情報科学研究科

CP1
【カリキュラムの構造】
基盤科目、専門科目、課題研究を主に1年次に配置し、応用情報科学の基盤と必須の専門知識を体系的かつ実践的に学べるようにし、2年次に展開科目、特定課題研究で高度専門職業人として必要となる高度な知識及び技能を実践的に学べるようにする。
CP2
【基盤科目】
応用情報科学のいずれの領域でも必須となる知識・スキル及び思考力・判断力・表現力や技術者倫理・責任を学ぶ科目を必修の基盤科目として配置し、1年前期及び第1クォーター、第2クォーターに提供する。
CP3
【専門科目】
応用情報科学において特に現代において重要となる分野について専門科目を配置し、講義と演習を組み合わせた実践的な学びを1年次に提供する。
CP4
【展開科目】
基盤科目・専門科目で学習した知識と技能を基礎として、応用情報科学における最新・高度なトピックについてケース・スタディ (事例研究)やPBLを活用して行う展開科目として2年次に提供する。
CP5
【課題研究・特定課題研究】
1年次に課題研究1、課題研究2、2年次に特定課題研究1、特定課題研究2を配置する。課題研究1及び課題研究2においては自ら設定した課題に対して、その課題解決をグループで考察することを通じて、学術的・技術的な体系的知識や技能をどのように現実の課題解決に活用するかを学ぶ。特定課題研究1及び特定課題研究2においては、組織の現実的な課題について、学術的・技術的な体系的知識や技能を活用した具体的な解決策を検討・研究し、特定課題研究2の期末に特定課題報告論文を提出する。課題研究1・課題研究2にあっては期末に、特定課題研究1・特定課題研究2にあっては中間と期末に成果報告発表を行うものとする。
CP 6
【教育課程に対する配慮】
この教育課程で学修するに当たって必要な基礎知識等について個別の指導を行うとともに、必要なオンデマンド教材を用意・活用する。

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情報科学にはさまざまな分野・領域がありますが、本研究科では特にDXで必須となるデータサイエンスと情報エンジニアリングの2領域を中心に学びます。
　データサイエンスは、ビッグデータも含めた組織内外のさまざまなデータを分析するものであり、エビデンス・ベースドな（証拠・根拠に基づく）経営判断などに欠かせないものです。近年は機械学習も含め、より高度な分析・予測手法が使われるようになってきています。
　情報エンジニアリングは、情報システムやアプリケーションを企画・開発・運用・評価を行うものであり、社内開発・委託開発を問わず、その全体像を理解し、企業等の課題を解決する情報システムやアプリケーションを実現するのに必須の領域です。
　この2つの領域を中心として、実務に資する現代的な応用情報科学を学びます。その際、日々重要度が増しつつある、AI (人工知能)についても、多くの科目で、データ分析やシステムの機能性・効率性を向上させるAIの活用、また、その実施や開発プロセスでのAIの活用についてもあわせて学んでいきます。

DP1
【知識及び技能】
多面にわたる情報科学技術を情報系専門職としての高いレベルで体系的に身に付け、組織の抱える諸問題を解決でき、デジタル・トランスフォーメーションやイノベーションを起こす能力を身に付けている。
DP2
【思考力・判断力・表現力等】
組織の抱える諸問題に対して、情報科学の諸分野の方法論及び技術を応用して分析・考察し解決に導くことができ、それをデータや結果の視覚化も含めて他者に分かりやすく整理して伝えることができる。
DP3
【主体性・多様性・協調性】
組織の抱える諸問題に主体的かつ積極的に取り組むことができ、その実践に当たって社会等の多様性に適切な配慮ができ、リーダーシップや協調性を発揮して活動できる。
DP4
【向上力】
学修した知識や技能等を生かして、進歩を続ける技術に対して常に自らの知識や技能を向上できる。
DP5
【倫理・責任等】
技術者倫理・コンプライアンスを高いレベルで遵守して、常に自らの職責に応じた適切な行動ができる。

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