国際データサイエンス学部

国際データサイエンス学部は、国際的かつグローバルな課題、あるいは世界各地における自然および社会環境に関する局所的課題（学生自身が居住する地域において発生している課題であり、同時に多くの地域が同様の状況を有するグローバルな課題）の解決を対象としたデータサイエンス、さらには新たな人工知能の創成方法の習得と研究を目的とし、“研究体験連動型学習”により課題に関連する知識と解決のための技術を習得する、新しいデータサイエンス・人工知能の学術を学ぶ学部です。

データサイエンス学科の詳細へ

目的

国際データサイエンス学部データサイエンス学科は、仏教精神を根幹として学識、情操、品性にすぐれた人格を育成するとともに、データ、メディアコンテンツ及びそれらの分析・統合による「知の創造」を対象とする新しい学術を志向し、多くの応用の発展を実現できる人材の養成を目的とします。

学科の特長

最先端の研究活動を実体験として修得

本学では、国際連携と産学連携を指向したアジアAI研究所を設立しており、全教員が参加しています。ここでは、“システムアーキテクチャの中に人の活動を組み込む”、という画期的なコンセプトに基づく研究活動が推進されています。このアジアAI研究所に参加し、最先端の研究活動を実体験として修得できるという大きな利点があります（リモート／対面、双方での参加が可能です）。
本学部、ならびにアジアAI研究所では、データサイエンスの主要な7スキルとして、1) AI・知識ベース設計、2) AI実現方式、3) AIアプリケーションの作成と社会実装、4) Pythonプログラミング、5) データベース・SQL、6) VR・XR構築、7) Generative AI活用法を共有しています。これらのスキルを用いて得られた研究成果を、国際的に広く発表しています。

ハイブリッド型学修で、自分のスタイルで学べる

従来からキャンパスへの通学を前提としてきたデータサイエンス学部の教育・研究活動を、できる限りそのままサイバー空間に展開しています。これまで行ってきた同学部の特徴である研究体験連動型学習や3つのコースを、様々なツールを用いてサイバー空間へ展開し、研究・教育活動を実施します。録画や同時配信などの仕組みを活用することで、場所や生活スタイルにかかわらず、多様な生活環境の学生を対象として、一人一人の事情に寄り添った柔軟な学修環境を実現します。さらに、アジアAI研究所で行う研究体験は、サイバー空間だけでなく、実世界においても提供されるハイブリッド型学修であり、これが従来の通信教育やサイバー空間だけの大学とは本質的に異なります。

最短2年で学士号・修士号を取得できる（計画中）

※現在、計画中であり内容が変更になる可能性があります。

国内学生、海外学生、社会人学生に対し、修士課程を含めた一貫プログラムを実現します。それぞれの既修得単位によって期間は異なりますが、最短2年(学士入学の場合)でデータサイエンス学の学士号・修士号の取得が可能となります（計画中）。

社会人

データサイエンスの学士号の学位を最短一年で取得可能

さらに修士課程への進学により、さらに一年間で修士号の学位を取得可能

高校生

データサイエンスの学士号の学位を四年で取得可能

さらに修士課程への進学により、さらに一年間で修士号の学位を取得可能

海外提携大学に在学する海外学生

ダブルディグリープログラム

さらに修士課程への進学により、さらに一年間で修士号の学位を取得可能

世界のどこからでも、言語の制約なく学べる

最新の機械翻訳等を備えた多言語化システムを用いることで、オンデマンド授業を多言語で受講することが可能です。授業は基本的に日本語と英語どちらの話者も受講できるように行い、国境や言語の制約を超えた国際的な研究・教育環境を実現します。

働きながら学べる

すでに学士を取得している方を対象とした編入学制度により、働きながらの学修を実現します。企業等におけるデータサイエンス人材のリスキリングプログラムとしても活用いただけます。

研究体験連動型学習

1年次後期～3年次にかけて、国際的かつグローバルな課題または局所的な課題を対象とした研究テーマに取り組む「未来創造プロジェクト」の授業を通して、必要な知識と技術を習得します。国内外の各学生が居住する現地において、“そこで発生している局所的課題、さらには、多くの地域が同様の状況を有するグローバルな課題に接しながら”、遠隔教育環境を通じてデータサイエンスの知識と技術、方法論を活用・創造し、課題に取り組みます。学生がデータサイエンスの知識と技術を身につける学修と、研究課題について解決方法を研究・試行する体験を同時に行き来しながら学びを深めていくプロセスを“研究体験連動型学習”と呼んでいます。この“研究体験連動型学習”は本学データサイエンス学部の大きな特長の1つであり、通信制の国際データサイエンス学部においても遠隔教育環境の中で実践できるよう工夫しています。

