日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）

特集：データサイエンス教育の現場

ぐんま数理データサイエンス教育プログラム
高橋啓†1

概要：群馬大学では，昨年 4 月より，ぐんまデータサイエンスプログラムという全学向けのデータサイエンス学習プログラムの提供を始めている．本稿は，そのプログラム及びそのプログラムを学内で中心となって推進している数理データ科学教育研究センターの紹介及び担当者としての苦労話をまとめたものである．後者については，著者の私見であるため，所属している組織等とは一切関係ない旨最初にお断りさせて頂く．これを読んで，私のように「よ～し，地方国立大学を変えてやるぜ！」と意気込むもよし，「やはり未開の地グンマーは大学までこんななのね．」と思うもよし，読者におまかせする．
キーワード：統計教育，e-learning，合理的配慮

1. はじめにータをとるか，データに語らせるかということを中心として研究を行っている．よくいう「鳴かぬなら鳴かせてみ昨年，未開の地グンマーから著者が客員教員用務で上ようホトトギス」という秀吉の立場である．超幾何分布の京し，定宿としている荻窪から中央線にのり，未開の地へ

確率質量関数を知っていても，データが上手くハンドリと帰ろうとしたときの話である．いつもより早くホテルングできるとは限らない．ましてや学部入りたての学生を出た著者は，運悪くラッシュにぶち当たってしまった．に床関数等を理解してもらえるなんて思えない．データ

しかし，午後の会議には出なくてはいけない．覚悟を決科学研究系の考え方で，プログラム全体の話を進めよう

め，久しぶりの満員電車に乗った．案の定，乗車率 180%

本稿は，昨年 4 月より行っているぐんま数理データサくらいでほとんど身動きがとれなかった．生憎車両の中イエンスプログラム，及びそのプログラムを学内で中心

央に体が来てしまい，外も見えない．線路も混んでいるらとなって推進している数理データ科学教育研究センター

しく，すぐに信号で電車も停車してしまう，いわばのこぎの紹介を行う．このプログラムを作成，実行する過程で，り運転である．隣の阿佐ヶ谷駅に着いても，乗ってくる人

著者は地方国立大学あるあるかもしれない色々な組織やだけで降りる人は皆無である．そんなときにふと超幾何規則，やる気の壁にぶち当たった．それらの点を含め色々分布という文字とその確率質量関数が目に飛び込んできと紹介できればと思う．

た．それは手書きのノートに書いてあったので，学生かなと思いふと脇を見ると確かに学生とおぼしき女性であったa．この女性が熱心に手書きのノートを赤ペンと緑色の2. 群馬大学数理データ科学教育研究センター

シートのチェックシートでその分布や母数を暗記してい同センターは，2017 年 12 月に学長直属部局として，群た．この光景を見たときは，超幾何分布の確率質量関数を

馬大学荒牧キャンパスに設置された．このようなセンタ自分も覚えているかな？と思い，感心，感心と思っていた

ーは，2016 年 12 月の「数理及びデータサイエンスに係るが，新宿から埼京線に乗り換えるころには，その勉強方法教育強化」の拠点校の選定以降，全国の国立大学で雨後のに違和感を覚えてきた．

竹の子のようにできている[1]．そのようなセンターの一そこそこマニアックな分布について，その性質をよくつとして当センターも誕生しているが，2017 年というの理解せず，やみくもに統計量を覚えるのは，少なくともデは（著者着任前であるが）地方国立大学としてはかなり早ータサイエンスの学習としては良くないのではないか．

い方であったと考えられる．

もしかすると，彼女は数学科かもしれない．当然そういっセンターは，e-learning 教材作成や評価を行う情報数理

た考えも頭をよぎったが，そのころ今回紹介する群馬大

ユニット，データ解析やデータサイエンス教育を主に担学のプログラムを具体的にどうしようか考えていた私のうデータ科学ユニット，後に追加されたレギュラトリー腹はこれで決まった．

