大学におけるデータサイエンスとその教育	

安浦寛人
九州大学 理事・副学長	

第４の科学的方法論としてのデータ科学	

1

④数理モデルに基づくシミュ
レーションと実際の動きの比較⑤動きメカニズムの理論の新たな展開①細胞中心体の動きメカニズムの理論

国立遺伝研 木村教授と九州大学 内田教授の共同研究②実際の動きの画像観察および動きの自動定量化③動きの定量化
結果の数理モデル化
2

工学でも：都市の設計 (都市OS)	
ヒト／モノモビリティ	の最適化	

TMS	

EMS	

パーソナルモビリテ
ィシステムヒト／モノ／ロボッ
ト共生型快適空間	

都市モデル	

グリーンパワーモデ
レータ

ＳＡ/ＰＡ	
入退館ゲート

トンネルー

スマート&マルチ	
モーダルシステム

听
叺
吠
吧
吚
吆

サイバー都市（あの世：彼岸）		

その他のセンサーデータ	
オープンデータ	

エネルギー消費	

交通情報
オフィスビル

航空管制	

空港

産地

農業	
住宅

病院

医療	

農業用水路

マンション

ＳＡ/ＰＡ	

商業複合ビル

ＥＶ
橋	

駅

河川

監視カメラ

堤防	

倉庫	

浄水場	
コンビニ

車道

商店街

高齢化社会	

実世界（この世：此岸）	

ゴミ処理場	

入退館ゲート

ＥＳＣ
トンネル

高速道路

電力消費

歩道

交通システム

市街地道路

3	

都市OSの概念	
都市OS上の社会像
データー＞モデル構築ー＞シミュレーション／最適化ー＞意思決定		

データ収集
環境観測	
各種センサー

実社会	

情報提供
制御
規制
都市計画	
各種アクチュエータ	4

都市OSの情報科学的課題	
学習／分析
データ科学的手法
データ駆動	

HPC	大規模最適化	
社会としての最適化

AI
Big Data	
都市OS上の社会像

データー＞モデル構築ー＞シミュレーション／最適化ー＞意思決定		
社会受容性
社会安定性	

データ共有
セキュリティ
プライバシ保護	

大規模Sim可視化	

Cyber データ収集
Security 環境観測	
Privacy

各種
センサー

センサ開発
データの種類の拡大
センシング点の拡大	

AIPの課題をすべて含む！	

実社会	

IoT	

情報提供
制御
規制
都市計画	

各種アクチ
ュエータ	
制御手段の開発
情報提示手法の拡張
規制の改廃、資金確保	

5

教育分野でも	n 社会のあらゆる分野で、情報通信技術に基づくイノベーションが進行しており、この波は「教育」の分野にも当然及ぶ	n 「デジタル教科書」やe-Learning等の教育情報システムを用いて、生涯にわたる学習ログを蓄積し、そのデータの科学的な分析に基づき、教育・学習をサポートする手法の研究・開発が急務 	n 「教育データ科学」の学問領域を創設して、デジタル時代の「学び」を解明し、教育の抜本的な改革を目指す	
H25年：九州大学PC必携化	
H26年：M2Bシステムの導入	

time	 行動・成績予測	
15"

F    

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"
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現在約3万人、718コースで利用中

1日約18万件のログが蓄積	

リアルタイム分析	
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"0"
1

"14"

