情報融合学環

情報融合学環は2024年度(令和6年度)に新設された、熊本大学75年ぶりの新学部(学部相当の教育組織)です。

【DS総合コース】
数学、統計学、情報科学など数理・データサイエンス・AI の知識・能力の基礎となる自然科学や社会科学に関する学問を十分に修得させることで、基礎学問の知識を応用して、データ駆動型社会において国際的なリーダーとなるデータサイエンティストを育成することを目指しています。更に、日本語による論理的な記述、発表、討論などのコミュニケーション能力及び国際的に通用するコミュニケーション基礎能力、社会や技術の変化に柔軟に対応して継続的に学修できる能力、及び DX にかかわる技術が社会や環境に及ぼす影響を予測し、技術者倫理や自然環境などを考慮して行動する能力を有する人材の養成のためのカリキュラム編成となっています。
体系性：教養教育に加えて、数学、統計学、情報科学などの基礎科目群と専門科目群をもうけ、データサイエンス的素養が身に付くように編成しています。
段階性：基礎的な科目から学年進行に沿って応用的・発展的な科目を学修するように編成しています。１年次の全学生共通の基盤科目として、データサイエンス（DS）入門や DS リテラシー、プレゼンテーション実習等の科目を編成し、データサイエンスを含めた基礎的知識の涵養を目指します。
個別化（進路への対応）：確率・統計等の数理基礎科目、アルゴリズム論Ⅰ・Ⅱ等のプログラミング教育科目、データ分析Ⅰ・Ⅱ等データ収集分析関係科目、コンピュータネットワーク・情報セキュリティ関係科目、さらにはメディア情報処理や人工知能等 AI 応用科目、データベースⅠ・Ⅱ等のデータエンジニアリング関連基盤科目の教育を行い、将来の進路に即した専門性が身に付けられるように編成しています。加えて、社会科学関連科目として、経済学入門や行政学、法社会学等の科目を配置し、文理融合のカリキュラムを編成します。

【DS半導体コース】
半導体製造プロセスを俯瞰することができる設計工程から前工程・後工程、さらには各工程における品質管理に関する基礎知識を体系的に教育するとともに、データサイエンスの視点から半導体製造分野で活躍するために必要な専門科目を編成します。具体的には、回路開発の標準的ソフトウェア環境や、実際の半導体製造プロセスを模した実験・実習科目、熊本地域の半導体関係企業・半導体製造関係企業でのインターンシップ等を含めた実践力を涵養する教育プログラムを提供します。
体系性：教養教育に加えて、数学、統計学、情報科学などの基礎科目群と専門科目群をもうけ、データサイエンス的素養が身に付くように編成しています。
段階性：基礎的な科目から学年進行に沿って応用的・発展的な科目を学修するように編成しています。１年次の全学生共通の基盤科目として、データサイエンス（DS）入門や DS リテラシー、プレゼンテーション実習等の科目を編成し、データサイエンスを含めた基礎的知識の涵養を目指します。
個別化（進路への対応）：確率・統計等の数理基礎科目、アルゴリズム論Ⅰ・Ⅱ等のプログラミング教育科目、データ分析Ⅰ・Ⅱ等データ収集分析関係科目、コンピュータネットワーク・情報セキュリティ関係科目、さらにはメディア情報処理や人工知能等 AI 応用科目、データベースⅠ・Ⅱ等のデータエンジニアリング関連基盤科目の教育を行い、将来の進路に即した専門性が身に付けられるように編成しています。さらに、特に本コースでは、半導体基礎から論理回路、電気回路、半導体工学、半導体製造技術等、半導体の知識を修得できる科目を編成しています。


詳細は本学HP（「大学HPで確認する」ボタンからお進みください。）の情報融合学環「３ポリシー」からご確認ください。

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数理・データサイエンスの知識と課題に取り組むための基本的技能、地域課題に取り組むためのデータ収集能力、統計的な視点からデータを分析解釈できる技能、第二創業を含めたアントレプレナーに挑むために必要な経営・知財管理などの基礎的知識、イノベーションを起こすための発想力を高めるための経験、社会で求められる英語力を含めたコミュニケーション能力を修得した人材の育成を目的としています。このことを踏まえ、教養教育にて修得する幅広い分野の知識を素地とし、本学が定める学修成果を達成すべく編成・実施される各コースの教育プログラムを学修し、所定の単位を修得した者に、学位を授与します。

（転学部）教育上支障のない場合に限り、別に定めるところにより、学長が許可することがある。