サイエンスユニットの 3 つのユニットで構成されている．

「モデルではなく，データから話をしよう．」

専任教員は，2020 年 3 月末現在で専任 5 名，兼担 13 名で私が以前勤務していた統計数理研究所では，その系がある．4 月には専任が 2 名ほど増員される予定である．専

大きくモデリング研究系，データ科学研究系，数理・推論

任の教員は，本部のある荒牧キャンパスと医学部のある系と別れている．この中のデータ科学研究系は，いかにデ昭和キャンパスに分散配置されているが，兼担教員は，医† 1 群馬大学数理データ科学教育研究センター（連絡先：taka84@gunma-u.ac.jp）

a 決して体が触れていたわけでも，わざわざ覗き込むようなことをしてⓒ2020 Japan Social Data Science Society

いたわけでもない．念のため．

2

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）

図 1 群馬大学

数理データ科学教育研究センター

学部，社会情報学部，教育学部，理工学府の教員であるたている[2]．

め，専任のいるキャンパス以外にも桐生，太田のキャンパセンターにはここで主として紹介するデータサイエン

スにも在室している．桐生や太田のキャンパスには車で 1

ス教育以外にもミッションがある（図 1）．具体的には，時間以上かかるため，センターにはテレビ会議システム

ICT を活用した教育の推進，個人情報保護に向けたデー

ポリコムが導入されているが， 兼任の方の会議への参加

タ倫理審査等である．これらは，データサイエンス教育の率が低いといった問題の抜本的な解決には至っていない．

実施にも密接に関わっている．
「ICT を活用した教育の推

このリソースの分散をいかに集約するかは今後のセンタ進」を主に担当している数理情報ユニットには，データサーの課題の一つである．

イエンス教育における e-learning の実施において，その教センターの設立は，国立大学法人運営費交付金の重点材作成や評価の実施を支援して頂いている．また，教育に支援（国立大学第 3 期中期計画）において，当初群馬大用いる実データについては，一部個人情報を含む形でデ学として目標に掲げられていた．しかし，この「センターータを外部から頂くため，倫理審査を行う予定である．の設立」という KPI は input 指標であり，それはバーチャルであってもとにかく「設立した」と宣言しさえすれば容易に達成可能な目標であるため，実はあまり覚えめでた

3. ぐんま数理データサイエンスプログラム

いものではなかった．そのため，昨年度中に output 指標

ぐんま数理データサイエンスプログラムは，群馬大学である「数理情報及びデータ科学に関する教養教育科目が周辺各大学等と協力し，数理データサイエンスのリテの初年次学部学生の受講率」と変更している．これは後にラシーレベルを中心とした教育を行うプログラムである．

説明する「ぐんま数理データサイエンスプログラム」へとこのプログラムを掲げ，2018 年 11 月に群馬大学は競争的つながる．この指標の精選および実施状況については，さ運営費交付金である「大学における数理・データサイエン

いわい高い評価を頂いており，運営費交付金の再配分にス教育の全国展開」の協力校に応募し，東京大学をはじめおいて群馬大学全体で前年を維持していることに寄与しとする拠点校の協力校となっている．協力校の位置づけは，全国６ブロックごとに拠点校が設けられ，この拠点校ⓒ2020 Japan Social Data Science Society3日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）

ぐんま数理データサイエンス教育プログラム
プ ロ グ ラ ム 校■ 実施上の特色◎ 群馬大学（協力校）

・群馬大学 数理データ科学教育研究センターを中核とした全学的なプログラムの検討・展開・e-learningの積極的な活用

・H32年度 新情報系学部新設構想
・中期計画KPIで数理・教・非同期配信，サーバ型のe-learningシステムの導入
・学習支援システムMoodle との連携
・他大学への開放による効率的な展開
・パソコン必携化（H32年度より）

