東北学院大学

情報学部データサイエンス学科

特徴的な学び

データサイエンス学科では、大きく3つの教育分野(数理科学、情報科学、社会科学)を設けています。数理科学科目群はデータ分析力を養うためのもので、データを扱う上で必要な暗号などのセキュリティも学ぶことができます。情報科学科目群では、主にプログラミングやAIの知識を深めながら、データ活用力を養っていきます。社会科学科目群では、社会の構造や仕組みをより深く理解していきます。加えて、データ分析力・データ活用力を生かして新たな価値を創造し、社会に還元する方法を学びます。

1,2年次では「データサイエンス」を学ぶにあたり、3つの教育分野の基本事項とそれらの関連を理解するために専門基盤科目を置いています。これらの科目は、皆さんが大学入学までに積み重ねてきた学習の度合に関係なく、基礎から習熟できるように設計されています。3年次では、学生のみなさんはそれぞれの興味・関心や課題意識に基づいて、3つの教育分野のいずれかの教員のゼミに所属するかたちで情報学演習を履修します。10名程度の少人数による専門性の高い演習を通して、自分なりの専門性を高めていくための基礎を作ることができます。4年次の総合研究では、3年次の演習で学んだことを更に発展させていきます。担当教員の指導のもと、学生の皆さんが主体的に研究課題を設定し、専門的な研究の成果を出しながら卒業論文にまとめていきます。総合研究は担当教員や仲間と一体感を持って取り組む、4年間の学びの集大成になる科目です。

フレッシュパーソンセミナー

本学科では、幅広い基礎知識・文理双方の視野を身に付け、データサイエンスの知識を習得し、社会に応用できる能力を磨きます。その第一歩として、1年前期に「フレッシュパーソンセミナー」を全員が受講します。データサイエンスの素養を身に付けるためには、統計学やプログラミング、社会調査法や経営学の基礎をはじめ、さまざまな科目を学ぶことで視野を広げていく必要があります。また、机上の学問として学ぶだけでなく、それが社会でどう応用されるのかを理解しなくてはなりません。3・4年次には「情報と地域連携」「情報サービスとIoT」「情報と防災・福祉」などの科目を通して、社会との関わりも学ぶことになります。学習領域が広いので、系統立てた学びを進めるためには、早い段階である程度「軸」を定める必要があります。「フレッシュパーソンセミナー」では、学科カリキュラムの全体構造を理解した上で、1年から4年までの設置科目と科目同士の関係性を具体的に見ていきます。4年間のカリキュラムを見渡すことで、学びの意義を早い段階で理解し、自分なりの方向性を見つけることをめざします。そして目標実現に必要な知識とスキルを身に付けられるよう、学びの組み立てを考えます。