数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
第2回北信越ブロック会議（2024年2月14日）事例紹介①

令和５年度 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）認定」

福井県立大学 全学数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）の紹介
福井県立大学 情報センター 副センター長／准教授
徳野 淳子

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1福井県立大学の紹介
学部
経済学部

学科 （学生数）
経済学科 （448）
経営学科 （455）

生物資源学部

生物資源学科 （196）
創造農学科 （116）

海洋生物資源学部

海洋生物資源学科（210）
先端増養殖科学科（61）

看護福祉学部

看護学科（224）
社会福祉学科 （129）

全学部計1,839 （2023年5月1日時点）

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全学部1年次は、永平寺キャンパスで一般教育科目を履修する。
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福井県立大学の紹介

福井県立大学 大学案内2024 より
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3福井県立大学 全学数理・データサイエンス・AI教育
プログラム（リテラシーレベル）
プログラムの目的
多様な専門分野に応用できる数理・データサイエンス・AIの基礎的素養を身に着けた人材を育成する。
プログラムの科目構成と修了要件

経済学部
生物資源学部
海洋生物資源学部
看護福祉学部

情報基礎演習選択必修科目（1単位）
プログラムの基盤となる
アカデミックICTリ
テラシーの育成

情報科学Ⅰ

情報処理基礎演習

全学必修科目（1単位）

選択必修科目（1単位）心得
3. データ・
AI利活用における留意事項

統計処理演習導入
1. 社会におけるデータ・AI利活用

選択
4-2. アルゴ
リズム基礎

選択必修科目（1単位）基礎
2. データリテラシー

プログラム構成科目「情報科学Ⅰ」1単位、「情報処理基礎演習」または「統計処理演習」のいずれか1単位の計2単位が修了要件
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本学のプログラムの特徴
 プログラムは全学生が履修プログラム構成科目

区分

配当年次

情報科学Ⅰ

必修

1年生後期

情報処理基礎演習

選択必修

1年生後期以降

統計処理演習選択必修

1年生後期以降

 2年次から異なるキャンパスに分かれることを踏まえ、1年次後期だけでプログラムの履修が完了する設計に
 2年次以降も永平寺キャンパスで、または、ハイフレックス型授業の受講で永平寺キャンパス以外からも履修可能 （「情報科学Ⅰ」，「情報処理基礎演習」）
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プログラムの構成
区分

導入

モデルカリキュラム

情報科学Ⅰ（必須）1-1. 社会で起きている変化〇

1-2. 社会で活用されているデータ〇

1-3. データ・AIの活用領域〇

1-4. データ・AI利活用のための技術〇

1-5. データ・AI利活用の現場〇

1-6. データ・AI利活用の最新動向〇

情報処理基礎演習（選択）統計処理演習（選択）〇2-1. データを読む〇〇

基礎 2-2. データを説明する〇〇

2-3. データを扱う

〇

〇

心得

3-1. データ・AIを扱う上での留意事項〇

3-2. データを守る上での留意事項〇

選択 4-2. アルゴリズム基礎
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〇
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プログラム開始までの道のり① プログラムの運営・評価体制の構築② プログラム構成科目の授業内容の再設計③ 複数の教員（非常勤講師含む）が担当する上での工夫④ 産業界との連携⑤ プログラムの自己点検・評価を目的とした授業評価アンケートの実施

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① プログラムの運営・評価体制の構築
2021年度

2022年度

2023年度プログラム開始

計画―

情報センター設立
検討委員会

情報センター

授業実施

学術教養センター

学術教養センター

情報センター

自己点検・評価―

教育研究委員会

教育研究委員会

改善―

デジタル推進委員会

情報教育・DX委員会

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② プログラム構成科目の授業内容の再設計
1. 情報科学Ⅰ（[導入] [心得] 対応科目）の再設計
2021年度（プログラム開始前）までの授業概要

2022年度からの授業概要

第１章 情報社会第１章 情報社会第２章 インターネット

第２章 インターネット

第３章 ネットワークリテラシー

第３章 情報倫理とセキュリティ

第４章 メディアリテラシー

第４章 メディアリテラシー

第５章 情報とコンピュータ

第５章 情報とコンピュータ

第６章 パソコンのしくみ

第６章 コンピュータの管理第７章 パソコンを動かす

第７章 アルゴリズムとプログラミング

第８章 ネットワークにつなぐ

第８章 人工知能（AI）とデータサイエンス

従来の一般情報教育モデルの枠組みを残しつつ、「[導入]：1. 社会におけるデータ・AI利活用」、「[心得]：3. データ・AI利活用における留意事項」の内容を含んだ授業に再設計
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「情報科学Ⅰ」の授業内容（2022年度シラバスより）
実施回

