ニュース データサイエンス学科でデータ分析のPBLを実施しました

　2022年11月9日から12月21日の期間、データサイエンス学科で「データ分析実践セミナー～人口減少について考える～」と題したPBL（課題解決型学習）セミナーを実施しました。人口減少をテーマにしたこのセミナーは、課題と答えが定まっていない問題について、自分でそれらを考えて解決法を提示することで価値創造力を身につけることを目的にしています。参加した17人の学生らは全4回の講義やグループワークでのデータ収集から集計・分析・可視化など、“データから傾向を見つける”データハンドリングの手法や仮説の立て方などを学びました。
　
　初回の11月9日には、ガイダンスと分析方法の講義を実施。2021年度に開設した同学科における学びで重要となる“価値創造マインド”を醸成することをねらいとした本セミナーの目標説明を行いました。また、地方における「人口減少の問題」を題材にデータサイエンスの基本的な手法を学びました。
　
　11月16日、12月7日には、初回セミナーでまとめた人口増減に関する現状の情報から、人口減少が激しい市区町村に対する施策提案を行うための分析と仮説立証を行うためのグループワークを実施。導き出した仮説の因果関係を検証しました。
　
　最終日の12月21日、5つの班がそれぞれまとめた提案を発表。D班FUATA総研が発表した「転入、転出からの因果関係」が最優秀賞を受賞しました。D班は市区町村の転入率に着目し、人口の自然増減の違いを社会増減と比較。出生率と転入率に正の相関があること、転入率と就業者数における第三次産業従事者数の割合に正の相関があること、公共交通機関の利便性と転入率に関係性があることを見つけました。これら検証・分析の結果から、データサイエンスの手法などを用いて人口規模に合った公共交通機関の効率化・最適化を実行。省かれた輸送費等を別の交通利便性向上に充て、第三次産業が少ない地域では、医療や商業といったサービス業を増加させることを人口減少の解決策として提案しました。参加した学生からは「大量のデータを分析するのは時間がかかり大変だったが、さまざまな結果や関係が見えてきて面白かった」「大学生活を通してグループで作業する機会が少なかったので、グループで協力しあいながら作業が出来て良かった」といった感想が聞かれました。