龍谷大学 履修要項

先端理工学部専攻科目の履修方法

最終更新日: 2025年1月9日

2024年度入学生先端理工学部

【1】数理情報・情報科学課程 専攻科目の履修方法【2020年度以降入学生】

本課程の科目には「数理解析」「現象の数理」「データサイエンス」「情報科学」の4つの軸がある。これらは、学部の同名のプログラムを内包し、さらに充実させたものである。本課程の学生は、2、3年次に自らの学びをこれらの軸の間に位置づけることが期待される。典型的には、1つの軸を選んで、それに沿って専門応用科目の選択科目を選択して学びを構成する。その際は別に示す履修モデルを参考にすることができる。これが基本だが、複数の軸に沿って学ぶことや、教員のアドバイスの元に複数の軸の間に自らの新しい軸を通すことも考えられる。

1. 専門基礎科目の履修方法

本課程の専門基礎科目には、1年前期の課程の必修科目や、学部で共通に設けている科目がある。当然のことながら、1年前期の課程の必修科目は課程のすべての科目の基礎となるので、隅々まで理解できるように取り組んでもらいたい。学部で共通に設けている科目の中には、1年次で必ず履修するものや、3年次で自らの計画に基づいて学内外の活動を行う選択科目などがある。

2. 専門応用科目の履修方法

必修科目には、少人数で課題解決を行うプロジェクトベースドラーニング(PBL)的な科目と、「特別研究」に関わる科目群とがある。「プロジェクト演習」は、課程の4つの軸に関係するテーマで探究する活動を行うPBLである。「数理・情報科学の学びと社会」は、課程で学ぶことが社会でどのように活かせるかを知るための科目である。「数理情報演習」、「セミナーI、II」、「特別研究I、II」は3年前期から4年後期まで、特定の研究室に参加して研究を行うものである。研究室の選択の調整は、学生の希望・成績・定員を考慮して行う。
専門応用科目には、必修科目に準ずる、履修指導科目がある。3年次以降の学びの前提となる重要な科目なので、必ず履修し、隅々まで理解できるように取り組んでもらいたい。

3. 学修プログラムの履修方法(共通)

学修プログラムには、ひとつのテーマに基づいて20単位程度の専攻科目がパッケージ化されており、専門基礎科目・専門応用科目・専門関連科目のいずれかの区分に分類される。このうち、専門関連科目は、所属する課程以外の他課程が主体となって開講する科目である。
1年次、2年次のうちは、各課程の専門分野における基礎知識・技能を修得するため、専門基礎科目、専門応用科目が多く含まれる学修プログラムの履修を意識すること。そして3年次以降、専門関連科目が多く含まれる学修プログラムにも目を向け、学びの幅を広げることを推奨する。例えば、「データサイエンス」(情報分野)+「先端環境モニタリング」(環境分野)といった今までにない分野横断的な学びを、個々の興味関心や課題意識に応じて、オーダーメイド的に構築する事が可能である。
実際の社会課題に目を移せば、様々な課題は一つの論点だけで成り立っているわけではなく、課題解決にはこのような複合的な学びが不可欠である。

4. 専門関連科目の履修方法(数理・情報課程のみ)

学部のプログラムに属する専門関連科目を修得して、学部フリーゾーンに計上することができる。特に、本課程の4つの軸のうちの1つである「データサイエンス」プログラムは横断型プログラムであり、いくつかの専門関連科目が含まれることに注意すること。

5. 学部フリーゾーンの履修方法(数理・情報課程のみ)

学部フリーゾーンには専門関連科目など任意の専攻科目を修得して計上できる。学部フリーゾーンの余剰分は、教養教育科目に加えて、オールフリーゾーンに計上される。フリーゾーンは、4つの軸に関わる自分の専門を深めることに使ってもよいし、専門を支える周辺分野を学ぶことに使ってもよい。また、専門とは異なる別の学びの軸を自ら構成することに使ってもよい。

6. 卒業等の要件

(1)卒業要件単位(最低)数表
卒業のためには下表に示すように、必修科目、選択必修科目および選択科目を合わせて124単位の修得が必要である。

(2)先修制(専攻科目)
先修制とは、ある科目を履修する場合に、指定された科目及び単位数の修得を必要とする制度である。これは、その科目の学修成果をより高めるために設けられた「学修の順序」である。専攻科目のうち、先修制が設定されている科目は次のとおりである。

授業科目 履修の要件
数理情報演習
(3年1Q、必修)
卒業要件総修得単位数52単位以上であること。
セミナーⅠ
(3年後期、必修)
履修の前年度終了時点で卒業要件総修得単位数52単位以上であること。
セミナーⅡ
(4年前期、必修)
卒業要件総修得単位数76単位以上、かつ専門応用科目の修得単位数37単位以上であること。
特別研究Ⅰ
(4年前期、必修)
卒業要件総修得単位数76単位以上、かつ専門応用科目の修得単位数37単位以上であること。
特別研究Ⅱ
(4年後期、必修)
「特別研究Ⅰ」および「セミナーⅡ」を修得していること。

(3)進級に係る在学期間
各年次の進級に必要な在学期間は、原則として下表のとおりである。ただし、休学期間は在学期間に算入しない。

進級年次 必要在学期間(最低)
2年進級 1年間
3年進級 2年間
4年進級 3年間
卒業 4年間

別表:数理・情報科学課程における専門応用科目の履修要件

科目区分 種別 科目名 単位数 卒業要件単位数
数学系コース 情報系コース 総合コース
専門応用科目 必修 18 18単位
選択必修 数学系科目 微積分及び演習Ⅱ 3 数学系科目18単位中
13単位以上必修
  数学系科目18単位中
9単位以上必修
線形代数及び演習Ⅱ 3
データ分析 2
微分方程式Ⅰ 2
確率統計Ⅰ 2
数値計算法及び演習 3
物理と微分方程式及び演習 3
情報系科目 情報処理システムⅠ 2   情報系科目13単位中
9単位以上必修
情報系科目13単位中
4単位以上必修
情報処理システムⅡ 2
プログラミング及び実習Ⅱ 2
プログラミング及び実習Ⅲ 3
集合と論理 2
フーリエ解析及び演習 2
合計 22単位以上
選択 数学系科目 微分方程式Ⅱ 2 数学系科目21単位中
14単位以上必修
   
質点系の力学 2
複素解析Ⅰ 1
複素解析Ⅱ 1
位相入門Ⅰ 1
位相入門Ⅱ 1
代数入門Ⅰ 1
代数入門Ⅱ 1
幾何入門 1
ベクトル解析入門 1
現象の数理モデルⅠ 1
現象の数理モデルⅡ 1
拡散現象の数理Ⅰ 1
拡散現象の数理Ⅱ 1
応用幾何 1
波動現象の数理Ⅰ 1
波動現象の数理Ⅱ 1
確率統計Ⅱ 1
確率統計Ⅲ 1
情報系科目 アルゴリズム及び演習Ⅰ 2  

情報系科目25単位中
14単位以上必修

 
アルゴリズム及び演習Ⅱ 2
多変量解析及び演習 3
シミュレーション及び演習 2
機械学習Ⅰ 1
機械学習Ⅱ 1
オブジェクト指向及び演習 2
グラフィックス及び演習 2
データ構造とアルゴリズムⅠ 1
データ構造とアルゴリズムⅡ 1
ネットワーク及び演習 2
言語と計算Ⅰ 1
言語と計算Ⅱ 1
最適化の数理Ⅰ 1
最適化の数理Ⅱ 1
確率モデル及び演習 2
合計 31単位以上

専門応用科目の選択必修科目の余剰修得単位は、専門応用科目の選択科目として計上される。

7. 設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)

「必修」=必修科目、「選必」=選択必修科目、「選択」=選択科目、「随意」=随意科目(卒業要件単位に含めない)
「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. 備考欄(その他)に#印が付された科目「フレッシャーズセミナー」、「理工学のすすめ」は、配当年次において必ず履修登録しなればなりません。ただし、必修科目ではありませんので、不合格であった場合も再履修する必要はありません。
  2. 「理工学のすすめ」は1年次のみ履修可能です。
  3. 「先端理工キャリア実習Ⅰ」、「先端理工インターンシップⅠ」、「先端理工キャリア実習Ⅱ」、「先端理工インターンシップⅡ」、「キャリア実習・実習指導」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  4. 「プロジェクトリサーチⅠ」、「プロジェクトリサーチⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  5. 備考欄(学修プログラム)に記載の番号は、「学修プログラム一覧」および「設置科目(学修プログラムに含まれる科目)」に記載の学修プログラムNo.と同じであり、当該科目が含まれる学修プログラムを表しています。
  6. 備考欄(その他)に*印が付された科目は、専門応用科目の履修指導科目です。卒業に必須ではありませんが、非常に重要な科目ですので修得していない場合は、必ず履修登録してください。
  7. 「キャリア実習・実習指導」の対象年次には上限があります。詳細については履修要項WEBサイトで確認してください。
    就業体験を伴うプログラム

8. カリキュラムフローチャート

 

 

9. 科目ナンバリング

科目ナンバリングとは、授業科目に適切な番号を付し分類することで、学修の段階や順序等を表し、教育課程の体系性を明示する仕組みです。専門基礎科目、専門応用科目のナンバリングコードは次のとおりです
(専門関連科目については主開講課程の履修要項で確認してください)。

例.「ソフトウェア基礎」の科目ナンバリングである「Y-02-SOF-1-20-L」の場合、①先端理工学部②知能情報メディア課程開講、③ソフトウェア科目分類、④大学4年次の難易度、⑥講義形式で実施される科目であることを示す。

