宇都宮大学データサイエンス経営学部データサイエンス経営学科

設置の趣旨等を記載した書類

目次
I. 設置の趣旨及び必要性 ........................................................... 2
II．学部・学科等の特色 ........................................................... 16
III. 学部・学科等の名称及び学位の名称 ............................................ 21
IV. 教育課程の編成の考え方及び特色 ............................................... 24
V. 教育方法、履修指導、研究指導の方法及び修了要件 ................................ 38
VI. 多様なメディアを高度に利用して、授業を教室以外の場所で履修させる場合の具体的計画................................................................................... 42
VII. 編入学定員を設定する場合の具体的計画 ........................................ 45
VIII.企業実習（インターンシップを含む）や海外語学研修等の学外実習を実施する場合の具体的計画 ........................................................................... 47
IX.入学者選抜の概要 .............................................................. 49
X. 教員組織の編制の考え方及び特色 ................................................ 56
XI. 研究の実施についての考え方、体制、取組 ....................................... 59
XII. 施設・設備等の整備計画 ...................................................... 60
XIII. 2 以上の校地において教育研究を行う場合の具体的計画 .......................... 62
XIV. 管理運営及び事務組織 ........................................................ 63
XV. 自己点検・評価 ............................................................... 65
XVI. 情報の公表 .................................................................. 66
XVII. 教育内容等の改善を図るための組織的な研修等 ................................. 72
XVIII. 社会的・職業的自立に関する指導及び体制 .................................... 73－設置等の趣旨（本文）－1－

I. 設置の趣旨及び必要性
１．設置の社会的背景及び必要性
宇都宮大学（以下「本学」とする。）は、豊かな自然資源を有し幅広い産業が展開する北関東
栃木県に立地し、地域デザイン科学部、国際学部、共同教育学部、工学部、農学部の 5 学部から成る中規模の国立大学である。栃木県で唯一の国立大学として地元から高い期待を受け、多様で豊かなフィールドを活用した実践的な教育・研究による人材の育成を行っており、地域からも厚い信頼を得ている。
デジタル化やグローバル化が急速に進む中、社会は知識集約型社会へと変革しつつあり、その動きは今般の新型コロナウイルス感染症の流行により加速している。こうした中、様々な社会課
題の解決に資する新たな知の創出と社会を牽引する人材育成を担う国立大学には、社会の活力を維持し、更なる発展を遂げるための駆動力を発揮することが期待され、特に地方国立大学には、知の拠点として地方の発展をリードする役割が今まで以上に求められている。
近年、情報技術の社会への浸透によって利用可能となった膨大なデータを、現在のコンピュータの強力な計算能力を用いて分析し、統計学、機械学習、AI(人工知能)の知見を活用することで有用な知見を引き出すことを目的とした「データ駆動型」の学問分野であるデータサイエンスが注目を集めている。データサイエンスは、ビジネスにおけるイノベーションや、現実社会における課題解決に貢献するものとしての期待が大きい。その背景には Google や Amazon といったプラ
ットフォーム企業が、データサイエンスを駆使することでビジネス的な成功を収めたことに起因する、データサイエンスの技術への需要がある。我が国の第 5 期「科学技術基本計画」(閣議決定、平成 28 年 1 月)では、「ICT を最大限に活用し、サイバー空間とフィジカル空間（現実世界）とを融合させた取組により、人々に豊かさをもたらす「超スマート社会」を未来社会の姿として共有し、その実現に向けた一連の取組を更に深化させつつ「Society 5.0」として強力に推進し、世界に先駆けて超スマート社会を実現していく」としており、そのために超スマート社会
サービスプラットフォームを活用し、新しい価値やサービスを生み出す事業の創出や新しい事業モデルを構築できる人材、データ解析やプログラミング等の基本的知識を持ちつつ、ビッグデー
タや AI 等の基盤技術を新しい課題の発見・解決に活用できる人材などの強化が図られた。
栃木県は、令和 3 年 3 月に策定した「新とちぎ産業成長戦略～Society5.0 時代を切り拓き、飛躍するとちぎの産業～」の中で「Society5.0 実現加速化に向けて、AI 等の導入・利活用促進のための拠点設置や関係機関連携による地域課題の解決に向けた取組等を通じて未来技術の社会実装を推進する」としており、また、本学の本部並びに峰・陽東の両キャンパスがある宇都宮市
も、「うつのみや産業振興ビジョン（平成 30 年 3 月改定）」の中で「IoT・ビッグデータ・AI（人工知能）などの「第 4 次産業革命」に的確に対応し、質の高いサービスの提供と生産性の向上を両立します。」としており、いずれもデータサイエンス分野に関する社会実装力を求めている。また、公益社団法人栃木県経済同友会

産業政策委員会提言書『活気ある栃木の産業を創造

する～とちぎの産業の持続的発展を目指して～』（令和 4 年 5 月）の中で、「デジタル化は不可
逆的な潮流であり、本県産業においても大きな危機感を持って真摯に取り組んでいかなければな
らない課題の一つである」として、「IT リテラシーの向上に向けて」及び「データの利活用に－設置等の趣旨（本文）－2－

向けて」とした提言を県内企業及び県に対し行っている。このようにデジタル技術を駆使した教育・研究・社会貢献の機能強化は栃木県においても喫緊の課題である。
こうした中で、企業や行政等においてデータを利活用できる基礎的素養を持つ「データサイエンス人材」が必要とされており、大学等の教育機関はその養成が求められている。社会全体における需要の高まりを受けて、内閣府は AI 戦略実行会議作成の「AI 戦略 2019」において、大学・高専卒業者の全員（50 万人/年）がデータサイエンスのリテラシーレベル（基礎教養レベル）を修得し、さらに大学・高専の 50％（+高校の一部）にあたる 25 万人/年の学生が応用基礎レベルを修得することを令和 7 年までの目標として掲げている。本学では、この内閣府が掲げた育成目
標と本学の目標である「未来社会において文理の枠組みにとらわれることなく地域創生に中心的に携わることのできる教養と専門性を持った人材の育成」の両方を達成するために、データサイ
エンス教育を基盤教育と各学部の専門教育において実施している。
以上のようにデータサイエンス人材が全国規模で不足している一方、栃木県は地域特有の経営
人材の不足の問題も抱えている。栃木県内の全企業における中小企業の割合は 99.8％（うち小規模企業 87.5％）であり、国（99.7％）と同様、中小企業が企業の大部分を占めている（中小企業庁「都道府県・大都市別企業数、常用雇用者数、従業者数(民営、非第一次産業、平成 28年)」）。中小企業では、経営に関する専門的知識を持ち、即戦力となる人材が必要とされているが、県内には経営人材を育成する高等教育機関が他県と比べて少なく、中小企業の需要を満たすに至っていない状況にある。このような状況を鑑みて、本学では生涯学習機会の提供による地域貢献として、地域各界のトップを講師陣とするプログラムにより次世代の企業人材育成に貢献する「宇大未来塾」を設置し、特に「次世代経営マネジメントプログラム」を通して経営人材の育成に貢献してきた。「次世代経営マネジメントプログラム」は毎年度多くの受講者がおり、また受講者からも経営人材の不足を懸念する声が上がっている。
経営人材の不足は、商学や経済・経営学への進学を希望する高校生が県内に少ないことに起因しているわけではない。栃木県教育委員会「令和 4（2022）年度県立高等学校等卒業者の進路状
況調査」によると、大学・短期大学等の学部別進学者数で最も多かった分野が「工学」で進学者の 19.5％を占め、2 番目が「商学、経済学関係」で 14.2％を占めている。本学には、工学部基盤工学科、地域デザイン科学部建築都市デザイン学科及び同学部社会基盤デザイン学科があり、工学分野志望の地域の高校生を受け入れてきたが、2 番目に進学者の多い「商学、経済学関係」
については、農学部に農業経済学科があるものの、本分野を志望する地域の高校生のニーズに十分に応えられていない。
地元企業へのアンケートや地元有力者、本学の経営協議会委員等の意見として、これからの地域を先導する人材、データサイエンスや経営マインドを持った人材育成への期待が高い。地域のニーズが高い 2 つの学問分野は、データサイエンスが理系で経営学が文系に分類されることが多いことから、この 2 つのニーズを同時に満たすのは難しいように思えるが、実はこの 2 つの分野
は親和性が非常に高い。分析・測定するツール（道具）としてのデータサイエンスは、数理統計学的手法を用いて、ある事象・対象を分析する。一方、行動・変動をマネジメントするツールとしての経営学は、ある事象・対象の構造と時系列的な変動を解釈し、将来的な変動を予測する。
経営学で扱ってきた対象は、企業・組織（・個人）・社会活動が多く、課題解決への提言が必須－設置等の趣旨（本文）－3－

となり、また、単なる解釈的な分析だけでなく、データサイエンスの手法も用いられている。一方、データサイエンスでは、手法そのものに関する基礎的な研究に加えて、データサイエンスの手法を用いて、具体的なある事象を解析し、新たな知見を発見する実践（応用）研究も重要な領域となっているため、マーケティングや経営に関するデータを実践（応用）研究に活用することは、非常に魅力的かつ重要であるとともに、社会実装教育を実践する上でも重要である。「経営戦略と情報」「経営と情報システム」など経営における情報の積極的な活用を研究する「経営情報学」という比較的新しい学問分野もあり、「情報学」と「経営学」の親和性が高いことは周知の事実であることからも、統計学と情報学との融合分野である「データサイエンス」と「経営学」の親和性が高いのは容易に想像できる。そこで、所属する学部の専門分野に加えて、データサイエンスと経営学の知識を学べる副専攻プログラム「データサイエンス×経営」を令和 4 年度から開設し、専門となる知識を持ちつつこのようなマインドを得るための教育を行っている。しかし、副専攻プログラムの設置は、近隣地域の高等学校には好印象を与えているものの、受験生の志望校の選択に影響を与えるほどのインパクトはなく、この分野に関心を持っている本学受験者層の多くは県外に流出しており、また、近隣地域の受験生の受け皿となっていない。近隣地域の高等学校の教員との意見交換においても、学位につながる体系的な教育プログラム（学位プログラム）でないと受験生のニーズに応えられないとの意見があった。このような状況を認識し、地域社会に資する教育研究体制のさらなる深化を目的に、地域のニーズが高いデータサイエンスと経営学を総合的に学ぶ新たなプログラムを設置する構想を立ち上げた。さらに、県内の企業の大部分を占める中小企業は深刻な人材不足にあり、即戦力となる人材を求めていることから、データサイエンスと経営学に関する専門知識や技術だけでなく、これらを社会に実装するノウハウを身につけた学生の育成が重要であるとの認識に至った。そこで、データサイエンスと経営学の学修により育成される、データサイエンス力（Data Science skills）とマネジメント力（Management skills）、加えて地域企業や自治体等の協力の下での実践的な学びを通して育成
される社会実装力（Implementation skills）を有する人材を育成する新たな学位プログラムを設置することとした。実践的かつ科学的なアプローチから課題発見・解決、社会実装にチャレン
ジするといった、時代や産業界のニーズに即した新学部「データサイエンス経営学部データサイ
エンス経営学科」（以下「新学部」とする。）を設置することで、未来志向で地域社会の発展をリードする次世代人材を育成する。
【資料 1

新学位プログラム「データサイエンス経営学部」の設置】－設置等の趣旨（本文）－4－

２．新学部設置の基盤
本学が新学部設置構想を推進する基盤としては、以下の点が挙げられる。
（１）数理・データサイエンス教育への取組
本学では、全ての学生が文理の枠組みにとらわれることなく、数理・データサイエンスを日常生活や仕事場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付けることを目標として、「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）」を令和 3 年度に開設しており、これは文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度(リテラシーレ
ベル)」に認定されている（令和 4 年 8 月 24 日）。全学部・全学生が必修科目としてデータサ
イエンスの基礎知識を修得するが、これに加え、新学部で開講される関連科目を受講することで、それぞれの専門教育における学習成果をより豊かなものとすることができる。
【参考：大学教育推進機構基盤教育センター「数理・データサイエンス」】
http://hae.utsunomiya-u.ac.jp/kiban/ds/index.html（２）文理融合・分野複眼の研究・教育の推進
本学は平成 28 年 4 月に文理融合型の学部である地域デザイン科学部を設置し、また平成 31
年 4 月にはそれまでの修士課程・博士前期課程 4 研究科（国際学・教育学・工学・農学）を 1
研究科に統合した地域創生科学研究科を設置し、文理融合・分野複眼の研究・教育を推進する
組織・制度の整備を進めてきた。新学部の設置は、地域のニーズに応えるとともに、従来進めてきた文理融合・分野複眼の研究・教育を可能とする組織を基盤とし、その整備を一層進めるものである。
（３）地域との連携・協働
本学は、地域デザイン科学部以外に国際学部・共同教育学部・工学部・農学部から構成されている総合系大学であり、「地域の知の拠点」として、地域との多様な連携・協働を行っている。各学部において様々な企業や農家、あるいは各種団体、農業試験場・農協などと協働してインターンシップを実施するとともに、全学組織である「就職・キャリア支援センター」において、職場体験、課題発見・解決型、国際の 3 つのカテゴリーでインターンシップを実施して
いる。
【資料 2

中期目標の達成状況報告書（令和 2 年 6 月）】

また研究面でも地域との共同研究を進めてきた。過去 5 年間（平成 29 年度～令和 3 年度）
でみると、件数で約 30％、受入金額で約 14％が栃木県内企業との共同研究である。また共同研究等の形を採らない場合でも、地域が直面する課題やその解決方法を共同で探究してきた事
例もある。
【資料 3

共同研究実績】【参考：日光プロジェクト（国際学部附属多文化公共圏センター）】
https://cmps.utsunomiya-u.ac.jp/nikko-project/－設置等の趣旨（本文）－5－

新学部は企業経営・組織運営の課題を理解できる能力の育成を重要な目標としているが、これまで組織的・継続的に構築されてきた関係を活かして実施することが可能である。
（４）地域における人材需要
本学においては、「業種別企業等求人件数及び本学就職者数まとめ」【資料 4】に示すように、例年多くの企業からの求人依頼が寄せられている。特に過去 5 年間（平成 29 年度～令和
3 年度卒業生）においては、平均求人倍率が約 20 倍から約 50 倍に増加し、本学からの人材輩出に対し企業から高い期待がもたれている。このような中、各企業等におけるデータサイエン
スの素養を持つ人材の必要性や、経営人材（経営者）自身のデータサイエンスに関する習熟の必要性が指摘されてきた。栃木県内の企業は全国平均と比較して単独事業所の割合が高く（全国平均より約 3％高い）、県内でこれらの必要性を満たすニーズが高い。また各企業・団体からも設置を求める声が寄せられている。
【資料 4】業種別企業等求人件数及び本学就職者数まとめ
第三者機関（(株)進研アド）に依頼した、過去 5 年間（平成 29 年度～令和 3 年度）の本学学部卒業生の採用実績がある、もしくは本学卒業生の就職が想定される、近隣県の企業・団体（509 社）を対象としたアンケート調査（有効回答 180 社）【資料 5】においても、データサ
イエンス人材の必要性について、「必要である」が 27.8%、「今後必要となる」が 60.0%となっており、87.8%の企業において、「必要な人材である」との評価を得ている。このことからも、データサイエンス人材のニーズの高さがうかがえる。
【資料 5

宇都宮大学「データサイエンス経営学部データサイエンス経営学科」（仮称）

設置に関するニーズ調査結果報告書【企業対象調査】】
また学生の就職先を地域的に見ると、平成 29 年度から令和 3 年度の 5 年間の卒業生のうち、約 25％の学生が栃木県内に、また約 38％の学生が栃木・群馬・茨城・福島・埼玉の近隣
5 県に就職している。
【資料 6

就職先集計（教員を除く、都道府県別 ）】これらの点から本学に新学部を設置し、研究・教育を推進するとともに、入学定員 55 名のデータサイエンスの素養を持った卒業生を輩出していくことは、栃木県内、また北関東を中心とする周辺地域における上記のニーズを満たすことに貢献するものと考える。
（５）経済学・経営学関係の教育
本学は農学部農業経済学科を有し、農学の一環として経済学・経営学関係の教育を行ってきた。また農学部以外に、地域デザイン科学部、国際学部、共同教育学部でも経済学・経営学関係の科目を開講し、これらを連携させて経済学・経営学関係の教育を行ってきた。今回の新学－設置等の趣旨（本文）－6－

部設置にあたっては、この基盤を活かしつつ、新たに関係分野の教員を採用し、これまでの体制を大幅に強化して実施する。
（６）宇大スタンダード
本学は教育目標の一つに、「基盤教育を出発点とし、現代社会に必要な汎用的能力（宇大ス
タンダード※）を育成すること」を掲げ、幅広い教養と行動的知性を備え、未来の社会を拓き支える人材を育成している。
※宇大スタンダード【論理的思考力】
筋道を立てて論理的に物事を考える力【情報活用力】
情報及び情報手段を主体的に選択し、活用する力【表現力】
感情や思考などを伝達可能な形式に表し、効果的・印象的なものとして伝える力【学修力】
一人称で物事を捉え自ら行動し、進んで新しい知識・能力を身に付けようとする力。変化に対応し、自らを変えようとする力【協働力】
チームの中で協力しながら自分の役割や責任を果たす力。多様な人々との繋がりや協働を生み出す力【課題解決力】
多面的な視点から現状を分析し、目的や課題を明らかにする力。課題解決に向けた計画を立案し、自律的に取組む力【資料 7

宇都宮大学の学びのカタチ 宇大スタンダード】－設置等の趣旨（本文）－7－

３．新学部の基本理念、育成する人材像と必要とする知識・能力（１）新学部の基本理念
本学は、「人類の福祉の向上と世界の平和に貢献することを理念とし、広く社会に開かれた大学として、質の高い特色ある教育と研究を実践する」ことを推進している。新学部の設置は、この考えのもとで、21 世紀の地域の課題解決に寄与するために「地域産業高度化支援の中核的拠点」としての役割を果たす機能を強化するものである。そこで、新学部の基本理念を「データサイエンスと経営学の教育・研究・地域貢献を推進することによって、Society5.0に適合した地域産業・地域経済の成長に貢献する」と設定した。この理念を遂行するためには、地域産業の新しい課題に対応して実際の現場で実践的に行動できることが求められており、そのためにはデータサイエンスの専門的知識・技術と経営学の専門的知識を共に身に付け、社会実装に向けてそれらを応用できることが重要である。そこで、新学部では分野複眼の教育課程を編成し実施する。
（２）育成する人材像
基本理念で示されているように、地域の持続的な発展を未来志向で推進し、Society5.0 に適合した地域産業・地域経済を実現するためには次のような人材を育成する必要がある。
○企業や行政等の組織において、経営学的視点から現在及び将来の課題を見つけ出し、それらの本質を読み解くとともに、各企業や組織の強みを活かしながら、それぞれの状況に適した柔軟なマネジメントができる人材〇従来の縦割り的な学問体系で対応できないような多様化・複雑化した課題を、データを基にして科学的に分析し解決することができる人材〇組織の中でデータサイエンス及び経営学の複眼的視野を持って他者と協働作業するとともに、諸課題を解決するための知識と技術を、課題解決、意思決定、及び新しい価値の創出に繋げることによって社会に実装することができる人材
新学部は、このような人材を「地域のニーズが高いデータサイエンスと経営学を総合的に学
び、(a)データサイエンス力（Data Science skills）、(b)マネジメント力（Management skills）、(c)社会実装力（Implementation skills）の 3 つの力を有する次世代人材」と定義し、育成する。
上記を念頭に、新学部のディプロマ・ポリシーを以下のとおり設定した。
【ディプロマ・ポリシー】
本学の学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）のもと、新学部では、「宇大スタンダード」に定める汎用的能力（学修力、情報活用力、論理的思考力、表現力、協働力、課題解決力）と、以下のような専門分野に関する 3 つの力を身に付けた学生に「学士（経営情報学）」の学位を授与する。

