ニュース
情報数理学部について About
近年、AI (人工知能)を中心とする情報技術が急速に発展し、社会を変えつつあります。文部科学省による数理・データサイエンス教育の推進、内閣府によって提唱された Society 5.0 などにより、今後情報数理分野はさらに重要性を増し、情報数理を修めた人材が求められていくでしょう。本学の情報数理学部は、情報技術の動きを数理の立場から学んでいこうとする学部です。
情報数理分野では、ICT (Information and Communication Technology) を活用した授業や PBL (Project Based Learning) など、新しく柔軟な形態の教育が開発され、既に実施され始めています。明治学院大学もこうした教育をとりいれ、これまで培ってきた教育方法や内容と組み合わせながら、新時代に向けてさらに発展した授業を展開します。
社会からの期待が高い情報数理分野は、産学官連携の機会創出にもつながります。明治学院大学の立地の良さを生かして、様々な連携ができる可能性があります。
明治学院大学はこれまで文系の総合大学として、大きな成果を蓄積してきました。この財産を生かすため、情報数理学部と既存の学部・組織との有機的な連携を目指して『情報科学融合領域センター』を開設します。このセンターは、新学部と既存の学部との連携の舞台になると同時に、学外との産学官連携の窓口にもなります。
メッセージ
人が主役のAI社会を、
数理と情報を学び実践することで、
一緒に創りませんか
2024年誕生の情報数理学部の目指す「情報と数理の力で、人が主役のAI社会を創る」ことを学んでみませんか。生成AIが人間とマシンとのやり取りのレベルを格段に高め、社会に広く影響を与えているところです。その実現においては、数理に基づいてAIを実現する機械学習・計算方式、高速処理する量子コンピュータなどの情報システムマシン、そしてインターネットを介した大量のデータがキーとなっています。実はこれらは情報と数理により基礎から創り出され、情報システムとして実現してきたもので、まさしく情報数理学部の体系的なカリキュラムで学ぶものです。Project Based Learningによる実践力、そしてAI, 情報通信技術(高度ICT)の高度人材の能力をつけ、社会においては本学の160年以上にわたる人間と社会に関する知とも連携することで、人が主役のAI社会を創出しましょう。
教育の特徴
カリキュラムの特色
3・4年次のコースを「数理・量子情報」「AI・データサイエンス」「情報システム・セキュリティ」に分類し、学生の志向や卒業後の進路に合わせて、どの分野を重点的に履修するかを選択可能とします。
課題解決型のProject Based Learning(PBL)科目を3年次に配置し、実際の企業で行われているようなプロセスを体感できる実践的教育を提供します。
1年次
- 数学基礎・演習 情報倫理 初級プログラミング 明治学院共通科目
-
Featured
数理と情報
専任教員と企業など学外からのゲスト講師によるオムニバス形式による授業で、情報科学における数理の果たす役割について俯瞰的に学び、将来のコース選択の参考とします。
数学基礎・演習
学科カリキュラムの基礎となる数学力を身につけるため、高校からの接続も考慮した数学基礎教育を演習科目も含めた初年次教育において充実・徹底させます。
情報倫理
本学の教育理念である“Do for Others (他者への貢献)”を情報科学の力で具現化するため、AIが社会にもたらす影響を考慮した倫理教育にも力を入れます。
初級プログラミング
多くのプログラミングを中心とした講義・演習科目では、学生自身がPCを教室に持ち込み授業を受けること(BYOD: Bring Your Own Device)を想定し、ハンズオンによる実践的な教育を行います。
2年次
- 基礎科目群A(情報数理系) 基礎科目群B(情報システム系) 明治学院共通科目
-
Featured
基礎科目群A・B
必修科目を含む2年次科目を、数理科学的なものと情報科学的なものに大別し、学生の特性や志向に合わせたカリキュラムを提供します。3年次におけるコース選択の参考とします。
3・4年次
-
数理・量子情報コース
- 符号と暗号の数理
- 情報幾何学
- 数理モデリング
- 量子コンピューティング
- 量子ネットワーク
など
AI・データサイエンスコース
- AI・データサイエンスの数理
- パターン認識と機械学習
- 自然言語処理
- 認知心理学
- 計算社会科学
など
情報システム・セキュリティコース
