2022 年 4 月
明海大学自己点検評価委員会
自己点検評価(2021 年度)
AI・データサイエンス教育プログラム
2021 年度より開設した「AI・データサイエンス教育プログラム」について、自己点検・評価を行った。
【プログラム修得要件の概要】
本プログラムは、坂戸キャンパス（歯学部）においては「医療情報処理学Ⅱ(1 年次必修)1 単位」と「医療情報処理学Ⅳ(2 年次必修)1 単位」の 2 科目 2 単位を修得することが修了要件であり、浦安キャンパス（外国語学部、経済学部、不動産学部、ホスピタリティ・ツーリズム学部、保健医療学部）においては「学修の基礎Ⅲ-a(1 年次必修)2 単位」と「学修の基礎Ⅲ-b(1 年次必修)2 単位」の 2 科目 4 単位を修得することが修了要件である。
【自己点検・評価の方法】
各キャンパスにおいて学生による授業評価を中心に、教員による学修成果分析を行った結果を集約し、全学の自己点検評価委員会にて点検・評価を行った。評価レベルは次のとおりとする。
S：十分に行われている
点検評価の観点

A：概ね行われている

B：改善が必要である

坂戸キャンパス① 履修率

S

② 修了率

―
A

浦安キャンパス
全て必修科目のため（注）資料が豊富で見やすい等。

BA

プログラム年次進行中である③ 授業内容78.8%
データの理解を重視している。

が、より関心を高めることが課題である。
A④ 学修成果

興味関心が深まり、満足度もA

情報倫理・データサイエンス高い。プログラム年次進行中に関する自己評価が向上してであるが、より理解度を高めいる。

ることが課題である。
⑤ 他学生への推奨

S

授業評価アンケート結果をウェブページで公開している。

（注）坂戸キャンパスはプログラム年次進行中のため、修了は 2022 年度。
備考

改善点

・講義と実習の割合を再検討し、学・修得率向上のために、CCS（コン生が理解した内容を、更に充実ピュータ・コンサルティングサロし、スキル向上につなげられるよン）の活用を奨励する。

うに工夫する。

・LMS での質疑応答をさらに充実させる工夫をする。

・全学的にデータサイエンス教育の重要性の認識の向上を図り、今後本プログラムをさらに充実させ、データサイエンス教育を専門科目の学修にも浸透させる取り組みを推進する。

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学修の基礎 III-a 学修成果報告書

機関／学部／学科

明海大学／外国語学部；経済学部；不動産学部；ホスピタリティ・ツーリズム学部；医療保健学部

科目名

学修の基礎 III-a（データリテラシー担当教員

科目の種別
受講生数科目の位置づけ

授業担当教員 6 名
共通科目基礎教育

2021 年度 1241 人 † (994/247)††† 再履修による重複を含む††（数理・推論）

2020 年度 1284 人 † (1011/273)††）内は（単位修得者数／単位未修得者数）

2019 年度 1104 人 † (866/238)††

学修の基礎 III-a は、明海大学浦安キャンパスで開設されている、大学における学びの土台を築くための「基礎教育」4 科目の 1 つ。初年次必修科目であり、3 年次への進級要件にもなっている．

所謂「文系」学生にデータサイエンスの学びを動機づけ、そのための基本スキルの修得を促すという7科目の到達目標役割を担う。
一般目標

身の回りの様々な問題を解決するために、物事を定量的に捉えるために必要な数字リテラシー（数字の読み書き能力）と、与えられたデータを整理して論理的に結論を導出する能力である推論力の基礎を身につける。

個別目標• 社会生活で使われる数字の読み方や適切な使い方がわかる。

• 与えられたデータから必要かつ適切な数字を導き出し、定量的に考えることができる。

• マトリクスやロジックツリーを用いて、与えられたデータを MECE に整理することができる。

• 正しい推論から適切な結論を導出でき、一連の思考過程を説得力ある形でアウトプットできる。
8教授法とその特徴• 数字や論理に対する苦手意識がなくなる。

2 本の柱〈数字リテラシー〉＆〈推論力〉

これらはそれぞれ単独で一科目となりうる。しかし、客観性・説得力の高さは定量表現と論理の相乗効果で得られること、巨大なデータが容易に収集できる現代では数字をもとに結論を出せる力が益々重要になることに鑑み、あえて両者を並列することにしている。

PDCA サイクルを意識したオリジナルテキスト

本科目のテキストは、学内販売のみのオリジナル教材であるが、これまで授業やテスト結果、担当教員からの指摘や助言などを受け、大きく進化してきた。本科目実施以来、4 度に渡る全面書き直しを経ており、なおかつ毎年改訂している。

manaba を中心としたオンライン授業

新型コロナウイルス感染の広がりを受けて、2021 年度も（前期 3 週間を除いて）遠隔授業となった。遠隔授業は、学修支援システム manaba を活用し、以下のようなオンデマンド授業が基本となった。

• 基本事項の解説・練習問題の考え方と解答例などを講義資料を manaba 上で配布
• manaba のドリルを用いた到達度確認テスト• manaba でのドリル・小テスト• 画像添付でのレポート提出• 個別指導コレクションでの質疑応答

さらに、各教員ごとに• 動画による授業解説• 場合に応じて GoogleMeet や zoom を利用したリアルタイムなオンライン授業を実施• 研究室、および図書館（対面授業週）、オンラインで個別質問対応等の工夫が加えられていた。

演習中心の授業

数字リテラシーや推論力を身につけるためには、学生が自らの頭を使って良問を解く必要がある。
演習がそれを担保する。演習は、manaba のドリル、テキストの練習問題レポートの形で実施された。

