社会課題に合わせた３領域の学びを展開
本学部では、データサイエンス・AIスキルを身につける科目だけでなく、社会課題を発見するための3つのドメイン（領域）の学びを展開します。具体的には、「ヘルスケア」「地域づくり」「異文化間コミュニケーション」を設定し、学生は2年次から自分の興味・関心に応じて科目を選択し履修します。3年次には、いずれかのドメインのゼミナールに所属し、専門性を持つ指導教員のもと、少人数でゼミ学修を進めます。
これらの領域での学びは、ドメインにおけるデータ解析手法を演習形式で学ぶ3年次の「ドメインとデータ解析演習」に繋がります。具体的には、トピックモデル、画像解析、音声解析、LLM（大規模言語モデル）、GIS（地理情報システム）、IoTについて、それらがドメインの領域でどのように活用できるのかを少人数の演習形式で学びます。3つのドメインの学びで社会課題発見スキルを身につけ、課題に対してデータサイエンス・AIを活用する手法を身につけるカリキュラムとなっています。
ゼミナール研究テーマ例
3年次からのゼミナールでは、指導教員の専門分野を中心に、具体的な社会課題を掘り下げながらデータサイエンス・AIを掛け合わせた研究に取り組みます。ドメインごとの研究テーマの一例は以下の通りです。
ヘルスケア
・「感情」がわかるコンピューター技術
・生体情報に基づいた健康管理
・「飲み込む」ことのリハビリテーション
地域づくり
・国際協力とジェンダー平等
・社会経済シミュレーション
・街と空間に基づいた人の行動解析・人流シミュレーション
異文化間コミュニケーション
・社会課題とマーケティング
・多変量解析・確率モデル・機械学習を用いた課題解決
・多文化共生社会
・デジタルメディアとメディアリテラシー
※ゼミナール研究テーマは変更となる場合があります
