2023.9.1
統計エキスパート人材育成コンソーシアムワークショップ

大学統計教員育成研修の取組-第1期研修を振り返って-

統計数理研究所
大学統計教員育成センター
神保 雅一

1/162

プロジェクトの骨格

コンソーシアム
中核機関・統数研
2年間の研修を3期

助教・PD等参画機関・大学等

諸科学分野の若手研究者

大学統計教員育成研修

統計エキスパート
育成システム

シニア教員

大学統計教員
5年間で30名以上

大学院生
諸科学分野の修士学生

統計エキスパート10年間で約500名

2コンソーシアム運営の概要
運営組織
総会

・中核機関、参画機関、協力機関
・基本的事項の審議

運営委員会

・中核機関、選出された参画機関
・事業実施に関する重要事項の審議

中核機関
統計数理研究所 大学統計教員育成センター

統括部

運営方針

統計エキスパート育成システム
開発と実装
事業担当教員、育成対象者、アシスタント、中核機関ｼﾆｱ教
員（助言）

統計教員
育成要請

質保証された統計教員育成研修部

コンソーシアムの運営

参画機関

意見の反映

研修主幹
研修の実施
（シニア教員、研修担当教員，育成対象者）

統計数理研究所

教材・カリキュラ
ムの提供

協力機関

データサイエンス共同研究基盤施設
・多様な共同研究
・多様なデータの研修事業への提供

連携

教育システム開発主幹
教材・カリキュラム開発3

協力・教育システム開発
・人材質保証等
3
・参画検討機関

「統計エキスパート人材育成コンソーシアム」 会員

4

第1期育成対象者派遣機関とメンター配置
育成対象者派遣機関

育成対象者学位

メンター

副メンター

折笠秀樹※

東京医科歯科大学

博士（工学）

岩崎学

兵庫県立大学

修士（情報学）

中西寛子

岩崎

学

京都女子大学

博士（文化情報学）

中西寛子

岩崎

学

群馬大学

博士（保健学）

岩崎

折笠秀樹※

岡山大学

博士（経済学）中西寛子

岩崎

東京理科大学

博士（薬学）

水田正弘

中西寛子

東京理科大学

博士（情報科学）

国友直人

岩崎

滋賀大学※

博士（工学）

神保雅一※

中西寛子

滋賀大学※

博士（工学）

神保雅一※

中西寛子

長崎大学

博士（理学）

折笠秀樹※

岩崎

学

国立極地研究所

博士（情報学）

水田正弘

岩崎

学

統計数理研究所（C方式） 博士（経済学）

国友直人

中西寛子

学

令和5年度からのメンター（シニア教員）清水邦夫、三輪哲久
研修部教員：神谷直樹（統数研）、高柳昌芳※（滋賀大学サテライト・統数研）※は滋賀大学サテライトでの研修が中心となるメンター・育成対象者（研修生）5学学大学統計教員育成研修 研修スケジュール
大学統計教員育成研修 スケジュール

第1期： 2021年10月 ～2023年 9月
第2期： 2023年 4月 ～2025年 3月
第3期： 2024年 4月 ～2026年 3月
育成研修

2021年度

2022年度

2023年度

2024年度

各期4クール（半年ごと）で、基礎から発展、個別科目へ

2025年度

第1期研修
自己点検
第2期研修
中間評価

第3期研修

評価・改善の取組

2022年10月（第1期開始1年後） ～自己点検 （統数研） ⇒第2期の改善へ
2023年10月（事業開始3年目） ～中間評価 （文科省） ⇒第3期の改善へ
6

大学統計教員育成研修 ～基本的な考え方～
１．主たる目的は、大学統計教員の育成～ 統計学者の育成ではなく、育成対象者の専門分野を尊重
２．修士課程学生に対する 4科目の講義を可能にする～ 「基本的な統計学の講義」・「発展的な統計学の講義」・「専門分野と統計学が融合した講義」（2科目）
３．研修の基本は、講義体験の繰り返しと達成度の確認～ 達成度WG（育成対象者・研修担当教員・メンター・副メンター等）
により、各育成対象者の研修進捗状況・達成度を確認

４．育成対象者の研修計画・研究計画を、半年ごとに策定～ シニア教員は、全員で互いに協力して研修をサポート
５．教員育成の方法を開発する～ 模擬講義を通して大学における教育方法の改善を模索

