初学者のための AI・データサイエンス入門授業の試み
北村 美穂子*1 金光 安芸子*2 吉田 智子*1
Email: kitamura@notredame.ac.jp*1: 京都ノートルダム女子大学 社会情報課程*2: Wolfram Research, Inc.
◎Key Words

AI・データサイエンス教育, AI リテラシー, プログラミング教育, 教材・ツール開発

1. はじめに

2. 「AI とデータサイエンス入門」の授業

理・データサイエンス・AI」は，現代において，誰でも学

2.1 授業目標
本授業の対象者は，中学・高校時代に数学や情報を積ぶべき科目と言われている。文部科学省においても MDASH極的に学ばず，AI について興味はあるものの苦手意識をを掲げ，2025 年までに全学生(50 万人/年規模)が「数理・持つ学生が大半を占める。したがって，数学的な基礎知データサイエンス・AI」の基礎が習得可能となるように，識を前提とせず，自分の身近なものから興味を広げ，知デジタル社会の「読み書きそろばん」とも言われる「数(1)識修得につなげるよう配慮する必要がある。授業の目標

しかし，高校時代に数学に苦手意識を持ち，中学・高校は，「人間と AI が共存する未来社会を考察するためにの「情報」の授業も関心を持たずに過ごした大学生が少な必要な AI 及びデータサイエンスの基礎知識を養う」

くない。彼らは「数理・データサイエンス・AI」を学ぶことする。との重要性を頭では理解しているものの，自分がいざ学

2.2 授業方針
以下の４つの内容を授業の柱とする。

大学教育へ改革を進めている 。

ぶとなると，わからないもの，苦手なものとみなし，積極的には受講しないのが文系大学での現状である。これは，（１） プログラミング言語を理解・習得する教師が説明を簡単にするために内容を単純化し過ぎたり，（２） データサイエンスの基礎・概要を学ぶ

仕組みや理論にこだわり実社会との関連が不明瞭であっ（３） AI リテラシーを学ぶたり，学生が知識として身につけた内容を確認する場が（４） 社会における AI・データの役割を学ぶなかったりするという教育を提供する側にも課題がある。
用プログラム」の必修科目の１つである「AI とデータサ

2.3 授業内容
上記の方針に従い，授業内容について詳しく説明する。なお，本授業の授業計画を表１に記す。

イエンス入門」（90 分授業 15 回）の授業において，文（１） プログラミング言語を理解・習得する

筆者らは，このような状況を鑑み，本学の「データ活系女子大学において数学が不得意な学生にも「わかる，楽しい，役に立つ」を理念にした授業を設計した。

本授業では，プログラミング言語についての理解を深めるため，各回必ずプログラミング実習を取り入れた。

授業はAI とデータサイエンスという授業でありながら，プログ

1) 実社会で使われる AI やデータサイエンスに主眼をラミング実習を取り入れる理由は，次の３点である。

おき，そこで利用されている技術や仕組みを学ぶ。

A)2) 学んだ知識を確認するためのプログラミング実習を行う

で体感し，知識の定着を図る
B)

AI もソフトウェアであることを，プログラミンという二部構成で行う。プログラミング実習についてグを通じて認識し，AI と人間の違いについて理は，AI やデータサイエンスに関する関数が豊富にある解を深め，AI リテラシーを養う

1Wolfram 言語 を利用する。
昨年度，本設計により実施した授業では，学生は 90分の授業を飽きることなく，より身近なものとして，AIとデータサイエンスの知識を習得することができた。

1

AI やデータサイエンスの知識をプログラム演習

https://www.wolfram.com/language/C)

自分でプログラミングし出力を得ることで，授業に楽しさを与え，情報や数学アレルギーを軽減させるA）の重要性は，AI やデータサイエンスが数学知識を基本とするが，数学が苦手な学生にとって，それを座学のみで理解するには難しい点にある。数学の話を 90 分

表 1 「AI とデータサイエンス入門」の授業計画
回
内容
第 1回

聴くよりも，たとえ既成のコードであっても自分の手を動かし，結果が出力されれば感動し，記憶にも残る。数第 2回

学的な知識は，プログラミングを通じて，論理的思考の下で，その概念が理解できればそれでよく，実際の計算はプログラムの関数に任せればよい。
自分自身のプログラミングが，ソフトウェア知識の定

