データサイエンス経営学部

【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します。
・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」を配置します。
・「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ます。
・「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ます。
・「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ます。
・「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ます。
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 つの学系を設けます。
・学生は 2 年次後期からいずれかの学系を選択します。
【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ます。
・「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します。
・「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します。
・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します。
【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します。

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宇都宮大学の学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）のもと，データサイエンス経営学部データサイエンス経営学科では，「宇大スタンダード」に定める汎用的能力と，以下のような専門分野に関する３つの力を身につけた学生に「学士（経営情報学）」の学位を授与します。
(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

【転学部】
転学部は、「宇都宮大学学則」及び「宇都宮大学転部及び転科に関する規程（下記URL参照）」の定めるところによる。
https://education.joureikun.jp/utsunomiya_univ/act/frame/frame110000256.htm