データサイエンス教育、内閣府が創設した新認定制度の中身

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内閣府は大学生向けデータサイエンス(DS)教育で、専門を掛け合わせた3―4年生を対象とした「応用基礎レベル」の認定制度を創設した。認定取得には数学とアルゴリズムやプログラミングの基礎、専門に応じた分析手法基礎、実践的な課題解決の演習の三つが必須。全国の1学年数の半分の25万人が同レベルを学び、うち認定プログラムの受講者が約10万人となることを想定している。

応用基礎レベルの認定には(1)線形代数や微分積分など数学やデータ表現などの基礎(講義)(2)各研究領域や産業ニーズを念頭においた人工知能(AI)など(講義)(3)実データを扱ってDS全体像を把握するプロジェクト・ベースト・ラーニング(PBL)など(演習)のパッケージが必要。全学生が学ぶ1―2年生向けリテラシー(読解記述力)レベルの認定制度で、選択だった部分が必修になったイメージだ。産業社会での活躍人材に向け、プログラムの“有効性”を求めている。

リテラシーレベルでは申請主体が大学だったが、今回は専門を重視して学部・学科ごとになる。1年間の実施経験が必要な点は両レベルに共通だ。AIなど変化が激しい手法を扱うことから、制度自体を数年に1度で見直す方針としている。

日刊工業新聞2021年4月15日

COMMENT

山本佳世子
編集局科学技術部
論説委員兼編集委員

認定制度は「どこでも(誰でも)とれる、とっている」ものでは価値がないし、「全然、とれない、活用できる機関(人)がほとんどいない」では制度の認知が進まず、バランスが難しい。先進大学はその後の広がりを見込んで他より先に教育資源を投入するわけだが、その意味で「25万人が学ぶ中で、10万人が認定制度を活用」という目安が示されたことは参考になるだろう。

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