データサイエンス教育
人工知能(Artificial Intelligence: AI)技術の進展とその応用は加速度的に進んでおり、広範な産業領域や社会インフラなど国の基盤のあり方に大きな影響を与え始めています。また、Society 5.0を標榜し、世界規模の課題(Sustainable Development Goals: SDGs)や現在の日本が直面している高齢化や人口減少など社会課題を克服するためにAIの利活用が進められようとしています。勿論、これら課題は、AI をはじめとしたテクノロジーのみで解決できる問題ではなく、テクノロジーと経済学や経営学などの知見・社会の仕組みを連動して変革していく必要があります。また、今後、AIを活用する力、ビッグデータを収集・蓄積・分析し、活用して製品・サービスをデザインする力を持つ人材が社会において必要とされています。
経済学部では、学生が経済学のセンスを身につけるとともに、体系的にデータサイエンス、AIやビッグデータに精通した知識・スキル(AIを活用する力、ビッグデータを収集・蓄積・分析し、活用して製品・サービスをデザインする力)を修得するために基礎から応用まで幅広く学べる教育環境を提供し、学生が持つ強みをより醸成し、卒業後のキャリア形成を意識した行動を起こす橋渡しを行っています。
社会的ニーズおよび本学の建学の精神である「学問による人間形成」を踏まえて、2020年4月に城西大学経済学部に「データサイエンスコース」を開設いたしました。また、 2021年4月1日に発足した城西大学数理・データサイエンスセンター(CMDS)が中心となり展開している全学的なデータサイエンス教育プログラムに経済学部も連携をしているため、学部を超えた学び・交流を体験することができます(データサイエンスコースの学生でなくてもこの教育プログラムに参加できます)。
経済学部では、学生が経済学のセンスを身につけるとともに、体系的にデータサイエンス、AIやビッグデータに精通した知識・スキル(AIを活用する力、ビッグデータを収集・蓄積・分析し、活用して製品・サービスをデザインする力)を修得するために基礎から応用まで幅広く学べる教育環境を提供し、学生が持つ強みをより醸成し、卒業後のキャリア形成を意識した行動を起こす橋渡しを行っています。
社会的ニーズおよび本学の建学の精神である「学問による人間形成」を踏まえて、2020年4月に城西大学経済学部に「データサイエンスコース」を開設いたしました。また、 2021年4月1日に発足した城西大学数理・データサイエンスセンター(CMDS)が中心となり展開している全学的なデータサイエンス教育プログラムに経済学部も連携をしているため、学部を超えた学び・交流を体験することができます(データサイエンスコースの学生でなくてもこの教育プログラムに参加できます)。
データサイエンスとは
データサイエンスとは、様々なタイプのデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことです。データサイエンスは応用分野が広く、実践的であるため、 ビジネスや政策など様々な領域において注目されています。経済学もデータサイエンスの応用分野の一つです。
■ 経済学×データサイエンス
現在、われわれの社会は様々な課題に直面しています。この多様化・複雑化している社会的課題に向き合うためには、「経済学のセンス」(経済学を修得するだけでなく、その身に付けた知識でもって論理的思考を展開すること)と「データ分析」の能力を持ち合わせた(融合した)新しい問題解決能力が必要となります。
組織や社会には膨大なデータや情報があり、それらを経済学のセンスを持って適切に分析することで、これまでは解決できなかった問題を解決につなげることも可能です。
組織や社会には膨大なデータや情報があり、それらを経済学のセンスを持って適切に分析することで、これまでは解決できなかった問題を解決につなげることも可能です。
■ 経済学×AI
AIが組織や社会に欠かせない存在として台頭してきています。しかしながら(少なくとも現時点では)AIは万能なものではなく、AIに対する誤解もたくさん存在しています。確実に一つ言えることは、AIはあくまで手段であり、社会における主役は人間です。つまり、AIはわれわれ人間がより良い活動を行うことをサポートする存在なのです。
経済学においてもAIはとても役立つ存在です。社会に存在し、蓄積された膨大なデータ(ビッグデータ)を分析するときに、AIはその力を発揮します。また、AI自体が経済学の研究対象となっています。それは、インターネットが人々の行動や社会の姿を大きく変えたこと以上に、今後AIが社会を変革していくことになるからです。
経済学においてもAIはとても役立つ存在です。社会に存在し、蓄積された膨大なデータ(ビッグデータ)を分析するときに、AIはその力を発揮します。また、AI自体が経済学の研究対象となっています。それは、インターネットが人々の行動や社会の姿を大きく変えたこと以上に、今後AIが社会を変革していくことになるからです。
(全学)データサイエンス教育プログラム
2021年9月より、城西大学数理・データサイエンスセンター(CMDS)が中心となって、学的なデータサイエンス・教育プログラムが始まり、経済学部もCMDSとの連携を行っています。
- 【数理・データサイエンスセンター】データサイエンス教育プログラムの概要(2021年度入学生)
高校生・在校生向け:データサイエンスコースQ&A
Q1.数学などが得意ではないのですが、データサイエンスやプログラミングに興味があります。文系出身の私でも大丈夫ですか?
