AI /デジタル社会を担う人材育成と教育体系〜新課程における統計・データサイエンス教育の実践と高大社接続・産学連携授業〜

東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター
での取り組み東北大学の数理・データ科学教育 (入門〜応用基礎)

東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター
データ科学教育研究部門
磯辺 秀司

理数系教員統計・データサイエンス授業力向上研修集会 2024.3.23〜24

東北大学におけるデータ科学教育の概要 (リテラシー〜応用基礎)

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AIMDの基礎「情報とデータの基礎」(所属学部に関係なく全学生必修)

全学教育
AIMDの応用基礎

挑創カレッジ CDS
意欲的な学生へ一段深い学びを提供
応用基礎レベルモデルカリキュラムのオプション内容までを含むやや高度な内容で実施• 情報群・統計群・数学群の科目から所定の必修科目・選択科目の単位を取得することで修了認定• 必修科目には, 基本的な機械学習アルゴリズムの理解や Python を用いた機械学習実習に関する科目が含まれる。

新入生から大学院生に至るまで一貫した教育プログラムを実施
eLearning教材 (動画, OCW, MOOC, etc) などを活用した自修環境も提供東北大学全学教育における情報・データ科学教育
2014.11 「情報基礎」第4版 策定
2016.4 「情報基礎」第4版 授業開始

• 高等学校で教科「情報」が再編されたことに対応する改訂
情報活用・情報処理・情報倫理の3本柱+ 計算機科学の思考法を活用した問題解決• 理系・文系で (ほぼ) 共通の教育内容

2019.4 挑創カレッジ (CDS) 開始• 数理・データサイエンス教育全国展開事業協力校• データ駆動科学・AI教育研究センター設置 (10月〜)

2020.4 「情報基礎」の強化• 内容を一部改変しデータ科学・AIに関する教育内容を導入。新
入生全員が履修するデータ科学・AI関連基礎科目として開始

2021.8 MDASH Literacy+ 認定 (5年間)2022.4 「情報とデータの基礎」授業開始(現行)• 「情報基礎」を発展させた形で新カリキュラムを開始• 全学生必修

3全学教育科目「情報とデータの基礎」

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現行科目は2022年4月から全学生必修科目として実施
前身科目「情報基礎」の基幹を継承しつつ, AIMD基礎科目としての内容をカバー‣ リテラシーレベルモデルカリキュラムに対応

Social Skill• 情報化社会を生きる市民としての責任・意識づけ, 法令の基礎知識• サイバーセキュリティの基礎知識と意識づけ

情報倫理
情報化社会で適切に生きていくための倫理

Science Skill (1)• 計算機科学的思考法による問題解決 (問題の抽象化, アルゴリズムの構築)• 計算機の計算能力を活用した情報処理・問題解決 (プログラミング)

情報の科学
計算機の能力を活用した
問題解決

Science Skill (2)• 実社会におけるAI・データ科学技術の活用事例 (動機づけ)• 基本的な統計量に関する基礎知識• 実データを用いた初等的な統計処理実習 (表計算, Python などの活用)

データの科学
データ科学への動機づけとデータ処理への入門

全学教育科目「情報とデータの基礎」

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Social Skill• 情報化社会を生きる市民としての責任・意識づけ, 法令の基礎知識• サイバーセキュリティの基礎知識と意識づけ

署名者

検証者

(m, σ)
文書 m+

伊達個人情報の保護, 知的財産権の仕組みなど, 情報技術周辺法令の基礎

署名 σ

企業との共同制作によるオンライン自習用教材を提供

受理?
拒否?

