数理・データサイエンス・AI教育の紹介

数理・データサイエンス教育における学部・大学院専門教育に対する北海道大学の取組み
北海道大学
数理・データサイエンス教育研究センター
実践教育プログラム部門部門長

１．はじめに行木孝夫

た学部教育プログラムを中心に大学院教育プログ

本学の数理・データサイエンス・AI教育プログ

ラムまでを紹介し、本学の数理・データサイエン

ラムは、社会における多様な課題を解決できる能ス・AI教育の特徴である学部・大学院をシームレ力、新しい課題を発見できる能力を持ち、データスに接続する教育プログラムの特徴を紹介します。

から新たな価値を見出すことができる人材を育成するものです。このような人材の持つべき能力と２．学部教育プログラムして、数理的な思考の能力およびデータを分析し本学の学部レベル数理・データサイエンス・AI活用する能力を身につけるために教育プログラム

教育プログラムは、一般教育プログラム、専門教を整備しています。この教育プログラムは数理・育プログラム、実践教育プログラムの３プログラ

データサイエンス教育研究センター（MDSセンムによって構成します（図１参照）。まず、これ[1]ター）を中心として学内諸部局との連携のもとでら３プログラムを簡単に説明します。

運営しています。
本学の数理・データサイエンス・AI教育プログ（１）一般教育プログラム

ラムは文部科学省「数理・データサイエンス・AI一般教育プログラムは、モデルカリキュラム教育プログラム認定制度」において、2021年度（リテラシーレベル）に該当します。その主眼は、に認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラ文理を問わず必要な数理・データサイエンスの基ス[2]の認定を受け、2022年度には認定教育プログ

礎力を身につけることにあります。基礎力を身にラム（応用基礎レベル）プラス[3]の認定を受けてつけた上で専門教育プログラムに接続しますのいます。本稿では、応用基礎レベルの認定を受けで、学部１年生を対象とし、全学教育科目中の９

図１ 学部教育プログラムの全体概要

26 JUCE Journal 2023年度 No. 3

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

科目を一般教育プログラムに充当しています。９のもとでデータに隠れた意味を抽出し、現場に還科目のうち｢情報学Ⅰ｣は必修科目であり、全ての元する手段を身につけるとしています。生命分

学生が数理・データサイエンス・AIに触れるよう野・数理分野・社会分野への区分は、各学生が専に設計しています。

門分野のもとでデータサイエンス・データエンジ

９科目の内訳は、数学基礎・統計を学ぶ科目として｢線形代数学Ⅰ(行列とベクトル)｣、｢線形代数ニアリングの応用を考える際にも基準となりえます。

学Ⅱ(固有値と固有ベクトル)｣、｢入門線形代数学」、各科目群は基礎コースと発展コースに細分とし「微分積分学Ⅰ(微分法)｣、「微分積分学Ⅱ(積分法)」、ており、一般教育プログラムも含めると、数理・｢入門微分積分学｣、｢統計学｣を設定し、主にデーデータサイエンス・AIの基礎から応用までを特定タの取扱いやプログラミング、アルゴリズムなどの研究分野や学部に限定することなく、シームレを学ぶ科目として｢情報学Ⅰ｣、｢情報学Ⅱ｣を開講スに修得できる構成になっています。基礎コーしています。｢情報学Ⅰ｣は専門教育プログラムのス・発展コースとも、修了要件を設定していま前提ともいえますので、詳細に紹介します。

す。

｢情報学Ⅰ｣は数理・データサイエンス・AI教育

基礎コースの終了要件は、一般教育プログラムプログラムの開始以前から１年次の必修科目であを修了した上で、基礎コース科目から６単位以上り、文理の別なく履修するものでした。当初からを取得することです。数理・データサイエンス・情報倫理や情報リテラシー、情報セキュリティなAI分野に関わる能力を確実に習得した人材であるどを学習していた内容に、数理・データサイエンと認定する目的で、修了要件に算入できる単位のス・AIに関する基礎事項を加えて構成していまGPには3.0以上という条件を設定しています。数す。特に、代表的な言語であるPythonについて、理的な内容の基礎力を学習することを推奨する意

