマについて、生徒が英語で説明文を作成し、グループのメンバーに発表する内容であった。授業展開としては、最初に生徒が各自で説明する英文を考え、それを他者と共有したうえで相互に意見を述べ合い、客観的な視点で自分の英文を見直す。次に、生徒各自が生成 AI を利用して英文を作成し、自分自身が考えた英文をブラッシュアップさせる。その際に、生成 AI が作成した英文から、気になった表現や参考になった表現を自分の中に落とし込み、併せて他者とも共有することで、表現の幅を広げるといった授業展開であった。
授業の中で、生徒が生成 AI を使用し作成した英文の情報が間違っている場面もあったが、教員は、この例を取り上げて、ハルシネーション（生成 AI が事実と異なる情報や、実際には存在しない情報を生成してしまう現象）が起きることを説明されていた。生徒でなくともコンピュータの処理結果は正しいと思ってしまうことが多いが、実はそうではないこともあるため、人間が判断するために必要となる知識や能力をもつことが大切であると説いておられた。インターネットの検索結果やＳＮＳの情報もそうだが、それらしい結果が表示されたときに、より正確に正誤を判断できる能力を有することが肝要であるため、授業の中で数多く生成 AI を使う機会に触れ、誤情報に出会う経
験をすることが必要だと考えられる。
なお、生徒の使用については、保護者に承諾書をもらっておられたり、使用料の関係もあるため、生徒が生成 AI を使用する場合に生成 AI のバージョンを使い分けたりする工夫もされていた。

3.2

校務での実践例

校務利用では、Excel のマクロを作成させて処理の自動化を図るといった利用、生徒が困っていることにヒントを示す
アプリの開発、アイデアの壁打ちをして教員が自分の考えをブラッシュアップするなど、少しずつ活用例が散見されるよ
うになってきた。いきなり授業での利用をするのではなく、まずは、校務で利用してもらうことを通して生成 AI に慣れ、その特性を理解してもらうことから始めるのが望ましいと思われる。

3.3

最後に

実際、
高校にいると生成 AI は聞いたことがあっても、実際に使ったことがある教員は少ない印象である。高校の教育活動における生成 AI の利用の裾野を広げるためには、教員が生成 AI の特性を理解するとともに、
まず実際に体感してみることが重要である。かつて、ワープロ専用機やワープロソフトの利用、
表計算ソフトの利用、そしてインターネットの利用な
ど、教育現場に新たな ICT が入ってきた事例は枚挙にいとまがない。いずれも最初は敬遠する教員もいたが、今日では、当たり前のように利用しており、これはその都度壁を乗り越えてきた結果であると言える。学校現場において新しいものは、
少し遅れて普及する印象があるが、生成 AI については、社会の流れに後れをとらないように対応すべきであると考えており、本校では生成 AI を体感する内容を含んだ教職員向けの研修会を計画している。また、大学の先生を招聘して、データサイエンスの観点から教育におけるデータ利活用の重要性を学ぶ校長向け研修会も実施されたところである。
生成 AI やデータサイエンスなど、高校の教員だけでは、最新の知見を踏まえた効果的な研修の実施や学校現場における利用促進を図ることは難しいため、大学の先生方には、お力をお貸しいただくことをお願いして結びとしたい。
( 瀬戸川昌之 )8

高 校 情 報 科 と 大 学 に お け る 数 理・デ ー タ サイエ ン ス・A I 教 育 と の 接 続 に 向 け た 課 題 と 展 望「 情 報 Ⅰ 」におけるオープンデータを用いた「データの 活用」の 実践事例
1. はじめに2020 年から高校で始まった「情報Ⅰ」は、四つの領域である「（１）
情報社会の問題解決」、「（２）
コミュニケーションと情報デザイン」、「（３）コンピュータとプログラミング」、「（４）
情報通信ネットワークとデータの活用」
から構成される。このうち「（４）情報通信ネットワークとデータの活用」に含まれる「データの活用」が数理・データサイエンス・AI 教育との親和性が高く、高等学校学習指導要領では「データを表現、蓄積するための表し方と、データを収集、整理、分析する方法について理解し技能を身に付け、データの収集、整理、分析及び結果の表現の方法を適切に選択し、実行し、評価し改善すること」
が目標として掲げられている。ここでは、「情報Ⅰ」において筆者が実践した単元「データの活用」
におけるオープンデータを用いた授業実践について紹介するとともに、高大接続を視野に入れた筆者の見解についても言及する。

2. 対象生徒と授業の流れ
授業実践の対象生徒は、愛知県の公立高等学校普通科 1 年生 7 クラス 273 名である。本校では 2 年次から文理選択を行い、理系が 1 クラス、文系が 6 クラスに分かれるが、情報Ⅰ（2 単位）
は 1 年次での履修であるため、共通教科情報科においては全ての生徒が共通の内容を学習することになる。そのため、理系と文系で情報教育への反応の違いを比較することはできないが、筆者の感覚的に、2 年次で理系に進む生徒の方が授業に対する反応が良く、高度な成果物を仕上げる傾向が強
いように感じる。
前述の生徒を対象として、「情報Ⅰ」の「データの活用」の単元を 2023 年度 3 学期に全 6 回の授業
（週 2 回：1 回 50 分）で実践した。なお、生徒らは単元「データの活用」の学習は初めてではあるが、表計算ソフトやプレゼンテーションソフトの基本的な操作方法は修得している。次に、1 ～ 6 時間目の具体的な授業の流れを示す。

