データ科学フルオンデマンド教材の利活⽤データ科学フルオンデマンド教材の利活早稲学データ科学センター教務主任社会科学総合学術院准教授

データ科学フルオンデマンド教材の利活⽤

早稲⽥⼤学データ科学センター教務主任社会科学総合学術院准教授須⼦統太

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム2020年度関東・首都圏ブロック第4回ワークショップ

早稲⽥⼤学におけるデータ科学教育の考え⽅

2

専⾨性専⾨性専⾨性専⾨性

政治経済学術院

法学学術院

⽂学学術院

理⼯学術院

データ科学センター・GEC

全学共通データ科学教育プログラムの提供

…

l 早稲⽥⼤学の学⽣はどの学部・学科・コースでも，いつからでも，データサイエンスを学ぶことができる

l 数学を苦⼿と思っている⽅も安⼼して基礎と考え⽅から学べるl ⾃分の専⾨的に学ぶ学術領域にデータサイエンスを活かす

© 2020 Waseda University.

早稲⽥⼤学におけるデータ科学教育の考え⽅

3

分野を問わず通⽤するDSの理論

理論

フルオンデマンドでデータ科学教育を⾏う展開にあたり各箇所での様々なDS教育の調査（シラバス調査・インタビュー）を実施

グローバルエデュケーションセンター（GEC）と協⼒して、

「専⾨に活⽤できるデータ科学」の教育プログラムを提供

箇所により内容とレベルにバラツキ

「データ科学(統計含む)の基礎＋専⾨」という講義も多数存在

…本当は専⾨部分のみに⼒を⼊れたい

スキルコンピュータを利⽤し⾃らデータ解析する

能⼒

専⾨⼀般的なDSの知識と⾃⾝の専攻の知識を結びつける能⼒


全学データ科学教育の実施体制

4

GECデータ科学教育部⾨ DSセンター

連携

●政治学●経済学●マーケティング●⾦融

データ科学＋専⾨領域●⼼理学●社会学●⼈間科学●⽣命

●統計学●機械学習・⼈⼯知能●数理最適化●情報検索●⾔語/⾳声/画像処理

データ科学系

各学術院

専任教員 2名

助⼿ 2名

講師 3名

専任教員 3名

兼任センター員 53名

講師 3名


現在展開しているフルオンデマンド科⽬

5

◆Rによる統計解析統計解析ソフトRを利用し，記述統計から推測統計及びデータ解析法を学ぶ

★統計リテラシーシリーズ～統計学の基礎を積み上げ式で学ぶ～

◆統計リテラシー αデータを視覚的・数値的に要約する「記述統計学」を学ぶ

◆統計リテラシー β推測統計学を学ぶために必要な「確率論」を学ぶ

◆統計リテラシー γデータから母集団の性質を確率的に推測する「推測統計学の基礎」を学ぶ

Step１

Step２

Step３

◆統計リテラシー δ卒業研究などで必要となる「実践的な推測統計学」を学ぶ

Step4

統計学の基礎を学ぶベーシックコース：

2014年度から順次開講


※全てクォーター科目・春夏秋冬に設置

6

★データ科学入門シリーズ～データ科学の考え方を身につける～

◆データ科学入門 αデータ解析の考え方の基礎を学ぶ

◆データ科学入門 β回帰問題を様々な角度から学習する

◆データ科学入門 γ様々なデータ解析手法を学び、データ科学の考え方を整理する

Step１

Step２

Step３

◆データ科学入門 δデータ解析の一連の流れを実践的に学ぶ

Step4

データ科学の基本的な考え方を学ぶコース：

2019年度開講

各科目

Pythonによる演習

※全てクォーター科目・春夏秋冬に設置


現在展開しているフルオンデマンド科⽬

来年度以降順次発展的な内容の科目を設置

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

政治経済学部法学

部

教育学部商学

部

社会科学部

⼈間科学部

スポーツ科学部

国際教養学部

⽂化構想学部⽂学

部

⼈間科学部（通信教育課程）

基幹理⼯学部

創造理⼯学部

先進理⼯学部

履修状況（2019年度統計リテラシーシリーズ）

7

214 344

2,284

238 353 210 79 119 84 41 89 67 63

統計リテラシーシリーズ

学部別受講者数（延べ4,604名）（注︓⼤学院等含む延べ4,805名）

419


履修状況（2019年度データ科学⼊⾨シリーズ）

8

0

100

200

300

400

500


部

教育学部商学

部

社会科学部

⼈間科学部


国際教養学部


部


基幹理⼯学部

創造理⼯学部

先進理⼯学部

126

305232

285

16985 82 51 43

12578 97

492

372

データ科学⼊⾨シリーズ



履修状況（ 2019年度データ科学関連科⽬合計）

9

0

500

1000

1500

2000

2500

3000


部

教育学部商学

部

社会科学部

⼈間科学部


国際教養学部


部


基幹理⼯学部

創造理⼯学部

先進理⼯学部

統計リテラシーシリーズStatistics Literacy シリーズデータ科学⼊⾨シリーズRによる統計解析

1,039

352682

2,691

499 710392 188 206 139 88 244 166 182



授業、⾃学⾃習、卒業論⽂作成中...

