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大学ICT推進協議会 教育技術開発部会(AXIES EdTech部会)第18回研究会

九州大学における数理・データサイエンス・AI教育のこれまでの取り組みと，そこから見えてきたもの
2023/10/13（金） 15:15 – 15:55@博多国際展示場＆カンファレンスセンター 208会議室

九州大学 副学長，数理・データサイエンス教育研究センター長，教授
内田誠一

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自己紹介
 経歴
 九大修士→
企業研究所4年＠東京→九大博士課程で学びなおし→九大で拾ってもらえて今に至る
 画像情報学研究者
 AIの渦中で楽しく溺れている
 特に「文字画像」が専門（数時間語り出すので割愛）
 企業コラボ・多分野コラボも色々 九大 数理・データサイエンス教育研究センター長
 数学が特に得意というわけではない．万事塞翁が馬

Stable diffusionによる“Seiichi Uchida”

デジカメによる“Seiichi Uchida”

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イントロダクション
全国「数理・DS・AI教育強化拠点コンソーシアム」↓九州・沖縄ブロック↓
九州大学

他の講演者の皆様と一部内容が被ったら申し訳ございません

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数理・データサイエンス・AI
教育強化拠点コンソーシアム
 モデルカリキュラムの策定
 リテラシーレベル，応用基礎レベル
 MDASH等でもご存じ 教材開発＆オープン化
 データ収集＆オープン化
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

 地域ブロック活動
 本学は僭越ながら九州・沖縄ブロック拠点校

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増え続ける会員校(現在274校)
そして九州・沖縄ブロック(現在42校)
普段はライバル関係にもある大学間で教育協力体制ができたのがすばらしい !

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九州・沖縄ブロック活動：拠点校としての活動ポリシー
 「フラットでフランクな互助関係」作りを最重要視
 進んでいる大学もこれからの大学も，国立も私立も，文系大も理系大も，ベテランも若手も，区別しない
 結局最後は「人間どうし」．助け・助けられる信頼関係を作りたい
 進捗状況やノウハウ交換はもちろん大事．「それ以外」も大事 「同じように苦労している人が他にもいる」ことを知るのも，地味に大事 「一人 or 少数の教員・事務員だけで頑張っている大学」「合意形成大変なマンモス校」を何とか応援したい まず仲間になってほしい（色々勧誘中）

 ブロック用Slack/MLでの情報交換も7

2023年度第1回九州・沖縄ブロック会議(4th Aug.) いくつかの大学から現状報告
 グループディスカッション x 3

九経連の皆様もご参加いただき，九経局には会場確保いただきました！

 産業界プレゼン「産学一体となったデジタル人材育成に向けて」
 リンクトブレイン様
 高校における情報教育の実情

グループディスカッション
夜の部

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九大の数理・データサイエンス・AI教育研究:
スローガン

オープンサイエンス
オープンエデュケーション
そしてオープンマインド
要するに…

数理・DSを介して文理問わず・産学問わず「仲良く」教育研究を邁進九大の数理・DS・AI教育研究の全体像

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高度データサイエンス教育プログラム(エキスパート教育)
データサイエンスインターンシップ(情報系研究室に中長期滞在)
数理・データサイエンス
教育研究センター
数理IMI
文
理を シス情+シス生
問 シス情わ ＋ライブラリ
な 人文学
い全 病院
学 工学体
制 芸工各分野でのセンター
数理・DS専門家 専任教員

連携

データサイエンス実践
特別講座
専任教員

全学の高年次学部生・大学院生

全分野横断・全学年縦断型
数理・データサイエンス・AI教育
全学低年次向け
データサイエンス教育
連携

専任教員

全学の低年次生

数理学研究院&マス・フォア・インダストリー(IMI)&
数学アドバンス
トイノベーション
プラットフォーム
(AIMaP)

