数理・データサイエンス教育を強化、超スマート社会実現へ

 文部科学省は12月21日、有識者会議による議論を取りまとめた「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」をWebサイトに掲載した。世界に先駆けた「超スマート社会」の実現に向けて、文系理系を問わず、全学的な数理・データサイエンス教育を実施する。

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 文部科学省は12月21日、有識者会議による議論を取りまとめた「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」をWebサイトに掲載した。世界に先駆けた「超スマート社会」の実現に向けて、文系理系を問わず、全学的な数理・データサイエンス教育を実施する。

 文部科学省によると、日本は諸外国と比較して企業の意思決定におけるデータとアナリティクスの活用に遅れをとっている状況だという。世界に先駆けた「超スマート社会」の実現に向けて、産業活動を活性化させるために必要な数理・データサイエンスの基礎的素養を持ち、問題解決や価値創出につなげられる人材の育成が必要不可欠だとしている。文部科学省では平成28年8月より、「数理およびデータサイエンス教育の強化に関する懇談会」を設置し、大学における数理およびデータサイエンス教育の強化の方策を検討してきた。

 そのため、喫緊に取り組むべき方策として、数理・データサイエンス教育研究センターの整備、標準カリキュラム・教材の在り方、実践教育に関する産学連携ネットワークの整備を提示。センターの整備に関しては、東京大学など6大学が拠点校として選定された。今後のセンターの在り方として、複数の大学が連携拠点を形成することも考えられる。また、センターによるコンソーシアムを形成し、全国的なモデルとなる標準カリキュラム・教材を協働で作成、センターの情報交換など対話の場を設定するなどの取組みを行う。

 標準カリキュラム・教材については、基礎的な理論・方法を教育するにあたり、導入部分のみならず、全体を通して各工程で企業の事例をもとにしたケーススタディなどを取り入れる。eラーニングによる学習環境の整備も考えられており、個別大学単位ではなくコンソーシアムによる維持・管理など、継続的な使用が可能となるよう検討する。

 実践教育に関する産学連携ネットワークの整備では、個別の大学がそれぞれで取り組むのではなく、コンソーシアムとして業界団体などと産学連携教育体制を構築。企業から提供される実データなどのケース教材の活用、実務家による講義・演習、企業からの社会人学生の受入れなどを行い、実践的な数理・データサイエンス×他分野・産業プログラムを開発・実施(集中開講など)する。
《黄金崎綾乃》

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