特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育

学生のレベルが多様（数学など）
動機付け全学展開化

その他

レポート

●学習ログ ●レポート

学生の数学力が低く、理解できない

履修証明●学習ログ ●修了証

実践の機会がない

eラーニングの講座を事前に視聴させ、その後に授業で理解を深めさせる（反転学習）

大学独自●学習ログ ●小テストスコア
eラーニングの講座を自由に視聴できる環境を提供する

なし●学習ログ ●修了証

課外

いいだ と ものり ●ソフトバンク株 式 会 社およびソフトバンクグループ株 式 会 社にて 経 営 企
画 な どに従 事 。2 0 1 5 年 よりベネッセホー
ルディングスに参 画 。2 0 1 8 年 より 、ベネッ
セコーポレーションにてリカレント教 育 事 業 な
どの新 規 事 業 開 発 を 推 進 。

弊社の調査では、データサイエ
統 計 領 域 に と ど ま ら ず、コ ン

今求められている教育は、数学・１つ目は、「教員の不足」です。

数を確保できたとしても、「各教は、困難が予想されます。仮に人を持つ大学でも、全学展開するには、こうしたデータサイエンスとが乏しい」といった問題の背景にに雇用しにくい）」「実用的な教材す。
「教員確保が難しい（長期的特に、アップデートが常に必要でラシー教育」用教材については、るという懸念があります。
「リテの導入が考えられます【図表４】。

L M S を搭載したeラーニング

教 育 の 課 題 解 決 の 一 つ と し て、さて、これらデータサイエンスし残念ながら、そうした教材は少ります。eラーニングを活用し、境で一律に教育するには限界があ異なる学生に対して、リアルな環適化につながるでしょう。実際、ないのが現状です。特に数学が苦

2019年度から全学の共通教育それぞれの学生が自らのレベルにまたそもそも、データサイエンにデータサイエンス教育を導入し手で、興味のない学生が多い人文ス自体に関心を持たせるマインド

た早稲田大学では、年間数千人に応じた講座を受講できるしくみをセットも大切です。
「文系の専門のぼる受講生に対して、自学のe社会系の学生向けには、「数式か学問とデータサイエンスをかけ合ラーニング基盤を利用したフルオ取り入れることは、授業の個別最わせたらおもしろいことができンデマンドの授業を提供、学生はら始めない」といった工夫が必要る」といった気づきを与える授業

ニングシステムが整っていない大このようなLMS搭載のeラー各自のペースで学んでいます。

設計が求められます。
加えて、AI・データサイエンする専門家もいるほどです。急速学は、学外のリソースを活用する

ス教育は、〝刺身の学問〞と表現に技術革新が進むAIについては

撮影／亀井宏昭
取材・文／本間学㈱ベネッセコーポレーション
大学社会人事業開発部部長

飯田智 紀

全学展開を阻む教 員 や 教 材の不 足「2025年までにAI・数理・万人／年）」という目

データサイエンス教育の全大学への展開（

ンスの授業を全学必修としている
ピューティングや実社会への応用あたっては、大きく２つの課題が大学はわずか４%、一方４割程度
も横断的に学び、データから社会標に対して、各大学における現状の大学が「実施していない」といで役立つ価値を生み出すスキルのあります【図表３】。

う状況です【図表１】。
「今後の導はどうでしょうか。

入の方向性」については【図表２】、養成です。実際、この分野で進む
アメリカでは、政治学部の中にデータサイエンス講座がある大学「検討中、も%にとどまり、しくは不明」と回答した大学は５もあるぐらいです。

特 に 人 文 社 会 系 の 大 学 で は、データサイエンスにまつわる科目員の得意領域が異なる」「教授法いう学問領域の特性があると考えの教員不足は深刻です。理系学部が標準化されていない」など、質られます。

「正確さ」「網羅性」よりも、まず、数学の前提知識、興味・関心がe ラ ー ニン グ の 活 用 で進む全学展開置いたものが求められます。しか「わかりやすさ」「実践」に重きをしない一般学生にとって難しすぎチの教材だと、その分野を専門とことです。数理系からのアプロー

