大学でのデータサイエンスの民主化 with Exploratory
文部科学省が推進する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」により、デジタル時代の「読み・書き・そろばん」として数理・データサイエンス・AI教育の重要性が位置づけられています。
この制度では、全ての大学生が身に付けるべき基礎的素養としての「リテラシーレベル」と、専門分野での応用力を養う「応用基礎レベル」の二段階の教育プログラムが設定されており、多くの大学でこれらに対応した授業が実施されています。
しかし、多くの大学では、データサイエンス教育にExcel、R、Pythonといったツールが使用されていますが、それぞれに以下のような課題があります。
Excelの限界
- 大量のデータの処理性能に制約がある
- 統計分析や機械学習には対応できない
R・Pythonの課題
- プログラミングの習得が必要で学習ハードルが高い
- コード記述に時間を取られ、肝心のデータ分析の意義やメリットが伝わりにくい
- エラーへの対処や環境構築でつまずく学生が多い
上記のような問題があるため、近年Exploratoryを使って授業を実施されている大学が増えてきています。Exploratoryはノーコード（プログラミング不要）でありながら、Rの強力な統計機能を背景に持つため、以下のメリットがあります。
- 直感的な操作: マウス操作中心のGUIで、データ分析の流れを視覚的に理解できる
- 高度な分析機能: 統計分析、機械学習など本格的な分析が可能
- 学習効果の向上: コード記述に時間を取られず、データから洞察を得ることに集中できる
そこで、大学にてExploratoryを使って授業を実施している先生方の生の声をお届けするために、カリキュラム設計や授業を実施する上での注意しているポイントなどをお話しいただく「大学でのデータサイエンスの民主化 with Exploratory」のセミナーを東京で実施することとなりました。
こちらのフォームまたは下記のボタンのページよりお申し込みいただけるようになっております。
登壇者紹介
ノーコードツールを活用したデータサイエンス教育〜文系学生が機械学習まで学ぶ、北陸大学のExploratory活用実践〜
実務志向のデータサイエンス教育 ツールの障壁を超えて本質的な理解へ
Exploratoryを用いたMBAプログラムでのデータサイエンス教育
（続）ExploratoryとRによる全学データサイエンス教育
国際教養・外国語学部学生を対象としたデータ分析入門科目におけるExploratoryの活用
MDASH認定に対応したExploratory活用授業の実践 - 高い課題提出率を実現する授業設計
対象者
大学でデータサイエンス教育を担当している教員
データサイエンス科目の新設・カリキュラム改善を検討している教員
MDASH認定制度への対応を検討している大学関係者
教務担当者・カリキュラム設計に関わる方
プログラミング未経験の学生に対する教育方法を模索している方
Exploratoryを使っていない方でも、データサイエンスやデータ分析教育に興味のある方のご参加大歓迎です！
開催要項・参加方法案内
日付 : 2025年 12月17日 (水)
時間：18:30 - 20:40（18:15開場）、20:40 - 22:00 懇親会
会場： AP東京八重洲（東京都中央区京橋1-10-7 KPP八重洲ビル）
参加費：セミナー（無料）、懇親会（無料）
参加方法：今回のセミナーはオフライン（東京）のみの開催です。下記のお申し込みフォームより参加方法や必要情報をご記入のうえご送信ください。
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お問い合わせ
質問などありましたら、Exploratoryのホームページ画面右下にある緑色のチャットアイコンよりチャットでお問い合わせいただくか、もしくは support@exploratory.io まで直接メールにてお問い合わせください。