AIの学びは、学生の専門でどう変わる？
生成AIを授業や研修に取り入れる際、学ぶ人の専門性や習熟度に合わせて何をどこまで教えるべきか、また研究の中でAIとどう向き合えばよいのか、迷うことはないでしょうか。
今回は、機械工学から生体工学、そしてAI・データサイエンスへと研究テーマを広げてきた九州情報大学・荒平高章教授に、研究へのAIの取り入れ方や、経営と情報の学びを扱う大学での教育への考えを伺ったインタビュー前編をご紹介します。
機械工学・生体工学で培った研究の知見と、AI・データサイエンスはどのように結びついているのか？
研究を進めるうえで生じる失敗や試行錯誤と、荒平教授の研究スタイルにはどのような関係があるのか？
学科ごとに専門性が異なる学生に向けて、数理・データサイエンス・AIの学びをどのように設計しているのか？
大学教職員や教育関係者で、生成AIやデータサイエンスを授業・カリキュラムにどう位置づけるか検討している方におすすめです。
企業の人材育成・DX担当者、研究部門の担当者など、AIの活用を個人のツール操作で終わらせず、学びや実践につながる視点から考えたい方にも、ぜひ読んでいただきたい内容です。
