「データサイエンス学環」って？文理をこえて“データで社会を変える”学び
親： 学部じゃなくて“学環”って何なの？普通の情報学部とどう違うの？
子： 学環っていうのは、学問領域を横断して学べる、新しい学びのスタイルなんだ。明星大学のデータサイエンス学環では、AI・ICT・統計・社会課題を全部“横断的”に学んで、「データを使って課題解決できる人材」を育ててるんだよ。
親： なるほど。でもデータって理系のイメージが強いわよね。
子： 実はここ、**文系出身でもOK！**社会学や心理学、ビジネス視点からもデータを見る学び方ができるんだ。「文理融合」がキーワードになってるよ。
学環の特徴｜AI・統計・社会課題を融合的に学ぶ
● 情報・数理の基礎を「文系でも安心」設計で学べる
- 数学に苦手意識がある学生も、段階的なカリキュラムで統計・プログラミングを習得
- PythonやRといった言語も「手を動かして学ぶ」演習スタイル
- 情報リテラシー・AI入門など、初学者向け講義が充実
● AI・機械学習・ビッグデータの実践演習が豊富
- データを収集・整形・分析・可視化する「実務型プロジェクト」あり
- ChatGPTや画像認識技術など、最新のAIツールも授業で活用
- 社会課題（福祉・環境・医療など）をテーマにした課題解決型学習（PBL）
● 他学部との連携で「現場発」の学びを実現
- 教育学部・心理学部・経済学部などと連携して社会×データをテーマに協働
- 教員・地域・企業とつながる実践フィールドが豊富
- 「分析だけで終わらない」→“提案”までが学びになるのが特徴
学びのステップ｜0から実践へつなぐ4年間
● 1年次：データサイエンスの基本を“やさしく丁寧に”
- 情報リテラシー／統計入門／プログラミング演習（Python基礎）
- データ活用の「考え方」を学ぶプロジェクト型演習
- 実際の課題に向き合う小グループ形式の体験型授業
● 2年次：スキルと応用力を高める
- AI応用／機械学習基礎／可視化とレポートスキル
- 社会課題×データ分析の合同ゼミ
- 学外イベントや企業連携プロジェクトに参加する学生も多数
● 3年次：フィールドと連動したプロジェクトへ
- 医療データ／交通データ／教育支援などの「現場データ」に触れる機会あり
- インターンやPBLでリアルなデータ分析を実践
- ゼミ活動で自分のテーマ（例：環境×ICT、メディア×AI）を掘り下げる
● 4年次：卒業研究とキャリア構築
- 調査・分析・アウトプットを通じて、社会提案型の卒論に取り組む
- ビジネス・教育・行政など、自分の進路を意識したテーマ設定が可能
- 面談・模擬面接・ポートフォリオ指導など**“実用的キャリア支援”**が手厚い
学生の雰囲気｜文理混合で、柔軟で前向きな空気感
- 「理系ガチ勢」だけじゃなく、「データを使って何かを変えたい」という多様な学生が集まる
- プログラミング初心者も多く、助け合いながら進める文化
- チームでのプロジェクトが多く、対話・共有・発表の力も自然に身につく
- 男女比は比較的バランスがよく、穏やかで協力的な雰囲気
就職・進路｜「データを使える人材」として幅広く活躍！
● 主な進路分野
- IT企業（エンジニア・データアナリスト・DX推進）
- コンサルティングファーム（ビジネス課題分析）
- 製造・流通業界（マーケティング・物流分析など）
- 金融・保険業界（リスク分析・顧客解析）
- 公務員・自治体（統計分析、政策提案）
- 教育機関・NPOなど（ICT教育、社会調査など）
● 資格・キャリア支援
- G検定／統計検定などの資格取得講座あり
- eポートフォリオで自分の成果を可視化し、就活にも活用
- キャリアセンターとの連携＋OB/OGとの交流イベントあり
保護者の方へ｜こんなお子さまにおすすめ
- 「数字」「データ」に関心があり、分析や考察が好きな子
- 文理の枠をこえて、新しい時代の“武器”を身につけたい子
- プログラミングやAIに触れながら、社会課題に向き合いたい子
- プレゼンや発表を通じて、自分の考えを形にしたい子
- 柔軟な思考と実践力をあわせ持った“実社会対応型”の人材になりたい子
子： データって、パソコンに向かって“数字とにらめっこ”するだけじゃなくて、社会のリアルを読み解く道具なんだってわかったよ。
親： 分野を横断できるって、まさにこれからの時代に必要な力よね。進路の選択肢も広がるし、安心だわ。
本記事は、早稲田大学国際教養学部に在籍し、進学塾を主宰する筆者が保護者の方に向けて執筆しました。内容は2024年度時点の情報をもとにしています。最新情報は大学公式サイトをご確認ください。
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