アドミッションポリシー

1.受け入れる学生に求める関心?意欲

　本学位プログラムでは、グローバルな視野を持ち、海洋関連分野に関する深い専門知識とフィールドの経験をバックグラウンドに、ビッグデータや人工知能を用いて海洋関連分野における諸課題に対応し、社会実装を主導する卓越した博士人材になる強い意欲を持つ人を求めます。

2.受け入れる学生に求める学修成果

（知識?技能）
(1)研究科の各専攻における専門分野の学習に必要な海洋関連分野に関する基礎的な専門知識と実験?演習等で養われた研究の遂行に必要な技術の習得
(2)ビッグデータや人工知能を活用するためのデータサイエンスにおけるリテラシー能力

（思考力?判断力?表現力等の能力）
(3)グローバルに活躍する人材に求められる幅広い教養と国際的?文化的素養
(4)自分の考えを分かりやすく他者に伝える表現力

（主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度）
(5)専攻分野を越えて分野横断的?学際的に学びあえる姿勢
(6)国内外の海洋関連業界と積極的にコミュニケーションを取り，主導的に協働して諸課題の解決にあたることに対する意欲

3．入学者選抜での評価方法

「求める人材」にふさわしい学生を選抜するため、一次選抜として書類審査を行い、学部での成績及び志望理由、研究計画等から総合的に評価します。また、二次選抜として面接審査を実施し、提出された研究計画書の内容に関するプレゼンテーション及び質疑応答により、学力?研究能力とともに本学位プログラムへの理解と意欲などについて総合的に評価します。

カリキュラムポリシー

1.教育課程を編成するための方針

　前期プログラムにおいては、各専攻分野における専門的知識を修得するとともにデータ解析と人工知能についての理論や実践力を修得し、異分野との協働による諸課題へのアプローチを学ぶカリキュラムを編成します。また、前期プログラム修了時には博士論文研究基礎力審査を活用し、５年間を通じたカリキュラムによる人材育成を行います。
　後期プログラムにおいては、海洋関連分野に関する高度に専門的な知識を総合的?学際的に修得するとともに、ビッグデータと人工知能を活用し、海洋関連分野における諸課題について解決する実践力を養うカリキュラムを編成します。

2.教育の内容及び教育の実施?法に関する?針

　前期プログラムでは、プログラム共通科目の講義?演習科目により、ビッグデータ?人工知能の基礎について理論から実践まで修得し、ワークショップ科目により海洋関連の企業?研究機関等における実際の課題へのアプローチを学びます。
　後期プログラムにおいては、ビッグデータ?人工知能の更なる活用を学ぶとともに、社会実装に関する実践的な方法やアセスメントの能力を修得します。また、必修のレジデントシップにより、実際の開発現場等で長期インターンシップを行い、社会実装の能力を修得します。

ディプロマポリシー

１．目指すべき人材像
本学が有する専門知識とフィールドに関する豊富な経験を元に、的確にビッグデータや人工知能を活用し、その社会実装を主導する高度専門技術者や海洋政策立案者を養成します。

２．学生が身に付けるべき能力，素養の目標
研究科の各専攻におけるディプロマ?ポリシーに加え、次に掲げる能力、素養を身に付けていることを目標とします。
(1)データ解析や機械学習などのデータサイエンスについて、社会実装に必要なレベルの科学的知識とスキルを身に付けていること
(2)それぞれの専門分野において、ビッグデータや人工知能を応用すべき課題を明確に把握し、その課題解決に向けて、応用技術の企画、立案ができること
(3)ビッグデータや人工知能の社会課題への応用について、科学的に有効性、妥当性を評価できること
(4)データ解析や機械学習の結果に基づいて適切な意思決定や情報発信ができること

３．修了認定?学位授与?針
　プログラムの修了要件は、所定の授業科目を履修して必要な単位を修得し、大学院博士前期課程の修了要件かつ博士後期課程の修了要件を満たすものとします。本プログラム在籍者は、博士前期課程の修了要件については、修士論文に代えて博士論文基礎力審査（QE）に代えることができます。
　ただし、博士後期課程入学者については、所定の授業科目を履修して必要な単位を修得し、大学院博士後期課程の修了要件を満たすものとします。
　これらの要件を満たしたものに博士（工学?海洋科学）の学位を授与します。なお、前期プログラムを修了し、大学院博士前期課程の修了要件を満たした者については、修士（工学?海洋科学）の学位を授与します。