カリキュラム / 教育課程

専門科目は12単位、教養科目は2単位、研究科目は16単位を修得すべき単位とします。 メジャー・マイナー制により、複数の専攻分野を学ぶことができます。

カリキュラム・ポリシー

（編成の方針）

① 教育課程の編成及び教育内容

1. 高度な専門性や実践的能力を身につけるために、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）

数理情報科学科専攻の教育課程は、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。

4. 「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。

5. 「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。

6. 「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。

高度情報専門人材教育の役割

１．地域産業のDX推進と競争力強化

　・地域の企業や行政がデジタル変革を進めるために、最新のデータサイエンスやAI技術を習得した人材の育成。

　・社会人が仕事と両立しながら学べる環境を提供し、デジタルで地域の活性化・競争力を向上。

２.大学の知識・技術を社会に還元

　・大学の持つ高度な数理情報科学やデータサイエンスの知見を、社会人向けに応用しやすい形で提供。

　・研究成果の社会実装を促進し、産学連携を活性化。

３.企業と大学の連携強化

　・企業の課題を大学側が理解し、研究課題やカリキュラム開発（PBL,アントレナーシップ等）に反映。

　・共同研究や技術開発プロジェクトの創出。

４. リスキリングによるキャリアアップ

　・IT・データサイエンス・AIのスキルを学ぶことで、キャリアパスの拡大。

　・企業の中での新しい役割（データ分析・AI活用・システム設計など）を担える人材を育成。

５.社会人学生の増加と多様化

　・多様な背景を持つ学生が集まり、実践的な教育や研究の活発化。

　・地域のデジタル技術水準を底上げ。

　・地域の中小企業や自治体のデジタル化を支援し、持続可能な発展へ