数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
vo l. 5

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 6 回 北海道大学 大学院 教 授 、総 長 補 佐 、総 合 I R 室 副 室 長

数理・デ ータサイエンス教育 研 究センター センター 長

長谷山 美紀 教授●

数理・データサイエンス教育の全国展開に向けて・協力校として選定された2 0 校 の 取り組み内 容 紹 介●

インフォメーション

・コンソーシアムブロックワークショップ情 報 一 覧

2019/8

「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

第6回

北海道大学 大学院教授、総長補佐、総合 IR 室副室長
数理・データサイエンス教育研究センター センター長

長 谷 山 美 紀 教授

データの力で社会をデザインする「未来人材」を創出
分野を越えたボーダレスな教育を学士・修士・博士にとらわれない
シームレスなプログラムで展開する北海道大学。
産官学と地域が連携するコンソーシアムを形成し、データサイエンスの研究と人材育成を両輪で進めるなど、ユニークな取り組みで先陣を切る。
数理・データサイエンス教育研究センターのセンター長を務める
長谷山美紀教授に、北大の目指す人材育成について聞いた。

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

れば、自宅でもどこでも受講できます。また、教材閲覧や

フラ維持管理」です。NEXCO 東日本、東京地下鉄などの演習の進捗状況は、併せて開発を行った「履修データ分析

企業が参画する「次世代スマートインフラ管理人材育成ツール」を教員が使うことで、一人ひとりの学習進度が手コンソーシアム」をスタートしました。このコンソーシに取るように分かります。

アムでは、企業との共同研究によって、最先端のデータサ

また、学生の独習を促すための動画教材を放送大学とイエンス・AI に関する研究を行い、博士学生は、研究者との共同研究により開発しました。文理を問わない全学のして雇用されることで、積極的に参加しています。こう

学生を対象として、データサイエンスの素養を身につけした仕組みを実現できたのは、企業の協力があったからるために適した内容で 45 分間の番組を 47 本選定しましこそ。企業側もそれだけ、産学連携による実践的な共同た。学生が自由に動画教材を閲覧し、教員は教育プラッ

研究により人材育成を同時に進める、このコンソーシア

トフォームを通じて授業で利用することができます。さムの活動に期待してくれているのだと思います。

らに、これらの動画すべてに英語のキャプションを付け、留学生に向けた学びにも対応しました。

民間企業との共同研究に学生が参加するためには、発明情報や秘密情報の取り扱いを徹底しなければいけませ

本学では、センターが独自に開発した「Python プログん。そこで、学生を雇用して共同研究に参画するためのラミング演習」が、今年度の「情報学Ⅰ」の授業で実際に利契約のルールをベースにして、共同研究で発生する発明用されています。200 人規模の学生が１つの教室で一斉や秘密情報の取り扱いをまとめたガイドラインを作り学にプログラミング演習を学ぶことができているのも、こ生に周知しています。このようにして、コンソーシアムにうした ICT を用いた独習型の教育プラットフォームを実企業が参加しやすくなる仕組みを目指しています。
「北大現したことの成果です。e-Learning によって学生の事前モデル」の実現で、本学が先鞭を付けることで、他大学で学習を充分に支援し、授業では講師や TA が学生の進捗状も同様の取組を実現できるようになると考えています。

況をリアルタイムでモニタリングしながら、細やかなサ

日本には社会インフラ産業だけでなく、深い技術やノポートを行っています。これにより、文理を問わない全ウハウをもつ産業領域がたくさんあります。インフラの学を対象とした数理・データサイエンス教育を実現して維持管理の次は、「次世代工学リーダー人材育成コンソー

います。

シアム」や「数理化学人材育成コンソーシアム」など、他のこうしたスタイルを取り入れたのは、「学び」を生活の分野への展開を進めています。

一部にしてほしいという思いがあるからです。独習して、分からなかったら授業で質問する。自身の理解に合わせて進めることができます。すでにいくつかの大学から教

シームレスなプログラムによるボーダレスなデータサイエンス教育
─ 北海道大学におけるデータサイエンス教育の特徴を教えてください。

育プラットフォームを利用したいと依頼が来ています。

本学では、札幌に本社を置くニトリホールディングス

力の養成には、ボーダレスな教育だけでなくシームレス

今後は、学生だけでなく社会人のリメディアル（補修）教と IT 産業振興を推進する札幌市との 3 者間で、未来を担

なプログラムが不可欠なのです。

育にも使ってもらうことを考えています。

う IT 人材の育成に関して連携協定を結びます。

４つめは、産学官が連携した実践的な人材育成基盤である「北大モデル」の構築です。大学、企業、自治体の三者が互いに知見を持ち寄り、育成した人材の活躍の場までも提文系・理系を問わず、あらゆる専門に必要なデータサイエ

供する本学独自の取組です。このモデルは、Society5.0

ンスの基礎力を身につけさせること。今年度から全学時代の新しい大学の機能になると考えています。

数理・データサイエンス教育研究センターが中心となり企業・自治体との連携を推進
─ 人材育成の「北大モデル」とは、どのようなものですか。

2600 人を対象に、AI 開発言語「Python」のプログラミン
2 つめは、ボーダレスなデータサイエンス教育の展開で

─ 文系・理系を問わないデータサイエンス教育は、どのように実施しているのですか。

文部科学省の補助事業「データ関連人材育成プログラム（D-DRIVE）」に採択された取り組みで、北大を中心とす

す。IT、AIの高度化を背景に、急速にデジタル化が進む中、ICT の仕組みを活用した「数理データサイエンス教る産学官が連携するコンソーシアムを形成し、参画する専門分野に限らず広くデータの利活用ができる知識人材育プラットフォーム」を独自に開発しました。学生は、企業や自治体と連携しながら人材育成の基盤を構築するを輩出していく必要があります。

LMS（Learning Management System）
である教育プラッものです。このコンソーシアムでは、企業との共同研究

3 つめは、学士・修士・博士にとらわれないシームレスな

トフォームにログインしてプログラミング演習などのにより、産学連携の PBL（Project Based Learning ＝課題

プログラムであること。北大では以前から、社会人が修士

e-Learning 教材をブラウザ上で利用できます。これらの解決型学習）を進めます。

や学部の教育科目を履修できるようになっていましたが、教材は、スマートフォンやタブレット端末でアクセスす

1

ました。

それを積極的に拡大していきます。社会で通用する実践

私たちは４つのコンセプトを掲げています。１つは、

グ教育を開始しました。

─ この他にも、画期的な産学官連携の取組があると伺い

本学の D-DRIVE 事業で最初に取り組む分野は、「イン2数理・データサイエンス教育の全国展開へ向けてていくためには、トップ論文を書く力だけでなく、10 年後、20 年後を見据えて、未来社会を切り拓く力を備えた人材の輩出が必須です。20 年後の世界には、20 年後の

平成 31年 4 月から文部科学省の教育強化方策「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」の協力校として選定された大学が活動を開始しています。
次頁以降は協力校として選定された 20 の大学の取り組み内容の紹介です。

社会を支え、さらに自分達の未来を切り拓く人材が育っていてほしいと考えています。
このように考えると、地方の持つ多様な文化とスピ
リットは強みになると思っています。同じ地域にあっても、得意分野を持つ個々の大学が多様なアプローチで課

６つの拠点校（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）と協力校は題解決に挑戦する――そのような多様性が次の社会を生み出す力になると思っています。
多様な特徴を活かし、大学同士が連携することで、ノウ

６つのブロックを分担し、数理・データサイエンス教育の全国展開を目指した活動を行います。
コンソーシアムでは各ブロックでの活動や大学や産業界等との意見交換によって各分野のご意見をフィードバックしつつ、
数理・データサイエンスの標準カリキュラムおよび教材や教育用データベースの整備を行ってまいります。

ハウを共有し、具体的なプログラムの相互乗り入れを考この連携協定にあわせて、ニトリによる寄附講座が 8 月

えることで、効果的な教育の提供が可能となります。こ

1 日付けでセンターに設置されます。ニトリの保有するの 6 大学のネットワークは 20 大学のネットワークと連携

各ブロックでは、ブロック会議やブロック別ワーク

データに加えて、同社の取り組みを共有し、3 者が連携しして大きな役割を果たすはずです。

ショップなどを開催する予定です。これらの開催予定については、コンソーシアムの HP のイベント欄ながら、研究と人材育成を進めていきます。企業のデータと課題をテーマに、学内における公募型研究も行います。

今後の活動予定について─ そんな長谷山先生のバイタリティーの源は？

寄附講座にはニトリ社内のデータ分析の研究グループも常に心にあるのは、「20 年後の子どもたちのために」と参画しますので、大変良いコラボレーションになると考いう思いです。私はこの 7 年間、北大で、人材育成の基盤

えています。また、学生には企業で利用のデータベースづくりを手がけてきました。この仕事を通して私自身もや分析ツールに触れる機会が提供される予定です。

大学に育てられたと感じています。それを今、実践していこのような企業との連携によって、データ駆動型の新しるのです。現代の社会においてデータサイエンスが学生

い社会デザインのための研究を推進したいと思っていまの必須の素養であるように、20 年後の社会に、新たに必す。先端的 IT を活用し、データの力でみらいの社会を創要となる素養が生まれているのだろうと思っています。

