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取組
東京大学 数理・情報教育研究センター センター長

駒木 文保

2023.09.01 第３回統計エキスパート育成に向けたワークショップ

東京大学 数理・情報教育研究センター
略称：MＩセンター

2017年2月1日付設置

数理と情報を横糸に、応用展開を縦糸にして、数理的手法、統計的手法、データサイエンス及び情報技術の総合的な教育基盤を整備し、社会における課題抽出、問題解決、価値創造ができる人材を育成。

責任部局：情報理工学系研究科
連携部局：総合文化研究科、理学系研究科、工学系研究科、数理科学研究科、新領域創成科学研究科、情報学環
2017年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス教育の強化」事業（2017-2021），2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体
全国の大学・産業界と連携して，数理・データサイエンス教育強化を幹事校として推進

1

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取組

2

第⼀期コンソーシアムの主な活動
１ 国公私を越えた大学間ネットワークの構築
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの発⾜以来、協⼒校・特定分野協⼒校や、公私⽴⼤学・短期⼤学・⾼等専⾨学校の参画を得て、全国ネットワークを拡⼤．2021年には会員校140機関を超えるコンソーシアムに成⻑。また、地域ブロックでの各種会合、地域ブロック連携による運営会議、企画推進ワーキンググループの設置、全会員校参加による総会の実施など、国公私を越えた⼤学間ネットワークの構築を推進した。
l 2017 コンソーシアム設⽴（北⼤、滋賀⼤、阪⼤、東⼤、京⼤、九⼤の6拠点校）
l 2019 協⼒校（20⼤学）が新規参加、全国展開に向けた6ブロック化
l 2020 協⼒校（3⼤学）・特定分野協⼒校（7⼤学）が新規参加
公私⽴⼤学、短期⼤学、⾼等専⾨学校への連携校公募の開始

北海道・東北ブロック

近畿ブロック
中国・四国ブロック

関東・首都圏ブロック

中部・東海ブロック

九州・沖縄ブロック

２ 全ての大学等が参照可能なモデルカリキュラムの策定
カリキュラム分科会及び産業界、公私⽴⼤学、関係団体等の委員からなる特別委員会を設置し、「AI戦略2019」等と連動して、全ての⼤学等が参照可能なモデルカリキュラムを開発・公表した。また、⾼度専⾨⼈材育成を含む多様な教育を⾒据え、カリキュラム分科会において、「応⽤基礎レベル25万⼈／年」から「エキスパート2,000⼈／年」への橋渡しとなる、より⾼次のスキルセットの研究・開発を進めてきた。統計検定®と連携した学修状況のアセスメントにも着⼿した。
l 「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム 〜データ思考の涵養〜」（2020.4公表）特別委員会
l 「数理・データサイエンス・AI （応⽤基礎レベル）モデルカリキュラム 〜AI×データ活⽤の実践〜」（2021.3公表）特別委員会
l 「データサイエンス教育に関するスキルセット及び学修⽬標 」（第1次報告2019.11、第2次報告2021.6公表）丸山祐造先生 ⇨ 河合玲一郎先生

32

3

全国的なモデルとなる教科書・教材等の開発

教材分科会が中核となり、会員校と連携し教材、講義動画を収集・公開しました。
コンソーシアムのウェブサイトに教材ポータルサイトを設け、数理・データサイエ
ンス・AIモデルカリキュラムに完全準拠した教材（eラーニング教材、講義動画、AI活⽤事例、データ解析例、Python, Rのコード等）を無償公開するほか、本教材を活⽤したワークショップ等を⾏い、具体的な活⽤⽅法も含めて広く全国へ普及・展開しました。モデルカリキュラム（リテラシーレベル）完全準拠の教科書「教養としてのデータサイエンス」を含む「データサイエンス⼊⾨シリーズ」を刊⾏しました。 ● 教材ポータルサイトの構築・モデルカリキュラム対応教材の公開● カリキュラムサンプル (シラバス・教材) の提供● 教科書「データサイエンス⼊⾨シリーズ」(全11巻)の刊⾏● 放送⼤学との連携によるオンライン授業の作成

