2021/06/24
崇城データサイエンティスト育成プログラム 令和 2 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２年度のプログラム詳細 ..................................................................................... 2
３．令和２年度のプログラム実績 ................................................................................... 10
４．令和２年度の評価...................................................................................................... 16
１～３はデータサイエンス教育推進 WG で作成し、４は自己点検・評価委員会で作成した。

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２年度のプログラム詳細
令和 2 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

令和 2 年度シラバス データサイエンス入門

項目

内容

科目名

特殊講座（データサイエンス入門）（１全学科）

講義コード2270301

英文科目名

Introduction to Data Science

担当教員

中山泰宗，堀部典子，尾崎 昭剛

実務経験のある教員
研究室

F306

単位数

2 単位区分

選択

メールアド
レス
オフィスア
ワー

horibe@cis.sojo-u.ac.jp
月曜 2 時限

キーワード

データサイエンス，データ分析，機械学習

開講期

開講学年 1 年，開講時期

後期

4近年，人工知能（AI）・ロボット・Internet of Things(IOT)・ビッグデー
タ等の技術の急激な進化により、あらゆるものの情報が電子化され，結びつき、相互に影響を及ぼし合う未来社会の到来が見込まれています．この未来社会（デジタル社会）では従来の「読み・書き・そろばん」に代わって「数理・データサイエンス・AI」の三拍子が必要とされており，データサイエンスは，情報分野だけでなく，工学，化学，薬学，芸術などの全て授業概要の分野に共通して必要となっています．本講義では，データサイエンスとは何かということを学び，データサイエンスがさまざまな分野でどのような可能性をもち，今後，どのような技術開発につながっていく可能性があるのかということを，データサイエンス教育や企業での研究開発の現場での話を聞くことによって学びます．また，講義の後半では，実際にデータ解析のためのソフトウェアを活用し，基本的な知識と技術を学びます．講義では，データサイエンスと社会との関わりを学びながら，ノートパソコンを使って実社会に存在する課題やデータを利用した演習を行います．

教科書

教科書名

著者名

ISBN/ISSN

出版社

著者名

ISBN/ISSN『講義の中で指示する』
参考書名『データサイエンスの基講談社

礎』
参考書

出版社

『R と Python で学ぶデ

濵田悦生
有賀友

ータサイエンス＆機械学

技術評論社

習』

紀，大橋俊介

『データ分析とデータサ

近代科学社

イエンス』

柴田里程

ISBN978-4-06517000-7
ISBN978-4-29710508-2
ISBN978-4-76490498-9

基礎的な概念から学ぶので，予備知識は必要ではないが，専門書を読み，予備知識専門用語の定義，定理，証明などを読んで理解する能力が必要である． また，ノートパソコンを使った演習を行うので，基本的なパソコンの操作ができることが望ましい．

関連科目（連携科目）情報処理基礎，（発展科目）確率・統計，卒業研究
ディプローマ・ポリシーの「知識･理解」の(1)情報処理技術やネットワー

DP との関ク技術、ソフトウェア技術やメディア情報処理技術の基礎知識を修得し、連情報システムの設計開発、メディア情報の生成・加工・流通等を通して社会に貢献できる能力に関する科目である．

5

学修・教育目標（建築学科のみ）
JABEE 基準
（建築学科のみ）
学生の到達度目標

JABEE 記号１．データリテラシーを理解し，その必要性を説明でき学生の到達る．

度目標

２．データ解析の基礎的な方法を活用できる．
３．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．

教職関連区
分

評価方法

定期

中間

小テ

レポ

成果発表

試験

試験

ストート

（口頭・実技）

000

65

30

作品

0ポート

そのフォリオ

他

50

合計

100

毎回の講義での課題により，普段の講義への取り組み方を評価し，講義の評価明細基最後の成果発表で総合的な理解度を評価する．

準

ポートフォリオの記述内容により，講義への取り組み方や達成度に対する適切な自己評価が行われているか評価する．
(1) e ラーニングシステムを利用した講義資料閲覧と課題提出のため，無線LAN を利用できるノートパソコンが必要です．

学修上の注(2) 教科書，ノート，筆記用具，及びノートパソコンを毎回持参するこ意と．
(3) レポート等の提出物のコピーアンドペーストなどの剽窃（ひょうせつ）は、不正行為とみなされます．

