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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国立大学に設置されたセンターが結集して、各大学内での数理・データサイエンス教育の充実のための取組成果を全国への波及させるための活動を推進し、数理・統計・情報を基盤として未来世界を開拓できる人材の育成を目指します。

数 理・デ ー タ サ イエンス 教 育 が未来社会を開く︒

数理・データサイエンス教育強化を目的として

contents「数理・データサイエンスと大学」インタビュー●

第 7 回 京都大学情報学研 究 科 教 授

国際高等教育院附属データ科 学イノベ ーション教 育研究センター長 学際融合教育研究推進センター高度情報教育基盤ユニット長

山本 章博 教授

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー●「筑波大 学が全国に先駆けて、デ ータサイエンス教 育を必 修 化 」
第 8 回 筑波大学システム情 報 系 教 授 情 報 学 群 長 / 情 報 環 境 機 構 長

和田 耕一 教授●

インフォメーション・モデルカリキュラム（リテラシーレベル）の全国展開に関する特別委員会の設置2020/1

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー
インタビュー「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

ではほぼ必修であったり、履修しておくと有利に働くよ
うにカリキュラムを組んでいる学部・学科も多いです。

第7回

京都大学情報学研究科教授、国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター長、学際融合教育研究推進センター高度情報教育基盤ユニット長

山 本 章 博 教授

─ データサイエンススクールの反響はいかがですか。

2018 年 3 月から 2019 年の 11 月まででデータサイエ

文系の学生も共通して学べる教材をデータ科学センンススクールを 33 回開催しており、学生の中には複数回ターで制作しているところです。まずは 15 回分の教材を受講するリピーターが増えています。また先生の側かをつくりました。希望する大学にはコンソーシアムを通らも「講師をやらせてほしい」と声をかけてもらえるようじて提供しています。になり、好循環が生まれています。

ちなみに本学は文部科学省の「関西広域医療データ人

医学部附属病院の先生が講師を務めた回では、保健医材教育拠点形成事業」の代表校でもあり、その担当組織で療のビッグデータを用いた研究について解説してもらいある医学研究科とわれわれデータ科学センターとが相互ました。また企業から講師を招くこともあります。企業に連携する体制にもなっています。

側としては、将来の人材獲得につながるとあって、非常に力を入れて教材をつくりこんできます。学生も注目していて、全国に実験農場を展開する企業による「農業データ

データ科学の最前線に触れる「データサイエンススクール」

論理で周囲を説得し進むべき方向へ踏み出せる人になれの活用」をテーマにした回などは、あっという間に席が埋まりました。
データサイエンススクールは、学生たちにデータサイ─ 6 大学コンソーシアムにおける京大の役割について教

全学部の 1、2 年生だけでなく、大学院修士 1 年生にもデータサイエンスの共 通 教 育を施している京都大学。大学院生 向けで 実 用 性の高い入 門プログラム「データ科 学 概 観 」は短 期 集 中 型。これを協 力 校や他 大学にも提 供できないか現在検討を重ねている。京 都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター長の山本章博教授に、6 大学コンソーシアムにおける京大の役割や、期待する人材像について聞いた。

えてください。

京都大学は、大阪大学、滋賀大学と共に近畿ブロック
155 大学に数理・データサイエンス教育を普及させていエンスを学ぶ動機づけをするのが目的です。データサイエンスの面白さに目覚める機会を提供することで、自ら「もっと統計学を学んでみたい」という気持ちが増幅するような形に持っていこうと考えています。

くことがミッションです。京大ならではの特色を打ち出したプログラムを提供できればと考えています。
前述のように本学では国際高等教育院が大学院修士 1年生に対しても共通教育を提供しています。学部生ではエビデンスとして不可欠な統計、新しい価値を創るための情報学半年かけてカリキュラムをこなしていきますが、大学院生の場合はより実用性の高い内容を 2 週間から 1 ヵ月の─ データサイエンスは情報学・統計学・数理科学が三位間で集中的に特訓していきます。これは学部学生もやる一体となっています。このうち情報学と統計学は近い気があれば受講できるようになっていますが、この大学ようにも思えますが、違いはどこにありますか。

院生向けの入門集中プログラム「データ科学概観」を他大第3の“語学”であるデータ科学を駆使できる力を養う─ 京都大学におけるデータサイエンスの教育体制につい化を教える「附属日本語・日本文化教育センター」の 3 つ学にも提供することを考えています。のセンターを統括しています。つまり、データ科学は第 3

京大のもう一つの特色ある試みが、研究所の先生や企の語学であり、全員が修得してしかるべき科目なのだと業から講師を招きデータサイエンスの最前線を学生たち学生たちには話しています。に学んでもらう「データサイエンススクール」です。1 回

