固定された記事
コンサルティングを外部に依頼される場合には、フィットギャップ分析から要件定義までと限定せず、開発工程から運用支援まで関与させること。そのときはじめて大きなフィードバックが得られるはずです。 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00148/020500372/
最後にChatGPTの答え合わせも紹介しました。ChatGPTも年々進化しており、問いへの答えも昨年より深い内容になっていましたね。 学生さんも楽しんでもらえたようで、講義のアシスタントとしての活用の幅も広がります。
既成知識の習得には、オンラインコンテンツや動画サービスは有用で、個人毎の関心領域や学習スピードに合わせてAIもフルに活用すべき。大学の価値は教育産業としての体系的な知識提供から、研究主体の新しい事実や体験、生涯にわたっての志を共にする人間関係を生み出す場にシフトしつつあります。
科学者が担うモデル作りは社会問題を解決するために必要な最初のステップではあるが、問題解決のためにはエンジニアリングが必要であり、競争が激しい現代に求められている、短期間でのイノベーションには工学者との協力関係が不可欠。
実験データから物理モデルを導く科学者に代わって、コンピュータがディープラーニングによりモデルを作成する時代と言われますが、それはビックデータがある前提の話。ビックデータ投資を判断する前の、理論を駆使して戦略を決めるスモールデータの世界こそ、現代の科学者の活躍が求められる場所。
先日は旧帝大理学部の教職課程の授業をお手伝いしてきました。 テーマは「AI時代の教育と科学者の役割とは？」 授業の中で考えてもらいたい問い 「教育用コンテンツ(テキストや動画)が学び放題、しかもAIがどんな質問にもえてくれる時代に大学で学ぶ意義とは？」 を挙げました。
