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研究科間共通科目/Inter-Departmental Course

科目設置の主旨・目的

学問領域と国境を越えて
  これまでの大学院教育は、それぞれの専門分野において過去に積み上げられてきた実績に基づき、大学院生にその専門的知識を蓄積させそれをいかに通暁するか、その方法を教えることを支柱としてきました。このことは、個々の専門研究の発展と蓄積に大きな貢献をしてきましたが、他方では、近年急速に複雑化してきた社会問題への対応を困難にする要因ともなってきました。各々の専門分野間の垣根が目に見えない形で形成され、複数の専門領域の融合による新たな研究領域の創生を阻害してきたことがその一因です。
 これからの大学院教育には、いくつかの既成の概念を組み立て、新しいアイディアを創出することが求められています。現在の多様でグローバルな社会の諸問題に対処するためには、理論のみならず現実の社会現象にも通暁し、新しい知を創造できる能力が必須であり、そのためには問題解決プロセスにおいて、実際に構想し、施策として実践できるような大学院教育を行う必要があります。
 さらに、学問領域を越えると同時に、国境をも越えた国際的な研究活動が求められる昨今、国際的な舞台において研究活動を発表し、世界各国の研究者と議論を深めることが重要度を増しています。この国際的・学際的能力を備えて初めて、研究成果を日本、そして世界に発信できることを可能にし、各国の研究者との交流を通して、より多様な視点を含有させつつ、研究活動を深めることができます。
 研究科間共通科目は、このような喫緊の社会的要請に応えるため、大学院学生が国際的な学術世界へとたどり着けるための実践的な技能、及び多様な概念や問題意識を整理し、新たな知を創造し、社会の抱える課題を解決していく学際的な能力を涵養することをその目的としています。

研究科間共通科目担当教員

教員氏名 所属等 主な研究分野 主な担当科目

藤川 真由
大学院
特任准教授
イタリア美術史、
global art history
学術英語コミュニケーション
英文学術論文研究方法論

鈴木 香寿恵
大学院
特任准教授
極域気象学、統計科学 人文・社会科学データ解析
データサイエンス演習
 詳細な教員紹介は、【 こちら(大学院共通教員スタッフ) 】をご覧ください。
 ※ 上記教員のほか、専任教員のコーディネートによるゲスト講師を多数任用し、講座内容の充実を図っています。

授業科目について

    

大学院数理データサイエンス人工知能プログラム

2025年度より、「数理データサイエンス人工知能科目群」の授業科目単位修得を前提とした明治大学独自の認証制度である『大学院数理データサイエンス人工知能プログラム』を開始しました。
詳細は特設ページ(コチラ)をご覧ください。