－設置等の趣旨（本文）－8－

(a)データサイエンス力
科学的で根拠に基づく課題発見・解決を行うために、数学、統計学、情報学の知識や機械
学習・AI を使いこなし、データから価値のある情報を抽出し分析する力(b)マネジメント力
企業や行政などの課題発見・解決のために、組織における様々なメカニズムを理解し、マ
ネジメント視点から課題とその解決策を見つけ出す力(c)社会実装力
データサイエンスと経営学の知識と技術を、課題解決や意思決定、価値創出に活用することによって社会に実装する力（３）新学位プログラムにおける 3 つの力の養成方法（カリキュラム・ポリシー）
実社会において課題解決や意思決定、価値創出を実践する際、ディプロマ・ポリシーで掲げた 3 つの力（データサイエンス力、マネジメント力、社会実装力）は互いに相補的に働き有機的に連携している。そのため各個人がこれら 3 つの力を全て備えていることにより、実社会において分野複眼の視点を持ちながら、自らの力を十分に発揮し、各分野で活躍することができる。
また、ディプロマ・ポリシーに掲げる 3 つの力を総合的に身に付け、Society5.0 に適合した地域産業・地域経済の成長へ貢献できる人材となるためには、データサイエンスと経営学の基礎的素養を修得するだけでなく、社会実装につながる高度な専門性を深めることも必要である。
この考えのもと、教育課程編成の方針、教育内容の学修方法、学修成果の評価方法を以下のとおり設定した。
【教育課程編成の方針】①科目の編成・幅広い教養を修得するための「基盤教育科目」と、データサイエンス及び経営学の専門性を身に付けるための「専門教育科目」の 2 種類の授業科目を体系的に編成する。
・専門教育科目として「数理・データサイエンス科目」、「経営学科目」、「総合・社会実
装科目」を配置する。
・「データサイエンス力」は、専門教育科目のうち「数理・データサイエンス科目」の履修を通じて養成される。
・「マネジメント力」は、専門教育科目の「経営学科目」の履修を通じて養成される。
・「社会実装力」は、「数理・データサイエンス科目」「経営学科目」により身に付ける知識・技術を基盤として、「総合・社会実装科目」の履修を通じて養成される。
・「宇大スタンダード」に定める汎用的能力は、「基盤教育科目」の履修を通じて養成され、「総合・社会実装科目」の履修により更に高められる。

－設置等の趣旨（本文）－9－

②2 学系選択制の導入
・データサイエンスと経営学の基礎的素養を修得した上で、さらにいずれかの専門性を高度化するために、本学科のカリキュラムの中に「データサイエンス学系」と「経営学系」の2 つの学系を設ける。
・学生は 2 年次後期にいずれかの学系を選択することとする。
【教育内容の学修方法】
・「データサイエンス学系」と「経営学系」のいずれの学系においても、データサイエンスと経営学の双方の基礎知識、基礎技術を修得することに加え、各学系においてそれぞれの高度な専門性を深める。
・「データサイエンス学系」では、数理・データサイエンスに関する知識や技術を学ぶだけ
でなく、経営学の素養を身に付けて、経営課題や地域社会のニーズに対する理解に基づく経営支援やプログラム・システム開発などを可能とする知識と能力を養成する。
・「経営学系」では、企業経営を中心とした経営学を学ぶだけでなく、データサイエンスの基礎知識を身に付けて、データに基づく地域産業のコンサルティングや経営判断、起業などを可能とする知識と能力を養成する。
・各学系において身に付けた知識や技術を活用した実践的な課題発見・解決の経験を積む機会としてインターンシップや演習科目を配置し、地域産業・地域経済の持続的発展に資す
る社会実装力を養成する（学科カリキュラムや学系の詳細は後述の該当箇所で詳述す
る）。
【学修成果の評価方法】
学修成果の評価は、授業科目ごとに定める達成目標に応じ、科目の態様に従って、試験、レ
ポート、発表などにより評価する。
（４）入学者に求める能力
新学部の教育課程において、「（３）新学位プログラムにおける 3 つの力の養成方法（カリキュラム・ポリシー）」で述べた知識及び能力を身に付ける基盤となる能力を有する者を選抜するため、新学部では以下のアドミッション・ポリシーに基づき入学者選抜を実施する。入学者選抜に関する詳細については、項目 IX.「入学者選抜の概要」で述べる。
【アドミッション・ポリシー】①知識・技能・高等学校の様々な教科・科目の学習を通して、文理の基礎知識をバランスよく身に付けてきた人②思考力・判断力・表現力
・物事を論理的に考えることができる人－設置等の趣旨（本文）－10－

・多様な人々・組織と協働して、これからの世界や日本、地域社会の創造（創生）に貢献するために、自分の考えを表現し他者に伝えることができる人③主体性をもって多様な人々と協働して学ぶ態度
・情報システムを活かした企業経営や起業に意欲がある人
・企業、組織活動、組織経営について数理的に分析することに関心がある人
・データ分析、プログラミング、情報ネットワーク等に関心がある人（５）育成する人材像と 3 ポリシーとの関連性
ディプロマ・ポリシーに記載されている「宇大スタンダード」と「3 つの力（データサイエ
ンス力、マネジメント力、社会実装力）」は、カリキュラム・ポリシーに従って配置された「基盤教育科目」、「数理・データサイエンス科目」、「経営学科目」、「総合・社会実装科目」によって養成される。また、アドミッション・ポリシーは、カリキュラム・ポリシーに従って配置された各科目を学ぶ基盤となる能力としてそれぞれ以下のように対応付けられている。
①知識・技能：「基盤教育科目」「数理・データサイエンス科目」「経営学科目」を学ぶための基盤となる能力②思考力・判断力・表現力：「総合・社会実装科目」を学ぶための基盤となる能力③主体性をもって多様な人々と協働して学ぶ態度：「数理・データサイエンス科目」「経営学科目」を学ぶための基盤となる能力
このように、3 ポリシーは「宇大スタンダード」と「3 つの力」を通して一体的に結びついており、この 3 ポリシーをもとにした教育によって、新学部では（２）で定めた人材の育成を目指す（新学部において育成する人材像と 3 ポリシーとの関連性について、【資料 8】の関係
図にてまとめた）。
【資料 8

育成する人材像と 3 ポリシーの関連性】－設置等の趣旨（本文）－11－

４．学生確保
栃木県内の県立高校卒業生の大学等学部進学割合について、「令和 4（2022）年度県立高等学校等卒業者の進路状況調査報告書（栃木県教育委員会）」によると、「商学、経済学関係」は 14.2％であり、工学系の 19.5％に次ぐ大きなシェアを占めているが、これまで本学には、商学・経済学分野を柱とした教育プログラムが存在せず、地域の需要に十分に沿っていなかった。したがって、本学において、新学部の設置は、地域の高校生のニーズに応える大きな一歩となると考えられる。
一方、18 歳人口の減少、首都圏への頭脳流出など、学生確保に対する地方大学を取り巻く状況はより一層厳しくなっていることから、県内に限らず、県外も含めた受験生のニーズをより正確に把握して客観的に分析することで、志願者を確保していく必要がある。
そこで、第三者機関に依頼して、本学の主な学生募集エリアである栃木県、福島県、茨城県、埼玉県に所在する高校 28 校の 2 年生約 3,500 名を対象に調査を実施し、うち 3,112 名から有効回答を得た。回答者の属性は概ね以下の通りである。
性別：「男性」49.2％、「女性」49.7％、「その他・無回答」1.2％
在籍高校種別：「公立」87.5％、「私立」12.5％
在籍高校所在地：「栃木県」75.4％、「栃木県以外」24.5％
所属コース：「文系」45.8％、「理系」52.0％、「その他・無回答」2.2％（１）新学部の魅力
新学部の各特色について、「とても魅力を感じる」もしくは「ある程度魅力を感じる」と回答した生徒がそれぞれ以下の割合でおり、受験生にとっておおむね魅力あるものとして評価されている。また、文系・理系別にみると、［学部共通の特色］については文系、［データサイ
エンス学系の特色］については理系、［経営学系の特色］については文系の方がそれぞれより魅力を感じている。
特色Ａ．［学部共通の特色］経営学、データサイエンス及び地元企業での実践科目を配した
学位プログラムとなっており、文理複眼的な視野が身に付けられる→全体 75.2％（文系 75.4％、理系 74.9％）

特色Ｂ．［学部共通の特色］受験時及び入学時には学系を決定せず、入学後にデータサイエ
ンス及び経営学の基礎知識を修得した上で、教員のアドバイスを受けながら、一人ひとりの志向に合わせて、「データサイエンス学系」「経営学系」のいずれかを選択する→

全体 80.9％（文系 82.9％、理系 79.2％）

特色Ｃ．［学部共通の特色］実務家による講義や地元企業等でのインターンシップなど、現場の課題解決に向けたより実践的な能力が身に付けられる→全体 80.7％（文系 82.9％、理系 79.1％）－設置等の趣旨（本文）－12－

特色Ｄ．［データサイエンス学系の特色］経営学の基礎知識を修得した上で、統計解析、プ
ログラミング、AI・機械学習について深く学んでデータサイエンスの専門性を深めることにより、データ科学に立脚した企業経営・組織運営の改善提案や意思決定ができる能力が身に付けられる→全体 75.2％（文系 71.6％、理系 78.3％）

特色Ｅ．［データサイエンス学系の特色］卒業後の就職先は、データサイエンティスト、データエンジニア、クオンツ（金融・証券業界の数理分析専門家）、システムエンジ
ニア、プログラマーなどが想定されている→

全体 68.4％（文系 61.1％、理系 74.7％）

特色Ｆ．［経営学系の特色］データサイエンスの基礎技術を身に付けた上で、経営学を体系的に深く学んで専門性を深めることにより、理論・技術と地域産業等における課題とを結びつけた提案・実装ができる能力が身に付けられる→全体 75.1％（文系 77.0％、理系 73.4％）

特色Ｇ．［経営学系の特色］卒業後の就職先は、営業・企画管理者、公認会計士、税理士、経営コンサルタント、起業家、公務員などが想定されている→

全体 76.2％（文系 80.4％、理系 72.6％）（２）新学部への受験意向と入学意向【受験意向】
全体として 16.1％の生徒（文系 15.4％、理系 16.6％）が受験意向を示しており、「令和 4（2022）年度県立高等学校等卒業者の進路状況調査報告書（栃木県教育委員会）」の、「商学、経済学関係」への進学率 14.2％と比較して、若干多くなっている。
【入学意向】「合格したら併願校よりも入学したいと思う」と回答した生徒が 268 名（入学定員 55 名に対して 4.87 倍）おり、高校生のニーズが十分にあることがわかる。うち文系 126 名、理系
135 名であり、新学部の特色を反映しているといえる。また、リメディアル教育を含めた数学関連講義の能力別クラスの人数配分に反映されることが考えられる。
2 年次後期に行う学系の選択について、入学意向のある生徒のうち、34.7％が「データサイ
エンス学系」を、28.7％が「経営学系」を選択したいと回答している一方、36.2％が「入学した後両方の基礎を学んだ上で選択したい」と回答しており、ある程度の基礎知識を教えた上で、学系を選択してもらう方法の妥当性が確認できる。

－設置等の趣旨（本文）－13－

５．卒業後の進路
新学部の教育プログラムが育成を目指している、データサイエンスの素養と経営学の素養を兼ね備え、複眼的視野を持った新たな経営人材が、社会のニーズに合致しているのかを調査するた
め、第三者機関に依頼して、本学卒業生の就職先企業・団体及び本学卒業生の就職が想定される企業・団体計 509 社に対する意識調査を実施し、うち 180 社から有効回答を得た。回答者は、各企業・団体において「採用の決定権がある」者が 22.8％、「採用に関わる」者が 61.7％（合わ
せて全体の 84.5％）を占めており、各企業・団体における人材ニーズを的確に把握した、信頼性の高い調査結果であると判断できる。
調査した企業の属性は概ね以下の通りである（分類は「日本標準産業分類」による）。
「サービス業」22.2％、「製造業」20.6％、「卸売業、小売業」15.0％、「建設業」12.2％、「公務」10.0％（１）企業・団体等にとってのデータサイエンス人材の必要性
企業・団体等が必要としている能力と資質について、データサイエンスを修得した人材が「必要である」、もしくは、「今後必要になる」と回答した企業が 87.8％（第 1～3 次産業）であり、産業の形態にかかわらず、データサイエンス人材に対するニーズが大きいことが分かる。
（２）新学部の魅力と卒業生へのニーズ
新学部の各特色について、「とても魅力を感じる」もしくは「ある程度魅力を感じる」と回答した企業・団体等がそれぞれ以下の割合でおり、就職先にとって魅力あるものとして評価されている。
特色Ａ．［学部共通の特色］経営学、データサイエンス及び地元企業での実践科目を配した
学位プログラムとし、文理複眼人材を育成する
→

89.4％

特色Ｂ．［学部共通の特色］データサイエンスの素養を持ち、基礎的経営学をベースに実践的な知識を身に付けた、課題解決や価値創出に繋げる能力を有するデータサイエン
ス及び経営学の専門家を育成する
→

92.8％

特色Ｃ．［学部共通の特色］マネジメント力（Management skills）、データサイエンス力（Data Science skills）、社会実装力（Implementation skills）の 3 つの力を有する経営人材を育成する
→

94.4％

－設置等の趣旨（本文）－14－

特色Ｄ．［データサイエンス学系の特色］経営学の基礎知識を修得した上で、データサイエ
ンスの専門性を深めることにより、データ科学に立脚した企業経営・組織運営の改善提案や意思決定ができる高度 IT 人材を育成する
→

92.2％

特色Ｅ．［経営学系の特色］データサイエンスの基礎技術を身に付けた上で、経営学の専門性を深めることにより、理論・技術と地域産業等における課題とを結びつけた提案・実装ができる、企業・公共人材を育成する
→

88.9％

企業・団体等は、データサイエンスを修得した人材が必要（第 2 次産業 85.0％、第 3 次産
業 88.9％）であり、新学部の卒業生を採用したいと思っている（データサイエンス学系：第 2次産業 78.3％、第 3 次産業 85.5％。経営学系：第 2 次産業 81.7％、第 3 次産業 85.5％。）。
以上により、卒業後の進路の確保も十分にできると考えられる。

－設置等の趣旨（本文）－15－

II．学部・学科等の特色
１．新学部の特色
本学は、これまで栃木県を中心とした地域社会、地方自治体、地域経済界と連携しながら、第
1 次、第 2 次、第 3 次の各産業や公共部門等の幅広い分野との関連の深い領域の教育・研究を行ってきた。こうした中で、新学部の目標は、実学を支える豊富な現場を有する栃木県に立地する
地方国立大学の学部として、第 4 次産業革命がもたらす社会変革に適応した地域産業・経済の実
現を、データサイエンスと経営学の領域からサポートすることである。そのため新学部では、未来志向かつ現場志向の教育を実施することにより、データサイエンス力（Data Scienceskills）、マネジメント力（Management skills）、社会実装力（Implementation skills）の 3
つの力を有する次世代人材を育成する。また、新学部を中心に本学の「地域の発展をリードする知の拠点」としての機能を強化することも目指す。この基本的な考えのもとで行う新学部の取組における主な特色は、次のとおりである。
（１）新学位プログラムで養成する 3 つの力
実社会において課題解決や意思決定、価値創出を実践する際、3 つの力（データサイエンス
力、マネジメント力、社会実装力）は互いに相補的に働き有機的に連携している。そのため各個人がこれら 3 つの力を全て備えていることにより、実社会において分野複眼の視点を持ちな
がら、自らの力を十分に発揮し、各分野で活躍することができる。そこで新学部のカリキュラ
ムでは、専門教育科目として「数理・データサイエンス科目」、「経営学科目」、「総合・社会実装科目」を配置し、データサイエンス力とマネジメント力の双方を総合的に養成するとともに、「総合・社会実装科目」に配置した演習科目等によってそれらの力を実課題等に活用する社会実装力を養成する。
（２）2 学系選択制の導入と分野複眼の視点を持った人材の育成
新学部内に「データサイエンス学系」と「経営学系」の 2 つの「学系」を設ける。受験・入学時点では学系を選択せず、入学時から 2 年次前期までは、全員が共通でデータサイエンスと経営学の専門基礎を学ぶ。これは文系志向の学生も理系志向の学生も先入観を持たずにデータ
サイエンスと経営学の学修に取り組めるようにするためである。このことにより全学生がデー
タサイエンスと経営学の両分野の専門性を磨き、分野複眼の視点を身に付けることができる。
そして、2 年次前期終了時までの期間に卒業後のキャリアまで視野に入れた将来の志向を定め、2 年次後期時点でいずれかの学系を選択し、2 年次後期から卒業までの期間に、選択した学系分野の専門性を深化させる。また、選択しなかった学系分野の専門教育科目も選択科目として履修可能であるため、両分野の高度な専門性を同時に身に付けることも可能である。
この他に、基盤教育科目ではデータサイエンスと経営学の専門性の基盤となる幅広く深い教
養や行動的知性を身に付け、3C 精神※を持った人材の基盤を構築することができる。さらに既存学部においてそれぞれの学部の専門性が反映されたデータサイエンスまたは経営学に関連する専門教育科目を開講しており、それらの科目は新学部においても選択科目として履修するこ－設置等の趣旨（本文）－16－

とができる。これらの取組により、新学部では学修者の視野を広げる多様な学びが可能となる。
※3C 精神とは本学が目指す 3 つのスピリット（Challenge: 主体的に挑戦し、Change: 時代の変化に対応して自らを変え、Contribution: 広く社会に貢献する）を意味する。
（３）データサイエンスと経営学の社会実装を指向したアクティブ・ラーニングによる実践的
学び「総合・社会実装科目」に配置された演習科目（全科目が必修科目）ではアクティブ・ラー
ニングとして、グループワーク・PBL（Project Based Learning）形式で地域の企業・自治体
等から提供されたデータを用いた実課題の解決に取り組みながら社会実装力を養成する。また、実務家教員（地元企業・自治体等の経営者・社員・職員）による講義も取り入れ、実社会でデータサイエンスと経営学の知識・技術がどのように活用されているかを実践的に学ぶ。さらにこれらの演習科目は学部全体で実施し、組織の課題解決における障害の一つである専門性の分断を避け、互いの専門性を持ち寄りながら協働するマインドも身に付ける。
（４）教育の質を担保する 2 つの蓄積
①基盤教育と各学部の専門教育におけるデータサイエンスと経営学の総合的教育
本学では、令和 3 年度に基盤教育において全学対象の数理・データサイエンスの教育プロ
グラム「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）」を設置し、また令和 4 年度には共同教育学部を除く 4 学部において、副専攻プログラム「データサイエン
ス×経営」を設置した。そしてこれらの教育プログラムを設置するとともに、データサイエ
ンス関連科目である以下の 7 科目を新規開講した（一部開講予定）。
1.実践データサイエンス（基盤教育科目、令和元年度新規開講）
2.データサイエンス入門（基盤教育科目、令和 2 年度新規開講）
3.データサイエンス基礎（基盤教育科目、令和 3 年度新規開講）
4.AI・機械学習入門（基盤教育科目、令和 4 年度新規開講）
5.データサイエンスとエリアスタディーズ（国際学部専門教育科目、令和 4 年度新規開講）
6.データサイエンスのための数学（基盤教育科目、令和 5 年度新規開講予定）
7.人間社会と情報の世界 C[統計学入門]（基盤教育科目、令和 5 年度新規開講予定）
これらの教育プログラムの成果として、全学生向けの教養レベルから専門的レベルまで幅
広くデータサイエンスと経営学の教育のノウハウを蓄積し、新学部の設置の礎を築いてき
た。
【資料 9

