特集 キャリアの多様化と大学教育
学生数／約9700人
学部／文、教育、健康・スポーツ科学、生活環境、食物栄養科学、建築、音楽、薬、看護、経営／短期大学部
大学院／文学、臨床教育学、健康・スポーツ科学、生活環境学、食物栄養科学、建築学、薬学、看護学
THE世界大学ランキング日本版2021／151-200位、同インパクトランキング／1001+位

社会変化に向き合う女子大教育「データリテラシー・AIの基礎」
育成人材像

全学必修のデータサイエンス教育の導入

社会の変化に対応するために学び続ける力、今起きていることを知らないままで済ませずに自分の中に取り込み自分自身を変えていこうとする意欲を持つ人▶学修内容（全てオンデマンド方式で実施）
テーマ

大 多 数の学 生には、なじみのない話 題が 多いため、

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社会で起きている変化

段 階 的に理 解が 進むように構 成を工 夫 。その上で、

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社会で活用されているデータ

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AIとは

【 学生の声 】最初はとても難しく感じていたが、授業

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AIの利活用をしっかりと聞 い て いると理 解 することができた 。

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データ活用とは

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データ・AI利活用の現場

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データを読む・データを説明する（１）

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データを読む・データを説明する（２）

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データを読む・データを説明する（３）

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データを読む・データを説明する（４）

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データを読む・データを説明する（５）

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データを扱う14

データ・AIを扱う上での留意事項（１）15

データ・AIを扱う上での留意事項（２）ス・ＡＩを女性の活躍に欠かせな

本学では数理・データサイエンの学生に、データサイエンス教育描ききる女性力を。
」です。全てす。本学のビジョンは、「一生をていては社会変化に取り残されま手だからといって、それらを避けまた、データやコンピュータが苦新たな価値提案は困難でしょう。

ンフラ。そのしくみを知らずして今や、デジタル技術は社会のイているわけではありません。充実が、全ての学部・学科で開設されやＡＩの 応 用 力 を 養 う 専 門 科 目

す。まだ今は、データサイエンスに生かすしくみも整えていきまに、学んだ内容を自分のキャリア容のさらなる改善を図るとともトが切れました。今後は、授業内は良好で、１年目は順調なスター

学生の履修状況や授業への反応

女 性 な ら で はの 視 点 でい素養と位置付け、２０２１年度を通して社会変化と向き合い、変を図るには、その土壌として、教新たな価値を提案

入学者から、それらのリテラシー化を取り込むことで自らを成長さ員がＡＩ等を身近なものに感じ、科目を必修化しました。

せる一生ものの力を身に付けても背景には、女子大の役割の変化

教育に取り入れる意識を持つこと

教務部部長・情報教育研究センター次長

蓬田 健太郎

よもぎだけんたろう●1987年東北大学医学部医学科卒業。国立水戸病院勤務後、1995年東北大学大学院医学研究科にて博士号取得。大阪大学微生物病研究所助手、助教授を経て、2004年より武庫川女子大学食物栄養科学部教授。2022年より現職。の発揮は新たな価値の提案につなを自学に合う形にカスタマイズす

生にモニタリング調査を行い、結るアジャイル型の手法を取ること

り、男性と比較した女性としての果を基にコンテンツの一部を独自がるものです。今日の女子大には、自己だけでなく、性別にとらわれ教材に差し替えるなどしましたにしました。導入を決めてから学ず自由な視点で個を確立し磨く役が、約半年で開講できました。

同性のみの環境で学ぶことによ割が期待されていると考えます。

が重要です。そのため、ＦＤの実施などを考えています。

らいたいと思っています。

があります。かつての女子大の使スピ ー ド を 重 視 し命は良妻賢母の育成でした。その後、子育て後の社会復帰を見据え目的意識を低下させる傾向も見え一方で学生調査からは、遠隔授こうした背景の下に開講したてきました。キャリアセンターとアジャイル型 で 開 発「データリテラシー・ＡＩの基礎」

連携し、学生が学んだことを振り返って、自分のキャリアを見つめ特 性に配 慮した副 教 材を準 備するなど、学 生の理 解 度を高めるフォローも行っている。

直す機会を、今以上に多く設けるからの質問や相談に対応。モニター学生の協力を得て、各学科のことも検討しています。

「データサイエンス学習支援ルーム」では専門スタッフ２人が、学生たキャリア形成への期待が高まるうになりました。そして今、男女を、全１年生約２３００人が ク

データサイエンス学習支援ルーム

ラスに分かれて学んでいます。

べ、自分の力でできることが増えたと感じた。

業は学生の理解度を高める反面、共同参画社会の中で、女子大には68

つ 一 つ わかりや すく説 明され て い た た め 、自 分 のペースで課 題に取り組むことができた。受 講 前に比と、資格系の学部が設置されるよ新たな役割が求められています。

かったので、不 安もあったが、授 業 動 画が丁 寧で一男女共同参画とは、男女が同じ教材を一から自作すると時間が【学生の声】Excelなどを使う機会が今まであまりな役割を担うことではありません。

コースも用意し、必要とする学生に提供している。

かかり、今いる学生の学修機会を

毎 回 の 確 認テストに加え、データリテラシーの 回では、パソコンを使う演習課題を課している。
さらに復習

互いのよさを生かし、共に社会を学びの定着の工夫

今後も、アジャイル型の手法を2022 3-4られたと感じた。

奪うことになりかねません。そこ

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データの扱い方やデジタル化が与える社会の変化など、これから社 会に出たときに必 要となる知 識を得支えることを意味します。男性中＊https://kyotsu.mukogawa-u.ac.jp/ai-guide/index.html

数紹介している。

用いて、スピード感を持って改革「データリテラシー・ＡＩの基礎」は全学必修であるため、単位の修得が卒業の必須要件。同大学は手厚いサポート体制を整え、学生を支援している。
まず、受講のしかたで学生がつまずかないように、学修教材へのアクセスや質問の方法、学修の進め方などを説明した専用ページ＊を共通教育サイト内に開設。受講前に対面での質問会も実施したことで、混乱なく受講を開始できた。また、パソコンの操作や数値の計算などを苦手とする学生もいるため、「データサイエンス学習支援ルーム」を新設。月２回の共通教育委員会にて修学状況の報告を行い、報告を受けた各学科から、課題提出が遅れている学生への声掛けなどを行っている。
学生からは、「 動画の配信サービスで表示される『おすすめ』にはビッグデータが活用されているなど、データサイエンスと縁の深い生活を送っていることがわかった」「伝えたい内容によってグラフを使い分けることの重要性を学んだ」などの声があがり、この科目の狙いが伝わっている様子がうかがえる。

教 材では丁 寧な説 明を行い、わかりやすい事 例を多心の社会では出にくかった〝女性

全学科で定期的に情報を共有し2300人の履修をサポート

数理・データサイエンス・ＡＩ教育のリテラシー科目を2300人規模で必修化。
実現を可能にしたしくみと、女子大でデータサイエンスを学ぶべき理由を聞く。に取り組んでいきます。

注目！

データサイエンスとはで自前主義にこだわらず、外部のデータ・AI利活用における留意事項

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オンライン動画教材を導入。それ

データリテラシー

授業構成や教材の工夫

内容ならでは〞の視点や、自身の個性社会におけるデータ・AI利活用

武庫川女子大学▶指導上の工夫点

回

CASE
STUDY

取材・文／児山雄介

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