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学科ポリシー

ディプロマポリシー・カリキュラムポリシー

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ディプロマポリシー概要・育成する人材の方針

数理工学の専門能力を身につけ、持続可能な社会構築に主体的に参加する人材を育てます。

1.柔軟な思考をもつ人材の育成
  数理の基礎的な力をもとに、数理工学的手法を修得し、幅広い視野をもち、未知の問題に取り組むことのできる柔軟な思考を養います。

2.現象数理を扱う人材の育成
  自然現象・社会現象の本質を抽出して数理モデルを構築し、その数理的解析から得られる知見をシステム設計に応用することができる能力を養います。

3.構造数理を扱う人材の育成
  たとえば、輸送問題におけるネットワーク形成や、拠点の最適配置に必要な代数的な考え方を学び、実践できる能力を養います。

4.統計数理を扱う人材の育成
  蓄積されたビッグデータからデータ同士の相関関係などを分析し、問題の本質を捉えた上で課題解決できるデータサイエンティストを育成します。 将来の進路:製造業、金融機関、情報産業、データサイエンティスト、国家・地方公務員、中学校・高等学校教諭(数学)、大学院進学

知識・専門性 【学びの基礎力を基盤とした専門能力】

自ら教養・基礎学力を修得し、自立的・主体的に学ぶことができる【教養・基礎学力】

カリキュラムポリシー:

専門的な分野を学ぶための基礎学力を養うために、「武蔵野BASIS」では、「心とからだ」「学問を学ぶための基礎」「外国語」「自己理解・他者理解」の4つの分野をバランスよく配置し、少人数制のゼミナールや授業を通してグループワークやプレゼンテーションなどの訓練を重ね、より実践的なコミュニケーション力やチームワーク形成力などを養います。教養を深めるため、「基礎セルフディベロップメント」では学部・学科の枠を越えたグループワークで、哲学、現代学、数理学、世界文学、社会学、地球学、歴史学の7テーマ群を学びます。
数理工学の基礎となる数学・情報の基礎学力を修得する。【基礎学力】

カリキュラムポリシー:

数理工学や数理統計に関する知識を持ち、活用することができるようになるために、まず、「数理工学入門」で数理工学がどのようなものであるかを理解します。また、数理工学の基礎となる数学・情報科目として、「微積分1・2」「線形代数1・2」「情報処理」を学ぶとともに演習を行います。
自然現象や社会現象を数理モデル化し、システム設計に応用できる知識と能力を身につけている【数理工学の専門性】
ビッグデータを統計的に処理し、問題の本質をとらえることのできる知識と能力を身につけている【数理統計の専門性】 

カリキュラムポリシー:

数学、物理、統計、情報に関する知識を持ち、活用することができるようになるために、「微分方程式1・2」「フーリエ解析」等の数学系科目、「基礎物理1・2」「連続体力学」等の物理系科目、「確率・統計」「数理統計学」「多変量解析」等の統計系科目、「情報理論」「機械学習」等の情報系科目を学びます。また、より高度かつ実践的な知識を得るために、「離散数理工学」「確率数理工学」「環境・エネルギー工学」「金融工学」「生命情報学」等の展開科目を学びます。さらに、「数理工学概論1・2」で数理工学を実践している技術者・研究者の経験を聞く機会を設けます。

関心・態度・人格 【他者と自己を理解し、自発的に踏み出す力】

数学、物理、工学、統計、情報などの基礎知識をもとに、自然や社会における数理的問題を見いだすことができる【課題発見力】
自ら考えた数理モデルを積極的に活用することができる【主体性・実行力】
授業で学んだ内容を実践し、実際の社会に触れることで、将来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】 

カリキュラムポリシー:

「数理工学実験1・2」で数理工学の実際を体験するとともに、学生の主体的な取り組みによって企画・実行する「プロジェクト1・2」で、社会問題を解決するためのテーマ等を設定し、必要な数理モデルを選択して実制作に取り組みます。また、インターンシップ関連科目で数理工学の応用を実践します。