第 3回着に寄与することは，先行研究からも明らかである(2)。
B）については，筆者は，IT 企業に約 30 年勤め，AI関連の研究開発に従事した経験がある(3)。その経験を振第 4回り返ると，AI の基礎知識を習得するためには，まずコンピュータにおけるデータの扱い方とソフトウェアの理解が必須である。AI もソフトウェアの１つであるという前提知識がないと，AI と人間の違いについて理解することができず，AI リテラシーも身につかない。学生自ら AI

第 5回
第 6回

を開発し，AI の能力や課題を実感できるような授業を目指す。

第 7回C）において，筆者らが心がけたことは，•学生が，より親しみの得られる身近な題材を使う•

全員が同じ出力を求めるのではなく，オリジナルの作品を作ってもらうという点である。

第 8回

第 9回

Wolfram 言語は，AI やデータサイエンスに関する豊富な関数が用意されているため，これらの関数を用いて，

第 10回初学者でも簡単に AI プログラミングをすることができる。さらに，Wolfram Cloud 2を用いれば，学校でも家でも同じ環境でプログラミングに取り組める。

第 11回

学生の身近な題材で，自分しか作れない作品を創作することでプログラミングの楽しさを経験することは，プログラミングが難しいものではなく，数学やデータサイエンスに対する心理的障壁を下げることに寄与する。

第 12
回(2) データサイエンスの基礎・概要を学ぶ

データサイエンスには，確率・統計の知識が欠かせないが，基本統計量，偏差，分散の基礎に留め，データビ

第 13
回

ジュアライゼーションを重点的に教える。近年，新聞や広告でも，グラフや地図等，種々な可視化技術を使って理由や根拠を示すことが多い。これらの実例を挙げ，可視化による効果，可視化において注意すべき点を学ぶ。

第 14
回

さらに，後述するワードクラウドによるテキストの可視化の実習を行うことで，データ洞察力や結果を明確かつ魅力的に伝える力を養うことに重点を置く。

2

https://www.wolframcloud.com

第 15回

ガイダンス
• 授業の目的・進め方についての説明• WolframAlpha を使ってみよう
AI による技術および社会の変化• AI による技術の変化(インターネット,IoT,5G),AI による社会の変化(ソサエティ 5.0,シェアリングエコノミー他)• Wolfram 言語の基本操作の説明と実習
データ活用のための基礎知識• データの種類，コンピュータ内でのデータの扱い(数字，文字)• プログラミング実習(Wolfram 言語におけるデータ処理)
データ活用のための技術(データ解析,非構造化データ)• データ解析とは，非構造化データ(画像，音，音声)の扱い• プログラミング実習(画像，音，音声処理)
第 2 回から第 5 回のまとめ• 小テストおよび講評
プログラミング言語概論• プログラミング(アルゴリズムとデータ構造)，プログラミング言語の歴史,種類と特徴• プログラミング実習(条件分岐，反復等の基本制御)
プログラミング実習• プログラミング実習(アートプログラミング)
AI の事例 自然言語処理(1)• テキスト解析(形態素解析，構文解析)• プログラミング実習(文字列処理，テキストの文法構造)
AI の事例 自然言語処理(2)• テキスト解析(意味解析，辞書とコーパス)• プログラミング実習(Wolfram 言語の知識ベース)
第 6 回から第 9 回のまとめ• 小テストおよび講評• アートプログラミング課題の作品発表・ディスカッション
データサイエンスの基礎• AI と統計学の関係，データの種類と収集方法，ヒス
トグラムと基本統計量，統計解析• プログラミング実習(可視化，基本統計量の計算，相関関係)
データビジュアライゼーション• 様々な可視化(グラフ，ワードクラウド，地図上の可視化)• プログラミング実習(データビジュアライゼーション)
機械学習とは• AI と人間の学習の違い，教師あり学習・教師なし学
習とは，機械学習(分類，予測)• プログラミング実習(Wolfram 言語の機械学習，分類，予測)AI が社会に与える影響• AI 活用における課題と未来(AI と仕事，AI と上手く付き合うには)• データビジュアライゼーション課題のレポート発
表・ディスカッション
全体のまとめ• まとめのテストおよび講評• 本授業の総括

