1. 学士課程で修得した数学を基礎としたデータサイエンス、 バイオインフォマティクス、人工知能などの数理情報科学分野の知識を応用した独創的な発想ができる人を求めます。
2. 修士課程において遂行する研究へ誠実に取り組み、協調性、倫理観を有し、様々な分野との共同研究や国際的コミュニケーション能力を有し、グローバルな視点からの学習や研究に意欲的な人を求めます。
3. 修士課程において修得する高度な知識と技能を実践的に社会課題へと繋げ、国内や海外、特に地域社会に貢献したいと考えている人を求めます。

1. 高度な専門性や実践的能力を身に付けるために、専門性の高い講義・演習科目、研究科目を配置し、主専攻の他に副専攻を履修できる教育課程を編成する。
2. グローバル化した社会で実践的なデータサイエンティストとして幅広い視野を身に付けるために教養科目を配置する。
3. 数理情報科学と工学・薬学・医学を連携・融合させたアプローチによって、分野の垣根を超えたコミュニケーション能力を養成するカリキュラムを編成する。

①教育課程の編成及び教育内容

（編成の方針）
１．高度な専門性や実践的能力を身に付けるために、専門性の高い講義・演習科目、研究科目を配置し、主専攻の他に副専攻を履修できる教育課程を編成する。
２．グローバル化した社会で実践的なデータサイエンティストとして幅広い視野を身に付けるために教養科目を配置する。
３．数理情報科学と工学・薬学・医学を連携・融合させたアプローチによって、分野の垣根を超えたコミュニケーション能力を養成するカリキュラムを編成する。

（教育課程の構成）
数理情報科学専攻の教育課程は、編成の方針に基づき、「専門科目」(12)、「教養科目」(2)、「研究科目」(16)で構成する。
１．「専門科目」(12)は、専攻分野における高度な専門知識と、物事の本質を捉え、自由かつ独創的な発想で情報科学的ニーズに基づく課題を解決する能力に関する専門的な知識を修得するための科目群とし、専門科目のうち、少なくとも12単位以上の専門科目を修得する。
２．「教養科目」(2)は、本研究科で養成する人材が共通して備えておくべき能力を修得するための科目群である。教養科目のうち、国際コミュニケーションI・II、テクニカルライティング、数理情報科学特別講義、地方創生デジタル演習、経営戦略論から1単位を選択必修科目として修得し、少なくとも2単位以上の教養科目を修得する。
３．「研究科目」(16)は、研究能力や高度な専門技術を修得するために、指導教員による個別指導を受ける必修の科目区分とする。

②当該教育課程における学修方法・学修過程

１．授業は、講義（オンデマンド授業、オンライン授業を含む）、演習、実習のいずれかにより、またはこれらの併用により行う。
２．学生に主体的な学びを促すために、小テスト・レポートの実施、グループワーク、ディベート・ディスカッション、プレゼンテーション、課題解決型学習、プログラミング等、能動的学習(アクティブラーニング)の手法を授業形態に応じて効果的に取り入れる。

③学修成果の評価

１．授業科目の成績評価は、試験、レポート、演習・小問、プログラミング能力等によって厳格に判定する。成績が一定の水準に達したと認められた場合に、所定の単位を認定する。
２．修了するためには、所定の科目を含めた30単位以上の修得に加えて、必要な研究指導を受けた上で、中間報告会での発表、修士論文等の提出を経て、修士業績報告会での最終審査に合格することを必要とする。
３．修了要件は、専門科目は12単位以上、教養科目は２単位以上、研究科目16単位を含め、合計30単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、修士論文の審査及び最終試験に合格することとする。ただし、在学期間に関しては、優れた研究業績を上げた者については、修士課程に１年以上在学すれば足りるものとする。
４．学生に授業アンケート等を実施し、個別科目での学生の理解度や各講義・授業への要望、及び学習達成状況等を把握し、その結果を授業や教育課程の改善に役立てる。

修士課程の研究教育を修め、技術者・研究者に必要とされる次の能力と資質を身に付け、かつ所定の単位を修得した学生に学位（修士（工学））を授与する。

1. 専攻における高度な専門知識を有し、物事の本質を捉え、自由かつ独創的な発想で情報科学的ニーズに基づく課題を解決できる能力を身に付けている。
2. 主・副専攻の修得により、横断的にものごとを俯瞰できる能力を有し、バックキャスティングにより社会課題へ貢献できる思考を身に付けている。
3. 国際的かつ多様化する社会に対応できるコミュニケーション能力を有し、論理的な思考能力、理解力、表現力、研究力と実践に優れた適応力を身に付けている。