データサイエンス教育における和歌⼭⼤学の取り組みの紹介
吉野 孝
和歌⼭⼤学
データ・インテリジェンス教育研究部⾨Data Intelligence Education and Research Division

今⽇の内容1.データサイエンス教育の概要と特徴
2.講義内容の紹介
3.履修者を増やすための⼯夫

2データサイエンス教育の概要と特徴

和歌⼭⼤学のDS教育の特徴
ゼロベースで全ての構成科⽬を⽴ち上げ⼀貫した教育プログラムを構築
連携展開科⽬（教養教育と専⾨教育を連接する全学対象の科⽬区分）という新しい科⽬区分を利⽤
リテラシーレベルよりハイレベルな内容を全学科⽬として展開
部⾨教員が連続して構成科⽬を担当することでレベルの異なる科⽬で内容や実施形態に⼀貫性を確保⼀貫した教育プログラムをオープンバッジというシステムで可視化
学⽣⾃⾝の学修の管理及びプログラムの運⽤に使⽤
Data Intelligence Education and Research Division4和歌⼭⼤学 数理・データサイエンス・AI科⽬の展開
ü 「データサイエンスへの誘いコース」は、和歌⼭⼤学全学部必修科⽬のため受講率100％︕
ü 「データサイエンスへの誘い応⽤基礎レベルコース」は、教養科⽬・連携展開科⽬として全学部⽣が受講可

データサイエンスへの誘いコース
教!
養"科#$目%%教
育実科
践目(1年次データサイエンスへの誘いA/B
データサイエンス⼊⾨A/B

2年次
連携グ
ロ
展#開バ
科ル
展
⽬開
指向コースの特⾊

データサイエンス基礎

⼈⼯知能の初歩
データサイエンス応⽤

オンデマンド教材、学⽣必携パソコン（BYOD）
Teams、eラーニングシステム
掲⽰板等を活⽤した修学サポート
EXCEL演習、JupyterNoteBook
GoogleColab等を活⽤した
R、Python演習
必携パソコン活⽤

⼈⼯知能概論
3年次

数理・データサイエンス・AI活⽤PBL(※)※システム⼯学部は2年次から受講可

オンデマンド教材により繰り返し学習が可能

データサイエンス実践

データサイエンスへの誘い
応⽤基礎レベルコース

各学部専⾨科⽬

⼤学院（データ関連⼈材育成プログラム）

教員陣によるオンライン学⽣サポート

動画によるオンデマンド型授業

6

オンデマンドの講義
45分〜60分

オンデマンドの演習

合計で90分程度の動画30分〜45分

オンデマンドは全て顔出し

GoogleColaboratoryやData Intelligence Education and Research Division Jupyter notebook上で実施

オンデマンド型講義のサポート体制■Moodleの「質問コーナー」（フォーラム）■メールで個別の質問に対応■オンラインサポート室□Teamsビデオ会議で実施□毎週18:10〜（90分間）□教員とTAによるサポート■LINEチャットボットの導⼊（１年⽣科⽬のみ）

オンラインサポート室
を⼀つに共通化し，効率化
他の科⽬の受講⽣同⼠の交流も期待

多様なメディアを効果的に⽤いた充実したサポート体制を構築
Data Intelligence Education and Research Division7

講義内容の紹介

データサイエンス
⼊⾨A/B※この講義は、和歌⼭県データ利活⽤推進センターの教材の協⼒のもとに作成されています。

講義の概要（シラバス）■ データサイエンス⼊⾨A
1.
3.
4.
5.
6.
7.
8.

データサイエンスとは何か
R⾔語の基本操作と1変量の統計
2変量の統計とクロス集計，相関係数
データの演算，基本統計量
データの視覚化（１）︓棒グラフ，円グラフ，折れ線グラフなど
データの視覚化（２）︓箱ひげ図，散布図，その他のグラフ
単回帰分析
課題解説や総評等（フォローアップ講義）

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.

重回帰分析
決定⽊
ｋ近傍法
アソシエーション分析
主成分分析
ｋ平均法
階層クラスタリング
課題解説や総評等（フォローアップ講義）

2.

