経済学研究科　

経済学研究科　経済・経営専攻（修士課程）

教育研究上の目的

　経済・経営学分野とそれに関連する分野の専門的知識を有し、それらを活用し優れた研究や社会的実践を行うことができる人材を養成し、それを通じて地域・社会の発展に貢献することを目的とする。

ディプロマ・ポリシー
（学位授与の方針）

　所定の期間在学し、修了に必要な所定の単位を修得し、次のいずれかの要件を満たしたうえで、修士論文の審査及び試験に合格した者に「修士（経済学）」の学位を授与する。

1. 経済学と経営学における科目の学修と創造的研究を通じて身につけた能力や技能を、広く内外のビジネスの場や、公共機関、地域などの様々な実践の場で活用し、社会に貢献することができる。
2. 教育やその政策が個人・社会に与える影響や、教育格差など教育に関する経済的諸問題に関する専門知識を備え、教育格差解消の重要性を理解し、教育の経済的問題を実証的に分析・解明する能力を有し、社会に貢献することができる。

カリキュラム・ポリシー
（教育課程編成・実施の方針）

　学位授与方針で示した目標を学生が達成できるよう、以下の方針に基づいて教育課程を編成・実施する。

1. 経済・経営学における専門的知識を身につける経済コミュニティシステム・国際ビジネス領域と、教育における経済的諸問題を重点的に学ぶ教育経済学領域の、２つの領域を設置する。
2. 経済コミュニティシステム・国際ビジネス領域においては、世界・日本・地域の経済・社会に関する科目、経営・会計・マーケティングに関する科目など、経済・社会・経営を理解し分析するために必要となる科目を幅広く設置する。
3. 教育経済学領域では、教育の経済的問題や教育の個人・社会的効果を定量・実証的に測定し、分析・解明するための知識と技能を修得する科目を体系的に設置する。
4. 領域共通科目として、経済学の知識をその歴史的背景とともに学ぶ科目を配置する。
5. 高い研究・分析能力を養成するため、入学初年度から論文指導を計画的に行う。

学修成果は、授業科目ごとの特性に応じてシラバス等で明示する成績評価方法により、大学で定めた成績評価基準に従って、当該科目についての学修達成度を評価する。また修士論文については、修士論文の成績評価基準に基づき、論文審査及び最終試験を実施する。

アドミッション・ポリシー
（入学者受け入れ方針）

1. 専門的知識を活用した研究や社会的実践に関する能力や経験を有すること。　
2. 経済・経営学及びそれに関連する分野の視点から、社会で起きる現象を的確にとらえる思考力・分析力の獲得を目指す意欲と能力を有すること。
3. 自ら問題発見、知識獲得、創発的な議論を行おうとする主体性を有すること。

入学者選抜は、口述試験及び書類審査により行う。研究や社会的実践の能力・経験の評価は、研究計画を含む申請書類と口述試験により行う。意欲・能力・主体性は、口述試験により評価する。

　データサイエンス研究科　

教育上の目的

　データ分析の専門知識をベースに、自らの選択に応じて、数理統計・情報学の専門性を深化させ、又はデータ活用を通じた社会科学若しくは健康科学分野における実践力を養い、専門性を高める。さらに、高い倫理観、柔軟で創造的な発想力及び協調的な行動力を身につけ、社会や組織が抱える課題の解決や価値の創造を実践する人材を養成し、それを通じて地域・社会の発展に貢献することを目的とする。

ディプロマポリシー
（卒業認定・学位単位授与の方針）

　所定の期間在学し、修了に必要な所定の単位を修得し、次の要件を満たしたうえで、修士論文の審査及び最終試験に合格した者に「修士（データサイエンス）」の学位を授与する。

(A)高度な統計学や関連する数理科学の専門知識を基盤として、複雑かつ多様なデータに対する分析課題を自律的に設定できる。さらに、課題に応じて適切なモデルの選択・構築・改良を行うとともに、その成果を活用して学術的・社会的課題の解決や新たな価値の創造に至る一連のプロセスを協働して実践することができる。

(B)データや情報を適切に管理するとともに、人工知能・各種アルゴリズムを活用してデータを処理・分析し、その結果を効果的に表現・伝達できる。さらに、目的に応じてデータを利活用し、新たな知見や新たな価値の創造につなげることができる。

(C)自らの選択に応じて、数理統計・情報学の専門性を深化させ、又はデータ活用を通じた社会科学若しくは健康科学分野における実践力と専門性を高め、それらが社会に果たす役割を理解し、必要な倫理観や責任感（モラル）をもって、他者と協働しながら課題に対する解決策を立案することができる。

(D)様々な人々と協力し適切なコミュニケーションをとり、用いた分析手法や結果の妥当性・限界を統計学的根拠に基づいて論理的にわかりやすく伝達するとともに、当該分野の専門家と分析内容について合意形成を図ることができる。

カリキュラムポリシー
（教育課程編成・実施の方針）

　学位授与方針で示した目標を学生が達成できるよう、以下の方針に基づいて教育課程を編成・実施する。

(A)データサイエンスの研究者あるいは専門家として身につけるべき倫理観や責任感（モラル）に加えてデータ処理の基本となる専門知識を学ぶための共通科目を置く。

(B)データ分析に必要とする専門科目を数理・情報分野、ビジネス分野、ヘルスケア分野の3群に配置する。

(C)１年次後期には、コミュニケーションを取りながら協働作業を行うプロジェクト型あるいは課題型演習を置く。

(D)1年次には履修指導、テーマ選定、文献調査、研究活動に必要な演習科目を配置する。また、2年次には学会活動、修士論文作成を通して、研究者・専門家を育成する演習科目を配置する。

(E)シラバスに明記した成績評価により各科目における学修到達度を評価する。修士論文については、学位審査に基づいて厳正に評価する。

アドミッションポリシー
（入学者受け入れ方針）

　下関市立大学データサイエンス研究科データサイエンス専攻では、次のような能力・資質をもった学生を求めています。

(A)データを設計・分析・活用するために自身の専攻分野で必要となる数理統計・情報学などの基礎的知識

(B)思考力・判断力・表現力等の能力として、日々の社会問題に関心を持ち、データを用いた解決策を考える課題発見・解決能力及び現象・意見・分析結果を正確に伝えるコミュニケーション能力

(C)主体性・多様性・協働性として、自ら目的意識を持って学ぼうとする姿勢、異なる文化や価値観を理解する能力、地域社会での活動を通じて得られる公共の精神、課題に取り組む探究心

一般選抜及び社会人選抜は、面接（口頭試問）、研究計画書等の書類審査及び筆記試験（専門）の結果を総合的に評価します。

内部推薦は、面接（口頭試問）及び研究計画書等の書類審査の結果を総合的に評価します