情報セキュリティの基礎 (暗号と認証,詐欺などの脅威への対策など)

MOOC講座(東北大学サイエンスシリーズ)

全学教育科目「情報とデータの基礎」

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Science Skill (1)• 計算機科学的思考法による問題解決 (問題の抽象化, アルゴリズムの構築)• 計算機の計算能力を活用した情報処理・問題解決 (プログラミング)
Computational Thinking• 抽象化 (Abstraction) と自動化 (Automation) を特徴とする思考スタイル

センター教員執筆の教科書(参考書として授業利用)• 数学的思考と完全に同じではないにせよ, 相当に重なっている解法の設計と実装抽象化

数学的な定式化処理の自動化※ 必ずしも計算機による処理を意図しない(実装技術はオプション)

全学教育科目「情報とデータの基礎」

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補助教材「対話型AIの活用」

Science Skill (2)• 実社会におけるAI・データ科学技術の活用事例 (動機づけ)• 基本的な統計量に関する基礎知識• 実データを用いた初等的な統計処理実習 (表計算, Python 等の活用)

動画教材
動画教材
「Pythonによる統計学入門」 「人工知能(AI)基礎講座」

実データを用いた実習• 平均, 分散, 共分散, 相関係数の定義と意味• 「平均は常に代表値か?」「相関は因果関係を意味するか?」など, 統計量の読み方

日経平均株価の移動平均を算出して視覚化。値動きの大雑把なトレンドを観察• Python (または表計算) を利用して基本統計量を計算し, そこから何が読み取れるかを考えさせる• 社会におけるAIの活用事例• AIは万能か? (AIの得意・不得意)• AI活用による新たな社会的課題• AIとの適切な付き合い方

挑創カレッジ CDS プログラムの概要(Computational Data Science Program)
数理・データサイエンスの基礎的な手法を様々な実データに適用することで可能となる問題解決スキルを修得する• 機械学習や人工知能技術の中で用いられている基本的なアルゴリズムの理解と実践
トピ •それらを支える数学的・統計学的な理論に対する理解
ックス • 実社会への様々な応用事例に触れる体験• プログラミングを伴う実践的なデータ処理演習‣ エキスパートレベルへ進む基礎体力養成‣ 理論・技術的側面だけでなく, 社会的・実務的視点もカバー‣ 一部科目を学都仙台単位互換ネットワークを通して近隣大学・高専等に開放 (高大連携事業を通して高校生に公開されている科目もあり)

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挑創カレッジ CDS プログラムの概要
情報の基礎
機械学習の基本的なアリゴリズムおよび統計処理の理論的理解と実践• 機械学習アルゴリズム概論• 実践的機械学習I・実践的機械学習II• データ科学・AI概論
AI等データ科学技術の社会現場

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統計の基礎

数学の基礎

統計学の数学的基礎と数理モデリング

データ科学・AIに関連する基礎的な• 数理統計学入門／概論• 線形代数学入門／概論• 数理統計学• 線形代数学A／B• 情報教育特別講義• 解析学入門／概論‣ 統計数理モデリング

数学に関する理論的理解• 解析学A／B• 情報教育特別講義‣ AIをめぐる人間と社会の過去・現在・未来‣ AI・データ科学研究の現場

必修科目2つ (青字) + 4単位以上

2単位以上
データサイエンス基礎

データエンジニアリング基礎・AI基礎

2単位以上

挑創カレッジ CDS プログラムの概要

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授業内容例: 実践的機械学習I (必修科目)
AIを支える基盤技術である機械学習について, そこに使われる基本的な考え方・アルゴリズムを実際に手を動かしながら (実践的に) そのエッセンスを学ぶ. (Python に関する高度な知識は前提としない.)

基本的な機械学習アルゴリズムの理論的理解+

実データセットを用いた実践‣ 基本的な機械学習モデル

具体的な実習事例‣ データ分類・パターン認識の• 花の画像を何種類かの特徴量をもとに種基本的な考え方類別に分類するアルゴリズムを Python(Google Colaboratory 環境) を用いて実装• 手書き文字データを利用して, データ分類器の動具体的な内容の事例きを確認する, 次元削減の効果を確かめる.

決定木, ニューラルネット, サポートベクトルマシン,近傍法による分類など

Scikit-learn, Numpy など機械学習ライブラリの使い方にも慣れる!

