
データサイエンスの基礎から応用までを段階的に学び、社会に役立つ分析力を身につけることをテーマとしています。前半では、特定条件のデータ抽出など、全員が同じ結果にたどり着く課題を通して、分析に必要な文法や基礎技術を習得します。後半では一転して、学生自身が関心のあるデータを選び、「何を明らかにしたいのか」「どのように社会と結びつくのか」を考えながら自由に分析を行います。演習では、交通やレビューなどの架空データに加え、企業と連携した実際のPOSデータも扱い、現実に近い課題に取り組むことで知識を覚えるだけでなく、自ら問いを立て、答えのない問題に向き合う姿勢を養うことを重視した授業となっています。

基礎から応用へ、社会とつながるデータ分析力を育てる授業
研究分野であるソーシャルコンピューティングや教育工学の知見を活かし、ビッグデータとAIを用いた実践的な分析に取り組んでいます。教材には、学習目的に合わせて設計されたAI生成の架空データと、企業と連携した実際のPOSデータの両方を使用し、現実に近い課題に触れられるよう工夫しています。また、講義中心ではなく議論や相談を重視した進め方により、文系・理系を問わず主体的に考え、試行錯誤しながら学べる環境が整えられています。

文理を越えて、対話しながらデータと向き合う時間
文系・理系は問いません。プログラミング未経験でも大丈夫。大切なのは、考えることや分析に興味があるかどうか。やりたいことがあれば、必要な技術は後から身についていきますよ。
荒澤 孔明先生:博士(工学)の学位を持つ研究者。2021年より工学部情報工学科の助教を務め、現在は情報科学部に所属し、教育・研究活動に携わっている。専門は情報工学で、テキストマイニングを中心に、学生との対話や協働を重視した研究に取り組んでいる。
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