造できる人材を育成し、地方創生に貢献する。――それ

社会の変化に対応する柔軟な発想で、将来を担う学生のが、
私たちの大きな目標です。

ために、新しいフロンティア人材を育み続けられるメカ
ニズムを大学の中に創りたい――そう思っています。

地方文化を尊重しつつ効率的な教育の仕組みを共有等をご覧ください。

北海道・東北ブロック
拠点校：北海道大学
協力校：北見工業大学
東北大学
山形大学
対象校：89 校

近畿ブロック

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
対象校：68 校

拠点校：京都大学
大阪大学
滋賀大学
協力校：神戸大学
対象校：155 校

関東・首都圏ブロック

Profile

拠点校：東京大学
協力校：筑波大学
宇都宮大学
群馬大学
千葉大学
お茶の水女子大学
対象校：263 校

─ 6 大学コンソーシアムの意義をどのように捉えていますか。

6 大学コンソーシアムは、それぞれの大学が全学的な数理・データサイエンス教育を実施し、全国の大学への普及・展開に向けてモデルとなる標準カリキュラムや教材等を作成しています。さらに、文部科学省「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」に選定された20

中部・東海ブロック
は

せ やま

み

き

校の協力大学は、6 大学の開発した教育プログラムなど

長谷山 美紀を取り入れて自身の大学で固有の教育を展開することに1994 年、北海道大学工学部助教授、04 年、同大学大学院情報科学研究科助教授を経て、06 年、北海道大学大学院情報科学研究科 メディアネットワーク部門 情報メディア学分野 教授。
13 年より同大学 総長補佐。17 年より同大学 数理・データサ
イエンス教育研究センター センター長。また 17 年から 2 年間、同大学 人材育成本部 女性研究者支援室室長を務める。

なります。
6 大学が、北は北海道大学から南は九州大学まで、多様な地域から選ばれているのも、地方の意義を考えるうえで大きな意味があると感じています。日本の大学が世界に伍し3

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
対象校：79 校

拠点校：滋賀大学
協力校：新潟大学
長岡技術科学大学
静岡大学
名古屋大学
豊橋技術科学大学
対象校：128 校

4北見工業大学
数理 ･ データサイエンス教育検討 WG

WG 主査

山形大学
データサイエンス教育研究推進センター

榮 坂 俊 雄 副学長

https://www.yamagata-univ-derp.org/

組織（プロジェクト）の目的と構成
本学は北海道 ･ 東北地区の協力校として、本学のび地区他大学への展開という役割を担っています。そ国立大学経営改革促進事業との連動：三大学連携・文理融合実践教育への展開
ロボットや実データを用いたPBL型実習による学習動機付けのため、令和元年 4 月に本学内において副学長を主査とし、教育担当学長補佐、学科長、系長、コース長、

数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム

科目および教務担当教員、学務担当事務職員から成るワーキンググループを発足し、連携大学にも拡大予数理・データサイエンス教育検討WG
ロボットを用いた導入教育

北海道大学

びに特徴は、国立大学経営改革促進事業と連動し、数理・データサイエンス
教育研究センター

小樽商科大学および帯広畜産大学と連携して商・農・工の異分野 ･ 文理融合教育を実現すること、並びに

協力校

提供

A大学

つけた人材の育成を目指します。

文理融合教育遠隔教育

帯広畜産大学

三大学連携PBL教育

学習動機付けされた実践教育を行うことです。これによりSociety5.0 時代に活躍するための応用力を身に小樽商科大学普及

北見工業大学オンライン教材、
データセット
教育プラットフォーム

トイ・ロボットや実データを用いた PBL 型実習により、山形大学データサイエンス教育研究推進センターは、地域ニーズに対応した産学官連携による教育の枠組み

実学志向の教育コンテンツを開発し、全学的な数理・データサイエンス教育

データサイエンス教育研究推進センターを行うことを目的としています。本センターは教育部門、地域連携部門、カリ

普及拡大

B大学

● カリキュラム・教材開発部門：学内外の組織と連携したカリキュラム・教材開発

人文社会学部・理学部・地域教育文化学部・医学部・工学部・農学部が連携し、学外の大学コンソーシアム・ＦＤネットワーク加盟校にデータサイエン♦♦

修する「Data for All」の体制を整え、本学の持
つ医療・災害等の実学データ収集・活用の実

Data Top
Leadersスを活用するためのリテラシ及び基礎技能を履

ンス手法を利用して、社会のイノベーション創滝 澤 博 胤 理事・副学長

https://www.tsukuba.ac.jp/education/ugstandard.html

なカリキュラム体系及び教育体制を構築することを目的として設置されました。
運営されますが、データ科学・ＡＩの研究教育を主導してきた情報科学研究科を中心に、各学部・研究科等と連携・協力した全学体制で、Data for All

本学プログラムは学務審議会のもとで企画・文理問わず学生が持つべきデータ
リテラシと実践体験

数理・データサイエンス教育を推進していきます。

カリキュラム・
教材の提供

大学コンソーシアムやまがた（13校）
FDネットワークつばさ（53校）（連携事業を毎年度３件）
データ解析ニーズの調査
データの入手地域企業（山形大学アライアンスネットワーク46社、山形新企業懇話会42社）
自治体・公共団体♦

大学コンソーシアムやまがた及び FDネットワークつばさに2020 年度から
データサイエンス教材を提供する。
データサイエンスマイスター制度（データサイエンスに関連する一連の授業により履修プログラムを構成し、一定以上の成績を収めた履修者をデー
タサイエンスマイスターとして認定）
を2020 年度からスタートさせる。

代表者

和田耕一・
シ ス テム 情 報 系※リンク先ページの「教養教育」に共通科目「情報」の記載があります。

データ活用力

計算機科学

数理
専門性に合わせて習得
数理計画、離散数学、
ベクトル解析、微分方程式、計算理論、最適化、ゲーム理論

本学では、開学当初から全国の大学に先駆けて、全学ルールとモラルを身につけることを目的とした 2 単位の情報

各統計
専門分野でのシミュレーション

データ分析の業務や事業、
戦略立案への実装

機械学習を
用いた設計
データベース管理

関数解析、暗号、
情報幾何、量子情報、
位相データ解析

ベイズ統計、
時系列解析、
モデル選択、
統計の社会活用

問題定式化と問題解決、
データ解析実習による手法の理解と効果の体験

アルゴリズム、
数理モデル、
データベースの概念、
機械学習の原理と実習

教養的理解と適用法置し、教育内容の企画・方針決定を行い、更に当該方針集合と確率、線形代数、
初等解析、
アルゴリズム理論に基づいたカリキュラム策定・実施を行う組織として「情報」

情報リテラシ、
プログラミング
アルゴリズムの事例理解

データ科学への入り口
数学概論：微積分、代数

共通科目

位）
を新設し、全学生に対し計 4 単位の必修化を行います。
実施体制として、教養教育の役割を担う「共通科目」
全体

共通科目

基礎科目

い数理的思考力とデータ分析・活用能力を身につけるための実践教育として数理・データサイエンス関連科目（2 単

教養教育機構総合科目

え、社会的ニーズを踏まえた文系・理系を超えた質の高

分野横断
データ
利活用

情報活用の社会への影響と重要性の理解、データ
利活用の事例による理解

筑波大学の教育体系

教育を必修として実施してきました。この既存の 2 単位に加

異分野
データの
統合解析

すべての
数学分野が関与
数学者とのコラボ
能力と人脈

筑波大学における数理及びデータサイエンス教育実施体制

生がコンピュータの基本概念やインターネット社会における

実社会
ビッグ
データの
取得と解析

統計の基礎
（推定、検定、回帰分析等）
実データでの実習

成果を中小規模大学向けにアレンジ

組織（プロジェクト）の目的と構成

世界トップレベルのデータサイエンス
リーダー・研究者

専門分野のデータ
サイエンティスト
（競争社会の人材に必要な技能）♦

データサイエンススタディセッション（社会人と学生のスキルアップを目指して、合同自主学習を行う環境を提供）
を年 2 回以上開催する。

筑波大学時代を代表する研究者

実社会における
統合的なデータサイエンスリーダー

データサイエンスマイスター

情報
外国語
体育

授業科目

出に資する高度人材を育成するための組織的Specialists
with Data

績をもとに、数理的かつ現代的なデータサイエ

月2 回のペースでデータサイエンスcafé（データサイエンスに関連するテーマのプレゼンを行い、テーマに興味を持つ社会人・教員・学生の交流会）
を行う。

代表者

組織（プロジェクト）の目的と構成
実用統計

非常勤講師
として指導

教材の
提供
フィード
バック

取組概要

（教育・学生支援担当）

本委員会は、本学教学マネジメントを統括す

・履修者数の増加１０％
・理学部数学およびデータサイエンスコース
カリキュラムの履修者数
全体の25%

TAとして指導

ズに合わせたコンテンツ開発を行います。

東北大学学務審議会「データリテラシ共通教育基盤運営委員会」

る学務審議会に、本学全学生がデータサイエン

拠点校

学生
認定

開発

オンライン
教材

● 地域連携部門：地域企業や大学コンソーシアム・ＦＤネットワークとの連携

ライン学習教材を基に、大学コンソーシアム・ＦＤネットワーク加盟校のニー協議を進めています。さらに、学年進行に伴い、高学年次教育において継続・発展する科目を創設するとともに、改組予定の大学院やリカレント教育への導入も計画します。これらの取組により数理 ･データサイエ
ンス科目群を三大学共通 ･ 文理融合 ･ 社会実践教育科目と位置づけた教育プログラムの体系化を目指します。

