情報学部4つの特徴
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社会に欠かせない情報技術を学ぶ
情報工学、数理・人工知能、情報メディア、医療・人間情報学の4分野を軸に、数理・AI・データサイエンスの専門知識を修得し、実践的な課題解決力を身につけます。
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分野横断プログラム
情報学を基盤に、他学部の副専攻や理工学部サブプログラムを受講できます。分野横断的な視野と複眼的思考を身に付け、多角的に物事を捉える力を身につけます。
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社会連携活動「K- tech」
寄付講座、PBL科目、共同研究などを通じて、企業が抱える現実の課題をテーマに実践的な課題解決に取り組みます。
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多様な進路選択
進化が速い情報技術。関心や目標の変化に応じて、入学後もコース変更が可能です。実践的な課題に取り組み、学び方を学びます。
情報学部3つのポリシー
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1.入学者受け入れ方針(アドミッション・ポリシー)
情報学部は、本学部の学位授与方針(デイプロマ・ポリシー)および教育課程の編成・実施方針(カリキュラム・ポリシー)との関連を踏まえた上で、全学部共通の入学者受け入れ方針(アドミッション・ポリシー)に基づき、入学者受け入れの方針を次のように定める。
<求める学生像>
情報学とは、情報の生成・探索・表現・蓄積・管理・認識・分析・変換・伝達による社会的価値の創造を目的とする学問である。情報学部では、多様な分野を越えて広がる情報を活用することで、現代社会が抱える問題を的確に見極める判断力、問題を論理的に分析する思考力、解決策を主体的に発見するための表現力、さらに、他者と協力しながら課題を解決できるコミュニケーション能力を身に付ける。この目的に基づき、次のような学生を求める。-
- 情報学の教育に必要な総合的学力(情報Iや数学II• Bなど)を有する。
- 情報学での学修を強く希望し、継続的に努力しようとする固い意志を有する。
- 科学技術に携わる者として、「清廉さ」「実直さ」「公共心」を有する。
- 社会活動を通し、情報学が他者との協調・協力のもとに成り立っていることを理解し、自らの教養・知識・技術を持って多様な人や社会、地域の持続的発展に自主的に貢献したいという意欲を有する。
<入学者選抜において評価する点>
情報学部では、社会課題の解決に取り組むため、幅広い分野にまたがる情報を扱う知識と技術を身に付けられるよう、①情報工学、②数理・人工知能、③情報メディア、④医療・人間情報学の4コースを提供している。情報学を学ぶために、必要な総合的学力を有し、入学以後、多様な分野に渡って課題解決に必要な知識を主体的に身に付け、科学の進展や社会の変化も認識しつつ、次世代社会の創造と持続的発展に貢献するための意欲と明確な目的意識を持つ者を高く評価する。
また、日本国内や外国の4年制大学の2年次修了(見込)者、短期大学卒業(見込)者、高等専門学校卒業(見込)者、および専修学校専門課程修了(見込)者など、大学等の高等教育機関で就学し、本学の情報学部で就学することに対して、強い意欲と能力を備え、明確な目的意識を持った者も選抜し、すでに修得した知識・技能を活かし、さらに情報学を学ぶことによって情報学に関する様々な事象や問題を探求・解決する能力を自主的・積極的に獲得し、多様な社会に貢献しうる者を高く評価する。<入学前学習として求めること>
情報学を学ぶためには基礎学力に加えて、間題の本質を論理的に見出す思考力や判断力が必要であり、また問題解決に向けたアイデアと実現方法を人々に正確にわかりやすく説明・記述できる表現力が望まれる。情報学部では、入学前学習として以下を求める。- 情報学部の基礎となる数学について、高等学校等での基礎学力を確実に身に付けている。
- 新聞や本、インターネットなどの各メディアから日常的に進んで教養や知識を学ぶ意欲を有し、論理的な思考や倫理感を持って物事を判断し、正確な言葉でコミュニケーションすることができる。
- 将来的に国際社会で協働できるコミュニケーションカを養うためにも、基礎的な英語
力や発信力、また課外活動などにも積極的に取り組める行動力や責任感を有する。
