特定分野会議（ 理 工 系 ）報告
モデルシラバス（理工系）についてはじめに

特定分野会議（理工系）の歩み

特定分野会議（理工系）は、2022 年度からの数理・データ

2022 年 6 月に、専門教育課から特定分野会議担当拠点校

サイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム（第 2 期）の活に対して「モデルカリキュラム作成イメージ」が提案されて動の一環として、理工農の特定分野校（13 校）と担当拠点校

きた。その方策は以下の通りである。

（大阪大学）によって運営されている。コンソーシアムから

1（応用基礎レベル）の学部・学科単位の申請を促す提示された、本会議の役割は
1

2

3

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度

各分野（理学、工学、農学）におけるモデルカリキュラ

2
1

学部ごとのカリキュラムを策定する

ムの構築

3

授業科目等の例示によって応用基礎レベルの授業プロ各分野における教材開発、データベース等の教材コングラムを構築していない大学に対して、構成授業科目テンツの収集（応用基礎レベルを想定）のイメージをつかみやすくする

構築、収集した教材コンテンツ等の地域ブロック（拠一方、理工系担当拠点校（大阪大学）は、同年 5 月に特定分点校）への共有野校（理工系）へのアンケートを行っていた。6 月の専門教の 3 つである。

育課との打ち合わせを通して、拠点校は「応用基礎レベルで2022 年 4 月に特定分野会議が設置された後、担当拠点校の理工系の数理・データサイエンス・AI 教育を展開・普及し（大阪大学）はコンソーシアム企画推進ワーキング、同カリて、全国的な 25 万人体制の中核構築に貢献する」という本会キュラム分科会、文部科学省専門教育課と連絡を取り、意見議のミッションを改めて認識し、アンケート結果も踏まえを交換した。その結果 2022 年度は分野別モデルカリキュて、このミッションを特定分野校（理工系）間で共有するこラムの構築を目指すこととし、特定分野校へのアンケートとが先決であると考えるに至った。そこで、7 月前半に理依頼、個別ヒアリング、個別打ち合わせ、全体会議、グループ工系特定分野校である 13 校と個別にヒアリングを行うことワーク、取りまとめ校との個別確認等の手順を進め、2023とした。ヒアリングではカリキュラム分科会の河合主査、
林

年 1 月にモデルシラバス（理工系）を作成し、全国の大学・高副主査、専門教育課木谷課長補佐が同席し、ヒアリング終了専に提案させていただいた。

後、今後の取りまとめ方についてそのつど意見を交換した。
13校とのヒアリングを通じて、各校が実施しているカリキュ

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/activities.html

その後、同年 2 月には特定分野校、拠点校が個別に近隣校

ラムやリソース、地域との関り、学生の育成として目指すとこに説明に伺った。ちょうど各大学・高専においてシラバスろが思いのほか多様であること、同時に、いくつかに層別化すを策定している時期であったため、個別面談では多くの大ることで、多くの大学が意欲的であると同時に無理のない形学に喜んでいただくことができた。1 月から 3 月、また 4 月

で応用基礎レベルに参画するカリキュラムが構築できそうで以降もコンソーシアム総会の他、いくつかの地域ブロックある、という感触を得ることができた。そこで、特定分野会議主催のワークショップやセミナーで概要を説明する機会を（理工系）として、個々の大学の実情に合わせたカリキュラムをいただき、質疑を承っている。

いくつか用意し、それらを構成する授業科目のシラバスを「モこのニュースレター記事では、モデルシラバス（理工系）デルシラバス」として提示することを目指すことにした。の策定経緯、概要、当面の特定分野会議（理工系）の活動計画

漸く 7 月後半から本格的に活動を開始し、まず、2 回目のについて報告することとしたい。本稿がコンソーシアム参アンケートを取って、13 校の実情と対応可能事項につい加校の活動に資するとともに、多くの方々のご意見を伺うて調査した。次いでこの資料に基づいて、8 月前半に北川ことで今後の特定分野会議（理工系）運営の参考とさせていコンソーシアム議長、河合企画推進 WG 主査と打ち合わせ、ただく機会となれば幸いである。

以下の点を確認、合意した。
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特定分野会議（理工系）報 告

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モデルシラバス（理工系）について認定制度（応用基礎レベル）申請の推進対象となる全国3の大学・高専を、その成立経緯、理念、社会的役割、業大学）

教育・研究リソース、学生の進路等を考慮して 3 つの高度情報スキルをもつ学生を擁する大学・高専においグループに分けるて、大学院進学、産学連携と絡めたデータサイエンス

