スポーツ情報学部

三つの方針

学位授与の方針(ディプロマ・ポリシー)

養成する人材像

スポーツ情報学部では、「實地應用ノ素ヲ養フ」という建学の精神に基づき、AI・データサイエンスに関する知識や技術とスポーツビジネスに関する専門知識により、データを適切に分析し、その背景にある本質的な課題を正しく見抜いたうえで、的確な課題解決案を策定することができ、その実装を通じてウェルビーイングで持続可能な社会の構築に向けて新たな価値を創造するデータ活用人材を養成します。

卒業するにあたって備えるべき知識・能力・態度

スポーツ情報学部では、AI・データサイエンスに関する知識や技術とスポーツビジネスに関する専門知識により社会課題の解決ができるデータ活用人材を養成すべく、学位授与の方針(デ ィプロマ・ポリシー)を以下の通り定め、これを身に付け所定の年限・単位数を満たした者に学士(スポーツ情報)の学位を授与します。

専門的学識・技能

1.数学の知識を基盤として統計学、情報科学、および機械学習といったAI・データサイエンスの中核となる専門分野の知識や技能を修得するとともに、それらが適用されるビジネス領域の基礎理論を経済学や経営学から学び、データに基づく適切な問いを設定するための汎用的な能力・技術と知見を身に付けている。

2.スポーツデータサイエンスおよびスポーツビジネス領域に関する専門的な知識を修得し、単に仮説を発見・設定するにとどまらず、実践の場で科学的な検証を反復し、その妥当性を磨き上げながら、柔軟な発想力を活かして課題解決に資する仮説を構築することができる能力を身に付けている。

3.AI・データサイエンスに関する知識や技術とスポーツビジネスに関する専門知識を活用して、導き出した仮説から、課題に対する具体的な解決策とその実装方法を提示し、社会を変革する新たな価値を創出するための能力を身に付けている。

コミュニケーション能力・多様性

1.AI・データサイエンスの知識・技術により得られた知見を、デジタル技術を活用しながら他者の理解を得て実践に結び付けることのできるコミュニケーション能力を身に付けている。

2.多様な背景を持つ人々に共感し、尊重しながら、AI・データサイエンスの力により誰もが幸福を実感できるウェルビーイングな社会の発展・実現に向けて学び、実践し続けることができる。

思考・態度

データから重要なインサイトを抽出し、意思決定に活用できる論理的思考力と価値創造力により、社会的課題の解決に向け積極的に挑戦し続け、持続可能な社会の実現に貢献する。

教育課程編成・実施の方針(カリキュラム・ポリシー)

カリキュラムの基本構成

スポーツ情報学部では、学位授与の方針に掲げる知識・能力・態度等を修得できるよう、以下の点を踏まえて教育課程を編成します。

●「外国語科目」

英語科目を設置するとともに、学生が自身のキャリア形成に合わせ、レベル別に英語能力の習得をできるように各種検定試験の結果を単位認定する科目を設置し、語学力、コミュニケーション能力及び多様性を涵養します。

●「総合教育科目」

AIやロボティクスで代替できない美術・音楽・デザイン系の科目を中心に、人間が根源的にもつ力を発揮して新たな価値を創造することを重視した科目を設置し、教養、コミュニケーション能力及び多様性を涵養します。

●「専門基礎科目」

AI・データサイエンスおよび情報の基盤となる数学、統計学やプログラミングなどの分野をそれぞれ「数理基礎」「情報基礎」「データサイエンス基礎」に、スポーツビジネスへの理解の基盤となる経営学、経済学分野を「経営学基礎」「経済学基礎」として分類し科目を設置することで、各分野において専門的学識・技能を修得するための基礎力を涵養します。

●「専門展開科目」

解析やモデリングの知識を身に付けることを目的とした「統計・数理モデリング」、AI・データサイエンスに関する知識や情報技術を身に付けることを目的とした「AI・情報技術」、AI・データサイエンスに関する知識やデータベース・AR・VR 技術などコンピュータサイエンスの技術を適切に課題解決に応用できる力を涵養することを目的とした「スポーツデータサイエンス」「ビジネスデータサイエンス」、スポーツビジネス分野の専門知識・応用力を学ぶことを目的とした「スポーツビジネス」に分類し、専門的学識・技能を高めます。