低学年学生に対する数理 ･データサイエンス基礎教育を、既存の関連科
目を再構築して2020 年度から実施するとともに、翌 2021 年度には革新的な遠隔教育モデル科目として小樽商科大学および帯広畜産大学に展開する予定です。これらの科目は拠点コンソーシアムが開発した教材や教育支援システムを活用することとし、拠点大学である北海道大学と地域における実際の問題に即したデータ

実学志向
教育● 教育部門：学内教育及びデータサイエンスマイスター制度の運営

ス教育に関する情報を提供するとともに、本学で開発するカリキュラム・オン

C大学

カリキュラム・
教材開発部門地域連携部門しながら事業を実施します。

取組概要
♦

教育部門

キュラム・教材開発部門の 3 つの部門がそれぞれの役割を担い、互いに協力

国立大学経営改革促進事業

拠点大学

定です。本 WGが計画する教育プログラムの目的なら

脇 克志・
学術研究院

組織（プロジェクト）の目的と構成

大学間連携強化による数理・データサイエンス教育の促進・普及と文理融合実践教育への展開

数理データサイエンス教育プログラムの強化推進およ代表者

定が速やかに授業に反映される仕組みを構築しています。

「共通科目」
を総括
以下は、全学 共通科目 の各種部会

国語①総合科目編成部会

芸術

②
「国語」
運営部会

関連科目

を統括する「教養教育機構」のもとに「情報」運営部会を設推進室を当部会の下に設置することで、全学的な意思決（教育担当副学長が議長）③外国語教育部会
④
「情報」
運営部会
情報推進室

専門基礎
科目

各学群･学類ごとに教育目的に即して編成

⑤
「体育」
運営部会
⑥
「芸術」
運営部会

専門科目

2018年度入学者まで「情報」の授業を２単位必修
情報
（講義）
:1単位
情報
（実習）
:1単位

「データサイエンス」
２単位を追加して必修とした。

2019年度入学者から「情報」の授業を4単位必修
情報リテラシー（講義）:1単位
情報リテラシー（演習）:1単位
データサイエンス
:2単位

取組概要
取組概要
♦

♦

5

データ利活用の重要性と基礎技能を理解するデータサイエンス基礎科
目を整備し、全学生がデータサイエンス基礎科目を履修する「Data for
All」体制を構築
実用統計、データ活用力、計算機科学、数理の４要素を合わせた、学部から大学院までの一貫したデータサイエンス教育プログラムを整備♦♦

数理及びデータサイエンス教育の拠点校および北海道・東北地区の各
協力校と連携し、各大学が相互利用できる数理・データサイエンスの教材や教授法を構築
本学所在地を中心として大学間ネットワークを整備して、データサイエン
ス教育を普及促進♦♦♦

2019 年度以降の入学者について、英語プログラムの学生も含め、卒業までにデータサイエンスの基礎を学んだ学生の割合を100％とします。
統計分析にとどまらず、データの収集、管理、分析といった幅広い教育
内容を一貫して教育するとともに、実際のデータに触れさせる演習を中心としたカリキュラムにすることにより、実践力を担保します。

系分野まで、全ての学士課程に対応可能で社会のニーズに合致する教材を作成します。また、本学で実施している英語プログラムに対応するために英語の教材も作成します。
♦

作成した教材を数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムに提供することで、数理・データサイエンス教育の普及に寄与します。

理学・工学分野だけでなく、文系や体育分野、芸術分野等の非理工6宇都宮大学

大学教育推進機構

千葉大学国際未来教育基幹（データサイエンス教育実施本部（仮称））副機構長

http://hae.utsunomiya-u.ac.jp/index.html

組織（プロジェクト）の目的と構成
大学教育推進機構は、全学的な教学マネジメントを確立し、恒常

データサイエンス教育実施本部（仮称）は、これまで国際未来教

工学部

教育英語プログラム（EPUU）・教養教育・専門導入教育の開発と実

教育学部

宇大スピリットである3C (Challenge, Change, Contribution) 精神

宇都宮大学を持った人材育成の基盤を教育することをミッションとしています。

初・中等教育の
ICT教育を担う
人材育成

の

大学教育
推進機構

基盤教育センター・
FD部門・数学IR部門

バイオインフォマティクスを活用した教育研究等の促進国際学部

Society 5.0を踏まえたSDGsへの取り組み

よび教員の資質向上のための教員研修プログラムの開発を担い、本学の教育理念・目標を実現するために，教職員・学生の協働による

社会調査
公的統計
地震観測
経済学

全学教育センター

拠点大学：滋賀大学
データサイエンス学部等（コンテンツ活用）

データサイエンス入門

活用した全国・海外展開等を含めた「千葉大学モデル」を構築

統計数学

多変量解析

データ分析
データ分析

します。

統計学

enPiT AiBiCによる高度情報
人材の育成
ビッグデータ

経済学

情報セキュリティ分析

心理学

リモートセンシング
情報科学

プログラミング

データマネジメント（アカデミック・リンク・
センター）
コンテンツ作成

高大接続による数理・データサイエンス教育の展開（次世代を担う人材育成）

デジタルヒューマニティーズ
人工知能概論画像工学 植物工場
教養教育の強みを活かした専門教育・研究への活用（新たなイノベーション創出）

地球科学

先進科学プログラム

AO入試

ソフトウェア 社会統計 AI教育
AI倫理

大学院生を主たる対象とした研究データ管理のための教育プログラムの活用（開発中）

大学院共通教育（データサイエンス）
低年次に
AI
おける
数理・データ
教養科目群「データを科学する」 世界レベルの
教育
・
研究成果の
サイエンス
（分離横断型教育による俯瞰力の養成）（文理横断型教育による俯瞰力の養成）
教養教育への教育の強化 昆虫科学
（分子系統解析） 総合資料学
フィードバック

千葉大学人工知能等関連研究支援プログラムに基づく新たな教養科目の開発※スマートラーニング：ＩＣＴを活用した双方向個別学修システム。授業内容そのものに加え、従来の予習・復習を含めた授業全体をパッケージとしてＩＣＴの活用により実施するとともに、これまでの予習・復習時のe-learning（一方向）で不足していた学生のフォローについて、専門の教員や高機能ＴＡ
等のアドバイジングを行う人材を配置し組織的かつオンラインで支援する体制を整備するもの。

地域経済分析システム（RESAS）による地域分析

イノベーション教育センター
高大接続センター

展開し、本学が進めるスマートラーニング のプラットフォームを

地域デザイン科学部

国内外のデータ
治療学
アーカイブの 専門教育・研究に密着したデータ応用
利活用
予防医学（東大社会科学 （オープンサイエンス
実現への貢献） 環境リモセン
研究所等）

アカデミック・リンク・センター※

プロジェクトチーム結成
シラバス・教材開発● FD 部門は、組織改善・改革のための全学 FDの企画・実施、お続事業の推進」等、これまで実施してきた取組を土台に、拠点校で実施している取組や本学の研究成果を教養教育を中心に

農学部

千葉大学モデル

国際未来教育基幹学長

基幹キャビネット（データサイエンス教育実施本部）

数理・データサイエンス教育」、「飛び入学等積極的な高大接フィードバック

的リテラ
基盤
シ
創出
を
ー

施などを担い、幅広く深い教養や行動的知性および専門基礎等から、

データ
科
学

成果物
フィードバック

育における生命科学・自然科学・人文社会科学系に共通したオンライン教材
カリキュラムワークショップ

データ科学教育の刷新・必修化

てきた数理・データサイエンス教育の成果を活用し、「教養教高大連携開放授業

数理科学コンクール

理科研究発表会

データ蓄積
メタデータ
開発・管理
学習プラネット
フォーム運用FD

スマートラーニングを活用した全国・海外展開● 基盤教育センターは、基盤教育の企画と運営、宇都宮大学基盤

18機関

教材最適化
モデルシラバス

一貫した数理・データサイエンス教育とスマートラーニングを活用した「千葉大学モデル」の構築

育基幹内の全学教育センターにおいて、教養教育として推進し高大接続・学部・大学院一貫教育

中心とし全学的に取り組みます。

大学コンソーシアムとちぎ

全学運営組織

６大学（教育改革），国際教養学部長

組織（プロジェクト）の目的と構成

数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム

理・データサイエンス教育の推進は、機構内の 1センター 1 部門を

小 澤 弘 明 副学長

http://www.chiba-u.ac.jp/education/index.html

橋本 啓

的な教育の質の改善を組織的に推進することを目的としています。数代表者

enPiT AiBiCによる高度情報
人材の育成

次世代スキップアップ・プログラム（AP）

授業改善など教育の質保証を支援することをミッションとしています。

取組概要
取組概要
本学における本事業の目的は、数理・データサイエンスのリテラシー修
得にはなく、学士におけるリテラシーとしての DSの素養の修得にあります。
そこで、基盤教育センターが中心となりプロジェクトチームを結成し、コンソーシアムとの連携のもと、モデルシラバスを活用した基盤教育科目のシラバスの開発、オンライン教材の本学への最適化の作業を進めます。また、タブレット端末を活用した英語教育や、ラーニングコモンズを利用したフレ

キシブルな授業など、これまでに蓄積されてきた学生の主体性を引き出す
授業ノウハウを活用して、DSの基礎的な素養を実践的かつ主体的に修得させる授業の構築を目指します。
開発された授業ノウハウは、FD 部門により、全学教職員への共有化を図るとともに、さらには、大学コンソーシアムとちぎを通じて、他大学への普及を図ります。