学習活動量の推移	

LMS, e-portfolio, e-Book	

Learning/teaching analytics tools	

Feedback	
6	

M2B(みつば)学習支援システム	
①

Moodle（ムードル） : e-Learningシステム
出席管理・レポート管理・掲示板、アンケートなど	

②Mahara（マハラ）: eポートフォリオシステム
講義日誌の記録による振り返りと情報共有	

③

BookLooper（ブックルーパー）: デジタル教科書配信システム
講義スライドの共有と配信	１日１８万件のログ	

利用状況		 

学生登録数	  教員登録数	 

Moodle	 Mahara	  BookLooper	 

2015年度前期	 

2,687人	 10,490人	 

206コース	  866日誌	 

132教材	 

2015年度後期	 

19,293人	 

10,490人	 

112コース	  302日誌	 

95教材	 

Learning Analytics Center, Kyushu University, Japan	

7	

デジタル教科書の閲覧ログの分析	
予習の達成度度、マーカー数等
成果５
授業内容を適応的に変更更ページの遷移を可視化
閲覧パターンから教材の改善点を提案
教材A

教材B

8

教育用ビッグデータを用いた教育・学習の改善	
シラバス作成、教材作成、演習問題、レポート課題、試験問題等の作成

授業期間後のワークショップ

授業設計	

授業前準備	

教員

学⽣生

改善	

授業改善	
授業	

内省・改善	

ログの蓄積

ティーチングアドバイザー
・学習ログ分析・教材改善提案

シラバス確認、参考資料料等の事前確認

LA

主観や経験に依存しない	

ラーニングアドバイザー

教育ビッグデータ・eポートフォリオ
・eラーニングのログ LA・e-‐‑‒Bookの閲覧ログ 　など

・学習ログ分析・成績予測Learning Analytics Center, Kyushu University, Japan9	

データ科学はあらゆる分野に関連する	提供：九州大学 内田教授	 10国の政策：２９年度予算	

11

九州⼤大学におけるデータサイエンス教育と研究
背景

データサイエンス教育の必要性が顕在化
産業界へのデータサイエンス人材輩出責務
データサイエンス実践特別講座開講(H29-)
そこで蓄積されるノウハウは全学で活用されるべき

新事
業

データ解析ニーズおよび実践ノウハウを全学的に活用
基幹教育院・新学部等，低年次教育へフィードバック
低年次から実践センスを身に着けた学生を育成
データサイエンス教育のポジティブフィードバックループの完成

H27年度「大学改革活性化」採択課題(H28準備，H29開講)

高年
次
学
生

自身の研究でデータ解析の必要性が顕在化した全学からの高年次学生

各課題に応じた個別指導

データサイエンス実践専門教員

ポジティブフィードバック

低年
次学
生

多様な産業界に輩出

自身の研究課題のために，データ解析プログラムを実装

基幹教育院・新学部等と連携

様々な学術分野のデー
タ解析ニーズ及び実践ノウハウに基づく活きた低年次教育

低年次教育(基幹教育院・新学部等)への積極的なフィードバック

個別指導成果＝本学固有の貴重な教育資産• 様々な分野のリアルなデータ解析
ニーズおよび解析結果を一括集積• 高年次で必要となる技術・知識の把握• 非情報系学生へのデータサイエン
ス教育実践ノウハウ• 分野間の差異・類似性等の知見

新事業(H29年準備，H30年運用開始)「ニーズ及び実践ノウハウのフィードバックに基づく低〜高年次一貫型のデータサイエンス教育」の完成

12

データサイエンス教育のロードマップ（案）事項
運営費交付金所要額

平成27年度

平成28年度

平成29年度

平成30年度

平成31年度

平成32年度

成果とその波及効果−−

85,076千円

72,076千円

72,076千円

72,076千円

計 372,380千円

新事業「データサイエンス実践教育」

提案・採択

提案
・採択

全学一貫教育に向けた調整・準備

データサイエンス実践特別講座連携

実践ノウ
ハウのフィードバ
低〜高年ックに基次一貫のづく
データサ
イエンス
教育

データサイエンス実践特別講座（システム情報科学研究院情報知能工学部
門．H27年度大学改革活性化制度採択．准教授x1, 助教x2を採用予定）

教員公募・採用

新学部・基幹教育院との連携による全学一貫データサイエンス教育

システム情報科学研究院②
アクティブ・ラーナーの育成の全学的推進

各学術分野における実践例・ノウハウ蓄積

教員公募・採用

教育内容・
体制準備

学生自身の研究テーマを題材としたデータサイエンス実践教育

データサイエンス実践特別講座サポート

共創学部（H３０年設置予定）

基幹教育院

全学部・全学府

新学部準備

改革活性化(統合教育推進センター・基幹教育)

