データサイエンスは、数学やコンピュータサイエンスとさまざまな応用分野が重なる比較的新しい学問分野です。データサイエンス教育において、受講生の興味に合わせた応用例を提示したり、受講生から集めたデータを受講生自身に解析させたりすることで、学習効果を高められることが分かりました。

　データサイエンスは、技術の発展によって計測できるようになったさまざまなデータを数学やコンピュータを活用して解析することで、自然界や社会のことをより深く理解し、適切な行動を導き出す学問分野です。2010年代以降、理工系や医学だけに留まらず、社会科学や人文学、スポーツ、芸術も含む幅広い分野でデータが取得できるようになり、データサイエンスに関する知識やスキルの獲得への社会的要請が急速に高まりました。しかし、データサイエンス教育の効果的な手法は、あまり検討されていませんでした。

　本研究では、2019年度から筑波大学で全学類生に必修の共通科目として開講されている「データサイエンス」について、教育効果を定量的に測定、分析しました。その結果、受講生の関心を高めるためには、それぞれの受講生が興味を持っている応用分野での例を示したり、受講生自身から集めたデータを受講生自身に解析させることが効果的であることが分かりました。これらのことは、新しい分野であるデータサイエンスの教育に関しても、内的動機づけと呼ばれる心理学の理論に基づく教育手法が有効であることを示唆しています。

　本研究成果により、授業をデータサイエンスで分析することによって、その質的向上に貢献できることが明らかになりました。

PDF資料

プレスリリース

研究代表者

筑波大学システム情報系
平田 祥人　教授

掲載論文

【題名】

Targeting students' interests to facilitate their learning of data science.
（学生の興味に焦点を当てることで、データサイエンスの学習を円滑にする）

【掲載誌】

Discover Data

【DOI】

10.1007/s44248-026-00101-6

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システム情報系