2022年度リカレント教育プログラム「現代の教養講座『宇宙移住の現在・未来について』」

講座概要

　「大人だって学びたい！」という、社会人の学び直しニーズに応えるべく、大学コンソーシアム京都ではこの度、「現代の教養講座」を開講する運びとなりました。今年度は「宇宙移住の現在・未来について」と題し、現在世界中が注目する有人宇宙飛行や、月や火星への移住に関する最先端の知見を、食や住などの生存に関する視点から、科学技術や医療や法律まで幅広い視点で学びます。宇宙を知り、あらためて地球環境の大切さを知る。そして地球環境保全や来るべき宇宙時代に、私達に何ができるかを、参加者全員で考えたいと思います。

講座内容について

以下の内容で実施いたします。

日　時：5月12日（木）18：30～20：00 テーマ：宇宙移住と「コアバイオーム複合体」 講　師：山敷　庸亮京都大学 大学院総合生存学館教授 専攻長 (SIC有人宇宙学研究センター長)

地球意外の天体で「生命維持」が可能な最低限のシステムと、それを支える現実の地球生態系の代表を「コアバイオーム複合体」とし、「生命維持」システムの維持に必要な技術体系を「コアテクノロジー」と名づけ、これらを備えた「循環型」の社会を「コアソサエティ」とし、新しい天体での「宇宙社会」の実現構想を考える。

日　時：5月26日（木）18：30～20：00 テーマ：宇宙森林（コアバイオーム） 講　師：村田　功二（京都大学大学院 農学研究科森林科学専攻 准教授）

人類にとって宇宙進出は探検目的ではなく恒久的に滞在する対象となってきた。その実現には精神的なやすらぎを与える居住空間や生活資材の持続的な供給が必要である。そして宇宙空間で樹木を育て、木材を資源として活用する循環システムが有効だと考える。また、木製人工衛星など宇宙空間での木材利用の可能性を考える。

日　時：6月9日（木）18：30～20：00 テーマ：宇宙海洋（コアバイオーム）-人工水圏生態系と食料生産- 講　師：遠藤　雅人（東京海洋大学学術研究院 海洋生物資源学部門 准教授）

宇宙で小型の海洋(水圏)を展開する一つとして構成する水生生物を個別に育て、各々の生物間で食物や廃棄物等の物質のやり取りを行う方法があり、これによって生態系の破綻を防ぐことができる。本講座では複数の水圏生物を用いた人工生態系の構築技術とそれを基にした水圏の食料生産、特に魚類養殖について解説を行う。

日　時：6月23日（木）18：30～20：00 テーマ：地球の特殊性から考える宇宙移住のための条件とは 講　師：佐々木　貴教（京都大学大学院 理学研究科宇宙物理学教室 助教）

地球はいかにして生命を宿す惑星になったのか？生命惑星としての地球の特殊性について議論し、その知見をもとに他の天体上での生存可能性に関する検討を行います。さらに実際に宇宙移住を考える際の諸問題について、惑星科学の観点から解決のための条件を探ります。

日　時：7月7日（木）18：30～20：00 テーマ：国際宇宙探査時代における人類の活動圏拡大 講　師：稲富　裕光（宇宙航空研究開発機構(JAXA)宇宙科学研究所 学際科学研究系研究 主幹）

国際宇宙探査において、日本は2030年代までに月面における科学の分野にて第１級の成果を創出する事を目指している。また、その先の人類の活動圏拡大に必要となる宇宙居住の実現に向けた機運も高まっている。そこで宇宙に恒久的な人類社会が存在できる条件を考えることの重要性は今後増していくだろう。

日　時：7月21日（木）18：30～20：00 テーマ：宇宙医学とは？―将来の有人飛行を目指して― 講　師：寺田　昌弘（京都大学 宇宙総合学研究ユニット 特定准教授）

今後益々活発になるであろう有人宇宙飛行に於いては、宇宙飛行士の健康管理が重要な問題である。また一般人が宇宙飛行をする機会も増え、人が宇宙環境でどのように影響を受けるか理解する必要性が増している。本講義では、宇宙医学・宇宙生物学を中心に解説をする。

日　時：8月4日（木）18：30～20：00 テーマ：天体活動に適用される国際宇宙法 講　師：青木　節子（慶應義塾大学大学院 法務研究科 教授）

現行の国際宇宙法は一部の軍備管理規定を除いて、天体上とそれ以外の宇宙空間部分の活動における法にほとんど相違はみられない。その点を留意しつつ、天体での有人・無人の宇宙活動を規律する法制度を検討する。「宇宙物体」をめぐる管轄権・登録制度、宇宙資源採取の法、宇宙での人権問題などを扱う。

日　時：8月18日（木）18：30～20：00 テーマ：宇宙移住の実現に向けて 講　師：山敷　庸亮（京都大学大学院 総合生存学館教授 専攻長 （SIC有人宇宙学研究センター長））