文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）】【資料 10 副専攻プログラム「データサイエンス×経営」】－設置等の趣旨（本文）－17－

②地域の企業・自治体等との連携・協働
本学は地域の知の拠点である地方国立大学として、地域の企業・自治体等と共同研究や社
会人講座の開設等に取り組むなど、長年にわたりグローカルな教育・研究・人材育成を通して連携・協働の関係を築いてきた。新学部の一部の演習科目において、連携している地域の
企業・自治体等※から実務家教員を招き、科目担当教員と協力して社会実装を指向したグループワーク・PBL 形式の演習を行う。また、必修科目である「社会実装実践演習」でも、地域の企業・自治体等の協力の下、学生が企業・自治体等へ一定期間出向き、経営企画・経営戦略等に携わる部署で実践的な社会実装について学修する。
※本学は、自治体等（48 件）、他の大学等の教育機関（12 件）、企業・金融機関（22件）、非営利団体（24 件）、その他の団体（1 件）と連携協定を結んでいる。
【参考：連携協定一覧】
https://www.utsunomiya-u.ac.jp/activity/community/report-kyotei.php（５）数学教育におけるサポート体制
1 年次の必修の数学科目「データサイエンス・経営学の数理及び演習 A」、「データサイエ
ンス・経営学の数理及び演習 B」では、数学を不得意とする学生をサポートするために、チューター制度を導入する。具体的には、各学生はチューターである大学院生（新学部の系統大学院が設置されるまでは教育学研究科の理科・数学分野の大学院生及び地域創生科学研究科工農総合科学専攻の大学院生）にオンライン・対面の両方で数学に関する質問・相談をすることができる。また、チューターの統括はデータサイエンス担当教員が行い、チューターを通して収集された学生からの意見等を講義内容にフィードバックさせることにより、教育の質の向上を図る。
２．学系の特色（１）データサイエンス学系
本学系では、3 つの力（データサイエンス力、マネジメント力、社会実装力）を養成しつ
つ、特にデータサイエンス力に関する高度な専門性を身に付ける。これによって本学系の学生
は、将来的に企業・自治体等において数理的・科学的な手法によるデータ分析を用いて課題解決等に貢献しながら、自ら最新の知識と技術を学び続け、未来社会 Society5.0 においても活躍することができる次世代人材となることが期待される。このような人材育成を目指す本学系の特徴は、次の 3 点である。
①数理・情報教育の徹底
新学部では、両学系共通で基礎的な数学科目及び情報科目によって、データサイエンスを学ぶ際の土台となる数学及び統計の知識やプログラミング技術の基礎固めを徹底する。それに加え本学系では、より専門的な数学科目及び情報科目が配置され、最先端の AI・機械学
習の理論を学ぶ際に必要な知識・技術が身に付けられるようにカリキュラムを構成する。ま

－設置等の趣旨（本文）－18－

た、この数理・情報教育の徹底により、発展著しい AI・機械学習の分野において、10 年後、20 年後にも陳腐化しない確固たる知識の基盤を養成する。
②社会実装を指向した経営学の基礎教育と AI・機械学習の高度専門教育
本学系のカリキュラムには、低年次に学部共通科目として経営学の基礎科目を配置し、高年次に AI・機械学習関連の高度な専門教育科目を配置する。これらの科目の修得によって、実社会において課題解決に取り組む際に不可欠なマネジメント力と、高度な実践的デー
タ分析技術の両方を身に付けることができる。そのため本学系の学生は、卒業後に企業・自治体等においてデータサイエンス・AI プロジェクトに参加する際に、課題発見から分析までを広く理解し実践することができ、特に分析業務においてプロジェクトの中心的な役割を担える人材となることが期待される。
③多様な卒業研究と想定される職業・進路
本学系の卒業研究は、工学、理学、経営学の広い分野においてデータサイエンスが用いられている領域を対象としており、卒業研究を通してデータサイエンスの多種多様な応用手法
を実践的に身に付けることができる。また、卒業後に想定される職業・進路としては、デー
タサイエンティスト、データエンジニア、クオンツ（金融・証券業界の数理分析専門家）、
システムエンジニア、プログラマー、データアナリスト、研究職、生産設備制御・監視者、公務員、大学院進学等が考えられる。
（２）経営学系
本学系では、3 つの力（データサイエンス力、マネジメント力、社会実装力）を養成しつ
つ、特にマネジメント力に関する高度な専門性を身に付ける。これによって本学系の学生は、将来的に企業・自治体等において、データを用いて現状と将来における変動を科学的に分析、予測し、組織の行動を実践的にマネジメントすることができる次世代人材として、未来社会
Society5.0 においても活躍することが期待される。このような人材育成を目指す本学系の特徴は、次の 3 点である。
①組織内部の理解のための経営学及びデータサイエンス教育
社会活動の主体は企業や組織であり、その企業や組織が多様、複雑かつ重層的な形で存在している。組織社会を維持し、健全に発展させるためには、組織経営の内部メカニズムや財務状況を的確に理解・分析し、マネジメントできる専門知識を備えた人材を育成する必要がある。以上から、本学系では、経営学を中心としながらも、事象を測定し分析するツールとしてのデータサイエンスの知識も修得することにより、実学として組織経営の内部メカニズ
ムに関する専門知識を身に付けることができる。

－設置等の趣旨（本文）－19－

②組織内部と組織間の理解のための経営学の体系的教育
企業や組織では、内部メカニズムの維持を目指すだけでなく、外部環境をも加味した組織(間)マネジメントをする必要がある。周辺環境及び他の企業や組織の変化を感じ取り、連携や統合も含めて組織を変革させるには、鋭い洞察力はもとより、組織間の比較分析、データ
検証、適応可能性を常時模索する必要がある。このために、経営学を体系的に学ぶと共に、組織外部との相互作用を射程に入れた実学を取り入れた科目を履修する。そのことにより、組織内部の効率化だけではなく、外部との関係を視野に入れ、持続発展的な事業展開に貢献できる専門的知識を身に付けることができる。
③多様な卒業研究と想定される職業・進路
本学系の卒業研究は、経営学分野（商学、会計学、経済学を含む）を対象としており、卒業研究を通して経営学の知識と技術を実践的に身に付けることができる。また、卒業後に想定される職業・進路としては、営業・企画管理者、公認会計士、税理士、起業家、経営コン
サルタント、経営アナリスト、金融・保険専門職、マーケター、公務員、大学院進学等が考えられる。

－設置等の趣旨（本文）－20－

III. 学部・学科等の名称及び学位の名称
１．学部、学科、学系の名称および理由
新学部の目標は、実学を支える豊富な現場を有する栃木県に立地する地方国立大学の学部として、第 4 次産業革命がもたらす社会変革に適応した地域産業・経済の実現を、データサイエンスと経営学の領域からサポートすることである。そのため新学部では、未来志向かつ現場志向の教育を実施し、第 4 次産業革命によって実現される未来社会 Society5.0 において活躍できる分野
複眼の視点を持った人材を育成する。このような人材に必要な能力を(a)データサイエンス力（Data Science skills）、(b)マネジメント力（Management skills）、(c)社会実装力（Implementation skills）という 3 つの力と定めた。実社会において課題解決や意思決定、価値創出を実践する際、これら 3 つの力は互いに相補的に働き有機的に連携しており、各個人がこれらの力を全て備えていることにより、それぞれの力を十分に発揮し、分野複眼の視点を持った人材として活躍できる。そこで新学部では、データサイエンス力とマネジメント力の双方を総合的に養成し、さらに演習科目等によってそれらの力を実課題等に活用することを学び、実社会の様々な分野において、経営学的視点から課題を捉え、データサイエンス的手法を用いてそれらを解決することができる社会実装力を備えた人材を育成することを目的としている。数学、統計学、情報学の知識や機械学習・ＡＩを使いこなし、データから価値のある情報を抽出する力であるデータサイエンス力は、情報学の一分野であるデータサイエンスの学問領域の学修で育成され、また、組織等の様々なシステムの構造・仕組みを理解し、経営学的視点から課題とその解決策を見つけ出す力であるマネジメント力は、主に経営学の学問領域の学修で育成されることか
ら、新学部の名称を「データサイエンス経営学部」とする。また、学部と学科の構成が 1 学部 1学科であることから、学部と学科の名称を同一とする。よって、学科の名称を「データサイエン
ス経営学科」とする。
新学部（学科）内には、専門教育の充実を図り、教育・研究環境を整備し、社会（産業界）との窓口となる組織である「学系」を 2 つ設けるが、全学生がデータサイエンスと経営学の両分野の専門性を磨き、分野複眼の視点を身に付けることができるように、受験・入学時点では学系を選択せず、入学時から 2 年次前期までは、全員が共通でデータサイエンスと経営学の専門基礎を学ぶ。そして、2 年次前期終了時までの期間に卒業後のキャリアまで視野に入れた将来の志向を定め、2 年次後期時点で学系を選択し、2 年次後期から卒業までの期間に、選択した学系分野の専門性を深化させる。2 つの学系のうち、データサイエンスの高度な専門性を身に付け、将来的に企業・自治体等において経営学的視点から諸課題を見つけ出し、データサイエンス技術を用いてそれらの課題を分析し、そこから課題解決や意思決定、新しい価値の創造に繋げられるデータサイエンス人材の育成を目指す学系の名称を「データサイエンス学系」とする。もう一方の、組織の行動を実践的にマネジメントする経営学の知識に加えて、事象・対象を分析するデータサイ
エンスの知識も身に付け、経験・体験だけに依存することなく、科学的データを経営組織に活用できる経営人材の育成を目指す学系の名称を「経営学系」とする。

－設置等の趣旨（本文）－21－

新学部の英語名称については、本学の学部の英語表記に沿った形で、"School of Data
Science and Management" とする。"Data Science and Management" という表記については、海外においても、アメリカのコピン州立大学の学科として、"Department of Accounting, Data
Science, and Management Information Systems[1]" があり、イタリアのルイス大学の修士課程として、"Data Science and Management[2]" が、また、アメリカのマサチューセッツ大学ボストン校の博士課程に "Information Systems for Data Science and Management[3]" 等が存在
し、新学部と類似した教育プログラムを実施している。研究所等においても、アメリカのニュージャージー工科大学の研究所の部門として "Data Science and Management[4]" 等が存在し、さらに、学術誌においても、エルゼビア社のウェブプラットフォームである ScienceDirect のオープンアクセスジャーナルとして "Data Science and Management[5]" があり、新学部での教育・研究の対象分野が取り扱われている。以上より総合的に判断して、"Data Science andManagement" という英語表記は、国際的に通用するものであるといえる。
データサイエンス経営学科の英語名称についても、本学の学科の英語表記に沿った形で、"Department of Data Science and Management" とする。また、データサイエンス学系および経営学系については、それぞれ、"Data Science Track" および "Management Track" とする。
【参考】[1] Coppin State University（コピン州立大学）
Department of Accounting, Data Science, and Management Information Systems
https://www.coppin.edu/academics/colleges-and-schools/collegebusiness/department-accounting-data-science-and-management[2] Luiss University（ルイス大学） Graduate School Data Science and Management
https://www.luiss.edu/admissions/programs-offered/masters-degree/data-scienceand-management[3] University of Massachusetts Boston（マサチューセッツ大学ボストン校）
Doctoral Program

Information Systems for Data Science and Management

https://business.umb.edu/doctoral-program/mis[4] New Jersey Institute of Technology（ニュージャージー工科大学）
Research Institutes, Centers and Specialized Laboratories
Data Science and Management
https://centers.njit.edu/research-areas/data-science-and-management/[5] Elsevier B.V.（エルゼビア社） ScienceDirect
Data Science and Management
https://www.sciencedirect.com/journal/data-science-and-management－設置等の趣旨（本文）－22－

２．学位の名称および理由
新学部では、マネジメント力（Management skills）、データサイエンス力（Data Scienceskills）、社会実装力（Implementation skills）の 3 つの力を有する次世代人材を育成することを目的に、経営学と情報学の 1 分野であるデータサイエンスという分野複眼の教育プログラムを展開していくことから、プログラム修了時に授与する学位に付記する専攻分野の名称を「経営情報学」とし、授与する学位の名称を「学士（経営情報学）」とする。英語表記については、"Bachelor of Management and Informatics" とする。

－設置等の趣旨（本文）－23－

IV. 教育課程の編成の考え方及び特色
１．教育課程編成の基本的な考え方 (カリキュラム・ポリシー)○教育課程編成の方針①科目の編成・幅広い教養を修得するための「基盤教育科目」と、データサイエンス及び経営学の専門性を身に付けるための「専門教育科目」の 2 種類の授業科目を体系的に編成する。
・専門教育科目として「数理・データサイエンス科目」、「経営学科目」、「総合・社会実
装科目」を配置する。
・「データサイエンス力」は、専門教育科目のうち「数理・データサイエンス科目」の履修を通じて養成される。
・「マネジメント力」は、専門教育科目の「経営学科目」の履修を通じて養成される。
・「社会実装力」は、「数理・データサイエンス科目」「経営学科目」により身に付ける知識・技術を基盤として、「総合・社会実装科目」の履修を通じて養成される。
・「宇大スタンダード」に定める汎用的能力は、「基盤教育科目」の履修を通じて養成され、「総合・社会実装科目」の履修により更に高められる。
②2 学系選択制の導入
・データサイエンスと経営学の基礎的素養を修得した上で、さらにいずれかの専門性を高度化するために、本学科のカリキュラムの中に「データサイエンス学系」と「経営学系」の2 つの学系を設ける。
・学生は 2 年次後期にいずれかの学系を選択することとする。
○教育内容の学修方法
・「データサイエンス学系」と「経営学系」のいずれの学系においても、データサイエンスと経営学の双方の基礎知識、基礎技術を修得することに加え、各学系においてそれぞれの高度な専門性を深める。
・「データサイエンス学系」では、数理・データサイエンスに関する知識や技術を学ぶだけ
でなく、経営学の素養を身に付けて、経営課題や地域社会のニーズに対する理解に基づく経営支援やプログラム・システム開発などを可能とする知識と能力を養成する。
・「経営学系」では、企業経営を中心とした経営学を学ぶだけでなく、データサイエンスの基礎知識を身に付けて、データに基づく地域産業のコンサルティングや経営判断、起業などを可能とする知識と能力を養成する。
・各学系において身に付けた知識や技術を活用した実践的な課題発見・解決の経験を積む機会としてインターンシップや演習科目を配置し、地域産業・地域経済の持続的発展に資す
る社会実装力を養成する。

－設置等の趣旨（本文）－24－

○学修成果の評価方法
・学修成果の評価は、授業科目ごとに定める達成目標に応じ、科目の態様に従って、試験、
レポート、発表などにより評価する。
２．教育課程の特色（１）分野複眼の教育プログラム + 2 つの学系による専門性の強化
新学部では、学生が１年次から教員と相談の上自身の志向を確認しつつ、2 年次後期に「データサイエンス学系」または「経営学系」のいずれかを希望に応じて選択する制度とし、専門性を深化させるとともに、課題解決型の演習科目を通して、複眼的かつ総合的な視点から諸問題の解決や意思決定、新たな価値創造などに参画できる多様な人材の育成を目指す。
①データサイエンス学系
必修科目においてデータサイエンスと経営学の基礎を修得し、学系必修科目及び選択科目
において「数理・データサイエンス科目」「経営学科目」 「総合・社会実装科目」をバランスよく履修することにより、データサイエンスと経営学の専門性を幅広く身に付け、将来的に企業・自治体等において、経営学的視点から諸課題を見つけ出し、高度なデータ分析や機械学習による推論等によって、課題の解決策の提案や新たな価値及びサービスの創出が可能な人材となることが期待される。
②経営学系
必修科目においてデータサイエンスと経営学の基礎を修得し、学系必修科目及び選択科目
において「経営学科目」「数理・データサイエンス科目」「総合・社会実装科目」を中心に履修することにより、経営学の高度な専門性を身に付け、将来的に企業・自治体等において、経営学的視点から諸課題を見つけ出し、その解決策や新たな政策等をデータに基づき提案ができる人材となることが期待される。
新学部では、2 年次後期開始前に学系を選択する一方、科目配置としては 2 年次前期から一部の学系必修科目を配置している。１年次からきめ細やかな履修指導を行うことで、希望する学系の選択に支障が生じないよう履修や学修を進めることが可能となる（履修指導の具体的な内容については「V. 教育方法、履修指導、研究指導の方法及び修了要件」の項目にて詳述する）。また、学生が当初の志向や履修状況と異なる学系の選択を希望する場合についても、その選択を妨げず、標準履修年次以外での学系必修科目の履修を促し、選択した学系での専門性の獲得に支障が生じないよう指導を行う。
（２）応用基礎レベルのデータサイエンス教育
本学は近年、基盤教育科目を中心にデータサイエンス関連科目を開講し、全学を挙げて数
理・データサイエンス・AI 教育の拡充に注力してきた。大学独自の「文理融合型数理・デー
タサイエンス教育プログラム(基礎コース)」を令和３年度に開設し、令和４年度に文部科学省－設置等の趣旨（本文）－25－

から「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」の認定を受けている。
また、「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」事業における特定分野協力
校としての取組と並行して、大学教育推進機構基盤教育センターを中心に、大学独自の応用基
礎レベル相当の教育プログラム「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム(応用コース)」設置に向けた各種取組を進めている。そうした全学的な取組の一つとして、「学生の学修意欲の啓発に加えて、学生の学修状況やスキルを明確化することを目的とした、数理・データサイエンス科目の修得科目や単位数等に応じたランク制度及び修了証の発行」といった制度の検討を進めている（【資料 11 全学的な数理・データサイエンス教育プログラムとランク制度】)。
新学部ではこうした全学的なデータサイエンス教育の取組や制度に準拠するとともに、所属する全ての学生が、上記の「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム(応用コース)」を修了するようなカリキュラム設計を行っている。また、数理・データサイエンス科目を全学に開放し、他学部からの履修者を受け入れるなどして、本学の数理・データサイエンス
教育プログラムの履修者増・教育の充実を図るとともに、全学のデータサイエンス教育・研究を牽引する役割を担う。
【資料 11 全学的な数理・データサイエンス教育プログラムとランク制度】（３）社会実装
新学部では、学系を問わずデータサイエンスと経営学の専門領域を学ぶ「数理・データサイ
エンス科目」と「経営学科目」だけでなく、データサイエンスと経営学の両分野にまたがり、複眼的に学ぶ科目を「総合・社会実装科目」とし、データサイエンスと経営学の「知」と「技」を、課題解決や意思決定、価値創出に活用することによって社会に実装する力を涵養する。「総合・社会実装科目」は演習科目を中心に構成されており、学生が自ら課題に取り組む
ことで、データサイエンスと経営学の知識と技術を社会に実装するマインドとその力を身に付けることができる。
「総合・社会実装科目」の演習科目「社会実装基礎演習 1」、「社会実装基礎演習 2」、「社会実装応用演習 1」及び「社会実装応用演習 2」では、データサイエンス学系と経営学系の学生が、互いの専門知識とスキルを共有しながら課題に取り組むことで、学生自身の「知」と「技」を向上させ、また、他者との協働を経験することで、社会実装力とそのマインドを身に付ける。演習科目は、データサイエンス担当教員と経営学担当教員が協力することで、上記の学びを支援する体制を担保する。
３．教育課程及び科目区分の編成
新学部の教育課程は、基盤教育科目（28 単位以上）と専門教育科目（96 単位以上）から構成される。それぞれの内容については、次のとおりである。
【資料 12 カリキュラムマップ】－設置等の趣旨（本文）－26－

