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・データサイエンス教育が未来社会を拓く• ⼤学・学部にかかわらず，すべての学⽣が数理・データサイエンスを学べる環境の構築

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

1

成果① 国公私を越えた大学間ネットワークの構築

2016ー2018年度：拠点校による活動

北海道⼤学

数理・データサイエンス
教育研究センター

東京⼤学

数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム
設置⽬的

数理・情報教育研究センター

拠点校の選定滋賀⼤学

全国的なモデルとなる標準カリキュラム，教材，教育⽤データベースを協働して作成し，数理・データサイエンスの全⼤学への普及に取り組む．

データサイエンス
教育研究センター 標準カリキュラムの作成と公開
京都⼤学
国際⾼等教育院データ科学
イノベーション教育研究センター

⼤阪⼤学
数理・データ科学
教育研究センター

九州⼤学

カリキュラム分科会
 共通教材の作成と公開

教材分科会
 教育⽤データベースの構築と公開

教育⽤データベース分科会

数理・データサイエンス
教育研究センター

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム2

成果① 国公私を越えた大学間ネットワークの構築 2019年度：協⼒校の選定と６ブロック化
協⼒校の選定と６ブロック化
北海道⼤学

東京⼤学滋賀⼤学

京都⼤学

⼤阪⼤学

九州⼤学

協⼒校の選定（20⼤学）

ー 数理・データサイエンス教育強化活動の全国展開・加速 ー① ブロック会議の開催
・数理・DS教育の実施状況の把握
・他⼤学への展開計画・状況の共有
・今後の取組の⽅向性の調整② ブロック別ワークショップの開催
北⾒⼯業⼤学

⼭形⼤学

東北⼤学

・数理・DS教育実施状況の共有
・数理・DS教育の取り⼊れ⽅の議論

北海道・東北ブロック

筑波⼤学

宇都宮⼤学

千葉⼤学

③ 数理・データサイエンス⼈材の拡⼤

群⾺⼤学

お茶の⽔⼥⼦⼤学

新潟⼤学

・FD活動を通じ，数理・DSを教えられる⼈材
ネットワークを拡⼤

静岡⼤学

⻑岡技術科学⼤学

名古屋⼤学

豊橋技術科学⼤学

島根⼤学

神⼾⼤学

岡⼭⼤学

広島⼤学

愛媛⼤学

宮崎⼤学

琉球⼤学

関東・⾸都圏ブロック
中部・東海ブロック
近畿ブロック
中国・四国ブロック
九州・沖縄ブロック

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

3成果① 国公私を越えた大学間ネットワークの構築 2020ー21年度：連携校の参加によるNON形成
拠点校
６校
協⼒校
２３校
特定分野協⼒校 ７校
連携校
９５校

拠点校：京都⼤学
⼤阪⼤学
滋賀⼤学
協⼒校：神⼾⼤学

合計

特定分野協⼒校：神⼾⼤学（社会科学）

１３１校

中国・四国ブロック
拠点校：⼤阪⼤学
協⼒校：島根⼤学
岡⼭⼤学
広島⼤学
愛媛⼤学
特定分野協⼒校：
広島⼤学(教育学・教員養成)
連携校：公⽴⿃取環境⼤学
島根県⽴⼤学
⾼知県⽴⼤学
岡⼭理科⼤学
広島⼯業⼤学
徳⼭⼤学
⼭⼝学芸⼤学・⼭⼝芸術短期⼤学
四国⼤学
対象校：６9 校

連携校：京都府⽴⼤学
福知⼭公⽴⼤学
⼤阪府⽴⼤学
兵庫県⽴⼤学鈴⿅医療科学⼤学
京都光華⼥⼦⼤学
京都産業⼤学
京都⼥⼦⼤学京都先端科学⼤学
京都橘⼤学
対象校：１５６ 校

九州・沖縄ブロック
拠点校：九州⼤学
協⼒校：宮崎⼤学
琉球⼤学
⻑崎⼤学
連携校：福岡⼥⼦⼤学
九州産業⼤学
九州情報⼤学
久留⽶⼯業⼤学
⻄南学院⼤学
対象校：７９ 校

