データサイエンス学環　アドミッションポリシー

（１）数理科学・統計学・情報学を中心として、大学で学ぶために必要な語学、数学や情報に関する基本的知識・技能を習得している。
（２）課題や問題の解決に向けて、柔軟な発想を持ち、論理的に考えて的確に判断する素養を備えている。
（３）人や社会とデジタルデータとの関わりに関心を持ち、AIなどの先端技術が持つ可能性と課題について深く考え、データを分析することによって見いだす新たな価値を、人や社会のために活かしたいという意欲を有している。
（４）未知の事柄について、真摯に学び続けることに意欲を有している。
（５）自らの考えやデータ分析から得られた新たな知見を、会話や文章表現などを適切に用いて他者に伝え、理解や共感を得ようとする姿勢を有している。
（６）自身のみならず他者の考えや価値観を尊重し、共に新たな知見を得ようとする姿勢を有している。

総合型選抜（総合評価型）では、小論文または適性テストにより基礎知識を評価するとともに、面接試験においては、エントリーシートや調査書等も活用して、基礎知識、思考力・判断力・表現力、学習意欲および他者と協働する態度を評価します。

総合型選抜（学びの探究型）では、設定された課題への探究姿勢およびその成果を確認することにより、同様の能力を評価します。

学校推薦型選抜では、面接試験を通じて、基礎知識、思考力・判断力・表現力、学習意欲および他者と協働する態度を評価します。

スカラシップ選抜では、適性テストにより基礎学力を評価するとともに、志望理由で思考力・判断力・表現力、学習意欲を評価します。

一般選抜および大学入学共通テスト利用選抜では、科目別学力試験を実施し、データサイエンス学環の学修に必要な基礎学力を評価します。また、一部の一般選抜で実施する面接試験では、基礎知識、思考力・判断力・表現力、学習意欲および他者と協働する態度を評価します。

上記いずれの選抜においても「学力の三要素」に基づき総合的に判定します。