オンデマンドとオンラインを併⽤した
多⼈数データサイエンス演習教育の実践
原田 耕治 1),2), 後藤 仁志 1),2)
1) 豊橋技術科学大学 IT 活用教育センター
2) 豊橋技術科学大学工学部情報・知能工学系
harada@cite.tut.ac.jp

Practice of large-scale exercise education in data science using both ondemand and online
Kouji Harada 1),2), Hitoshi Goto 1),2)
1) Center for IT-Based Education, Toyohashi University of Technology.
2) Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology.
概要

文部科学省が創設した数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度には、リテラシーレベルと応用基礎レベルの 2 つの区分があり、前者は基礎的な能力を、後者は実践的な能力を育成することを目指している。本学の「GIKADAI 数理データサイエンス AI 教育プログラム」は 2021 年 8 月に両レベルで認定を受けた。この制度は全大学・高専の卒業生が数理・データサイエンス・AI の能力を習得することを目指しており、認定を受けるには全学/学部レベルの大規模な教育プログラムの実施が必須となる。しかしながら、リテラシーレベルと異なり、応用基礎レベルは実践的能力の育成が求められているため演習型授業が適当であるが、多人数教育には課題がある。我々は、Jupyter Notebook 形式の演習教材と解説ビデオを組み合わせ、オンデマンドによる自学自習とオンライン質疑を通じて全学規模の演習授業を実現している。この論文では、その実践内容を報告する。

特にリテラシーレベルはプラスとして選定され1 はじめにた。本制度は、文理を問わず、全ての大学・高2020 年度に創設された文部科学省 数理・デ専の卒業生（50 万人/年）がリテラシーレベルをータサイエンス・AI 教育プログラム認定制度習得し、そのうちの 25 万人は応用基礎レベル（MDASH)には、育成する能力のレベルによっを習得することを目標としている。このことかて「リテラシーレベル」と「応用基礎レベル」

ら MDASH の認定を目指す大学・高専は全学規の二つの区分がある[1]。リテラシーレベルで模または学部規模の多人数に対する数理・デー

は、数理・データサイエンス・AI の基礎的なタサイエンス•AI 教育を実践する仕組みが必要能力を育成することを目標としている一方、応とされている。リテラシーレベルの教育プログ

用基礎レベルでは数理・データサイエンス・AI

ラムは、数理・データサイエンス・AI に関わを活用して課題を解決するための実践的な能力る基礎的知識の理解を目的としているのでオンを育成することを目標としている[2]。2023 年 9デマンド型授業による実現が可能である。一方、月の時点で、リテラシーレベルには 382 プログ

応用基礎レベルは実践的な能力を育成すること

ラム（内 25 がプラス）、一方、応用基礎レベルを目標としているため、プログラミング教育がには 147 プログラム（内 14 がプラス）が認定さ可能な演習型授業が理想的である。ところが演れた[3]。本学の「GIKADAI 数理データサイエ

習型授業は、計算機環境や人的リソース、教室ンス AI 教育プログラム」もリテラシーレベルとのスペースの観点から多人数教育を実施するに応用基礎レベルで構成されており、それぞれは適していない。そこで我々は、数理・データ

2021 年 8 月に MDASH 認定を受けている[4][5]。

サ イ エ ン ス ・ AI を 実 践 的 に 学 べ る Jupyter
Notebook 形式の演習教材とその解説ビデオを開237

発し、オンデマンドによる自学自習とオンラインによる質疑を組み合わせることで全学規模の表２ 応用編（TK Advance シリーズ）演習授業を実施している。本論ではその実践内

1. ニューラルネットワークの数学 1（順伝播）

容を報告する。

2. ニューラルネットワークの数学 2（逆伝播）2

3. ニューラルネットワークの実装 1（分類）

教材の特徴

4. ニューラルネットワークの実装 2（回帰）
本学の応用基礎レベルは、「データサイエンス演習基礎」と「データサイエンス演習応用」の2 科目で構成されている。これらの演習では、本学と株式会社キカガク[6]の共同で開発した電子教材とその解説ビデオを用いている。