基盤教育科目
基盤教育科目は、初期導入科目（2 単位）、リテラシー科目（13 単位）、教養科目（基盤教養科目 2 単位、リベラルアーツ科目 10 単位以上、高度教養科目 1 単位）で構成される。
（１）初期導入科目「新入生セミナー」（2 単位、1 年次前期）
初期導入科目である「新入生セミナー」では、大学生活を送るうえで必要とされる、自主的
かつ自律的な態度及び学修の進め方を学ぶ。達成目標は、次の 4 つである。
－大学という場を理解するとともに、学生生活や学修習慣などの自己管理・時間管理能力の重要性について理解を深める。
－キャリア形成を見通しながら、自己認識と大学での学修についての理解を深める。
－日本語表現として、レポートの書き方等の論理的な文章表現力、プレゼンテーションやディスカッションに対応できる口頭表現力など、大学で学ぶための基礎的な学修スキルを身に付ける。
－大学での学修を深めるため、論理的思考法や相互理解・合意形成のためのコミュニケーシ
ョン方法を学ぶ。
（２）リテラシー科目（9 科目、13 単位）
現代社会に対応した社会人としての素養・人間力を高めるための必須の学びとして、「スポーツと健康」（2 単位）、「データサイエンス入門」（2 単位）、「SDGs 入門」（1 単位）及び基盤教育英語科目（8 単位）で構成される。
・「スポーツと健康」（2 単位、1 年次前期）
在学中及び卒業後の豊かなライフスタイルを形成できる心身の基礎を養う。達成目標は、
人間力の育成として、身体・体力面（自己コントロール、適応力、耐性、自律性、達成感など）とともに社会・対人関係面（共感力、リーダーシップ、協調性、連帯感、コミュニケー
ションなど）における能力の向上を図ることである。
・「データサイエンス入門」（2 単位、1 年次前期）
全ての学生が共通的に持つべき情報リテラシー・データサイエンスの基礎概念を修得する目的で、オフィス系ソフトウェア、ウェブ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、情報倫理、 データの収集、 Excel を用いたデータ分析（回帰分析や相関分析など）、情報セキュリティ、 AI（人工知能）技術の基礎などについて、講義と実習を併用した形式で学修する。
・「SDGs 入門」（1 単位、1 年次後期)
本学の 1 年生全員が受講する授業として、SDGs 入門を開講している。SDGs とは、「誰一人取り残さない」持続可能な世界の実現を目指すための、環境・社会・経済分野の 17 目標
159 ターゲットを包摂する国際規範である。このような国際規範が登場し普及している遠景－設置等の趣旨（本文）－27－

に、気候危機、海洋プラスチックなどグローバルな環境問題の深刻化や、人権侵害やジェン
ダーギャップなどの社会問題の存在がある。
授業では、自然環境が守られ、暮らしやすい社会があって初めて、経済目標が達成可能になるとする SDGs Wedding cake モデルに依拠し、SDGs のあらましや基礎的な考え方を学ぶ。その上で、複数の教員が、自らの専門分野や研究内容を SDGs に関連づけて講義する。
以上を踏まえ、受講生が、将来の持続可能な社会の構想実現に寄与するために、自身の関心分野を切り口に、SDGs を研究やキャリアと関連付けて考えることが出来る「幅広いものの見方・考え方」を養う。
・基盤教育英語科目（8 単位、1 年次及び 2 年次）
基盤教育の一環として、国際的な通用性を備えた質の高い英語力を養い、地球的な視野を持った 21 世紀型市民の育成を目指して、「Integrated English ⅠA」(2 単位、1 年次前期)、「Integrated English ⅠB」(1 単位、1 年次前期)、「Integrated English ⅡA」(2
単位、1 年次後期)、「Integrated English ⅡB」(1 単位、1 年次後期)、「Advanced
English Ⅰ」(2 単位、2 年次)を学修する。
習熟度別クラス編成と、その後の英語力のきめ細かな確認のために、入学時、1 年前期・後期終了時、2 年前期・後期終了時の計 5 回、全員が TOEIC を受験する。1 年次は 4 ないし
5 つのレベルに、2 年次は 2 つのレベルにそれぞれ習熟度別にクラスを編成する。入学時
750 点以上を取得した学生は、「英語優等生プログラム」(Honors Program)を、4 年間にわたり履修可能である。
達成目標は、「読む」「書く」「話す」「聴く」の 4 技能のバランスのとれた総合的なコ
ミュニケーション能力を高めるとともに、文化的背景に関する知識をも身に付け、専門分野の研究に必要なアカデミック英語スキルを養成することである。
（３）教養科目 (計 13 単位以上)
教養科目は、「基盤教養科目」「リベラルアーツ科目」「高度教養科目」から構成される。
・基盤教養科目 (2 単位、1 年次後期)「基盤教養科目」は 1 年次の時点で知の統合(学際的内容)と知の活用(課題解決型の内容)を試みる科目とし、該当する科目群の中から 1 科目 2 単位の修得を必須とする。
・リベラルアーツ科目 (選択)「リベラルアーツ科目」は、幅広い「問い」に触れ学びの幅を拡げることにより、自らを多様な世界へと解き放つことを目的とした科目群であり、「人文科学系科目」「社会科学系
科目」「自然科学系科目」「初修外国語系科目」「総合系科目」「基盤キャリア教育系科目」に整理される。

－設置等の趣旨（本文）－28－

－「人文科学系科目」の達成目標は、教養の根本である哲学、心理学、文学、芸術の入門
を学び、人間の本性や行動の背景を理解するための基礎的な知識や考え方、文学、文化、芸術の評価や鑑賞のための基本を身に付けることである。
－「社会科学系科目」の達成目標は、現実社会の様々な問題に対応可能な理解力や思考能力を養うことを目的として、日本社会のみならず、国際的な視野に立ち、それぞれの社
会の特殊性への理解を深めることである。この過程を通じて、政治・社会・経済といった我々の日常生活を取り巻く環境を正しく理解し、そこに主体的に働きかけ、より良い社会を形成していく力を養成する。
－「自然科学系科目」の達成目標は、自然科学に関する基本的な知識や技能を修得し、また、現代の科学技術及び最先端の研究に関する知識に触れ、方法論を学修することによって、持続可能な社会の形成を担う先進性と独創性を有する 21 世紀型市民にふさわしい自然科学に関する幅広い教養を身に付けることである。
－「初修外国語系科目」の達成目標は、大学に入学する以前、学んだ経験のない外国語（初修外国語）の学修を通じ、「読む」、「書く」、「話す」、「聴く」ことについての基礎的能力を養うとともに、英語学修のみでは気付きにくい、諸外国や異文化の多様性への興味を喚起し、理解を深め、地域的な視野を踏まえた幅広く深い教養と豊かな人間性を醸成することである。なお、フランス語、スペイン語、中国語、韓国朝鮮語が設定されている。
－「総合系科目」の達成目標は、社会問題や企業の第一線から見た世界を知ることにより、変化が激しい現代社会への視野を広げながら、持続可能な社会を創造するために必要な、科学的な根拠を備えた提案や行動に繋げられる課題解決力、すなわち行動的知性を養成することである。
－「基盤キャリア教育系科目」は、学生の社会的・職業的自立に向け、必要な能力や態度を育成するための科目である。個人と社会とのかかわりや、働くことの意味を自ら考え、キャリアデザインを描くことができるように、外部講師のレクチャーやインタビュ
ーなど多様な体験を通じて、社会との接点を持ちながら学べる科目構成となっている。
達成目標は、変化する社会の中で未来を切り拓く知力と行動力を持ち、社会的・職業的に自立して新しい時代に自分らしく活躍することを目指して、そのために必要な基盤となる姿勢と能力を身に付けることである。職業や働き方への理解、自己理解を深めるた
め、必要な知識、技能の修得を始め様々な能力や態度を身に付け、自らのキャリアデザ
インを行うことができるようになることである。
・高度教養科目 (1 単位, 必修)「高度教養科目」とは「自身の専門について理解を深めたのち、異なる専門的知識・技能を修得しつつある者と対話する力を修得するための科目」として全学的に定められている科目である。新学部では「高度教養セミナー」という科目名で 3 年次後期に開講し、「社会実装応用演習 2」で学修・研究した内容を同学部の学生及び教員に向けてプレゼンし、質疑応－設置等の趣旨（本文）－29－

答や議論を行うことにより、異なる専門的知識・技能を修得しつつある他者と対話し協働する力を養成する。
専門教育科目
専門教育科目は履修分類上、「必修科目」、「学系必修科目」及び「選択科目」から構成され、それぞれの必要修得単位数は次の通りである。
（１）必修科目：52 単位（２）学系必修科目：14 単位（３）選択科目: 30 単位 ※1.※2.
※1.卒業判定を受ける学系と異なる学系の学系必修科目の単位を修得した場合は、選択科目の修得単位に含める。
※2.「他学部等の科目」については、上限を 8 単位とする。
それぞれの新学部提供科目（上記（１）～（３））における履修分類に対して「数理・データ
サイエンス科目」「経営学科目」「総合・社会実装科目」と科目分類がなされている。以下に、履修分類に対する科目分類及び標準履修年次・科目名を示す。
（１）必修科目 (22 科目、52 単位)
必修科目は、以下の授業科目から構成される。
・数理・データサイエンス科目
1 年次：「プログラミング演習 1」「AI・機械学習入門」「確率・統計 1」
2 年次：「確率・統計 2」
・経営学科目
1 年次：「経営学概論」「ミクロ経済学」
2 年次：「経営管理論」「会計学概論」
・総合・社会実装科目
1 年次：「データサイエンス・経営学の数理及び演習 A」「データサイエンス・経営学の数理及び演習 B」
2 年次：「社会実装基礎演習 1」「社会実装基礎演習 2」「マーケティング論」「マーケティングリサーチ」「経営情報論」
3 年次：「社会実装応用演習 1」「社会実装応用演習 2」「社会実装実践演習」「データサイエンス・経営学特別演習」「ビジネス・データサイエンス」
4 年次：「卒業研究」「発表技術」－設置等の趣旨（本文）－30－

（２）学系必修科目 (各 7 科目、14 単位)
学系必修科目は、以下の授業科目から構成される。
・数理・データサイエンス科目 (データサイエンス学系必修科目)
2 年次：「データサイエンスの数理 A」「データサイエンスの数理 B」「プログラミング
演習 2」「AI・機械学習論 1」「数理統計学」
3 年次：「データエンジニアリング」「AI・機械学習論 2」
・経営学科目 (経営学系必修科目)
2 年次：「金融論概論」「経営戦略論」「コーポレート・ガバナンス論」「財務会計論」「経営組織論」
3 年次：「人的資源管理論」「中小企業論」
なお、卒業判定を受ける学系と異なる学系の学系必修科目の単位を修得した場合は、選択科
目の修得単位に含める。
（３）選択科目（データサイエンス経営学部）
選択科目（データサイエンス経営学部）は、以下の授業科目から構成される。
・数理・データサイエンス科目
2 年次：「AI 活用実践演習」「多変量解析」
3 年次：「データベースシステム」「時系列解析」「数値解析」「システム解析入門」「確率過程論」
・経営学科目2 年次：「マクロ経済学」「企業法」
3 年次：「管理会計論」「NPO 論」 「意思決定論」「企業論」「組織行動論」
・総合・社会実装科目
1 年次：「ゲーム理論入門」
2 年次：「経済・経営数学」「オペレーションズ・リサーチ」「社会統計学」
3 年次：「数理モデル」「インターンシップ」「計量経済学」「経営分析」「知的財産権」「アントレプレナーシップ論」「イノベーション・マネジメント」
４．養成する能力と専門教育科目の対応
新学部の教育課程では、「数理・データサイエンス科目」「経営学科目」「総合・社会実装科
目」をバランスよく身に付けることにより、「データサイエンス力」「マネジメント力」「社会実装力」の養成を図る。以下では、これらの 3 つの力と関連する専門教育科目の概要についても併せて記載する。

－設置等の趣旨（本文）－31－

（１）データサイエンス力
科学的で根拠に基づく課題発見・解決を行うために、数学、統計学、情報学の知識や機械学
習・AI を使いこなし、データから価値のある情報を抽出し分析する力。
以下に、主としてデータサイエンス力を養成するための科目群「数理・データサイエンス科
目」について、科目名と単位数・標準履修年次・履修区分(必修等)を記載する。
 「プログラミング演習 1」(2 単位、1 年次前期、必修)
データの収集・分析、サービス・アプリケーション開発等の基礎事項について、動的言語(Python)を用いたプログラミング演習を通して修得する。
 「AI・機械学習入門」(2 単位、1 年次後期、必修)
AI(人工知能)に関連して、社会で起きている変化やサービス、AI の根幹である機械学習についての基礎概念、 AI 倫理等について学修する。
 「確率・統計 1」(2 単位、1 年次後期、必修)
種々のデータ分析や図表・統計量の解釈に不可欠な記述統計の基礎事項を修得する。
 「AI 活用実践演習」(2 単位、2 年次前期、選択)
AI・機械学習を使うために必要な技術、環境構築、評価方法について、実践事例を用いた演習を通して学修する。
 「データサイエンスの数理 A」(2 単位、2 年次前期、データサイエンス学系必修)
種々のデータ解析・機械学習アルゴリズムなどの根幹を支える数学(とくに微分積分を始めとする解析学)について学修する。
 「データサイエンスの数理 B」(2 単位、2 年次前期、データサイエンス学系必修)
種々のデータ解析・機械学習アルゴリズムなどの根幹を支える数学(とくに行列演算を始めとする線形代数学)について学修する。
 「確率・統計 2」(2 単位、2 年次前期、必修)
確率変数に対する諸概念、代表的な確率分布とその基本的性質について学修する。
 「プログラミング演習 2」(2 単位、2 年次後期、データサイエンス学系必修)
データ分析や数値計算の実行やサービスの基盤開発などに向けた基礎事項について、静的言語(C, C++)を用いたプログラミング演習を通して修得する。
 「AI・機械学習論 1」(2 単位、2 年次後期、データサイエンス学系必修)
分類・回帰を行うための基本的なアルゴリズムとその数理、及び人工ニューラルネットワ
ークやサポートベクトルマシンなどの実装等を学修する。
 「多変量解析」（2 単位、2 年次後期、選択）
データが持っている特徴を読み解くための統計的手法等や、一般に多次元の量を持つデータから特徴量を抽出したりデータを圧縮する方法について学修する。
 「数理統計学」(2 単位、2 年次後期、データサイエンス学系必修)
データを含め広い意味での情報に対して問題解決の糸口を見つけ出す統計的思考が養える
よう、確率論の基礎から、統計的推定、仮説検定を中心に学修する。

－設置等の趣旨（本文）－32－

 「データエンジニアリング」(2 単位、3 年次前期、データサイエンス学系必修)
データの取得・加工や前処理・可視化に加えて、データベースの利用など、データエンジ
ニアリングの基本的概念を演習を交えながら学修する。
 「AI・機械学習論 2」(2 単位、3 年次前期、データサイエンス学系必修)
深層ニューラルネットワークを用いたパターン認識(画像認識や異常検知)を始めとする深層学習の概要や最適化理論の基礎、深層生成モデルの応用事例を学修する。
 「データベースシステム」(2 単位、3 年次前期、選択)
大量のデータを安定に格納、更新し、これを効率良く検索することを目的とするデータベ
ースシステムがどのように構成されているのかについて学修する。
 「時系列解析」(2 単位、3 年次前期、選択)
身の回りにある様々な時系列データに関する一連の解析法について学修しつつ、その適用
場面や活用事例などについて学修する。
 「数値解析」(2 単位、3 年次後期、選択)線形代数に係る諸演算や固有値問題、求積など、種々の数理モデルやデータ解析で必要になる数値解析の基礎を修得するとともに、機械学習で現れる連続最適化や並列計算・HPCを用いた社会課題の解決の事例に触れる。
 「システム解析入門」(2 単位、3 年次後期、選択)
出力が時間的に変化する種々の動的システムについて、線形常微分方程式系を解析するための理論的手法を学ぶとともにプログラミングを用いて具体的な問題を解くことで実装力を培う。
 「確率過程論」(2 単位、3 年次後期、選択)
ランダムウォークやブラウン運動の数学的諸性質を基に、金融派生証券の価格付けの基礎理論について学修する。
（２）マネジメント力
企業や行政などの課題発見・解決のために、組織における様々なメカニズムを理解し、マネ
ジメント視点から課題とその解決策を見つけ出す力。
以下に、主としてマネジメント力を養成するための科目群「経営学科目」について、科目名と単位数・標準履修年次・履修区分(必修等)を記載する。
 「経営学概論」(2 単位、1 年次後期、必修)
経営学を体系的に理解し、組織、事業体に関する基礎的知識を学ぶ。特に企業経営に関する知識・技術を学修する。
 「ミクロ経済学」(2 単位、1 年次後期、必修)
ミクロ経済学の基本概念である、市場(需要と供給)、消費者行動(効用、需要曲線、価格・所得弾力性)、企業行動(生産関数、費用関数等)について学修する。

