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1 世 界 に 通 じる データサイエンティストの 育 成 ~ 同 志 社 大 学 文 化 情 報 学 部 の 活 動 報 告 ~ 同 志 社 大 学 文 化 情 報 学 部 大 田 靖 本 日 の 内 容 同 志 社 大 学 文 化 情 報 学 部 とは 文 化 情 報 学 部 の 必 修 科 目 文 化 情 報 学 部 の 選 択 科 目 科 目 の 紹 介 データサイエンス 入 門 実 験 演 習 IV データハンドリング(SAS) ジョイントリサーチ(SAS) (SAS) 今 後 の 課 題 2 同 志 社 大 学 文 化 情 報 学 部 とは 文 化 情 報 学 部 の 必 修 科 目 同 志 社 大 学 9 番 目 の 学 部 設 立 2005 年 4 月 定 員 280 名 ( 教 員 28 名 ) 学 部 の 特 徴 文 理 融 合 学 部 のキーワード データサイエンス 3 文 化 情 報 学 入 門 (1 年 次 ) 文 化 情 報 学 部 での 研 究 を 知 る コロキアム(1 3 4 年 次 ) 学 年 の 枠 を 超 えた 知 識 の 交 流 ジョイントリサーチ 関 連 (1 2 3 年 次 ) 文 理 の 枠 を 超 えた 共 同 研 究 (4 年 次 ) 卒 業 論 文 の 執 筆 4 文 化 情 報 学 部 の 選 択 科 目 多 くの 科 目 から 選 択 文 化 科 目 言 語 科 目 人 間 行 動 科 目 人 間 社 会 科 目 データ 分 析 科 目 基 礎 数 理 科 目 情 報 コンピュータ 科 目 文 化 クラスター 科 目 データサイエンス 科 目 5 1 年 次 生 データ 分 析 科 目 基 礎 数 理 科 目 情 報 コンピュータ 科 目 春 データサイエ ンス 入 門, データサイエ ンス 入 門 演 習 秋 データサイエ ンス 基 礎, データサイエ ンス 演 習 数 学 入 門, 数 学 基 礎 I, 論 理 と 数 理 離 散 数 学, 数 学 基 礎 II プログラミング 入 門 情 報 セキュリティ, プログラミング 基 礎 2013 年 度 現 在 のカリキュラム 6 1

2 データ 分 析 科 目 基 礎 数 理 科 目 情 報 コンピュータ 科 目 データ 分 析 科 目 基 礎 数 理 科 目 情 報 コンピュータ 科 目 2 年 次 生 春 定 量 的 データ 分 析, 定 量 的 データ 分 析 演 習 秋 定 性 的 データ 分 析, 定 性 的 データ 分 析 演 習 確 率 統 計 現 象 と 数 理 I 数 理 統 計 I, 現 象 と 数 理 II 情 報 アクセス 技 術 アルゴリズムとデー タ 構 造 情 報 理 論 データベースシステ ム 3 年 次 生 春 心 理 データ 解 析, 時 系 列 解 析, データマイニ ング 秋 テキストマイ ニング 数 理 統 計 II, 数 理 モデル 決 定 理 論 データハンドリング, プログラミング 応 用 2013 年 度 現 在 のカリキュラム 年 度 現 在 のカリキュラム 8 データサイエンス 入 門 演 習 科 目 体 系 の 中 でも 最 も 入 門 的 な 科 目 毎 年 ほぼ 全 員 の 新 入 生 ( 約 300 人 )が 受 講 始 めての 大 学 の 授 業 としても 始 めての 統 計 の 授 業 としても 重 要 な 科 目 入 門 は 教 室 での 講 義 形 式 演 習 は 情 報 教 室 でPCを 利 用 (Excelを 利 用 ) 9 10 第 1 回 第 2 回 第 3 回 第 4 回 第 5 回 第 6 回 言 語 芸 術 と データサイエンス 行 動 調 査 と データサイエンス 社 会 経 済 医 療 と データサイエンス データサイエンスに おける 数 理 の 利 用 データを 視 覚 化 する ための 技 法 データをまとめる ための 技 法 第 9 回 第 10 回 第 11 回 第 12 回 第 13 回 第 14 回 回 帰 分 析 の 準 備 最 小 二 乗 法 による 直 線 のあてはめ あてはまりの 良 さを 測 る 復 習 テストと 解 説 実 験 の 原 則 実 験 によるデータの 取 得 第 7 回 復 習 テストと 解 説 第 15 回 実 験 データの 整 理 と 要 約 視 覚 化 第 8 回 データサイエンス 入 門 の 内 容 相 関 と 関 連 11 データサイエンス 入 門 の 経 緯 1 大 教 室 で 一 人 の 講 師 が300 人 超 を 担 当 授 業 に 集 中 できないなど 大 教 室 の 弊 害 100 人 程 度 のクラスに 分 割! 12 2

