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国立大学法人 群馬大学
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情報学部

文理融合の新学部が誕生します

⽂理融合の情報学部の設置を申請しています。

群馬大学では、2021年4月に、社会情報学部と理工学部電子情報理工学科情報科学コースを統合し、情報社会に人文・社会科学と情報科学の双方からアプローチし、次の社会を構想・実現する担い手を育成するため、文理融合の新学部として「情報学部(仮称)」(入学定員170人)設置します。
情報学部では、4つのプログラム(人文情報、社会共創、データサイエンス、計算機科学)を提供することで、文理のスペクトルを広くカバーした文理横断型の教育が可能となります。データサイエンスを基軸として、Society5.0を支え、IoT、ビッグデータ、統計的解析手法等のスキルをもつ、人文科学、社会科学と自然科学に精通した人材を育成します。

学部基盤教育

人文情報プログラム・社会共創プログラム・データサイエンスプログラム・計算機科学プログラム

入学者受入方針(アドミッション・ポリシー)~このような人を求めています~

全学のアドミッション・ポリシーに則り、本学部では、以下のアドミッション・ポリシーを定め、入学者選抜試験を実施する。

 

(入学者に求める能力・資質)
群馬大学の理念、教育の目標に賛同し、本学の教職員と共に学術研究の成果を地域に還元し、豊かな地域社会・国際社会の創造に貢献していく意欲にあふれ、以下の能力・意欲を持つ人を求める。

  1. 高等学校の教育課程についての総合的な理解と大学教育を受けるにふさわしい基礎学力がある。
  2. 情報学を学ぶ上で必要な基礎知識と強い探究心、コミュニケーション能力を持っている。
  3. 主体的に学ぶ姿勢と、論理的で柔軟な思考能力を持っている。
  4. 知的好奇心が旺盛で、新しい課題に積極的に取り組む意欲がある。
  5. 高い志と豊かな発想力を持ち、未来を切り開く夢と情熱を持っている。
  6. 地域社会や国際社会に貢献する意欲とリーダーシップを持っている。

4つの教育プログラムのうち、人文情報プログラムあるいは社会共創プログラムを選択しようとする者は、外国語能力の向上と多文化の理解に関心があることが望まれる。また、データサイエンスプログラムあるいは計算機科学プログラムを選択しようとする者は、自然科学、中でも数学を基礎とする分野に強い探求心を持っていることが望まれる。

教育課程編成・実施の方針(カリキュラム・ポリシー)~このような教育を行います~

全学的な協力体制の下、教養教育と専門教育の融合を図り、幅広く深い教養、豊かな知性と感性、総合的な判断力、専門分野の基礎的能力を育成するため、学生の潜在能力を最大限引き出せる教育課程を編成し、実施する。

また、全学のディプロマ・ポリシーの専門的学識・能力に対応して、次の方針に従って教育課程を教育プログラムとして体系的に編成し、実施する。

初年次は、人文科学、社会科学、自然科学および外国語教育などの教養科目により、全学部共通の豊かな人間性と広い見識を持つことの重要性を理解し、コミュニケーション能力により国際的に活躍するための基本素養を身に着ける。また、数理・データサイエンスに関しても統計学的基礎を身に着けて、その後の4プログラムの学習の基礎となる知識とスキルを身に着ける。4プログラムのそれぞれの特徴を理解し、2年目から各プログラムの専門性を重視した教育を行うため、学部基盤共通科目として文化・社会・倫理的諸問題と社会組織や制度の設計・構築のための基本的知識と統計学・情報技術の基本的スキルを身に着ける。

2年次以降は、教育プログラムの目標を達成するための専門教育をカリキュラムマップに則って系統的に行う。また、この専門教育を補う形で、選択したプログラムとは異なるプログラムの基礎的な科目の教育を行い、分野横断の幅広い専門知識の獲得を目指す。

3年次以降は主に融合型PBL、ゼミナールおよび卒業研究などによりアクティブ・ラーニングを実践する。

なお、4つの教育プログラムにおいて、それぞれ次のような教育を行うことで、高度情報化社会において情報を基軸としてあらゆる分野で活躍するための専門能力を修得する。

(人文情報プログラム)
ソーシャルメディア論、コミュニケーション論、理論社会学、社会心理学、言語メディア論などを網羅した体系的なカリキュラムを通じて、現代情報社会の諸問題の根幹と先端的な情報科学の特性を理解させる教育を実施する。これにより、人間中心社会の構想を提示できる人材を育てる教育を展開する。

(社会共創プログラム)
政策情報論、情報政治論、情報法、環境法、経営組織論などを網羅した体系的なカリキュラムを通じて、情報技術を用いた社会組織や制度を設計し、構築する能力を身に付ける教育を実施する。これにより、設計し、構築した社会組織や制度を、グローバルに実現し得る人材を育てる教育を展開する。

(データサイエンスプログラム)
統計学、機械学習、数理最適化、データマイニング、シミュレーションなどを網羅した体系的なカリキュラムを通じて、課題に対して適切なデータの収集能力・分析能力を身に付ける教育を実施する。これにより、その課題を数理的に定式化し、解決策の導出ができる人材を育てる教育を展開する。

(計算機科学プログラム)
計算機システム、情報ネットワーク、オペレーティングシステム、画像処理など情報科学の基礎理論から応用技術までを網羅した体系的なカリキュラムを通じて、情報科学に関連した幅広い基礎知識を身に付ける教育を実施する。これにより、課題解決のための論理的思考に基づいた応用力と倫理観を備え、科学技術の発展にグローバルに貢献できる人材を育てる教育を展開する。