－設置等の趣旨（本文）－33－

 「経営管理論」(2 単位、2 年次前期、必修)
経営資源を効率的かつ有効に利用するためのしくみを学ぶ。特に、組織、事業体の管理に関する実践的な技法を学修する。
 「会計学概論」(2 単位、2 年次前期、必修)
会計という方法論を通じて、社会や組織体などの動態的経済秩序のメカニズムを学修する。
 「金融論概論」(2 単位、2 年次前期、経営学系必修)
金融制度の基本的な仕組みを学び、銀行・債券・株式等の特性や資金運用・資金調達における利用方法について学修する。
 「経営戦略論」(2 単位、2 年次前期、経営学系必修)
全社戦略および事業戦略の基礎的な理論を学修するとともに、実際の企業がどのような経営戦略を採用しているのかを理解するための分析手法を習得する。
 「マクロ経済学」(2 単位、2 年次前期、選択)
マクロ経済指標の内容を理解し、家計、企業、政府、中央銀行などの経済主体によるさ
まざまな経済活動が一国の経済に与える影響について学修する。
 「コーポレート・ガバナンス論」(2 単位、2 年次後期、経営学系必修)
企業経営を監視するしくみを学ぶ。特に、経営学等周辺分野と加味して、企業経営の構造
的統治、数値による見える化、株主の権利保護、に関する知識を学修する。
 「財務会計論」(2 単位、2 年次後期、経営学系必修)
企業の財務会計の理解を通じて、企業活動の実態を把握するとともに、企業の報告する会計情報（財務諸表）を理解し、それを利用して企業の経営分析を学修する。
 「企業法」(2 単位、2 年次後期、選択)
企業経営を行う上で、必要な法的知識を学修する。
 「経営組織論」(2 単位、2 年次後期、経営学系必修)企業を代表とした営利企業のみに関わらず非営利企業も含めた組織論一般に関わる原理、原則を学ぶ。特に、人間協働を中心とした組織と人との関わりの構造を学修する。
 「人的資源管理論」(2 単位、3 年次前期、経営学系必修)
管理論のなかでも人的資源管理のしくみについて学ぶ。組織構造、採用、評価、報酬、配置、異動、解雇といった人事に関わる全般、管理者の運営に関する知識を学修する。
 「管理会計論」(2 単位、3 年次前期、選択)
企業内部の会計データの管理、活用について学ぶ。利益向上のため、原価をはじめとした
会計情報の利活用について理解する。
 「中小企業論」(2 単位、3 年次前期、経営学系必修)
中小企業の役割、現状、問題について学ぶ。特に、日本において中小企業は重要な主体であり、地域発展の要でもある。どのような経営行動が行われているか、中小企業における経営一般に関する知識、技能を学修する。

－設置等の趣旨（本文）－34－

 「NPO 論」（2 単位、3 年次前期、選択）
営利組織のみならず、社会的使命を達成するために自主的な活動を行う組織体のメカニズ
ムを学修する。
 「意思決定論」(2 単位、3 年次後期、選択)ある目標を達成するために、複数ある選択肢の中から、実現可能性、利害関係、経済性等
様々な要因を比較検討し、選択するメカニズムを学修する。
 「企業論」(2 単位、3 年次後期、選択)
現代社会における重要主体である企業一般に関する知識を学ぶ。グローバル化が当たり前となった今、どのような構造、機能をもって役割を遂行しているか全体像を学修する。
 「組織行動論」(2 単位、3 年次後期、選択)
組織論のなかでも、人、集団の行動に焦点をあてその諸現象を学ぶ。個人、グループ、組織それぞれにおいてどのような環境、仕組みが組織行動として効果的なパフォーマンスになるかを学修する。
（３）社会実装力
データサイエンスと経営学の知識と技術を、課題解決や意思決定、価値創出に活用することによって社会に実装する力。
データサイエンス・経営学の両分野にまたがる総合的な科目や社会実装のマインドを涵養するための科目群「総合・社会実装科目」について、科目名と単位数・標準履修年次・履修区分(必修等)を記載する。
 「データサイエンス・経営学の数理及び演習 A」(3 単位、1 年次通年、必修)
経営学及びデータサイエンスの諸概念の理解に必要な基礎数学(特に微分積分を始めとする解析学)について学修する。
 「データサイエンス・経営学の数理及び演習 B」(3 単位、1 年次通年、必修)
経営学及びデータサイエンスの諸概念の理解に必要な基礎数学(特にベクトル・行列及びそれらの演算を始めとする線形代数学)について学修する。
 「ゲーム理論入門」(2 単位、1 年次前期、選択)
経営学における基礎的分析ツールの一つとして、ゲーム理論の基本を学び、実際の社会をとらえ、分析を行い、問題解決を図る力を培う。
 「社会実装基礎演習 1」(2 単位、2 年次前期、必修)
既存のデータを用いて、その分析と課題解決・意思決定・価値創出に向けた提案までの一連のプロセスを演習する。
 「経済・経営数学」(2 単位、2 年次前期、選択)
経済学・経営学分野で必要となる基礎的な数学について学修する。
 「マーケティング論」(2 単位、2 年次前期、必修)
基礎的なマーケティングの知識を習得することで、製品・サービスが売れるための仕組みづくりを、体系的に理解する。

－設置等の趣旨（本文）－35－

 「オペレーションズ・リサーチ」(2 単位、2 年次後期、選択)
経営学における意思決定に関わる種々の問題に対して数学等を用いて科学的にアプローチ
し解決する手法を学修する。
 「社会実装基礎演習 2」(2 単位、2 年次後期、必修)
協力企業の実際のデータを用いて、その分析と課題解決・意思決定・価値創出に向けた提案までの一連のプロセスを演習する。
 「社会統計学」(2 単位、2 年次後期、選択)
社会調査や企業経営に関するデータを推測統計学によって分析することを念頭に、区間推定や仮説検定、多変量解析の基礎理論を学ぶ。分析結果を理解し、解釈し、活用するための知識・技術を学修する。
 「マーケティングリサーチ」（2 単位、2 年次後期、必修）
マーケティング活動における課題を、データ収集をはじめとした多様な手法を用いて、分析する方法を学修する。
 「経営情報論」(2 単位、2 年次後期、必修)
企業経営における情報の役割と情報処理の仕組み、経営諸問題を解決するための基本的な考え方及び方法論について理解する。経営の意思決定を支援する情報システムの理解と、ビジネスプロセス管理を学習する。
 「数理モデル」(2 単位、3 年次前期、選択)
微分方程式などを用いて、時間変化する現象のモデル化や解釈を学び、社会課題をデータサイエンスの言語に抽象化するプロセスを修得する。
 「社会実装応用演習 1」(2 単位、3 年次前期、必修)
学部教員の専門領域と最新の研究を学び、自身が修得した知識や手法を社会実装する方法を理解する。
 「インターンシップ」（2 単位、3 年次前期、選択）
実際に、企業・自治体・団体等に赴き、そこでの実務を体験する。そして、就業体験を通じ、これまでに座学で学んできた専門知識の内容が現場ではどのように活用されているかについて認識する。
 「ビジネス・データサイエンス」(2 単位、3 年次前期、必修)
企業等において課題を解決するためにビッグデータ等の種々のデータを統計学と機械学習の知識・技術を用いて分析する手法を学修する。
 「計量経済学」(2 単位、3 年次前期、選択)
計量経済学の基本的な分析手法である回帰分析を中心に、社会科学における理論モデルや仮説を、データを用いて実証的に検証する手法を学修する。
 「経営分析」(2 単位、3 年次前期、選択)
貸借対照表や損益計算書などを用いて企業の状態を分析する。生産性、収益性、安全性といった項目を客観的に明らかし、それをもとにした経営方針を学修する。

－設置等の趣旨（本文）－36－

 「知的財産権」(2 単位、3 年次前期、選択)
特許、意匠、著作権などの知的財産について、知的財産権の意義、法制度、特許等の申請
手続き、権利の防衛等を学修する。
 「社会実装応用演習 2」(2 単位、3 年次後期、必修)
企業における課題の発見、データの収集と分析、課題解決・意思決定・価値創出に向けた提案までの一連のプロセスの計画から実施までを演習する。
「データサイエンス・経営学特別演習」を担当する教員の指導のもと、産業及び学術分野
における課題の発見、データの収集/実験・分析を行う一連のプロセスについて演習を行う。
 「社会実装実践演習」(3 単位、3 年次後期、必修)
企業における課題の発見、データの収集と分析、課題解決・意思決定・価値創出に向けた提案までの一連のプロセスを演習する。
 「データサイエンス・経営学特別演習」 (3 単位、 3 年次後期、必修)
少人数のグループで学部専任教員の指導の下「社会実装応用演習 2」「卒業研究」の遂行に必要な基礎事項をゼミ・輪読等の形式で学修する。
 「アントレプレナーシップ論」(2 単位、3 年次後期、選択)
ベンチャー企業やスタートアップ企業の創業家、企業家が持つ精神や考え方について学ぶ。他にもリスクに対して積極的に挑戦していく姿勢、能力、発想に関する資質を学修する。
 「イノベーション・マネジメント」(2 単位、3 年次後期、選択)
イノベーション実現のための経営資源の利活用について学ぶ。他にも、イノベーションを生み出しやすい環境やプロセス構築に関して学修する。
 「卒業研究」(6 単位、4 年次通年、必修)学部専任教員の指導の下、課題を設定して研究を行い、卒業論文を執筆し口頭発表を行う。「卒業研究」の着手要件や具体的な配属の考え方についてはⅤ章で詳述する。
 「発表技術」(2 単位、4 年次通年、必修)「卒業研究」の担当教員の指導の下、卒業研究や学会発表等、種々の発表機会で必要となる発表技術について学修し、学習結果やデータ分析等の結果を他者に分かりやすく伝えるための能力を身につける。

－設置等の趣旨（本文）－37－

V. 教育方法、履修指導、研究指導の方法及び修了要件
１．教育方法の基本的考え方
新学部では、「II．学部・学科等の特色」に記載の通り、4 年間の学修期間に「数理・データ
サイエンス科目」「経営学科目」「総合・社会実装科目」をバランス良く履修することにより、各科目区分に対応する 3 つの力(データサイエンス力、マネジメント力、社会実装力)の養成を図る。新学部の卒業生は、実社会の様々な分野において、経営学的視点から課題を捉え、データサ
イエンス的手法を用いてそれらを解決することができる社会実装力を備えた人材となることが期待される。この実現のため、下記のような教育方法の工夫を行う。
（１） 総合・社会実装科目を軸とした、データサイエンスと経営学の複眼的視野の涵養
新学部の学生はまず低年次で、必修科目を中心に数理・データサイエンス、経営学の基礎事項について学修し、高年次になるにつれて、数理・データサイエンス科目や経営学科目の履修によりそれぞれの専門性を深めていく。並行して、総合・社会実装科目として位置づけられる「社会実装基礎演習 1」、「社会実装基礎演習 2」、「社会実装応用演習 1」、「社会実装応用演習 2」及び「社会実装実践演習」といった必修科目を通して、他の学生や地域の協力企業等と協働しつつ、課題発見から課題解決や意思決定、あるいはその先の社会実装に、データサ
イエンスと経営学の両輪でチャレンジできる人材の育成を図る。
（２）能力別 2 クラス制による数学基礎教育の徹底「I. 設置の趣旨及び必要性」の「4.学生確保」に記載の通り、新学部に対する受験生のニーズは多様であり、データサイエンス及び経営学分野に共通の基礎となる数学についての前提
知識や苦手意識に差があると予想される。そこで、1 年次必修科目である「データサイエン
ス・経営学の数理及び演習 A」及び「データサイエンス・経営学の数理及び演習 B」では、能
力別 2 クラス制の数学教育を行い、データサイエンスと経営学双方の分野の学修や総合・社会
実装科目に属する演習科目における他の学生との協働に不可欠な基礎を養成する。
２．履修要件および履修指導・配属の考え方（１）履修モデル
新学部で養成する人材像は「I. 設置の趣旨及び必要性」中の「3.新学部の基本理念、育成
する人材像と必要とする知識・能力」に記載の通りである。低年次においては必修科目を中心にデータサイエンスと経営学を総合的に学び、双方の分野の基礎を身に付けるとともに、2 年
次後期時点で、学生一人ひとりの興味や志向に応じて、「データサイエンス学系」「経営学系」のいずれかを選択し、専門性を深化させる。それぞれの学系を選択した場合の履修例を、
履修モデルとして示す。
【資料 13 履修モデル（データサイエンス学系）】【資料 14 履修モデル（経営学系）】－設置等の趣旨（本文）－38－

（２）CAP 制度と GPA 制度①履修登録単位数の上限（CAP 制度）
教育効果の向上を目的として、自習時間を確保し登録した科目の学修が十分に行えることを念頭に、履修登録単位数の上限を設ける。具体的には、学期（前期と後期）ごとに履修登録できる単位数は 1 年次生で合計 30 単位まで、2 年次生以降は合計 24 単位までとする。１
年次生においては、幅広く豊かな教養を身に付けることを考慮して、上限を緩和している。
登録単位数の特例として、2 年次生以降は、当該学期の直前の学期の成績評価で GPT が 75以上かつ GPA が 3.75 以上の成績を修めた場合は、30 単位まで履修登録をすることができる。
②GPA 制度
成績は上位から順に、秀（90 点以上、5 ポイント）、優（80 点以上 90 点未満、4 ポイン
ト）、良（70 点以上 80 点未満、3 ポイント）、可（60 点以上 70 点未満、2 ポイント）、不可（60 点未満、0 ポイント）と評価する。この評価をもとに、GPA と GPT を学期ごとに算出
し個別成績表に記載する。なお、通算 GPA は成績証明書にも記載される。
（３）履修及び学系選択のきめ細かな指導①担任制度
個々の学生に対して修学指導と生活指導を一体的に行うために、学年ごとに複数（２名以上）の専任教員を学年指導教員（担任）として配置し、総合的な支援を行う。
②学系の選択について
新学部の学生は、2 年次前期終了時点に自身が希望する学系を選択する。
学系は、学科やコースと異なり厳に定員を管理するものではないが、卒業の判定上、学生は自身が選択した学系の学系必修科目の単位(7 科目 14 単位）を全て修得する必要がある。
1 年次基盤教育科目の「新入生セミナー」、年度ごとのガイダンスなどにおいて学系選択や履修要件について情報周知を徹底するとともに、1・2 年次に担任による履修指導を実施
し、学生の志向する学系や履修状況を随時把握し、必要に応じて面談を実施する。
③学系の変更について
学生は学系の変更を申し出ることができる。ただし、学系必修科目について、学系間の単位の読み替えは認められず、卒業判定の際には、卒業の認定を希望する学系の学系必修科目の単位を全て修得している必要がある。
学生から学系変更の申し出があった場合は、担任が面談を行う。担任により当該学生の意
思や履修状況を確認した後、学部教授会に附議してその可否を協議する。

－設置等の趣旨（本文）－39－

④少数精鋭教育
3 年次必修科目の「データサイエンス・経営学特別演習」「社会実装応用演習 2」及び 4
年次必修の「卒業研究」「発表技術」では、学部専任教員の指導の下で基礎事項の学修や演習、研究を進めるとともに、プレゼンテーション技能の向上を図る。
3 年次前期終了時点に希望調査を実施し「データサイエンス・経営学特別演習」「社会実装応用演習 2」の指導教員を選択する。3 年次後期終了時点において、次項目（４）で後述
する「卒業研究」に着手するための要件を満たした学生を対象に再度希望調査を実施し、4年次の「卒業研究」「発表技術」の指導教員を決定する。
配属については、原則として GPA 及び必修科目、学系必修科目を始めとする専門教育科目の単位の修得状況を勘案して決定することとするが、可能な限り学生の希望に応じることに努める。また、教員 1 人の下に配属する学生数は最大 5 名程度とし、きめ細やかな指導が徹底できるよう配属を行う。
（４）進級要件
4 年次の必修科目「卒業研究」「発表技術」を履修するための要件を、「3 年次までの必修科目及び卒業の判定を受ける学系の学系必修科目の単位を全て修得したうえで、合計で 100 単
位以上を修得していること」とする。
（５）卒業研究「卒業研究」は、教育課程の成果の集大成として重要な役割と効果を担うものである。各学生は、指導教員との合意のもと課題を設定して研究を実施し、卒業論文の執筆及び口頭発表を行う。さらに、指導教員に加えて他の学生(場合によっては地域の協力企業)と協業する態度を涵養し、研究課題及び関連領域についての理解を深め、それまでに学修してきたデータサイエ
ンス及び経営学の知見を社会実装へと繋げるマインドを涵養する。
なお、指導教員が必要と認めた場合は、指導教員以外の教員からの指導及び審査の協力が得られるものとする。
（６）他大学における授業科目の履修について
他大学等との協定に基づき在学中に他大学等の授業科目の履修により修得した単位を、本学の授業科目の履修により修得したものとみなすことができる単位数の上限は 60 単位とする。
令和 4 年度現在、茨城大学、福島大学、作新学院大学、放送大学及び小山工業高等専門学校と単位互換協定を締結している。また、栃木県内 19 の高等教育機関により組織する「大学コンソーシアムとちぎ」において単位互換に関する包括協定を締結している。
（参考）大学コンソーシアムとちぎウェブサイト

http://www.consortium-tochigi.jp/－設置等の趣旨（本文）－40－

（７）多様なメディアを利用した授業科目について
学生の学びの多様性に資するため、基盤教育科目の一部の選択科目について、授業支援シス
テム「C-learning」を利用したオンデマンド型授業により実施している。オンデマンド型授業により修得できる単位数の上限は 60 単位とする。
なお、授業の実施に関する具体的計画については「VI.多様なメディアを高度に利用して、授業を教室以外の場所で履修させる場合の具体的計画」の項目で後述する。
３．卒業要件
学位は、卒業要件に必要な 124 単位以上を修得し、下記の科目区分ごとの卒業所要単位数を修得した者に授与する。
・基盤教育科目：28 単位・必修科目：52 単位・学系必修科目：14 単位・選択科目：30 単位（※）※選択科目のうち、「他学部等の科目」については、上限を 8 単位とする。

－設置等の趣旨（本文）－41－

VI. 多様なメディアを高度に利用して、授業を教室以外の場所で履修させる場合の具体的計画
１．多様なメディアを高度に利用した授業の実施方針
本学では、新型コロナウイルス感染症の流行を契機として、授業支援システム「C-learning」を活用したオンデマンド型授業の実施体制を構築し、感染拡大防止の対策を講じつつ、学生の学修機会を確保するよう努めてきたところである。
オンデマンド型授業については、学生個人のペースに合わせた学修ができ、遠隔地においても受講できる等、対面型授業と比較して学修における場所、時間面の自由度が高く、学生の学びの多様化につながることから、全学共通で開講している以下の科目について、「C-Learning」を活用したオンデマンド型授業により実施している。
○オンデマンド型授業（基盤教養科目）
・思想と論理の世界 C
・歴史の世界 C
・芸術の世界 C・親密圏と公共圏の世界 C・親密圏と公共圏の世界 D
・経済生活の世界 C・人間社会と情報の世界 C・人間生活と健康の世界 B
・人間社会と科学の世界 C
また、本学では、国際化の進展に伴う産業界や地域社会等のニーズに対応し、専門知識に加え英語運用力や異文化社会及びグローバル化する社会への知識を深め、国際的なフィールドでの実
践力を身に付ける、Learning+1「グローバル人材育成プログラム」を開講している。
このプログラムの科目のうち、以下の科目については、海外等で勤務している実務経験者にゲストスピーカーとして参加いただき講義を行うため、Zoom 等の Web 会議システムを活用し、オンライン型授業により実施している。
○オンライン型（他学部等の科目）
・国際キャリア教育
・International Career Seminar
なお、これらの科目は全て選択科目であるため、学生はオンデマンド型授業及びオンライン型
授業を受講せずに卒業することも可能である。
２．実施場所、実施方法及び学則における規定「C-learning」を活用したオンデマンド型授業においては、毎週 1 回「C-learning」上に掲載
されるメディア教材により講義を受講するため、学生は任意の時間、場所から講義を受講するこ－設置等の趣旨（本文）－42－

