2023/09/22
崇城データサイエンティスト育成プログラム 令和 4 年度自己点検評価書（案）
データサイエンス教育推進 WG

目次
１．

プログラムの実施体制 ......................................................................................... 1２．

令和 4 年度のプログラム変更点 .......................................................................... 2３．

令和 4 年度のプログラム詳細 .............................................................................. 2４．

令和 4 年度のプログラム実績 .............................................................................. 7５．

令和 4 年度の自己評価と改善案 ........................................................................ 12

１． プログラムの実施体制
崇城データサイエンティスト育成プログラム(以下、本プログラムとする)は、下記体制のもと令和２年度より開始した。
データサイエンス教育ワーキンググループメンバー
堀部 典子（情報学部 情報学科 教授、本 WG 座長）
西園 祥子（生物生命学部 生物生命学科 教授）
津曲 紀宏（総合教育センター 准教授）
古賀 元也（工学部 建築学科 准教授）
西嶋 仁浩（情報学部 情報学科 准教授）
池田 徳典（薬学部 薬学科 准教授）
林 修平（生物生命学部 生物生命学科 助教）
中山 泰宗(総合教育センター 准教授，Dx 推進本部長）
授業担当者
堀部 典子（情報学部 情報学科 教授）
尾﨑 昭剛（情報学部 情報学科 助教）
中山 泰宗(総合教育センター 准教授，Dx 推進本部長）

1

２． 令和 4 年度のプログラム変更点
R4 年度は、科目の開講時期を学生の夏季休業時期に変更した（08/12～09/27）。R3 年度以
前は春季休業時期（R3 年度は 2/1~2/15）に開講していたが、年度末に向けての成績入力の締め切りにより、受講期間が制限されてしまうため、R4 年度は夏季に移動した。
また、企業等の外部識者の講演も実施しているが、年度末は日程の調整が難しいため、その観点からも夏季が妥当であると判断した。

３． 令和 4 年度のプログラム詳細
令和 4 年度のプログラムは下記の要領で実施した。
プログラムの概要
プログラム概要は下図の通り。本プログラムは文部科学省の「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）」（以降、MDASH リテラシー）の認定プログラムを受けている。

図 プログラム概要

2

プログラムの理念・教育目的
理念：データや AI を活用して社会をよりよくする人材の育成
目的：学生がデータサイエンスや AI による新たな価値を作り出すための基礎を身につけ、同時にその限界や倫理を含む留意事項を考慮できること
学習目標
１．数理・データサイエンス・AI と社会の関係を理解する
２．数理・データサイエンス・AI の社会での有用性を理解する
３．数理・データサイエンス・AI の活用事例と方法を理解する
４．数理・データサイエンス・AI の様々な留意事項を理解する
５．数理・データサイエンス・AI の実データの基本的な取り扱い方法を理解する
６．数理・データサイエンス・AI の実践にデザインが必要であると理解する
実施方針「データサイエンス入門」を全学の１年生を対象として開講する。２年生以上も受講可能とする（ただし、2018 年度以前に入学した学生は聴講のみで単位化はできない）。
科目は全学の学生が受講し易いように、一般授業期間外でのオンデマンド型授業として開講する。オリエンテーションや外部講演など双方向型授業を行う場合にも、録画して後日、オンデマンド型授業として受講できるようにする。
修了要件
科目「データサイエンス入門」を履修登録し、60 点以上を取得して合格する。修了者には「リテラシーレベル修了証」としてオープンバッジを授与する。
プログラム編成
MDASH リテラシーの審査項目とカリキュラムの関係は下表のとおり。
表 MDASH リテラシーの審査項目とカリキュラムの対応
項目

