大学におけるデータサイエンス教育最前線！　ウェビナーレポート

大学におけるデータサイエンス教育最前線！　ウェビナーご講演レポート

「AI・データサイエンス全学プログラムにおけるプログラミング学習支援策」

中央大学　AI・データサイエンスセンター事務室　今井文明様

2023年12月20日(水)に「大学におけるデータサイエンス教育最前線！ 」と題したウェビナーを開催し、中央大学 AI・データサイエンスセンター事務室課長の今井文明様にご登壇いただきました。paizaラーニングを活用したデータサイエンスプログラムについて紹介していただきましたので概要を報告します。

■AI・データサイエンス全学プログラムの概要

上記は中央大学AI・データサイエンス全学プログラムのイメージ図です。左側の色がついている4つの四角はAI・データサイエンスセンターで提供している科目群となります。このプログラムは次の3つの特徴があります。

・文理学部問わず全学部生を対象として科目を提供していること
・すべての科目を遠隔授業で実施し、キャンパスを問わず等しく受講できること
・基本から応用基礎レベルまで系統的に学修できること

本プログラムはAI・データサイエンスの知識を自らの専門分野に応用・活用する人材を輩出することをめざしており、学生はプログラムの科目を履修しつつ所属する学部の関連科目を履修し、知識やスキルを修得します。

文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」には、一番下の「AI・データサイエンスと現代社会」の1科目がリテラシーレベルに、「iDSプログラム」が応用基礎レベルに認定されています。

■AI・データサイエンスと現代社会（リテラシーレベル）の概要

リテラシーレベルの科目として設置された「AI・データサイエンスと現代社会」は、リテラシーレベルのモデルカリキュラム（※1）に準拠した形で構成されています。すべて遠隔授業（オンデマンド型）として開講しており、全学部生が同じ科目を履修しています。

この科目は、遠隔授業の特徴を生かし高大連携の「特別科目履修生制度」として付属高校の生徒も先取り受講ができるようになっています。科目を修了した付属高校生が中央大学に入学した場合は、そのまま卒業単位として認定される制度で、22年度は21名、23年度は17名の高校生が履修しています。

※1：数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html

■iDSプログラム（応用基礎レベル）の概要

iDSプログラム（英語名称：Chuo Intermediate Program for Data Science and AI）は、2年生から4年生まで3年間所属して履修する演習（ゼミ）活動に参加する学生を対象に、全学プログラムのツール科目や、所属学部の関連科目を履修することで、データサイエンスの実践的な学びを提供する学部横断プログラムとなっています。演習科目や所属学部の関連科目6単位以上、合計22単位以上することが修了要件です。

「AI・データサイエンス演習」はiDSプログラムの中心的科目で、文系理系さらに学年を超えてゼミ活動を行います。現在は4つのゼミが活動しており、年に1回合同で成果発表会も行われます。
「AI・データサイエンス総合」では、社会で活躍している実務家を招き、実際にAI・データサイエンスが社会でどのように活用されているかについて学びます。事前に必要な講義を受け、講師と議論を行い総合的な理解を目指します。
「AI・データサイエンスツール」はAIやデータサイエンスを実際に活用するソフトやツールについて学ぶ実践的な科目です。表計算ソフトや汎用プログラミング言語の修得に取り組みます。

■AI・データサイエンスツール

検討段階から、本プログラムではツールとしてプログラミング言語に接してもらう機会の提供を目指していました。4科目すべて遠隔授業（オンデマンド型）として実施し、履修者は動画、ウエブページ、PDFのテキスト等を参考にして、自分のパソコンでプログラムを動かします。そしていずれの科目でも演習問題があり、チャレンジしながら理解を深める構成になっています。

質問は学内LMSシステムのスレッド等を利用できるようになっており、中でもツールⅠでは基本的な質問はChatbotを活用して対応しています。そして4つの科目は、学びの段階、流れや自身の関心に応じて配置されており、学生は自分のペースで学べるのが特徴です。