とができる。また、履修学生はメディア教材が常に閲覧できる状態としているため、容易に反復学修を行うことができる。教員は学生からの質問を「連絡・相談」機能により個別に受け付け、適宜回答することにより指導を行う。学生の成績評価は、授業の途中で課す課題、期末レポート等を評価することにより行う。
「C-learning」には、当該授業を履修している学生全員が閲覧、投稿を行うことができる電子掲示板機能が備わっており、自由に意見交換を行うことができる。また、キャンパス内には対面で意見交換を行う場として、学生が自主的な学修のために自由に利用できる「ラーニング・コモ
ンズ」を設置している。「ラーニング・コモンズ」には、グループワークに適した机・椅子やホワ
イトボード等、学生同士の学びを促進するための設備が備わっており、オンデマンド型授業であっても学生が自由に集まり、当該授業に関する意見交換をすることのできる場が確保されている。
オンライン型授業においては、Zoom 等の Web 会議システムにより同時かつ双方向形式で授業を実施するため、教員と学生は、互いに映像及び音声による対話を行うことが可能である。本学では、令和 4 年度から学生のパソコン必携化、BYOD（Bring Your Own Device）を導入しており、パソコンの準備が困難である学生に対しては、貸出用ノートパソコンを用意している。学生は、学
内 Wi-Fi を利用して教室等から授業に参加できるほか、研究室や自宅等、教室以外の場所から授業に参加することも可能である。また、オンデマンド型授業と同様に、教員による「C-learning」の「連絡・相談」機能を用いた指導、電子掲示板機能による学生間の自由な意見交換が可能である。
このように、本学におけるオンデマンド型及びオンライン型授業は、平成 13 年文部科学省告示
第 51 号（大学設置基準第二十五条第二項の規定に基づく大学が履修させることができる授業等）の要件を満たすものとなっており、面接授業に相当する教育効果を有すると認められる。
なお、本学では、多様なメディアを高度に利用して行う授業について、学則において以下のよ
うに規定している。
○宇都宮大学学則（関係個所のみ引用）(単位の基準)第 19 条 各授業科目の単位数は，1 単位の授業科目を 45 時間の学修を必要とする内容をもって構成することを標準とし，次の授業時間数を基準とする。
(1)

講義及び演習は，15 時間から 30 時間までの範囲内の授業時間数をもって 1 単位とする。
(2)

実験，実習及び実技は，30 時間から 45 時間までの範囲内の授業時間数をもって 1 単位

とする。
(3)

一の授業科目について，講義，演習，実験，実習又は実技のうち二以上の方法の併用により行う場合については，その組み合わせに応じ，前 2 号に規定する基準を考慮して本学が定める時間の授業をもって 1 単位とする。
(4)

各授業科目は，多様なメディアを高度に利用し，当該授業を行う教室等以外の場所で実施することができるものとする。

－設置等の趣旨（本文）－43－

(5)前号に規定する授業の方法により修得する単位数は，60 単位を超えない範囲とする。ただし，卒業要件の単位が 124 単位を超えるときは，卒業要件の単位から 64 単位を控除した
単位数を超えない範囲とする。
(6)

各授業科目は，外国において履修させることができるものとし，第 4 号の規定により、多様なメディアを高度に利用して，当該授業を行う教室等以外の場所で履修させる場合についても，同様とする。
(7)

各授業科目は，授業の一部を，校舎及び附属施設以外の場所で行うことができるものとする。
2

前項の規定による各授業科目毎の授業時間数は，各学部教授会又は基盤教育運営会議(以下「学部教授会等」という。)の議を経て，学長が別に定める。

3

第 1 項の規定にかかわらず，卒業論文，卒業研究及び卒業制作等の授業科目の単位数については，各学部教授会の議を経て，学長が別に定める。

－設置等の趣旨（本文）－44－

VII. 編入学定員を設定する場合の具体的計画
新学部では、以下の要領で第 3 年次編入学を実施する。
・募集人員

3名

3 年次に入学することとなるため、出願時にデータサイエンス学系又は経営学系のいずれかを選択させる。なお、学系ごとの定員は設けない。
・選抜方法（データサイエンス学系）
学力検査（線形代数、解析学、確率・統計から 2 分野を選択）及び面接を実施する。
・選抜方法（経営学系）
学力検査（数学基礎）、小論文及び面接を実施する。
ア．既修得単位の認定方法
入学前に他大学等で修得した単位をもとに、既修得単位として認定する。新学部における既修得単位の認定方針は以下のとおりである。
・既修得単位として認定する単位数の上限は 90 単位とする。
・2 年次までに配置されている必修科目及び学系必修科目については、当該科目シラバス記
載の内容と、編入学者の既修得単位の照合を行い、修得済と認められる科目について認定する。
・3 年次以降に配置されている必修科目及び学系必修科目については、原則として編入学後に本学で修得することとし、認定対象とはしない。
・選択科目の認定は、既修得単位に係る学習内容と総認定単位数を総合的に勘案し、十分な学修内容が認められ、総認定単位数に十分な余裕がある場合に行う。
イ．履修指導方法
3 年次終了時点における進級要件は他の学生と同様とし、卒業に要する修得単位及び科目のうち、「卒業研究」及び「発表技術」以外の必要単位数は概ね満たすよう履修指導をする。既修得単位の認定状況によっては、一部の基盤教育科目及び専門教育科目について、3 年次以降での履修も想定されることから、担当教員及び事務職員と連携を図りつつ、時間割編成に配慮する。
なお、既修得単位の読替表に基づき、編入学生の認定結果を考慮して作成した編入学後の履修モデル（卒業要件単位数 124 単位で作成したもの）を示す。
【資料 15 既修得単位の読替表】【資料 16 第 3 年次編入学履修モデル（データサイエンス学系）】【資料 17 第 3 年次編入学履修モデル（経営学系）】－設置等の趣旨（本文）－45－

ウ．教育上の配慮等
編入学生に対しては、毎学期の履修登録上限単位数について、通常 24 単位のところ、30 単位までの登録を認め、各学生の既修得単位の認定状況を踏まえた柔軟な履修計画を立てることが可能となるよう配慮を行う。

－設置等の趣旨（本文）－46－

VIII.企業実習（インターンシップを含む）や海外語学研修等の学外実習を実施する場合の具体的計画○「社会実装実践演習」(3 単位、3 年次後期、必修)（概要）
データサイエンス学系及び経営学系の混成グループを編成し、これまでに修得した数理・データサイエンス科目、経営学科目及び総合・社会実装科目の内容を総合した「社会実装力」を養う演習科目である。地域の企業や自治体等における課題の発見、データの収集と分析、課題
解決・意思決定・価値創出に向けた提案までの一連のプロセスを演習して、データサイエンスと経営学の「知」と「技」を、課題解決や意思決定、価値創出に活用することによって社会に実装する力を身につける。
両学系の学生からなる 7 人程度の学生グループに対して、データサイエンス担当教員 1 名と経営学担当教員 1 名が指導担当教員となり、グループ単位で地域の協力企業や協力自治体に出向き、秘密保持契約を結んだ上で、協力企業や協力自治体から提供された実社会データを使い、統計学、機械学習、AI 技術などを用いてデータ解析する PBL（Project Based Learning）
を実施するとともに、解析結果をデータの提供元にフィードバックする。また、協力企業や協
力自治体の経営（運営）企画チーム等にメンバーとして加わり、実際の経営の場を肌で体感する。実習先の選定に当たっては、企業の場合は業種や業態を、自治体の場合は受入担当部署等の情報を参考にする。
2 年次前期開講の「社会実装基礎演習 1」、2 年次後期開講の「社会実装基礎演習 2」、3 年次前期開講の「社会実装応用演習 1」、3 年次後期開講の「社会実装応用演習 2」とともに本演習を学修することで、社会実装力を向上させ、4 年次の「卒業研究」に繋げることで、実社会の様々な分野において、経営学的視点から課題を捉え、データサイエンス的手法を用いてそれらを解決することができる社会実装力を備えることになる。
ア

実習先の確保
栃木県及び県内各市町からは、演習や実習に対する連携、協力に関する承諾を得ている。県内の企業については、本学が連携協定を締結している県内 120 社以上が会員となっている一般社団法人とちぎニュービジネス協議会（とちぎ NBC）から、実習に対する連携、協力の内諾を得ており、既に本実習の実施について具体的な協議を進めている。また、県内 258 社が会員となっている公益社団法人栃木県経済同友会からも内諾を得ていて、学生の受入れや実践的講義
への講師派遣等に関して連携、協力が得られる旨を書面で確認している。
イ

実習先との連携体制
実習先とは、受入体制や提供を受けるデータの種類や量、求める解析結果、経営企画チームへの参画の可否、取り組む経営課題等について十分な事前相談を行い、予め秘密保持契約を含めて必要な契約を結んだ上で実習を開始する。

－設置等の趣旨（本文）－47－

ウ

成績評価体制と単位認定方法

成績評価については、①授業に対する取り組み、②発表内容、成果物を総合的に評価して判定する。
①授業に対する取り組み
この科目は実習先との協働により進行していくため、学生に対して積極的な取組を求める。
また、グループで活動するため、学生間の連携、情報共有が必要である。これらの観点を踏まえて、各グループの指導担当教員が各学生の授業に対する取組姿勢を評価する。なお、指導担当教員が必要と認めた場合は、実習先の担当者にも聞き取りを行い、評価の参考とする。
②発表内容、成果物
この科目では、実習先からの聞き取り内容等をもとに課題を整理し、各グループにおいてデータ分析やディスカッションをしながら提案資料を作成し、実習先に対してプレゼンテー
ションを行う。プレゼンテーション及び提案資料について、実習先における経営上の課題発
見、解決に資するものであったかという観点から、各グループの指導担当教員が評価する。
なお、指導担当教員が必要と認めた場合は、実習先の担当者にも聞き取りを行い、評価の参考とする。

－設置等の趣旨（本文）－48－

IX.入学者選抜の概要
１．アドミッション・ポリシー
新学部では、以下のアドミッション・ポリシーに基づき入学者選抜を実施する。
①知識・技能・高等学校の様々な教科・科目の学習を通して、文理の基礎知識をバランスよく身に付けてきた人②思考力・判断力・表現力
・物事を論理的に考えることができる人
・多様な人々・組織と協働して、これからの世界や日本、地域社会の創造（創生）に貢献するために、自分の考えを表現し他者に伝えることができる人③主体性をもって多様な人々と協働して学ぶ態度
・情報システムを活かした企業経営や起業に意欲がある人
・企業、組織活動、組織経営について数理的に分析することに関心がある人
・データ分析、 プログラミング、情報ネットワーク等に関心がある人
２．入学者選抜方法
新学部においては、一般選抜前期日程、一般選抜後期日程、及び総合型選抜の 3 種類の入学者選抜を実施する。一般選抜前期日程では、大学入学共通テスト（以下「共通テスト」とする。）
において文理の幅広い基礎知識を測るほか、個別学力検査において数学及び英語を課し、新学部の教育課程を修めるために必要となる数学の知識と論理的思考力を有する者を選抜する。一般選抜後期日程では、前期日程の数学・英語に代えて面接を課し、コミュニケーション能力及びデー
タサイエンス・経営学に対する関心や学修意欲が特に高い者を選抜する。さらに、総合型選抜では学力検査に代えて論述試験及び面接を課し、一般的な教科・科目の学力検査では測ることのできない、データサイエンス・経営学の学修に関連する素養及び論理的思考力が特に優れている者を選抜する。実施する各選抜の募集人員は、下表のとおりである。
【各選抜の募集人員】
学科名
データサイエンス
経営学科
合計

一般選抜

一般選抜

前期日程

後期日程

40 名
40 名

総合型選抜

合計

8名

7名

55 名

8名

7名

55 名

－設置等の趣旨（本文）－49－

（１）一般選抜前期日程
共通テストの成績及び個別学力検査等の結果、並びに出願書類を総合して決定する。
ア．共通テスト（配点 900）
共通テストにおいては、アドミッション・ポリシーに掲げる「文理の基礎知識」をバラン
スよく身に付けているかを測るため、6 教科（地理歴史又は理科を 2 科目受験した場合は 5教科）を課す。
なお、文系志望者又は理系志望者の一方が有利あるいは不利とならないよう、地理歴史・
公民及び理科において、双方の志望者に配慮した教科・科目選択制度とする。
・文系志望者向け…地理歴史・公民 200 点（2 科目）、理科 100 点（基礎を付した 2 科目
もしくは基礎を付していない 1 科目）・理系志望者向け…地理歴史・公民 100 点（1 科目）、理科 200 点（基礎を付した 2 科目
＋基礎を付していない 1 科目

もしくは 基礎を付していない 2 科目）【教科・科目及び配点】（5 教科 6 科目又は 5 教科 7 科目 もしくは6 教科 8 科目又は 6 教科 7 科目）

教科

科目

配点

国語

『国語』（必須）

200『世界史Ａ』『世界史Ｂ』『日本史Ａ』『日本史Ｂ』『地理Ａ』『地理Ｂ』『現代社会』『倫理』『政治・経済』『倫理、政治・
地理歴史

経済』から 2 科目もしくは 1 科目を選択する。

・公民※2 科目受験者は、『世界史Ａ』『世界史Ｂ』『日本史Ａ』『日本史Ｂ』『地理Ａ』『地理Ｂ』のうちから少なくとも 1 科目を選

200
もしくは
100

択すること。
数学『数学Ⅰ・数学Ａ』及び『数学Ⅱ・数学Ｂ』（必須）200

理科①：『物理基礎』『化学基礎』『生物基礎』『地学基礎』
理科②：『物理』『化学』『生物』『地学』
・ 地理歴史・公民 2 科目受験者…［理科①から 2 科目］もしくは［理科②から 1 科目］を選択する。
理科

100

・ 地理歴史・公民 1 科目受験者…［理科①から 2 科目＋理科

もしくは②から 1 科目］もしくは［理科②から 2 科目］を選択する。

200※理科①（基礎を付した科目）と理科②（基礎を付していない科目）を両方選択する場合、同一名称を含む科目を選択することはできない。
外国語『英語』『ドイツ語』『フランス語』『中国語』『韓国語』から 1
科目（『英語』はリスニングを含む。
）を選択する。

－設置等の趣旨（本文）－50－

200※『英語』は、リーディングを 1.5 倍（150 点満点）、リスニ
ングを 0.5 倍（50 点満点）に換算する。
合計

900

なお、地理歴史・公民及び理科の受験教科・科目数について、受験者は本学への出願時に申告する必要はなく、仮に受験者が共通テストにおいて地理歴史・公民から 200 点分かつ理科から 200 点分の科目を受験した場合（以下の【ケース①】もしくは【ケース②】の場合）
は、特定の組み合わせの中から、高得点となるものを採用してその受験者の得点とする。
【ケース①】『地理歴史・公民から 2 科目』及び『理科②（基礎を付していない科目）から 2 科目』を選択した場合→

次のいずれかのうち、高得点の組み合わせを採用する。

a）『地理歴史・公民 2 科目』＋『理科② 1 科目（第 1 解答科目）』b）『地理歴史・公民 1 科目（第 1 解答科目）』＋『理科② 2 科目』【ケース②】『地理歴史・公民から 2 科目』、『理科①（基礎を付した科目）から 2 科目』及び『理科②（基礎を付していない科目）から 1 科目』を選択した場合→

次のいずれかのうち、高得点の組み合わせを採用する。

a）『地理歴史・公民 2 科目』＋『理科① 2 科目』b）『地理歴史・公民 2 科目』＋『理科② 1 科目』
c）『地理歴史・公民 1 科目（第 1 解答科目）』＋『理科① 2 科目』＋『理科② 1 科目』
イ．個別学力検査（配点 400）
個別学力検査においては、数学及び英語を課す。「文系型」「理系型」の 2 種類の受験方式を設ける。受験者は本学への出願時にいずれか一方を選択したうえで受験する。なお、共通テストにおける地理歴史・公民及び理科の受験科目による選択制限は設けない。
【教科・科目及び配点】
教科

科目

配点

【文系型】

【文系型】

数学

『数学Ⅰ』『数学Ⅱ』『数学Ａ』『数学Ｂ』

(※)

【理系型】

【理系型】

『数学Ⅰ』『数学Ⅱ』『数学Ⅲ』『数学Ａ』『数学Ｂ』
【文系型】
英語

100

『コミュニケーション英語Ⅰ』『コミュニケーション英語Ⅱ』『コミュニケーション英語Ⅲ』『英語表現Ⅰ』『英語表現Ⅱ』－設置等の趣旨（本文）－51－

300
【文系型】
300

（リスニングを含まない。）【理系型】『コミュニケーション英語Ⅰ』『コミュニケーション英語Ⅱ』【理系型】『コミュニケーション英語Ⅲ』（リスニングを含まない。）
合計

100
400

（※）数学の出題範囲について
・『数学Ｂ』は、確率分布と統計的な推測を除く。
（２）一般選抜後期日程
共通テストの成績及び個別学力検査等の結果、並びに出願書類を総合して決定する。
ア．共通テスト（配点 900）
教科、科目及び配点は一般入試前期日程と同様とする。
イ．個別学力検査（配点 200）
個別学力検査においては、面接を行う。面接は個人面接とし、複数の面接員により一人あたり 15 分から 20 分程度実施する。コミュニケーション能力と社会への貢献、経営に関する
数理的な分析とデータサイエンスに対する関心や意欲を総合的に評価する。
（３）総合型選抜
論述試験、面接及び共通テストの結果及び出願書類を総合して選抜を実施する。なお、総合型選抜の入学手続者が募集人員に満たない場合は、当該不足人員を一般選抜前期日程の募集人員に加える。
【出願資格（令和 6 年度）】
次の①、②、③及び④に該当する者とする。
①次のいずれかに該当する者（ア）高等学校（特別支援学校の高等部を含む）若しくは中等教育学校を令和 6 年 3 月
卒業見込みの者及び学校教育法施行規則第 93 条第 3 項の規定に基づき令和 5 年度中に高等学校若しくは中等教育学校を卒業又は卒業見込みの者（イ）文部科学大臣が高等学校の課程と同等又は相当する課程を有するとして認定又は指定した在外教育施設の当該課程を令和 5 年度中に修了又は修了見込みの者（ウ）高等専門学校の第 3 学年を令和 6 年 3 月修了見込みの者②合格した場合は本学に入学することを確約し、入学後、意欲的に勉学に励む者③大学入学共通テストで、本学が指定する教科・科目を受験する者④調査書の学習成績概評がＢ以上の者－設置等の趣旨（本文）－52－

【出願書類】
入学志願書、調査書【検査項目・内容及び配点】
検査項目

内容

配点

経営に関する数理的な分析とデータサイエンスに関する基礎論述試験的な素養及び論理的思考力を評価する。

300

コミュニケーション能力と社会への貢献、経営に関する数理
面接的な分析とデータサイエンスに対する関心や意欲を評価す

300る。
以下の 3 教科 4 科目を課す。
・国語：『国語』（必須）・数学：『数学Ⅰ・数学Ａ』及び『数学Ⅱ・数学Ｂ』（必須）

共通テスト

・外国語：『英語』『ドイツ語』『フランス語』『中国語』『韓300国語』から 1 科目（『英語』はリスニングを含む。）を選択す
る。
合計

900

３．高等学校学習指導要領の改訂に伴う入学者選抜方法の変更
平成 30 年に高等学校学習指導要領の改訂が行われ、令和 4 年度以降の高等学校入学者に対しては、改訂後の学習指導要領による教育が行われている。したがって、令和 7 年度以降の本学入学者選抜についても、改訂後の学習指導要領に沿って実施する。
以下、令和 6 年度入学者選抜からの変更点を中心に述べる。
（１）一般選抜前期日程
令和 6 年度入学者選抜と同様、共通テストの成績及び個別学力検査等の結果、並びに出願書類を総合して決定する。
ア．共通テスト
共通テストにおいては、情報を加えた 7 教科（地理歴史又は理科を 2 科目受験した場合は6 教科）を課す。

