Open IoT 教育プログラム プログラム責任者 坂村健 ( 東洋大学情報連携学部 学部長 ) 申請代表校 学校法人東洋大学 共同申請校 東京大学 ( 越塚登教授 ) 横浜国立大学 ( 倉光君郎准教授 ) 名古屋大学 ( 長谷川泰久教授 ) 名城大学 ( 福田敏男教授 ) 目的 産業界を担う人材に

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1 2017 TRON Symposium Open IoT : IoT 時代の人材育成 enpit-pro Open IoT 教育プログラム 1

2 Open IoT 教育プログラム プログラム責任者 坂村健 ( 東洋大学情報連携学部 学部長 ) 申請代表校 学校法人東洋大学 共同申請校 東京大学 ( 越塚登教授 ) 横浜国立大学 ( 倉光君郎准教授 ) 名古屋大学 ( 長谷川泰久教授 ) 名城大学 ( 福田敏男教授 ) 目的 産業界を担う人材に ICT( 情報通信技術 ) 特に IoT の発達に伴う多くの高度な課題を解決する技術 ( 超軽量組込み ビッグデータ解析 アクセスコントロール 人工知能など ) を短期に教育するための社会人再教育コースを提供 産業界と連携した再教育体制を構築し 日本の産業振興 地方経済の発展に資することを目指す 産業界企業 団体 NPO トロンフォーラム 幹事会社 : イーソル株式会社 株式会社サトー 株式会社ソシオネクスト 日本電気株式会社 日本マイクロソフト株式会社 パーソナルメディア株式会社 株式会社日立製作所 株式会社日立超 LSI システムズ 富士通株式会社 株式会社横須賀テレコムリサーチパーク ルネサスエレクトロニクス株式会社 一般社団法人 IoT サービス連携協議会 (AIoTS) 公共交通オープンデータ協議会 (ODPT) 一般社団法人オープン & ビッグデータ活用 地方創生推進機構 (VLED) 学術団体 IEEE Consumer Electronics Society West-Japan Chapter 研究機関 連携企業等 YRP ユビキタス ネットワーキング研究所 2

3 Open IoT 教育プログラム の全体像 学術団体 IEEE Consumer Electronics Society 連携 連携 研究機関 YRP ユビキタス ネットワーキング研究所 講師派遣 超軽量組込み ビッグデータ解析 アクセス制御 高度 IoT 時代に求められる知識 スキルの習得 人工知能 東京大学 連携校 横浜国立大学 Open IoT 教育プログラム チームによる課題解決型の実践学習 名古屋大学 講師派遣によるファカルティ ディベロップメント 東洋大学情報連携学部 連携 名城大学 コース運営 カリキュラムと教材の開発 産業界のニーズを踏まえたカリキュラム 高度 IoT 技術を体系的にカバーする講義 民間企業からの講師による講習を含む 実践的スキルを習得できる演習 MOOCs を活用した学習環境 通学を伴わない遠隔講義 不足知識の学び直しを行える環境の提供 講師派遣 トロンフォーラムをはじめとしたベンダー企業団体 ユーザ企業団体 トロンフォーラム IoT 分野に関連した 多数のベンダー企業 ユーザ企業 学術機関 政府研究機関が参画 人材育成に関しても十分な実績 社会人 高度な IoT 技術を身に付けたい情報系大学院出身の技術者 学び直しの機会が少ない地方の ICT 技術者 学生時代に体系的にコンピュータ サイエンスを学んでいない技術者

4 Open IoT 教育プログラム の狙い 4

5 Open IoT 教育プログラム の狙い 高度 IoT 人材育成 に向けた課題 TRON における 組込み人材教育 の知見 INIAD における CS 教育 の知見 解決! 5

6 日本における高度 IoT 人材育成における課題 1. 産学連携の課題 IoT 技術者の育成は 実際に製品開発に携わる産業界と連携した実学的教育が不可欠であり アカデミック分野でのコンピュータ サイエンス教育だけでは不十分 2. 学びの場の課題 高度 IoT 時代に求められる最新のコンピュータ サイエンスの知識 ( 超軽量組込み ビッグデータ解析 人工知能 アクセス制御 ) を体系的に習得できる場がない 特に IoT 分野での活躍が期待される 地方に開発拠点をもつ製造業の ICT 技術者 体系的なコンピュータ サイエンスの教育を受ける機会のなかった中堅 ICT 技術者 が学べる場が求められる 3. 実践的プラットフォーム教育の課題 IoT 技術者に求められる プロトタイピング目的ではなく実製品開発につながるプラットフォームに関するスキルを習得する場が少ない 4. 教育用テストベッドの課題 IoT 技術の習得にはソフトだけではなくハードウェアを含めた環境全体を扱える 教育用テストベッド が必要だが 多くの技術者はそのような環境を得られない 5. 標準化の課題 複数プレイヤの連携が前提となる IoT ではオープンな標準化が鍵となるが 多くの技術者は 標準化のためのスキル を身につける機会がない 6

