「SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI
応用基礎プログラム」における実データ演習について
埼玉学園大学 経済経営学部
村田 嘉弘

内容

〇埼玉学園大学のご紹介〇応用基礎プログラム認定までの歩み〇プログラムの科目体系と修了要件〇必修科目「データサイエンス」の概要〇実データによる自由課題〇提出された分析結果報告書の例〇自由課題に関する評価〇〔参考〕申請書への記載内容

〇埼玉学園大学のご紹介
1972年創設の学校法人峯徳学園が2001年に埼玉県川口市木曽呂にて開学した私立文系大学です。
２学部４学科
人間学部：人間文化学科、こども発達学科、心理学科
経済経営学部：経済経営学科
３研究科
経営学研究科（博士前期・博士後期）
こども教育学研究科（修士課程）
心理学研究科（修士課程）
よりなります。
学部収容定員は2023年度まで1700名、2024年度より年次進行で増加し2027年度に1940名になります。

〇応用基礎プログラム認定までの歩み
2021年4月

経済経営学部にデータサイエンス科目群８科目を設置
専任教員は２名-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

学内FD「データサイエンスと教育」
データサイエンスとは何か
日本政府の目標「AI戦略2021」データサイエンス教育とは何か など
2022年4月 コンソーシアム関東ブロック連携校
2022年11月 文部科学省認定制度へのプログラム申請を学部にて協議開始（学部全体での協議）
主な懸念点：プログラムを維持できるのか

2022年2月-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2023年8月

応用基礎プログラムの実施体制を確立
申請を学部決定・応用基礎プグラム設置の広報
履修生募集（経済経営学部10名＋人間学部１名応募）
プログラムと申請に関する学内全体説明会
文部科学省認定制度（応用基礎レベル・学部学科単位）に申請認定される

2024年1月

履修生 27+7 名

2023年2月
2023年3月

2023年4月
2023年5月-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

修了生 5名

〇プログラムの科目体系と修了要件
修了要件（３つのレベルのどれかで修了します）
レベル単位要件

成績要件

必修科目群の６単位取得＋選択科目を２単位以上取得
合計８単位以上取得

スタンダードゴールド

必修科目群の６単位取得＋選択科目群１・２・３のそれぞれより２単位以上取得 合計12単位以上取得

プラチナ

必修科目群の６単位取得＋選択科目群１・２・３のそれぞれより２単位以上取得 合計12単位以上取得

SAIGAKU 数理・データサイエンス・AI 応用基礎プログラム
必修科目群
３科目６単位

選択科目群１
３科目６単位

選択科目群２
２科目４単位

プログラミングⅠ

数学（線形代数基礎）

情報（データベース）

データサイエンス

数学（解析基礎）

プログラミングⅡ

AI（人工知能）

経済統計学

リテラシーレベル科目群（2023年度）
必修科目
情報機器の操作（全学共通科目）

データリテラシー
統計学Ⅰ（全学共通科目）

優・秀が６単位以上科目履修には最低２年掛かります
選択科目群３
３科目６単位（経済経営学部独自科目）
プラ ッ トフ ォ ーマー
経営系
ビジネス
フィ ン テッ ク とデジ
金融系
タル社会
暗号 資 産と ブ ロック
経済系
チェーン

