2024.02.13
情報デザイン学部 PBLで何が学べる？
情報デザイン学科
国際文化学部・情報デザイン学部
国際文化学部・情報デザイン学部 新着情報
情報デザイン学部
最近、ノートルダム清心情報デザイン学科のニュースでPBLというのがあったので、情報デザイン学科の学務担当の先生に突撃インタビューしてみました。
(▶情報デザイン学部 新学棟「トリニティホール」学部専用スペース）
インタビュアー：先生、PBLってどんな科目なんでしょう？
教員：PBLは企業や自治体のもっている課題を学生の皆さんが教員の一緒になって解決する演習科目です。例*で説明しましょう。あるスーパーでオリーブ油の売り上げをあげたいとします。
学生：(どんな方法があるか話合う)確か、「データマイニング」の講義で、アメリカでおむつとビールが一緒に売れるという話をしていたから、そういうのを使えないでしょうか。
教員：それなら、(株)マクロミル社が提供する消費者購買データにレシートデータがあるからそれを分析しては？
ということで、学生はレシートデータを分析、オリーブ油と何が同時に購入されているか調べた。そのためにやはり講義でならったクラスタ分析という手法を使った。
その結果、
オリーブ油とヨーグルト、
オリーブ油と納豆、
オリーブ油と豆腐
を一緒に購入する人が多かった。こんな具合・・・
(▶情報デザイン学部 新学棟「トリニティホール」学部専用スペース）
インタビュアー：先生、PBLってどんな科目なんでしょう？
教員：PBLは企業や自治体のもっている課題を学生の皆さんが教員の一緒になって解決する演習科目です。例*で説明しましょう。あるスーパーでオリーブ油の売り上げをあげたいとします。
| 問題 ある店での、オリーブ油を売り上げを向上させたい。そのために消費者行動を分析する。 |
学生：(どんな方法があるか話合う)確か、「データマイニング」の講義で、アメリカでおむつとビールが一緒に売れるという話をしていたから、そういうのを使えないでしょうか。
教員：それなら、(株)マクロミル社が提供する消費者購買データにレシートデータがあるからそれを分析しては？
ということで、学生はレシートデータを分析、オリーブ油と何が同時に購入されているか調べた。そのためにやはり講義でならったクラスタ分析という手法を使った。
その結果、
オリーブ油とヨーグルト、
オリーブ油と納豆、
オリーブ油と豆腐
を一緒に購入する人が多かった。こんな具合・・・
それなら、この３つをオリーブ油の近くにおいて売ってみよう。もう一つ、POP（ Point Of Purchase）を置いてみよう
するとこんな具合に・・・購入が増えた
教員：こんな具合にして、現実の課題にグループで取り組んでいきます。この取り組みでは、これまで学んだこと、学んでいないこと、現実の社会の仕組みなど多くのことを、学生さん自らが学んでいくことになります。それを通じて、思考力、表現力、理解力を始め、主体性、協調性を高めていくことができます。
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*この例は、坂井他、広域の消費者購買データに基づくオリーブオイル購買の傾向分析と地域実店舗への適用，人工知能学会論文誌、36 巻 1 号 p. WI2-I_1-12, 2021年、を元に作成しています。この論文をご紹介頂いた兵庫県立大学笹島教授に御礼申し上げます。
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どういった課題を取り組むかは企業と情報デザイン学科の教員、皆さんとの話合いで決まってきます。その参考に情報デザイン学科の教員の研究分野をあげておきます。
情報デザイン学部 教員の専門領域
□組込みIoTシステム、ソフトウェア工学
□情報セキュリティ
□アルゴリズム、分散システム
□コンピュータネットワーク、セキュリティ
□セキュリティと安全工学、データ解析
□機械学習、コンピュータシステム
□経済学(特に農業、環境)、統計学
□応用計量経済学、地域・空間データの統計分析、中国経済
□データ分析、マーケティング、経営学
□ソフトウェア工学
□エンターテインメントコンピューティング，教育支援システム，メディアアート
□ヒューマンコンピュータインタラクション，インタラクションデザイン
□情報検索、データベースシステム、社会情報学
□シミュレーション技術
□VR、AR、認知心理学
■データマイニング■はこんな授業！
