データ活用は、企業の戦略策定から公共政策の立案の基盤を作る上で、今や不可欠なものだ。また企業のマーケティングにおいては、消費者の行動やメディア・SNSへの接触など必要なデータを収集し、分析することが当たり前のように行われている。

「多様性が求められる社会の中では、経験則や習慣に基づいた意思決定を行うことはできません。私たちは様々な場面で合意形成をする際に、正しく論理的な根拠を示していく必要があります。文系の学生は社会問題や文化に対する知識を前提として持っていますから、データサイエンスの基礎を習得することで、政府・企業・非営利組織などあらゆる組織においてデータを効果的に活用して課題解決に貢献できます」（粉川教授）

武蔵大学のデータサイエンス教育は、3つの階層で構成されている。1つ目の階層は、全学部生を対象としたデータサイエンスの基礎教育だ。データの種類やその活用方法などの総論的な内容を含んでいる。

2つ目の階層は、統計学やプログラミングの授業を通じて、実社会でのデータ利活用を学ぶことだ。この階層に位置づくデータサイエンス副専攻では、企業との連携プログラムを通して実践的な授業を行っている。

3つ目の階層は、各学部の専門教育に合わせた高度なデータサイエンス教育となる。国際教養学部では、武蔵大学に通いながらロンドン大学の学位取得を目指せるパラレル・ディグリー・プログラムにおいて、ビジネスデータサイエンスに関する専攻を追加予定。経済学部、人文学部、社会学部でも、それぞれの専門分野と結びついた最先端のデータサイエンス教育を構想し、27年からの実施を予定している。

これらの学びを通して、全学部生に対して包括的で実践的なデータサイエンス教育を提供し、現代社会で求められるスキルを養成しているのが、武蔵大学の大きな特徴だ。

さらに、スポーツを通して「身体知」を得ることができる。これは、実際にスポーツを行い、体の動きや反応を通じて、理論学習だけでは得られない学びのことを指す。

「身体知、すなわち身体を通して自分自身を理解することは、自己認識や自己管理の能力を高めることにもつながります。例えば、定期的な運動を通じて自分の体調や体力の変化を感じ取ることができ、それに基づいて適切な健康管理を行うことができます。これにより、社会に出てからも日常生活や職場でのストレス管理やパフォーマンス向上にも役立ちます」（森教授）

具体例を挙げると人の心を科学的に解明し、各種の心的障害について論じる授業「こころの科学と健康」では、心の健康とその障害に関する基礎知識や、具体的な対処法を学べる。また、「アダプテッドスポーツ・ワークショップ」では、スポーツを通じて障がい者や高齢者と交流しながら、インクルーシブ社会について深く考えることができる。

これらの授業で重きを置いているのは、健康を維持するための理論や実践を学ぶことだけではなく、スポーツの新しい形態や多様性について探究する点だ。

また少人数制のゼミでは、スポーツや身体運動科学をテーマに、学生がフィールドワークやアンケート調査を通じて実践的な経験を積むことができ、スポーツをテーマにした卒業論文を執筆し論文指導を受けることもできる。

森教授のゼミではコーチング学やトレーニング科学を中心に、健康・体力に関するテーマやスポーツ競技の指導方法に力点を置いて指導しているという。

知識の習得にとどまらず、社会で実践できるスキルを身に付けることを目指している武蔵大学のリベラルアーツ＆サイエンス教育。その広く深い学びは、個々の学生が多様な視点から物事を考え、自己の成長を実感し、社会に貢献できる人材へと成長することが期待できる。そして、その学びは社会に出てから遭遇するさまざまな壁を乗り越えるための力となり、生涯の財産となるはずだ。武蔵大学は、今後も学生たちが未来に向けて力強く羽ばたけるよう、リベラルアーツ教育の深化と実践的な学びの充実を図っていく。