第3回

数理・データサイエンス・AI 教育の現状調査結果 ( 速報 )数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムでは、大学における数理・データサイエンス・AI 教育の現状把握のために、全国の国公私立大学を対象にアンケート調査を実施いたしました。本調査は、2018 年に実施した「数理・データサイエンス教育状況調査」並びに 2020 年に実施した「数理・データサイエンス・AI 教育状況調査」に引き続き第３回目となるものです。
2022 年 8 月 22 日〜 9 月 30 日及び 2022 年 10 月 5 日〜 10 月 28 日の間で調査を依頼し、407 校 ( 回収率51% 国立 73/86 校 (85%)、公立 45/98 校 (46%)、私立等 289/618 校 (47%)) から回答を頂きました。
ご協力いただきました大学の担当者の皆様に厚く御礼申し上げます。

「数理」教育と比べて導入の割合が低かった 2020 年度調査と一般教養 ( 教養教育 ) 段階での数理・データ異なり、今回の調査では全学部生が受講できる授業科目及びサイエンス・AI 教育導入は引き続き拡大傾向

全学必修科目の導入割合はいずれも「数理」教育より高いという結果となりました。

一般教育 ( 教養教育 ) 段階における「数理」教育の実施状況を調査した結果 ( 図１)、
「全学部生が受講できる授業科目を導

図2

一般教育（教養教育）段階における「データサイエンス・（又は / 及び）AI」教育の実施状況

入している」とする回答は 65%、
「学部・学科単位で導入している」とする回答は 17% でした。全学又は学部単位で導入して全学部生が受講できる授業科目を導入

18%いる大学の割合は 82% であり、2020 年度調査と比べて顕著10 %な増加はありませんでした。一方、「全学部生が受講できる授71%業科目」を導入している大学の割合は 2020 年度調査の 58% か導入していないら増加しています。今後の導入予定も含めると、全学導入は国公私立大学全体で 75% に及びます。
図1

前回（2020年度）調査時との比較
全学部生向け導入： 47% → 71% 全学部又は学部単位で導入： 65% → 81%
全学必修科目の導入： 22% → 37%

一般教育（教養教育）
段階における「数理」
教育の実施状況

全学部生が受講できる授業科目を導入

18%
17%

65%

学部・学科単位で導入

専門段階でのデータサイエンス・AI 教育導入も拡大傾向に

学部・学科単位で導入

学部専門段階における「データサイエンス・( 又は / 及び )AI」

導入していない

教育の実施状況を調査した結果 ( 図 3)、「全学部生が受講でき前回（2020年度）調査時との比較る授業科目を導入している」とする回答は 26%、
「学部・学科単全学部生向け導入： 58% → 65% 全学部又は学部単位で導入： 79% → 82%
全学必修科目の導入： 24% → 30%位で導入している」とする回答は 49% でした。全学又は学部

一般教育 ( 教養教育 ) 段階における「データサイエンス・( 又図3学部専門教育段階における「データサイエンス・（又は / 及び）AI」教育の実施状況

は / 及び )AI」教育の実施状況を調査した結果 ( 図 2)、「全学部生が受講できる授業科目を導入している」とする回答は 71%、「学部・学科単位で導入している」とする回答は 10% でした。

25%

26%

全学又は学部単位で導入している大学の割合は 81% であり、全学部生が受講できる授業科目を導入
学部・学科単位で導入

2020 年度調査の 65% から増加しています。特に「全学部生が49%受講できる授業科目」の導入割合は 2020 年度調査の 47% から大幅に増加しています。今後の導入予定も含めると、全学導導入していない

前回（2020年度）調査時との比較

入は国公私立大学全体で 83% に及びます。また、全学必修科

全学部生向け導入： 15% → 26% 全学部又は学部単位で導入： 71% → 75%
全学必修科目の導入： 9% → 11%目の導入割合も増加が見られました。
6

単位で導入している大学の割合は 75% であり、2020 年度調

数理・データサイエンス・AI 教育を主とする研究科・専攻の設置（予定含む）状況

図 5-2査と比べて顕著な増加はありませんでした。一方、「全学部生（大学）50が受講できる授業科目」の導入割合は、2020 年度調査の 15%40から 10 ポイント超の増加が見られました。今後の導入予定30を含めると全体で 40% であり、全学での導入については今後20も拡大が見込まれます。

100〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立各大学の創意工夫による特別プログラム等の展開も拡大

数理・データサイエンス・AI 教育を主とするセンター等の設置（予定含む）状況

図 5-3（大学）140
120

回答を頂いた大学の 45% において、「数理・データサイエン10080

ス・AI 教育プログラム」
等の名称で修了認定、修了証の発行など60を行う特別プログラム等が実施されています ( 図 4)。2020 年

4020度調査においての実施率は約17%であり、著しく増加しました。
図40〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立

