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文系学生の武器になるデータサイエンス教育を提供 2026年4月に「ヒューマン・データサイエンス学部(仮称)」の設置を構想中

PR TIMES / 2024年10月28日 16時15分

あらゆる社会課題に対して解決策を提案できる人材を育成

 文京学院大学(学長:福井勉)は、2026年4月に本学初の文理融合型教育を行う「ヒューマン・データサイエンス学部(仮称)」の開設を構想しています。これまで外国語学部、経営学部、人間学部、保健医療技術学部の各学部において産学官連携で社会貢献をしてきた経験を生かしながら、「生活・健康」「地域・環境」「ビジネス・文化」の3つのドメイン知識、プロジェクトマネジメント、データサイエンス手法の修得を統合することで、本学の強みを生かした教育モデルを確立します。



[画像1: https://prtimes.jp/i/35644/347/resize/d35644-347-2115f2dadc32db376a26-0.jpg ]


「ヒューマン・データサイエンス学部(仮称)」設置構想の背景 


 本学では、「自立と共生」という本学の建学の精神に基づき、「国際化に対応した地球市民の育成」「ストレス耐性のある人材育成」「永久サポート大学」および「教育力日本一」の実現という4つのビジョンを掲げています。この「ヒューマン・データサイエンス学部(仮称)」では、この4つのビジョンのもと、人と人、人と地域、人と自然が共生する社会の創造に寄与する人材を育成します。
 また、日々変化を遂げる現代日本において急務とされているデジタル人材の育成といった社会的要請にも応えていきます。具体的には、既設学部のすべての学問領域のハブとして位置付けることにより、これまで培ってきた現場知識やノウハウといった、いわゆる経験知とテクノロジーを掛け合わせ、未来創造に結び付ける文理融合型教育を進めていきます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/35644/347/resize/d35644-347-ab70f141499d4d381a3f-1.png ]

 なお、設置計画は予定であり、内容が変更となる場合があります。

学びの特色・養成する人材像


 3つの学びの特色を活かし、あらゆる社会課題に対して解決策を提案できる人材養成を目指します。

<学びの特色>
1.データサイエンス・AIのスキルを身につける
 データサイエンティストの育成に特化した学部ではなく、社会課題を理解し、課題解決に向けたデータの収集・処理・分析のための手法やAI活用手法を学ぶカリキュラムです。理系科目が苦手な学生も安心の学修環境を用意します。
[画像3: https://prtimes.jp/i/35644/347/resize/d35644-347-8141b84d9b97530db3de-2.png ]

2.PBL型授業で社会課題発見力とマネジメントスキルを身につける
 DXコンサルティング企業やヘルスケア企業と協働し、社会課題を解決するプロジェクトの立ち上げ方を学びます。また、統計分析やAI活用を組み合わせて課題解決する手法を実践的に学び、プロジェクトを推進するマネジメント力を身につけます。
3.社会課題に合わせた3領域の学びを展開
 生活・健康、地域・環境、ビジネス・文化のドメインから、自分の興味・関心のあるテーマを選択し、少人数でのゼミできめ細かく実践的に学びます。

<養成する人材像>
 生活・健康、地域・環境、ビジネス・文化の領域から学生各自が主体的に社会課題を把握、数理科学・統計学・情報学を基盤とするデータサイエンス・AIの専門知識・技術、並びに社会課題解決におけるその活用法を修得し、社会課題に対して仮説を立て、検証にデータを利活用し、データサイエンスの視点でステークホルダーとコミュニケーションをとり、解決策を示すことができる人材を養成していきます。

概要


・開設予定  :2026年4月(設置構想中)
・学部/学科名:ヒューマン・データサイエンス学部(仮称)/ヒューマン・データサイエンス学科(仮称)
・学位    :学士(データサイエンス)
・定員    :110名
・所在地   :東京・本郷キャンパス
・特設サイト :https://info.bgu.ac.jp/programs/newfaculty

<キャリアイメージ(一部)>
1.IT・情報通信
 ビッグデータの有効活用、情報システム利活用推進、サイバーセキュリティ運用促進など
2.広告・小売・サービス
 顧客の行動データに基づいた効果的なマーケティング戦略の立案、販促やサービス改善におけるデータ活用
3.行政・地域自治体・NPO
 交通・健康・犯罪・住民ニーズなどあらゆるデータを分析し地域課題を解決
4.物流・運送・航空・鉄道
 データ分析を基軸とした、効率的な配送ルート考案や在庫管理の最適化
5.医療・介護・福祉
 AI診断システム、治療方法データ収集・管理による早期回復
6.金融
 リスク管理、投資戦略の最適化、顧客ニーズの予測支援など市場動向の分析・理解
7.娯楽・レジャー
 個人の嗜好や行動データから戦略プランを立案、VRを活用した事前シミュレーションの実施

[画像4: https://prtimes.jp/i/35644/347/resize/d35644-347-03cc767756fbd9bca39e-3.jpg ]


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