育の全学的実施を目指す○ 連携校「めぶく。プラットフォーム前橋」参加校（前橋工科大，共愛学園前
橋国際大，県民健康科学大，群馬医療福祉大，明和学園短大）

参 画

・FDの実施，授業配信等漸次展開

・対面での演習の活用
・e-learning では対応しきれない学習の到達の確認項目（グラフを書く等の能動的学習）では対面での演習を活用
・必携化パソコンからの課題の電子データでの提出

・新学部 ※1 のデータ・サイエンスコースの活用
・新学部（H32年度新設構想）の1年生後期科目の全学への開放
・e-learning 導入により非同期配信も検討

単位互換校（県立女子大，関東学園大，上武大，東洋大，高崎健康福祉大）

必修（2単位）※2 + 発展科目（選択:12単位）

・FDの実施，単位互換科目の学部１年 前期

提供等漸次展開

デ ー タサ イエ ンス拠 点 校○ 東京大学・先行して行われているプログ
ラムにおいて作成されている教材，教育用データの提供
・FDの実施協力

教材提供
データ提供

企業

○ 金融機関（群馬銀行） データ提供○ 群馬県教育委員会○ その他

学部１年 後期

普及展開
地 域 大学へ の波 及・データ・サイエンス・データ解析の手法と論理（２単位，全学必修，統計検定３ ・データの利活用級程度）
・パズルで学ぶ計算論的思考法⇒独立した科目群を用意して必修化 ・プログラミング言語1（新学部）
・確率統計１（新学部）
・離散数学１（新学部）計画
進行

H31年度 : 施設の整備，一部部分的な先行実施，FD試行
H32年度 : 新学部，教育学部，理工学部で実施
引続き他大学でのFDの実施，授業配信の一部実施
H33年度 : 全学部実施，協力校へ講義を配信、単位互換科目化

プロジェクト終了後も科目・コースは存続※１ 情報科学を基礎に人間中心社会に向けて社会的課題を解決する情報学研究の推進を図る

群馬大学における必修単位受講率の進展※２ データ・サイエンスが相当 ※３ 社会情報学部，理工学部電子情報コースにおいて２コマ分を先行実施

図 2 応募時のぐんま数理データサイエンス教育プログラム（案）の行う普及展開活動に協力し，各ブロックでコンソーシ

この時点では，群馬大学が自校で提供する予定科目は，アムを形成するとともに，各協力校のある都道府県を中

全学必修のデータ・サイエンス及び選択となる 6 つの科

心した地域にある国公立，私立大学及び高等専門学校へ目となっていた．全て学部 1 年生で取り終わる形となっ数理・データサイエンス教育の普及を図るというものでているのは，キャンパスがタコ足となっており，2 年生以ある．

降は各学部のキャンパスのみにしか登校しなくなるため

このプログラム応募の際，群馬大学として提出したプである．選択科目については，2018 年度から一部導入がログラムの概要が図 2 である．プログラムへの参加校と始まり，当時新学部といわれていた現在設置準備中の情

して群馬大学以外に「めぶく。プラットフォーム前橋」と報学部の科目を全学向けに開放する予定であった．また，いう地域連携コンソーシアム参加各校，単位互換校各校

必修のデータ・サイエンスについては，独立した科目群とに参画を願い，群馬大学が作成した教材の各校での普及して 2 単位（15 回の講義）で開講する予定であった．まを目指している．また，この普及にあたり，実際に授業をた，この必修科目は科目の性質上コンピュータの利用が担当頂く教員の能力向上等を目指し，FD 活動を行ってい必要となる．また，荒牧キャンパスには社会情報学部と教る（2019 年度は既に 3 回実施，この号がでるころにもう育学部という文系の学部しかなく，ほとんど大学院の学1 度実施予定）．

生がいないため，TA の確保が困難である．そのため，でまた，前述の運営費交付金重点支援の KPI をうけ，同きる学生は授業に来なくてもよくするため，e-learning の様の KPI を図 2 右下のように約束している．2019 年度は導入を予定していた．しかし，いつでもコンピュータの利