♦

データサイエンス教育実施本部を中心とした全学実施体制の構築♦♦

教養教育科目における数理・データサイエンス科目の拡充♦

生命科学、自然科学、人文社会科学の全領域における数理・データサ
イエンス教育の実施♦♦

千葉圏域の大学等への数理・データサイエンス科目の提供♦♦

高大連携開放授業における数理・データサイエンス科目の提供♦

総合大学における文理横断型「千葉大学モデル」の他大学への提供♦♦

大学院共通教育における数理・データサイエンス科目の設置及び拡充
高大接続教育、教養教育、学部専門科目、大学院共通・専門教育、社会教育に至るまで一貫した数理・データサイエンス教育の実現
国内外のデータアーカイブの利活用
スマートラーニングを用いた数理・データサイエンス科目の提供とアクティ
ブラーニング化の実現
スマートラーニングによるコンテンツの全国・海外への展開

群馬大学
数理データ科学教育研究センター

代表者

お茶の水女子大学
文理融合 AI・データサイエンスセンターhttps://www.cmd.gunma-u.ac.jp/

浅尾 高行

http://www.cf.ocha.ac.jp/cib/

組織（プロジェクト）の目的と構成
群馬大学数理データ科学教育研究センターは、超スマート社会学長

ビッグデータ所有組織

中心とした情報学分野の教育を展開するとともに、これらの素養を持った人材の育成及び研究の推進を図ることを目的としています。
本センターには、情報数理、データ科学、医療情報の３つのユニットが置かれており、協業することで効率的な教育、研究の実施を目センター長・副センター長
情報数理ユニット

電子カルテ・診療データ

データ
・次世代モビリティ
社会実装センター 等 提 供

指しています。

自動走行データ● 情報数理ユニットは、ICT 教育や e-learningの教材作成、評価、

公的統計データ● データ科学ユニットは、データ分析、オンサイト施設管理、情報・行政(自治体)
医療・介護、経済、防災関連部門等

数理ユニットと協業しての全学へのデータサイエンス講義の展開を担当しています。

レセプト・健康データ

・一般企業
研究開発、財務、生産、金融、
マーケティング 等● 医療情報ユニットは、
レセプトデータ等を中心としたデータを基とPOSデータ

した個別化医療・予防に関する研究手法の開発を担当しています。

教材作成・評価・コース管理
ICT教育・教育工学
授業設計・e-learning 他

データ科学ユニット
データサイエンス教育，
データ分析
データ解析・機械学習
社会システムデザイン 他

・(独) 統計センター
オンサイト施設

コース管理を担当しています。

データ管理倫理委員会(仮)データ倫理審査・承認支援

数理データ科学教育研究センター

・附属病院
システム統合センター
・未来先端研究機構
ビッグデータ統合
解析センター

支援

医療情報ユニット
個別化医療・予防に関する研究手法の開発
生体情報・診療情報
投薬情報・生活情報 他

ICTを
活用できる
人材の育成

センター運営会議
業務遂行に必要な事項を審議･決定（センター業務）
情報数理・データ科学に係る人材育成ICTを活用した教育法の研究・活用
情報数理・データ科学の研究促進

数理的思考を持った人材の育成

リカレント教育
ICTを活用した教育法

人材
育成

研究
促進

データ管理の審査・
承認の支援

相互
支援
教育学部 社会情報学部 医学系研究科 保健学研究科 理工学府
附属病院 生体調節研究所 総合情報メディアセンター他学内関連組織

実データを用いた研究・データ科学に係る専門人材の育成
交通・輸送に係る実データ研究健康・医療に係る実データ研究SMART CITY
Society 5.0の基盤支援

取組概要♦

専任教員数（教授１，准教授２，助教２）♦

数理データ科学教育研究センター科目を教養科目に開設（昨年度３科目展開）♦♦

データサイエンスに関する基礎科目の e-learning 教材を作成

♦

♦

♦

7

独立行政法人統計センターとオンサイト施設の利活用に関する協定を締

お茶の水女子大学は、データサイエンスがわかる女
性人材に対する社会の期待に応えるため、2019 年度にシミュレーション科学・生命情報学教育研究センター
を、文理融合 AI・データサイエンスセンターに改組しました。本センターを中心に、学部および大学院全専攻の垣根を取り払い、全学生に対するデータサイエンスとAI の教育を実施します。本センターは、学生が実社会や実生活に直結するデータサイエンスを習得できる環境を提供し、さまざまな学問分野における統計の利用と数値データにもとづく意思決定を支援し、学生が卒業後にデータサイエンスがわかる人材として活躍できるようになるための教育を展開します。本センターは、物理学、化学、情報科学、数学、生物学、栄養学、土木工学、地理学などの教員から構成されており、これらの教員が一丸となって、本学文理学生のデータリテラシー向上をめざします。

結し，平成 30 年７月からはオンサイト施設の運用を開始

履修要件としてデータリテラシーに関するe-learningを実施（今年度については，社会情報学部，理工学部電子情報理工学科で展開）♦伊藤貴之
組織（プロジェクト）の目的と構成

群馬大学 数理データ科学教育研究センター（Society 5.0）の基盤支援に向けて、情報数理及びデータ科学を文理融合 AI・
データサイエンスセンター長周辺協力校への FDの実施（今年度既に１件実施）

データサイエンス・シミュレーション科学教育を全学生に提供
卒業研究にて実践

自然科学系
・実験計画策定 ・データ処理

人文社会科学系
・史資料分析 ・社会調査

専門教育「複数プログラム選択履修制度」
数式だけでなくコンピュータシミュレーションを中心とした教育履修認定

拠点校の数理・
データサイエンス教材を用いた教育

シミュレーション関連科目
情報処理科目

統計分析科目

データサイエンス
相談室の設置「文理融合データサイエンス」
全学部1,2年生を対象
プログラミング演習
情報処理演習・履修認定書の発行
・e-learning教材の作成と情報発信
・データサイエンスセミナーの開催

運営体制

責任者：文理融合AI・データサイエンスセンター長
副責任者：情報基盤副センター長
専従：特任教員・運営補助スタッフ(新規採用)

連携教育機関
きめ細かな教育の実践

・データサイエンスの重要性の浸透
・「文理融合データサイエンス」を核とする数理情報教育の体系化
学長

文理融合データサイエンス運営会議

コンピュータ演習

お茶の水女子大学の強みである少人数教育を活用し、「文理融合データサイ
エンス」を全学部１，２年生向けに開講。
数式だけでなく、シミュレーション教
育を中心に据え、卒業研究、実社会、実生活で必要な数理データを理解するた
めの、基礎力教育を本学学生ならびに連携教育機関に発信。

評価委員会

委員（兼任）：以下の専門分野に携る教員
数値シミュレーション、計算流体力学、生物物理学、計算機代数学、物理化学、量子化学、分子進化学、
ソフトマター
物理学、土木工学システム、数理言語学、マルチメディア、
地理情報学、経済地理学、心理統計学、生活統計学など。

コンソーシアム
拠点校（東京大学）

データ関連人材育成
プログラム代表校（早稲田大学）教材活用

お茶の水女子大単位互換を含めた波及

教材など波及東京工業大学・東京藝術大学・東京外国語大学・東京海洋大学・一橋大学・早稲田大学

東京女子大学・日本
女子大学・津田塾大
学・奈良女子大学・跡見学園女子大学

取組概要

本学附属小学校にてプログラミング教育を実施
enPit-Pro「スマートシステム＆サービス技術の産学連携イノベーティブ
人材育成」の分担校として，「IoT ＋ビジネス」という観点でのリカレント教
育を担当

シミュレーションでわかる文理融合データサイエンスプログラム♦

文系理系にかかわらず、安心した社会生活を送るためには、様々な数値
データを理解し、駆使することが不可欠となっています。そこで、従来、理系学生に対して行ってきたデータサイエンス・シミュレーション科学教育
を、本プログラムのもと、教養科目「情報」の中に新たに設置します。人文・社会科学を含めた全学部１、２年生を対象として、統計学と情報処理学の講義と演習を「文理融合データサイエンス１・２」として設置します。文系学生に配慮し、数式だけでなくコンピューターシミュレーションを中心に据えたデータサイエンス教育を実施し、数値の意味が理解できる基礎力を身につけてもらうことをめざします。講義はすべてe-learning 教材に編集し、６協定校を中心に５女子大学コンソーシアム等への普及も図ります。
8新潟大学 教育・学生支援機構
コモンリテラシーセンター

静岡大学 全学教育基盤機構
代表者

（仮称）

令和元年10月設置予定

組織（プロジェクト）の目的と構成「自律と創生」を基本理念に掲げる本学では、多面的思考、論理
用、他者とのコミュニケーション、情報の活用に関わる力を修得す

全学教育基盤機構は、構成組織である大学教育セン
ターが中心となり、本学の全学教育科目全体の企画運営と、専門科目も含めたカリキュラムや教育方法の改善を担っていコモンリテラシーセンター（仮称，令和元年10月設置予定）

るための教育を充実・発展させるために、コモンリテラシーセンター

ます。本学の取組は、文系・理系を問わない全学生に対を設立します。同センター内に数理・データサイエンス部門を設け、し、全学教育科目として数理 DS 教育を展開する体制を整

本学の教育・研究資源を活用して多様な主専攻プログラムにあわ

数理・データサイエンス部門

言語教育部門せて体系的に数理・データサイエンスを学べる教育基盤を整備し、は e-Learning やオンラインFD 活用に必要な情報環境の運● 数理・データサイエンスのパッケージ開発