7

大学統計教員育成研修 研修科目・カリキュラム
育成対象者全員に必要なスキル

各自の研究ニーズに応じたスキル

基本科目

個別科目
（個別１）先端的データサイエンス特論（基本１）「統計ベースライン特習」

Ⅰ 因果推論、Ⅱ 統計的時系列解析、Ⅲ 多変量解析、
Ⅳ 統計学実践とその数理、Ⅴ 医療統計と研究公正、
Ⅵ 連続講義ｼﾘｰｽﾞ:計算ベイズ、Ⅶ 連続講義シリーズ：
社会の中の統計学、Ⅷ 統計学と機械学習
Ⅸ 応用統計（仮題）

分野共通の統計学的知識について、不足している知識体系を補充

先端的データサイエンスの理論を習得
対象者に要する技術によって科目を選択（基本２）「統計教育力育成演習」（個別２）先端的データ分析演習

模擬講義や作問練習などによって、目指す分野における教育力を育成

Ⅰ R入門、Ⅱ Python
実データの性質にあった分析方法を選択
最先端の統計理論、機械学習技術を実際に使用（基本３）「統計研究力強化演習」=================================

論文執筆技術、着実に研究業績を挙げる能力
准教授以上に要する、学生に研究させる能力＝研究指導力（参画機関でのFD活動）（個別３）コンサルテーション演習

実問題に対するコンサルテーション能力を育成（個別４）教材開発演習
対象者の進路にあった教材開発技術を習得
教科書の執筆、教育用データの作成のスキルも学ぶ（個別５）共同研究演習
企業や公的機関からの研究課題に対し、ステークホルダーや教員とともに共同研究
8具体的な研修のイメージ中核機関（統計数理研究所）
Ａ：統計ベースライン特習
全体研修＋グループ研修
繰返しの講義体験参画機関
Ｃ：統計研究力強化演習
参画機関におけるFD活動

WG達成度管理
個別科目：コンサルテーション演習、教材開発演習、共同研究演習＋先端的データサイエンス特論、先端的データ分析演習

中核機関（統計数理研究所）
Ｂ：統計教育力育成演習
全体研修＋メンターとの集中研修、公開模擬講義

目標：対修士課程学生に4科目の講義ができる
基本的な統計学の講義，発展的な統計学の講義
専門分野と統計学が融合した講義（2科目）9修了認定の要件(認定証の授与)
科目名（全員履修）
内部評価
統計ベースライン特習Ⅰ～ 認
Ⅳ

評価者
メンター

統計教育力育成演習Ⅰ～Ⅳ A，B，C

メンター全員

必修 公開模擬講義＋提出物

統計研究力強化演習Ⅰ～Ⅳ 認
統計検定２級
認

参画機関
外部評価

必修 FD活動
必修 受験合格

科目名
共同研究演習

評価者
担当教員

内部評価
認

重み重み

内容
必修 模擬講義＋グルー
プ研修

内容
50 研 究 ＋ 学 会 発 表（口頭，投稿）

教材開発演習認
コンサルテーション演習
認
先端的データサイエンス特 認論（トピックス名）

担当教員
担当教員
担当教員

50 教材など
50 報告書など
研修部で決定 講義参加＋レポー
20～35 ト

先端的データ分析演習（ト 認ピックス名）

担当教員

研修部で決定 講義参加＋レポー
20～35 ト

統計検定準１級
統計検定１級

外部評価
外部評価

30 受験合格
研修部で決定 受験（受験後の評～50 価を提出）

認
認

合計100以上10

大学統計教員育成研修のテキスト・参考図書書

名1

An Introduction to Statistical Learning, Second Edition.

著者名
James G., Witten D.,
Hastie T. and Tibshirani R.

2

An Introduction to Generalized Linear models

Dobson, A.J. and Barnett, A.G

3

Probability and Statistics

DeGroot, M.H. and Schervish,M.J

Chapman andHall/CRC
Pearson Education
Limited4

統計検定準1級対応 統計学実践ﾜｰｸﾌﾞｯｸ

日本統計学会 編

学術図書出版社

5

Rによる統計的学習入門

落海 浩・首藤信通（共訳）

朝倉書店

6

デグルート&シャービッシュ 確率と統計

椿 広計 (監修, 翻訳)

共立出版

7

Pattern Recognition and Machine Learning

C. M. Bishop,Springer

8

パターン認識と機械学習 上

C.M. ビショップ , 元田 浩他

丸善出版

9

パターン認識と機械学習 下
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, andPrediction, Second Edition
Introduction to Time Series Modeling with Applications inR,second edition
Rによる時系列モデリング入門
Rによるデータサイエンス(第2版):
データ解析の基礎から最新手法まで
統計的因果推論 (統計解析スタンダード)