１時間目：オープンデータの取得
1時間目の授業では、オープンデータの概要を説

図1

授業で説明したオープンデータが置かれている Web サイト

明し、実際にデータを取得するまでを取り扱った。
オープンデータが置かれているWebサイトとして説明したのは、e-Stat（政府統計ポータルサイト）、
RESAS（地域経済分析システム）、SSDSE（教育用標準データセット）の三つである（図1）。各Web
サイトにあるオープンデータの特徴やWebサイト（a）e-Stat
政府統計
ポータルサイトの使い方などを説明した後、SSDSEから「家計消費」（SSDSE-C）をダウンロードさせた。本実践で（b）RESAS
地域経済
分析システム（c）SSDSE
教育用標準
データセットは、この家計消費のデータをベースに授業を展開
していく。

図2

表計算ソフトを使用した箱ひげ図の作成と基本統計量の算出

２時間目：箱ひげ図・基本統計量
2 時間目の授業では、家計消費のデータから必要な情報（牛肉・豚肉・鶏肉の列を使用）を抽出・加工し、箱ひげ図を作成するとともに、基本統計量（最小値、最大値、平均値、最頻値、分散、標準偏（a）データの抽出・加工差）について表計算ソフトの関数を使用して求めた（図 2）。

9（b）箱ひげ図の作成（c）基本統計量の算出

「情報Ⅰ」におけるオープンデータを用 いた「データの 活 用 」の 実 践 事 例

３時間目：散布図・相関係数・回帰直線

図3

牛肉・豚肉・鶏肉の各組合せに対する散布図・相関係数・回帰直線

3 時間目の授業では、47 都道府県における牛肉・豚肉・鶏肉の年間消費金額のデータか
ら、散布図、相関係数、回帰直線をそれぞれ求めた（図 3）。具体的には、牛肉・豚肉、豚肉・鶏肉、牛肉・鶏肉の三つの組合せにおいて相関があるものはどれかと問いかけ、生徒らはそれ（a）牛肉・豚肉の組合せ（相関なし）（b）豚肉・鶏肉の組合せ（相関なし）（c）牛肉・鶏肉の組合せ（相関あり）

ぞれの散布図と相関係数を求めていく。さらに、相関があった組合せについては回帰直線

図4

生徒の発表用スライドの例「カステラと紅茶」（一部抜粋）

を描画するとともに、回帰直線式を求める。

４・５時間目：データの分析
4・5 時間目の授業では、授業で使用した牛肉・豚肉・鶏肉の年間消費金額のデータ以外（計 223 項目）に、自由な組合せで散布図と相関係数を求め、相関がある組合せについて分析していく。この分析作業と並行して、発表用スライドを作成する。また、データに外れ値がある場合は、該当の都道府県を特定し、なぜ外れ値になっているのかを調査する。
図 4 は、生徒が作成した発表用スライドの例（一部抜粋）
である。この生徒は、カステラと紅茶の相関について調べている。カステラと紅茶の相関係数を求めたところ−0.003（相関なし）であったが、長崎県を除いた場合の相関係数は 0.32となり、正の相関があると結論付けている。

６時間目：発表会・事後アンケート
6 時間目の授業では、作成した発表用スライドを使用して発表会を行う。発表会はランダムに席替えをした後、ペア同士で交互に発表する形態で実施し、これを 3 周行った。なお、発表時間は一人 3 分とした。発表会が終了した後、事後アン
ケートを実施し、「データの活用」の実践は終了となる。
図5

ペア同士による発表会の様子

10

「情報Ⅰ」におけるオープンデータを用 いた「データの 活 用 」の 実 践 事 例

3. 事後アンケートの結果
6 時間目の授業で発表会が終了した後、事後アンケートとして「授業内容図6

授業内容の理解度の理解度」と「授業の感想」を回答させている。
まず、「授業内容の理解度」として、箱ひげ図、散布図、相関係数、回帰直線の四つの項目に対する理解度をそれぞれ 5 件法で回答させた（図 6）。なお、
有効回答数は 229 ／ 273（83.9%）である。図 6 のように、箱ひげ図は 4.14
（SD：0.86）、散布図は 4.28（SD：0.80）、相関係数は 4.16（SD：0.86）、回帰
直線は 3.59（SD：1.04）となっており、全体的に比較的高い値を示している。
回帰直線だけ他の項目より理解度が低く、標準偏差が高い理由として、相関が出なかった場合は回帰直線を求める必要がないため、回帰直線を発表用
スライドに含めなかった生徒が多くいたことが要因として考えられる。
次に、「授業の感想」として授業のまとめや感想などを自由記述させた。生徒の感想の中で特筆すべきは、数学との関連性について記述した生徒が多くいたことである。ここで、そのような記述がある生徒の感想を、以下にいくつか記載する。
● 今まで数学で行っていたのは何に使えるのか分からなかったが、情報で詳しく自分でやってみることでグラフの実用性などが学べたので良かった。
● 自分の興味があるものの相関係数や散布図を調べることによって、理解が深まり作っていて面白かった。数Ⅰとも関係があって、箱ひげ図などの読み取りにも生かせたのでよかった。
● 数学で学んだことよりも深く学習できて楽しかったです。初めて情報の授業で発表した時よりも上手にできていると実感することができました。