社会情報学部及び理工学部電子情報理工学科で実施，用ができる部屋が 3 部屋 140 台程度しか荒牧キャンパス

2020 年度は社会情報学部，理工学部，教育学部で実施，にないため，2020 年度からのパソコン必携化と教養教育

2021 年度は全学部で実施という予定であった（2019 年度

棟の Wi-Fi 強化を教員の増員（このとき 1 人についてはは実施済み）．

公募中）と併せ理事にお願いし，了承された．また，このⓒ2020 Japan Social Data Science Society

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現状の情報の講義，演習講義

学部

社会情報学部クラス

A

B

1

2

34

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

3

456A

B

A

B

時限

月56

月78

火56

火56

火56

火56

金12

金12

金12

金12

金56

金56

金56

金56

水12

水12

水12

水12

水12

水12

金78

木78

火56

水910

木12

木910

講義室

社情社情GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GB203

GA302

GA302

GA302

GA302

GA302

GA302

GB201

GB201

GB201

GB201

GB201

GB201

教育N棟授業分析室

GB201

教育N棟授業分析室

GB201

教育N棟授業分析室

GB201

教育N棟授業分析室

GB201

教育N棟授業分析室

GB201

教育N棟授業分析室

GB201

教育N棟授業分析室

教育C105

GB201

教育N棟授業分析室

教育C105

GB201

GB201

GB201

GB201

GB201

GB201

LB1246

LB1246

LB1246

LB1503

LB1503

LB1503

LB1503

LB1526

LB1526

LB1526

LB1526

LB1303

LB1303

LB1303

LB1303

LB1303

LB1303

LB1530

LB1452

LB2250

LB2364

LB2412

LB2474b, D

c, Ed, Dc, Ed, Dc, Ed, Dc, Ee, E

DDD演習室

演習講義/演習

社情社情GB201

LB1143

LB1156

LB1246

A, B, C

A, B, C

2

A, B, C

A, B, C

3

A, B, C

A, B, C

4

A, B, C

A, B, C

5

A, B, C

A, B, C

6

A, B, C

A, B, C

7

A, B, C

A, B, C

8

A, B, C

A, B, C

9

A, B, C

A, B, C

10

A, B, C

A, B, C

11

A, B, C

A, B, C

12

A, B, C

A, B, C

13

A, B, C

A, B, C

14

A, B, C

A, B, C

15

A, B, C

A, B, C16（テスト）テスト

テスト※ テスト クラス入替

非常勤
理工学部

1

時間割コード常勤ab, Dac, E
Ebabaababada
テスト

テスト

dFc
J

テスト

テストd

J
テスト

テストd

テスト

d

Jd

J
テスト

テスト

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K
テスト

テスト

テスト

テスト

E

E

D

D

L

N

Odd

N

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L

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M

M

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D

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M

M

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K

M

M

課題（自習） 課題（自習）

dd

K

M

M

課題（自習） 課題（自習）

dd

テスト

テストcececece

Ke

テスト

前期(オリエンテーション）

D

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D

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テストdccc

医学部保健学科

Dc
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医学部医学科e, EcK

Gcc, E
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テスト

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Ecbd, Dbc

F

教育学部cテスト

eテスト

テストなし

GB201後半 N棟後半 GB201前半 N棟前半 GB201後半 N棟後半 GB201前半 N棟前半 GB201後半 N棟後半 GB201前半 N棟前半 GB201後半 N棟後半 C105後半 GB201前半 N棟前半 C105前半 入替なし 入替なし

