データサイエンス学科
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データサイエンス学部専門発展科目「データサイエンス実践概論」で京都市より講演者をお招きしPBL型の演習を行っていただきました
データサイエンス学部専門発展科目「データサイエンス実践概論」では，企業・自治体から講演者をお招きし，実際のデータサイエンス活用事例についてご紹介いただくとともに課題をご提供いただき，より実践的なPBL学習を通じてデータサイエンスに対する理解を深めます． 第5回～第7回（10月15, 22, 29日実施）の講義では，京都市より講演者をお招きし，京都市東山区の人口減少問題への対策案についてデータ分析を通じて考え，プレゼンテーションを行うPBL学習を実施しました．
第5回の講義では，京都市より講演者をお招きし，京都市の人口減少問題に対する施策等について講義を行っていただきました．講義内では，PBL学習課題のテーマとして，「大学卒業後の京都市外流出」または「東山区（京都市）の人口減少」のどちらかを選択して原因の分析と対策案の提案を行う課題が出され，学生らは7つのグループに分かれテーマの選択，データの収集および分析方法についてディスカッションを行いました．
第6回講義では，選択したPBL課題についてグループワークを引き続き行い，各自が行った分析結果の共有，プレゼンテーション資料の作成などの発表準備を進めました．
第7回講義では，改めて京都市より職員の皆様をお招きし，学生らはグループごとに選択したテーマについて約10分間のプレゼンテーションを行いました．各プレゼンテーション後には，京都市の皆様から学生らへ向けて仮説の検証方法が適切であったか，より詳細に分析するためにはどのようなデータが活用できたかなど講評を行っていただきました．
3回の講義を通じて学生らは，行政の抱える課題に対してオープンデータを活用した原因の分析と対策案を考えるとともに限られた時間の中で要点をまとめて発表する難しさを学ぶ良い機会となりました．
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京都市の人口推移に関する講義（第5回講義） -
学生らのグループワークの様子（第6回講義） -
学生によるプレゼンテーションの様子（第7回講義）