このように、数学で箱ひげ図や散布図、相関係数を理論的に学んだ上で、情報で実践的にそれらの概念を活用することができていると推察する。

4. おわりに
本稿では、「情報Ⅰ」において筆者が実践した単元「データの活用」におけるオープンデータを用いた授業実践について紹介した。本実践を通して、生徒らは箱ひげ図、
散布図、
相関係数、
回帰直線などの考え方を理解するとともに、それらを用いてデータか
ら新しい価値を見出す手法を身に付けることができたと考える。筆者がこの授業で大切にしたかったことは、実際のデータを使用して、“教科書にない答えを自身で導き出す”ということである。オープンデータを使用して散布図、相関係数、回帰直線などの観点からデータの分析を行い、分析結果を論理的に説明するという経験は、「データの活用」の単元だけではなく、また共通教科情報科に限らず、あらゆる分野・場面で活きてくると感じる。これからは、全ての高校生が「情報Ⅰ」
で基礎的なデータサイエン
スに関するスキルを修得するようになったことを鑑み、大学等ではこのような「情報Ⅰ」で身に付けた知識・技能をフルに活用し、思考力・判断力・表現力をさらに発展させることができる高大接続に重点を置いたカリキュラムの編成が必要であると考える。
一方、高校で基礎的なデータサイエンス教育を行う上での課題も多い。例えば、共通教科情報科を教える教員の問題としていくつか挙げられる。そもそも、根本的に全国レベルで情報科の教員は足りておらず、臨時免許や免許外教科担任として共通教科情報科を担当している学校は少なくない。また、仮に情報科の免許をもっていたとしても、数学や理科など
他教科と授業を兼任していたのでは、十分な教材研究や授業準備は難しいだろう。加えて、「情報Ⅰ」になったことで学習範囲が膨大になり、学習内容も高度化しているのにもかかわらず、情報科教員に対する研修は各自治体の判断に委ねられており、教員の資質・能力の向上は基本的には各々の自己研鑽に頼られている。つまり、データサイエンス教育を含む共通
教科情報科の教育レベルは、各自治体・学校によって大きく異なっているのが現状である。高校と大学をつなぐデータサ
イエンス教育の体系化も極めて重要なことではあるが、全国の高校で一定レベルの情報教育が受けられるよう、情報科の専任教員を各学校に配備することも急務である。

( 井手広康 )11

高 校 情 報 科 と 大 学 に お け る 数 理・デ ー タ サイエ ン ス・A I 教 育 と の 接 続 に 向 け た 課 題 と 展 望

課 題と展 望これまで見てきたように、共通教科情報科におけるには 6 社から 12 種類の教科書が刊行されているが、デー

データリテラシー教育が大きく変わろうとしている。こタリテラシー教育に関わる記述の内容や説明の深さはまこまでの論考について少し振り返ってみたい。

ちまちである。必修化される以前と比べれば全体として

まず、瀬戸川氏からは、共通教科情報科に係る学習指要

底上げされることに間違いはないものの、どの教科書で領の変遷と現行
「情報Ⅰ」
、
「情報Ⅱ」
の学習内容を整理してどの程度、学んできたかによって、高校生のデータリテラ

頂いた上で、滋賀県におけるデータサイエンスや AI に係

シーに差異が生じることは容易に予想される。このことる教員研修の動向についてご紹介頂いた。改めて、共通教

は、教員研修とも深く関わっている。これからの情報科教科情報科が学習指導要領改訂のたびに大きな変化を遂げ

員は、高校段階のデータリテラシーに関して深い教材研究てきたことを実感する。共通教科情報科は、時代の変化にを実施し、数学科や公民科など関連教科と連携して、実践

最も敏感な教科の一つといってよいのではないだろうか。

的・体験的な活動を含む題材を設定しなければならない。

このような中、滋賀県ではいち早く、高校教員を対象にしかし、情報科教員の全てがこうした取り組みについて

データサイエンスや AI に関わる研修を積極的に展開してこれまで十分にトレーニングを受けてきたわけではない。

いる点に感銘を受ける。また、このような教員研修の推進

特に、統計分析に関わる知識については、情報科教員の間において、大学との連携を進められている点も興味深い。

で、その専門性に差異が生じる可能性が危惧される。教員

この事例をモデルとすると、本コンソーシアムの会員各位

研修等を通して情報科教員が自己の専門性を継続的に高には、大学での数理・データサイエンス・AI教育を推進するめ続けていくことが何より重要である。そのためには、組という本来の責務に加えて、ぜひ地元自治体での教員研修

織 的 な CPD(Continuous Professional Development) のにも関わって頂けると大変ありがたいと感じる。

体制を構築していくことが求められる。

次に、井手氏からは、「情報Ⅰ」
におけるオープンデータ

第二に、高大接続の課題についてである。これには、大を活用した実践事例を詳細にご紹介頂いた。極めて丁寧

別して二つの課題が考えられる。一つ目は、大学入学共通な授業デザインのもと、生徒が主体的、対話的に「データのテストをはじめとした大学入試での共通教科情報科の扱活用」について深く学んでいる様子が読み取れる。特に、いによって、大学間で入学者のデータリテラシーのレベル

生徒が自ら外れ値の存在に気付き、その影響を排除してかに差が生じる懸念である。共通教科情報科を入試に課すらデータを再分析している様子などは、表計算ソフトの操大学・学部とそうでない大学・学部とでは、受験生の入試に

作方法だけをマスターしたのではなく、「データと向き合向けた準備に大きな違いが出る。当然、入試に課していなう姿勢」をも体得していることが伺える。井手氏の実践が、い大学・学部を受験する高校生は、「情報Ⅰ」
での学習以降、今後の「情報Ⅰ」の典型的な授業スタイルとなっていくこ

データリテラシーについて自学自習することはほとんどとに期待したい。ここで、実践者である井手氏の取り組み

ないと考えられる。このことは、大学間で、数理・データサにも着目したい。それは 2 点ある。1点目は、前述した「外

イエンス・AI 教育のスタートライン自体に差異が生じるこれ値に気付き自ら対応した生徒」のような「リアルな学びとを意味している。特に、文系・理系といった大学入試かの姿」
を見逃さず、捉えていることの凄さである。2点目は、らの逆算で構成されることが多い現在の高校のコース分