科目名 科目ナンバリング
微積分及び演習Ⅰ Y-01-MMA-1-01-P
線形代数及び演習Ⅰ Y-01-ALG-1-02-P
情報基礎 Y-01-FAE-1-03-L
プログラミング及び実習Ⅰ Y-01-SOF-1-04-E
情報と職業 Y-01-SCE-2-05-L
クラウドコンピューティング演習 Y-01-SOF-2-07-P
協定型インターンシップ Y-01-CAE-1-08-E
ASEAN グローバルプログラム Y-01-CAE-2-09-E
デザインシンキング Y-01-SEM-2-10-P
グローバル人材育成プログラム Y-01-CAE-3-11-E
プロジェクトリサーチⅠ Y-01-RSC-3-12-E
プロジェクトリサーチⅡ Y-01-RSC-3-13-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅰ Y-01-CAE-3-14-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅱ Y-01-CAE-3-15-E
フレッシャーズセミナー Y-01-FAE-1-16-L
理工学のすすめ Y-01-FAE-1-17-L
数理情報基礎演習 A Y-01-FAE-0-18-P
数理情報基礎演習 B Y-01-FAE-0-19-P
微積分及び演習Ⅱ Y-01-MMA-1-20-P
線形代数及び演習Ⅱ Y-01-ALG-1-21-P
微分方程式Ⅰ Y-01-MMA-2-22-P
微分方程式Ⅱ Y-01-MMA-2-23-P
集合と論理 Y-01-THI-2-24-P
複素解析Ⅰ Y-01-MMA-3-25-P
複素解析Ⅱ Y-01-MMA-3-26-P
位相入門Ⅰ Y-01-GMT-3-27-P
位相入門Ⅱ Y-01-GMT-3-28-P
代数入門Ⅰ Y-01-ALG-3-29-P
代数入門Ⅱ Y-01-ALG-3-30-P
幾何入門 Y-01-GMT-3-31-P
応用幾何 Y-01-GMT-3-32-P
物理と微分方程式及び演習 Y-01-MPF-2-33-P
質点系の力学 Y-01-MPF-2-34-P
フーリエ解析及び演習 Y-01-MMA-2-35-P
シミュレーション及び演習 Y-01-CMS-2-36-P
ベクトル解析入門 Y-01-MMA-3-37-P
現象の数理モデルⅠ Y-01-CMS-3-38-P
科目名 科目ナンバリング
現象の数理モデルⅡ Y-01-CMS-3-39-P
拡散現象の数理Ⅰ Y-01-MMA-3-40-P
拡散現象の数理Ⅱ Y-01-MMA-3-41-P
波動現象の数理Ⅰ Y-01-MMA-3-42-P
波動現象の数理Ⅱ Y-01-MMA-3-43-P
確率モデル及び演習 Y-01-CMS-3-44-P
データ分析 Y-01-STS-1-45-P
確率統計Ⅰ Y-01-STS-2-46-P
確率統計Ⅱ Y-01-STS-3-47-P
確率統計Ⅲ Y-01-STS-3-48-P
多変量解析及び演習 Y-01-STS-2-49-P
機械学習Ⅰ Y-01-INI-3-50-P
機械学習Ⅱ Y-01-INI-3-51-P
データ構造とアルゴリズムⅠ Y-01-THI-3-52-P
データ構造とアルゴリズムⅡ Y-01-THI-3-53-P
最適化の数理Ⅰ Y-01-MAI-3-54-P
最適化の数理Ⅱ Y-01-MAI-3-55-P
情報処理システムⅠ Y-01-COS-1-56-P
情報処理システムⅡ Y-01-COS-2-57-P
プログラミング及び実習Ⅱ Y-01-SOF-1-58-E
プログラミング及び実習Ⅲ Y-01-SOF-2-59-E
数値計算法及び演習 Y-01-CMS-2-60-P
アルゴリズム及び演習Ⅰ Y-01-THI-2-61-P
アルゴリズム及び演習Ⅱ Y-01-THI-2-62-P
オブジェクト指向及び演習 Y-01-SOF-3-63-P
グラフィックス及び演習 Y-01-SOF-3-64-P
ネットワーク及び演習 Y-01-INN-3-65-P
言語と計算Ⅰ Y-01-THI-3-66-P
言語と計算Ⅱ Y-01-THI-3-67-P
プロジェクト演習 Y-01-SEM-2-68-P
数理・情報科学の学びと社会 Y-01-CAE-3-69-P
数理情報演習 Y-01-SEM-3-70-P
セミナーⅠ Y-01-SEM-3-71-P
セミナーⅡ Y-01-SEM-4-72-P
特別研究Ⅰ Y-01-RSC-4-73-E
特別研究Ⅱ Y-01-RSC-4-74-E

【2】知能情報メディア課程専攻科目の履修方法【2020年度以降入学生】

知能情報メディア課程のカリキュラムは、情報科学の基礎的な教育と高度情報化社会において通用する実践的な教育を目標としている。
基礎的な教育としては、まず、理工学に必要な数学の基礎知識の修得からはじめて、情報および情報処理の基礎概念の修得、プログラミングを中心とするソフトウェアの基礎技術の修得、さらに、知的データ処理技術,メディア処理技術の基礎を学習する。
実践的な教育としては、コンピュータを自在に扱うための計算機の基礎実習を行い、より専門性と技術力を高めるために、高度な知識を修得し、それを実践的な設計開発、問題解決に応用できるように小グループで実習を行う。また、専門の英語文献を読むことによって英語の読解力を養う。
1年次、2年次では主に基礎教育のための科目と基礎実習の科目が配置されており、この時期に基礎学力をつけておく必要がある。2年次からは専門的な知識の修得とそれを実践できる応用力をつけるための科目、演習が用意されている。3年次後期には知能情報メディアセミナーで4年次の特別研究に備え、4年次では、それまでに修得した知識、技術力の集大成として各自がテーマを持って特別研究を行い、その成果を発表する。

1. 専門基礎科目の履修方法

専門基礎科目のうち、1年次では「情報基礎」、「微分積分・演習」、「メディア処理基礎」、「ネットワーク基礎」、「ソフトウェア基礎」、「プログラミング基礎演習Ⅰ」、「プログラミング基礎演習Ⅱ」を、2年次では「線形代数・演習」、「ハードウェア基礎」、「情報システム基礎」、「データ構造とアルゴリズム・演習」を特に重要な科目として必修にしているので注意すること。
卒業要件として必修28単位、選択10単位を取る必要があるので注意が必要である。

2. 専門応用科目の履修方法

専門応用科目は応用力をつけるための講義科目と演習科目から成っており、主に2年次、3年次に配置されている。2年次の「知能情報メディア演習」、3年次の「知能情報メディアセミナー」、「ネットワークシステム・演習」は必修科目であるので注意すること。
専門応用科目の卒業要件として必修18単位、選択22単位を取る必要があるが、多くの選択科目が2年次から開講されているので計画的に履修すること。これらの単位を4年次になるまでに修得しておかないと4年次での「特別研究」や就職活動に支障をきたすことになるので注意が必要である。

3. 学修プログラムの履修方法(共通)

「学修プログラム」は、ひとつのテーマに基づいて20単位程度の専攻科目がパッケージ化されており、専門基礎科目・専門応用科目・専門関連科目のいずれかの区分に分類される。このうち、専門関連科目は、所属する課程以外の他課程が主体となって開講する科目である。
1年次、2年次のうちは、各課程の専門分野における基礎知識・技能を修得するため、専門基礎科目、専門応用科目が多く含まれる学修プログラムの履修を意識すること。そして3年次以降、専門関連科目が多く含まれる学修プログラムにも目を向け、学びの幅を広げることを推奨する。例えば、「データサイエンス」(情報分野)+「先端環境モニタリング」(環境分野)といった今までにない分野横断的な学びを、個々の興味関心や課題意識に応じて、オーダーメイド的に構築することが可能である。
実際の社会課題に目を移せば、様々な課題は一つの論点だけで成り立っているわけではなく、課題解決にはこのような複合的な学びが不可欠である。

4. 卒業等の要件

(1)卒業要件単位(最低)数表
卒業のためには下表に示すように、必修科目、選択必修科目および選択科目を合わせて124単位の修得が必要である。

(2)先修制(専攻科目)
先修制とは、ある科目を履修する場合に、指定された科目及び単位数の修得を必要とする制度である。これは、その科目の学修成果をより高めるために設けられた「学修の順序」である。専攻科目のうち、先修制が設定されている科目は次のとおりである。

授業科目 履修の要件となる授業科目および単位数
知能情報メディアセミナー
(3年後期、必修)
3年前期の終了時点で、卒業要件総修得単位数80単位以上、かつ専門基礎科目(必修)の修得単位数20単位以上であること。
※9月の成績表配付までに成績確定する科目を含む。

(3)進級に係る在学期間
各年次の進級に必要な在学期間は、原則として下表のとおりである。ただし、休学期間は在学期間には算入しない。

進級年次 必要在学期間(最低)
2年進級 1年間
3年進級 2年間
4年進級 3年間
卒業 4年間
(4)進級に係るその他の要件
知能情報メディア課程では、上記の在学期間に加え、下表の要件を満たしていなければ進級できない。
進級年次 その他の要件
2年進級 なし
3年進級 なし
4年進級 「知能情報メディアセミナー」を単位修得していること。

5. 設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)

「必修」=必修科目、「選必」=選択必修科目、「選択」=選択科目、「随意」=随意科目(卒業要件単位に含めない)
「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. 「フレッシャーズセミナー」、「理工学のすすめ」は、配当年次において必ず履修登録しなればなりません。ただし、必修科目ではありませんので、不合格であった場合も再履修する必要はありません。
  2. 「理工学のすすめ」は1年次のみ履修可能です。
  3. 「キャリア実習・実習指導」、「プロジェクトリサーチⅠ」、「プロジェクトリサーチⅡ」、「先端理工キャリア実習Ⅰ」、「先端理工インターンシップⅠ」、「先端理工キャリア実習Ⅱ」、「先端理工インターンシップⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  4. 備考欄(学修プログラム)に記載の番号は、「学修プログラム一覧」および「設置科目(学修プログラムに含まれる科目)」に記載の学修プログラムNo.と同じであり、当該科目が含まれる学修プログラムを表しています。
  5. 「キャリア実習・実習指導」の対象年次には上限があります。詳細については履修要項WEBサイトで確認してください。
    就業体験を伴うプログラム

6. カリキュラムフローチャート

 

7. 科目ナンバリング

科目ナンバリングとは、授業科目に適切な番号を付し分類することで、学修の段階や順序等を表し、教育課程の体系性を明示する仕組みです。専門基礎科目、専門応用科目のナンバリングコードは次のとおりです
(専門関連科目については主開講課程の履修要項で確認してください)。

例.「ソフトウェア基礎」の科目ナンバリングである「Y-02-SOF-1-20-L」の場合、①先端理工学部②知能情報メディア課程開講、③ソフトウェア科目分類、④大学4年次の難易度、⑥講義形式で実施される科目であることを示す。

科目名 科目ナンバリング
情報基礎 Y-02-FAE-1-01-L
フレッシャーズセミナー Y-02-FAE-1-02-L
理工学のすすめ Y-02-FAE-1-03-L
デザインシンキング Y-02-SEM-2-04-P
協定型インターンシップ Y-02-CAE-1-05-E
ASEAN グローバルプログラム Y-02-CAE-2-06-E
グローバル人材育成プログラム Y-02-CAE-3-07-E
プロジェクトリサーチⅠ Y-02-RSC-3-08-E
プロジェクトリサーチⅡ Y-02-RSC-3-09-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅰ Y-02-CAE-3-10-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅱ Y-02-CAE-3-11-E
微分積分・演習 Y-02-MAT-1-12-P
線形代数・演習 Y-02-MAT-2-13-P
確率・統計 Y-02-MAT-1-14-L
情報数学基礎 Y-02-MAT-1-15-L
メディア処理基礎 Y-02-PIP-1-16-L
ネットワーク基礎 Y-02-INN-1-17-L
プログラミング基礎演習Ⅰ Y-02-SOF-1-18-P
プログラミング基礎演習Ⅱ Y-02-SOF-1-19-P
ソフトウェア基礎 Y-02-SOF-1-20-L
ハードウェア基礎 Y-02-EEE-2-21-L
データ構造とアルゴリズム・演習 Y-02-SOF-2-22-P
情報システム基礎 Y-02-PRI-2-23-L
ディジタル信号処理 Y-02-MEE-2-24-L
仮想メディアシステム Y-02-MUD-2-25-L
情報とセキュリティ Y-02-ISE-2-26-L
システムソフトウェア Y-02-SOF-2-27-L
科目名 科目ナンバリング
データベース Y-02-MUD-2-28-L
知的財産概論 Y-02-FRI-1-29-L
情報学概論 Y-02-POI-2-30-L
人間工学概論 Y-02-HUI-2-31-L
情報と職業 Y-02-SCE-2-32-L
クラウドコンピューティング演習 Y-02-SOF-0-34-P
ヒューマンコンピュータインタラクション Y-02-HII-2-35-L
多様なプログラミング言語 Y-02-SOF-2-36-L
コンピュータビジョン Y-02-PIP-2-37-L
知能情報メディア演習 Y-02-PRI-2-38-P
音声・音響メディア処理論 Y-02-PIP-2-39-L
環境としての情報技術 Y-02-POI-3-40-L
ニューロと AI Y-02-INI-2-41-L
言語メディア処理論 Y-02-INI-2-42-L
CG と VR Y-02-EGI-2-43-L
データインテリジェンス Y-02-WIS-2-44-L
ネットワーク構成論 Y-02-INN-2-45-L
実践プログラミング・演習 Y-02-SOF-3-46-P
科学技術計算・演習 Y-02-STS-3-47-P
画像メディア処理論 Y-02-PIP-3-48-L
ソフトウェア開発法 Y-02-SOF-3-49-L
応用アルゴリズム Y-02-INI-3-50-L
ネットワークシステム・演習 Y-02-INN-3-51-P
コラボレーション演習 Y-02-PRI-3-52-P
知能情報メディアセミナー Y-02-SEM-3-53-P
科学技術英語 Y-02-ENL-4-54-L
特別研究 Y-02-RSC-4-55-E