思考・判断 【課題を多角的に捉え、創造的に考える力】

数理的知識をもとに自然や社会現象を論理的に解析できる【論理的思考】
数理的手法により問題の本質をとらえる基本的スキルを身につけるとともに、解決できる能力を獲得する【情報分析力・課題解決力】
問題解決のための新しい数理モデルを作ることができる【創造的思考力】 

カリキュラムポリシー:

数理工学の基礎となる「微積分1・2・3」「線形代数1・2・3」「微分方程式1・2」「フーリエ解析」「複素解析」等の数学系科目、「情報処理」「情報理論」「機械学習」等の情報系科目、「基礎物理1・2」「数理物理」「連続体力学」等の物理系科目、「確率・統計」「数理統計学」「多変量解析」等の統計系科目を履修した上で、工学の基幹科目である「システム工学」「最適化理論」「信号処理」、およびより実践的な展開科目「離散数理工学」「確率数理工学」「環境・エネルギー工学」「金融工学」「生命情報学」「応用微分方程式」等を学び、数理的手法により問題の本質をとらえ解決できる能力を身につけるとともに、問題解決のための新しい数理モデルを作成できることを目指します。

実践的スキル・表現 【多様な人々のなかで、自らの考えを表現・発信する力】

日本語で的確に読み、書き、聞き、他者に伝えることができるとともに、英語の文献を読むことができる 【語学力・コミュニケーション力】
自らの考えを明確かつ論理的に組み立て意見交換でき、学習・研究の成果を一定時間内に正確に発表できる【プレゼンテーション力】
自らの研究成果を論文や報告書にわかりやすくまとめることができる【文章力】
他者と有意義な議論を適切に行い、目的実現のための方向性を示すことができる【傾聴力・リーダーシップ・チームワーク力】 

カリキュラムポリシー:

基礎科目としての「数学演習1・2」「微積分2演習」「線形代数2演習」を通して、コミュニケーションにおける能動的な姿勢を学びます。また、「数理工学実験1・2」「プロジェクト1・2」等でチームワーク力を養います。さらに、「数理工学研究1〜3」「卒業研究」で英語の文献を読む力をつけ、セミナーで、他者と有意義な議論を適切に行えるようにするとともに、自らの研究成果を論文にわかりやすくまとめることができ一定時間内に正確に発表できる能力を身につけます。

アドミッションポリシー

本学科は、数理工学の専門能力を身につけ、自然現象や社会現象をモデル化して理解し、システム設計に応用することができる人材や、大規模データから問題の本質を見抜くデータサイエンティストを育成します。もって以下のような者の入学を求めます。

志向性:将来の進路

●社会現象や自然現象を数理モデルとして理解し、システム設計に応用する意欲を持っている者
●大規模データから問題の本質を見抜くデータサイエンティストとして活躍したい者
●数理工学の専門能力を身につけ、持続可能な社会構築に向けて主体的に参画する意欲のある者

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:特に学んでおくべき教科は、英語、数学(数学Ⅰ・数学A、数学Ⅱ・数学B、数学Ⅲ)、物理(物理基礎、物理)
●高等学校で取得するのが望ましい資格等:数学検定、実用英語検定試験(2級以上)など

期待する能力:関心・態度・人格

●新しいことに積極的に向かっていく姿勢を持つこと。失敗してもあきらめない気持ちを持つこと

期待する能力:思考・判断

●教科書に出てくる公式や数式などについて、単に覚えるのではなく、自分なりのやり方で理解する習慣を身につけておくこと

期待する能力:実践的スキル・表現

●的確に日本語を読み、書き、聞き、他者に伝えることができる力を身につけておくこと。また、自らの考えを明確かつ論理的に述べ、意見交換ができるようにしておくこと
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