統計学のエキスパート
全学の数理
教育ノウハウ
産業数理のニーズ把握10

これまでの取り組み①
データサイエンス実践特別講座：
全学の「数理・DS・AIの駆け込み寺」

丙学ではこれが最初のドミノでした11

そもそものモチベーション：
以前のデータサイエンス教育
入学低年次

全学共通科目によるリテラシ教育

初歩的

一般的モチベーションの欠如

数年のブランク
独力による学習の限界

高年次
大学院
手法の候補が多すぎて選べない

解析目的が特殊で参考情報がない

卒論・修論・博論研究においてデータ解析の必要性が顕在化！

不十分な評価

時間的制約(楽に済ませられる)
主観的評価への誘惑

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データサイエンス実践特別講座が提供する教育(1/2)：

基本的な考え方

そのためにそのためにデータ解析の基本技術の原理を学ぶ
データ解析の基本技術をどう使うかを学ぶ
データ解析プログラム実装の予行演習

そのために各学生の研究課題ためのデータ解析プログラムを実装
特に高年次生大学院生の場合

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データサイエンス実践特別講座(2016～)
全学の「数理・DS・AIの駆け込み寺」
情報を専門としない学生に向けたデータリテラシ再入門教育

学生自身の研究での実利用を目的とした
実践教育①データサイエンス概論Ⅰ&Ⅱ→講義．データ解析の基本技術を学ぶ②データサイエンス実践Ⅰ&Ⅱ→講義．画像・メディアなどの実例を通して学ぶ③データサイエンス実践Ⅲ&Ⅳ→具体的課題のプログラム実装で予行演習④データサイエンス発展Ⅰ&Ⅱ→各学生の研究課題のためのプログラム実装
専門家が個別コンサル(40分×3回)を行って支援

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データサイエンス概論の内容(「とにかくわかりやすく！」が原則．苦手意識を吹っ飛ばす) データとは

 可視化

 データのベクトル表現と集合

 確率と確率分布
 信頼区間と統計的検定

 平均・分散・相関 データ間の距離と類似度

 非構造化データ解析

 クラスタリングと異常検出 パターン認識と分類

 線形代数に基づくデータ

解析の基礎 主成分分析
 予測と回帰分析

 データ収集とバイアス 人工知能入門

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概論：分野の壁・苦手意識を越えるため，「ここまでやるか!?」レベルの「わかりやすさ」を追求
 正規分布に関するスライドからの１ページ

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データサイエンス実践の内容(学んで，プログラムを作成，そして実際に動かす) プログラミング基礎
 データサイエンスとプログラミング Pythonの文法
 for文、if文
 データの種類
 外部データの読み込み ランダムな値の呼び出し方
 関数による数値計算
 ベクトル表現と演算の関数化
 データの可視化
 データ解析基礎
 データ間の距離
 データ間の類似度
 データ集合の分布

 統計解析
 統計的検定
 相関分析
 回帰分析
 画像解析
 画像のベクトル表現
 画像間の距離・類似度
 テンプレートマッチング
 画像のクラスタリング
 画像情報の定量化＋データ解析
他17

2023年9月集中講義:申し込み者(159名)の分布

所属部局も文系・理系色々!
概論は「3日間朝から夕方まで」100人が受講
実践は「４日間朝から夕方まで」40人が受講

受講者も大変だが教員も大変!

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2022年1月実施無記名アンケート(過去4年分の参加者)
 単位とは無関係に「学びたいから受講する」人が多い
単位必要＆取得？

実際に研究等でデータ分析を行えるようになった．
まだ使ってはいないが，学んだことを使って研究等を実施する予定である．
今後使う予定はないが，知識の幅は広がったと思う．
特に得るものはなかった（すべて前から知っていた内容だった，内容を忘れた，など）．

概論については，2023年度から学部全学科目としても開講，より門戸を開く！

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これまでの取り組み②
全学低年次DS教育「もったいない」精神で始まった…

