３ポリシーとカリキュラムツリーについて＜養成する人材像＞ 情報学とデータサイエンスを体系的に学び、身に付けた情報技術の知識とデータ解析スキルを活用して諸課題の解決を図り、新たな価値を創造し実装することができるデジタル人材を養成する。
アドミッション・ポリシー

カリキュラム・ポリシー（社会に関する知識の涵養）CP１．幅広い知識と教養、高度情報社会に関する知識を涵養し、職業意識を高める教育を行います．

2Q

3Q

主題別科目(6)
初年次ゼミⅠ「ユースウェア」(1)

4Q

1Q

主題別科目(4)初年次ゼミⅡ「ユースウェア」(1)2Q

教養教育科目

データサイエンスリテ
ラシー概論(1) ☆
.

AP1 ． 情 報 学 ・
データサイエンスを 学 ぶた めに必
要な数学や英語の基礎学力を身につけている。

（思考力・判断力・表現力）
AP2 ． 論 理 的 に物事を考え、自身の考えを文章あるいは口頭で表現できる。

CP ２ ． 情 報 学 ・
データサイエンス
を学び活用する
上で必要になる
数学や、最新ITの理解に必要な英語の教育を行います．

基礎線形代数Ⅰ(1)

基礎線形代数Ⅱ(1)

基礎線形代数Ⅲ(1)

基礎線形代数Ⅳ(1)

デジタル社会と企業経営基礎(1)e-ビジネス基礎(1)

デジタル社会と観光基礎(1)デジタル社会と環境問題基礎(1)基礎微分積分学Ⅰ(1)基礎微分積分学Ⅱ(1)

基礎微分積分学Ⅲ(1)

基礎微分積分学Ⅳ(1)多変数微分積分学Ⅰ(1)多変数微分積分学Ⅱ(1)

デジタル社会と企業リスク基礎(1)

デジタル社会と地域活性化基礎(1)

入門数学Ⅰ(1)（数Ⅲ）

入門数学Ⅱ(1)
（数Ⅲ）

基礎統計学
(1)
☆
組合せ数学
Ⅰ(1)

組合せ数学
Ⅱ(1)

◎
機械学習Ⅰ(1) 。
☆

機械学習Ⅱ(1)

機械学習演習(1)

自然言語処理(1)

データ解析・可視化Ⅱ(1)

データ調査・実験計画法(1)

コンピュータ支援
学習(1)基礎データサイエンス学Ⅰ(1) ☆

基礎データサイ
エンス学Ⅱ(1) ☆

データエンジニア ◎..
リング基礎(1) ☆

データエンジニアリ
ング演習(1)

データ解析・可視化Ⅰ(1)ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ ◎.
ｺﾞﾘｽﾞﾑⅠ(1) ☆
.

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅡ(1)ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅢ(1)

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅣ(1)

情報理論と符号理論(1)

応用Cプログラミング(1)Javaプログラ
ミング(2)

応用Javaプログ
ラミング(1)
ソフトウェア ◎工学Ⅰ(1) ☆

（応用分野の教育）

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ
概論(1)◎ソフトウェア
工学Ⅱ(1)

オペレーティングシステムⅠ(1)オペレーティングシステムⅡ(1)

情報セキュリティ
実践(1)モバイルコンピューティ
ング (1) <英語>

モバイルプログラミング(1) <英語>

IoTとネットワークⅡ(1)ネットワーク ◎プログラミングⅠ(1)

ネットワークプログラミングⅡ(1)マルチメディア ◎演習Ⅰ(1) ☆

マルチメディア ◎演習Ⅱ(1) ☆

ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅠ(1)ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅡ(1)CG・VR(1)

福祉データサイエンス(1)

画像AI学Ⅰ ◎(1)

画像AI学Ⅱ(1)

情報社会と人間(1)

デジタル社会とロボット(1)知能ロボット学(1)

テキストマイニング(1)

プロセスマイニング・オートメーション(1)信号解析学(1)

音響AI学(1)データサイエンスとオー
プンデータⅠ(1)

データサイエンスとオープンデータⅡ(1)応用生体計測Ⅰ(1)応用生体計測Ⅱ(1)

数値シミュレーションⅠ(1)数値シミュレーションⅡ(1)視覚認知の感性と科学Ⅰ(1)視覚認知の感性と科学Ⅱ(1)コンピュータ制御の基礎Ⅰ(1)コンピュータ制御の基礎Ⅱ(1)コンピュータ制御
工学(1)コンピュータ支援
設計学(1)

基礎ダイナミクス(1)

ロボット運動学(1)