２つ目は「適切な教材がない」

しょう。

保証が難しいという課題もあるでデータサイエンス教育の実施にいる状況がうかがえます。

けて、多くの大学が頭を悩ませて割を超えています。全学展開に向が「全学必修として導入していく」※【図表１】～【図表３】は「これからの数理データサイエンス教育を考える会」（2019年10月ベネッセコーポレーション実施）の参加大学対象のアンケート結果（ｎ＝100）

80
（％）
70
60
50
40
30
20
100

＊117でしょう。

＊2

学生が興味を抱かない●学習ログ ●テストスコア

正課＊1 2019年3月内閣府発表「AI戦略2019」＊2 学習管理システム（Learning Management System）

教員・教材の不足、鮮度の問題、多様な学生…

教材がない
鮮度が重要
適切な難易度・標準カリキュラム

50

ど う す る？
ど う やる？

【図表3】「 教員不足」「教材不足」が２大課題～データサイエンス教育を展開するにあたっての大学の課題意識

最先端の学問領域故に、全学展開までのハードルが高いデータサイエンス教育。
想定される課題をどう解決していけばよいのか？ 実践までの具体的な方策を考えていく。

必要な人員確保
指導レベルの質保証

182020 1-2
2020 1-2

19

学生の課題

よい教材がないテスト
動画による授業を受講して、単位として認定する（動画と対面授業のブレンデッド学習を含む）

希望者対象だが、今よりも規模を拡大させていく
23％

教材の課題

教える人材が不足している

LMSからのアウトプット
評価
内容
講座種別

選択科目として一部の学生が履修（10％未満） 28％

LM Sを搭載したeラーニング講座導入

実施していない
39％
選択科目として多くの学生が履修（10％～50％未満）21％
検討中、もしくは不明
54％

選択科目として非常に多くの学生が履修（50％以上）8％
全学必修として導入していく
17％

現状を維持
（学生の力が足りない）2％

教員の課題

現状を維持
（リソースが足りない）2％

全学必修（全ての学生が履修）4％
今よりも縮小させていく 0％
現状を維持
（十分である）2％

toHow
【図表1】
「 全学必修」は４%～データサイエンスに関する授業の実施状況【図表2】「検討中」の大学が54%～データサイエンス教育導入に関する方向性【図表4】データサイエンス教育の課題解決としてのeラーニング講座導入パターン

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育【図表５】ICTを活用した教育を実施する大学は増えつつある～大学における教育内容等の改革状況（2015年）【図表７】eラーニング導入の具体例（情報）
A 一般教育×B

ボトムアップ〈正課〉

課題×

指導の効率化〈正課〉

ビデオ・オン・デマンド・システムなどリアルタイム配信以外のシステム（ネット配信を含む）を活用したeラーニングによる遠隔教育

×

グローバル人材〈課外〉

・演習を積極的に取り入れた情報教育を実シュされていない。
・今の時代に求められる能力を育成できていない。

・大学として、さらに学びたい学生が 高い目施したいが、Excel、Pythonなどの基本操標に向けて主体的に学べる環境を提供できない。

作、演習でつまずく学生が多く、授業が進まない。

・一部の優秀者向けプログラムは用意してい・ExcelやPythonなどの基本的な操作はeラーニングによる反転学習を活用し、あらかじめ基本的な内容を理解・練習させたうえで授業に臨ませる。

