Google Colaboratory を用いたインフォマティクス学習教材の開発と薬学部生を対象とした授業における実践
大滝 大樹 1)
1) 長崎大学 大学院医歯薬学総合研究科
otaki@nagasaki-u.ac.jp

Development of Informatics Learning Material Using Google
Colaboratory and Its Practice in a Class for Pharmacy
Undergraduates
Hiroki Otaki1)
1) Graduate School of Biomedical Sciences, Nagasaki Univ.

概要

Google Colaboratory を用いた教材を作成し，プログラミングの経験がない学生を対象に，プログラミングの動作体験をしてもらいながらインフォマティクスを学んでもらう形式の授業を実践した。対象は長崎大学薬学部の学生であり，機械学習の一手法であるクラスタリングを取り扱った。本稿では一例として，2023 年度に行われた授業の詳細およびアンケート結果について報告する。

できると思われる。

1 はじめに

著者は作成した教材を用いて薬学部生を対象に授業

新型コロナウイルスのパンデミックにより教育環境を行った。長崎大学（以下，本学）の薬学部ではプロは大きく変わり，オンライン・オンデマンド・対面・グラミングを取り扱った授業がなく受講者の殆どはプハイブリッドなど様々な形態で授業が行われるようにログラミングの経験がなかった。本稿では，2023 年度なった。このような状況から，著者は学生が授業の参に行った授業を例に，授業の進め方，取り扱ったテー

加形態に関係なくインフォマティクスおよびプログラマなどを説明し，受講後のアンケート結果，および今ムに触れられるように，Google Colaboratory（以下後の展望・課題について報告する。

Google Colab）を利用した教材を作成した。これにより学生は Google アカウントを用意するだけで，ソフトのインストールなどの必要なく，プログラミングの環境を用意できる。

2 Google Colaboratory
Google Colab は Google が提供するクラウド形式のプログラム実行環境であり，Web ブラウザ経由で一般的なプログラミングの授業であれば，ノートブックの用意からプログラムの入力・実行までを学生Google のクラウドサーバーに接続してプログラムを実行することができる。に行ってもらうのが良いと思われる。一方，開発した

図 1 に Google Colab を用いた授業形態のイメージ

教材は，Google Colab で作成したノートブック（以を示す。Google Colab では Web ブラウザで Colab下，Colab ノートブック）の共有が容易であることをノートブックを開いてプログラムやテキストを記載す利用し，著者がプログラムやその解説を書いたノートる。プログラムを記載・実行するところはコードセル，ブックを学生に共有して，プログラムを実行してもらテキストを記載するところはテキストセルと呼ばれう形式を取っている。これにより，プログラムの経験る。教員が必要な処理（プログラム・コマンドなど）やがない学生を対象とした導入的な授業や，プログラミその説明を記載した Colab ノートブックを作成し学生ング技術の習得ではなくインフォマティクスなどプロに共有すると，学生はそのノートブックを Web ブラグラムの利用・応用面（実際にどのように使われていウザで開くだけで学習環境を用意できる。Colab ノーるか）に重点をおいた授業にこの教材を活かすことがトブックのコピーを各自の Google Drive に保存すれ278ことから，Colab ノートブック上のプログラムは著者が全て用意した。授業ではプログラミングをしてもらうのではなく，「実際の研究などでプログラムがどのように使われているか」「プログラムでどんなことができるか」を知ってもらうことを目的とした。

3.3

扱ったテーマ

授業では機械学習の手法の一つであるクラスタリングを取り扱った。2023 年度は喫煙による口腔粘膜の遺伝子発現量の変化を調べた論文 [1] を題材とし
1 のコードセ
図 1 Google Colab のイメージ図。○

た。この論文では，喫煙者・非喫煙者の男女各 20 人

2 をクリックす
ルにプログラムや処理を記入する。○ずつ（計 80 人）の頬粘膜を取得し，DNA マイクロるとコードセルの内容が実行される。結果はすぐ下アレイを用いて 54000 以上の遺伝子について発現量3 に表示される。の○を計測している。論文中では様々な解析が行われているが，その中のクラスタリングによる解析部分を追ば編集・保存が可能となるため，興味がある学生はプログラムを編集・追加して処理を試したり，授業の復試するような形を取った。オリジナルデータは NCBI（National Center for Biotechnology Information）の習を行うことも容易である。詳細については口頭発表[3] で述べる。

