情報課程概要

【情報課程】
「IoT技術」、「ソフトウェア技術」、「メディア技術」、「データサイエンス」のいずれかの分野に基盤を置き、幅広い裾野をもった基礎的専門知識と実践的専門知識・技術を修得させ、自ら問題を発見し、具体的な解決策を探るための「使える知識」をもった創意ある情報技術人材を養成する。研究においては、実践的な研究活動を通して、情報に関連するさまざまな問題を、システム思考に基づく創造的な発想からグローバルな視点で問題解決し、情報社会の発展に貢献することを目的とする。

【IoTコース】
IoT分野に共通する基礎的専門知識に加え、IoTエンジニアリングに必要なエレクトロニクス・センシング分野、信号処理・制御分野、データ収集・解析分野、およびネットワーク・システムインテグレーション分野の内、3つの分野において実践的専門知識・技術を修得させ、IoTシステムを構築できるIoT人材を養成する。研究においては、社会的ニーズに適切に対応したIoTシステム開発に関連する実践的な研究活動を通して、情報社会の発展に貢献することを目的とする。

【ソフトウェアコース】
ソフトウェア分野に共通する基礎的専門知識、およびソフトウェア設計・製作に必要なプログラミング分野に加え、ソフトウェア開発分野、情報ネットワーク分野、および機械学習分野の内、2つの分野において実践的専門知識・技術を修得させ、さまざまな分野に対応できるソフトウェア技術者を養成する。研究においては、社会的ニーズに適切に対応したソフトウェアに関連する実践的な研究活動を通して、情報社会の発展に貢献することを目的とする。

【メディアコース】
メディア分野に共通する基礎的専門知識に加え、メディア技術設計・デザインに必要なメディア工学分野、サイバースペース分野、メディアデザイン分野、およびソフトウェア分野の内、3つの分野において実践的専門知識・技術を修得させ、メディアを活用したシステムを構築できるメディア技術者を養成する。研究においては、社会的ニーズに適切に対応したメディア技術に関連する実践的な研究活動を通して、情報社会の発展に貢献することを目的とする。

【データサイエンスコース】
データサイエンス分野に共通する基礎的専門知識に加え、データサイエンティストに必要な社会データサイエンス分野と社会シミュレーション＆ゲーミング分野の2つの分野と、経営経済もしくは政策科学の分野において実践的専門知識・技術を修得させ、データ解析・分析と社会への応用を実践できるデータサイエンティストを養成する。研究においては、社会的ニーズに適切に対応したデータサイエンスに関連する実践的な研究活動を通して、情報社会の発展に貢献することを目的とする。

情報課程では、教育研究上の目的に定める人材を育成するため、卒業時に以下の能力と素養を身につけ、卒業要件を満たした者に学位を授与します。
＜基礎教養力＞
DP-1（学部共通）
①グローバルな視点から多面的にひと・もの・ことを考える幅広い視野と教養を身につけ、諸問題を多面的かつ客観的に扱うことができる。
②科学技術が社会や自然に及ぼす便益とリスク、および技術者・科学者が社会に対し負うべき責任を理解し、社会に貢献する職業人としての倫理観に基づき行動できる。
③自然科学、情報技術等に関する知識を修得し、課題の解決に応用できる。

＜総合的、学際的な知識やスキル＞
DP-2（学部共通）
①目的の達成へ向けて取り組むべき具体的な課題を設定し、対象とするひと・もの・ことが関係する現象をシステムとして捉えることができる。（システム思考）
②システム思考を用いて、包括的な解決策を導き出すことができる。（システム工学）
③目標を達成するために、関係する人々と相互の知識や技術を関連付け合いながら、一人ひとりが最大の力を発揮するチームを形成し活動できる。（協働力）
④社会の具体的な課題を解決するアイデアをかたちにし、社会実装に向けて行動できる。（アントレプレナーシップ）
⑤新たな課題の解決に必要な知識やスキルを認識し、自らの可能性を広げる学修を継続できる。（生涯学修能力）