■ データサイエンス⼊⾨BData Intelligence Education and Research Division10受講⽣の内訳（2022年度後期）■学部別受講⽣の内訳
□⼊⾨A

計315名

□⼊⾨B

計308名

● 経済学部︓41名● 教育学部︓7名● システム⼯学部︓256名● 観光学部︓11名● 経済学部︓42名● 教育学部︓9名● システム⼯学部︓251名● 観光学部︓6 名

Data Intelligence Education and Research Division

11データサイエンス
基礎

13

講義の概要

Pythonを使ったデータサイエンスの基礎を学ぶ■基本的なPythonプログラミングとデータ分析⽅法を修得する講義と演習■Pythonの基礎□ 各種ライブラリ (NumPy, SciPy, matplotlibなど)□ 数値計算，データの加⼯と可視化■数学の基礎および確率と統計の基礎■機械学習の基礎とPythonでの利⽤□ 回帰分析
□ 決定⽊□ K-最近傍法□ サポートベクタマシン□ クラスタリング□ 主成分分析□ アソシエーション分析

Data Intelligence Education and Research Division

Python

数学・確率統計機械学習

受講⽣の内訳（2023年度前期）

14■学部別受講⽣の内訳（計285名）□経済学部︓16名□教育学部︓2名□システム⼯学部︓263名□観光学部︓4名

DS誘いA/Bが必履修となった効果で受講⽣の増加※データサイエンスへの誘いA/Bは令和4年度は必履修，令和5年度から必修

Data Intelligence Education and Research Divisionデータサイエンス
応⽤

講義の概要

16

Pythonを⽤いたテキストマイニング（講義と演習）
テキストからの特徴抽出やテキスト分類等の技術を理解し，実際に利⽤ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）や新聞記事，書籍，論⽂等のテキストデータから様々な発⾒を得るための⼿法を修得
⾳声⾔語やビッグデータ，Web API等の取り扱いについて体験的に学修
テキスト（⽂章）からお宝を発掘しよう︕
Data Intelligence Education and Research Division授業中に利⽤する主なデータ等

17■⻘空⽂庫（著作権が切れた⼩説）■Amazon Customer Review Dataset（⽇本語）■Wikipedia⽇本語版のダンプファイル■CiNii Articles - 国⽴情報学研究所■声優統計コーパス■JVS（Japanese versatile speech）コーパス※その他（受講⽣⾃⾝がデータを探して利⽤することを推奨）
Data Intelligence Education and Research Division

受講⽣の内訳（2022年度後期）■学部別受講⽣の内訳（計129名）□経済学部︓3名□教育学部︓3名□システム⼯学部︓118名□観光学部︓5名

Data Intelligence Education and Research Division18データサイエンス
実践

講義の概要20PythonとExcel を使い，実データを⽤いたデータマイニングを中⼼とした講義と演習を実施
実際のPOSデータを題材として，データマイニングに取り組み，実践的なデータマイニングと可視化の⼿法の修得
業務把握，仮説⽴案，データ分析・検証，提案，プレゼンなど，データサイエンティストの⼀連の仕事の流れを体験

Data Intelligence Education and Research Division

分析テーマとデータについて

21

オークワ様から提⽰されたテーマ
1. 環境変化による購買変化
温暖化等災害の増加
コロナ禍から現在までの購買変化
値上げ

2. 次世代⾷⽣活への対応
次世代ミート3. 会員施策への提案
会員カードを発⾏する企業は，常に会員数を増やしたいと考えている

提供データ（直近のデータ，複数年度，複数店舗のデータ）
2017年〜2022年 9⽉度〜12⽉度×全国4店舗
コロナ禍の分析のために2019年〜2022年の3⽉度〜5⽉度の1店舗
Data Intelligence Education and Research Division

受講⽣の内訳（2023年度前期）

22■学部別受講⽣の内訳（計23名）□経済学部︓3名□教育学部︓0名□システム⼯学部︓20名□観光学部︓0名■教員□3名■TA□1名※2022年度は経済学部０名だったので，＋３名※経済学部の４年生は，「データサイエンスへの誘いA/B」の受講開始の学年
Data Intelligence Education and Research Division

23

講義の様⼦

写真1 最終発表会の様子

写真3 最終発表会の様子

写真2 最終発表会の様子

写真4 最終発表会の様子

Data Intelligence Education and Research Division実践的データマイニング1/2（⼤学院）

企業と連携した講義

25■実践的データマイニング1（2018年度〜）□ オークワの匿名加⼯ID-POSデータを利⽤□ 4店舗・直近数年分のデータ■実践的データマイニング2（2019年度〜）□ 紀陽銀⾏の匿名加⼯ATM取引データを利⽤□ 全店舗・直近数年分のデータ■企業が抱える問題等を本物のビジネスデータを使って分析，課題解決を提案（ロールプレイ型PBL）■企業担当者が授業に常駐し，学⽣と意⾒交換・追加情報等を提供

