数学イノベーションに貢献する高度数学人材の育成を目指した産学協働教育に関する研究

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情報通信技術の進展に伴い、数学イノベーション(数学・数理科学を核とした異分野融合により社会的価値を創出するイノベーション)の成功事例が顕在化してきた。しかし、我が国 を含めて世界的に異分野融合を担う高度人材(高度数理人材と呼ぶ)の不足が顕著となっている。本研究では、高度数理人材不足の本質的課題を最先端のビッグデータ収集・分析技術を使って明らかにし、その課題の解決策を考案することを目的としている。令和3年度は、Scopusデータベースを使って米国電気電子学会（IEEE）が発行した科学技術論文誌のメタデータ（表題、著者名、所属機関名等）を収集し、高度数理人材が貢献している論文誌を特定した。その結果、情報理論、信頼性、ファジーシステム、ニューラルネットワークに関する科学技術分野において、高度数理人材が貢献しているがわかった。さらに、論文誌ごとに高度数理人材が貢献している高等教育機関を特定した。高度数理人材を輩出している高等教育機関での教育方法を深く議論するためには、科学技術分野の情報粒度をさらに細かくする必要がある。そこで、令和4年度は令和3年度の成果を踏まえ、自然言語処理で用いられているトピックモデリングの手法を使って小区分の科学技術分野を抽出する手法を考案した。得られた成果を、2022年9月に日本工学教育協会主 催の全国大会で、10月にIEEE Education Society主催の著名な国際会議で発表した。