山形大学 「データサイエンスマイスター制度」
令和 4 年度・自己点検・評価報告書
1. はじめに
本報告書は、令和 4 年度「データサイエンスマイスター制度」の実施状況に関する自己点検・評価の結果をまとめたものである。
山形大学のデータサイエンスマイスター制度は、本学の全学部を対象として実施している数理・
データサイエンス・AI 教育プログラムで、本学が定めるデータサイエンス関連の認定科目を習得した学生を「データサイエンスマイスター」として認定する。現在、ベーシック（リテラシーレベ
ル）、アドバンスト（応用基礎レベル）という 2 段階のレベルを設置している。教育プログラムの内容や認定科目は、毎年度、山形大学データサイエンス教育研究推進本部で協議され、改善を行っている。学生アンケートの分析、企業からの意見聴取、認定科目の授業内容の改善や、新規教材開発
は、山形大学データサイエンス教育研究推進センターが担当し、データサイエンス教育研究推進本部とともに自己点検・評価を実施する。
2. 点検・評価の対象
令和 4 年度入学者対象のデータサイエンスマイスター（ベーシック）は、「データ解析基礎（数理科学）」1 科目 2 単位の履修に加え、理学部は「データサイエンス I（数理科学）」1 科目 2 単位、それ以外の学部（農学部、工学部、医学部、人文社会科学部、地域教育文化学部）では「情報処理」1
科目 2 単位の履修を合わせた合計 2 科目 4 単位を修得することを認定条件とした。データサイエン
スマイスター（アドバンスト）は、ベーシック（2 科目 4 単位）を修得した上で、「AI・データサイ
エンス要論」1 科目２単位を修得し、合計３科目 6 単位を修了することを認定条件とした。そこで、自己点検・評価は、それぞれの認定レベルのコア必修科目である「データ解析基礎」と「AI・データ
サイエンス要論」を対象として実施した。
3. 点検・評価対象授業の令和 4 年度実施状況（１） データ解析基礎(数理科学)【オンライン】「データ解析基礎」は、データサイエンスマイスター制度（ベーシック）の令和４年度におけるコア必修科目で、全学部生に向けて開講した。全 15 回の授業教材は、すべて学習システム（LMS）「WebClass」に登録され、学生自身の所有するパソコンやスマートフォンなどを用いて学習する、
オンデマンド方式を採用した。本科目では、デジタルデータの種類・性質を理解し、その扱い方を習得することを目的とし、質・量的データ、平均、標準偏差、ばらつき、散布図、回帰分析、時系列データや、データを扱う上でのリスクやデータ倫理などを学習する。オンデマンド方式ではあるが、各回の確認問題の回答期間を 2 週間に限定し、その結果を総合的に判断して、最終的な成績評価・単位認定を行った。
（２） AI・データサイエンス要論（応用）【オンライン】
AI・データサイエンス要論は、データサイエンスマイスター制度（アドバンスト）の令和４年度における必修科目で、全学部に向けて開講した。1 クラス 40 名の履修学生に対し、すべての講義を

