2023 年 5 ⽉ 20 ⽇

放送⼤学・データサイエンス教育に対する評価報告書
掛下哲郎（佐賀⼤学 理⼯学部）
1．はじめに
本報告書は，放送⼤学が提供するデータサイエンス分野の科⽬群履修認証制度（学内学⽣向け）に対する評価結果をまとめたものである．2 節では科⽬群履修認証制度の全体的な事項に対する筆者の意⾒およびコメントを⽰す．3 節では数理・データサイエンス・AI 教育プロ
グラム認定制度におけるリテラシーレベルに対応したデータサイエンスリテラシープラン（以下，リテラシープラン）に対する意⾒・コメントを，4 節では同認定制度における応⽤基礎レベルに対応したデータサイエンスアドバンスプラン（以下，アドバンスプラン）に対する意⾒・コメントをそれぞれ⽰す．
本報告書に⽰した意⾒・コメントを踏まえて今後の改善に努めることを期待する．

2．両プランに共通する事項に対する意⾒・コメント
1． 放送⼤学はテレビ放送やオンライン授業を中⼼とした教育を⾏っている．提供されている教育コンテンツはよく洗練されており，内容的にも充実している．⾼度なビデオ編集技術や完備したシナリオ等を駆使して，効率的に学習できるように⼯夫されている．
2． ほぼ全ての授業で毎年の受講者数が 100 名を超えており，中には 1000 名を超えるものもある．それだけ多くの受講者に⽀持されていることを⽰しており，⾼く評価できる．
3． 後述する課題はあるが，リテラシープラン，アドバンスプランとも充実した内容である．
両プランとも受講場所や受講時間帯の制約がないオンライン受講が可能なことから，
2022 年 5 ⽉の評価報告書にて，他⼤学の学⽣や現役のビジネスマン等にも両プランの履修機会を広く提供することを提案した．これに応えて放送⼤学データサイエンス講座（https://mds.ouj.ac.jp/）が新たに開設された．こうした取り組みは，⽇本におけるデータサイエンス教育の普及を図る上でも⾼く評価される．
4． 履修者がスキルを⾝につけるための演習課題の提供および，課題を提出した履修者に対する個別指導への対応が課題になっている．学⽣数に対する教員数が⼀般の⼤学と⽐較して少ないため，個別指導の体制を構築することも難しいことが想定される．この問題を解決するために，2022 年 5 ⽉の評価報告書にて，(1) 他⼤学と連携した演習体制の構築および，(2) 履修者が提出した演習課題を⾃動点検するツール（例：Checkstyle 等のコードチェックツール，JUnit 等の⾃動テストツール）の活⽤を提案した．
その後，他⼤学との連携に向けた協議が進みつつあり，将来的な成果が期待される．
5． ⾃⼰点検・評価報告書（2021 年度）で⽰されたいくつかの課題への対策として，データサイエンスを学ぶために必要な基礎数学に関するリメディアル教育や，C++，C，Java⾔語に関するスキル判定教材を提供している．こうした取り組みが継続的に実施され，

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学⽣の知識・スキルの向上に資することが期待される．
6． コロナ禍をきっかけに，⼀般の⼤学等でもオンライン授業やハイブリッド授業がかなり普及しており，先進的な⼤学では，Zoom 等を活⽤したオンラインでの実験・演習や個別指導，各種のソフトウェアツールや AI ツール等を活⽤した提出物の⾃動点検・フィードバックなども実践されている．他⼤学との連携強化を通じて，こうしたノウハウの蓄積を進めることが期待される．
7． 2021 年 2 ⽉に⼤学設置基準が改訂され，複数の⼤学が連携して科⽬を開設することが可能になった（⼤学設置基準第 19 条の 2 第 1 項）
．また，複数⼤学が共同して課程を編成することも可能になった（⼤学設置基準第 43 条第 1 項）
．こうした制度を有効に活⽤することで，オンライン授業を得意とする放送⼤学の強みを活かすと同時に，演習の実施体制を強化することが期待される．
8． 2022 年 11 ⽉にサービス提供が開始された ChatGPT をはじめとする⽣成系 AI は，履修者が提出した記述式レポートの添削⽀援や予備評価，履修者からの質問にリアルタイムで回答する TA ロボットとしての活⽤など，様々な活⽤が期待できる．⼀⽅で，ハルシネーション現象により必ずしも正しい情報を提供しない場合がある等のリスクも指摘されている．⽣成系 AI 関連サービスは急激な⾰新が続いており，教育⾯はもとより，放送⼤学における各種業務の DX 化にも役⽴てることが期待される．

3．リテラシープランに対する意⾒・コメント
1.

リテラシープランでは 8 単位以上の履修を義務付けている．これは，「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〜」（以下，リテラシーレベル・カリキュラム）が想定するコア学習項⽬の学修量（おおむね 2 単位相当程度）を⼗分にカバーしている．

2.