GEO（Gene Expression Omnibus[2]）から入手可能である（Accession No. GSE17913）。このデータをダウンロードした後，必要な部分を抜き出し，解析用に3 授業について整形したものを事前に用意し授業を実施した。

3.1

担当科目および形式

3.4

担当した授業は，本学の薬学部 4 年生を対象とした

Colab ノートブックの構成

Colab ノートブックの構成は以下の通りである。

「医薬品評価学」である。この科目は全 15 回の授業の一部がオムニバス形式となっている。著者は 2022 年

1. 目的・テーマと使用するデータについて

度より 1 回分（90 分）の授業を担当しており，これま2. Google Colab の基本的な使いかた，プログラミでに二回授業を行っている。本稿では 2023 年度の授ングの簡単な説明

3. 下準備（必要なパッケージのインストール，デー業について報告する。
事前準備として，学生には授業当日までに Googleタの整形など）アカウントの作成を依頼した。2022 年度の授業後の4. ヒートマップの作成（クラスタリング前）

アンケートで「Google アカウントの作成に苦労した」

5. 階層的クラスタリングという意見があったため，2023 年度は作成手順を示し

6. ヒートマップの作成（クラスタリング後）た資料を事前に配布した。

図 2 に 2023 年度の授業で用いた Colab ノートブッ

新型コロナウイルスによる制限が緩和されていた頃でもあり，授業は対面形式で行われた。受講者は 42名であった。

3.2

クの一部を示す。ノートブックの全体的な内容は当日のポスターで発表する予定である。
プログラミング言語は R を用いた。プログラムは授業の方針一つ一つの処理を個々のコードセルに記載し，コードColab ノートブックについては上に説明した通りである。様々な授業形式に対応できるが，著者が担当した授業はセルで行われる処理を図やテキストで説明した Colabノートブックを作成・共有した。プログラムの構成を上記の様に細分化したのは，プログラミングに興味• 対象は薬学部生で，これまでプログラムを学んだを持った学生が，どういった手順でどのような処理を行っているかを理解してもらえるようにし，授業の復経験のある学生がほとんどいない• 医薬品評価学という科目の中の一コマのみの授業であり，この科目のねらいなどを考慮するとプログラミング技術を教えるのは適切ではないと判断した

279

習がしやすくなるようにすることを目的としている。
例えばクラスタリングでは，• クラスタリング前のヒートマップの描画

4 授業の進行
授業では Colab ノートブックの他にパワーポイントで作成した資料を配布し，非階層型クラスタリン
グと階層型クラスタリングについて説明を行った後，Google Colab を用いた実習を行った。実習は，ある区切りまで解説→コードセルの実行，という流れを繰り返して進めた。学生が各自の PC を触っている間は教室を巡回し，質問や Colab ノートブックの動作に不具合が起きた場合などに対応できるようにした。学生はノート PC（Windows/Mac），タブレット端末で実習に臨んでいたが Google Colab が全く動作しなかった学生は皆無であった。（あるセルの実行をスキップし図 2 2023 年度の授業で用いた Colab ノートブッて次のセルを実行したために）エラーが出た，途中でクの冒頭部分。

うまく動かなくなった，などの学生が少数見受けられたが，巡回中にすぐに対処することができた。そのため授業に大きな支障が生じるようなことはなかった。

• 一方向のみのクラスタリングの実行・ヒートマッ

授業後にアンケートを取り，授業の感想や改善点にプの描画ついて調査を行った。アンケートは Google form を用• もう一方のクラスタリングの実行・ヒートマップいて作成した。の描画

5 アンケート結果というように処理と途中の結果の表示を段階的に行

ここでは，授業の内容に関するアンケート結果を述うことで，処理の流れを説明するようにした（図 3）。

べる。Google Colab，プログラミングの事前知識など

このような構成は独習目的にも適してると考えていに対するアンケート結果は，口頭発表 [3] を参照される。

たい。
2022年度聞いたことはあったが使ったのは初めて, 2%知っていた・使ったことがある, 2%横に切って並び替え

2023年度聞いたことはあったが使ったのは初めて, 2%初めて知った・使っ初めて知った・使っ

た, 96%

た, 98%

縦に切って並び替え

図 3 クラスタリングの経過を示したヒートマップ。

図4

クラスタリングに関する事前知識に対する回答。

図 4 には，授業で扱ったクラスタリングについて

Colab ノートブックの合間には演習問題を挟んだ。の事前知識の回答を示す。参考までに 2022 年度のア

これは，ノートブックを独習で使うケースや，授業にンケート結果も載せているが，両年度ともほぼ全員が時間の余裕がある場合に少し時間を与えて取り組んで「初めて知った」と回答していることが分かる。クラ