7 TRON x INIAD の考える解決策 1. NPO トロンフォーラムにおける密な産学連携による IoT 教育の実施 IoT 関連ベンダー ユーザー企業約 200 社と 大学 研究機関 学術団体が参画する密な産学連携組織の中で 実学的な IoT 人材教育事業を実施する 2. MOOCs を活用した学びの場の提供 IoT 分野を支える地方のICT 技術者に対し 遠隔での高度 IoT 教育を実施する体系的なコンピュータ サイエンス教育を受ける機会がなかった中堅 ICT 技術者に対して INIADの学習プログラムを活用した学び直しの機会を提供する 3. NPO トロンフォーラムと連携した実践的プラットフォーム教育の実施 産業界で広く利用されているリアルタイムOS TRONをはじめとした IoT 分野に関する実践的プラットフォームに関するスキル教育を実施する 4. INIAD Hub-1をIoT 教育用テストベッドとして活用 INIAD が構築した最先端の IoT ビルである INIAD Hub-1 を IoT 教育のテストベッドとして活用し IoT 分野に関する課題解決型実習のフィールドを提供する 5. IEEE と連携した標準化教育 NPO トロンフォーラムが IEEE Standards Association と連携して進める IoT 分野の標準化に関する知見を活かした標準化教育を実施する Open IoT 教育 プログラム 7

8 Open IoT 教育プログラム の狙い 高度 IoT 人材育成 に向けた課題 TRON における 組込み人材教育 の知見 INIAD における CS 教育 の知見 解決を目指す 8

9 INIAD における CS(Computer Science) 教育 9

10 INIAD とは 東洋大学に新設された情報系新学部 学部長 : 坂村健 (TRON プロジェクトリーダー 東京大学名誉教授 ) IoT 時代の全く新しい教育を実施 コンセプトは 連携 新入生は全員がコンピュータ サイエンスを履修し Python をはじめとしたプログラミングを学ぶ エンジニアリング ビジネス デザイン シビルシステムの 4 コースを設置 自分と異なる強みを持つ仲間と連携し 新たなモノ サービスを作り出す IoT 時代に真に求められる人材育成を目指す 10

11 INIAD の設備 メイカーズハブ アイデアを形にするためのデジタルファブリケーションのための場所を学内に提供 3D プリンタ 3D スキャナ レーザカッターや 電子工作のための危機も完備 メディアセンター INIAD に集う人々の 連携 のハブとなる 紙のない図書館 学内 ICT 環境のサポート 電子ブックの閲覧 チームでのディスカッションなど INIAD での 連携 を加速する様々な機能を集約した空間 大型プロジェクタなど プロジェクトの成果発表を行うための展示スペースも提供 11

12 INIAD : 連携 のための 4 コース 情報連携エンジニアリング情報連携デザイン情報連携ビジネス情報連携シビルシステム 自分と異なる強みを待つ仲間と連携し 新たなモノ サービスを作り出していける人材を育てることを目指している 12

13 13

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17 INIAD のカリキュラム 文 芸 理融合 4 つのコース 連携力 チーム実習 一年次はプログラミングとコミュニケーション 多様性 多様な参加ができる体制 17

18 INIAD MOOCs を活用した反転型講義 Open edx をベースとした MOOCs システムを活用した反転型教育の実施 Web 上でオンライン教材を配信し 学生はいつでも好きなだけ学習をすることが可能 対面講義の場では プログラミングの実技演習 フォローアップ ディスカッションを中心に実施 少人数教育を重視し 教室もそのために設計されている 現時点では 1 年次の講義のみだが 今後 2 年次以降のコースの講義についても整備を進める計画 18

