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教育ICT

【第50回】ICTキャンパス 早稲田大学

2018年3月5日
連載

理工系・人文科学系データサイエンスを融合

データ駆動型研究さらなる進化へ

早稲田大学は平成29年12月、「データ科学総合研究教育センター」の活動を開始した。

データ科学総合研究教育センターでは専門領域とデータ科学を融合する

データ科学総合研究教育センターでは専門領域とデータ科学を融合する

理工系および人文社会科学系の専門領域の知見と、データサイエンスとの融合を図り、人材育成と、大学全体の研究力を底上げしていく。

同センターの活動領域は、大きく教育面と研究面に分かれる。
教育面では、専門性をデータで実証する能力を身に付けた、これからの社会において有用な人材を育成していく。
一方、研究面では、人文社会科学分野における文理融合大型グループ研究により、データ駆動型研究を進化させていく。

「データサイエンスを活用するには、その応用先である専門分野の知識が必須。当センターがフォーカスしているのは、専門性とデータサイエンスとの融合です」(データ科学総合研究教育センター所長 松嶋敏泰教授)

データ科学の研究・教育をサポート

同センターは、研究・教育を支援するため、次の3つを柱として、サービスを提供していく。

  1. 研究者マッチング
    解析してほしいデータを持つ研究者と、高いデータ解析能力を有する研究者をマッチングさせ、両者のコラボレーションによる研究を促進する。
  2. データ分析研究コンサルティング
    研究活動において、データ解析を活用したいと考えている大学院生や若手研究者などのニーズに応じ、研究コンサルティングやサポートを行う。
  3. データサイエンス教育
    データ解析能力を身に付けたり伸ばしたいと考えている大学院生や若手研究者らに対して、自学できる学習コンテンツを提供したり、専門家を招いた公開講座を開催。

専門、理論、スキルいずれも重要視

データ科学総合研究教育センターの特徴は、データサイエンスを活用したいと考える人の専門的知識、データサイエンスの理論、コンピュータを使って解析できるスキルの3者を重要視していることだ。

「専門がなければ、データから何を見つけたいかが決められません。また、理論がなければ、どのような分析をすればいいか分からず、分析結果も解釈できません。さらには、スキルがなければ、実際にデータを分析できません」(松嶋教授)

現在、学問の分野では、新しい研究パラダイムである「データ駆動型研究」が急速に進展している。また国としても、総務省は公的統計ミクロデータの研究活用を推進し、文部科学省はAIP(Advanced Integrated Intelligence Platform)プロジェクトを策定し、AI、ビッグデータ、IoT、サイバーセキュリティを統合した施策を進めている。さらに、ここ1、2年、データサイエンス教育・研究を強化する大学も、全国的に増えてきた。

こうした動きの中、早稲田大学のデータ科学総合研究教育センターは、私立大学としての強み(国立大学とは異なり、建学の精神にもとづき、独自に定める方向性に向かっていけること)や、総合大学としての強み(様々な学部を有し、専門性も多岐にわたること)を最大限に活かしながら、人材育成と研究力向上に力を入れていく考えだ。  (蓬田修一)

教育家庭新聞 教育マルチメディア号 2018年3月5日号掲載

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