数理・データサイエンス・AI教育の紹介

和歌山大学の数理・データサイエンス・AI教育プログラム
～実践的教育を軸とした文理隔たりのない体系的な取組み～
和歌山大学
データ・インテリジェンス教育研究部門部門長
システム工学部教授

吉野孝

和歌山大学
データ・インテリジェンス教育研究部門講師

西村竜一

和歌山大学
データ・インテリジェンス教育研究部門講師

三浦浩一

１．はじめに(左からᩍ㣴ᩍ⫱⛉໪ 䠄 ᐇ㊶䠅䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇䜈䛾ㄏ䛔㻭㻛㻮

本稿では、本学における数理・データサイエン㻝 ᖺḟ䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇೘ ໵ 㻭㻛㻮ス・AI教育の取組みを紹介いたします。数理・データサイエンス・AI教育プログラムの作成にこれ

吉野、西村、三浦）䛂ㄏ䛔A/B䛃ᚲಟ䠄R䠑ᖺᗘ䛛䜙䠅㐃ᦠᒎ㛤⛉໪ਕ ޽ ▱⬟䛾ึṌ䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇ᇶ♏

ਕ ޽ ▱⬟ᴫㄽ䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇ᛂ༽඲Ꮫ㒊ᒚಟྍ㻞 ᖺḟ

から取り組む、あるいは、すでにあるプログラムの改善を考えている大学等担当者さまを読者として意識しています。皆さまの一助になれば幸いです。

ᩘ⌮䞉䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇䞉㻭㻵 ά༽ 㻼㻮㻸䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇ᐇ㊶㻟 ᖺḟ୉ Ꮫ㝔⛉໪

２．本学の数理・データサイエンス・AI
教育ᐇ㊶ⓗࢹ࣮ࢱ࣐࢖ࢽࣥࢢ1඲◊✲⛉ᒚಟྍ

ᐇ㊶ⓗࢹ࣮ࢱ࣐࢖ࢽࣥࢢ2

図１ 本学の教育プログラムの体系

図１に、全学向けに開講している本学の数理・

データサイエンス・AI教育プログラムの全体構成

では、Pythonを使用プログラミング言語としていを示します。本学では、数理・データサイエンます。

ス・AI教育プログラムを2019年度に立ち上げました。
当初から計画した科目は、「データサイエンス

次に、筆者たちが展開する数理・データサイエ
ンス・AI教育プログラムの特徴を整理して以下に示します。

への誘いA/B」「データサイエンス入門A/B」「データサイエンス基礎」（2020年度〜）「データサイエンス応用」（2020年度〜）「データサイエンス実践」（2021年度〜）「実践的データマイニン【特徴１】体系化された新しい科目群の提供
特徴１は、図１でも示したように、体系化された科目群の提供です。

グ１」「実践的データマイニング２」です。「人工皆さまのご所属では、既存科目の組合わせによ

知能の初歩」「人工知能概論」「数理・データサイる教育プログラムの構成を検討されることが多いエンス・AI活用PBL」は、後から追加しています。のではないでしょうか。本学では、今回、全学的次ページ図２に、各科目の概要を示します。学な方針の下、すべての構成科目を新規に立ち上げ

部１年生前期「データサイエンスへの誘いA/B」

ることができました。教育に割ける資源が限られは、講義とExcelによる演習を中心に構成しているなか、これは幸運なことでした。結果として、ま す 。「 デ ー タ サ イ エ ン ス へ の 誘 い A/B」 は 、教育プログラム全体を筆者たち自身が設計し、新2022年度までは全学必履修科目です。2023年度

しい授業を創り、体系を整えることができたと考からは全学必須科目になります。学部１年生後期

えています。

「データサイエンス入門A/B」以降は選択科目です。「データサイエンス入門A/B」では、Rを使います。学部２年生「データサイエンス基礎」以降【特徴２】すべての学部生が受講できる全学授業
特徴２は、学部生向けのすべての構成科目が、