5. 画像処理とディープラーニング
6. 画像分類の実装
7. 系列モデリングとディープラーニング
8. 時系列解析
9. 自然言語処理とディープラーニング
10. 機械翻訳の実装

表１ 基礎編（TK Basic シリーズ）
1. イントロダクション（人工知能とは）
2. 機械学習の数学１（微分）全ての教材は、Jupyter Notebook 形式で作ら

3. 機械学習の数学２（線形代数）

れている。Jupyter Notebookt とは、Python な

4. 機械学習の数学３（統計）

どを Web ブラウザ上で記述・実行できる統合開5. 機械学習の数学４（単回帰分析）

発環境です。各教材の前半部は、教材で学ぶ内

6. 機械学習の数学５（重回帰分析）

容の解説となっており、入力済みの Python コ

7. Python の基礎１（データ構造と制御構文）

ードを実行しながら体験的に学べるようになっ

8. Python の基礎２（関数）ている。一方後半部では、教材内容の理解を定

9. Python の基礎３（クラス）着させるための練習問題が用意されている。演10. 数値計算

習講義では、この練習問題を受講生に課題とし11. データ処理と可視化て課している。また、各教材にはそれぞれ解説

12. 機械学習の実装１（教師あり学習：回帰）

ビデオが補助教材として用意されている。上述

13. 機械学習の実装２（教師あり学習：分類）のように、本教材は座学的な要素と演習的な要14. 機械学習の実装３（ﾊｲﾊﾟｰﾊﾟﾗﾒｰﾀの調整）素を含んでいることから、自学自習に適した演15. 機械学習の実装４（教師無し学習）習教材となっていると言える。また、本教材は自学自習型の演習教材として以下の優れた点が全教材は大きく「基礎編」（TKBasic）と「応用編」（TKAdvance）の二つのシリーズからなり（表 1,2）、データサイエンス演習基礎では基礎編、演習応用では応用編を使用している。基礎編は 15 教材からなり、主に「機械学習の数学」、「Python の基礎」、
「機械学習の実装」の内容を扱っている。一方、応用編は 10 教材からなり、「ニューラルネットワークの数学」、「画像処理とディープラーニング」、「系列モデリングとディープラーニング」、「自然言語処理とディープある。
・ Google Colabratory[7] を 利 用 す る こ と でGPU を無料で使えるので、手持ちの計算資源が十分でない場合でもディープラーニン
グのような重い計算を実行できる
・ 「コードセル」を利用することで、 学習途中で気になったこと、不明なことを実験・確認しながら学習を進められるので、学習効果が高い。
・ 学習の途中で気づいたことなどを「テキストセル」にメモしながら学習できる。

ラーニング」の内容を扱う。

238

・ 自前の PC に Jupyter Notebook をインスト

市システム学」）からなる。データサイエンス演習

ールすることで、オフラインでも学習が可

基礎と演習応用はどちらも全課程対応科目であるため、受講者数が多く、演習基礎は約 250 名、演能である。

習応用は約 100 名ほどになる。また両演習科目は情報知能工学の受講者が最も多く、演習基礎では3 演習授業の実践
データサイエンス演習基礎（3 年次・後期）と演習応用（4 年次・前期）はともに半期 15 回の演習授業である。演習基礎は、基礎編が 15 教材ある
ので、1 教材/1 回のペースで進み、一方、演習応用は応用編の 10 教材に新たに 2 教材を追加し、12 教材を 15 回で学ぶ。どちらの授業も授業時間は 18時から 19 時半に設けられており、オンラインで40%、演習応用では 42%である。また受講者数は課程による大きな偏りがある（図 2）。各科目は教員 1 名と TA1 名で担当している。全受講生を１教室に集めて実施する通常の演習授業とした場合、この人的リソースでは対応することはできないが、オンデマンドでの自学自習とオンラインでの質問対応という授業形態をとることで可能となる。

質問を受け付ける時間としている。また各回は、講義日を中心に 2 週間で完結するように設計しており、具体的には以下の流れに従う。
1.

講義の 1 週間前に Moodle で教材の配信を開始し（図 1）、受講生は教材をダウンロードする

2.

受講生は各自で講義日までに教材を自学する。

3.

質問のある学生は、講義日に Google Meetで質問をする。

4.