AI
特殊講義Ⅰ（情報技術と活用）（経済経営学部専門科目）

数理（オプション科目）
数学（線形代数基礎）（全学共通科目）
数学（解析基礎）（全学共通科目）
選択科目群１の数学と同一

〇必修科目「データサイエンス」の概要

実例紹介や分析実習のたびに何度も繰り返して説明しています。

[方針]
・RとExcel・Wordを用いての講義＋実習
・RStudioは使用せず
・Rに tensorflow+keras を組み込み、ニューラルネットを実習する
・理論を分かった上で、実習を体験してもらう（⇒分析方法の種類は少ない）
・課題（実データでの分析：40点）＋期末試験（筆記・分析：60点）で評価
第 1 回 オリエンテーション（データサイエンスとは）、Rの準備
第 2 回 Rの基本操作、Rのオブジェクトとファイル操作
第 3 回 回帰分析①（理論・線形単回帰）
第 4 回 回帰分析②（線形重回帰・非線形回帰）
第 5 回 アソシエーション分析①（理論）
第 6 回 アソシエーション分析②（演習）第 7 回 決定木分析①（基本原理）
第 8 回 決定木分析②（最適木）
第 9 回 決定木分析③（演習）第10回 クラスター分析①（階層的クラスター分析・演習）
第11回 クラスター分析②（k-means・演習）
第12回 ニューラルネットワーク①（理論）ニューラルネットワーク②（単一中間層モデル、深層ニューラルネット
第13回ワークの準備）第14回 ニューラルネットワーク③（深層ニューラルネットワーク）
ニューラルネットワーク④（さまざまなモデル）、データサイエンスの第15回動向
第16回 定期試験

課題解決プロセス
データクレンジング
レポート作成方法
分類木、回帰木
課題出題

課題締め切り生成AIについて[授業風景（2023年度）]

５階にあるパソコン教室で講義しています。
2023年度は53名の学生が履修し、45名が合格しました。6名が欠席、2名が課題を出さず不合格です。

「データサイエンス」ではRを使い「プログラミングⅠ・Ⅱ」「AI（人工知能）」ではPythonを使っています。
Python は Anaconda の仮想環境下で使っています。

学生用PCには、授業資料（スライド20～25枚程度）や教員PCでの操作の様子を映すウィンドウが表示されます。
受講生は、そのウィンドウと、配布された授業資料および教科書を使って実習していきます。

右の学生用PCには、授業資料や教員PCでの操作の様子を映すウィン
ドウの他、データを保存しているフォルダーの画面、 Rの画面（コマンド入力画面と画像画面）が表示されています。

〇実データによる自由課題
履修生には、以下のような課題を課しています。文書の細部は略しています。
作業方法：以下の作業を行い、指定する文書を提出してください。
(1) データ分析するテーマを決めてください。
テーマを決めるに当たっては分析の目的（何を明らかにしたいか）が大切です。
(2) 分析手法を(a)線形回帰分析(b)アソシエーション分析(c)決定木分析のどれにするか決めてください。
(3) 分析する事象・現象を表すデータについて検討してください。
必要なデータ項目
別紙でデータ収集可能
データ収集方法なサイトを紹介(4) データ収集を実際に行ってください。
別紙でExcel表の形式を説明(5) データをExcel表にまとめてください。
(6) (5)のExcel表をcsv形式で保存してください。ファイル名は〇〇.csv となります。
(7) (4)のcsvファイルを自分のOneDriveの「課題・定期試験」フォルダに置いてください。
(8) Rに〇〇.csvファイルをデータフレームとして読み込んでください。名称は〇〇_DF とすれば良いです。
… 履修生が初めて体験する所

(9) 線形回帰分析、アソシエーション分析、決定木分析の理論・演習の所を参考に分析を行ってください。
(10) 分析結果報告書は以下のように作成してください。
データサイエンス レポート

学生番号・氏名[分析テーマ] ・・・[分析の目的] ・・・[収集したデータ]
データセット名称 ・・・
収集方法 ・・・
収集データの項目名・・・
データの件数 ・・・件
[分析方法] ・・・[分析情報][分析により分かること][提案（価値創造）]
分析の目的と分析結果を基に、何らかの提案を行ってください。
提出する文書：A (6)のcsvファイル（Excelファイル） [15点]
B (10)の分析結果報告書（Word文書） [25点]〇提出された分析結果報告書の例
45本の報告書のできは玉石混交でした。
一応のレベルに達していた報告書の中からテーマ例を挙げると次のようです。
テーマ

