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教育研究上の目的と3つのポリシー(数理サイエンス学科)

POLICY 教育研究上の目的と3つのポリシー

教育研究上の目的

数理科学に関する基本的な知識と基礎学力を身につけ、抽象化、普遍化を含む理論的な考察およびコンピューターシミュレーションを合わせて用いた考察により、様々な問題の本質へアプローチすることができる人材を養成する。取り扱う問題としては、数理科学の問題のみならず、自然科学や社会科学などにおける数理科学の応用分野も扱い、問題の理解と数式を用いたモデル化から問題解決とその発表までを経験することにより、論理的な考察力、問題解決能力、コミュニケーション能力を備えた学生を社会に送り出す。

ディプロマポリシー(卒業認定・学位授与の方針)

■知識・技能
専門能力として、種々の対象を数理的モデルに基づいて分析し、問題点を理解し論理的に解決できる能力を身につけている。基礎的素養として、英語、情報技術を身につけている。すなわち、多様な問題に対しその解決に向けたアプローチの方法の基礎を身につけている。

■思考力・判断力・表現力
基礎知識に基づく対象の観察と問題把握、分析と解析の訓練に基づく洞察力と判断力、およびこれらを客観的かつ論理的に再構築し、あるいは本質的な点を抽出しモデル化することによって、考察対象の問題点とその解決案を他者に伝える能力を身につけている。

■意欲・関心・態度
現実世界で遭遇する未知の問題を理解する探究心を身につけている。難しい問題にも関心を持ち、真摯な態度で問題に向き合い、解決するために創造力を発揮できる研究者、教員、技術者となる意欲を持っている。

カリキュラムポリシー(教育課程編成・実施の方針)

基礎を重視しつつ、自然科学や情報科学の種々の分野への応用にも目を配った数理サイエンスの教育を通して、創造的かつ人、社会および自然環境に対して責任を担いうる研究者、教員、技術者を育成する教育プログラムを構築する。

1年次の授業科目では、基礎的素養として、コミュニケーション・ツールとしての英語、コンピュータ・リテラシー、システム分析および数理サイエンス学習の基礎としての数学、システム開発の基礎として情報技術の習得を重視する。また、数理科学に関わる学問分野に共通の基礎である解析学、線形代数および基本的な論理に関する講義と演習を必修科目として配置する。

2年次の授業では、1年次の学習を受けて,数理科学において重要な代数学、幾何学、集合論、確率統計等を選択必修科目の形で配置する。これらの科目は演習と組み合わせて授業を行い、基礎的な学力を習得し定着させる。また、コンピュータ、数値解析に関わる学習も開始する。

3年次では、応用数学の一部を含んだやや専門的な講義科目を配置し、より実践的な基礎知識の素養を付けるとともに、本学科の教育目標の一つである「多様な分野への応用」が達成できるようにいくつかの専門科目を配置する。同時に、論理的思考力やコミュニケーション能力を伸ばすために、「数理専門演習」を必修科目として配する。

4年次では、カリキュラムの集大成として、いずれかの研究室に配属され、卒業研究を行う。そして、純粋数学の従来型の問題のみならず、基礎的な数学に立脚した身近な問題へのアプローチ、非線形数学や生物数学などへの応用、新しいアルゴリズムに基づく数値解析やファイナンス数学などから研究テーマを選んで、教員の指導のもとで専門書の講読、演習、研究を行い、卒業論文へつなげる。

アドミッションポリシー(入学者受入れの方針)

■知識・技能
専門分野を学ぶ上で必要な外国語、数学、理科などについて内容を理解し、高等学校卒業相当の知識を有し、とくに、数学の基礎学力を有している。

■思考力・判断力・表現力
高等学校卒業相当のレベルで、物事を多面的かつ論理的に考察し、自分の考えをわかりやすく表現し、伝えることができる。

■意欲・関心・態度
学科の特徴を理解した上で、数学および自然科学関連分野に興味があり、専門知識や専門スキルを活用して社会に貢献しようとする意欲があり、興味を持っている。