オンライン形式で実施した。基本的に学生自身が所有するパソコンを用いて、本学オリジナルのインターネット教材を利用する BYOD【Bring Your Own Device】方式を採用した。前半 6 回は、Web ブ
ラウザーを通した Google Colaboratory と Geogebra を組み合わせた教材により、オンラインで基礎
数学（線形代数、微分積分学、確率統計）の授業を展開した。第 7～10 回は、オンデマンド動画を視聴し、課題問題に取り組む方法により、AI 基礎（AI の歴史、AI の現状、AI の活用事例）の授業を実施した。第 11 回は、Google Colaboratory と Geogebra を組み合わせたオリジナル教材を活用した
オンライン講義により、データ解析基本手順を学び、第 12 回ではオンラインで、オープンデータの紹介とデータ収集の実習を行った。第 13 回からは Google Colaboratory の教材を使って Python プロ
グラミングを体験し、第 15 回には学生が自分の課題に合わせて教材内の Python コードを修正し、その内容を発表する実習を実施した。成績評価については、講義の各回に実施する課題問題の解答、及び発表内容等により総合的に評価した。
4. 点検・評価方法
本学では、教育評価改善会議において、授業の改善点を早期に把握し、現⾏の授業の改善・充実に資するため、学⽣に対する期末アンケート調査（形成的評価）を LMS システム「WebClass」を用いて実施している。そこで、本報告書では、令和 4 年度に実施された⼭形⼤学基盤共通教育・授業改
善アンケートのうち、「データサイエンス解析基礎（数理科学）」と「AI・データサイエンス要論」のアンケートの内容について解析し（資料 1）、点検・評価を行った。また、「AI・データサイエンス要論」については、一般企業 4 社に対し、講義 7 回分（第１，2，7，8，11－13 回）で用いたオンライ
ン教材の操作や講義動画の視聴を依頼し、講義内容についての感想や意見を求め、回答が得られた３
社の結果（資料２）をもとに、点検・評価を行った。
5. 評価総評
データサイエンスマイスター制度の必修科目「データ解析基礎」（a）と「AI・データサイエン
ス要論」（b）の学生アンケートでは、総合的に良い授業であったか？との問いに対し、「はい」または「まあそうである」との回答がいずれの授業科目でも多く（a: 90％、b: 99％）、総じて授業の実施状況は良好であったと評価された。
一方、データサイエンスマイスター制度（アドバンスト）の必修授業科目である「AI・データ「日本では卓越したサイエンス要論」について、業態の異なる 3 社で実施した授業アンケートでは、スキルを持つエンジニアが不足しているという現況であり、未来に対応できる人材を育成し輩出し「社会での即戦力としてのデータサイエンティストがていただきたい」という期待の言葉とともに、期待された場合には、やや物足りない」とのコメントも得られた。その一方で、授業内容や実施教材について、「初学者の学習環境としては非常に良い」、あるいは、「AI やディープシンキングを学ぶ機会として優れたプログラムである」との評価も得た。したがって、本教育プログラムは、総合的に良好な状態で実施されていると評価された。
令和 4 年 3 月
山形大学データサイエンス教育研究推進センター

資料 1
令和 4 年度授業改善アンケートによる授業科目の学生評価（１） データ解析基礎(数理科学)のアンケート実施方法と結果
対象授業科目名：データ解析基礎(数理科学)（2022）【オンライン】、3 クラス分
アンケート作成者：小白川キャンパス事務部教務課

アンケート分析：データサイエンス教育研究推進センター

アンケート実施時期：中間（2022 年 12 月）、期末(2023 年 1 月)
実施方法：WebClass による学生回答

実施対象者：授業履修者 1259 名
回答者：中間 344 名、期末 398 名
質問と回答（グラフ中の数字は回答者数）

点検者コメントQ1.所属する学部を選択してください。
0%

20%

40%

60%

地域教
理学 医学部,
育文化 部, 38
52
学部,…

中間

人文社会科
学部, 112

期末

地域教
人文社会
育文化 理学 医学
科学部,
学部, 部, 47 部, 51
100
53

80%
工学
部, 143

工学部,
203

100%
農学
0
部, 48

農学
1
部, 43

Q2.入学年度について教えてください。
0%
中間

期末

20%

40%

2022年, 443

60%

80%

2021年, 8

2022年, 478

100%
2019年
以前, 2

2020年, 2
2021年, 10
2020年, 6

・回答割合は履修割合に准じていた。
【参考】各学部の履修登録者数（）
内は単位取得者数

人文社会学部 223（203）名地域教育文化学部 138（126）名理学部 94（85）名医学部 164（154）名工学部 532（485）名農学部 104（96）名・回答割合は履修割合に准じていた。
【参考】入学年度別履修登録数2022 年度（1 年次）1213 名
2021 年度（2 年次） 25 名
2020 年度（3 年次） 12 名

2019年
以前, 3

2019 年度以前

5名

Q3.この授業を履修した動機で、１番強いものを１つ選択して 最も強い履修動機については、①「授業に関心があったから」33％、ください。
次いで⑤「幅広い教養を身に着け
0 50 100 150 200 250 300 350 るため」22％、⑦「単位が取りやす
145
171
そうだから」の順番であった。
①この授業に関心があったから
50
69②シラバスを読んで③教員に魅力があったから 53④自分の専門に関係が深い分…1631
112⑤幅広い教養を身につけるため⑥必修だから 920
100⑦単位が取り易そうだから
19
15
⑧その他