分析方法

円安と輸出額の関係性

単回帰分析月平均気温とアイスクリーム支出金額の関係

単回帰分析

東京都の８月における最高気温

重回帰分析

東京都の河川に生息する魚類（#）

アソシエーション分析

競馬場ごとに勝ちやすい馬番は存在するのか、また各競馬場の勝ちやすい馬番は何なのか、距離やレースの条件ごと アソシエーション分析に変化するのか
新卒採用を行っているコンサルティング業界の企業を、様々な角度から分析し、就職活動に役立つようなルールを 分類木・回帰木
見つける
(＃)より
［分析により分かること］
カジカが生息している場所には、ウグイやサクラマス（ヤマメ）が生息している可能性が高い。
カジカやエドハゼ、ウグイは、ほかの魚によって生息しているかいないかが判断できると考えられる。
［提案（価値創造）］
子供たちと釣りやタモなどでの魚類観察ツアーを催し、今回のデータをもとにどのような魚がいれば狙っている魚が見つかるなどといった結果を用いることで、楽しく自然の奥深さを学ぶことができるようにすると、有効活用できると考えられる。

〇自由課題に関する評価[学生の反応（主に口頭での感想）]
良い反応「やりがいがあった」「時間不足になった。提案（価値創造）の所をきちんと考えたい」「卒論のテーマにしたい」
悪い反応「どうしてよいか分からない」[提出物を見ての評価]
プラス点
・提出できるか心配していたが、履修者53名中45名が提出した。
・少なくともテーマ決定とデータ収集はできていた。
・データサイエンスの一連の過程を自分で行うという経験をさせることができた。
・卒論研究につながる経験であり、就活の面接時に話せる経験である。
マイナス点
・分析法そのものが身についていない学生が比較的多い。
・単回帰分析を行った報告書が多い。
・線形ではない分布に線形回帰を適用しようとしているものがある。
・他の学生の報告書をほぼそのまま真似た者が１名いた。
・企業等の協力により良質な分析を体験するPBLには分析の質が及ばない。

〇〔参考〕申請書への記載内容
Ⅰ ・（１）の1-6, 1-7, 2-2, 2-7 に詳述した通りです。

・（２）の1-1, 1-2, 2-1, 3-1, 3-2, 3-3, 3-4, 3-9 に詳述した通りです。
（３）本認定制度が育成目[演習について]標として掲げる「データを・プログラミング演習 「プログラミングⅠ」（５回～15回） 「プログラミングⅡ」（１回～15回）
人や社会にかかわる課題の・データ分析・機械学習の演習 「データサイエンス」（２回・３回、５回、７回、10回～12回、14回）
解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に・AI活用演習 「AI（人工知能）」（７回～13回）
資する実践の場を通じた学・データベース演習 「情報処理（データベース）」（１～15回）
習体験を行う学修項目群。
応用基礎コアのなかでも特[企画・実施・評価について]に重要な学修項目群であり、 Ⅱ・次のような課題（６週間後に提出）を与えている 「データサイエンス」（７回）「データエンジニアリング
分析テーマの決定⇒調査分析のデザイン（分析手法の検討、データ項目・データ収集方法の検討）⇒データ収集⇒データ整形と加工・データク基礎」、及び「データ・Ａレンジング⇒データ分析⇒報告レポート作成（価値創造を含む） という一連のプロセスを実行し、報告レポート＋分析に用いたデータセット
Ｉ活用 企画・実施・評価」（整形・加工・データクレンジングしたもの）を提出する。
から構成される。

・NEDOのAI教育プロジェクトでの研究成果に、社会や企業でのAI活用事例やAI教育の演習環境の事例などを加味して、AIクラウドを利用したAI活用事例実践演習を行っている。作成するシステム環境としては、Amazon AWSのクラウドコンピューティングにあるMachine Learning（機械学習）を使用する。具体的には、AWS Academy に受講する学生を登録し、AIの設定やデータの入力をして、AIを動かし、結果を確認する演習を行っている。 「AI（人工知能）」（７回～13回）【⑦その他補足資料１】[企画・実施・評価について]
・次のような課題（６週間後に提出）を与えている 「データサイエンス」（７回）
分析テーマの決定⇒調査分析のデザイン（分析手法の検討、データ項目・データ収集方法の検討）⇒データ収集⇒データ整形と加工・データクレンジング⇒データ分析⇒報告レポート作成（価値創造を含む） という一連のプロセスを実行し、報告レポート＋分析に用いたデータセット（整形・加工・データクレンジングしたもの）を提出する。