北海道・東北ブロック

近畿ブロック

⽇本経済⼤学
福岡⼤学
福岡⼯業⼤学
保健医療経営⼤学
鎮⻄学院⼤学
熊本学園⼤学
崇城⼤学
⽇本⽂理⼤学
第⼀⼯業⼤学

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

連携校：岩⼿県⽴⼤学
拠点校：北海道⼤学
宮城⼤学
協⼒校：北⾒⼯業⼤学
札幌⼤学
東北⼤学
天使⼤学
⼭形⼤学
星槎道都⼤学
特定分野協⼒校：
北海道医療⼤学
⼩樽商科⼤学（社会科学）
北海道科学⼤学
東北⼤学（⼯学）稚内北星学園⼤学
連携校：公⽴はこだて未来⼤学
東北⼯業⼤学
公⽴千歳科学技術⼤学
東北⽣活⽂化⼤学
札幌市⽴⼤学・短期⼤学部
札幌医科⼤学⽴命館⼤学
⿓⾕⼤学
⼤阪医科薬科⼤学
⼤阪⼤⾕⼤学⼤阪経済⼤学
⼤阪⼯業⼤学⼤阪⻭科⼤学⼤阪成蹊⼤学⼤阪電気通信⼤学
関⻄⼤学
近畿⼤学
阪南⼤学
桃⼭学院⼤学
⼤和⼤学
神⼾学院⼤学兵庫⼤学
兵庫医科⼤学
⾼野⼭⼤学

近畿ブロック
拠点校：京都⼤学
Ｚ⼤阪⼤学
滋賀⼤学
協⼒校：神⼾⼤学
対象校：155校

対象校：８８校

関東・⾸都圏ブロック
連携校：前橋⼯科⼤学
拠点校：東京⼤学
横浜市⽴⼤学
協⼒校：筑波⼤学
明海⼤学
宇都宮⼤学
江⼾川⼤学
群⾺⼤学
敬愛⼤学
千葉⼤学
千葉商科⼤学お茶の⽔⼥⼦⼤学
麗澤⼤学
⼭梨⼤学慶応義塾⼤学
特定分野協⼒校：
⼯学院⼤学
茨城⼤学（農学）
成蹊⼤学
筑波⼤学（社会⼯学）
成城⼤学
東京医科⻭科⼤学（医学・⻭学）
対象校：２６５校

創価⼤学
中央⼤学
東京都市⼤学東京理科⼤学
武蔵野⼤学
⽴教⼤学
早稲⽥⼤学
放送⼤学

中部・東海ブロック
拠点校： 中部・東海ブロック
滋賀⼤学
静岡理⼯科⼤学
拠点校：滋賀⼤学
協⼒校：
新潟⼤学
愛知産業⼤学協⼒校：新潟⼤学
中京⼤学
⻑岡技術科学⼤学
⻑岡技術科学⼤学
中部⼤学
静岡⼤学
静岡⼤学
同朋⼤学
名古屋⼤学
豊橋技術科学⼤学
名古屋⼤学 豊橋創造⼤学
名古屋外国語⼤学
富⼭⼤学
名城⼤学
豊橋技術科学⼤学
連携校：愛知県⽴⼤学
⼈間環境⼤学
新潟リハビリテーション⼤学
対象校：
128校
開志専⾨職⼤学
対象校：１２９校

特定分野協⼒校：
⼩樽商科⼤学(社会科学)
東北⼤学(⼯学)
茨城⼤学(農学)
筑波⼤学(社会⼯学)
東京医科⻭科⼤学(医学・⻭学)神⼾⼤学(社会科学)
広島⼤学(教育学・教員養成)

国⽴⾼等専⾨学校機構

4成果① Network of Networks ブロック間（拠点校）ネットワーク
 ブロック内（地域）ネットワーク (Hub & Spokes)
 分野ネット（特定分野協⼒校）ワーク(重層的)数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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成果② 全ての大学等が参照可能なモデルカリキュラムの策定

