일본산업뉴스요약

산학에서 인재육성 지원
데이터 사이언티스트 부족 개선, 실천형 커리큘럼 개발

문부과학성은 방대한 데이터를 분석하는 ‘데이터 과학자’의 부족을 개선하기 위해 인재육성지원사업을 시작한다. 대학이 기업이나 지자체 등과 협력하여 데이터 과학의 실천형 커리큘럼을 개발한다. 대학원 석사과정 교육과 사회인의 재교육을 조합한 계획을 공모한다. 3월에 공모 요령을 공개한다. 2018년에 커리큘럼을 정비하여 19년의 본격 개강을 목표로 한다.

복수의 대학이 협력하여 커리큘럼을 개발한다. 거점 학교로서 4교 정도를 공모한다. 18년도 예산안에 약 3억엔을 편성하였다. 커리큘럼으로서 데이터 분석을 통해 실제로 과제를 해결하는 것을 요구한다. 대학은 연계 기업이나 지자체로부터 데이터와 과제를 수집, 학생이 문제의 본질을 데이터를 통해 연구하여 해결책을 제안한다.

실천적인 연습(演習)이 되도록 전기에 교실수업 등으로 학생의 지식수준을 갖추고 여름방학에 합숙형식의 과제 연습을 실시한다. 후기에 과제의 팔로우업이나 연습으로 배운 내용을 체계화하는 등의 커리큘럼이 필요하다.

교육 내용은 “문과 이과를 불문한다”(문부과학성 고등교육국 전문교육과)는 방침이다. 문리혼성 팀으로 과제 해결을 하면, 취직 후에도 다양한 배경을 갖는 동료에 대해 데이터에 근거한 설명을 하는 힘을 키울 수 있다.

기업 입장에서는 합숙이나 연습에 과제와 데이터를 제공하면 해결책을 얻을 수 있다. “연습의 경우는 대답이 없는 과제에 도전한다. 기업은 공동연구로서 취급한다”(상동)라고 말한다. 복수의 교원이 관여하기 때문에 하나의 연구실과의 공동연구보다 다채로운 어프로치로 데이터를 해석하게 된다. 연습에 종업원을 참여시켜 사원교육의 기회로 삼는 것도 가능하다.

AI기술의 보급에 있어서 그 토대가 되는 데이터 과학자가 부족하다. 데이터 분석은 방법이 다양하다. 때문에 특정 방법에 의존하기보다 다수의 사람이 다방면적으로 어프로치하는 편이 좋은 해결책을 도출하기 쉽다. 원래 과제해결과 인재육성은 표리의 관계에 있다. 연습형 공동연구로 대학과 사회인을 포함한 일체화가 진행되고 있다.

  -- 끝 --