グの基礎までスキルの習得をめざす。
・既 存の対 面 授 業は残しつつ、対 応できない分 野についてはeラーニングを組み込む。

私立
149

47

20

63

31

教室の講義とeラーニングによる自習の組合せ、講義とインターネット上でのグループワークの組合せ（いわゆるブレンディッド型学習）の導入

64

36

46
0170
（ 22.8％）103

学習管理システム（LMS：Learning ManagementSystem）
を利用した事前・事後学習の推進

携帯端末を活用した学生応答・理解度把握システム（いわゆるクリッカー技術）
による双方向型授業

208（ 27.9％）273（ 36.6％）

206
100

150

200に必要な科目を網羅的に提供する。
・優秀者向けの学習プログラムとしての活用、または全学生に向けた課外講座としてeラーニングを活用する。

【図表６】オンラインプログラム（MOOC等）の活用モデルとその注意点を底上げすることができる。

・実 践による技 能の定 着 や、チームでの・eラーニングであれば、学 生が 海 外へ留・リソースが足りない分野に絞ってeラーニング化することで、導入コストを抑えることができる。

協働作業 に、より多くの時間を割くことが学中であっても継続的に学べる。

可能になる。

328（ 44.0％）

2282150372（ 49.9％）278※文部科学省「平成27年度の大学における教育内容等の改革状況について(概要)」（2017年11月21日）
より・常に最先端の学びを学生に提供することができる。

ことになるので、全学生の情報リテラシー

公立
18

・学内外のリソース（eラーニング）を織り交ぜながら、社会で活躍する人材育成のため・事前に基本的な知識・操作を学んでいることで、授業が円滑に進むようになる。

・一般教育の情報科目（必修）
を刷新する

国立41

テレビ会議システムなどリアルタイム配信システム（ネット配信を含む）を活用した遠隔教育

るものの、指導の負荷が大きく、プログラムの拡大が困難。

・既存の情報科目を、データサイエンス教育の展開を見据えた科目にアレンジする。
・数理・統計教育の導入から、プログラミン

期待される効果最先端の学習・既存の情報科目の内容が、長くリフレッ

・最新の情報教育を専門的に教えることができる人材がいない（足りない）。

打ち手

C

反転学習

250

300

350400（校）1

自らMOOC等を開設

大学が自ら、あるいは外部機関等と連携し、MOOC等を開発して、自らの授業科目として開設し、修了者に単位を付与。
メディア授業の要件や留意事項（十分な指導を併せ行うこと等）を満たすことが必要。
（卒業要件124単位中60単位まで）※メディア授業として開設。この場合、

2

他大学のMOOC等での学修を単位認定

自大学の学生が、他大学が自らの授業科目として開設したMOOC等を科目等履修生として履修し、当該他大学から単位を付与（卒業要件124単位中60単位まで）※大学設置基準第28条第１項に基づく単位互換。
された場合、当該単位を自大学の単位として認定。
授業の一部で外部機関等が開設したMOOC等を「教材」として使用。
あるいは、MOOC等を提供する外部機関等と連携協力して授業を実施＊。

3

他大学または大学以外の団体・企業等が開設したMOOC等を授業で活用

・これまで採用していたティーチングアシスタントの負担が軽減される。

出典：文部科学省（例）教室において、授業担当教員が事前説明をした後、MOOC等を聴講させ、最後に授業担当教員がまとめやきめ細やかな指導を行う。
※学生がこのような外部機関等のMOOC等を大学外で学修したことのみをもって単位付与するような運用は不可。

＊大学が当該大学以外の教育施設等と連携協力して授業を実施する場合には、①授業の内容、方法、実施計画、成績評価基準及び当該教育施設等との役割分担等の必要な事項を協定書に定めている、②大学の授業担当教員の各授業時間ごとの指導計画の下に実施されている、③大学の授業担当教員が当該授業の実施状況を十分に把握している、④大学の授業担当教員による成績評価が行われるなど、当該大学が主体性と責任を持って、当該大学の授業として適切に位置付けて行われることが必要。
（平成19年文科高第281号通知）

制度・教育改革ワーキンググループ（第18回）
配布資料「大学における多様なメディアを高度に利用した授業について」が目標として掲げられています。

ICTを利活用した教育の推進」

画」の 中 で も、
「大 学 に お け る定された「第３期教育振興基本計しています。2018年に閣議決材の開発を進めるなどの後押しをており、拠点校でeラーニング教