における教育プログラムの開発、改善を行います。

営整備を担い、また情報学部は文系から理系まで幅広い

主専攻プログラムにあわせた
数理・データサイエンス教育の実施

人留学生に係る日本語、日本事情の教育を行います。
の開発、改善及び支援を行います。

提供します。さらに本学で開発した教材や教育方法・ノウ
ハウを、ふじのくに地域・大学コンソーシアムを通じて周辺

他大学

♦
♦

数理・データサイエンスのリテラシー科目「データサイエンス総論」
を開設
低学年次に基礎的な数理・データサイエンス教育を行うためのパッケージ（統計学関連科目、情報学関連科目など）の開発

ふじのくに地域・大学 コンソーシアム♦

他大学への科目提供を含めた数理・データサイエンス教育の普及活動♦

本学・他大学教員を対象としてFDの実施♦

連携教育機関との協働・共催によるセミナー、シンポジウムの開催♦

遠隔授業実施システムの導入♦♦(1) 数理 DS 教育を全学教育科目として実施する体制を整備します。拠点校が作成した参照基準・カリキュラム・教材を踏まえつつ、本学学生に向けての授業計画・教授法・教材（e-Learning 教材を含む）を開発します。令和２年度より１年次全学共通必修科目として、e-Learningを活用した数理 DS 科目を開講します。
(2) 数理 DS 教育の質保証体制を整備します。各学生の数理 DS 分野に

♦

湯川 高志

センター長

藤 巻 朗 名古屋大学理事・副総長（教育・学術情報基盤担当）e

実践的DS・
PBLの企画

教育方法
開発センター
実践的
DS・PBLに
関するFD

教務委員会
カリキュラムへの組込み・実施

教材の活用

A課程

数理・DS
科目の企画

B課程

共通教育
センター

C課程

e

東海地域を中心に学内外の諸機関と連携し、教養教育・育の拠点とすることを目的として設置したセンターです。この背景には、本学において「データを課題解決に活用する」ための♦上記の教材を活用し、低学年次に対する基礎的な数理・データサイエ&A
ンス教育を全学的に実施する体制を構築します。
'A

9

《領域》
部門長

基幹教育部門センターは、数理・データ科学に係る教育強化及び研究の

産学連携教育部門

高度化を担う基幹教育部門、学内外の組織及び研究者との

部門長

プログラム
コーディネーター

教育研究分野 2〜３名

教養教育・学部専門・大学院を一貫した新たな教育体系の構築、実施・実施支援、普及、改善等を担う課題があります。

数理領域

基幹教育部門には2 領域（数理領域、データ科学領域）
を設け、

人文系）
を設け、
プログラムマネージャーが系の調整を行います。

策定した大学院レベルの科目を
大学院共通科目として展開《系》
部局横断のカリキュラム
モデルの構築・見直し

システム系

参画

理工系
データ科学領域

企業・地方公共団体のデータに基づく
課題解決策の提案、新たな産学官連携・産業共創教育スキームの企画立案、社会人向け
リカレント教育の企画立案・運営等を担う連携を推進する産学連携教育部門の 2 部門で構成されます。

デルの構築等を担う4 系（システム系、理工系、生命系、社会・

生命系
社会・人文系

参画

各系にプログラムマネージャー

先進事例の参照
実課題の共有策定した教養教育レベルの科目をコモンベーシックス科目として展開

１３

博士課程教育推進機構

教養教育院

高等教育研究センター

情報基盤センター

大学院教育プログラムの充実(大学院共通科目)

コモンベーシックス
リベラルアーツ

QTAの養成(Qualiﬁed Teaching Assistant)

基盤整備、
授業科目提供国内大学（岐阜大学等）

海外大学（ノース
カロライナ州立大
オハイオ大等）

取組概要

既に構築済みの単位互換連携の枠組みを利用して全国高専等への科目
$!"4'E2
;の提供を目指し、自大学で企画した独自教材をｅラーニング教材化します。
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《部門》

産業界におけるデータ科学を活用する人材不足、という2 つの調整及び実施を俯瞰します。また、部局横断のカリキュラムモ

4'<♦

運営委員会
センターの運営に関し、必要な事項を審議

プログラムコーディネーターが数理・データ科学教育の計画、

8)$]T^SPJL\Q4E)?C`Z^U\ODHI AFE?
♦ 反転授業や PBLによる実践的な演習・実習を企画するとともに、実習を行なうために必要な大規模データの整備を行ないます。
>5. 

コンソーシアム拠点大学の成果であるカリキュラムを活用して、本学既存
カリキュラムへの組込みについて検討するとともに、連携拠点大学で開発された教材や独自開発教材を用いた授業科目の企画を行います。

センター長

知識やスキルの体系的なカリキュラムが整備されていないこと、

取組概要♦

数理・データ科学分野における教養教育・学部専門・大学院を一貫した新たな教育体系の構築・実施支援

学部専門教育・大学院教育を一貫した数理・データ科学教

9学部・ 研究科

ｅラーニングのコンテンツ制作と配信には「ｅラーニング研究実践センター」、低学年次への数理・データサイエンス教育の実施には「共通教育センター」とそれぞれ協力し、本事業の実施にあたります。

eラーニング
科目の制作

連携拠点大学

イエンス教育の提供

数理・データサイエンス教育研究センター
ラーニング教材の相互活用︑
知見・ノウハウの共有● ｅラーニングを用いた全国の高等専門学校への数理・データサ

数理DS教育戦略の策定

ｅラーニング研究
実践センターに関する検討・実施

教育戦略本部

ラーニング科目の配信

高専

Z

長岡技術科学大学

数理・データサイエンス教育強化
コンソーシアム高専● 高学年次に向けた、反転授業や PBLによる実践的な演習・実習

高専

学的な実施

組織（プロジェクト）の目的と構成

実践的数理・データサイエンス教育の全学的展開とｅラーニングによる全国高専への展開
eHELP︵ｅラーニング高等教育連携︶● 主に低学年次に対する基礎的な数理・データサイエンス教育の全

文工融合教育の教授法・知見の提供(3) 本学が中核的役割を占めている「ふじのくに地域・大学コンソーシア
ム」の枠組みを活用して以上の取組から得た教材等や知見を他大学に提供し、数理 DS 教育の普及をはかります。

名古屋大学
数理・データ科学教育研究センター

代表者

組織（プロジェクト）の目的と構成

Y

オンライン教育環境の整備・運営

関する学習到達度を参照基準の各項目に位置付け、eポートフォリオシス
テム中で各項目毎に「見える化」
できるシステムを開発・運用します。

（情報・経営システム工学専攻）

X

情報学部

取組概要

長岡技術科学大学
数理・データサイエンス教育研究センター
長岡技術科学大学では「数理・データサイエンス教育研究センター」を新たに設置して、数理・データサイエンス教育の全学的な取組みを推進します。同センターの構成員は、既存教育組織の各課程に所属する教員が兼任し、10 名程度の規模を予定しています。
当該センターは、本学の教育戦略を検討する「教育戦略本部」
および教務に関する意思決定機関である「教務委員会」と密接に連携し、以下のような事項に取組みます。

オンライン教育推進室
情報基盤センター

大学へ普及するためのオンラインFD 活動を推進します。

取組概要
コモンリテラシーセンター、数理・データサイエンス部門、言語教育部門、
アカデミックライティング部門を設立

・人文社会科学部
・教育学部
・情報学部
・理学部
・工学部
・農学部
・地域創造学環

支援組織

分野の学生に数理 DS 教育を効果的に行うための知見を

一部の科目を提供

新潟大学
40主専攻プログラム● アカデミックライティング部門では、アカデミックライティング教育

オンライン
FD活動

活用

オンライン
教材

普及

● 教育基盤整備

教授法

開発

情報科目部

グラム開発 WG、情報科目部が置かれ、授業計画や教授力組織として、オンライン教育推進室、情報基盤センター

全学教育科目
授業計画

数理・データサイエンス
教育プログラム開発WG法の開発、e-Learning 教材の開発や整備を担います。協● 言語教育部門では、英語・初修外国語教育の改善、及び外国♦

全学教育基盤機構（ 大 学 教 育 センター）

備することを目的としており、センター内に数理 DS 教育プロ

アカデミックライティング部門

データ駆動型社会において活躍できる人材の育成を目指します。
● 数理・データサイエンス部門では、数理・データサイエンス教育（教育担当理事・副学長）

組織（プロジェクト）の目的と構成
6大学コンソーシアム

的思考、問題解決、データに基づいた客観的な分析、言語の運

丹沢 哲郎

http://www.shizuoka.ac.jp/shisetsu/zengaku/20151204_zengaku.pdf
http://web.hedc.shizuoka.ac.jp/

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センターにおいては、大規模なデータを用いた複雑な課題解決に必要な「数理統計」の基礎知識と「データ解析ツール」のリテラシーについて、分野の特性を考慮しつつ、教育プログラムとして構築し、全分野の学生に教育します。加えて、社会人教育に力を入れるとともに、産業界から
実データの提供を受け、現実課題をデータを活用して解決する「実践的教育」の強化を図ります。策定したカリキュラム、教材開発、eラーニン

グシステムの整備、社会人プログラムの提供、シンポジウムの開催等の学内外への展開にあたっては、学内の複数の組織（博士課程教育推進
機構、教養教育院、高等教育研究センター、情報基盤センター）と連携します。また、海外の大学と連携して、先進事例の参照や実課題の共有を行います。