図 3 2019 年の「情報」科目の教員配置
とき医学部や教育学部といった実技系養成課程が多く，れを前後のコマで入れ替えすることにより，資源の効率必修かつ実習を要する単位が多い学部を抱える群馬大学的活用を目指すが，既に科目があり，さらに学部の力が強で空きコマを CAP 制のもとで確保できるのかについてもい群馬大学では実現不可能な方策であったのかもしれな執行部に尋ね，可能であるという旨の回答があった．ここい．そのため，講義を 2,3 クラス合同で行い，クラスごとまでの話について過去形で記述しているのは，その後に演習を行うという方法が取られてきた．このクラスが色々と変化があったためである．

別々の授業コードならば理解できるのだが，授業コードその後の紆余曲折は次に示すとおりである．このプロは講義の単位となっているため，シラバスではこのようグラムが採択されたのが 2019 年 1 月だったのだが，3 月なトリッキーなことが行われていることは全くもって確になり突然執行部から空きコマを確保するのがやはり難認できない状態であった．テストについても端末室を利しいため，コンピュータ演習室を使用している既存の「情用したものであるため，同じコマを前/後半に分け，入替報」という科目（群）を「データサイエンス」と変更し，え制で行っている状況であった．つまるところデータサ

15 コマのうち後半 9 コマをデータサイエンス関連の内容

イエンスは，「情報」という建て増しを重ね，構造がわかとし，前半 6 コマをそのまま情報の部分（群馬大学におらない家の一部に突然放り込まれたような状況であった．

けるメールの使い方等）として残置するという連絡があ

さらに内容についても各学部等の専任教員（A~O）や非った．また，新学部の設立が 1 年延期され，パソコン必常勤講師（a~e）に任されているため，学部間で内容が異携化についても 1 年延期となった．さらに，最後（2021なるのはもちろん，学科内でも内容に差がある状態であ年度）に必修科目が入る予定であった医学部についてもった．同じ科目名なのに中身が異なることは教養科目で改組に併せ 2020 年度より実施することとなった．

は往々にして起こりがちであるが，同じ時間割コードでそうはいっても，2019 年度からデータサイエンスの試

内容や習う順番が異なるというのは他学では聞いたこと行が始まるため，全学必修の「情報」の実情を把握しようがない．また，医学部保健学科だけ，専門の必修の授業のとした．基本的に 1 年生前期に配置される 2 単位のどの関係で「情報」の講義が後期に入っており，テストも行っ大学でもある科目である．しかし，図 3 にあるとおり，ていないことが分かった．ここではさらりと書いている

コマ単位で学部ごとに内容が異なり，モザイクになってが，これを全て把握している人が学内にもいなかったた

いることが分かった．図 3 において肌色の箇所が演習のめ，把握し，理解するのに 2, 3 ヶ月を要した．

みを行うコマ，白が講義のみを行うコマ，グラデーション以上のような状況であるため，この 15 コマの後半の部になっている箇所が講義と演習を行うコマを意味する．

分を単純に切り取るということができないことが分かっ

通常は何らかの単元の講義を受け，その演習を行うといた．ここから先はプランを提示し，それに対しご意見を頂うのが，このような初年次向け情報科目のやり方である

くという形で何度も修正が入った．ときには，「何でこん（著者が学生のときの大学でもそうだった）が，群馬大学な面倒なことをやるんだ，そのままにしておけ」，「9 コマ

では，理工学部と教育学部，医学部医学科ではこれが演習分のコンテンツをつくるのなら，残りの 6 コマ分もつくと講義に分かれており，さらに理工学部と教育学部の半れ」，「こんなのどうでもいいから教科書を書け」，「全部そ分では 2 単元分の演習をやり，その分の講義を翌週聞く

ちらのセンターがやるのではないのか」「統計的検定を教という，あべこべなことが行われていた．これは，1 度にえて欲しい」等という叱咤激励があったが，何とか後半 9利用できる端末室の容量に限界があるためである．通常

コマ部分については共通の内容のものを入れることがでの大学だと，必修科目とまた別の必修科目をペアとし，そきた．

ⓒ2020 Japan Social Data Science Society

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第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）
演習は，全て Excel でできるようにしてある．R や Python
78