それぞれのグループに適合したカリキュラムを提案す

専門人材を育成するため、実践的科目モデルカリキュるため、特定分野会議（理工系）に 3 つのワーキンググラム（コア科目 1、演習・実習科目 1 程度）を作成する

ループを設置する
3

グループ 3（電気通信大学、九州工業大学、長岡技術大学、北見工各グループからは、これらのミッションを踏まえ、さらに静岡大学（代表小西教授）、茨城大学（代表岡山教授）、志の高い答申を数多く受け取ることができた。以下はその電気通信大学（代表西野教授）の 3 校に各グループの取一例である。

りまとめを依頼する

1

グループ 1 からは、専門領域においてデータサイエンスがどのように活用されているかを具体的に扱う広範

8 月後半には各グループ取りまとめ校への事前依頼の手なシラバスが寄せられた。

順を踏み、8 月 22 日に第 1 回の全体会議を開催して、上述のワーキンググループを立ち上げ、スケジュールを確認した。

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グループ2からはフィールドワークやグループ学習など、

次いで 9 月から 10 月にかけて取りまとめ校と定期的なミー学生自らの実践を涵養する科目や、防災など地域の特色ティングを行いつつ、ワーキングを進め、11 月 11 日の第 2を生かした題材を取り上げたシラバスが寄せられた。

回全体会議で 3 つのワーキンググループからの答申を得た。

3

グループ 3 からは、予想通りの高いレベルの教科内容とともに、学生のチャレンジ精神を生かした演習の実

この時のワーキンググループの答申では、個別事例と多様践シラバスが寄せられた。

性が未だ混在しているところも多々見られた。そこで拠点校はワーキングの成果を生かしつつ、全体的に組み直すこと

これらの答申を受けて、拠点校は下のような方針でこれにした。その結果、1単位ごとの必修・選択・演習という組みらを3つのカテゴリーに組み換え、加筆修正した。その結果、合わせと工学系、理学・農学系、情報系の3つのカテゴリーに奇しくも 2022 年 6 月に専門教育課から提案されたものと分けることを大筋とした原案を作成した。3 つのカテゴリー

類似の体裁のシラバスとなり、モデルシラバス作成に尽力

は各ワーキングの答申を統合し、横断的に組み直したものでしてこられた木谷課長補佐、河合主査ともども非常に驚いある。12 月に取りまとめ校 3 校との個別面談で了承を得てたような次第であった。

2023年1月10日の第3回全体会議で了解を取ることができた。

モデルシラバス（理工系）の策定

1

分野（学部）別に再編する

2

組み立ての自由度が広がるように1単位ごとに分割する

3

必修（コア）、選択、演習の別を明記する

2022年9月から10月のワーキングおいて、特定分野校（理モデルシラバス（理工系）の概要工系）はその特色あるプログラムを惜しみなく提供するとともに、精力的に意見交換を重ねた。この議論が現行のモ本会議でとりまとめたモデルシラバス（理工系）は 3 つのデルシラバスの骨子となっている。拠点校が最初に 3 つのカテゴリーに分かれているが、いずれも以下のような体裁グループにお願いしたミッションは以下の通りである。となっている。

1グループ 1（静岡大学、秋田大学、宇都宮大学、鹿児島大学）

1

必修
（コア）
・選択・演習それぞれ 4半期
（8回）
で1セット

5 割程度が大学院進学を志向する工学系学部・学科を

2

各シラバスは対象（学部、学年）、予備知識、担当教員有する大学・高専において、データサイエンスと専門プロフィール、達成目標、各回（8 回分）の授業計画と知識の掛け算ができる人材を育成するため、最新のモデルカリキュラム・スキルセット・応用基礎コアとデータサイエンス手法を視野に入れた専門科目シラバの対応を記載

ス（コア科目 1、演習・実習科目 1 程度）を作成する
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応用基礎レベルモデルカリキュラムには「4 単位程度」とグループ2（茨城大学、山形大学、富山大学、香川大学、島根大学）いうことが記載されているので、申請にあたってはモデル

地域貢献型人材育成の中核を担う大学・高専において、シラバス（理工系）を参照の上、各大学（学部）の特色を生か理工農情教を含む幅広い分野のデータサイエンス教育した科目を付け加えると良いと思われる。

を実施するため、多様な専門科目群を設計したモデル

最初にモデルシラバスで授業計画に対応させている 3 つカリキュラム（コア科目 2 ～ 3 程度）を作成するの資料についてその位置づけを示しておきたい。
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特定分野会議（理工系）報 告

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モデルシラバス（理工系）について

モデルカリキュラム（応用基礎）：2021 年 3 月にコン請に向けた有効な方策の 1 つである。

ソーシアムが策定した。基本的考え方、学修内容、教233

育方法について記載した上で、AI 基礎を中核にして選択の二つのセットと、ベーシックとアドバンストのデータサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎

