和歌山大学では、文理を問わず全学生を対象に、データを正しく扱い、読み解く力を養うデータサイエンス教育を展開しています。

システム工学部3年の田井さんに、授業での学びや研究への広がりについて伺いました。

データの見方が変わった瞬間

最初に受けた「データサイエンスへの誘い」では、データを正しく扱うことの大切さを学びました。なかでも印象に残っているのが「疑似相関」の話です。ある食品の売上と気温には相関があるように見えても、曜日など別の要素が影響していることがあります。一見わかりやすい関係でも、実際はそれほど単純ではないと気づけたことは、データの見方を考えるうえで参考になりました。

授業は、動画を見てから課題に取り組む形式で進みます。わかりにくいところは止めて見直せるため、自分のペースで進められました。一方で、個人で課題をこなしているだけだと、何となく理解できた気になってしまうこともあります。最終回には、先生がリアルタイムで全体を振り返る時間を設けてくれるので、各回の内容や、どのように考察すればよいのかを改めて確認できました。それまで気づかなかったことが見えてくることも多く、学習の定着という意味でとても役立ちました。

手を動かして考える授業

「データサイエンス基礎」では、Pythonのライブラリを使ってデータを扱う方法を学びました。ゴールは決まっているものの、どんなコードを書いて進めるかを自分で考える必要があり、そこがかなり難しかったと思います。その分、実際にできあがったときの達成感がありました。

先生の説明どおりに進めていても、課題では全く同じにはならないことがあります。そのズレがどこから生じているのかを考え、直していく過程が、自分にとっては面白いものでした。エラーが出るのは当たり前のことで、失敗を避けるというより、出てきた問題をどんどん直していこう、という気持ちで取り組んできました。

これからにつながる実感

現在所属する研究室では、生成AIによるコーディングにおける要件・設計・ソースコードの整合性を研究しています。授業で学んだ技術が、研究でも直接活きています。

データサイエンスを学ぶことで身につくのは、物事をより論理的に見る視点だと思います。人工知能がどれだけ進化しても、それを使って出てきた結果の意味を考えるのは、やはり人間の役割です。だからこそ、データがたくさんある中で何が正しいのかを見抜く力は、理系・文系を問わずさまざまな分野で応用できるものだと感じています。