改組準備

改組

新学部におけるデータサイエンス教育

データサイエンス実践教育連携

データサイエンスを志向するアクティブラーナーの全学的育成①
基幹教育院・新学部と連携した低〜高年
次一貫のデータサイ
エンス教育③
全学あらゆる分野からデータサイエン
ティストを社会に輩出④
多様な学問分野におけるデータ解析ニー
ズ・ノウハウの一括集積⑤
データサイエンスをハブとした学内分野間連携の活発化⑥
データ解析に基づく優れた研究成果の創出と解析経験の蓄積への貢献13

数理理・データサイエンス教育研究センター（案）⽬目標 　・既存科⽬目を再整理理し、初年年次から⼤大学院まで階層別の科⽬目をマッピング化（H30まで） 　・初年年次基幹教育で、毎年年2,500名が数理理・情報リテラシーを醸成（H31まで） 　・マッピングした科⽬目群から各専⾨門分野における推奨科⽬目を設定（H31まで） 　・⾼高年年次基幹教育で、様々な分野に対応した数理理・データサイエンス科⽬目を開発（H32まで） 　・数理理・データサイエンス教材を開発し、他⼤大学での活⽤用を普及（H32まで） 　・新学部（H30設置）においても学部段階の数理理・情報科⽬目をモジュール化（H33まで）

データサイエンティストを多様な産業界に輩出

分野を超えた数理理・データサイエンス研究※⼤大学院レベルの実践科⽬目群を社会⼈人科⽬目として解放

⼤大学院
 　 　
⾼高年年
次

低年年
次

学府横断型の「数理理・データサイエンス教育プログラム」（副専攻）
例例えば、企業との共同教育、異異分野学⽣生のＰＢＬ実習、海外⻑⾧長期インターンシップなど、より⾼高度度な科⽬目モジュールを意欲のある学⽣生に提供
グローバル⼈人材の育成
基幹教育院による全学向け科⽬目モジュール「数理理・データサイエンス実践基幹教育Ⅱ」

各学科各専攻専⾨門科⽬目

例例えば、⽂文理理に応じた、数理理・データサイエンスの基礎・応⽤用科⽬目のモジュールを開発し、⾼高年年次基幹教育科⽬目として提供
専⾨門分野に関連した知識識・技術の涵養

専⾨門性の追求

基幹教育院による全学向け科⽬目モジュール「数理理・データサイエンス実践基幹教育Ⅰ」
例例えば、数学、統計学、情報リテラシーなどの既存基礎科⽬目を整理理し、基幹教育科⽬目のモジュールとして低年年次学⽣生を対象に広く提供

低年年次学⽣生にリテラシーの醸成

14

なぜ、今、データサイエンスか？	
学術的成果の客観的定量化が非常に重要視– 扱うべきデータ量の爆発的増加– 解析目的の複雑化・多様化		

文理すべての学術分野に共通した傾向

理工系

生物学・化学・物理学

医学・薬学・農学
機械・オートモティ
ブ・ロボティクス
電気電子デバイス・マテリアル

データサイエンス
理論・技術

エネルギー・プラント・インフラ

人文系

社会科学・社会
工学・環境科学図書館学・人文学
法学・法医学・
プライバシー
心理学・感性工学・
人間科学

芸術・デザイン・メディア工学

提供：九州大学 内田教授	
15

４つの方法論の連携が始まった	

計算モデル	
仮説	
理論的説明	

検証	 大規模観測	

予測	 モデル
提示	

実験条件	
16

社会もデータサイエンティストを求めている	「データサイエンティスト」の輩出が総合大学に対する社会的要請となっている	
第二次産業	
第一次産業

金融

行政・イ
ンフラ

第三次産業

データサイエン
ティスト

医療

教育
アカデミア
提供：九州大学 内田教授	
17データサイエンス教育で何を教えるか？	
データに表れた現象に対する説得力のある定量化や，データに潜む知識や法則性を発見対象とするデータは様々– 測定データ，画像などのメディアデータ，Web/文書データなど必要となる理論・技術も様々	
知識	