ロボット動力学(1)
生体運動計測とﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽⅠ(1)生体運動計測とﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽⅡ(1)デジタル社会 .◎のﾌﾟﾗｸﾃｨｽ (1)地域エネルギー学 (1)

情報学実験Ⅰ (1)ベンチャービジネス論(1)IoTとデータセンシ
ングⅠ(1)◎CP4

生体力学シミュレーション(1)

防災情報概論Ⅰ（1)

防災情報概論Ⅱ（1)

防災計画（1)

防災・減災とデー
タサイエンス（1)時空間情報学（1)

時空間情報演習（1)

都市災害シミュレーションⅠ（1)

都市災害シミュレーションⅡ（1)エネルギーとデータサイエンスⅠ（1)エネルギーとデータサイエンスⅡ（1)エネルギーマネージメントⅠ（1)エネルギーマネジ
メントⅡ（1)

データサイエンスとマーケティング(1)デジタル社会の消費者行動(1)

地域経済とICT
ビジネス(1)

CP5

DXプロジェクト実践(1)

外国文献講読(1)（IT・DS応用力）
DP４．身につけた情報技術・デー
タサイエンスを応用する力を身につけている．

赤字：必修科目
黒字：選択科目
緑字：自由科目（実践力の修得）

研究プロポーザル(1)
プロジェクト実践(1)○企業等
・ITエンジニア・システムエンジニア
・データサイエンティ
スト

ロボット設計学(1)

生体情報と医療機器(1)インターンシップⅡ(2) ※3○情報系大学院○官公庁等・データサイエンティ
スト

IoTとデータセンシ
ングⅡ(1)

インターンシップⅠ(1) ※3

情報学実験Ⅱ (1)
キャリアデザイン(1)DP３．データの収集・生成・蓄積・分析等を行うことができるデータ
サイエンスの知識や技能を身につけている．

ビッグデータとクラウド
コンピューティング(1)

情報セキュ ◎リティ(1) ☆

知的財産論 ◎(1)
情報データ ◎
科学概論Ⅱ(1)

デジタル変革(1)IoTとネット ◎ワークⅠ(1)CP５．課題解決型授業において、他分野の仲間と協働して課題解決に取組む教育をいます．

（実践教育）

CP3

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀｱｰｷﾃｸﾁｬ(1)（実践教育）

情報データ ◎
科学概論Ⅰ(1)CP5

CP3

専門教育科目CP ４ ． 情 報 学 ・
データサイエンスを応用する分野に関する教育を行います．

想定される進路（IT・DS活用スキル）

基礎AI学 ◎(1)☆

◎

ディプロマ・ポリシー（社会に関する基礎知識）

DP２．情報学を学び，倫理観を持って情報技術を活用できる能力 を 身 につ けている．

大学英語Ⅵ(1) ※1

Cプログラ
ミング(2)

４年
1Q〜
4Q（IT・DS活用スキル）大学英語Ⅴ(1) ※1

基礎情報学
(1)
☆

4Q

基礎教育科目

CP2
大学英語Ⅳ(1) ※1

CP ３ ． 情 報 学 ・データサイエンスや情報倫理に関する教育を行います．

3Q

CP1

大学英語Ⅲ
(1) ※1（情報教育）

CP６．卒業課題研究において、最先端の研究開 発に携わ り 、さらにプロポーザ
ル能力を養う教育を行います．

2Q

大学英語Ⅱ
(1) ※1

情報倫理と ◎
プライバシー(1)AP4．基本的なコミュ ニケーション力を備え、多様な考えや意見に耳を傾けて対話できる。

1Q

大学英語Ⅰ
(1) ※1（主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度）（主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度）

4Q

DP１．高度情報社会に関する基本的な知識を身につけている．

※留学生は日本語Certificate (1)を履修（情報教育）

情報処理の ◎技法(1)AP3 ． 情 報 社 会に深い関心と興味を持ち、社会課題の解決及び新たな価値の創造に強い意欲を持っている。

3Q

主題別科目(2)

英語Certificate (1)（知識・技能の評価）

３年

２年

１年
1Q

☆

卒業課題研究(8)
国際キャリア ◎デザイン (1) ※2

DP ５ ． 情 報 技術・データサイエ
ンスのスキルを活用し，社会課題の解決を図る
新たな価値を創造できる能力を身につけている．

教養基礎，共通科目等★リテラシーレベ
ル（必修）☆応用基礎レベル（必修）◎共通科目
情報免許対応人間情報系科目
知能ロボティクス系科目

CP6

防災・エネルギー
情報系科目