人材育成目標（卒業生が身につけるべき資質・能力）
共創学部 デジタル共創学科では、デジタル技術の基本的な知識と実践的な応用力を身につけ、健康医療、スポーツ、ビジネス、メディアの各分野の専門家と連携しながらデジタル技術を活用して新しい価値を創出する能力を有する人材を養成する。
所定の単位を修得し、下記のプログラムの到達目標に示された能力を有すると認められた者に、学士（学術）の学位を授与する。

プログラムの到達目標（目標としての学修成果）

1. 知識・理解
   1. デジタル技術の基礎知識と、それを応用する際の戦略・方法に関する知識を修得している。
   2. 健康医療、ビジネス、スポーツ、メディアの各分野に関する基礎知識を有し、それらの分野におけるデジタルスキルの実践的な応用を理解している。
2. 当該分野固有の能力
   1. 健康医療、ビジネス、スポーツ、メディアの各分野の課題やニーズを理解し、デジタル技術を活用して効果的な解決策を設計・提案できる。
   2. 各分野の専門家と協力し、デジタルスキルを活用したプロジェクトを推進できる。
3. 汎用的能力 
   1. チームでのプロジェクト遂行のためのコミュニケーション能力と協調性を備えている。
   2. AIを活用し、英語による技術的な文書の読解・作成能力を有している。
4. 態度・姿勢
   1. 専門が異なる分野の人々の知識や背景を理解し、協働して課題や問題に取り組むことができる。
   2. デジタル技術の利用に伴う倫理観や社会的影響を考慮した実践活動ができる。
   3. 未来のデジタル技術やトレンド、各分野の変化に柔軟に対応し、持続的に学び続ける姿勢を有している。

カリキュラム編成
卒業認定・学位授与の方針（ディプロマ・ポリシー）に適合した人材を養成するために、「デジタル共創」をテーマに幅広いデジタルスキルと専門的知識を体系的に修得し、現代社会において実践的な能力を発揮できるように、「幅広い教養の修得」、「専門的知識とスキルの体系的修得」、「社会実装を意識した実学教育」の３つの柱に基づいて教育課程を編成する。
セミナー系科目、キャリアデザイン系科目、語学系科目、コンピュータリテラシー系科目、共創リテラシー系科目を含む一般教養科目を配置する。セミナー系科目は1年次から4年次にわたって各学期に配置され、学生は継続的に学びの基礎を強化し、デジタル共創の理念を深く理解することができる。専門科目は、専門的な知識とスキルを体系的に修得するためにデータサイエンス、AI、情報システムなどの科目を設置している。

学修内容・方法

1. 学修面や生活面の助言・指導のほか、幅広い教養や社会常識、マナー等を身につけて多様なキャリアパスの構築を支援する場として、必修科目のセミナー系科目を1年次から4年次にかけて配置する。
2. 自らのキャリアパスを計画し、社会での役割を理解するための基礎を築くことができるよう、必修科目としてキャリアデザイン系科目を1年次から3年次にかけて配置する。
3. デジタルツールや生成系AIを活用した英語教育を重視し、グローバルな情報交換のための実践的な英語力を段階的に高めるため、必修科目として語学系科目を1年次から2年次にわたって配置する。
4. 現代社会で必要な基本的なデジタルスキルを修得するために、必修科目としてコンピュータリテラシー系科目を配置する。
5. 健康医療、ビジネス、スポーツ、メディアの各分野における課題等を理解するための基礎知識を修得するために、共創リテラシー系科目を配置する。
6. 多様な視点から知識を深めることを目的として、興味やキャリア目標に応じて選択できるよう、人文科学、社会科学、自然科学などの多様な分野にわたる一般教養系科目を配置する。
7. 専門的知識とスキルを体系的に修得するために、以下の科目群に分けて専門科目を配置する。
   1. 主要授業科目群：デジタル共創に必要な基礎知識から応用までを段階的に学びつつ、健康医療、ビジネス、スポーツ、メディアの各分野における学術的基盤を深め、自ら選択した分野の実践的スキルを修得するため、オムニバス形式の講義と演習、ゼミナールを各学年・学期に体系的に配置する。
   2. 自然科学系科目群：デジタル技術を理解し、応用するために必要な自然科学の基本知識を修得するための科目を配置する。
   3. データサイエンス・AI関連科目群：データサイエンスおよびAIの高度な知識と技術を段階的に修得するため、データサイエンス、AI、プログラミング、情報システム演習、統計学を学ぶ科目を配置する。
   4. 実践的スキルを修得するための科目群：MOS Excelや基本情報技術者試験対策、ITパスポート試験対策など、実務に直結した資格取得を目指す科目。
8. 理論と実践を統合した学びを通じて実社会で応用できる力を身につけることができるよう、実習や卒業研究、インターンシップ等の科目を配置する。

学修成果の評価方法

学修成果は科目の到達目標に基づき、最終試験、最終レポート、授業内課題、授業内発表などを通じて総合的に評価する。また、卒業生が身につけるべき資質・能力を確認するため、デジタル共創ゼミナールの発表や卒業研究の成果をもとに、多面的に評価する。

求める学生像
共創学部 デジタル共創学科では、次のような学生を求めている。

1. 高等学校卒業レベルの知識や技能、思考力、判断力、表現力を有している人
2. 情報科学やデジタル技術の学修に必要な基礎的な知識を有し、関連する科目について高い関心と理解を深めようとする意志のある人
3. 多様な人々と協働して、問題を解決するためのコミュニケーション能力を身につけようという意志のある人
4. 自らの学びを主導し、新しい知識や技術を修得しようという意欲を有する人

入学者選抜の基本方針
【求める学生像】に示した「知識」「技能」「関心」「思考力、判断力、表現力」や「協調性」「主体性」などを以下のような方法で選抜する。

1. 総合型選抜
   知識・技能を基礎能力検査、調査書、英語外部試験成績、活動報告書から評価する。思考力・判断力・表現力を個別面接、志望理由、活動報告書から評価する。主体性・多様性・協働性を個別面接、調査書、志望理由、活動報告書から評価する。以上の評価指標の結果を総合して判定を行う。
2. 学校推薦型選抜（公募制）
   知識・技能を基礎能力検査、調査書、英語外部試験成績、推薦書から評価する。思考力・判断力・表現力を個別面接、推薦書から評価する。主体性・多様性・協働性を個別面接、調査書、推薦書から評価する。以上の評価指標の結果を総合して判定を行う。
3. 奨学特待生選抜
   知識・技能を学力試験、調査書、英語外部試験成績から評価する。思考力・判断力・表現力を学力試験から評価する。主体性・多様性・協働性を調査書から評価する。以上の評価指標の結果を総合して判定を行う。
4. 一般選抜
   知識・技能を学力試験、調査書、英語外部試験成績から評価する。思考力・判断力・表現力を学力試験、個別面接から評価する。主体性・多様性・協働性を個別面接、調査書から評価する。以上の評価指標の結果を総合して判定を行う。
5. 大学入学共通テスト利用選抜
   知識・技能を大学入学共通テスト、調査書、英語外部試験成績から評価する。思考力・判断力・表現力を大学入学共通テストから評価する。主体性・多様性・協働性を調査書から評価する。以上の評価指標の結果を総合して判定を行う。