91011

表 1 データサイエンスの各コマの内容の利用も考えたが，そもそもコンピュータ言語に触れた

Excel の使い方ことのない学生にこれらの言語の利用は困難であると考

データの型

え，必修科目であることから，誰でも利用可能で大学から関数無料で提供されている Excel を用いることとした．Python

絶対参照，相対参照

については選択科目として来年度から 3 つの科目で試行データサイエンスの概略される予定である．データサイエンスの詳細な内容につデータサイエンスとは？

いては表 1 のとおりである．これらのうち，対面で行っデータの種類た方が良い部分は対面で行い，そうではない部分（肌色部

データ解析の概略分のコマ）については e-learning を取り入れている．内容

グラフによる可視化については繰り返しになるが「データ」が主役である．そさまざまなグラフ表現のため，最初にデータの尺度の話をし，それに応じた記述

時系列データ統計量の話をする．最後に，実際のある程度（といっても度数分布とヒストグラム

Excel で解析できる程度だが）大きなデータで自由に演習駄目なグラフを行い，発表してもらう．来年度は，荒牧キャンパスにあ分布の位置を表す代表値平均値定している．ゴールデンウィーク前後の売上を比較し，売中央値，最頻値

上が減っていないので今年の１年生はまじめですといっ

分布の散らばりを表す代表値
分散
四分位範囲と多様性指数1213といった視点で解析に取り組んでもらいたい．
周辺大学での利用や社会人リメディアル教育のことも考え，各単元は 2~4 の講義動画とそれに対応した演習問

クロス集計と散布図題で構成されている．より基本的なことを含め学びたい

共分散と相関係数場合には，群馬大学の 1 コマ分を 2 コマで行うというこ分析用データの処理とも容易な構成となっており，来年度周辺校での利用で外れ値の除去，標準化

15

た学生視点での分析や，生協の混雑解消や廃棄ロス削減

複数の系列間の関係性

データベースのさわり：テーブルの結合
14

る大学生協食堂の POS データ（1 ヶ月程度）を対象に予最終演習の準備は，そういう利用の仕方をする予定であると聞いている．
e-learning については，動画配信については自前でサーバを構築し，その中に Mediasite の動画配信用ソフトを班分け，ルールの説明導入している．ただし，そのサーバを直接見に行くわけでデータの配布はなく，Learning Management System である moodle から最終演習発表

Link しており，moodle への Login 情報から誰がいつ，どの動画のどの部分を見たかという受講確認が Mediasite 側で可能となっている．学生は moodle の画面とは別に立ち4. 必修科目：データサイエンス

上がるプレイヤー上で講義動画の視聴を行うこととなる．

こうして導入することとなったデータサイエンスであまた，演習部分については，moodle の小テスト機能によるが，内容については，基本的に統計検定 3 級程度の記り，moodle 上で自動採点されている．この演習部分につ

述統計に加え，データ解析の概略と触り程度のデータベいては何度でも受講することができるため，正解の表示ースの基礎が入っている．いわば，データサイエンスのリはあえて行っていない（教師からは見える）．家で学生がテラシーレベルというものである．分布等も教えたほう学習を行う際には，スマートフォンで講義動画を見なががいいが，データをいじることは楽しいと思ってもらえら，演習問題を解くことも可能な設計となっている．

ることや，間違った分析（偽相関等）をするととても困っ

この e-learning の教材は必修単位を想定しているため，たことになるということを理解してもらうことを優先し初期の段階から合理的配慮を考えて構築している．具体ている．推測統計や確率をいれるにはコマ数が少なすぎ的には，合成音声+字幕表示機能を追加することで，聴覚るため，そこは大胆にカットした．医学部等では 1 年生

