数理DSに馴染みのない分野の学生を対象とした演習授業と教育・学修支援

千葉大学アカデミック・リンク・センター
岡田聡志
2021年8月26日（木）17:45～18:00
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
関東・首都圏ブロック第3回ワークショップ1

構成• 授業の概要• 前年度からの履修者層の変化• 授業の内容と進め方• 困ったこと• ALCの教育・学修支援• 今後に向けて

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授業の概要• 普遍教育科目『Rによるアンケート調査の集計』• 2019年度から開講• できるだけ「名は体を表す」科目名に• 担当教員がIR（Institutional Research）の業務でRを使用していたため• 1単位、全8回の授業• コロナ禍のため、2020年度第1、第2タームは6週で8回分の授業を実施• 学生の通信・利用環境等の観点から、原則としてオンデマンド型のメディア授業という制約
2019年度

2020年度

普遍教育内の区分

教養展開科目（データを科学する）

数理・データサイエンス科目（展開）

開講期・時間割

T2・火1

T2・火1

教室

G6-201コロナ禍のため、オンデマンド型のメディア授業

端末

BYODで実施

履修生の保有する端末

履修者数

22名

109名

GPCA*

2.05

1.99

* 普遍教育科目においては成績評価基準として、講義型科目については秀（S）の評価区分の比率をおおむね15%以下とすることとなっており、GPCAについては、原則として、1.5以下、3.5以上にならないように、毎年度確認が行われている。

3• 千葉大学数理・データサイエンス教育プログラム（2020年度～）
https://www.chiba-u.jp/education/minor/post_19.html• 数理DS科目の必修化（2020年度～）
カリキュラム・マップ：https://www.chiba-u.jp/education/curriculummap/•看護学部の例

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履修者層の変化• 「普遍教育」としての位置づけ：「前専門性」「非専門性」「学際性・総合性」→ できるだけ多面的な内容を取り上げる• 必修化の影響：科目群からの「選択」ではあるものの、各学部の「空きコマ」に入る→ 第一印象の悪化を防ぐ
工国際教養

0.9%法政経

理
園芸
医
薬
看護

13.6%
9.1%

2年生

13.8%

0.0%
0.0%
0.0%

3年生

78.0%

10.1%

5.5%

27.3%

13.6%

8.3%

0.0%

4年生

14.7%

0.0%
0.0%

0.0%

0.0%
3.7%
0.0%

0.0%

50.0%

1年生

13.6%

1.8%

文

教育

59.1%

16.5%

40.4%
10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

履修生の所属学部の構成比

2019年度

50.0%

2020年度

60.0%

70.0%

9.1%
6.4%
20.0%

2019年度
40.0%

60.0%

80.0%

2020年度
100.0%

履修生の履修時学年の構成比

実際は構成比の変動よりも、1年生の履修者数自体が74名増えたことの影響の方が大きい

5授業の内容と進め方• シラバス：https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2021/G1/G122041001/ja_JP• 目標① Rを用いた基本的なデータハンドリングを行うことができる② Rを用いた基本的な図表作成を行うことができる③ 再現可能性の高いレポートを作成することができる• 評価• 課題提出状況 ＋ 相互支援状況→ コロナ禍の学生の孤立化への対応• 2020年度はGoogle ClassroomとGoogle Chatを併用• 2021年度からの本格利用の検証• 動画は動画管理サイトを利用したHLS（外部URL共有）*
2020年度シラバスの授業回計画• できるだけ気軽に質問できる環境（アプリ等を含む）• 画面のスクリーンショット等を利用• 有益な質問・回答に加点• 動画を確認 → 課題に取り組む → 質問する → 教員・他の履修生からアドバイスをもらう →課題完成・提出 → 教員からのフィードバック• 教科書の利用を前提• 相互評価についてはMoodleのワークショップモジュールの方が楽だったか？
• 2019年度の経験からは相互評価の効果は高そう* 檜垣泰彦・藤本茂雄他（2020）メディア授業用動画配信の実施～COVID19への緊急対応、電子情報通信学会技術研究報告、 120(93) 1 - 6

