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学校法人青山学院
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生成AIが急速に普及する今だからこそ、求められるのは、何を問うべきかを考え、必要なデータを集め、分析し、確かめ、説明できる力です。统计データサイエンス学环は、統計学を軸に、数理?情報?AIの知識と5学部連係の学際性を結びつけながら、根拠に基づく意思決定と課題解決を支える新しい学びを展開します。なお、本学環の開設は2027年4月であるため、以下の記載内容は予定であり、今後変更の可能性があります。
本学环が対象とする研究领域は、统计学を轴としつつ、情报科学、机械学习、础滨、さらに法?教育?経済?経営?理工等の応用领域と连携する学际的なデータサイエンスである。研究体制としては、统计データサイエンス研究教育センターを拠点に、データ利用契约、情报管理、研究伦理等に関する枠组みを整备し、教育研究の継続的な高度化を図ることを想定している。また、青山キャンパスの立地を活かし、公司?官公庁等との共同研究や、実社会の课题に接続したプロジェクト型研究の展开も视野に入れている。
本学環の教育課程は、数学、統計学、プログラミング、AI概論等を基礎として、統計学専門科目、データサイエンス専門科目、基礎ゼミナール、統計データサイエンス演習、卒業研究へと段階的に専門性を深める構成である。加えて、教育人间科学部、経済学部、法学部、経営学部、理工学部の5学部が連係して領域知を取り込むことで、統計学とデータサイエンスを実社会の文脈と接続する教育を目指している。1学年定員60名の少人数制を採り、教員が学生一人ひとりの学修?研究過程に伴走する教育を重視する。
少人数制を活かした教育の実践と改善
少人数制の伴走型研究指導で論理的思考力と研究遂行力を養い、教員との対話を通じた成長実感を促しながら、授业満足度評価は4段階中平均3.0以上を目指す。
础滨?データリテラシー教育の彻底
机密データや生成础滨の扱いに必须の知识や技术、遵法精神と伦理を育むため、1/5以上の専门科目で础滨?データリテラシーに触れる机会を设け、当该领域の教育を促进する。
统计データサイエンス研究教育センターの事业推进
统计データサイエンス研究教育センターを拠点に、外部机関との共同研究と学生参画型共同研究の件数を把握し、研究活动の促进と研究成果の教育还元を図る。
大学院接続を见据えた高度人材育成
统计学やデータサイエンスの领域における分析手法の高度化や先导的?共创的人材の育成を念头に大学院教育への接続を见据え、大学院进学率30％以上を目指す。
リカレント教育及び高大接続の强化
础滨?データサイエンスを活用できる人材への社会的需要に応えるため、社会人向け研修や高大连携等の教育机会を设け、年5回程度の実施を当面の目标とする。
教育方法の妥当性评価と改善への取り组み
新規教育課程として教育体系を継続的に点検?改善し、特に数理的基礎教育と協力学部との連携教育を充実させ、授业満足度評価は、4段階中平均3.0以上を目指す。
偏りのない学生层确保に向けた取り组み
入试広报や説明会等の机会を捉え多様な受験生层への诉求を试みるとともに、入学定员に占める女性学生比率10％以上を目指す等、偏りの是正を念头にした学生确保を図る。
统计データサイエンス研究教育センターを拠点とする研究推进体制を构筑し、方法论研究と応用研究を架桥する研究活动を展开する。方法论研究では、统计的推定?検証、不确実性评価、モデリング、机械学习、非构造化データ分析等を対象とし、応用研究では、法?伦理的课题、教育、経済、経営、医疗?ヘルスケア、地域课题等の分野と接続した研究を推进する。また、同センターを媒介として、外部机関との共同研究、学生参画型プロジェクト、领域横断研究を促进し、统计学を轴とする本学らしいデータサイエンス研究の活性化を図る。研究成果は教育へ还元するとともに、社会へ発信し、社会课题の解决や持続可能な社会の形成への贡献につなげる。
统计学を核とするデータサイエンス教育を体系的に展开し、学修者が主体的かつ协働的に课题解决に取り组む教育プログラムを充実させる。1?2年次の基础ゼミナール、3年次の统计データサイエンス演习、4年次の卒业研究を中心に、课题设定、データ取得、分析、検証、説明までを一连のプロセスとして学ぶ教育を展开する。また、5学部连携による専门教育を通じて、技术の适用可能性に加え、その限界、社会的影响、ガバナンスを判断できる素养を育成する。さらに、学环附置の统计データサイエンス研究教育センターを教育実践の拠点として整备し、公司?行政等との共同研究を通じて、実データを扱う教育机会を拡充する。