【3】電子情報通信課程 専攻科目の履修方法【2023年度以降入学生】

電子情報通信課程のカリキュラムは、大きく分けると、電子・情報・通信の各分野の講義科目と実験・実習・演習科目から成り立っている。
1年次には、以降の学修を支える動機付けとなる「基礎セミナー」と、必要な基礎学力の涵養を意図した「基礎数学Ⅰ、Ⅱ」や「電気回路基礎・演習」などと、コンピュータの基礎を理解するための「計算機実習Ⅰ、Ⅱ」等を学ぶ。
2年次には、物理・電気に応用する数学科目「ベクトル解析Ⅰ、Ⅱ」や「フーリエ解析」、専門基礎知識を高める「電気回路応用・演習」、「電子回路応用・演習」、「プログラミング法Ⅰ、Ⅱ・演習」、また、実験を通して課題解決手法を身につける「電子情報通信実験Ⅰ、Ⅱ」を学ぶ。
3年次第1クオーターには、電子・情報・通信分野の各々に対応して「電子物性」、「統計的機械学習」、「高周波電子回路」などの研究入門科目群を学ぶ。そのうえで、3年次第3クオーター以降に配置された研究的科目の「専門基礎研究」や「応用セミナー」等を学修する。また、指導教員による履修指導に基づいて、3年次・4年次共通の科目として配置された「電子工学」、「計算機アーキテクチャ」、「無線通信工学」等の専門応用科目群を学修する。
4年次には教育課程の総括となる「特別研究」、ならびにグローバルに活躍できる人材育成のため「科学技術英語」を学ぶ。

1. 専門基礎科目の履修方法

専門基礎科目の中でも当課程では次の科目を特に重要な科目として必修としている:「基礎数学Ⅰ、Ⅱ・演習」、「電気回路基礎・演習」、「電子回路基礎・演習」、「情報基礎」、「情報通信基礎」、「基礎セミナー」、「電子情報通信実験Ⅰ、Ⅱ」、「特別講義」。特に、1年次において、2年次科目の「電子情報通信実験Ⅰ、Ⅱ」には先修要件が設定されていることに注意する必要がある。また、3年次科目の「応用セミナー」と「専門基礎研究」には「研究室に配属されていること」が先修要件として設定されており、この要件にある研究室配属の重要な説明が2年次科目の「特別講義」で行われることに注意する必要がある。
「先端理工キャリア実習Ⅱ、先端理工インターンシップⅡ」と「グローバル人材育成プログラム」は選択科目であるが、どちらかを履修することを強く推奨している。履修にあたっては指導教員の指導を受けること。

2. 専門応用科目の履修方法

系統的に履修することが重要である。卒業には単位数や指定科目などの要件があるので、その条件を余裕を持って満たすように計画的に履修する必要がある。3年次科目の「応用セミナー」と「専門基礎研究」、4年次科目の「科学技術英語」と「特別研究」には先修要件が設定されているので注意すること。また、3年次科目の「専門基礎研究」は、4年次科目の「特別研究」と同時履修できないことにも注意すること。
フローチャートをよく理解して選択し、シラバス(講義概要)には系統的履修科目が書かれていることがあるので、注意すること。
また、実験・実習・演習科目は大変重要であるので、特に真面目に出席することが求められる。

3. 学修プログラムの履修方法(共通)

「学修プログラム」は、ひとつのテーマに基づいて20単位程度の専攻科目がパッケージ化されており、専門基礎科目・専門応用科目・専門関連科目のいずれかの区分に分類される。このうち、専門関連科目は、所属する課程以外の他課程が主体となって開講する科目である。
1年次、2年次のうちは、各課程の専門分野における基礎知識・技能を修得するため、専門基礎科目、専門応用科目が多く含まれる学修プログラムの履修を意識すること。そして3年次以降、専門関連科目が多く含まれる学修プログラムにも目を向け、学びの幅を広げることを推奨する。例えば、「データサイエンス」(情報分野)+「先端環境モニタリング」(環境分野)といった今までにない分野横断的な学びを、個々の興味関心や課題意識に応じて、オーダーメイド的に構築することが可能である。
実際の社会課題に目を移せば、様々な課題は一つの論点だけで成り立っているわけではなく、課題解決にはこのような複合的な学びが不可欠である。

4. 卒業等の要件

(1)卒業要件単位(最低)数表
卒業のためには下表に示すように、必修科目、選択必修科目および選択科目を合わせて124単位の修得が必要である。

(2)先修制(専攻科目)
先修制とは、ある科目を履修する場合に、指定された科目及び単位数の修得を必要とする制度です。これは、その科目の学修成果をより高めるために設けられた「学修の順序」です。専攻科目のうち、先修制が設定されている科目は次のとおりです。

授業科目 履修の要件
電子情報通信実験Ⅰ
(2年前期、必修)
卒業要件総修得単位数が24単位以上であること。
電子情報通信実験Ⅱ
(2年後期、必修)
卒業要件総修得単位数が36単位以上であること。
応用セミナー
(3年後期、必修)
研究室に配属されていること。
専門基礎研究
(3年後期、選択必修)
研究室に配属されていること。
科学技術英語
(4年前期、必修)
卒業要件総修得単位数が100単位以上であること。
特別研究
(4年通年、必修)
卒業要件総修得単位数が100単位以上であること。

(3)研究室配属要件
研究室配属時点で卒業要件総修得単位数が62単位以上であること。

(4)進級に係る在学期間
各年次の進級に必要な在学期間は、原則として左表のとおりである。ただし、休学期間は在学期間に算入しない。

進級年次 必要在学期間(最低)
2年進級 1年間
3年進級 2年間
4年進級 3年間
卒業 4年間

5. 設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)

「必修」=必修科目◎、「選必」=選択必修科目●、「選択」=選択科目○、「随意」=随意科目□(卒業要件単位に含めない)
「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. 「フレッシャーズセミナー」、「理工学のすすめ」は、配当年次において必ず履修登録しなればなりません。ただし、必修科目ではありませんので、不合格であった場合も再履修する必要はありません。
  2. 「理工学のすすめ」は1年次のみ履修可能です。
  3. 「先端理工キャリア実習Ⅰ」、「先端理工インターンシップⅠ」、「先端理工キャリア実習Ⅱ」、「先端理工インターンシップⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  4. 「プロジェクトリサーチⅠ」、「プロジェクトリサーチⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  5. 備考欄(学修プログラム)に記載の番号は、「学修プログラム一覧」および「設置科目(学修プログラムに含まれる科目)」に記載の学修プログラムNo.と同じであり、当該科目が含まれる学修プログラムを表しています。
  6. 「量子力学」、「結晶工学」は隔年開講です。
  7. 「キャリア実習・実習指導」の対象年次には上限があります。詳細については履修要項WEBサイトで確認してください。
    就業体験を伴うプログラム
  8. 「専門基礎研究」と「特別研究」は、同時履修できません。

6. カリキュラムフローチャート

7. 科目ナンバリング

科目ナンバリングとは、授業科目に適切な番号を付し分類することで、学修の段階や順序等を表し、教育課程の体系性を明示する仕組みです。専門基礎科目、専門応用科目のナンバリングコードは次のとおりです(専門関連科目については主開講課程の履修要項で確認してください)。

例.「ソフトウェア基礎」の科目ナンバリングである「Y-02-SOF-1-20-L」の場合、①先端理工学部②知能情報メディア課程開講、③ソフトウェア科目分類、④大学4年次の難易度、⑥講義形式で実施される科目であることを示す。

科目名 科目ナンバリング
情報基礎 Y-03-FAE-1-01-L
フレッシャーズセミナー Y-03-FAE-1-02-L
協定型インターンシップ Y-03-CAE-0-03-E
理工学のすすめ Y-03-FAE-1-04-L
ASEAN グローバルプログラム Y-03-CAE-2-05-E
クラウドコンピューティング演習 Y-03-SOF-2-07-P
デザインシンキング Y-03-SEM-2-08-P
グローバル人材育成プログラム Y-03-CAE-3-09-E
プロジェクトリサーチⅠ Y-03-RSC-3-10-E
プロジェクトリサーチⅡ Y-03-RSC-3-11-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅰ Y-03-CAE-3-12-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅱ Y-03-CAE-3-13-E
基礎数学Ⅰ・演習 Y-03-ELD-1-14-P
情報通信基礎 Y-03-POI-1-15-L
計算機実習Ⅰ Y-03-SOF-1-16-E
基礎数学Ⅱ・演習 Y-03-FMA-1-17-P
理数基礎Ⅰ・演習 Y-03-FMA-0-18-P
基礎セミナー Y-03-SEM-1-19-P
線形代数学Ⅰ・演習 Y-03-FMA-1-20-P
微分積分学Ⅰ・演習 Y-03-BAA-1-21-P
電気回路基礎・演習 Y-03-ELD-1-22-P
電子回路基礎・演習 Y-03-ELD-1-23-P
微分積分学Ⅱ・演習 Y-03-BAA-1-24-P
計算機実習Ⅱ Y-03-SOF-1-25-E
理数基礎Ⅱ・演習 Y-03-FMA-0-26-P
線形代数学Ⅱ・演習 Y-03-ALG-2-27-P
プログラミング法Ⅰ・演習 Y-03-SOF-2-28-P
計算機システム基礎 Y-03-PRI-2-29-L
ベクトル解析Ⅰ・演習 Y-03-FMA-2-30-P
確率および統計・演習 Y-03-FMA-2-31-P
物理・演習 Y-03-GAP-2-32-P
プログラミング法Ⅱ・演習 Y-03-CMS-2-33-P
ベクトル解析Ⅱ・演習 Y-03-FMA-2-34-P
フーリエ解析 Y-03-FMA-2-35-L
電子情報通信実験Ⅰ Y-03-FAE-2-36-E
電気回路応用・演習 Y-03-ELD-2-37-P
電磁気学基礎・演習 Y-03-PEP-2-38-P
アルゴリズムとデータ構造Ⅰ・演習 Y-03-SOF-2-39-P
通信工学基礎 Y-03-CNE-2-40-L
ディジタル論理 Y-03-COS-2-41-L
電子回路応用・演習 Y-03-ELD-2-42-P
電磁気学応用・演習 Y-03-PEP-2-43-P
アルゴリズムとデータ構造Ⅱ・演習 Y-03-SOF-2-44-P
科目名 科目ナンバリング
微分方程式とフーリエ変換 Y-03-FMA-2-45-L
電子情報通信実験Ⅱ Y-03-FAE-2-46-E
特別講義 Y-03-RSC-2-47-L
職業指導 Y-03-SCE-0-48-L
電子物性 Y-03-EME-3-49-L
半導体デバイス工学 Y-03-ELD-3-50-L
統計的機械学習 Y-03-INI-3-51-L
認知科学 Y-03-CGS-3-52-L
光デバイス Y-03-OEP-3-53-L
ナノエレクトロニクス工学 Y-03-NAP-3-54-L
高周波電子回路 Y-03-ELD-3-55-L
伝送線路 Y-03-CNE-3-56-L
組込みシステム Y-03-COS-3-57-L
群知能 Y-03-HUI-3-58-L
画像情報処理 Y-03-INI-3-59-L
データサイエンス Y-03-SOF-3-60-L
電子材料 Y-03-EME-3-61-L
知能ロボット Y-03-IRO-3-62-L
人工知能 Y-03-INI-3-63-L
情報セキュリティ Y-03-ISE-3-64-L
ニューラルネットワーク Y-03-COS-3-65-L
パワーエレクトロニクス Y-03-PEP-3-66-L
応用プログラミング・演習 Y-03-SOF-3-67-P
情報数学 Y-03-MAI-3-68-L
電子工学 Y-03-EME-3-69-L
電磁波工学 Y-03-CNE-3-70-L
符号理論 Y-03-THI-3-71-L
アナログ電子回路 Y-03-ELD-3-72-L
計算機制御・演習 Y-03-PRI-3-73-P
量子力学 Y-03-AMQ-3-74-L
薄膜デバイス工学 Y-03-ELD-3-75-L
ディジタル信号処理・演習 Y-03-MEE-3-76-P
計測工学 Y-03-MEE-3-77-L
ネットワーク通信システム Y-03-CNE-3-78-L
回路設計・演習 Y-03-ELD-3-79-P
結晶工学 Y-03-EME-3-80-L
無線通信工学 Y-03-CNE-3-81-L
計算機アーキテクチャ Y-03-COS-3-82-L
専門基礎研究 Y-03-RSC-3-83-E
応用セミナー Y-03-SEM-3-84-P
特別研究 Y-03-RSC-4-85-E
科学技術英語 Y-03-ENL-4-86-L