井手氏自身が、データを活用して自らの授業を振り返り、

けでは、このことの影響はかなり大きいと考えられる。二生徒の反応を的確に捉えていることの素晴らしさである。

つ目は、共通教科情報科が入試科目となることで、データ

瀬戸川氏も指摘するように、教員にとっての「データの活リテラシーに係る学習が無機質なものに矮小化される危用」は、エビデンスに基づく授業改善になくてはならない

険性である。本来、共通教科情報科では、本稿の実践事例要素の一つであることを再確認したところである。

として紹介されたように、生徒の興味・関心や問題意識をお二人の論考を踏まえ、次に、共通教科情報科の課題、高大

起点に、様々なデータを活用した実践的・体験的な学習活

接続の課題、
大学教育の課題という3点について考えてみたい。

動を伴って実施されるべきである。しかし、これが受験対

第一に、
共通教科情報科の課題として、
学校間、
教員間で

策という枠にはまることで、ドリル的な学習へと変質する実践のレベルに格差が生じる懸念が指摘できる。
「情報Ⅰ」危険がある。今後、国公立大学に加え、より多くの私立大

12

課 題と展 望

学で、共通教科情報科を大学入試科目とすることが望まれ

シアムなどの組織が、オンラインで簡便に利用できる事

るが、適切に思考力・判断力・表現力等を評価できる入試問

前診断テストなどを開発、公開して頂けると、多くの大学題の作成や、WBT(Web Based Testing) なども視野に入で極めて有効に利用できると思われる。
さて、これまで課題ばかり述べてきたが、最後に展望にれたより実践性のある入試形態の工夫が求められる。
第三に、大学教育の課題としては、学生の実態の差異について触れたいと思う。上述した課題を一言でまとめる

対応した数理・データサイエンス・AI 教育の展開である。

ならば、それは「大学入学時点での学生のデータリテラ

高校での実践や大学入試での取り扱いにムラがある以

シーのレベルは全体として底上げがなされるが、その分上、同じ内容に対しても理解度に違いのある生徒が大学散も大きくなる」ということである。
「底上げ」が図れるに入学してくることになる。中には、入学の段階で、デー

ことは、極めて重要であり、大きな前進と捉えることがで

タに関する学習に対して既に苦手意識を持っている場合きる。したがって今後必要となるのは、いかにして大きも想定される ( もちろん、その逆のケースも )。学習内容

くなった ( あるいは、なりそうな ) 分散を小さくするか、あのラベルだけを見ると、大学で行われる数理・データサイ

るいは仮に大きな分散があってもそれを適切に吸収でき

エンス・AI 教育と共通教科情報科との間には、かなりのるシステムを構築するかである。おそらく、前者につい重複があるように思われる。しかし、その深さはまったては、主に高校の情報科教員に、後者については大学の数く異なっている。学生全てが共通教科情報科の内容を完

理・データサイエンス・AI 教育の担当教員にそれぞれ努力

璧に理解しているという前提で授業を展開することは決が求められる。数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点

してするべきではない。むしろ、共通教科情報科、数学科

コンソーシアムがこれらの取り組みをサポートする立場などの学習内容についてしっかりと復習した上で、大学にあるとすれば、前述した事前診断テストの開発をはじ

レベルの内容を掘り下げていくことが肝要である。そのめ、共通教科情報科の実践を支援するコンテンツの作成ためには、学生の入学時点でのデータリテラシーのレベや教員研修の実施、大学入試への科目導入の啓蒙、異なる

ルを、事前テストなどで診断的に評価し、指導の方略を改実態を持つ学生にも柔軟に対応しうる数理・データサイ

善・修正できるような柔軟な授業実践が必要となる。例

エンス・AI 教育の実践方法の開発などを進めていくこと

えば、数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーが重要と考えられる。今後の展開に期待したい。
( 森山

潤)

Profile

かわ い れいいちろう

せと が わ まさゆき

いで ひろやすも り や ま じゅん

河合玲一郎

瀬戸川昌之

井手広康

森山 潤

東京大学大学院総合文化研究科／
数 理・ 情 報 教 育 研 究 センター 教
授。東京工業大学卒、ジョージア
工 科 大 学 PhD。 大 和 証 券 SMBC
株式会社、大阪大学、レスター大学、 シドニー 大 学 を 経 て、2020年より現職。専門分野は確率数値
解析、数理統計、統計力学。現在、
数 理・データサイエンス・AI 教 育
強 化 拠 点コンソーシアム企 画 推 進
ワーキンググループ 主 査、また 統
計 検 定データサイエンス問 題 策 定
委員会副委員長として、数理・デー
タサイエンス・AI 教育の発展・ 全
国展開に取り組んでいる。

滋 賀 県 立 高 島 高 等 学 校 長。 安 川
高 等 学 校 教 諭、 彦 根 翔 陽 高 等 学校教諭を経て、2014 年滋賀県教育委員会事務局学校教育課指導主 事。2016 年 同 高 校 教 育 課 指
導 主 事（ 情 報 科 担 当 ）、2018 年
同 教 職 員 課 人 事 主 事、2022 年
同 教 育 総 務 課 教 育 ICT 化 推 進 室
主 幹、2023 年 同 教 職 員 課 主 幹。
教 育 委 員 会 事 務 局では、 情 報 教
育、 学 校 教 育の ICT 化、キャリア
教育、教員の働き方改革などに従事し、 滋 賀 県 学 校 教 育 情 報 化 推進計画の策定に携わる。

愛知県立旭丘高等学校教諭。愛知県立大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了、博士（情報科学）。情報教育やゲーム情報学に関する研究に従事。情報処理学会において会誌
編集委員会（教育分野 /EWG）委員、
論文誌教育とコンピュータ編集委員会
編集委員、情報処理教育委員会委員、初等中等教育委員会幹事、情報科教員・研修委員会副委員長、ジュニア会 員 活 性 化 委 員 会 委 員、コン
ピュータと教育研究会運営委員などを務める。FIT 論文賞（FIT2017）、ベストポスター賞（GPW-17）、優秀発表賞（SSS2021）、山下記念研究賞（2022）、最優秀発表賞（SSS2023）、
学会活動貢献賞（2024）など受賞。

