CURRICULUM
カリキュラム
好奇心を、
4年間で社会を
動かす力へ。
ソーシャルデータサイエンス学科（2027年4月設置認可申請中）のカリキュラムは、
いきなり難しい専門知識を詰め込むのではなく、
身近な「なぜ？」からスタートし、基礎、応用、実践、
卒業研究へと段階的に成長していく設計です。
文系・理系の枠を超え、データを読む力、考える力、つくる力、
社会へ提案する力を4年間で育てます。
［ 現在認可申請中 ］設置計画は予定であり、内容に変更があり得ます。
Designing a story
4年間の学びを、
ひとつのストーリー
としてデザイン
トップページでは4つのステップをタイムラインとして紹介していますが、
このページではその中身をさらに詳しく紹介します。
「何を学ぶか」だけではなく、「どんな順番で力がつくのか」
「どんな自分に変わっていくのか」が見える構成です。
学びの核にあるのは、社会課題、リサーチ、 データ基礎、スキル、総合演習。
この5つを軸に、心理、経営、ことば、スポーツ、教育、地域、国際交流、AI、プログラミングなどを横断しながら、
“社会の中で使えるデータサイエンス”を育てていきます。
1st
1年次
「 知の扉をひらく 」
「なぜ？」と出会い、土台をつくる。
大学での学びの基礎を理解しながら、データサイエンスの入口に立ちます。
心理・健康・日本語など身近なテーマをデータで捉えることで、「学び」が「面白い」に変わる一年です。
まずは、
「データっておもしろい」
を実感する。
たとえば、流行している動画、人気の音楽、日々の気分、身近な言葉づかい。 そうした“自分に近いもの”を入り口にするから、データサイエンスがぐっと身近になります。
共通教育科目一覧（1年次）
教養
- 自分を知る（3科目）
- 人間を知る（4科目）
- 社会を知る（4科目）
- 世界を知る（3科目）
基礎
- 情報処理基礎
- 日本語表現Ⅰ
- 国内研修
- 海外研修
- 総合英語Ⅰ
- 総合英語Ⅱ
- ポルトガル語と文化Ⅰ
- ポルトガル語と文化Ⅱ
- スペイン語と文化Ⅰ
- スペイン語と文化Ⅱ
- フランス語と文化Ⅰ
- フランス語と文化Ⅱ
- 中国語と文化Ⅰ
- 中国語と文化Ⅱ
- 韓国語と文化Ⅰ
- 韓国語と文化Ⅱ
- 基礎演習Ⅰ
- 基礎演習Ⅱ
- サイエンスリテラシー
- スポーツ健康論
情報専門・教職科目一覧（1年次）
社会課題
- 社会課題とデータサイエンス
- データで学ぶ心理学
- データで学ぶ経営学
- データで学ぶ言語学
- データで学ぶ安全生活
データリサーチ
- 大学数学入門
- 線形代数学
- 微分積分学
データスキル
- 情報と倫理
- 情報学概論
- AIと社会
- コンピューター概論
- プログラミング基礎
教職科目
- 教職入門
- 教育原理
- 教育心理学
この1年次で
育つ力
01
大学で学び続けるための
アカデミックスキル
02
社会の諸課題に向かう
豊かな人間性
03
情報を整理して
考える基礎力
2nd
2年次
「 世界を広げる 」
仕組みを理解し、視野を広げる。
データを扱うための理論と技術を本格的に習得。社会・情報のつながりを理解し、「分析できる状態」へ。
学びが、
教室の外へ動き出す。
社会の仕組みや人の行動をデータで理解するだけでなく、 実際に人と協働し、地域や企業の課題に向き合う経験が増えていきます。 “知識を覚える”から、“知識を使って考える”へ。
共通教育科目一覧（2年次）
教養
- 自然を知る（3科目）
基礎
- キャリアデザインⅠ
- キャリアデザインⅡ
- 企業インターンシップ
- 病院インターンシップ
- ホテルインターンシップ
- 総合英語Ⅲ
- 総合英語Ⅳ
- スポーツⅠ
- スポーツⅡ
- 日本国憲法
情報専門・教職科目一覧（2年次）
社会課題
- データで学ぶ認知科学
- データで学ぶダイバーシティ
- データで学ぶマスコミュニケーション
- データで学ぶ文化伝承
- データで学ぶ福祉社会システム
- 論文講読演習