授業計画（シラバスの続き）

講義形

学修課題

所要態

（予習・復習）時間

講義のシラバス，概要，講義，予習では，シラバスと講60

データサイエンスについe-L

義資料を読んで要点をま

分

回

テーマ

授業内容

1

ガイダン
ス，データ

6

回

2

3

4

講義形

学修課題

所要態

（予習・復習）

時間

テーマ

授業内容

サイエンスて講義を行い，課題を課とめる．復習では，課題とはす．

を作成する．

教育の現場

国内の教育機関でのデー講義，予習では，講義資料の関60におけるデタサイエンス教育の動向

e-L

連する箇所を読み，要点

分

ータサイエ

やデータサイエンス教育をまとめる．復習では，ンスの現状の必要性についての講義

講義で学習した内容をまを行い，課題を課す．

とめ，課題を作成する．

データサイ

企業の技術開発の現場に講義，予習では，講義資料の関60

エンスとおけるデータサイエンス

e-L

連する箇所を読み，要点

分

AI 技術のの必要性やそれと AI 技術をまとめる．復習では，つながりととの関連性についての講講義で学習した内容をま今後の展望義を行い，課題を課す．

とめ，課題を作成する．

データリテ

データを扱う際に必要な講義，予習では，講義資料のデ60

ラシー

データリテラシーについe-Lータリテラシーに関連す分ての講義を行い，課題をる箇所を読み，要点をま課す．

とめる．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

5

データ間のさまざまな特徴をもつデ

講義，予習では，講義資料のク60

距離とクラータをどのように表し，e-Lラスタリングに関連する分

スタリン分類するのか解説し，デ箇所を読み，要点をまとグータ間の距離を用いたク

める．復習では，講義でラスタリングについての学習した内容をまとめ，講義を行い，課題を課課題を作成する．

す．
6

データ解析

確率の定義や役割，統計

講義，予習では，講義資料のデ60の基礎

グラフの活用方法，デーe-L

ータ解析に関連する箇所

分

タの標準化や相関係数なを読み，要点をまとめど，解析の基礎についてる．復習では，講義で学講義を行い，課題を課習した内容をまとめ，課す．

題を作成する．

7

講義形

学修課題

所要態

（予習・復習）時間

データ解析の実社会での講義，予習では，講義資料の機60

活用事例を挙げて機械学

e-L械学習などへの応用に関

分回

テーマ

授業内容

7

データ解析の応用

8習やシミュレーションシ連する箇所を読み，要点ステムなどへ応用するこをまとめる．復習では，とによる効果について解

講義で学習した内容をま説し，課題を課す．

とめ，課題を作成する．

データ解析

データ解析の技術がさま

講義，予習では，講義資料のデ60の活用（企ざまな分野でどのようなe-Lータ解析の活用事例に関分

業での技術効果をもたらす可能性が連する箇所を読み，要点開発）

あるのか，具体的な企業をまとめる．復習では，による技術開発の成果を講義で学習した内容をま挙げて解説し，課題を課とめ，課題を作成する．

す．
910

データ解析

データ解析の技術がさま

講義，予習では，講義資料のデ60の活用（研ざまな分野でどのようなe-Lータ解析の活用事例に関分究）

効果をもたらす可能性が連する箇所を読み，要点あるのか，具体的な研究をまとめる．復習では，成果を挙げて解説し，課講義で学習した内容をま題を課す．

とめ，課題を作成する．

データ解析

ノートパソコンを使って講義，予習では，講義資料のデ60演習（テー

データ解析演習を行う．

e-L

ータ解析演習のテーマに分マの作成）

クラスタリング，コンピ関連する箇所を読み，どュータシミュレーショのテーマを選択するか検ン，機械学習，センサー討する．復習では，講義データ，地理情報システで学習した内容をまとムなどのテーマの中からめ，課題を作成する．