授業内容

第1回

イントロダクション

第2回

第1章：情報社会 ― 情報社会への動き、情報社会が抱える問題 ―第3, 4回

第2章：インターネット ― インターネットの歴史、サービス、仕組み、セキュリティ ―第5, 6回

第3章：情報倫理とセキュリティ

第7, 8回

第4章：メディアリテラシー― 定義、基本的な視点、クリティカルシンキング、ソーシャルメディア時代のメディアリテラシー、実践 ―第9, 10回

第5章：情報とコンピュータ ― 情報とは何か、人体の情報処理、情報をはかる、情報のデジタル表現、情報量と圧縮 ―第11回

第6章：コンピュータの管理 ― コンピュータの基本構成、ハードウェア・ソフトウェア・ネットワークの管理 ―

第12回

第7章：アルゴリズムとプログラミング

第13, 14回

第8章：人工知能（AI）とデータサイエンス―AIの定義、AIは社会でどのように使われているか、AIの歴史、仕組み、データサイエンス、AIの限界と留意点―

第15回まとめ― 情報社会への参画、著作権、情報を扱ううえでの留意事項、情報セキュリティ ―Copyright © Fukui Prefectural University. All Rights Reserved.

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② プログラム構成科目の授業内容の再設計2. 「[基礎] 2. データリテラシー」対応科目の見直し
2021年度（プログラム開始前）までの授業概要•「情報処理基礎演習」：Excelの操作方法（表計算、グラフ表現、関数、基本統計量の計算、集計処理等）の習得•「統計処理演習」：Excelを使った統計解析

2022年度からの授業概要「情報処理基礎演習」の内容にデータの特徴の読む、説明する部分を強化

情報科学Ⅰ

情報処理基礎演習

全学必修科目（1単位）

選択必修科目（1単位）心得
3. データ・
AI利活用における留意事項

統計処理演習導入
1. 社会におけるデータ・
AI利活用

選択
4-2. アルゴ
リズム基礎

選択必修科目（1単位）基礎
2. データリテラシー

プログラム構成科目
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「情報処理基礎演習」の授業内容 （2023年度シラバスより）
実施回

経営学科クラスの授業内容

生物資源学科クラスの授業内容

第1回

イントロダクション

イントロダクション

第2回

Excelの基本操作（セル操作、データ入力、四則演算）

Excelの基本操作（セル操作、データ入力、四則演算）

第3回

表作成と表計算、絶対参照と相対参照

表作成と表計算、絶対参照と相対参照

第4回

印刷と表示、グラフ作成の基本操作

印刷と表示、グラフ作成の基本操作

第5回

データの可視化、散布図

データの可視化、散布図

第6回

総合演習１

確認テスト1

第7回

関数関数

第8回

統計関数による統計量の計算（母集団と標本、データの代表値、 統計関数による統計量の計算（母集団と標本、データの代表値、ばらつき）ばらつき）
分析ツールを用いた統計量の計算、度数分布、ヒストグラム、相関

第9回
第10回

分析ツールを用いた統計量の計算、度数分布、ヒストグラム、相関

データベース（レコードの並べ替え、抽出）

第11回

データベース（レコードの並べ替え、抽出）

確認テスト2

第12回

総合演習２

集計とピボットテーブル

第13回

集計とピボットテーブル

生物資源学科の学生に必要な実験データ処理
最小二乗法による直線回帰分析

第14回

ゲストスピーカーによる講義（実施回未定）

データの表し方

第15回

まとめ

回帰分析によるデータの評価

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一部、対象学科に応じて、企業や学部と連携した実践的な授業を実施

学部の協力教員が担当

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「統計処理演習」の授業内容 （2023年度シラバスより）
実施回

授業内容

第1回

Excelの数式と関数

第2回

データの代表値

第3回

データの散布度

第4回

度数分布とヒストグラム

第5回

データの相関

第6回

回帰直線

第7回

標本調査と乱数

第8回

2項分布

第9回

正規分布

第10回

統計的推定に用いる確率分布

第11回

区間推定の考え方， 平均値に関する区間推定

第12回

区間推定 平均値の差に関する区間推定

第13回

統計的検定の考え方

第14回

平均値に関する統計的検定

第15回

まとめ

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③ 複数の教員（非常勤講師含む）が担当する上での工夫
本学の情報教育の教員体制（2022年度 ※プログラム開始年度）
プログラム構成科目