本学で開発したe-Learningシステム「Python演習

味もあって、一般教育プログラムから４単位を超システム」によって学習します。これにより、本えて取得した単位は４単位を上限として専門教育

学の学生は全員が１年生のうちにPythonの何たるプログラムに算入できます。ただし、理系の場合、かを知ることになります。

専門教育プログラムに算入できる科目は｢情報学一般教育プログラムの修了要件は、必修の情報学Ⅰを含む９科目から４単位以上を取得することです。

Ⅱ｣、「微分積分学Ⅱ｣、｢線形代数学Ⅱ｣のみとなっており、各科目の難易度を反映しています。
発展コースの修了要件は、基礎コースを修了した上で、応用コース科目から６単位以上を修得す（２）専門教育プログラム
専門教育プログラムは、モデルカリキュラムることです。修了要件に算入できる単位のGPは基礎コースと同様の3.0以上です。

[4]（リテラシーレベル）
およびモデルカリキュラム[5]（応用基礎レベル）を満たすように設計しています。
各学部から、専門性とともに数理・データサイ（３）実践教育プログラム
実践教育プログラムは、本学の教育プログラムの特徴の一つです。

エンス・AIの能力を同時に涵養しうる科目を中心

上記の一般教育プログラムと専門教育プログラに提供を受け、学部横断的に構成する教育プログ

ムは、AIや専門分野の基礎力を養う教育プログラ

ラムとなっています。文理の別なく全学部から積ムです。一方、モデルカリキュラム（応用基礎レ極的に履修できるよう、生命分野・数理分野・社

ベル）では、課題解決型学習を効果的に取り入れ会分野に分けて設定しています。2023年度は全ることを推奨しています。実践教育プログラムは、113科目となりました。MDSセンターからも学部卒業研究に取り組む学生を主な対象とします。卒横断科目として２科目開講しています。

業研究等を進める過程でデータ分析が必要となモデルカリキュラム（応用基礎レベル）は、デり、周囲に適切な指導者が見つからずデータ分析ータサイエンス・データエンジニアリングの基本が困難となるようなケースを想定し、そのような的な概念、手法、応用例を学び、これら基礎知識学生に対して数理・データサイエンス・AIを専門

JUCE Journal 2023年度 No. 3 27

数理・データサイエンス・AI教育の紹介とする教員が個別に指導を行う教育プログラムでログラムを展開しています（次ページ図３参照）。

す。これはPBL（Project Based Learning）の側面基礎力を学ぶデータサイエンス基礎力養成プログを持つ課題解決型学習でもあります。

ラムとPBLを中心とするデータサイエンス実践力参画学生は次のように決定します。全学部を対養成プログラムによる構成となっています。

象として８月頃に受講生を募集し、９月に受講生と個別指導を担当する教員とのマッチングを行い（１）データサイエンス基礎力養成プログラムます。マッチングに際しては、応募者のテーマやこのプログラムは文理の別なくあらゆる専門分データと、個別指導を担当する教員の専門分野や野で必要とされる数理・データサイエンス・AI分

指導可能分野を検討しつつ、最適な組合わせを目野の基礎力を学び、合わせて個々の大学院生の専指して設定します。

門分野の能力を強化することを目的としていま

募集時期は、卒業論文や修士論文の研究に間にす。提供科目は専門教育科目とDS（データサイ合うように設定しているものですが、早い時期にエンス）応用科目という２つの科目群に分かれて応募するには研究が一定段階まで進んでいる必要います。

もあるため、年によっては10月以降に再募集す

専門教育科目は、学部生向け専門教育プログラることもあります。このように、学生の研究テームと同様に、３つの科目群（数理分野・生命分マに合わせた個別指導を実施するオーダーメイド