4

全教育⽤データベースの開発・公表

教育⽤データベース分科会が中⼼となり、教育⽤各種データ（実験データ，調査データ，地域の⽣データ，ビジネスデータ，ネット情報など）を収集し、各⼤学が使⽤できる環境を整備しました。教育⽤データのポータルサイトでは、産業分野（総務省の⽇本標準産業分類）を網羅する27データを提供しています。教育に活⽤可能な企業の実課題・データの収集も継続的に⾏っています。
43

5

ワークショップ等を通じたファカルティ・ディベロップメント推進

各⼤学の教育内容・教育⽅法の好事例の共有、情報交換等を⾏うための対話の場として、各地域ブロックにおいてワークショップやシンポジウムを開催した。実践例等の紹介、模擬授業、企業におけるデータサイエンスの活⽤事例の紹介、英語によるデータサイエンス教育、新型コロナウイルス
禍における取組など多岐に亘っており、ファカルティ・ディベロップメント（FD）の⼀環としても機能している。また、「デジタルの⽇」創設のタイミングを捉え、公開シンポジウム『社会課題解決をドライブするデータサイエンス〜⼤学教育から産業界へ、未来を⽀える⼈材の継続的輩出に向けて〜』を開催した。
● 地域ブロックでのワークショップ・シンポジウムの開催 ( 2019年度15件、2020年度22件、2021年度28件、約400校が参加）● 公開シンポジウム「社会課題解決をドライブするデータサイエンス〜⼤学教育から産業界へ、未来を⽀える⼈材の継続的輩出に向けて〜」 の開催（2021.10）

6

数理・データサイエンス・AI教育に関する調査研究

海外⼤学の教育動向に関する専⾨的⾒地からの調査研究や、全国の国公私⽴⼤学を対象とした教育現状調査、新型コロナウイルス禍における課題や展望等についてのアンケート調査を⾏い結果を発信しました。これらの結果は、数理・データサイエンス・AI教育に関する政策⽴案やモデルカリキュラムの検討、各⼤学における教育改善に役⽴てられています。
● ⽶国の学部レベルのカリキュラム研究 （2017・2018）● 第1回数理・データサイエンス教育状況調査（2018）● 第2回数理・データサイエンス・AI教育現状調査（2020）● ウィズコロナ、アフターコロナにおける課題と展望 （2020）● SWGを⽴ち上げて私⽴⼤学も参画の下で，数理・データサイエンス・AI教育の「海外動向調査」および「企業ニー ズ調査」を実施した（2021）54

7

数理・データサイエンス・AI教育に関する情報発信等

コンソーシアムウェブサイト、SNSのほか、ニュースレター（インタビュー記事／会員校の取組紹介／モデルカリキュラム・教材紹介／分科会活動報告／調査結果報告／シンポジウム・ワークショップ等イベント情報）等により情報発信を⾏った。この他、データサイエンス関係イベントへの後援等（⽇本経済新聞社Data Society Fes 2020／ビジネスリーダーズ・カン
ファレンス／ビジネス・ディベロップメント・フォーラム／Hongo AI 2020
／ Student Academyへの後援、「デジタルの⽇」創設への賛同等）を通じて、コンソーシアムの活動発信、プレゼンスの向上に努めた。
● ウェブサイト、SNSによる情報発信● ニュースレター（Vol.1〜13）● データサイエンス関係イベントへの後援等
ウェブサイトトップページアクセス件数
150000

約6倍増154127

100000

50000

8613

26410

02018

2019

2020

6

⽂部科学省作成資料

https://www.mext.go.jp/content/000154056.pdf

7コンソーシアムは第2期に移行
l 名称が変更
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム→ 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム

