paizaが数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムの対応表を公開、大学等のデータサイエンス教育支援を強化

記事の要約

• paizaがモデルカリキュラムとpaizaラーニングの対応表を公開
• 学校フリーパスで大学等のデータサイエンス教育を支援
• 近畿ブロック公開シンポジウムにpaizaが登壇予定

paizaによる数理・データサイエンス・AI教育プログラムの支援強化

paiza株式会社は2025年1月16日、数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムとpaizaラーニングの対応表を公開した。この対応表は学校に無償提供している「paizaラーニング 学校フリーパス」を通じて、大学等のデータサイエンス教育を支援することを目的としている。

paizaラーニングは2,300を超える動画教材と4,800問を超える演習問題を提供しており、これらの教材がモデルカリキュラムのどの部分に対応しているかを明確に示す対応表を作成した。カリキュラム作成の参考にできるよう、学修項目とキーワードに対する具体的な対応関係を示している。

また2025年1月29日には、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム近畿ブロック公開シンポジウムにpaizaラーニング部長の小倉直樹が登壇する予定だ。京都女子大学の宮下健輔教授と共に、文系女子大学における情報リテラシー教育の実践事例を共有することになっている。

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

対応表の詳細はこちら

数理・データサイエンス・AI教育プログラムについて

数理・データサイエンス・AI教育プログラムとは、大学等の教育機関におけるデータサイエンス教育を促進するための認定制度である。以下が主な特徴として挙げられる。

• リテラシーレベルと応用基礎レベルの二段階構成
• 教育強化拠点コンソーシアムによるモデルカリキュラムの策定
• プログラミングスキルの段階的な習得支援

プログラムの教育内容は数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが策定したモデルカリキュラムに基づいている。paizaラーニングを活用することで、文系学部などでもプログラミング科目が未設置の場合でも必要な領域をカバーすることが可能となっている。

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの対応表に関する考察

paizaによる対応表の公開は、大学等におけるデータサイエンス教育の標準化と質の向上に大きく貢献する取り組みである。特に文系学部など、プログラミング教育の基盤が十分でない教育機関にとって、体系的な学習環境の構築を可能にする画期的なソリューションと言えるだろう。

今後の課題として、個々の学生の理解度や進捗状況に応じた柔軟なカリキュラム調整機能の実装が求められる。学習データの分析に基づいた適応的な教材提供システムの開発により、より効果的な学習支援が実現できるはずだ。

また、産業界のニーズと教育内容のギャップを埋めるため、実践的な課題解決型学習の拡充も重要な検討事項となる。企業との連携を強化し、実データを活用した演習プログラムの開発によって、より実践的なデータサイエンス人材の育成が期待できるだろう。

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