野・社会分野）に分かれ、2023年度は36科目が型プログラムとなっています（図２参照）。担当

提供されています。各専門分野において数理・デする教員は、本学数理・データサイエンス教育研

ータサイエンス・AI能力を養成する科目群であ究センターの専任の教員および学内の兼務教員かり、学生自身が自らの進路に数理・データサイエら構成します。個別指導の回数は対面で１時間程ンス・AIスキルを含めて進路設計し、社会が求め度の指導を３回と電子メール等での５回程度の指る複数の専門性に対応しうる能力を養成すること導としています。学生の専門分野における課題をを目的としています。

数理・データサイエンス・AI分野の側面から解決

DS応用科目は、社会展開力やコミュニケーシすることで、専門分野と数理・データサイエンョン力の基礎を養成し、数理・データサイエン

ス・AIの両立を促進できると考えています。

ス・AI分野の応用として社会問題を解決する際に必要となるスキルを習得することを目的とし、次の10科目で構成しています：「プロジェクトマネジメント特論｣、｢パーソナルスキル特論｣、「科学技術コミュニケーション特論I, II｣、｢創造的人材育成特別講義｣、｢科学技術政策特論｣、｢企業と仕事特論｣、｢グローバルマネジメント特論｣、「理系・科学技術系大学院生のステップアップキャリア形成Advanced

図２ 課題解決型学習

COSA I, II｣。
学生は特別にエントリーする必要はな

３．大学院教育プログラム

く、それぞれ４単位以上の修得で修了となります。

内閣府の策定した「AI戦略2019」では数理・データサイエンス・AI分野におけるエキスパート（２）データサイエンス実践力養成プログラム

人材を育成する役割を大学および高専に求めていデータサイエンス実践力養成プログラムは課題ます。本学ではデータサイエンスの基礎力を学ぶ

解決型DS-PBLと社会展開実践DS-Designの２プ

学部教育（専門教育プログラム）からエキスパー

ログラムに分かれています。

ト人材育成へシームレスに接続する大学院教育プ

28 JUCE Journal 2023年度 No. 3

課題解決型DS-PBLは、企業や地方公共団体か数理・データサイエンス・AI教育の紹介

ら提供される課題、あるいは修士論文等の研究等をテーマにしたPBL演習を行い、実社会で解決す４．学部・大学院における実践教育プロ
グラムの詳細と経過べき課題を体験するとともに、社会問題解決に向前述の通り、学部教育プログラムと大学院教育

けた数理・データサイエンス・AI実践力を育成すプログラムにはPBLが重要な要素となっていまることを目的としています。修士論文等の研究をす。基礎力を養成するプログラム（学部では専門テーマとする場合は、学部教育プログラムの実践教育プログラム、大学院ではデータサイエンス基教育プログラムに相当します。データサイエンス

礎力養成プログラム）のもとで確立したデータ分

実践力養成プログラムの受講生は学部教育プログ

析能力を基盤として、実践力を磨きます（図３参

ラムの実践教育プログラムと同時に募集します。

照）。

社会展開実践DS-Designは、主に実践力養成プ

以下、学部の実践教育プログラム、大学院の実

ログラムの応募者から希望者を対象としてプレゼ践力養成プログラムを総称して実践教育プログラ

ンテーション力を高める指導を実施しています。

ムと呼びます。いずれも2017年度から実施してまた、研究成果を社会に展開する発想力や、専門おり、学部・大学院を合わせて毎年度20名程度分野が異なる研究開発者や市民に伝えるためのコの参加者がいます。

ミュニケーション力の養成も行っています。
このような課題解決型のPBLおよび企業・地方公共団体連携型PBLを経験した学生の中から、民文学部や経済学部からの受講も多い点が特徴
で、文理を問わない教育プログラムの成果ということができると考えています。

間企業や地方公共団体等との共同研究に参画する

2021年度および2022年度は実施形式を変更

学生が多く出現することを期待しています。そしし、応募者はまず基本的な数理・データサイエンて、可能な限り民間企業等との共同研究機会を設ス・AI分野のe-Learningを受講し、基礎的なデーけて人材育成を進めるために、産学連携型の人材タ分析力を身に付けた後にPBLへ進むものとしま育成プログラムを用意しています。

