データサイエンス教育の現場から ─
名古屋商科大学 教員インタビュー

データサイエンス教育とケースメソッドでの学び

名古屋商科大学では、全学部の学生が数理・データサイエンス・AIを「理解し、使い、判断する」ための基礎力を身につけられるよう、 データサイエンス教育プログラムを整備しています。2023年度入学者以降は「情報リテラシー1」「情報リテラシー2」の2科目（計4単位）で 修了できるように要件を改善し、より多くの学生が学びを修了しやすい設計になっています。
※サイト掲載情報より

また、ケースメソッドを中核にした参加者中心型の授業が、大きな学びの特徴です。 正解のない問いをもとに議論し、納得解へ到達するプロセスを重視するため、知識の暗記だけでなく、 判断力・表現力・合意形成の力が鍛えられます。データを扱う授業においても、「何のデータを集めるべきか」「そのデータは妥当か」 「どう説明すれば相手に伝わるか」といった、実務に近い思考が自然に求められます。

採用書籍：『データサイエンスリテラシー』について

名古屋商科大学では、情報リテラシー科目における基礎づくりの教材として、『データサイエンスリテラシー』を採用いただいています。 本学では入学生全員に配布し、授業内外で参照できる共通言語として活用されています。

授業現場の声 ─ 教員インタビュー

まとめ

名古屋商科大学のデータサイエンス教育は、プログラムとしての体系性に加え、ケースメソッドという学習文化の中で 「データを使って考え、説明し、合意形成する」力へ接続していく点が大きな特徴です。 『データサイエンスリテラシー』は、その入口で学生が迷子にならないための地図として活用され、 情報リテラシー（Officeスキル）とデータサイエンスをつなぐ基礎教材として位置づけられています。