項目詳細

目標対応箇所

カリキュラム対応箇所

審査

数理・データサイエンス・ＡＩは、

数理・データ「データサイエンス入項目

現在進行中の社会変化（第 4 次産業サイエンス・門」(1)データサイエン

1

革命、Society5.0、データ駆動型社

AI と社会の関スとは、(2)教育の現場会等）に深く寄与しているものであ係を理解すにおけるデータサイエンること、また、それが自らの生活とる。

スの現状、(3)データサ密接に結びついているものであるこ

イエンスと AI 技術のつと。

ながりと今後の展望
3

項目

項目詳細

目標対応箇所

カリキュラム対応箇所

審査

数理・データサイエンス・ＡＩが対数理・データ「データサイエンス入項目

象とする「社会で活用されているデサイエンス・門」(3)データサイエン

2ータ」や「データの活用領域」は非

AI の社会でのスと AI 技術のつながり常に広範囲であって、日常生活や社有用性を理解と今後の展望、(9)デー会の課題を解決する有用なツールにする。

タ解析の活用なり得ること。
審査

様々なデータ利活用の現場における数理・データ「データサイエンス入項目

データ利活用事例が示され、数理・サイエンス・門」(7)データ解析の応3

データサイエンス・ＡＩは様々な適AI の活用事例用、(8)データ解析演習

用領域（流通、製造、金融、サービと方法を理解

ス、インフラ、公共、ヘルスケアする。

等）の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること。
審査

ただし数理・データサイエンス・Ａ

数理・データ「データサイエンス入項目Ｉは万能ではなく、その活用に当たサイエンス・門」(4)データリテラシ

4っての様々な留意事項（ELSI、個人AI の様々な留ー、(5)AI 利用に関する情報、データ倫理、ＡＩ社会原則

意事項を理解倫理等）を考慮することが重要であるこする。と。
審査

実データ・実課題（学術データ等を数理・データ「データサイエンス入項目含む）を用いた演習など、社会でのサイエンス・門」(6)データ解析の基

5

実例を題材として、「データを読AI を実データ礎、(10)機械学習の概む、説明する、扱う」といった数を用いて実践

要、(11~15)データ解析

理・データサイエンス・ＡＩの基本できる。

演習的な活用法に関すること。
本学

実際のデータ分析（データ取得、デ数理・データ「データサイエンス入独自ータ分析、モデル化、検証、実装）

サイエンス・門」(4)データリテラシの流れを理解し、データ分析の利活

AI の実践にデー、(11)~(15)データ解用には実装を意識した一連の流れをザインが必要析演習デザインすることが必要であるこであると理解と。

する。

4

科目編成
本プログラムの科目は「データサイエンス入門」の１科目である。「データサイエンス入門」の授業計画は下表のとおり。また、全学の学生が受講できるように一般授業期間外（R4 年度は学生の夏季休業期間に実施）に開講し、開講形態は下宿生が帰省することも鑑みてオンデマンド型の授業として開講した。オリエンテーションや一部外部講演については双方向型授業を行ったが、録画してオンデマンド型としても受講できるようにした。
表「データサイエンス入門」授業計画
回
1