1998 年、信 州 大 学 教 育 学 部 助
教 授。2003 年、 兵 庫 教 育 大 学
学 校 教 育 学 部 助 教 授。2011 年、同 大 学 院 学 校 教 育 研 究 科 教 授。
技 術・ 情 報 教 育 における学 習 者
分 析とカリキュラム開 発、 初 等 中
等教育における STEAM 教育、教員 養 成 におけるデ ータサイエンス
教育等に取り組んでいる。 著 書に「Society5.0 時 代 を 拓く学 校 教育の挑戦」( 溪水社，共著 )、「イノベーション力を育 成 する技 術・
情 報 教 育の 展 望 」( ジアース教 育新社，共著 ) ほか。

13

コンソーシアム連携校の紹介

コンソーシアムでは、地域や国公私立大学等を跨いだネットワークを構築し、数理・データサイエンス・AI 教育の全国普及に向けた活動を推進しています。数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムには、
文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」事業に選定された拠点校および特定分野校を含め、コンソーシ
アム会員校全体として、300 を超える大学等に参画いただいています。以下では、新たに連携校として参加された
13 大学等を紹介します。2022 年度から開始された第 2 期のコンソーシアムでは、拠点校、特定分野校、連携校が一体となって実施する 9 ブロックでの活動が重要になっており、多くの大学等のご参画を期待しています。連携校
は随時募集していますので、連携校となることを希望する国・公・私立大学・短期大学、公私立高等専門学校は、各ブロック代表校までお問合せください。

● 北海道 ● 関東

■ 旭川市立大学・旭川市立大学短期大学部 ■https://www.asahikawa-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、1964 年に私立短期大学として旭川女子短期大学を開学、本学では、大学・短大の全学生を対象にリテラシーレベルの数理・デー

1968 年には旭川大学を開学し、2023 年 4 月に公立大学に移行いたし

タサイエンス・AI 教育を実施する体制を整えるため、2023 年度より検ました。大学は経済学部経営経済学科、保健福祉学部コミュニティ福祉

討委員会を立ち上げ、2024 年度のカリキュラムより科目を開講してお学科、保健福祉学部保健看護学科の 2 学部 3 学科を有し、2026 年 4 月にります。全学的なカリキュラムの検討も同時に行い、2025 年度には全は文理融合型の地域創造学部（仮称）の開設に向けて準備を進めていま

学生が必修科目として開講することを計画しています。

す。また、短期大学部は食物栄養学科、幼児教育学科の 2 学科で構成さ

また、学部単位とはなりますが、応用基礎レベルの申請を視野に入れ、れております。

地域課題の解決を目的とした実データを活用した教育に取り組む予定

理念・教育目標の一つに「知の拠点として地域社会に貢献する大学」をで、カリキュラムの構築を目指し、検討を進めております。

掲げております。これからの社会を支える実践的能力を備えた人材を育成しています。

■ 東京薬科大学 ■https://www.toyaku.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

東京薬科大学は、1880 年に医師の藤田正方が創設した我が国初の私本学では内閣府の AI 戦略 2019 を踏まえて、まず生命科学部 2020 年

立薬学教育機関「東京薬舗学校」を前身とし、1949 年に東京薬科大学と度入学生より、同スキルセットのリテラシーおよび応用基礎レベルを反なりました。さらに 1994 年には、先端の生命科学とバイオテクノロジー

映したカリキュラムに改変し、独自のデータサイエンスプログラムをスの研究を担う人材育成を目的として生命科学部を日本で最初に創設し、タートしました。また薬学部におけるデータサイエンス教育は、2022

2 学部 2 研究科を擁する医療系総合大学として新たなスタートを切りま

年度より選択科目として導入し、薬学教育改訂モデル・コア・カリキュラした。本学の理念である「ヒューマニズムの精神に基づいて、視野の広い、

ムの元年となる 2024 年度より必修科目化し、全員がリテラシーレベル

心豊かな人材を育成し、薬学並びに生命科学の領域にて、人類の福祉と世の教育を受けられる体制を整えました。今後は全学データサイエンス教

界の平和に貢献する。」に基づき、多様な人材を輩出してきました。卒業

育推進委員会の主導のもと、医療情報データベース等を利活用した実践

生は、病院や薬局の薬剤師、薬学・生命科学の教育研究、医薬品・食品・化粧的なデータサイエンス教育にも取り組み、
AI創薬の研究技術者の養成や、品等の開発や生産技術、流通、情報サービス、保健衛生行政等、様々な領域

デジタル社会で活躍できる薬剤師の育成に尽力してまいります。皆様どにおいて広く世界に貢献しています。

うぞよろしくお願いいたします。

14

● 関東

■ 武蔵大学 ■https://www.musashi.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

武蔵大学は、明治末から昭和初期にかけて活躍した根津嘉一郎が、1922

武蔵大学の考えるデータサイエンス教育は単にデータを分析できる人（大正11）年に創立したわが国初の私立七年制高等学校である旧制武蔵高等材の育成ではありません。データ利活用で大切なのは、さまざまな仮説

学校をルーツとしています。その後の学制改革にともない、1949（昭和24）から導かれた証拠にもとづき、物事の本質を読み解くことです。武蔵の年に武蔵大学となりました。現在は経済学部、人文学部、社会学部、国際教養