【教科・科目】（6 教科 8 科目又は 7 教科 8 科目）
教科

科目

国語

『国語』（必須）－設置等の趣旨（本文）－53－

地理歴史
・公民
数学

『地理総合，地理探究』『歴史総合，日本史探究』『歴史総合，世界史探究』『地理総合，歴史総合，公共』『公共，倫理』『公共，政治・経済』から 2 科目もしくは 1 科目を選択する。
『数学Ⅰ，数学Ａ』及び『数学Ⅱ，数学Ｂ，数学Ｃ』（必須）『物理基礎，化学基礎，生物基礎，地学基礎』『物理』『化学』『生物』『地学』から 1 科目（地理歴史・公民 2 科目受験者）もしくは 2 科目（地理歴理科

史・公民 1 科目受験者）を選択する。
※基礎を付した科目と基礎を付していない科目を両方選択する場合、同一名称を含む科目を選択することはできない。

外国語
情報『英語』『ドイツ語』『フランス語』『中国語』『韓国語』から 1 科目（『英語』はリスニングを含む。）を選択する。
『情報Ⅰ』（必須）イ．個別学力検査
令和 6 年度と同様、個別学力検査においては数学及び英語を課し、「文系型」「理系型」の 2 種類の受験方式を設ける。出題科目のみ、科目変更に伴い以下のように変更する。
【教科・科目】
教科

科目
【文系型】

数学

『数学Ⅰ』『数学Ⅱ』『数学Ａ』『数学Ｂ』『数学Ｃ』

(※)

【理系型】
『数学Ⅰ』『数学Ⅱ』『数学Ⅲ』『数学Ａ』『数学Ｂ』『数学Ｃ』【文系型】『英語コミュニケーションⅠ』『英語コミュニケーションⅡ』『英語コミュニ
ケーションⅢ』『論理・表現Ⅰ』『論理・表現Ⅱ』『論理・表現Ⅲ』（リスニン

英語

グを含まない。）【理系型】『英語コミュニケーションⅠ』『英語コミュニケーションⅡ』『英語コミュニ
ケーションⅢ』（リスニングを含まない。）（※）数学の出題範囲について
・『数学Ａ』の出題範囲は、図形の性質、場合の数と確率とする。
・『数学Ｂ』の出題範囲は、数列とする。
・『数学Ｃ』の出題範囲は、【文系型】はベクトル、【理系型】はベクトル、平面上の曲線と複素数平面とする。

－設置等の趣旨（本文）－54－

（２）一般選抜後期日程
令和 6 年度入学者選抜と同様、共通テストの成績及び個別学力検査等の結果、並びに出願書類を総合して決定する。
ア．共通テスト
教科、科目は一般入試前期日程と同様とする。
イ．個別学力検査
令和 6 年度入学者選抜と同様、面接を行う。
（３）総合型選抜
令和 6 年度入学者選抜と同様、論述試験、面接及び大学入学共通テストの結果及び出願書類を総合して選抜を実施する。共通テストの受験科目のみ、変更が生じる。
【検査項目・内容】
検査項目
論述試験

面接

内容
経営に関する数理的な分析とデータサイエンスに関する基礎的な素養及び論理的思考力を評価する。
コミュニケーション能力と社会への貢献、経営に関する数理的な分析とデータサイエンスに対する関心や意欲を評価する。
以下の 3 教科 4 科目を課す。
・国語：『国語』（必須）

共通テスト

・数学：『数学Ⅰ，数学Ａ』及び『数学Ⅱ，数学Ｂ，数学Ｃ』（必須）・外国語：『英語』『ドイツ語』『フランス語』『中国語』『韓国語』から 1
科目（『英語』はリスニングを含む。
）を選択する。

４．科目等履修生、研究生の受入れ
本学では、既存の学部及び大学院において科目等履修生及び研究生を受け入れている。新学部においても、同様の要項にて選考のうえ受入れを行う。

－設置等の趣旨（本文）－55－

X. 教員組織の編制の考え方及び特色
１．教員組織の編成と基本的考え方
新学部においては、データサイエンスの素養を持ち基礎的経営学をベースに実践的な知識を身に付け、これらを総合的に活用して課題解決や意思決定、価値創出に繋げる能力を有する人材を育成することを目的としている。2 年次後期からデータサイエンス学系と経営学系に分類した教育を実施することから、データサイエンス担当および経営学担当で構成される教員組織とする。
専任教員については、学内資源の再配置による 7 名（教授 4 名、准教授 2 名、助教 1 名）に新
規採用教員 9 名（教授 5 名、准教授 4 名）を合わせた 16 名とする。具体的には、データサイエ
ンス担当教員については、工学部の専任教員 2 名、大学教育推進機構の専任教員 1 名及び基盤教育センターの専任教員 1 名を新学部の専任教員として再配置した上で、4 名を新規採用することにより、計 8 名の専任教員を配置する。経営学担当教員については、国際学部の専任教員 1 名及び農学部の専任教員 2 名を新学部の専任教員として再配置した上で、5 名を新規採用することにより、計 8 名の専任教員を配置する。
２．校地の往来について新学部で利用する講義室および研究室等のスペースについては、本学峰キャンパスの既存の校舎のスペースの再配分により確保する予定であり、峰キャンパスが主たる校地となる。新学部の専任教員が担当する専門教育科目は、すべて峰キャンパスにおいて実施する。
一方、新学部の学生は陽東キャンパスで開講されている基盤教育科目や専門教育科目の一部について、選択科目として履修することを認めているため、学生は一部の科目を陽東キャンパスにおいて受講する可能性があるが、2 つのキャンパス間の距離は 2 ㎞程度と非常に近く、学生は休
み時間等を利用して容易に移動することが可能であり、時間割上も問題は生じない。
また、キャンパス間の距離が近いことから、教員も陽東キャンパスにおいて新学部の学生に何らかの問題が生じたときに速やかに対応することが可能であるほか、現在工学部の専任教員である 2 名が現在陽東キャンパスにおいて使用している研究室については同教員が引き続き使用し、陽東キャンパスにおいて授業を実施する兼担教員等との連絡・調整を行うことができる体制を整えている。
３．主たる教育研究分野と強化する分野
新学部では、1～2 年次前期までは、全学生が共通でデータサイエンスと経営学の基礎的な事
項を学ぶこととしており、「データサイエンス・経営学の数理及び演習」、「確率・統計」、「AI・機械学習入門」、「プログラミング演習」、「ミクロ経済学」、「経営管理論」、「会計学概論」等の基礎編の教育を実施する。2 年次後期からは、データサイエンス学系および経営学系に分類した教育を実施するため、それぞれの分野に特化した教育研究を実施する。
データサイエンス分野については、「データサイエンスの数理」、「数理統計学」、「AI・機械学習論」、「プログラミング演習」、「データエンジニアリング」、「ビジネス・データサイ
エンス」を主要授業科目とし、これら主要授業科目については、原則として専任教員のうち当該－設置等の趣旨（本文）－56－

科目の教育経験を有する教授又は准教授が担当する。なお、上記主要授業科目のうち、「AI・機械学習論 2」については兼任教員（非常勤講師）を担当教員とする。当該教員は、企業で深層学
習に関する研究開発に従事しており、実務家教員として豊富な社会実装経験を活かして最新の知識や技術を教授することができるほか、他大学における非常勤講師などの教育経験も有しており、専任の教授および准教授と比較して同等以上の水準の教育効果が期待できる。データサイエ
ンス分野のカリキュラム編成においては、当該教員も携わるようにするなど、教育課程の実施に支障が生じない体制を整える。
データサイエンス学系では、より発展的な内容として、「確率・統計」、「AI・機械学習」および「プログラミング」、様々な分析・解析手法として、「数理モデル」、「数値解析」、「時系列解析」および「システム解析入門」、データの管理・応用として、「データベースシステ
ム」および「データエンジニアリング」、そして社会実装を意識した、「ビジネス・データサイ
エンス」および「AI 活用実践演習」等の教育を実施していく。上記の教育を実施可能とする研究領域としては、AI・機械学習領域はもとより、数値計算およびシミュレーション、数理モデル
解析、および材料科学領域、そして、社会実装を意識した応用領域として、画像・映像・音響情
報処理および感性情報処理領域の各分野を補強していく。
経営学分野については、（経営学科目）「経営学概論」、「ミクロ経済学」、「経営管理論」、「会計学概論」、「金融論概論」、「経営戦略論」、「財務会計論」、「経営組織論」、「人的資源管理論」、「管理会計論」、および（総合・社会実装科目）「マーケティング論」、「マーケティングリサーチ」、「経営情報論」を主要授業科目とし、これら主要授業科目については、専任教員のうち当該科目の教育経験を有する教授又は准教授が担当する。
新学部においてはデータサイエンスと経営学の双方にまたがる分野複眼の教育研究を行う。そのため、基礎的な経営学教育を行えることに加え、デジタル経営・デジタル経済や情報化社会への対応等の分野に教育研究業績を有する教員を採用した。
経営学担当教員は、より発展的な内容として、次の 2 つの分野での研究を実施していく。
（1）企業や組織、消費者等各主体者の行動や戦略を対象とした分野
IT 技術の発展やその応用、それに伴う消費者行動の変化、少子高齢化など社会の変化に対応して、企業の行動や戦略は日々新たになっていき、消費者の行動もまた変化している。経営戦略と組織、人的資源管理、マーケティング等の各領域で、企業の競争力強化の取組、デジタル化の進展や少子高齢化社会における経営側からみた課題（次世代人材育成）や、働く側からの課題（実践共同体）など先端的な研究を行っている教員を配置した。
（2）企業を取り巻く制度や環境を対象とした分野
企業は、様々な条件や経営環境、制度を前提として活動している。企業戦略や組織を理解する
ためにはこれらの要素の理解が不可欠である。同時にこれらの条件や制度も企業行動の結果、変容する。経営学担当教員については、これらの分野の内、企業行動と関係の深い会計学分野、ミクロ経済学分野、金融論分野などで研究を行っている教員を配置した。
また新学部では、データサイエンスと経営学の双方を学び、分野横断的で実践的な力を養うことを大きな柱とし、「データサイエンス・経営学の数理及び演習」、「マーケティング論」、－設置等の趣旨（本文）－57－

「経営情報論」、「ビジネス・データサイエンス」といった科目については全学生が履修する必修科目とする。また社会実装力を養成するために、「社会実装基礎演習」、「社会実装応用演習」、「社会実装実践演習」という演習科目を設けており、これらも全学生が履修する必修科目とする。これらの演習科目は協力企業等から実際のデータの提供を受ける、あるいは各企業等の現場において現実の課題発見を目指す等の作業を通じて学生が社会実装力を身に付けることを目的としている。これらの科目については、小集団での実施が重要であり、企業等の協力を得ながら、実務経験が豊富な教員が中心となり全教員が担当する。
４．教員の年齢構成
新学部の専任教員 16 名のうち、教授が 9 名、准教授が 6 名、助教が 1 名である。この年齢構
成は、完成年度（令和 10 年 3 月 31 日）時点で、30 歳～39 歳が 2 名、40～49 歳が 3 名、50～59
歳が 5 名、60～65 歳が 5 名となっており、教育水準の維持向上及び教育研究の活性化に支障のない構成となっている。
なお、本学の教員の定年については、「国立大学法人宇都宮大学職員就業規則」第 20 条において 65 歳と定めており、教員の氏名等（様式第 3 号（その 2））の「年齢」欄において「（高）」と表記されている専任教員 1 名については、学年進行中に定年に達するが、特任教員として引き続き完成年度まで教育研究を担当することを決定しており、同等の教育研究を継続することができ、教員組織の持続性にも問題はない。
【資料 18 国立大学法人宇都宮大学職員就業規則】－設置等の趣旨（本文）－58－

XI. 研究の実施についての考え方、体制、取組
１．研究の実施についての考え方、実施体制、環境整備
新学部の専任教員に対しては、職位を問わず全員に原則 1 人当たり 1 室の専用研究室を設定
し、学内において研究に注力することができる研究環境を整備している。
更に、実験機材等を必要とする分野の専任教員に対しては、教員個人研究室以外に別途実験室を設定し、研究環境の更なる充実を図っている。
２．URA の配置状況
本学では、平成 26 年 4 月に URA 室を設置し、以降、教員の研究活動を支援するため、URA の整備、拡充を進めてきた。現在、全学組織である地域創生推進機構社会共創促進センターに専任の URA を 3 名配置している。
３．URA の役割・責任等
本学の URA は、研究企画戦略の立案支援、研究成果及び知的財産権の管理・活用支援、外部資
金獲得支援、研究活動及びマネジメント強化を図るための取組等、本学の研究活動の活性化及び研究開発マネジメント強化を図るための取組に従事することにより、教員の研究活動支援を行っている。
特に新学部においては、データサイエンスを含む新たな研究活動について、広く産学連携・地域連携に結びつけるよう、活動支援を行う。
【参考：地域創生推進機構

社会共創促進センター・URA】

https://www.sic.utsunomiya-u.ac.jp/tomotsuku/ura－設置等の趣旨（本文）－59－

XII. 施設・設備等の整備計画
１．校地、運動場の整備計画
新学部を設置する峰キャンパスには、運動場 81,807 ㎡、体育館 2,299 ㎡を有し、このほか、武道場、弓道場、野球場、テニスコートなどが整備されている。これらのスペースは全学の学生が様々な運動に利用することができ、多くの学生が余裕をもって利用できるだけのスペースを有する。そのほか、学生が休息や交流をするスペースとして、大学会館内に共同談話室、集会室、食堂、売店などが備えられている。
また、峰キャンパスから 2km 程度の距離に位置する陽東キャンパスにも、運動場 43,961 ㎡、
体育館 1,067 ㎡等が整備されているほか、学生が休息や交流をするスペースとして、石井会館内に食堂、売店、集会室等が備えられている。これらの施設は、距離の近さを活かして、峰キャンパスに通学する学生も、課外活動等の日常的な大学生活の中で有効に活用している。
２．校舎等施設の整備計画
教室については、新学部を設置する峰キャンパスには、国際学部、共同教育学部及び農学部が設置されており、既存の教室が整備されていることから、授業は既存の教室を活用して実施する。一方、アクティブ・ラーニングを推進する観点から、少人数演習等で利用する演習室（ゼミ室）を新学部用に整備する。
教員の研究室については、既存施設を有効活用することにより、職位を問わず全員に原則 1 名
当たり 1 室の専用研究室を確保するよう設定し、プライバシーが確保される環境が十分に整備されている。
【資料 19 時間割表】
３．図書等の資料及び図書館の整備計画
本学の図書館は、本館（峰キャンパス：建物面積 7,206 ㎡、閲覧席数 418 席）と陽東分館（陽東キャンパス：建物面積 1,138 ㎡、閲覧席数 169 席）から構成されている。新学部は本館の位置
する峰キャンパスに設置するが、陽東分館の位置する陽東キャンパスまでの距離は 2km 程度であるため、学生や教職員は両キャンパスの図書館を日常的に利用することが可能であり、加えて、学内蔵書検索システムによって学内全ての図書並びに学術雑誌を効率的に活用することができる。更に、国立情報学研究所など学外との連携協力によって、本学が収集していない資料などについても利用できる環境にある。
本館は人文諸学・社会科学・自然科学系統の幅広い分野の資料、陽東分館は自然科学系統の中でも工学分野の資料を主としており、図書（約 611,000 冊）、学術雑誌（約 11,000 種類）及び各視聴覚資料等を収蔵している。また、電子リソースとして電子書籍（約 290 種類）、電子ジャーナル（約 6,900 種類）を提供しており、電子リソースについては、VPN の利用により学内外から 24 時間利用することができる。
図書館には、閲覧スペース、グループ学習室が設けられており、個人やグループで行う学修をするための環境が整備されているほか、談話や休憩のためのアトリウムスペースも設けられてい－設置等の趣旨（本文）－60－

る。また、持ち込みパソコン等が使用できる BYOD (Bring Your Own Device) 対応エリアが設けられており、学生は無線 LAN によるネットワーク環境を利用した学修、情報検索が可能である。
これらは、平日は 9 時～21 時まで（夏季・春季休業期間中は 17 時まで）、土曜日は 11 時～17時まで利用することができ、図書館での勉学に支障はない。
他の大学図書館等との協力については、国立情報学研究所の学術コンテンツやサービスを利用できるほか、図書館相互協力として、栃木県公共図書館や大学コンソーシアムとちぎ参加大学等の図書館を利用することができる。
【参考：宇都宮大学附属図書館】
https://opac.lib.utsunomiya-u.ac.jp/library/－設置等の趣旨（本文）－61－

XIII. 2 以上の校地において教育研究を行う場合の具体的計画
新学部の教育は、全ての必修科目、学系必修科目及び大部分の選択科目については峰キャンパ
スにおいて行うため、新学部の学生全員が峰キャンパスを拠点として学修を行う。一方、分野複眼の素養を高めようとする学生の求めに応じた幅広い学修を支援するため、基盤教育科目及び専門教育科目のうち一部の科目について、主として地域デザイン科学部及び工学部の学生を対象として陽東キャンパスにおいて開講してきた科目を、新学部の学生も選択科目として履修することを可能としている。
新学部の位置する峰キャンパスから陽東キャンパスまでの距離は 2 ㎞程度と非常に近く、移動
時間は、徒歩で 25 分、自転車で 10 分、バス・自動車等で 5 分程度であり、日頃から授業に対する学生や教員の移動等、履修に関して問題なく行われているほか、日頃から両キャンパスに勤務する教員間の連携協力による教育研究活動も精力的に行われている。学生は休み時間等を利用して容易に移動することが可能であり、時間割上も問題は生じない。
陽東キャンパスにおいて新学部の学生に何らかの問題が生じたときには、教員が速やかに移動
し対応することが可能である。また、「XII. 施設・設備等の整備計画」で述べたとおり、陽東キャンパスに既設されている運動場、体育館、食堂、売店、集会室等については、新学部の学生も同様に利用することができ、必要な教育体制が整えられている。

－設置等の趣旨（本文）－62－

XIV. 管理運営及び事務組織
１．教教分離本学では、教育組織と教員組織を分離する教教分離を平成 29 年 1 月から実施している。全ての教員が学部等ではなく「学術院」に所属することにより、学部・分野間の壁を低くし、全学的に連携した教育・研究・社会貢献活動を実施しやすく、かつ機動性の高い組織体制を構築している。
教員は、原則いずれかの教育プログラムにおける責任教員となり、各学部等の教育プログラムの運営に責任を持つ。
【資料 20 国立大学法人宇都宮大学学術院規程】
２．学長による学部長指名
本学では、学長が強力なリーダーシップを発揮し、社会から求められる大学改革にスピード感をもって応えることのできる組織体制とするため、平成 27 年 4 月から、各学部に置く学部長について、学長が選考の上で適任者を任命している。新学部の学部長についても、新学部の専任教員である教授の中から学長が任命する。
【資料 21 宇都宮大学学部長等選考規程】
３．教授会の役割
教授会は学部の教学事項（教育課程の編成、学位の授与、学生の身分審査、教員の教育研究業
績審査など）を審議する機関と位置づけ、その役割を明確化する。新学部の教授会は、新学部の専任教員である教授、准教授、講師及び助教により組織され、毎月１回定例開催するほか、必要に応じて臨時開催する。
【資料 22 宇都宮大学教授会規程】
４．戦略企画本部会議による全学教員人事マネジメント
教員人事については、新学位プログラムの設置、各教育プログラムの改善及び学部改組等の組織再編に対して全学的な方針に基づく観点から柔軟に対応するため、令和 4 年度から、学長、理事等で構成される「戦略企画本部会議」により一括してマネジメントするよう改革した。
【資料 23 国立大学法人宇都宮大学戦略企画本部規程】
教員人事選考の流れは、次のとおりである。
・戦略企画本部会議において、教員の任用に係る全学の基本方針を策定・策定した全学方針に基づき、学部長等から学長に中期的な教員任用計画書を提出
・戦略企画本部会議において、全学の基本方針に基づき、提出された中期的な教員任用計画書を参考として、大学全体の教員任用計画を審議・決定・決定された教員任用計画に基づき、学部長等から学長に個別の教員任用計画書を提出
・戦略企画本部会議において、個別の教員任用計画書を審議・承認－設置等の趣旨（本文）－63－