2

テーマ

授業内容

ガイダンス、デー

講義のシラバス、概要、データサイエンスについて講義を行

タサイエンスとはい、課題を課す。

教育の現場におけ国内の教育機関でのデータサイエンス教育の動向やデータサるデータサイエン

イエンス教育の必要性についての講義を行い、課題を課す。

スの現状
3

4

5

データサイエンス

企業の技術開発の現場におけるデータサイエンスの必要性やと AI 技術のつなそれと AI 技術との関連性についての講義を行い、課題を課がりと今後の展望す。

データリテラシーデータを扱う際に必要なデータリテラシーについての講義を行い、課題を課す。

AI 利用に関する倫 AI やデータの利用についての正しい倫理観をもつことの重要
理性について講義を行い、課題を課す。

データ解析の基礎

確率の定義や役割、統計グラフの活用方法、データの標準化

6や相関係数など、解析の基礎について講義を行い、課題を課す。
データ解析の応用

7

データ解析の実社会での活用事例を挙げて機械学習やシミュレーションシステムなどへ応用することによる効果について解説し、課題を課す。

8

データ解析演習

実際のデータを用いて、データの集計、グラフ化、相関関係の抽出などを行う演習を行う。

データ解析の活9

データ解析の技術がさまざまな分野でどのような効果をもたらす可能性があるのか、具体的な企業による技術開発の成果を挙げて解説し、課題を課す。

機械学習の概要
10

高度なデータ解析として活用される機械学習について、これまでの歴史や基本的な仕組みについて解説し、課題を課す。

5

回

テーマ

授業内容

データ解析演習

ノートパソコンを使ってデータ解析演習を行う。クラスタリ（テーマの作成）

ング、コンピュータシミュレーション、機械学習、センサー

11

データ、地理情報システムなどのテーマの中から選択し、グループを作って課題に取り組む準備をする。

12

データ解析演習

選択したテーマに基づいて、現在利用できる技術や成果など（調査）について調査する方法や利用できるソフトウェアの利用法について講義を行い、課題を課す。

131415

データ解析演習

選択したテーマや調査結果に基づいて、実験を実施する。

（実験）
データ解析演習

実験の成果を図やグラフで表現し、プレゼンテーションを行（成果のまとめ）

うための資料としてまとめる。

成果報告

テーマ毎に実施した解析演習の成果についていくつかのグループ内で共有して閲覧し、その結果についてディスカッションを行う。

6

４． 令和 4 年度のプログラム実績
令和 4 年度の「データサイエンス入門」の履修および修了者
R4 年度の履修および修了者の状況は下表のとおりとなった。
表 令和 4 年の履修統計
入学

収容

R２

R３

R４

R4 学年

延べ定員

定員

定員

履修

履修

履修履修率

履修率

工・機械70280

3156

1217%

35%

工・ナノ50200322

48%

15%

工・建築

70

280

2

4

34%

3%

工・宇宙

80

320

6

3

911%

6%

生・応微

70

280

3

4

11%

3%

生・応生

80

320

6

1800%

8%

情・情報

130

520

46

46

2721%

23%

薬・薬

120

720

1

111%

0%

芸・美術

30

120

1

2

00%

3%

芸・デザ

40

160

6

12

00%

11%

合 計

740

3200

105

168

57

8%

10%

学部・学科名称

表 令和 4 年修了者統計
R4

学部・学科名称

R2

R3

履修者数

105

168

57

履修者/入学定員

14%

23%

7%

延べ履修者/収容定員（累積）

3%

9%

10%

修了者数

58

128

40

修了率

55%

76%

70%

修了者/入学定員

8%

17%

5%

延べ修了者/収容定員（累積）

2%

6%

7%

7令和４年度の「データサイエンス入門」履修者の出席状況
R4 年度の履修者の出席状況は下図のとおりとなった。

図 出席回数の分布 (R2 n= 105、R3 n= 168、R4 n=57)
令和４年度の「データサイエンス入門」履修者の成績
R4 年度の履修者の成績は下表のとおりとなった。
表. 成績の統計

R2人数
履修者

R3割合

人数

105

R4割合

168

人数割合

57

合格者

5855%

12876%

4070%

秀

3230%

79

47%

1526%

優1312%

2817%

814%

良

55%

1610%

916%

可

88%

53%

814%

不合格者

4745%

4024%

1730%

成績不可

1110%

21%

24%

出席不可

3634%

3823%

1526%

8

「データサイエンス入門」履修者の到達度目標ポートフォリオの結果
R4 年度はポートフォリオを完全に回答した履修者は 46%の 26 名（R2 年度は 64%の 67 名、R3 年度は 69%の 116 名が完全に回答）であった。回答者の回答分布は下図のとおりとなった。

