数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
2021年度 関東・首都圏ブロック 第10回ワークショップ

群馬大学におけるデータサイエンス教育の取り組みと今後の構想

データサイエンス教育（応用基礎レベル，大学院）とディジタルバッジ
群馬大学数理データ科学教育研究センター
松浦 勉
2022.03.18.
1レベル別の人材育成目標（政府の「AI戦略2019」2019年6月）
総合イノベーション戦略推進会議

Society5.0時代の教育モデル
実課題に AI を活用してイノベーション創出に取り組
む能力＝大学院生，研究者
自らの専門分野への数理・データサイエンス・AI の応用基礎力を習得

デジタル社会の基礎知識（「読み・書き・そろばん」的な素養
人材育成方策の１つとして、優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築に取り組む

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学生の関心を高め、かつ、必要な知識及び技術を体系的に修得

人文・社会科学等を含む複数学部等からの履修自己点検・評価の実施「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」によるモデルカリキュラム～データ思考の涵養～ 3

文理を問わず，一定規模の大学・高専生（約２５万人／年）
学生に広く実施される教育プログラム（全学開講）課題を解決する実践的能力育成のために必要な知識，技術を体系的に修得

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「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」によるモデルカリキュラム～ AI×データ活用の実践 ～5

応用基礎レベルの教育の基本的考え方
リテラシーレベル「全ての学⽣が，今後の社会で活躍するにあたって学び⾝に付けるべき、新たな時代の教養教育と⾔うべきもの」とし，活⽤することの「楽しさ」や「学ぶことの意義」を重点的に教える．
2020年4月「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」によるモデルカリキュラム～ データ思考の涵養 ～応用基礎レベルリテラシーレベルの教育と専門教育とを繋ぐ「橋渡し教育」として位置づけている．
数理・データサイエンス・AIの知識を様々な専⾨分野へ応⽤・活⽤し（AI×専⾨分野），現実の課題解決、価値創造を担う⼈材を幅広く育成することが必要．
2021年3月「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」によるモデルカリキュラム～ AI×データ活用の実践 ～6

＜応用基礎レベルのカリキュラム実施にあたっての基本的考え方＞①リテラシーレベルの「選択（オプション）」をカバーする内容．自らの専門分野において数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点獲得．
②実データ，実課題を⽤いた演習など，社会での実例を題材とした教育．現実の課題へのアプローチ
⽅法および数理・データサイエンス・AIの適切な活⽤法を学ぶ．
③主に学部３，４年を想定しつつ，個々の⼤学の実情、専⾨分野や進路等の多様性、意欲・能⼒のある学⽣の学修機会の確保を考慮し，柔軟にカリキュラムを設計．
④各⼤学・⾼専の教育⽬的，分野の特性，個々の学⽣の学習歴や習熟度合い等に応じて，モデルカリキュラムの中から適切かつ柔軟に選択・抽出し、有機性を考慮した教育を行う．
⑤各専⾨分野の特性に応じた演習やPBL等を効果的に組み⼊れることにより，実践的スキルの習得を⽬指す．
●モデルカリキュラムに倣い追加的に独⽴した数理・データサイエンス・AI教育を⽤意するということではなく，各⼤学・⾼専が主体的にカリキュラムを検証し，専⾨科⽬との融合等を図ること．
●オンライン授業のメリットを活かすなど，ウィズコロナ・アフターコロナにおける教育内容・⽅法の⼯夫や新たな可能性を模索すること．
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群馬大学における「応用基礎レベル」教育プログラムの取り組み
以上の応用基礎レベルの目的，要求される内容に対応すべく，（各学部，学科の専門科目の他に）共通的な三つの科目を開講している．

・Python入門（1年後期，教養科目．2020年度開始）

・データサイエンス応用（1年後期，教養科目，2021年度開始）

・データサイエンス・AI・機械学習（1年後期，教養科目，2021年度開始）

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・Python入門（1年後期，教養選択科目．2020年度開始．全学部学生が受講可．）●授業の目的プログラミング的思考力を身につける．プログラミング言語の一つであるPythonの基本的を修得し，簡単な数値計算，テキスト処理，データ処理のプログラムを作成できるようなる．

