「副指導」は大学院生を育てるということに重きをおいた重要な知的貢献であり、大学院生との討論を通じてデータの解釈に関わりますし、原稿の修正も行います。データの解釈と原稿の修正への貢献はICMJEが定めるauthorshipの条件を満たしますので、副指導は共同研究の一形態です。従いまして、以前とある先生から依頼されたことがあるのですが、「副指導をしてほしいが論文のauthorにはしない」という依頼は当分野ではお受けできません。当分野ではボランティアでオンライン勉強会やTwitterによるバイオメディカルデータサイエンス論文紹介を行っていますので、無償で学びたい場合にはそちらをご検討ください。
以下、共同研究の一環としての「副指導」制度をご紹介します。
AIシステム医科学分野の副指導制度に関するご案内
東京医科歯科大学の歯学部では副指導教員の設定が必須ですし、もちろんそれ以外の部局においても副指導が対応可能なことがあります。主には次の3通りがあります。
- 東京医科歯科大学内の方で、当分野に出向して学位を目指す方 (研究指導委託)
- 東京医科歯科大学内の方で、当分野に出向せず学位を目指す方
- 学外の方で、当分野に副指導を依頼したい方
このうち、1のケース (研究指導委託) においては当分野の正規メンバーとして教育・研究指導を行いますので、現在ご所属の研究室・医局等のdutyにさける時間はだいぶ少なくなることをご承知いただき、かつ学生さんにこのホームページで公開している全てのページ (たかだか数十ページしかありません) をご覧いただき価値観のずれがあまりないことをご確認いただいた上で、指導教員の先生から清水へ連絡をしていただいてください。この場合、立場上は現在の先生が主指導、清水が副指導になりますが、研究実態は清水が主指導で現在の先生が副指導ということになり、学位論文の連絡著者・最終著者は清水になります。なお、融合分野を高いレベルで修得していただくために、少なくとも3年間は平日に関してdutyフリーにしていただくようご配慮をお願い申し上げます (例えば土曜日に外勤に行くことなどは可能です)。
ですので、2および3のケースに絞って「副指導制度」を紹介いたします。
研究実態としての「副指導」制度
学内外の学生さんで、現在の所属研究室で引き続き研究をしつつも清水に共同研究者 & 副指導教員として参画を希望される際には、指導教官の方から清水に依頼が必要です。
研究実態はあくまで「副」指導ですので、テーマの選定や定期的なprogress report等は現在の研究室の先生にお願いすることになります。副指導教員である清水が行うことは、半年に1回 (9月と3月) に研究セミナーをしていただき研究の特に情報解析について専門的な立場からsuggestionをしたり、学会発表や論文執筆時に数理情報解析の部分をreview/手直ししたり、希望があれば当分野のJournal Club (論文抄読会、月曜日午後) に参加しバイオメディカル領域のデータサイエンスを学ぶ機会を提供することです。 また、研究と合わせて当分野の事前勉強会入門編にご参加いただきデータサイエンスの基礎を学ぶことも可能です。
もしそれ以上の指導をご希望であれば、ダブルメンター制度をご検討ください。より多くの学びの機会をご提供させていただきます。