IT化・DX化の急速に進む今、注目されているのが「データサイエンス」という学問です。データサイエンスとは、数学や統計、プログラミングなどの知識を活用して膨大なデータから有益な考えを得ようとするアプローチ。最終目標を社会の課題解決とする学問で、文理問わずこれからの時代に必要な学問とされています。
では、なぜ今データサイエンスが広がってきたのか。その理由のひとつに科学技術の発展によって社会全体が変化してきたことが挙げられます。今や企業内の意思決定に欠かせないビックデータの活用や、ChatGPTなどAI技術の進歩。それらによって、社会全体にもつデータサイエンスの影響力が強くなったのです。また、グローバル化が進む中、諸外国に負けないようテクノロジーやデータを活用しながら国全体の社会課題を解決していく方針を政府が示したのも、データサイエンスの広がりを加速させていった要因と考えられます。
このようなデータサイエンスの広がりをさらに推進させていくのが「教育の改革」です。ここでは、政府が発表した「AI戦略2022」という方針とともに、教育現場の現状をお話させていただきます。
「AI戦略2022」とは、政府が新たに掲げた戦略で、「人間尊重」「多様性」「持続可能」の3つの理念をもとに、AIを活用して社会課題の解決や産業競争力の強化を目指す方針を謳ったものです。その大きな目標として「差し迫った危機への対処」と「社会実装の推進」を明言しています。また、同時に「教育改革」による人材の育成も重要な目標とされています。
では、教育現場の今を見ていきたいと思います。2022年4月より高校では<情報Ⅰ>という科目が共通必修科目となりました。Society 5.0の実現に向けて社会が大きな変化を遂げる中、自ら課題を見つけ・解決する力をつけるため、情報を活用できる知識・技能を身につけることを目的とした授業です。その中で、学生たちは情報の真偽をどのように判断していくのか、またSNSをはじめとする日常で自分たちが使っているものがどのような仕組みで作られているのかプログラミングなどのスキルとともに学びます。一方、大学においてはここ数年でデータサイエンス学部が新設されるとともに、情報リテラシーやデータサイエンスの要素を加えた学びが、国公立・私立問わず全学部で導入されるケースも増えています。
このように広がってきたデータサイエンスですが、今後は集めたデータをどのように解釈し、社会にどう実装させてビジネスに活かしていくのかということがより一層重要になってくるでしょう。また、先述したように情報の分野における教育現場が変化している今、就職や転職に備えて私達は足りない要素を補うために学び続け自分自身をアップデートすることが必要となります。仕事でより一層活躍するため、時代の流れに取り残されないため、今回紹介したデータサイエンスについて新たに学びたい方におススメなのが≪noa出版:はじめの第一歩 基礎からはじめる データサイエンス≫です。数学が苦手な方でも、データサイエンスの知識を基礎から学ぶことのできるテキストなので、ぜひ手に取ってチャレンジしてみてください。