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全学低年次DS教育(2017～)
モチベーションは“もったいない”
 さきほどの「データサイエンス実践特別講座」を通して，様々な分野のデータ解析ニーズを把握している このノウハウをこのまま死蔵するのは「もったいない」！
 学部低年次の「データサイエンス」リテラシ教育に使っては？
 先輩の具体的なデータ解析事例を紹介しつつ，数理・データ解析技術を「学ぶ」意義をわからせる

プロポーザル当時のポンチ絵

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全学低年次DS教育の設計と運用
 全学1年生講義 「情報科学」の半分(7コマ)を利用
 情報系教員が毎年持ち回りで担当する講義• オンライン or 対面 (すなわちオンデマンドではない）

 全1年生の2/3ぐらいが受講 前期・後期それぞれ5-6クラス分開講

全部局共通

様々なデータとデータ分析
AIと機械学習
非構造データとパターン認識
データの収集ベクトル・距離・類似度
データの可視化

部局に応じて2つ選択

画像解析
回帰分析と時系列分析
相関と検定
アンケート解析 低年次教育，2つのポイント
1. 受講者の所属学科に応じて内容を変更• 分野毎に必要なDS技術は異なる

2. 受講生の分野での利用事例を必ず含める• 学ぶ理由を低年次で知るべき• 全学の研究者から集めたスライドも活用（後述） 以上に加え，工学部（本学最大の学部）では，1年次必修科目「データサイエンス序論」を新設！(2021年度より～）

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学生の学習行動を分析する：
Learning Analytics
学生全員のPC必携化 (2013~)
M2B（みつば）学習支援システム，2014~

e-Learninge-BookLA
Dashboard

出欠確認
レポート提出小テスト

教材配信
キーワード検索
ハイライト，メモ

学習振り返り
可視化分析
学習要点の共有23

全分野向け教育だからこその細かな理解状況調査(1/2)
学生が教師の説明について来ているかどうかを把握
ページ番号

閲覧学生の数

いま教師が説明しているページ以外を見ている学生の分布がわかる

時刻[Shiino,Shimada,Minematsu, et al, LAK, 2019]24

全分野向け教育だからこその細かな理解状況調査(2/2)
教科書ビューワー上に「わかった」「わからない」ボタンを配置「わかった」ボタン「わからない」ボタン

 各ページ内容が「わかった」or「わからない」ときボタンを押す
 ただし，ボタンを押すことを強制はしない

25「画像」に関する講義での 受講者：地球惑星・生物・教育わからない わかった

イントロ

利用事例

歯学 地球惑星用
生物
教育学用

画像処理技術・原理(フィルタ・二値化)

医学・ 農学用 芸工用
芸工用

スライド番号

わからないわかった

 受講者：農学

歯学 地球惑星用
生物
教育学用

医学・ 農学用 芸工用
芸工用

スライド番号

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これまでの取り組み③
数理・DS教育研究センター運営

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数理・DS教育研究センター(2017～)
全学術分野に数理・DS・AI教育研究のアンテナを張る
 学内の様々な分野にセンター専任教員を雇用
 人文学
 芸術工学 ライブラリサイエンス 工学(アジア防災)
 システム生命
 病院
 農学
 数理
 マスフォアインダストリ研究所
 全分野DSエキスパートネットワークを構築 数理情報系だけでは，他分野の教育ニーズに気づけない
 学内全体のDSの輪を地道に広げていくことで，DS知っている人が増え，そのうち数理情報系教員の負荷も減る

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センター重要イベント「合宿勉強会」
これを機に色々な連携やアイディアが生まれる
 1泊2日で様々な分野の研究者が会する企画
 人文＋数理＋芸術＋工学＋病院＋数理＋情報，が集まるWSはとっても楽しい！

 第１回：2018/3/24-25@国民宿舎
 第２回：2019/1/12-13@国民宿舎
 第３回：2019/12/14-15@国民宿舎
 第４回：2021/1/23@オンライン

 第５回：2022/1/22@オンライン
 第６回：2023/1/7-8＠国民宿舎
 久しぶりの対面！
 全学の博士学生も，一定数参加OKにする予定 こういう交流により，学際PJも複数発足