l ミッションが追加
・エキスパート育成
・地域連携・産学連携
・ダイバーシティ，サイバーセキュリテイ推進

l 採択校が変更
拠点校11大学，特定分野校18校
l 会員校が増加
6校（設立時）→270校（2023年８月）

l ブロックが細分化
6ブロック

→

9ブロック
8

会員校

270校

・拠点校
・特定分野校
・連携校

11校
18校
241校

911

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
第２期 運営体制
総 会［会員校・⽂科省］

拠点校・特定分野校連絡会（拡⼤運営会議）［採択校の代表者・⽂科省］

運営会議［拠点校・ブロック代表校の代表者・⽂科省］

企画推進WG
分科会（2022年度）※ 全会員校による情報共有等※ 必要に応じて別途WG、SWG等を設置

特定分野会議連携

カリキュラム分科会

特定分野会議（理⼯系）

ＷＧ
ＷＧ

教材分科会

特定分野会議（⼈社系）

ＷＧ
ＷＧ

教育⽤データベース分科会

サイバーセキュリティ推進校会議

調査研究分科会（新設）

ダイバーシティ推進校会議

地域ブロック会議
北海道ブロック会議

東北ブロック会議

関東ブロック会議

事務局
東京⼤学数理・情報教育研究センター

東海ブロック会議

北信越ブロック会議

近畿ブロック会議

中国ブロック会議

四国ブロック会議

九州・沖縄ブロック会議

10特定分野会議【役割】
l 各分野（理学、⼯学、農学、医学・⻭学、薬学、社会科学、⼈⽂科学及び教育学）におけるモデルカリキュラム の構築
l 各分野における教材開発、データベース等の教材コンテンツの収集（応⽤基礎レベルを想定）
l 構築、収集した教材コンテンツ等の地域ブロックへの共有【構成】
特定分野会議（理⼯系） 担当拠点校：⼤阪⼤学, 構成メンバー：理⼯系・医⻭薬系特定分野校
特定分野会議（⼈社系） 担当拠点校：滋賀⼤学, 構成メンバー：⼈⽂社会系特定分野校

サイバーセキュリティ推進校会議【役割】
l サイバーセキュリティ分野の教育強化、他⼤学等への普及・展開、enPiT事業との連携等に関する推進校間での企画・調整【構成】
l 北⾒⼯業⼤学、電気通信⼤学 ＋ 担当拠点校：東京⼯業⼤学

ダイバーシティ推進校会議【役割】
l ダイバーシティ推進に資する取組の他⼤学等への普及・展開に関する推進校間での企画・調整【構成】
l お茶の⽔⼥⼦⼤学、静岡⼤学、琉球⼤学 ＋ 担当拠点校：筑波⼤学

11

地域ブロック会議【役割】
l 次の活動に係る地域ブロック内での連絡調整、協⼒関係の構築、ワークショップ等の企画・実施等
Ø

拠点校で収集・整理したリテラシーレベル・応⽤基礎レベルに関する教育
内容・⽅法をブロック内で展開Ø

国公私⽴⼤学等の枠を越えた対話・連携（会員校のニーズ等の吸い上げ、連携校拡⼤）Ø

産官学との連携（経産省が実施するデジタル⼈材育成プラットフォーム（参加企業、地⽅経産局等）との連携を構築）【構成】
l 地域ブロックに属する会員校
l その他の運営体制については、各ブロックの実情に応じて判断
例：公私⽴⼤学との連携強化
ブロック内拠点校の役割分担（活動として独⽴したもの）
北海道

東北

関東

東海

北信越

近畿中国

四国

九州・沖縄

ブロック会議ブロック会議ブロック会議ブロック会議ブロック会議ブロック会議ブロック会議ブロック会議ブロック会議12

広報Newsletterl Vol.18 2023年6⽉• インタビュー：「数理・データサイエンスと⼤学」
東北⼤学 早川 美徳 教授「数理」という軸を通すことで普遍性のある理論構築が可能になる

Homepage• 情報発信・インタビュー記事
・イベント情報・News• 北海道ブロックだより• 特定分野会議（理⼯系）報告
モデルシラバス（理⼯系）について• 2023年度 企画推進WG ＋ 各分科会委員• コンソーシアム連携校の紹介

Twitter• 情報発信コンソーシアム関係のイベントの紹介など

13

企画推進WG【役割】
l 数理・データサイエンス・AI 教育の強化、全国展開に当たっての諸課題について、各分科会や⼤学等の設置形態を越えて横断的な企画・検討を⾏う（当初の検討事項）