JUCE Journal 2022年度 No. 4 25

数理・データサイエンス・AI教育の紹介‫گ‬

図２ 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの授業内容（概要）

全学向けに開講されていることです。

画教材を視聴、繰り返し復習できることは、プロ

本学は、教育学部、経済学部、システム工学部、
観光学部の４学部で構成されています（2023年

グラミングの演習等では大きなメリットになっています。

４月からは、社会インフォマティクス学環を加えて、４学部１学環）。所属に関係なく、すべての【特徴４】実データを利用できる実践的授業

学生を受け入れるために、教養教育と専門教育の最後の特徴がもっとも重要です。本学の教育プ接続を目的に本学が独自に設置した「連携展開科

ログラムでは、授業の中で実データを利用するこ目」という全学向け科目の枠組みにプログラム構とにこだわっています。また、文理隔たりなく、成科目を配置しています。

学生が参加しやすくなるように、具体性を伴う内

なお、大学院生向け科目については、これまで容の授業を展開するようにしています。に、システム工学研究科、経済学研究科、観光学

たとえば、「データサイエンス応用」では、「青研究科の大学院生が履修できるようになっています。

空文庫（著作権がきれた小説）」や「Wikipedia日【特徴３】オンデマンド型オンライン授業の活用

本語版ダンプデータ」、「声優統計コーパス」等のオープンデータを活用しています。

特徴３は、構成科目の多くは、動画を活用した
オンデマンド型のオンライン授業であることです。

ータサイエンス実践」では、「株式会社オークワ

全学（本学では、１学年がほぼ1,000人）を受（和歌山県を中心に近畿地方や東海地方で展開しけ入れるためには、授業の履修人数上限を撤廃すているチェーンストア）」からご提供を受けたる必要がありました。そのため、グループワーク

ID-POSの加工データを扱ったデータマイニングを伴う一部の科目を除き、教室等の物理的な制約を実践します。

また、非公開データが対象となりますが、「デを受けることが少ないオンデマンド型オンライン大学院の「実践的データマイニング１」は、オ授業に授業の形態を統一することにしました。

ークワとの協働をさらに発展させた授業です。膨

後述するように、オンデマンド型授業であって大な匿名加工済みID-POSデータを利用します。

も双方向性は確保しています。また、何度でも動それだけではなく、オークワ担当者が授業に常駐

26 JUCE Journal 2022年度 No. 4

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

し、スーパーマーケットの経営や現場の知識を聞プログラムは、『地元企業提供のデータを利用しくことができるようになっています。

た演習など、学生意欲の向上・学習効果が認めらもう一つの大学院向け授業の「実践的データマ

れ る 取 組 み を 行 う と と も に 、 身 近 な LINEや

イニング２」では、「株式会社紀陽銀行（和歌山YouTubeを活用し、補完的な教育だけでなく、接県に本店を置く地方銀行）」からの協力を得てい点の強化に繋がる取組みを実施している。（公表ます。加工がされているとは言え、貴重で膨大なされた選定結果から引用）』ことが特色として評銀行データ（匿名加工済みATMデータ）を利用価されています。

できる授業は、他にあまり類がないと思います。

なお、本学の教育プログラムの構成科目のうち、また、この授業でも企業の担当者が常駐し、学生リテラシーレベルの科目は、「データサイエンスからの質問や疑問に答え、銀行業に関わる具体的への誘いA/B」です。それ以降の学部生向け科目知識を教えています。

は、応用基礎レベルに相当します。本学では、応用これらの取組みを実現するために、本学では、データサイエンス分野における連携協定を以下のように企業、自治体、官公庁と締結しています。
・

４．「リテラシーレベルプラス」の特色
ここからは、本学の特色として評価されている

2018年、株式会社オークワ、株式会社サイバーリンクスとの連携協定
・基礎レベルの申請を2023年度に予定しています。

2018年、総務省統計局、（独）統計センター、取組みを具体的に紹介いたします。
（１）企業・自治体・官公庁との連携リテラシーレベルの「データサイエンスへの誘和歌山県との４者連携協定
・

2019年、株式会社紀陽銀行、紀陽情報シス

いA/B」においても、オークワ提供のID-POSデテム株式会社との３者協定ータを抽象化し、比較的小規模になるように加工

このうち、県内のIT企業「株式会社サイバーリしたデータを使用する演習を行っています。

ンクス」からは、数十人規模の演習で、機械学習

ここでID-POSデータについての説明をするこを同時実行可能な高性能コンピューティング環境とで、学生が本物のデータを見ることができる機のご提供をいただくとともに、大学院授業の受講会をつくっています。これにより、後続の応用基生サポートに参加していただいています。