【4】機械工学・ロボティクス課程専攻科目の履修方法【2020年度以降入学生】

機械工学・ロボティクス分野では広範囲の知識とそれを実際に応用する能力が必要とされる。そのため本課程ではフローチャートに示すように、数学や物理、情報基礎、機械工学・ロボティクス入門などの基礎科目を学び、それらを基礎として「材料力学」、「機械力学」、「熱力学」、「流体力学」、「電子・制御」などの専門応用科目を系統的に修得していくカリキュラムとなっている。なお、フローチャートは専門応用科目を中心として主に関係が深いものを線で結んでいるが、結ばれていない科目も互いに密接に関連している。本課程では、「実験・実習」や「演習」に分類される科目を重視しており、3年次までに配当されている講義内容の理解をより深いものとするよう配慮している。また、材料力学実習、熱・流体実習、ロボット実習では、各々の講義で学んできたものを有機的に結びつける。4年次における特別研究(卒業研究)では、3年次までに培った機械工学・ロボティクスの知識を土台として1年間をかけて、機械工学・ロボティクスの諸問題に関する国内外の論文・文献の講読と、各自個別のテーマに関する研究を行い、卒業論文の作成と発表を行う。
履修単位に関する具体的条件等は、「卒業・進級の要件」、「設置科目」にあるので、注意事項も含めてよく読むこと。特に進級するために必要な最低取得単位と条件が学年ごとに定められているので注意して履修計画をたてること。

1. 専門基礎科目の履修方法

専門基礎科目の中で本課程では、①機械工学分野、ロボティクス分野の全体像の理解を助け、以降の学修に向けての動機付けを行う「機械工学・ロボティクス入門」、②両分野の技術者になるため不可欠な数学と物理学の知識と応用力を養成する「微分積分」、「線形代数」等の数学系科目、および「基礎力学」等の力学系科目、③数学と物理学の応用力を養うための演習科目である「数学・物理学演習」、④物理学を机上の理論だけではなく、現実の現象として理解させ、学生の好奇心を刺激する「物理実験」を必修科目として配置する。これらは、2年次以降の専門応用科目を理解するうえでの土台となるものである。

2. 専門応用科目の履修方法

専門応用科目には、機械工学・ロボティクスを学ぶものとして修得を義務付けられている必修科目と、各自の興味に応じて自由に選べる選択科目が用意されている。
3年次までに配当されている「実験・実習」に分類される必修科目は、定められた年次で修得しておかないと4年間で卒業することが困難となるので特に注意すること。また、必修科目を配当年次で修得できなかった場合、次年度で履修したい科目と時間割が重なるなどして履修計画をたてる際に制限が生じることがあるので留意すること。

3. 学修プログラムの履修方法(共通)

「学修プログラム」は、ひとつのテーマに基づいて20単位程度の専攻科目がパッケージ化されており、専門基礎科目・専門応用科目・専門関連科目のいずれかの区分に分類される。このうち、専門関連科目は、所属する課程以外の他課程が主体となって開講する科目である。
1年次、2年次のうちは、各課程の専門分野における基礎知識・技能を修得するため、専門基礎科目、専門応用科目が多く含まれる学修プログラムの履修を意識すること。そして3年次以降、専門関連科目が多く含まれる学修プログラムにも目を向け、学びの幅を広げることを推奨する。例えば、「データサイエンス」(情報分野)+「先端環境モニタリング」(環境分野)といった今までにない分野横断的な学びを、個々の興味関心や課題意識に応じて、オーダーメイド的に構築する事が可能である。
実際の社会課題に目を移せば、様々な課題は一つの論点だけで成り立っているわけではなく、課題解決にはこのような複合的な学びが不可欠である。

4. 卒業等の要件

(1)卒業要件単位(最低)数表
卒業のためには下表に示すように、必修科目、選択必修科目および選択科目を合わせて124単位の修得が必要である。

(2)先修制(専攻科目)
先修制とは、ある科目を履修する場合に、指定された科目及び単位数の修得を必要とする制度である。これは、その科目の学修成果をより高めるために設けられた「学修の順序」である。専攻科目のうち、先修制が設定されている科目は次のとおりである。

授業科目 履修の要件となる授業科目および単位数
セミナー
(3年後期、必修)
3年前期の終了時点で、卒業要件総修得単位数80単位以上、かつ必修科目修得単位数31単位以上であること。
※9月の成績表配付までに成績確定する科目を含む。

(3)進級に係る在学期間

進級年次 必要在学期間(最低)
2年進級 1年間
3年進級 2年間
4年進級 3年間
卒業 4年間

各年次の進級に必要な在学期間は、原則として左表のとおりである。ただし、休学期間は在学期間には算入しない。

(4)進級および卒業に係る修得単位(最低)数表
機械工学・ロボティクス課程においては、学年が進むにつれ内容が高レベルになるように構成されている。各年次の進級のための修得単位数の要件は原則として下表のとおりである。

5. 設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)

「必修」=必修科目、「選必」=選択必修科目、「選択」=選択科目、「随意」=随意科目(卒業要件単位に含めない)
「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. 「フレッシャーズセミナー」、「理工学のすすめ」は、配当年次において必ず履修登録しなればなりません。ただし、必修科目ではありませんので、不合格であった場合も再履修する必要はありません。
  2. 「理工学のすすめ」は1年次のみ履修可能です。
  3. 「キャリア実習・実習指導」、「ASEAN グローバルプログラム」、「グローバル人材育成プログラム」、「先端理工キャリア実習Ⅰ」、「先端理工インターンシップⅠ」、「先端理工キャリア実習Ⅱ」、「先端理工インターンシップⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  4. 「プロジェクトリサーチⅠ」、「プロジェクトリサーチⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  5. 備考欄(学修プログラム)に記載の番号は、「学修プログラム一覧」および「設置科目(学修プログラムに含まれる科目)」に記載の学修プログラムNo.と同じであり、当該科目が含まれる学修プログラムを表しています。
  6. 「キャリア実習・実習指導」の対象年次には上限があります。詳細については履修要項WEBサイトで確認してください。
    就業体験を伴うプログラム

6. カリキュラムフローチャート

7. 科目ナンバリング

科目ナンバリングとは、授業科目に適切な番号を付し分類することで、学修の段階や順序等を表し、教育課程の体系性を明示する仕組みです。専門基礎科目、専門応用科目のナンバリングコードは次のとおりです(専門関連科目については主開講課程の履修要項で確認してください)。

例.「ソフトウェア基礎」の科目ナンバリングである「Y-02-SOF-1-20-L」の場合、①先端理工学部②知能情報メディア課程開講、③ソフトウェア科目分類、④大学4年次の難易度、⑥講義形式で実施される科目であることを示す。

科目名 科目ナンバリング
情報基礎 Y-04-FAE-1-01-L
微分積分 Y-04-BAA-1-02-L
微分方程式 Y-04-BAA-1-03-L
数学・物理学演習Ⅰ Y-04-FMA-1-04-P
物理実験 Y-04-PHY-1-05-E
数学・物理学演習Ⅱ Y-04-MPF-1-06-P
偏微分 Y-04-BAA-1-07-L
重積分 Y-04-BAA-1-08-L
線形代数Ⅰ Y-04-ALG-1-09-L
線形代数Ⅱ Y-04-ALG-1-10-L
基礎力学Ⅰ Y-04-PHY-1-11-L
基礎力学Ⅱ Y-04-PHY-1-12-L
力学Ⅰ Y-04-PHY-1-13-L
力学Ⅱ Y-04-PHY-1-14-L
機械工学・ロボティクス入門 Y-04-MEN-1-15-E
フレッシャーズセミナー Y-04-FAE-1-16-L
理工学のすすめ Y-04-FAE-1-17-L
協定型インターンシップ Y-04-CAE-1-18-E
機械力学Ⅰ Y-04-DYC-2-19-L
機械力学Ⅱ Y-04-DYC-2-20-L
材料力学Ⅰ Y-04-MMM-2-21-L
材料力学Ⅱ Y-04-MMM-2-22-L
流体工学Ⅰ Y-04-FEN-2-23-L
流体工学Ⅱ Y-04-FEN-2-24-L
アナログ電子制御Ⅰ Y-04-EME-2-25-L
アナログ電子制御Ⅱ Y-04-EME-2-26-L
熱力学Ⅰ Y-04-THN-2-27-L
熱力学Ⅱ Y-04-THN-2-28-L
制御工学Ⅰ Y-04-CES-2-29-L
制御工学Ⅱ Y-04-CES-2-30-L
計算機プログラミング実習 Y-04-SOF-2-31-E
機械製図Ⅰ Y-04-DEE-2-32-E
機械工学基礎実験 Y-04-MEN-2-33-E
機械製図Ⅱ Y-04-DEE-2-34-E
ASEAN グローバルプログラム Y-04-CAE-2-35-E
デザインシンキング Y-04-SEM-2-36-P
クラウドコンピューティング演習 Y-04-SOF-0-38-P
確率・統計Ⅰ Y-04-FMA-2-39-L
フーリエ変換 Y-04-BAA-2-40-L
電磁気学Ⅰ Y-04-PHY-2-41-L
確率・統計Ⅱ Y-04-FMA-2-42-L
ラプラス変換 Y-04-BAA-2-43-L
電磁気学Ⅱ Y-04-PHY-2-44-L
ベクトル解析 Y-04-BAA-2-45-L
振動工学Ⅰ Y-04-DYC-2-46-L
材料力学Ⅲ Y-04-MMM-2-47-L
粘性流体力学 Y-04-FEN-2-48-L
ディジタル電子制御Ⅰ Y-04-CES-2-49-L
機構学Ⅰ Y-04-DEE-2-50-L
基礎機械材料学 Y-04-MMM-2-51-L
複素解析 Y-04-BAA-2-52-L
振動工学Ⅱ Y-04-DYC-2-53-L
応用材料力学 Y-04-MMM-2-54-L
科目名 科目ナンバリング
航空流体力学 Y-04-FEN-2-55-L
ディジタル電子制御Ⅱ Y-04-CES-2-56-L
機構学Ⅱ Y-04-DEE-2-57-L
機械材料学 Y-04-MMM-2-58-L
計算機応用実習 Y-04-COS-2-59-E
機械工学・ロボティクス実験 Y-04-MEN-3-60-E
機械要素 Y-04-DEE-3-61-L
材料力学・機械力学演習 Y-04-MMM-3-62-P
電子・制御演習 Y-04-CES-3-63-P
熱・流体演習 Y-04-MEN-3-64-P
設計製図 Y-04-DEE-3-65-E
セミナー Y-04-SEM-3-66-P
グローバル人材育成プログラム Y-04-CAE-3-67-E
プロジェクトリサーチⅠ Y-04-RSC-3-68-E
プロジェクトリサーチⅡ Y-04-RSC-3-69-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅰ Y-04-CAE-3-70-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅱ Y-04-CAE-3-71-E
計測工学Ⅰ Y-04-MEE-3-72-L
弾性力学 Y-04-MMM-3-73-L
航空・宇宙工学 Y-04-AEE-3-74-L
熱工学Ⅰ Y-04-THN-3-75-L
制御系設計論Ⅰ Y-04-CES-3-76-L
計算力学実習Ⅰ Y-04-MMM-3-77-E
メカトロニクスⅠ Y-04-INM-3-78-L
先進材料プロセス学 Y-04-MMM-3-79-L
材料加工学 Y-04-PEN-3-80-L
材料力学実習 Y-04-MMM-3-81-E
ロボット実習 Y-04-INM-3-82-E
熱・流体実習 Y-04-MEN-3-83-E
計測工学Ⅱ Y-04-MEE-3-84-L
構造力学 Y-04-MMM-3-85-L
自動車工学 Y-04-MEN-3-86-L
熱工学Ⅱ Y-04-THN-3-87-L
制御系設計論Ⅱ Y-04-CES-3-88-L
計算力学実習Ⅱ Y-04-MMM-3-89-E
機械設計 Y-04-DEE-3-90-L
メカトロニクスⅡ Y-04-INM-3-91-L
先進材料工学 Y-04-MMM-3-92-L
機械加工学 Y-04-PEN-3-93-L
バイオメカニクス Y-04-BEB-3-94-L
材料強度学Ⅰ Y-04-MMM-3-95-L
伝熱工学Ⅰ Y-04-THN-3-96-L
システム工学Ⅰ Y-04-CES-3-97-L
ロボット工学Ⅰ Y-04-INM-3-98-L
解析力学 Y-04-PHY-3-99-L
材料強度学Ⅱ Y-04-MMM-3-H 0-L
伝熱工学Ⅱ Y-04-THN-3-H 1-L
システム工学Ⅱ Y-04-CES-3-H 2-L
ロボット工学Ⅱ Y-04-INM-3-H 3-L
職業指導 Y-04-SCE-0-H 4-L
科学技術英語 Y-04-ENL-4-H 5-L
特別研究 Y-04-RSC-4-H 6-E

