カリキュラムの特徴

学士課程

ソーシャル・
データサイエンスへの入門と、
その法・倫理を学ぶ必修科目

1年次の必修科目として、ソーシャル・データサイエンスという新たな学問領域への第一歩となる科目を配置しています。
さらに2年次の必修科目として、データを扱う者が必ず理解しておくべき法と、必ず備えるべき倫理について学ぶ科目を配置しています。

1年春夏学期：
ソーシャル・データサイエンス入門Ⅰ

ソーシャル・データサイエンスの全体を知るための授業であり、大学での学びとは何か、社会科学とは何か、データサイエンスとは何かについて紹介し、ソーシャル・データサイエンスが対象とする社会科学およびビジネス・社会課題の各領域について、データ分析事例を紹介しながら、その全体像を概観する。また、学生には、ソーシャル・データサイエンスの学び方についても理解させ、グループワークを通じてソーシャル・データサイエンスの未来についても展望させる。

1年秋冬学期：
ソーシャル・データサイエンス入門Ⅱ

従来、テクノロジーが産み出す新たな装置は、社会の仕組みを変え、ライフスタイルを変えてきた。今日では計算機資源やデータ、ものづくりの民主化が進み、社会やライフスタイルのビジョンを実現する形でテクノロジーを駆使したサービスやシステムが構築される時代になりつつある。本講義では、ローカルそしてグローバルな課題を洞察し、社会システムをデザインするビジョンからソーシャル・データサイエンスを駆使する課題達成の視点を涵養する。

2年秋冬学期：
ソーシャル・データサイエンスの
法と倫理

データを用いて社会に有益な知見を得るための、データサイエンスの社会実装に不可欠な法と倫理の関係の基礎と背景、ビッグデータの利活用の前提となるデータの収集やデータガバナンスに関係した法制度、データを解釈し、分析をおこなって実際に活用する際に必要となるデータに関する法と倫理の基礎知識を学ぶ。とくにビッグデータの分析と取扱いに関する倫理基準、データとプライバシーに関する法制度の展開について学ぶ。

ビジネス領域、社会課題領域、
データサイエンスの3領域の
体系的な知識を修得

本学部におけるソーシャル・データサイエンス教育では、ビジネス領域、社会課題領域、データサイエンスの3領域について、体系的な知識を修得させるカリキュラムを提供しています。すべての学生は、ビジネス領域（経営学、マーケティング、経済学など）から少なくとも1つの分野を、社会課題領域（法学、政治学など）から少なくとも1つの分野を選択し、導入科目→基礎科目→発展科目と、系統的な学修を行います。併せて、データサイエンス領域では、統計学、情報・AI、プログラミングという3つの分野において、必修科目を含め、系統的な学修を行います。

PBL演習を通じた
実践的な知識・スキルの修得

3年次必修のPBL演習（PBL：Project-Based-Learning）では、企業や政策機関等で実際に行われているデータ分析に関わります。演習内では、企業や政策機関等から、現実の問題意識とデータを提供されます。学生は、１・２年次に修得した社会科学の知識を用いて具体的課題を設定します。そして、データサイエンスの知識を用いて課題の解決方法を設定し、データ分析を実施します。さらにデータ分析の実施後は、社会科学の知識を用いて、分析結果からの含意の抽出と現実社会での活用方法について考察します。これにより、学生は社会科学とデータサイエンスの知識を融合する経験を得ることができます。