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学校法人青山学院
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生成AIが急速に普及する今だからこそ、求められるのは、何を問うべきかを考え、必要なデータを集め、分析し、確かめ、説明できる力です。統計データサイエンス学環は、統計学を軸に、数理・情報・AIの知識と5学部連係の学際性を結びつけながら、根拠に基づく意思決定と課題解決を支える新しい学びを展開します。なお、本学環の開設は2027年4月であるため、以下の記載内容は予定であり、今後変更の可能性があります。
本学環が対象とする研究領域は、統計学を軸としつつ、情報科学、機械学習、AI、さらに法・教育・経済・経営・理工等の応用領域と連携する学際的なデータサイエンスである。研究体制としては、統計データサイエンス研究教育センターを拠点に、データ利用契約、情報管理、研究倫理等に関する枠組みを整備し、教育研究の継続的な高度化を図ることを想定している。また、青山キャンパスの立地を活かし、企業・官公庁等との共同研究や、実社会の課題に接続したプロジェクト型研究の展開も視野に入れている。
本学環の教育課程は、数学、統計学、プログラミング、AI概論等を基礎として、統計学専門科目、データサイエンス専門科目、基礎ゼミナール、統計データサイエンス演習、卒業研究へと段階的に専門性を深める構成である。加えて、教育人間科学部、経済学部、法学部、経営学部、理工学部の5学部が連係して領域知を取り込むことで、統計学とデータサイエンスを実社会の文脈と接続する教育を目指している。1学年定員60名の少人数制を採り、教員が学生一人ひとりの学修・研究過程に伴走する教育を重視する。
少人数制を活かした教育の実践と改善
少人数制の伴走型研究指導で論理的思考力と研究遂行力を養い、教員との対話を通じた成長実感を促しながら、授業満足度評価は4段階中平均3.0以上を目指す。
AI・データリテラシー教育の徹底
機密データや生成AIの扱いに必須の知識や技術、遵法精神と倫理を育むため、1/5以上の専門科目でAI・データリテラシーに触れる機会を設け、当該領域の教育を促進する。
統計データサイエンス研究教育センターの事業推進
統計データサイエンス研究教育センターを拠点に、外部機関との共同研究と学生参画型共同研究の件数を把握し、研究活動の促進と研究成果の教育還元を図る。
大学院接続を見据えた高度人材育成
統計学やデータサイエンスの領域における分析手法の高度化や先導的・共創的人材の育成を念頭に大学院教育への接続を見据え、大学院進学率30％以上を目指す。
リカレント教育及び高大接続の強化
AI・データサイエンスを活用できる人材への社会的需要に応えるため、社会人向け研修や高大連携等の教育機会を設け、年5回程度の実施を当面の目標とする。
教育方法の妥当性評価と改善への取り組み
新規教育課程として教育体系を継続的に点検・改善し、特に数理的基礎教育と協力学部との連携教育を充実させ、授業満足度評価は、4段階中平均3.0以上を目指す。
偏りのない学生層確保に向けた取り組み
入試広報や説明会等の機会を捉え多様な受験生層への訴求を試みるとともに、入学定員に占める女性学生比率10％以上を目指す等、偏りの是正を念頭にした学生確保を図る。
統計データサイエンス研究教育センターを拠点とする研究推進体制を構築し、方法論研究と応用研究を架橋する研究活動を展開する。方法論研究では、統計的推定・検証、不確実性評価、モデリング、機械学習、非構造化データ分析等を対象とし、応用研究では、法・倫理的課題、教育、経済、経営、医療・ヘルスケア、地域課題等の分野と接続した研究を推進する。また、同センターを媒介として、外部機関との共同研究、学生参画型プロジェクト、領域横断研究を促進し、統計学を軸とする本学らしいデータサイエンス研究の活性化を図る。研究成果は教育へ還元するとともに、社会へ発信し、社会課題の解決や持続可能な社会の形成への貢献につなげる。
統計学を核とするデータサイエンス教育を体系的に展開し、学修者が主体的かつ協働的に課題解決に取り組む教育プログラムを充実させる。1・2年次の基礎ゼミナール、3年次の統計データサイエンス演習、4年次の卒業研究を中心に、課題設定、データ取得、分析、検証、説明までを一連のプロセスとして学ぶ教育を展開する。また、5学部連携による専門教育を通じて、技術の適用可能性に加え、その限界、社会的影響、ガバナンスを判断できる素養を育成する。さらに、学環附置の統計データサイエンス研究教育センターを教育実践の拠点として整備し、企業・行政等との共同研究を通じて、実データを扱う教育機会を拡充する。