障害に完全に対応している．また，一部については視覚障からやり方として統計的検定を教えている場合も多いよ

害についても対応しているが，グラフ等の視覚表現の箇

うだが，背景やその限界を知らないととにかく検定すれ所については対応が難しく，今後の課題である．また，障ばいいと覚えてしまうため，かえって危険である．

害ではないが，色覚異常についても対応している．色覚異ⓒ2020 Japan Social Data Science Society

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第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）
【色覚異常への対応】
日本では，成人男性の5%，女性の0.2%程度が先天性色覚異常 （ただし，障害とはされていない）⇒ 必修化においては必ず対応が必要！
色覚異常のうち99%は，赤や緑が正常に認識できない１型色覚と２型色覚であり，これらの色覚へ講義資料や演習問題では，・色の使い分けをチェック，修正・赤字の強調等はアンダーラインを引く等で対応済み

2型2色覚

１型2色覚

正常色覚

3型2色覚（参考）ここから強調ここまで

ここから強調ここまで

ここから強調ここまで

ここから強調ここまで

強調

強調

強調

強調

図 4 色覚異常とその見え方
常とは，網膜の細胞が特定の波長の光線に反応しなくな

材は無料で他の高等教育機関に提供している．Moodle がったり，その度合が下がることにより起き，その細胞の種入っていればすぐにでも講義，演習に活用できるため，是類により 3 種類に分けられる（図 4）．正常な色覚の人に非活用頂ければと思う．この原稿の執筆はまさに新型コは一番左端のように見えるものが，それぞれの色覚異常

ロナ渦の最中であり，FD の開催や来年度の講義がいつ始の人にはその右側のように見えてしまう．そのため，色のまるかとても著者は心配している．やはりコロナのバカ

シミュレータというその色覚を再現可能なソフトを用いーっ！である．て資料を見て，見えにくい，区別がつきにくい箇所の修正を行い，強調箇所は赤字にするだけではなく，太字とアン謝辞

色覚異常や各種障害への対応策をご教授頂いた筑ダーラインを組み合わせた強調としている．それ以外に

波科学技術大学の飯塚教授に深く感謝します．交通通事

も実際の色と異なる色に変更し，識別性を高めている．

故のように突然この改革期に情報委員長を務めることとなり，データサイエンスの全学導入においてご尽力頂い

5. 今後の展望た理工学府電子情報コースの高橋俊樹准教授にも感謝します．この科目のために何度も桐生と荒牧を往復，また非来年度の本格実施に向け準備は整ったものの，モザイ常勤講師の紹介までして頂き有難うございました．新規

クとなっている箇所についてはあまり大きく動かせてい教員の採用等で強力に執行部と掛け合っていただいた浅ない．再来年度の導入がようやく決まったパソコン必携

尾センター長，演習問題の作成，e-learning 環境構築にご化と併せ，わかりにくい構成となっている授業を通常の尽力頂いた井上仁准教授にも大変お世話になりました．

講義，演習を繰り返すスタイルに取り戻すという改革が最後に非常勤講師手配や理解不能だった情報の講義の構まだ残されている．また，既に導入されている科目以外に造の理解につきあって頂いた教養教育係の山内裕美さん

ついても今後 3,4 科目程度導入を考えている．とてもそのにも厚く感謝申し上げます．

リソースから主幹校の提供している科目の量，質にはなりそうもないが，それでもコツコツと進めていかないと小さい国立大学はよくて吸収，最悪潰れてしまう．本来はデータサイエンス教育のみを考えればいいのだが，どうしても旧態然とした大学だと，システムを含めた全学の教養教育改革を行うこととなってしまう．
最後に宣伝を兼ねてということになるが，e-learning 教ⓒ2020 Japan Social Data Science Society

参考文献[1] 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムホーム
ページ: http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/, (2020 年 3 月
5 日確認)[2] 文部科学省ホームページ 令和元年度国立大学法人運営費交 付 金 の 重 点 支 援 の 評 価 結 果 に つ い て ：https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/houjin/1417263.htm(2020 年 3 月 6 日確認)7