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2.教育課程の編成・実施方針(カリキュラム・ポリシー)
情報学部情報学科は、学位授与方針(デイプロマ・ポリシー)を達成するため、次に掲げる方針に基づき、教育課程を編成・実施する。
なお、本方針は、諸科学の進展や社会の変化、本学に対する社会の要請等を踏まえて、常に内容に改善・改良を加え、教育課程並びに教育指導体制の充実に努める。また、各授業科目は、公開授業制度や授業改善アンケートなどのFD(フアカルティ・デイベロップメント)活動によって、不断の努力をもってさらなる充実に努める。
教育課程・教育内容
- 教育課程は、共通科目及び専門科目により体系的に編成する。
- 共通科目は、大学の教育課程の編成・実施方針(カリキュラム・ポリシー)を踏まえて編成するとともに、教養科目、外国語科目、保健体育科目から構成する。また、キリスト教、初年次教育、キャリアデザイン、英語の学習を必須とする。初年次教育科目である情報学基礎セミナーおよび情報学基礎プロジェクトにおいて、専門分野を学ぶための基礎的な知識を身に付けるとともに、研究プロジェクトを体験し、探求心を持って専門分野を学ぶための基礎力を身に付ける。
- 専門科目は、次のように専門基礎科目から専門応用科目へと段階的に編成する。特に、社会連携教育を推進し、連携企業・団体による寄付講座を開講し、企業の専門家から最新の技術や知見を学ぶ機会を提供する。また、PBL (Project Based Learning)科目を通じて企業が抱える現実の課題をテーマとした実践的な課題解決に取り組む。さらに、卒業研究の一環として、学部と企業が共同で実施する研究プロジェクトに取り組み、学生が実社会のニーズを反映した研究活動を体験する。
<専門基礎科目>
- 情報学部で学ぶために必要な情報学、理学、工学の基礎をなす、数学・物理学・化学・生物学・地学・機械・電気・情報・環境・実験等の各分野の基礎を身に付ける。
- 情報分野は、ICT基礎、情報と社会、社会連携(寄付講座)、情報工学で構成されており、専門応用科目を学ぶための専門的な基礎を身に付ける。なかでも、社会連携(寄付講座)では、連携企業・団体から講師を招き、実社会における課題や情報学を活用した課題解決方法、情報技術の応用など、企業・団体の実例をもとに講義してもらい、情報学を学ぶことの意義を理解する。
<専門応用科目>
- ICT (情報通信技術)の専門性と応用を基盤とし、幅広い社会問題を解決できる情報エンジニアになるために、科学的思考力、技術的実践力を身に付ける。
- 専門基礎科目をベースに、基幹科目と発展科目および卒業研究関連科目により編成する。
- 基幹科目では、情報工学分野とプログラミング分野を軸として体系的な基礎力を身に付け、連動する社会連携・総合演習・実験・実習により問題解決能力を修得する。
- 発展科目では、ネットワークセキュリティ、数理. AI・データサイエンス、IoT、メディア工学、医療・人間情報学の5分野を軸として専門性を磨き、基幹科目と同様に、連動する社会連携・総合演習・実験・実習により、より高度な問題解決能力を修得する。
- 社会連携・総合演習・実験・実習では、講義・演習科目で身に付けた知識、スキルを総合演習・実験・実習で体験するだけでなく、PBL科目において企業と連携し、実地調査を行うなど、企業が抱える課題を自ら発見し、情報学を活用することで課題を解決する施策を提案するとともに、アプリケーション開発に取り組むなど、より実践的な課題解決にも取り組む。
- 専門教育の集大成である必修科目の卒業研究では、研究の一連の流れを学び、最先端の研究に触れることにより、それぞれの専門分野における専門性を高めるとともに創造性、自主性を育む。
- 学修プログラムとして、次の4コースを編成する。各コースでは、それぞれの専門分野における基礎から発展までを基幹科目と発展科目の中から段階的、体系的に編成する。
【情報工学コース】
- 情報工学コースでは、情報工学分野とプログラミング分野を軸として体系的な基礎力を身に付けるとともに、情報工学、数理. AI・データサイエンス、ネットワークセキュリティ、IoT、メディア工学、医療・人間情報学の各分野を幅広く学ぶ。また、連動する情報学実験や情報工学総合演習などの実験・実習科目により実践的スキルを身に付ける。
- 数理・人工知能コース、情報メディアコース、医療・人間情報学コースの専門性を兼ね備え、様々な問題を発見、解決できる汎用的な課題解決力を修得する。
【数理・人工知能コース】