● 授業スケジュール

第1回
導入 (講義)・プログラムとはなにか・なぜプログラミング(言語)を学習するのか
・なぜPythonを学習するのか・授業で利用する環境について・自宅学習で利用する環境について
第2回
基本的なプログラムと演算子を用いた式の表現 (講義と演習) 授業形式：
第3回
要素をもつデータ型(1) (講義と演習)
・講義と演習．
第4回
選択型のプログラム (講義と演習)
・説明資料はmoodleに掲載．
第5回反復型のプログラム (講義と演習)
・Pythonの演習はWebブラウザで利用
第6回要素をもつデータ型(2) (講義と演習)できる環境を提供．
第7回関数の利用 (講義と演習)
第8回
ライブラリの利用 (講義と演習)
2021年度実績：
第9回
ファイル処理 (講義と演習)
共同教育学部 2名
第10回 データ整形処理 (講義と演習)
医学部医学科 8名
第11回 オブジェクト指向 (講義と演習)
医学部保健学科 7名
第12回 NumPyライブラリを利用したデータ処理 (講義と演習)
情報学部 38名
第13回 pandasライブラリを利用したデータ処理(1) (講義と演習)
社会情報学部(2年) 2名
第14回 pandasライブラリを利用したデータ処理(2) (講義と演習)
第15回 Matplotlibを利用したグラフ描画 (講義と演習)
理工学部 108名

計 165名

9・データサイエンス応用（1年後期，教養選択科目，2021年度開始．全学部学生が受講可．）●授業の目的・現代社会におけるデータサイエンスの必要性について理解する．
・代表的なデータ分析手法について理解し，データ分析の設計とデータ分析ができるようになる．
・データサイエンスの基礎となる数学について理解する．
・アルゴリズムとプログラミングの基礎を理解し，簡単なプログラムを作成できるようになる．
・データの前処理と加工処理について理解する．

● 授業スケジュール
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

現代社会におけるデータサイエンス
データ観察と可視化
代表的なデータ分析手法（１）
代表的なデータ分析手法（２）
データの分析設計
データ分析演習（１）
データサイエンスの基礎となる数学（１）データサイエンスの基礎となる数学（２）データ表現とデータの暗号化・復号
データサイエンスに必要なアルゴリズム（１）プログラミングの基礎（１）データサイエンスに必要なアルゴリズム（２）プログラミングの基礎（２）データの前処理・加工処理
データ分析演習（２）

授業形式：
・オンラインでの講義形式．
・授業は録画して後日配信．
・配布資料はmoodleに掲載．
・毎回課題や小テストを提示．
（moodle上に提出）
2021年度実績：
共同教育学部 2名
医学部保健学科 2名
情報学部 24名
理工学部 21名
計 49名
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・データサイエンス・AI・機械学習（1年後期，教養選択科目，2021年度開始．全学部学生が受講可．）●授業の目的・AI・機械学習の歴史的背景や基礎知識を学ぶとともに，プログラミング演習から機械学習の動きや性質を理解する．
・AIの代表的な技術である画像処理・自然言語処理・ロボットを学び，社会・受講者自身の生活との接点を把握する．
・協働的学習から価値観や異なる意見を集約する技術を身に着け，集約した意見・知識をアウトプットする．

● 授業スケジュール

第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

AIと社会（歴史と応用分野）
ビッグデータとデータエンジニアリング
機械学習の基礎と展望
深層学習の基礎と展望
計算機による認識
機械学習のプログラムとPBL演習(1)
機械学習のプログラムとPBL演習(2)
予測と判断
予測と判断のプログラムと演習
自然言語の基礎と演習(1)
自然言語の基礎と演習(2)
深層学習のプログラムとPBL演習(1)
深層学習のプログラムとPBL演習(2)AIと産業界，構築と運用
AI総合演習授業形式：
・オンライン教材を用いた自主学習と理解できない部分のオンラインディスカッション
・プログラミング演習やPBL演習などの実践的な課題解決型演習．
・第12回からは最終課題の作成，最終日は全受講者と外部審査員によるディスカッション・講評．
2021年度実績：
共同教育学部 2名
情報学部 20名
理工学部 44名
計 66名

