HOME教育学部データサイエンス学部データサイエンス学科

学科ポリシー

ディプロマ・ポリシー

データサイエンス学科では、所定の卒業要件を満たし、以下の能力を修得した者に学士 (データサイエンス学)の学位を授与します。

1 知識・専門性 【学びの基礎力を基盤とした専門能力】

a. データサイエンスにおける各概念を理解するための基礎学力を身につける。【基礎力】
b. データサイエンス分野に関する専門的知識・スキル・分析力・リテラシー・感性を有し、次世代の高度情報社会とグローバル社会を担うに十分な能力を習得する。【データサイエンスの専門性】

2 関心・態度・人格 【他者と自己を理解し、自発的に踏み出す力】

a. 持続可能な社会構築に向けて、主体的に社会参画し、一般社会を啓発できる。【主体性・実行力】
b. 社会で活躍するための柔軟性とストレス耐性を身につけている。【ストレスコントロール力】

3 思考力・判断力 【課題を多角的に捉え、創造的に考える力】

a. 自らグローカルな視野でデータサイエンスに関する諸問題を発見することができる。【課題発見力】
b. 広範な領域や分野(社会、環境、科学技術、経営、医療、教育、経済、政策、国際関係)における多様なイシュー、つまり「何を考え、論じるべきか」を判断することができる。【論理的思考力・判断力】
c. 多種多様にして膨大なデータを人工知能技術を用いて抽出・分析・発信することにより、イシューの解決をはかる能力を身につけている。【情報分析力・課題解決力】

4 交感力・発信力 【多様な人々のなかで、自らの考えを表現・発信する力】

a. 複雑なデータから迅速かつ適切に多様な状況的・文化的文脈(コンテクスト)に応じた有益な知識を抽出・分析・発信することができる。【表現力】
b. 実社会を先導する大きなビジョンを示しつつ、同じ問題意識を持つ者同士との対話を通じて、新たな社会実現に向けて実行できる。【リーダーシップ・チームワーク】

カリキュラム・ポリシー

データサイエンス学科では、卒業認定・学位授与の方針 (ディプロマ・ポリシー)を実現するために、以下の方針に基づいて教育課程を編成・実施します。

1 知識・専門性 【学びの基礎力を基盤とした専門能力】

データサイエンスの基礎知識を修得する科目に加え、データサイエンスのビジョンを展開する科目を設置し、データサイエンスがどのようなものであるかを理解するための基礎学力や学習方法を身につけます。
また、学生が目指す人材像に応じて展開される3つのコース<AIクリエーション・コース>、<AIアルゴリズムデザイン・コース>、<ソーシャルイノベーション・コース>を履修モデルとして提供し、単なる知識の習得だけでなく、講義と実践的な演習での協調研究体験型学修を通じて、学んだ基礎的な知識や技術を活用していくことで、データサイエンス分野に関する分析力・リテラシー・感性を培い、データサイエンスの専門性を身につけます。
さらに、社会と連携協力した社会連携プログラムを2年次から広範に教育のあらゆる局面で取り入れ、次世代の高度情報社会とグローバル社会のリアリティを直接学ぶとともにロールモデルによる学びや触発の機会を多面的に提供します。

2 関心・態度・人格 【他者と自己を理解し、自発的に踏み出す力】

学習者本位の教育を全面的に採用します。
具体的には、学生自身の自律的・能動的な行動・学習姿勢を引き出すことで、社会を啓発する能力と柔軟性とストレス耐性を身につけるために、
・グループ協調学習を全科目の基軸的な教育スタイルとして全面的に展開します。
・科目の枠組を越えた、学科の学生教職員が学びあう「実践学習コミュニティ」を情報空間上に構築し、多面的で密度の高い情報共有やコミュニケーションの場を提供します。
・企業・自治体・NPOの現場を知る機会を設けます。

3 思考力・判断力 【課題を多角的に捉え、創造的に考える力】

学科の全科目でアジャイル教育を全面的に導入します。
学生がグローカルな視野でデータサイエンスに関する諸問題を発見し、多様なイシューについて判断する能力を身につけるために、
・試行錯誤プロセスを大事にした教育を通じて、創造的なプロセスを繰り返し反復的に学ぶ(スパイラルアップ)教育を重視します。
・グループ協調活動を通じて、多様な考えに常に触れ、触発する機会を最大限提供します。
特に、1年次から実施するプロジェクト型講義をスパイラルアッププログラムとして機能させ、研究グループ・企業との共同研究や官公庁との委託研究に携わるなどの実課題の解決に向けた実践的な学修と共同研究を通じて、データによりエビデンスを示し、解決策や新しいアイディア創出ができる知識・スキルもデータサイエンス学科の特徴的な能力として鋭意養成します。

4 交感力・発信力 【多様な人々のなかで、自らの考えを表現・発信する力】

知識とスキルを文脈的に結合した実践知を育みます。
教育の基本方針には、「インプット型教育からアウトプット型教育への全面的な切り替え」を掲げ、知識やスキルの理解にとどまらず、それらを活用したアウトプット(成果)を要求する教育方法を全面的に採用します。
アウトプットを行う機会として、グループ協調学習での発表・質疑、教員へのプレゼン、学会・企業など社会的な場でのアピールなど多様で頻度の高いプレゼンの場を提供するとともに、表現力について自然にステップアップできる環境を整え、提供します。
加えて、グループ協調学習を通じて、同じ問題意識を持った者同士で、多様な意見やデータ分析結果を出し合いながら、データサイエンスに基づく感性を持って、新たな社会実現に向けて実行できる能力を培います。

アドミッション・ポリシー

本学部では、SDGsに代表される多様分野においてデータサイエンスを駆使した課題発見と人工知能を活用した課題解決や価値創造を担う創造的活動を先導する人材を育成します。そのため、以下のような能力・意欲を有する人の入学を求めます。

志向性:将来の進路

期待する能力:知識・専門性

高等学校の各教科・科目を文系・理系にとらわれず幅広く学習し、均衡のとれた基礎学力を身につけていること

高等学校で履修するのが望ましい教科・科目
英語、数学、情報
高等学校で取得するのが望ましい資格等
数学検定、実用英語技能検定(2級以上)、ITパスポート試験など

期待する能力:関心・態度・人格

期待する能力:思考力・判断力

期待する能力:交感力・発信力

大学案内
入試情報
教育
学部
大学院(研究科)
研究科(一覧)
研究
研究所・研究室・センター
学生生活・就職

大学案内

入試情報

教育