SIGNATE Cloudの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜弘前大学
課題・目的
文系を含めた全学生が数理・データサイエンス・AIを学ぶ必要が生じたこと。
教員不足と大規模学生数により対面授業や継続的な指導が困難であったこと。
授業が週1回のみで学生のモチベーション維持や継続率が低下していること。
導入後の効果
課題ベースで学ぶことで実際にどう役立つかを意識して学べるようになった。
評価制度がシンプルで学生が改善点を把握しやすくなった。
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導入前の課題
文系を含めた全学生が数理・データサイエンス・AIを学ぶ必要が生じたこと。
教員不足と大規模学生数により対面授業や継続的な指導が困難であったこと。
授業が週1回のみで学生のモチベーション維持や継続率が低下していること。
導入の目的
全ての学生が数理・データサイエンス・AIを学べる教育を導入すること。
オンラインで受講から採点まで一つのシステムで対応できる仕組みを採用すること。
実用的な知識が得られるカリキュラムを作成すること。
導入後の効果
課題ベースで学ぶことで実際にどう役立つかを意識して学べるようになった。
評価制度がシンプルで学生が改善点を把握しやすくなった。
導入の決め手
オンライン受講と採点まで含めて一つのシステムで対応できる点。
実際の企業で扱われるような課題を用いて学べる教材である点。
単元ごとに学べる基礎講座（Gym）があり自習しやすい点。
モデルの精度で評価が決まるシンプルで分かりやすい評価制度である点。
導入のプロセス
2021年10月からSIGNATE Cloudを試験導入し、教養科目として数理・データサイエンス・AIの授業を開始。外部教材を比較検討の上、課題ベースかつオンラインで完結し採点まで対応できるシステムとして導入を決定した。
活用方法
課題ベースの授業で、企業で扱われる課題を用いて学生が実際にモデル作成・精度向上を目指す学習を実施。Gymで基礎講座を個別学習させるなど、自習と授業を組み合わせて活用。
社内の反応
学生の学習意欲は高まったが、授業が週1回のため継続率に課題があり、モチベーションに差が出ている。教員側では教材を基にさらなるカリキュラム最適化を図る意向。
今後の展望
2023年度の本格導入に向け、学生のモチベーション維持や課題発見力の向上に注力。SIGNATEと相談したり生データを用意するなどしてカリキュラムを改善し、卒業生が業務でAIスキルを活用できるようにしていきたい。
どのような企業におすすめですか？
まずはSIGNATEの教材をベースに理解を深めたうえで、必要に応じてオリジナル教材作成に挑戦することを推奨しているため、教材選定段階の教育機関・団体におすすめといえる。
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