中間
期末
93
95

Q4.この授業を履修した動機で、２番目に強いものを１つ選択して 2 番目に強い履修動機は、②「シラバスを読んで」26％、

ください。
0

50

①この授業に関心があったから

103②シラバスを読んで

98

100

150

200

250

109
148

中間

③教員に魅力があったから 410⑤「幅広い教養をみにつけるため」23％、①「授業に関心があったから」22％であった。

期末④自分の専門に関係が深い分野… 24 38⑤幅広い教養を身につけるため

300

111

110

⑥必修だから 610⑦単位が取り易そうだから

84

⑧その他

24 17

51

Q5.この授業を履修した動機で、３番目に強いものを１つ選択して 3 番目に強い履修動機は、⑤「幅広い教養をみにつけるたください。
0①この授業に関心があったから②シラバスを読んで

50

100

77

72

③教員に魅力があったから 1421

④自分の専門に関係が深い分野… 27

250

中間

20%

40%

はい, 201

で」20％、⑦「単位が取れそう心があったから」16％であっ

中…
期…

た。

84
36

Q6.この授業を意欲的に受講しましたか。
0%め」26％②「シラバスを読ん

129

73
52

300

だから」17％と①「授業に関

94

91

114

⑥必修だから 56
⑧その他

200

51

⑤幅広い教養を身につけるため⑦単位が取り易そうだから

150

60%

「はい」または「まあそうであ「いいえ」
100% る」の回答は 88％、80%

または「あまりそうではない」

まあそうである, 194

40 174と答えた者は 4％のみであった。

期末

はい, 290

まあそうである, 149 34 137

はいどちらとも言えない
いいえ

まあそうである
あまりそうとは言えない

Q7.この授業の内容を理解できましたか。
0%
中間
期末

20%

40%

はい, 149
はい, 234
はいどちらとも言えない
いいえ

60%「はい」または「まあそうであ80%

まあそうである, 222
まあそうである, 184

100%
57

24 3

50

197

まあそうである
あまりそうとは言えないる」の回答は 83％、
「いいえ」
または「あまりそうではない」と答えた者は 6％であった。

Q8.考え方、能力、知識、技術などは向上しましたか。
0%
中間

20%

40%

はい, 189

期末

60%

まあそうである, 193

はい, 270

まあそうである, 168

はいどちらとも言えない
いいえ「はい」または「まあそうであ100% る」の回答は 86％、
「いいえ」

80%
57

143

中間

20%

まあそうである
あまりそうとは言えない

期末「はい」または「まあそうであ40%

はい, 146

60%「いいえ」
100% る」の回答は 76％、

80%

どちらとも
言えない, 86 26 5

まあそうである, 193

はいどちらとも言えない
いいえ

Q10.自ら進んで課題を発見し、探求する力が身につきましたか。

中間

20%

40%

はい, 126

期末

60%

まあそうである, 186

はいどちらとも言えない
いいえ

80%
どちらとも
言えない, 98

100%
37 8

20%
はい, 134

40%

60%

80%

100%

まあそうである, どちらとも言えない, 23 9165
125

はい, 197

Q12.教え方（教授法）はわかりやすかったですか。
0%
中間
期末

る」の回答は 73％、
「いいえ」
または「あまりそうではない」と答えた者は 8％であった。

「はい」または「まあそうであ

まあそうである,
どちらとも言1116
えない, 160
111
はい
まあそうである
どちらとも言えない
あまりそうとは言えない
いいえ

期末「はい」または「まあそうであ

まあそうである
あまりそうとは言えないQ11.教員に熱意は感じられましたか。
中間と答えた者は 6％であった。

どちらともまあそうである, 174 言えない, 7826 7

はい, 2080%または「あまりそうではない」

まあそうである, 191 どちらとも1710
言えない, 60
まあそうである
あまりそうとは言えない

はい, 2160%と答えた者は 4％であった。

38 127

Q9.自ら学ぶ意欲は湧きましたか。
0%または「あまりそうではない」

20%

40%

はい, 170
はい, 260
はいどちらとも言えない
いいえ60%

まあそうである, 179

80%る」の回答は 60％、「どちらともいえない」が 17％、「いいえ」または「あまりそうではない」と答えた者は 6％であった。

「はい」または「まあそうであ
100%

どちらとも
26 2
言えない, 79

どちらとも149
まあそうである, 152
言えない, 58
まあそうである
あまりそうとは言えないる」の回答は 80％、「どちらともいえない」が 17％、「いいえ」または「あまりそうではない」との答えは 6％であった。

