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、人工知能(AI)やデータサイエンス分野などの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能力」「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。
３つのポリシー
１ディプロマ・ポリシー
理学部情報数理学科では、以下の能力を備えたと認められる者に学位「学士（理学）」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。
技能
数理と情報についての思考力を身に着け、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。
2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・学修方法・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、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「数理的思考力」の育成にあてています。同時に、コンピュータ科学、データベース、データサイエンス演習などの情報系の科目を開講し「情報科学的思考力」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。さらには、「データサイエンス入門」と、「確率・統計とデータサイエンスA 」でデータサイエンス及び確率・統計の基礎について学びます。特に第１、第2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「入門ゼミナールA・B」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・離散数学・情報処理の「序論」、「代数学1」、「確率・統計とデータサイエンスB」、「確率・統計」、「コンピュータ概論」を学びます。これらの科目を通して、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「数理科学・物理学・化学概説」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2」、「幾何学A・B」、「解析学」、「離散数学とその応用A・B」などの専門科目の他、「コンピュータ科学A・B・C」、「データサイエンス演習」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。数理と情報についての思考力を身に着け、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セメスターでは、卒業研究の準備として「ゼミナール1」を開講しています。
第７、第８セメスターでは、卒業研究として「ゼミナール２・３」と「情報数理諸論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
授業科目ごとの学修成果の評価については、科目ごとにあらかじめ学修成果目標と成績評価基準を策定・明示し、それに沿って担当教員が公正かつ厳格な成績評価を行います。また、学位プログラム単位での学修成果の評価については、情報数理学科のディプロマ・ポリシーに示されている「知識・理解」「技能」「態度・志向性」に関して、ルーブリックによる観点別評価、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。
3アドミッション・ポリシー
求める学生像
理学部情報数理学科の教育目標を理解し、この目標を達成するために自ら学ぶ意欲をもった人材。及び、ディプロマ・ポリシーで求められている能力を、身に付けられると期待できる基礎学力を十分有する人材。
入学者に求める知識・技能・思考力・判断力・表現力・態度
（１） 知識・技能
英語では、高校での英語の科目の履修を通して英語の文章理解力、表現力、コミュニケーション能力を身につけておくことが望ましい。
数学では、高校での数学の科目の履修を通して公式や計算方法を理解した上で、それらを応用できる能力を身に着けておくことが望ましい。
理科では、高校での理科（物理、化学、生物、地学）の科目の中から数科目を選択し、個々の項目の内容を理解していることが望ましい。
国語及び社会は、理系の学問を学ぶ上で必要な文化的な知識を幅広く理解していることが望ましい。
（２）思考力・判断力・表現力
文理融合の観点から、理系の知識・技能と文系の知識・技能を総合して応用できること、及び、それらの発信ができることが期待できること。
（３）主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度
多様な価値観を理解し、友好な人間関係を築くことができること、物事に対して挑戦的に取り組むこと、及び、失敗や挫折を乗り越えて目標を実現しようとすることが期待できること。