山梨大学における数理・データサイエンス教育への取り組み
山梨大学 教育国際化推進機構
大学教育センター塙 雅典
山梨大学におけるデータサイエンス教育への取り組み 20220124 コンソ第7回WS

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はじめにデータサイエンスを取り巻く状況• ディジタル社会の基礎知識– 「数理・データサイエンス・AI」は現代の「読み・書き・そろばん」– 全ての大学・高専卒業生に「数理・データサイエンス・AI」の素養（リテラシー）を身に付けさせる– 教育強化コンソーシアムの設置とモデルカリキュラム• リテラシーレベル• 応用基礎レベル• データサイエンス教育科目担当教員の不足• データサイエンス学習環境の整備
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データサイエンス教育強化の経緯

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統合イノベーション戦略2020

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/pdf/togo2020gaiyo.pdf
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全大学・高専卒業生に対してDS教育の実施が求められています

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/wssp1_lecturenote.pdf
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数理・データサイエンス教育強化
拠点コンソーシアム
拠点校
・東京大学
・北海道大学
・滋賀大学
・京都大学
・大阪大学
・九州大学
山梨大学は協力校の一つ
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html

事業内容• 全国的なモデルとなる標準カリキュラム・教材の作成• その標準カリキュラム・教材の他大学への普及方策（例えば全国的なシンポジウムの開催等）の検討及び実施• センターの情報交換等を行うための対話の場の設定（各大学のセンターにおける教育内容・教育方法の好事例を共有し，より取組を発展させるための議論など）• センターの取組の成果指標や評価方法の検討
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6リテラシーレベルの学修目標
今後のデジタル社会において、数理・デー
タサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること。そして、学修した数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになること。
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7リテラシーレベルモデルカリキュラム～学習項目は4分類されている～ーデのモデルカリキュラムの構 をのとおり「」「基礎」「」「」に分類し、学修項目を体 的に した。
「」「基礎」「」はコア学修項目として 置付ける。「」は学生の学習習合い に応じて、によりそれ れの分類における「学修目標」「学修」「スキルセ（キー ー ）」をまとめた。

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社会

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基礎の項（教り学習）

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データ用実リン（教データ用実なし学習）

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf
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応用基礎レベルの学修目標
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学、データから意味を抽出し、現場フィードバックする能力、AIを活用し課題解決 つなげる基礎能力を修 すること。
そして、自らの専門分野 数理・デー タサ
イエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得すること。

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応用基礎レベルモデルカリキュラムの構

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html
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数理・データサイエンス・AI教育
ラム認 制

認定要件

審査委員会
内閣府・文部科学省・経済産業省
図の出典： 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
特別企画ワークショップ ～数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度について～（2020年12月16日） 文部科学省高等教育局専門教育課担当者による説明資料からの抜粋
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山梨大学
るデータサイエンス教育への取り組み
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12山梨大学における取組の経緯•2018年•2019年– 11月 数理・DS教育強化–––––

業応募（不採）2月 学内予算での推進が決定される
前期
ファ ンス策 ・学
10月 推進担当特任准教授1名着任・コンテンツ作 開始
11月 数理・DS教育強化事業再応募（採 ）後期 全学共通教育科目規程変更（部門新設・全学必修化）•

2020年•2021年– 4月 全学必修開講– 10月 連携担当特任助教1名着任・大学間連携検討開始–––––––

1月 山梨県立大学との連携FD研修会開催
3月 OCLMS （DSオー ンコース専用Moodleサーバ）設置
大学間連携実施（県 大学 ・大学e-Learning協議会）
地 人材養 センターと社会人 けDS講座を合同開講
リテラシーレベル認 制 申請準備
応用基礎レベル教育推進準備（生命環境学部生命工学科BMDSコース他）
県 大学との（データサイエンス）カリキュラム研究会を主宰
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13シン・ヤマナシ： まなし発・数理×データ
×AI教育の 展開（1）

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14シン・ヤマナシ： まなし発・数理×データ
×AI教育の 展開（2）

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共通科目群の構
5部門からなる• 人間形 科目部門（2～4単 ）• 語学教育科目部門（12～14単 ）• 情報・数理教育科目部門（2単 ）【2020年設】• 教養教育科目部門（10～12単 ）• 自発的教養科目部門
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2020年 から2単 必修化された
情報・数理教育部門科目一覧
学部

学科・コース

科目名

開講時期

医

医学科

データサイエンス入門

1年前期

看護学科

データサイエンス入門

1年前期

データサイエンス入門
科学教育コース、生活社会教育コース、芸術身体教育コース、幼小発達教育コース、障害児教育コース、言語教育コース

1年後期

教育

工

生命環境

機械工学科

情報処理及び実習

1年前期

コンピュータ理工学科

確率統計及び演習I

1年前期

土木環境工学科

データサイエンス入門

1年前期

電気電子工学科

データサイエンス入門

1年後期

応用化学科

データサイエンス入門

1年後期

メカトロニクス工学科

確率・統計学

2年前期

先端材料理工学科

確率・統計学

2年前期

生命工学科、環境科学科、地域食物科学科、地域社会システム学科

データサイエンス入門

1年前期

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17山梨大学 オー ンコース
e-Learning ポータル

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現行DS教育
ラムに対する認 制 要件充足状況の自己点検
各科目のシラバスを基に充足状況を調査○：現在の科目内容ですでに満たされている、？：現在の科目内容では満たされているか不明

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応用基礎教育の準備状況
R4年度からBMDS特別コースを設置申請中

https://www.bt.yamanashi.ac.jp/3003/
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おわりに• 数理・データサイエンス・AI教育を取り巻く状況と山梨大学の現状を紹介– 2019年 に企 ・2020年 から必修化– 2020年 文部科学省・数理・データサイエン
ス・AI教育強化 業協力校に採– 他大学への普及・認 制 準備・応用基礎教育など、これま の状況をご紹介• 今後もし すいコンテンツの提供、授業支援、社会人教育などを推進予
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