現代社会においてはさまざまな履歴(webアクセス、投稿、購買、移動など)が逐一、データとして蓄積されるようになりました。多種多様でリアルタイム性の高い大規模データを分析し、ビジネスにおける意思決定や問題解決に活用しようという動きはますます盛んになっています。こうした背景のもと、データ分析を行い未来を予測することができるスキルを持つ人材はデータサイエンティストとして重要視されています。本科目では、データサイエンティストにとって必要とされる知識やスキルのうち、データマイニングに使用される手法を概観します。すなわち、機械学習の学習に先立ち、データマイニング概論として、各手法の仕組みおよび適用事例を通して特徴や適用方について俯瞰し、各手法の位置付けや特性を整理された形で理解することを主目的とします。なお、高機能な統計解析フリーソフトウェアの「R」を用いたデータ分析を行います。また、基本的なデータの取り扱いを習得してることを前提とするため、本講義の履修に際して、授業「データハンドリング」を履修していることが望ましいです。ただし、Rの使用に際しては、本格的なプログラム作成を求めるものでなく、用意されているツールやサンプルプログラムの利用やその修正を中心とします。
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*この例は、坂井他、広域の消費者購買データに基づくオリーブオイル購買の傾向分析と地域実店舗への適用，人工知能学会論文誌、36 巻 1 号 p. WI2-I_1-12, 2021年、を元に作成しています。この論文をご紹介頂いた兵庫県立大学笹島教授に御礼申し上げます。
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どういった課題を取り組むかは企業と情報デザイン学科の教員、皆さんとの話合いで決まってきます。その参考に情報デザイン学科の教員の研究分野をあげておきます。
情報デザイン学部 教員の専門領域
□組込みIoTシステム、ソフトウェア工学
□情報セキュリティ
□アルゴリズム、分散システム
□コンピュータネットワーク、セキュリティ
□セキュリティと安全工学、データ解析
□機械学習、コンピュータシステム
□経済学(特に農業、環境)、統計学
□応用計量経済学、地域・空間データの統計分析、中国経済
□データ分析、マーケティング、経営学
□ソフトウェア工学
□エンターテインメントコンピューティング，教育支援システム，メディアアート
□ヒューマンコンピュータインタラクション，インタラクションデザイン
□情報検索、データベースシステム、社会情報学
□シミュレーション技術
□VR、AR、認知心理学
■データマイニング■はこんな授業！
現代社会においてはさまざまな履歴(webアクセス、投稿、購買、移動など)が逐一、データとして蓄積されるようになりました。多種多様でリアルタイム性の高い大規模データを分析し、ビジネスにおける意思決定や問題解決に活用しようという動きはますます盛んになっています。こうした背景のもと、データ分析を行い未来を予測することができるスキルを持つ人材はデータサイエンティストとして重要視されています。本科目では、データサイエンティストにとって必要とされる知識やスキルのうち、データマイニングに使用される手法を概観します。すなわち、機械学習の学習に先立ち、データマイニング概論として、各手法の仕組みおよび適用事例を通して特徴や適用方について俯瞰し、各手法の位置付けや特性を整理された形で理解することを主目的とします。なお、高機能な統計解析フリーソフトウェアの「R」を用いたデータ分析を行います。また、基本的なデータの取り扱いを習得してることを前提とするため、本講義の履修に際して、授業「データハンドリング」を履修していることが望ましいです。ただし、Rの使用に際しては、本格的なプログラム作成を求めるものでなく、用意されているツールやサンプルプログラムの利用やその修正を中心とします。
PBLとは？
（Problem-Based Learning 問題解決型学習）
企業や自治体等（以下、PBL実施団体）の社会活動を行う組織から課題を抽出し、課題解決に向けた取り組みを学びながら経験できるようにするものです。学生チームでの課題解決に取り組むことで、各自の適性や能力を把握し、多様な価値観を理解できるちからの養成も狙いとしています。
情報デザイン学部情報デザイン学科では、PBLの授業を必修科目としていることも特徴の一つです。
■Problem-based LearningⅠ■