Q13.教員の一方的な授業ではなく、コミュニケーションはとれて 「はい」または「まあそうである」の回答は 31％、「どちらといましたか。
0%

20%

40%

60%

はい, まあそう どちらとも言えない,182
50 である, 55

中間

はい, 120

期末

80%
70

もいえない」が 35％、「いいえ」または「あまりそうではない」との回答は 34％であった。

99

まあそう どちらとも言えない,
48
である, 71
154

はいどちらとも言えない
いいえ

100%

102

まあそうである
あまりそうとは言えないQ14.この授業に対する 1 週間あたりの平均の勉強時間（授業時間 学習時間「30 分未満」が 41％、「30 分～1 時間」が 39％、
「１を除く）を、選択してください。
0%

20%

60%

30分～１時中間 42 1～2時…

期末 57

40%

30分～１時
2～3時間

中間

20%

40%

はい, 255

期末

1～2時間

30分～１時間

30分未満

60%

「はい」または「まあそうであ
80%

100%

まあそうである,… 38 168

はい, 324
はいどちらとも言えない
いいえ

中間

期末

20%

40%

はい, 230

はい, 281はいどちらとも言えないいいえる」の回答は 88％、「どちらともいえない」が 8％、「いいえ」
または「あまりそうではない」との回答は 4％であった。

まあそうである,
36 97
119
まあそうである
あまりそうとは言えないQ16.この授業を総合的に判断すると良い授業だと思いますか。
0%

時間以上であったのは全体の２％程度であった。

Q15.提示資料等は読みやすかったですか。
0%～２時間」が 17％であり、２30分未満, 204

間, 187

3時間以上

100%

30分未満, 189間, 183

1～2時間,
89

80%

60%

80%

まあそうである, 153

100%
36 43

まあそうである, 134 32 125
まあそうである
あまりそうとは言えない「はい」または「まあそうである」の回答は 90％、「どちらともいえない」が 8％、「いいえ」
または「あまりそうではない」との回答は 2％であった。

Q17.この授業で良かったと思う点を書いてください。
（自由記述）数「特にな
割合 410 件の回答のうち、
し 」 な どを 除い た 有効回 答

授業への取り組みやすさ（オンデマンド方式）

132

30%

資料がわかりやすい

106

24%

テストの実施方法・復習のしやすさ

50

Excel や Word などの実用的なスキルや知識の習得

49

授業の学習内容

38

データ解析技術

22

9% 関する記述であった。資料が5% 大変読みやすく、内容もわか

理解度や知識の定着の自認のしやすさ

143%

データ解析の本質や活用方法などに関する理解

102%

就職活用・将来利用

4

単位の取りやすさ4

データサイエンスマイスター制度

3

課題の難易度・量

3

新しい知識

3

1% という感想もあった。また、
1% 将来役に立つ実践的な知識や総合的に学べた

10%

レポート対応（サポート）10%

評価方法の明確さ

1

意見

回答

（386 件）を大別したものが左の表である。最も回答数が多かったのは、授業形式がオ
11% ンデマンド形式のため、自分11% のペースで取り組めることにり や す い とい う評 価もあ った。また、授業回ごとに設定している確認問題を何度でも1% 受験できることや、資料を何
1% 度でも読み返すことできるた
1% め、知識が定着しやすかった