開講クラス数

担当教員数（うち、非常勤講師）

情報科学Ⅰ

44 （1）

情報処理基礎演習

64 （3） + 学部の協力教員：2

統計処理演習11 （0）福井県内の高等教育機関の教員に依頼•

情報センター設立検討委員会を立ち上げ、常勤教員を増やすべく、公募を開始•「情報科学Ⅰ」の教科書を改訂し、全クラスで共通の教科書を使用•

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム リテラシーレベルモデルカリキュラム対応
教材を利用

•

非常勤講師とも綿密に連絡を取り合う

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④ 産業界との連携
一般社団法人 福井県情報システム工業会様と連携して、県内企業の方によるゲストスピーカー授業を実施「情報科学Ⅰ」でのゲストスピーカー授業（2022、2023年度）
まるおかディジタル株式会社様による「情報倫理・セキュリティ」「メディアリテラシー」をテーマとした講義

学生の感想（2023年度）• AIと著作権について、今審議されていることなので、今後注目していきたいと思った。
• 法律は技術の進歩によって変化していくので、正しい情報を更新していく必要があると感じた。
• フェイクニュースへの対応や情報の真偽の確かめ方が参考になった。
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④ 産業界との連携「情報処理基礎演習」でのゲストスピーカー授業（2023年度）
ユニコシステム株式会社様による「グラフや基本統計量からのデータの特徴の読み解き」、「産業界でのデータの利活用」をテーマとした演習

学生の感想• これまで勉強してきたものが企業において実際に使われていることを実感した。
• これまでは基本統計量を求めることに留まっていたが、そこから問題の把握や改善点を模索できることを学んだ。
• グラフの考察も面白く、これからに活かしていきたいと思った。
• 用途や目的に合わせたグラフを選択することで、より説得力のある資料作りに役立つと感じた。
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⑤ プログラムの自己点検・評価を目的とした授業評価
アンケートの実施
 FDを目的とした授業評価
アンケートとは別に、プログラム構成科目に対し、学生による授業評価アンケートを実施

 結果はWebに公開
福井県立大学全学数理・データサイエンスAI教育プログラム 自己点検・評価
https://sites.google.com/g.fpu.ac.jp/fpu-mdash/check
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17授業時間内外での学習指導・質問を受ける仕組み
 LMS（GoogleClassroom, Moodle）等の活用
授業教材の掲載、課題の提出、オンラインテストの実施、フィードバック、質問対応等
 学生の能力や受講環境への配慮
オンデマンド教材や遠隔キャンパスの学生に対してハイフレックス型授業を提供
 学生の理解度確認
ミニッツペーパーや大福帳の利用、グループワークの実施等

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他大学や他機関との連携
 本学に隣接する 公益財団法人 ふくい産業支援センター様からのAI関連のイベントを学生に案内 福井県内の8高等教育機関の連携事業：FAAにおいて、単位互換を実施→ 他大学が開講する「数理・データサイエンス・AI」科目を本学（公財）ふくい産業支援センターの学生も履修できる。
2023年度開講科目
科目名

提供大学名

数理・データサイエンス入門

福井大学

データサイエンス・AI入門

福井大学

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履修率・修了率向上に向けた取組み
 全学生がプログラムを履修

情報科学Ⅰ「情報科学Ⅰ」は全学必修科目

情報処理基礎演習

全学必修科目（1単位）

選択必修科目（1単位）心得
3. データ・
AI利活用における留意事項

統計処理演習導入
1. 社会におけるデータ・AI利活用

選択
4-2. アルゴ
リズム基礎

選択必修科目（1単位）基礎
2. データリテラシー

プログラム構成科目

 プログラム修了率を向上する取組み• 「情報処理基礎演習」、「統計処理演習」は全学選択必修科目• 生物資源学部、海洋生物資源学部では「情報処理基礎演習」の履修を推奨• 2025年度から、「[基礎] 2. データリテラシー」に対応する科目を学科指定の必修科目にカリキュラムを改正予定
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今後の方向性 情報センターの教育体制の強化
 プログラムを推進・強化し、リテラシープラスや応用基礎レベルの認定を目指す。

情報科学Ⅰ

情報処理基礎演習

全学必修科目（1単位）

選択必修科目（1単位）導入
1. 社会におけるデータ・AI利活用心得
3. データ・
AI利活用における留意事項

選択4-2. アルゴ
リズム基礎

統計処理演習

統計学基礎

解析学

代数学

情報処理

プログラミング

選択必修科目（1単位）リテラシープログラム

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数学基礎

メディア情報処理概論
基礎
2. データリテラシー

関連する選択科目群※応用基礎レベルへの発展を視野に入れた科目群
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ご清聴ありがとうございました。

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