礎レベル科目の受講を促すことができると考えて2018年に和歌山市内に開設された「総務省統います。

計局統計データ利活用センター」には、「データサイエンスへの誘いB」の中で「公的統計データ（２）授業内容の工夫の利活用」という題目の講義をセンター長にご担「データサイエンスへの誘いA/B」は、本学に入当いただいています。また、「和歌山県データ利学した１年生全員が受講することになるため、学修活用推進センター」からは、学部１年生向けの意欲の向上を目指した内容の工夫をしています。

「データサイエンス入門A/B」の教材提供のご協力をいただいています。

３．「リテラシーレベルプラス」の認定①

講義の中で頻繁にクイズを出題
図３は、動画教材の一場面で、クイズを出題しているところです。飽きさせないようにするため

本学は、2021年度に文部科学省｢数理・データに、頻繁にクイズを出題し、疑問を持ったまま視サイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベ

聴を継続するような状況を作っています。解答をル）｣に認定されました。早期に申請ができたた

直接的に動画の中で明かすことはありません（こめ、第1回の11件に選ばれています。

れには解答を明確に教えるべきだという反対意見

また、2022年度には、「数理・データサイエンも多いです）。

ス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）プラ

ま た 、 動 画 視 聴 後 に は 、 LMS（ Learningス」に認定されています。「リテラシーレベルプ

Management System, 本学ではMoodleを使用）をラス」の認定には、先導的で独自の工夫・特色の使った小テストとして、動画と同じクイズを出題ある教育プログラムが求められます。本学の教育することで復習ができるようにしています。

JUCE Journal 2022年度 No. 4 27

数理・データサイエンス・AI教育の紹介板）のほか、次の窓口（相談等の手段）を提供しています。
①

Teamsをつかったオンラインサポート室
Microsoftのビデオ会議・チャットサービスであるTeamsを用いて、週１回90分間のオンラインサポート室を開設しています。図５は、オンラインサポート室の様子です。テキストチャット、音声
図３ 動画教材（クイズの出題）

通話、画面共有などを組合わせて、授業担当教員が受講生のサポートを行っています。他の授業が終わった18時以降に実施することで受講生ができる限り参加しやすい環境の提供を心がけています。

図５ Teamsを用いたオンラインサポート室②
図４ 動画教材（Excelの演習）

LINEチャットボットSUSAN

独自に開発したLINEのチャットボットシ
ステムを使って質問や相談に常に対応できる体制②

講義と演習をセットで構成する授業をつくっています。これは2021年度「データサオンデマンド型の講義のあとには、その内容にイエンス入門A/B」からはじめた試みです。現在関連した演習を必ず用意しています。「データサでは、「データサイエンスへの誘いA/B」でも利イエンスへの誘いA/B」では、基本はExcelを使っ用しています。

た演習を行っています。できる限り各学生で異なチャットボットるデータを用いて演習に取り組むことになるようシステムを独自にに課題を設定しており、例えば、図４では、受講開発しており、名生が住む街の気温と、その街の月別の商品の販売前はSUSANです。