スキルが身についたという回答も多くみられた。教員のサポート体制も良いとのコメン
0% トもあった。

Q18.この授業で良くなかったと思う点、改善すべきと思う点を詳しく書いてください。
（自由記述）

408 件の回答のうち、
「特にな
回答数

割合 し」または「ありません」など

教員とのコミュニケーションがとりにくい19

18% （237 件）を除いた有効回答

テストの正誤確認システムや解説が欲しい

16

画面表示や資料の体裁が悪く見づらい

15

内容が難しい13

資料にわかりにくい点があった

9

12% 最も意見の多かったのは、教8% 員とのコミュニケーションがテストのみ解答すれば資料を読まなくても良い7

7%

Excel 操作の学習方法に改善の余地がある

3

3%

資料内容に齟齬があった

3

3%

資料がダウンロードできない3

3%

説明を読むだけでは理解が難しい

2

2%

資料だけでなく講義動画がほしい

2

2%

全体像が分かりにくい・理解しにくい点が多い

2

2%

学習者の取り組み姿勢に問題が出やすい

2

2%

小テストを何度も受験でき、知識が定着しない2

2%

実践的な作業を課題にしてほしかった

1

1%

提出期限はもっと短い方が集中して取り組める1

1%

テストの回答設定期間が短い
理由によっては期間外での課題提出も考慮してほしい
対面授業の方がわかりやすいと感じた

1

1%

1

1%

1

1%

教員の教え方に問題がある

1

1%

通知機能がなく、提出忘れが起きやすい

1

1%

必要な時に質問できる人がいない

1

1%

意見

15% （106 件）を大別したものが14% 左の表である。

とりにくい（18％）である。
また、確認問題（章ごとの小テスト）に正誤表や解説がな
かった（15％）ことや、オンデマンド教材の表示が見づらいなどの画面表示体裁に関するもの（14％）であった。さ
らに資料の内容についても、わかりにくい、難しいといった意見もあった。

（２） AI・データサイエンス要論【アンケート実施方法と結果】
授業科目名：AI・データサイエンス要論（応用）【オンライン】
担当教員：データサイエンス教育研究推進本部教員
作成者：小白川キャンパス事務部教務課

点検者：データサイエンス教育研究推進センター

実施時期：中間（2022 年 12 月）、期末(2023 年 1 月)
アンケート回答者数：中間 13 名、期末 18 名
質問と回答（グラフ中の数字は回答者数）

点検者コメントQ1.所属する学部を選択してください。
0%

20%

人文社会

中間

40%

60%
医学

理学部, 5

科学部, 180%

農学

工学部, 5

部, 1

100%

部, 1

地域教育文化学部, 0
期末

人文社会

理学部, 9科学部, 1

農学部,
2

工学部, 6

地域教育文化学部, 0

医学部, 0

Q2.入学年度について教えてください。
0%

20%

40%

60%

中間

2022年, 11

期末

2022年, 15

80%

100%

2021年, 1
2020年, 1
2019年以前, 0
2021年, 2
2020年, 1
2019年以前, 0

回答割合は履修割合に准じていた。
【参考】各学部の履修登録者（）内は単位取得者
人文社会学部 1（1）名地域教育文化学部 1（0）名
理学部 14（14）名医学部 8（4）名工学部 14（14）名農学部 2（2）名
回答割合は履修割合に准じていた。
【参考】入学年度別履修登録数2022 年度（1 年次）34 名
2021 年度（2 年次） 5 名
2020 年度（3 年次） 1 名
2019 年度以前
0名

Q3.この授業を履修した動機で、１番強いものを１つ選択してくだ 最も強い履修動機について
は、「授業に関心があったか
さい。
ら」で、全体の 80％を示し
0
5
10
15
20
25
30
た。このことは、学生が AI
やデータサイエンスに対し①この授業に関心があったから
11
14て、非常に高い関心を持って②シラバスを読んで 0 2いることを裏付ける結果で中間③教員に魅力があったから 0あった。
期末④自分の専門に関係が深い分野…01⑤幅広い教養を身につけるため⑥必修だから 0⑦単位が取り易そうだから 0⑧その他 021

Q4.この授業を履修した動機で、２番目に強いものを１つ選択して 2 番目に強い履修動機の順位については、アンケート時ください。
期で異なったが、「幅広い教0510
養をみにつけるため」、「シラ
バスを読んで」あるいは「自①この授業に関心があったから 1
4
中間分の専門に関係が深い分野②シラバスを読んで 1
6
期末だから」であった。
③教員に魅力があったから 0④自分の専門に関係が深い分…