図 到達度目標ポートフォリオの回答分布（回答者のみで作成、R2 n= 67、R3 n= 116、R4n= 27）

9令和 4 年度の「データサイエンス入門」の授業アンケート結果
R4 年度の授業アンケートの回答者は 51%の 29 名（R2 年度 65%の 68 名、R3 年度は 79%の 132 名）であった。
表 授業アンケートの結果の平均値
設問

R2

R3R4(01)この授業を受講する前にシラバスを読みましたか。

3.90

4.23

3.90

(02)この授業にどのくらい欠席しましたか。

4.32

4.55

4.31

2.68

2.84

2.28

3.94

4.15

4.10

(05)この授業内容の満足度はいかがですか。

4.13

4.08

3.93(06)この授業内容を理解できましたか。

4.03

3.85

3.72

4.32

4.25

4.24

4.25

4.19

3.90

4.29

4.18

3.72

4.13

4.15

3.86

4.45

4.28

4.11

(12)先生の話し方は聞き取りやすかったですか。

4.22

4.19

4.03

(13)授業に対する先生の熱意や意欲を感じましたか。

4.43

4.41

4.03

(14)授業中の勉強する雰囲気は良かったですか。

4.33

4.24

4.04

(15)授業の進む速さと量はあなたにとって適切だったですか。

4.06

3.99

4.07

(16)文字や図表の大きさや正確さは適切でしたか。

4.58

4.33

3.63

(17)文字や図表の色や明るさは適切でしたか。

4.60

4.35

3.88

4.45

4.24

4.13

【Ｉ.皆さんの授業への取り組み方について】(03)この授業の予習、復習を１回の授業当たりどのくらいしましたか。
(04)あなたのこの授業への取り組みはどうでしたか。
【II.授業内容について】(07)この授業を受けてその内容についての興味や関心が高まりましたか。
【III.先生との対話について】(08)先生の授業の中や授業外で学生の質問や発言などを促しましたか。
(09)学生の質問や発言に対して先生の対応はどうでしたか。
【IV.先生の授業方法について】(10)シラバスの説明がありましたか。
(11)授業に使用した教材や宿題は授業内容を理解するのに役立ちましたか。

【V.先生による板書や投影について(先生による板書や投影が行われた場合に限って、質問 16～19 に回答のこと）】(18)板書や投影の解説や更新のスピード・タイミングは適切でしたか。
10

設問

R2

R3

R4

(19)指示棒やレーザーポインタの使用は適切でしたか。

4.44

4.36

3.63

(20)遠隔授業を理解できましたか。

4.09

3.55

(21)遠隔授業（課題も含む）の内容や量は適切でしたか。

3.88

3.83

4.25

4.10

4.21

3.97

4.20

4.14

【VI.遠隔授業について（対面と遠隔の両方で授業された場合でも、遠隔授業があれば質問 20～24 に回答してください）】(22)遠隔授業での動画やパワーポイントなどは見やすかったですか。
(23)遠隔授業において質問や発言に対する先生の対応はどうでしたか。
(24)遠隔授業において工夫がなされていましたか。

