データサイエンス学部のアドミッション・ポリシー（入学者受け入れの方針）
データサイエンス学部の理念
（１）設置の目的と育成する人材像
近年、情報通信技術の進展によって、社会の様々な分野でビッグデータと言われる多種多様で膨大な量のデータが集積され、その活用による付加価値の創出が大きな課題となっています。このような社会的な要請に応えるため、データサイエンスに焦点を合わせた日本初の本格的な学部を平成29年4月に設置しました。本学部では、データサイエンスの専門知識やスキルといった理系的基礎の上に、データ利活用の現場で相互補完的な専門性を有する仲間とコミュニケーションを図りながら、データから価値のある情報を取り出し、それを意思決定に活かす能力を備えた文理融合型の人材を育成します。
（２）教育課程の特色
本学部の教育課程では、統計や情報の基礎力を身に付けるだけでなく、実際にデータの解析結果を意思決定に活かして、価値創造できる力を高めることを目的としています。このような目的を達成するため、1，2年次には統計学と情報工学の基礎的内容を身に付け、様々な応用分野におけるデータ分析の実例を学びます。それらの基礎をもとに、3，4年次では各種領域科学におけるデータ分析手法を学び、実際のデータを使った演習を通して価値創造の実践経験を積み重ねていきます。それに加え、各自の興味に応じ、様々な統計手法の数理的内容をより深く学んだり、より高度な情報処理技術を身に付けたり、より多くの分野における問題解決スキルを磨いたりできるカリキュラムを用意しています。
データサイエンス学部が求める学生
データサイエンスの応用領域は、自然科学分野ばかりではなく、むしろ人文・社会科学系分野が多く含まれるため、文理両方の素養を身に付ける必要があります。したがって、本学部では理系文系を問わず、次のような資質をもつ人の入学を求めています。
- 高等学校の様々な教科・科目の学習を通して、バランスよく、文・理の基礎的知識を身に付けてきた、潜在性豊かな人
- コミュニケーション能力を有し、多様な人々と協働して、理想の未来に向けた価値創造に貢献したい人
- 物事を筋道立てて考えることができ、人間社会や自然の現象を数理的に分析することに関心のある人
- 情報ネットワーク、プログラミング、コンピュータグラフィックス（視覚化）などに関心がある人
本学部の入学者選抜の基本方針
本学部の教育理念・目標に適合する学生を選抜するために、多様な入学者選抜を実施し、多元的な評価尺度を用いて志願者の能力・資質を適切に評価・判定します。教育課程の特色や求める学生像の点から、一般選抜および総合型選抜Ⅱでは、文・理両面の総合的な基礎学力の修得度をみるために大学入学共通テストを課す採点方式を取り入れます。
各選抜方法の趣旨
データサイエンス学部では一般選抜（前期日程・後期日程）の他に総合型選抜を行い、多様な評価尺度を用いて、本学部の教育目標達成のために必要な基礎的能力や資質を備えた人材を受け入れることを目指しています。
（１）一般選抜
前期・後期の両日程において、大学入学共通テストの成績と個別学力検査等の成績を総合的に評価し、合否を判定します。
前期日程及び後期日程（個別学力検査型）の個別学力検査では、「数学」と「英語」の2教科を課して、本学部の教育カリキュラムで学ぶために必要な基礎的・基本的な知識・技能を重視して評価します。
後期日程（面接型）では、大学入学共通テストで「国語」「数学」「外国語」を課し、その総合点が基準を満たした者に対して面接試験を行います。
（２）総合型選抜
総合型選抜Ⅰでは、調査書、志望理由書及び課題レポート等の提出書類により、意欲・資質・将来展望・学習計画を評価し、データ分析を含む総合問題や口頭試問を含む個人面接により、思考力・判断力・表現力及びコミュニケーション力を評価します。また、データサイエンスに関連した資格試験等の合格者については、資格取得実績を評価します。その中で、学生の多様性確保を推進する観点から、高等学校在校時点でデータサイエンス分野に強く関心があり、ダイバーシティ社会でデータサイエンティストとして活躍する明確なビジョンを持ち、学習意欲の高い女子を積極的に受け入れるための女子枠を設定しています。
また、総合型選抜Ⅱでは、上記総合型選抜Ⅰの評価方法中の課題レポート及び総合問題に代えて、データ分析コンペティション等への参加実績を含めて評価します。本選抜では、大学入学共通テストを利用して、高等学校における一定の学力到達度を確認します。