鮮⿂の廃棄ロスが多いと思うのだけど，調べてくれる︖
Data Intelligence Education and Research Division

26

授業実施中の様⼦（1／2）

企業の情報課の方の説明中の様子

議論中の様子

最終の発表中の様子
Data Intelligence Education and Research Division授業実施中の様⼦（2／2）

27

2023年8月実施
実践的データマイニング1：受講者26名

2022年9月実施
実践的データマイニング2：受講者28名

Data Intelligence Education and Research Division

履修者を増やすための⼯夫次のステップは︖

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全学的に受講可能なデータサイエンス科⽬の整備

多くの学⽣がデータサイエンス科⽬を受講する状況の実現（特に⽂系学⽣の受講を促進したい）
Data Intelligence Education and Research Division授業紹介動画の作成と視聴促進授業紹介動画（1／2）■学⽣のモチベーション向上■学⽣インタビュー中⼼□約1時間の⻑編︕（意外とすぐ⾒終わります）

Data Intelligence Education and Research Division31

授業紹介動画（2／2）

データサイエンス 和歌⼭⼤学
YouTubeData Intelligence Education and Research Division32

LINEチャット
ボットの導⼊LINEボットアプリの導⼊システムの⾃動応答

学⽣の質問（あいまい）
学⽣の質問（具体的）• 過去質問の閲覧• ボットの⾃動応答との併⽤により，同じ質問が減ることを期待

Data Intelligence Education and Research Division34

LINEによるサポート（1／2）

35■LINE利⽤の効果□質問投稿数，質問者数ともに増加● 匿名による質問● LINEによる気軽に質問しやすい環境の提供□他の⼈の質問を参考にできる効果● 同じ質問が減る（効果⼤）◎ フォーラム（電⼦掲⽰板）には，同じことが書かれることがあった□「他の⼈が質問している」という状況の共有が「質問」を促す︖

Data Intelligence Education and Research Division

LINEによるサポート（2／2）
質問投稿数の比較

質問者数の比較

質問投稿数，質問者数の増加
Data Intelligence Education and Research Division36

オープンバッジの導⼊オープンバッジ導⼊の経緯

38■当初から，数理・データサイエンス・AI教育プログラムの⼀定数（10単位程度）の単位取得者には証明書を発⾏する予定■「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を⽴ち上げ，全学必履修化して，3年終了したため，発⾏のタイミング

オープンバッジ︕
Data Intelligence Education and Research Division和歌⼭⼤学の⼯夫点■⼯夫点□バッジとカリキュラム系統図を関連付け●科⽬バッジと単位積み上げ式バッジの併⽤＝◎バッジを取るために講義を受講◎体系的な受講につながる

Data Intelligence Education and Research Division39

オープンバッジの紹介（1／3）

40■科⽬バッジ■単位積み上げ型バッジ

単位積み上げ型バッジを利用し，サーティフィケーションを実現
Data Intelligence Education and Research Division

バッジ配布は2022年8月〜

41

オープンバッジの紹介（2／3）＋or

2科目データサイエンス・AIの基盤的な知識

Pythonプログラミングの基礎スキル

データサイエンス・AIの実践的にデータサイエンス・AIを応用課題に取り組むために 利活用するために必要な知識や必要な基本スキルスキルを備えた応用基礎力

Data Intelligence Education and Research Division42

オープンバッジの紹介（3／3）
13名
74名
186名
761名
2,665名＋2,516 名

or276名

151名

14名

135名

104名
26名

1015名

877名

データサイエンス・AIの基盤的な知識

Pythonプログラミングの基礎スキル

データサイエンス・AIの実践的にデータサイエンス・AIを応用課題に取り組むために 利活用するために必要な知識や必要な基本スキルスキルを備えた応用基礎力

Data Intelligence Education and Research Division

2023年3月末実績

授与学⽣のツイート

Data Intelligence Education and Research Division43

物理バッジの導⼊本物のバッジの作成と授与

Data Intelligence Education and Research Division

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2023年9月末に配布予定和歌⼭⼤学 DTIER