13学部で考える全方位型AI・データサイエンス教育プログラム

関西大学「AI・データサイエンス教育プログラム」のご紹介

学長補佐
堀井 康史（総合情報学部）
法学部

文学部

経済学部

商学部

社会学部

政策創造
学部

外国語学部

人間健康学部

総合情報学部

社会安全学部

システム
理工学部

環境都市
工学部

化学生命
工学部

13学部で考える全方位型AI・データサイエンス教育プログラム
文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」

関西大学「AI・データサイエンス教育プログラム」のご紹介

認定 2022.年8月
関西大学AI・データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）
認定 2023年8月
関西大学AI・データサイエンス
教育プログラム（応用基礎レベル）
商学部AI・データサイエンス教育プログラム（ビジネス応用基礎）
関西大学総合情報学部
数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）

法学部

文学部

経済学部

商学部

社会学部

政策創造
学部

外国語学部

人間健康学部

総合情報学部

社会安全学部

システム
理工学部

環境都市
工学部

化学生命
工学部

関西大学のキャンパス事情
高槻ミューズキャンパス
高槻キャンパス

社会安全学部

総合情報学部

千里山キャンパス
梅田キャンパス

法学部

文学部

経済学部

商学部

社会学部

政策創造

外国語

システム

環境都市

化学生命学部学部

理工学部

工学部

工学部

堺キャンパス
人間健康学部

・大阪府下に
５キャンパス

・学部数： 13学部・学生数： 29,797人
・専任教員数 801人
（2023年5月1日現在）

・ キャンパス間の物理的距離
・ 学部毎に異なる３ポリシー（AP、CP、DP）
・ 教員：異なる研究分野・関心
・ 学生：異なる興味、「AI・データサイエンスは他人事」↓（課題）如何にして学生の心を惹きつけるか？

関西大学のキャンパス事情
学生目線
・ キャンパスが異なると、そこはもう未知の世界
・ 他学部の教員、他学部の教育内容も知らない・ 知っているのは自分の学部のことだけ↓
学生は「総合大学」で学びながら、「総合大学」のスケール感を意識する機会すらない↓「総合大学」の利点を最大限に活かした「AI・データサイエンス教育プログラム」をどう作る？
・ LMSをベースにした遠隔授業（ビデオ講義＋小テスト）
・ 13学部の教員が参加するリレー講義
・大阪府下に
５キャンパス

・学部数： 13学部・学生数： 29,797人
・専任教員数 801人
（2023年5月1日現在）

・ 学部紹介 ＋ 自己紹介 ＋ 研究分野に関連した授業
・ 教員は顔出しでビデオ講義（臨場感）
・ LMSによる双方向性の強化
学生は匿名で先生掲示板に質問 → メールアラート →教員は即回答 → 重要な質問・回答は全体掲示板で共有（世話役＋ティーチングアシスタントのサポート）リテラシーレベル（2021年度 開講）
学ぶ楽しさ・社会的重要性の理解・知識の獲得

