この文書について
データサイエンス教育について考えながら、課題や手法なども含めて、少しずつ書いていきたいと思う。
データサイエンスは、広い意味をもったことばで、一口に、語ることはできないが、文部科学省でも、「数理・データサイエンス・AI」の教育を推進するため、特に、大学や高等専門学校では、専門的な学びだけではなく、すべての学生が学ぶことを目標として掲げている。
個人的にも、データサイエンス教育の重要性は、強く感じているが、何のためなのか、大学などでは、データサイエンスとして、なにを扱うべきかなども含めて、考えていきたいと思う。
みなさんも一緒にデータサイエンスについて考えていただければと願っています。
著者について
著者は、大学の学生の時以来、数学を学び、大学で教え、2019年春に退職。それ以来、少しずつ、データサイエンスを学んでいます。
幸運にも、2019年9月の日本数学会教育委員会主催教育シンポジウムで、「文理共通して行う数理・データサイエンス教育」という題で、話す機会が与えられました。
その後、あることが契機となり、2020年度から、毎年、冬に、大学院一般向け（分野の指定なし）の授業、「研究者のためのデータ分析（Data Analysis for Researchers）」を担当しています。複数の教員で担当しますが、基本的な部分は、わたしが教えています。受講生は20人程度ですが、殆どが、外国人。それも、多国籍で、多くても一国から三人程度。英語で教えています。
それ以外にも、依頼されて、入門的なコースを、英語や、さらに、日本語でも、教える機会がありました。
AI（人工知能）が、社会のあらゆる場面で使われるようになっていますが、今後、その傾向はより強くなっていくでしょう。難しいのは、AI の出す結論に至る、思考経路を、一歩ずつ辿ることは、不可能で、理解することが困難だと言うことです。しかし、その背後にある、データサイエンスを学ぶことで、どのようなデータから、どのような評価を行って、結論に至ったかは、ある程度推測できる面があります。単に、AI にできること、できないことを、見つけようとしたり、AI の間違いを指摘して、完璧ではないとして、利用を躊躇するのではなく、ちょっと、異質ではあるが、どのように、お付き合いをしていったら良いかを、学んでいくことが肝要だと考えています。
AI とも、お付き合いしながら、その背後にある、データサイエンスについて、一緒に学んでいく、そのような、データサイエンス教育を目指すことができればと願っています。