＜コミュニケーション能力＞
DP-3（学部共通）
① 技術文書の作成、口頭発表、討論等のコミュニケーションができる。
②英語の技術文書を理解、作成し、技術者・科学者と英語でコミュニケーションができる。

＜専門知識を応用できる能力＞
DP-4a（IoTコース）
①研究者・技術者としての基礎的素養
IoTのハードウェアとソフトウェアに関する専門知識を習得し、社会の多様なニーズを意識したIoTシステムを提案できる。
②キャリアを見据えた高度な専門知識
情報処理やネットワーキングに関する技術を駆使し、情報社会の基盤となるIoTシステムを開発できる。
③ 専門分野と他分野を関連付ける素養
主軸となる分野の専門知識を他分野と関連付ける分野横断型の知識と行動力を修得し、社会で活用できる。

DP-4b（ソフトウェアコース）
①研究者・技術者としての基礎的素養
コンピュータやプログラミング技術に関する専門知識を習得し、社会の多様なニーズを意識したソフトウェアを提案できる。
②キャリアを見据えた高度な専門知識
ソフトウェア開発手法、情報ネットワーク、および機械学習に関する技術を駆使し、社会的ニーズに適切に対応したソフトウェアを開発できる。
③専門分野と他分野を関連付ける素養
主軸となる分野の専門知識を他分野と関連付ける分野横断型の知識と行動力を修得し、社会で活用できる。

DP-4c（メディアコース）
①研究者・技術者としての基礎的素養
プログラミング技術や機械・深層学習に関する専門知識を習得し、メディア技術の発展・拡張に寄与できる。
②キャリアを見据えた高度な専門知識
画像や音響、サイバースペース等のメディア処理・デザイン技術を駆使し、社会的ニーズに適切に対応したシステムを開発できる。
③専門分野と他分野を関連付ける素養
主軸となる分野の専門知識を他分野と関連付ける分野横断型の知識と行動力を修得し、社会で活用できる。

DP-4d（データサイエンスコース）
①研究者・技術者としての基礎的素養
データ解析とそれに必要となる機械学習、プログラミング技術の専門知識を習得し、課題解決の鍵となる有効なエビデンスを見いだせる。
②キャリアを見据えた高度な専門知識
多様なデータを収集・分析・予測する技術を駆使し、社会に存在する実際の課題に対してエビデンスを基に解決法を考え提案できる。
③専門分野と他分野を関連付ける素養
主軸となる分野の専門知識を他分野と関連付ける分野横断型の知識と行動力を修得し、社会で活用できる。

情報課程は、学部のカリキュラム・ポリシーのもと、情報分野のIoT・ソフトウェア・メディア・データサイエンス領域の専門知識と、これらの専門知識を関連付ける分野横断型の知識を修得し、問題解決に応用できる能力が身につくように編成されています。専門科目のカリキュラムは、職業人としてのキャリア形成に必要とされる知識やスキルを具体的に示した以下のモジュール群を積み重ね、総合研究を行うことで、キャリアパスを見据えた学修ができるように構成されています。
本カリキュラムにより得られた学修成果は、多面的に評価（試験、レポート、成果発表等）し、学生の振り返りを促すことにより、学修・教育到達目標の達成に導きます。

＜基礎教養科目＞
理数・情報、社会科学、人文科学、保健体育、英語で構成されています。
CP-1（学部共通）
①グローバルな視点で幅広い視野と教養を身につける社会科学、人文科学、保健体育、英語の科目を配置しています。
②職業倫理に関する幅広い視野と教養を身につける倫理科目を配置しています。
③z自然科学と情報技術等に関する基礎知識を身につける理数・情報科目を配置しています。

＜学際科目＞
CP-2（学部共通）
①目的の達成へ向けて取り組むべき具体的な課題を設定し、対象とするひと・もの・ことが関係する現象をシステムとして捉える能力（システム思考）を身につけるシステム工学科目を配置しています。
②システム思考を用いて、包括的な解決策を導き出す能力（システム工学）を身につけるシステム工学科目を配置しています。
③プロジェクト活動を通してチームで共同して活動できる能力（協働力）を身につけるシステム工学科目を配置しています。
④ 社会の具体的な課題を解決するアイデアをかたちにし、社会実装に向けて行動できる能力（アントレプレナーシップ）を身につけるシステム工学、アントレプレナーシップ、SDGs・キャリアデザイン科目を配置しています。
⑤ 新たな課題の解決に必要な知識やスキルを認識し、自らの可能性を広げる学修を継続できる能力（生涯学修能力）を身につけるキャリアデザイン、アントレプレナーシップ科目を配置しています。