国もeラーニングの活用を推進し育の全大学への早期普及に向けてせん。しかしデータサイエンス教抵抗感を持つ方がいるかもしれま

eラーニングの導入についてはeラーニング講座を構築中です。

現在、国内の大学・企業と協働し、のも一つの方法です。弊 社 でも特色化を図ることが重要なので自学のカリキュラムに取り入れ、投げ〞するのではなく、主体的にが挙げられています。外部に〝丸して適切に位置付けていること」

体性と責任を持って自学の授業と担当者が成績評価を行うなど、主把握していること」「大学の授業「大学の授業担当者が実施状況を計画の下に実施されていること」になっていること」「大学の指導て、大学と外部機関の役割が明確施計画、成績評価基準などにおい件として、「授業内容、方法、実が可能」としていますが、その条れらを「法令に適合した形で実施

時 代のキャリアの「 武 器 」と は？
Society 5.0

昨今は【図表５】に示したように、す。

AI・データサイエンス教育は、eラーニングやLMSを利用した理論だけでは、実社会で活用でき教育の推進に取り組む大学は増えとを考えると、eラーニング活用つつあります。知識や能力、関心が適していると言えるでしょう。

るスキルは身に付きません。その自 学の状 況 に 応 じ て柔軟な活用が可能

ただし、正課授業において学外ため、実データを使って実践してが多様な学生全員に鮮度が良い個のeラーニングを導入する際は留みる授業が求められます。その時別最適化された教材を提供するこ意すべきことがあります。
【図表間を確保するためにeラーニングは全ての事象がシーSociety5.0
ムレスにオンラインにつながる社

６】は中教審の制度・教育改革ワー会。今以上に膨大なデータがあふであらかじめ学生が基本的な知識の導入を検討する大学はまず、自れかえります。その結果、データキンググループで配布された資料

学のリソースや学生の状況、卒業が産官学の「共通言語」になり、を学んでいれば、その後に教室で後の進路を鑑みつつ、自学ならでデータを利活用して社会課題を解です。ここではオンラインプログはの目的と何に使うリテラシーか決する時代になるはずです。そう

ワークショップを行うような反転を明確にすることをお勧めしまであれば、データの扱い方、処理ラムの活用モデルを３つ挙げ、こす。そこが、自学ならではのデーのしかた、課題解決までの思考の授業がやりやすくなります。つまタサイエンス教育のスタートでフレームワークといった〝武器〞

データサイエンス教育が大学にもたらすものす。検討のご参考までに、具体的を、全ての学生が身に付けることり、学生が教室に集まる授業の価な導入例を紹介します【図表７】。

は、彼らのキャリアに必ずプラス値を高めることになるのです。

「正課に情報科目はあるAは、になるはずです。

これからデータサイエンス教育が、長い間内容を更新していない」

新しい領域のため、学生と同じスというケースです。この場合、既タート地点から学ぶ学問です。カ

また、近年はリカレント教育のBは、「演習重視のプログラミリキュラムを丁寧に構築し、誰も存の情報科目を再編し、対応できング教育を取り入れたいが、指導が学びやすいしくみを整備するこ重要性が指摘されています。デーに時間や手間がかかりすぎる」ととで、社会人を大学に呼び戻すこタサイエンスは社会人にとってもいうケースです。この場合は、基ない分野にeラーニングを組み込礎をオンラインで事前に予習させとも可能でしょう。社会人と学生むという対応が考えられます。

れば、教室での演習の質を高める「データから逃げずに向き合う」

が同じ教室で学ぶことで、大学そ――データサイエンス教育をきっのものの活性化にもなり、大学経Cは、高い目標を持つ学生に、ことが可能です。演習をサポート

正課外で最新の内容の講義をeで大学はどかけに、 Society 5.0
んな役割を果たすのか、今こそ自営の面でも有益でしょう。

ラーニングによって提供していくするティーチングアシスタントのケースです。オンライン講座なら、ら問いを立ててみませんか。

負担軽減にもつながります。

海外留学中でも受講可能です。

＊3＊3「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）

21

2020 1-2

2020 1-220