食マネジメント学部 UNITE Programに取り組むにあたって
こちらの動画では、食マネジメント学部のUNITE ProgramおよびAO選抜へ出願するにあたって、知っておいていただきたい内容(学部での学びの内容や卒業後のキャリア、期待する受験生像、指定する単元の意図など)を動画で説明しています。
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指定単元と学習所要時間のめやす
食マネジメント学部は2つの指定単元型のうち
いずれかを選択して修得してください。
※なお、いずれの指定単元型を修得した場合も、対象となるAO選抜の募集枠および選抜内容は同一となります。AO選抜詳細は6月下旬に公表する入試要項をご確認ください。
| 科目 | 単元分野 | 学習所要時間 |
|---|---|---|
| 数学I | 2次関数(2次関数の最大・最小と決定) | 9~10時間 |
| データの分析(データの散らばり) | 6~7時間 | |
| データの分析(データの相関) | 5~6時間 | |
| 数学A | 場合の数と確率(順列) | 5~6時間 |
| 場合の数と確率(組合せ・組分け) | 3~4時間 | |
| 場合の数と確率(事象と確率・確率の基本性質、独立な試行・反復試行の確率) | 7~8時間 | |
| 場合の数と確率(条件付き確率) | 3~4時間 | |
| 場合の数と確率(期待値) | 3~4時間 | |
| 合計 | 41~49時間 | |
〈 なぜ「数学」型の単元の学習が求められるか？ 〉
食マネジメント学部では、フードマネジメント、フードカルチャー、フードテクノロジーの三つの分野を統合し、食に関する包括的な学びを提供しています。このカリキュラムは、現代の食関連産業が直面する多様な課題に対応するため、理論と実践の両者を重視しています。
データを収集·分析し、いかに論理的に説明するかが、食の学問でも問われます。持続的な感染症対策や気候変動対応などを通して新しい食生活スタイルが形成され、世界的な食ビジネス構造変化が起きている今、食に関わるデータを扱う重要性はますます高まっています。そのため、食マネジメント学部では数学の「データの分析」や数学Aの「場合の数と確率」などをこのプログラムの指定単元としています。
数学の基礎学力を持ちながら、データリテラシーと論理的思考能力を活かして、食への関心・学ぶ意欲、行動力につなげて行く学生の入学を期待しています。
学部のこんな学びに
役立ちます！
| 科目 | 単元分野 | 学習所要時間 |
|---|---|---|
| 情報Ⅰ | 情報社会と問題解決 | 1~2時間 |
| 情報のデジタル化 | 1~2時間 | |
| 情報デザインの手法 | 1~2時間 | |
| コンピュータの活用 | 2~3時間 | |
| プログラミングの基本 | 3~4時間 | |
| シミュレーション | 1時間 | |
| 情報通信ネットワーク | 1~2時間 | |
| データの活用と分析 | 1~2時間 | |
| 情報社会と問題解決の実践問題 | 2~3時間 | |
| 情報デザインの実践問題 | 4~5時間 | |
| コンピュータとプログラミングの実践問題 | 11~12時間 | |
| ネットワークとデータ活用の実践問題 | 5~6時間 | |
| 合計 | 33~44時間 | |
〈 なぜ「情報」型の単元の学習が求められるか？ 〉
食マネジメント学部では、フードマネジメント、フードカルチャー、フードテクノロジーの三つの分野を統合し、食に関する包括的な学びを提供しています。このカリキュラムは、現代の食関連産業が直面する多様な課題に対応するため、理論と実践の両者を重視しています。
近年、情報技術は急速に発展し、私たちの生活に深く根ざしています。フードマネジメントでは、消費者行動の分析や市場動向の予測にデータ分析が重要です。フードカルチャーの分野では、文化に関わる資料を世界中から収集して分析することも可能になります。フードテクノロジーでは、PCなどを用いた実験機器の制御や実験・調査結果の統計的分析が必要です。情報技術の活用は、研究活動におけるデータ収集や分析に限らず、実践においてもインターネットを利用する場面など多様な局面で不可欠です。広く情報を発信する際には、知的財産権やユニバーサルデザインに関する知識も必要とされることでしょう。
このため、本学部では、情報に関わる単元を網羅的に指定単元としています。このプログラムにより、情報技術の適切な理解と利用能力、データハンドリングやプログラミングの実践力を身につけた学生が、学習や社会活動、研究活動において顕著な成果を上げることを期待しています。
