愛媛大学における数理・データサイエンス・AI教育の取り組み
愛媛大学大学院理工学研究科 教授
データサイエンスセンター センター長
平野 幹
教育シンポジウム（於 北海道大学）
主催：日本数学会教育委員会
2022年9月13日（火）愛媛大学データサイエンスセンター（Center for Data Science, Ehime University; 略称 CDSE）
愛媛大学ではCDSEを2020年4月に設置
データサイエンス（DS）分野についての教育・研究・社会連携のすべてにわたる機能を強化することがCDSEの目的
https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/

CDSEメンバーは７１名【数理・統計】２９名（１） 【情報・AI】１７名（３） 【応用・実装】２５名（１）

愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）※括弧内は専任教員数（内数）設置目的・活動理念

設置目的

活動理念

DS分野の機能強化による

１．全学体制で活動

本学教育研究力の向上

２．時代の変化に対応

地域の活性化への寄与

３．専門性と協働性を重視

愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）

教育・研究・社会連携活動研究✔ 数理/DS/AIに関連した様々な研究分野について紹介DS研究セミナーをほぼ月１ペースで開催中✔ 高度人材育成、異分野協働、研究交流などに資することを期待✔ 参加申込者数は毎回およそ１５０～２５０名程度

社会連携✔ 愛媛県、松山市をはじめとする地方自治体、県下金融機関、地元企業、県下高等学校などと連携✔ 共同研究・委託事業の実施、地域の人材育成を目指したセミナーや講演会の企画・実施など

教育✔ 本学学生向けの正規授業実施のほか、リカレン
ト教育や大阪大学を中心に組織された「西日本アライアンス」による合同PBLにも参加✔ 松山市・地域企業と連携した「データサイエンティスト育成講座」も毎年開催中

愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）

ステークホルダーへの広報

広報活動✔ HP開設はもちろん「CDSENewsLetter」やtwitterなどのSNSにより情報発信中✔ 「愛媛大学データサイエンスみらい基金」によりステークホルダー諸氏からも支援

愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）

理学部長（2015年4月～2021年3月）としての考え
愛媛大学のような地方国立大学を取り巻く厳しい状況の中「理学部が生き残るには…？」〇 理学部の強みをしっかりと育てる〇 少子化の影響で先細りになる入学志願者の確保に手を打つ〇 卒業生が活躍できる場面をもっと拡充させる

数理・DS・AI教育への取り組みの経緯

文科省の取り組みと理学部の改組（２０１９年）

２０１７年から始まった文科省による「大学の数理・データサイエンス教育強化」の取り組みにおける「協力校」として２０１９年に選定
一方、２０１９年に理学部は改組を実施

数理・DS・AI教育への取り組みの経緯

理学部の体制（２０１９年～）
１学科５教育コース
３履修プログラムへの再編

ポイント①✔ 数学分野の教育に数理情報（データサイエンス）教育を新設✔ 第４次産業革命の発展に向け数理情報分野人材育成を重点化

物理学 コース

早期卒業・留学支援制度

基幹５分野を中心とした体系的教育と横断的教育✔ ３年半での修学を可能にする早期卒業・留学支援制度を導入✔ 意欲と学力を伸ばす大学院早期入学や海外留学を支援✔ 次世代社会基盤をなす数理情報分野の教育・研究の拡充✔ 高度な専門人材育成のためのキャリアパスの強化

生物学 コース
地学 コース

ポイント③ 進んだ学びを支援する

愛媛大学理学部が解決すべき課題

化学 コース

宇宙・地球・環境
課題挑戦プログラム

教育の拡充

３履修プログラム

数学・数理情報 コース

理学科

ポイント② 数理情報（データサイエンス）

５教育コース

標準プログラム✔

分野の体系的教育と横断的教育を両立した１学科体制へ再編
専門分野教育コースでは教育内容と修得スキルを明確化
１学科ならではの横断的教育を実施する共通開講科目を設置
一般入試は学部一括で。２年次進級時にコースを選択
３つの履修プログラムにより多様なキャリア形成に対応（標準 / 科学コミュニケーション / 宇宙・地球・環境 課題挑戦）
定期的な修学指導によりコース・プログラムの選択を支援

科学コミュニケーションプログラム

✔
✔
✔
✔
✔

新 ・ 理 学 部

キャリア形成に向けた学習を実現✔ 著しい人口減少・社会ニーズに対応した教育システムの整備〇 学生のキャリア形成を明確にした教育カリキュラムの実践〇 修学動機やキャリアに対する学生の多様化への対応〇 地域課題に取り組む実践力・コミュニケーション力の育成〇 先端研究分野の発展・継承に資する人材の育成

