2020年 12月 17日
武蔵野大学データサイエンス学部に行ってきた！ |
どんな学部なんだろう？ ずっと気になっていた武蔵野大学データサイエンス学部、ついに取材してきました。それでは、学部長の上林憲行先生、よろしくお願いします！
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ようこそ武蔵野大学データサイエンス学部へ。学生の７割は高校で理系、２割が文系、１割は留学生です。大きくは理系学部だといえますが、女子が３割を占めています。日本の高校生は２年生で文系、理系に分けられ、文系大学を選ぶと理系の基礎知識がないまま社会に出てしまって問題になっていますが、私たちの学部は文系科目のみの入試もやっており、高校で文系の人も、新たな気持ちでスタートすることができます。
高校生の皆さんは、世の中の変化に敏感で、価値観は変わってきます。入学定員わずか７０人（2021年度からは定員９０人）のこの学部に、開設初年度の２０１９年は１８００人弱、２０２０年は２３００名弱もの受験生が集まりました（いずれも累計）。手前味噌ですが、大人気の学部だと思います。
目玉授業は、１年生から少人数のゼミ「未来創造プロジェクト」があることです。１・２年生合同で、１３名の専任教員が２・３人でチームを組んで、６つのプロジェクトで１０名程度の学生を指導します。コロナ禍で週１回の対面・オンラインのハイブリッド授業となっていますが、オンライン学習環境は整っており、全員ノートパソコン必携なので、ある意味、大学でも家でもまったく同じように学べ、コロナによる混乱はほとんどありませんでした。
データサイエンスは新しい学問です。そして、私たちは新しい学習スタイル「スマートラーニング」を実施しており、「スマートクリエイティブ」な人材を育成したいと考えています。データサイエンスというと統計学とデータ分析だけと思われがちですが、私たちは機械学習をベースに価値創出を生み出すことが出来る人材育成をやりましょうと。たとえ数学が苦手でも、ビジネスやソーシャル価値を生み出せように。
学問としては、まず情報学を中核に、データ工学、統計工学、人工知能工学を複合的に学べる学修体系を提供しているのが、私たちのデータサイエンス学部です。数学嫌いの人でもわくわくするような創造的な授業体験を提供しています。
私たちの大きな特徴の１つとして、１年生には数学を数学の枠組みであえて教えない点が挙げられます。まず、データサイエンスやAI分野の優れたツールを学び、問題解決をする面白さを知ってもらい、関心を高めます。そのうえで、２年生からプログラミングや数学をやる。高校までの受動的、他律的な学びから、能動的、自律的へ転換を図り、社会における学び方に一気に切り替えてもらいます。一方的な講義は、ありえない。学生が試行錯誤しながら学ぶのです。世の中に関心を持ち、自分のテーマを選んで学ぶ。先生は押し付けません。まず、解きたいことを選ぶ、そして、データ工学や人工知能学を学び、卒業研究で価値創出をする、何かを創るという流れです。
教えない教育は、最初はとても能率が悪いと感じます。グループでの協調学習は、学生たちの中には最初は嫌がる人もいます。「先生は不親切だ。早く答えを教えてくれ」と言われます。でも、そうじゃないんです。データサイエンス学部は、学校の集団教育じゃなくて、実社会のように学ぶ場なのですから。テストもありません。学修の成果物、プレゼンテーション、デモンストレーションなどで評価します。参加型教育が基本です。企業との社会連携プログラムも充実しており、２年生で半数の学生が早期インターンシップに参加します（コロナ禍ではオンラインが中心）。これは、大学に閉じこもらず、「他流試合や社会デビュー」をする経験を積んでもらうためで、国内外の学会での発表を行う１年生も現れ、学生奨励賞の受賞者もいます。Google社などが提供する競争的コンペでも数組が入賞しました。大学１・２年生でも、意欲的にどんどん研究ができる環境なのです。
我々の目指す人材像は、自律的、能動的な行動ができる学生ですが、教員も驚くほど積極的な学生が集まってきています。データサイエンス学部の自宅学習時間は大学生の平均を大きく上回っていて、結構ハードです。授業も座学なしですので誰も寝ません。プロジェクト型の授業は黙って聴く「お客さん」はいない。自分が主役です。
大学の学びの面白さはゼミと卒業研究ですが、３・４年生にならないとできないものだという共通認識が一般的かもしれません。ところがデータサイエンス学部では、入学してすぐに！先生と議論して問題意識を研究テーマにできます。意欲のある学生には、青天井で機会を与えます。ひとりひとりが自身の成長を実感できるこうした学修環境は、多くの学生からも高い評価を受けています。
データサイエンス学部を卒業して何になれるのか？ データサイエンティストや
機械学習エンジニアです。看護学や建築学のような、わかりやすい具体的な職業のイメージは湧きにくいかもしれませんが、ビッグデータとAIの専門家として、IT産業だけでなく、金融、官公庁、医療、製造、農業、物流、運輸、建築・不動産、広告、レジャーなどあらゆる産業で活躍できます。
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本来、大学１年生は、新しいスタートラインに立ちポテンシャルは高いはずですが、十分に活躍の場を与えられてきませんでした。入学したら「基礎を、教養をやってね」。それも大事なのですが、入学時の高いやる気や意欲に応えたい。高校生が大学に入ったら、すぐ面白いことができる、学内外で活躍できる。そんな無限大の可能性に賭けたい人は、ぜひデータサイエンスの門を叩いてください。お待ちしています。（了）
by tyamauch
| 2020-12-17 13:39