今の時代の基礎教養として欠かせない情報学・統計学・

─ 京都大学全学部の 1、2 年生が、共通教育として語学と数理科学の 3 つを、全学部を横断して体系的に学ぶため同じように必ずデータサイエンスの科目を学ぶ仕組みのカリキュラムや教材を開発する目的で、2017 年、国際になっているのでしょうか。

わせています。講師が許可した場合は、他大学の学生や社会人も受講することができます。
京大には多くの研究所やセンターがあります。学部

高等教育院という組織の下に「附属データ科学イノベー全学部が必修ではありませんが、学部ごとに「自然科学は 10 学部ですが、研究所・センターは 20 を超えます。研ション教育研究センター」（以下、データ科学センター）系」
から何科目を選択しなさいと縛りを設けてあり、自然究所・センターには著名な先生が数多く所属しており、自を設置しました。

科学系科目としてデータサイエンス科目を取る形になっ分の研究がいかに魅力的か、学部生にアピールする機会ています。

を探しています。ですからデータサイエンススクールのた教養・共通教育、さらに大学院の修士課程 1 年生を主な対象とした共通科目を統括する役割を担っており、デー講師をお願いすると、みなさん快く引き受けてくれます。
─ 履修の状況はいかがですか。

タ科学センターのほかにも外国語教育を目的とした「附1 学年 2800 人中、1800 人ほどが「統計入門」あるいは属国際学術言語教育センター」、留学生に日本語と日本文「数理統計」を選択しています。医学部は必修、理系学部

1ることが目的でしたが、現在では社会にあふれている膨の日程は１～２日間で、講義と PC を使った演習を組み合て教えてください。

国際高等教育院は、全学部の主に 1、2 年生を対象としかつての情報教育は、コンピュータを使えるようにす学生にとっても研究の最先端に触れられるチャンスとなるので、こうした機会をできるだけ増やしていこうと考えています。
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だからこそ学生たちには数学、情報学、統計学の3つをバランスよくしっかり学んでほしいという思いがあります。
これからはデータの時代です。
エビデンスとなるデータはインターネット上にたくさんあり、簡単に集めることができます。しかしデータを集め、分析して終わり、では駄目

第8回
インタビュー
筑波大学システム情報系教授 情報学群長 / 情報環境機構長

和 田 耕 一 教授

筑波大学が全国に先駆けて、データサイエンス教育を必修化
教育効果測定の結果を学外にも発信です。最後に重要になるのは論理です。いかにして相手を説得し、進むべき方向に向けて一歩踏み出せるかが大事です。エビデンスをデータサイエンスによって示し、プレゼンテーションできる人材となってほ

数理・データサイエンス教育の協力校・ 筑波大学では、2019 年度からすべての 1 年次学生を対象に「データサイエンス」を必修科目として開 講した。 人 文、 理 工はもちろん、 医 学、 体 育、 芸 術など広 範な分野の教育を擁する大規模総合大学においては国内初の取り組みとなる。またその教 育 効 果を 3 年 間 測 定することで 教 育 内 容の改 善も図っていく。筑波大学情報学群長の和田教授に詳細を聞いた。

しいと思っています。
大な情報をきちんと扱える人材の育成に主眼を置いています。さまざまな情報技術を使いこなして新しい価値を創り出していくことが、情報学の目標です。

─ 論理的思考を育むために必要なことは何でしょうか。
なま

生のデータを見て、そこから言葉を自分で組み上げていくプロセスが大事です。数学がこの世にあるのは、相一方で情報の中には数値的なものもあります。そうし手を説得するためだと私は思っています。数式を使えば、た数値データを利活用する局面で必要になるのが統計学

相手は否定することができません。数理的、情報的、統計です。欧米では都市問題や農業問題などの政策を打ち出的知識を駆使して挑み、対話によって結論を導ける人がす上で統計学は欠かせません。統計データを政策の根拠ぜひ現れてほしいと思っています。としています。また生存率などの医学的エビデンスにも統計学は不可欠です。
統計学の大家ウィリアム・ゴセット（筆名：スチューデント）はギネスビール社の社員でもあり、推測統計学を用いて品質管理に役立てました。数値に還元して大量のモProfileノを管理する、あるいは工程を改善していく上で、統計学

開学当初からの共通科目「情報」に「データサイエンス」を付加は重要な役割を果たします。そうしたことも学生たちにデータサイエンスはデータを集め分析して終わり、ではないした。そのときに数学で得た知識が大変役に立ちました。
まさに数学と情報学の両方が必要なのだということを痛感しました。統計学については私の場合、学ぶチャンスがあまりなく、自分なりに勉強するしかありませんでした。
3─ 1 年次学生約 2100 名全員を対象に「データサイエンス」をを位置づけているということです。授業は講義と実習各必修科目として開講したねらいについて教えてください。