応用基礎レベル（2022年度 開講）
体系的な学び・実践技術の修得・人材育成

活用法を見聞するAI・データサイエンス

法学部

さまざまな専門分野における活用事例を通して、社会的重要性を理解し、関心を持ち、知識を獲得する。

文学部
経済学部

活用法を体験するAI・データサイエンス

商学部
さまざまな専門分野における研究事例を通して、AI・データサイエンスの基礎を体系的に学習する。

社会学部
政策創造学部
外国語学部

全方位型
AI・データサイエンス
教育プログラム・すべての学部の教員によるリレー講義

全学プログラム（オンデマンド授業）

トータルデザイン（動機付け）

・総合大学ならではのワイドレンジ教育（遠隔授業＋小テスト）

学部プログラム

人間健康学部
総合情報学部
社会安全学部
システム理工学部
環境都市工学部
化学生命工学部

商学部
総合情報学部

モデルカリキュラム（応用基礎レベル）に準拠した授業構成
社会のためのデータサイエンス実践基礎
授業計画 / Course Content
第1回 データサイエンスと社会とのかかわり
第2回 データ分析の進め方
第3回 データの収集と蓄積 (1) データ収集技術や調査実験
第4回 データの収集と蓄積 (2) データベースの構築と利用
第5回 データの前処理・加工
第6回 データの基礎分析 (1) 記述統計量やデータの分布
第7回 データの基礎分析 (2) クロス集計
第8回 データの基礎分析 (3) データ可視化
第9回 分析 (1) データの種類に応じた分析方法の選択
第10回 分析 (2) 回帰
第11回 分析 (3) 分類
第12回 分析 (4) クラスタリング
第13回 分析結果の出力 (1) 分析結果の可視化やプレゼンテーション
第14回 分析結果の出力 (2) システム・ロボット・アプリケーションの開発
第15回 分析結果の出力 (3) システム・ロボット・アプリケーションの開発

AI・データエンジニアリング実践基礎
授業計画 / Course Content
第1回 人工知能のあゆみと広がり
第2回 AIと社会（倫理、説明可能なAI）
第3回 ビジネスにおける機械学習の基礎と実践
第4回 AI・データエンジニアリングのためのMATLAB入門
第5回 データ駆動型社会とデータサイエンス
第6回 データ加工と分析設計
第7回 機械学習のための基礎数学
第8回 現場から学ぶ データサイエンス・AI技術による課題解決
第9回 地理情報と経路探索
第10回 ビッグデータとその利用
第11回 特徴にあわせたデータ表現
第12回 深層学習の基礎と実践
第13回 AIデータと機械学習
第14回 視覚情報処理とニューラルネットワーク
第15回 ファジィ理論とその応用

SDGs書籍の出版

商学部 AI・データサイエンス教育プログラム（ビジネス応用基礎）
関西大学総合情報学部 数理・データサイエンス・AI
教育プログラム（応用基礎レベル）
5

活用法を見聞するAI・データサイエンス

活用法を体験するAI・データサイエンス

13学部で考える全方位型AI・データサイエンス教育プログラム ＝ 文理を問わない学びの動機づけリテラシーレベル（2021年度 開講）
学ぶ楽しさ・社会的重要性の理解・知識の獲得

応用基礎レベル（2022年度 開講）
体系的な学び・実践技術の修得・人材育成

活用法を見聞するAI・データサイエンス

法学部

さまざまな専門分野における活用事例を通して、社会的重要性を理解し、関心を持ち、知識を獲得する。

文学部
経済学部

活用法を体験するAI・データサイエンス

商学部
さまざまな専門分野における研究事例を通して、AI・データサイエンスの基礎を体系的に学習する。

社会学部
政策創造学部
外国語学部

全方位型
AI・データサイエンス
教育プログラム・すべての学部の教員によるリレー講義

全学プログラム（オンデマンド授業）

トータルデザイン（動機付け）

・総合大学ならではのワイドレンジ教育（遠隔授業＋小テスト）

学部プログラム

人間健康学部
総合情報学部
社会安全学部
システム
理工学部
環境都市
工学部
化学生命
工学部

商学部
総合情報学部

モデルカリキュラム（応用基礎レベル）に準拠した授業構成
社会のためのデータサイエンス実践基礎
授業計画 / Course Content
第1回 データサイエンスと社会とのかかわり
第2回 データ分析の進め方
第3回 データの収集と蓄積 (1) データ収集技術や調査実験
第4回 データの収集と蓄積 (2) データベースの構築と利用
第5回 データの前処理・加工
第6回 データの基礎分析 (1) 記述統計量やデータの分布
第7回 データの基礎分析 (2) クロス集計
第8回 データの基礎分析 (3) データ可視化
第9回 分析 (1) データの種類に応じた分析方法の選択
第10回 分析 (2) 回帰
第11回 分析 (3) 分類
第12回 分析 (4) クラスタリング
第13回 分析結果の出力 (1) 分析結果の可視化やプレゼンテーション
第14回 分析結果の出力 (2) システム・ロボット・アプリケーションの開発
第15回 分析結果の出力 (3) システム・ロボット・アプリケーションの開発

