データサイエンス学科

理工学部データサイエンス学科は、南山大学の教育モットー「人間の尊厳のために（Hominis Dignitati）」および理工学部データサイエンス学科の教育の目的を踏まえて、次の3つの基本方針（ポリシー）を定めます。

理工学部データサイエンス学科は、南山大学が定める修業年限以上在学して所定の単位を修得し、次の力を身につけたと認められる者に対して、卒業の認定を行い、学士（理工学）の学位を授与します。

1. データサイエンスに関する理学（数学、情報科学）の基礎知識
2. データサイエンス（統計学、機械学習、オペレーションズ・リサーチ）に関する基礎知識

1. データサイエンス（統計学、機械学習、オペレーションズ・リサーチ）に関する数理技術
2. 数理モデルを利用した問題の解決を、数理技術を用いて実践する能力

適切な数理技術を選抜し、組み合わせることにより、問題の本質を捉え、それを合理的かつ効果的に解決しようとする姿勢

数理技術を評価することにより、それらを改善し、多面性を持つ複合的問題に対して技術を組み合わせて解決を目指す力

人種、宗教、文化等、異なる背景を認識し、受容するための基礎となる教養

異なる背景を持つ人々との共生・協働を可能にするコミュニケーション能力

多様性を前提とした人間の尊厳を尊重する力

理工学部データサイエンス学科は、ディプロマ・ポリシーに掲げる力の修得のために、以下の構成、教育内容、学修方法および評価方法に基づいて教育課程を編成、実施します。

本学科の教育課程は、データサイエンスに関する知識と数理技術を身につけて数理モデルを利用した問題解決を実践するために必要な学科科目、その基盤となる数学、情報科学の基礎知識を身につけ、理学的素養を涵養するとともに、技術的課題解決のための基礎技術を養う学部共通科目および数学科目、副専攻の専門領域の知識と技術を教授する副専攻科目、それらの土台となる幅広い知識と教養を身につけるために必要な共通教育科目から構成されます。

1．学部共通科目および学科科目

《4年間を通じて》

• データサイエンス学科での学びに必須である数学、情報科学、物理学の基礎的な知識と技能を身につけます。
• 未来のディジタル社会を支える複数の専門性を持った技術者を育成するために、データサイエンス学科の専門領域（主専攻）の知識と技術を修得するとともに、ソフトウェア工学科、電子情報工学科、機械システム工学科のいずれかの専門領域（副専攻）の知識と技術を修得し、これらを組み合わせて技術的課題の解決を目指す力を身につけます。

《1年次以降》

• 数学、情報科学に関する科目をとおして、技術の基盤となる理学の基礎知識を身につけます。
• データサイエンス学科の専門領域の柱である、統計学、機械学習、オペレーションズ・リサーチを幅広く学ぶ概論科目をとおして、データサイエンスの専門領域の基礎知識を修得します。

《2年次以降》

• 数学、物理学、統計学、通信ネットワークに関する科目をとおして、技術の基盤となる理学の基礎知識を高めます。
• 統計学、機械学習、オペレーションズ・リサーチの専門領域に関する概論科目をとおして、データサイエンスの基礎知識を身につけます。
• データサイエンス学科および副専攻の専門科目をとおして、専門領域に関する知識と技術を修得します。
• 統計学、機械学習、オペレーションズ・リサーチに関するプログラミング科目や実習科目をとおして、データサイエンスに関する数理技術を身につけます。

《3年次以降》

• データサイエンス演習をとおして、技術的課題について数理技術を用いて実践的に解決する能力と、数理技術を適切に組み合わせて問題の本質を理解した上で合理的かつ効果的に解決しようとする姿勢を身につけます。
• PBL実践演習をとおして、複数の専門領域の知識や技術を統合し、他者と協力・協働して課題を解決する力を養います。

《4年次》

• データサイエンス学科での学修の集大成である卒業研究の遂行をとおして、数理技術の評価・改善を行い、適切に数理技術を組み合わせることによって複合的問題の解決を目指す力を涵養します。