C.M. ビショップ , 元田 浩他

丸善出版

T. Hastie , R. Tibshirani, J.
FriedmanSpringer

Genshiro Kitagawa

Chapman andHall/CRC

北川源四郎

岩波書店

金 明哲 (著)

森北出版

岩崎 学

朝倉書店

15 標準ベイズ統計学

P.Hoff, 入江・菅澤・橋本訳

朝倉書店

16 生存時間解析

J.P. クライン, M.L. メシュベル
ガー , 打波 守 (翻訳)丸善出版

17 統計検定 準1級 公式問題集

日本統計学会 (編集)

実務教育出版

1118 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎

田中豊 , 中西寛子, 姫野哲人,
酒折文武, 山本義郎

東京図書1011121314

出版社名
Springer.

第1期大学統計教員育成研修の概要■ 研修の方法
１．全体研修：模擬講義による統計的基礎と教育法の習得
互いの模擬講義を見ることにより教育方法を学ぶ
３人が発表（各自60分）×４日
Zoomを利用，すべて録画，参加できないときは後で録画をみる
２．グループ研修：全体研修のない週等に行うメンターとの研修
統計に関する知識を確かなものとする
各自の研究を進める
３．個別科目（先端的データサイエンス特論・演習）の受講
４．コンサルテーション演習、教材開発演習、共同研究演習
５．中間報告会：対面でのメンター・研修生らの講演会および交流会
滋賀大学サテライト，長崎大学，群馬大学
６．参画機関でのFD活動■ 研修スケジュール
21年9月

第１期生 説明会（17日 統計数理研究所）

10月

第１期生 開講式（４日 統計数理研究所）

10月～

第１期生 大学統計教員育成研修・第１クール開始

10～11月

第1回 全体研修（模擬講義）

12月～1月

第2回 全体研修（模擬講義）

３月～4月

第1回 全体研修（公開模擬講義）～4月

第１期生 大学統計教員育成研修・第１クール修了

グループ研修主・副メンターと研修生による研修
統計基礎力養成
グループごとに独自の研修

12第1期大学統計教員育成研修の概要■ 研修スケジュールつづき
22年５月～

第１期生 大学統計教員育成研修・第２クール開始

5月～6月先端的データサイエンス特論：統計的因果推論

5月～6月

先端的データサイエンス特論：統計的時系列解析

6月～7月

第4回 全体研修（模擬講義）

８月

統数研公開講座受講：多変量解析

9月

統計関連学会 全員発表（6日 成蹊大学）

9月～10月先端的データ分析演習：R環境

9月～10月

第5回 全体研修（公開模擬講義）

10月～

第１期生 大学統計教員育成研修・第３クール開始

10月

先端的データサイエンス特論：統計学実践とその数理

11月

中間報告会（4日 滋賀大学）

12月

第6回 全体研修（模擬講義）

23年１月

グループ研修コンサルテーション演習

主・副メンターと研修生による研修

教材開発演習共同研究演習テキスト：ISL(AnIntroduction toStatisticalLearning)など

グループごとに独自の研修

先端的データサイエンス特論：医療統計と研究公正

３月

第7回 全体研修（公開模擬講義）

３月

中間報告会（24日 長崎大学）
13第1期大学統計教員育成研修の内容■ 研修スケジュールつづき
４月～

第１期生 大学統計教員育成研修・第4クール開始

5月～6月

先端的データサイエンス特論：連続講義ｼﾘｰｽﾞ計算ベイズ

5月～6月

先端的データサイエンス特論：連続講義ｼﾘｰｽﾞ社会の中の統計科学

6月～7月

先端的データ分析演習：Python

9月

統計関連学会 （4日 京都大学）

9月

第8回 全体研修（公開模擬講義）

9月

第１期生 大学統計教員育成研修修了式

グループ研修コンサルテーション演習

各自の専門領域と統計・データサ
イエンスに関する研究

教材開発演習共同研究演習■ 研修修了後10月以降

本務校における学部・大学院の講義，研究指導，教材開発などを通した統計エキスパート人材の育成
希望者は統計数理研究所客員助教・客員准教授として，研修講義受講，計算機資源・データベース等の継続利用
シニア教員などとの共同研究実施（DS施設予算）
14