Ø ミッションの再整理、分科会の構成・メンバー等の検討
Ø ⼤学・企業等のニーズを踏まえた活動の整理・重点化（成果指標、スケジュール等の検討を含む）【構成】
l 当初メンバーは、活動の連続性等を考慮し、第1期の3分科会主査及び副主査で構成。検討課題に応じて、連携校を含む会員校からメンバーを加えることができる
l 企画推進 WG に主査・副主査を置き、コンソーシアム議⻑が指名
l WG 構成員の任期は、原則として任命⽇が属する年度の末⽇までとし、再任を妨げない。なお、任期途中で委員が交代する場合、前任者の任期を引き継ぐ（サブワーキングの設置）• 企画推進 WG の下に、サブワーキンググループ（SWG）を設けることができる。
• 必要に応じて、検討事項に係る⼤学関係者、有識者等をオブザーバ⼜はメンバーとして加えることができる。
• 設置期間は、検討事項に関する審議が終了するまでとする。
14

分科会
l ミッションや分科会構成について、運営会議の下に設置する「企画推進WG」において検討
カリキュラム分科会

教材分科会

教育⽤データベース分科会

調査研究分科会⽬ • 全国的なモデルとなる標準カリ的キュラムを協働して作成・普及に取り組む• 全国的なモデルとなる教材を協働して作成・普及に取り組む• 教育⽤のデータを収集し，各⼤学が使⽤できる環境を整備する• 数理・データサイエンス・AI教育に関わる現状やニーズ等の把握

審 • スキルセットの検討・策定
議 • 普及⽅法・その他の検討
事
項• 教科書シリーズの企画・編纂• 教育⽤各種データ（実験データ，• 各⼤学のeラーニング教材，講義動調査データ，地域の⽣データ，ビ画等の統合的配信⽅法の検討
ジネスデータ，ネット情報など）• 普及⽅法やその他の可能性の検討の収集・公開に関する検討• 既存の公開データベース情報に関する検討• オープンソース等の情報に関する検討• ⼤学・企業等のニーズ把握、把握のための仕組みの検討• 教育状況調査（第3回）の企画・実施• 海外動向調査の企画・実施

成 • スキルセット及び学修⽬標の策
果定・公表• 教材ポータルサイトの構築• モデルカリキュラム対応教材の公開• カリキュラムサンプル（シラバス・教材）の提供• 教科書シリーズの刊⾏• ⼤学・企業等のニーズの分析中、ニュースレター記事の準備中• 教育状況調査（第3回）についてニュースレターに速報版掲載済、報告書準備中• 海外動向調査のニュースレター記
事の準備中• 教育⽤データ提供ポータルサイトの開設• 教育に活⽤可能な企業の実課題・データの収集（公募）15教育用データベース分科会主催 公開シンポジウム

数理・データサイエンス・AI 教育プログラムにおける PBL の現在と未 来
2023年10月1日（日）13:00〜16:30
オンライン開催（Zoomウェビナー）コンソーシアムが収集してきたコンテンツの紹介、PBL実施事例の紹介等、更には人材育成に高い関心を持ち、 第一線で活躍されている企業関係者等を交えたパネルディスカッションを通じて、未来を支える人材の育成について考える機会といたします。

コンソーシアム
ホームページより参加登録受付中

プログラム
13:00-13:05

開会の挨拶

文部科学省高等教育局専門教育課課長補佐 奥井 雅博 氏

13:05-13:10

イベント概要の説明

13:10-13:30

収集コンテンツの紹介

13:30-13:45

筑波大学データサイエンス・ケースバンクの紹介

13:45-14:00

文化庁メディアデータベースの紹介

14:00-14:30

PBL実施事例紹介（愛媛大学、横浜市立大学、広島工業大学）

14:30-14:40

休憩

14:40-15:25

パネルディスカッション

パネリスト（五十音順）
日立システムズ データサイエンス推進本部 チーフ・データサイエンス・エキスパート
板井 光輝 氏
愛媛大学 理工学研究科 教授
尾國 新一 氏電通 データ・テクノロジーセンター 計画推進部長
川田 明弘 氏NEC AI・アナリティクス統括部ディレクター
祐成 光樹 氏広島工業大学 情報学部 教授
林 孝典 氏和歌山大学 システム工学部 教授
吉野 孝 氏

