昨今、数理・データサイエンス・AIをめぐる教育は、単なる知識や技術の修得にとどまらず、学習環境の設計や学びの過程の捉え方まで含めて、より多面的に検討されるようになっています。教育実践と研究知見を往還しながら、どのように学びの質を高めていくかは、大学教育における重要な課題の一つです。
本学では、データサイエンス教育の実践を継続的に進めるとともに、その背景にある考え方や方法論についても検討を深めてきました。こうした取り組みをさらに発展させるため、このたび学内外の関係者が集い、理論と実践の両面から今後のデータサイエンス教育のあり方を考えるシンポジウムを開催いたします。
エビデンスベースドな数理・データサイエンス・AI教育を考えるシンポジウム概要
主催
明星大学 データサイエンス学環
日時
2026年3月31日（火）11時00分～12時40分
場所
オンライン
プログラム （司会者：山中 脩也）
- 11時00分～11時05分 開会の挨拶 （ 篠原 聡 ）
- 11時05分～11時35分 エビデンスベースドな学習環境の数理的背景と新局面 （ 山中 脩也）
- 11時35分～11時50分 能動的推論を実装するデータサイエンス教育環境のデザイン （ 鷹觜 莉子 ）
- 11時50分～12時05分 FEPに基づく学習プロセスに対するRSSMの適用可能性 （ 徳尾 篤俊 ）
- 12時05分～12時20分 意思決定に関する最新論文の紹介 （ 目黒 翔吾 ）
- 12時20分～12時40分 フリーディスカッション