リテラシーレベル・カリキュラムでは，履修者に知識を⾝に付けさせることに留まらず，演習やグループワークを課すことも推奨されている．リテラシープランにおいては演習等の実施について課題があるため，⼤学間連携の活⽤や，⽣成系 AI 等を活⽤した指導や評価の⾃動化などを通じて，この点を改善することが期待される．

3.

リテラシーレベル・カリキュラムは，⾼校学習指導要領の改訂や今後社会で求められるリテラシーの変化などを踏まえ，2023 年度を⽬途に⾒直される予定である．この点を踏まえて，リテラシープランの教育内容が継続的に改善されることが期待される．

4.

「情報技術が拓く⼈間理解」「情報学へのとびら」「⾝近な統計」の 3 科⽬ 6 単位が実質的に必修科⽬である．また，項⽬⑥（プログラミング）に対応する選択必修科⽬から少なくとも 1 科⽬（1〜2 単位）を履修しなければならない．このうち「情報学へのとびら」は 2022 年度に最新の内容に改められている．これらの科⽬のシラバスを点検したが，いずれも充実した内容であり，⼤きな問題は⾒られない．

5.

リテラシープランでは選択科⽬が設定されているが，実質的な必修科⽬および選択必修科⽬だけで 7〜8 単位を修得するため，学⽣が選択科⽬を履修するモチベーションが2⽣まれにくいことが想定される．そうした事態が観察される場合には，今後の改善が必要である．
6.

2022 年度には「情報学へのとびら」の他にも選択必修科⽬「情報セキュリティ概論」および選択科⽬「⽇常⽣活のデジタルメディア」も最新の内容に更新されている．授業
コンテンツの制作には⼤きなコストがかかるが，情報分野は技術⾰新が急速に起こることを考慮すると，計画的な更新が今後も必要である．コスト⾯も考慮して動画⽣成 AIの活⽤なども検討することが望まれる．

4．アドバンスプランに対する意⾒・コメント
1． アドバンスプランでは 12 単位以上の履修を義務付けている．これは，リテラシーレベ
ル・カリキュラムおよび「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〜」（以下，応⽤基礎レベル・カリキュラム）が想定する学修量（おおむね 4 単位相当程度）を⼗分にカバーしている．
2． 応⽤基礎レベル・カリキュラムでは，履修者に知識を⾝に付けさせることに留まらず，演習や PBL 等を効果的に組み⼊れることにより，実践的スキルの習得を⽬指すことが推奨されている．アドバンスプランにおいては演習等の実施について課題があるため，⼤学間連携の活⽤や，⽣成系 AI 等を活⽤した指導や評価の⾃動化などを通じて，この点を改善することが期待される．
3． 応⽤基礎レベル・カリキュラムは，⾼校学習指導要領の改訂やリテラシーレベルの教育の進展，社会環境や求められる⼈材像の変化などを踏まえ，2024 年度頃を⽬途に⾒直される予定である．この点を踏まえて，アドバンスプランの教育内容が継続的に改善されることが期待される．
4． アドバンスプランにおける 4 つの必修科⽬（計 8 単位），選択必修 a（2 単位），選択必修 b（2 単位）を合計すると 12 単位になり，応⽤基礎レベルの認証取得要件を満たす．
そのため，設定されている選択科⽬を学⽣が履修するモチベーションが⽣まれにくいことが想定される．そうした事態が観察される場合には，今後の改善が必要である．
5． 選択必修科⽬「⼼理学統計法」は，シラバス上では「⼼理学で⽤いる統計的⼿法」となっているが，その他の分野でも活⽤が期待できる統計的⼿法が幅広く解説されており，⾼く評価できる．
6． データ構造とアルゴリズムの相互依存関係は極めて強いため，選択必修科⽬「アルゴリズムとプログラミング」の内容と，必修科⽬「データ構造とプログラミング」の内容がかなり類似している．ある程度の内容の重複は許容されるが，科⽬の教育内容を整理して，重複をなるべく減らすことが望まれる．また，両科⽬とも C ⾔語プログラミングを⽤いているが，最近の技術動向や利⽤状況を踏まえると，Python ないし Java に変えてゆくことが望まれる．
7． 最近のマーケティング理論やビジネス動向を踏まえると，サプライチェーン・マネジメントに加えてサービスチェーンやバリューチェーン等のマネジメントの重要性が増し3

ている．この点を考慮して，選択科⽬「サプライチェーン・マネジメント」の⼀部でこれらについても紹介することが望まれる．
8． 2022 年度には選択科⽬「数値の処理と数値解析」が最新の内容に更新されている．授業
コンテンツの制作には⼤きなコストがかかるが，情報分野は技術⾰新が急速に起こることを考慮すると，計画的な更新が今後も必要である．コスト⾯も考慮して動画⽣成 AIの活⽤なども検討することが望まれる．

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