本学部が掲げる到達目標を実現させるために，次の方針に従って教育課程を教育プログラムとして体系的に編成し，実施します。

１年次には，平和科目，外国語科目などの教養教育科目を履修し，豊かで柔軟な人間性と広く深い見識を身につけることで，国際社会でグローバルに活躍するための基本的素養・能力を養います。また数学やデータ解析，プログラミング等の基礎科目の履修を通じて，専門教育の基礎となる知識・技術を修得します。

２年次には，プログラミング科目，デジタル回路設計，アルゴリズムとデータ構造などの科目を履修することで計算機科学の基礎となる知識・技能を修得します。また，確率論基礎や情報理論などの基礎科目の履修を通じて情報処理の基盤となる知識と技能を修得します。

３年次には，情報科学演習の履修を通じて，回路や組込みシステム設計などの実務能力を育み，計算機科学に関連したスキルの修得を目指します。さらに，計算理論，計算機ネットワーク，セキュリティ，各種メディア情報処理技術，並列分散処理，デジタル信号処理，ソフトウェア工学Ⅰ，人工知能概論などの発展的な講義を履修し，高度情報化社会を支える情報系エンジニアとしての能力を修得します。

４年次のセミナーは必修科目とし，研究の進め方や討論，高度なプレゼンテーションの方法について学びます。基礎履修モデルを選択した学生は，情報科学部の各プログラムを通して修得した専門的な知識，技能，能力を活用して独自のテーマを設定し，卒業論文を完成することで，高度に専門的な問題に対して自ら解決する力を培います。融合履修モデルを選択した学生は，情報科学部と他学部の教員による卒業論文指導を受けることで，様々な領域において情報科学の知識とスキルを活かすことのできる多様性のある能力を涵養することを目指します。実践履修モデルを選択した学生は，卒業論文の代わりに長期フィールドワークを履修し，８か月間企業における研究開発プロジェクトに参加することで，卒業後に企業での即戦力になり得る実務能力を身につけます。

上記のように編成した教育課程では，講義，実技，演習等の教育内容に応じて，アクティブラーニング，体験型学習，オンライン教育なども活用した教育，学習を実践します。
学修成果については，シラバスに成績評価基準を明示した厳格な成績評価と共に，各教育プログラムで設定する到達目標への到達度の２つで評価します。

本学部が掲げる到達目標を実現させるために，次の方針に従って教育課程を教育プログラムとして体系的に編成し，実施します。

１年次には，平和科目，外国語科目などの教養教育科目を履修し，豊かで柔軟な人間性と広く深い見識を身につけることで，国際社会でグローバルに活躍するための基本的素養・能力を養います。また数学やデータ解析，プログラミング等の基礎科目の履修を通じて，専門教育の基礎となる知識・技術を修得します。

２年次には，計算機科学プログラム，データ科学プログラム，知能科学プログラムに分かれ，プログラミング科目や基礎的な統計科目・情報工学科目を共通に履修しながら，各プログラムの基盤となる知識と技能を身につけます。

３年次には，従来の統計学を基盤としつつ，近年の人工知能分野での適用を視野に入れ，関連科目であるデータマイニング，サーベイ・デザイン，ノンパラメトリック解析，ビッグデータ，行動計量学，計量経済学，生物・医療統計等を履修することにより，データ分析の基礎となる理論や応用技術を修得します。

４年次のセミナーは必修科目とし，研究の進め方や討論，高度なプレゼンテーションの方法について学びます。基礎履修モデルを選択した学生は，情報科学部の各プログラムを通して修得した専門的な知識，技能，能力を活用して独自のテーマを設定し，卒業論文を完成することで，高度に専門的な問題に対して自ら解決する力を培います。融合履修モデルを選択した学生は，情報科学部と他学部の教員による卒業論文指導を受けることで，様々な領域において情報科学の知識とスキルを活かすことのできる多様性のある能力を涵養することを目指します。実践履修モデルを選択した学生は，卒業論文の代わりに長期フィールドワークを履修し，８か月間企業における研究開発プロジェクトに参加することで，卒業後に企業での即戦力になり得る実務能力を身につけます。

上記のように編成した教育課程では，講義，実技，演習等の教育内容に応じて，アクティブラーニング，体験型学習，オンライン教育なども活用した教育，学習を実践します。
学修成果については，シラバスに成績評価基準を明示した厳格な成績評価と共に，各教育プログラムで設定する到達目標への到達度の２つで評価します。

本学部が掲げる到達目標を実現させるために，次の方針に従って教育課程を教育プログラムとして体系的に編成し，実施します。

１年次には，平和科目，外国語科目などの教養教育科目を履修し，豊かで柔軟な人間性と広く深い見識を身につけることで，国際社会でグローバルに活躍するための基本的素養・能力を養います。また数学やデータ解析，プログラミング等の基礎科目の履修を通じて，専門教育の基礎となる知識・技術を修得します。

２年次には，プログラミング科目や計算機科学・データ科学・知能科学にまたがる基礎的な科目を履修し，知能科学の基盤となる知識と技能を身につけます。

３年次には，実用英語科目を履修し，グローバル化が進む国際社会で活躍できる能力を養います。また情報科学演習科目の履修を通じて，機械学習プログラミング等の設計を行う実務能力と実データに基づいたメディア処理分析等を行う実践的能力を育み，知能科学に関連したスキルの修得を目指します。さらに，知能科学プログラムでは，人工知能概論，自然言語処理，ビジュアルコンピューティング，ヒューマンコンピュータインタラクション等の発展的な講義を履修し，AI時代に求められる専門的な能力を修得します。

４年次のセミナーは必修科目とし，研究の進め方や討論，高度なプレゼンテーションの方法について学びます。基礎履修モデルを選択した学生は，情報科学部の各プログラムを通して修得した専門的な知識，技能，能力を活用して独自のテーマを設定し，卒業論文を完成することで，高度に専門的な問題に対して自ら解決する力を培います。融合履修モデルを選択した学生は，情報科学部と他学部の教員による卒業論文指導を受けることで，様々な領域において情報科学の知識とスキルを活かすことのできる多様性のある能力を涵養することを目指します。実践履修モデルを選択した学生は，卒業論文の代わりに長期フィールドワークを履修し，８か月間企業における研究開発プロジェクトに参加することで，卒業後に企業での即戦力になり得る実務能力を身につけます。

上記のように編成した教育課程では，講義，実技，演習等の教育内容に応じて，アクティブラーニング，体験型学習，オンライン教育なども活用した教育，学習を実践します。
学修成果については，シラバスに成績評価基準を明示した厳格な成績評価と共に，各教育プログラムで設定する到達目標への到達度の２つで評価します。