第1期大学統計教員育成研修の概要■ 模擬講義・公開模擬講義に関する研修生のテーマ一覧
第1クール〇模擬講義:各自の研究内容紹介〇模擬講義（統計検定２級程度の講義)：
変数の種類，質的変数，カテゴリカルデータ，ヒストグラムなどの各種グラフ，中心と散らばりの代表値とその活用， 2元クロス表，オッズ比，散布図と相関，単回帰と予測，母集団と標本，研究デザイン，確率・確率変数，確率分布，正規母集団と標本分布，推定の概念，推定の概念〇公開模擬講義：
記述統計‐２変量の要約と視覚化‐，確率変数と確率分布，データのとり方・扱い方，誤差とは何か？，点推定，区間推定，仮説検定と母平均の検定，単回帰分析，線形回帰モデル，スパースモデリング

第２クール〇模擬講義：
多重検定，生存時間解析，確率，確率変数とは何か？，
ベイズ流アプローチの基礎，リサンプリング法，分散分析，ノンパラメトリック回帰，主成分分析，線形回帰，正則化回帰，ロジスティック回帰，クラス分類〇公開模擬講義：
ロジスティック回帰モデル，深層学習，確率、確率変数とは何か， PCA・因子分析，決定木，線形回帰，生存時間解析ーハザード関数とCoxの比例ハザードモデルー，2群・多群の比較に関するノンパラメトリック検定，ノンパラメトリック回帰，サポートベクタ―マシーンとカーネル法，ベイズ流アプローチ入門115

第1期大学統計教員育成研修の概要■ 模擬講義・公開模擬講義に関する研修生のテーマ一覧つづき
第３クール〇模擬講義：
カーネル回帰，適合度検定とポアソン回帰，サポートベクターマシン，線形回帰，モデル選択，２変量正規分布と微積分，多次元尺度構成法，臨床研究における統計学的要素とサンプルサイズ設計，臨床研究における経時データ解析の入門，ベイジアンネットワーク，時系列解析の基礎，モデル・推定量の評価と縮小法〇公開模擬講義：
対応分析-質×質の視覚化-，主成分分析とその周辺，線形モデルの変数選択，質的予測変数，時系列解析の基礎，２変量正規分布を通して学ぶ2変数関数の微積分と幾何学，カーネルサポートベクター回帰，臨床研究における経時データ解析入門ー欠測データの統計解析，分類、ロジスティック回帰，情報量規準ーAICとBICについてー，臨床研究における統計学的要素とサンプルサイズ設計，ベイジアンネットワークー購買行為に関する要因の関係の分析ー

第４クール〇公開模擬講義：
各研修生の研究テーマにおける統計的側面に関する講義
16

第２期育成対象者派遣機関とメンター配置
育成対象者派遣機関

学位

メンター副メンター

北海道大学

博士（保健科学）

三輪哲久

水田正弘

九州大学

博士（理学）

三輪哲久

水田正弘

早稲田大学

博士（理学）

水田正弘

三輪哲久

順天堂大学

博士（医学）

岩崎

折笠秀樹※

名古屋市立大学※博士（医学）

折笠秀樹※

岩崎

学

東京理科大学

博士（薬学）

折笠秀樹※

岩崎

学

東京大学

修士（学際情報学）

清水邦夫

水田正弘

中央大学

博士（数理科学）

清水邦夫

水田正弘

一橋大学

博士（工学）

国友直人

岩崎

学

北海道大学

博士(経済学)

国友直人

岩崎

学

滋賀大学※博士（情報学）

神保雅一※

中西寛子

京都大学※博士（情報学）

中西寛子

神保雅一※

同志社大学※博士（文学）

中西寛子

神保雅一※

学

研修部教員 神谷直樹（統数研）、高柳昌芳（滋賀大学）※ 滋賀大学サテライトでの研修が中心となるメンター・育成対象者（研修生）17第2期大学統計教員育成研修の概要■ 研修スケジュール
23年2月

第2期生 説明会（22日 統計数理研究所）

4月

第2期生 開講式（４日 統計数理研究所）

4月～

第2期生 大学統計教員育成研修・第１クール開始

4～5月

第1回 全体研修（模擬講義）

5月～6月

先端的データサイエンス特論：連続講義ｼﾘｰｽﾞ計算ベイズ

5月～6月

先端的データサイエンス特論：連続講義ｼﾘｰｽﾞ社会の中の統計科学

6月～7月

先端的データ分析演習：Python

6月～7月

第2回 全体研修（模擬講義）

8月～9月

第1回 全体研修（公開模擬講義）～9月

グループ研修主・副メンターと研修生による研修
統計基礎力養成
グループごとに独自の研修

第2期生 大学統計教員育成研修・第１クール修了

18

大学統計教員育成研修に使用しているツール

Slackによる連絡・統計学に関する情報交換
Webでの講義・模擬講義
閲覧

公開模擬講義の一部
はコンソーシアムのページでも公開
19

第1期大学統計教員育成研修に関するアンケート結果【Q4-1】これまでの大学統計教員育研修のカリキュラム・研修内容は、あなたのキャリア形成に役立っていますか？
10

