数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
不登校をAI（人工知能）で予測する――。こんな取り組みが2024年3月末まで埼玉県の戸田市で行われていた。2023年11月に戸田市内のパイロット校で試行を始め、同年12月から同市内の公立小学校12校、同中学校6校の計約1万2000人の児童生徒のデータを分析対象に、「不登校予測モデル」構築の実証をした。事業はこども家庭庁の「こどもデータ連携実証事業」として戸田市が受託し、内田洋行、PKSHA Technologyグループとともに進めたものだ。 不登校リスクモデルの目的は学校現場での「プッシュ型支援」につなげること。いち早く不登校の兆候がある児童生徒を把握し、教員が事前に支援する。自らSOSを発信できない児童生徒に対しても、先手を打って手を差し伸べる。経験の浅い教員でも支援のきっかけを得られる。 一方で個人の、それもネガティブと捉えられる傾向を予測する取り組みは、データの取り扱いだけでなく判定
「大学教育における生成AIの活用に向けたチェックリスト〔第１版〕」の公表について 2023年07月24日 提言・主張 教育研究 学生支援 先般、文部科学省において、「大学・高専における生成AIの教学面の取扱い」が通知され、大学での適切な指針等を示し対応していくことの重要性が示されるなど、大学教育における生成AIの活用は新たな課題となっています。 このような認識のもと、私大連では、加盟大学自らの検討を促すことを目的に、生成AIの導入に関して正の側面、負の側面の両方を踏まえた適切な導入を行うための重要な項目を整理し、チェックリストとしてまとめました。 ・大学教育における生成AIの活用に向けたチェックリスト〔第１版〕 このチェックリストは、【大学が組織的に検討すべき事項】と【教員が個々の工夫で検討すべき事項】を区別し、具体的な検討項目を提示していますが、これらの項目は各大学や教員に検討を促す目的
ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた GPT-3.5との回答の違い、点数は？ AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え
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