| 研究課題/領域番号 |
22K02930
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 関西国際大学 |
|---|
研究代表者 |
章 志華 関西国際大学, 社会学部, 教授 (50310834)
|
|---|
| 研究分担者 |
中嶌 康二 関西国際大学, 社会学部, 准教授 (10565823)
山本 敏幸 関西国際大学, 社会学部, 教授 (50367439)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
|
|---|
| キーワード | データサイエンス教育 / カリキュラムモデル / 文系大学のMDA教育 / 段階的洗練モデル / データサイエンスカリキュラム開発 / オンデマンド型DS教材開発 / 数理・AI・データサイエンス / 文系大学の情報教育 / DSのカリキュラム開発 / オンデマンド型DS教材 / MDASHリテラシー / 数理・データサイエンス / 教育工学 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
文理を問わずデータサイエンス人材の育成が喫緊の課題となっており、大学のデータサイエンス教育において、とりわけ文系私立大学のデータサイエンス教育カリキュラムの確立が緊急な課題である。本研究計画は、全学的データサイエンス教育プログラムの実施に当たって、データサイエンス教育に係る対象知識をモジュールとして捉え、知識内容のレベルにあった展開アプローチを用いてカリキュラム設計へ体系的に反映し、文系大学生の実態に合ったシステマティックカリキュラムモデルの構築を目指す。
|
| 研究実績の概要 |
本研究は、文系私立大学におけるデータサイエンス（以下DS）教育のための体系的なカリキュラムモデルの構築を目的としている。これまで、カリキュラムの構成要素を抽出し、知識モジュールを確定し、DS副専攻の教育課程を策定した。2022年度から段階的に実施し、2023年度には全学向けの「データサイエンス副専攻」(MDASHリテラシーレベル)の教育プログラムのコアカリキュラムとして教育実践とその評価を行っている。2023年度の研究実績として、以下の論文を発表した。
1.Springer Natureの本「Towards a Collaborative Society Through Creative Learning」に、昨年のIFIP-WCCE世界大会で発表した論文が厳選された論文集に収録された。DS教育プログラムのカリキュラムモデルを提案し、小規模私立文系大学のDS教育を対象に統合カリキュラムを提示している。
2.2023年11月に琉球大学で開催されたPNC2023国際学会において、「The Course Design of Basic Data Science Taking into Account Both Face-To-Face and On-Demand Teaching and Effect Analysis」を発表した。2022年度下期に実施した「データサイエンス」の実施状況、オンデマンド実施の教育効果を確認し、学修成果を分析した。
3.情報処理学会第86回全国大会にて、「文系私立大学生のデータサイエンス教育におけるオンデマンド型授業の有効性の検証」を発表した。オンデマンド型授業の実践における年度別の比較と従来型の講義形式との有効性を比較検証した。その結果、文系私立大生のDS教育において、オンデマンド型授業が有効な方法であることが示唆された。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究課題の進捗について、概ね順調に進展している。 研究計画に定められた目標に対し、第1段階のモデル構築とデータサイエンス教育の科目群の確立、第2段階の知識モジュールに満たした教材開発、そして第3段階の学部横断の実施及び評価などの研究目標が達成できている。2023年度には全学向けの「データサイエンス副専攻」(MDASHリテラシーレベル)の教育プログラムをコアカリキュラムとして教育実践およびその評価を行った。
これまでの研究実績として、2022年度には、IFIP-WCCE国際情報教育大会にて、DS教育のためのシステマティックなカリキュラムの構成、DS教育に必要な知識モジュールの詳細について論文を発表した。また、この論文に基づいて改訂した論文は、Springer Nature出版の厳選された論文集「Towards a Collaborative Society Through Creative Learning」に収録された。
2023年度には、PNCとIEEEが共同主催する国際学会にて、提案した段階的に洗練されたモデルに基づいた教育科目「データサイエンス」のシラバス設計、コンテンツ構築、教育実践の状況、そして学修成果の分析を内容とする論文を発表した。
さらに、国内学会の論文発表では、研究成果のカリキュラムを対面授業のほか、特にオンデマンド型授業の実践における比較と、対面形式の講義と教育効果の検証を行った。その結果、文系私立大学生のDS教育において、オンデマンド型授業が有効な方法であることが示唆された。
今後は、引き続き第4段階での検証結果に基づく修正、システマティックカリキュラムの確立、そして研究成果の積極的発信などに取り組む。総じて、研究課題の進捗状況は良好であり、DS教育のためのカリキュラムの構築、教育実践および評価など、着実な成果を得ている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
研究課題は総じて進捗状況が良好である。これまでの研究計画書で定められた研究目標の第1段階では、私立文系大学においてデータサイエンス教育課程に適応するカリキュラムの科目群を確立した。第2段階では各科目のシラバスを固め、モデルの知識モジュールに基づいた教材を開発した。第3段階では、学部横断の教育実践およびその評価を通じて、段階的な研究成果を得ることができた。
特に、本研究課題の実験対象である関西国際大学のような私立文系大学では、学部横断の実施にあたり、教育実施チームを結成した。文部科学省が推進する数理・データサイエンス・AI教育プログラムと連携し、2022年度から「データサイエンス副専攻」のコアカリキュラムとして実践検証を行い、全学向けのデータサイエンス教育プログラムを実施している。
2023年8月には、文部科学省の「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）」に認定された。筆者が所属する社会学部では、「高度データサイエンス人材育成プログラム」を通じて、社会や企業でのデータに基づく意思決定や問題解決に必要な実践的能力、データサイエンスの応用知識、および関連技術を体系的に修得できる人材の育成を目指している。このプログラムも「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に認定された。
これらの成果を踏まえ、今後は第4段階でデータサイエンス教育のシステマティックカリキュラムモデルのシラバス、実施手順、教育効果を含む推進プロセスモデルに修正を加える。研究課題の総括として、文系私立大学におけるデータサイエンス教育課程のシステマティックカリキュラムの構築を確立し、研究成果のまとめおよび積極的な発信に取り組む予定である。
|