「コアバイオーム」「コアテクノロジー」から「コアソサエティ」につながる宇宙移住構想を学んできました。NASAをはじめ各国の宇宙機関や民間で様々な構想が進んでおりますが、それらの構想と我々の構想の共通点と違い、構想を実現するための技術的・経済的ハードルを考えるとともに、我々がいつごろ宇宙社会を構築できるようになるか考えてゆきます。

2022年度リカレント教育プログラム「働く人のためのデータサイエンス講座」

講義概要

　ビッグデータを使ったデータ解析が様々な分野で注目を集めています。しかしながら、データがどのように分析され、活用されているのかについてそのプロセスを理解し、自ら実践する機会は働く環境の中で多くありません。
　本講座では、ケーススタディを通して簡単な統計手法を身につけた後、データがどのように収集、及び分析されるのか実例を使って解説するとともに、実際のデータを使って、データ解析を行い、その作業を通して、データ解析への理解を深めることを到達目標とします。

開講期間

2022年6月18日(土)〜2022年7月16日(土)10時30分〜16時10分＜全３日間・全9コマ＞

講座内容について

以下の内容で実施いたします。

【１日目】2022年6月18日（土）

テーマ：「データサイエンスの概要」＜１コマ目＞10時30分～12時00分 講　師：林　和則（京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター 教授）

データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの進化といった現在社会で起きている変化について概観し、社会に溢れるデータをうまく活用することの重要性について学習する。データ活用のためのデータサイエンスについて学習する。ここでは、データサイエンスとは何かについて学び、データサイエンスの工程の概要を簡単な例に基づいて学習する。

テーマ：「データの種類と調査法」＜2コマ目＞13時00分～14時30分 講　師：土田　潤（同志社大学 文化情報学部 助教）

＜調査・データ分析実践＞(ア)質的データと量的データ (イ)1次データと2次データ (ウ)調査設計のいろは（社会調査入門での考え方を導入）①母集団と標本の考え方（確率変数は出さない） ②全数調査 ③標本調査 ④標本抽出法(エ)データの取得方法（調査法）①面接法 ②留め置き ③郵送

テーマ：「時系列データの記述と視覚化」＜3コマ目＞14時40分～16時10分 講　師：土田　潤（同志社大学 文化情報学部 助教）

＜調査・データ分析実践＞(ア)移動平均 (イ)季節変動 (ウ)指数化 (エ)折れ線グラフ

【２日目】2022年6月25日（土）

テーマ：「1変量の記述と視覚化」＜4コマ目＞10時30分～12時00分 講　師：土田　潤（同志社大学 文化情報学部 助教）

＜調査・データ分析実践＞ (ア)質的変数①度数，相対度数 ②棒グラフ，パレート図，帯グラフ（円グラフ）(イ)量的変数①平均，中央値，最頻値，最大値，最小値 ②分散，標準偏差，四分位範囲 ③標準得点，偏差値 ④ヒストグラム，箱ひげ図

テーマ：「2変量（量×量）の記述と視覚化」＜5コマ目＞13時00分～14時30 講　師：土田　潤（同志社大学 文化情報学部 助教）

＜調査・データ分析実践＞ （ア）共分散，相関係数 （イ）相関係数の注意 （ウ）散布図

テーマ：「PBL①」＜6コマ目＞14時40分～16時10分 講　師：横山　友也（京都府立大学 生命環境科学研究科 特任助教） 講　師：寶珍　輝尚（京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 教授）

京都市から提供されたデータを使用して分析を行う準備を行う。様々なデータを提供するので、その中から各自の業務に関係のありそうなデータ、将来関係しそうなデータや興味のあるデータを選択する。

【3日目】2022年7月16日（土）

テーマ：「PBL②」＜7コマ目＞10時30分～12時00分 講　師：横山　友也（京都府立大学 生命環境科学研究科 特任助教） 講　師：寶珍　輝尚（京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 教授）

PBL①で準備したデータに対して、3コマ目から5コマ目で学習した手法を適用し、様々な分析や可視化を行う。例えば、3コマ目で学習した手法を用いて時系列データに対する分析を行ったり、５コマ目で学習した相関係数を用いて2変数の相関関係を求めその可視化を行う。

テーマ：「分析結果発表」＜8コマ目＞13時00分～14時30分 講　師：横山　友也（京都府立大学 生命環境科学研究科 特任助教） 講　師：寶珍　輝尚（京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 教授）

各自、PBL②で分析した結果を発表する。発表について受講生同士で質疑応答を行い、分析手法や分析結果について議論を行う。これにより、自分の分析について省みるとともに、他の人の分析手法や分析結果から、分析についての理解を深める。

テーマ：「講評」＜9コマ目＞ 講　師：寶珍　輝尚（京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 教授） 講　師：横山　友也（京都府立大学 生命環境科学研究科 特任助教）

8コマ目で行った発表を総括する。その後、本講座で学習した事項についてまとめる。また、今後の学習のために、より高度なデータサイエンス・AIの手法について概説する。