特集 キャリアの多様化と大学教育

大学名プログラム名区分 科目数副専攻「AI・データサイエンス」

敬愛大学

徳山大学 数理・データサイエンス・徳山大学※2022年４月より公立化、『周南公立大学』に変更

選択26

・科目数：学部学科により異なる場合は、複数記載
・授業形態：「融合」はライブ・オンデマンド融合

授業形態

特徴

融合

入学前の学習経験をふまえたカリキュラム・授業設計／初学者向けオリジナル動画教材／大手IT企業との提携によるディープラー
ニングの活用事例の学習など

融合「日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得る」「実データ・実課題を用いた演習」など、5つの「審査項目」に対応する学部科目や共通科目を複数指定

東日本国際大学

MDASH-Lite

一部
選択

7、
12

ライブ

経済経営、健康福祉の両学部で「人工知能入門」等の共通コア科目を設定／学部の特性に応じた独自のプログラムの提供、および学修成果の設定／講義形式、集団での実習形式にアクティブ・ラーニング形式の要素を組み込む

AIデータサイエンス
リテラシーパッケージ

選択２※

ライブ

畿央大学

情報処理演習必修別府大学・別府大学短期大学部

数理・データサイエンス・AI教育プログラムに修得（モデルカリキュラム［リテラシーレベル］参照）▶学生に対し履修を促す取り組みの実施▶自己点検・評価（履修率、学修成果、進路等）の実施、公表▶当該教育プログラムを実施した実績のあること（人文・社会科学等を含む複数学部等からの履修）

全学部全学年の学生を対象としたリテラシーレベルの教育プログ
ラム／最新の知見を教育にフィードバックするため、AI・データサイ
エンス教育研究所を設置※2022年度より対象科目を３科目に拡大予定

一部選択

ライブ

2

「 情報リテラシー」（１年前期）、「 数理・データサイエンス入門 」（１年後期）の２科目／「数理・データサイエンス入門」は3つの到達目
ライブ 標を設定し、到達目標ごとにレポート・小テストで評価／就職先企業にアンケートを行い、成果を検証

5、7＊文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」より ＊1 Approved Program for Mathematics, Data science, and AI Smart Higher Education【図表3】2021年度に認定を受けた大学の特徴
リテラシーの要件を満たす科目数

融合

地域企業から提供された実データや宮崎県の統計データ等を用いて、データの活 用 方 法を学ぶ／ 教 育 学 部では「ネット内いじめ」「ネット・S N S 依 存 」などの弊 害について、オンデマンド教 材 等を使って学習

ライブ

実データを用いた演習など、社会での実例を題材として、「 データを読む、説明する、扱う」といった基本的な活用法を学ぶ／授業にグ
ループワークを導入／活用事例を紹介する際には事前学習として課題を課す

オンデマンドのみ
2大学
（4%）

選択
19大学
（34%）

2科目
22大学
（40%）

全学必修
23大学
（42%）

一部選択
13大学
（24%）

ライブ・
オンデマンド
融合
24大学
（43%）

ライブのみ
29大学
（53%）

＊ベネッセコーポレーション調べ：2021年度認定教育プログラム認定大学のうち、大学HPに申請書類を公表している 55 大学より

興 味 は あって も学 ん でいない学 生 が 半 数

2019年に国が発表した「AI戦略2019」で、大学はAI・データサイエンス分野のリテラシー教育の実施を求められるようになった。そこから状況はどまず、実際に教育を受ける側の学 生 の 意 識 は ど う か。
【図 表 １】

アンケートでは、「AIなどの技術進歩は、自身のキャリア形成に％の学生が「ある」と答えた一75影響を与えるか」という問いには、方で、半数の学生がAI・データサイエンスという学問領域に対して、「興味はあるが、何もしていない」と回答した。前ページで紹介した企業の動向から考えても、この状況では卒業後のキャリアに影響しかねない。大学として早急に対応を考えなくてはいけないだろう。

2021年８月、文部科学省より「数 理・デ ー タ サ イ エ ン ス・AI教育プログラム（リテラシー78レベル）第２回」の認定校が発表され、第１回と合わせて 校が認定校となった。国は積極的にプログラムの周知を図っており、認定校になれば、産業界に大学の認知を広げることにつながるだろう。

認定要件は７項目あるが【図表２】、「正規課程」「全学開講」「実施実績」が多くの大学にとってハードルになっている。中でも実施実績は高い壁であり、申請を予定している大学は早めにカリキュラムを検討し、実績をつくることが求められる。

