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情報科学研究科(博士前期課程)

 
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教育研究上の目的と3つの方針

学部・研究科等ごとの目的

 科学的手法における第3のパラダイムと呼ばれる「計算科学(シミュレーション学)」と第4のパラダイムと呼ばれる「データ科学」が社会課題の解決や新たな価値創造の中心的役割を果たすと考えられていることから、本研究科では、データ科学と計算科学を基盤とする教育研究を行い、現2研究科(応用情報科学研究科、シミュレーション学研究科)の強みとして実績がある健康医療科学、情報セキュリティ科学を加えた4コースを設けます。
 データ科学と計算科学の知識と技能を駆使し、企業や行政などのデータ利活用の現場で活躍できる人材や、企画・経営、政策・立案、健康・医療、情報セキュリティなど、多様な分野で新たな社会価値の創造に貢献できる人材を養成します。

入学者受入方針(アドミッション・ポリシー)

◆求める学生像
自然科学、社会科学を含む広範な学問領域に関する諸課題に対して、データ科学と計算科学の知識を駆使し、新たな社会価値の創造に貢献できるようになるため、必要な技術や知識を身につけ、前向きに課題に向き合い、積極的に取り組む意欲ある学生を求める。

◆入学者に期待する学力

【博士前期課程】
1.科学を学ぶ上で必要な基礎的素養を有している。
2.学士課程で修得した専門分野や職場経験の中で身に付けた知識と技能を活かし、データ科学と計算科学を学修する意欲を有している。
3.授業内容を理解し研究活動を行う上で必要なコミュニケーション能力を有している。

◆入学選抜の基本方針
本研究科では、入学者選抜の基本方針として、受験機会の複数化を保証し、本研究科の教育理念・目標に合致した学生の選抜を行っている。

【博士前期課程】
(推薦選抜)
兵庫県立大学において学士の学位を取得した人、あるいは同大学で学士を取得する見込みの人、情報科学研究科と協定を締結する高等専門学校等において、学校長の推薦を受け、大学改革支援・学位授与機構から学士を取得した人、あるいは取得する見込みの人に対して行う。選考では、口頭試問、面接、および研究希望調書など出願書類により、志願者の学習能力、専門分野の基礎学力、学習意欲などの総合的な評価に基づき、判断する。
(一般入学者選抜)
大学で学士の学位を取得した人、あるいは取得する見込みの人、高等専門学校等において、学校長の推薦を受け、大学改革支援・学位授与機構から学士を取得した人、あるいは取得する見込みの人、専修学校の専門課程を修了した人、あるいは修了する見込みの人、外国の大学において定められた課程を修了した人、あるいは終了する見込みの人に対して行う。選考では、筆記試験、口頭試問、面接、及び研究希望調書など出願書類により、志願者の学習能力、専門分野の基礎学力、学習意欲などの総合的な評価に基づき、判断する。
(社会人学生選抜)
社会人を対象として、上記、一般入学者選抜と同等の資格を有する人を対象とする。選考では、筆記試験、口頭試問、面接、及び研究希望調書など出願書類により、志願者の学習能力、専門分野の基礎学力、学習意欲などの総合的な評価に基づき、判断する。
(外国人学生選抜)
外国人留学生を対象として、上記、一般入学者選抜と同等の資格を有する人を対象とする。選考では、筆記試験、口頭試問、面接、及び研究希望調書など出願書類により、志願者の学習能力、専門分野の基礎学力、学習意欲などの総合的な評価に基づき、判断する。

◆入学前に期待される学習
データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の一つまたは複数の分野の基礎的な知識と技能を学んでおくことが望ましい。

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教育課程編成・実施方針(カリキュラム・ポリシー)

【博士前期課程】
1.データ科学と計算科学の専門的な知識と技能を修得するために「コース基盤科目」を設け、情報科学の知識と併せて、データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の各コースを俯瞰的に学ぶ科目を配置する。
2.データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の「コース応用科目」を設け、各コースの最先端かつ高度な知識と技能を学習する科目を配置する。
3.具体的な研究課題を通して実践的な知識と技能を修得するため「研究指導科目」を設ける。
学修成果の評価は、試験、レポ-ト、参加度、発表内容、論文の審査結果等により、学修目標に即して多面的な方法で行う。

学位授与方針(ディプロマ・ポリシー)

情報科学研究科においては、博士前期課程と博士後期課程のディプロマポリシー(学位授与方針)をそれぞれ以下のように定める。

【博士前期課程】
1.データ科学と計算科学の専門的な知識と技能を修得し、具体的な課題の解決に応用できる。
2.データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の一つまたは複数の分野の高度な知識と技能を修得し、代表的な問題解決の手法を身に付けている。
3.データの利活用に関する研究を実施し、その成果に関して新規性、有効性、発展性などの観点から学術的価値及び社会的価値を説明できる能力を有している。