数理・DS・AI教育への取り組みの経緯

数学・数理情報コースのカリキュラム（２０２２年）

数理・DS・AI教育への取り組みの経緯

大学院理工学研究科の体制（２０２３年～）
愛媛大学の強みを活かした教育改革としての改組(a)
地域貢献、地域産業イノベーション機能強化の取組(b)
数理・データサイエンス分野における人材育成の取組(c)
リサーチユニット制度による複合分野創生の取組(d)
先端研究拠点、共同利用・共同研究拠点の形成

学士課程
学士課程

博士前期課程（定員250名）

博士後期課程（定員23名）1専攻4教育基盤プログラム＋２特別プログラム

1専攻

専攻｜教育基盤プログラム｜分野

｜定員

産業基盤
(92名)

知能システム学コース（20名）

コンピュータ科学コース（40名）
応用情報工学コース（40名）

500

社会基盤
(75名)

材料デザイン工学コース（70名）

理工学
専
攻

化学・生命科学コース（90名）
社会基盤工学コース（65名）
社会デザインコース（25名）

数学・数理情報コース（52名）

理学科

化学コース（48名）
生物学コース（37名）
地学コース（20名）

225

環境建設工学
電気電子工学
応用情報工学数理情報(29名）

数理情報

250

理工学専攻

物理学
自然科学
（54名）

物理学コース（45名）
理学部

機能材料工学
応用化学

電気電子工学コース（80名）

工学
科

｜定員

機械工学

機械工学コース（70名）

工学部

専攻

｜定員

地球科学
化学
生物学

アジア防災学特別プログラム（内2）地域エンジニア養成プログラム（内６）※カッコ内の人数は，募集人員ではなく目安です。

数理・DS・AI教育への取り組みの経緯

アジア防災学特別プログラム23愛媛大学の協力校（第１期）事業名「データサイエンス教育の全学的な展開と四国地区への普及促進」
ミッション １

ミッション ２低年次共通教育科目

DS教育ノウハウを「データリテラシー入門」の開設

四国４県の各大学に展開

成果指標

成果指標

事業最終年度の単位認定者数

普及大学数

６００名

８校

（１学年全学生数1770名）

全学的な数理・DS・AI教育✔ データリテラシー科目８７７名単位認定（２０２１年度）
成果指標を超える約半数を認定✔ 愛媛大学ICT/DS/AI教育プログラム（リテラシー）が「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）に認定✔ 現在は受講者の目的別にカスタマイズして開講✔ 四国国立大学DS部会において、継続的に各大学における教育実践と普及促進について協議✔ 愛媛県内の大学等とも協議と授業提供を実施
中✔ 授業で利用したスライドの他に、広く活用していただけるデータリテラシー動画教材を開発

全学的な数理・DS・AI教育愛媛大学 ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）概要
プログラムの教育目標
あらゆる産業におけるデジタル革命の進展により、社会全体がデータ駆動型に急速にシフトしています。
このような現代社会で活躍するために必須なICT/DS/AIの基礎知識・考え方を身に付けることが目標です。

プログラムの概要
本プログラムは本学に在学する全学部生を対象として共通教育科目において開講される、ICT/DS/AIの基礎を教育する3つの科目から構成され、プログラム修了者には「愛媛大学ICT/DS/AI教育プログラム（リテラシー）修了認定証」が発行されます。
なお、本プログラムは各学部における専門教育で必要となるICT/DS/AIの取り扱いの基盤をなすため、全学部学生が受講することを目標に、データサイエンスセンター（CDSE）が教育・学生支援機構と協働して企画・実施するものです。

愛媛大学 ICT/DS/AI 教育プログラム
各学部で開講される
ICT/DS/AIに関係する専門科目群
・理学部理学科 数学・数理情報コース
データサイエンス学修認定制度
・他学部においては企画中
専門教育・メイン

共通教育科目で開講される
ICT/DS/AIリテラシー科目群
・情報リテラシー入門I・II・数学入門（データリテラシー入門）
リテラシー・メイン

データサイエンティスト育成講座※松山市と連携開催

オプション

数学入門
（データリテラシー入門プラス）
オプション※本プログラムは「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）」（文部科学省）に認定。

プログラムの修了要件

プログラムの構成

本プログラムを構成する３つの科目のすべてについて単位取得することが修了要件です。単位取得が完了した年度の年度末にプログラム修了を認定します。

情報リテラシー入門I

なお、プログラムへの参加・修了認定に際し、申請等の手続きは不要です。単位取得完了をもって自動的に修了認定し、修了認定証を発行します。

数学入門（データリテラシー入門）（基礎科目・１単位（必修））

情報リテラシー入門II（基礎科目・１単位（必修））（学問分野別科目/自然科学分野・１単位（選択））※３科目とも共通教育科目で開講されます。履修登録の際は所属学部のルールに従ってください。