1 単位から成り、実習は全学の各所に設置されている PC

データサイエンス教育は、学長のリーダシップのもとルーム（パソコン台数計：約 1100 台）で行っていました。

で推進しています。筑波大学は人文、生命、理工、情報、医学、体育、芸術など、広範な分野にわたる教育を行う大規

─ 新カリキュラムは、どのような内容ですか。

模総合大学ですが、「データサイエンスは、分野を問わず2019 年度より、全学を対象とした必修科目として「情全学でやるべきだ」という方針です。エビデンスに基づ

報リテラシー」２単位、および「データサイエンス」２単位

山本 章博

いた客観的な判断や意思決定の必要性は、学術分野はもの計４単位を開講しています。

理学博士。1990 年、北海道大学工学部講師、94 年、同大学工学部助教授を経て、03 年、京都大学大学院情報学研究科教授。15 年 -18 年、京都大学大学院情報学研究科長。18 年、京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター長（併任）。研究分野は、数理論理学および形式言語理論を基礎とした機械学習と知識発見。

ちろん行政・産業分野においても強く認識されるように1年次学生は、春学期にまず「情報リテラシー」から履修しなってきています。体育や芸術系の学生でも今後はデーます。講義、演習それぞれ75分の授業を週に2時限×5週でタリテラシーの涵養は欠かせません。

学びます。コンピュータ、インターネットの使いこなしを習─ データサイエンス教育に関して、山本先生の考えを教

私は実は数学の出身で、大学院から情報学に転向しま

共通科目にはほかに外国語や国語、芸術、体育などがありますが、これらの基礎的な科目と同列に情報リテラシーは理解しておいてほしいですね。

えてください。

シーとコンピュータの利用技術の習得を図ってきました。

やまもとあきひろ

もとより本学は、1973 年の開学当初から全学共通科得すると共に、SNSなどでの自分の行動に責任が持てるよう、目として 2 単位分の「情報」を開設し、基礎的な情報リテラ情報社会において必要とされる倫理観を身につけます。
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「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

文系・理系、幅広い分野にまたがる 1 年次

サスを全学的に得る必要があり、2018 年度に 1 年かけて、とができる」という可能性の広がりに気づかせたい。そ学生全員に対し、内容を揃えて一律に教え各教育組織に対して教育内容や方法、カリキュラムに関の上で、次は「スポーツデータサイエンスコース」など、各るのではなく、教える力点を学部の特性にする説明会を複数回行いました。よく「学部の壁を超え分野の専門につながる上級コースを設置していければと合わせて調整するよう、担当講師に工夫をるのは難しい、どうやって全学必修化を実現したか」と聞考えています。

お願いしています。ベースとなる標準教材

かれますが、幸い、データサイエンスの必要性は各教育組は用意していますが、教える力点はそれぞ織でも認識されており、すぐに理解してもらえました。

れ微妙に変えているのです。
どの項目に時間をかけて詳しく説明する

3. 達成すべき水準─ ビデオ学習などの教材は活用されていますか。

かなど、学生の様子を見ながら授業を進めオープンコースウェアのプラットフォームを用いたビる必要があるため、対面での教育に重きをデオ講義を、カリキュラムの中に 3 回組み込んでいます。

置いています。

最初の講義にあたる導入部で、学生は 6 つのコンテンツから自分の興味に合った 3 つを選んで視聴することに

そして秋学期から「データサイエンス」が始まります。
これは週 2 時限× 10 週。ここではデータに基づく客観─ 必修化となると、実施計画の策定が大変だったのでは的な判断や意思決定に必要な基礎的概念を理解し、コンもともと共通科目「情報」を全学必修で実施していたこ

ピュータを利用した基礎的なデータ分析技術を学ぶこととから、データサイエンス全学必修化のスキームは持っまた学期の中間では「ビッグデータと IoT/CPS」、期末を目的としています。また海外からの留学生向けに、英ていました。4 単位必修とするには教員が何人必要か、には「人工知能と機械学習」を視聴します。現在の学びの語で講義を行うクラスも用意しています。 ( 図 1、2)

クラス編成をどうするか、細かくシミュレーションをし、先にある世界を見せることで、学生の興味を先につなげ2017 年度から 2 年かけて準備を進めてきました。現在、ようという意図です。

内のその分野の先生に語って頂くというものです。

常勤教員 30 名と、非常勤教員 21 名で対応しています。

対面による教育で、学生の反応を見ながら興味を持たせる

さらに大学院学生によるティーチングアシスタントも活─ 筑波大学におけるデータサイエンス教育の特長は、ど─ スムーズに理解を得られましたか。のような点にありますか。