5

4⑤幅広い教養を身につけるため

2

6⑥必修だから 0⑦単位が取り易そうだから

1

1⑧その他 0Q5.この授業を履修した動機で、３番目に強いものを１つ選択して 3 番目に強い履修動機については、「幅広い教養を身にください。
着けるため」が期末アンケー
0
5
10
15
トでは突出していた。単位取
中間①この授業に関心があったから 0得の容易さを動機としてい期末るわけではなく、授業内容に②シラバスを読んで
3
5
強い関心を持っているとわ③教員に魅力があったから 0 1
かった。
④自分の専門に関係が深い分野… 22⑤幅広い教養を身につけるため

10

4⑥必修だから 0 1⑦単位が取り易そうだから

10

⑧その他

1 1

Q6.この授業を意欲的に受講しましたか。
0%

20%

中間

40%

60%

はい, 10

期末

80%

100%

まあそうである, 03

はい, 9

まあそうである, 9

はいどちらとも言えない
いいえ

0

まあそうである
あまりそうとは言えない

Q7.この授業の内容を理解できましたか。
0%
中間
期末

20%

40%

はい, 6
はい, 5

60%

80%

100%

まあそうである, 6
まあそうである, 7

はい
どちらとも言えない
いいえ「はい」または「まあそうである」が 100％であり、全員が、意欲的に参加したことが明らかとなった。

4

1 0
2

まあそうである
あまりそうとは言えない

0

中間アンケートでは「はい」
または「まあそうである」が92％以上であったが、期末には 67％に減少した。授業
前半は概論が中心であったのに対し、後半は、機械学習
や深層学習、実データによるデータ解析などの学習内容の高度化が要因の一つと推測された。

Q8.考え方、能力、知識、技術などは向上しましたか。
0%

20%

中間

40%

60%

はい, 8

期末

はい, 8

80%

100%

まあそうである, 50

まあそうである, 8

はいどちらとも言えない
いいえ

1

10

まあそうである
あまりそうとは言えない

Q9.自ら学ぶ意欲は湧きましたか。
0%

20%

40%

60%

80%

100%

中間

はい, 6

まあそうである, 7

0

期末

はい, 9

まあそうである, 8

10はいどちらとも言えない
いいえ

中間

20%

40%

はい, 5

期末

60%

80%

まあそうである, 6

はい, 9

100%
2

まあそうである, 7

はい
どちらとも言えない
いいえ

0
2

20%

40%

中間

はい, 8

期末

はい, 10

まあそうである
あまりそうとは言えない

60%

80%

100%

まあそうである, 50

まあそうである, 7

はい
どちらとも言えない
いいえ

20%

中間

はい, 6

期末

はい, 8

40%

はい
どちらとも言えない
いいえ「はい」または「まあそうである」が 97％であり、「いいえ」または「あまりそうではいない」の回答はなかった10

まあそうである
あまりそうとは言えないQ12.教え方（教授法）はわかりやすかったですか。
0%「はい」または「まあそうである」が 87％であり、「いいえ」または「あまりそうではいない」との回答はなかった

0

Q11.教員に熱意は感じられましたか。
0%「はい」または「まあそうである」が 97％、「いいえ」または「あまりそうではいない」との回答はなかった

まあそうである
あまりそうとは言えないQ10.自ら進んで課題を発見し、探求する力が身につきましたか。
0%「はい」または「まあそうである」の回答は 94％、
「どち「い
らともいえない」が 3％、いえ」または「あまりそうではない」と答えた者は 3％で
あった。

60%

94％の学生が「はい」または

80%

100%

まあそうである, 7
まあそうである, 802

まあそうである
あまりそうとは言えない0「まあそうである」と回答しており、「いいえ」または「あまりそうではいない」との回答はな
かったQ13.教員の一方的な授業ではなく、コミュニケーションはとれてい 78％の学生が「はい」または「まあそうである」と回答しましたか。
ていたが、「あまりそうではいない」と答えた学生も 1 人
0%
20%
40%
60%
80%
100%
いたが、オンライン授業であることが大きな要因と考え
中間
はい, 5
まあそうである, 5
2
1 0
られる。
期末

