Center for Data Science早稲田大学 データ科学センター

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Self-Assessment

教育プログラム概要および自己点検

教育プログラムの概要および自己点検

◆教育プログラム実施体制

責任箇所,委員会など 役割
グローバルエデュケーションセンター 教育プログラム設置箇所
グローバルエデュケーションセンター・データ科学教育部門管理委員会、データ科学センターカリキュラム委員会 教育プログラム全体の方針決定、改善・進化
グローバルエデュケーションセンター,データ科学センター共同教員会 教育プログラム,科目の運営・管理

自己点検・評価

 

◆教育プログラムについて

  • 早稲田大学データ科学教育プログラムとは

早稲田大学では各学術院にて学ぶ「専門性」と「データサイエンス」の融合による本学の研究・教育の推進・支援を行っています.この方針に従い,グローバルエデュケーションセンターとデータ科学センターと協働で、全学部・大学院生向けに「データ科学教育プログラム」を提供しており、早稲田大学の学生であれば、学部・研究科、学年に関係なく、誰でもデータサイエンスを基礎から学ぶことができます。データ科学教育プログラムは目標とする内容により大きく四つに分類することができ,それぞれが本学独自の「データ科学認定制度」と対応しています.


  • 各級の内容および身につけられる能力

各自の専門性への活用に応じて下記四つの級を用意しています。

身につけられる能力
リテラシー級 現代社会におけるデータ科学の重要性を理解している.さらにデータの基本的な取り扱い方法および取り扱う際の留意事項を理解している。
初級 データ科学の考え方を理解し,データに対して,実際にデータ科学の基本的な考え方を適切に用いることができる,基礎的なデータ分析ができる.
中級 自身の専門領域において,データに対する専門的知識,専門分野に対する知見を用いて問題を数理的に抽象化しデータ科学を活用することができる
上級 データ科学の全体像を理解し,自身の専門領域外の分野に対して問題を数理的に抽象化し,データ科学を活用することができる

 


  • カリキュラムマップ

各科目は、その内容により四つの群に分かれています。

科目群 教育内容
A群 データ科学の重要性および基礎的な考え方とそれに基づくデータ分析の基礎から一連の流れを学ぶ科目群
B群 データ科学をより深く理解するための数理的基礎および計算機取り扱いに関する科目群
C群 自身の持つ専門領域や学術領域への接続を目的とする科目群
D群 データ科学の全体像を把握し,自身の専門領域以外においてもデータ科学活用を目的とする科目群

 


  • プログラム修了要件

各級の履修条件は次の通りです。これらは早稲田大学データ科学認定制度と対応しています。

身につけられる能力
リテラシー級 以下の1か2どちらかの組み合わせの単位を取得
1.      「統計リテラシーα,β」
2.      「データ科学入門α,β」
初級 以下の1か2どちらかの組み合わせの単位を取得
1.      「統計リテラシーα,β」+「データ科学入門1,2」+「データ科学実践」
2.      「データ科学入門α,β,γ,δ」+「データ科学実践」
中級 初級認定に加え,CI群の科目から2科目以上,CII群の科目から3科目以上の単位を取得
上級 中級認定に加え,D群の科目から2科目の単位を取得.

 


  • 授業内容

はじめてデータ科学を学ぶ方へ(A群科目の概要

データ科学はデータの種類や活用する目的が大切な学問です。初めてデータ科学を学ぶ方は、まずA群科目から学ぶことをおすすめします。データ科学の考え方を統一的に学ぶ科目として「データ科学入門α・β・γ・δ」があります。一方、統計学を中心に学びたい方は「統計リテラシーα・β」を学びましょう。また、それまでに学んだデータ科学の考え方とスキルを用いて、「データ科学実践」に挑戦。得られたデータを実践的に活用します。

初期の主な科目の概要と学び方
(以下の図をクリックすると拡大します)

シラバス(講義内容)

データ科学教育プログラムの各科目の詳細は、シラバス(講義内容)にてご覧いただけます。

また、本学学生を対象に、データ科学履修相談を行っています。こちらからご申請ください。


  • 授業方法

データ科学教育プログラムは、フルオンデマンドの科目として提供され、場所や時間を選ばずに学ぶことができます。本プログラムは分野を問わず必要となるデータ科学の「理論」を学ぶだけでなく、実際のデータを取り扱うための「スキル」も同時に学びます。さらに、自身の「専門」分野の知識を結びつける考え方を学びます。また、各科目の内容でわからないことがある場合には、チャットやBBSに加え、MSC(Math and Stat Center)を利用することにより、LA(Learning Assistant)の対面もしくはオンラインによるサポートを受けることが可能です。


データ科学教育プログラム「リテラシー級」は文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」の認定を受けています(期限:令和8年3月31日)。

文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」

認定制度への申請内容


自己点検・評価
1.授業評価・点検体制
教育プログラム全体のカリキュラム方針決定を議論する早稲田大学グローバルエデュケーションセンター・データ科学教育部門管理委員会、データ科学センターカリキュラム委員会が設置されている。また上記カリキュラム委員会での決定を受けて実際に授業運営に関わる様々な問題(授業運営方法検討,学生対応方法等)を議論する場としてグローバルエデュケーションセンター(GEC)、データ科学センター(CDS)共同教員会がある。GEC、CDS共同教員会は、原則授業実施日に毎週開催され、また学期開始前に不定期に開催されている。

