データサイエンスと人工知能の実践

概要

卒業後の実社会の問題解決場面では,専門分野を超えた共創型の議論が必要とされる機会が多く,大学で学ぶ専門知識に加え,異分野の知見や考え方を踏まえた柔軟な思考力と創造的な議論のスキルが重要となる。 そうした中で,データサイエンスは,課題や施策の効果を数値で可視化・検討することを支え,多様なステークホルダーとの議論を繋ぐ役割を果たす可能性がある。また,急速なデジタル化が進み,社会・産業の構造が大きく転換しつつある現代社会では,文理を問わずデータサイエンスの利活用による価値創造への期待が高まっている。 こうした背景をふまえ,本講義では,①人文社会系を含む多様な分野におけるデータサイエンスの実践方法について,実際に自分の手で動かしながら理解を深める,②専門分野の異なる履修生同士での共創による価値創造を行う,の２点を目指した演習を行う。講義後半ではグループワークで社会課題の発見,問題探索,課題設定,データ構築,分析,課題解決提案を行う課題解決型授業(PBL: Project Based Learning) を行う。

目標

1. 自分の専門分野におけるデータサイエンス応用について,考え,実践することができるようになる 2. 実社会の要請に応じ,柔軟に学術知を展開・統合する必要性について理解することができるようになる

授業外の学習

毎回の授業において,リアクションペーパー,個人ワーク,グループワークなどの授業時間外の学習課題を課す。

所要時間: 200分