学部・学科

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。

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教育の特徴

数理的理解力

数学的素材で組み立てられた情報科学分野の速い変化に適応できる、数理的理解力を身につける教育

高度ICTの利活用

数理科学を基礎教養とした情報科学を学び、これからのコンピュータやAIで何ができるかを知る教育

社会とのつながり

情報倫理に配慮し、情報・数理科学と社会との接点や連携を強く意識させる教育

国際社会での活躍

修得した高度ICTのスキルを国際社会で活かし、世界から情報を得て、自らも発信することができる教育

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。

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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。

他大学のデータサイエンス系の学部との違いはなんですか？

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。

大学院は設置されますか？

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。

数学はどの程度のレベルまで必要ですか？数学Ⅰ、数学Ⅱ、数学A、数学B(数列・ベクトル)までは必須と考えています。それ以降必要な数学については入学後に補えるカリキュラムを計画しています。

ノートパソコンなど入学時に準備しておくべきものはありますか？

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。

在学中に留学はできますか？

学部独自の留学プログラムはありませんが、他学部と同様、留学可能です。留学プログラムに関する詳細はこちら、その他の具体的なご質問はこちらをご覧ください。

教員免許は取得できますか？情報数理学部情報数理学科では、教員免許を取得できる教職課程の開設予定はありません。

通学キャンパスはどこですか？横浜キャンパスです。

学納金・奨学金

入学金	200,000
授業料	980,000
施設費	155,000
設備費	100,000
教育充実維持費	143,500
その他諸費用 ※1	28,100

初年度合計額 ※2	1,606,600
入学時納入額	911,550

(単位：円)

※1 その他諸費用は、語学検定受験料、保証人会費、課外活動費、学生傷害保険料を含みます。入学後、履修する科目・授業によっては、上記の金額のほか実験実習料や教材費等を徴収することがあります。
※2 2024年度開設予定(設置認可申請中)のため、金額は変更になる可能性があります。正式な金額が決まり次第、本学Webサイト等に公表しますので、そちらをご確認ください。

その他、奨学金についてはこちらをご覧ください。

奨学金(入学前)

奨学金(入学後)

入試

一般入学試験　全学部日程

募集人員	型・方式	試験日	試験科目・試験時間	出題範囲	配点	合否判定
約10	3教科	2月1日(木)	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	2月1日(木)	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)
約4	英資格 ※2	2月1日(木)	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	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)

※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。

※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

募集人員	型・方式	試験日	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	2月6日(火)	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

募集人員	型・方式	試験日	試験教科	試験科目	配点	合否判定
約20	3教科	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。	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