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  1. 京都橘大学研究紀要
  2. 京都橘大学研究紀要
  3. 第51号

データサイエンスを用いた学食混雑問題の事例研究 -クロスオーバー型課題解決プロジェクトの実践から-

https://tachibana.repo.nii.ac.jp/records/2000167
https://tachibana.repo.nii.ac.jp/records/2000167
44104d18-5dd1-4a2c-8fa6-3ab40ab8200d
名前 / ファイル ライセンス アクション
データサイエンスを用いた学食混雑問題の事例研究 -クロスオーバー型課題解決プロジェクトの実践から-.pdf データサイエンスを用いた学食混雑問題の事例研究 -クロスオーバー型課題解決プロジェクトの実践から-.pdf (7.7 MB)
license.icon
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2025-04-07
タイトル
タイトル データサイエンスを用いた学食混雑問題の事例研究 -クロスオーバー型課題解決プロジェクトの実践から-
言語 ja
タイトル
タイトル A Case Study on Cafeteria Congestion Using Data Science -Practical Insights from the Crossover Problem-Solving Project-
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 桑, 海侠

× 桑, 海侠

WEKO 1323
e-Rad_Researcher 50746542

ja 桑, 海侠

en SANG, Haixia

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In recent years, the rapid advancement of IT has heightened the significance of data science and artificial intelligence (AI), underscoring the need for education in these fields. As society undergoes the Fourth Industrial Revolution, driven by digital transformation (DX), the demand for IT and DX specialists, particularly data scientists capable of analyzing and leveraging big data, is escalating. However, the shortage of skilled professionals in AI and related areas remains a pressing concern. To address this, the Japanese government has implemented strategies to foster AI talent, highlighting the crucial role of data science education in universities. Despite the progress, data science education has predominantly focused on science students, with fewer practical applications available for humanities students.
This paper explores the implementation of data science education for humanities students through a case study of the Kyoto Tachibana University Cross-Over Problem-Solving Project, focusing on addressing the congestion issue in the university’s cafeteria. By applying social research methodologies and problem-solving frameworks, the project provided students with practical data science experience, enabling them to develop hypotheses and solutions for real-world problems. The study identifies key challenges and offers insights into improving data science education for humanities students, contributing to the broader goal of nurturing data science professionals across disciplines.
言語 en
書誌情報 ja : 京都橘大学研究紀要
en : Memoirs of Kyoto Tachibana University

号 51, p. 281-300, 発行日 2025-02-22
出版者
出版者 京都橘大学研究紀要編集委員会
言語 ja
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1883-0307
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12113214
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2025-04-04 09:30:50.393346
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