（報告）2023 年 12 月 11 日

教学委員会

（起案：APU 教学部）
2023 年度春セメスター「APU データサイエンスプログラム（基礎）」の自己点検・評価
1．自己点検・評価実施の背景
政府の「AI 戦略 2019～人・産業・地域・政府全てに AI～」
（令和元年 6 月 11 日統合イノベーション戦略推進会議決定）では、その目標として「デジタル社会の基礎知識（いわゆる「読み・書き・そろばん」的な素養）である「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能、新たな社会の在り方や製品・サービスをデザインするために必要な基礎力など、持続可能な社会の創り手として必要な力を全ての国民が育み、社会のあらゆる分野で人材が活躍することを目指す」ことが掲げられている。
このような情勢を受けて、本学でも「APU データサイエンスプログラム（基礎）」として、2022 年度秋セメスターには「特殊講義（共通教養科目）」、2023 年度秋セメスターには「情報リテラシー」をオンデマンド形式で開講した。本プログラムは令和 5 年 8 月 25
日付で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（リテラシーレベル）として認定されている（「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）の認定について」（2023 年 9 月 20 日 APU 常務会））。
本教育プログラムの質を保証し、更なるプログラム改善をするために、授業評価アンケートと独自アンケートの集計と分析結果を報告し、以下に自己点検・評価を実施する。
2．
「APU データサイエンスプログラム（基礎）」自己点検・評価（1）科目概要
講義名2023 年度春セメスター開講クラス
情報リテラシーJA
情報リテラシーJB
情報リテラシーJC
情報リテラシーEA分野

共通教養科目（世界市民基盤分野）

配当セメ

100 番台

履修対象

2023 年度カリキュラム全学部 1 セメスター生

履修登録方法

1 セメスター自動登録科目として、大学が事前に履修登録を行う。学生自身が履修の必要がないと判断した場合は、履修登録 B 期間および修正 1 期間で取消可能。取消後に再度自身で履修登録することも可能。
2 セメスター以上、2 回生以上編転入学生は履修不可。

開講言語日・英定員245 名

開講形態

オンデマンド

成績評価

P/F

開講

春/秋セメスター

セメスター
授業概要

このコースでは、インターネットとデータサイエンスについて、基本的（シラバスよな概念、データ処理能力、データサイエンスへの入門知識、ビジネスへり）の応用と情報倫理に関する認識について、実社会の状況を踏まえながら説明します。情報リテラシー(1)インターネット、データ、社会の変化(2)データの収集、読み取り、加工、活用(3)データサイエンスにおけるAI の技術動向(4)AI とデータサイエンスの応用と情報倫理に関する最新のビジネス動向を紹介します。

