大学院データサイエンス研究科<博士後期課程>のカリキュラム・ポリシー(教育課程編成・実施の方針)

  1. 解決すべき問題が何かを見抜くための広い視点を身につけるために、個別科学を融合する横串となる統計科学と情報学を基盤とする横断的研究分野であるデータサイエンスに関する多様な方法論や領域の専門知識とスキルの核となる部分を統計科学、情報学、個別科学の教員が共同で行う授業において学ばせる。
  2. 既存技術で対応できない問題を解決するための新たな基盤技術を生み出す研究力を身につけるため、主指導教員及び副指導教員を含む高度な専門性をもつ複数教員が参加し多様な観点から議論する演習において指導を行う。
  3. 研究成果を実際の問題解決に用いるための実践力を身につけさせるために、企業、自治体、領域の研究者との共同研究プロジェクトに参画する機会を用意する。

 1については、自らの修了研究テーマ候補に関する実問題を題材に、各回の授業で学んだ最先端知識をデータから価値を創造する過程のどのステップに活かせる可能性があるかを論じるレポート等により評価する。

 2については、プレゼンテーションによる研究進捗報告及びその過程で執筆した論文などにより、新たに生み出した基盤技術が既存技術で対応できない問題をどの程度解決できるかを評価する。

 3については、企業、自治体、領域の研究者との共同研究プロジェクトへの貢献度を、成果を報告するプレゼンテーションやその過程で執筆した論文などにより評価する。

 博士論文については、「新たな基盤技術の研究」と「それら技術による課題解決の実践」の両者に力点を置きつつ、定期的なミーティング等において計画や進捗を確認・議論することで研究指導を行い、次の観点から評価する:

  • データサイエンス及びその関連分野における新たな成果を含むか
  • 記述の論理構成が緻密であり、学問体系における成果の位置づけが明確で、かつ当該研究課題の周辺領域の専門家にも成果の意義が明快に伝わるか
  • 当該研究分野又はその関連分野の発展に大きく寄与する可能性が認められるか
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