データサイエンス学部 Q&A

データサイエンス学部に関して寄せられる質問の中から、主な項目をピックアップして紹介します。

Q1 入試制度の概要を教えてください。
大阪成蹊大学の他学部と同じく、総合型選抜入試、指定校推薦入試、学校推薦型選抜入試(公募)、一般選抜入試、大学入学共通テスト利用入試など多様な入試を実施します。高校の理系クラス、文系クラスから幅広く受験が可能です。なお、教科試験の出題はすべてマークシート方式です。
Q2 スカラシップ制度(奨学金制度)はありますか?

(1)第1期入学生奨学金:第1期生の全員に対して、卒業までの4年間、毎年20万円(4年間合計80万円)の奨学金を給付いたします。ただし、下記の特別奨学金の給付者と特別入試【外国人留学生】は除きます。

(2)第1期入学生成績優秀者特別奨学金:学校推薦型選抜入試(公募)Ⅰ期・Ⅱ期の合格者のうち、各日程で成績優秀な上位10名と一般選抜入試Ⅰ期合格者のうち、成績優秀な上位20名、計40名には卒業までの4年間、毎年60万円(4年間計240万円)の特別奨学金を支給いたします。これにより国公立大学と同程度の学費で在学が可能になります。

なお、総合型選抜入試A日程および、ファミリー入試、指定校推薦入試A日程の合格者は学校推薦型選抜入試(公募)Ⅱ期を、総合型選抜入試B日程および指定校推薦入試B日程の合格者は一般選抜入試Ⅰ期を、この特別奨学金の資格を得るための認定試験として受験することが可能です。また、本学は「高等教育の就学支援新制度」の機関要件を満たしている対象校です。

Q3 文系クラスでも大丈夫ですか?
総合型選抜では科目入試を必要としない受験が可能です。また、数学を出題する一般入試や共通テスト利用入試でも「数学Ⅱ・B・Ⅲ」は常に選択科目ですので、文系のみなさんにもチャレンジし易い科目構成としています。(なお、入学前プログラム等でもデータサイエンスに必要な基礎的な数学を丁寧にフォローしていきますのでぜひ入試にチャレンジしてください。
Q4 総合型選抜入試の「活動報告書」とは何ですか?
高校内外で取り組んだことを記入していただきます。所定のフォーマットに沿ってご記入いただく形になります。
Q5 どの大学と併願が多くなりますか?
滋賀大学、大阪工業大学、京都女子大学、近畿大学、大和大学と併願受験が多くなるとみています。
Q6 指定校推薦入試はありますか?
ご案内する高校には通知していますので、在籍高校でご確認ください。
Q7 日程が違えばデータサイエンス学部の専願入試を複数回受けても良いでしょうか?
[例:総合型選抜入試と学校推薦型選抜入試(公募)など]
受験可能です。但し、同時合格した場合は、指定した入試で入学手続きをしていただきます。
Q8 入試問題は他学部と同じですか?
英語と国語(現代文)は共通です。数学は他の学部とは異なります。
Q9 データサイエンスの学びの内容は、どのようなものですか?
大量のデータを統計手法やAI等を用いて目的に応じて分析する方法や、そこで見出された隠れた問題の解決を通じて新しい価値を生み出していくための実践力を習得します。 米国や中国に比べて日本が大きく出遅れている分野であり、実業界のニーズに対して圧倒的に人材が不足しています。このため、高校では「情報Ⅰ」が必履修になり、大学ではデータサイエンス人材の育成を進めていくことになりました。
Q10 データサイエンス学部と他の情報系学部との違いは?
大阪成蹊大学のデータサイエンス学部は、広い意味では情報系学部といえますが、他大学の情報系のようにプログラマー等を養成するだけではなく、データを実際のエンジニアリングやビジネスに活用できる人材、広く社会において問題解決のできる人材を育成します。そうした点で、人や社会に関心のある皆さんにも幅広くデータサイエンスを学んでいただければと期待しています。
Q11 大阪成蹊大学データサイエンス学部の特色は何ですか?
大阪成蹊大学データサイエンス学部は、データサイエンスや情報学を専門とする京都大学、大阪大学、神戸大学、大手企業などから一流のデータサイエンティスト17名が教員として集結、1学年あたり教員一人につき学生5名程度の少人数教育で丁寧な指導を行います。「未来クリエーションプロジェクト」をコアとするカリキュラムでは、「データエンジニア」「データビジネスパーソン」「データコンサルタント」など多様な履修モデルも設定します。インターンシップや特別講義などを通じた連携先も現時点で既に19の企業や自治体に上ります。詳細は大阪成蹊大学紹介冊子Campus Guide 2023(p.89)をご覧下さい。