11国，産業界のサポート（経済産業省がリード） https://www.meti.go.jp//policy/it_policy/jinzai/MDASH/mdashsupport.html より
・数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムサポーター制度
群馬大学でも認定プログラム
・数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム支援サイトの設立の修了者にディジタルバッジを付与することを検討中

支援サイトの目的

本支援サイトは，数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力を修得した人材がより多く輩出されることを期待する産業界の声を集めることを通じて，大学・高等専門学校での教育プログラムを整備する取組を後押しするとともに，人材の活躍の場が拡がることを目的にしています．

企業からのメッセージ例（WEBに多数掲載されている）
当社はAIに関する取り組みを加速させてあらゆる産業の課題を解決しようとしており，数理・統計・AIなどのスキルの習得を目指す学生を応援しています．（ソフトバンク株式会社）
当社は在庫の問題をITで解決することで「世界中の無駄を10％削減する」ことを目指しており，数理・統計・AI等のスキル習得を目指す学生を応援しています．（株式会社シノプス）
数理・データサイエンス・AIの知識を学ぶとともに、求められているものを作るだけでなく、提供価値を自分自身で考えて提案していく力も、磨き続けてください。（富士通株式会社）

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数理・データサイエンス・AI教育のピラミッド（エキスパート）
実課題に AI を活用してイノベーション創出に取り組
む能力＝大学院生，研究者

14エキスパートレベルに向けて(1)
情報学部の創設（2021年4月）
社会情報学部＋理工学府の情報系教員
体系的にデータサイエンスの技術を修得するために必要なスキル、知識を教育し、人文・社会科学と自然科学の双方に精通した人材を育成する．
3年後の大学院設置を目指す．
エキスパートレベル養成のための専門科目の開設．

大学院理工学府博士前期課程の電子情報・数理教育プログラム
計算知能特論，モバイルコンピューティング，データ解析，特論データベース工学，アルゴリズム論等などデータサイエンスのエキスパート人材を育成する多くの科目が用意されている．

群馬大学ICTデータサイエンスコンソーシアム（2021年6月設立）
教育・医療・データサイエンスでの課題解決支援や連携企業研修．
先進IT企業とのシームレスなエキスパート人材の養成プログラム．
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エキスパートレベルに向けて(2)
数理データ科学教育研究センターが主導する専門科目（5つの大学院科目）(1)・ベイズ統計学特論(2019年度開講．集中講義）

授業の到達目標
・ベイズの定理やその他の本講義において実際に行う計算に必要な諸原理を理解する．
・各人でデータや解析目的に適合したベイジアンモデルを構築できる．
・RやPythonを用い，実際にベイズ推定を実行できる．

・Pythonによる数理解析（2021年度開講．集中講義）

授業の到達目標
・利用目的に応じた数理解析を行うことができ，それを踏まえてPythonでプログラムを書くことができる．
・Pythonを用いた数理的な解析技術を身につける．
・振動方程式，波動方程式，拡散方程式
・多層パーセプトロン，深層学習
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エキスパートレベルに向けて(2)
数理データ科学教育研究センターが主導する専門科目（5つの大学院科目）(2)
・画像処理と実践応用演習（2021年度開講．集中講義）
授業の到達目標
・Pythonによる画像処理プログラミングの基礎を学び，画像解析の応用実践を通じてAIの基礎を学ぶ．
・画像データ構造とデータフレームを理解し，利用目的に応じたPythonによる画像解析プログラミングができるようになる．
・生体認証や社会医学における応用課題に取り組むことで，実用的な画像処理技術を身につける．
・画像処理の基礎
・生体認証への応用
・社会医学における学習型AIの応用