10豊橋技術科学大学
情報メディア基盤センター

島根大学
数理・データサイエンス教育研究センター

センター長

井佐原 均

http://www.imc.tut.ac.jp/

組織（プロジェクト）の目的と構成
様々な分野の受講者がビッグデータを自らの学習・
e-Learning 教材を開発する。開発した教材は全学科

カリキュラム・
教材作成の低年次の開講科目に組み込むとともに、全学生と教拠点校作成
教材を参考に員が閲覧・利用可能とする。受講で得られた知識を

豊橋技科大作成教材

ものづくり技術へと定着させるため、高年次を対象に、研究当センターは、文系・理系を問わず全学部の学生に対してデータサイエンスに関するリテラシーの醸成に向け教育

ブレインサイエンス・
ロボティクスなどの研究の蓄積

思決定、価値創造を行うことができるデータ駆動型の人

島根大学

高年次全学開講
データサイエンス応用
ࢭࣥࢱ࣮㛗 ஭బཎe-Learning発信

の
普及

学部関連
科目への展開20校
受講学生数50名

自動車産業、
先端農業など学部教育

見習いレベルの育成

タサイエンス教育を牽引するとともに、各学部に対してビッ

うち単位互換ᆒ㸦᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮㸧
・単位認定
（認定）
者数30名

近隣企業への展開

受講学生数：100名
単位認定者数:80名

拡充、
高大接続事業、リカレント教育の推進など数理・デー

副専攻プログラム(50名程度)

グデータを扱う研究の支援を行うことも計画しています。

教養教育センターの構成：センター長、専任教員１名、兼任教員５名

４社
受講者数30名

♦

♦

♦

♦

本学の連携校（大学及び高専）に対して、この教材を提供し、使用経験に基づく知見を共有する。本学の取り組みを広報し、使用経験を共有するための公開シンポジウムを開催する。

♦

近隣企業に対しては、本事業についての説明を行い、教材の内容やレベルについての希望を聴取する。また、教材の利用や社会人コースへの参加を促す。

神戸大学
数理・データサイエンスセンター

センター長

http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/

齋藤政彦



♦

文系・理系を問わず全学部の学生を履修対象とした教養教育科目「数理・データサイエンス入門」の開講
本科目は、今後の全学展開を見据え、全クラスで同一内容の授業を展開するため、共通の指導案に基づいてグループ学習も交えた授業を実施している。また、対面授業のほか、オンラインでの学習管理システムを活用した動画視聴によるブレンディッド・ラーニングを導入している。

科目と

海外協定校
南洋理
工大学

標準カリキュラム

自治体
兵庫県・
神戸市

3

共同研究企業実績（2018年度）
国内企業６社

取組

課題の提供
解決策の策定等

2

界・自治体・海外機関との連携体制を構築。企業等との共同研究もアレンジしている。

連携
部門

取組

● 連携部門：Society 5.0における社会のDigital Transformation (DX)を見据えて産業協定校実施体制（三部門）カリキュラム データサイエンス科目（全学共通授業科目）の拡充
全学教育部門の開発
１ムからなり、基礎理論と応用分野を広くカバーしている。

データ関連人材育成
関西地区コンソーシアム
博士課程学生・社会人の人材育成を目的
大学院の授業の相互履修などを実施

取組● 研究部門：基礎汎用チーム、
社会実装チーム、価値創造デザインチームの 3 つのチー

（拠点校）
拠点校の ・大阪大学（拠点校）
カリキュラムを ・滋賀大学
・奈良先端科学技術
参考に開発
神戸大学数理・データサイエンス
大学院大学
標準カリキュラムコースの全学展開
・和歌山大学
普及手法のプログラムのパッケージ化及び連携機関
フィードバック
他国公私立大学への普及促進（E-learning、遠隔講義等、単位互換制度、
ＦＤ）
京都大学
（拠点校）
理研AIP、NII
授業科目名
必要単位
科目区分
統計数理研、全学共通教育科目、専門科
産総研AIRC
線形代数1,2,3,４・微分積分 4単位以上
数理科目

１,２,３,４, 他 全20科目
他
統計科目 数理統計1,2
全３６科目
２等
情報科目 情報科学１，
全49科目
データサイ データサイエンス入門A,B
データサイエンス概論A,B
エンス科目 全学共通教育科目

２単位以上
２単位以上
２単位以上

効果
学問的：新たな学問領域の発見
社会的：問題解決手法の提供
改 善：地域、社会の活性化

取組概要
♦

♦

♦

11

数理科目、統計科目、情報科目、データサイエンス科目からなる数理・デー
タサイエンス標準カリキュラムコースを2018 年度から開設した。2019 年度の新入生から9 学部で実施している。2020 年度から医学部を含む全学部で実施予定。
2018 年度にデータサイエンス科目を全学共通教育の総合教養科目として開講する為に、データサイエンス教育部会を設置した。データサイエ
ンス入門Ａ，Ｂ、データサイエンス概論Ａ，Ｂなどを開講するほか、今後演習科目も増やしていく予定である。
学部の高度教養科目として、日本総研×神戸大学 オープンイノベーショ
ンワークショップ「ＩＴと金融ビジネスの最前線」を開講し、文理融合、分

♦

♦

♦

ラム等）
の全国への
波及

●

数理・データサイエンス専門プログラム：大学基礎統計学の知識、および数理的思考力を身に付け、現実的な問題を解決する能力を持つ人材を育成することを目的とする

タスクフォース議長

栗原考次（環境生命科学研究科）

数理・データサイエンス教育タスクフォースは、岡山大学全学2017 年度に採択された「データ関連人材育成関西地区コンソーシアム」
において、関西地区 4 大学と協定を結び大学院生の相互履修による人材育成プログラムを開発・実施している。

全学教育・学生支援機構 基幹教育センター

教育・学生支援機構の教養教育を担当している基幹教育セン
ターに、文系から理系までの全学生約 2,200 名（理系 1,300 名＋文系 900 名）を遍く対象とする数理・データサイエンス教育を展開するために設置されました。
本プロジェクトでは、各部局のベースとなる知識レベルに合わせた講義内容による必修科目「数理・データサイエンスの基礎」
及び具体的な課題を試行錯誤し解決を目指すことによりデータサ
イエンスの有用性を実感させる演習科目「数理・データサイエン
スの基礎演習」
を開講します。

数理・データサイエンス教育タスクフォース
教員連携
教材コン
テンツの
活用

文

教

法

経

理

医

歯

薬

工

環

農

各部局のベースとなる知識レベルに合わせたカリキュラム● きめ細かな指導

演習課題
開発の連携

大学院生のティーチング
アシスタント(TA)を配置●「数理・データサイエンスの基礎」

原則学部単位で開講

本プロジェクトにより、医療・金融・法律など様々な専門分野に●「数理・データサイエンスの基礎演習」

文系から理系の全学生

おいて、データに基づく社会的課題解決や新たな価値創造が可

1学年約2200名

能な人材育成を行うための基礎を構築することを目指しています。

野融合のＰＢＬを展開している。
♦■ 事業成果（教育プログ大学コンソーシアム岡山

数理DS人材育成のため、平成31年度から９学部で数理ＤＳ標準カリキュラムを開発、実施、ＤＳに関わる先端研究、連携を活かした価値創造

研究部門

総合大学のモデルとなる教育研究体制の構築

数理・データサイエンス基礎プログラム：データの分析において基礎的な重要な概念を身に付け、身近な問題に活かす力を持つ人材を育成することを目的とする



数理・デ ―
タサイエンス
教育強化拠点コンソ ―シアムの推進、産官学地域連携による人材育成・共同研究の推進のために2017 年（平成● 全学教育部門：全学の数理・データサイエンス教育を推進している。

●

岡山大学
数理・データサイエンス教育タスクフォース

神戸大学数理・データサイエンスセンターの取り組み
神戸大学数理・データサイエンスセンター

らなり、主配置、配置を含めて全学から50 名以上の教員が所属している。

■ 全国の小規模

知能情報デザイン学科（５０名）

組織（プロジェクト）の目的と構成

育成、そしてSociety 5.0を支え、課題発見、課題解決の為の基礎および応用研究
29 年）12 月に設立された。全学教育部門、研究部門、連携部門の 3 つの部門か

数理科学科
（５０名）

出ができる人材を育成するための特別副専攻プログラムを提供

学生の専門分野に応じたデータを分析し、データに基づく新たな価値創組織（プロジェクト）の目的と構成
神戸大学数理・データサイエンスセンターは、数理・データサイエンスに関る人材◎それぞれの強みを活かした教育研究の推進◎他大学の資源を取り込んだ、
新たな教育研究の推進

取組概要

取組概要

本学では 2018 年度に情報を専門としない学生が機械学習を学ぶための演習型 e-Learning 教材の開発に向け、実際に社会人や学生に向けたトレーニングコースを実施している企業と検討を開始した。この教材は2019 年度中に完成する予定である。教材は完成し次第、学内での学生や教員の利用を可能とする。実際に使用する中で、この教材の有効性を検証する。