相関係数︖

ラーニングアシスタント（LA）

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LAによる学習補助オンデマンド授業や⾃主学習にはLAの存在が不可⽋

●Math and Stat Center（対⾯指導室）でLAによる質問対応-2018年度︓統計に関する質問すべて-2019年度以降︓（対応可能な範囲で）データサイエンスに関する質問すべて

●⽂学研究科●…

■様々な学部の⼤学院⽣●各理⼯学研究科●政治・経済学研究科

LAによるサポート

回帰分析をしたい…


LAの⼈数（2020年秋学期現在28名）

・先進理⼯学研究科・創造理⼯学研究科・基幹理⼯学研究科・政治学研究科・経済学研究科・商学研究科・⼈間科学研究科など

授業内容以外もサポート

フルオンデマンド科⽬の特徴

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モジュール化されたオンデマンド教育の利点●コンテンツを内容に応じて細かなモジュールに分割●各⾃が⾃分に合ったスタイルで学習可能ーEx. 苦⼿なところは何回も動画を⾒直す●学部・学年による知識の内容・レベルのばらつきを吸収

受講学⽣のレベルも様々受講対象︓全箇所・全学年

Σの計算テキスト動画練習問題

積分テキスト動画練習問題

Rの基礎テキスト動画練習問題

グラフの作り⽅テキスト動画練習問題

散布図テキスト動画練習問題

数学︓ ○コンピュータ︓×統計︓ ×

数学︓△コンピュータ︓△統計︓○

数学︓×コンピュータ︓○統計︓△


フルオンデマンド科⽬の特徴

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モジュール化されたオンデマンドコンテンツの有効利⽤

各学部・研究科への科⽬提供

統計リテラシーαʼ

カスタマイズ型︓学部のニーズに合わせて⼀部をカスタマイズ

組合わせ型︓複数のコンテンツを組み合わせて、新たな科⽬を構成（社会⼈教育へも）

基本統計量相関分析

散布図時系列解析

ヒストグラム

科⽬A基本統計量正規分布

区間推定回帰分析

科⽬B

第1回

⼀部のコンテンツを⾃主学習⽤・反転学習⽤

コンテンツとして提供第2回回帰分析第3回


モジュール化されたフルオンデマンドコンテンツの活⽤

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⾃主学習・反転学習⽤コンテンツの提供


●対象︓学内の教員●提供コンテンツ︓統計リテラシーシリーズ（動画・テキスト・練習問題）※2018年4月より提供開始●利⽤⽅法︓・教員が利⽤申請（登録者リストを提出）・LMSに登録者リストの学⽣と申請教員を登録・授業やゼミで教員が必要に応じて学⽣にコンテンツの視聴等を指⽰●正規科⽬との違い︓・⼩テスト，レポート等のコンテンツは削除

●これまでの延べ申請数︓約180件●現在の登録者数︓1542⼈●2020年度より⼈間科学部必修科⽬「データリテラシー」履修者約500名を⾃動登録

モジュール化されたフルオンデマンドコンテンツの活⽤

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⼤学院⽣向け⾃主学習コンテンツの提供


⽂部科学省補助事業「データ関連⼈材育成プログラム」として採択された「⾼度データ関連⼈材育成プログラム」（通称︓D-DATaプログラム）⇒博⼠⼈材に対し，データサイエンス教育を実施することでデータ関連⼈材を育成

● 2020年6⽉D-DATa相談窓⼝を開設し、⾃習⽤教材に関する⼤学院⽣のニーズを把握「学期の途中からどのように学習すればよいか︖」「短い１クォーターの間に学習し終わらないといけないという不安」「単位に関わらず好きなタイミングで好きなペースで好きなものを勉強したい」

● 2020年10⽉より、院⽣の研究⽀援として、統計やデータサイエンスを使ったデータ分析を⾏うための⾃習⽤コンテンツを提供

・提供コンテンツ︓統計リテラシーシリーズ，データ科学⼊⾨シリーズ・提供⽅法︓⼤学院⽣個⼈による申請⇒専⽤LMSにて提供・申請者数︓修⼠128名、博⼠46名（11/25現在）

早稲⽥⼤学データ科学センターのご案内

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【ホームページ】https://www.waseda.jp/inst/cds/

【電話】03-3204-9164

【E-mail】[email protected]

【担当】福⽥事務⻑、⽥尻、⾇⾕、⼭⽥

飯⾼、川崎、箱川

お問い合わせ先

169-8050 東京都新宿区⻄早稲⽥1-6-1 1号館3階東京メトロ東⻄線早稲⽥駅徒歩5分

交通アクセス


https://www.waseda.jp/inst/cds/

mailto:[email protected]

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