| 研究課題/領域番号 |
19K02871
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09050:高等教育学関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
池川 隆司 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), その他(招聘研究員) (00721804)
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| 研究分担者 |
松谷 茂樹 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (30758090)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 数学イノベーション / 高度数理人材 / 高等教育機関 / 科学技術分野 / キャリア選択 / キャリアカウンセリング / 協働意思決定手法 / IEEE論文 / トピックモデリング / ビッグデータ解析 / Scopus / Webクローリング / スクレイピング / 産学協働 / 高度人材育成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
情報通信技術分野のような産業分野において、数学イノベーション(数学・数理科学を核とした異分野融合により社会的価値を創出するイノベーション)の成功事例が顕在化してきた。しかし、我が国では数学イノベーションを担う高度人材の産業界への就職率は極めて低い状況つまり高度数理人材不足が深刻化しており、数学イノベーションの世界的潮流に乗り遅れつつある。
そこで、本研究では、高度数理人材不足の本質的課題を、最先端のビッグデータ収集技術・AI技術を使って明らかにする。さらに、その課題を産と学がwin-win関係を維持しつつ効果的に解決する教育方法と、その評価方法を確立する。
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| 研究実績の概要 |
情報通信技術の進展に伴い、数学イノベーション(数学・数理科学を核とした異分野融合により社会的価値を創出するイノベーション)の成功事例が顕在化してきた。しかし、我が国を含めて世界的に異分野融合を担う高度人材(高度数理人材と呼ぶ)の不足が顕著となっている。本研究では、高度数理人材不足の課題の解決策を考案することを目的としている。
令和5年度は、大学生が高度数理人材としてのキャリアパスを効率よく構築するために、キャリア選択カウンセリングの手法について検討した。近年のキャリア選択肢の多様化、就労に対する価値観の多様化、就職活動に関わる情報の増大のような就職活動に取り組む大学生を取り巻く環境は大きく変化した。そこで、臨床の場面で普及している「協働意思決定（SDM: Shared Decision-Making)手法に着目したキャリア選択カウンセリング手法を考案した。得られた成果を、2023年9月に日本工学教育協会主催の全国大会で発表した。
さらに、令和2年度および3年度に、ビッグデータ収集・分析技術を使った高度数理人材が貢献している分野と、その分野で多数の高度数理人材を輩出している高等教育機関を抽出する方法を考案し、その成果を米国電気電子学会(IEEE)のSociety主催の査読付き国際会議で発表したが、著名な国際論文誌への投稿に向け、今までの成果をブラッシュアップした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
一時、新型コロナ感染拡大の影響により、成果発表した学会会合等を利用して、有識者からの議論を行う予定であったが、研究期間延長が奏功し、研究の加速化が進んだ。
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| 今後の研究の推進方策 |
今まで得られた成果（特に、高度数理人材が貢献している分野と、その分野で多数の高度数理人材を輩出している高等教育機関の抽出）については、IEEE Education Society主催の著名な国際会議での発表・掲載にとどまっている。国際会議への査読付投稿論文２件と各査読者からのフィードバックをもとに、著名な国際学術論文誌への掲載へ発展させ、研究成果の可視化を促進させる。
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