PBL教育
ヒューマン・データサイエンス学科では、2つの「PBL教育」により実践的な力を育みます。
課題解決型学習（Problem Based Learning）
1年次から、実社会で社会課題に解決に取り組む企業・団体と連携した授業科目において、企業施設の見学や講演を通じて、社会課題の現状とデータサイエンスやAIが果たす役割について体験的に学びます。具体的には、健康促進、環境保全、子育て支援など様々な分野における社会課題を題材とし、ディスカッション等を通して社会課題とデータサイエンス・AIの活用方法について理解を深めます。キャンパスを出て実際の企業の現場にも足を運び、データサイエンス・AIの必要性や活用事例を体験的に学びます。
2年次には、1ヶ月間の企業・自治体・NPOなどの多様な実習先での職場体験を行います（選択科目）。長期的な実習を通して、企業や社会においてどのような社会課題があり、その解決に向けたデータ活用の可能性や必要性を学びます。実社会の課題を体験しながら、データサイエンスの視点から課題解決を考察する力を身につけ、3年次以降の専門的な学びに繋げます。多くの大学では、企業・団体での実習は1～2週間程度の科目が多いですが、本学部では1カ月間という長い時間をかけることで、現場の課題についてより深く理解することができます。
プロジェクト型学習（Project Based Learning）
2年次には、3年次の実践に繋がるプロジェクトマネジメントの手法を学びます。具体的には、プロジェクトの立ち上げから計画、運用、完了までの一連のプロセスとツール等、社会でのプロジェクトの進行に役立つ手法を座学とグループワークを交えながら身につけます。ここで身につけたスキルは、3年次以降の演習や4年次の卒業研究、または卒業後に社会に出た際に役立ちます。
3年次には、必修科目として全員がプロジェクト型学習に取り組みます。データサイエンス・AIのスキルを中核として、様々なテーマが設定された少人数のプロジェクトを立ち上げ、10名前後のグループで課題解決に必要なプロジェクトマネジメントの知識や手法を実践的に身につけます。学生が取り組むプロジェクトは、企業、自治体、NPOなどと連携した多様なテーマを揃え、興味関心に応じてプロジェクトを選択します。
プロジェクトテーマの例は以下の通りです。
・廃棄物データの収集と分析を通じたリサイクル促進策の提案
・ICTツールによる高齢者支援プログラムを通じた地域貢献
・歩数や身体データを活用した健康プログラムの立案
・地域社会における子育て支援の提案
・オープンデータを活用したファイナンス指標（株価等）の変動予測
・中小企業の経営課題に対するDX（デジタルトランスフォーメーション）の企画
※プロジェクトテーマは変更となる場合があります。
4年次には、3年次に学んだ3つのスキル「社会課題の発見スキル」「データサイエンス・AI活用スキル」「プロジェクトマネジメントスキル」を統合し、個人やチームで卒業研究に取組みます。
※設置構想中であり、今後カリキュラム等が変更となる可能性があります。