＜学際科目（コミュニケーション）＞
CP-3（学部共通）
①技術文書の作成、口頭発表、討論等のコミュニケーションができる能力を身につけるシステム工学科目、総合研究を配置しています。
②英語の技術文書を理解、作成し、技術者・科学者と英語でコミュニケーションができる能力を身につける英語科目を配置しています。

＜専門科目＞
CP-4a(IoTコース)
主専攻モジュール
①IoT技術者としての基礎的素養を身につける主専攻モジュールで構成されています。
⚫︎ 専門基礎モジュール
IoT領域を学ぶ上での基礎知識となる電気回路、IoT基礎、IoT設計論、プログラミング入門等を学ぶ科目で構成されています。また、情報技術者としての倫理について学修したり、IoT領域の最新技術に触れる科目も配置し、社会との繋がりや多様なニーズを意識させることも重視しています。
⚫︎ エレクトロニクス・センシングモジュール
電子回路やハードウェア基礎等、IoT領域におけるハードウェア基礎知識となる科目、および組込みシステム、センサとアクチュエータといったIoT機器の開発や設計に関する専門科目で構成されています。また、エレクトロニクスプロジェクトでは、本モジュールで学修した専門知識を活用しながらさまざまな課題に挑戦する演習を実施します。
⚫︎ データ収集と分析モジュール
Cプログラミング、データ構造とアルゴリズム、データベース、データサイエンス入門等、データ収集と分析を行うための基礎知識となる科目、および数値解析、機械学習、クラウドコンピューティングといった高度な情報収集と分析を実現するための専門知識に関する科目で構成されています。

②キャリアを見据えた高度な専門知識を身につける主専攻モジュールで構成されています。

⚫︎ 信号処理・制御モジュール
計測工学や信号解析等、IoT領域における信号処理や制御理論の基礎知識となる科目、およびシステム制御や画像情報処理といった信号処理や制御に関する専門科目で構成されています。また、エレクトロニクスプロジェクトでは、本モジュールで学修した専門知識を活用しながらさまざまな課題に挑戦する演習を実施します。
⚫︎ ネットワーク・システムインテグレーションモジュール
コンピュータアーキテクチャ、インターネットプロトコル、ソフトウェア設計論等、ネットワーク構築やシステム構築を行う上での基礎知識となる科目、およびICT Systems Design、モバイルプログラミング、情報セキュリティといった高度なシステムを実現するための専門知識に関する科目で構成されています。
⚫︎ 情報（情報）教職モジュール
「情報」の教員免許状取得に必要な専門知識および指導法を学ぶための科目で構成されています。

⚫︎ 留学モジュール
国外短期留学に関する科目と情報分野のIoT領域の専門知識を英語で学ぶための科目で構成されています。

③専門分野と他分野を関連付ける素養を身につける総合研究と副専攻モジュールを配置しています。

⚫︎ 総合研究
情報分野に関する基礎的専門知識と実践的専門知識・技術を駆使し、各自が設定したIoT技術に関連するテーマについての問題を解明し、総合的、学際的に具体的な解決策を導き出す能力を養います。

副専攻モジュール
⚫︎ 他の課程・コースの他コース向けモジュール

CP-4b(ソフトウェアコース)
主専攻モジュール
①ソフトウェア技術者としての基礎的素養を身につける主専攻モジュールで構成されています。
⚫︎ 専門基礎モジュール
ソフトウェア領域を学ぶ上での基礎知識となる離散数学、インターネットプロトコル、オペレーティングシステム等を学ぶ科目で構成されています。また、情報技術者としての倫理について学修したり、ソフトウェア領域の最新技術に触れる科目も配置し、社会との繋がりや多様なニーズを意識させることも重視しています。
⚫︎ プログラミングモジュール
Python入門、Cプログラミング、オブジェクト指向言語等、ソフトウェア制作を支えるプログラミング技術に関する基礎知識となる科目、およびネットワークプログラミングやComputer Simulationといった高度なプログラミング技術を修得するための専門知識に関する科目で構成されています。

