【お知らせ】
ワークアカデミー40周年記念イベント　第1部
武蔵野大学名誉教授／東京工科大学名誉教授
武蔵野大学 元データサイエンス学部長
元MUSICセンター長 上林憲行氏
教育の未来像：AGIと共創する新たな
「AI・学習者・教育者が織りなすエコシステム」
が開催されました。

Keyメッセージは「AIと共創できる人材」

―AIとの出会いから約40年。企業や大学などさまざま場所でAIの活用や普及について時代をリードしてきた上林教授による講演は、このような言葉から始まった

これからの人材育成のゴールはどこにあるのかという話になると、それは「AIと共創できる人材」になろうかと思います。大学においても、社会人にとってもAIをどうやって活用していくのかが、これからのkeyになる能力です。ですが、AIをどうやって国民に教育していくのか、そこには大きなギャップがあるのが現状です。そして、今がその挑戦をする良い機会だと思っています。今日は、これから到達する時代「AI-Ready-Society」に対する教育や学習（Learning）、教育機関のありようについて私の武蔵野大学での経験を踏まえて、皆さんと共有したいと思います。

「AI-Ready-University」

―AIがありとあらゆる学習の中で織り込まれていく中で掲げた、大学としての目指すべきビジョン

武蔵野大学にいた5年間で、私は「AI-Ready-University」というビジョンを掲げデータサイエンス学部の創設を成し遂げました。「AI-Ready-University」というのは、アメリカの人工知能学会が発表した「2040年、AIはすべての人が必ず学ばなければならないものになり、AIがありとあらゆる学習の中で織り込まれていく」という概念の提言を受け、私が目指すべきだと考えた大学の姿です。
昨年の8月には画像生成AIが、11月には自然言語を扱い知識を引き出したりクリエイティブなデザインを作成することができるChat GPTが一般の人でも使えるようになりました。このような変化の中で、これまでの教員と学生が行っていたインタラクティブな教育が、これからは先生、生徒、AIアシスタント、この三者が織りなすエコシステムが新しい教育学習環境になると言えます。これによって教育の内容、スタイル、キャンパスやクラスの在り方、そして教員の意識改革までもが求められるようになるでしょう。教員は、今までのTeacherからFacilitator（環境をセッティングする人）。そして、後にはProducer（さまざまな道具を組み合わせ最適な学習環境を生み出す人）までにならないといけないでしょう。

武蔵野大学における5年間の挑戦

―新たに創設された武蔵野大学のデータサイエンス学部での取り組みとは

武蔵野大学のデータサイエンス学部では、機械学習を使って新しい価値を創造するということで、表向きはデータサイエンスですが、中身はAI的な要素も加味した教育がなされています。基本的な枠組みとしては、情報学が存在し、データ工学、人工知能工学、そして統計学があるという構造です。また、同時に新しい教育手法「アジャイル教育」も導入し、俊敏にトライ＆エラーを繰り返すようにしました。他にもデータサイエンス学部の特色としては、座学が一切なく、すべてハンズオンのプロジェクト演習型の形態を選択しています。また学年やクラスで分断しない学習コミュニティで学んでおり、評価方法も試験ではなくすべて日頃のアウトプットで判断するようにしました。これらの新しい取り組みは、学生や教員の皆さんにも大変好評でした。

―政府の人材育成施策『AI戦略2019』を先行した、全学部における情報教育の改革

もうひとつ私が武蔵野大学で行ったことは、全学共通科目としての情報教育改革です。私が着任した当時は、パソコンを使う時は、コンピューター室に行って使わないといけませんでした。仕事をするのにコンピューター室に行ってするという人なんていませんよね。そういう意味で環境から変えていきました。また、当時はメール・Word・Excelなどの操作教育を行っていましたが、それらは自分達で学んで来ることとしました。大事なのは、情報の利活用力をつけること。大学では、その力をつけることを行いました。同時にデータサイエンス学部以外の学生に向けてAI副専攻コースを創りました。これらは、政府が2019年に発表した人材育成戦略と同じことを先行して行っていることになりました。

―データサイエンス学部以外の学生に向けて展開されたAIの副専攻コース

データサイエンス学部の学生に提供するために創った「（副専攻）AI活用エキスパートコース」についてお話させていただきます。このコースでは、データサイエンス基礎と人工知能基礎を1年生前期で行います。1学年2400人という大規模で行うために、ワークアカデミーさんにもご尽力いただきました。また、これらは必修科目なので「データサイエンスなんて二度と見たくないよ」と言われないように工夫しました。さらに2年生にはプログラミングの初級的なトレーニングを行ってもらい、興味が出たところで履修生としてコースを学んでもらいます。このコースは、科目をつまみ食いしていくのではなくゴールをきちんと準備して学生の意欲や関心の高まりに応じたモデルになっています。そして、文科省データ数理AI認定プログラムとして、私立大学では唯一の認定をもらっています。

生成AIがもたらす社会と教育現場へのインパクト

―数々の偉業を5年間で達成した上林教授が語ったこれからのAI教育の在り方

―これからの学びの黄金法則。AI教育の社会的普及を目指した公益法人の立ち上げ

最後に、これからの学びの黄金法則についてお話しします。武蔵野大学での例のように主専攻（専門知識）がありつつ、副専攻コースで体系的なAIのスキルを身につけるのが理想的です。それにはAGIが重要な役割を担うことになるでしょう。またAI教育の導入は、個人の教員では解決できる問題ではありません。組織的な力で推進することが必要不可欠だと私は考えております。そういった教育・学習イノベーションを先導し、優れた教育・学習リソースを共有化すること。そして、教育の質保証のスキームを構築し、その社会的普及を推進する活動をするために現在、AI教育推進機構の立ち上げを目指しています。