- 数理・人工知能コースでは、知能情報学をベースとし、数値解析、データサイエンス、人工知能、機械学習、オペレーションズ・リサーチについて学び、物事を客観的かつ論理的に理解・分析する能力を養うとともに、社会の多様化と時代の変化に柔軟に対応できる教養と技能を身に付ける。また、連動するシステム開発演習や情報工学総合演習などの実験・実習科目により実践的スキルを身に付ける。
- ロボット制御・IoT ・組込みシステムなどへの応用分野も学び、演習により知能情報学を発展させ社会の諸間題を解決する力を修得する。
【情報メディアコース】
- 情報メディアコースでは、メディア工学をベースとしつつWebデザイン、映像コンテンツ制作などの技術を学ぶとともに、様々なメディア技術と業界の歴史、コンテンツビジネス、情報メディアの活用方法など、関連分野の知識についても学ぶ。また、連動するソフトウェア設計やProject Based Learningなどの実験・実習科目により実践的スキルを身に付ける。
- 画像処理、XR、スクリプト系言語、生成AI、リコメンドシステム等の理論、技術を社会連携教育に基づくフィールドワークで即戦力となるスキルを身に付ける。
【医療・人間情報学コース】
- 医療・人間情報学コースでは、解剖生理学、病態生理学、予防医学、認知科学等を学び、情報学の視点から健康管理、高齢者介護のためのデジタルヘルスケアやヘルステックに関連する技術を修得する。
- 医療データ処理、医療データ解析等を学び、医療や人間・脳に関するデータサイエンスの理論、技術を修得するとともに、連動する医療・人間情報学基礎実験や医療・人間情報学実験などの実験・実習科目により、健康管理、高齢者介護の現場で活用できる実践的スキルを身に付ける。
- 情報工学、数理・人工知能、情報メディア、医療・人間情報学の4分野を柱とする学修プログラムのほか、他学部の副専攻科目や理工学部サブプログラムを履修する分野融合型カリキュラムを編成する。分野融合型カリキュラムを通じて、異分野の知識を積極的に習得し、多面的な視点を養う。
教育方法
- 講義を通じて、当該科目に必要な知識・技能を教授するとともに、書く・話し合う・発表するといった学生の講義への参加を積極的に導入する。
- 習熟度別等による少人数教育を推進し、きめ細かな教育を通じて、学習効果を高める。
- PBL (Project/Problem-Based Learning)やサービスラーニング等の体験型授業を通じて、問題解決カ・表現力を培う。
- フィールドワーク、ボランティア、海外インターンシップ等の授業による社会参加の機会を通じて、多文化を理解し、他者と共生するための思考・判断力を養う。
- キリスト教への理解を軸とした幅広い教養を基に、アクティブ・ラーニングによる能動的な思考・判断の繰り返しと、他者との協働により、公平・公正な判断力を培う。
- グループワーク、デイベート、プレゼンテーション等の協働による能動的な学びの場を通じ、傾聴の姿勢と、自らの立場、考えをわかりやすく発信するための能力を培う。
- 社会連携教育(地域、企業、自治体等との連携による教育)を展開し、社会をフィールドとしたPBLやサービスラーニング等を通じて、社会に参加する機会を創出し、社会参加への主体性を培う。
- 幅広い教養及び専門分野における知識、技術を基に、アクティブ・ラーニングやゼミナール等により、多様な背景をもった他者と協働するための規律性と柔軟性を養う。
- キリスト教及び自校史への理解を基に、PBLやサービスラーニング等による実践的な課題解決のための学びを通じ、社会課題に対して誠実に向き合う姿勢を養う。
- ICTを積極的に活用し、LMS (Learning Management System) を通じて、学生へのフィードバックや学習支援を行う。
学習成果の評価
学位授与方針の達成度を検証するために、学習成果の評価について次のように定める。なお、検証結果は教育課程編成や授業改善等に活用する。
- 学期中における理解度を把握するための小テスト及び学期末試験等を用いて、幅広い教養力や専門分野及び地域に関する知識・理解力を評価する。
- レポートや論文・プレゼンテーションの成果に基づき、ルーブリックやポートフォリオ等の手法を用いて、建学の精神の実践・奉仕力、問題発見・思考力、倫理観、公平・公正な判断、協働力を評価する。
- 4年間の学びを通じて、学位授与方針に掲げた能力を総合的に評価する。
※教育課程の体系性や学位授与方針との対応関係はカリキュラムマップにより別途明示する。
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3.学位授与方針(ディプロマ・ポリシー)