数理・データサイエンス・AI に関する特別プログラム等（修了認定・修了証の発行など）の実施状況

160
140120

私立

（大学）

公立

180200160

国立

100

140
120

80100806060404020200

数理・データサイエンス・AI 教育を主とする委員会等の設置（予定含む）状況

図 5-4

（大学）

学士課程

大学院課程

0〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立

学士課程・大学院課程共通

前回（2020年度）調査時との比較 実施大学の総合割合： 約17% → 45%

数理・データサイエンス・AI を担当できる教員は依然不足

数理・データサイエンス・AI 教育の推進に向けた組織的対応も引き続き拡大

教員の確保について、「数理」教育においては 53%( 図 6)、数理・データサイエンス・AI 教育を主とする学部・学科、研究「データサイエンス・AI」教育においては 62%( 図 7) が不足して科・専攻、センター、委員会の設置数は、2020 年度調査に引きいると回答しています。2020 年度調査と比べるとこれらの続いて加速度的な増加傾向にあります ( 図 5-1〜図 5-4)。組織割合はやや減少したものの、いずれも 5 割超となっています。

としての数理・データサイエンス・AI 教育の推進に向けた対応

また、自由記述欄でご回答頂いた「数理・データサイエンス・AIがますます活性化していることが窺えます。

教育の実施における課題」においても、2020 年度調査に引き続き教員の確保に関するものが多く見受けられました。

図 5-1

数理・データサイエンス・AI 教育を主とする学部・学科の設置（予定含む）状況
理数教育を担当できる教員の確保状況

図6

（大学）

80
70

0%

20%

40%

60%

80%

100%

6050

2020年度

10%36%

2022年度

12%

35%

23%

15%

16%

4030
2027%

16%

18%

100〜2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度 2024年度
以降
公立
国立
私立

7

十分に確保できている

ある程度確保できている

かなり不足している

ほとんどいない

やや不足しているは、モデルカリキュラム、講義動画、講義スライド、教科書シ

データサイエンス・AI 教育を担当できる教員の確保状況

図7
0%

20%

2020年度7%

2022年度

8%

40%

27%

60%

80%

29%

30%

19%

ある程度確保できている
ほとんどいない2020 年度調査と比較して向上しています。自由記述で回答
頂いたご意見でも、コンソーシアムの提供するコンテンツに10%19%十分に確保できているす。これら提供コンテンツの認知度を調査した結果 ( 図 9)、18%33%

かなり不足している

リーズ、教育用データベース等のコンテンツを提供していま100%関わるものが多数見られました。

やや不足している

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムの提供するコンテンツの認知度

図9

100%

教員不足は文系大学や理工学情報系学部のない理系大学で深刻

80%
60%
40%

学部構成の種類ごとに教員の確保状況を分析した結果 ( 図20%8-1・図 8-2)、教員が不足していると回答した割合は、理学・工0%

学・情報系のいずれかの学部を持つ大学(「理工学情報系大学」)

74%
56%

52%

54%

36%
モデルカリキュラム

35%

講義動画

（リテラシーレベル）

講義スライド2020年度において数理教育では 45%、データサイエンス・AI 教育では56%
35%

42%
26%

教科書シリーズ

教科用
データベース

2022年度

57% であるのと比較すると、医療系、農学系などそれ以外の理系学部のみを持つ大学ではそれぞれ 57%・64%、理系学部を

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
認定制度は高い認知度・今後も拡大の見込み持たず、文系学部を持つ大学 (「文系大学」) においては 56%・62% と高くなっています。教員不足はとりわけ文系大学及び理工学情報系以外の一般理系大学において深刻であることが内閣府、文部科学省及び経済産業省は、数理・データサイエ窺えます。また、理工学情報系大学でもデータサイエンス・AI

ンス・AI 教育プログラム認定制度を導入しています。同認定制教育について 57% が不足していると回答しています。

度について認知度や認定率を調査したところ ( 図 10)、認知度
図 8-10%理工学
情報系大学
上記以外の理系大学

は国公私立いずれでも 8 割を超えていることがわかりました。

数理教育を担当できる教員の確保の状況（学部構成別）
20%

40%

16%

60%

80%

38%

33%

10%

34%

21%

21%

15%

文系大学 10%

35%

21%

10%

13%

十分に確保できている

ある程度確保できている

かなり不足している

やや不足している

回答大学に占める認定率はリテラシーレベルでは国立大学に100%10%おいて 7 割超である一方、公立及び私立大学においては 25%2%を下回っていますが、申請予定も含めると公立では 44%、私立では 63% であり、また国立では 85% に達します。応用基礎レ

ほとんどいない

ベルの認定も、申請予定を合わせると国立では 66% となり、高理工学情報系大学 :「理学」
「工学」
「理工学」
「情報」
を含む名称の学部を持つ大学「理工学情報系大学」に該当しない大学
上記以外の理系大学 : 理系学部を持つ大学のうちい認知度の中、同認定制度は今後も広がりが見込まれます。