次週の講義日の深夜０時までに課題を提出する。
図 2. 2022 年度データサイエンス演習基礎と演習応用の受講者分布

4 アンケート結果と成績
データサイエンス演習基礎と演習応用では独自に授業アンケートを取っている。2022 年度は演習基礎では 146 名（回答率 61.6%）から回答を得た。一方、演習応用では 46 名（回答率 45.5%）から回答を得た。
4.1 理解度
理解度に関しては、「よく理解できた」「どちらかというと理解できた」「どちらかというと理解できていない」「理解できていない」の４段階で評価した。図 3 より「理解できた/どちらかというと理
図 1. データサイエンス演習応用の Moodle コース
本学は工学部のみの単科大学であり、5 つの専
門課程（「機械工学」、「電気・電子情報工学」、「情報•知能工学」、「応用化学・生命工学」、「建築・都

239解できた」の回答を合わせた割合は、データサイ
エンス演習基礎は 87.7%であり、演習応用では97.6%となった。この結果から、どちらの科目も理解度はかなり高いと考えられる。

かしながら、質問件数は平均 1 回未満/コマであり、少ない傾向が見られる（図 5）。その要因を知るた
め、アンケートで質問のしやすさについて訊いた（図 6）。データサイエンス演習基礎のアンケートでは、「質問したいことはなかった」が約 92%、一方、演習応用のアンケートでは 84%であった。
このことから、質問が少なかったのは、質問したいことがなかったことが要因であると考えられる。

図 3. 2022 年度データサイエンス演習基礎と演習応用の理解度
両科目とも理解度はかなり高いが、これは自己評価であるので次に実際の成績の分布を見てみる（図 4）。

図 5. 2022 データサイエンス演習基礎と演習応用の授業時間中の質問件数

図 4. 2022 年度データサイエンス演習基礎と演習応用の成績分布
図 6. 質問のしやすさについて
データサイエンス演習基礎は S 評価（100-90 点）の割合が最も高く 66.7%となり、S と A 評価（8980 点）を合わせると 88.6%となる。一方、データ

4.1 満足度オンデマンドによる事前学習とオンラインによサイエンス演習応用では演習基礎の成績と比較する質問対応という形式での演習を実施している

ると S 評価が減り 42.6%となるが、逆に A 評価はが、結果として質問件数は少なく、直接、受講生33.7%と上がっているため、S と A 評価を合わせるとコミュニケーションを取る機会は限られていと 76.3%となる。この値は、演習基礎の 88.6%よりる。このことにより、学生の授業に対する満足度は低いが全体として成績は良い。に影響があるのではないかと考え、データサイエ

4.1 質問状況

ンス演習基礎のアンケートの中で「満足度」に関

授業時間に行われる質問に関しては、課題提出して質問した。結果は「大変満足/どちらかとい締切日を授業日に設定することで、締切直前に課うと満足」を合わせると、約 72%となり、満足度題について質問できるように工夫をしている。しは高かった（図 7）
。

240

5 考察
我々は先のアンケート結果から、現状では運用面で大きな問題はないと考えているが、質問件数が少ない点が気になる。ここでは質問件数が少ない理由について考察する。
質問件数が少ない一つ目の理由としては、当該演習科目の主な受講者が、データサイエンスを専門的に学ぶ「情報•知能工学」と「電気・電子情報工学」の学生であり、彼らにとって教材内容が比較的「易しい」ためであると考えられる。今後、デ

図 7. データサイエンス演習基礎の満足度

ータサイエンスを専門としない、「機械工学」、「建築・都市システム学」、「応用化学・生命工学」の受また、「オンデマンドで実施したことでよかった事はありましたか」という質問に自由記述で回答してもらったところ、総じてオンデマンドに肯定的な意見がしめた。一例としては、・自分のペースで自由に進めることができた

・

授業時間外でも空いた時間に取り組むこと想され、オンライン以外の質問対応が必要になると考えられる。その場合には、時間外の質問受付用に slack などのコミュニケーションツールを活用する方法がある[8]。しかしながら大規模授業では、Jin らが指摘するように教員が対応することはができる
・講生が増えた場合、質問件数が大幅に増えると予現実的に困難であろう[9]。教員に負担をかけない遅い時間に授業があったが、オンデマンド形で質問対応を実現するには、質問対応チャットであったため、バイト後など、夜の落ち着ボットが有効かもしれない[10,11]。