【5】応用化学課程 専攻科目の履修方法【2020年度以降入学生】

1. 「専門基礎科目の履修方法」及び「専門応用科目の履修方法」

1年次は「化学と社会」、「資源・エネルギーと環境」を開講し、持続可能な社会における応用化学を総合的に理解する。1年次後期に実施する「化学基礎実験」では、基礎化学に関わる基本操作を実体験し、化学に関わることは実験から学ぶ現実体験としての学問であることを知る。これらの科目を通じて、自然科学的視野と社会科学的視野を育み、多面的視野を身につける。また、化学現象を数学的・物理化学的側面から学ぶ必修科目である「数学の基礎」、「物理の基礎」を通して化学の根幹を修得する。2年次は、1年次に修得した知識をもとに、応用化学分野に関する基礎科目を履修することで、応用的な科目を学修するための学修基盤を形成する。また、実験科目を通じた現実体験をもとにして応用化学を修得するために必要となる基本的な物理化学的実験手技と分析化学的実験手技を修得する。
3年次は、2年次までの学修をもとに応用化学・物質化学に関する専門性の高い科目を履修し、より先端性の高い高度な専門的知識を修得する。また、必修科目である「化学合成実験」では、化学の専門分野における必須となるやや応用的な実験に関する考え方と手技を修得する。さらに、配属予定研究室で実施する「研究デザイン演習」や「科学技術英語」を通して、研究現場を実体験し、理論的知識と実験現場の双方を理解するとともに、コミュニケーション能力を身につける。
4年次は、3年次までに培った知識や経験をもとに、必修科目である「特別研究」に取り組み、指導教員や他の学生と議論しながら論文にまとめ上げ、特別研究発表会でプレゼンテーションを行う。

2. 学修プログラムの履修方法(共通)

「学修プログラム」は、ひとつのテーマに基づいて20単位程度の専攻科目がパッケージ化されており、専門基礎科目・専門応用科目・専門関連科目のいずれかの区分に分類される。このうち、専門関連科目は、所属する課程以外の他課程が主体となって開講する科目である。
1年次、2年次のうちは、各課程の専門分野における基礎知識・技能を修得するため、専門基礎科目、専門応用科目が多く含まれる学修プログラムの履修を意識すること。そして3年次以降、専門関連科目が多く含まれる学修プログラムにも目を向け、学びの幅を広げることを推奨する。例えば、「データサイエンス」(情報分野)+「先端環境モニタリング」(環境分野)といった今までにない分野横断的な学びを、個々の興味関心や課題意識に応じて、オーダーメイド的に構築する事が可能である。
実際の社会課題に目を移せば、様々な課題は一つの論点だけで成り立っているわけではなく、課題解決にはこのような複合的な学びが不可欠である。

【評価制度について】

  1. 自己評価制度 卒業研究の発表会では、学生諸君が自己評価すると同時に、学生どうしでも相互評価を行う。優れた発表をした者は表彰される。
  2. 授業評価制度 すべての科目の終了時には、無記名の学生アンケートを実施し、学生諸君による授業評価を行うことにより、教育改善に役立てている。

3. 卒業等の要件

(1)卒業要件単位(最低)数表
卒業のためには下表に示すように、必修科目、選択必修科目および選択科目を合わせて124単位の修得が必要である。

(2)先修制(専攻科目)
先修制とは、ある科目を履修する場合に、指定された科目及び単位数の修得を必要とする制度である。これは、その科目の学修成果をより高めるために設けられた「学修の順序」である。専攻科目のうち、先修制が設定されている科目は次のとおりである。

授業科目 履修の要件
特別研究(4年通年、必修) 卒業要件総修得単位数が100単位以上あること。

(3)進級に係る在学期間
各年次の進級に必要な在学期間は、原則として下表のとおりである。ただし、休学期間は在学期間に算入しない。

進級年次 必要在学期間(最低)
2年進級 1年間
3年進級 2年間
4年進級 3年間
卒業 4年間

4. 設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)

「必修」=必修科目、「選必」=選択必修科目、「選択」=選択科目、「随意」=随意科目(卒業要件単位に含めない)
「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. 「フレッシャーズセミナー」、「理工学のすすめ」は、配当年次において必ず履修登録しなればなりません。ただし、必修科目ではありませんので、不合格であった場合も再履修する必要はありません。
  2. 「理工学のすすめ」は1年次のみ履修可能です。
  3. 「キャリア実習・実習指導」、「ASEAN グローバルプログラム」、「プロジェクトリサーチⅠ」、「プロジェクトリサーチ Ⅱ」、「グローバル人材育成プログラム」、「先端理工キャリア実習Ⅰ」、「先端理工インターンシップⅠ」、「先端理工キャリア実習Ⅱ」、「先端理工インターンシップⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは4単位までです。
  4. 備考欄(学修プログラム)に記載の番号は、「学修プログラム一覧」および「設置科目(学修プログラムに含まれる科目)」に記載の学修プログラムNo.と同じであり、当該科目が含まれる学修プログラムを表しています。
  5. 「キャリア実習・実習指導」の対象年次には上限があります。詳細については履修要項WEBサイトで確認してください。
    就業体験を伴うプログラム

5. カリキュラムフローチャート

6. 科目ナンバリング

科目ナンバリングとは、授業科目に適切な番号を付し分類することで、学修の段階や順序等を表し、教育課程の体系性を明示する仕組みです。専門基礎科目、専門応用科目のナンバリングコードは次のとおりです(専門関連科目については主開講課程の履修要項で確認してください)。

例.「ソフトウェア基礎」の科目ナンバリングである「Y-02-SOF-1-20-L」の場合、①先端理工学部②知能情報メディア課程開講、③ソフトウェア科目分類、④大学4年次の難易度、⑥講義形式で実施される科目であることを示す。

科目名 科目ナンバリング
化学の英語 Y-05-ENL-3-01-P
化学の基礎 Y-05-BSC-1-02-L
化学と社会 Y-05-BSC-1-03-L
化学と安全管理 Y-05-BSC-2-04-L
化学と情報処理 Y-05-POI-2-05-P
数学の基礎 Y-05-MAT-1-06-L
物理の基礎 Y-05-PHY-1-07-L
物理化学Ⅰ Y-05-PHC-1-08-L
物理化学Ⅱ Y-05-PHC-2-09-L
物理化学Ⅲ Y-05-PHC-2-10-L
無機化学Ⅰ Y-05-INC-1-11-L
無機化学Ⅱ Y-05-INC-2-12-L
有機化学Ⅰ Y-05-ORC-1-13-L
有機化学Ⅱ Y-05-ORC-2-14-L
プロジェクト演習Ⅰ Y-05-SEM-1-15-P
プロジェクト演習Ⅱ Y-05-SEM-2-16-P
地学概論 Y-05-EAP-2-17-L
生物学概論 Y-05-BAB-2-18-L
物理基礎実験 Y-05-PHY-2-19-E
化学基礎実験 Y-05-BSC-1-20-E
物理化学実験 Y-05-PHC-2-21-E
機器分析化学実験 Y-05-ANC-2-22-E
化学合成実験 Y-05-SYC-3-23-E
地学実験 Y-05-EAP-2-24-E
生物学実験 Y-05-BAB-2-25-E
協定型インターンシップ Y-05-CAE-1-26-E
ASEAN グローバルプログラム Y-05-CAE-2-27-E
デザインシンキング Y-05-SEM-2-28-P
グローバル人材育成プログラム Y-05-CAE-3-29-E
プロジェクトリサーチⅠ Y-05-RSC-3-30-E
プロジェクトリサーチⅡ Y-05-RSC-3-31-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅰ Y-05-CAE-3-32-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅱ Y-05-CAE-3-33-E
情報基礎 Y-05-FAE-1-34-L
フレッシャーズセミナー Y-05-FAE-1-35-L
理工学のすすめ Y-05-FAE-1-36-L
資源・エネルギーと環境 Y-05-ENC-1-37-L
クラウドコンピューティング演習 Y-05-SOF-0-39-P
科学技術英語 Y-05-ENL-3-40-L
英語セミナー Y-05-ENL-4-41-P
アドバンスト数学Ⅰ Y-05-MAT-2-42-L
アドバンスト数学Ⅱ Y-05-MAT-2-43-L
アドバンスト数学Ⅲ Y-05-MAT-2-44-L
アドバンスト数学Ⅳ Y-05-MAT-2-45-L
アドバンスト物理Ⅰ Y-05-PHY-2-46-L
アドバンスト物理Ⅱ Y-05-PHY-2-47-L
アドバンスト物理Ⅲ Y-05-PHY-2-48-L
アドバンスト物理Ⅳ Y-05-PHY-2-49-L
電気化学Ⅰ Y-05-PHC-2-50-L
科目名 科目ナンバリング
電気化学Ⅱ Y-05-PHC-2-51-L
アドバンスト電気化学 Y-05-PHC-3-52-L
分析化学 Y-05-ANC-2-53-L
機器分析化学 Y-05-ANC-2-54-L
アドバンスト機器分析化学Ⅰ Y-05-ANC-2-55-L
アドバンスト機器分析化学Ⅱ Y-05-ANC-2-56-L
結晶学入門Ⅰ Y-05-CRE-2-57-L
結晶学入門Ⅱ Y-05-CRE-2-58-L
固体物性化学Ⅰ Y-05-AMA-3-59-L
固体物性化学Ⅱ Y-05-AMA-3-60-L
セラミックス材料工学Ⅰ Y-05-IMP-3-61-L
セラミックス材料工学Ⅱ Y-05-IMP-3-62-L
構造解析学 Y-05-SFM-3-63-L
医薬品のプロセス化学 Y-05-DDC-3-64-L
有機化合物スペクトル解析入門Ⅰ Y-05-ORC-3-65-L
有機化合物スペクトル解析入門Ⅱ Y-05-ORC-3-66-L
光化学Ⅰ Y-05-FSS-3-67-L
光化学Ⅱ Y-05-FSS-3-68-L
逆合成解析化学Ⅰ Y-05-ORC-3-69-L
逆合成解析化学Ⅱ Y-05-ORC-3-70-L
高分子化学Ⅰ Y-05-POC-2-71-L
高分子化学Ⅱ Y-05-POC-2-72-L
高分子構造材料物性Ⅰ Y-05-PTM-3-73-L
高分子構造材料物性Ⅱ Y-05-PTM-3-74-L
高分子材料工学Ⅰ Y-05-PTM-3-75-L
高分子材料工学Ⅱ Y-05-PTM-3-76-L
生化学Ⅰ Y-05-BRC-2-77-L
生化学Ⅱ Y-05-BRC-2-78-L
分子集合化学 Y-05-NMS-3-79-L
バイオミメティックス 生物に倣ったものづくり Y-05-MAC-3-80-L
界面化学 Y-05-APC-3-81-L
バイオマテリアルⅠ Y-05-MAC-3-82-L
バイオマテリアルⅡ Y-05-MAC-3-83-L
量子材料科学Ⅰ Y-05-FSS-2-84-L
量子材料科学Ⅱ Y-05-FSS-2-85-L
半導体材料Ⅰ Y-05-DRC-3-86-L
半導体材料Ⅱ Y-05-DRC-3-87-L
ナノマテリアル Y-05-NAC-3-88-L
アドバンスト環境化学Ⅰ Y-05-GEC-3-89-L
アドバンスト環境化学Ⅱ Y-05-GEC-3-90-L
循環系グリーンケミストリー Y-05-GEC-3-91-L
食と分子科学 Y-05-BMS-3-92-L
アドバンスト物質科学合成実験 Y-05-SYC-3-93-E
研究デザイン演習 Y-05-SEM-3-94-P
化学工学 Y-05-PCH-2-95-L
反応工学 Y-05-REN-3-96-L
エネルギー変換工学Ⅰ Y-05-ENC-3-97-L
エネルギー変換工学Ⅱ Y-05-ENC-3-98-L
特別研究 Y-05-RSC-4-99-E

