【こんな方に、ぜひ読んでいただきたい】
①生成AIやデータサイエンスを大学教育にどう位置づけ、学生の専門性や将来の進路につながる学びへどう落とし込むかを考える、大学教職員や教育関係者。
② デジタル人材の育成を座学だけで終わらせず、実データの分析や企業との連携、PDCAを通じて実践力へつなげたい人材育成・DX担当者。
③生成AIを業務や研究に取り入れたい一方、AIの出力をどう評価し、人間側にどのような知識や問いを立てる力が必要なのかを知りたい経営者・実務家。
【前編のエッセンス】
九州情報大学の荒平高章教授は、機械工学を出発点に、生体工学・バイオマテリアルを軸とした骨再生研究を進めてきた。一方、近年はAI・データサイエンスを研究や教育へ積極的に取り入れ、学生とともに新たなテーマにも挑戦している。研究では、過去の失敗を教訓に複数条件を同時に検証し、試行錯誤を重ねる姿勢を重視する。九州情報大学では、経営と情報を融合した人材育成を目指し、数理・データサイエンス・AI教育を早期から展開。リテラシーレベルから応用基礎レベルまで、学生の専門性に応じた学びを提供している。
【前編のキーメッセージ】
キーメッセージ①
機械工学から生体工学へ研究領域を広げ、骨再生やバイオマテリアルを対象に、工学と医学をつなぐ研究を続けてきた。
キーメッセージ②
AIを研究の新たな道具として積極的に取り入れ、画像認識やデータ処理に加え、教育者や学生を支援するAI活用の研究にも取り組んでいる。
キーメッセージ③
九州情報大学では、経営と情報の融合を軸に、リテラシーから応用基礎まで段階的な数理・データサイエンス・AI教育を展開している。