本講演では、高等教育のデジタル化（教育DX）を推進するにあたっての可能性と課題を整理すると同時に、オープンバッジやマイクロクレデンシャルを導入する意義について解説する。国内外の高等教育機関における教育DXの事例やオープンバッジ、マイクロクレデンシャル導入の事例から、高等教育を進化させる手法としてオープンバッジ、マイクロクレデンシャルに着目する背景と活用の展望を示す。

産業構造の急速な変化への対応やイノベーションを推進できる人材の育成のために、大学で修得した知識だけでなく、卒業後も継続的に学習を行うことが期待されている。これに対して修士や学士などの学位プログラムを補完する教育として、特定の領域を比較的短期間で学び、その学修成果を証明するマイクロクレデンシャルが各国で注目されている。マイクロクレデンシャルは教育制度と学修歴をデジタル発行するためのデジタルバッジ等の情報技術で構成される。ここでは，これらの最新動向と標準化、および教育制度と情報技術からなるアーキテクチャについて述べる。

本講演では、大阪大学における教育学習支援情報システムの変遷を通して、教学ＤＸの実現に向けた取り組み状況を紹介する。特に、学生のニーズに適合した教育の提供の方法についての考察と、それを実現するために技術的背景であるマイクロクレデンシャルの活用と、そのために必要となるオープンバッジの導入の現状と課題について述べる。
あわせて演者の都竹が熊本大学において実施した「バッジを活用した社会人向けブレンディッドラーニングプログラムの事例」についても紹介し、バッジの活用方法について考える。

中央大学は、2021年度に一般財団法人オープンバッジ・ネットワークが発行するオープンバッジの実証実験導入を行い、現在はいくつかの場面で活用を行っている。本学では、オープンバッジを学修成果可視化の有用な手段の一つと考えており、ポートフォリオ等各種の可視化手段と組み合わせた活用を模索しているところである。そこで、今回は、本学における学修成果の可視化に関する考え方とオープンバッジの位置づけを中心として、本学の取組事例をご紹介したい。

デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する上で、個人の成長と組織の成長は不可欠です。本講演では、富士通におけるオープンバッジを活用したスキル開発とカルチャー変革の取り組みを紹介します。近年の人的資本経営やジョブ型人材マネジメントの潮流を踏まえ、組織戦略で必要とされるスキルを可視化・管理し、社員の自律的な学びと学びの文化の醸成を促進することについて考えます。

計算科学を援用した材料開発や物理化学研究は、ハードウェアや方法論の進展によって急速に進展している。今後、機械学習や人工知能に代表されるデータサイエンス、計算科学・実験データらを高度に融合することで、さらなる発展が見込まれる。講演者は放射性廃棄物や電池部材の材料研究を行っており、実用上の課題解決に重きをおいた研究を行っている。発表では、実験と計算科学、データサイエンスを組み合わせて材料研究を行った研究事例を紹介する。

脳情報処理機構や脳疾患機序の解明に向け、生理学実験やシミュレーションが盛んに行われ、全脳規模の結合構造や神経活動の観測、脳シミュレーションが取り組まれている。データは多様になり、データ量や処理の計算量は指数関数的に増加しており、可能性は広がる一方で、その扱いの困難さは増加している。これに対して、人工知能は、神経科学と高性能計算を結び付け、脳データ解析や数理シミュレーションを加速・拡張する可能性がある。本講演では、富岳による脳シミュレーションの例を紹介し、次の時代の脳シミュレーションに向けた、AIの適用可能性の検討や取り組みについて紹介する。

ここ2,3年の大手テック企業によるAI天気予報モデルの開発には目をみはるものがありました。一方で、徐々に気象ドメイン側でもこれらのモデルの検証が進み、様々な問題点が指摘されるに至っています。本講演ではAI天気予報モデル研究をはじめとする気象・気候分野でのAI活用についてレビューしつつ、これから我々が進むべき道についても議論できればと思います。

近年のAI・機械学習技術の発展に伴い、様々な産業分野においてその活用が始まっています。コンピュータを利用した物理シミュレーションにおいても、シミュレーションの一部をサロゲートモデルに置き換える計算高速化や、サロゲートモデルを用いた効率的な最適化検討など、新たな可能性が広がっています。本講演では、サロゲートモデルを活用してエンジニアリングを加速させるための展望についてお話しします。

材料開発は、初期の研究段階から市場投入までに多大な時間とコストを要します。近年、HPCとAIを駆使した材料探索技術やシミュレーション技術が注目されており、これにより材料開発のサイクルを大幅に短縮することが期待されています。本発表では、弊社で開発を進めている、HPCとAIを活用した材料探索プラットフォームや、大規模・長時間の機械学習分子動力学計算を安定に実行する技術、データ間の因果関係を抽出する技術などについてご紹介します。

国際的なオープンサイエンスの流れから、研究活動の公正性を保ちつつ、研究成果を広く共有し利活用できるようにするための、研究データ管理の重要性が高まってきています。この講演では、NIIが提供している、研究データ管理基盤「GakuNin RDM」を起点として、効果的に研究推進を進めるために、このツールをどのように活用し、研究者がより効率的に自身の研究データの管理・共有を実現するのかを説明します。

データサイエンス型歯科医療情報システムの試験的運用では、歯科医療機器、情報機械、ビッグデータ、診療記録、AIサービスを活用し、近い将来の診療改善を目指しています。現在、歯科医療機器から収集されたデータをビッグデータ解析で処理し、AIサービスが診断や治療計画を支援するための準備を進めています。これにより、診療記録の統合管理と診療の質向上が実現できるよう努めています。

研究データの管理や学内外への流通に際して、データの発信元や所有権、真正性の証明と合わせて、データ取引の証跡を改ざん不能なデジタルエビデンスとして管理することで、あらゆるデータに対し、安心安全でトラストな利活用を実現する、Fujitsu Computing as a Service Data e-TRUSTを活用した類似事例などを交えてご紹介します。

講演内容をベースにして、フォーラムのテーマに関連した様々な問題点についてディスカッションを行う。

• お飲み物とおつまみの簡易パーティです。お気軽にご参加下さい。