■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■１．修了に要する科目，単位数，科目数などの要件■【特定課題審査基準】■１）課題設定：課題が明確で適切であり、データサイエンスを用いた対象分野に対する知見の発見や解釈、ないし課題応用データサイエンス学位プログラム■修士課程■要件項目名■必要■単位数■必要■科目数■備考（上限，その他）■総単位数■‣必修科目■┗応用データサイエンス特論■┗導入演習■┗演習■■■■┗演習■■ ■┗演習■■■■┗演習■■ ■‣選択科目■┗自研究科科目■┗他研究科連携科目■研究指導（必修）■特定課題■解決のための提案等が提示されていること。 ２）専門知識の理解：当該分野にかかる専門知識が十分に理解、修得されており、研究・分析方法が適切であること。 ３）分析の枠組み：研究課題を考察・分析するための枠組みが適切であること。 ４）理論的根拠：仮設を検証するために独自に収集したデータ、新しい資料の発掘など論証方法に工夫をこらすことができること。 ５）先行研究の理解：先行研究が適切に引用され，出展記載や引用が適切になされていること。 ６）倫理的配慮：特定課題に用いたデータや資料、研究対象に対する適切な倫理的配慮を行っていること。 ７）研究方法：データサイエンスの専門分野に関する深い理解に基づき，社会で生じる事象や問題を考察・分析、または解決手法等について提案したものであること。 ８）特定課題の構成：構成、章立て、立証方法などをわかりやすく構成され整理され、説得力のある論理展開ができ、問題提起、途中の推論、結論を整合させ、自己の分析を総合的に記述することができる。 ■■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■■■連携科目のうち修了要件に参入できるのは■単位まで■単位なし，在学中毎学期登録される。■■■■科目以上合格すること。■最終学期の履修登録期間に「特定課題」を必ず履修登録すること。■必要な研究指導を受けた上，特定課題を提出し審査に合格すること。■─ 351 ─
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