学位授与の方針(ディプロマ・ポリシー)~このような人材を育てます~

本学部では、全学のディプロマ・ポリシーを踏まえた上で、全学教養教育科目、本学部で定めた必修科目、選択科目、PBL科目、ゼミナール、卒業研究の合計124単位以上を取得し、専門的学識、技能に関して、以下の資質を身につけたと認められる者に対して学士(情報学)の学位を授与する。

<情報学部における学修成果の目標>
① 現代情報社会の諸問題の根幹と先端的な情報科学の特性を理解し、人間中心社会に向けて社会課題解決に統計学や情報技術を活用することができる。
② データをもとに具体的な社会組織や制度を改良することができる能力を持つ。
③ 構想される社会目標の達成のためのデータの収集と実証的な検証をする能力を修得する。コミュニケーション能力をもとにデータサイエンスの結果を社会実装することができる。
④ 人工知能やIoTを含む先端技術の創出と利活用の知識基盤を備えている。

さらに、各プログラムにおいては以下の専門的学識や能力を修得していることを目標とする。

(人文情報プログラムのディプロマ・ポリシー)

現代情報社会の諸問題の根幹と先端的な情報科学の特性を理解し、人間中心社会の構想を提示する能力を修得することを目的とする。具体的には、

  • 人文科学的知見を活用して高度情報化社会における課題を探索する能力を修得する。
  • 高度情報化社会における課題解決のための実践的理念を提供する能力を修得する。

(社会共創プログラムのディプロマ・ポリシー)

持続可能な包摂型社会の実現に向けた課題解決を、具体的な社会組織や制度の設計・構築と検証によって図ることができる能力を修得することを目的とする。具体的には、

  • 高度情報化によるシステム(制度)の変化について、社会科学的知見を活用して課題を発見する能力を修得する。
  • 社会的課題の解決及び社会目標の達成のためのシステム(制度)の構築や方策を提案できる能力を修得する。

(データサイエンスプログラムのディプロマ・ポリシー)

社会的課題に関わるデータの適切な収集、その科学的分析による問題の定式化・解決策を提示する能力を修得することを目標とする。具体的には、

  • 社会的課題の実証的定式化と数理最適化による解決策を提示する能力を修得する。
  • 構想される社会目標の達成のためのデータの収集と実証的な検証をする能力を修得する。

(計算機科学プログラムのディプロマ・ポリシー)

計算機を利用するための基礎知識を身に付け、論理的思考により科学、工学に関する問題に応用する能力を修得することを目標にする。具体的には、

  • 計算や情報を視点とした情報科学の数学理論を身につけ、応用する能力を修得する。
  • 計算機の構造と原理、計算機による効率的な計算の方法及び計算機システムの基礎知識を身につけ、それらに関する技術を開発する能力を修得する。
  • 計算機に推論や認識などの知的機能を実現するための理論を身につけ、その技術を開発する能力を修得する。

情報学部Q&A

Q 情報学部は文系学部ですか?理系学部ですか?

情報学部は文系学生でも理系学生でも学べる文理融合の学部です。情報社会に人文・社会科学(文系分野)と情報科学(理系分野)の双方からアプローチし、未来社会を構想・実現する人材を育成します。

Q 文系の人もデータサイエンティストになれますか?

なれます。情報学部では、データサイエンスの理論とスキル、人文社会の概念や分析方法を体系的に修得できるように、カリキュラムを編成しています。数学や統計学の授業もありますが、文系・理系にとらわれない広範な教育によって、未来を創造する力を培います。

Q 文理融合のための授業科目はどのようなものがありますか?

文理融合を図るための基盤教育として、以下の授業科目を開講する予定です。
(1年次)
情報社会基礎論、情報科学入門、基礎情報処理演習、情報社会と倫理、経済学基礎論、確率統計1、プログラミング言語1、微分積分1、線形代数1、離散数学1
(2年次)
社会学的コミュニケーション基礎論、情報メディア基礎論、情報社会と人権、マスメディア基礎論、地域協働論、経営学入門、研究方法基礎論、文献研究法、実験研究法、事例研究法、微分積分2、線形代数2、プログラミング言語2、データ構造、アルゴリズム1、情報と職業

Q 融合型PBLはどのような授業ですか?

情報学部の融合型PBLは、人文・社会と自然科学の諸学を通じて全体を統括できるような視点を養い、実社会の課題に対して、データサイエンスの知識を用いて、検討し、解決策を提案する能力を養います。学内の共同教育学部、医学部の教育資源を利用するとともに、学外の地域社会と連携することにより地域社会の問題解決に貢献するなどの特色があります。

Q 2年次のプログラム選択はどのように行われますか?

1年次末に希望プログラム調査を行い、学生の希望と1年次の成績を考慮して、履修するプログラムを決定します。配属人数は4つのプログラムとも40~60名を目安にしますが、学生の希望に従って、柔軟に対応します。

Q プログラムを途中で変更することはできますか?

可能です。2年次のプログラムへの配置後、転プログラムの希望の申し出があった場合は、メンター(指導・助言等を行う教員)と面談を行います。メンターとの面談により転プログラムの意思が確認されたのち、審査により、転プログラムの可否が検討されます。

Q 「数学III」を学習していませんが、受験できますか?

受験できます。情報学部の一般入試(前期日程)で予定している数学の個別学力試験では、「数学III」は選択問題として出題されますので、「数学III」を学習していなくても受験することができます。

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