学びの特色（情報学部）
到達目標
01 情報学の知識と技術の実践ができる
- 地域社会の課題等を抽象化して把握し、適切なデータに基づき客観的に分析できる。
- 社会を支える情報通信技術の応用を構想し、システムやアプリケーション等を開発することができる。
- 人工知能技術やエンタテインメント技術を通じて地域社会の価値向上をはかることができる。
02 地域社会の多様な状況を理解して課題を客観的に取り扱い、
論理的に考え、表現することができる
03 地域社会のさまざまなアクターと協働しながら、
専門知識と技術を地域課題の解決に向けて応用する実践力を身につける
学びの特色
01 高度な知識・スキル修得のための専門領域（トラック）
02 卒業研究は2つのタイプから選択
03 教職課程の設置（2026年度以降入学生）
高度な知識・スキル修得のための専門領域（トラック）
数理・データサイエンストラック
ビッグデータを収集し、それを整理・分析し、価値を付加することによって、現代の地域・社会が抱える、流通・経済・交通・防災・農業等の諸課題の解決への途を探ることのできる人材を養成します
開講予定科目
機械学習・画像情報処理・確率統計・離散数学・計測工学・シミュレーション工学 ほか
ICTトラック
情報を解析し、利用できることやアプリケーションの開発ができるようになることで、現代の地域・社会が抱える、ものづくり、情報システム、情報セキュリティ、エネルギー等の諸課題解決に挑む人材を養成します。
開講予定科目
オペレーティングシステム・情報符号理論・情報ネットワーク・情報セキュリティ・組込みシステム ほか
人間・社会情報学トラック
AI(人工知能)やエンタテインメントなどで注目されている情報技術を学び修めることで、現代の地域・社会が直面する医療・介護、国際交流等の諸課題を解決に導き、芸術や娯楽等に活用して現代社会に活力を与えることができる人材を養成します。
開講予定科目
ヒューマンインタフェース・自然言語処理・サービスエンジニアリング・エンタテインメント情報学・ゲーム情報学 ほか
卒業研究は2つのタイプから選択
研究開発タイプ
1年次のプログラミング科目や数学科目から始まる専門教育を入口として、地域課題と向き合いつつ、情報学、情報科学、情報工学、数理科学、数理工学などの専門知識と技術を活かした研究開発に興味のある学生が選択します。自身のテーマを設定し、基礎研究や応用研究、あるいはシステムやアプリ、ソフトウェアの開発などを進めます。
プロジェクト実践タイプ
1年次の地域協働演習を入口として、情報技術を駆使した地域課題の解決に興味を持つ学生は、情報学の専門的な学びで知識・スキルを修得します。2年次の地域情報実践演習で実践的なプロジェクトを経験することや、それらを活かした地域課題を扱うプロジェクトの実践を通じて専門性を深める卒業研究を選択することができます。
教職課程（2026年4月に新設）
取得できる教員免許状の種類
- 中学校教諭一種免許状(数学)
- 高等学校教諭一種免許状(数学)
- 高等学校教諭一種免許状(情報)
中学（数学）+高校（数学）+高校（情報）の3つの免許状を同時取得可能
3つの免許状を同時取得するには、数学・情報それぞれの教科に関する専門科目の単位修得が必要です。
実習について
中一種免許希望者：7日間の介護等体験（3年次）、教育実習I・IIを合わせて約4週間（原則4年次）
高一種免許希望者：教育実習Iのみで約2週間（原則4年次）
※教育実習先については、母校や京都府北部も選択肢の一つですが、受入状況等によりご希望に沿えない場合があります。
育成する教員像
Point1 地域とともに学び、地域に貢献できる教員
大学で身につけた知識と技術を地域社会の課題解決に生かし、学校教育を通して地域の発展に寄与できる人材の育成を重視しています。
Point2 情報学に基づく論理的思考力を備えた教員
情報学部で培うデータ活用力や論理的思考力を教育現場で活かせるよう、数学・情報教育に必要な専門性を体系的に身につけます。
Point3 学び続ける姿勢をもち、学ぶ意義や楽しさを伝えられる教員
自ら問い続け、学び続ける力を育むとともに、生徒に学ぶ楽しさや意義を実感させる教育的指導ができる教員の育成を目指します。
Point4 次世代を育てる使命を理解し、社会に貢献できる教員を育成
未来を担う子どもたちの成長を支える意義を理解し、個々の良さを伸ばしながら社会に貢献できる教員としての姿勢を育てます。
履修モデル
〇：中学数学 ●：高校数学 ★：高校情報
| １年次 | ２年次 | ３年次 | ４年次 | |
|---|---|---|---|---|
| 第６６条の6に関する科目 | 日本国憲法 体育実技Ⅰ・Ⅱ | |||
| 英語 データサイエンス | ||||
| 教科及び教科の指導法に関する科目 | 〇●線形代数Ⅰ・Ⅱ | ●離散数学 〇●★計算機アーキテクチャ ★情報ネットワーク ★情報科教育法Ⅰ・Ⅱ | 〇●コンピュータグラフィックス ★ソフトウェア工学 | |
| 〇●幾何学入門 | 〇●確率統計 ★ヒューマンインタフェース ★メディア情報学 | ●★パターン認識 ★ネットワークコンピューティング | ||
| 〇●微分積分Ⅰ・Ⅱ | 〇●シミュレーション工学 ★データベースシステム ★情報セキュリティ | 〇●★数値解析 ★メディア表現技術 | ||
| ★情報と社会 | 〇●★アルゴリズム論 ★オペレーティングシステム 〇●数学科教育法Ⅰ・Ⅱ | ★論理設計 〇●数学科教育法Ⅲ・Ⅳ | ||
| 大学が独自に設定する科目 | 人工知能 | |||
| 教育の基礎的理解に関する科目等 | 教育原理 | 教育制度論 総合的な学習の時間の指導法 | ||
| 教育心理学 | 教育課程論 特別活動の指導法 | 生徒・進路指導論 教育相談 | ||
| 〇道徳教育の指導法 | 教育方法・情報技術活用論 | 教職論 特別支援教育 | ||
| 教育実践に関する科目 | 教育実習指導 | |||
| 教育実習Ⅰ | ||||
| 〇教育実習Ⅱ | ||||
| 教職実践演習 |