・戦略企画本部会議の下に、選考委員会を設置
・選考委員会において応募者の選考を実施
・学部等において、候補者の教育研究業績を審査・選考委員会において候補者を決定し、戦略企画本部会議に報告
・戦略企画本部会議において、選考委員会の報告に基づき審議・承認
・教育研究評議会の議を経て、学長が決定【資料 24 教員選考の流れ】
５．事務組織体制
本学では、学部別に設置していた学部事務部について、令和 2 年 7 月に、キャンパス単位の事
務部（峰キャンパス事務部及び陽東キャンパス事務部）に一元化した。新学部に関する事務業務については、既存の峰キャンパス事務部にて行う。峰キャンパス事務部では、現在も国際学部、共同教育学部及び農学部の事務を遂行しており、学部運営に関するノウハウの蓄積された組織により新学部の事務を円滑に遂行する組織体制が整っている。
【資料 25 国立大学法人宇都宮大学事務組織規程】
６．厚生補導組織
本学では、厚生補導を所掌する事務組織として、キャンパス事務部とは別に学務部を設置している。学務部には、主に修学面での支援を担当する修学支援課、主に課外活動、保健及び衛生に関連する支援を担当する学生支援課、陽東キャンパスにおける厚生補導全般を担当する陽東学務課を設置し、学生に対する厚生補導を組織的に行っている。
また、学生の就職支援、キャリア形成支援に特化した組織として、就職・キャリア支援センターを設置しており、進路・就職相談、インターンシップ参加のサポート、就職ガイダンス・就活セミナー等を全学的に行っている。
更に、本学では、学生の厚生及び生活上の支援を円滑に行うための全学組織として、学務委員会を設置している。学務委員会は、各学部・研究科から選出された教員、保健管理センター所長、
就職・キャリア支援センターの教員、留学生・国際交流センターの教員及び学務部長により組織し、年 10 回前後開催している。このように、全学的に学生の正課内外の諸活動等を援助する、教職協働による厚生補導体制が整っている。
【資料 25（前掲） 国立大学法人宇都宮大学事務組織規程】【資料 26 宇都宮大学学務委員会規程】－設置等の趣旨（本文）－64－

XV. 自己点検・評価
１．全学的実施体制
本学は、国立大学法人宇都宮大学評価規程第 3 条に基づき「宇都宮大学点検・評価委員会」を設置して自己点検・評価を実施している。同委員会は、学長が指名する理事を委員長とし、各学部などの教員及び事務組織の部課長による合計 17 名で構成されており、国立大学法人法（平成15 年法律第 112 号）第 31 条の 2 第 1 項各号で規定する中期目標の期間における業務の実績に関する評価、学校教育法（昭和 22 年法律第 26 号）第 109 条第 2 項及び第 3 項に規定する認証評価機関による評価、学校教育法（昭和 22 年法律第 26 号）第 109 条第 1 項の規定により、教育及び研究、組織及び運営並びに施設及び設備の状況について本学が自ら行う点検及び評価に関する対応を任務としている。
本学は、学長、理事等で構成される会議である「学長ラウンドテーブル」を週 1 回、また同会議の構成員に学部長・研究科長・副学部長等を加えた「部局長連絡協議会」を月 1 回開催しており、点検・評価結果はそれらの会議において随時報告され、情報の共有を図るとともに必要に応じて随時改善策などが検討される。このように、本学においては、点検・評価を全学的に機動的に行う体制となっているところが特長である。
【資料 27 国立大学法人宇都宮大学評価規程】
２．実施方法、結果の活用、公表及び評価項目等
本学では、国立大学法人宇都宮大学評価規程で定める各種評価における評価基準に基づき、部
局単位で教育、研究、組織運営、社会貢献などの諸活動について自己点検・評価を行う。また、学校教育法（昭和 22 年法律第 26 号）第 109 条第 1 項に基づき実施する教育研究等評価に際しては、国立大学法人宇都宮大学内部質保証指針を定め、教育課程、施設及び設備、学生支援、学生の受入の各項目について、それぞれ実施主体となる組織が自己点検・評価を実施している。なお、教育課程に係る自己点検・評価に際しては、学生や卒業生等の関係者から聴取した意見を踏まえることとしている。これら自己点検・評価した結果は点検・評価委員会が取りまとめを行
い、必要に応じて専門部会を設置した上で検証し、改善が必要なものについてはその方策を付したうえで評価結果を学長に報告する。学長は本学公式 Web サイトにおいて結果を公表するほか、改善が必要と認められる事項については、点検・評価委員会から提言のあった改善方策を踏まえ、関係組織に改善を指示し、教育研究などの水準及び質の向上を図っている。
また、教員個人の活動状況については、教育、研究、組織運営、社会貢献の 4 領域についてデータベースに集約し、これを基盤として、自己評価を基本とする点検・評価を行い、教員の教育研究活動の活性化を促すとともに、本学の理念の実現及び中期目標・中期計画の達成に資することとしている。
【資料 27（前掲） 国立大学法人宇都宮大学評価規程】－設置等の趣旨（本文）－65－

XVI. 情報の公表
１．大学としての情報公表
宇都宮大学ウェブサイト（https://www.utsunomiya-u.ac.jp/）により、大学の理念と方針・
教育目標や中期目標・中期計画など宇都宮大学の方向性を発信するとともに、教育情報の公表を行っている。
教育情報の内容は、次のとおりである。
(1) 教育情報の公表（学校教育法施行規則第 172 条の 2 関係）（公開アドレス）https://www.utsunomiya-u.ac.jp/disclosure/kouhyou.php
ホーム

＞

情報公開

＞

教育情報の公表（学校教育法施行規則第 172 条の 2 関係）ア）大学の教育研究上の目的及び第百六十五条の二第一項の規定により定める方針に関すること・大学全体の教育研究上の目的
・宇都宮大学の目的・理念と方針
・宇都宮大学の教育目標
・学部、学科又は課程等（大学院においては研究科又は専攻等）ごとの教育研究上の目的
・学部・学科・課程及び研究科・専攻の目的
・第百六十五条の二第一項の規定により定める方針
・卒業又は修了の認定に関する方針（学士課程・博士前期課程）
・卒業又は修了の認定に関する方針（博士後期課程）・教育課程の編成及び実施に関する方針（学士課程・博士前期課程）
・教育課程の編成及び実施に関する方針（博士後期課程）
・入学者の受入に関する方針
イ）教育研究上の基本組織に関すること・学部、学科又は課程等（大学院においては研究科又は専攻等）の名称
・組織図
・宇都宮大学学則・宇都宮大学大学院学則・教育研究上の基本組織の概要
・学部・大学院・附属施設・研究施設
ウ）教員組織、教員の数並びに各教員が有する学位及び業績に関すること・教員の年齢構成、教員組織別の教員の数、男女別の人数、職別の人数
・教員数一覧

－設置等の趣旨（本文）－66－

・教員が有する学位、教員の有する研究業績、研究業績以外の職務上の業績（教育面での業績
等）、教員の専門性（専門分野等）、教員の提供できる教育内容（担当する授業科目等）
・研究者総覧エ）入学者の数、収容定員及び在学する学生の数、卒業又は修了した者の数並びに進学者数及び就職者数その他進学及び就職等の状況に関すること
・入学定員
・入学者数
・収容定員
・在学者数
・卒業者数（修了者数）
・就職者数及び進学者数その他就職状況（業種別就職者数等）・外国人留学生の進路状況（就職率等）
オ）授業科目、授業の方法及び内容並びに年間の授業の計画に関すること
・授業科目名、授業の方法、授業の内容、年間の授業の計画
・授業案内（シラバス）
・達成目標確認マトリックス（カリキュラムマップ）
・教育の全貌と質保証のシステム
カ）学修の成果に係る評価及び卒業又は修了の認定に当たっての基準に関すること・学修の成果に係る評価基準（成績評価基準）
・授業科目成績の評価及び GPT・GPA 制度の取扱いに関する要項
・学士課程における成績評価基準の申合せ
・学位論文の評価基準
・地域創生科学研究科（博士前期課程）
・地域創生科学研究科（博士後期課程）
・国際学研究科（博士前期課程）
・国際学研究科（博士後期課程）
・工学研究科（博士後期課程）
・卒業（修了）の認定基準（ディプロマ・ポリシー）
・地域デザイン科学部
・コミュニティデザイン学科
・建築都市デザイン学科
・社会基盤デザイン学科
・国際学部
・国際学科
・共同教育学部－設置等の趣旨（本文）－67－

・学校教育教員養成課程
・工学部
・基盤工学科・物質環境化学コース
・機械システム工学コース
・情報電子オプティクスコース
・農学部
・生物資源科学科
・応用生命化学科
・農業環境工学科
・農業経済学科
・森林科学科・地域創生科学研究科
・社会デザイン科学専攻
・コミュニティデザイン学プログラム
・農業・農村経済学プログラム
・建築学プログラム
・土木工学プログラム
・農業土木学プログラム
・グローバル・エリアスタディーズプログラム
・多文化共生学プログラム
・地域人間発達支援学プログラム
・工農総合科学専攻
・光工学プログラム
・分子農学プログラム
・物質環境化学プログラム
・農芸化学プログラム
・機械知能工学プログラム
・情報電気電子システム工学プログラム
・農業生産環境保全学プログラム
・森林生産保全学プログラム
・先端融合科学専攻
・オプティクスバイオデザインプログラム・先端工学システムデザインプログラム
・グローバル地域デザインプログラム
・教育学研究科
・教育実践高度化専攻
・募集を停止した学部・研究科－設置等の趣旨（本文）－68－

・国際学部国際社会学科
・国際学部国際文化学科・教育学部学校教育教員養成課程
・工学部機械システム工学科
・工学部電気電子工学科
・工学部応用化学科
・工学部情報工学科
・国際学研究科国際交流研究専攻
・国際学研究科国際学研究専攻
・工学研究科システム創成工学専攻・卒業（修了）必要単位数及び通算 GPA
・地域デザイン科学部
・国際学部
・共同教育学部
・教育学部
・工学部
・農学部
・地域創生科学研究科
・国際学研究科
・教育学研究科
・工学研究科・授与する学位の名称
・宇都宮大学学位規程
・卒業・修了に必要な在学年数
・宇都宮大学学則・宇都宮大学大学院学則キ）校地、校舎等の施設及び設備その他の学生の教育研究環境に関すること・キャンパスマップ（峰・陽東）・課外活動状況・課外活動施設・キャンパスまでの交通手段
・土地・建物面積
・休息が取れる環境
・保健管理センター
・福利厚生施設
・その他の学習環境
・ラーニング・コモンズ－設置等の趣旨（本文）－69－

・附属図書館
ク）授業料、入学料その他の大学が徴収する費用に関すること
・授業料
・入学料
・その他の費用
・学生寮寄宿料・TOEIC IP テスト受験料及び e-ラーニング受講料
・学生教育研究災害傷害保険及び賠償責任保険保険料
ケ）大学が行う学生の修学、進路選択及び心身の健康等に係る支援に関すること
・学生の修学支援、生活支援の状況
・キャリア形成支援、就職支援の状況
・保健管理センター・カウンセリング体制等の状況・障がい者支援の状況
・留学生支援の状況
・留学生へのサポート
・留学生・国際交流センター
コ）教育上の目的に応じ学生が修得すべき知識及び能力に関する情報・教育課程を通じて修得が期待される知識・能力の体系化に関すること
・宇都宮大学の学士課程教育～学生の皆さんへの約束～

・教育力の向上に関する情報 各種評価の結果を踏まえた教育改善(FD：Faculty Development)
・宇都宮大学「全学 FD の日」資料
・特色ある教育研究活動（教育外部資金の獲得状況）
・教職員の職能開発（SD：Staff Development)サ）その他の情報
・常勤教員 1 人あたりの学部学生数
・インターンシップの機会の提供状況
・キャリアセンター（インターンシップ概要）
・地域の大学連携による国際キャリア開発プログラム→国際キャリア開発プログラムホームページ(2) 独立行政法人等情報公開法第 22 条に規定する情報（公開アドレス）https://www.utsunomiya-u.ac.jp/disclosure/administrativecorpotation.php－設置等の趣旨（本文）－70－

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情報公開

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独立行政法人等情報公開法第 22 条に規定する情報ア）組織に関する情報・役員及び経営協議会委員名簿、役職員の給与等規程その他の情報イ）業務に関する情報
・年度計画、業務実績報告、事業報告
・目標と計画（中期目標・中期計画）
・業務方法書・反社会的勢力に対する基本方針
ウ）財務に関する情報
・各年度の予算概要から財務諸表、監査報告書、決算報告書までエ）国立大学法人ガバナンス・コード適合状況に係る報告書(3) 学則等各種規程（公開アドレス）https://education.joureikun.jp/utsunomiya_univ/
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情報公開

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宇都宮大学規程集(4) 設置認可申請書、設置届出書、設置計画履行状況等報告書（公開アドレス）https://www.utsunomiyau.ac.jp/disclosure/jyouhoukoukai.php#disclosure04
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情報公開

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学部・研究科の設置等に関する情報(5) 評価に関する情報（公開アドレス）https://www.utsunomiya-u.ac.jp/disclosure/daigakuhyoka.php
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大学評価（評価結果、監査関係）

更に、学生はインターネット（Web サイト）を利用した「教務ポータル」にログインすることにより、履修登録、シラバスの検索、教員からのお知らせや休講情報等の情報を掲載する電子掲
示板にアクセス可能であり、各種情報を閲覧できるほか、「uu mail（Web メール）」の利用、
e-learning へのアクセスなどをすることができる（各修学支援システムには、それぞれ直接ア
クセスすることが可能）。
なお、大規模災害の発生時などには、「緊急メール（緊急連絡／安否確認サービス）」により学生に対し速やかに連絡のとれるシステムを構築している。
２．新学部としての情報公表
新学部公式ウェブサイトを開設し、学生、受験生、保護者、市民など、広く社会に向けて情報を公開する。大学公式ウェブサイトと連携のもと、新学部の特長、入試情報などを、広くステー
クホルダーに向けて発信する。

－設置等の趣旨（本文）－71－

XVII. 教育内容等の改善を図るための組織的な研修等
１．宇都宮大学の取組
本学は、全学的な教学マネジメントを行うため、大学教育推進機構を設置し、全学の教務委員会と連携しながら、全学的な教育方法の改善などに関するＦＤ活動等を推進している。具体的には、授業評価方法の見直し、質保証の観点からレーダーチャートやポートフォリオの導入、教育のデジタル化・オンライン化、ブレンディッド・ラーニングの導入など、継続的な改善を図っている。
また、年 1 回「全学ＦＤの日」を設けている。「全学ＦＤの日」においては、午前に全学共通プログラムとして、各学部における取組の全学共有化やテーマに対応した講演会・研修会を行い、午後に学部別ＦＤとして、全学共通プログラムの内容を踏まえたＦＤ活動を行っている。
点検・評価に関しては、全学の教務委員会主導のもと、学期ごとに全ての授業科目（非常勤講師による科目も含む）で学生による授業評価を行い、その結果を報告書として取りまとめ、広く学内に公表することにより教員個人だけでなく、学科や学部単位での授業改善に活用している。
また、教員は教育、研究、組織運営、社会貢献の 1 領域の諸活動について、自己点検・評価を
年 1 回行っており、教育領域で授業改善の取組などを報告している。
２．新学部の取組
上記に示した全学体制の下で授業内容の改善を図るとともに、新学部として、毎月 1 回定例に開催する教授会の開催に合わせて、その前後の時間等を活用して、各教員の教育・研究内容の共有、教育方法の改善に関する情報共有等による、学部としてのＦＤ活動を行う。

－設置等の趣旨（本文）－72－

XVIII. 社会的・職業的自立に関する指導及び体制
１．教育課程内の取組について
専門学問と社会、自分の生き方との関わりの理解、将来展望の獲得及び大学生活・学修への動機づけとして、1 年次前期に全学生必修科目「新入生セミナー」の中で、初期導入キャリア教育の授業を実施している。
全学的な取組としては、主に 1・2 年次生を対象として、基盤教育科目として開講する「基盤キャリア教育系科目」がある。「基盤キャリア教育系科目」は、グループワークやインタビュ
ー、外部講師による講義など、多彩な内容の授業を複数科目開講しており、学生の社会的·職業的自立に向け、他学部の学生や外部講師からの刺激を受けつつ、具体的な進路選択のための視点を養成する内容となっている。
新学部の専門教育科目として開講する「総合・社会実装科目」により、数理・データサイエン
ス科目を通じて身に付ける「データサイエンス力」及び経営学科目を通じて身に付ける「マネジメント力」に加え、実社会への実装に結びつける「社会実装力」を兼ね備えた学生を育成する。
特に、3 年次必修科目の「社会実装実践演習」を通じて実践的なデータサイエンスの技能及び経営学の理論をともに修得することにより、使える、活きる「社会実装力」が身に付く、社会的・職業的自立に直結するカリキュラムを編成する。
２．教育課程外の取組について
本学は就職・キャリア支援センターを中心に、教育課程外においても学生の幅広い体験・学修の機会を設け、社会的・職業的自立を支援している。インターンシップについては、職場体験型
インターンシップに加え課題発見・解決型インターンシップを実施し、専門的な学びだけでなく人間として、社会人としての総合力の向上を図っている。
また、同センターでは、1 年間を通じて多様な就職セミナー・ガイダンスを実施するほか、学生が毎日進路相談・面談ができる体制を整えており、これらは単に就職活動を支援するだけでなく、人間力の形成に結びついている。
【参考：宇都宮大学キャリアセンターの概要】
http://www.career.utsunomiya-u.ac.jp/summary.html
３．適切な体制の整備について本学は就職・キャリア支援センターに必要となる人員を配置（専任教員 1 名、事務職員 4 名、事務補佐員 2 名）するとともに、同センターの管理運営について審議する就職・キャリア支援委
員会の委員には各学部から１名の教員が参加し、センターと学部との連携の下で社会的・職業的自立に向けた取組を推進している。新学部からも委員を選出し、全学との連携の下で多様なニーズに対応する。また、新学部では学年担任（指導教員）や少人数による卒業研究の指導教員を中
心に、日常的にきめ細やかな相談・指導ができる体制にある。
【資料 28 宇都宮大学就職・キャリア支援センター規程】【資料 29 宇都宮大学就職・キャリア支援委員会規程】－設置等の趣旨（本文）－73－