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金沢大学

「実施体制」及び「自己点検評価」

データサイエンス特別プログラム > 「実施体制」及び「自己点検評価」

実施体制

  • ～令和3年度
    • データサイエンス教育推進WG
    • 責任者：WG座長
  • 令和4年度～
主な役割（令和4年度）
  • データサイエンス特別プログラムの運営
    • プログラムの改善・進化
      • 自己点検・評価
    • プログラムの運営
      • データサイエンス科目管理
      • 修了認定

令和4年度以降、以下の取り組みは「文理融合データ駆動型観光科学教育によるイノベーション創出の展開と普及」事業において実施します

  • データサイエンスFDの企画・開催
  • データサイエンス科目のデジタルコンテンツ化

 

令和4年度自己点検評価

  • 掲載準備中です
自己点検評価に係る補足情報

 

令和3年度自己点検評価

金沢大学教務委員会　令和4年6月6日承認
自己点検・評価の視点 自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
１：プログラムの履修・修得状況 ≪リテラシー／応用基礎レベル≫
可視化システム（アワード）が予定通り稼働し、履修・修得状況はリアルタイムで把握している。
２：学修成果 ≪リテラシー／応用基礎レベル≫
履修者側においては、可視化システム（アワード）の稼働によって、モデルカリキュラムが定めるスキルセットの修得状況を、自身の学修成果として把握できる状態とした。
一方、プログラム開設者側においては、令和3年度中に全学的な「アンケートシステムの改修」及び「設問の見直し」を完了したことで、R4年度から、より精度の高い分析を実施する予定である。
３：学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度 ≪リテラシー／応用基礎レベル≫
R3年2月18日～3月18日にアンケートを実施した結果、医薬保健系・理系の学生においては「適切な難易度」であり、融合系・文系の学生においてやや「難易度が高め」という傾向を把握した。「金沢大学教務委員会」において対応を検討する。
４：学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度 ≪リテラシー／応用基礎レベル≫
本プログラムはR3年度稼働の「アワード」システムによって、要件を満たした者の「自動参加」及び「自動修了」を可能とした。この運用は本プログラムが定める「データサイエンス能力」修得した者を、管理者側が漏れなく把握することを可能とした。一方で、システム稼働からまだ日が浅く、前述のアンケートからはシステム及びプログラムの「知名度の低さ」が課題であることが分かった。
課題解決のため、ステップごと（例：必修科目修得完了時／各ランクの修了要件達成時）に通知を送るシステム改修や、プログラムの広報を定期的に実施することで、履修者が後輩に当プログラムを「推奨」できる環境を構築する。
５：全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況 ≪リテラシーレベル≫
本プログラムの「履修」の定義は「プログラム必修科目をすべて履修した者」であり、令和3年度においては必修とした科目（情報の科学）の年間定員に対し「93.1％（1,115名）」の履修があった。よって、定員拡大または、開講クラス数の増加が、今後の履修率の向上に寄与することを把握している。
一方で、プログラム修了者（定義：ブロンズランク以上を修了した者）は令和2年度は98名、令和3年度は1,074名と10倍以上増加した。これは、システム化によりプログラム対象科目の管理が簡易になり、より多くの対象科目（申請時33科目／現在516科目）を設定できたことに起因する。以降も科目及びスキルの精査に努めていく。
≪応用基礎レベル≫
履修状況においてはリテラシーレベルと課題は等しい。一方で、プログラム修了者においてはスキルセット「3-2」に該当する科目が少ないということが明確な課題であり、選択科目の追加及び「AI入門」の修得者の増加が急務である。
６：教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価 ≪リテラシーレベル≫
令和3年度卒業者の修得状況は以下のとおりである。ブロンズ→プラチナ間が2単位刻みであるため、対象科目及び必修科目が多い所属は「プラチナ」が多くなり、少ない所属は「ブロンズ」が多くなる傾向が見られた。一方で修了者の進路等においては、まだデータ数が少なく、現時点では参考値と考える。
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人間社会学域：プラチナ2名／ブロンズ19名
理工学域　　：プラチナ107名／ブロンズ19名
医薬保健学域：プラチナ12名／ゴールド1名／シルバー8名／ブロンズ18名
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参考値例：SE採用のみを抽出した「プログラム修了者のSE採用率」
修了者／17.5%がSEと回答（進学等を除く63名）・非修了者／5.7%がSEと回答（進学等を除く889名）
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≪応用基礎レベル≫
現時点でリテラシーレベル以上に調査対象者が少ないことから、プログラム修了かつ卒業した者の増加に従ってリテラシーレベルと同様の分析を行うこととする。
７：産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見 ≪リテラシー／応用基礎レベル≫
令和2年度から合計し5回のFDを実施。16の高等教育機関からのべ301名が参加し、データサイエンス教育推進における意見交換などを行った。
特に、令和3年度においては会社経営者や実務経験を有する大学教員を講師・コーディネーターに据え、産業界からの視点の獲得に努めた。
８：数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること ≪リテラシー／応用基礎レベル≫
ブロンズからプラチナまでの4ランクの修了要件及び、それを可視化したシステムにおいては、アンケートにおいても『段階的に目標に向かって頑張れるのでとてもよいと思った』等、好感触を得ている。今後も本プログラムの知名度の向上と、文理医の学問分野を問わず、自身の専門の学びに隠れているデータサイエンススキルを発見する楽しさを実感できるよう、周知・広報・科目開発に努めたい。
９：内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること ≪リテラシー／応用基礎レベル≫
検討の結果、データサイエンスに関する質問項目を追加ではなく「全授業における設問の共通化」を行った。令和4年度以降、回答データを蓄積し「データサイエンス科目」と一般科目の比較を重点的に実施するとともに、特に「分かりやすい」とされた科目の分析等を実施する予定である。
 