はい, 5

まあそうである, 9

はいどちらとも言えない
いいえ

3

10

まあそうである
あまりそうとは言えないQ14.この授業に対する 1 週間あたりの平均の勉強時間（授業時間を 50％以上の学生は 1 時間以
上、22％を超える学生が週除く）を、選択してください。
当たり 2 時間以上の学習時間を確保していた。ベーシッ
0%
20%
40%
60%
80%
100%
ク認定科目の「データ解析基礎」よりも長い学習時間を要
30分未中間
2～3時間, 3
1～2時間, 6
30分～１時間, 3していた。
3時間以上, 0
満, 1
期末

3時間以上, 1
2～3時間, 4

1～2時間, 5

30分～１時間, 4 30分未満, 4Q15.提示資料等は読みやすかったですか。
0%

20%

40%

中間

はい, 7

期末

はい, 10

60%

80%

100%

まあそうである, 6
まあそうである, 6

はいどちらとも言えない
いいえ

01「あまりそうとは言えない」とした学生が 1 名含まれていたが、ほぼ全員が、提示資料に対して、読みやすいと感
じていた。

10

まあそうである
あまりそうとは言えないQ16.この授業を総合的に判断すると良い授業だと思いますか。 ほぼ全員が、「はい」または
0%
中間
期末

20%

40%
はい, 7

はい, 9
はい
どちらとも言えない
いいえ

60%

80%

100%

まあそうである, 40

まあそうである, 8
まあそうである
あまりそうとは言えない10「まあそうである」と回答しており、総合的に良い授業であると感じていた。

Q17.この授業で良かったと思う点を書いてください。
（自由記述）

回答 15 件について内容を類

回答数

割合

別したものが左の表である。

Python などのプログラミングスキル

533%

Python プログラミングなど

提示資料のわかりやすさ

3

20%

解説のわかりやすさ

2

13%

AI やデータサイエンスなどの高度な知識の習得

2

13%

授業への取り組みやすさ（オンデマンド方式）

1

7%

データの扱い方・データ解析に関する知識・技術

1

7%

数学の基礎知識1

7%

回答のプログラミングスキルを体験できたことに対する評価が最も高かった。次いで、資料提示や解説のわかりやすさや、高度な知識を学べた
ことに対して、良かったと答えている。

Q18.この授業で良くなかったと思う点、改善すべきと思う点を詳し 回答 15 件について内容ごと
く書いてください。（自由記述）に類別した者が左の表であ
回答数

割合る。特にないが最も多かった

特になし

4

27%

が、改善希望内容を点検する

対面あるいは Zoom 授業の方が良い

2

13%

資料にわかりにくい点があった

2

13%

内容が難しい17%

操作方法について事前周知が不足

1

7%

初学者向けの詳細な Python の操作方法を希望

1

7%

テスト回答方法がわかりにくい

1

7%

テストの正誤確認システムや解説が欲しい

17%

応用的な思考の習得ができなかった

1

7%

仕方がないが線形代数の授業濃度が濃い

1

7%

内容

と、オンデマンド方式での課題として、学習者単独ではわ
かりにくい部分が存在する
ため、対面あるいはオンライ
ンでの指導を要望が散見された。

小テストについては、正誤確
認や回答方法についての詳細な記述に関する要望があ
った。

資料 2
令和４年度開講科目「AI・データサイエンス要論」に関する企業アンケート結果
アンケート作成者：山形大学データサイエンス教育研究推進センター
回答企業業態：放送事業（A 社）、コンピュータ製造販売（B 社）、システム開発・コンテンツ制作（C 社）
回答形式：オンライン（GoogleForms）

回答期間：2023 年 1 月 27 日から 2023 年 2 月 28 日

質問と回答
問１．本講義の内容について

１．オンライン形式による学習手法は適切でしょうか？
回答

回答数

適切である

2

適切でない

1

どちらともいえない0

適切でない理由：独習ではない大学という環境での学習において、BYOD 及びオンライン配信の講義である点を考慮に入れても、他の学生と共同で取り組む機会がないことは機会損失ではないかと捉えました。（C 社）

２．講義の教材やプログラムの構成は授業の目的に合っているでしょうか？
回答

回答数

目的に合っている

2

どちらともいえない

0

目的に合っていない

1

目的に合っていない理由：動画の内容が資料の読み上げに終始してしまっているため、講義の時間が勿体無いと感じました。読み上げ部分は事前に読み込んでくる位の取り組みがないと半年間で講義内容の全体像をつかむことが難しいのではないでしょ
うか。
（C 社）