- コンピュータシステム
- 情報セキュリティ
- 組み込みシステムとIoT
- オペレーティングシステム
- コンピュータグラフィックス
など
-
Featured
PBL(3年次)
実際の企業で行われているようなプロセスを体感できる実践的教育を提供しながら、それまで学修した数理情報学の知識を駆使した課題解決型の演習授業を行います。
社会と情報科目群 (3年次)
情報科学と人文科学や社会科学との接点や融合を意識した科目、キャリア形成科目等が配置されます。他学部からの提供科目を積極的に受け入れるとともに、他学部にも科目提供を行います。
卒業研究 (4年次)
専任教員の研究室に配属され、教員指導のもと研究成果をまとめます。
カリキュラムツリー
教員紹介
教員一覧を掲載しています。
研究分野/研究内容/想定される卒業研究テーマなどの詳細情報もご覧いただけます。
Kasumi
Abe 人間情報学
(ヒューマン
インタフェース、
インタラクション)
Takeshi
Nagata 人工知能(機械学習)、
画像解析
(特に顔画像解析)、
画像認識、
画像生成
想定する卒業後の進路
学科での学びによって、高度ICTの利活用に必要な数理的理解と知識を身につけていることから、人とAIが高いレベルで共存する近未来において必要とされる様々な職種に活躍の場を広げていくことが可能です。
- コース course
- 数理・量子情報
数理的理解に基づいた応用力・問題解決能力を身につけ、量子情報など最先端の分野で国際的な研究・開発に携われる力を養う。大学・企業等における研究者、エンジニア、コンサルタントといった進路を想定する。
- コース course
- AI・データサイエンス
高度ICTの根幹となるAIやデータサイエンスの理解と技術を身につけ、多様な学問領域と融合させながら幅広い職種に対応できる力を養う。AIプログラマー、データサイエンティスト、公務員といった進路を想定する。
- コース course
- 情報システム・セキュリティ
情報科学における数理的な理解と高い倫理性を持ちながら、情報システムや情報セキュリティに関する技術を利活用する力を養う。プログラマー、システムエンジニア、セキュリティエンジニアといった進路を想定する。
FAQ
情報数理学部に関する、よくあるご質問を掲載しています。
一口にデータサイエンス系学部と言っても、統計的な経済学や医療を土台としたものなど様々な分野が ありますが、情報数理学科では、AIやデータサイエンスの技術の基盤となる数学や基礎科学に主眼を置 いた教育を目指しています。特に、量子コンピュータなどの高度な未来技術を構想段階から取り入れているのも学科のカリキュラムの特徴の一つです。また、高度情報通信技術(高度ICT)を支える情報システムの設計や情報セキュリティについても学ぶことができ、特色のあるPBLや本学の教育理念ともつながる情報倫理教育にも力を入れています。
新学部設置の認可が下り次第、大学院設置に向けて構想を開始する予定です。
プログラミングなどを含む多くの科目では、授業内容をその場で自身のパソコンを使って確認する(ハンズオン)といった形式で行われます。基本的には自身のノートパソコンを常時携帯し授業を受けるため、入学時に自分専用のノートパソコンを準備する必要があります。必要なパソコンのスペックや推奨機種、必要なアプリケーションソフトについては学科や大学生協などを通じて入学時までに案内する予定です。
学納金・奨学金
入試
出願にあたっては入学試験要項を必ず確認してください。
一般入学試験 全学部日程
出願期間(振込期限／消印有効)
1月6日(土)～1月19日(金)
試験日
2月1日(木)
試験会場※
白金キャンパス / 横浜キャンパス / 学外試験会場( 札幌・仙台・静岡・福岡)
※出願登録をした住所が神奈川県の方は横浜キャンパス、学外試験会場を希望した方は各学外試験会場、それ以外の方は白金キャンパスでの受験となります。
合格発表日
2月16日(金)
手続締切日(振込期限／消印有効)
2月26日(月)
| 募集人員 | 型・ 方式 |
試験科目・ 試験時間 |
出題範囲 | 配点 | 合否判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 約10 | 3教科 | ①国語※1 10:00～11:00 |
国語総合(古文・漢文を除く)、現代文B | 古文を除いた満点 ※1 |
素点方式 (外国語・国語・数学の 素点を合計し、その順位により合否を判定) |
| ②数学 11:40～12:40 |
数学Ⅰ、数学Ⅱ、数学A、数学B(数列・ベクトル) | 100 | |||
