[本文]

国名:
米国
公開機関:
全米科学・工学・医学アカデミー(NASEM)
元記事公開日:
2018/05/02
抄訳記事公開日:
2018/07/02
元記事の言語:
英語

学術機関は学部生がデータ駆動型の職場で働けるよう教育すべきである

Academic Institutions Should Prepare Undergraduates for a Data-Driven Workplace, New Report Recommends

本文:

5月2日付、全米科学・工学・医学アカデミー(NASEM)の標記記事の概要は次のとおりである。

すべての学部生はデータ・サイエンスの基礎知識を身に付けるべきであり、そうすることにより、社会で円滑に就業できる、とNASEM報告書は述べている。報告書は高卒後の教育現場におけるデータ・サイエンス教育の重要性と利点を調査して、幅広い教育課程を提供し、様々なバックグラウンドを持つ学生をこの分野に引き寄せ、倫理やプライバシーについても教育カリキュラムに盛り込むよう推奨している。

データ・サイエンスは、必ずしも分野間で重複するわけではないが、実に多くの分野のスキルや概念を使っており、真に学際的な分野であるといえる。様々な分野の学生がデータの収集、保管、統合、推論、コミュニケーション、倫理について学ぶべきである。多くのセクターでデータ・サイエンティストの需要が高まっており、データ・サイエンス教育はもっと幅広く行われ、様々なプログラムから幅広く学生を取り込むべきである。データ・サイエンスのスペシャリストや幅広いデータ・サイエンスの知識やスキルを持った専門家に対する需要も大きい。

これからのデータ・サイエンティストの教育では従来のコンピュータ・サイエンス、統計学、数学の授業では十分に盛り込まれてこなかった多くのスキルが非常に重要となる。データ洞察力とも呼ぶべきこれらの能力の集合は、データ・モデリングや可視化といった重要なスキルとコミュニケーションや倫理に関する洞察とを併せて、これらの分野の概念を統合させたものである。これらの広範なテーマを学部カリキュラムに盛り込むことで、将来の学生たちのデータ駆動型キャリアでの成功に結び付けることができる。

データ・サイエンス教育に倫理教育を組み入れることは非常に重要である。データやデータ分析ツールは増加し続けており、データ・サイエンティストが決断を要するような場面が増えている。データ・サイエンス分野の倫理規範が専門家団体によって承認され、それを職業プログラムやカリキュラムに組み入れる必要がある。

また、学術機関はこのような学生向けのデータ・サイエンス・プログラムを進めるに際して、時間をかけてプログラムを評価しつつ進化させるべきである、と報告書は述べている。この報告書は米国科学財団(NSF)の支援で作成されている。

[DW編集局+JSTワシントン事務所]