受験生の皆さん、数理・情報・AI(人工知能)・DS(データサイエンス)・DX(デジタルトランスフォーメーション)を学びませんか?
デジタル情報人材育成なら、愛媛大学へ!
学部で理論を中心に学びたい人は、理学部理学科数学・数理情報コース
学部で実装を中心に学びたい人は、工学部工学科コンピュータ科学コース/応用情報工学コース
大学院は理工学研究科理工学専攻数理情報プログラム(理学部・工学部出身者が合流)
研究室紹介リーフレット「AI時代の大学教育」 もご覧ください。
愛媛大学理学部数学・数理情報コースや松浦研究室に関するよくある質問とその回答をまとめました。
本欄記載の回答は、教員個人の見解を述べたものであり、大学の公式見解と一致しているとは限りません。
また、本稿執筆時点(2024年3月)での情報であり、閲覧時の最新の状況と一致しない可能性があります。
予めご了承ください。
数学・数理情報コースの学生は、1年次は全学の共通教育科目(学部によらず、全学的に開講される科目)や理学部共通科目(コースによらずに学部全体で開講される科目)を中心に履修し、2~3年次は、コース専門科目を中心に履修します。
4年次は研究室に配属され、卒業研究に多くの時間を費やします。
コース専門科目としては、数学の理論と応用(統計、データサイエンスを含む)、それに情報系(プログラミングやAIなど)の科目が開講されます。
これらのうち、基礎的な科目は、全員履修することが想定されています。
発展的な科目は、各自の志向に応じて取捨選択します。
数学と情報の両方をバランスよく学習することも可能ですし、数学の理論に絞って学ぶことも、また応用・情報系の科目に絞って学ぶことも可能です。
愛媛大学では、理学部と工学部ともに、デジタル人材の育成に力を注いでいます。
どちらを選択するのが良いかは、自分がどこに軸足を置いて学びたいかに依存します。
一つの目安としては、プログラミング等の技術的な観点に重きを置きたい場合は工学部、人間が自分の頭で論理的に物事を考えることに重きを置きたい場合は理学部が、それぞれ適しています。
また、他学部科目の履修制度を利用することで、理学部に所属しながら、工学部の一部の科目(例えば、高度なプログラミング技術に関する科目)を履修することも可能です。
なお、大学院の数理情報プログラムでは、理学部・工学部両方の出身者を受け入れています。
つまり、大学院では、両者が合流することになります。
一般選抜(前期・後期)に合格して入学した学生は、1年次終了時にコース(数学・数理情報、物理学、化学、生物学、地学)を選択し、2年次の初めから、選択したコースに配属されます。
コース配属に際しては、成績等による選抜は行われませんので、基本的に、希望通りのコースに配属されます。
このように、入学後、1年間かけて自分の特性をじっくり見極めた上で、所属コースを選択でき、しかも、希望がそのまま通るので、不本意なコースに配属されることがない点は、理学部の特徴と言えます。
なお、学校推薦型選抜に合格して入学した場合は、受験時に選択したコースに配属されます。
数学・数理情報コースに在籍すれば、免許取得用に指定された科目を計画的に履修することで、中学・高校の数学の教員免許(一種免許状)を取得できます。
一方、工学部の科目を受講することで、高校の情報の免許を取得することも不可能ではありませんが、自コースの科目と併せて履修するのは、容易ではありません。
逆に、工学部の学生が、数学の免許を取得するのも、容易ではありません。
数学・数理情報コース卒業後、大学院の数理情報プログラムに進学する場合は、学部時代から計画的に必要科目を修得することで、大学院修了時までに、数学と情報の免許を両方取得することができます。
松浦研究室の学部卒業生の進路は様々ですが、特に多い就職先としては、公立・私立の中学・高校、金融機関、システム開発会社、行政機関等が挙げられます。
また、大学院に進学する学生も、少なからずいます。
大学院修了後の進路は、学部卒業生と大きくは変わりませんが、より専門性の高い人材として、世間からの期待も高まります。
特に、高度デジタル情報人材が大幅に不足している現在、数理情報分野の大学院を修了した人材は、世の中で貴重な存在と言えます。
就職地域に関しては、愛媛県内、当該学生の出身地、東京・大阪などの大都市圏の3パターンが典型的です。
いずれの場合も、特定の業種・職種に特化するというよりは、論理的思考力など、汎用的な能力を有する人材として、景気の影響を比較的受けずに、安定して就職先を見つけることができています。
研究室の学生の出身地については、正確な統計を取っていませんが、愛媛県出身者の割合は、それほど高くありません。
理学部全体の統計でみると、愛媛県出身者は、例年2~3割程度です。
愛媛県以外の出身地域としては、中国・近畿・四国地方が多くの割合を占めています。
その他、北は北海道から、南は沖縄まで、全国各地から学生が集まってきます。