愛媛大学 ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）補足①（2022年度開講のメイン３科目・オプション１科目の授業内容）

授業内容（リテラシーメイン・オプション）
2020年度から開始された本教育プログラム（リテラシー・メイン）では、PCの基本的な使い方からICT/DS/AIについての基礎までを扱います。情報リテラ
シー入門はPC利用によるICT/DS/AI実習、データリテラ
シー入門はDS/AIに焦点を絞った講義・演習です。

また、2021年度からデータリテラシー入門プラスがリテラシー・オプションとして教育プログラムに追加されました。この授業では各自所有のPCを用い、データ・AIを利活用した分析および課題解決を実践する教師あり/なし学習についての基礎を学びます。

※上記は2021年度のシラバスです。教育プログラムの質向上のため、各科目の授業内容は毎年度改善されます。

愛媛大学 ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）補足②
数学入門（データリテラシー入門）受講者の声（2020年度4Q・文系学部対象クラス）

アンケート集計結果（抜粋）

全数調査や標本調査の本質について知ることができ、今後、アンケートを行う際にこれまでの授業で得た知識を活用しようと思った。

6-1 この授業で、データ・数値に関する見方がかわったと思いますか？

全くそう思わない

私は数学が苦手で高校までは避けてきたが、大学に入って、もう学べるチャンスはここしかないと思い学ぶことを決意した。この授業はただ数字を計算するだけではなく、グラフを読み取りその背景を想像したり、現実のシチュエーションでも使える計算方法を学べたりするなど、自分にとってとても興味深く充実したものであった。

あまりそう思わない普通
まあそう思う強くそう思う010203040

昨今の情報化社会が進行する中で情報を適切に読み取る力は必要だと感じる中でわずかながらであるが、数字アレルギーのようなものがなくなり、能動的に正しい情報をつかみに行こうという姿勢が身についた。
授業を通して、データを見る際の注意点を学んだことで、データの本質を見抜く力が向上したように感じる。

6-2 この授業で、AIに関する見方がかわりましたか？

全くそう思わない

アンケート自由記述回答（抜粋）

区間推定と点推定の違いやフェイクニュースに気をつけることなど新たな発見などができたと思います。また、AIについては正確さやスピードなどが利点である
一方、思考力や考えることが苦手であることを学ぶことができました。内容全体は難しかったですが、ためになることも多かったので、今後社会共創のデータ分析などで生かしていきたいと思います。

あまりそう思わない普通
まあそう思う強くそう思う

0

10

20

3040

今までただただ目にするだけで、流していたニュースに対する見識が広まったのを感じる。「情報に惑わされるな」よく聞くこの言葉の具体的な意味や対処法を理解できたと思う。

6-4 この授業内容について、関心や興味がわきましたか？

全くそう思わない

今まで漠然と自分で考えていたことがしっかり根拠を挙げて説明されていたので自分の中で理解に落とし込むことができた。

あまりそう思わない

この授業を通して自分が普段どのようにデータと向き合っているか考え直すきっかけになりました。情報があふれる現代に必要な授業だと思いました。

普通
まあそう思う強くそう思う

0

10

20

3040

※アンケート回答者数64名

グラフの数値だけにとらわれないことの大切さを身をもって感じた。そのグラフの信憑性を確実にしたうえで、条件は適切かを見定め、何が真実かを自分で判断しなければならないと改めて思うきっかけになった。

「データリテラシー入門」のコンセプト
モデル構築
分析手法の選択
データ解析
＋α

データ分析

数学・統計学
情報科学
プログラミング技術＋α① データ利活用の実例を知る② 間違ったデータ分析例
を学ぶ

基盤的課題

スキル

解決

③ 基盤的スキルの修得動機を高める

全学的な数理・DS・AI教育

実社会での実装
諸問題への応用＋α「データリテラシー入門」の教材

https://www.covid-datascience.com/post/israeli-data-how-can-efficacy-vs-severe-disease-be-strong-when-60-of-hospitalized-are-vaccinated

全学的な数理・DS・AI教育

より入門的な「データリテラシー」教材

https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/cdsemovie/index.html

全学的な数理・DS・AI教育

「データリテラシー」動画教材の例

全学的な数理・DS・AI教育

数学教室が数理・DS・AI教育に関わって〇 専門・専門外問わず、数学系分野に対する学生の見方に変化あり〇 数学系教員にとっても数学教育に対する視野が広がった〇 AI時代における数学の重要性は、数学者からもしっかりアピールすべき〇 「最先端領域での数学活用（数学イノベーション）」までは届かないかもしれないが、地方大学における数学教育の成果として社会と数学のつながりがさらに深まることを期待したいまとめご清聴ありがとうございました