19 INIAD MOOCs の例 : INIAD CS-Essentials INIAD の 1 年次に実施する全 32 週 (64 回 ) の Computer Science の基礎科目 コースを問わず 全員が履修する Computer Science の科目 週 テーマ トピック 1 5 Python 入門 Python3を用いた基本的なプログラミングの知識 6 コンピュータの仕組みと構成 コンピュータ アーキテクチャの基本 7 9 課題のモデル化 データ構造とアルゴリズム リスト 辞書 グラフといった基本的なデータ構造とアルゴリズム Webとユーザ インタフェース HTML5(HTML CSS JavaScript) データベース データベースの基礎 SQL ネットワーク インターネットを実現する各レイヤーの理解 データ解析 データの可視化 機械学習 ディープラーニング Webサービス開発 Djangoを用いたWebアプリケーション開発 チーム開発 Gitを使ったチーム開発手法 セキュリティ 暗号の基礎 ネットワークセキュリティ 発展的話題 プログラミングの発展的話題 19

20 INIAD : IoT 環境を活用した実践型教育 INIAD Hub-1 : TRON プロジェクトが培ってきた IoT 技術を活用した 最先端 IoT 環境 約 5000のIoTデバイスを学内に展開 6LoWPANを活用したIoTネットワークを学内に展開 大量のセンサ類が展開されインターネットに直結 照明 エレベータ エアコンなどもインターネットに直結 全ての学内掲示板はデジタルサイネージ INIAD Hub-1 の IoT 環境を活用したプログラミング教育を実施 キャンパスの IoT 環境にアクセスする API を提供 API を使わない開かないロッカー を学生に与え プログラミング演習の教材として活用 20

21 いが IoT, オープンデータ AI などを活用する将来のコンピュータ利用形態を意 識したものである なおかつ 基礎的なトピックもカバーしたものとなる INIAD Hub-1 教育用テストベッド

22 INIAD の事例から伝えたいこと ICT 分野の知識 スキルは非常に変化が早い 1 年次の CS 基礎科目のカリキュラム = 将来 ICT に関わるのであれば 是非学んで欲しいと INIAD が期待している内容 ここ 10 年で重要度が増した技術も多く 一昔前の 情報 の講義では触れられていなかった物も多い ICT を軸とした連携が重要 いまや ICT は技術者のためのツールであるだけでなく 新しいコトを始める時に必要になる 連携 の鍵 技術者以外も ICT への理解が求められ 逆に技術者には ICT 以外の分野の理解も期待されている IoT のテストベッドは有用 学部生でも 様々なアイデアを実践する場として活用している 社会人の方であれば 新技術の研究開発 新規サービスのプロトタイピングの場として活用できるはず 22

23 INIAD が Open IoT 教育プログラム に提供するもの 1. INIAD MOOCs を活用した 学び直し Open IoT 教育プログラム で開発する教材もINIAD MOOCs 上で配信 忙しい社会人の方や 地方の社会人の方もオンラインで受講可能 他の連携校の講義も相互に受講可能 Open IoT 教育プログラム の受講生の方はINIAD 学部生向け科目の教材も自由に受講可能 体系的なコンピュータ サイエンス教育を受ける機会がなかった方には 基礎から学び直す機会を提供 デザイン ビジネスなど コンピュータ サイエンス以外の分野についての学び直しも可能 2. INIAD IoT テストベッドを活用した実践型学習のフィールドを提供 INIAD Hub-1 を IoT 教育のテストベッドとして活用し 実践型学習の集中講義を実施 INIAD の IoT 環境を活用した新規サービス開発等を実践する機会を提供 23

24 Open IoT 教育プログラム ( 平成 30 年度開講予定 ) 24

25 Open IoT 教育プログラム 目的 学生時代に体系的なコンピュータ サイエンス教育を受けてこなかった技術者を対象に 基礎的かつ俯瞰的なコンピュータ サイエンスの概論教育を提供 情報系大学院等出身の技術者を対象に IoT 関連分野の体系的な知識とスキルを身につけるための高度な教育を提供 デザイン思考やマネジメント 新規事業開発や事業創造等を身につけるために コンピュータ サイエンス以外の ICT 関連分野に関する教育と 他分野との協働を実践する機会を提供 対象 原則として大学卒業資格を持つ社会人 年間スケジュール 受講生は春学期あるいは秋学期いずれかのコースに参加可能 集中講義科目については 夏季休暇をはじめとした長期休暇中や週末に実施 25