成績担当教員2023 年度春セメスター成績担当教員
NISHANTHA Giguruwa APS 教授（JA、EA）
DAHLAN Nariman

EDLSC 准教授（JB）

NGUYEN Chung Huu EDLSC 非常勤講師（JC）（2）履修者数と修得者数
講義名

履修者数

修得者数

修得率

情報リテラシーJA

199

193

97.0%

情報リテラシーJB

207

177

85.5%

情報リテラシーJC

221

21496.8%

情報リテラシーEA

218

209

95.9%

（3）授業評価アンケートについて
・情報リテラシーJA：アンケート回答者 52 名、回答率 25.9％

・情報リテラシーJB：アンケート回答者 103 名、回答率 49.8％

・情報リテラシーJC：アンケート回答者 63 名、回答率 28.5％

・情報リテラシーEA：アンケート回答者 37 名、回答率 17.0％

・2022 年度秋セメスター「特殊講義（共通教養科目）」（オンデマンド科目）との比較
2023SP

2022FA

情報リテラシー

特殊講義（オン平均デマンド）平均

Learning/学生の学び

3.40

4.26

Engagement/姿勢、関わり、熱意

3.34

4.08

Organization/授業設計

3.59

4.23

質問種別

Active Learning/アクティブラーニング

2.60

3.25

Depth and Breadth/学びの深み・広がり

3.66

4.23

Assignments/課題

3.34

4.10

Overall/全体

3.15

4.01

・点検・評価2022 年度秋セメスターに開講したオンデマンド科目「特殊講義（共通教養科目）」と比べて、全項目、今回の方が値の低くい結果となった。配信した授業動画は若干の微修正以
外は前回から変更しておらず、授業内容は変わっていないため、値の低くなった要因は、履修方法と履修対象者が変更されたことだと考えられる。前回は、各クラス定員 65 名の選択科目として、学生自身に履修登録をさせていたが、今回からは各クラス定員 245 名
で、1 セメスター学生のみの自動登録科目としていた。学生は履修登録期間中に履修登録削除することが可能ではあるが、自身の意思で履修をしていない学生も一定数いたと思われる。授業評価アンケートの自由記述にも、履修意義や自動登録科目であることに疑問を持つ声があったので、授業担当教員と新入生オリエンテーションでの本科目の周知内容を見直し、科目の内容や重要性、履修登録（削除）方法、受講手順についてさらなる周知を行うようにする。
また、オンデマンド科目であっても学生間の意見交換や担当教員への質問の機会を確保できるように、ＬＭＳのディスカッション機能を使用していたが、前回同様、今回もActive Learning の値が他の項目の値と比べて低い結果となった。授業をオンデマンド形式で行っているという特性上、対面で実施している授業と比べて Active Learning の値が低くなることは致し方ないことでもあるが、学生に不満を感じさせないために、引き続き工夫をしていく必要がある。2022 年度秋セメスターよりも Active Learning の値が下がっているのは、前回よりも質問や問い合わせにタイムリーに対応できなかったことが要因の一つだと考えられる。2022 年度秋セメスターは、各クラス 65 名定員だったが、2023 年春セメスターは、各クラス定員 245 名で 1 セメスター学生が受講者だったため、教員や TA への質問や問い合わせが前回よりも大幅に増加した。受講生からの質問や問い合わせに対応するために、2024 年度の講義 TA 配置方針にて本科目への TA 配置を提案し、2024 以降は教員と TA で協力して、タイムリーに質問・問い合わせ対応をしていきたい。
他の項目と比べて高い値が出たのは Depth and Breadth で、学生は授業を通じてデータ処理やデータサイエンスの考え方や理論を身につけられたようである。授業評価アンケー
トでは、内容が難しかったとのコメントもあったが、AI や情報について学ぶことができてよかったとの意見も多数寄せられた。
（4）「特殊講義（共通教養科目）」独自アンケートについて
本科目は他の科目と開講形態が異なるため、通常の授業評価アンケートに加えて、オンデマンド科目独自の質問項目を用いたアンケート調査も行った。
・アンケート回答者 334 名
Q1：この科目を視聴していた主な時間帯を教えてください。
177

①空きコマ
②6:00～9：00③9:00～12:00④12:00～15:00⑤15:00～18:00⑥18:00～21:00⑦21:00～24:00⑧24:00～6:00

2
5
13
1228
80
170

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

Q2：授業の視聴回数を教えてください。
①全授業1回のみ

168②授業によっては2回以上

149③全授業2回以上

170

20

40

6080100120

140160180

Q3：授業の主な視聴場所はどこでしたか。
①開放教室

6②図書館

19③学内その他

19

④自宅

284

⑤その他（自由記述）

6050

100

150200250

300

Q4：一時停止や速度調整、巻き戻しを行うことがありましたか。
312

①あった
②なかった

22
0

50

100

150

200

Q5：授業を視聴していたデバイスを教えてください。

250

300

350

①PC

324

②タブレット

7③スマートフォン

2④その他（自由記述）

1
050

100

150

200

250

300

350

Q6：オンデマンド科目でよかったことがあれば教えてください。
（複数回答）①好きな時間に授業を受けられる

280②好きな場所で授業を受けられる

183③何度も見直せる

168④速度調整や一時停止が可能

193

⑤特にない

18
050

100

150

200

250

300

Q7：オンデマンド科目で悪かったことがあれば教えてください。
（自由記述）※原文マ
マ、一部抜粋
・I think it was a great experience overall but the rewind and forwarding functions onmoodle aren't very good. It only rewinds or forwards many minutes at a time which isn't
ideal if we just want to listen to a certain sentence again
・I do know it's on demand, so I sometimes forget I had this class.
・It's little boring, and I forget taking classes sometimes.
・Cannot ask what I need to know immediately.
・I think I prefer this course to be on campus one. I think on-demand courses is not suitablefor unorganized people like me. The content of the course is interesting. If we have thechance to study on campus, I think I will have more motivation to study more seriously.
Studying on-campus also offers a chance to speak and communicate with other people sothat I may understand the lecture from more than one perspective.
・Can't see previous answer of the quiz・I don’t have any specific bad experiences
・他の受講生と意見を交わすことができない・クイズの回答で、どこがあっていて、どこが間違えているのかがわからず、自分がどこを理解していて、どこを理解していないのかがわからなかった。
・クイズの回答が見れないこと・よく意味が分からないことをそのままにしがちなこと

・いつでも見れて時間が決まってないぶんやる気が起きないと取り掛からなかった・好きな時間に授業を受けられる反面、一回受けなかったらどんどん授業が溜まっていくのが悪かった。
・目が疲れる。
・すぐにわからなかったことが解決できない。
・モチベーション維持が大変
・リマインドがないため忘れてしまうことが多かった
・評定が正しく反映されているのか不安になる。わかりにくい。
・自由だからこそスケジュール管理が難しい
・ネット環境がある場所でしかできないこと
Q8：オンデマンド科目をする上で大変だった点などがあれば教えてください。（自由記述）※原文ママ、一部抜粋
・Questions part was quite complicated. I think it is better the lecture and the questions intwo portals.
・Time management
・nothing in particular
・ためてしまうと追いつくのに大変だった
・クイズが難しい期限があること・特にありません。
・PC で１時間半くらいの視聴はきつかったし、クイズの時には忘れてしまっている。
・一方的に話を聞くだけなので集中力を保つことが大変だった。
・何度でも聞けると思うと、怠けてしまう。
・クイズでどこが正解でどこが不正解なのかが確認できない点
・自分の時間管理が難しかった。
・Wi-Fi がつながらないときは困っていた・説明が windows 向けだった点。
・quize はちょっと難しいと思う
Q9：オンデマンド科目の授業テーマの中で特に良かったものを 3 つ挙げてください。
（複数回答）

