データサイエンス学部の3つのポリシー

データサイエンス学部データサイエンス学科では、卒業の認定に関する方針（ディプロマ・ポリシー）に掲げた目標を達成するために、次のような教育を行う。

1. データサイエンスの知識を社会や人間と関連付けて理解するため、幅広い知識と教養を修得できる全学共通科目を設置する。また、汎用的なコミュニケーション・スキルを向上させるため、英語科目を設置する。
   １年次には、少人数クラスの「入門演習」により、調査・考察のあり方、資料の扱い方、論文・レポートの書き方、口頭発表の手法など、大学の学びの基礎を身に付ける。また、情報化が進む中で求められる倫理やデータリテラシーに関する理解を深める科目や、データを収集・整理し批判的かつ適切に読み取る力を養う科目を設置する。
2. データサイエンスを学ぶために必要とされる基礎的素養を身に付けるために、「数学」や「統計」・「情報」の入門・基礎科目を設置する。「数学」や「統計学」、「情報学」の入門科目、基礎科目や、高校までの学習に応じてリメディアル科目も用意し、データサイエンスに対する興味、関心を育んでいく。データサイエンスに関する基礎的な知識や技能及びそれらの応用能力を修得するため、プログラミングの基礎や、ビジネス分野での応用を念頭に置いた統計学の専門科目を設置する。
3. ビジネスに関する経済学・経営学の基礎的な専門知識を修得するためビジネス系科目群に入門・基礎科目を設置する。
   また、実データを理解し活用するための学びとしてデータ分析に関する科目も設置し実社会が抱える課題を発見・解決する力を養う。
   さらに、入門・基礎科目で培った知識や手法等を活用し、実社会においてデータを活用して課題の解決を図る能力を身に付ける学びとして、ビジネス系科目群に発展科目を設置する。
4. 主体性を持って新たな課題を見いだし、データを収集・整理・分析・活用して問題を解決していく能力を育成するため、1年次から4年次まで切れ目なく少人数クラスでグループワーク形式により実践的に学ぶ演習科目を設置し、4年次には4年間の学びの集大成である「卒業研究」を必修科目として設置する。
   また、実務家を招くなどして現場においてデータサイエンスがどのように活用されているかを知る科目を設置する。
5. 学修成果は、各授業科目の到達目標の達成度について、成績評価の方法（筆記試験、レポート、小テスト等）を用いて評価する。さらに、GPAによる成績分析や授業改善のためのアンケート、学修成果に関するアンケート、各種入学者選抜の評価、卒業時アンケート、進路統計等の結果を用いて、学修成果や教育課程の評価を継続的に行う。

データサイエンス学部データサイエンス学科では、以下の要件や能力を身に付け、学則に定める所定の単位を修得した学生に、卒業を認定し、学士の学位を授与する。

1. 社会と人間に関する幅広い知識と教養を修得して、社会が抱える課題を見いだす能力を備えている。
2. 数学や統計・情報等のデータサイエンスに関する基礎的な知識や技能及びそれらの応用能力を備えている。
3. ビジネスに関する経済学・経営学の基礎的な専門知識を有し、データの収集・整理・分析・活用の技能と結び付けて修得している。
4. ビジネスの知識とデータサイエンスの基礎的応用力を結び付けて、データを収集・整理・分析・活用するプロジェクトに貢献できる能力を備えている。また、多様な人々と協働し、様々な場面でリーダーシップを発揮しながら、主体性と倫理観を持って課題を発見し解決していく能力を備えている。