科目ナンバー

SG-AI6-HN02

履修条件・関連科目等

特に条件は設けません。それぞれの分野で固有のテーマで研究しており、データ解析を施すことにより得られたデータに説得力を持たせようとしている学生さんたち、あるいはデータサイエンスに関わるテーマに関心があり、時間をかけて理解を深めようとしている学生さんたちを歓迎します。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

技術の革新と共に、これを支えるデータの生成と分析の方法も急速に進化しています。データがしっかりした情報を持っていれば、これに多くの手を加えないでも決定的な証拠となることもあります。あるいは膨大なデータから関連する情報を抽出して整理することにより、説得力のある結果を得ることもあります。また決定的な結論を得ることを夢見てビッグデータを生成すると、予見していなかった食い違いを目の当たりにすることもあります。データの特性や求められる情報の特性はしばしば分野により異なります。データ科学を実践においては、異分野の人々の間の緊密な共同作業が不可欠になることもあります。この授業では、各回割り当てられた担当者は自身の研究とその背景論文を、問題設定、データの生成、分析の仕方、得られた結果というスタイルで丁寧にプレゼンし、これを受けて受講者は、その研究を要約・議論・展望する課題を1週間かけてまとめます。manabaにアップロードされた資料を見ながら、授業中や課題をまとめる過程で自由に質問をし、回答を得ます。この双方向の情報のやりとりで、プレゼンと情報吸収のスキルを身に着けていきます。提出された課題への解答は担当者に開示されますので、思わぬアイデアを得るかもしれません。

科目目的

データ科学の実践ではしばしば異分野の環境や情報の蓄積を踏まえて課題に当たることが、ポイントを抑えた結果を得る上で重要になります。この授業ではデータ解析の方法に明るく、豊富な実践経験を持つことを前提にしませんが、データ解析が関係する何らかの研究課題を持っているか、データ解析のセンスを身につけることに強い関心を持っていることは前提にします。異分野に向けての情報発信と異分野からの情報吸収の能力を向上させ、データ科学の実践に関わる守備範囲を広げることを目的とします。

到達目標

異分野の方々に向けてわかりやすく自身の仕事を情報発信し、異分野の専門知識やデータの特徴やデータ解析の手法をどん欲に吸収する力をつけること。

授業計画と内容

データ科学・アクチュアリー特別演習ⅠⅠも授業のスタイルはデータ科学・アクチュアリー特別演習Ⅰと同じですが、１学期を経て、研究と研究紹介、異分野情報の吸収にも習熟度を高めていることが期待されます。

第１回 ガイダンス、演習の進め方の説明
第２回 教員と受講者の自己紹介（スライド数枚、数分程度）
第３回 教員の研究事例の紹介と担当割り当て
第４回 受講者の研究紹介１
第５回 受講者の研究紹介２
第６回 受講者の研究紹介３
第７回 受講者の研究紹介４
第８回 受講者の研究紹介５
第９回 受講者の研究紹介６
第10回 受講者の研究紹介７
第11回 受講者の研究紹介８
第12回 受講者の研究紹介９
第13回 受講者の研究紹介１０
第14回 総括と自由討論

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間以外の学習活動は、自身の研究活動のプレゼンの準備と、各回の担当者によるプレゼンを理解して課題を提出する作業です。manabaにアップロードされた資料を参照しつつ、的を射ていないかもしれないことを恐れずに担当者に質問を投げかけ、理解を深めていきます。担当者は質問へ丁寧に回答することが求められますが、この作業を通して自身の理解を深化させます。研究の方向に示唆を得ることもあります。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

manabaに提出された課題は、教員のものと共に受講者全員で共有します。これを振り返り眺めることで、回が進むにつれ、データサイエンスのセンスが磨かれていくことを期待しています。

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション／その他

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

各受講者は、自身の研究や関心のあるテーマを紹介するために資料を準備し、プレゼンをする機会が与えられます。授業中に投げかけられる質問やコメントと授業後にmanabaに提出された課題を見て、分析方法の理解を深め、分析能力を高めます。同時に、各受講者は他の受講者のプレゼンを聞き、質問し、資料を振り返りながら内容を咀嚼して課題を提出することにより、異分野の情報の吸収能力とデータ科学の実践力を高めます。

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

各回、担当者によるプレゼンのスライド、参考論文をmanabaにアップロードします。もしも内容に機密性があるような場合は、教員と受講者への情報の開示の仕方についてご相談に応じます。

その他特記事項

参考URL

https://researchmap.jp/hiro_kishino