■AI・データサイエンスツールⅠ～Ⅳの概要

基礎的内容を学ぶツールⅠでは、表計算ソフト　エクセルの発展的な利用法を学びながら、
Python　SQLの初歩を学修し、AIの基本的な仕組みを体験します。
ツールⅠの授業では実務家教員を講師として招き、ビジネスの現場でのAI活用について話してもらったりNFTの分析を行ったりするなど、履修者の興味を促す科目となっています。
さらに応用力につなげる科目として、ツールⅡはRubyとRuby on Rails、ツールⅢはBIツール（Exploratory）とR、ツールⅣはPythonとSQL（SQlite）を学びます。ツール科目はいずれも人気科目で、定員のあるツールⅡ~Ⅳは定員を超える履修希望が集まる科目です。

■paizaラーニングとの出会い

paizaラーニングは、全学プログラムを検討する2020年に教員からの紹介で知りました。ゼミや研究室の学生に試しに登録してもらうと「わかりやすい」「親しみやすい」など好意的な意見が多く集まり、注目をしていました。
利用している先生方にヒアリングをしてみると、ゼミや研究室配属決定者に春休みの宿題としてスキルアップを促すことや、科目の履修者選抜への活用、就職の決定した4年生が自己研鑽を目的に利用しているとの話もありました。
また、バイオインフォマティクスが専門の理工学部生命科学科の岩舘准教授は、学部の授業でも積極的に利用されており、学内で多くの教員が利用している事実を知りました。

・スキルチェックを授業や研究室配属に活用！
中央大学理工学部でのpaizaラーニング利用方法　https://paiza.jp/feedback/chuo-u

このような経緯から、ツール科目や学部に設置されているプログラミング科目を学んだ学生の更なるスキル向上や、ゼミ配属前のスキルアップとして、paizaラーニングを履修前に利用するなど、「学生への自学自修環境の提供」として位置づけています。

■paizaランクチャレンジ

paizaランクチャレンジは、「スキルチェック」を利用してその上位者を表彰する取り組みです。一定の期間を設定し、その間の学習結果について頑張りを評価する「トロフィー賞」と、獲得したスキルを評価するランク賞を設定しました。

ランクチャレンジは、paiza社のアドバイスをいただきながらルールを作り、paizaラーニングのプログラミングスキルチェックの機能を利用して、コンテストを実施しました。
参加対象を学部生、大学院生と附属４高校の生徒として、夏季休暇期間を中心に自宅で自学自修をしてもらう、チャレンジしてもらうことを具体的な目的としました。
コンテストでは、高いスキルを獲得した人だけでなく、コツコツと学んだ人も表彰したいという意図もあり、回数を競う「トロフィー賞」と、到達ランクを競う「ランク賞」の2つの賞を用意しました。

結果的にこのランクチャレンジは、合計546名もの学生、生徒が参加し、盛況のうちに終了することとなりました。なかには大学院生と並んでスキルチェックのSランクを取得した高校生もいました。イベントの終了にあたっては表彰式も実施し、多くの受賞者が参加してくれました。

paizaからのコメント：

中央大学のAI・データサイエンス全学プログラムでは、プログラミング言語を学ぶ「AI・データサイエンスツール（Ⅰ~Ⅳ）」をオンデマンド形式で開講しており、paizaとの親和性がありました。今回附属高校も参加してpaizaランクチャレンジを開催し、多数の学生・生徒がpaizaラーニングに触れる機会を提供することができました。
このように多くの学生・生徒にプログラミング学習の入り口に立ってもらう機会を提供できた点で今回のランクチャレンジは大きな意義がありました。paiza株式会社では、paizaラーニングを通じて今後もプログラミング学習を支援してまいります。

■学校フリーパス案内ページ
https://paiza.jp/works/lp/free_pass
※1名様から体験申し込みも可能です。

■登録不要でお試しできる講座
https://paiza.jp/works/python/trial/python-trial-1/62001
短い動画で学習講座→ブラウザ上で演習課題を体験できます。