いた時間に学習ができ、眠たいと感じる時

質問件数が少ない二つ目の理由としては、本教間や余裕のない時間に受ける授業よりも内材はコードが入力済みのため、理解が浅い学習者容をよく理解出来た。
また、回答全体のワードクラウド（図 8）からも「好き」「時間」「自分」「ペース」などから好きな時間や自分のペースといった肯定的な単語が多く含まれていることがわかる。

でもコードを実行し、結果を確認することで、学習を先に進めることができてしまう点が挙げられる。これは、いろいろな理解レベルの学習者に対応できるという点で本教材の利点であるが、一方、深い理解を得るには注意深く学習を進めていく必要があるということでもある。本教材は社会人のリスキリング講座[12]でも活用しているが、その場では本教材を深く学習していれば当然疑問に思うことが質問としていくつも出てくる。本来であれば、同様の質問が授業の中で出てきてもおかしくないが、そのような質問が出てくることはほとんどない。このことから授業では受講生の理解が浅い可能性があり、深い理解に到達しているのか検証する必要がある。

6 今後の課題
実践的なデータ分析技術を習得してもらうた
め、プログラムコードの作成を課題として課しているが、採点にかなりの人的リソースを必要とす
図 8.「オンデマンドで実施したことでよかった事る。我々は、IT 活用教育センターで 4、5 名の RAはありましたか」という質問に対する回答のを雇用することで対応している。採点の負担を減

ワードクラウドらすために、課題を穴埋めにするなどして LMS の241自動採点を活用できるようにする方法が考えられるが、課題が簡単になり、教育効果が下がる懸念がある。教育効果を維持しつつ、採点の負荷をいかに減らすかが今後の課題である。

参考文献[1] 文部科学省高等教育局専門教育課，「数理・データサイエンス・AI 教育認定制度」，
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm（2023 年 6 月 1 日確認）
[2] 数理・データサイエンス・AI 教育プログラ
ム認定制度実施要綱,
https://www.mext.go.jp/content/20210315mxt_senmon01-000012801_3.pdf (2023 年 9月 25 日確認)
[3] 「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」の概要／申請に当たってのポイント，
https://www.mext.go.jp/content/20230920mxt_senmon01-000012801_1.pdf (2023 年 9月 25 日確認)
[4] 豊橋技術科学大学ＩＴ活用教育センター，「GIKADAI 数理データサイエンスＡＩ教育プ
ログラム」，
https://cite.tut.ac.jp/program-series/mdash(2023 年 9 月 25 日確認)
[5] 後藤仁志，ものづくり技術者のための『GIKADAI 数理データサイエンス AI 教育プ
ログラム』，大学教育と情報，(1)， 47-52,2023-06.
[6] 株式会社キカガク，
https://www.kikagaku.ai/ (2023 年 9 月 25 日確認)
[7] Google Colaboratory，
https://colab.research.google.com/ （2023 年 9月 25 日確認）
[8] 名古屋大学応用基礎レベル申請書，
https://www.mds.nagoya-u.ac.jp/mda-progra （ 2023年 9 月 25 日確認)
[9] Sung-Hee Jin & Soobong Shin, The Effect ofTeacher Feedback to Students’ Question-asking in242

Large-sized Engineering Classes: A Perspective ofInstructional Effectiveness and Efficiency, The
Asia-Pacific Education Researcher 21:3, 497-506,
2012.
[10] Eric Hsiao-Kuang Wu, et.al., Advantages andConstraints of a Hybrid Model K-12 E-Learning
Assistant Chatbot, IEEE Access, 8, 77788-77801,
2020.
[11] Kaur Anjuli et.al. Qualitative exploration ofdigital chatbot use in medical education: A pilot
study, Digital Health, 7, 1-11, 2021.
[12] 先 端 デ ー タ サ イ エ ン ス 実 践 コ ー ス ,https://www.sharen.tut.ac.jp/program/2022/2022s11.html (2023 年 9 月 25 日確認)