個数との相関の分析を行っています。

図６に、学生が質問する際に使用す（３）充実した授業サポートの提供
大学に入学したばかりの１年生向けにオンデマるインタフェースを示します。

ンド型のオンライン授業を実施するにあたり、受SUSANの 機 能講の妨げが生じないようにするための注意が必要

は大きく二つでになります。このため、筆者たちは、授業のサポす。一つは、質問ート体制の確立に特に注意を払ってきました。

できる機能です。

「データサイエンスへの誘いA/B」では、従来かこの機能では、受ら存在する電子メールやLMSのフォーラム（掲示

図６ LINEによる質問（学生側UI） 講生が入力した質

28 JUCE Journal 2022年度 No. 4

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

図9 授業紹介動画
https://www.youtube.com/watch?v=BldPUgiDPTMの例では、学生の質問が曖昧（情報が不十分）であるため、教員は、エラーが生じた画面のキャプチャー画像を送ることを求めています。学生が画像を返信して、教員は適切な回答をすることができました。
SUSANにはもう一つ、他の学生による質問（これまでの質疑応答のリスト）を一覧できる機能があります。図８のように、受講生は、過去の質問を見て、類似の質問を発見することで、問題解決の参考にすることができます。
（４）授業紹介動画の公開
本学は、いわゆる文系学生が３分の２を占めています。アンケートや受講状況を鑑みるに、本学図７ SUSANを通じた問題解決（教員側UI）の学生には、データサイエンスを学ぶことの重要性をさらに認識してもらう必要があると考えています。そのためには、授業外の取組みも重要です。
そこで、筆者たちは、2022年２月、YouTubeで「和歌山大学のデータサイエンス教育（授業紹介）」の動画を公開しました（図９）。この授業紹介動画では、関連授業を受講した学生及びティーチングアシスタント（TA）の大学院生が登場します。この動画の出演に参加をよびかけたところ、すべての学部から学生の協力を得ることができました。また、予想していたよりも熱心に、データサイエンスを本学の講義で学ぶことの魅力を語っ

図８ 他の人の質問を閲覧（学生側UI）

問に対して、過去に類似の質問があった場合には、その質問と解答を提示することができます。てくれています。
（５）デジタルオープンバッジの導入
もう一つ、授業外での工夫を紹介します。本学

ここで、受講生が「求めた回答でない」を選ぶの数理・データサイエンス・AI教育プログラムでと、はじめて授業の担当教員に質問が届きます。

は、当初から、リテラシーレベルと応用基礎レベ

学生からの質問には、回答に必要な情報が含まルをあわせて10単位を修得した学生には、なんれていない場合があるため、教員とのチャット機らかの修了証明書を発行する計画がありました。

能と画像の添付機能があります。図７のやりとり

そこで、筆者たちは、2022年度に、一般財団

JUCE Journal 2022年度 No. 4 29

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

図10 オープンバッジの構成（黄色の枠上に配置しているのが単位積み上げ型バッジ）

法人オープンバッジ・ネットワークに入会し、2022年８月から教育プログラムの単位修得者にオープンバッジの配布を始めました。紙の証明書

５．おわりに
本稿では、本学の数理・データサイエンス・AI教育の取組みを紹介いたしました。

を発行するという方法もありましたが、今は、ス

筆者たちは、積極的に様々な取組みをすすめてマートホンを使って取得、管理ができて、国際標いますが、道半ばで、試行錯誤をする毎日です。

準規格で知識・スキル・経験のデジタル証明とし

例えば、大学院向け授業の一つは、８月に夏季て使用することができるオープンバッジに将来性集中として開講していますが、最初の受講生は、を感じています。

わずか９名でした。学生の多くは、（よくわから発行するオープンバッジには、「科目バッジ」ない）面倒そうな授業を避けたように思います。と「単位積み上げ型バッジ」があります。図10

翌年度からは、積極的に宣伝するようにし、定員に、オープンバッジの構成を示します。

一杯まで集めることができるようになりました。

科目バッジは、単位修得で獲得できます。そし２月に実施していた授業は、学生の就職活動と重て、複数の科目バッジを組み合わせることで、単なるため、９月末（夏季インターンシップに参加位積み上げ型バッジを獲得することができます。

する場合でも戻ってくるだろうタイミング）に時

具体的には、所定の４単位を取得すると「ブロン期を変更しました。

ズレベル」が与えられます。ブロンズレベルのあ

LINEのチャットボットによる学生サポートでとに、「データサイエンス基礎」を修得すると、は、質問数が３倍（授業７回で120件）になりま「シルバーレベル」、さらに、シルバーレベルのあした。自動応答は、質問が蓄積されるまでは機能とに、「データサイエンス応用」を修得するとせず、教員負担の増加が課題になっています。

「ゴールドレベル」を獲得することができます。

2022年８月には、約6,000個のオープンバッ

ゴールドレベルを獲得したあとに、「データサイジを配布しました。しかし、受領率は30％程度

エンス実践」か「数理・データサイエンス・AI活です。宣伝不足の可能性が高いため、授業内での用PBL」の単位を修得できると、「ダイヤモンド宣伝を増やしましたが、効果はまだ不明です。オレベル」になります。

ープンバッジの実効性を高めるには、工夫の追加

筆者たちは、この仕組みで、単位修得状況を可視化し、魅力的なサーティフィケーションを実現することができると考えています。

が必要です。
数理・データサイエンス・AI関連分野のより良い教育を提供したいと日々考えています。今後ともご助言等いただけましたら幸いです。

30 JUCE Journal 2022年度 No. 4