【図表３】は2021年度の認定校の特徴をまとめたものだ。
「科目数」については約７割の大学が23１、２科目で開講していた。科目55

区分については、Web上に申請書を公表している 大学中 大学が2020年度時点で「全学必修」で開講している。また、「選択」「一部選択」の大学も2023年度までに 大学が必修化を予定している。
「授業形態」の特徴を見ると、約半数の大学がオンデマンド授業を取り入れている。特に受講者が多い大学では、オンデマンドをうまく使って、教員に負荷のかかりづらい体制を取っているようだ。

理工系学部を持たない私立大学

にとってはAI・データサイエン

ス教育の提供は容易ではないが、すでに認定校となった私立大もある【図表４】。例えば、先んじてカリキュラムを整え認定校となった敬愛大学の取り組みは参考になるだろう。

14＊敬愛大学の取り組みの詳細は、Between情報サイトで紹介している。
「データサイエンス教育認定の敬愛大学－学長が決断、半年で副専攻開講」（http://between.shinken-ad.co.jp/univ/2021/08/keiai.html）

2022 3-4

3科目
9大学
（16%）

1科目
15大学
（27%）

＊科目区分の「一部選択」
は、「 学部・学科による必修と選択のケース」、
また「科目による必修と選択のケース」と定義＊大学の公表情報や文部科学省の資料を基にまとめ

19

4科目以上
9大学
（16%）

授業形態について科目区分（2020年度）

う変わったのか、現状を見ていく。

栄養士・保育者・ビジネスのためのICT教育

１年次の必修教養科目／AIの最新動向、データの扱いなどの基礎知識・スキルを習得する「情報処理演習Ⅰ」、統計の基礎、プログ
ラミング基礎を学ぶ「情報処理演習Ⅱ」を用意2に示した大学生と大学院生対象のSociety5.0に向けた【図表2】数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）の要件

選定

阪南大学

AI教育プログラム＊ベネッセコーポレーション調べ：THE世界大学ランキングにランクインしている大学の学生を対象に調査（2020年4月）、n=441 大学1～4年生、大学院1、2年生、文系46.7%、理系50.6%、その他2.7%▶左記認定要件を満たすこと▶学生の履修率が一定割合以上
全学生の50％以上（3年以内に達成見込みも可）▶大学等の特性に応じた特色ある取り組みが実施されていること

融合

１、
２

興味・関心はあるが、何もしていない
50.3

興味はあるが、何もしていない
50.3%▶大学、短期大学、高等専門学校の正規の課程▶学生に広く実施される教育プログラム（全学開講）▶具体的な計画の策定、公表▶学生の関心を高め、かつ、必要な知識および技術を体系的5、6

昭和学院短期大学

やや影響はある
55.7

聞いたことはあるが、自分には関係ない
25.4

１年次春学期に主に「導入」
・「心得」を理解した後に、１年秋学期に基礎的スキルの習得を行う／LMSの積極的な活用、SAによるサポート、オフィスアワー等を通じてスキル習得を支援

必修

必修

影響がある
75.3%

興味・関心があり、学習している
13.4

認定教育プログラム プラス（MDASH-Literacy+）

嘉悦大学ICT・データサイエンスプログラム

宮崎国際大学（%）

聞いたことがない
10.9

認定教育プログラム（MDASH* 1-Literacy）

嘉悦大学

宮崎国際大学 数理・
データサイエンス・（%）

影響は非常に大きい
19.6

融合

尚美学園大学

必修

わからない
5.6

Q あなたの考えをお答えください。

IoTやSNSが「芸術」「エンターテイメント」「スポーツ」「社会科学」の分野に与える影響や変化を学ぶ／数式の講義ありきではなく、SNSのデータ分析や自由課題など、学生が興味を持つテーマで楽しく実践的な演習を実施

データ・情報・選択
メディア総合教育プログラム

5

AI・データサイエンスという学問領域に関してAIなどの技術進歩は、自身のキャリア形成にQ 影響を与えると考えますか。

あまり影響はない
14.5

13、
15

AI教育プログラム【図表1】AI・データサイエンスに対する学生の意識と行動影響はない4.6

必修

データサイエンス教 育の現 状 と課 題

【図表4】理工系学部のない私立大学の認定プログラム例

文／本間学

2022 3-4 18