さらには、海外からの留学生も在籍しています。
また、本コースの教員の出身地も、関東、関西など様々です。
このように、数学・数理情報コースには多様な人々が集まっていますので、県外出身者も肩身の狭い思いをすることはありません。
私自身、愛媛大学に赴任するまでは四国に縁はなく、愛知と東京に住んでいましたが、本学に赴任以降、すっかりこの地が気に入り、住み着いてしまいました。
松山市の人口は約51万人で、大都市に比べれば小規模です。
しかし、コンパクトシティのため、市中心部は活気に満ちています。
実際、半径2.5km程の中心圏内に鉄道駅、観光施設(松山城、道後温泉)、商業施設、娯楽施設が、また半径5km圏内に空港、港、高速ICが集中しています。
愛媛大学理学部も中心圏内に含まれ、近隣には松山大学、人間環境大学の他、県立・私立高校等もあり、若者で溢れています。
一方、市中心部を離れれば、豊かな自然に恵まれ、サイクリング、グランピング、キャニオニング、ラフティング、登山、釣り、スキー、農業体験など、自然を満喫できるスポットも、県内に数多く存在します。
さらに、学内の部活動、サークル活動も盛んです。
四国地域内にライバルが少ないため、全国規模の大会に出場できるチャンスが大きいのも、ある意味、魅力と言えるかもしれません。
松山市中心部は、市内電車(路面電車)が頻繁に運行されているので、移動に不自由はありません。
といっても、自転車や徒歩で移動する方が、手っ取り早い気もします。
本州へは、移動時間の面からは飛行機が便利で、大阪(伊丹)へは約50分、名古屋(中部国際)へは約70分、東京(羽田)へは約90分のフライトです。
特に、羽田便、伊丹便は、ともに1日10往復以上設定されているので、日帰りも可能です。
安価に移動したい場合は、高速バスが便利です。夜行バスなら、寝ている間に東京・名古屋・大阪などに移動でき、宿泊代も不要になります。
最近の高速バスは、1人掛けシートの導入など、快適性やプライバシーにも配慮されています。
また、対岸の広島へは、高速船で60分(呉港)~80分(広島港)程度です。
海外へは、韓国(ソウル、釜山)へは約90分、台湾(台北)へは約180分のフライトです(国際線は、運休になる場合あり)。
※回答の内容はフィクション(創作)です。真に受けないで下さいね。
黒板がオレンジ色
※愛媛県は柑橘王国。緑色はライバル県(オリーブ王国・香川県)を連想するのでNG?
願書の志望理由欄の書式が五・七・五
※松山は俳句の街
「書道」が必修科目
※愛媛県は製紙業が盛んで、書道パフォーマンス発祥の地
自家用船で通勤・通学
※愛媛県は漁業や造船業が盛ん
プールで人は泳いでおらず、鯛が泳いでいる
※愛媛県はマダイやシマアジなどの養殖が盛ん
トイレの水は、道後温泉からの源泉かけ流し
※道後温泉は理学部から徒歩15分
愛媛に住めば、蛇口からみかんジュースが出て、飲み放題だから
※定番ネタ
愛知大学に出願しようとして、間違えて愛媛大学に出願してしまったから
※両大学とも、地元での略称は「愛大(あいだい)」
坊っちゃん育ちなので、ぬるま湯に浸かっていたいから
※道後温泉は快適で、一度入ったら一生出たくないかも。大学は、入ったら、ちゃんと出てね!
海外留学したいから
※本州から見ると、愛媛は海の外
宝石王になりたいから
※愛媛大学は人工ダイヤモンドの研究で世界をリード。また、愛媛県は真珠の養殖が盛ん
耳栓、アイマスク、安眠枕
※寝る気満々
失念、断念、怨念
※宿題の提出を失念し、救済を懇願するも断られて単位取得を断念し、担当教員に怨念を抱く、とならないように!
取らぬ単位の皮算用
※高校までと違い、大学では過信していると単位を落とすので注意
高松市の自慢話
※四国最大の都市を巡り、松山の人は香川県高松市をライバル視している(という説あり)
教授より賢いAI
※私の仕事が奪われるので、ご遠慮願います
学生より学習能力の高いAI
※いずれ、大学から人が消え、AIがAIに教える場に?
宝くじには必勝法があると力説する確率論の教授
※確率現象に「絶対」はない
愛媛が柑橘の生産量で和歌山に負けると、統計誤差だと必死に主張する統計学の教授
※柑橘を巡り、和歌山は永遠のライバル
人間の教育には無関心で、AIの教育に夢中な機械学習の教授
※機械の方が教え甲斐がある?いや、人間の方が、夢がある
授業中、学生証番号が素数の人ばかり当てる整数論の教授
※大学に入学したら、学生証番号が素数かどうか要確認
学生の質問に、「定義より明らかである」とばかり回答する数学基礎論の教授
※教員が説明をさぼって「明らか」を連発すると、学生も真似をする
データ解析の具体例が、中日ドラゴンズとスウェーデンばかりの応用数学の教授
※私のこと(これだけは、ノンフィクションかも)
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