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1 回の授業の流れ

0. 授業日の数日前から、授業解説動画・文書、練習問題のヒント等を manaba にて公開する。
1. 学生はドリルに取り組み、「合格」することを目指す。

2. 学生はテキストの練習問題（3〜4）問の課題に取り組む。レポートはノートや紙に書いた答案を撮影した画像ファイルを manaba に提出する。

3. フィードバック• 提出されたレポートの採点・返却・間違えた問題の再提出• ドリルやレポートの得点を manaba「成績」から公開

10 学習成果の評価・測定の方法

評価方法

成績評価は，全クラス共通問題で実施される「到達度確認テスト 1・2（50％）」と「授業での課題（レポート・manaba のドリル・小テスト）（50％）」による。統一した指標による評価なので、学科やクラスでの成績分布にはバラツキが見られるが、全体としては S・A・B・C・未修得がそれぞれ約 20％ずつと同程度の人数となっている。大学が定める標準的分布と比較すると S と A が多めとなっているが、単位未修得学生数等を考えると適正かつ厳正な評価が行われていることがわかる。

成績分布

今年度も 2020 年度に引き続き遠隔授業であったが、履修人数に対する単位修得学生数の割合は約80％で、対面授業の 2019 年度（約 78％）とほぼ同水準であり、遠隔授業でも一定の授業レベルを維持できたことが示唆されている。また、正規履修学生（1 年）に注目すると、＊（評価不能）の割合が 5％と低く、2019 年度の 9％、2020 年度の 7％と比べて下っており、その結果として、単位修得学生数の割合も 84％と過去 3 年間で最高になった。遠隔授業という環境下で、授業参加意欲が低下し、欠席者や成績不振者が増加するのではという不安は杞憂に終わったと言える。上記の事
実から、数学のような科目では、動画を繰り返し視聴でき、ドリル等で簡単に反復練習ができるオンライン授業に高い教育効果の可能性を感じる。

正規学科等

履修者数

英米語

成績分布

＊SA

B

C

D

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17％

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20％

22％

13％

7％

日本語

中国語
不動産
口腔保健
正規合計
再履修

2021 年度

日本語

英米語
中国語
不動産

口腔保健

再履修合計
2021 年度合計（正規＋再履修）4

11 学生の学習のあり方や教

現在は、以前からは考えられないほど大量のデータを扱えるようになっている。そんな中、データをする、担当者の基本的なうことは疑いようもない。現に、Society 5.0 で提示される未来がそれである。近年導入が加速され授法の果たす意味等に関考え方（教育哲学）もとにした定量的な考え方や、そこから筋道立てて物事を考える力が、これから一層重要になるだろているデータサイエンスの入口を扱う授業としてこの学修の基礎 III-a の価値はある。

しかし、AI に推論させるために無数のデータを用いて学習させる必要があるように、正しい推論力を身につけるには、時間をかけて鍛えていく必要がある。大学初年度の 4 ヶ月足らずのこの授業では、定量的な推論力がどんなものかを知り、この先深く学ぶ際の動機になれば十分であると考えている。そのために、浅くとも広く様々な考え方に触れられる構成にしている。さらに、この授業を通じ12 2021 年度の反省と今後の方向性て「考えること」を諦めない姿勢に目つめてもらえたらなという希望も込めたい。
2021 年度授業についてのコメント

授業担当の各教員からのコメントです：• 遠隔授業になり、モチベーションによる成績の差がますます広がってしまったと感じた。

• 授業資料を改善し、わかりやすく説明したつもりでも、資料を読まないとか、すぐにあきらめてしまう学生がいた。個別コレクションで質問できれば良いが質問さえしない学生も多い。

対面式なら机間巡視をしながら教えたり質疑ができるが、遠隔ではうまくいかないのが問題。

• 欠席が多い学生に対しての担任との連携は今後の課題。学科の先生からの指導があると授業に参加する傾向がある。

• オンデマンドの場合、オンラインで質問の時間を設けても来る学生が限られる。2020 年度は毎回リアルタイムオンラインで実施したせいか、オンライン質問日に来る学生も多かった。

（今年度後期は隔週授業との兼ね合いでリアルタイムオンライン授業はやるなと言われたのであまりやらなかった。）• 出席や遅刻、公欠の基準が教員によってかなりバラバラなようなので、ある程度統一した方がよいと思う。

• 一部授業で、フィードバックが十分でない場合が見られた。

• 遠隔で、授業評価アンケートの回答率が低く、学生の評価を組み取った授業改善が難しかった。

2023 年度以降に向けての改革の方向性

文科省・内閣府による「数理・データサイエンス・AI 教育への取り組み」に一層コミットした
2023 年度以降の教育内容全面改訂を検討中。

2023 年度開始を目処に、基礎科目としてどのような内容まで踏み込むかを確定し、学習内容を大きく改訂することを予定している。具体的には以下：• 学修の基礎 III-b と合同でデータサイエンス教育を行うことの是非。例えば、III-a がデータサイエンスの理論的・座学的な内容、III-b が実データを用いてのデータ解釈の実践的な内容といった形で科目内容を組み立てることができるかどうかを検討。

• 「AI やデータサイエンスが実際にどのように使われているか」や「AI はどんなことができるのか」についての概説的内容を含めるかどうか。

• データサイエンスに必要な数理として、「統計学の基礎」や「ベイズ確率」・「数理モデリングの基礎」などを含めることが可能かどうか。

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