挑創カレッジ CDS プログラム実施状況

11CDSプログラム必修科目履修状況 (2023年度)

本学入学定員 (約2,200人) の半数程度に匹敵

2019

挑創カレッジCDSプログラム提供開始

2020

2021

「情報基礎」にデータAI関連内容を追加
AIMD基礎を全学生必修に

2022

現行「情報とデータの基礎」開始

2023

挑創カレッジ CDS プログラム実施状況

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CDSプログラム 科目履修状況 (学部別 2023年度)
文系学生も積極的に履修「情報とデータの基礎」(全学必修)

学部・学科の基礎科目という事情から履修率が高い

挑創カレッジ CDS プログラム実施状況
CDSプログラム修了認定状況‣ 2020年度以降は修了者にはオープンバッジを発行

補足: 民間AI検定学修支援プログラムの状況‣ 民間AI検定 (E検定・G検定) 学修支援プログラムは概ね毎年30名程度参加, 合格者は 〜10名/年程度で推移

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教育内容の充実に向けた取り組み事例

教科書シリーズ「探検データサイエンス」の刊行
AIMD OpenCourseware‣ 数学, 統計, プログラミングなどの自修教材 (動画も含む) をオンラインで提供‣ コンテンツのさらなる充実を目指して目下活動中‣ センター教員も含む学内・学外の教員による教科書作成を継続中

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AIMD課外活動・イベントの開催‣ 学部を問わず全学生を対象とした授業
科目外での積極的な学びの場を提供

オンライン教材の開発・提供‣ 企業や外部機関との共同開発による教材も含
めて, AIMD関係の充実した教材群の開発・改良を継続中

参考: 東北大学新入生の「情報リテラシーレベル」調査の傾向
2006年度 (平成18年度) から, 東北大学の新入生を対象として,「高等学校で履修した情報科目とそこで学習した内容」および「入学時の情報リテラシーレベル」に関するアンケート調査を継続実施中.
近年の全体的な傾向① 教科「情報」の履修状況について• 「情報の科学」と「社会と情報」がそれぞれ25%〜30%ぐらいで推移している.
• 専門教科「情報」を履修した学生の割合が増加傾向にある.
• 自分が履修した科目がわからない学生が30%強存在する.

現役生の教科「情報」の履修状況の推移

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参考: 東北大学新入生の「情報リテラシーレベル」調査の傾向

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2006年度 (平成18年度) から, 東北大学の新入生を対象として,「高等学校で履修した情報科目とそこで学習した内容」および「入学時の情報リテラシーレベル」に関するアンケート調査を継続実施中.
近年の全体的な傾向②「情報」で学習した内容について• PCを用いた実習の割合が2021年度に大きく減
少し, その後は横ばい傾向‣ 2020年度までは「PCの使い方実習」の経験について質問していたものが、2021年度以降は「PCを用いた統計処理実習」の経験についての質問に変えたことによる変化• 2019年度以降,「問題解決」の割合が明らかに教科「情報」で学習した内容について(「基本的なことを学習した」+「詳しく学習した」の合計値)増加傾向にある

参考: 東北大学新入生の「情報リテラシーレベル」調査の傾向

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2006年度 (平成18年度) から, 東北大学の新入生を対象として,「高等学校で履修した情報科目とそこで学習した内容」および「入学時の情報リテラシーレベル」に関するアンケート調査を継続実施中.
近年の全体的な傾向③ 情報リテラシーレベルの自己評価について• ここ20年近く, 全体的な傾向に大きな変化は見られない.
‣ プレゼンテーションの増加割合が飽和しはじめている?
‣ 表計算は例年低い水準で推移しているが, 表計算ツールのマクロを利用した実習を経験した学生などが増えてくれ
ば傾向が変わる可能性があり, 経過観察が必要.

情報リテラシーレベルの自己評価について(「まあまあできる」+「できる」の合計値)

ご清聴ありがとうございました。