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学びの特色

カリキュラム


1年生で履修する全学教養教育科目の他、専門科目としては1、2年生でデータを活用するために必要な統計学、数学、情報工学、経済学の基礎理論を学習します。3年生では、より高度な理論や情報処理技術を身に付けるとともに、データサイエンスの活用分野として、IT、ビジネス、医療の3分野におけるデータサイエンスの応用を学びます。
また、2、3年生では課題解決型学習(PBL演習)が開講され、実践的かつ主体的な学習を実現します。
こうした学びを4年生の卒業研究につなげることで、データ活用の実践的能力や知識を養成します。

課題解決型学習(PBL演習)・卒業研究

目的

2~3年次に履修する科目と関連付けながら、段階的にデータ活用の実践力、課題設定や解決能力を能動的な学びの中で身に付け、具体的な課題を自ら設定し、データからその解決につながるような知見を得る能力の醸成を目指します。
【2年前期】PBL演習1
WEB等で公開されているデータ(株価、為替、気象など)をもとに、初等レベルのデータ分析を実施します。
結果や課題の考察から、入門的なデータ分析による課題解決を体験します。
【2年後期】PBL演習2
学生グループを情報分野、経済分野、医療の3つの分野に分け、各分野の課題について、データ取得、分析、結果の考察を行い、成果を発表します。
グループワークの基礎的なデータ分析による課題解決を身に付けます。
【3年前期】PBL演習3
PBL演習2に引き続き、学生グループが課題解決演習を行います。
産業界や公共団体、医療関係等から提供された課題に対して、グループワークレベルでの実務に関わるデータ分析による課題解決を体験します。
【3年後期】PBL演習4
教員の指導のもと、学生自身がこれまでの学習経験に基づいて主体的に課題設定を行い、その解決に向けたデータ取得や分析を試行します。
学生の能動的な課題発見・課題設定能力を向上させ、卒業研究へつなげます。
【4年前・後期】卒業研究
研究室に配属し、学生が主体的に研究に取り組みたい課題を設定し、課題解決に向けた研究を行い、卒業論文をまとめます。
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