３つの教育方針

学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）

データサイエンス学科では、所定の卒業要件を満たし、以下の能力を修得した者に学士 (データサイエンス学）の学位を授与します。

１　知識・専門性　【学びの基礎力を基盤とした専門能力】

1. データサイエンスにおける各概念を理解するための基礎学力を身につける。【基礎力】
2. データサイエンス分野に関する専門的知識・スキル・分析力・リテラシー・感性を有し、次世代の高度情報社会とグローバル社会を担うに十分な能力を修得する。【データサイエンスの専門性】

２　関心・態度・人格　【他者と自己を理解し、自発的に踏み出す力】

1. 持続可能な社会構築に向けて、主体的に社会参画し、一般社会を啓発できる。【主体性・実行力】
2. 社会で活躍するための柔軟性とストレス耐性を身につけている。【ストレスコントロール力】

３　思考力・判断力　【課題を多角的に捉え、創造的に考える力】

1. 自らグローカルな視野でデータサイエンスに関する諸問題を発見することができる。【課題発見力】
2. 広範な領域や分野（社会、環境、科学技術、経営、医療、教育、経済、政策、国際関係）における多様なイシュー、つまり、「何を考え、論じるべきか」を判断することができる。【論理的思考力・判断力】
3. 多種多様にして膨大なデータを人工知能技術を用いて抽出・分析・発信することにより、イシューの解決をはかる能力を身につけている。【情報分析力・課題解決力】

４　交感力・発信力　【多様な人々のなかで、自らの考えを表現・発信する力】

1. 複雑なデータから迅速かつ適切に多様な状況的・文化的文脈（コンテクスト）に応じた有益な知識を抽出・分析・発信することができる。【表現力】
2. 実社会を先導する大きなビジョンを示しつつ、同じ問題意識を持つ者同士との対話を通じて、新たな社会実現に向けて実行できる。【リーダーシップ・チームワーク】

教育課程編成方針（カリキュラム・ポリシー）

データサイエンス学科では、卒業認定・学位授与の方針 (ディプロマ・ポリシー）を実現するために、以下の方針に基づいて教育課程を編成・実施します。

１　知識・専門性　【学びの基礎力を基盤とした専門能力】

共通科目（武蔵野INITIAL）（建学、アカデミック・スキル、情報、外国語）において、大学での学びの基礎力を身につけます。また、英語の選択科目や日本語科目で大学での学びの上で必要な外国語を強化します。さらに、全学教養講座において大学での学びにふさわしい広い知的視野を獲得します。

学科科目においては、データサイエンスの基礎知識を修得する科目に加え、データサイエンスのビジョンを展開する科目を設置し、データサイエンスがどのようなものであるかを理解するための基礎学力や学修方法を身につけます。研究体験連動型学習（対応科目、未来創造プロジェクト）により、グローバルな研究テーマを対象とした取り組みによって、国際的課題とそれらに関連する知識、解決のための技術を習得します。

また、学生が目指す人材像に応じて展開される3 つのコース＜AI クリエーション・コース＞、＜AI アルゴリズムデザイン・コース＞、＜ソーシャルイノベーション・コース＞を履修モデルとして提供し、単なる知識の修得だけでなく、講義と実践的な演習での研究体験連動型学習を通じて、学んだ基礎的な知識や技術を活用していくことで、データサイエンス分野に関する分析力・リテラシー・感性を培い、データサイエンスの専門性を身につけます。さらに、社会と連携協力した社会連携プログラムを2 年次から広範に教育のあらゆる局面で取り入れ、次世代の高度情報社会とグローバル社会のリアリティを直接学ぶとともにロールモデルによる学びや触発の機会を多面的に提供します。

２　関心・態度・人格　【他者と自己を理解し、自発的に踏み出す力】

共通科目（武蔵野INITIAL）において、CHP科目で社会環境・自然環境の問題を発見する力を身につけます。また、学科科目においては学修者本位の教育を全面的に採用します。
具体的には、学生自身の自律的・能動的な行動・学修姿勢を引き出すことで、社会を啓発する能力と柔軟性とストレス耐性を身につけるために、

• 持続可能な社会構築に向けて主体的に社会参画するための専門性を身につける科目を配置します。
• 未来創造プロジェクトにおいて、グループ協調学習を全科目の基軸的な教育スタイルとして全面的に展開します。
• 科目の枠組を越えた、学科の学生教職員が学びあう「実践学習コミュニティ」を情報空間上に構築し、多面的で密度の高い情報共有やコミュニケーションの場を提供します。
• 社会連携型教育において、企業・自治体・NPO の現場を知る機会を設けます。