【6】環境生態工学課程 専攻科目の履修方法

環境生態工学課程の学生が履修する科目は大きくは〈教養教育科目〉と〈専攻科目〉から成り立っており、〈専攻科目〉は〈専門基礎科目〉、〈専門応用科目〉および〈専門関連科目〉から成り立っている。カリキュラムフローチャートには環境生態工学課程の代表的なカリキュラムの流れが簡潔に図示してある。
〈教養教育科目〉は、語学や一般教養的な基礎科目であり、主に1年および2年に配置している。〈専門基礎科目〉は、環境生態工学に関する基礎的科目であり、主に1年に配置している。2年生および3年生では〈専門応用科目〉〈専門関連科目〉を学んで、4年生ではセミナーや特別研究を行うことになる。特別研究では、各自の研究テーマで研究を実施し、卒業論文をまとめて、その成果を発表する。

1. 専門基礎科目の履修方法

専門基礎科目では環境生態工学に関する基礎的科目を配置し、課程における応用的な科目を学修するための基盤を形成できる。また、必修科目ではないが、物理実験をはじめとする実験・実習科目は、専門応用科目の学修の上で大変関連が深いことから積極的な受講を推奨する。

2. 専門応用科目の履修方法

専門応用科目では、生態学および環境工学の専門性の高い科目を履修し、高度な知識と技術を修得できる科目をそろえており、特に3年では高次の総合性をもつ科目を配置し、必修の「セミナーⅠ」などでは各教員がそれぞれの専門分野についての先端的で高度な知識と技術を教授するとともに、演習や議論を通じて科学研究の基礎的な能力を修得して「特別研究」に備える。「特別研究」では、指導教員や他の学生との議論を積極的におこない、論文にまとめ上げる。専門応用科目の必修科目のうち「セミナーⅠ、Ⅱ、Ⅲ」と「特別研究」は研究室配属の後に履修する専門研究に関わる科目である。
ここでは、社会科学や人文科学分野の科目を選択でき、環境問題を広い視野で考え、分析する力を修得させる。尚、各学年で必修科目の単位を落とすと、次の年に、落とした必修科目と新しい必修科目の開講時が重なる可能性がある。この場合どちらかの必修科目が登録できないことになるので、必修科目を落とさないよう特に注意が必要である。

3. 学修プログラムの履修方法(共通)

「学修プログラム」は、ひとつのテーマに基づいて20単位程度の専攻科目がパッケージ化されており、専門基礎科目・専門応用科目・専門関連科目のいずれかの区分に分類される。このうち、専門関連科目は、所属する課程以外の他課程が主体となって開講する科目である。
1年次、2年次のうちは、各課程の専門分野における基礎知識・技能を修得するため、専門基礎科目、専門応用科目が多く含まれる学修プログラムの履修を意識すること。そして3年次以降、専門関連科目が多く含まれる学修プログラムにも目を向け、学びの幅を広げることを推奨する。例えば、「データサイエンス」(情報分野)+「先端環境モニタリング」(環境分野)といった今までにない分野横断的な学びを、個々の興味関心や課題意識に応じて、オーダーメイド的に構築する事が可能である。
実際の社会課題に目を移せば、様々な課題は一つの論点だけで成り立っているわけではなく、課題解決にはこのような複合的な学びが不可欠である。

4. 卒業等の要件

(1)卒業要件単位(最低)数表
卒業のためには下表に示すように、必修科目、選択必修科目および選択科目を合わせて124単位の修得が必要である。

(2)先修制(専攻科目)
先修制とは、ある科目を履修する場合に、指定された科目及び単位数の修得を必要とする制度である。これは、その科目の学修成果をより高めるために設けられた「学修の順序」である。専攻科目のうち、先修制が設定されている科目は次のとおりである。

授業科目 履修の要件
特別研究
(4年通年、必修)
卒業要件総修得単位数が100単位以上あること。

(3)進級に係る在学期間
各年次の進級に必要な在学期間は、原則として下表のとおりである。ただし、休学期間は在学期間に算入しない。

進級年次 必要在学期間(最低)
2年進級 1年間
3年進級 2年間
4年進級 3年間
卒業 4年間

5. 設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)

「必修」=必修科目、「選必」=選択必修科目、「選択」=選択科目、「随意」=随意科目(卒業要件単位に含めない)
「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. 「フレッシャーズセミナー」、「理工学のすすめ」は、配当年次において必ず履修登録しなればなりません。ただし、必修科目ではありませんので、不合格であった場合も再履修する必要はありません。
  2. 「理工学のすすめ」は1年次のみ履修可能です。
  3. 「先端理工キャリア実習Ⅰ」、「先端理工インターンシップⅠ」、「先端理工キャリア実習Ⅱ」、「先端理工インターンシップⅡ」、「キャリア実習・実習指導」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  4. 「プロジェクトリサーチⅠ」、「プロジェクトリサーチⅡ」のうち、卒業要件単位として認められるのは2単位までです。
  5. 備考欄(学修プログラム)に記載の番号は、「学修プログラム一覧」および「設置科目(学修プログラムに含まれる科目)」に記載の学修プログラムNo.と同じであり、当該科目が含まれる学修プログラムを表しています。
  6. 「キャリア実習・実習指導」の対象年次には上限があります。詳細については履修要項WEBサイトで確認してください。
    就業体験を伴うプログラム

6. カリキュラムフローチャート

7. 科目ナンバリング

科目ナンバリングとは、授業科目に適切な番号を付し分類することで、学修の段階や順序等を表し、教育課程の体系性を明示する仕組みです。専門基礎科目、専門応用科目のナンバリングコードは次のとおりです(専門関連科目については主開講課程の履修要項で確認してください)。

例.「ソフトウェア基礎」の科目ナンバリングである「Y-02-SOF-1-20-L」の場合、①先端理工学部②知能情報メディア課程開講、③ソフトウェア科目分類、④大学4年次の難易度、⑥講義形式で実施される科目であることを示す。

科目名 科目ナンバリング
環境実習ⅠA Y-06-ECE-1-01-E
化学実験 Y-06-BSC-2-02-E
協定型インターンシップ Y-06-CAE-1-03-E
生物学実験 Y-06-BAB-1-04-E
地学実験 Y-06-EAP-1-05-E
ASEAN グローバルプログラム Y-06-CAE-2-06-E
物理実験 Y-06-PHY-2-07-E
グローバル人材育成プログラム Y-06-CAE-3-08-E
プロジェクトリサーチⅠ Y-06-RSC-3-09-E
プロジェクトリサーチⅡ Y-06-RSC-3-10-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅰ Y-06-CAE-3-11-E
理工インターンシップ(学外実習)Ⅱ Y-06-CAE-3-12-E
化学概論 Y-06-BSC-1-13-L
環境生態工学概論 Y-06-SES-1-14-L
環境寄席 Y-06-SES-1-15-L
情報基礎 Y-06-FAE-1-16-L
数学概論 Y-06-MAT-1-17-L
生態学概論Ⅰ Y-06-ECE-1-18-L
生態学概論Ⅱ Y-06-ECE-1-19-L
地域環境概論 A Y-06-ECE-1-20-L
地域環境概論 B Y-06-REP-1-21-L
地球環境概論 A Y-06-ECE-1-22-L
地球環境概論 B Y-06-ENV-1-23-L
生物学概論 Y-06-BAB-1-24-L
地学概論 Y-06-EAP-1-25-L
物理学概論 Y-06-PHY-1-26-L
理工学のすすめ Y-06-FAE-1-27-L
フレッシャーズセミナー Y-06-FAE-1-28-L
クラウドコンピューティング演習 Y-06-SOF-2-30-P
デザインシンキング Y-06-SEM-2-31-P
環境分析化学実験 Y-06-ANC-2-32-E
特別研究 Y-06-RSC-4-33-E
環境実習ⅡA Y-06-ECE-2-34-E
環境実習ⅢA Y-06-ECE-3-35-E
廃棄物・大気環境施設実験 Y-06-EER-3-36-E
水環境施設実験 Y-06-PCE-3-37-E
進化学 Y-06-EVB-1-38-L
大気環境科学 Y-06-EDA-1-39-L
個体群生態学 Y-06-ECE-2-40-L
自然の浄化機構 Y-06-ALS-2-41-L
生態系生態学 Y-06-ECE-3-42-L
セミナーⅠ Y-06-SEM-3-43-P
セミナーⅡ Y-06-SEM-4-44-P
セミナーⅢ Y-06-SEM-4-45-P
SDGs 概論 Y-06-SES-1-46-L
里山の生態学 Y-06-ECE-1-47-L
生物資源利用 Y-06-CBR-1-48-L
科目名 科目ナンバリング
水環境科学 Y-06-ALS-1-49-L
化学工学Ⅰ Y-06-REN-2-50-L
化学工学Ⅱ Y-06-PCE-2-51-L
環境移動現象論 Y-06-EDA-2-52-L
環境経済学 Y-06-ECO-2-53-L
環境計測学 Y-06-ANC-2-54-L
環境社会学 Y-06-EPS-2-55-L
環境政策論 Y-06-EPS-2-56-L
環境調査 Y-06-EAE-2-57-L
環境微生物学 Y-06-APM-2-58-L
環境倫理学 Y-06-PHE-2-59-L
気象学 Y-06-MPO-2-60-L
資源管理学及び演習 Y-06-CBR-2-61-L
資源循環論 Y-06-ECM-2-62-L
社会調査法及び演習 Y-06-SOC-2-63-L
森林生態学 Y-06-ECE-2-64-L
水域生態学 Y-06-ECE-2-65-L
水理学 Y-06-HYE-2-66-L
数理生態学 Y-06-ECE-2-67-L
製図学及び演習 Y-06-DEE-2-68-L
生理生態学 Y-06-ECE-2-69-L
先端技術 Y-06-EAE-2-70-L
測量学及び演習 Y-06-CIE-2-71-L
データサイエンス及び演習 Y-06-STS-2-72-L
土壌地質学 Y-06-PNS-2-73-L
土木工学Ⅰ Y-06-CEM-2-74-L
土木工学Ⅱ Y-06-CEM-2-75-L
燃焼工学 Y-06-THN-2-76-L
廃棄物管理学Ⅰ Y-06-ECM-2-77-L
廃棄物管理学Ⅱ Y-06-ECM-2-78-L
保全生態学 Y-06-ECE-2-79-L
水処理工学 Y-06-EER-2-80-L
応用生態学 Y-06-ECE-3-81-L
環境アセスメント A Y-06-EIA-3-82-L
環境アセスメント B Y-06-EIA-3-83-L
環境毒性学 Y-06-ERC-3-84-L
空気調和工学 Y-06-EER-3-85-L
群集生態学 Y-06-ECE-3-86-L
景観生態学 Y-06-ECE-3-87-L
下水道工学 Y-06-CEE-3-88-L
水道工学 Y-06-CEE-3-89-L
数値計算法基礎及び演習 Y-06-EAE-3-90-L
地理情報学 Y-06-GGR-3-91-L
排ガス処理工学 Y-06-EER-3-92-L
廃棄物処理施設設計 Y-06-EER-3-93-L
微生物生態学 Y-06-ECE-3-94-L
水処理施設設計 Y-06-CEE-3-95-L