応用	
基盤	

メディア	

機械学習・人工知能・
言語処理・系列
画像処理・センサデ
データマイニング
解析・バイオインフォ ータ処理・信号処理
確率統計・検定・推論・線形代数数学	

アルゴリズム・最適化・離散数学

データベース・プロ
グラミング・ソフト
ウエア工学

情報学	
提供：九州大学 内田教授	
18

データサイエンス実践講座が提供する教育	
データ解析の基本技術の原理を学ぶ

そのためにデータ解析の基本技術をどう使うかを学ぶ
そのためにデータ解析プログラム実装の予行演習
そのために各学生の研究課題ためのデータ解析
プログラムを実装
4年生
大学院生
提供：九州大学 内田教授	

画像データという，一般的で直感に訴える題材を，積極的に利用
19

教育効果を高めるために：分野の壁を越えるための4つの工夫	
1. 理論教育よりも，データ解析の実践に重点	
2. 画像を練習題材することで直感に訴える	
3. 自分自身の研究内容が題材なので高モチベーション
4. 専門教員による個別指導の場の提供		

九大発の新しい教育フレームワーク
提供：九州大学 内田教授	
20

データサイエンスはあらゆる科学・技術の基礎	
• ビッグデータ時代	
•

データ量はZetta Byte (1021)	

•

データに基づく科学的決断	

• オープンデータ時代 	
•••••

データの公開と共有	
人類の知的資産の一部	
データの著作権	
プライバシー問題	
倫理問題		太陽と木星の距離77８,000,000Km	
21

オープンサイエンスと研究データの管理	
オープンサイエンス– 論文だけではなく研究データもオープンにして、研究の公正性や成果の再利用性を高めようとする、新しいサイエンスの進め方。

研究データを、	
– 公開しなければならないのは研究者の責任。	
– 保全する環境を整備するのは研究機関の責任。	
– 流通させるサポートをするのは図書館の責任。
（ICSU-IAP-ISSC-TWAS working group, Open Data in Big Data World, 2015年12月 より改変）	

– 研究助成団体• JST：OA(Open Access)を推奨するポリシー → 義務化＋研究データについても言及するポリシーへの変更を検討。
• JSPS：OAなどのポリシーについて検討を開始。
• AMED：データシェアリングポリシー（義務化）の施行。

– 文部科学省、学術会議• 研究不正対策のために研究資料の10年間の保存を原則。
• データ・バックアップ用サーバーの提供などインフラ整備は機関の責任。		
提供：NII 山地

22情報・システム研究機構への期待	

研究データ基盤	

提供：NII 山地for Data	
データ検索基盤	

DOI	

● 論文・研究データ関連付け名寄せ機能● 研究者・研究プロジェクト成果管理機能● 海外ディスカバリサービス連携機能	

メタデータ管理	

ディスカバリーサービス	

再利用	

分野
リポジトリ	

海外研究データ公開基盤との連携	

メタデータ収集	

データの流れ
利用の流れ	

検索・利用	

データ利用者	
研究データ管理	

ユーザインタフェース	

アクセスコントロール	

メタデータ管理	

研究データ管理基盤	

データ管理基盤	● 学術ネットワークへの高速アクセス機能	● 認証連携対応データ共有機能	
● クラウド活用高効率データ保存機能	

？	

成果論文	

データ登録者	
実験・保存	

研究データ	

機関向け研究データ管理	

蓄積	

研究データ用リポジトリ	
実験データ	

共有	

非公開	
Hot
Storage	

成果論文	

Hot
Storage	Cold
Storage	公開	

データ公開基盤	● 研究データ向け高速・簡便セルフアーカイブ機能● バージョン管理・自動パッケージング機能
ColdStorage	 ● データ提供先に応じたプライバシ情報匿名化機能	

Hot
Storage	Cold
Storage	

長期保存対応ストレージ領域	

for Data	
23データサイエンスによる新しい時代	n 人類が経験したことが無い時代  
n 教育や研究に新しい発想が必要  n データに基づく新しい科学哲学、倫理、社会の指導原理  
n 科学や技術と社会の調和の探求  
17/02/20	

24	

ご清聴ありがとうございました	

http://www.kyushu-u.ac.jp	

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