171①インターネット、情報、社会について②データの活用事例③データ可視化の基本（1）④データ可視化の基本（2）⑤データへの統計的アプローチについて⑥データとAIの活用技術⑦データ・AI活用の実例紹介⑧データサイエンスのサイクル⑨AIに利用されるデータと技術的限界について⑩機械学習（ML) の可視化
⑪AI/ML・データ解析における注意点⑫統計情報の応用事例⑬ビジネスにおけるインターネットの可能性⑭インターネットと情報倫理

95
91
60
58
108
73
36
53
41
24
50
81
49020

40

60

80

100 120 140 160 180

Q10：オンデマンド科目の授業テーマの中で特に悪かったものを 3 つ挙げてください。（複数回答）
69①インターネット、情報、社会について②データの活用事例③データ可視化の基本（1）④データ可視化の基本⑤データへの統計的アプローチについて⑥データとAIの活用技術⑦データ・AI活用の実例紹介⑧データサイエンスのサイクル⑨AIに利用されるデータと技術的限界について⑩機械学習（ML) の可視化
⑪AI/ML・データ解析における注意点⑫統計情報の応用事例⑬ビジネスにおけるインターネットの可能性⑭インターネットと情報倫理

49
79
7380
43
3360
3879
6992
35
520

1020

30

40

50

60

7080

90 100

Q11：本科目の履修を後輩学生に推奨したいと思いますか。
強くそう思うややそう思うどちらでもない
あまりそう思わない
全くそう思わない

42
121
108
43
200

20

40

60

80

100120140

Q12：教員や TA、受講生同士で、さらに学び合いを促進するアイデアがあれば教えてください。
（自由記述）※原文ママ、一部抜粋
・I would like to recommend using Hybrid classes.
・group discussion and revision sessions with TA
・内容理解のためにグループに分ける・班を作成しオープンチャットで議論する
・教室開放
・勉強会など、集まってやる機会を設ける
・動画視聴は一人でするよりも、友達と何曜日の何限にやる、と決めて一緒にみると良い・定期的に集まる機会を作る
・特にありません。
・不具合が出たときに、教授からの素早い問題解決方法をメールで回答していただきたいです。
・たまに対面で行う授業があってもいいのかなとおもった。
・グループ活動を導入する。
・質問を気軽にしやすくしてほしいです。
・自己点検・評価
Q1 の動画視聴の時間帯については、空きコマに受講していると回答した学生が突出して多かった。前回のアンケートでは、動画視聴の時間帯が深夜に偏っていたが、多くの科目を履修登録する、1 セメスター学生が履修者だったことが、空きコマでの受講者が増えた要因だと思われる。空きコマでの受講者が多いが、Q3、Q5 によると、学生は自宅でPC にて受講をしていたようである。開放教室や学内施設で動画を視聴していた学生は少なかった。
Q2 の授業の視聴回数は、全授業 1 回のみの視聴と、授業によっては 2 回以上と全授業2 回以上の合計がほぼ同等の回答数となった。Q4 ではほとんどの学生が巻き戻しや一時停止を利用しており、Q2 と Q4 で学生がオンデマンドの強みを活かして授業を受講していたことが分かる。Q6 でもほとんどの学生が、好きな時間・場所で授業を受けられること、一時停止や見直しが可能なことをオンデマンドの強みとして回答している。好きな時間で授業を受講できるメリットについて、前回は動画視聴の時間帯が深夜に偏っていることが懸念事項だったが、今回それは解消された。
Q7、8 のオンデマンド科目の悪かった点と大変だった点については、特になしという回答も多数見受けられたが、モチベーションの維持やスケジュール管理が難しいとの回答もあった。モチベーションの維持やスケジュール管理については、Moodle を通じて教員から受講生に定期的に助言をするなど、改善策を検討する。加えて、前回に引き続き、教員や TA、受講者同士でのコミュニケーションの難しさをあげる学生も複数いた。教員やTA、受講者同士のコミュニケーションの促進については、Q12 の回答を参考にしつつ、対面での授業実施回を作ることやグループ活動の取り入れの可能性を模索する。また、2024 年度からは、履修者数に関わらず TA をクラスに 1 名配置できるよう、講義 TA の配置方針で別途提案予定である。TA を各クラスに配置し、受講者からの質問にタイムリーに対応できるようにする。
以上