【大阪成蹊大学】先進的なカリキュラムでデータ活用のスペシャリストを育成
大阪成蹊大学データサイエンス学部
学部長
30年あまりで、世界時価総額ランキングにおけるトップ企業の顔ぶれは製造業からIT企業などに様変わりした。そんな社会の動きに伴い、企業のDX化やデータ活用はどの業界でも加速している。大阪成蹊大学データサイエンス学部の吉川正俊学部長は、「大学における学生の学びと企業が求める人材の開きが最も大きいのが情報分野」とデータサイエンス人材育成の必要性を訴える。同学部の先進的な学びを見ていこう。
理想のデータサイエンス教育カリキュラム！
「情報機器の高度化、小型化に伴い、社会活動のあらゆる側面においてデータの取得が容易になり、データをいかに活用するのかが組織の命運を握るようになってきました。社会や組織が解決すべき課題の多くが、データに裏付けられた証拠に基づく、より確度の高い意思決定を必要とします。今日の課題解決のためには、データ活用が必須なのです」
そう語るのは、大阪成蹊大学データサイエンス学部の吉川正俊学部長。2023年4月に新設されたこの学部は、データのスペシャリストを育成するため、情報処理学会データサイエンス・カリキュラム標準（専門教育レベル）に基づく、最先端のデータサイエンス教育が展開されている。データサイエンス基礎科目や基幹科目などで理論を学び、1年次前期から3年次前期まで続く専門演習科目「未来クリエーションプロジェクト1－5」で実践力を養う。3年次後期からは研究室に配属され、1年半をかけて卒業研究を深化させていく。この相互作用を意識したスパイラル教育が特色だ。
さらに、大阪成蹊大学が力を入れているLCD教育プログラムの一環として、文章表現やプレゼンテーションなどのアカデミックスキルを養う初年次教育科目も充実している。LCDは「リテラシー（Literacy）、コンピテンシー（Competency）、ディグニティ（Dignity）」の略称。幅広い教養や確かな基礎スキルがデータサイエンスの学びを加速させる。
「私もレポートの書き方やプレゼンテーションなどを扱う科目を担当しましたが、このような基礎となる能力を身につけることは非常に大切です。卒業論文を書く際に、基礎的なスキルがないと、学生自身が困るだけでなく、教員も対応が難しくなります。早いうちから、これらのスキルを身につけることは、学びを深めるために重要なのです」
大阪成蹊大学では、高校の数学まで遡って、基礎を固めていく科目があるなど、文系出身の学生でも、データサイエンスのスキルを身につけることができる体制が整う。多様なバックグラウンドを持った学生に対応できるカリキュラムになっているのが特長だ。
吉川学部長に聞いたデータサイエンス学部の特色は以下の通り。
大阪成蹊大学データサイエンス学部 3つの特色
1 学会標準に基づく、体系的なカリキュラム
大阪成蹊大学データサイエンス学部では、一般社団法人 情報処理学会データサイエンス・カリキュラム標準（専門教育レベル）に基づく、データサイエンス教育を実施。基礎となる数学・確率・統計学はもちろんのこと、データサイエンティストに求められる3つのスキル、そして応用領域に広がるデータ活用の実践力まで、幅広いスキルを着実に身につけることができる体系的なカリキュラムを展開している。
2 教員は一流のデータサイエンティスト！
データサイエンス学部の定員80名に対して、京都大学出身者を中心とした17名の強力な教員チームが指導を行う。教員1人あたりの学生数4.7人の質の高い超少人数教育が魅力だ。研究室の隣に設置した、教員と学生の共同研究室「Co-Labo（コラボ）」によるゼミ活動で、研究を行う環境・レベルは最先端。
3 産学連携、広がる卒業後の進路
25の企業・自治体と連携し、さまざまな人との「共創」のなかで、データサイエンティストとしての技能を磨くことができるのも大阪成蹊大学データサイエンス学部の大きな特長だ。半導体メーカーのNVIDIA（エヌビディア）と連携協定を締結するなど、産学連携を強化するとともに、AI時代の人材育成をめざす。学生が1年次からインターンシップにいくこともあり、実践的なスキルを早期から養うことができる。
Text by 仲里陽平（minimal）