A1.大丈夫です。データサイエンスやプログラミングを学んでいく上で数学や統計学の学習は避けて通れないものです。しかしながら、これらの科目が得意でないからといってデータサイエンスの学習を諦めてしまうことはありません。必要となる数学や統計学の基礎となる知識は、大学1年次から配当されている入門レベルの該当科目の履修を通して、獲得していくことができます。
データサイエンスやプログラミングの学習に文系・理系という枠組みは特に存在しません。プログラミングはコンピュータと人が会話をするための言語(英語や韓国語などの学習と基本的に同じ)であり、文系出身であれば文系の強みや持つ良さをより発揮することができる学問分野でもあります。
データサイエンスやプログラミングの学習に文系・理系という枠組みは特に存在しません。プログラミングはコンピュータと人が会話をするための言語(英語や韓国語などの学習と基本的に同じ)であり、文系出身であれば文系の強みや持つ良さをより発揮することができる学問分野でもあります。
Q2.城西大学経済学部のデータサイエンスコースに進もうと考えているのですが、何か準備は必要ですか?
A2.データサイエンスやAIに関心があり、これらの基礎ならびに応用となる専門的知識を獲得したい場合、誰でもデータサイエンスコースを選択することができます。準備学習としては入門レベルの数学や統計学などの知識を獲得しておくことをお薦めします。
コース選択は2年次に行われますが、データサイエンスコースの選択必修科目の1つである「AIと経済」は1年次に配当されています。この「AIと経済」もしくは全学で展開されている1年次に配当されている「データサイエンス入門」のいずれかの単位を修得しておくことが望まれます。それは経済学部で2年次以降に配当されているデータサイエンス関連科目の履修条件となっているからです。なお、「AIと経済」は専門科目、「データサイエンス入門」は関連科目となるため、注意が必要です。
コース選択は2年次に行われますが、データサイエンスコースの選択必修科目の1つである「AIと経済」は1年次に配当されています。この「AIと経済」もしくは全学で展開されている1年次に配当されている「データサイエンス入門」のいずれかの単位を修得しておくことが望まれます。それは経済学部で2年次以降に配当されているデータサイエンス関連科目の履修条件となっているからです。なお、「AIと経済」は専門科目、「データサイエンス入門」は関連科目となるため、注意が必要です。
Q3.城西大学経済学部のデータサイエンスコース以外のコースの選択を考えているのですが、データサイエンスについて学ぶことはできませんか?
A3.データサイエンスコース以外のコースを選択したとしても、データサイエンスについて学ぶことももちろん可能です。
※経済学部ではコース制を導入し、学習の多様性は保証しつつ、学生が学習目標を設定しやすく、卒業時における自身の専門性が明確化できるようにしています。
※経済学部ではコース制を導入し、学習の多様性は保証しつつ、学生が学習目標を設定しやすく、卒業時における自身の専門性が明確化できるようにしています。
Q4.城西大学経済学部でデータサイエンスについてどのようなことを学べますか?
A4.社会や企業、組織における諸問題、人の行動などを、様々な形で収集・蓄積されたデータをもとに解析し、新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするのがデータサイエンスの醍醐味です。経済学ではこれらの諸問題について議論する機会が多く、データサイエンスによるアプローチが有効となります。
経済学部ではこれらの問題に対して、実際にデータ分析するための諸手法(プログラミングを含む)を体系的に学びます。1年次ではデータサイエンスやAIに関する基礎的な学習を行い、2年次では(プログラミング初学者を対象とした)プログラミングスキルを獲得できる学習などを行います。3年次以降は、自らが問題を設定してその解決を図る実験や分析を行えるように、2年次までに積み重ねたデータサイエンスに関する知識やスキルを応用した学習を行います。
また、(データサイエンスコースで選択必修科目などを含む諸科目の単位を修得し)修得したこれらの知識やスキルを認めるものとして、数理・データサイエンスセンターが展開している「データサイエンス教育プログラム」の修了証(ベーシックレベル/アドバンストレベル)が授与されます。
※詳しくは「経済学部で提供されるデータサイエンス関連科目」参照
経済学部ではこれらの問題に対して、実際にデータ分析するための諸手法(プログラミングを含む)を体系的に学びます。1年次ではデータサイエンスやAIに関する基礎的な学習を行い、2年次では(プログラミング初学者を対象とした)プログラミングスキルを獲得できる学習などを行います。3年次以降は、自らが問題を設定してその解決を図る実験や分析を行えるように、2年次までに積み重ねたデータサイエンスに関する知識やスキルを応用した学習を行います。
また、(データサイエンスコースで選択必修科目などを含む諸科目の単位を修得し)修得したこれらの知識やスキルを認めるものとして、数理・データサイエンスセンターが展開している「データサイエンス教育プログラム」の修了証(ベーシックレベル/アドバンストレベル)が授与されます。
※詳しくは「経済学部で提供されるデータサイエンス関連科目」参照
Q5.城西大学経済学部のデータサイエンスコースに進んだ場合、卒業後はどんな進路が考えられますか?
A5.現在、IoT機器の広がりなどもあり、膨大なデータが至るところで収集・蓄積されるようになってきています。そうしたデータをビジネスに活用するデータサイエンスは注目されており、製造業や小売業、情報通信業、金融業、 官公庁・地方自治体などの情報システムでのデータ活用だけでなく、あらゆる分野と言っても過言でないくらい幅広い業種でデータサイエンスを学修した人材が必要とされています。