기관 협업 교육 기관 (기관 교육 프로그램)

AI/데이터 과학 연습 (IDS 프로그램) Nakamura Shuji Seminar 학생들은 ISFJ Japan Policy Student Conference Policy Forum에서 소위원회 상과 West Research Paper 프레젠테이션에서 2 개의 우수상 및 소위원회 상을 수상했습니다.

AI/데이터 과학 연습 (IDS 프로그램) Nakamura Shuji Lab에 속한 학생은 2 개의 우수상을 포함하여 2 개의 전국 시즌 대회에서 여러 상을 수상했습니다.

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ISFJ Japan Policy Student Council 정책 포럼의 수여 멤버

ISFJ Japan Policy Student Council 정책 정책 포럼 (Matsushita Politics and Management School, Mynavi의 후원 및 후원)

ISFJ Japan Policy Student Council은 "학생 정책 권장 사항을 통한 바람직한 사회의 실현 "많은 산업, 정부 및 학계로부터 반복 토론 및 조언을받은 후 편집게시 된 정책 권장 사항 논문은 매년 12 월에 개최 된 정책 포럼에 배치됩니다와 함께 프레젠테이션 형식으로 작성됩니다.

올해는 11 월 30 일 토요일부터 2024 년 12 월 1 일 일요일까지팀은 Meiji University에서 열렸으며 27 개 대학교에서 116 개의 팀, 48 개의 연구 그룹나는 참여했다. 결과적으로 다음은 IDS 프로그램 Nakamura Research이 방의 3 학년 학생은 사회 보장 소위원회에서 소위원회 상을 받았습니다.

Social Security ② 소위원회 소위원회 위 소위원회 : "재난 후 생명 재건축에 대한 정책 제안"

Ishida Chihiro (종합 정책), Orihara Miyu (종합 정책), Suwa Haruka (포괄적 인 정책), Uesugi Hinata (종합 정책),Kamakawa Yuri (일반 정책) 및 Hirai Nanasai (텍스트)

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West Research Paper 프레젠테이션의 최종 보고서 회의 수여

West Research Paper 프레젠테이션 최종 보고서 회의 (캔자이 지역 연합, 교토 현, 오사카 현 오사카 현)


West Paper Research Presentation IS다양한 사회적 문제의 원인을 경험적으로 명확하게 설명하십시오.결과를 기반으로 실행 가능한 정책 권장 사항을 목표로 삼아발행. 이것은 EBPM에서 가장 큰 학생 연구 프레젠테이션 (증거 기반 정책 결정)입니다.오사카 현, 교토 현 및 칸사이 지역 연합이 공식적으로 후원하는대로Chas는 매년 개최되었습니다.

2024 회계 연도에 총 65 개의 연구 논문이보고되었습니다.첫날, 행정 실무자와 전문가 (대학 교수)가 각 분야의 소위원회에 개최됩니다.110302_110327둘째 날, 검토의 상위 5 개 그룹에있는 최고의 논문 만 제시 될 것입니다Nakamura Lab의 3 개 그룹은 연구 보고서를 제공했으며학생 중 두 명은 훌륭한 논문으로 선정되었고 둘째 날에 발표되었습니다.다음 상이 수여되었습니다. 게다가,나머지 세트는 훌륭한 종이로 선택되지 않았습니다행정 소위원회에서 소위원회 상을 수상했습니다.3 개의 참여 그룹 모두 상을 수상했습니다.

훌륭한 상, 주제 : "간병인 인수를 향해"

inoue rei (일반 정책) ・ eifuku yuta (일반 정책) ・Kiraribayashi Yasuo (Economics) 및 Takahashi Tetsuhiro (일반 정책)
우수한 상, 주제 : "지역 활성화를위한 정책 제안"

Kitahara Kotaro (일반 정책), Shirokawa Koki (Economics),Takahashi Isamu (일반 정책) 및 Mori Yuki (Economics)
행정 소위원회 소위원회 상 : "재난 후 생명 재건축에 대한 정책 제안"

Ishida Chihiro, Orihara Miyu, Suwa Haruka, Uesugi Hinata,Kamakawa Yuri and Hirai Nanasai

AI/데이터 과학 연습이것은 모든 학부생들이 취할 수있는 훈련 과목입니다. 3 2에서 4 학년수년간 산업, 과학 및 기술,일상 사회에서 획득 한 실제 데이터를 기반으로 한 문제 발견우리는 문제를 해결하기 위해 노력할 것입니다.

AI 및 데이터 과학의 지식과 기술 교육우리는 자신이 속한 교수진에 대한 공부 및 연구에 적용될 수있는 학생들을 훈련시키고 있습니다.