教育研究上の目的及び養成する人材像、3つのポリシー

教育研究上の目的及び養成する人材像

 理学部情報数理学科の教育研究上の目的は、大学・学部の教育目的に沿って、高度情報化社会に対応するため、「数理科学および情報科学の基礎知識と専門性に対応できる基礎力」「数理から情報にかけて蓄えた知識を応用する力」「幅広く現象や情報を収集・解析し、人と協力して問題に対処する能力」をもった人材を養成することです。

ディプロマ・ポリシー

 理学部情報数理学科では、大学・学部の学位授与の方針に従い、以下の能力を備えたと認められる者に学位を授与します。

『知識・理解』
 数学と情報に関する基礎知識、専門性に対応できる基礎力を有している。

『汎用的技能』
 数理と情報についてのセンスを身に着け、蓄えた知識を応用することのできる能力を有している。

『態度・志向性』
 現実世界の様々な現象や情報を幅広く収集・解析し、人と協力して問題に対処する能力を有している。

カリキュラム・ポリシー

 理学部情報数理学科が定めるディプロマ・ポリシーに基づき、以下に示す教育課程を編成し、実施します。

『教育課程・学修成果』

 第1~第4セメスターでは学部共通科目、専門基礎科目を通じて幅広い理学の教養を身につけることにより、広い学問の中における数学と情報の位置を理解することで、自然にキャリアデザインができるカリキュラムです。同時並行で講義・演習を通して情報数理の基礎を身につけることができます。第5セメスター以降では、それまでに養った幅広い教養や基礎をさらに発展させます。代数学、幾何学、解析学などの純粋数学から、コンピュータの進歩と共に発展してきた離散数学、数理論理学、そして現代社会におけるデータ解析に欠かせない確率論や統計学などの広い意味での数学系の科目を開講し「数理的センス」の育成にあてています。同時に、情報処理、データ構造とアルゴリズム、データベースなどの情報系の科目を開講し「情報科学的センス」の育成にあてています。より専門性を高めた科目を選択的に学ぶことで、学生が興味を持った分野に関する高度な理論と応用力を身に着けます。
 第1、第2セメスターは、現代数学の基礎となる「微分積分学」と「線形代数学」を、情報科目の基礎である「プログラミング」を、数理科学の基礎となる「基礎数理」とともにしっかり学び専門性に対応できる基礎能力を固めます。特に第1セメスターでは、円滑に専門基礎科目を学び始めることができるために「フレッシャーズ・セミナー」が用意され、基礎知識の定着を図っています。
 第3、第4セメスターでは専門への導入として代数学・幾何学・解析学・確率論・統計学・離散数学・情報処理の「序論」を学びます。序論科目を通して、情報数理学科で学ぶ専門科目がどのようなものかを理解でき、その先で学ぶ内容との関連がわかるように展開していきます。一方、第3セメスター以降では、数学・物理学・化学の関連性を理解し、幅広い自然科学の知識を身に付けることを目的とした「e-科学A・B・C」、「科学論A・B・C」を学部共通科目として開講しています。これら一連の科目を通して、数学と情報に関する基礎知識、専門性に対応できる基礎力を養成します。
 第5、第6セメスターでは、それまでに学んだ内容を活用して、より専門性の高い分野を学びます。第3、第4セメスターで学んだ「序論系科目」を基盤として学生の興味や適性に応じて科目を選択していくことができます。「代数学」、「幾何学」、「解析学」、「数理統計学」、「数理論理学」、「グラフ理論」などの専門科目の他、「人工知能A」、「人工知能B」、「応用情報処理」などの応用的な内容を含む高度な専門科目を開講しています。そして数理と情報についてのセンスを身に着け、蓄えた知識を応用することのできる能力を培います。
第6、第7、第8セメスターでは、卒業研究としてゼミナール1、2、3と情報数理演習A、Bを履修し、専門分野をさらに深く学びます。ゼミナールは、興味を持った分野を専門とする教員のもと少人数ゼミ形式で行われ、自ら学んだことを発表し、先生や仲間と議論を重ねることにより、理解を深めていきます。このようにして現実世界の様々な現象や情報を幅広く収集・解析し、人と協力して問題に対処する能力を養成しています。

『学修成果の評価方法』

 本学科のディプロマ・ポリシーに示されている「知識・理解」「汎用的技能」「態度・志向性」に関して、修得単位数・GPAによる分析評価、授業についてのアンケート等を用いた学生による自己評価により、学修成果の評価を行っています。その集計結果は、FD活動等をとおして教育の質向上のためのPDCAサイクルにつなげています。

アドミッションポリシー

 アドミッションポリシーにつきましては、理学部の教育研究上の目的及び養成する人材像、3つのポリシーをご確認ください。

情報数理学科へ戻る