３．教材について、良かった点や改善点を、お聞かせください
・基礎で行列の考え方を提示し、その上でＡＩの歴史と現況へと進む流れは非常に良いという印
象を受けました。

・サンプルが自由にダウンロードでき、加工が可能なところが良い。

・プログラムの基本的な考え方の説明がまとを得ていた。数学で表現する、教え込むところ。

・学生の気持ちで YouTube２倍速で受講したところ、ちょうど良く聞き取りやすく良かった。

・基礎部で、数学的な思考がメインのところでは単にプログラムを学ぶのはもう少し時間をかけて、事例とかから入ったほうがイメージしやすいかなと感じた。

・座学要素部は文字大きさが意外と見やすく解説が良く理解できた。

・環境構築に挫折して学習から離脱してしまう社会人の初学者も多いため、「Google Colaboratory」
を演習環境に選択されたのは「初学者の学習環境」として（環境依存がない点などで）良いと感じました。反面、環境構築を自分で行えいない学生が社会にでて「即戦力として」データサイエンテ
ィストとして仕事を期待された場合の困難さを予想すると、もう少し全体的な学習も必要になるかもしれません。

４．本講義の感想やご意見を、お聞かせください・これから社会で活躍していただく方々にはＡＩについて知識を持っていることは非常に強い武器になると考えます。日本では卓越したスキルを持つエンジニアが不足しているという現況があるとのこと。この状況は今後一層危惧されています。貴学の学習活動でこうした未来に対応できる人材を育成し輩出していただきたいと思います。

・実習のところで考え方や利用法など実務的な話があり、イメージしやすかったのではと思います。シンプルに、AI やディープシンキングを学ぶ機会として優れたプログラムだと思います。

・「AI・データサイエンスの知識を様々な専門分野へ応用し（AI×専門分野）、現実の 課題解決、価値創造を行う上で、必要な知識を習得する。」という授業目的でしたが、どちらかというと「数学者」「研究者」を育てるための授業という印象を受けました。授業の内容だけでは、AI・データ

サイエンスの分野において「数学の知識」の応用することで業務を遂行できる理解されてしまうのではないかと感じました。企業における AI・データサイエンスの業務において、数学の知識やスキルが必要である点は否定しませんが、数学以外の（デジタルや数学は全く関係ない）要素も多

く、また、複数人数が関わっているため、その一部だけでも授業で触れていただいても良いのではないかと考えます。また、AI とデータサイエンスを一度に半年で学習するのは難易度が高いように感じました。

問２．本講義を受講した学生が御社で活躍する可能性について
１．AI ・データサイエンスの知識や教養をビジネスに活用できる人材は必要でしょうか？
回答

回答数

必要である

3

どちらともいえない

0

不要である

0

２．学生が本講義で修得した知識や教養は、業務の課題に応用できるでしょうか？
回答

回答数

応用できる

3

どちらともいえない0

応用できない0３．
「応用できる」と回答いただいた方にお聞きします。具体的にどのような場面での応用が期待できるか、お聞かせください。
・「通信との融合」や「コンテンツのインターネット環境への発信」、または「ＩＰによる放 送網展開」などが進むとされており、今後の事業展開にはＡＩまたはデータサイエンスの知識を有する
人材は貴重な戦力になるかと存じます。
・優秀な社員やベテラン社員のナレッジを数値化し業務ヒントを出す手法を確立できる。小中学
校教員や製造業など業界を超えた新しいビジネスサービスが提供できると思います。数値に基づいた業務プロセスマニュアルが作成できますね。
・実際に取り組んだ課題の経験だけでも、社会に出てからも似たようなケースを経験することも多く、それがきっかけでより大きな業務に取り組むことができる可能性があると感じました。

問３．仮に、本講義を御社の社内研修で実施した場合の評価について
１．受講した社員の AI・データサイエンス分野の知識・教養の向上は期待できるでしょうか？
回答

回答数

期待できる

2

どちらともいえない

1

期待できない0

２．AI やデータサイエンスを職員に教えることが出来る人材は必要性でしょうか？
回答

回答数

必要である

3

どちらともいえない

0

不要である

0

以上