文系大学：文系学部を持つ大学のうち、理系学部を持たない大学

図 8-2

データサイエンス・AI 教育を担当できる教員の確保の状況（学部構成別）

0%
理工学
情報系大学

20%
11%

上記以外の 6%
理系大学
文系大学

8%

十分に確保できている

40%

60%

32%
29%
31%
ある程度確保できている

80%

41%
24%
22%
やや不足している

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
認定制度について

100%
13%

27%

13%

27%

13%

かなり不足している

図 10

0%

3%

20%

40%

60%

80%

認定制度のことを知っていた

ほとんどいない

84%
91%
74%

リテラシーレベルの認定を受けている

「工学」
「理工学」
「情報」
を含む名称の学部を持つ大学
理工学情報系大学 「: 理学」

14%
23%

「理工学情報系大学」に該当しない大学
上記以外の理系大学 : 理系学部を持つ大学のうち文系大学：文系学部を持つ大学のうち、理系学部を持たない大学

リテラシーレベルの認定は受けていないが、今後、申請を予定している

11%
30%
40%
32%

応用基礎レベルの認定を受けている 7%

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムの提供するコンテンツの認知度が向上

5%

応用基礎レベルの認定は受けていないが、今後、申請を予定している

34%
19%
16%
国立

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム
8

100%
96%

公立

私立

教員間や大学内組織間における重要性の認識の相違

自由記述で回答頂いたご意見

教員の専門・先端性の維持
その他 ( 認定制度の利用、社会との接続、高専での実施等 )

数理・データサイエンス・AI 教育実施にあたっての課題及■ コンソーシアムへの要望（図 12 ）び、コンソーシアムへの要望を自由記述でご回答頂きました。

公開教材の充実 ( 教材の無料公開の継続、教材のアップ
デート、教材の統一性の向上、各大学・学部学科を想定した教材の多様化、演習問題・小テスト等補助教材の充実、オンライン教材の充実、データベースの拡充・保守等 )■ 実施にあたっての課題（図 11）
教員の確保 ( 人材の不足、特に全学向けに授業を行うことのできる教員及び専門の教員の不足、教員確保のための資金の不足、現在の担当教員の多忙化、TA の不足等 )モデルカリキュラムの充実 ( 大学・学部学科や学力レベ
ル・学年次に合わせたカリキュラムの公開、カリキュラ
ムの社会との接続・大学院との接続等 )

教育課程上の位置付け ( 大学・学部・学科のカリキュラ
ムの特性との調整、既存のカリキュラムとの調整、評価方法の設定等 )教育実践例の紹介 ( 特に文系大学での実践例、産学官連携での実践例、学力の差を吸収する実践等 )学生の学力・関心等との調整 ( 個々の学生間や学部による学力・関心・ICT リテラシーなどの差、モデルカリキュ
ラムと実際の学生の学力・関心との落差、「情報」新課程を含む高校教育との接続等 )人材の育成、斡旋、教員研修会の実施
大学や社会への広報活動

教員・実務家・大学間の連携や情報共有

個別相談への対応

教材の開発・運用 ( 高校教育と接続する教材の開発や運用、教科書購入の負担、オンデマンド教材における学生へのフォロー等 )その他 ( 教員用資料の公開、産学官連携の促進、高校教育への働きかけ、労働市場への働きかけ、資格試験の実施、学生向けコンペティションの実施等 )

教育用のソフトウェア・計算資源・データセットの確保( 購入資金の不足、個人情報保護に則ったデータ確保等 )図 11

数理・データサイエンス・AI 教育実施にあたっての課題
0

5

1015

25

2030 （件）

教員の確保

27

教育過程上の位置付け

26

学生の学力・関心等との調整

24

教員・実務家・大学間の連携や情報共有

5

教材の開発・運用

4

教育用のソフトウェア・計算資源・データセットの確保

3

教員間や大学内組織間における重要性の認識の相違

2

教員の専門・先端性の維持

2

その他

9

○複数の分類に重複して計上したものもあります。

図 12

数理・データサイエンス・AI 教育の普及・発展における数理・データサイエンス・AI 教育
拠点コンソーシアムへの要望
02

468

1012141618 （件）16

公開教材の充実
モデルカリキュラムの充実

1124

教育実践例の紹介
5

人材の育成、斡旋
教員研修会の実施

16

本報告は、コンソーシア

4

ム調査研究分科会の監修

大学や社会への広報活動

2のもと、石川竜聖氏（東個別事例の相談への対応

2

京大学教養学部前期課程

その他

理科一類 2 年生）が集計・

4

分析・執筆を行いました。

○複数の分類に重複して計上したものもあります。

9