 モデルカリキュラムの策定・公表(2020.4公表)• 応⽤基礎レベル(2021.3公表)

リテラシ

 データサイエンス教育に関するスキルセット及び学修⽬標（第2次報告）の策定・公表 (2021.6公表)

応⽤基礎• リテラシーレベル

エキス パ ト「AI戦略2019」の具体⽬標。産業界、公私⽴⼤学、関係団体等の有識者からなる特別委員会を設置し検討

育成⽬標【2025年】
ﾄｯﾌﾟｸﾗｽ育成
100⼈程度/年2,000⼈/年25万⼈/年（⾼校の⼀部、⾼専・⼤学の50％）50万⼈/年（⼤学・⾼専卒業者全員）

出典：統合イノベーション戦略推進会議 AI 戦略 2019 【 概要 】
https ://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai 15.pdf

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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成果③ 全国的なモデルとなる教科書・教材等の開発
 教科書シリーズの刊⾏ (2019~)• 「データサイエンス⼊⾨シリーズ」 など全10巻を刊⾏• モデルカリキュラム（リテラシーレベル）完全準拠の教科書の作成「教養としてのデータサイエンス」（2021.6刊⾏） カリキュラムサンプル（シラバス・教材）の提供 (2018) モデルカリキュラム対応教材ポータルサイトの公開 (2020, 2021)• eラーニング教材, 講義動画, AI活⽤事例, データ解析例, Python,Rのコード等の集約・公開• リテラシーレベルのすべてのキーワード（知識・スキル）に対応• 応⽤基礎レベルのすべてのキーワード（知識・スキル）に対応

 放送⼤学との連携による放送授業の作成

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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成果④ 教育用データベースの開発・公表
 教育⽤データの収集・提供 (2018~)• 教育⽤データのポータルサイトの構築• 産業分野（総務省の⽇本標準産業分類）を網羅する25データを提供中
学術研究ｰ専⾨ｰ技術サービス 14
複合サービス事業 13
教育ｰ学習⽀援業 12
宿泊業ｰ飲⾷サービス業 11
⽣活関連サービス業ｰ娯楽業 11
サービス業 9
医療ｰ福祉 9
不動産業-物品賃貸業 8
情報通信業 8
農業ｰ林業 8
卸売業ｰ⼩売業 6漁業 5
運輸業ｰ郵便業 5
分類不能の産業 3
⾦融業ｰ保険業 3
建設業 2製造業 2
鉱業ｰ採⽯業ｰ砂利採取業 2
電気ｰガスｰ熱供給ｰ⽔道業 2
公務 1

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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成果⑤ 拠点校・協力校等の先進事例の共有・FDの推進
 シンポジウム・地域別ブロックでのワークショップの開催 (2018~)
2020年度約30件。モデルカリキュラム・教材, ⼤学での実践例の紹介, 個別相談等【関東・⾸都圏ブロックの例（2020年度実績）】
モデルカリキュラムと実装、コロナ禍における数理・データサイエンス・AI教育の取組、企業におけるデー
タサイエンスの活⽤事例、会員校や学問分野等における実践例等をテーマとして、 WSシリーズを10回開催（⽉１回ペース）。 ブロック内私⽴⼤学会員校とのWS企画検討会を開催し、個々の⼤学の実情や要望等を反映して企画。
⾮会員校も多数参加
関東・⾸都圏ブロックWSの参加⼤学数
関東・⾸都圏517北海道・東北