11

５． 令和 4 年度の自己評価と改善案
教育プログラムの履修状況
プログラムの履修者について、R4 年度は大きく減少した。R2 年は 105 名、R3 年は 168 名と順調に増加していたが、R4 年度は 57 名であった。また、履修していた学生は機械工学科が 12 名、情報学科が 27 名と２つの学科で７割近くを占めていた。
課題は２つあり、１つ目は学生への周知が十分に行えなかったこと、２つ目は内容が少し理数寄りで専門的であったことである。
１つ目の課題である、学生への周知について、今年度は学生への事前周知が十分に行うことができなかった。理由として、本授業はこの分野の専任教員がいるわけではなく、情報学科の堀部、尾崎および総合教育センターの中山が本業の合間に準備して実施している。そのため、学生への周知の時期を逸してしまった。
この対応策として、R5 年度に向けて教務課に対し、データサイエンス教育運営への協力を依頼している。また、１年生が対象のためオリエンテーションでの資料配布を予定している。
２つ目の課題である、内容が理数寄りで専門的で有ることについて、本授業は情報学科の堀部、尾崎および生物情報が専門の中山が実施している。授業準備時間が十分に持てず、担当教員の専門によらざるを得ない状況が続いている。また、そもそもの専門の問題もある。一方で、本リテラシーの目的は、できる限り多くの学生に、数理・AI・データサイエンスの社会での重要性と幅広く世の中で活用されていることを知ってもらうことである。そこで、R5
年度は、各学科・総合教育センターの教員に協力を仰ぎ、各専門と数理・AI・データサイエンスの接点について、専門外の学生にもわかりやすく講義してもらうことを計画する。
以上の取り組みを継続することで、できる限り多くの学生に興味を持ってもらい、また数理・AI・データサイエンスの重要性を理解してもらう。また、授業の必修化についても継続的に検討をすすめる。
学修状況
学修状況については、出席の統計では、すべて出席した学生が、R4 年度は 26%であり、R3年度の 46%と比べると大きく減少していた。
成績については、R4 年度における不合格者の割合は 30%と R3 年度の 24%と比較して、ほとんど変化はなかった。一方で、秀の学生割合は R4 年度が 26％であり、R3 年度の 47%と比べると大きく減少していた。
また、ポートフォリオの回収率は、R4 年度は 47%であり、R3 年度の 70%と比べて大きく減少していた。一方で、回答者の回答内容の分布には顕著な違いはなかった。
この成績低下には、授業内容の難易度の問題、および学習意欲の問題、の２つの可能性が挙げられる。
授業内容の難易度が上がった可能性については、外部講師の講演を除き、変更は軽微なため、12

授業が難しくなり成績の低下が起こった可能性は低い。実際に、学習到達度ポートフォリオの結果では、回答している学生に限定に限定されるが、到達度の分布に大きな変化はみられない。
一方で、学習意欲が低い可能性については、出席率やポートフォリオの回収率が下がっていたことから、学習意欲が例年より低い可能性は高い。この学習意欲については、開始時点のものか、受講期間中の低下なのかは、R4 年度が R3 年度に比べて受講者の集団が大きく変わっているので、安易に結論することはできない。
しかし、いずれにしても、改善に向けて検討していく必要があると感じている。より多くの学生が興味を持ち、授業を継続していけるような仕組み・仕掛けを検討していく必要がある。
そのために、次年度では学生の興味関心や授業理解の精度を高めるために、各授業回において学生の理解度を調査することを検討する。
授業アンケートについて
授業アンケートの回収率は R4 年度が 51%と R3 度の 79%に比べて大きく減少していた。
また、ポイントもほぼすべて減少しており、特に「この授業の予習、復習を１回の授業当たりどのくらいしましたか」、「学生の質問や発言に対して先生の対応はどうでしたか」、「文字や図表の色や明るさは適切でしたか」、「指示棒やレーザーポインタの使用は適切でしたか」、「遠隔授業を理解できましたか」の各項目は昨年度に比べて 0.4 ポイント以上も平均値が下がっていた。ただし、分布を確認すると極端にネガティブな回答はなかったので、不満は無いが満足もしていないという状況のようである。
この結果は、前項の学修状況とも結びついており、学習成果と連動していると思われる。ただし、モチベーションの低下が出席や成績に結びついたのか、集団の特徴の違いによるものかの判断はできていない。
授業は、大部分は外部講演を除き前年度の内容と大きくは変わっていない。そのため、遠隔授業の理解、指示棒やレーザーポインタの使用の適切性、などは本来、大きく変化しないものだと思われる。１年生向けの授業なので、それまでの教育の変化と関係しているのか、また今回は春期から夏期に変更しているのでその影響の可能性も挙げられる。
R5 年度はもう少し解像度を上げで分析できるように、多方面からデータの収集等を検討したい。

13