選択し，グループを作って課題に取り組む準備をする．

8

講義形

学修課題

所要

態

（予習・復習）時間

選択したテーマに基づい講義，予習では，選択したテー

60

演習（調て，現在利用できる技術

e-L

マに関連する情報を文献分査）や成果などについて調査やインターネットを使っする方法や利用できるソて予備調査をする．復習

フトウェアの利用法につでは，講義で学習した内いて講義を行い，課題を容をまとめ，課題を作成課す．

する．

回

テーマ

授業内容

11

データ解析

12

データ解析

選択したテーマや調査結

講義，予習では，データ解析の60

演習（実果に基づいて，実験を実e-L実験に利用するソフトウ

分験）

施する．

ェアなどの使い方を調べ，わからないところを洗い出す．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

13

データ解析

実験の成果を図やグラフ

講義，予習では，データ解析の60

演習（成果で表現し，プレゼンテー

e-L

実験結果を再度精査し，分のまとめ）ションを行うための資料成果としてまとめる準備としてまとめる．

をする．復習では，講義で学習した内容をまとめ，課題を作成する．

14

成果発表

各テーマ毎に実施した解講義，予習では，プレゼンテー

60

析演習の成果についてプ

e-L

ションの内容を確認し，分レゼンテーションをさプレゼンテーションの実せ，その結果についてデ施に備える．復習では，ィスカッションを行う．

他のグループのプレゼンテーションの内容について評価を行う．

15

総括

これまでの講義の内容の講義，予習では，これまでの講60

振り返りとデータ解析演

e-L

義の資料やノートを振り分

習の結果についてのフィ返り，復習では，最終課ードバックを行う．

題を提出する．

9

３．令和２年度のプログラム実績
令和２年度の「データサイエンス入門」の履修および修了者

表 令和２年度の履修統計
1年

R2

履修

学年

定員

学生数

定員

者数

履修率

履修率

工学部・機械工学科

80

280

3139%

11%

工学部・ナノサイエンス学科

59

200

35%

2%

工学部・建築学科

72

220

23%

1%

工学部・宇宙航空システム工学科

92

350

67%

2%

生物生命学部・応用微生物工学科

75

310

34%

1%

生物生命学部・応用生命科学科

89

320

67%

2%

情報学部・情報学科

151

520

4630%

9%

薬学部・薬学科

135

720

11%

0%

芸術学部・美術学科

24

120

14%

1%

芸術学部・デザイン学科

59

160

610%

4%

合 計

836

3200

105

13%

3%

学部・学科名称

表 令和２年度の修了者統計

項目

合計

履修者数

105

修了者数

581 年学生数

836

R2 全学定員3200

修了者/履修者

55%修了者/1 年生

7%修了者/全学生

2%10令和２年度の「データサイエンス入門」履修者の出席状況

各 授業回の出席率
100%
90%
80%

出席率

70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

1回 ２回 3回

4回

5回

6回

7回

8回

9回 10回 11回 12回 13回 14回 15回

出席率 78% 86% 72% 71% 61% 57% 76% 71% 67% 61% 61% 61% 61% 83% 87%
各授業回

図 各授業回の出席率

出席回数の分布
履修者に対する割合

45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

012345678910

1112131415

割合 7% 2% 2% 8% 3% 3% 1% 5% 3% 2% 5% 3% 5% 4% 9% 41%

出席回数

図 出席回数の分布

11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

105

合格者

5855%

秀3230%

優

1312%

良

55%

可

88%

不合格者

4745%

成績不可

1111%

出席不可

3634%

「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 67 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）

12

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）

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）

13

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 68 名であった。
表 授業アンケートの結果（1/2）

設問平均値【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。

3.90(02)この授業にどのくらい欠席しましたか。

4.32(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。

2.68
3.94

【II.授業内容について】(05)この授業内容の満足度はいかがですか。

4.13(06)この授業内容を理解できましたか。

4.03(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。

4.32【III.先生との対話について】(08)先生は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。

4.25
4.29

【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。

4.13
4.45

(12)先生の話し方は聞き取りやすかったですか。

4.22(13)授業に対する先生の熱意や意欲を感じましたか。

4.43(14)授業中の勉強する雰囲気は良かったですか。

4.33(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＊アンケート回答者は 68 名。各評価の点数は最大５点

14表 授業アンケートの結果（2/2）

設

問

平均値

【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）】(16)文字や図表の大きさや正確さは適切でしたか。

4.58(17)文字や図表の色や明るさは適切でしたか。

4.60(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。
(19)指示棒やレーザーポインタの使用は適切でしたか。

