プロジェクト学習

本学が2002年から実施している3年次必修科目のプロジェクト学習（正式名称：システム情報科学実習）は、実社会に根ざした多様な課題群の解決や解消に向けて、学内外で協力して取り組む問題発見・解決型学習科目です。全国に先駆けて、全学生の必修科目として実施しているもので、すでに20年以上の歴史を有する、本学の教育カリキュラムの根幹をなす実習科目です。学生のみならず教員も、学科・コースの垣根を越えて、時には地域の人々や行政、企業など学外の方も含めてチームを構成する点に大きな特徴があります。

このプロジェクト学習は、社会的に意味のある環境と共同的な活動の中で、より強く学びを動機づけます。また、チームの仲間、教員、地域や企業の方などとのさまざまな出会いやコミュニケーションを重ねるその過程に、大きな価値があります。ものの見方や資料・データの収集と分析、議論の進め方、他者への理解や共感、プレゼンテーションの力など、プロジェクト学習の活動の中で磨かれていく資質は、その後の人生に大きく活かされる糧となります。

感覚器官にフォーカスした3つのテーマで展開

2021年度から続く「Make Brain Project」では、脳の情報処理に学んだ人工知能の開発や、生物の脳の仕組みの理解を目標としています。
担当教員の栗川知己准教授は「神経系の知見を活かして現実の問題に取り組んでほしいとだけ伝え、あとは学生が話し合って具体的なテーマを決めるところから始めました」と語ります。その結果、13人のメンバーが「触覚を持つ歩行ロポット」「視覚を持つAIカー」「声から予想されるキャラクターを出力するAI」という3つのグループに分かれての活動がスタートしました。
プロジェクトリーダーの狩野政宗さんに3つのテーマの共通点を尋ねると「歩行ロポットは昆虫の足先の触覚、AIカーは視覚、声からキャラをイメージするAIのグループは聴覚と、それぞれが人間や生物の感覚器官に注目した研究になっています」とのこと。脳の仕組みを探るために、今年度は出入力の部分である感覚器官にフォーカスしたのです。

反省点もありながら一定の成果を上げた学生たち

実際の進行にあたっても学生の自主性に任せたとのことで「学生自身が自分でテーマを決め、そこに向けてどんな方法を使うかも含めて考えてビルドアップしていくプロセスが重要なので、その点で非常に教育的意義が高いです」と栗川准教授。プロジェクトの成果についても「今年度は最終的に形として結構まとまったという印象は受けました」と評価する深川准教授に対し、狩野さんは「ロボットの制作に時間が取られてしまって、脳の仕組みを考える時間が足りなかったですね」と反省点を挙げていました。
他大学にも類似したPBL （Proiect Based Learning）はありますが、未来大ほど本格的にやっている大学は少ないそう。栗川准教授が「各プロジェクトのリーダーはマネジメント能力が養われますし、東京での発表の場もあります。そこもうちの強みですね」と自負するように、MakeBrain Proiectでの経験を通してメンバーは大きく成長しました。

インターネット等での商品購入の際に、レビューサイトのクチコミで情報を調べることが一般的になっています。このプロジェクトでは、腸買決定に大きな窓響力を持つクチコミをデータサイエンスによって分析し、ユーザーに有益な情報として提供することを目指しました。その元になったのは、運営会社の協力により提供された、日本最大級のコスメ・美容情報サイト「@cosme」の2023年度のクチコミデータ約138万件です。「もともとコスメが好きで、授業で学んだデータサイエンスも面白かったので、迷わずこのプロジェクトを希望しました」と語るプロジェクトリーダーの橋本海さんをはじめ、10名のメンバーが3つのに分かれて活動しました。
類出するワードを選定・分析してクチコミを一目で把場できるようにする「クチコミ可視化」では、特定の商品のグラフ化に成功。クチコミの有用性を検討する「クチコミ評価」では、有用か否かを判断するモデルの作成や「Like数の多さ」との関連性を検証しました。メーカーの試供品の使用をもとにしたクチコミの性質を開した「コスメサンプル班」では、新たなサービスの提案につながる知見を得ることができました。
膨大なデータを一気に分析するとエラーが出るので、細分化やカテゴリーを絞る下準備に手間と時間をかけたとのことで、「前期はテーマや分析方法の検討に費やして、後期から本格的にデータ分析に取り組んだのですが、なんとか形になってホッとしました」と橋本さん。他の商品やサービスにも応用できるクチコミ分析には、多くのユーザーの利便性と満足度を上げる期待が寄せられています。

インターネットを介した情報のやり取りに、昭号化によるセキュリティは不可欠です。公開鍵号方式やブロックチェーンなどの暗号技術について学習し、関連する社会課題の解決を図るのがこのプロジェクト。今年は4名のメンバーが、公開鍵暗号の主流である楕円曲線号のアルゴリズムをプログラムでき、それをハードウェアに実装することを目的に活動しました。
プロジェクトリーダーの後藤瞭介さんは、「将来、エンジニアとして作ったものに責任を持つためにセキュリティの勉強はしておきたいと思いました」と、このプロジェクトを選んだ理由を語ります。前期は基礎となる数学を学ぶことに費やし、分厚い数論の教科書をメンバーで輪読しながら知識と理解を深めました。後期はそれを踏まえてプログラミングとハードウェアへの実装を目指したものの、「時間切れで目標には到達できませんでしたが、来年度以降に引き継げるものにはなったと思います」と後藤さん。少数精鋭で難題に取り組んだこの経験は、各メンバーの将来に生きることでしょう。