6中部・東海6九州・沖縄

6 1

中国・四国

80

国⽴
28 14%

5410

近畿

65

4

私⽴
84
43%

他ブロックを含め計197⼤学が参加

18

⾮会員
117

1359%

2 51020

国⽴⼤学
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

30

40

公⽴⼤学

50

60

70

8090

会員
80

公⽴
12, 6%

18

4

公⽴
8, 4%

41%
私⽴
40
20%

国⽴
25 13%

私⽴⼤学9

成果⑥ 数理・DS・AI教育の情報発信・調査研究
 ウェブサイト，ニュースレター（Vol.1~12），
SNS発信 (2018~) 数理・DS・AI教育状況の調査研究• ⽶国の学部レベルのカリキュラム研究 (2017・2018)• 国内の数理・データサイエンス・AI教育状況調査（第1回：2018, 第2回：2020)【ニュースレターの主な内容】
インタビュー記事／会員校の取組紹介／
モデルカリキュラム・教材紹介／
分科会活動報告／調査結果報告／
シンポジウム・ワークショップ等イベント情報• ウィズコロナ、アフターコロナにおける課題と展望 (2020)• 海外動向調査 (準備中)• データサイエンス・AI⼈材に対する企業のニーズ調査 (準備中）

ウェブサイトトップページアクセス件数
150000

約6倍増154127

100000
50000

8613

26410

0
2018

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

2019

202010次期（2022年度～）コンソーシアムに向けて リテラシー（50万⼈/年規模）／応⽤基礎レベル（25万⼈/年規模）の教育の継続的な普及・展開• モデルカリキュラムの普及、グッドプラクティスの共有、教材・データベースの開発・公開、FD・単位互換等による⼤学間連携• 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（内閣府・⽂科省・経産省）

 エキスパート⼈材（産学において教えることのできる⼈材）の育成

これらの実質化に向けた産学共同による⼈材育成の推進、ネットワーク形成

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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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 シンポジウム〜⼤学教育から産業界へ、未来を⽀える⼈材の継続的輩出に向けて〜
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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後援

UTokyo MDSコンソーシアム
•••••
•
•

⽇本電気株式会社
株式会社三井住友フィナンシャルグループ
⽇鉄ソリューションズ株式会社
株式会社ADKマーケティング・ソリューションズ
⽇本⽣命保険相互会社
⽇産⾃動⾞株式会社
東京海上ホールディングス株式会社

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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プログラム
第1部：講演

中澤 恵太（⽂部科学省⾼等教育局専⾨教育課企画官）「社会課題解決に向けた数理・データサイエンス・AI 教育の強化について」

松原 仁（東京⼤学次世代知能科学研究センター教授、公⽴はこだて未来⼤学特任教授）「 AI とデータサイエンス：どのように社会実装に結びつけるか」

第2部：パネルディスカッション
モデレータ
丸⼭ 宏（PFN，花王 株式会社，東京⼤学）
パネリスト
久世 和資（旭化成 株式会社）
沼⽥ 洋⼀（株式会社 ADK，株式会社 Data Chemistry）
板井 光輝（株式会社 ⽇⽴システムズ）
増⽥ 正治（株式会社 三井住友ファイナンシャルグループ）
中澤 恵太（⽂部科学省 ⾼等教育局 専⾨教育課）
松原 仁 （東京⼤学，公⽴はこだて未来⼤学）

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

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～ 未来を支える人材の継続的輩出に向けて ～産官学の対話による数理・データサイエンス・AI教育強化
・SDGs／Society5.0／データ駆動型社会→データを活⽤した社会課題解決、価値創造に向けた継続的な⼈材輩出・リテラシー／応⽤基礎（アドバンスト・リテラシー）レベルでは、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・数理・
データサイエンス・AIの適切な活⽤法の理解を重視（論点例）
・ 産業界が重視する能⼒・スキル（⼤学教育とのミスマッチの可能性）
・ ⽂系理系を超えた⼈材育成の必要性とそのための⽅策（リテラシー／応⽤基礎）
・ 未来社会を先導する⼈材育成の在り⽅（エキスパート）
・ 教育⾯での産学連携の具体的⽅策
・ ⼤学教育への期待（どこを変えるべきか。どこを維持すべきか。）
・ 質保証の在り⽅
・ キャリア形成の在り⽅
・ 社会⼈教育（企業内研修、⼤学連携等）の⽅策
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム15

本⽇のシンポジウム，よろしくお願いいたします．

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