回（日時）

シラバスの計画内容

実際の内容詳細課題

Rを使う理由、Rでどういったことが可能か、 R、RStudioのインストール
授業の進め方、評価方法等

第1回（6/23）

イントロダクション

第2回（6/23）※

Rの設定と基本操作

第3回（6/30）

Rによるデータの前処理と記述統計

Base Rと{tidyverse}による処理、データセットの結合

第4回（7/7）

Rによる図表作成とggplot2

アンケートの設問作成
2つのでデータセットを用いたグルー
プ別集計
データを集計した上で、{ggplot2}を使用して棒グラフを作成

第5回（7/14）

R Markdownの利用

複数回答の処理とロング形式への変換、{ggplot2}の使い方、macの文字化け対応

第6回（7/21）

統計学との関連性、Rの基本用語、コーディングルール、ファイルの読み込み、ス
クレイピング

東京都と千葉県のコロナ関連のデータの読み込み

アンケートの回答（模擬データ作成）
R Markdownでデータを表にまとめる

Rによるテキストデータの処理

2変量の関係のグラフ化、
R Markdownの使い方と構造、表の作成
テキストを扱うRの標準関数と{stringr}{rtweet}による分析

最終成果物に向けた準備

第7回（7/28）

データセットから集計してレポートを作成してみる

発展的な内容（{Rmecab}{wordcloud}、コロプレス図、{animation}によるMotion
Graph）

第8回（7/28）※

まとめ全体の総括（間違いやすい部分のフィードバック、推測統計とのつながり、今後の学習について）

最終成果物の提出

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最終成果物の例• 履修生を対象としたアンケートの匿名化されたデータを使用して、基礎集計を行った上で、基礎集計より複雑な（2変数以上の）分析を行い、そこから得られた知見等を含め、R Markdownにまとめ、Rmdファイルとhtmlファイルを提出• 基本は、授業で学修した内容（＋ 自分なりの「工夫」）

非公開

例：plotlyを使用したインタラクティブなレポーティング（gif）

非公開

例：{.tabset} オプションを使用したタブ表示のレポーティング（gif）
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困ったこと• RとR Studioのインストール• 2019年度の反省から2020年度は対面授業で共用端末を利用する予定だった• Onedrive問題• バックアップの設定がOnedriveになっていると失敗する？
• 基本的なPC操作• 2020年度特有の問題？
• T1-2の数理・データサイエンス科目（基礎）と連動させる必要性• 2021年度はT4（10・11月）に移動• 質問対応とフィードバック対応• 500件程度のやり取り• 質問は基本的に締切前日・当日の夜来る• 検証する時間• 毎回の課題に対しては原則として個別にコメント• （メディア授業）全体におけるフィードバックの過少性への対応• 「原始的」な対応
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ALCによる教育・学修支援• 教育支援：https://alc.chiba-u.jp/• 教材作成支援• 著作権処理相談、素材づくり、デジタルデータ化、リッチ化• 教材動画収録• コンテンツ制作室• 技術補佐員常駐、Adobe Premiere Pro、Illustrator等の相談可• Adobe CCの包括契約• ミニスタジオ、機材貸出：https://www.youtube.com/watch?v=9QnmXi9MfMI&t=127s• 個室が無い教職員、収録環境が十分にない教職員への支援• Moodleサポート• メディア授業サポート（国際未来教育基幹スマートオフィスによる）• 学修支援• EYeL！（Encourage Your e-Learning!）：https://alc.chiba-u.jp/eyr/online.html• 学修支援のためのポータルサイト• 分野別学習相談・領域別学習相談• 原則として「答え」は教えない• PCサポートデスク：https://alc.chiba-u.jp/eyr/2020/08/28/01alsatt• PCに関わる操作全般からプログラミング言語の相談も対応• 2020年度はTeams上で実施

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今後に向けて• 学生からの反応• おおむね良好• 「Rに初めて触ったが、なんとなく楽しむことができた」• 「第1・第2タームで履修したメディア授業のうち、最も受講してよかったと思う授業」で複数名が回答• 「気軽に質問できた」「孤独感を感じなかった」「受講者間で質問できた」• 「動画が分かりやすかった」「教員の顔が見えた」• 一方で、Chatの雰囲気が苦手な学生やレベル分けの必要性も• 支援人材の必要性• 「授業」自体はなんとかなるが、質問・フィードバック対応をどうするか• 研究室を持たない教員の難しさ• TF・TA候補者のプール化・マッチングも考えられるが制度趣旨とのギャップ• メディア授業での教え合い• 「優秀な学生」のインパクトと波及効果• 自分で考えることと質問することのバランス
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