国⼠舘⼤学におけるリテラシーレベル教育の事例紹介

⼤柳良介

国⼠舘⼤学理⼯学部
国⼠舘⼤学データサイエンス教育研究開発センター

1はじめに 本学概要
キャンパスと学⽣数 （令和4年5⽉1⽇現在）
キャンパス

学部

2,383

理⼯学部
（理⼯学科）

1,464

法学部（法律学科・現代ビジネス法学科）

1,764

⽂学部
（教育学科・史学地理学科・⽂学科）

1,723

経営学部
（経営学科）

1,224

２１世紀アジア学部（２１世紀アジア学科）

1,479（東京都町⽥市）体育学部（こどもスポーツ教育学科）

337

多摩キャンパス

体育学部

2,014

部

12,388世⽥⾕キャンパス（東京都世⽥⾕区）町⽥キャンパス（東京都多摩市）（体育学科・武道学科・スポーツ医科学科）

学

計

体育学部

学⽣数

政経学部
（政治⾏政学科・経済学科）

理⼯学部
12%

19%

政経学部
19%

２１世紀アジア学部
12%
経営学部
10%

法学部
⽂学部

14%

14%

PCスキル
・まったくExcelの経験がない学⽣もいる2

本学におけるリテラシーレベル教育• 2021年度 AI・データサイエンス教育プログラム開始• 2022年度 AI・データサイエンス副専攻を開設• 2022年8⽉ 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）認定取得

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副専攻の対象科⽬【修了要件】
必修２科⽬の計４単位を修得していること。 なお、「統計学（基礎統計）」と「統計学」はいずれかとする。全て修了すると「副専攻修了証」を発⾏（卒業時に配付）する。
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リテラシーレベル教育の基盤科⽬「ＡＩとサイエンス」について

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「ＡＩとサイエンス」の授業体制• 全学⼀般教養科⽬• 常時端末室を利⽤• 常勤１名、⾮常勤１名• １クラス

30 – 50名• 年７コマ設置（2022年度）
2022年度受講者の学部別⼈数

経営

法

⽂政経

18

12

14

69

21世紀
理⼯
アジア
124

45

体育

計3285

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教材作成にあたって• 公式テキスト+ リテラシーレベル準拠教科書+ コンソーシアムで公開されている教材+ 独⾃教材を組み合わせて作成。

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「ＡＩとサイエンス」の内容
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

「ＡＩとサイエンス」シラバス
AI・データサイエンスを学ぶ重要性
社会で活⽤されているデータ
データとAIの活⽤領域
AI利活⽤のための技術
AIの活⽤現場
AI活⽤の最前線
データの可視化
テキスト解析・演習
データ解釈学演習（１）データを読む
データ解釈学演習（２）データを集計する
データ解釈学演習（３）データの解釈
AIを⽤いた画像認識実践
データを扱う留意事項
データを守る
AI社会の副作⽤• リテラシーレベルの内容を１科⽬で構成
導⼊• モデルカリキュラムや公式テキスト（教養としてのデータサイエンス）の流れに沿う

基
礎

⼼
得
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授業の実施にあたって

数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）のカリキュラム実施にあたっての基本的考え⽅
1. 数理・データサイエンス・AIを活⽤することの「楽しさ」や「学ぶことの意義」を重点的に教え、学⽣に好奇⼼や関⼼を⾼く持ってもらう魅⼒的かつ特⾊ある教育を⾏う。
引⽤元︓数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html

AIを利⽤する楽しさを感じるため、学⽣⾃⾝が実際にAIを体験することが重要AIを体験する例をいくつか紹介する。

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AI体験の実践例①︓画像判別AIを作る。
「教師あり学習」を取り扱う際、画像判別AIを⾃分で作成• Google が公開している
Teachable Machineを利⽤
o ブラウザ上で動くため、導⼊が簡単。
o 必要な動作はドラックアンドドロップのみ
o 短時間で実施できる
https://teachablemachine.withgoogle.com/

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AI体験の実践例① ︓画像判別AIを作る。
「猫と⽝の判別AI作成」

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AI体験の実践例①︓期待できる教育効果• 簡単にAIを⾃作できることを体験できる。
• 「機械が学習」することを実感できる。
• データの重要性が理解できる。
画像２０枚程度を学習したモデルの性能は「ほどほどに良い」。
良いモデルを作るためには多くのデータが必要であることを体験することで、データが「21世紀の⽯油」であることを理解

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AI体験の実践例②︓商品の課題発⾒
テキストマイニングによりAmazonのレビュー解析• User Local（テキストマイニングのWebツール）を利⽤

https://textmining.userlocal.jp/

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AI体験の実践例②︓商品の課題発⾒Amazonの商品レビューを解析する演習
1. Amazonの商品レビューを⼿作業で収集（User localの「前処理ツール」→ 余計なテキストが削除できる。)
2. User localの「２つのテキストを⽐較」を実⾏
3. テキストマイニング結果の特徴を読み解く
4. 結果から良い点・悪い点を考察し、解決案を提案する。

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AI体験の実践例②︓期待できる教育効果• データサイエンスのサイクルが理解できる
実データを集め、解析し、得られた結果を読み取って表現する。
そして、読み取った結果から考察し、課題解決に向け提案する。
ある学⽣の実例（イヤホンのレビューコメント解析）

悪いレビュー良いレビュー良いレビューには「かわいい」という単語がポジティブな単語としてあげられている。悪いレビューには「壊れる」「熱い」という単語がネガティブな単語挙げられている。また、どちらにも「途切れる」という単語がネガティブな単語として挙がっている。
「接続」、「途切れる」といった単語が多いことから、接続がよく途切れやすいということが推測される。接続についての改善を⾏う。⾳質と値段を保ったまま、バッテリー持ちを⻑くすることでより良い商品になると考える。
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AI体験の実践例②︓期待できる教育効果• ⼤量データから情報を抽出することの強⼒さを理解する。
⼤量のレビューコメントを読まなくても、データサイエンスによって効率よく中⾝を把握できる。
<要改善点>• User localへログイン無しの状態では、テキストマイニング実⾏数に制限あり。
結果的にアカウントを作ってもらうケースが多発。
• レビューコメントを集める作業が少し⼤変。

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AI体験の実践例③︓その他• Stable diffusion（Line上で動く「お絵描きばりぐっと君」）を利⽤した画像⽣成

https://page.line.me/877ieiqs• Google Vision AIのデモページを利⽤した物体検知• 教師なし学習（決定⽊）を使⽤した分類

https://cloud.google.com/vision?hl=ja

https://decision-tree-sion-9cb06.web.app/• Which face is real?
（⽣成した⼈物画像と本物の⼈物画像を⾒分けるクイズ）
https://www.whichfaceisreal.com/

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まとめ

国⼠舘⼤学におけるリテラシーレベル教育の事例紹介• リテラシーレベル教育プログラムの内容• 全学⼀般教養科⽬「AIとサイエンス」の紹介• 「AIとサイエンス」におけるAI・データ利活⽤プロセス体験例の紹介
Ø Teachable machineを利⽤した画像判別AI作成の演習
Ø User localを利⽤したレビューコメント解析の演習
今後の展開・2023年度
・2023年度

副専攻(リテラシーレベル教育)を全学必修化
応⽤基礎レベル 全学開講
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