学校法人ワオ未来学園 ワオ高等学校

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2021/01/20AI・データサイエンス

プログラムの特長(データサイエンティスト養成プログラム)

 

ワオ高校のデータサイエンティスト養成プログラムは、おそらくは日本で唯一の、少なくとも極めて珍しい「高校生がデータサイエンティストになるための長期学習プログラム」です。

 

その特長として以下の4つが挙げられます。

 

  1. 在籍中に「高校生データサイエンティスト」としてデビューする。
  2. AI・データサイエンスの専門企業と共同でカリキュラムを開発
  3. 現役のデータサイエンティストのレクチャー、メンタリング
  4. 完全オンラインの学習環境を整備

 

1つずつ見ていきましょう。

 


1.在籍中に「高校生データサイエンティスト」としてデビューする。


データサイエンティストとは何者か?ということについてはこちらの記事を読んでいただくとして、大学や企業においてでさえ、まだまだ貴重な存在とされているデータサイエンティストに高校生のうちになってしまおう、というのがこのプログラムの最大の特長です。

 

データサイエンティストにはまだ明確な定義や国家資格こそありませんが、「ビジネススキル」「統計的・数学的スキル」「IT的実装スキル」の3つを兼ね備えていることが求められます。

後述する1年間のデータサイエンティストコースと、その後の半年間のE資格取得コースあるいはビジネスAIコースにおいてこれら3つのスキルを複合的に、かつ実践レベル(=企業で働けるレベル)で習得することができるのが、本プログラムの最大の特長です。

 


2.AI・データサイエンスの専門企業と共同でカリキュラムを開発


本プログラムを共同で開発してくれているのが、AI・データサイエンティストのスペシャリスト集団である株式会社AVILEN(アビレン)です。(公式HP)

 

AVILENは、AIやデータサイエンスの技術を活用した開発業務を行う一方で、世の中にAI人材、データサイエンス人材を増やすための育成事業も展開している会社です。すでに多くの企業で社内研修としてアビレンのカリキュラムが実行され、即戦力としての人材が次々と生み出されています。

 

AVILENのカリキュラムの特長はその高い実践性と、G検定、E資格などのAI系の資格試験の合格率の高さです。元々プログラミングの経験がなかった人であっても、短期間でAIやデータサイエンスの仕事に携われるようになっています。

 

今回ワオ高との共同開発により、プログラミング未経験の高校生であっても、1年半のプログラム終了時には、AVILENのようなAI・データサイエンス企業で「データサイエンティスト」として仕事を担えるようになります。

ただし、その道は決して楽に到達できるものではありません。通信制高校ならではの時間設計の自由度を活かし、普通の高校生の何倍もの濃密な学習時間を過ごすことで初めて到達可能になります。

 


.現役のデータサイエンティストのレクチャー、メンタリング


 

そのAVILENの現役AIエンジニア、データサイエンティストから直接講義を受けたり、自分が取り組んでいる課題に対するアドバイスを受けたりするメンタリングが付属していることも本プログラムの特長です。

 

データサイエンスの世界は日進月歩。1年前の教科書に書かれていたことが、今の時点では古くて使えない、なんてこともざらにあります。

日々、仕事を通じて最新の技術やトレンドを取り入れている現役データサイエンティストから、「仕事で使える」技術や知識、考え方などを学べるのは大人であっても貴重な体験です。それを1年半のカリキュラムの中で継続的にしてもらえる機会を活用してほしいと思います。

 


.完全オンラインの学習環境を整備


 

データサイエンスのような最先端の学びは、東京や大阪などビジネスパーソンが集まる大都市圏か、特定の大学に通える人にしか提供されない、というのがこれまでの課題でした。

 

しかし、地域に縛られることなく、望む人すべてに高校生データサイエンティストになれるチャンスを提供したい。その思いから、ワオ高校はAVILENとともに、完全オンラインでの長期学習プログラムのビジョンと、具体的なカリキュラムの設計に取り組みました。

 

ワオ高校が教養探究の授業で採用しているUMU(ユーム)という学習テクノロジーや、ZOOMなどのコミュニケーションサービスを活用することで、一方的に動画を見るだけの授業ではなく、自分で学び、講師や仲間とのディスカッションやワークショップなどを通じて、オンラインでも学習効果の高い学びを提供することが分かりました。

 

もはやオンラインはリアルな授業の代替物ではありません。デジタルテクノロジーを上手に利用することで、質的にも量的にも充実した学習の機会をご提案します。

 


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2021/01/20AI・データサイエンス