15:25-15:40

自由討論・アンケート記入等

15:40-15:45

閉会の挨拶
16

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度

17

背景

l 内閣府・文科省・経産省の３府省が連携し、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」を創設。
l リテラシーレベル、応用基礎レベルの２つがあり、前者は2021年度、後者は2022年度から開始。
【リテラシーレベル】
学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成するために必要な知識及び技術を体系的に修得させる教育プログラムであること。
「AI戦略2019」の具体目標「すべての大学・高専生（約50万人／年）が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」に対応。
【応用基礎レベル】
数理・データサイエンス・ＡＩを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成するために必要な知識及び技術を体系的に修得させる教育プログラムであること。
「AI戦略2019」の具体目標「文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約25万人／年）が自らの専門分野への数理・データサイエンス・ＡＩの応用基礎力を習得」に対応。

18

認定制度の背景
数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム

東京⼤学（MIセンター）
幹事校

内閣府
⽂科省
経産省
３府省連携

モデルカリキュラム

認定制度

応⽤基礎
レベル

2021.3策定

2022年〜

リテラシー
レベル2020.4策定

2021年〜

AI 戦略2019【教育改革に向けた主な取り組み】

19

AI戦略2019と数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度について●背景・⽬標 デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な⼒を全ての国⺠が育み、あらゆる分野で⼈材が活躍する環境を背景構築する必要
 AI戦略2019の育成⽬標（2025年度）①リテラシー︓約50万⼈/年（全ての⼤学・⾼専⽣） ②応⽤基礎︓約25万⼈/年 ③エキスパート︓約2,000⼈/年 ④トップ︓100⼈程度/年●主な取組（１） トップ⼈材の育成・学位のブランド化（２） コンソーシアム活動（３） 認定制度の構築・運⽤●認定制度とAI戦略2019との関係
育成⽬標【2025年】
パエーキトス2,000人/年

トップクラス育成
100人程度/年

応
⽤
２５万人/年
基礎 （⾼校の⼀部、⾼専・⼤学の50%）

リ
５０万人/年
テ（⼤学・⾼専卒業者全員）
ラ
１００万人/年
シー （⾼校卒業者全員）（⼩中学⽣全員）⽂部科学省作成資料＜認定制度の概要＞
申請

政府

認定

⼤学・⾼専学⽣に選ばれる学⽣企業に選ばれる

数理・データサイエンス・AIの素養のある学⽣を輩出

企業ニーズにあった学⽣を輩出

⼤学・⾼等専⾨学校の数理データサイエンス教育に関する正規課程教育のうち、⼀定の要件を満たした優れた教育プログラムを政府が認定し、応援︕
多くの⼤学・⾼専が数理・データサイエンス・AI教育に取り組むことを後押し︕【 応⽤基礎レベル ︓2022年度から】
数理・データサイエンス・AIを活⽤して課題を解決するための実践的な能⼒を育成
認定数︓68件（2022年度8⽉時点）【 リテラシーレベル ︓2021年度から】
学⽣の数理・データサイエンス・AIへの関⼼を⾼め、適切に理解し活⽤する基礎的な能⼒を育成
認定数︓217件（2022年度8⽉時点）

https://www.mext.go.jp/content/20210315-mxt_senmon01-000012801_1.pdf

20

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度
AI戦略2019（令和元年６⽉統合イノベーション戦略推進会議決定）

概要

AIに関連する産業競争⼒強化や技術開発等についての総合戦略を策定。
この中で2025年までの⼈材育成⽬標を設定「「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）/（応⽤基礎レベル）」の創設について」 報告書に基づき、制度設計

認定教育プログラム （リテラシーレベル）(MDASH*-Literacy)
⽬的︓初級レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを習得
⽬標︓すべての⼤学・⾼専⽣（約50万⼈／年）