新たにデータサイエンスを必修化することのコンセン

コンピュータを独力で使いこなす能力

インターネットを適切に利用する能力

データに基づき客観的に判断する能力

コミュニケーション能力

学生の理解度や意欲を調査し、結果をフィードバックする用しています。

情報倫理と情報セキュリティなっています。内容は、人文、体育、医学、芸術などの分野とデータサイエンスの関わりや、データの活用事例を学ないでしょうか。

データ・情報リテラシー

自分の考えを他人に正しく伝える能力

情報を正しく読み取り、共有する能力

─ 新カリキュラムでは、教育効果を評価するための調査( 教育効果測定 ) を実施すると伺いました。

初回の講義と終盤の講義において 15 分間の時間を取
1. 情報リテラシーの標準学修項目

2. データサイエンスの標準学修項目

り、受講生のデータサイエンスに関する理解度、意欲など

情報リテラシー（講義）データサイエンスに関しては情報系の先生だけでなく、心理学の先生にも情報倫理・情報セキュリティ

データの収集と管理１：データの種類とデータの収集

調査は 3 年間実施する計画です。まずは 1 年を終えた

データの収集と管理２：データの前処理と整理

時点で匿名化した回答データを解析して、データサイエ

情報表現
コンピュータの仕組み

データの収集と管理３：データ表の設計と管理

情報システム

文書作成
情報発信・情報共有
プレゼンテーション

ンスへの興味や理解を深める要因を探り出し、継続的な教材改善に役立てます。また解析を複数年にわたり継続することによって、学生のデータサイエンスに対する意データの可視化

識や理解度の変化を調査します。測定で判明した内容は、データの分析１：質的変数の理解
データの分析２：量的変数の理解
データの分析３：様々なデータの分析

コンソーシアムにも発信する予定です。 ( 図 3)
─ 今後の目標を聞かせてください。

今回、こうしてデータサイエンス教育の基礎となるカ身に付けた人材を育成することが目標です。理系とは関わりが少ない分野の学生でも、「データを使えばこんなこ5わだ和田

リキュラムができました。まずはその基礎をしっかりと高度なデータの分析：人工知能

P ro fi le

協力を得て進めています。

高度なデータ収集と管理：ビッグデータ
インターネットの仕組み

情報リテラシー（演習）をオンラインアンケートの形式で調査します。調査内容

こういち

耕一

学術博士。1984 年、神戸大学自然科学研究科システム科学修了、同大学自然科学研究科助手を経て、87 年、筑波大学電子・情報工学系講師。90 年同大学電子・情報工学系助教授。99 年、同大学電子・情報工学系教授。04 年、同大学院システム情報工学研究科教授。11 年より同大学システム情報系教授。15 年より同大学情報環境機構長。18 年より同大学情報学群長。

6Information

モデルカリキュラム（リテラシーレベル）の全国展開に関する特別委員会の設置
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムでは、これまで 2 年間、数理・データサイエン
ス教育の国際的動向の分析や国公私立大学、関係団体との意見交換を行いつつ、データサイエンスのスキルセット及び学修目標の策定を行ってきました。
ここでの検討を基礎として、文理を問わず、全ての大学・高専生（約 50 万人卒 / 年）に向けた初級レベルの数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開を目指し、産業界、私大等の取組状況を反映しつつモデルカリキュラム（リテラシーレベル）を更に実効性の高いものとするため、コンソーシアムの下に、産業界、公私立大学、関係団体等の委員からなる特別委員会を 2019 年 11 月に設置しました。

目 的

カリキュラム分科会での検討を基礎として、文理を問わず、全ての大学・高専生（約 50 万人卒 / 年）に向けた初級レベルの数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開を目指し、産業界、私大等の取組状
況を反映しつつ、今後の社会で求められるリテラシーとして学修すべきモデルカリキュラムを検討する。
委員安宅 和人◎ 岡本 和夫

慶應義塾大学環境情報学部教授 ヤフー株式会社 CSO
大学改革支援・学位授与機構 顧問

上林 憲行

武蔵野大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科 学部長

北川 源四郎

東京大学数理 ･ 情報教育研究センター 特任教授
数理 ･ データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 議長

孝忠 大輔

日本電気株式会社 AI・アナリティクス事業部 AI 人材育成センター長

竹谷 祐哉

株式会社 Gunosy 代表取締役兼一般社団法人新経済連盟幹事

長谷川 亘

一般社団法人日本 IT 団体連盟 筆頭副会長

巳波 弘佳

関西学院大学 学長補佐 理工学部教授

山口 和範

立教大学 経営学部 学部長・教授

山中 竹春

横浜市立大学 学長補佐・医学部教授・データサイエンス推進センター長
◎は主査

活動目標

2019 年度中にリテラシーレベルのモデルカリキュラムを取りまとめて公表する。