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より多くの分野に「臨時アンテナ」を張る：
数理・DS研究助成プログラム

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

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

「焚き火の脳科学研究の超多次元データに関する因果ネットワーク解析」「環境レジリエントなストレス耐性作物の創生をめざして：光合成変換植物の機能ゲノミクスによるデータサイエンティストの育成」「Metaverseを利用した外国語学習に関する研究」「円形集合体の観察時間に関する数理モデルの構築」「種に固有の二次性徴形質の進化基盤」「Evaluation of escape response after the exposure of e-cigarette vapour in zebrafish」「機械学習を用いた弦理論の真空構造解明」「数値解析と機械学習を融合した外挿予測型・リアルタイム氾濫解析エミュレータ」「結合的非可換代数の数学的な再構成と4面体によるメッシュモデリング」「黒毛和種の表現型に影響を与えるエピジェネティックな制御機構の解明」
2022年度は「手書き線画の自動着色」
博士学生提案10件を「異方性がある粒子のシミュレーションのグラフニューラルネットワークを用いた高速化」
含む21件を採択「ひび割れ幅の画像測定に基づくピロティ建物の地震被災度推定」「ミャンマー周辺は東部アジアの鳥類の起源地か？」「数値計算と観測の比較による地球大気と宇宙プラズマのエネルギー変換過程の解明」「日本語教育におけるデジタルトランスフォーメーション：漢字自立学習支援体制の確立」「セミ類の鳴音特性とその行動生態学的機能の解析」「共創時「響きあい」と音声コミュニケーション」
実はこのイベントで「認識の形成過程の調査―サーベイ実験を用いてー」
解析実例の「結び目の計算機を用いた解析とカンドル理論による言語化」
スライドも集まる「宇宙輸送用スクラムジェットインテークの深層学習による逆解析と感度解析」→教育に利用30

データサイエンスインターンシップ(2020年度～2022年度)
 多様な部局の研究者・学生が，情報系研究室に中長期滞在，医学系学生

情報系研究室A

土木系学生

情報系研究室B

人文系学生

学びたいこと・学べることを考慮してマッチング

情報系研究室C

電子系学生

情報系研究室D

人文系研究者

情報系研究室E⋮⋮ 2020年度は13件のインターンを実施
 2021年度は17件に増加

 2022年度は全学博士人材に限定（様々な分野にDSの専門家を育成）受け入れ可能を表明

文理の壁を越えて幅広い参画

自らの研究に関するAI・DS研究を実践

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すべての教材を無償公開中(オープン戦略)
http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/lectures
 実践特別講座や低年次教育等，すべてのスライドを無償公開
 PDFはHPから誰でもいつでもダウンロード可能• アクセスカウントしていないので不明ですが，結構「使ってます」と言われます コンタクトいただければPPT版も無償提供• CC-BY =改変可能，煮るなり焼くなりお好きにどうぞ• 85の教育機関に提供済，企業や個人にも40回

 一部は動画も• zoom講義を録画しただけのイイカゲンなものですが…
http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/lectures32

第一期5年を経験しての個人的雑感@2022.3(1/2)
 DSを介して，多分野・多部局(含む事務さん)と仲良くできるのは良いことだ 仲良くできると，色々な事業も許してくれるし，支援してくれる もちろん仲良くするには，多分野へのリスペクトおよび多少の奉仕は必要

 パセリ（いろどり）として役立つのも悪くない このご時世，様々な部局の様々な「申請」時に，頻繁にDSセンターにお声がかかる ワンストップも悪くない 学内のDS関連話題をすべて把握しておけば，ある意味で楽 どうせやるなら，楽しく 自分が面白いと思っているDSを，他の人も面白いと思ってくれるのは，うれしい あんまり人様のお役に立ってこなかったので，役立てて楽しい 情けは人の為ならず．きっといいことあるさ．
とってもポジティブ野郎に見えますが，まぁ，やっぱり大変です．
マクラに涙することまではないですが，血圧がめちゃ高くなりました33