⽬的︓⾃らの専⾨分野への数理・データサイエンス・ＡＩの応⽤基礎⼒を習得
⽬標︓⽂理を問わず、⼀定規模の⼤学・⾼専⽣（約２５万⼈／年）* Approved Program for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education

認定要件：
••
•
•
•
•
•

認定教育プログラム（応⽤基礎レベル）(MDASH*- Advanced Literacy)

⼤学、短期⼤学、⾼等専⾨学校の正規の課程
学⽣に広く実施される教育プログラム（全学開講 ※応⽤基礎レベルの場合は、学部・学科単位による申請可）
具体的な計画の策定、公表
学⽣の関⼼を⾼め、かつ、必要な知識及び技術を体系的に修得（モデルカリキュラム参照）
学⽣に対し履修を促す取組の実施
⾃⼰点検・評価（履修率、学修成果、進路等）の実施、公表
当該教育プログラムを実施した実績のあること

プラス選定要件︓⼤学等の特性に応じた特⾊ある取組が実施されていること
認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラス(MDASH-Literacy+)

認定教育プログラム（応⽤基礎レベル） プラス(MDASH-Advanced Literacy+)●認定⼿続き等 審査は外部有識者（内閣府・⽂部科学省・経済産業省が協⼒して選定）により構成される審査委員会において実施
 審査の結果を踏まえ、⽂部科学⼤⾂が認定・選定
 取組の横展開を促進するため、３府省が連携して認定・選定された教育プログラムを積極的に広報・普及●スケジュール

⽂部科学省作成資料

３⽉︓公募開始

５⽉︓申請受付締切

７〜８⽉︓認定・選定結果の公表

https://www.mext.go.jp/content/20210315-mxt_senmon01-000012801_1.pdf

21

コンソーシアムでの教材開発
コンソーシアムでは数理・データサイエンス・AIの教材ポータルを設置し，各大学の教材を集約
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning.html

22

教材開発の例 (東京大学)
コンソーシアム活動の一環として，東京大学 数理・情報教育研究（MI）
センターではモデルカリキュラムに対応した教材を開発・公開
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/6university̲consortium.html

教材の特徴• モデルカリキュラム(応用基礎レベル)に完全準拠• 全てのキーワード（知識・スキル）を解説• キーワードとの対応表を用意• MIセンターの総力を結集して作成
・リテラシーレベル教材： 2020年5月
・応用基礎レベル教材：

2021年6月• 一部は講義スライドのほかに補助教材も提供• 教育目的ならページ単位で自由に改変・利用・再配布可能
CC BY-NC-SA（表示ー非営利ー継承）ライセンス23

スライドの例

24

補助教材

１．Rによる計算コード
２．Python による計算コード
３．データ（csvファイル）25

ブロックの活動
関東ブロックの取組例

26

関東ブロックの活動【国立：12】東京大学（代表校）、筑波大学、東京工業大学、茨城大学、宇都宮大学、東京医科歯科大学、お茶の水女子大学、電気通信大学、群馬大学、千葉大学、山梨大学、政策研究大学院大学【公立：2】前橋工科大学、横浜市立大学【私立：34】埼玉学園大学、明海大学、江戸川大学、敬愛大学、千葉商科大学、東京情報大学、麗澤大学、神奈川歯科大学、学習院女子大学、慶応義塾大学、工学院大学、国士舘大学、順天堂大学、上智大学、白百合女子大学、成蹊大学、成城大学、創価大学、玉川大学、中央大学、東海大学、東京医療保健大学、東京経済大学、東京女子大学、東京都市大学、東京理科大学、文京学院大学、法政大学、武蔵野大学、明治大学、立教大学、立正大学、早稲田大学、放送大学【高専：5】茨城工業高等専門学校、小山工業高等専門学校、群馬工業高等専門学校、木更津工業高等専門学校、東京工業高等専門学校