データリサーチ
- 確率統計Ⅰ
- 確率統計Ⅱ
- 統計演習Ⅰ
- 統計演習Ⅱ
- 日本語情報処理
- 身体活動評価法
データスキル
- アルゴリズムとデータ構造
- ヒューマンインターフェース論
- 情報セキュリティ
- プログラミング応用
- データ処理プログラミング
総合演習
- PBL演習Ⅰ
- PBL演習Ⅱ
- 韓国研修
教職科目
- 情報科指導法Ⅰ
- 情報科指導法Ⅱ
- 生徒・進路指導論
この2年次で
育つ力
01
社会の諸課題を理解するための
基礎的な知識や技術
02
課題を構造化して考える
論理的思考力
03
他者と協働し
プロジェクトを進める力
3rd
3年次
「 プロの領域へ 」
データ活用の力を
武器にする。
AI・分析・開発を組み合わせ、実社会の課題に挑戦。データを使って価値を生み出す実践力を磨きます。
“できる”を、
社会で通用する力へ。
ここからは、知識とスキルを掛け合わせて価値をつくる段階です。 AI、画像処理、ソフトウェア。それぞれの技術をバラバラに学ぶのではなく、 社会課題と結びつけて使いこなすことで、実践力へと変えていきます。
共通教育科目一覧（3年次）
基礎
- 日本語表現Ⅱ
- NGO・NPO論
- 現代社会と企業
- 地域協力演習
- 英語コミュニケーションⅠ
- 英語コミュニケーションⅡ
情報専門・教職科目一覧（3年次）
社会課題
- データで学ぶ健康科学
- データで学ぶ社会学
- データで学ぶ日本語学
- データで学ぶメディア学
総合演習
- 卒業研究Ⅰ
- 卒業研究Ⅱ
- SDSインターンシップA
- SDSインターンシップB
データリサーチ
- 実践統計演習
- 社会調査法
- 心理学研究法
- マーケティングデータリサーチ
- オペレーションズリサーチ
- モーションデータ処理
教職科目
- 特別活動・総合的な学習の時間の指導法
- 教育方法・技術論（ICT活用含む）
- 特別支援基礎論
- 教育行政・制度論
- 教育相談
データスキル
- データベース論
- 情報ネットワーク
- IoTシステム
- 信号処理
- コンピューターグラフィックス
- コンピュータービジョン
- データビジュアライゼーション
- シミュレーション
- ソフトウェア開発
- 機械学習
この3年次で
育つ力
01
社会の諸課題を解決するための
発展的な知識や技術
02
実社会と関わりながら
価値を生み出す実践力
03
分析結果をかたち
（アプリやシステム）にする実装力
4th
4年次
「 未来をデザインする 」
問いに答えを出し、未来をつくる。
4年間の集大成として卒業研究に取り組み、
自分の問いに対してデータで答えを導き、社会に提案できる力を完成させます。
自分のテーマで、
未来に答えを出す。
自分が向き合いたいテーマとデータサイエンスを結びつけて探究します。 「言われたことをこなす」から、「自分で問いをつくり、社会へ発信する」へ。 4年次は、その変化を実感し、プロとしての専門性を確立する一年です。
共通教育科目一覧（4年次）
基礎
- 英語コミュニケーションⅢ
- 英語コミュニケーションⅣ
情報専門・教職科目一覧（4年次）
総合演習
- 卒業研究Ⅲ
- 卒業研究Ⅳ
教職科目
- 教職実践演習Ⅰ（中・高）
- 教職実践演習Ⅱ（中・高）
- 教育実習
- 教育課程論
- 教育実習指導
この4年次で
育つ力
01
自ら課題を設定し、
探究を深める力
02
分析結果を
社会に提案する力
03
将来の進路
（ビジネス、教員、研究等）へ
直結する専門性
数学が得意でなくても、
プログラミングが初めてでも、
大丈夫。
Passion to Future.
文系・理系を超えて、
「好き」から未来へ。
ソーシャルデータサイエンス学科（2027年4月設置認可申請中）の
カリキュラムは、いま持っている興味関心を出発点にして、
社会の中で役立つ力へ育てていくよう設計されています。
※掲載内容は構想中のものであり、変更となる場合があります。
※画像はイメージです。