3 データサイエンス 入 門 の 経 緯 2 指 定 の 教 科 書 を 解 説 する 講 義 データサイエンス 入 門 の 経 緯 3 社 会 人 基 礎 力 ( 経 産 省 ) パワーポイントのスライドを 利 用 行 間 を 補 う 工 夫 前 に 踏 み 出 す 力 (アクション) 考 え 抜 く 力 (シンキング) チームで 働 く 力 (チームワーク) 一 方 的 な 講 義 の 閉 塞 感 テスト 前 のみ テストのための 集 中 他 の 講 義 における 基 礎 知 識 への 疑 問 13 現 在 の 大 学 教 育 への 批 判 と 捉 えるべきか? 14 データサイエンス 入 門 の 経 緯 4 データサイエンス 入 門 の 経 緯 5 問 題 解 決 のために 考 えたコンセプト グループワークの 導 入 大 学 の 講 義 ではないような 授 業 に 授 業 中 は 静 かにしなさい から 4~5 人 の 固 定 グループ グループディスカッションと 行 うための 問 い とワークのための 時 間 をとる 授 業 中 は もっと 話 しなさい へ ( 今 年 度 はスマホも 利 用 ) 手 を 動 かし 学 生 に 参 加 感 を 持 たせる 適 切 なタイミングで クラスディスカッション をうながす データサイエンス 入 門 の 改 善 1 データサイエンス 入 門 の 改 善 2 教 材 の 利 用 演 習 とのリンク 書 き 込 みプリントを 作 成 名 刺 カードやストップウォッチの 利 用 ハサミや 定 規 を 持 ち 込 み 紙 工 作 入 門 と 演 習 の 繋 がりを 強 く 意 識 させる それぞれの 資 料 作 成 者 が 毎 週 話 し 合 う 2012 年 度 から 講 義 と 演 習 はセット 登 録

4 授 業 風 景 1 授 業 風 景 2 第 13 回 ~ 第 15 回 は 実 験 分 析 を 学 ぶ 仮 説 を 立 て 様 々なタイプの 紙 ヘリコプター を 作 成 仮 説 の 検 証 を 行 う ストップウォッチで 滞 空 時 間 を 測 定 データを 入 力 し 簡 単 な 分 析 ディスカッション を 行 う 最 高 のヘリコプターを 作 成! 演 習 でレポートにまとめる 19 紙 ヘリコプター 20 授 業 風 景 3 ビデオ この 授 業 の 内 容 説 明 はわかりやすかった % 9.9% 12.7% 49.4% 25.2% 1.6% この 授 業 の 内 容 に 興 味 が 持 てた この 授 業 から 知 的 刺 激 を 受 けた % 9.3% 14.4% 50.2% 24.0% 1.9% % 8.6% 12.8% 47.0% 28.1% 1.9%

5 この 授 業 の 担 当 教 員 は 熱 意 をもって 授 業 をした % 4.8% 9.3% 29.4% 52.7% 1.9% この 授 業 で 用 いた 教 材 は 理 解 のために 役 立 った % % 2.9% 6.8% 33.3% 1.6% 自 由 記 述 感 想 ( 抜 粋 ) グループワークで 周 りの 人 と 協 力 できてよ かった データを 用 いて 考 察 することの 正 確 さを 学 んだ グループワークは 他 の 授 業 とは 違 う 点 な ので その 点 では 楽 しく 学 べた 実 際 に 実 験 してみたりなど 興 味 を 誘 うよ うに 授 業 がなされていて とても 面 白 かっ たです 27 自 由 記 述 改 善 点 ( 抜 粋 ) シグマが 難 しかったです グループが 固 定 なところ グループ 間 での 意 見 交 換 の 場 も 設 けた 方 がいいと 思 った 先 生 によって 説 明 の 量 や 質 が 全 然 違 った ので もっと 統 一 してほしい 28 改 善 の 効 果 効 果 を 調 べるのはこれからの 課 題 学 生 の 顔 は 明 らかに 違 う 学 生 の 授 業 への 参 加 率 が 明 らかに 向 上 自 分 の 再 確 認 及 び 新 しい 自 分 の 発 見 知 識 を 教 える 科 目 でのグループワークの 難 しさを 実 感 29 実 験 演 習 IV( 旧 カリキュラム)1 SAS Enterprise Guideを 利 用 外 部 データの 読 み 込 み グラフの 描 き 方 分 割 表 (クロス 集 計 表 )の 作 成 及 び 独 立 性 の 検 定 について 分 散 分 析 重 回 帰 分 析 で 予 測 モデルの 作 成 主 成 分 分 析 30 5