・データサイエンス応用・画像データ解析演習（2021年度開講．集中講義）
・データサイエンス基礎・Pythonプログラミング（2021年度開講．集中講義）
17デジタルバッジ(オープンバッジ)導入について
デジタルバッジの概要と導入の必要性
教育プログラム単位の修得状況を示す「成績証明書」から、学生がどのような能力を習得したかを示す「学修歴」へと対外的に証明するスキームの転換を目的としている。
従来の紙の証明書は、紛失や偽造・改ざんの問題がある。また提出のたびに大学に発行を依頼する必要があり、時間と手間がかかる。
デジタルバッジ受領者となる学生にとっては、就職活動などにおいて信頼性の高いデジタルバッジを示すことにより、修得した能力を示すことが可能となり、修得した能力や知識を可視化することにより、更なる学習意欲の向上につながることになる。
デジタル化の導入は、社会の使命とされている「DXへの取り組み」にも合致し、2021年6月に大学のもとに設置したICTデータサイエンスコンソーシアム（数理データ科学教育研究センターが運営）に課せられた「DXの推進」に資するものである。
ICTデータサイエンスコンソーシアムでは、群馬大学の構成者だけでなく、近隣の大学や企業等の学外者に対しても学習コンテンツを提供することになっており、その修了証の発行も可能となる。
デジタルバッジの一つであるオープンバッジは、教育における各標準化を行っているIMSグローバルコンソーシアムで制定され事実上の国際標準規格となっており、ブロックチェーン技術により偽造や改ざんが困難になっている。
日本国内では、一般財団法人オープンバッジ・ネットワークが認証を受けサービスを提供している。

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バッジ発行の流れ採用受講者
受講募集
取得可能バッジの提示

バッジ公開・提示
バッジ受領
ウォレット管理

受講企業等

バッジの検証

バッジ授与

群馬大学

バッジ登録・管理バッジ発行支援

オープン
バッジ
ネット
ワーク

バッジの有効化

認証システム19

受講者におけるバッジの受領と公開
認定
バッジ発行

発行システムからのメール

ウォレットの作成登録(初回のみ)

バッジの受領バッジの公開・管理

個人のウォレット公開

群馬大学発行

他団体発行

修了証
xxxxxx

修了証
xxxxxx
インポート

他システム発行

公開用Webサイト

修了証
xxxxxx

修了証
xxxxxx

修了証
xxxxxx

バッジごとに公開/非公開の設定
SNS (Twitter, Facebook, Linked in)で公開
修了証
xxxxxx

修了証
xxxxxx• 群馬大学発行のバッジだけでなく、他団体発行のバッジも一元管理• 他システム発行のバッジも個人のウォレットにインポート• 公開するバッジの選択• 公開は、公開用サイト、SNSへの投稿、バッジの画像のメールへの添付• 群馬大学のメールアドレスで管理していたウォレットを他のアドレスでも管理→卒業後も継続利用可能

メールに添付
修了証
xxxxxx20

バッジの受領者
 対象教育プログラムの修了者全員に授与
 対象教育プログラムの修了者のうち希望者に授与

一般財団法人オープンバッジ・ネットワーク※ 2027年3月31日までは会員種別が「学校会員Z」でバッジの年間発行数上限が無制限であるが、それ以降は年間発行数を考慮する必要がある。
学校会員Z• 2022年3月31日まで• ※2027年3月31日期限
会員種別

年会費

バッジ年間発行数上限

会員種別

年会費

バッジ年間発行数上限

学校会員Z

5万円

無制限

学校会員A

5万円

1,000個学校会員B10万円

3,000個学校会員C30万円

10,000個

学校会員D

50万円

無制限
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オープンバッジの管理運用体制（案）
全学教務委員会
バッジ管理WG○○教育部会
許可申請• 教育プログラム• バッジのレベル• 授与対象者数• 発行システムの運用• バッジ発行• 授与対象者の管理• バッジのデザイン• 学内組織 学務部
 総務部 (広報室) 総合情報メディアセンター
 数理データ科学教育研究センター
 Etc.

提出• メタ情報 バッジ名 説明
 取得条件 知識・スキル エビデンス• 授与対象者 (氏名、メールアドレス)

学部等

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データサイエンスの上下への展開
すでに卒業した人のDxの推進
リカレント教育・学習歴が様々
・学習者へ動機付け
・指導者不足大学就学以前にリテラシーレベル終了した学生が大学に入学
大学でのリテラシー教育は？

大学での全入学者教育も変えていく必要

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