大妻女子大・小野陽子教授が説く、データサイエンス教育3.0の人材育成とは

生成AIが我々の仕事や生活を大きく変えることが予想される。そんな中、問われるのは人間らしさだ。ではデータを扱う人が涵養すべき素養とは何か。

5月27～28日に開催された「TECH+ フォーラム データサイエンス 2024 May　データ駆動型経営と変革の本質」で、大妻女子大学 データサイエンス学部設置準備室 教授の小野陽子氏が考えを語った。

データサイエンス教育で重要なのは課題設定力

小野氏はまず、生成AIについて「その登場により前提条件が大きく変わった。ゲームチェンジャーであることは疑いない」と話す。2月14日、スタンフォード大学で開催されたシンポジウム「The Human Rights Dimensions of Generative AI: Guiding the Way Forward」では、「急速な進化により、一般市民、政策立案者が追いつくことが事実上困難」「国連は人権侵害が起こりやすい分野でのAI使用を一時停止するよう求めているが、これらの分野こそ進歩が最も速い」といった問題点が挙がったという。

では、ゲームチェンジの時代に、我々はどうすれば良いのか。同氏は日本の現在地として、国際経営開発研究所（IMD）が公開する世界デジタル競争力ランキングで63カ国中32位と過去最低を記録したことを紹介した。そして、日本の経営者層が挙げた日本の強みの中に「高い教育水準」が入っていることを指摘しながら、「幻想、もしくは思い込みではないのか」と問う。

さらに小野氏は、情報とデータサイエンス教育の短い歴史を紹介した。日本では2017年、滋賀大学などでデータサイエンス学部が設立されている。2020年には小学校でプログラミング教育が始まり、2025年1月以降の共通テストでは「情報I」が入ることになっている。

これに対応するかたちで、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムがまとめた「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」では、「データ思考の涵養」が重要だと記された。小野氏はこれを「データを基に事象を適切に捉えて分析・説明できる力の習得」だとした上で、「課題設定力こそ大切」だと自身の考えを話す。

• 数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムが提示する考え方

「課題設定力なしにはただのデータ分析屋にすぎません。それがデータサイエンティストと言えるのでしょうか」（小野氏）