②キャリアを見据えた高度な専門知識を身につける主専攻モジュールで構成されています。
⚫︎ ソフトウェア開発モジュール
ソフトウェア設計論やソフトウェア開発管理等、ソフトウェア開発を支える基礎知識となる科目、および現代的ソフトウェア構築技法やゲームプログラミングといった最新のソフトウェア開発に関する専門科目で構成されています。また、ソフトウェア開発プロジェクトでは、本モジュールで学修した専門知識を活用しながら、実課題を解決するためのソフトウェア開発に挑戦する演習を実施します。
⚫︎ 情報ネットワークモジュール
情報理論や符号理論等、情報通信分野における基礎知識となる科目、およびクラウドコンピューティングやネットワークプログラミングといった現代の情報ネットワーク技術に関する専門科目で構成されています。また、情報ネットワークプロジェクトでは、本モジュールで学修した専門知識を活用しながら、実課題を解決するためのネットワークアプリケーション開発に挑戦する演習を実施します。

⚫︎ 機械学習モジュール
データ解析や多変量解析等、データ処理や分析に関する基礎知識となる科目、および機械学習や深層学習といったAIや機械学習に関する専門科目で構成されています。また、機械学習プロジェクトでは、本モジュールで学修した専門知識を活用しながら、実課題を解決するためのAIアプリケーション開発に挑戦する演習を実施します。

⚫︎ 情報（情報）教職モジュール
「情報」の教員免許状取得に必要な専門知識および指導法を学ぶための科目で構成されています。

⚫︎ 留学モジュール
国外短期留学に関する科目と情報分野のソフトウェア領域の専門知識を英語で学ぶための科目で構成されています。
③専門分野と他分野を関連付ける素養を身につける総合研究と副専攻モジュールを配置しています。
⚫︎ 総合研究
情報分野に関する基礎的専門知識と実践的専門知識・技術を駆使し、各自が設定したソフトウェア技術に関連するテーマについての問題を解明し、総合的、学際的に具体的な解決策を導き出す能力を養います。

副専攻モジュール
⚫︎ 他の課程・コースの他コース向けモジュール

CP-4c(メディアコース)
主専攻モジュール
①メディア技術者としての基礎的素養を身につける主専攻モジュールで構成されています。

⚫︎ 専門基礎モジュール
メディア領域を学ぶ上での基礎知識となるPython入門、機械学習、メディア処理基礎等を学ぶ科目で構成されています。また、情報技術者としての倫理について学修したり、メディア領域の最新技術に触れる科目も配置し、社会との繋がりや多様なニーズを意識させることも重視しています。

⚫︎ ソフトウェアモジュール
Cプログラミングやデータ構造とアルゴリズム等、メディア領域でのソフトウェア制作に必要となる基礎知識となる科目、およびソフトウェア設計論、データベース、情報セキュリティといった多様なソフトウェア構築のための専門知識に関する科目で構成されています。

②キャリアを見据えた高度な専門知識を身につける主専攻モジュールで構成されています。
⚫︎ メディア工学モジュール
音声音響情報処理やディジタル信号処理等、さまざまなメディア情報処理に関する基礎知識となる科目、およびコンピュータグラフィックスやICT Systems Designといったメディア制作に関する科目で構成されています。また、メディア処理1・２では、メディア工学に関する専門知識を活用しながらさまざまな課題に挑戦する講義と演習を実施します。
⚫︎ サイバースペースモジュール
コンピュータグラフィックスやヒューマンコンピュータインタラクション等、サイバースペースの構築に関する基礎知識となる科目、およびエンタテイメントコンピューティングやサイバーセキュリティといった高度なサイバースペースを創造するための科目で構成されています。また、「VR/AR 1・2」では、サイバースペースに関する専門知識を活用しながらさまざまな課題に挑戦する講義と演習を実施します。
⚫︎ メディアデザインモジュール
メディア表現基礎やメディア表現応用等、メディア領域におけるデザイン設計に関する基礎知識となる科目、およびメディア認知心理・人間工学やメディアコンテンツビジネスといった利用者であるひとを中心に捉えたメディアデザインに関する科目で構成されています。また、メディアデザイン1・２では、メディアデザインに関する専門知識を活用しながらさまざまな課題に挑戦する講義と演習を実施します。