３　思考力・判断力　【課題を多角的に捉え、創造的に考える力】

学科の全科目でアジャイル教育を全面的に導入します。学生がグローカルな視野でデータサイエンスに関する諸問題を発見し、多様なイシューについて判断する能力を身につけるために、

• 現代社会が直面する自然環境、社会環境の諸課題の分析・解決の方法論を身につける科目を配置します。
• 試行錯誤プロセスを大事にした教育を通じて、創造的なプロセスを繰り返し反復的に学ぶ（スパイラルアップ）教育を重視します。
• グループ協調活動を通じて、多様な考えに常に触れ、触発する機会を最大限提供します。

特に、１年次から実施するプロジェクト型科目（未来創造プロジェクト）をスパイラルアッププログラムとして機能させることに加え、社会連携型教育での企業との共同研究や官公庁との委託研究に携わるなどの実課題の解決に向けた実践的な学修と共同研究を通じて、データによりエビデンスを示し、解決策や新しいアイディア創出ができる知識・スキルもデータサイエンス学科の特徴的な能力として鋭意養成します。

４　交感力・発信力　【多様な人々のなかで、自らの考えを表現・発信する力】

知識とスキルを文脈的に結合した実践知を育みます。教育の基本方針には、「インプット型教育からアウトプット型教育への全面的な切り替え」を掲げ、知識やスキルの理解にとどまらず、それらを活用したアウトプット（成果）を要求する教育方法を全面的に採用します。

多様な状況・文脈に応じた有益な知識の抽出・分析、それらに対応する技術力、さらにそれらの発信力を身につける科目を配置するとともに、アウトプットを行う機会として、グループ協調学習及び未来創造プロジェクト（研究体験連動型学習対応科目）や社会連携型教育での発表・質疑、教員へのプレゼン、学会・企業など社会的な場でのアピールなど多様で頻度の高いプレゼンの場を提供するとともに、表現力について自然にステップアップできる環境を整え、提供します。

加えて、グループ協調学習及び未来創造プロジェクトや卒業論文（研究体験連動型学習対応科目）を通じて、同じ問題意識を持った者同士で、多様な意見やデータ分析結果を出し合いながら、データサイエンスに基づく感性を持って、新たな社会実現に向けて実行できる能力を培います。

入学者の受入方針（アドミッション・ポリシー）

本学科では、ＳＤＧｓに代表される自然環境、社会環境を対象とした多様分野において、データサイエンスの知識と技術を駆使、活用した課題発見と人工知能、ビッグデータ分析を活用した課題解決や価値創造を担う創造的活動を志向し、先導しようとする者を求めます。そのため、次のような能力･意欲を有する者の入学を求めます。

志向性:将来の進路

• データサイエンスの専門知識、技術をもとにした自然環境、社会環境の将来像を描くビジョン･クリエータ
• 新たなAI技術を活用し、高度人工知能、ロボティクス、ウエルネス等の新しい分野を切り開くAIクリエータ
• AI･データ解析を基に企業・新ビジネスを立ち上げるビジネスクリエータ

期待する能力:知識･専門性

• 高等学校の各教科･科目を文系･理系にとらわれず幅広く学習し、広く基礎学力を身につけていること
• 高等学校で履修するのが望ましい教科･科目:英語、数学、情報
• 高等学校で取得するのが望ましい資格等:数学検定、実用英語技能検定（２級以上）、ITパスポート試験など

期待する能力:関心･態度･人格

• グローバル（大局的）な視野を持ち、斬新な発想により、SDGsに代表される自然環境・社会環境における多様な課題を発見し、解決しようとする意欲を持つ者
• 社会で活躍するためのリーダーシップ力の獲得を志向する者
• 社会で活躍するための柔軟性、コミュニケーション能力の獲得を志向する者

期待する能力:思考力･判断力

• グローバルな視野を持ち、かつ、高度に探求する姿勢を有し、SDGsに代表される自然環境･社会環境における多様な課題を発見し、解決方法を論理的に思考、発想できる者
• 社会で活躍するためのリーダーシップの獲得方法を思考、実現できる者
• 社会で活躍するための柔軟性、コミュニケーション能力獲得のための方法を思考、実現できる者

期待する能力:交感力･発信力

• 日本語及び英語を用い、的確に読み、聞き、書き、他者に自身の知識、アイディアを伝えられる者
• 自らの考えを明確かつ論理的に組み立て、文書や、図解等、メディア表現能力を用いて論文･報告書･制作物にまとめて発表・表現できる者
• 自らコミュニケーションを通じて他者と協調し、未来社会を創造するための方向性を示し実行できる者