研究科概要 教育・研究の⽬的と⽅針（3つのポリシー）
ディプロマ・ポリシー
博士前期課程(M)
博士前期課程(M)では、高い倫理観を有し、データサイエンスの高度な理論と技術に基づいて、国際社会や地域社会における健康・医療・サイバーセキュリティを含む諸課題を主体的に発見し、国や地域、産学の垣根を越えて他者と協議し、その解決に向けて貢献する高度情報専門職者を育成します。
- データサイエンスの基盤となる統計学及びコンピュータサイエンスの深くかつ広範な専門知識と実践力を備えた人材を育成します。
- 医学や医療に関する知識を有し、AI技術やデータ分析に専門的で高度な実践力を備えたデータサイエンティストを育成します。
- サイバーセキュリティに関する専門的知識を持ち汎用的に利活用することができる人材を育成します。
- 先端的データサイエンスの教育研究を実現する新たな教育理論の開発や実践展開ができる教育者・研究者を志向する人材を育成します。
博士後期課程(D)
博士後期課程(D)では、国際社会や地域社会へ貢献する高い意識に基づき、データサイエンスをより深く探究し、創造的に活用することで新たな社会価値を創出するとともに、国際社会を牽引し学術的進展に寄与することができる教育者・研究者を育成します。
- データサイエンスの基盤となる統計学及びコンピュータサイエンスの深くかつ広範な専門知識と実践力に加え、国際レベルの発信力を備えた人材を育成します。
- 医学・医療に関する知識を有し、AI技術やデータ分析に専門的で高度な研究力と実践力を持ち、21 世紀の高度情報化社会の進展に寄与できるデータサイエンティストを育成します。
- サイバーセキュリティの深くかつ広範な専門知識に基づいた実践応用力を備えることに加え、先進的な研究や技術開発により、新たな価値を生み出すことができる人材を育成します。
- 新たな知見の創造を目的に、自立して先端的データサイエンス教育研究をより深く探究し、国際社会や地域社会へ貢献するとともに学術的進展に寄与する人材を育成します。
カリキュラム・ポリシー
本研究科では、ディプロマポリシーに示す資質・能力を身に付けるために、教育課程を「基盤科目」「専門科目」「研究指導科目」に区分し、それぞれの教育が有機的に連動し、基礎から応用、応用から発展に向けて段階的に関連性を持ち、体系的に学修できるように、以下の方針に基づき教育課程を編成します。
博士前期課程(M)
- 医学・医療・スポーツ等に関するデータを科学する健康データサイエンスの学修及び研究に必要な基礎力を獲得するとともに、それらが持つ社会的意義と役割を理解し、高い倫理観に基づいた総合的・創造的な実践力と研究力を段階的に高めていけるように「基盤科目」及び「専門科目専門基礎科目」の概論科目を配置します。
- データサイエンティストが具備すべき高度な専門的知識と技術を身につけられるように、「データアナリティックス・コンピュータサイエンス研究領域科目」に統計学、人口知能、コンピュータサイエンスやサイバーセキュリティに関する特論科目を配置します。
- 健康や医療に関わるデーサイエンティストが具備すべき高度な専門的知識と技術を身につけられるように、「ヘルスデータサイエンス研究領域科目」にバイオメカニクス、画像解析や医療DX・医療AIに関する特論科目を配置します。
- 健康や医療に関する知識を身につけ、健康や医療領域におけるデータサイエンスの必要性や発展について着実に理解・修得できるように、健康や医療領域に関する多様なデータを収集・加工・分析・解析する知識と技術を修得する科目を「基盤科目」から「専門科目」へ段階的に配置します。
- 実践力の向上を目指し、学生がグループワークや他機関の研究者等との議論・協働等の中でリーダーシップやチームワークを発揮し、主体的に問題発見から問題解決に取り組む能力を身につけることができるように、1年次及び2年次に「研究指導科目」を教育課程に編成する。また質保証の観点を含め適切な学位審査（論文審査）を実施するため、研究方法を確立します。
博士後期課程(D)
- 医学・医療・スポーツ等に関するデータを科学する健康データサイエンスの学修及び研究の開始に必要な知識と技術を獲得し、高い倫理観に基づいた総合的・創造的な実践力と研究力を段階的に高めていくため、教育課程に「基盤科目」を配置します。
- データサイエンティストが具備すべき高度な専門的知識と技術を身につけられるよう「データアナリティックス」「コンピュータサイエンス（サイバーセキュリティを含む）」「ヘルスデータサイエンス」に関する特講科目を配置します。
- 実践力の向上を目指し、研究科生が国内外の他研究者や連携機関等とのプロジェクト等においてリーダーシップやチームワークを発揮し、主体的に問題発見から問題解決に取り組む能力を身につけることができるように、各年次に「研究指導科目」を教育課程に編成します。また質保証の観点を含め適切な学位審査（論文審査）を実施するため、研究方法を確立します。
- 研究科生が専門力及び研究力に自信を持ち、教育者・研究者として具体的な社会貢献への展望を描き、生涯にわたって研究し続ける姿勢を持てるよう各学年に「研究指導科目」を配置します。研究指導科目「健康データサイエンス特別研究1～3」では、博士論文審査までに、学術論文を査読付きのジャーナルまたは国際会議に投稿し、受理（アクセプト）されること目指し、国内外問わず研究者として活躍するための知識と技術を確立します。
アドミッション・ポリシー
本研究科では、高い倫理観と創造力を有し、高度なAI技術やデータ分析の専門的技術を備えた高度情報専門職者及び教育者・研究者として社会の発展に寄与するために、すべての入学者選抜制度に共通して、以下の準備ができている者を入学者として求めています。
博士前期課程(M)
- 出身学部・専攻は問わないが、医学・医療、工学や理学などの自然科学に関する基礎知識と基礎的な研究能力を有する人
- 健康データサイエンスの探究を通して、人々の健康に貢献することを求めている人
- 国際的な視野で知識を獲得し、意欲を持って研究課題に取り組むことのできる人
- 高い理想を実現するために新たな研究に挑戦する意欲を持っている人
博士後期課程(D)
- 出身研究科・専攻は問わないが、データサイエンスに関する専門的知識と研究を遂行できる学力を有している人
- 自ら主体的に問題を発見し、課題を解決する能力を持っている人
- 研究を進めるにあたり必要とされる外国語の能力を持っている人