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科学コミュニケーション学科の特徴1
科学を全体的に捉え「伝える」ことを学ぶユニークな科目群
本学科では、まずは、理学を広く学ぶカリキュラムを展開しています。
1年次の学修では、情報・データサイエンス、科学コミュニケーション、数学、物理学、化学など幅広い基礎必修科目を全員が学び、さらに、STEAM科目※などを通して、科学を全体的に捉える能力を身に付けます。
また、3年次のサイエンスライティング基礎などの授業を通して、科学を「伝える」能力についても実践的に学んでいきます。
※Science(科学)、Technology(技術)、Engineering(工学)、Art/Arts(アート・リベラルアーツ)、Mathematics(数学)の5つの分野を統合的に学ぶ教育
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科学コミュニケーション学科の特徴2
全学生がデータサイエンスを学ぶカリキュラム
科学コミュニケーションを実践するにあたっては、高度な情報学・データサイエンス等の専門知識・技術を修得し、これらデジタル技術を活用する能力が求められます。
本学科では、リテラシーから応用基礎レベルまで、データサイエンスを学ぶ科目を1年次から全学生が履修します。更に興味を深めたい学生には、エキスパートレベルのデータサイエンス科目も用意しています。 -
科学コミュニケーション学科の特徴3
3つの専門分野から自分に合ったカリキュラムを柔軟に選択
2・3年次以降は、「情報・データサイエンス」「数理(数学)」「理科(物理学、化学、生命科学)」の3つの専門分野の中から、自分が興味を持っている分野を選択できます。
全学生が学ぶ「情報」×「科学コミュニケーション」の土台をもとに、各分野の知識を深掘りすることで、本学科でしか身に付けることのできない専門性を養うことができます。
基礎情報・資格 BASIC INFORMATION & CERTIFICATION
| キャンパス | 取得学位 | 在籍学生総数 | 目指せる資格 |
|---|---|---|---|
| 神楽坂キャンパス | 学士(理学) | ― |
・中学校教諭1種免許状(数学・理科)
・高等学校教諭1種免許状(数学・理科・情報) |
カリキュラム CURRICULUM
■必修科目 ●選択必修科目 ◆選択科目
| 1年次 | 2年次 | 3年次 | 4年次 | |
|---|---|---|---|---|
| ■STEAM実験/線形代数学1・2/1変数の微分積分 | ■データサイエンス・AI応用基礎 |
■科学技術とELSI ◆現代理学特別講義 |
■卒業研究 | |
| 科学 コミュニケーション 分野 |
■科学コミュニケーション1 | ■科学コミュニケーション2 | ■サイエンスライティング基礎/科学コミュニケーション研究/教育工学(ICTの活用含む) ●生命科学コミュニケーション/学習科学 |
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| 情報・データ サイエンス分野 |
■コンピュータ入門1・2 | ■数理統計学1・2/統計データ解析/実験計画法/情報システム概論 ●プログラミング/標本調査法 ◆ネットワーク概論 |
■情報データサイエンス研究/AIと機械学習1 ●質的データ分析/情報数学特別講義 ◆データ処理/数理データサイエンス/テキストマイニング/マルチメディア論/最適化理論/情報理論/AIと機械学習2 |
|
| 数理分野 |
■多変数の微分積分1 ◆解析学の基礎/論理と集合/多変数の微分積分2 |
◆代数学1・2/位相/微分方程式/解析学/幾何学 | ◆数学科教育論1・2/数学と社会 | |
| 理科分野 |
■力学/化学1 ◆電磁気学/化学2/生物学1 |
◆物理学/物理学実験/有機化学/無機化学/物理化学/生化学/化学実験/生物学2/生物学実験 | ◆量子光学/量子情報科学/物理学特別講義及び演習1・2/量子化学/化学特別講義及び演習1・2/分子細胞生物学/理科教育論1・2 |
2026年度 学修簿 卒業所要単位表
| 基礎科目 | 専門科目 | 一般教養科目 | 合計 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 専門基礎 | 基幹基礎 | 関連専門 基礎 |
必修 | 選択必修 | 選択 | 必修(英語) | 選択 | |
| 19 | 15 | 4 | 22 | 8 | 32 | 8 | 22 | 130 |
卒業研究・
研究室紹介
GRADUATE RESEARCH AND LABORATORIES
- ■科学コミュニケーション分野
- 情報があふれる社会で真偽を見極め、科学技術を活用しながら社会課題を解決する力を養います。科学と社会、人の生活をつなぐ能力を育成し、教育工学・学習科学・心理学などを幅広く学習。さらに、情報・データサイエンス、数理、理科分野の知識と結びつけ、科学的視点からの発信力を高めます。
- ■情報・データサイエンス分野
- 情報・データサイエンス分野では、さまざまなデータを整理・統合・分析し、有益な知見を導く知識とスキルを学びます。統計学や機械学習、プログラミングを活用し、調査設計からデータの収集・処理、可視化・予測、意思決定支援までの専門知識を習得。科学や社会の課題解決に貢献する力を養います。
- ■数理分野
- 多くの現象や事象の根底には数学があります。 そのため、科学的なコミュニケーションや社会の様々な問題解決を行うためには、数学的理解と表現が不可欠です。 大学での数学は解析学、代数学、幾何学の3分野に分かれ、問題を解くことだけでなく、「新しい理論をつくり、議論すること」に意識を向け、理解と研究が行われます。
- ■理科分野
- 理科は物理・化学・生物・地学を含む幅広い学問分野であり、科学技術の発展の基礎となります。理科分野では、物理学、化学を中心とした理科分野の知識と研究スキル、そして理科分野における科学コミュニケーションのスキルを学びます。物理学では力学や電磁気学などの古典物理学から、量子力学に代表される現代物理学、物理教育を中心に学びます。化学では、無機化学、物理化学、有機化学、生化学、生命科学、化学教育を柱に、生命・環境を含めて広くバランスよく学びます。そしてその成果を、社会に向けて分かりやすく発信することを目指します。
学科主任の声 VOICE
進路 CAREER
2026年4月新設のため、就職先の実績はありませんが、中学校や高等学校の教員、政策の企画・立案などに関わる公務員、テレビや新聞などのマスメディア、メーカーや研究開発ベンチャーでの広報といった多彩なキャリアが考えられます。大学院進学の場合は、理学研究科科学教育専攻のほか、幅広い理学分野の専攻への大学院進学を想定しています。