4.45
4.44

【特別な授業方法について】(20)演習や実験・実習が行われた場合、作業時間は適切でしたか。【演習や実験・実習は行われなかった】(21)複数の先生が担当した場合、授業方法は適切でしたか。【複数の先生の授業ではなかった】(22)実物や模型が用いられた場合、掲示方法は適切でしたか。
【実物や模型の掲示はなかった】＊アンケート回答者は 68 名。各評価の点数は最大５点

15

4.25
4.45
4.44４．令和２年度の評価
教育プログラムの履修・修得状況
令和２年度の 1 年生の科目として「データサイエンス入門」を開講した結果、履修者が 105名、単位取得者が 58 名であった。令和２年度の入学者は 836 名なので、学年の教育プログ
ラム履修率 13%、単位取得率 7%と考えることができる。また、全学科の学生が履修していた。
令和 2 年度の評価として、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ている点については評価できる。
また、授業をオンデマンド授業にし、開講時期も後期の授業時間外にして学科の時間割やCAP による制限を考慮せずに履修できるようにしている点は履修者への配慮として評価できる。
一方で、履修率が十分に高かったとは言えない。また、学科毎に見ると、履修者数が極端に少ない学科も複数見受けられた。加えて、単位取得率も履修者の約半数と十分に高いとは言えない。
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。
また、単位取得者が履修者の約半数であり、学習を一層サポートする体制を構築して取得者を増やす取組が必要である。
学修成果
令和２年度の実績は、単位取得者 105 名に対して秀、優、良、可がそれぞれ、30%、12%、5%、8%であった。また、不可の学生は成績不可、出席不可がそれぞれ、11%、34％であった。
一方、学習到達度ポートフォリオは回答者が 67 名で、出席不良による不可を除くほぼすべての学生（69 名）が回答したと考えられる。本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%、73%、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（令和２年度の設問はこの３つのみ）。
令和 2 年度の評価として、単位取得者の半数近くの学生が秀もしくは優を取得した点は、学生の理解度が高かったこととして評価できる。また、学習到達度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。
16一方で、出席不可が 34％おり、授業出席に対する意欲を高めさせる工夫が必要である。
今後は、学習内容の客観的な難易度の可視化を検討する必要がある。また、学習到達度ポートフォリオについては、教育プログラムの到達度との整合性を取り設定していく必要がある。
学生アンケート等を通じた学生の授業内容の理解度
令和 2 年度の実績としては、授業アンケートの「(06)この授業内容を理解できましたか」、「(07)この授業を受けてその内容についての興味や関心がたかまりましたか」、の設問に対して 5 点満点で、それぞれ平均点が 4.03、4.32 であった。
令和 2 年度の評価として、学生アンケートでの授業内容の理解度が高かったことは評価できる。
また、「(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」についても、平均点が 4.06 で、ある程度適切であったと評価できる。
一方で、「(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」については、平均値が 2.68 と低く、予習、復習（いわゆる自律学修）を促進する何らかの工夫が必要である。
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。
学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度
令和２年度の実績としては、アンケート等で学生に教育プログラムの推薦度を質問していない。ただし、授業アンケートにおいて、「(05)この授業内容の満足度はいかがですか」、「(13)授業に対する先生の熱意や意欲を感じましたか」に対して 5 点満点で、それぞれ平均点が 4.13、4.43 であった。上述の学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度と合わせて考えると、他の学生への推薦度は比較的高いと考えられる。
令和 2 年度の評価としては、学生からの評価が高かったことは評価できる。
今後も、この評価を維持しながらプログラムのさらなる改良も続けることが必要である。また、学生に他人への推薦度を回答してもらうことも今後検討する必要がある。
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 2 年度の履修者数、定員履修率がそれぞれ 105 人、3%であったのに対し、令和 3 年度
17

は、履修者数、定員履修率がそれぞれ 200 人、10%を目標値としているとのことである。
令和 3 年度は、HP の整備、学生ポータルでの周知、学期開始時のオリエンテーションでの資料配布も計画されている。
実施プログラムについてプログラムと大学の３ポリシーとの連動も検討したほうがよい。例えば「理念」に 3 ポリシーなどに使われている「いのちとくらし」を加えて、『データや AI を活用して「いのちとくらし」を支える人材の育成』、等が考えられる。
本学には生命科学の分野もあるため、「シラバスの授業概要」の「・・・・情報分野だけでなく，工学，化学，薬学，芸術などの全ての分野に共通して必要となっています．」の文章に「生命科学」も加えたほうがよい。

18