2.対象および時期
2020年度教育プログラムに対して2021年3月〜5月にかけて行った。

3.自己点検・評価項目
学内からの視点

項目 内容 点検
プログラムの履修状況および全学的な履修者数向上に向けた計画について 2020年度のプログラム履修者数は2052名であった。2021年度は全学的な履修率向上に向けて教育プログラムの履修に関する相談窓口である「データ科学履修相談」を開設した。また本学独自の認定制度である「データ科学認定制度」も設立し、全学的な履修率向上を目指している。 履修率向上へ向けて着実に施策を実施できている。
学生の理解度および授業に関するフィードバックについて 学生の内容の理解度や授業の運営方法に関する学生からのフィードバックは、1) 授業アンケート、2) 学生からの質問 の二つがある。
1) 授業アンケート:各科目受講者に対して実施している授業アンケートの結果は各担当教員へフィードバックされるが、この結果をGEC,CDS共同教員会において分析・共有している。
2) 学生からの質問:学生からの質問は、掲示板,チャットシステムおよびオンライン対面指導の三つがある。それぞれでどのような質問があったのかについては、すべてログとして残るようになっており、結果をGEC,CDS共同教員会にて分析・共有している。
2020年度は急遽オンラインでの質問を受け付ける体制を整える必要が生じた。様々なキャンパスからの質問を受け付けることが可能となり、結果として授業改善に結びついている。
授業改善について 主に大学院生を中心としたLearning Assistant(LA)を雇用し、定期的に授業のコンテンツチェックを行っている。またLAと教員は定期的に面談を行い授業コンテンツや学生からの質問対応などについて意見を交換している。 2020年度も着実に実施しており、授業改善に役立てている。

 

学外からの視点

項目 内容 点検
教育プログラム修了者の進路、企業などの評価 データ科学センターでは、教育プログラム修了者を優先とする教育的インターンシップを実施している。各学生の進路などは完全には把握できていない状況である。 各学生の進路についてはすべてを把握することは困難な状況である。今後は教育的インターンシップとして参加した学生に関する企業からの意見も収集する。
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 データ科学センターでは、いくつかの企業とデータ科学に関する教育コンソーシアムを形成している。このコンソーシアムに参加している企業に対して教育プログラムの講義を実際に視聴していただき、その内容についてのアンケートを実施し意見を収集している。ここで得られた意見はグローバルエデュケーションセンター、データ科学センター共同教員会にて共有され、産業界からの意見として講義内容改善に活用されている。2020年度は「社会での活用例を充実させた方が良い」との意見があり、講義内容にこれを反映した。 外部からの視点として企業からの意見を講義資料へと反映できている。

 

◆教育プログラムの継続的な改善・進化に向けた取組
本センターでは、グローバルエデュケーションセンターと協働で、「データ科学教育プログラム」の継続的な改善・進化に向けて様々な取組を行っています。これらの取組の内、授業コンテンツや運営に関わる内容は週に一度開催の合同教員会上での合意の元に実施されています。カリキュラム全体の改善・進化に関わる内容は合同カリキュラム委員会で取り扱います。

・受講生からのフィードバックに基づく改善
本学全体で実施している「学生授業アンケート」の他に、対面での相談・質問を受け付けるデータ科学教育プログラム独自のサービスとして以下3つがある。

  1. データ科学教育プログラムの履修相談を受け付ける「データ科学履修相談」
  2. データ科学教育コンテンツに関する質問を受け付ける「Math and Stat Center」および「コンテンツ内質問対応」
  3. より研究に近い内容について相談を受け付ける「データ科学研究相談」

これらの中で得られた情報は合同教員会にて共有され、授業コンテンツおよび学生対応改善に活かされている。

・Learning Assistant (LA)による授業コンテンツ確認に基づく改善
LAの業務として質問対応の他に授業コンテンツ確認がある。LAは指定された時間に授業コンテンツを視聴、改善点があれば指摘する。この改善点は合同教員会にて共有され、授業コンテンツ改善に活かされている。またLAと教員は半期に一度面談を行っており、ここでの内容も授業運営に活かされている。

・コンソーシアム連携企業からの教育プログラムに関するフィードバックに基づく改善
データ科学研究教育コンソーシアム企業との間で、教育プログラム改善に向けたコンテンツ一部提供を実施している。対象企業から得たフィードバックをもとにした授業コンテンツの改善を実施している。

【改善実績】
2021年3月 「データ科学入門α」 ,「データ科学入門β」コンテンツ更新
2020年3月    「統計リテラシーα」 ,「統計リテラシーβ」 , 「統計リテラシーγ」 コンテンツ更新

◆参考(過年度 学生授業アンケート結果)
データ科学認定制度に関する自己点検・評価結果を踏まえた教育プログラムの改善を図る取組みの一環として、学生授業アンケートの集計結果を公開します。

2020年度
データ科学入門α03
データ科学入門α04
データ科学入門β03
データ科学入門β04
統計リテラシーα03
統計リテラシーα04
統計リテラシーβ03
統計リテラシーβ04

 

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