2022/05/20
崇城データサイエンティスト育成プログラム 令和 3 年度自己点検評価書
自己点検・評価委員会
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 ................................................................................................ 1
２．令和 3 年度のプログラム詳細 ..................................................................................... 2
３．令和 3 年度のプログラム実績 ..................................................................................... 5
４．令和２年度の評価...................................................................................................... 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）
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）
西園 祥子（生物生命学部 応用微生物工学科 教授）
林 修平（生物生命学部 応用生命科学科 助教）
中山泰宗(学長付 准教授，Dx 推進本部長，総合情報センター長）

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（学長付 准教授，Dx 推進本部長，総合情報センター長）

1

２．令和 3 年度のプログラム詳細
令和 3 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記図の通り

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を目的とする
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2

実施方針「データサイエンス入門」を１年生後期に集中講義で開講する。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）。
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」を授与予定。
プログラム編成項目

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

数理・データ「データサイエンス入門」

項目は、現在進行中の社会変化（第 4サイエンス・(1)データサイエンスとは

1

次産業革命、Society5.0、データ

AI と社会の関(2)教育の現場におけるデータサイエ駆動型社会等）に深く寄与して係を理解するンスの現状いるものであること、また、そ(3)データサイエンスと AI 技術のつれが自らの生活と密接に結びつながりと今後の展望いているものであること。
審査

数理・データサイエンス・ＡＩ

数理・データ「データサイエンス入門」

項目が対象とする「社会で活用されサイエンス・(3)データサイエンスと AI 技術のつ2ているデータ」や「データの活AI の社会でのながりと今後の展望用領域」は非常に広範囲であっ有用性を理解(9)データ解析の活用て、日常生活や社会の課題を解する決する有用なツールになり得ること。
審査

様々なデータ利活用の現場にお数理・データ「データサイエンス入門」

項目

けるデータ利活用事例が示さ

サイエンス・(7)データ解析の応用

3

れ、数理・データサイエンス・AI の活用事例(8)データ解析演習

ＡＩは様々な適用領域（流通、と方法を理解製造、金融、サービス、インフするラ、公共、ヘルスケア等）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

数理・データ「データサイエンス入門」

項目

ス・ＡＩは万能ではなく、そのサイエンス・(4)データリテラシー

4

活用に当たっての様々な留意事

AI の様々な留(6)データ解析の基礎

項（ELSI、個人情報、データ倫

意事項を理解理、ＡＩ社会原則等）を考慮すするることが重要であること。

3

項目

項目詳細

目標対応箇所

カリキュラム対応箇所

審査実データ・実課題（学術データ数理・データ「データサイエンス入門」

項目等を含む）を用いた演習など、サイエンス・(10~14)データ解析演習

5

社会での実例を題材として、AI を実データ「データを読む、説明する、扱を用いて実践う」といった数理・データサイできるエンス・ＡＩの基本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

