教育・カリキュラム

ビジョン

文系理系を問わずすべての学生が、数理・データサイエンスに関する基本的な素養を身につけ、
モチベーションを見出すことが最初の一歩です。
次に、それぞれの分野に応じたデータ関連の知識や実践を学びます。
みなさんが社会に出たときに、こうした知見や能力が社会問題の解決や課題発見の素地になることでしょう。

このための教育プログラムを、数理・データサイエンス教育研究センター(以下、MDSセンター)が中心となって、
全学教育および各学部・大学院と協働して進めます。
MDSセンターが構築している「MDSプラットフォーム」では、
e-ラーニング環境としての学習支援システムや映像コンテンツ、
実社会に存在する多分野のデータセットを提供予定であり、これらの活用を促進します。

E-ラーニング教材

E-ラーニング教材: MDSプラットフォームのご紹介

履修方法と修了証

学部プログラム構成

2019年度入学生からスタートしました。

一般教育プログラム

文理を問わず全学生がこのプログラムに参加可能です。データサイエンスは、統計学・情報学・数学が基礎となりますので、全学教育(主に1年次)の開講科目から、以下の科目をプログラムの構成科目とします。

  • 情報学I(必修)/情報学II
  • 統計学
  • 入門線形代数学/入門微分積分学(文系学生のみカウント)
  • 線形代数学I/線形代数学II
  • 微分積分学I/微分積分学II

履修に際し、エントリーなどの手続きは必要ありません。上記の科目のうち4単位以上を修得することで、プログラムを修了することができます。2年次以降に専門教育プログラムを修了するために、この一般教育プログラム修了は必須となります。また、理系学部進学者においては、学部4年の卒業研究や大学院進学のときに、「データ解析に必要となる統計学や数学の議論が理解できない」ということにならないためにも、(入門数学2科目以外の)7科目はできる限りすべての科目を履修することを勧めます。
なお、成績証明書には一般教育プログラム修了について記載されませんので注意してください。

4単位を超えて修得した単位は、4単位を上限として専門教育プログラム(下記)の基礎コース修了要件に算入できます。
ただし、理系学部進学者がこれに算入できる科目は、情報学II、線型代数学II、微分積分学IIのみです。

文系学部進学者も、数理的な思考や数や量の操作に慣れるため、統計学や入門線形代数学・入門微分積分学をぜひ受講してください。

専門教育プログラム

2020年度より開講予定。

各学部の専門科目から適切なものを抽出し、学部横断的に開講します。出口イメージとして3分野【社会・数理・生命】のタグが付いた科目リストを各自でチェックして、興味のある科目を履修してください。ただし、分野はあくまで目印ですので、履修する科目の分野を1つに特定する必要はありません。
また、他学部開講科目を履修する際は「他学部履修」の扱いになりますので、所属する学部の実行教育課程表に記載されている条件に従ってください(科目によっては受講制限等があることにも注意)。

「修了証書」が必要なときは、数理・データサイエンス教育研究センターに出向いて申請してください。修了要件を満たしていることが確認し、「修了証書」(基礎コース/発展コース修了証)を発行します(成績証明書には記載されません)。

  1. 基礎コース

    一般教育プログラムを修了すること、および下記の基礎コース科目から6単位以上を修得することが要件です。ただし、要件に算入する科目のGPは3.0以上(成績B以上)であることが条件です。

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  2. 発展コース

    基礎コースを修了すること、および下記の発展コース科目から6単位以上を修得することが要件です。ただし、要件に算入する科目のGPは3.0以上(成績B以上)であることが条件です。

    科目表を見る

※ 各コースの修了要件単位に関する特例について
発展コース科目の修得単位のうち6単位を超えたものは、2単位を上限として基礎コースの修了要件単位に算入できます。
経済学部の4単位科目に関しては、基礎コース科目で6単位を超えて取得した単位は2単位を上限として発展コース科目に算入できます。

実践教育プログラム

2021年度より開講予定。(2020年度までは試行として実施)。

一般教育及び専門教育プログラムとは別に独立して開講するプログラムで、主に卒業研究に取り組む学生に対するオーダーメイド型の実践教育です。学生が取り組む卒業研究のテーマの中で、データサイエンスに関する知識やスキルが必要な部分について、データサイエンス指導教員(DS指導教員)が家庭教師のように短期間の個別指導を行うものです。
年に数回、本プログラム受講の募集を行います。本プログラムの履修を希望する場合、指定する期日までに、指導教員に許可を得るとともに、所定の方法でMDSセンターに履修エントリーをしてください。その後、審査を経て、DS指導教員とのマッチングを行います。指導教員およびDS指導教員の評価を受けてMDSセンターに報告し受理されることが、本プログラムの修了要件となります。

大学院プログラム構成

2020年度入学生からスタートします。

データサイエンス基礎力養成プログラム

授業科目の履修による。文・理を問わず、多様な専門分野で必要とされるDSスキルで自身の専門を強化する科目を提供します。

※プログラムのエントリーは不要で、各科目の履修については科目ごとに定められた履修方法により申し出てください。

  1. 専門教育科目

    各分野においてデータサイエンスのスキルを養成する科目群であり、個々のキャリアデザインや、社会が求める専門性に合わせたスキルを養成する。
    ・学院等の専門科目で構成
    ・エントリー等は不要
    ・4単位修得で修了
    ・修了証は申し出により発行

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  2. DS応用科目

    実践力の養成に必要な社会展開力やコミュニケーション力の基礎を養成する。
    ・プログラム指定科目で構成
    ・エントリー等は不要
    ・4単位修得で修了
    ・修了証は申し出により発行

    科目表を見る

「修了証書」が必要なときは、数理・データサイエンス教育研究センターに出向いて申請してください。修了要件を満たしていることが確認し、「修了証書」(専門教育科目/DS応用科目修了証)を発行します(成績証明書には記載されません)。

データサイエンス実践力養成プログラム

企業や地方公共団体から提供される課題の解決や学生の企画提案によるPBL演習を実施し、実践力養成を養成します。

  1. 課題解決型DS-PBL

    企業や地方公共団体から提供される課題、あるいは修士論文研究等をテーマにしたPBL演習を通じて、実社会の課題に対応可能なデータサイエンスの実践力を養成する。
    ・単位の無い個別指導
    ・エントリーが必要
    ・修了証を発行

  2. 社会展開実践DS-Design

    プレゼンテーションに関する指導を通じて、研究成果を社会に展開するための発想力や、専門分野が異なる研究開発者や市民に伝えるためのコミュニケーション力を養成する。
    ・単位の無い個別指導
    ・エントリーが必要
    ・修了証を発行

「修了証書」が必要なときは、数理・データサイエンス教育研究センターに出向いて申請してください。修了要件を満たしていることが確認し、「修了証書」(課題解決型DS-PBL/社会展開実践DS-Design)を発行します(成績証明書には記載されません)。