2．共通教育科目

《4年間を通じて》

• キリスト教世界観に基づく教育という建学の理念の基軸となる本学の教育モットー「人間の尊厳のために（Hominis Dignitati）」の意味を様々な視点から考えることを目的とした科目（宗教科目、「人間の尊厳」科目等）において、人間と学問の在り方を考える力を養います。
• 文理融合を目的とした科目（基盤・学際科目、体育科目等）において、学際的な視野と総合的な判断能力を養います。
• 「聞く・話す・読む・書く」の4つの力を総合的に発展させることを目的とした科目（外国語科目）、および、コンピュータに関する基礎知識とそれを活用する技術を身につけることを目的とした科目（情報倫理科目）において、国際化・情報化時代を生きるための基本的なコミュニケーション能力を養います。

• カリキュラム全体を通じて、グループディスカッションやプレゼンテーションを積極的に活用したアクティブ・ラーニングを実践することで、ディプロマ・ポリシーに掲げる総合力を培います。
• 講義と演習を適切に組み合わせることにより、効果的に知識を修得し、応用力を強化します。
• チームを編成して実践的なプロジェクトに取り組むことにより、他者と協力・協働して問題を解決する力を養います。
• 少人数制の演習・卒業研究をとおして、専門性の高い実践的な技術を学びます。
• 主専攻と副専攻の学際領域における問題解決等をテーマにして卒業研究を行い、その成果を卒業論文として執筆し、卒業研究発表会で発表します。

• ディプロマ・ポリシーで掲げる力の修得は、本学科における卒業要件達成状況、単位修得状況、GPA、外部客観テスト等の結果によって測定し、評価します。
• 各科目の学修成果は、講義概要に示された到達目標の達成度に応じて評価します。
• 4年間の総括的な学修成果としての卒業研究の評価は、複数教員で行います。

理工学部データサイエンス学科は、教育の目的、ディプロマ・ポリシーおよびカリキュラム・ポリシーに基づき、次のような人を受け入れます。

データサイエンス学科で学ぶために十分な、高等学校卒業レベル以上の基礎学力（特に、理科、数学に関する知識・技能）を身につけている。

自身の考えを口頭または文章で的確に表現できる。

1. コンピュータ、機械、通信などの技術に強い関心を持ち、特に数学、情報科学を主体的に学ぼうとする意欲を持っている。
2. 他者との対話をとおして学び、成長しようとする主体性と協調性を持っている。
3. データを分析し、新たな情報や価値を主体的に創造しようとする意欲を持っている。

評価方法	評価のねらい
調査書	高等学校在学中における勉学や諸活動への取り組みを評価します。
学力試験	本学科において勉学するために必要な基礎学力と思考力・表現力・判断力を評価します。
小論文	文章による表現力や論理的思考力、判断力を評価します。また、その基となる知識の程度についても評価します。
面接	本学科において勉学する目的の明確さや適性について評価します。また、口頭による表現力や論理的思考力、判断力を評価するとともに、志望する学問分野の知識の程度についても評価します。
面接（書類審査を含む）	本学科において勉学する目的の明確さや適性について評価します。また、口頭による表現力や論理的思考力、判断力を評価するとともに、志望する学問分野の知識の程度についても評価します。なお、面接評価は、書類審査の評価を含みます。
プレゼンテーション+質疑応答	プレゼンテーション、質疑応答を通じて、論理的思考力や表現力、志望する学問分野の知識の程度を評価します。また、本学科において勉学する目的の明確さや適性についても評価します。
英語の資格・検定試験	英語の運用能力を評価します。
日本留学試験	日本語の運用能力を評価します。
書類審査	本学科において勉学する目的の明確さや適性について評価します。また、文章による表現力や論理的思考力、判断力を評価するとともに、本学科において勉学するために必要な基礎学力についても評価します。