【7】学修プログラム一覧(共通)

No. 学修プログラム名称 学修プログラム概要 学修プログラム修了要件
単位(最低)数
◎:学修プログラム責任課程
○:科目提供課程
数理 知能 電子 機械 応化 環境
数理解析 自然科学を始めとして工学や情報学などで基盤となる数学を学びます。変化の激しい社会で必要とされる柔軟な思考力・発想力を鍛え、学んだことはIT、金融、通信、教育分野などで生かされます。 14          
現象の数理 自然・社会のシステムの変化の様子を、数式やコンピュータで解析するための理論や技術を学びます。現実の自然・社会と関わり合うシステムや、それを再現するシミュレーションの開発に役立ちます。 14          
情報科学 基本原理から出発して、コンピュータの仕組みからそれを動かすためのアルゴリズムまで学びます。情報通信業などでシステムエンジニアとして社会に求められるシステムを構築するのに役立ちます。 14          
データサイエンス データから構造を抽出して正しい予測・判断を行うための数学とアルゴリズム、統計科学と機械学習を学びます。大量で複雑なデータを扱うシステムエンジニア、様々な業界のデータアナリストとしての活動に役立てることができます。 科目群
A 14
B 14
C 14
     
リアル& バーチャルメディア 音声、音響、画像、立体、環境といったメディア信号からの情報を上手く利用するための原理、応用、基礎理論などを学びます。これにより、製品/サービスはもちろんコンテンツ作成などにも役立つものと期待しています。 12          
応用ソフトウェア 最新の技法を用いたソフトウェアシステムとその開発管理について、原理、応用、基礎理論などを学びます。さらに、 OS やデータベース、ネットワークの仕組みも学びます。これにより、ソフトウェアの開発やネットワークを応用した製品・サービスの開発等に役立てます。 12          
人工知能 人間の行う知的行動を、データをもとにコンピュータが処理する方法について、原理、応用、基礎理論などを踏まえ学びます。そして、人工知能を応用した様々な製品、サービス、アプリの開発等に活かすことを目指します。 12      
電子デバイス・マテリアル 量子ドット、太陽電池等の新規電子デバイスの創出や、脳型コンピュータ素子の実現を目指すなど広範囲にわたる分野の技術を学びます。学んだ内容は、次世代エレクトロニクス産業を支える質の高い製品づくりに役立ちます。 12          
IoT・通信 ネットワーク 情報の感知・解析・可視化・制御に関する技術、情報を伝達するための通信デバイスとネットワークシステムを学びます。修得した知識は革新的な製造技術の開発や、産業を越えた情報連携社会の確立に役立てることができます。 12          
スマート情報システム ヒトの感性や認知機構の解明、データに内在する知識抽出、知識獲得機構の解明を通し、情報エレクトロニクスの立場から知能システムに関する基盤技術の習得、理論構築、これらを応用したシステム構築を目指します。 12          
モバイルロボティクス 移動式ロボット技術は、ものづくり分野、サービス分野、インフラ・災害対策分野などでの活躍が期待されています。本プログラムでは、世界で活躍する自律移動ロボットのソフトウエア・ハードウエアの両面の技術について広く学びます。 12        
先進機械工学 材料の力学・構造の基礎から計算機を用いた設計、強度評価の一貫したフローを学ぶことにより、先端材料開発によるイノベーションを担う先進機械開発技術者を養成します。 14          
航空宇宙 航空宇宙工学の基礎とともに、航空宇宙機の打上げ、航行、帰還に関する熱流体の知識や過酷で未知な環境に耐えうる機能性材料や機械構造物の設計など、航空宇宙技術者に必要な高度な知識を身につけます。 14          
先端ロボティクス ロボット技術は、医療、介護、災害救助、インフラなど、様々な分野において活躍が期待されており、これからの社会を支える技術の一つです。本プログラムでは、ロボット開発に必要な専門知識について広く学びます。 14      
バイオニックデザイン 機械、化学、情報など、理工学の多くの分野で生物の機能や形態に学んだ設計が研究され、ロボットや医療・福祉等の分野で応用されています。本プログラムでは、生物と理工学との関係について広く学びます。 14    
先進エコ マテリアル モノづくりの基盤技術である機械工学をベースに、環境科学や化学物質に関連する専門知識を習得します。廃棄物処理、リサイクルなどの循環型社会を創り出す機械システムを提案できる人材の育成を行います。 14      
エネルギー 環境や経費への負担を低くして大きなエネルギーを獲得するための原理や技術を学びます。学んだ内容は省エネルギー社会の実現に向けた材料開発や化学・電気・光エネルギーシステムの開発にも役立てることができます。 10        
生命機能化学 生物機能を取り入れた化学システムの理解とそれを応用するための原理や技術を学びます。学んだ内容は生体機能材料や医農薬品の開発だけでなく、化成品や食用品・化粧品の創出にも役立てることができます。 10        
高機能新素材 便利で快適な社会生活を基盤的に支える化学素材を作るための原理や技術を学びます。学んだ内容は、高分子化合物や無機セラミックス材料・ナノ材料等の創成に役立てることができます。 10        
環境共生 高度なモノづくりに必要不可欠な「分析・評価・フィードバック」の原理や技術を学びます。学んだ内容は、環境への配慮を要する分野だけでなく、新しい材料開発を求められる領域にも役立てることができます。 10        
都市環境テクノロジー 人の社会経済活動に伴って発生する廃水・排ガス・廃棄物を再生、再利用したり、無害化するための技術やシステムを学びます。学んだ内容は都市環境保全だけでなく、化学プラントの設計や設備管理にも役立てることができます。 12          
環境インフラ 人間活動の自然への影響を評価したり、人と自然が共生するために必要な知識や手法を学びます。学んだ内容はダムや廃棄物処理施設、上下水道などの都市基盤施設を造ったり、自然再生・保全事業を行なう際の、調査や施工の計画や管理などに役立てることができます。 14          
生物多様性サイエンス 生物多様性を支えるメカニズムと、人間活動による生物多様性への影響について学びます。生物多様性を維持し、健全な生態系を管理するための基礎を身につけます。 12          
先端環境モニタリング 環境 DNA や安定同位体の分析など、環境やそこに生息する生物のモニタリング手法の最先端技術を学びます。生物を含めた野外環境を効率的に測定・解析する知識と技能を身に付けることができます。 12        
SDGs
(持続可能な開発目標)
持続可能な開発目標(SDGs)とは、これからの社会が実現すべき資源・環境利用の中心的課題です。これを実現するために必要な知識や技術を修得し、SDGs の取り組みを推進する基本的な考えを身に付けることができます。 14      

「数理」=数理・情報科学課程、「知能」=知能情報メディア課程、「電子」=電子情報通信課程
「機械」=機械工学・ロボティクス課程、「応化」=応用化学課程、「環境」=環境生態工学課程

注意事項

  1. すべての学修プログラムは、所属する課程にかかわらず履修可能です。
  2. 学修プログラムを修了するためには、各学修プログラムに含まれる科目について、「学修プログラム修了要件単位(最低)数」以上を単位修得する必要があります。なお、学修プログラムによっては必修科目が設定されており、この場合は必修科目を含め「学修プログラム修了要件単位(最低)数」以上を単位修得する必要があります。
  3. 学修プログラム「データサイエンス」を修了するためには、A・B・Cいずれかの科目群から14単位以上を単位修得する必要があります。
  4. 各学修プログラムに含まれる科目は、「設置科目(学修プログラムに含まれる科目)」で確認してください。
  5. 各プログラムの修了要件を満たした学生については、本人の申請に基づき、プログラム修了証を発行します(詳細は、ポータルサイトを通じてお知らせします)。

【8】設置科目(学修プログラムに含まれる科目)(共通)

「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
「◎」=学修プログラムを修了するための必修科目、「○」:学修プログラムを修了するための選択科目、「(A)(B)(C)」=データサイエンスの科目群
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. この一覧表に含まれる科目は、すべての課程で履修可能です。
  2. 主開講課程での科目区分は、「設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)」に記載のとおりです。
  3. 主開講課程以外での科目区分は、専門関連科目(選択)です。

「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
「◎」=学修プログラムを修了するための必修科目、「○」:学修プログラムを修了するための選択科目、「(A)(B)(C)」=データサイエンスの科目群
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. この一覧表に含まれる科目は、すべての課程で履修可能です。
  2. 主開講課程での科目区分は、「設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)」に記載のとおりです。
  3. 主開講課程以外での科目区分は、専門関連科目(選択)です。

「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
「◎」=学修プログラムを修了するための必修科目、「○」:学修プログラムを修了するための選択科目、「(A)(B)(C)」=データサイエンスの科目群
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. この一覧表に含まれる科目は、すべての課程で履修可能です。
  2. 主開講課程での科目区分は、「設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)」に記載のとおりです。
  3. 主開講課程以外での科目区分は、専門関連科目(選択)です。

「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
「◎」=学修プログラムを修了するための必修科目、「○」:学修プログラムを修了するための選択科目、「(A)(B)(C)」=データサイエンスの科目群
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. この一覧表に含まれる科目は、すべての課程で履修可能です。
  2. 主開講課程での科目区分は、「設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)」に記載のとおりです。
  3. 主開講課程以外での科目区分は、専門関連科目(選択)です。

「1Q」=第1クォーター、「2Q」=第2クォーター、「3Q」=第3クォーター、「4Q」=第4クォーター
「◎」=学修プログラムを修了するための必修科目、「○」:学修プログラムを修了するための選択科目、「(A)(B)(C)」=データサイエンスの科目群
カリキュラム改革等の都合上、別の学期に開講する科目があります。対象科目等の詳細は、履修要項WEBサイトで確認してください。
https://cweb.ryukoku.ac.jp/~kyoga/rishu/rishu.html#rikou

注意事項

  1. この一覧表に含まれる科目は、すべての課程で履修可能です。
  2. 主開講課程での科目区分は、「設置科目(専門基礎科目・専門応用科目)」に記載のとおりです。
  3. 主開講課程以外での科目区分は、専門関連科目(選択)です。

【9】ナンバリング科目分類・略号表(共通)

(出典:同志社大学教育支援機構学習支援・教育開発センター)

