日時 | 2023年1月20日(金) 9:00-12:30 |
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開催方法 |
場所:神戸国際会議場![]() ハイブリッド開催 集合+オンライン配信(ZOOM) ※新型コロナ感染の状況を踏まえ、参加にあたりましては各自でご判断いただきますようお願いします。 |
参加対象 | SS研会員、CS研会員、IS研会員の各機関ご所属の方 |
参加費 | 無料 |
参加申込み |
開催済
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その他 | 本会合は、2022年度冬イベント(18日:BoF、19日:合同分科会、20日:科学技術計算分科会、教育環境分科会、システム技術分科会)の一部です。 |
今、世界的にデータ・サイエンティストが求められている一方、人材不足が大きな問題になっています。日本では、政府が2019年6月に「AI戦略2019」を発表し、その中で数理・データサイエンス・AIに関する人材育成の具体的目標が掲げられ、教育機関や企業でデータサイエンス教育が進められてきています。人材育成の観点から、これらの教育を概観するとともに、接続を意識していくことが重要だと考えられます。
今回の教育環境フォーラムでは、活躍できるデータ・サイエンティストの育成に焦点をあて、高校、大学、企業でどのようなデータサイエンス教育が実施されているのか、先進的な事例についてご紹介いただき、社会への接続を見据えた上で、データ・サイエンティスト育成の今後の展望について議論できれば、と考えています。
9:00- | 開始 |
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[司会] 松葉 龍一 (東京工科大学) | |
9:00-9:05 |
開催趣旨説明
村上 正行 (大阪大学)
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9:05-9:45 講演 30分 Q&A 10分 |
講演1
探究型カリキュラムへの取り組み
社会課題を解決するAIを使ったアプローチ 前 雅和 (関西学院高等部) プロフィール
本校における探究型カリキュラムの一環として「AI活用アドバンスド」を週2時間展開している。今年度はAIを用いて社会課題を解決することに取り組んでおり、AIを作ることよりどう使うのかという点に重きを置いている。学習過程において「良いAIには大量に質の良いデータが必要」という点に留意し、良いデータを集めるためには人間の判断力が必要であることにも触れている。なお、カリキュラム内容については関学大の副学長でAI活用人材育成プログラムの統括である巳波弘佳氏(関西学院大学理工学部情報科学科教授)の監修を受けている。
探求型カリキュラム、AI活用、高大連携、インテリジェンス、社会課題とAI
プレゼン資料[3.14MB]
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9:45-10:25 講演 30分 Q&A 10分 |
講演2
大学におけるデータサイエンス教育
〜滋賀大学の事例〜 飯山 将晃 (滋賀大学) プロフィール
滋賀大学ではデータサイエンティスト人材の育成を目標として2017年に日本初のデータサイエンス学部を2019年にデータサイエンス研究科を設置した。文理融合型の学部・研究科であり様々なバックグラウンドの学生・社会人に対して教育を行っている。本講演では、学部でのデータサイエンス教育の実践例、社会人向けのAI・データサイエンス教育の事例を紹介しつつ、滋賀大学におけるデータサイエンス教育モデルを解説する。
データサイエンス、学部教育、産学連携、大学院教育、PBL
後日掲載予定
プレゼン資料[6.8MB]
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10:25-10:40 | 休憩(15分) |
10:40-11:20 講演 30分 Q&A 10分 |
講演3
データ利活用の取り組みと今後の展望
西尾 成史 (富士通Japan株式会社) プロフィール
急速に社会が変化していく中で、大学においても今までの業務の在り方を見直しDX化していくことが必要とされています。その中でも、教育研究向上や経営改善という観点から大学IRの実行は不可欠となっています。実行するためには、散在しているデータを集約・統合して現状の課題を発見し、データ分析していかなければなりませんが、企業も大学もデータ利活用ができる人材が不足しており育成が喫緊の課題となっています。本講演では、データ利活用の取り組みや人材育成について事例を通してご紹介します。
大学DX, 大学IR, データ利活用, データ分析, 人材育成
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11:20-11:35 | 休憩(15分) |
11:35-12:25 50分 |
パネルディスカッション
活躍できるデータ・サイエンティストの育成
〜高校・大学・社会との接続を見据えて〜 |
12:25-12:30 |
閉会挨拶
小林 真也 (愛媛大学)
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