1 大いに役立っていると思う
2 どちらかと言えば役立っていると思う
3 どちらとも言えない
4 どちらかと言えば役立っていないと思う
5 ほとんど役立っていないと思う

7（58％）

4（33％）

1（8％）

0（0％）

0（0％）

23

4

【Q4-5】学内の統計エキスパート育成に向け、どのようなカリキュラムや研修内容が重要だと思いますか？

50・
統計の基礎知識に加えて、分野特有（つまり生物統計学）の知識・技術の習得を目的とした体系的なカリキュラムを組む
必要がある
・ グループ研修と統計教育力育成演習を通じた統計学に関する知識の習得と模擬講義により、実践的な力を身に付けることが重要と考える
・ 統計検定２級対策講座
・ 第1期のカリキュラムのように、統計検定2級レベルから専門領域で頻用される統計手法等までの幅広い研修があることで、様々な領域からの統計手法の使い方を学ぶことができていると感じたので、これらのカリキュラムがあると良い
・ 公開模擬講義

147【Q4-3】これまでの大学統計教員育成研修のカリキュラム・研修内容は、学内の統計エキスパート育成に役立っていますか？
10

大いに役立っていると思う2 どちらかと言えば役立っていると思う
3 どちらとも言えない
1

どちらかと言えば役立っていないと思う
5 ほとんど役立っていないと思う
44（33％）

3（25％）

4（33％）

1（8％）

0（0％）

23

4

501

47

・ 現時点ではまだ具体的な機会が持てていない。研修のエフォートを確保するため、授業や学生指導の担当からも外れている。来期以降、講義の担当や所内での統計関連勉強会の立ち上げなど、FD活動の計画はある・ 学生が理解しやすい教材の作成
・ 研究指導（論文調査、シミュレーションなどのRやPythonの実行、発表資料制作）に関する事項。具体的には、学内の研究指導のゼミに参加させて頂き、主査の先生や学生と一緒に研究をしていく経験が重要
・ 推測統計などの背後にある数理に関する理解を深める内容は重要。また、実データを用いた実践的な講義内容は理解の一助になる
・ 模擬講義は、学内での講義による人材育成のために非常に役立っているため、重要と感じた。講義は経験の有無が重要だと思うので、経験0回で授業を担当するより確実に良い。また、統計学には一切なじみがない状態であったので、グループ研修を通じた知識の底上げも非常に重要に感じた・ 基本的な統計学、データ分析の手法を広く知るような授業

20

第1期大学統計教員育成研修に関するアンケート結果【Q5-1】あなたが研修に注力できるような環境の整備が行われていますか？
11 はい
2 いいえ

93（75％）（25％）

【Q6-1】もし、本研修がこれまで通り継続した場合、貴方は、貴方の専門分野に近い研究者に、本研修への参加を勧めますか？
1

2

3

9

1 勧める
2 どちらかと言えば勧める
3 どちらとも言えない
4 どちらかと言えば勧めない
5 勧めない52（41％）

34502

3（25％）

2（17％）

2（17％）

0（0％）

52

3

・ どちらかと言えば勧めない理由

行われている環境整備
1. 代替教員の確保による授業負担等の軽減
2 補助者の活用による授業準備負担等の軽減
3 担当授業の削減
4 専用PC・ソフトウェアの整備による効率化
5 上記以外
必要な環境整備
1 代替教員の確保による授業負担等の軽減
2 補助者の活用による授業準備負担等の軽減
3 担当授業の削減
4 専用PC・ソフトウェアの整備による効率化
5 上記以外31（25％）（8％）

4（33％）

6（50％）

2（17％）

40（33％）（0％）

2（17％）

0（0％）

1（8％）

現状では研修へ参加しても業務負担が減るわけではないため、統計学の理解が今後のキャリアにおいて重要でなければ安易に勧めることができない。研修期間中の業務負担が軽減され、研究と研修の両立が可能であれば参加を勧めることができる
・ 研修の内容は素晴らしく、自分は参加してよかったと思っているが、必要なエフォート率が非常に高いため、誰にでも勧められるものではない。今とは異なるキャリアへの転職を考えている人、自分の分野での立ち位置が定まっていない人、所属組織のサポートが充実している人などには非常に良い
エフォート率が高いことでやってみようと思っている人を躊躇させる原因になっている気がする（部分抜粋，全文はアンケート結果参照）

21