26 身につけることのできる知識 技術 技能 能力 コンピュータ サイエンスに関する基礎的な知識およびスキル データ構造とアルゴリズム コンピュータ アーキテクチャ ネットワーク データベース 機械学習 セキュリティの各分野の知識を体系的に身につける 複数のプログラミング言語のスキルを身につける IoT 分野に関する最新の知識及びスキル コンピュータ サイエンスに関する発展的な知識とスキルを身につける IoT 分野については トロンフォーラムの協力により 実践的なスキルを身につける コンピュータ サイエンス以外の ICT 周辺分野と連携するためのスキル デザイン ビジネスを含む ICT 周辺分野に関して ICT との関わり観点での知識を身につけ 分野横断で連携するための実践的なスキルを身につける 26

27 プログラム内容 ( 必修科目 ) IoT 専門科目 (1.5 時間 16 週 講義 +MOOCs) コンピュータ サイエンスに関する発展的な知識を習得するための座学型の講義科目 各連携校で独立してコーディネートし 受講生は全連携校の演習の中から希望するものを受講できる 4 科目の履修を修了要件とする IoT 演習科目 (3 時間 5 日 集中講義 ) 組込み開発技術 ビッグデータ解析技術など IoT 関連分野に関する具体的なスキルを演習形式で学ぶ科目 各連携校で独立してコーディネートし 受講生は全連携校の演習の中から希望するものを受講できる 2 科目の履修を修了要件とする 情報連携実践科目 (3 時間 5 日 集中講義 ) プログラム参加者同士がチームを組み ICT を活用した新規事業の開発を想定した課題解決型 (PBL 型 ) の実習科目 INIADにおいて開講し 全受講者が合同で参加する 1 科目の履修を修了要件とする 27

28 教育内容 ( 学び直し科目 ) 修了要件には含めないが INIAD MOOCs を活用し 社会人に対して 学び直し の科目を受講する機会を提供する コンピュータ サイエンス基礎科目 (3 時間 16 週 講義 +MOOCs) コンピュータ サイエンスに関する基礎的な知識及びスキルを扱う科目 学生時代に体系的なコンピュータ サイエンス教育を受けてこなかった技術者を対象とした選択科目 情報連携専門科目 (3 時間 8 週 講義 +MOOCs) ICT 周辺分野に関する座学型の講義科目 デザイン分野 : デザインに関する様々な知識と それを実現する実践的なスキルを学ぶ ビジネス分野 : データに強いマネジメント系人材のための知識とスキルを学ぶ 受講生の要望に応じて履修することのできる選択科目 28

29 IoT 専門科目 演習科目は連携校毎に特色のあるプログラムを実施予定 首都圏連携校 (INIAD 東京大学 横浜国立大学 ) トロンフォーラムと連携し 組込みシステム分野を中心とした IoT 教育を提供 Open IoT 教育プログラム に向け 従来の組込みシステム分野に加え クラウドコンピューティング分野 人工知能分野 オープンデータ分野における教育も強化する予定 29

30 IoT 専門科目 演習科目は連携校毎に特色のあるプログラムを実施予定 名古屋地区連携校 ( 名古屋大学 名城大学 ) 主にロボティクス ものづくり分野を中心とした IoT 教育を提供 Mechatronics Course 名城大学 社学融合メカトロニクスコース において 学生と社会人が互いに教え合う 社学融合教育 を実施 この実績をベースに Open IoT 教育プログラム に向け発展させた社会人教育を実施する計画 名古屋大学 統計学習 についての社会人向け講義を提供する計画 予定講義内容 : 主要な確率分布 カルバック情報量 フィッシャー情報量 最尤推定 ベイズ学習 EM アルゴリズム トピックモデル 変分ベイズ アルゴリズムを理解した上でのソフトパッケージが利用できるようになり 人工知能の基礎 の学び直しを提供 Personal Robot Fabricator (PRF) Meijo University Promoting Committee of Academic Social Education Program Postgraduate Course in Science and Technology 30

31 アンケートご協力のお願い 平成 30 年度からのプログラム開講に向け 今年度は Open IoT 教育に関するニーズ調査を実施しております 実施されている社内教育等のプログラムについて 興味のある技術分野 ( 受講したい させたいセミナーなど ) 皆様から頂いたご意見を取り入れ 社会のニーズに合ったプログラムを目指したいと考えておりますので 是非お配りのアンケートにご協力下さい 31

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