AI・データエンジニアリング実践基礎
授業計画 / Course Content
第1回 人工知能のあゆみと広がり
第2回 AIと社会（倫理、説明可能なAI）
第3回 ビジネスにおける機械学習の基礎と実践
第4回 AI・データエンジニアリングのためのMATLAB入門
第5回 データ駆動型社会とデータサイエンス
第6回 データ加工と分析設計
第7回 機械学習のための基礎数学
第8回 現場から学ぶ データサイエンス・AI技術による課題解決
第9回 地理情報と経路探索
第10回 ビッグデータとその利用
第11回 特徴にあわせたデータ表現
第12回 深層学習の基礎と実践
第13回 AIデータと機械学習
第14回 視覚情報処理とニューラルネットワーク
第15回 ファジィ理論とその応用

SDGs書籍の出版

商学部 AI・データサイエンス教育プログラム（ビジネス応用基礎）
関西大学総合情報学部 数理・データサイエンス・AI
教育プログラム（応用基礎レベル）7

履修者・履修率向上に向けた施策●３大学データサイエンス アイデアコンテスト
社会課題「労働力人口の減少」
について、データに基づくアイデアを募集●ホームページの情報発信力を強化「学生の声」、「研究活動の紹介」で学びの わくわく感 を演出

１）「いつでもどこでも生き生きと働くことができる社会」を実現するには
２）「地方に移住し、地域で働くライフスタイル」を日本に広げるには
３）１）あるいは２）を実現す
る「仕事選びの方法」は？

●プログラム修了認定制度の開始
教育プログラムの修了要件を満たした
学生には、修了認定証としてオープンバッジ（デジタル証明書）を発行●高大連携特別プログラム（リテラシーレベル）
高校生が大学で学ぶことの意義を見出し、学習意欲の向上、学部選択の一助になることを目的に、関西大学AI・データサイ
エンス教育プログラムを併設校およびパイロット校に提供。
（2023年度より）●授業評価アンケート（応用基礎レベル）
・とても難しかったですが、興味がわく授業ばかりでした。
・機械学習の本では、オープンソースのデータを利用するため、あまり触れられない部分を知ることができたためこの授業を受講出来たことが嬉しいと思います。
・この授業でグーグルコラボラトリーを初めて使用しました。良い経験になったと思います。
・AI データエンジニアの難しさを理解して、これをできる人たちがいるからこそ、社会が成り立っているのだと理解した。
・この授業を通してデータエンジニアリングについて詳しくなれてとても嬉しかったです。
知識を活かしてこれから躍進していきたいです。
・AI ・データサイエンス科目を受講していると類似した内容の講義を受けることがありましたが、様々な分野の方がそれぞれの視点で捉えられていたため面白かったです。

受講者数
春学期
秋学期

●受講者数の推移

53名
32名

2022年

2023年

（リテ）活用法を見聞するAI・データサイエンス

395名

1447名

（応基）社会のためのデータサイエンス実践基礎

131名

439名総合情報学部の学部プログラム
関西大学総合情報学部
数理・データサイエンス・AI
教育プログラム（応用基礎レベル）
修了要件となる科目（必修科目）●基幹科目「情報と倫理」「情報処理」「コンピュータの言語」「コンピュータネットワークの基礎」「データサイエンスの基礎」●実習科目「ソフトウエア実習」↓
卒業者全員がデータサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）の修了要件を満たす制度設計に。

総合情報学部

ご静聴、ありがとうございました
関西大学法学部

文学部

経済学部

商学部

社会学部

政策創造学部

外国語学部

人間健康学部

総合情報学部

社会安全学部

システム理工学部

環境都市
工学部

化学生命工学部