自己点検評価に係る補足情報

 

令和2年度自己点検評価

データサイエンス教育推進WG　令和3年5月10日承認
自己点検・評価の視点 自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
１：プログラムの履修・修得状況
・補足資料あり		 令和3年度中に開発・稼働予定の可視化システムにおいて、履修者・運営者双方は「常時」、本プログラムの履修・取得・修了等進捗状況を把握することを可能とする予定である。
２：学修成果
・補足資料あり		 全学士課程で各クォーターごとに授業評価アンケートを実施しており、本プログラムに該当する科目を抽出し分析しすることで学修成果を把握することが可能である。
３：学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度
・補足資料あり		 本教育プログラム受講者全員にアンケートを実施し、教務委員会で分析、その結果を各学域で共有することで学生の理解度を把握し、プログラム内容の改善につなげる予定である。
４：学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度 本プログラムは在籍者へのアナウンスを行っていない状態であり、推奨度データは存在しない。修了者には認定証を授与する予定であり、その際に簡易なアンケートを行って「修了者の声」としてまとめる予定である。
５：全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況
・補足資料あり		 既に本プログラムの必修科目は全学の卒業要件においても必修としてある。さらに令和3年度入学者からは各所属のデータサイエンス科目の2単位以上修得を卒業要件において必修化しており、データサイエンス・AI教育における意識を高める仕掛けづくりを先手を打って行っている。
６：教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価 就職支援室と連携し、プログラム修了者の進路状況の把握が可能である。本プログラムは修了に「ランク」があり、ブロンズランクでの修了者と、より多くの単位を修得したプラチナランクの修了者の進路先の比較等の評価が可能となる予定である。
７：産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見
・補足資料あり		 本学は令和2年度から大学コンソーシアム石川の構成機関を対象に数理データサイエンスAIに関するFDを開催している。そこに産業界からのゲストスピーカーを招き、産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等をテーマとするFDを開催する等、学外からの意見を取り入れる機会を構築する予定である。
８：数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること 社会がデータサイエンス人材を求めているという実感を持たせるとともに、システムにおいて、修得済み科目に含まれるモデルカリキュラムのスキルセットを表示し、自身の「データサイエンス能力」の可視化を行う予定である。また、プログラムはブロンズからプラチナまで、4ランクの修了要件を有することから、より高度な要件の修了を目指すことができるよう、将来的に修了者インタビューや、修了者の進路などの「実績コンテンツ」を充実させることを検討している。
９：内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること 全学の授業評価アンケートに、データサイエンスに関する質問項目を追加することを検討している。それを分析することで、授業としての「分かりやすさ」、すなわち当該授業の学修目標を達成するためには「データサイエンス能力」が必要であることの必然性が実感できる授業へと改善する。
 
自己点検評価に係る補足情報

 

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