Q．大学院の学費補助制度などがあれば教えてください

A．本プログラムは、教育訓練給付制度による教育訓練講座の指定を受ける予定となっており、この制度を使用することで、 一定の条件を満たす雇用保険の一般被保険者の方や一般被保険者であった方が博士課程前期を修了した場合、支払った入学料及び授業料の一部が支給されます。また、厚生労働省の人材開発支援助成金制度や広島県未来チャレンジ資金（社会人大学院生向け貸付金制度）などがご利用いただける場合があります。詳細は、各ホームページをご参照ください。

Q．ソーシャルデータサイエンスプログラムに入学するための基礎学力や具体的な条件はありますか

A．プログラムに入学するためには、社会問題への高い関心とデータサイエンスの知識・分析手法の活用に対する知的好奇心が求められます。また、地道な努力をいとわない姿勢が重要です。経済学、経営学を中心とする社会科学とデータサイエンス分野の基礎的な知識があることが望ましいです。

Q．プログラム専門科目や大学院共通科目の具体的な内容や履修方法について教えてください

A．プログラム専門科目では、経済学、経営学、データサイエンス、計算社会科学分野の専門的知識と能力を体系的に学ぶことができます。大学院共通科目では、幅広い教養と「持続可能な発展を導く科学」の創出への意欲を育成するための科目が提供されます。履修方法については、各科目のシラバスや履修ガイドを参照してください。

Q．他分野の専門家と協働して課題解決に取り組む授業について、具体的な例を教えてください

A．他分野の専門家と協働する授業では、異なる専門分野の学生がチームを組み、実際の社会問題をデータサイエンスの視点から分析・解決するプロジェクトに取り組みます。

Q．地域と連携した授業科目の履修について、どのような実践的な活動が含まれていますか

A．地域と連携した授業科目では、地域の企業や自治体と協力して、実際の課題をデータサイエンスの手法で解決する実践的なプロジェクトが含まれます。例えば、地域の交通問題をデータ分析を通じて改善するプロジェクトや、地域産業のデータを活用したマーケティング戦略の立案などがあります。

Q．複数指導体制について、具体的な指導方法や指導教員の専門分野について教えてください

A．複数指導体制では、主指導教員と2人以上の副指導教員が学生を指導します。副指導教員には、人文社会科学分野と数理・データサイエンス・AI分野の専門家が含まれます。これにより、学生は多角的な視点から研究を進めることができます。指導方法としては、定期的なミーティングやフィードバックセッションが行われます。

Q．ソーシャルデータサイエンスプログラムの修士論文や研究成果の審査基準について教えてください

A．修士論文や研究成果の審査基準は、研究の独創性、データ分析の適切性、社会問題への貢献度、論文の構成と論理性などが評価されます。また、最終試験や博士論文研究基礎力審査に合格することも必要です。

Q．プログラムの授業はオンラインで受講できますか

A．一部の授業はオンラインで受講可能ですが、対面での授業や実践的なプロジェクトも含まれています。オンラインと対面のハイブリッド形式で提供されることが多いです。具体的な授業形式については、各科目のシラバスを確認してください。

Q．プログラムに参加するための英語力の要件はありますか？

A．プログラムの一部の授業や資料は英語で提供されるため、一定の英語力が求められます。具体的な英語力の要件については、TOEFLやIELTSのスコアなどが基準となります。詳細な要件については、最新の募集要項を確認してください。なお、最新の募集要項については、完成次第ホームページに掲載いたします。