数理・データ「データサイエンス入門」

独自

得、データ分析、モデル化、検サイエンス・(4)データリテラシー

証、実装）の流れを理解し、デAI の実践にデ(10~14)データ解析演習

ータ分析の利活用には実装を意

ザインが必要識した一連の流れをデザインすであると理解ることが必要であること。

する

4

３．令和 3 年度のプログラム実績
令和 3 年度の「データサイエンス入門」の履修および修了者

令和 3 年度の履修統計
学部・学科名称

入学

収容

R２R３

学年履

定員履

定員

定員

履修

履修修率

修率

工・機械工学科

70280

315680%31%

工・ナノサイエンス学科

50

200

3

2244%

13%

工・建築学科

70

280

2

46%

2%

工・宇宙航空システム工学科

80

320

6

34%

3%

生・応用微生物工学科

70

280

3

46%

3%

生・応用生命科学科

80

320

6

1823%

8%

情・情報学科

130

520

46

4635%

18%

薬・薬学科

120

720

1

11%

0%

芸・美術学科

30

120

1

27%

3%

芸・デザイン学科

40

160

6

1230%

11%

合 計

740

3200

105

168

23%

9%

令和 3 年度の履修統計
学部・学科名称

R2

R3

履修者数

105

168

履修者/入学定員

14

23

延べ履修者/収容定員

3

9

修了者数

58

128

修了率

55%

76

修了者/入学定員8%17

延べ修了者/収容定員2%66

令和 3 年度の「データサイエンス入門」履修者の出席状況

図 各授業回の出席率

図 出席回数の分布7令和２年度の「データサイエンス入門」履修者の成績

表．成績統計
人数
履修者

割合

168

合格者

12876%

秀7947%

優

2817%

良

1610%

可

53%

不合格者

4024%

成績不可

21%

出席不可

3823%

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ポートフォリオを完全に回答した履修者は 103 名であった。

図 到達度目標ポートフォリオの結果（受講者の自己申告）（1/3）

図 到達度目標ポートフォリオの結果２（受講者の自己申告）（2/3）
9図 到達度目標ポートフォリオの結果３（受講者の自己申告）
（3/3）

10

令和２年度の「データサイエンス入門」の授業アンケート結果
授業アンケートの回答者は 132 名であった。
表 授業アンケートの結果の平均値

設

問

R2

R3

【Ｉ.皆さんの授業への取り組み方について】(01)この授業を受講する前にシラバスを読みましたか。

3.9

4.23

(02)この授業にどのくらい欠席しましたか。

4.32

4.55

2.68

2.84

3.94

4.15

(05)この授業内容の満足度はいかがですか。

4.13

4.08

(06)この授業内容を理解できましたか。

4.03

3.85

4.32

4.25

4.25

4.19

4.29

4.18

4.13

4.15

4.45

4.28

(12)先生の話し方は聞き取りやすかったですか。

4.22

4.19

(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

(14)授業中の勉強する雰囲気は良かったですか。

4.33

4.24

(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

(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

(17)文字や図表の色や明るさは適切でしたか。

4.60

4.35

4.45

4.24

(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。
11

(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

【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）】(20)遠隔授業を理解できましたか。

4.09(21)遠隔授業（課題も含む）の内容や量は適切でしたか。

3.88(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。

4.25
4.21
4.20

４．令和２年度の評価
教育プログラムの履修・修得状況
プログラムの履修者は R2 年は 105 名、R3 年は 168 名と順調に増加している。同様に修了者も R2 年は 58 名、R3 年は 128 名とこちらも順調に増加している。
複数の学科からなるワーキンググループを組織して、カリキュラム・コンテンツの検討、および学内周知を図った他、今年度はオリエンテーション等での学生への周知や、教員に対しての説明会等を開催したことが寄与していると思われる。
今後は、より履修者が増えるように学生への周知方法に工夫が必要である。さらに、履修者が少ない学科の履修率を増やすために、授業コンテンツや周知内容にも工夫が必要である。
学修成果
ポートフォリオでは「データリテラシーを理解し、その必要性を説明できる」、「データ解析の基礎的な方法を活用できる」、「データ解析による結果をグラフなどの適切な形で表現して説明することができる」にそれぞれ 87%、74%、71%の学生が「できるようになった」もしくは「ある程度できるようになった」と答えた。
学習到達ポートフォリオいついても 7 割以上の学生が目標を達成できたことは評価できる。
学生アンケート等を通じた学生の授業内容の理解度
アンケートの結果は、昨年同様に高水準で推移している。また今年度から始まった遠隔授業に対する設問（20～24）についても高水準の平均値であった。
12

今後は、この評価を維持しながら教育プログラムのさらなる改良を続けることが必要である。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況
令和 3 年度は、履修者数、履修率がそれぞれ 200 人、10%を目標値としていた。実際の結果は 168 名と９％であり、一層の履修向上に向けた計画を策定する必要がある。

13