⚫︎ 情報（情報）教職モジュール
「情報」の教員免許状取得に必要な専門知識および指導法を学ぶための科目で構成されています。

⚫︎ 留学モジュール
国外短期留学に関する科目と情報分野のメディア領域の専門知識を英語で学ぶための科目で構成されています。

③専門分野と他分野を関連付ける素養を身につける総合研究と副専攻モジュールを配置しています。
⚫︎ 総合研究
情報分野に関する基礎的専門知識と実践的専門知識・技術を駆使し、各自が設定したメディア技術に関連するテーマについての問題を解明し、総合的、学際的に具体的な解決策を導き出す能力を養います。

副専攻モジュール
⚫︎ 他の課程・コースの他コース向けモジュール

CP-4d(データサイエンスコース)
主専攻モジュール
①データサイエンティストとしての基礎的素養を身につける主専攻モジュールで構成されています。

⚫︎ 専門基礎モジュール
データサイエンス領域を学ぶ上での基礎知識となるPython入門やデータ解析等の科目、およびIoT基礎やメディア基礎等の情報基礎を学ぶ科目で構成されています。情報技術者としての倫理について学修したり、実社会におけるソーシャルサイエンスに関する科目も配置し、社会との繋がりや多様なニーズを意識させることも重視しています。

⚫︎ 社会データサイエンスモジュール
データサイエンス入門や機械学習等、社会の課題をサイエンスとして扱うための基礎知識となる科目、およびデータサイエンス応用や人工知能データサイエンス演習といった実際の社会問題を解決する応用演習に関する科目で構成されています。

⚫︎ 社会シミュレーションモジュール
社会シミュレーション入門やゲーミング入門等、実社会における現象をコンピュータ上でシミュレーションするための基礎知識となる科目、およびエージェントシミュレーションやシミュレーション＆ゲーミングといった高度なシミュレーションを実現するための科目で構成されています。

②キャリアを見据えた高度な専門知識を身につける主専攻モジュールで構成されています。
⚫︎ データサイエンス実践モジュール
データサイエンス実践1〜4等、企業が抱える課題や社会に存在する課題を対象として解決法を探る実践的な課題解決型の科目で構成されています。また、社会システム実践演習では、自ら主体的に設定した社会システムに関するプロジェクト課題に取り組む演習を実施します。

⚫︎ 経営経済モジュール
消費者行動論やビジネスエコノミクス等、データサイエンス領域が対象とする社会の経営や経済に関する基礎知識となる科目、およびマーケティング論や環境ビジネスといった社会のより広い領域に対する専門知識に関する科目で構成されています。

⚫︎ 政策科学モジュール
環境・都市基礎や保健医療福祉政策概論等、データサイエンスにより得られる解決法を政策へとつなげるための基礎知識となる科目、および都市・地域システム計画や脱炭素と地域創発といったよりビジネスインキュベーションにつながる専門科目で構成されています。

⚫︎ 情報（情報）教職モジュール
「情報」の教員免許状取得に必要な専門知識および指導法を学ぶための科目で構成されています。

⚫︎ 留学モジュール
国外短期留学に関する科目と情報分野のデータサイエンス領域の専門知識を英語で学ぶための科目で構成されています。

③専門分野と他分野を関連付ける素養を身につける総合研究と副専攻モジュールを配置しています。
⚫︎ 総合研究
情報分野に関する基礎的専門知識と実践的専門知識・技術を駆使し、各自が設定したデータサイエンスに関連するテーマについての問題を解明し、総合的、学際的に具体的な解決策を導き出す能力を養います。