分野 分科 略号(分科) 細目名 略号(細目)
総合系 情報学 情報学基礎 POI 情報学基礎理論 THI
数理情報学 MAI
統計科学 STS
計算基盤 PRI 計算機システム COS
ソフトウェア SOF
情報ネットワーク INN
マルチメディア・データベース MUD
高性能計算 HPC
情報セキュリティ ISE
人間情報学 HUI 認知科学 CGS
知覚情報処理 PIP
ヒューマンインターフェース・インタラクション HII
知能情報学 INI
ソフトコンピューティング SCO
知能ロボティクス IRO
感性情報学 KAI
情報学フロンティア FRI 生命・健康・医療情報学 LHM
ウェブ情報学・サービス情報学 WIS
図書館情報学・人文社会情報学 LIH
学習支援システム LSS
エンタテイメント・ゲーム情報学 EGI
環境学 環境解析学 EAE 環境動態解析 EDA
放射線・化学物質影響科学 RRC
環境影響評価 EIA
環境保全学 ENV 環境技術・環境負荷低減 EER
環境モデリング・保全修復技術 MTE
環境材料・リサイクル ECM
環境リスク制御・評価 ERC
環境創成学 SES 自然共生システム EES
持続可能システム DEV
環境政策・環境社会システム EPS
複合領域 デザイン学 DSS デザイン学 DES
生活科学 HLS 家政・生活学一般 HEH
衣・住生活学 CLD
食生活学 EAH
科学教育・教育工学 SEE 科学教育 SCE
教育工学 EDT
科学社会学・科学技術史 SHS 科学社会学・科学技術史 SHS
文化財科学・博物館学 CAS 文化財科学・博物館学 CAS
地理学 GGR 地理学 GGR
社会・安全システム科学 SSS 社会システム工学・安全システム SSE
自然災害科学・防災学 NDD
人間医工学 BIE 生体医工学・生体材料学 BEB
医用システム MSY
医療技術評価学 MES
リハビリテーション科学・福祉工学 RSW
健康・スポーツ科学 HSS 身体教育学 DMB
スポーツ科学 SPS
応用健康科学 AHS
子ども学 CHS 子ども学(子ども環境学) CHS
生体分子科学 BMS 生物分子化学 BIC
ケミカルバイオロジー CHB
脳科学 BRS 基盤・社会脳科学 BSB
脳計測科学 BRB
人文社会系 総合人文社会 地域研究 ARS 地域研究 ARS
ジェンダー GDE ジェンダー GDE
人文学 哲学 PHI 哲学・倫理学 PHE
中国哲学・印度哲学・仏教学 CIB
宗教学 RES
思想史 HIT
芸術学 ART 美学・芸術諸学 ASA
美術史 FAH
芸術一般 ARL
文学 LIT 日本文学 JLT
英米・英語圏文学 LIE
ヨーロッバ文学 EUL
中国文学 CHL
文学一般 LIG
分野 分科 略号(分科) 細目名 略号(細目)
人文社会系 人文学 言語学 LIN 言語学 LIN
日本語学 JLN
英語学 ENL
日本語教育 JLE
外国語教育 FLE
史学 HIS 史学一般 HSG
日本史 JPH
アジア史・アフリカ史 HAA
ヨーロッパ史・アメリカ史 HEA
考古学 ARC
人文地理学 HUG 人文地理学 HUG
文化人類学 CUA 文化人類学・民俗学 CUA
社会科学 法学 LAW 基礎法学 FUL
公法学 PUL
国際法学 ILA
社会法学 SOL
刑事法学 CRL
民事法学 CIL
新領域法学 NFL
政治学 POL 政治学 POL
国際関係論 INR
経済学 ECO 理論経済学 ECT
経済学説・経済思想 EDE
経済統計 ECS
経済政策 ECP
財政・公共経済 PFP
金融・ファイナンス MOF
経済史 ECH
経営学 MAN 経営学 MAN
商学 CME
会計学 ACC
社会学 SOC 社会学 SOC
社会福祉学 SWS
心理学 PSY 社会心理学 SOP
教育心理学 EDP
臨床心理学 CLI
実験心理学 EXP
教育学 EDU 教育学 EDU
教育社会学 SOE
教科教育学 ESS
特別支援教育 SNE
理工系 総合理工 ナノ・マイクロ科学 NMS ナノ構造化学 NSC
ナノ構造物理 NAP
ナノ材料化学 NAC
ナノ材料工学 NAE
ナノバイオサイエンス NBI
ナノマイクロシステム NAM
応用物性 AMA
応用物理学 APH 結晶工学 CRE
薄膜・表面界面物性 TFS
光工学・光量子科学 OEP
プラズマエレクトロニクス PLE
応用物理学一般 GAP
量子ビーム科学 QBS 量子ビーム科学 QBS
計算科学 CMS 計算科学 CMS
数物系科学 数学 MAT 代数学 ALG
幾何学 GMT
解析学基礎 BAA
数学解折 MMA
数学基磋・応用数学 FMA
天文学 AST 天文学 AST
素粒子・原子核・宇宙線・宇宙物理 PNC
物理学 PHY 物性Ⅰ CMP
物性Ⅱ COM
数理物理・物性基礎 MPF
原子・分子・量子エレクトロニクス AMQ
生物物理・化学物理・ソフトマターの物理 BPC
分野 分科 略号(分科) 細目名 略号(細目)
理工系 数物系科学 地球惑星科学 EAP 固体地球惑星物理学 SEP
気象・海洋物理・陸水学 MPO
超高層物理学 SUA
地質学 GLG
層位・古生物学 STP
岩石・鉱物・鉱床学 PME
地球宇宙化学 GCO
プラズマ科学 PSC プラズマ科学 PSC
化学 基礎化学 BSC 物理化学 PHC
有機化学 ORC
無機化学 INC
複合化学 APC 機能物性化学 FSS
合成化学 SYC
高分子化学 POC
分析化学 ANC
生体関連化学 BRC
グリーン・環境化学 GEC
エネルギー関連化学 ENC
材料化学 MAC 有機・ハイブリッド材料 OHM
高分子・繊維材料 PTM
無機工業材料 IIM
デバイス関連化学 DRC
工学 機械工学 MEN 機械材料・材料力学 MMM
生産工学・加工学 PEN
設計工学・機械機能要素・トライボロジー DEE
流体工学 FEN
熱工学 THN
機械力学・制御 DYC
知能機械学・機械システム INM
電気電子工学 EEE 電力工学・電力変換・電気機器 PEP
電子・電気材料工学 EME
電子デバイス・電子機器 ELD
通信・ネットワーク工学 CNE
計測工学 MEE
制御・システム工学 CES
土木工学 CIE 土木材料・施工・建設マネジメント CEM
構造工学・地震工学・維持管理工学 SEE
地盤工学 GEE
水工学 HYE
土木計画学・交通工学 CEP
土木環境システム CEE
建築学 ABE 建築構造・材料 BSM
建築環境・設備 AEN
都市計画・建築計画 TPA
建築史・意匠 AHD
材料工学 MAE 金属物性・材料 PPM
無機材料・物性 IMP
複合材料・表界面工学 CMA
構造・機能材料 SFM
材料加工・組織制御工学 MPM
金属・資源生産工学 MMR
プロセス・化学工学 PCH 化工物性・移動操作・単位操作 PCE
反応工学・プロセスシステム REN
触媒・資源化学プロセス CRC
生物機能・バイオプロセス BIB
総合工学 INE 航空宇宙工学 AEE
船舶海洋工学 NMA
地球・資源システム工学 ESR
核融合学 NFS
原子力学 NUE
エネルギー学 ENE
生物系 総合生物 神経科学 NRS 神経生理学・神経科学一般 NGN
神経解剖学・神経病理学 NAN
神経化学・神経薬理学 NEN
実験動物学 LAS 実験動物学 LAS
腫瘍学 ONC 腫瘍生物学 TUB
腫瘍診断学 TUD
腫瘍治療学 TTH
ゲノム科学 GNM ゲノム生物学 GEB
ゲノム医科学 MEG
システムゲノム科学 SGS
生物資源保全学 CBR 生物資源保全学 CBR
分野 分科 略号(分科) 細目名 略号(細目)
生物系 生物学 生物科学 BLS 分子生物学 MOB
構造生物化学 STB
機能生物化学 FUB
生物物理学 BIO
細胞生物学 CEB
発生生物学 DEB
基礎生物学 BAB 植物分子・生理科学 PMB
形態・構造 MOS
動物生理・行動 APA
遺伝・染色体動態 GCD
進化生物学 EVB
生物多様性・分類 BIS
生態・環境 ECE
人類学 ANT 自然人類学 PHA
応用人類学 AAN
農学 生産環境農学 PPE 遺伝育種科学 SGB
作物生産科学 CPS
園芸科学 HOS
植物保護科学 PPS
農芸化学 AGC 植物栄養学・土壌学 PNS
応用微生物学 APM
応用生物化学 APB
生物有機化学 BCH
食品科学 FOS
森林圏科学 FFP 森林科学 FSC
木質科学 WOS
水圏応用科学 AAS 水圏生産科学 ABS
水圏生命科学 ALS
社会経済農学 ASS 経営・経済農学 ASM
社会・開発農学 ASR
農業工学 AGE 地域環境工学・計画学 REP
農業環境・情報工学 AEA
動物生命科学 ANL 動物生産科学 APS
獣医学 VMS
統合動物科学 IAS
境界農学 BOA 昆虫科学 INS
環境農学(含ランドスケープ科学) ENA
応用分子細胞生物学 AMC
医歯薬学 薬学 PHR 化学系薬学 CPH
物理系薬学 PPH
生物系薬学 BIP
薬理系薬学 PHP
天然資源系薬学 NME
創薬化学 DDC
環境・衛生系薬学 EHP
医療系薬学 MPH
解剖学一般(含組織学・発生学) GEA
生理学一般 GPH
環境生理学(含体力医学・栄養生理学) ENP
基礎医学 BAM 薬理学一般 GEP
医化学一般 GMC
病態医化学 PMC
人類遺伝学 HGE
人体病理学 HUP
実験病理学 EPA
寄生虫学(含衛生動物学) PAR
細菌学(含真菌学) BAC
ウイルス学 VIR
免疫学 IMM
境界医学 BOM 医療社会学 MSO
応用薬理学 APP
病態検査学 LAM
疼痛学 PAS
社会医学 SOM 疫学・予防医学 EPM
衛生学・公衆衛生学 HPH
病院・医療管理学 MHM
法医学 LEM
分野 分科 略号(分科) 細目名 略号(細目)
生物系 医歯薬学 内科系臨床医学 CIM 内科学一般(含心身医学) GIM
消化器内科学 GAS
循環器内科学 CAM
呼吸器内科学 ROI
腎臓内科学 KIM
神経内科学 NEU
代謝学 MET
内分泌学 END
血液内科学 HEM
膠原病・アレルギー内科学 CPA
感染症内科学 IDM
小児科学 PED
胎児・新生児医学 ENM
皮膚科学 DER
精神神経科学 PSS
放射線科学 RAS
外科系臨床医学 CLS 外科学一般 GES
消化器外科学 DIS
心臓血管外科学 CSU
呼吸器外科学 RSU
脳神経外科学 NSU
整形外科学 ORS
麻酔科学 ANE
泌尿器科学 URO
産婦人科学 OBG
耳鼻咽喉科学 OTO
眼科学 OPH
小児外科学 PSU
形成外科学 PLS
救急医学 EMM
歯学 DNT 形態系基礎歯科学 MBD
機能系基礎歯科学 FBD
病態科学系歯学・歯科放射線学 PDD
保存治療系歯学 COD
補綴・理工系歯学 PDM
歯科医用工学・再生歯学 DEN
外科系歯学 SUD
矯正・小児系歯学 OPD
歯周治療系歯学 PER
社会系歯学 SOD
看護学 NUR 基礎看護学 FUN
臨床看護学 CLN
生涯発達看護学 LDN
高齢看護学 GEN
地域看護学 CHN