●「演習・実習・実践科目」

ゼミナール形式で他者と共同で理解を深め、論文または研究成果として学修の集大成へつなげていく「演習」を年次別に配置し、専門知識を実装し、社会的課題の解決に向け積極的に挑戦し続けることができる思考力・態度を涵養します。
また、早期に応用領域であるスポーツビジネスのフィールドを体験する科目により、理論と実践の往還を経て、現状の課題や課題解決の糸口、あるいは学生自身のキャリア形成などに関して何らかの気付きを得ること、その気付きを学習意欲の向上や文理を横断・融合しながら実践力や社会課題解決力の涵養へ結びつけることを目的として、学内諸団体・企業・地域団体と連携し実施するPBL型の科目を設置しています。

カリキュラムの体系性

スポーツ情報学部では、授業科目を体系的に配置し、学生が段階を踏んで学修を進める環境を整えることで、学修成果の向上を図っていくとともに、学年進行に伴う段階的な理論と実践の往還を通じて、文理にわたる専門知識を横断・融合させていきます。

1年次:学びの基礎と専門知識への導入を行う。外国語科目および総合教育科目に加えて、専門基礎科目の一部を学ぶことで、データを活用する基礎力、ビジネスに関連する基礎理論、複合的思考能力、および広い視野を身に付けます。また、基礎演習で大学での学修活動を円滑に進めるための基礎力を身に付けます。

2年次:専門分野の基礎知識を定着させるとともに応用への導入を図ります。3年次以降のコース特性に応じた専門展開科目への接続を意識して専門基礎科目の学修を進め知識を広げるとともに、より高度な専門展開科目の一部を学び、知識を深めます。

3・4年次:専門性を発展・応用していきます。2つのコースの特性に応じ設置した専門展開科目でそれぞれの専門分野を中心に深く学び、体系的な知識を構築しつつ、周辺分野への学びを通じて見識を広げます。そして、専門演習やスポーツビジネス実践での実践的な学修によってスポーツデータサイエンスあるいはスポーツビジネス分野においてAI・データサイエンスを活用した問題発見・問題解決を実践し、論文あるいは研究成果報告としてまとめます。

入学者受け入れの方針(アドミッション・ポリシー)

求める人材

スポーツ情報学部のAI・データサイエンスに関する知識や技術とスポーツビジネスに関する専門知識の修得を根幹としたディプロマ・ポリシーを踏まえ、かつカリキュラム・ポリシーに基づく文理横断・融合型の教育課程において学修を進めることが可能な人材として、次のような学生を求めています。

●AI・データサイエンスを活用した社会的課題の解決に関心があり、持続可能な社会の発展に貢献したい人

●AI・データサイエンスを活用し、スポーツの新しい観戦体験やビジネスモデルなどを構築して、スポーツビジネス分野の発展に貢献したい人

●AI・データサイエンスを活用し、多様な背景を持つ人材が活躍するウェルビーイングな社会の実現に貢献したい人

具体的には高等学校段階の学修を通じて以下のような知識・能力・態度等を備えた人材を、多様な入試選抜方式の実施によって受け入れます。

知識・技能

●高等学校における数学を中心に、各教科・科目について文系・理系問わず幅広く学ぶ意志・関心がある。

思考力・判断力・表現力等

●論理的かつ合理的な思考力に加え、コミュニケーション力・理解力・読解力・数学的思考力を備えている。

学ぶ態度・姿勢(主体性・協働性)

●AI・データサイエンスに関する知識・技術を始め、スポーツデータサイエンスやスポーツビジネスに関する諸領域の学びと当該領域における課題発見・解決に興味・関心を有している。

●持続可能でウェルビーイングな社会の実現を目指す態度・姿勢(多様性の尊重・他者への共感等)を有している。