副専攻モジュール
⚫︎ 他の課程・コースの他コース向けモジュール

情報課程は、学部のディプロマ・ポリシーとカリキュラム・ポリシーのもと、情報分野（IoT・ソフトウェア・メディア・データサイエンス領域）のみならず、他の課程・コースの分野にも触れる分野横断型の学修を実践します。この学修を実りあるものとするため、以下のような人物の入学を求めます。

求める人物像
AP-1
持続可能で豊かな社会の実現に強い関心と意欲をもち、国際的視点に立った研究者・技術者をめざす人。

AP-2
情報課程の教育・研究環境を十分に活用して、より高いレベルの学びに自主的に取り組むことができる人。

AP-3
誠実な人間性、倫理観と適切なコミュニケーション能力をもち、科学技術にかかわる者として良識のある行動ができる。

AP-4a（IoTコース）
IoTコースでは、対象分野の教育・研究への取り組みを実りあるものとするため、以下のような人物の入学を求めています。
①数学、物理学、情報技術などの基礎教養科目と情報学の専門科目を学ぶために必要となる基礎学力を身につけている人。
②情報学の幅広い基礎知識を主体的に学び、IoT技術に関連する学問分野に強い興味をもち、専門性を極め、問題解決に挑戦する人。

AP-4b（ソフトウェアコース）
ソフトウェアコースでは、対象分野の教育・研究への取り組みを実りあるものとするため、以下のような人物の入学を求めています。
①数学、情報技術などの基礎教養科目と情報学の専門科目を学ぶために必要となる基礎学力を身につけている人。
②情報学の幅広い基礎知識を主体的に学び、ソフトウェア技術に関連する学問分野に強い興味をもち、専門性を極め、問題解決に挑戦する人。

AP-4c（メディアコース）
メディアコースでは、対象分野の教育・研究への取り組みを実りあるものとするため、以下のような人物の入学を求めています。
①数学、物理学、情報技術などの基礎教養科目と情報学の専門科目を学ぶために必要となる基礎学力を身につけている人。
②情報学の幅広い基礎知識を主体的に学び、メディア技術に関連する学問分野に強い興味をもち、専門性を極め、問題解決に挑戦する人。

AP-4d（データサイエンスコース）
データサイエンスコースでは、対象分野の教育・研究への取り組みを実りあるものとするため、以下のような人物の入学を求めています。
①数学、情報技術などの基礎教養科目と情報学の専門科目を学ぶために必要となる基礎学力を身につけている人。
②情報学の幅広い基礎知識を主体的に学び、データサイエンスに関連する学問分野に強い興味をもち、専門性を極め、問題解決に挑戦する人。

高等学校等で身につける学力の3要素
本課程への入学を希望する人は、高等学校等において以下の能力を身につけておくことを求めます。
（１）高等学校等の課程で学ぶ知識（特に英語、数学、理科）
（２）思考力・判断力・表現力等の能力
（３）主体性をもって多様な人々と協働して学ぶ能力
上記の能力を多面的・総合的に評価するため、システム理工学部のアドミッション・ポリシーを指針とした入学者選抜を実施します。

本課程においては、上記の能力等を総合・多面的に評価するため、以下の入学者選抜を実施します。評価の重みづけ（配点等）は、各選抜方式の要項を参照してください。
⚫︎一般入学者選抜の前期・後期・全学統一日程入試では、(1)を重視するとともに、筆記試験、外部試験により(2)を評価します。
⚫︎一般入学者選抜の大学入学共通テスト利用方式では、多科目の合計点により(1)(2)の総合的な能力を重視した評価を行います。
⚫︎学校推薦型入学者選抜では、調査書により(1)(2)を評価し、面接により(1)〜(3)を総合的に評価します。
⚫︎総合型選抜では、基礎学力調査、外部検定試験などにより(1)(2)を評価し、面接で(1)〜(3)を総合的に評価します。
⚫︎特別入学者選抜では、外部検定試験、筆記試験等により(1)(2)を評価し、提出書類、面接により（1）〜（3）を総合的に評価します。