| ③英語 13:50～15:00 |
コミュニケーション英語Ⅰ、コミュニケーション英語Ⅱ、 コミュニケーション英語Ⅲ、英語表現Ⅰ、英語表現Ⅱ |
100 | |||
| 約4 | 英 資格 ※2 |
①国語※1 10:00～11:00 |
国語総合(古文・漢文を除く)、現代文B | 古文を除いた満点 ※1 |
素点方式 (国語・数学の素点を 合計し、その順位により合否を判定) |
| ②数学 11:40～12:40 |
数学Ⅰ、数学Ⅱ、数学A、数学B(数列・ベクトル) | 100 |
※1 全学部日程はすべての学科で同一の試験問題を使用します。情報数理学科のみを受験する場合、古文の問題は解答不要です。情報数理学科と他学科を併願する場合は古文を含むすべての問題に解答してください。また、選択科目は数学となります。
※2 英 資格：英語外部検定試験利用型(出願資格方式) 英語外部検定試験のスコア(級)が基準を満たすことにより、英語の試験を免除します。詳細は大学案内の132・133ページをご参照ください。
一般入学試験 A日程
出願期間(振込期限／消印有効)
1月6日(土)～1月19日(金)
試験日
2月6日(火)
試験会場
白金キャンパス / 横浜キャンパス※
※出願登録をした住所が神奈川県の方は横浜キャンパスでの受験となります。ただし、受験上の配慮を申請した場合は白金キャンパスでの受験となります。
合格発表日
2月19日(月)
手続締切日(振込期限／消印有効)
2月26日(月)
| 募集人員 | 型・ 方式 |
試験科目・ 試験時間 |
出題範囲 | 配点 | 合否判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 約34 | 3教科 英 換算 ※2 |
①国語※1 10:00～11:00 |
国語総合(古文・漢文を除く)、現代文B | 偏差値×0.5 ※1 |
偏差値方式 (3科目の素点をそれぞれ偏差値に換算し、 3つの偏差値の合計の順位により合否を判定) |
| ②数学 11:40～12:40 |
数学Ⅰ、数学Ⅱ、数学A、数学B(数列・ベクトル) | 偏差値×1.5 | |||
| ③英語 13:50～15:00 |
コミュニケーション英語Ⅰ、コミュニケーション英語Ⅱ、 コミュニケーション英語Ⅲ、英語表現Ⅰ、英語表現Ⅱ |
偏差値 |
※1 2月6日に試験を行う学科はすべて同一の試験問題を使用しますが、情報数理学科を受験する場合、国語において古文の問題は解答不要です。古文の問題を除いた得点をもとに合否判定を行います。
※2 英 換算：英語外部検定試験利用型(得点換算方式) 英語外部検定試験の基準スコア(級)に応じ、英語の得点に換算します。詳細は大学案内の132・133ページをご参照ください。
大学入学共通テスト利用入学試験 前期
出願期間(振込期限／消印有効)
1月6日(土)～1月12日(金)
試験日
1月13日(土)・14日(日)の大学入学共通テストを受験してください。
二次試験(本学個別学力試験)は行いません。
合格発表日
2月16日(金)
手続締切日(振込期限／消印有効)
2月26日(月)
過年度の大学入学共通テストの成績は利用できません。
| 募集人員 | 型・ 方式 |
試験教科 | 試験科目 | 配点 | 合否判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 約20 | 3教科 | ①英語 | 英語(リスニングを含む) | 200 (リーディング160/ リスニング40) |
理科において2科目以上受験した場合は、 高得点の科目を合否判定に使用する。 理科での第1解答科目、第2解答科目は、 いずれも審査対象とする。 |
| ②数学 | 「数学Ⅰ・数学A」および 「数学Ⅱ・数学B」 2科目の受験必須 | 200 (「数学Ⅰ・数学A」および 「数学Ⅱ・数学B」各100) |
|||
| ③理科 | 「物理」「化学」「生物」「地学」から1科目選択、 または「物理基礎」「化学基礎」「生物基礎」「地学基礎」から2科目選択(選択した2科目を1科目として扱う) |
100 |
キャンパスライフ
通学キャンパスは横浜キャンパスです。
主要駅からのアクセス
JR「戸塚駅」／横浜市営地下鉄「戸塚駅」・東口バスターミナル急行バス専用レーンより、江ノ電バス「明治学院大学南門」行き終点「明治学院大学南門」にて下車(乗車約10分)。
※360°キャンパスビューは2020年度時点の掲載情報となります。
対談シリーズ
※役職、所属は取材当時のものです。
