大学における数理・データサイエンス・AI教育支援プラットフォーム

 

V−T 私立データサイエンス・AI専門領域

 

 

1.武蔵野大学

(1)データサイエンス学部データサイエンス学科

【科目名】「データサイエンス学」

(講義・演習、必修、2単位)

【学修目標】

・ データサイエンスを俯瞰し必要な学習環境を整える。

・ 育成するスキル・力は、自律的・能動的な学修スタイルとコラボレーション、プレゼンテーション、動画レポートスキルなど。

・ 目標を達成するための特別な教育方法(ICTの活用を含む)は、座学なし、テストなし、すべて相互学修・協調学修、アウトカムを360度評価する。

【講義概要(シラバスより】

データサイエンスは、21世紀を切り拓く分野であり、ビッグデータ分析、人工知能などの新技術を包含するだけでなく、社会、ビジネス、自然環境における意思決定、問題解決に不可欠な基盤的な科学となってきている。  

本講義は、データサイエンスの今日的な意義、歴史・将来展望、基礎的な知識、学修方法を俯瞰的に学ぶとともに、実際にデータサイエンスのもたらすビジネス・社会的なインパクト事例や最先端な研究トピックスを紹介する。これらの講義を通じてデータサイエンスの重要性について理解を深めるとともに各自のデータサイエンス学部での具体的な学修目標や行動計画(履修計画や学外活動計画)をスケッチしてもらう。

【シラバスへのアクセス方法】

・ 武蔵野大学「シラバス検索 」のページへアクセスする。

https://muscat.musashino-u.ac.jp/portal/slbssrch.do?clearAccessData=true&contenam=slbssrch&kjnmnNo=10

・ 上記ページのシラバス検索条件で、「講義名」の入力欄に「データサイエンス学」を入力し、「シラバスを検索する」ボタンを押す。

・ 講義一覧ページに講義へのリンクが表示されるので、「データサイエンス学」のリンクを押すとシラバスページに移動します。

 

(2)データサイエンス学部データサイエンス学科

【科目名】「メディア・デザイン演習T、U」

(演習系、必修、2単位)

【学修目標】

プログラミングや基本ICTツールを実践的に習得する。

【講義概要(シラバスより】

実世界の課題(イシュー)の解決に向けて、データ分析の知識だけでなく、サイバー・フィジカル・スペースにおけるSPAモデル(Sensing-Processing-Actuation)とコネクティッドコンピューティングの理解が求められる。

本演習では、SPAモデルに基づき、IoT機器の連携によりデータを取得する方法(S)、取得されるデータによるメディア表現を行う方法(A)を学習する。前半に当たるメディアクリエーション・データデザイン演習IではSおよびAの手法の理解、後半に当たるメディアクリエーション・データデザイン演習IIではプロトタイプ作製を行う。このために、micro:bitRaspberry Piなどの機材を使用し、ProcessingPythonなどのプログラミング言語を用いる。これらの技能と秋学期のプログラミングを習得することにより、サイバー・フィジカル・スペースを活用した価値創造を行えることを目指す。

【シラバスへのアクセス方法】

・ 武蔵野大学「シラバス検索 」のページへアクセスする。

https://muscat.musashino-u.ac.jp/portal/slbssrch.do?clearAccessData=true&contenam=slbssrch&kjnmnNo=10

・ 上記ページのシラバス検索条件で、「講義名」の入力欄に「メディアクリエーション・データデザイン演習」を入力し、「シラバスを検索する」ボタンを押す。

・ 講義一覧ページに講義へのリンクが表示されるので、「メディアクリエーション・データデザイン演習T」または「メディアクリエーション・データデザイン演習U」のリンクを押すとそれぞれのシラバスページに移動します。

 

(3)データサイエンス学部の挑戦:スマートクリエイティブなデータサイエンティストの育成

上林 憲行 氏(武蔵野大学データサイエンス学部長)

(私情協機関誌 大学教育と情報 2018年度 No.2 掲載)

 http://www.juce.jp/LINK/journal/1901/pdf/02_09.pdf

 

2.慶應義塾大学

・ 慶應SFCにおける未来創造のためのデータサイエンス教育

古谷 知之 氏(慶應義塾大学総合政策学部教授)、植原 啓介 氏(慶應義塾大学環境情報学部准教授)

(私情協機関誌 大学教育と情報 2018年度 No.2 掲載)

 http://www.juce.jp/LINK/journal/1901/pdf/02_05.pdf

 

3.立教大学

・ 立教大学における「データサイエンス副専攻」

山口 和範 氏(立教大学経営学部長)

(私情協機関誌 大学教育と情報 2018年度 No.1 掲載)

 http://www.juce.jp/LINK/journal/1804/pdf/02_06.pdf

 

4.同志社大学

・ 同志社大学文化情報学部におけるデータサイエンス教育

宿久 氏(同志社大学文化情報学部教授)

(私情協機関誌 大学教育と情報 2018年度 No.1 掲載)

 http://www.juce.jp/LINK/journal/1804/pdf/02_07.pdf