科目概要(2023年度以前生)
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カリキュラム表
1年次春 | 1年次秋 | 2年次春 | 2年次秋 | 3年次春 | 3年次秋 | 4年次春 | 4年次秋 | |||
必須科目 | 文化情報学入門 | 文化情報学演習1 コロキアム | 文化情報学演習3 | 文化情報学演習2 アドバンスト・コロキアム | ジョイント・リサーチⅠ | ジョイント・リサーチⅡ | 卒業研究Ⅰ | 卒業研究Ⅱ | ||
選択科目Ⅰ | A群 文化 クラスター 科目群 | 文化資源学 科目 | –日本文化史 –文化計量学入門 –現代文化概論 | –歴史文化情報入門 –文献学入門 | –歴史文化情報概説 –文献講読 –美術史学 | –文化解析 –文化・社会人類学 –音楽解析 | –歴史文化情報論 | –文化記号論 –古典文化論 –伝統音楽論 | ||
言語データ 科学科目 | –世界の諸言語 –ことばと文化 | –ことばの科学 –ことばと社会 | –言語研究の方法1 –言語類型論 –コーパス言語学 | –言語研究の方法2 –音韻論 | –統語論 –語用論 | –言語と脳科学 –認知言語学 | ||||
行動データ 科学科目 | –身体論 | –認知科学入門 –社会調査入門 | –人間と文化 –感覚・知覚論 –社会調査法 –計量社会学 | –視覚表現論 –比較文化論 –身体メディア論 –社会調査演習 | –認知科学の方法 –認知科学実習 –行動計量分析法 | –認知システム論 –社会ネットワーク分析 | ||||
B群 データ サイエンス 科目群 | データ分析 科目 | –データサイエンス入門 –データサイエンス入門演習 | –データサイエンス基礎 –データサイエンス演習 | –定量的データ分析 –定量的データ分析演習 | –定性的データ分析 –定性的データ分析演習 | –ベイズ統計 –機械学習 | –テキストマイニング –データハンドリング | |||
基礎数理 科目 | –数学入門 –論理と数理 | –線形代数 –離散数学 –微分積分 | –確率・統計 –微分方程式 | –数理統計 –現象と数理 –最適化法 | –多変量解析 –数値解析 –数理モデル | –時系列解析 –決定理論 | ||||
情報・コンピュータ科目 | –情報倫理 –プログラミング入門 | –コンピュータの仕組み –プログラミング基礎 | –プログラミング応用 | –情報理論 –データベースシステム –情報セキュリティ | –インターネット技術 –情報アクセス技術 –アルゴリズムとデータ構造 | –ヒューマンコンピュータインタラクション –翻訳解析 | ||||
C群 | 体験型 教養科目 | –体験型教養科目(文化体験/企業体験/海外体験/カレント・トピックスetc.) | ||||||||
選択科目Ⅱ | D群 | 全学共通教養教育科目 | ||||||||
E群 | 外国語教育科目・英語 | |||||||||
F群 | 外国語教育科目・英語以外の外国語 | |||||||||
G群 | 免許・資格科目、他学部設置科目 等 |