AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『実データを授業で扱うべきだ』って言われましてね。正直、授業で本当に扱えるのか疑問なんです。これって要するに教科書どおりのデータじゃなくて、現場の汚れたデータをそのまま使うということなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！その理解は近いですよ。実データ体験とは、教科書の“きれいな”データではなく、実務で出会う欠損や形式ばらつきのあるデータを学生が自分で整える経験を指します。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それを学生にやらせるのは教育的に意味があるのか、費用対効果で考えるとどうなんでしょう。研修や授業の時間を増やしても、現場での即効性が見えないと経営は納得しません。
良い質問です。要点を三つにまとめますね。第一に、実データ経験は学生の『データ整備力』を高め、現場で使える即戦力を育てることができる。第二に、授業内で小さく設計すれば時間とコストの負担は限定的である。第三に、分析結果の信頼性が向上し、組織の意思決定に直結する価値があるのです。これらは段階的に導入できるんですよ。
段階的導入というのは具体的にどういう形ですか。現場からデータを持ってきて学生に与えるだけでいいのですか。それとも教師側で加工して渡すべきですか。
段階は三段階が分かりやすいです。最初は教員が最低限の処理をしたデータを配り、学生は小さな変換や確認作業をする。次に、ソースデータの一部を自分で取得して整備する練習を入れる。最終的には元データから分析用データを作るという流れです。こうすれば負担を分散できるんです。
具体的な評価指標や成績への反映はどうするのですか。現場で通用する人材を育てるなら、単に宿題を出すだけでは不十分だと思うのですが。
評価は作業の『プロセス』と『成果物』を分けて評価するのが現実的です。プロセスではデータ取得やクリーニングの手順の正しさを見て、成果物では解析結果の妥当性や解釈力を評価する。自動採点できる部分は自動化し、人が見るべき点に教員の労力を集中させると良いです。
これって要するに、学生に『現場で使えるデータ処理の筋道』を教え、その確認と評価を授業に組み込むということですか？
その通りです！要点をしっかり掴んでおられますね。実データ体験は単なる作業ではなく、正しい『筋道』を教え、その再現性と解釈力を評価する教育です。導入は小さく始め、評価基準は明確にし、成功事例を社内で共有する流れを作れば投資対効果は十分に見えてきますよ。
なるほど。少し見えてきました。では社内研修で小さく試して、効果が出たら段階的に広げる方針で進めてみます。私の言葉で整理すると、『現場データの整備力を授業で育て、小さな導入→明確な評価→横展開の順で投資回収を図る』という理解で合っていますか？
その通りです、完璧なまとめですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな実験から始めて、現場の声を取り込みながら改善していきましょう。
