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公開：2024-10-23

サイバネットシステムが大阪成蹊大学でPBL授業を実施、データサイエンス人材育成の基盤構築に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 大阪成蹊大学でCAEとPythonを組み合わせた企業等連携PBL授業を実施
• 文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラムに認定
• サイバネットシステムがゴムダイヤフラム設計の授業を提供

サイバネットシステムによる大阪成蹊大学でのPBL授業の実施

サイバネットシステム株式会社は、大阪成蹊大学データサイエンス学部の2024年度2年生向け前期授業において企業等連携PBL授業を2024年4月から9月にかけて実施した。この授業は文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定に向けた支援の一環として行われ、2024年8月に応用基礎レベルの認定を獲得することに成功している。^[1]

PBL授業では、パソコンのキーボードなどに使用されるゴムダイヤフラムの設計を解析対象として、最適な打ち心地を実現する設計寸法の算出方法を学ぶ実践型の内容が提供された。マルチフィジックス解析ソフトウェアAnsysでパラメトリックスタディを実施し、その結果をPythonの機械学習ライブラリで分析することで、最適な設計パラメータを導出する手法を習得できる構成となっている。

授業では学生が16チームに分かれ、サイバネットを含む3企業1自治体が提供する4つの課題に取り組んだ。特に優れた成果を上げた1チームが大阪成蹊カッププレゼンテーション大会に出場し、実践的なデータサイエンス教育の成果を披露することとなった。

データサイエンス授業の概要

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パラメトリックスタディについて

パラメトリックスタディとは、解析モデルや条件に関わる様々な数値をパラメータとして定義し、効率的に解析を行う手法のことである。以下のような特徴を持っている。

• パラメータ値を自動的に更新して繰り返し計算が可能
• 多数の水準を効率的に解析できる
• 設計の最適化に不可欠な手法

パラメトリックスタディはCAE解析において重要な役割を果たしており、ゴムダイヤフラムの設計最適化でも活用されている。Ansysソフトウェアを用いたパラメトリックスタディでは、10個の設計パラメータの重要度を解析し、最適な打ち心地を実現する設計寸法の組み合わせを効率的に導出することが可能だ。

企業等連携PBL授業に関する考察

産学連携によるPBL授業の実施は、実践的なデータサイエンス教育を提供する上で極めて効果的な手法である。企業が持つ最新のツールと実務的な課題を教育現場に取り入れることで、学生たちは実践的なスキルを身につけることができ、就職後のスムーズな実務対応にも大きく寄与するだろう。

一方で、CAEやPythonなどの高度な技術を扱う授業では、学生の理解度に差が出る可能性が懸念される。授業の進行速度や難易度の調整、補足的なサポート体制の充実など、きめ細かな教育支援体制の構築が今後の課題となるかもしれない。

また、企業等連携PBL授業の成果を最大化するためには、実務家教員の確保や育成も重要な課題となる。文部科学省が推進する基幹教員制度を活用しながら、実務経験豊富な教員の採用を進め、より実践的な教育プログラムの開発を推進していく必要があるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「データサイエンス人材の育成を目的とした、大阪成蹊大学の企業等連携PBL授業に参画 | サイバネットシステム株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000504.000004714.html, (参照 24-10-23).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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