会員校

53（8月現在）

設置形態、文理等の枠を越えた検討体制
関東ブロック企画推進WG
リテラシーレベル教育SWG
(活動例）
üü
ü
ü
ü

文系大学支援公開教材等利活用の事例共有
学習歴や専門分野等に応じた多様化認定制度（リテラシー）申請大学の拡大
その他（高大接続等）

応用基礎レベル教育SWG(活動例）
ü 演習・PBL等の事例共有（産学連携）ü 公開教材等利活用の事例共有
ü 専門分野等に応じた多様化

27

関東ブロックワークショップシリーズ
1⽉27⽇（⾦） 17:00〜18:30 オンライン

2⽉14⽇（⽕） 17:00〜19:10 オンライン

学⽣とつくるデータサイエンス教育〜アクティブラーニングのための教職学・産学連携〜認定制度（リテラシーレベル）の申請に向けて〜認定を受けた⼤学の経験談と個別相談会〜

創価大学におけるアクティブラーニングの取組について紹介。
授業支援を行っているSA や受講生などの学生、連携企業も登壇。

既に認定を受けた4大学の経験談と個別相談会。AIをビジネス活用するためのポイントについて企業での実例を紹介。

n 数理データサイエンスAI教育の動きや現状
⽊⾕ 慎⼀ ⽂部科学省専⾨教育課課⻑補佐

n 認定制度ほか政策動向
⽊⾕ 慎⼀ ⽂部科学省専⾨教育課課⻑補佐

n アクティブラーニングのための教職学連携
服部 南⾒ 創価⼤学 学⼠課程教育機構講師
岡崎 真⼦ 創価⼤学 経済学部経済学科2年

n リテラシーレベル認定を受けた4⼤学における取組紹介
国⼠舘⼤学⼤柳 良介理⼯学部講師
千葉商科⼤学 柏⽊ 将宏 国際教養学部教授
尾崎 由⼦ 教務課職員
東京経済⼤学 吉⽥ 靖 データサイエンス教育運営委員会委員⻑、経営学部教授
中央⼤学
樋⼝ 知之 AI・データサイエンスセンター所⻑、理⼯学部教授
⽯倉 孝⼀ 同センター事務室 事務⻑n アクティブラーニングのための産学連携
浅井 学 創価⼤学 データサイエンス教育推進センター⻑
川村 真澄 アスクル株式会社 テクノロジー本部
構造改⾰ 先端テクノロジー 部⻑
⽥中 祐史 アスクル株式会社 同研究員
⽩川 演義 創価⼤学 理⼯学部情報システム⼯学科3年

n AIのビジネス活⽤に求められるポイント
秋元 ⼀郎 NEC AIビジネスイノベーションセンター⻑

n 創価⼤学におけるデータサイエンス教育の今後の展開
浅井 学 創価⼤学 データサイエンス教育推進センター⻑

n 個別相談会

参加登録
約270名

参加登録
約320名

28

関東ブロックワークショップシリーズ
3月3日（金） 16:00〜17:30 オンライン

6月26日（月） 17:00〜19:00 オンライン

最先端のスマート農業企業人と考える農学分野のデータサイエンス人材像とデータサイエンス教育認定制度(応用基礎レベル)の申請に向けて〜認定を受けた大学の経験談と個別相談会〜

理想的な農学分野におけるデータサイエンス人材像とその人材を養成するためのデータサイエンス教育とは？」という問いに対し、スマート農業分野の最先端で活躍されている企業人の方々を迎え、グラフィックレコーディングで議論を可視化しながら意見を交換。
また、ノーコード・ローコードの代表的なデータマイニングツールであるSPSSモデラーの紹介。茨城大学主催。

2022年度から数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応⽤基礎レベル）が始まった。モデルカリキュラムについての講演、認定を受けた5⼤学の経験談と個別相談会により、今後申請を予定している⼤学に情報提供を⾏う。
n 応⽤基礎レベル（理⼯系）モデルシラバスについて
鈴⽊ 貴 ⼤阪⼤学 数理・データ科学教育研究センター

n 今年度の茨城⼤学農学部の取組みと応⽤基礎モデルシラバス（理学・農学・理⼯学系）について
岡⼭ 毅 茨城⼤学農学部
n ノーコード・ローコードデータマイニングツール「SPSS Modeler」について⻄牧 洋⼀郎 ⽇本IBM
n 座談会：スマート農業企業からみた理想的な農学×データサイエンス⼈材とそのためのデータサイエンス教育について
司会：坂本 和彦 （アイアグリ）
斎藤 章 （デルフィージャパン）
藤原 拓真 （ウォーターセル）
⽯倉 夏樹 （ファームノート）
⻄牧 洋⼀郎（⽇本IBM）
⼩林 亮太 （東京⼤学）
浅⽊ 直美 （茨城⼤学）

