授業の目的

大規模かつ多様なデータの解析、モデリングに関する先進的なアプローチに精通し、生命データサイエンスのフロンティアを開拓する研究者としての素地を養成する。併せてディスカッションやプレゼンテーションを通じ、先行研究における背景や意義を主体的に理解するとともに、その研究者がどのように課題設定し、その成果を取りまとめ、公表に至ったかの過程をトレースすることにより、研究の本質を捉え、客観的な視点から研究成果を評価・分析し、自ら課題を見出す能力を涵養する。

教育内容

大規模データ並びにそれらをモデリングするための枠組みやアルゴリズムの実装などの話題について最先端の知識を学ぶとともに、批判的に先行研究を読み解き、客観的に評価・分析することによって、生命データサイエンス分野を牽引する研究へと昇華できるよう、実践的な手法を学ぶ。

教育方法

履修者は「大規模データ並びにそれらのモデリング」に関する最先端の文献を読み、その内容についてパワーポイントなどを利用して20分程度の発表をした後に、質疑応答など、討論を行うことでその文献の理解を深めることにより、科学的かつ発展的な議論の仕方を修得する。発表内容等については適宜フィードバックを行う。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP1、DP2、DP5

授業内容(シラバス)

到達目標

1．関連分野の最先端学術論文を正確かつ批判的に短い時間で読み解き、その内容を正確に理解し、自身のアイディアを含め、英語や日本語で他者への説明及び議論ができるようになる（アウトリーチ能力の醸成）。
2．演習の中で得られた知見を客観的な視点から評価・分析することによって、新たな課題（アイディア、気付き）を見出せるようになる。
3．世界標準での読解力、プレゼンテーション力、科学的に議論する能力に加え、分野を牽引する自身の研究へと昇華できるようになる。

評価方法

自身が担当する回（年4回程度）の準備スライド（50％）、発表内容及び質疑応答（50％）から評価する。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学習の時間：120時間】
予習：各人が担当する回においては、担当範囲の内容について説明すべき点、不明の点などを明らかにし、必要に応じて参考文献などを調べ、発表に臨むこと。また、自分の担当以外の回においては、事前に予定されている範囲に目を通し、質問点などをまとめておくこと。
復習：発表後には、教員を含め、研究室に所属するすべての履修生との間で議論が行われる。発表での不明瞭・不十分であった内容や、質疑において十分な回答が行えなかった点については、改めて参考文献などを調べて理解を深めること。自分の担当の有無に関わらず常に同様の姿勢で臨んでもらいたい。

備考・その他

この科目では、担当教員と履修者との議論を通じて、自身の先端的研究の推進に役立てることはもちろん、それを発信し、興味を同じくする世界の研究者と対等に議論し、分野を牽引していく力を養うため、演習の中で得られた知見から新たな気付きを見出せるよう積極的に取り組むこと。
【関連科目：生命データサイエンス特別講義Ⅱ、生命データサイエンス特別研究Ⅲ】

教材