データサイエンス教育で身につく力とは、問題設定から分析、プレゼン学部の4学部を設置し、リベラルアーツ＆サイエンス教育を重視したグローバ

テーションに至るまで一貫して考えるという、「データ活用」に関するプ

ルリーダーの育成を目的に掲げ教育研究活動を行っています。特に社会学部

ロセスを、高いレベルで実践する力でなければいけないと考えています。

では2017年よりグローバル・データサイエンスコースを開設し、文理を超えた社会全体を客観的に見て、物事を批判的に考える視点を持ちながら、なお

データサイエンス教育の先鞭をつけ、2024 年からは全ての学部学生が履修かつデータを冷静に処理し、そこから見出されたものを現実社会の課題

できるデータサイエンス副専攻を設置し、全学的なデータリテラシー教育を推解決に繋げていく。そうした力を持つ人々を（あえて人材とは言いませ

進しています。

ん、誰かの為の材ではなく、主体的な一人の市民として）、社会に送り出していくことが、私たちのデータサイエンス教育に対する抱負です。

■ 明星大学 ■https://www.meisei-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

明星大学は、多摩の緑豊かな丘の上に位置するワンキャンパスに、9

明星大学では 2023 年度より数理・データサイエンス・AI 教育を強力

学部 12 学科と 1 学環（データサイエンス学環）、そして大学院（6 研究科）に推進する 2 つの体制をスタートさせました。そのひとつは「データサが集う理工系・人社系・融合系の総合大学です。明星大学の母体となるイエンス (DS) 学環」の創設です。DS 学環は、東京都内の大学で初めて学

学校法人明星学苑は 2023 年に創立 100 周年を迎えました。1923 年に部等連係課程の制度を活用した学位プログラムです。またもうひとつは

明星実務学校として東京の多摩の地に誕生し、現在では、幼稚園から大1 年次の必修科目として開講した「データサイエンスリテラシー (DSL)」

学まで 1 万 5 千人以上が学ぶ総合学苑に成長しています。明星大学ではです。全学部の 1 年次開講科目としてリテラシーレベルの数理・データ「教育の明星」の名をさらに高めるために掲げた「明星大学教育新構想」のサイエンス・AI 教育を提供し、文理問わず各学部カリキュラムの基礎と実践として、「学修者本位」
をキーコンセプトに、（1）
専門教育と専門交差

なるデータサイエンス教育に取り組んでいます。

型教育の両方からなる深く幅広いカリキュラム、（2）データサイエンス「DSL」
では、明星大学が継続して実践してきた体験教育を踏襲し、実際専門教育課程の創設、（3）データサイエンス基礎の全学生必修化などがに手を動かして学生自身がデータ利活用プロセスやデータ生成を体験で2023 年度より始まりました。

きる形を目指し、様々な工夫を凝らした授業を構成しています。

■ 学校法人豊昭学園

東京交通短期大学 ■https://toko.hosho.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、学校法人豊昭学園（昭和鉄道高等学校 / 豊島学院高等学校 ）の本学では、2024 年度よりリテラシーレベルの数理・DS・AI 教育プロ

一員として、1952 年に設立された国内で唯一「運輸科」を持つ昼夜間制

グラムとして 1 年次配当科目の「プログラミング入門」および 2 年次配当の単科の短期大学です。本学は、地域と密着した総合生活サービス業を科目の「情報科学概論」の 2 科目で構成されるプログラムを実施していま目指す、鉄道企業を中心とした交通産業界に従事するに相応しい、中堅実

す。本プログラムには組み込まれていませんが、「情報リテラシー A/B」

務者を育てることを教育目標としています。

「統計学 A/B」など、社会学系単科の短期大学としては、比較的多くの情報

近年、交通産業界を含めた現代の産業界は、ICT 革命・ネットサービス・系科目を開講しております。

グローバル化等による産業構造の変化や雇用の流動性などの社会情勢の交通・鉄道業界の現業職（例えば車掌や運転士など）でも、これまで以上

急激な変化を背景に、あらゆる場面で高度な探求能力や専門的知識を持の数理能力を要求されるようになってまいりました。数理系科目以外のつ人材を求めています。本学は、生涯を通じてスキルアップやキャリア

専門教育科目との連携を深め、今まで以上に時代のニーズに合った教育アップを図ることの出来る、各専門領域における高度な知識と人間的なを実践していく所存です。

品格を兼ね備えた人材を養成しています。

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● 東海 ● 近畿

■ 岐阜女子大学 ■https://gijodai.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

岐阜女子大学は、家政学部・文化創造学部の２学部を擁する女子大学

学生の多様な学びとこれからの職業人としての素養・スキル獲得のたです。建学の精神「人らしく、女らしく、あなたらしく、あなたならでは」め本学では、ドローン、メタバース、教育ＤＸの教育に取り組んでいますに基づき、「教養ある専門性をもつ職業人養成を重視した教育」を目指しが、データサイエンス教育については緒についたばかりです。全学組織とています。2000 年には遠隔教育に着手。教育リソースを蓄積し，多様なしての大学教育会議のもとに企画・検証部会、e-Learning 推進部会、ＤＸ

受講者を想定した高等教育の機会を提供しています。文化情報研究セン推進部会を設け、データサイエンス教育についてもその中で検討を進め

ターではデジタルミュージアムを開館。文化創造学部にデジタルアーカています。全学共通の選択科目の情報処理関連科目を、
2単位1科目のデー

イブ専攻を設置するとともに、大学院においてもデジタルアーカイブ教

タサイエンス科目として位置づけ、リテラシーレベルのモデルカリキュラ

育の充実を図り、デジタルアーキビスト養成を推進しています。2022 年

ムに準拠した内容に刷新して、オンデマンドを主とする授業で 2024 年後以降、包括連携協定締結の下呂市と連携し教育目的のメタバースで作成

期より 1 年生必修の全学共通科目として実施する予定で、ただいま授業開した下呂温泉の利活用を計画。下呂市を訪れる観光客のデータを活用す発を進めています。改訂されたモデルカリキュラムでの生成ＡＩの内容

るなど観光ＤＸの可能性について教育・研究を推進しています。

を含めるよう検討しつつ、2025 年度の認定申請を予定しています。

■ 奈良女子大学 ■https://www.nara-wu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