参加登録
約170名

n 応⽤基礎レベル認定を受けた5⼤学における取り組み紹介
敬愛⼤学
髙橋 和⼦ AI・データサイエンス教育センター⻑、国際学部教授
⼯藤 ⿓雄 IR・広報室⻑
⼯学院⼤学 ⽥中 久弥 情報学部教授/数理データサイエンスAI教育推進室⻑
創価⼤学
浅井 学 データサイエンス教育推進センター⻑
電気通信⼤学 ⻄野 哲朗 データ教育センター⻑ 情報理⼯学域教授
横浜市⽴⼤学 ⼩野 陽⼦ データサイエンス学部 准教授

参加登録
約280名

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関東ブロックワークショップシリーズ
8月1日（金） 17:00〜18:30 オンライン

9月1日（金） 17:00〜18:45 オンライン

生成AIとデータサイエンス教育

女子大学におけるデータサイエンス教育事例

生成AIモデルの発展は、データサイエンス教育のあり方も大きく変わる可能性を感じさせるものである。生成AIモデルが教育に与える影響についての講演および座談会を通じて議論を深める。

データサイエンスを広く社会に普及させるためには、データサイエンス人材の多様性を担保することが重要である。本WSでは女性のデータサイエンス人材の充実を目指して、女子大学におけるデータサイエンス教育事例を情報共有する。お茶の水女子大学主催。

n Pythonプログラミング演習授業におけるChatGPTの利⽤実態と影響佐藤 重幸 東京⼤学 数理・情報教育研究センター
n プログラミング課題とLLM
⽥中 哲朗 東京⼤学 情報基盤センター
n 座談会
岡⼭ 毅 茨城⼤学
佐藤 重幸 東京⼤学
⽥中 哲朗 東京⼤学
司会：⼩林 亮太 東京⼤学

n ⽂学研究のためのデータサイエンス：⼥流作家の⽂体的特徴について
⼟⼭⽞ お茶の⽔⼥⼦⼤学
n データビジュアライゼーションを⽤いた親しみやすいデータサイエンス
教材の提案
北村美穂⼦、⾦光安芸⼦、吉⽥智⼦ 京都ノートルダム⼥⼦⼤学
n ⽇本⼥⼦⼤学におけるAI、データサイエンス、ICT教育
⻑⾕川治久 ⽇本⼥⼦⼤学
n 附属⼥⼦⾼等学校でのデータサイエンス実習事例
伊藤貴之 お茶の⽔⼥⼦⼤学

参加登録
約500名

コンソーシアム
ホームページより参加登録受付中30

関東ブロックワークショップシリーズ
10⽉2⽇（⾦） 17:00〜19:00 オンライン認定制度 (リテラシーレベル) の申請に向けて〜認定を受けた大学の経験談と個別相談会〜
n 講演 (3大学)
共立女子大学・短期大学
立正大学
上智大学
n 総合 Q&Ａn 個別相談31

エキスパートの育成
25万人/年から2000人/年という飛躍は大きい32

コンソーシアム拠点校エキスパート人材育成発表会
12月23日(土)九州

対面基本のハイブリッド開催を予定

拠点校：
北海道大学，東北大学，東京大学，筑波大学，東京工業大学，名古屋大学，京都大学，滋賀大学，大阪大学，広島大学，九州大学の取組を報告

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会員校の募集• 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様々な取り組みを進めています．
詳しい活動内容はホームページとニュースレターをご覧ください．
• 連携校を募集しています．
ホームページから募集要項と申請書を入手できます．

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

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