戦略的教育プログラム

実社会では、ビッグデータやIoT（モノのインターネット）などの技術進展により、多種多様なデータが日々生成されている。本教育プログラムでは、これらのデータを効果的に収集、解析、視覚化し、その成果を実践的に応用するスキルを育成し、ビジネスの最適化、政策立案、医療診断、環境保護など多様な分野での革新を見通せるようにする。
実施教員の専門性を活かして、専門分野毎に単年～数年間のプロジェクトをメニュー化し、プロジェクトベースの課外活動を行っていく。実施教員の課題の探索のリードの下、学生は現状分析～課題の特定を行う。課題解決に関わるデータの収集と前処理のスキルとして、データベース管理、データクリーニング、データ統合などを行う。データ解析のスキルとして統計的手法や機械学習、人工知能（AI）を用いたデータ解析手法を実習し、データから有用な情報を抽出する力を養う。データの視覚化については、発表機会を通じて解析結果をわかりやすく他者に伝えるスキルを身につける。また、企業・団体との協働を通じて倫理的問題やプライバシー保護についても理解を深める。データの不正利用や個人情報の漏洩等のリスクへの対策を試行しながら修得する。
以上のプログラムを通じて、学生は実社会の具体的な問題をデータ駆動型で解決する能力を養い、ビジネス、公共政策、医療、環境など様々な分野でデータを活用した意思決定できる人材に成長できる。

本プログラムは、IT技術とコンテンツ制作のスキルを融合させたプロジェクト型学習を基盤に、「学内インキュベーション」をコンセプトとして、学生が主体的に企画・制作・運営を行う活動を支援するものである。この支援には、メンタリングや資金面でのサポートが含まれ、特に資金面などの課題で実現が難しかったアイデアの実行を後押しすることを目的とする。学生は、自ら課題を発見し、解決策を設計し、成果を具体的な形で発表するまでの一連のプロセスを通じて、将来的なキャリア形成や社会的価値の創出を目指す。具体的なプロジェクト例として、デジタルコンテンツ作品の展示会の開催、地域企業とのブランディング企画の推進、ファブリケーションラボの運営、メタバースを活用した教育プログラムの提供などが挙げられる。さらに、プログラムの2年次以降には、学生から提案されたアイデアを審査し、支援対象となる活動を選抜する仕組みを構築することを目指す。
本プログラムは、あらかじめ設定された演習項目を単にこなすのではなく、学生自身が主体的に取り組む活動を支援する仕組みを提供することを目的とする。また、特定の専門分野に限定するのではなく、メディア学部で得られる多様な学びを統合的に活用することを目指し、実践を通じてその能力を養う場である。さらに、プロジェクト終了時には、実施内容に対する評価の場を設け、活動全体に対するフィードバックを提供すると同時に、成果物の完成度を高める意識を学生に植え付けることも目指したい。

現代社会ではAIやデジタルの技術が急速に発展し，すでに多様な領域での応用が広がっている。一方，これまで応用生物学部ではバイオテクノロジーを基盤とした4つのコースでの教育・研究を推進してきたが，特にAI・デジタルを意識した教育を積極的に推進することは行ってこなかった。このため，AI・デジタルの知識や技術が学生に身につくことはほとんどなく，結果的に将来の問題解決のため積極的に活用しようというマインドも醸成されてこなかった。そこで，本プログラムでは，学生にAI・デジタルに関する基礎的な知識を体系的に学んでもらい，その成果としてこの分野での関連資格の取得を促すことを目的とする。またAI技術を学生実験の発表資料の作成に活用し，学部長賞発表会で披露してもらうこと，さらにAIを活用した新しい化粧品の開発を目指すことも目的とする。具体的には，以下の3つのプログラムを実行する。

1. AI/DX関連資格の取得支援（統計検定（2，3級，データサイエンス基礎），バイオインフォマティクス技術者認定試験，LC分析士，LC/MS分析士）
2. AIに関する学修とプレゼンテーションへの応用
3. AIを活用した新規化粧品の開発

AIの教育現場での活用には極めて大きな期待が寄せられている。一方で、教育は人の在り方に強く介入するものであるから、その実施については慎重にならなければならない。これまでの実績のある方法とは異なる新奇な方法を導入するときは、特にそうである。果敢にかつ慎重に進めるために、本プログラムにおいては、教養学環の幅広い科目分野の多くに対して、小さく挑戦することにした。まずは、AI (主にいわゆる生成系AIとよばれるもの) との親和性の高いとされる3つの分野 (外国語、文章表現、プログラミング技法) に関わる授業の一部にAI利用を主体としたクラスを設置し、その教育効果を慎重に検証する。その結果、その他の分野にも発展させることができることがわかったならば、果敢に拡大させる。
以下に3つの分野ごとに具体的な目的を記述する。

(1) 英語
１．AIを活用した英作文添削の教育的効果を調査する。
２．AIを用いた英作文の添削プロセスを通し、学生の英作文能力向上を分析する。
３．AI添削の成果に対する日本人学生とネイティブスピーカーの認識の違いを比較することで、教育現場でのAI活用の可能性を検討する。

(2) アカデミックスキルズ
生成系AIを真に利用するということは、何かを生成するということに他ならない。生成AI時代の大学リテラシー教育、すなわち、情報を批判的に評価し、効果的に活用しながら自ら文章を生成・修正する能力を涵養する教育プログラムの開発を行う。
現在の生成系AIが生成する文章には、特徴的な文体のパターンや語彙の不自然な偏りがある。そのため、どれだけAIが発達しても、学生自身の文章能力を磨かなければ、AIの生成したものを越える文章を作成することはできない。AIを使いこなして文章を作成しつつ、自分の文章力も深め、AIの生成したものを越える文章を書けるようになることを目指す。

(3) リベラルアーツ特論 (天文データ解析)
天文学などの科学技術の諸分野におけるビッグデータを、AIやデータサイエンスの手法を使い解析・議論・問題解決を行うことで、社会における様々な問題に対処する実践的な学びを身につけることができる教育プログラムを提供する。