茨城大学農学部の「農学分野データサイエンス教育プログラム」について
茨城大学農学部
農学分野データサイエンス教育ワーキンググループ
座長 岡山 毅1

発表内容

1. 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・応用基礎レベル）について
2. 本学部「農学分野データサイエンス教育プログラム」の内容
3. 本ワークショップの趣旨

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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・応用基礎レベル）について3

未来への基盤づくり：教育改革の大目標
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」として「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍すること」

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/pdf/aistratagy2019.pdf

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高等教育機関における数理・データサイエンス教育強化を目的とした・標準カリキュラムの整備
・教材作成
・それらの全国への普及等の活動5農学分野から唯一の参加
140校以上の会員校

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/newsLetter13.pdf

6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・応用基礎レベル)

数理・DS教育強化拠点コンソーシアム、数理・DS・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso.pdf

7数理・DS・AI教育の基本的な考え方【リテラシーレベル】
1. 数理・DS・AIを活用することの「楽しさ」や「学ぶことの意義」を重点的に教える。
2. 数理・DS・AIを活用することが「好き」な人材を育成する。
3. 実データ、実課題を用いた演習など用いる。
【応用基礎レベル】
1. 自らの専門分野において数理・DS・AIを応用するための大局的な視点を身につける。
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て教育を行う。
3. 演習やPBL(Project Based Learning)等を効果的に取り入れることにより、実践的なスキルの習得を目指す。

参考
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムー
2020年4月 http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf
数理・DS教育強化拠点コンソーシアム、数理・DS・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム 2021年3月
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso.pdf

8数理・DS教育強化拠点コンソーシアム、数理・DS・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム 2021年3月
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso.pdf

9本学部「農学分野データサイエンス教育プログラム」の内容

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農学分野データサイエンス教育プログラム【背景】
昨今のデジタル社会において「データサイエンス」は、社会で活躍するにあたって身につけるべき基礎的な教養と捉えられつつあります。
農学分野においても例外ではなく、気象データ、生育データなど様々なデータを大量に扱う必要があり、データサイエンス教育の必要性が高まっています。
またAIと呼ばれる機械学習等を用いた農学分野の課題に対する取組みも、すでに数多く社会実装されており、それらを活用できる農学分野の専門知識を持ったデータサイエンティストの需要も年々高まっています。

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農学分野データサイエンス教育プログラム【プログラムで育成する人材】
そのような社会的背景を受け、農学分野データサイエンス教育プログラム
では、農学分野の専門知識を有し、かつ以下の能力を持つデータサイエンティストの養成を目的とします。
・データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力
・データサイエンスを活用し課題解決につなげる基礎能力

・農学分野の実課題にデータサイエンスを応用するための大局的な視点から俯瞰する能力

数理・DS教育強化拠点コンソーシアム、数理・DS・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラムを参照
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso.pdf

12農学分野データサイエンス教育プログラムの科目区分
科目の区分

科目
情報リテラシー*
基盤教育科目
AI・データサイエンス入門*
微積分学入門線形代数学入門
統計学*
AI・数理・データサイエンス演習*
プログラミング基礎
プログラミング演習
専門科目
農学実習*
プログラム対象となる専門科目群（農作業学、作物学実験、生物生産機械学、生物生産機械学実験、地理情報学、農業気象学、計量経済学、ゲノム科学、測量学）
合計

必修・選択必修
2単位必修
1単位必修
1単位必修
1単位必修
2単位必修
1単位必修
2単位必修
1単位必修
1単位必修

履修年次
1年次
1年次
1年次
1年次
2年次
2年次
2年次
3年次
2年次

4単位以上選択2、3年次

16単位以上

専門科目のシラバスにデータサイエンス教育要素＊を明記＊数理データサイエンスAIモデルカリキュラム（応用基礎レベル）に記載されている内容から選択

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カリキュラム・マップ関連性
線形代数学入門

情報リテラシー

微積分学入門AI・データサイエンス入門

統計学

AI・数理・データサイエンス
演習

農学実習

プログラミング基礎
プログラミング演習

作業学
生物生産機械学

作物学実験

地理情報学

農業気象学

生物生産機械学実験

測量学
ゲノム科学

計量経済学

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茨城大学農学部附属農場
附属国際フィールド農学センター

茨城大学農学部
阿見キャンパスに隣接

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カリキュラム・マップ関連性
線形代数学入門

情報リテラシー

微積分学入門AI・データサイエンス入門

統計学

AI・数理・データサイエンス
演習

農学実習

プログラミング基礎
プログラミング演習

作業学
生物生産機械学

作物学実験

地理情報学農業気象学

生物生産機械学実験

測量学
ゲノム科学

計量経済学

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専門科目のデータサイエンス要素の“顕在化”
数理・DS・AI(応用基礎レベル）
モデルカリキュラムから、DS教育に資する要素を抽出し”顕在化”。

農作業学

DS要素: データ収集、IoT

作物学実験
地理情報学

主な農作業体系（露地野菜作）

DS要素: データ観察・可視化
コメの食味と理化学的特性の関係解析

DS要素: データベース
地理情報システムのデータベース

生物生産機械学
DS要素: データ分析
機械学習による農作物品質推定

計量経済学

DS要素: 時系列データ
供給量の時間的変化

17本ワークショップの趣旨

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数理・データサイエンス・AI
応用基礎レベル教育の基本的考え方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ことを推奨する。

データサイエンス
教育

×

農学分野の専門教育?

実践的スキルの習得
社会的課題の解決

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一体となった取り組みが必要

官

企業

サービスの提供

生産者

サービスの利用

学生
数理・データサイエンス・AI教育

教育機関
数理・データサイエンス・AI教育拠点強化コンソーシアム20

謝辞
茨城大学農学部
農学分野データサイエンスWGメンバー
総務グループ、会計グループ、学務グループ
附属農場技術職員の皆様
教職員各位
Schoo 様、ニット様

FD・勉強会に参加して頂いた他教育機関の皆様
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皆様

講演者の皆様
参加頂いている皆様

21農学分野の学生に、AI・数理・データサイエンスの恩恵を！
皆様,ご協力のほど、よろしくお願いいたします!
tsuyoshi.okayama.3@vc.ibaraki.ac.jp22