実際の企業で利用されているITシステムでの課題を専任教員1名以上と学生数名から成るチームを組んで、問題発見と問題解決に取り組みます。企業から課題を提供してもらい、それをどう解決すればいいかの解決手法の調査、その解決手法による課題の解決をグループで行います。課題例としては、ITシステムの利用者インタフェースの評価、アセスメント、セキュリティ対策、システム・ソフトウェアの試作などを想定しています。
■Problem-based LearningⅡ■
実際の企業が有している課題を専任教員1名以上と学生数名から成るチームを組み、データを利用分析して、問題発見と問題解決に取り組みます。企業から課題を提供してもらい、それをどう解決すればいいかの分析手法の調査、その分析手法による課題の解決をグループで行います。課題例としては、データ分析による店舗での売上げ向上、サービス展開のためのマーケティング、製品・サービス企画立案などを想定しています。
その他の「情報デザイン学部 授業概要」はこちらから
ノートルダム清心女子大学では、2024年1月31日に、天満屋グループ、株式会社両備システムズと包括連携協定を結び、PBLを実施していく予定です。
・2024年4月「情報デザイン学部」を新設するノートルダム清心女子大学と両備システムズが包括連携協定を締結
・天満屋グループが大学と初の連携協定 ノートルダム清心女子大学と天満屋グループが包括連携協定を締結
PBLのメリット
PBLの活動内容
●情報系PBL
・ソフトウェアの調査、試作、評価（特にユーザインタフェース）
・アセスメント（アクセサビリティ、ISO、JIS等の標準準拠等）
●データ分析系PBL
・各種データ（売上等の店舗データ、顧客動向、気候、地域等々）の分析
・分析に基づく改善提案
・情報デザイン学科ってどんな学科？（ブログ）
・情報デザイン学科 3つのポリシー
■特設ページ「期待のメッセージ」
・2024新学棟建設プロジェクト 〜シスター来日100周年の年に〜
・新学部 国際文化学部、情報デザイン学部2024年4月開設
（Problem-Based Learning 問題解決型学習）
企業や自治体等（以下、PBL実施団体）の社会活動を行う組織から課題を抽出し、課題解決に向けた取り組みを学びながら経験できるようにするものです。学生チームでの課題解決に取り組むことで、各自の適性や能力を把握し、多様な価値観を理解できるちからの養成も狙いとしています。
情報デザイン学部情報デザイン学科では、PBLの授業を必修科目としていることも特徴の一つです。
■Problem-based LearningⅠ■
実際の企業で利用されているITシステムでの課題を専任教員1名以上と学生数名から成るチームを組んで、問題発見と問題解決に取り組みます。企業から課題を提供してもらい、それをどう解決すればいいかの解決手法の調査、その解決手法による課題の解決をグループで行います。課題例としては、ITシステムの利用者インタフェースの評価、アセスメント、セキュリティ対策、システム・ソフトウェアの試作などを想定しています。
■Problem-based LearningⅡ■
実際の企業が有している課題を専任教員1名以上と学生数名から成るチームを組み、データを利用分析して、問題発見と問題解決に取り組みます。企業から課題を提供してもらい、それをどう解決すればいいかの分析手法の調査、その分析手法による課題の解決をグループで行います。課題例としては、データ分析による店舗での売上げ向上、サービス展開のためのマーケティング、製品・サービス企画立案などを想定しています。
その他の「情報デザイン学部 授業概要」はこちらから
ノートルダム清心女子大学では、2024年1月31日に、天満屋グループ、株式会社両備システムズと包括連携協定を結び、PBLを実施していく予定です。
・2024年4月「情報デザイン学部」を新設するノートルダム清心女子大学と両備システムズが包括連携協定を締結
・天満屋グループが大学と初の連携協定 ノートルダム清心女子大学と天満屋グループが包括連携協定を締結
PBLのメリット
PBLの活動内容
●情報系PBL
・ソフトウェアの調査、試作、評価（特にユーザインタフェース）
・アセスメント（アクセサビリティ、ISO、JIS等の標準準拠等）
●データ分析系PBL
・各種データ（売上等の店舗データ、顧客動向、気候、地域等々）の分析
・分析に基づく改善提案
・情報デザイン学科ってどんな学科？（ブログ）
・情報デザイン学科 3つのポリシー
■特設ページ「期待のメッセージ」
・2024新学棟建設プロジェクト 〜シスター来日100周年の年に〜
・新学部 国際文化学部、情報デザイン学部2024年4月開設