6 実 験 演 習 IV( 旧 カリキュラム)2 データハンドリング1 SAS Enterprise Guideを 利 用 適 当 なデータを 各 自 探 し 仮 説 を 立 てその 検 証 のための 分 析 を 行 う レポートを 提 出 (A4 5 枚 以 上 ) 現 在 のカリキュラムの 中 で 唯 一 のSASの 講 義 SASを 用 いてデータハンドリングの 基 礎 を 教 える データハンドリング2 講 義 内 容 の 紹 介 ( 私 の 王 国 プロジェクト) グループに 分 ける 都 道 府 県 のデータ(データの 入 力 ) 適 当 に 県 を 抜 き 取 る( 行 を 抜 き 取 る) 私 の 王 国 を 作 成 (データの 結 合 平 均 など) 私 の 王 国 のプレゼン(グラフ 化 の 方 法 など) 33 ジョイントリサーチI,II ビッグデータからの 知 識 発 見 ビッグデータの 取 得 生 成 処 理 解 析 の 方 法 について 学 ぶ 経 済 や 社 会 の 実 データの 分 析 検 討 を 通 し て 実 践 的 なデータ 処 理 / 解 析 の 能 力 を 身 に つける データ 解 析 コンペティション への 参 加 毎 年 数 チームが 予 選 を 通 過 学 部 生 でも 十 分 活 躍 できる 34 主 に3 研 究 室 でSASを 利 用 金 融 経 済 医 療 スポーツなど 分 野 は 様 々 35 宿 久 研 究 室 の 取 り 組 み 様 々な 研 究 分 野 を 扱 う 全 員 が 統 計 解 析 ソフトSAS 及 びEnterprise Miner の 勉 強 会 へ 参 加 テキスト SAS Certification Prep Guide,SAS Publishing 院 生 がマニュアルを 作 成 し 配 布 卒 研 生 の 分 析 ソフト SASとRが 半 々 ( 大 規 模 データに 関 しては 必 ずSAS) 36 6

7 大 森 研 究 室 の 取 り 組 み 動 物 実 験 代 替 法 卒 研 生 が 中 心 に1 回 生 2 回 生 も 参 加 SASを 利 用 学 会 での 発 表 産 学 連 携 でのプロジェクト 37 私 の 研 究 室 では 主 にスポーツデータの 解 析 にSASを 利 用 投 球 動 作 解 析 800 以 上 の 変 数 と500 以 上 のフレーム( 時 系 列 )の データを 処 理 大 量 に 得 られる 時 系 列 データから 必 要 なデータを 取 り 出 し 分 析 する 金 融 データの 処 理 にも 利 用 したい 金 融 志 望 の 学 生 が 多 い 38 投 球 動 作 解 析 とは EVaRT -3 次 元 動 作 解 析 ソフト- モーションキャプチャにより 投 球 動 作 を データ 化 し 分 析 考 察 を 行 う 各 投 手 に49か 所 反 射 マーカを 取 り 付 ける 39 SIMM - 筋 骨 格 モデリング- 私 の 研 究 室 では 主 にスポーツデータの 解 析 にSASを 利 用 投 球 動 作 解 析 800 以 上 の 変 数 と500 以 上 のフレーム( 時 系 列 ) のデータを 処 理 大 量 に 得 られる 時 系 列 データから 必 要 なデータ を 取 り 出 し 分 析 する 金 融 データの 処 理 にも 利 用 したい 金 融 志 望 の 学 生 が 多 い( 私 自 身 の 興 味 も) 42 7

8 余 談 ですが 今 後 の 課 題 人 超 のテスト 結 果 などのファイルを 読 み 込 み 採 点 する 採 点 の 早 さと 厳 密 さが 要 求 される 昔 は 目 視 で 採 点 (ミスが 多 かった ) SASでなければ 実 現 できない! 初 年 時 教 育 として グループワークのメリット デメリット 学 生 の 達 成 感 と 身 についた 知 識 のギャップ 効 果 を 客 観 的 な 指 標 で 測 れるか? 初 年 時 の 成 果 をどのようにつなげるか ジョイントリサーチ 大 学 院 での 研 究 社 会 人 として 今 後 の 課 題 2 専 門 教 育 として 学 問 としてのデータサイエンスから 実 践 的 なデータサイエンスへ ビッグデータに 対 する 確 かな 分 析 力 データの 収 集 蓄 積 加 工 分 析 能 力 SASなどの 解 析 ソフトを 使 いこなせる 能 力 自 ら 研 究 する 力 研 究 を 楽 しむ 気 持 ちを 大 切 に ご 静 聴 ありがとうございました 世 界 に 通 じる データサイエンティストの 育 成 ~ 同 志 社 大 学 文 化 情 報 学 部 の 活 動 報 告 ~ 同 志 社 大 学 文 化 情 報 学 部 大 田 靖

4 教 科 に 関 する 調 査 結 果 の 概 況 校 種 学 年 小 学 校 2 年 生 3 年 生 4 年 生 5 年 生 6 年 生 教 科 平 均 到 達 度 目 標 値 差 達 成 率 国 語 77.8% 68.9% 8.9% 79.3% 算 数 92.0% 76.7% 15.3% 94

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