政策科学部 UNITE Programに取り組むにあたって
こちらの動画では、政策科学部の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
科目 | 単元分野 | 学習所要時間 |
---|---|---|
数学Ⅰ | 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B | 統計的な推測(確率変数と確率分布) | 4~5時間 |
統計的な推測(確率変数の変換・和と積) | 4~5時間 | |
統計的な推測(正規分布) | 5~6時間 | |
統計的な推測(母集団と標本) | 2~3時間 | |
統計的な推測(推定と仮説検定) | 2~3時間 | |
合計 | 28~35時間 |
〈 なぜこの単元の学習が求められるか? 〉
政策科学部は、問題解決指向的な精神を備えた政策構想力と政策実践力を持った人材を育成することを目的としています。適切な政策を構想・実践するためには、解決すべき問題を論理的・客観的に分析し的確に把握する必要があり、「データの分析」や「統計的な推測」はそのための重要な手段の一つとなります。そして、分析対象となるデータは、自身が行った調査結果だけでなく、政府・自治体などの公的機関がオープンデータとして公開している統計調査データ、情報化の進展により利用可能となってきているビッグデータなど多様なデータが想定され、これらのデータは日々多様に生成され拡大しています。このような状況下において、最近ではEBPM(証拠に基づく政策立案)の重要性に対する認識が、行政機関はもとより一般社会にも広がりをみせており、「データの分析」や「統計的な推測」の能力の必要性がさらに高まっています。
政策科学部では、これらの能力を修得するために、情報処理および社会科学的な分析技法を講義と演習によって学ぶ情報技法科目を用意しています。これらの科目を学ぶことを出発点にして、4回生の学士論文を目指して計画的に学ぶなかで、データを分析・活用することで、調査力、行動力、発信力といった実践的な力を着実に身につけていくことができます。
UNITE Programを通じて高校数学の「データの分析」と「統計的な推測」に関する単元を修了することを条件にAO選抜で募った人材が、政策科学部における学びを牽引してくれることを期待しています。