奈良女子大学は、1908（明治 41）年に女子教員の養成を目的として2022（令和 4）年度には日本の女子大初の工学部、そして生活環境学

古都奈良に設置された奈良女子高等師範学校を前身とし、1949（昭和

部には文化情報学科が設置され、新たな情報教育の拠点が形成されてい24）年の国立学校設置法の公布により、新制国立大学として発足しまします。同年度には全学の教育プログラムが「数理・データサイエンス・AI

た。女子高等教育の伝統を持つ西日本唯一の国立大学として、また、社会教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定され、
2023（令和5）における女性の知的自立と知的展開能力の獲得をめざす大学として、本年度には生活環境学部の教育プログラムが「数理・データサイエンス・AI

学は時代状況や社会の変化に柔軟に対応し、社会からの要請に応えてい教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に認定されました。また本

くための基本理念を掲げています。

学では、主専攻である学位プログラムとは異なる副専攻プログラムがあ現在は、文学部、理学部、生活環境学部、工学部と大学院人間文化総合科

り、
2024
（令和6）
年度には
「情報科学」が新設され、対象科目の履修によっ学研究科から構成されており、2022（令和 4）年度には奈良教育大学とて他学部の学生でも上記の応用基礎レベルの認定を受けることができま

法人統合し、国立大学法人奈良国立大学機構が設立され、これまでにないす。今後も高度情報化社会で活躍するための能力を養い、実践力を備え新しい国立高等教育機関として教育・研究面の機能強化を図っています。

た人材を育成します。

■ 京都府立医科大学 ■https://www.kpu-m.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

京都府立医科大学は、1872（明治５）年に設立された「療病院」を起源

本学の教養・医学基盤教育において、第 1 学年で、数理教育である数学、とする日本最古の医科大学のひとつで、2022 年に大学創立 150 周年を

応用解析学（選択）、情報及びデータサイエンス教育である情報リテラ

迎えた公立医科大学です。医学科及び看護学科で構成され、「世界トップシー演習を実施しています。第 3 学年では、疫学・保健統計学を保健・予レベルの医学を地域へ」を理念とし、専門的な知識・技術の習得はもちろ防医学で、臨床・疫学研究の計画・デザインから統計解析・報告についてのん、高い倫理観と幅広い教育を備え、地域の医学・医療に取り組み、その成教育を生物統計学で行っています。また、第 5 学年では、これまでの知識

果を地域から世界へ発信できる優秀な人材の育成を目指しています。

を踏まえて、医学統計ソフトフェアを使用し、目的に適合する統計解析手

本学では、「国際認証型」のカリキュラム教育を実施しています。教育法を適切に選択して解析を実行する技術を習得する演習を行っていま

課程は、医学教育モデル・コア・カリキュラムに収載されている履修項目

す。今後も、数理教育と情報及びデータサイエンス教育の連携を強化しをカバーし、これに教養・医学基盤、基礎・社会医学、臨床医学の各教室のながら、発展し続ける情報化社会を理解し、人工知能等の情報・科学技術学体系を基盤とした独自のカリキュラムを加えて、医の心から最新の医を活用し、医学研究・医療実践ができる人材の育成に向けて取り組んでい学・医療まで広く学べるよう工夫しています。

く予定です。

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● 近畿 ● 中国

■ 羽衣国際大学 ■https://www.hagoromo.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

令和 5 年（2023 年）に創立 100 周年を迎えた羽衣学園は、羽衣高等女学

羽衣国際大学は、2022 年に「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム校の開校に遡ります。羽衣高等女学校の設立者の一人である島村育人先認定制度（リテラシーレベル）」に認定され、年々履修者と認定者が増加して生は、女子教育の理想を胸に海外留学から帰国し、羽衣高等女学校を設立います。全学部学科の1年生から履修可能なカリキュラムとしていますが、しました。この理念は、羽衣学園の建学の精神である「『愛真教育』
を基盤

想定の人数に到達できていないのが現状です。この状況に対応するため、委とした『自由・自主・自律・個性尊重の人間教育』を通して社会に有為な人員会などで改善案を検討し、より良いプログラムを目指しています。また、材を育成する」という言葉に凝縮されています。

羽衣国際大学は 2021年度から3 カ年のＤＸ推進計画を進めてきました。こ羽衣国際大学は、現代社会学部と人間生活学部の2学部 4 学科を設置しての計画では、①授業の反転化（自律的学習者の育成）、②動画レポート（学修成

います。建学の精神に基づき、「これからの共生社会において主体的に行動す

果の可視化）、③ VR による学生支援（学生支援の拡充）の 3つの柱を重点的にる実践的職業人の育成」
を使命として掲げており、地域、企業、自治体と連携し推進しています。これに伴い、APの強化やスタジオの整備、補助人員の整備、た学外での学びや留学など、オフ・キャンパスでの多様な機会も提供していま

VR システムの導入、そしてサーバーとLMSを連動させたシステムの構築なす。学生たちは積極的にこれらの活動に参加し、自己を成長させています。

ど、学生の学修環境を整え、Society5.0に向けて学生をサポートしています。

■ 岡山県立大学 ■https://www.oka-pu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、「人間尊重と福祉の増進」
を建学の理念とし、平成5年に保健福祉

令和 5 年度から、共通教育科目として「データサイエンス概論」を全学

学部、情報工学部、デザイン学部、短期大学部からなる大学として古代吉備

生対象に開講しました。以前より「統計学」などを共通教育科目として開の国に開学しました。その後、大学院設置、短期大学部閉学、法人化を経て、講していますが、数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの構築と全