演習 2 科目を提案している。情報科学は進展が極めてのそれぞれに軸足をおいた科目を提案している。モデ

速い分野であり、基礎はできるだけ早く身に付けておルシラバス（理工系）ではこのうちの「コア学修項目」にくことが望まれる。第 1 セットは情報系学部で行われ重きを置いて、必修（コア）科目の授業計画を策定した。

る標準的なデータサイエンス、第 2 セットはプログラ

スキルセット：カリキュラム分科会が、海外の例も詳ミング力を生かした実践・体験型のシラバスである。

細に調査してデータサイエンスの学修項目を大分類、中いずれも情報系学部の大半の教員にとってなじみ深い分類、小分類に分類し、レベルを記したものである。モ

内容であり、学部のプログラムとして是非実現して欲デルシラバス（理工系）では、毎回の授業計画に該当するしい。演習 2 科目については、Kaggle コンペ挑戦と、スキルセット中分類を記載して、データサイエンスにお過去問を使った練習の 2 本立てである。

ける当該授業の位置づけ理解の参考に資している。

最後に補足資料について簡単に述べる。

応用基礎コア：モデルカリキュラムと認定プログラム

1

補足資料 1（大学間共同 PBL）：ウェブを使って大学間でとの関係を簡潔に図示した資料である。認定教育プロ協力することで教員の負担を軽減すると同時に、学生グラムの要素と、モデルカリキュラムとの対応を記載の興味を喚起する試み。地域の中核大学や企業の協力している。モデルシラバスでは、授業計画が認定教育を仰ぐことが可能である。

プログラムを逸脱したものでないことを明示するため

2

補足資料 2（参考シラバス）：特定分野校（理工系）で行われている授業。公開されているのでカリキュラム構築に、本資料を参照している。

次に各カテゴリーについて解説と補足説明をしてみたい。
1

第 3 カテゴリー：情報系学部を対象に、必修（コア）・の参考にして欲しい。

第 1 カテゴリー：工学系学部を対象に、必修（コア）・

3

補足資料３（データセット）補足資料４（e ラーニングコンテ

選択・演習 1 科目ずつの 1 セットを提示している。必ンツ）：データベース分科会、教材分科会で調査、管理修（コア）は AI 基礎とデータエンジニアリング基礎を簡しているものでいずれも公開されている。授業での反潔に座学で扱う科目、選択は工学系学生の興味と特色転学習教材や演習の題材として活用でき、担当教員のを生かした新しい話題を扱い、演習では各自のプログ授業設計でも参照できる。

ラミング力の範囲で現実の問題を解決していく授業を想定している。数理・情報の専門家でなくとも、AI、デー今後の取り組みについてタサイエンスにふれたことがある教員であれば十分に2担当可能である。必修（コア）科目については、リテラ特定分野会議間の連絡調整は、コンソーシアムにおいて本シーレベルを扱うリベラルアーツ担当教員の助力を得会議設立当初より謳われている。理工系の第 1 回全体会議ることもできよう。

では人社系会議担当拠点校（滋賀大学）にもオブザーバーで第 2 カテゴリー：理学系・農学系学部を対象にしてい参画していただいた。また医歯薬の特定分野校（東京医科歯る。農学系・生命科学系を念頭に置いた必修（コア）・科大学）にも何回か全体会議にご出席いただいてきたが、今選択科目と、理数系を念頭に置いた必修（コア）・選択

後は本会議の正式メンバーとして、ともに医歯薬系のモデル科目と、共通の演習科目の2セットを提示した。農学系・シラバス作成に尽力することとなっている。

生命科学系ではデータとその扱いに親しむことを重視

医歯薬系モデルシラバス以外の 2023 年度の活動として、し、グループワークやフィールドワーク実践も謳ってデータベース分科会の進めるＰＢＬアーカイブ作成への協いる。理数系では、必修（コア）科目において必要に応力を考えている。また大学間共同ＰＢＬについては本学もじて数式を加えた理解や、プログラミング概要の習得、含めた近畿、中国、四国地域の一部で実施してきたが、新たな選択科目において学科の協力によるオムニバス授業にネットワーク構築に意欲的な特定分野校もあり、本年 9 月開よる視野の広がり、演習においてサイエンスとしての催に向けて多くの大学のオブザーバー参加を歓迎している。

側面を重視した実技を提案している。オムニバス授業のように、各学科に所属する教員の協力のもとに、学大阪大学部全体としてのプログラムを構築することも、認定申数理・データ科学教育研究センター（MMDS）
副センター長8鈴木貴（文責）