3. 授業の実施及び実践結果(3) AI リテラシーを学ぶ

ールベースの手法から現在主流のビッグデータによる機3.1 授業の実施
2022 年度の後期授業（2022 年 10 月～2023 年 1 月）において本授業は実施された。受講した学生は，文系の学科に所属する 2 年生の 21 名であった。
毎回，授業の最後にアンケートをとり，授業の感想や械学習の手法に AI が変化してきた点を機械翻訳の事例要望等を質問した（以降「授業アンケート」と呼ぶ）。

を用いて説明することで，AI の原理や仕組みを学ぶ。

また，授業の最終回には，大学側が無記名の授業評価ア

AI については，近年技術の進歩が著しい自然言語処理を題材に，研究の歴史的背景や技術の変遷について説明する。自然言語処理はテキストを扱うため，文系学生でも取り組みやすい題材である。人間の思考を模倣したル

プログラミング実習では，お菓子のチョコを用いた画像判別実験や，自分の好きな小説を用いたワードクラウ
ド作成を体験し，AI やデータサイエンスをより身近に感じてもらうことに注力する。
(4) 社会における AI・データの役割を学ぶンケートを実施した（以降「授業評価」と呼ぶ）。

3.2 授業アンケート，及び，授業評価の結果
図１に，第１回から第 10 回の授業アンケートのワードクラウドを示す3。この図全体で目立つ単語は，「わかる」「できる」「感じる」「理解」等であり，学生の前AI 人材とは，AI についての知識とともに，AI が我々向きな姿勢が読み取れる。なお，第 8 回は「難しい」の生活の中で，どのような役割を果たし，かつ，どのよ「間違う」のような否定的な単語があるが，「できる」

うな影響や課題があるかを正しく知る必要がある。授業「楽しい」も存在する。この回はプログラミング実習のの最終回には，社会的な問題にも目を向け，AI 倫理や政みの授業であった。学生が苦労しながらも作品を完成さ(4)

府が提案している Society5.0 の話題を提供し，人間とせた努力が読み取れる。このように，学生は全授業を通AI が共存する未来社会について問題提起する。

じて，意欲的に取り組んだことがわかる。

2.4 学生の理解度の確認
本授業は初学者対象であり，学習の躓きを防ぐ必要がある。したがって学生の理解度を確認しながら授業を進める。毎回，授業の最後に IT パスポート(5)の試験問題を４問出題し，学生の理解度を測る。IT パスポートの問題を用いた理由は，選択肢で簡単に答えることができ，良問が多いためである。
さらに，第 4 回と第 10 回に，各回のテストで出題さ図 2 「この授業に満足しているか」の結果れた問題をベースに確認テストを実施する。第 10 回には簡単なプログラミングのテストも行う。最終回では，次に，授業評価の結果について述べる。図 2 は満足

授業目標が達成されたか確認するために「人間と AI が度に関する回答結果である。この図に見るように，概ね共存する未来社会」に関する設問を用意する。

満足度が高い授業であったと言える。しかし，一部の学図 1 第 1 回から第 10 回までの授業アンケートのワードクラウド
3

実施の都合上，第 7〜9 回の授業内容は，授業計画と異なっている。

表 2 授業評価の学生のコメント例

この回答には正解がなく，学生が授業を通じて，自分学生のコメント（肯定的な意見）の考えを述べられるかどうかを確認するための質問であ実習で実際にやってみられるのがよかった。
AI やデータサイエンスについて学ぶ機械は今までなかったので，良い学びとなった。
一回の授業内容で進む速さもいいくらいで，少し難しかったところもありましたが，面白い実習とわかりやすい解説が連続であったので理解しやすかったです。
講義は，講義と実習の２つの部分に分かれています。講義内容はわかりやすく，講義を学んだ後すぐに実践できます。それが私には理解しやすく，覚えるのにも役に立ちました。

