文部科学省が国立大学に文系学部廃止を要請！従わなければ交付金停止なども｜掲示板スレッド

国立だから数学の素養？
御冗談をｗ

規模が必要以上にデカすぎるのでしょう。

早稲田大学は、数学の素養のある中堅国立大学受験生を集めたい～らしいけどね。

早稲田は、見掛けの偏差値をあげるより、優秀な学生に来て欲しいと思っているのかな。

◆　国立大学データサイエンスプログラム

●　一般教育プログラム
文理を問わず全学生がこのプログラムに参加可能です。データサイエンスは、統計学・情報学・数学が基礎となりますので、全学教育（主に１年次）の開講科目から、以下の科目をプログラムの構成科目とします。

・情報学I（必修）/情報学II
・統計学
・入門線形代数学/入門微分積分学（文系学生のみカウント）
・線形代数学I/線形代数学II
・微分積分学I/微分積分学II

履修に際し、エントリーなどの手続きは必要ありません。上記の科目のうち４単位以上を修得することで、プログラムを修了することができます。２年次以降に専門教育プログラムを修了するために、この一般教育プログラム修了は必須となります。また、理系学部進学者においては、学部４年の卒業研究や大学院進学のときに、「データ解析に必要となる統計学や数学の議論が理解できない」ということにならないためにも、（入門数学２科目以外の）７科目はできる限りすべての科目を履修することを勧めます。

なお、成績証明書には一般教育プログラム修了について記載されませんので注意してください。

４単位を超えて修得した単位は、４単位を上限として専門教育プログラム（下記）の基礎コース修了要件に算入できます。
ただし、理系学部進学者がこれに算入できる科目は、情報学II、線型代数学II、微分積分学IIのみです。

文系学部進学者も、数理的な思考や数や量の操作に慣れるため、統計学や入門線形代数学・入門微分積分学をぜひ受講してください。

専門教育プログラム
２０２０年度より開講予定。

各学部の専門科目から適切なものを抽出し、学部横断的に開講します。出口イメージとして３分野【社会・数理・生命】のタグが付いた科目リストを各自でチェックして、興味のある科目を履修してください。ただし、分野はあくまで目印ですので、履修する科目の分野を１つに特定する必要はありません。
また、他学部開講科目を履修する際は「他学部履修」の扱いになりますので、所属する学部の実行教育課程表に記載されている条件に従ってください（科目によっては受講制限等があることにも注意）。

「修了証書」が必要なときは、数理・データサイエンス教育研究センターに出向いて申請してください。修了要件を満たしていることが確認し、「修了証書」（基礎コース／発展コース修了証）を発行します。







早稲田大学は、取り敢えず数２Bまで大学入試に課せられている中堅国立大の受験生を欲しているのは、データサイエンスカリキュラムに、微積が入っているからでしょう。
入学者のレベルが一定以上でなければ、「まず、国立大学学生にデータサイエンス教育、その後に私立大学の流れ、私大生を含め全学生にデータサイエンス教育を～」という国の指針に遅れをとってしまいます。
悪くない戦略だと思うけどね～

数ⅡＢの力が欲しいなら入試で課せばいい。
英国社の入試なんて文学系だけにすべきだよ。

＞数ⅡＢの力が欲しいなら入試で課せばいい。
英国社の入試なんて文学系だけにすべきだよ。




仰る通りですね。

九大文学部二次は、英国社数の４教科入試。 当然、偏差値は下がります。
どこのスレだったか、「九大は横国、千葉大学レベル」とか投稿してた人がいましたが、、

文学部でも記述数学を課すところが、さすがトップ層とも感じます。

最近あちこちでAI、AIと叫ばれてるが、そのベースとなる統計を理解せずに末端のテクだけで乗り切ろうとして上手くいかん人間が多過ぎるのが実情。
深層学習も旧来の重回帰を多層化したものだが、そんな事も知らずにハイパーパラメータチューニングを、とか言ってもなかなか上手くこなせないのが結構居る。
そもそも深層学習が最適な手法なのか、学習データの数は母集団の性質を考えて必要十分なのかとか根本に立ち返るにはやはりまず旧来の統計を徹底させる事が最重要
なので、基礎をしっかりやった上で最新の手法はダイジェスト的にやる事を期待する。