第一期5年を経験しての個人的雑感@2022.3(2/2)
 Minimum effort, 大事 二兎を同時に捕まえられれば楽．講義をオープン化して色々な人に受けてもらうとか Better than nothingは排除（最も頭をつかうところ） Maximum effect，大事 誰をどのようにハッピーにするか？（当然学生さん．他分野の教員も）
 DSを学んだ人が，その周囲を啓蒙してくれるといいなー 「DX」のDは，「DS」のDと違うんだけど…
 本学では最近この勘違いが多く，ますますパセリ化が進む
 変な指標は入れないほうがマシ Goodhartの法則：「指標がターゲットになると，それは良い指標ではなくなる」
 ex. 受講者数を成果指標にすると，人数を増やすことだけが目的になる

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本学における数理・DS・AI教育の
これからさて，どうなりますやら35

数理・DS教育研究センター:
第二期(2022～2027)の目標
 施策1:引き続き「数理・情報系トップ人材育成」に尽力
 最近増えた「博士学生への経済的支援」にも期待 施策2:「分野の壁を越えた全学体制教育」
 非「数理・情報系」博士学生への学びの機会の提供
 「各自の分野で」数理DSを教育できる人材に ← 第二期では特に大事！
 施策3:「分野の壁を越えた全学交流」
 交流により新たな気付きを生む36「さぁ，がんばろう！」と思っていたところ，2022年度後半に…

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https://www.niad.ac.jp/josei/media-download/6444/44ca588b010b1528/

38

うーむ，これはこれまでの方法論を利用しないと「もったいないな」

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本学の方針：
オープン型高度情報人材育成
 情報学・デジタル分野は，オープンソース・オープンデータ・オープン

ナリッジなど様々なオープン化の激流の中 この分野特性を人材育成にも適用 {自部局, 全学, 全国}において高度情報人材育成をオープンに実施

全国(教育機関・産業界)
全学(理系・文系@全学年)
情報理工学専攻(自部局)

 その結果として，様々な分野の産業振興に貢献！

 情報系修士＆博士の定員増に加えて…

40【最重要取組】

情報系副専攻によるオープンな全学情報教育
 「各産業分野の情報系人材は，関連部局で育成」が近道 Ex. 情報系大学院修了者だけでは，バイオ系企業のデマンドに応えられない 情報系素養を持った人材を，分野の壁を越えて全部局で育成！
 いままでの「壁越え」経験を活かせば可能！
 科目プールより選んで履修(次スライド) 既存情報系科目への誘導＋新設実践科目＋自分野に関連した情報系
 単位数に応じた段階的認定 シルバーバッジ→ゴールドバッジ→プラチナバッジ

 学部生がメインだが，修士・博士・教員のリスキリングもwelcome

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情報系副専攻「科目プール案」(オレンジは新設予定科目)

基盤

実践

深化

基幹教育既存科目
サイバーセキュリティ基礎，情報科学，プログラミング演習，データサイエンス総論など

応用プログラミング演習
IoT，アプリ，メディア解析の各分野

自分野と情報学の関りを学ぶ

情報学の専門的な学びを深める

生命情報学
数理物理情報学
化学情報学
人文情報学
社会情報学

半導体関係リテラシー科目&電気情報工学科2年次科目（論理回路・デジタル回路，アルゴリズム論，コンピュータシステム）

自薦
科目
左記
科目群の補完・拡充・発展42

さらに，全学でのオープンな博士支援体制：
未来人材育成機構(R5.4～)
 SPRINGなど経済支援プログラムの継続 博士学生のキャリア支援 異分野博士交流イベントの実施
 修士・学部・高校との接続
 数理・DSに関する教育・研究支援プログラムも
 研究費支援 先述の副専攻でもDS・AIリスキリング推奨

43というわけでこれからも頑張りますのでご支援いただければ幸いです