学生のコメント（否定的な意見）る。図 3 のように，学生の半数以上は，人間と AI は共存し豊かな社会が実現できると回答した。しかし，異なる回答も存在する。表 3 の理由にみるように「AI 倫理を遵守し豊かな社会が実現する」と答えた学生もいれば，「人間が AI に依存してしまう未来」を危惧する学生もいる。学生一人一人が，授業で学んだ内容から，AI と人間が共存する未来社会を考えることができるようになっもう少し既存知識と結びつけながら，わかりやすく授業をして欲しかった。どんどんと説明が進んでいくので，よくわからない部分が多かった。実習も，今何をしているのか，そのとおりにやることが多かったので改善してほしい
毎回授業と実習があるから，授業が進むのが早かった

生は「どちらとも言えない」という回答をしている。
表 2 は，授業評価における学生のコメントである。1回の授業にて講義と実習を行うことについて肯定的な意
見が多い一方で，授業の進度についていくことができなかった学生もいる。これらの学生は，授業の満足度が低い学生だと思われる。

3.3 AI と共存する未来社会に関する回答
図 3 と表 3 は，最終回のテストの設問である「AI は今後我々にとってどんな存在になると思うか？その理由についても記述せよ」の学生の回答である。

たことがこの表からも読み取れる。

3.4 授業実践からわかったこと
授業アンケートや授業評価の結果から，授業の目的「人間と AI が共存する未来社会を考察するために必要な AI 及びデータサイエンスの基礎知識を養う」は達成されたと言える。副次的な効果として，毎回行った確認テストによって「IT パスポート」の受験意欲が湧き，IT分野の勉強を始めた学生もいた。
一方で，丁寧な説明と実習のサポートを心がけたにもかかわらず，授業に満足していない学生がいたことも確かである。原因としては，授業の進度が早いため１度欠席するとついていけない，学生自身の想定を超える内容で予習復習が思うようにできなかった，ことが考えられる。授業開講前に事前学習を促す，講義のビデオ動画を公開しオンラインで繰り返し学習できる環境を提供する等，次年度以降の課題としたい。

１）
２）

4. おわりに３）

本稿では，初学者向けの「AI・データサイエンス入

４）
01)
2)
3)
4)

2

4

6

8101214

AI が日常生活に溶け込み，人間が AI に依存することなく，賢く利用し，社会が豊かになる
AI が日常生活に溶け込み，人間が気付かないうちに AI の価値判断に影響され，行動するようになる
AI ブームは去り，人間は，AI の価値判断や技術そのものを信用しなくなる
その他

図 3 「AI と共存する社会」に関する質問の回答
表 3 上記の 1）〜4)を選択した理由1) 〜 4) の選択肢を選んだ理由
1) 人間は自分の意見に自信がないとき，誰かと情報共有をします。
私はその対象が，人間よりもより正確な情報を提供してくれる AI になると考えます。そのように AI に依存していくことで，自分の意見ではなく AI の判断に飲み込まれていくのではないかと考えます。
2) この授業を受ける前までは，いつか AI に仕事を取られたり，AI に依存するようになるのではないかと思っていた。しかし，この授業でAI について学ぶことで，ELSI の倫理的・法的・社会的課題を解決した
り，人間中心の AI 社会原則を守ったり，AI が人間の代わりをするのではなく，AI の能力を人間にとって有益になる使い方をすれば，AI に依存することなく，社会が豊かになると考えるようになったからです。
4) AI を使えるか使えないかで社会に差ができると思う。身近なところにも AI が増えており，それらは人間が行う作業をサポートしているから。AI に任せられることが増えると人間は楽になり，それを活用する人と依存する人が出てくると思う。

門」の授業についてその方針，内容及び実践結果を報告した。なお，本授業におけるプログラミング実習を利用する試みについては，2023PC カンファレンス分科会の「情報教育」において「体感しながら学ぶ AI とデータサイエンス入門授業の試み」でより詳しく発表する。

参考文献(1) 文部科学省：“数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）”,https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm (2019)(2) 吉田智子，中村亮太，酒井知果，松浦敏雄：“かわいいモノ作りを通してプログラムを学ぶコースウェアの提案と実践”，情報学，14 巻，1 号，pp.16-30（2017）(3) 北村美穂子, 村田稔樹, 奥村晃弘, 佐々木美樹：“テキストマイニング技術を利用したお客様コールログ分析”, OKI テ
クニカルレビュー, Vol.83, No.1, pp38 (2016)(4) 内閣府: “Society 5.0”,
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/ (2020)(5) IPA: “IT パスポート試験”,
https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/index.html (2023)