カリキュラム
教育に対する基礎、教育に関する専門、共生社会における
教養及び自ら探求する学びを体系的に編成します。
1・2年次には子どもの教育に必要な基礎的知識、専門的知識を学び、3年次には教育実習を行い、授業や学級経営について学びます。卒業までに現場で即戦力となる教育的実践力を身につけます。
1年次
基礎教養科目
- キャリアガイダンスⅠ
- キャリアガイダンスⅡ
- 食環境データサイエンス概論
- 食環境イノベーションデザイン
- 化学
- コンピュータリテラシー
- AI・データサイエンス入門
- 実用英語の基礎Ⅰ
- 実用英語の基礎Ⅱ
- 健康スポーツ科学Ⅰ
- 健康スポーツ科学Ⅱ
専門教育科目
- 〈データサイエンス科目〉
- 微積分学基礎
- データサイエンスのための微積分学
- 線形代数基礎
- データサイエンスのための線形代数
- 確率統計学基礎
- プログラミング基礎
- プログラミング演習
- 情報ネットワーク
2年次
専門教育科目
- 〈食と健康科目〉
- 疾病の成り立ちと病態
- 食品分子機能学
- 基礎栄養学
- 応用栄養学
- 臨床栄養学
- 公衆栄養学
- 〈データサイエンス科目〉
- データサイエンスのための確率統計学
- データサイエンスのための応用数学
- データベース入門
- センシングと信号処理
- 機械学習基礎
- 機械学習演習
- データ解析基礎
- データ解析演習
- バイオインフォマティクス
- 〈食環境マネジメント科目〉
- マーケティング論
- 流通システム論
- 食環境地域連携演習
- アントレプレナー論
- アントレプレナー演習
3年次
専門教育科目
- 〈データサイエンス科目〉
- ニューラルネット基礎
- ニューラルネット演習
- マルチモーダルAI技術と応用
- データ駆動型意思決定と可視化
- 食農健康データサイエンス
- 先端AI論
- フードウエルネスデータサイエンス
- 先端ロボティクス論
- マーケティングとデータサイエンス
- マネジメントとデータサイエンス
- 人間とAI
- 〈食環境マネジメント科目〉
- マーケティングリサーチ
- 消費者行動論
- サプライチェーンマネジメント学
- アグリビジネスマネジメント学
- インターンシップ
- 〈卒業研究〉
- データサイエンス基礎演習
- データサイエンス実践演習
4年次