した。これによって個別指導を担当する教員が入

図３ 学部・大学院をシームレスに接続する教育プログラムの全体

JUCE Journal 2023年度 No. 3 29

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

門的な技能を個別に教える時間を削減することが要な役割を果たしています。2023年度は情報でき、本来の卒業研究や修士論文の内容に関わる系・工学系・理学系の３部局を基礎とした産学コデータ分析に集中できるという効果がありましンソーシアムが活動しており、数理・データサイた。同時に、受講者にはe-Learning中の負担感がエンス・AI分野における産学連携の幅を広げてい増大し、指導の先が見通しにくいという短所もあます。その活動は、自然言語処理等を活用するり、2023年度には2021年度までの形式に戻し、PBLベースの大学院生向け集中講義、インフラ管

e-Learningは個別指導の中で活用することに変更

理にデータサイエンスを活用するPBLなど、多岐しました。このように、実践教育プログラムの実に亘っています。

施形態は試行錯誤を重ねています。
受講者の感想は概ね好評で、特に周囲にはデー

６．終わりにタ分析の指導者がいないにも関わらず研究テーマ以上のように、本学における数理・データサイとしてデータ分析を実施する必要があるために受エンス・AI教育における学部・大学院専門教育に講した応募者からは特に好評です。そのようなニついて簡単に説明してきました。まず認定教育プーズをより広くくみとって、実践教育プログラムログラム（リテラシーレベル）プラスに認定され、を今後はさらに充実させる予定です。

2022年度には認定教育プログラム（応用基礎レ

５．地域連携および産業界連携

ベル）プラスの認定を受け、本学の教育プログラ
ムは独自性と同時にモデルカリキュラムにしたが本学は、数理・データサイエンス・AI教育強化った質を保証されています。また、学部・大学院拠点コンソーシアム[6]の拠点校として活動していそれぞれにおけるPBLを中心とする実践教育プロます。現在のコンソーシアムの構成では、北海道

グラムについては、基礎力を養成しつつ実践力をブロックの代表校として、91校にPython演習シ磨くプログラムとなっており、学部からでも大学ステムを提供しました。Python演習システムは院からでも参画できる教育プログラムです。

MDSプラットフォームとよぶMoodle上に展開す

本学の数理・データサイエンス・AI教育プログるものであり、これ以外にもR演習システムや本ラムは開始から５年目を迎えました。今後も数学データサイエンスセミナーと呼ぶe-Learning教

理・データサイエンス・AI教育の充実に努めま材を展開しています。

す。

特に北海道内の大学や高専に対しては、北海道データサイエンスネットワークとして参画機関へMDSプラットフォーム上の教育コンテンツを提供しています。
また、本学では人材養成プログラムの一つとして「データ関連人材育成プログラム（D-DRIVE）」が採択されています。このデータ関連人材育成プ
ログラムで形成された産学コンソーシアムは博士課程におけるエキスパート人材の育成に重要な役割を果たします。ここで実施された共同研究では、博士課程学生をRA（Research Assistant）等として確実に雇用しながら実社会の課題解決に数理・データサイエンス・AI分野の技術を応用します。
これらの活動は、モデルカリキュラムに基づいた教育プログラムを修了した学生のキャリアの一つになっており、導入から実践までシームレスな教育・育成環境が整っています。社会実装の課題解
決を学ぶ上で、これらの産学コンソーシアムは重30 JUCE Journal 2023年度 No. 3

関連URL[1] 北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター
https://www.mdsc.hokudai.ac.jp[2] 令和３年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定・選定について
https://www.mext.go.jp/content/20210804mxt_senmon01-000016191_2.pdf[3] 令和４年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定・選定についてhttps://www.mext.go.jp/content/20220824mxt_senmon01-000188414.pdf[4] モデルカリキュラム （リテラシーレベル）
http://www.mi.utokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html[5] モデルカリキュラム （応用基礎レベル）
http://www.mi.utokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html[6] 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html