数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム

コンソーシアムの歩み（2017〜2021年度）
東京⼤学 数理・情報教育研究センター（コンソーシアム議⻑）
北川 源四郎1

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国公私を越えた⼤学間ネットワークの構築

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの発⾜以来、協⼒校・特定分野協⼒校や、公私⽴⼤学・短期⼤学・⾼等専⾨学校の参画を得て、全国ネットワークを拡⼤してきました。2021年には 会員校140機関を超えるコンソーシアムに成⻑しています。また、地域ブロックでの各種会合、地域ブロック連携による運営会議、企画推進ワーキンググループの設置、全会員校参加による総会の実施など、国公私を越えた⼤学間ネットワークの構築を推進しました。

● 2017

コンソーシアム設⽴（北⼤、東⼤、京⼤、滋賀⼤、阪⼤、九⼤の6拠点校）● 2019

協⼒校（20⼤学）が新規参加、全国展開に向けた6ブロック化● 2020

協⼒校 (3⼤学)・特定分野協⼒校(7⼤学)が新規参加

公私⽴⼤学、短期⼤学、⾼等専⾨学校への連携校公募の開始● 2021 会員校数140機関に拡⼤
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全ての⼤学等が参照可能なモデルカリキュラムの策定

カリキュラム分科会及び産業界、公私⽴⼤学、関係団体等の委員からなる特別委員会を設置し、「AI戦略2019」等と連動して、全ての⼤学等が参照可能なモデルカリキュラムを開発・公表しました。また、⾼度専⾨⼈材育成を含む多様な教育 を⾒据え、カリキュラム分科会において、「応⽤基礎レベル25万⼈／年」から「エキスパート2,000⼈／年」への橋渡しとなる、より ⾼次のスキルセットの研究・開発を進めてきました。統計検定®と連携した学修状況のアセスメントにも着⼿しました。

● 「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデル
カリキュラム 〜データ思考の涵養〜」（2020.4公表）● 「数理・データサイエンス・AI（応⽤基礎レベル）モデル
カリキュラム 〜AI×データ活⽤の実践〜」（2021.3公表）● 「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1次報告2019.11、第2次報告2021.6公表）
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全国的なモデルとなる教科書・教材等の開発

教材分科会が中核となり、会員校と連携し教材、講義動画を収集・公開しました。コンソーシアムのウェブサイトに教材ポータルサイトを設け、数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムに完全準拠した教材（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）を無償公開するほか、本教材を活⽤したワークショップ等を⾏い、具体的な活⽤⽅法も含めて広く全国へ普及・展開しました。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「教養としてのデータサイエンス」を含む「データサイエンス⼊⾨シリーズ」を刊⾏しました。

● 教材ポータルサイトの構築・モデルカリキュラム対応教材の公開● カリキュラムサンプル (シラバス・教材) の提供● 教科書「データサイエンス⼊⾨シリーズ」(全11巻)の刊⾏● 放送⼤学との連携によるオンライン授業の作成
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教育⽤データベースの開発・公表

教育⽤データベース分科会が中⼼となり、教育⽤各種データ（実験デー
タ，調査データ，地域の⽣データ，ビジネスデータ，ネット情報など）を収集し、各⼤学が使⽤できる環境を整備しました。教育⽤データのポータルサイトでは、産業分野（総務省の⽇本標準産業分類）を網羅する27データを提供しています。教育に活⽤可能な企業の実課題・データの収集も継続的に⾏っています。

● 教育⽤データ提供ポータルサイト の開設● 教育に活⽤可能な企業の実課題・データの収集（公募）5ACHIEVEMENT

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ワークショップ等を通じたファカルティ・ディベロップメント推進

各⼤学の教育内容・教育⽅法の好事例の共有、情報交換等を⾏うための対話の場として、各地域ブロックにおいてワークショップやシンポジウムを開催しました。その内容は、会員校や特定学問分野等における実践例等の紹介、模擬授業、企業におけるデータサイエンスの活⽤事例の紹介、英語によるデータサイエンス教育、新型コロナウイルス禍における取組など多岐に亘っており、ファカルティ・ディベロップメント（FD）の⼀環としても機能しています。また、「デジタルの⽇」創設のタイミングを捉え、公開シンポジウム『社会課題解決をドライブするデータサイエンス〜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〜』を開催しました。