もらうケースなどを想定している。演習問題といってスタリングは DNA マイクロアレイをはじめ薬学部生も，内容は「出力される図の色を好きな色にする」なが学ぶ項目に密接に関係している。また，薬学系，化どのような簡単なものであり，「何行目を〇〇と書き学系の論文でもクラスタリングを使用した解析は多く換える」など，プログラムの経験がない学生でもでき見られるため，薬学部対象の授業で取り扱う意義は大るようにガイドをつけている。

いにあると考えている。実際，2023 年度は DNA マイ280

クロアレイの実験結果をクラスタリングで解析した論践した。授業後のアンケート結果から内容的にも難易文を題材に授業を行ったが，「似たような図を見たこ度的にも概ね好評であったと考えている。ただ知識ととがある」という感想も数件見受けられた。

して提供するだけでなく，実際にプログラムを動かしてもらって少しでも仕組みに触れてもらうことは，学

5：とても難しかった

生の印象にも残りやすいのではないかと考える。ま4た，プログラムを書いてもらうのは敷居が高い場合で3：普通も，プログラムを動かすだけの形式であれば比較的受け入れやすいように思われる。

2

一方，課題として挙げられるのは時間である。一コ

1：とても簡単だった
05
2023年度

図510152025

2022年度マ（90 分）の授業の中で新しく使うツール（GoogleColab）の操作説明も行わなければならないため，授業の本質的な部分に割く時間が少なくなってしまう。

難易度について（非階層型クラスタリング）。

これは一コマのみの授業では避けられない問題である

横軸は回答人数。

が，複数コマで行うような授業を行ったり，GoogleColab を使用する他の授業が増えれば解消する問題と5：とても難しかった思われる。今後も学部・学年を問わず多くの学生に興4味を持ってもらえるように様々なテーマを取り扱った

3：普通

Colab ノートブックを作成し，授業で活用していく予定である。

2
1：とても簡単だった

謝辞
05
2023年度

図6

10

15

20

25

本研究は，長崎大学「令和 5 年度 寄附金による研究2022年度支援プロジェクト」の支援を受けて行われました。

難易度について（階層型クラスタリング）。横軸は回答人数。

参考文献

図 5, 6 に非階層型クラスタリングと階層型クラス[1] J. O. Boyle;

Z. H. Gümüş;A. Kacker;タリングの難易度に対する回答を示す。2022 年度は，

V. L. Choksi; J. M. Bocker; X. K. Zhou;

2023 年度に比べて非階層型クラスタリングに対して

R. K. Yantiss; D. B. Hughes; B. Du; B.

「2: やや簡単だった」と回答した人数が多いが，2023

L. Judson; K. Subbaramaiah; A. J. Dan-

年度は減少し，「3: 普通」の人数が増加している。階nenberg, Eﬀects of Cigarette Smoke on the

層型クラスタリングについては 2022 年度は「4: ややHuman Oral Mucosal Transcriptome, Can-難しかった」と回答した人数が多かったが，2023 年度

cer Prev. Res. (Phila) 3 (3) 266–278 (2010).

は「3: 普通」と回答した人数が最も多いという結果に

DOI:10.1158/1940-6207.CAPR-09-0192

なった。これは，2023 年度は前年度に比べて階層型ク[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/

ラスタリングに時間をかけて説明したことが結果に反[3] 大滝大樹，Google Colaboratory を用いた授業形映されたと思われる。両年度とも「5: とても難しかっ態に依存しないインフォマティクス学習教材の開た」という回答が 5 名程度見られたが，全体的な分布

発と実践，AXIES2023（口頭発表）から見ると授業の難易度としては概ね適切であったと考えている。

6 まとめ・今後の課題
プログラミングの経験がない学生を対象に，プログラミングの動作体験をしてもらいながらインフォマティクスを学んでもらうことを目的として，GoogleColab を用いた教材を作成し，本学薬学部の授業で実281