・（出雲キャンパス）看護学部
・（松江キャンパス）人間文化学部

全学的な数理・情報教育の展開(全学生1,157名)
全学的な数理及びデータサイエンス教育の必修化

リテラシーの醸成Ѝ㸳㸸㸶⛬ᗘࡢᶓ㛗ࡢᅗ∧ࢆ୍Ⅼࡈ౑⏝ࡃࡔࡉ࠸ࠋῧ௜ࡋ࡚ࡃࡔࡉ࠸ࠋ


総合理工学部

クラスタ計算機を
使った演習

医学部

2年生全学開講
事業
データサイエンス基礎
KWWSZZZLPFWXWDFMS

アントレプレナーの育成

人間科学部

高等専門学校への展開

・（浜田キャンパス）総合政策学部

理工学専攻のうち数理科学コース（16名）
知能情報デザイン学コース
（１５名）

自然科学
研究科

独り立ちレベルの育成

講、特別副専攻プログラムの構築・実施、専門教育の◆島根県立大学

データサイエンスを応用することで産業の強みを高度化できる人材
経営やマーケティング等で有効な知見を提供できる人材
観光・教育・医療等のサービス産業強化に貢献できる人材

大学院教育センターでは、リテラシー醸成のための教養科目の開

４大学●

生物資源科学部

全国の大学への展開●

教育学部

学内への展開㇏ᶫᢏ⾡⛉Ꮫ኱Ꮫ
᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮
本学の

●

法文学部

本学では全国の高等専門学校に向け、e-Learning⤌⧊ྡ 知見の共有・
評価
教材を配信・単位互換（認定）するとともに、データサ
85/
イエンスの基盤となるクラスタ計算機を提供している。

他大学等との連携

数理・データサイエンスの基礎的素養を備えた人材からその専門家まで幅広い人材を社会へ排出

研究の支援

教育の推進

ンターとして設置されました。

e-Learning 教材を用いた授業を新設する。

第４次産業革命に向けた人材育成

数理・
データサイエンス
教育研究
センター

材を幅広く養成することを目的に平成 30 年 4 月に全学セ

平成29年度から実施

ものづくりへの展開ᅗ∧

た教育研究を推進することにより、エビデンスに基づく意

社会人向け
データサイエンス教育

・プログラミング演習
・ソフトウェア演習

・センサ技術・ロボティクス

本事業で導入する講義と本学の計算機を用いた演習と௦⾲⪅㸦Ặྡ࣭ᡤᒓ㸧
e-Learning
教材を連携させ、作成した教材を高専に普及する。さらに̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾̾
近隣大学や近隣企業に対して、教材の提供や社会人コースの開設などにより、本取り組みの成果を展開する。

（学術研究・イノベーション創出担当）

組織（プロジェクト）の目的と構成
豊橋技科大の経験

包括的
専門
科目

秋 重 幸 邦 理事・副学長

https://www.shimane-u.ac.jp/（情報メディア基盤センター）

研究に活用できるようになることを目標に、演習形式の

センター長

専門に必要な数理・データサイエンスの基本概念を学ぶ

取組概要♦2018 年度に採択された「独り立ちデータサイエンティスト人材育成プログラム（ＤＳ４）（代表機関：大阪大学）」に参画している。

♦

2018 年 12 月1日に一周年記念シンポジウム「データサイエンスが創る未来」を開催。神戸地区、関西地区等から240 名の参加を得た。

♦

論文セミナー、先端セミナー、ビジネスセミナーなど各種セミナーを開催。

♦

設し、１コマ60 分の授業を２コマ（講義＋実習）連続で開講

タスクフォースは専任教員及び教育学部・経済学部・理学部・工学部・環境理工学部等関連分野の教員を中心に併任♦

自然系部会と連携し各部局のベースとなる知識レベルに合わせたカリキュ
ラムを構成

♦

大学院生のティーチングアシスタント（TA）を配置し、文系理系学生の基
礎知識の差に対してきめ細かな指導♦「数理・データサイエンスの基礎」
は１年次第３学期に原則学部単位で新「数理・データサイエンスの基礎演習」は具体的な演習課題を試行錯誤して解決し、専門に必要な数理・データサイエンスの基本概念を習得
教育教材コンテンツは、拠点校等が開発した e-learning やオンライン教
材を活用
カリキュラム普及は、大学コンソーシアム岡山１７大学をベース

12

広島大学
数理・統計データサイエンス教育研究ユニット 代表者
原宏和

宮崎大学
数理・データサイエンス部会

栁代表者

秋 山 博 臣 基礎教育部長（広島大学大学院理学研究科）

組織（プロジェクト）の目的と構成

組織（プロジェクト）の目的と構成

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム

宮崎大学では、『数理・データサイエンスを活かした地域産業人材の育が開発した教材を活用し、全学部・全研究科で活用可
能な統計データサイエンス教材及びプログラミング教材を開発し、講義をすることにより、文系・理系を問わない
学生のデータに基づく問題解決能力の向上を目指す。

教材の提供

数理・統計データサイエンス
教育研究ユニット
データと解析
結果の共有

統計データサイエンス教育強化部門

包括的研究協力協定締結企業

開するとともにFD やワークショップ、公開講座等の普及活動を積極的に行い、中国地方における数理・データ

プログラミング教育強化部門
教材の提供・
データサイエンス普及

サイエンス教育の中核ハブを担う。開発した教材及び包括的研究協力協定を締結している企業等により提供され統計データ解析相談部門♦

大学院生向けの教養教育科目「データリテラシー」、「データサイエンス」
を設置
統計データサイエンス教育強化 WGを設置し、学部生向けの統計データ
サイエンス教育の改善を目的とした新しい教養教育科目の設置を目指す
プログラミング教育強化 WGを設置し、学部生向けのプログラミング教
育の改善を目的とした新しい教養教育科目の設置を目指す

♦

♦

♦

の下に基礎教育部長が統括する「数理・データサイエンス部会」を設置し、統計データ解析相談窓口を設置し、学内・学外を問わず統計データ解析に関する教育・普及を目指す
一般向けにRをつかった初歩的な統計データ解析を実習形式で学べる講習会を開き、地方創生に必要な人材育成の地盤づくりを行う
一般企業・地方自治体などに出張講義を行い、統計データサイエンスの普及活動を行う

代表者

http://www.sci.ehime-u.ac.jp/wp/

平 野 幹 理学部長

部会運営並びに教材やカリキュラムに関する客観性評価を実施します。

♦

教材

低年次教育の全学的展開
実データによる
実践的教育

拠点大学

（九州地区の大学等）♦

全学の数理・情報分野科目を再調査、数理・データサイエンス教育の科目の流れを学部ごとに「見える化」♦

拠点校で開発された標準カリキュラムを活用した「情報・数量スキルⅡ」を作成

工学部：「Society5.0に対応した高度技術人材育成事業」の実施♦

数理・データサイエンス教育への自治体や地域企業のニーズ調査を実施

産業動物防疫リサーチセンター：実践型の「統計学講座」の実施♦

地域産業界に受け入れられる教育内容を専門教育（アドバンス科目）
として作成

♦

作成した科目群を地域の大学に普及【今後の取り組み】♦

全学向け「情報・数量スキルⅠ」の授業コンテンツ作成

各学部では、医学部：「教育用電子カルテ活用による人材養成事業」の実施

COC+で開発した授業配信システムを活用

琉球大学

代表者

http://www.u-ryukyu.ac.jp/（国際地域創造学部）

獺口 浩一

計算資源

四国地区への普及
・単位互換協定（市内４大学対象）
・教職員能力開発のネットワークを活用した普及インターンシップ「データサイエンス基礎・応用講座」
・松山市と企業の協力
・理学部、工学部、
社会共創学部の学生が受講

データ利活用に関する三者連携（愛媛大学・愛媛県法人会連合会・松山市）

まつやまデータ利活用研究協議会

事業の実現に向け、数学及び統計学、その知識を琉球大学応用した実証分析やデータ解析に精通する教員（国際地域創造学部や工学部をはじめ、様々な学内組

グローバル
教育支援機構織に属する教員）を中心にカリキュラム実施を担うとともに、全学的展開を進めるにあたって学内に「島嶼地域型数理・データサイエンス検討会（仮称）」を設置し、教育研究組織のみならず、全学的運営組織（グローバル教育支援機構、研究推進機構、地域連携推進機構）及び大学評価 IRマネジメントセンター等との学内連携により、様々な領域での教育カリキュ
ラムの充実を図る。また、県内大学等と連携しニー

数理・データサイエンス
教育拠点
コンソーシアム
拠点大学

北海道
東京
滋賀
京都
大阪
九州

データ提供

教育基盤の強化・HPCシステム

協働

自治体・経済団体・県内企業等

ズに根差した教育プログラムの充実を図るとともに、研究推進機構大学評価IR
マネジメントセンター

地域連携
推進機構

実践的数理データサイエンス教育カリキュラム構築に向けた連携
国際地域創造学部・工学部
教育カリキュラムの先行実施

島嶼地域型数理・データサイエンス検討会
全学的教育カリキュラム検討体制の構築

全学的展開

熱帯生物園
研究センター

一般財団法人沖縄 ITイノベーション戦略センターと

人文社会
学部

も連携し産業課題ニーズの教育プログラムへの反映を行い、全県的な産学官連携体制のもと推進する。

教育学部

理学部

島嶼地域
科学研究所

医学部

農学部

教育カリキュラム提供

数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム

専門的データサイエンス教育・理学部長（実施責任者）・理学部 DS 委員会委員（教育部門・研究部門・社会連携部門）・各学部 DS 担当教員（法文・教育・社会共創・理・医・工・農）・教育学生支援機構教員

産学・地域連携センター

沖縄県内の大学等と連携

データサイエンス
教育の充実

理学部（2019改組）「数学の基礎」「数理情報の基礎」

【構成員】

♦

標準カリキュラム・教材提供

ノウハウの共有・低年次共通教育科目「データリテラシー入門」を新規開設し、DS 科目を全学展開する。
・単位互換制度や教育関係共同利用拠点などを活かし、本学 DS 教育の取組
を四国地区全域に波及させる。