● 地域ブロックでのワークショップ・シンポジウムの開催( 2019年度15件、2020年度22件、2021年度28件、約400校が参加）● 公開シンポジウム「社会課題解決をドライブするデータサ
イエンス〜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〜」 の開催（2021.10）
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数理・データサイエンス・AI教育に関する情報発信等【インタビュー実績】

コンソーシアムウェブサイト、SNSのほか、ニュースレター（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）等により情報発信を⾏いました。この他、データサイエンス関係イベントへの後援等（⽇本経済新聞社Data Society Fes 2020／ビジネスリーダーズ・カンファレンス／ビジネス・ディベロップメント・フォーラム／Hongo AI 2020／ StudentAcademyへの後援、「デジタルの⽇」創設への賛同等）を通じて、コンソーシアムの活動発信、プレゼンスの向上に努めました。

● ウェブサイト、SNSによる情報発信● ニュースレター（Vol.1〜13）● データサイエンス関係イベントへの後援等
ウェブサイトトップページアクセス件数
150000

約6倍増154127

10000050000

861326410※所属・役職はインタビュー当時

第1回滋賀⼤学 ⽵村 彰通 教授 「実践的で学びやすい教材を開発し「データサイエンス思考」を全学、そして全国へ展開したい」
第2回 東京⼤学 駒⽊ ⽂保 教授 「産業界コンソーシアムの知⾒を盛り込み、全⼤学に役⽴つ標準カリキュラムをつくりたい」
第3回 慶應義塾⼤学教授・ヤフー株式会社CSO 安宅 和⼈ ⽒「明⽇の⽇本がデータ×AIの波に乗れるように希望のリンゴを植えていこう」
第4回 放送⼤学学園 有川 節夫 理事⻑ 「「発⾒」を意識してデータと格闘すれば幸せの瞬間に出会える」
第5回 ⼤阪⼤学 狩野 裕 教授 「⼯夫を凝らした例題を共有化し新⼊⽣や⽂系学⽣にも興味が持てる魅⼒的な教材の開発を」
第6回 北海道⼤学 ⻑⾕⼭ 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」
第7回 京都⼤学 ⼭本 章博 教授 「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」
第8回 筑波⼤学 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」
第9回 九州⼤学 内⽥ 誠⼀ 教授 「オープンマインドの連携で専⾨分野の壁を超える」
第10回 ⽇本電気株式会社 孝忠 ⼤輔 ⽒ 「次世代の産業界を担うすべての⼈に今必要なデータ教育を」
第11回 株式会社Preferred Networks 丸⼭ 宏 ⽒ 「⼈間を理解できなければデータ分析はできない」
第12回 横浜市⽴⼤学 ⼭中 ⽵春 教授 「データサイエンス・AIと共⽣す
る豊かな社会へ 鍵を握る⽂系学⽣の教育」
第13回 ⽂部科学省⾼等教育局専⾨教育課 服部 正 ⽒ 「プログラム認定制度のスタートでデータサイエンス⼈材の育成を加速」
第14回 ⽴正⼤学 渡辺 美智⼦ 教授 「統計的問題解決⼒をどう育むかカギを握る多様な「経験価値」」
第15回 滋賀⼤学 村松 千左⼦ 准教授 「データから意外なことが浮かび上がる⾯⽩さを多くの⼥性にも知ってほしい」

02018

2019

2020

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数理・データサイエンス・AI教育に関する調査研究

海外⼤学の教育動向に関する専⾨的⾒地からの調査研究や、全国の国公私⽴⼤学を対象とした教育現状調査、新型コロナウイルス禍における課題や展望等についてのアンケート調査を⾏い結果を発信しました。これらの結果は、数理・データサイエンス・AI教育に関する政策⽴案やモデルカリキュラムの検討、各⼤学における教育改善に役⽴てられています。

● ⽶国の学部レベルのカリキュラム研究 （2017・2018）● 第1回数理・データサイエンス教育状況調査（2018）● 第2回数理・データサイエンス・AI教育現状調査（2020）● ウィズコロナ、アフターコロナにおける課題と展望（2020）● 数理・データサイエンス・AI教育の海外動向、社会ニーズ等の調査（2021）

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