現在は、3学部10学科、3研究科7専攻を擁する複合大学として歩んでいます。

学展開に向けた第一歩を踏み出したところです。今後は、リテラシーレ

近年は、文部科学省補助事業「地（知）の拠点大学による地方創生推進事

ベルへの申請を目指して、教育体制の整備とカリキュラムの策定に向け業」(COC+ 事業）、「大学による地方創生人材教育プログラム構築事業」

た検討を進める予定です。

（COC+R 事業）の採択によって推進している副専攻「吉備の杜」を通し

また、
情報工学部では、現行のカリキュラムが応用基礎レベルの内容を包て、未来型社会を牽引する専門性、グローバルセンス及び柔軟な人間力を含していることを確認してはいますが、教育プログラムが、より明確となる持った地域志向人材の育成に力を入れています。

ようなカリキュラムへの改定を検討していきたいと考えています。コンソー
シアム連携校として、先進校の事例を参考にさせていただき、本学に適した

今後も、学生から選ばれる大学、地域から期待される大学、企業から信

数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを構築することを目指します。

頼される大学となるよう邁進してまいります。

■ 比治山大学・比治山大学短期大学部 ■https://www.hijiyama-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

比治山大学・比治山大学短期大学部は、「悠久不滅の生命の理想に向２０２３年度より、全学生が履修可能な共通教育科目「情報リテラ

かって精進する」
人間を育成するという建学の精神・理念に基づき、専門的

シー」「データサイエンス入門」により構成する本学独自の「数理・デー

知識と豊かな人間性をもつ専門的職業人として、地域社会や世界の発展に

タサイエンス・ＡＩ教育プログラム」を開講しました。大学・短期大学部

貢献する人材を育成しています。広島市内の中心部から約１５分、太田川

ともに人文・社会科学分野の学部・学科が多い中、全学生を対象にデジタの豊かな川の流れに面し、四季を通じて緑花に囲まれたキャンパスです。

ル社会の基礎的な素養を備えた人材を育成することを目的としていま

建学の精神を象徴する 4 つのキーコンピテンシー（自立・想像・共生・す。全学組織の教学委員会のもとに「数理・データサイエンス・ＡＩ教育創造）で構成する汎用的能力「４×３の比治山力」
は、変化が激しく先が見プログラム部会」を設置し、２０２４年度からは「情報リテラシー」に加え通しにくい状況の中で、個人や社会の幸せな未来を紡ぐ力です。学修やて「データサイエンス入門」
をも全学必修化するとともに、文部科学省「数

課外活動、ボランティアや地域と連携した活動で日々自分を磨く学生が、

理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」（リテラシーレベ

比治山力を身につけ、自ら成長しているという実感と自信を持ち、これかル）の認定を目指して取り組んでいます。

らの社会で存分に活躍できる教育を実践しています。

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● 九州・沖縄■ 福岡県立大学 ■https://www.fukuoka-pu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

福岡県立大学は、福岡県社会保育短期大学を前身として 1992 年に開

本学では、教育の中核となる国家資格取得などを目指す 2 学部 4 学科学しました。現在、人間社会学部 ( 公共社会学科、社会福祉学科、人間形の「専門コース」での学びに加えて、未来社会で活躍するための基礎力を成学科 ) と看護学部 ( 看護学科 ) の 2 学部と大学院 2 研究科を有する保健・

身につける「全学横断型教育プログラム」
を展開しています。現在、「デー

医療・福祉の福祉系総合大学です。

タサイエンス・プログラム」を含む 4 つのプログラムを開講し、学生が自教育を最優先と位置づけ、「学生ファースト」の方針のもと、幅広い教養と由に選択できるようにしています。

専門性、社会での実践力を身につけるための環境整備に力を注いでいます。

「データサイエンス・プログラム」
では、データサイエンスの基礎から専門

特に、人間社会学部と看護学部の連携を強化し、全学横断型教育プログラ

分野への応用までを段階的に学び、データサイエンスの知識やスキルを各ムを通じて、専門職業人としての素養を培っています。地元の支援を受け専門分野での課題解決に活用できる力を育成しています。当プログラムでながら、学生は自由な学びと活動を展開し、国際的な視野を持つための取りは取得した単位数に応じて学修証明書を交付しています。2024年度には、組みも積極的に行っています。さらに、学内施設や各センターを活用し、地文科省「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）」の域との連携を深めながら、学際的な研究プロジェクトを推進しています。

認定を受けることを目標に、プログラムのさらなる発展を図っています。

■ 立命館アジア太平洋大学 ■https://www.apu.ac.jp/home/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

立命館アジア太平洋大学は 2000 年に設立され、大分県別府市にキャ

立命館アジア太平洋大学（APU）では、2023 年度より「APU データサ

ンパスを構える国際色豊かな大学です。日本語と英語の二言語教育を

イエンスプログラム ( 基礎 )」を提供しており、デジタル社会で活躍する提供し、全学生に占める国際学生の割合が約 50% であり、文化や言語のための基礎理解を育むことを目的としています。本プログラムでは、イ多様性が特色です。世界 110 カ国・地域（2024 年５月 1 日時点）からのンターネットとデータサイエンスについて基本的な理念、データ処理ス

学生が集まり、国際的な環境で学ぶことができます。基本理念は、「自由・キル、さらにはビジネスへの応用と情報倫理についても学ぶことができ平和・ヒューマニティ」、「国際相互理解」、「アジア太平洋の未来創造」をます。特に、AI やビッグデータの技術に関する基礎知識やその応用を掲げ、多文化間の理解とグローバルな視野を持った人材育成を目指して理解し、倫理的で安全なインターネットリソースを活用できるための知います。世界水準の教育を展開するため、２学部１研究科において、識を習得できます。

合計３つの国際認証（AACSB, AMBA,TedQual）取得に至っています。
また 2023 年度には３学部目となる「サステイナビリティ・観光学部」を開設しました。

編集委員

内田誠一（九州大学）、河合玲一郎（東京大学）

発行元

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム事務局
東京大学 数理・情報教育研究センター〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
E-mail: cerist@mi.u-tokyo.ac.jp http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

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