近年、多くの大学でデータサイエンス学部や学科の設置が相次いでいる。AIやデジタル化が加速するにつれ、データサイエンスの人材不足という社会からの要請が大きくなっているからだ。ただ、一口にデータサイエンスといっても、求められている知識やスキル、その範囲は幅広い。理工系に類する情報処理的な技術やデータ分析から新たなモノやサービスを生み出していくクリエイティブな分野まで多種多様だ。それぞれの大学が、学生や社会のニーズに応えるべく独自性を打ち出しながらさまざまな教育プログラムを提供している。

　亜細亜大学では、これまでも副専攻としてデータサイエンスを学ぶ機会をつくってきた。しかし、データサイエンス人材のニーズがさらに増していく中で、「どのようなデータサイエンスが今、企業では求められているのか？」「現実的な使い方とは？」という問いに向き合い、メーカー、金融、サービスといった企業をはじめ、行政などにもヒアリング、意見交換を行い、データサイエンス学科設置に向け新しいカリキュラムを作り上げた。学びをリードする教授陣も、人工知能や数理工学などのプロフェッショナルが顔を揃え、これまで亜細亜大学経営学部が長年培ってきた教育・研究とも融合し、次世代のデータサイエンスを担う人材を育成する新学科が誕生する。

 

 

　データサイエンス学科では、1・2年次に経営学とデータサイエンス全体の基礎を体系的に学ぶとともに、データサイエンスの中でも自分が志向する分野や目標にあわせて履修する科目を選び組み立てていく。さらに3年次からは、自らテーマを設定し研究も進める。文系の経営学部に属しながらも、理系レベルでのプログラミング、さらには機械学習、ディープラーニングなども学べるのが特徴だ。

 

 

　亜細亜大学のデータサイエンスにおけるカリキュラムは、数理・データサイエンス・AIを活⽤して課題を解決するための実践的な能⼒を育成する教育プログラムとして、すでに文部科学省の数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度、MDASH (Approved for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Educationの略)のリテラシーレベルと応用基礎レベルの認定を受けている。

　多くの大学が情報システム系や理工系学部として学部・学科を設置する中、応用基礎レベルのカリキュラム構成で文系の経営学部の学科として新設される例は少ない。文系学部の中でも数学的素地のある経営学部において理系要素を取り入れた亜細亜大学経営学部のデータサイエンス学科は、折しも文部科学省がSTEM教育を推進する社会ニーズにもマッチしたかたちだ。理系科目についていえば、入学段階でのレベルよりも本人の学習意欲を重視し、文系科目での受験、また入学後もそれぞれのレベル、ニーズにあわせてサポートが受けられる体制も整えている。