SIGNATE Cloudの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜広島工業大学
課題・目的
工学部や情報学部以外の学部で学習意欲を高めるプログラムが必要だった。
全学部で受講させると単年度で受講者数が1,000名以上になる運用上の負荷が懸念された。
学部ごとに難易度と内容を最適化する必要があった。
導入後の効果
受講学生の96%が学習目標を達成した。
取り組みが評価され「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の認定を受けた。
学習意欲を高めた後の応用プログラムなど次の段階の教育施策を進めている。
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導入前の課題
工学部や情報学部以外の学部で学習意欲を高めるプログラムが必要だった。
全学部で受講させると単年度で受講者数が1,000名以上になる運用上の負荷が懸念された。
学部ごとに難易度と内容を最適化する必要があった。
導入の目的
全学部・学科の1年次生に初級レベルのAI・データサイエンス教育を提供する。
学部ごとに最適化したプログラムで学習意欲を高める。
地域社会への貢献につながる実践的な教育を推進する。
導入後の効果
受講学生の96%が学習目標を達成した。
取り組みが評価され「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の認定を受けた。
学習意欲を高めた後の応用プログラムなど次の段階の教育施策を進めている。
導入の決め手
場所を問わず誰でも受講できるeラーニングであったこと。
学部毎にコンテンツの取捨選択ができ最適化しやすかったこと。
県庁主導プログラム「ひろしまQuest」での採択実績があったこと。
ワーク形式の課題が複数用意されており手を動かす学習ができる点があったこと。
導入のプロセス
全学部1年次生向けに「Society5.0時代に向けたAI・データサイエンス入門教育プログラム」を開設。学部毎にコンテンツの必修・選択を調整し、SIGNATE Cloudのコンテンツを活用してeラーニングで実施。取り組みの成果をまとめて「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」へ申請し、認定を取得。
活用方法
SIGNATE Cloudの全コンテンツを解放しつつ、各学部が必修コンテンツを選定して学部別に最適化して活用。ワーク形式課題を取り入れ、学生が手を動かして学ぶ構成にした。
社内の反応
各学部が現場の判断で最適な活用法を見出し、学習目標達成率が高かった。
今後の展望
学習意欲を高めた後の専門教育へ進化させる予定。高度な技術を修得したい学生向けに3年次生以上を対象とした応用プログラムを用意する等の取り組みを進め、地元企業へのヒアリングを行いながら地域に役立つ教育をさらに磨く計画。
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