長崎短期大学でデータサイエンスを学ぶ

長崎短期大学では、令和４（2022）年度から「データサイエンス基礎」という科目を開講し、デジタル社会に対応できる能力を持った人材養成を行っています。

身につけることができる能力

• 本プログラムを履修することにより、学生は身のまわりのさまざまな情報やデータを正しく理解し、活用する力を身に付けることができる。
• データの集め方や整理の仕方、グラフなどによる表現方法を学び、結果を読み取って考察する力を身に付けることができる。
• 情報の信頼性や個人情報の保護など、データ社会で求められる基本的な考え方を理解し、日常生活や将来の仕事においてデータをもとに判断・行動する力を身に付けることができる。

教育プログラム科目群と修了要件

データサイエンス基礎の1単位を修得し、各学科コースの専門科目からデータサイエンスに関する単位を1単位以上修得すること。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムで策定したモデルカリキュラム（リテラシーレベル）に準拠しています。データサイエンスやAIを自分の生活で日常的に使いこなすことができる基礎的知識を身に付ける構成となっています。

実施体制

本教育プログラムの実施体制を下表に示します。

自己点検・評価（抜粋）

1学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業が進行するに従って学生の理解度も高くなっている（相関係数0.803）。5段階評価の理解度はレベル4以上が81%であった。毎回の授業終了時にGoogleフォームによる確認テストを実施している。

2教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

就職した卒業生に対する卒業後アンケートから、「数字に弱い」「効率を考えながら働くこと」などに対して力不足を感じている意見があったが、同時に「どうやったら人の役に立てるだろうと常に考えながら学んだ」との意見もあった。一般論的にも業務の効率化や地域における各種データを基礎とする考え方は大変重要であり、数字への意識やロジカルシンキングは少なからず本プログラムの教育に通じるものがあったと考える。

3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

最新動向やトレンドに応じつつ、学生のごく身近にあるデータを授業課題に組み込むことで、データを通したものの見方や考え方が身につきやすくなるよう改善していく。
AIについては、学生の利用状況を踏まえつつレベルに応じた効果的な使い方や扱う上での留意事項を伝えていく。