汎用性の高い学習教材開発

学内被教育者からの連携
フィードバック

教育ニーズの共有

共通教育「データリテラシー入門」
新規開設、全学展開

【目的】

専門科目
アドバンス科目

組織（プロジェクト）の目的と構成

愛媛大学における DS 教育の取組
愛媛大学におけるDS教育の取組のDSへの取組を愛媛大学全体に広め、さらには四国地区へ波及させることです。

1年次基礎
2年次応用
情報・数量スキル 情報・数量スキルⅡ

コンソーシアム協議体に参画、
県内９大学・高専へカリキュラムを提供

本学ではハードおよびソフトウェアなどの環境を整備し、平成 26 年度より
1 年次必修科目に「情報・数量スキル」
や「統計学」などの科目を設置

組織（プロジェクト）の目的と構成間で 3 者連携協定を結び、理学部を中心として企業や自治体と連携し地域課題

部会運営WG

階層別に科目をマッピング化

宮崎授業配信システムにより全学部に教育提供

築した「宮崎授業配信システム」を駆使し、作成した電子教材の活用により科

基礎教育部長

数理・データサイエンス部会

取組概要

愛媛大学
理学部を中心としたDS教育部会

へのデータの利活用に取り組んでいます。本事業の目的は、このような理学部

農学工学
総合研究科
医学部
看護学研究科
教育学部
教育学研究科
産業動物防疫
リサーチセンター

基礎教育部

関連部局の教員が参画する体制を構築しました。あわせてCOC+ 事業で構♦

本学理学部は数理・データサイエンス（DS）教育の強化を柱の一つとした改情報基盤センター

COC+ 事業を先導してきた産学・地域連携センターと連携しながら、学内【現状】

組を2019 年度に行いました。また、本学・愛媛県法人会連合会・松山市の

工学部
工学研究科
医学獣医学
総合研究科
農学部
農学研究科

数理・データサイエンスの知見を活用できる数理的思考力やデータ活用能

フィードバック

取組概要♦

応える人材育成・研究」を推進する大学として、文系理系を問わないＡＩ・

データサイエンス教育の評価のため「教育質保証・向上委員会」において、教育ネットワーク中国

結果を企業と共有することで地方創生につなげる。

♦

多彩な領域から
教員参画

目群の充実および域内の高等教育機関への普及を図ります。さらに、数理・るデータを活用し授業でデータ解析を行うことで地域経済活性化のために必要な人材を育成し、得られた解析

教育保証・
向上委員会

大学教育委員会成に向けたカリキュラム・教材の開発事業』の展開を通じ、「地域のニーズに力を身に付けた地域産業人材を育成します。そのために、大学教育委員会

開発した教材は学内に留めることなく、教育ネットワー
ク中国の単位互換制度などを活用して中国地方へ広く展

数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム

単位互換
学生受入
教員連携

取組概要
「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」の拠点校への協力。

♦

全学的な教員連携による、低年次共通教育科目「データリテラシー入門」の新規開設と、既存科目である「情報リテラシー入門」におけるDS 関連
トピックの見直し。

♦

♦
♦

♦

13

理学部数学・数理情報コースにおける専門的 DS 教育と全学低年次 DS
教育との間のノウハウ共有。

♦

本学・愛媛県法人会連合会・松山市の間の 3 者連携に基づいたデー
タ利活用に関する取り組みの成果の DS 教育への活用方策の検討。
単位互換協定を利用した、本学が開講する低年次 DS 科目における近隣大学からの受講生受入。
教育関係共同利用拠点である強みを活かした、本学における低年次
DS 科目についての取組の四国域内の他校に向けた展開。

取組概要♦

拠点大学の開発する標準カリキュラム及びオンライン教材を活用しつつ、本学の置かれた島嶼地域の地理的特性を踏まえ、地域課題解決・新産業創出を見据えた実践的かつ特色ある数理・データサイエンス教育を実施し、高度の専門知識、応用能力、課題解決能力を有する人材、
地域社会や国際社会で活躍し、その発展に貢献できる人材を育成する

ため、国際地域創造学部及び工学部を中核とし、グローバル教育支援機構、研究推進機構、地域連携推進機構、大学評価 IRマネジメントセ
ンターと連携した実践的教育モデルを構築する。さらに、沖縄県内の高等教育機関と連携し、「島嶼地域型数理・データサイエンス教育モデル」の県内機関への展開を推進する。

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Information
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムブロックワークショップ情報一覧
拠点校（６大学）と協力校（２０大学）は協力して、６つのブロックにおいて夏休み期間中にワークショップを開催中です。
このワークショップは、● 数理・データサイエンス教育の状況報告 ● 標準カリキュラムの概要説明 ● 拠点校・協力校の取り組み紹介 ● 参加大学との個別相談、などを主な目的としています。詳細は各ブロックの開催案内等をご覧ください。

ブロック別 ワ ー ク シ ョ ッ プ を 開 催 中 で す
北海道・東北ブロック（拠点大学：北海道大学）
日程 2019/9/13（金）会場 山形大学

関東・首都圏ブロック（拠点大学：東京大学）
日程 2019/8/31（土）会場 東京大学本郷キャンパス
伊藤謝恩ホール

中部・東海ブロック（拠点大学：滋賀大学）
日程 2019/9/18（水）、19（木）会場 18 日 TKP ガーデンシティ
PREMIUM 名駅西口
19 日 滋賀大学

近畿ブロック（拠点大学：京都大学）
日程 2019/8/2（金）、3（土）会場 2 日 京都大学
3 日 リーガロイヤルホテル京都［ワークショップ HP］

http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/workshop2019/

中国・四国ブロック（拠点大学：大阪大学）
日程 2019/8/19（月）、20（火）会場 シーサイドホテル舞子ビラ神戸

第一部：基調講演● データサイエンスに関連する AI・ロボットについての講演● 意見交換第二部：ラウンドテーブル

数理・データサイエンス教育に関するワー
クショップを実施。
テーマ１：文系を含む全学向けのデータサイ
エンス教育
テーマ２：理系向けのデータサイエンス教育

第一部：ワークショップ● 基調講演慶應義塾大学 環境情報学部教授
ヤフー株式会社 CSO（チーフストラテジー
オフィサー） 安宅 和人 氏
● 数理・データサイエンス教育の状況報告

コンソーシアムの取り組み紹介（分科会活動報告・標準カリキュラムの概要説明等）● パネルディスカッション（協力校の取組紹介等）
第二部：意見交換会● ポスターセッション形式での情報交換会

18 日● 基調講演：樋口 知之 中央大学教授( 前統計数理研究所長 )● 滋賀大学 DS 教育の紹介● 滋賀大学提供コンテンツの紹介● 各協力校の取組についての発表● 情報交換会2 日（3講座並列開催 )●「Python と Sckit-learn によるバイオイン
フォマティクスデータ解析」「Python による遺伝子発現データ解析」●「病気の治療法はこうして作られる 臨床統
計学 - 医療におけるデータサイエンス -」●「MATLAB で実現するアクティブラーニン
グ～物理現象をデータサイエンティストと1 日目● 拠点校アクティブラーニングプラン概要説明● メックでの出前授業カリキュラムと体験報告● 学部生向けデータサイエンス教材解説（1）情報社会基礎 3 回分
（2）LMS 教材を用いた授業（ベネッセ）● 教材等個別相談会、Python/R 研修指導
● 各協力校の取り組み紹介● 情報交換会●●

19 日
mooc 教材を利用した全学 DS 教育● 滋賀大学の統計系の講義の紹介● 滋賀大学の情報系の講義の紹介● 滋賀大学ＰＢＬ演習の紹介● 協力校からの取組の発表●

して検証するには～」3日● 京大での取り組み紹介● コンソーシアム・分科会での取り組み紹介● 協力校・他大学での取り組み紹介● 招待講演（文科省より）● 情 報 交 換 会（ 京 都 デ ー タ サ イ エ ン ス 協 会
共催）
2 日目
技術相談会
● 講演会「データ利活用戦略による新たなフロンティアの開拓へ」株式会社日本政策投資銀行関西支店企画調査課 課長 田口 学 様● 社会人リカレント教育教材開発進捗状況報告● FD-OJT プログラム概要解説● 自由討論●

九州・沖縄ブロック の ワ ー ク シ ョ ッ プ が 開 催 さ れ ま し た
九州・沖縄ブロック（拠点大学：九州大学）
日程 2019/7/19 ( 金 )会場 九州大学 西新プラザ

九州・沖縄ブロックでは、7 月 19 日に福岡市早良区の西新プラザにて第二回大学におけるデータサ
イエンス教育に関するシンポジウムを開催した。九州沖縄のほぼ全県および本州・四国からの参加があった。具体的には、全 16 校 30 名が参加し、5 月 10 日に開催した第一回に比べて倍の規模となった。
実施目的は、データサイエンス教育の実施における各大学の計画、
現状、問題点等に関する情報交換であった。このため全参加校がプレゼンテーションを行い、その上で全体的な議論を行った。
議論は活発であり、カリキュラムおよびスキルセットの有用性および教育対象学生の所属学科への依存性、 文系学生を含めた教育方針、 教育教材の共有や配信、 解析実例を教示することの有効性、 科目新設と既存科目の有効活用など多岐に渡った。これら議論を経て培った関係をベースに、 九州・沖縄ブロックでは今後も情報共有やノウハウ交換などを積極的に行っていく予定である。