情報工学コース : プログラミングやネットワークセキュリティ、数値計算など幅広い情報工学分野を学びます。
数理・人工知能コース : AIやデータ解析、機械学習、オペレーションズ・リサーチを基に社会課題を分析・解決する力を養います。
情報メディアコース : メディア工学をベースとし、Webデザイン、映像制作、XRなど、次世代のメディア技術を修得します。
医療・人間情報学コース : 医療データ解析やデジタルヘルスケア技術を学び、医療や福祉の現場で役立つスキルを修得します。

分野横断カリキュラムとは、情報学だけでなく、他学部の専門知識を組み合わせて学ぶ仕組みです。情報工学、数理・AI、情報メディア、医療情報学の4つの専門分野に加え、他学部の副専攻科目や理工学部サブプログラムで経済学、社会学、教育学、法学、生命科学、都市防災学などの科目を選択でき、幅広い視点で問題解決にアプローチできる能力を養います。これにより、ITエンジニアだけでなく、教育、地域活性化、福祉など多分野で活躍できる人材育成を目指すことができます。

以下のようなメリットがあります。
・異なる専門分野を掛け合わせることで、新しいアイデアを創出できる。
・社会連携型授業により、企業や自治体の課題解決に直接携われる。
・幅広い学問を学ぶことで、問題解決能力だけでなく、協調性や柔軟性も向上する。
例えば、情報学と建築学を組み合わせた「スマートビルディングエンジニア」として、防災や環境保護を支援することが可能です​。

情報学部の授業は、講義形式に加え、演習や実習、PBL（課題解決型学習）など多様な形式があります。自主的に取り組む姿勢が重視される授業が多い点が特徴です。PBL授業では、実際の企業における課題をテーマにしたプロジェクトに取り組み、チームで協力しながら解決策を提案します。また、連携企業による寄付講座やインターンシップなど、企業や団体と連携した実践的な授業、就職支援も行われています。

高校数学Ⅱ・B程度の知識が求められますが、入学後に数学力を補強できるプログラムが用意されています。特に、線形代数、統計学、微積分などはデータ解析やAIモデルの理解に必要ですが、授業内で丁寧に解説されるため安心です。また、授業では数式だけでなく、図を用いた情報表現を学ぶ機会も多く、理数系に自信がない学生もスムーズに習得できる環境が整っています。情報学を深く学びたい場合は、数学Ⅲ・Cまで学んでおくことをお勧めします。

英語の文献読解やレポート作成、プレゼンテーションスキルなど、国際的に活躍するための英語力が重視されています。授業内での英語の使用は段階的に進み、初めは基礎からスタートし、専門用語や技術資料を扱う内容へと発展します。また、大学には、グローバルに活躍できるスキルを磨くために、留学プログラムや英語で行われる講義が用意されています。

講義ごとに復習や演習問題の課題が課されることが多く、特にプログラミングや人工知能関連の演習科目では、週ごとに課題提出が求められます。PBL（課題解決型学習）やプロジェクト型授業では、複数週間にわたって取り組む大規模な課題もあります。一方、座学中心の科目では、期末試験だけでなく、レポートやプレゼン課題が評価対象になる場合もあります。

卒業研究のテーマは情報工学、AI、情報メディア、医療・人間情報学など多岐にわたります。具体的には、IoTを活用したスマートシステム開発、AIによる画像解析技術の向上、医療データを用いた健康管理システムの構築、VR・ARを活用した教育コンテンツの制作などがあります。学生は自ら課題を設定し、研究を進めることで自主性や問題解決力を養います。

研究室配属は成績評価が優先されますが、研究室から課された課題に取り組むなど、努力すれば希望に沿った研究室に入ることもできます。卒業研究は必修科目であり、必ず研究室に所属する必要がありますが、幅広い研究分野から希望する分野の研究室を選択可能です。また、研究室によっては、企業や研究機関と連携した研究プロジェクトもあり、卒業後の進路に応じて実践的な経験を積むことができます。

理数系が苦手でも基礎科目からスタートできるので安心です。情報学の基礎となる数学の基礎知識を身につける初年次教育が用意されており、段階的に理解を深められます。また、プログラミングやAI・データサイエンス関連の授業では、演習を多く取り入れ、実践を通じてスキルを強化できるようサポートしています。さらに、わからない点は教員や助手に質問できる環境が整っているため、安心して学びを進めることができます。

はい。プログラミング未経験者でも安心です。「情報学基礎セミナー」や「プログラミング[アルゴリズム論]」などの初年次教育科目で基礎から学べるカリキュラムが用意されており、段階的にスキルを修得できます。また、「システム開発演習」では、簡単なシステム設計、開発を演習を通じて理解を深めるため、経験がなくても問題ありません。また、授業や演習ではグループワークが導入されており、仲間と協力して進めることで不安を解消できます。習熟度に応じた課題設定があるため、自信を持って学びを進められます。

はい。分野横断カリキュラムを展開していますので、他学部の副専攻科目を履修することで、経済学や社会学、心理学なども学ぶことができます。他学部の副専攻科目を学ぶことで、社会科学や人文科学の視点からも課題にアプローチできるようになり、実社会に即した幅広い課題解決能力を培うことができます​。さらには、理工学部サブプログラムを履修することで、生命科学や応用化学、都市防災など、他の理系分野へ情報技術を活用するための幅広い知識を修得できます。

はい。学習、学生生活を支えるサポート体制が充実しています。プログラミングや数学など特定科目に関する質問ができる助手による学習支援もあり、学習面の悩みを解消する場が提供されています。さらに、関東学院大学全体としてメンタルヘルスサポートや学内イベントも充実しており、勉学だけでなく充実したキャンパスライフを送れる環境が整っています​。

毎日の授業でPCを使用するため、個人所有のPCを用意する必要があります。プログラミングやデータ解析など専門科目の授業に対応するため、比較的高性能なPCが理想的です。また、GPUを搭載したPCは機械学習の演習なども効率的に進められます。入学手続き時に、PCおよび通信環境の準備について案内しますので、その案内を参考にPCを準備してください。

情報処理技術者試験（基本情報技術者・応用情報技術者）、AI関連資格（G検定・E資格）、データベースやネットワークスペシャリスト資格などが取りやすいです。特に、実践型のカリキュラムにより、資格取得のための知識やスキルが段階的に身につきます。また、プログラム開発やデータ解析の演習授業を通して実務レベルの技術が学べるため、資格試験対策としても効果的です。

ITエンジニア、データサイエンティスト、システム開発者、AIエンジニア、メディアコンテンツ制作エンジニア、医療情報管理者など幅広い職種が選択肢としてあります。また、大学院に進学し、専門知識を深めて研究者を目指す道もあります。情報学は多様な業界で必要とされるため、進路の選択肢が非常に豊富であり、キャリアサポートも充実しています。

コースによって身につく専門知識やスキルが異なるため、進路にも違いがあります。
情報工学コースでは、システムエンジニア、ネットワークエンジニア、IoT開発者などが目指しやすいです。
数理・人工知能コースでは、データサイエンティスト、AIエンジニア、技術コンサルタントなどの進路があります。
情報メディアコースは、Webデザイナー、映像クリエイター、XR技術者などの職種が人気です。
医療・人間情報学コースでは、医療情報管理者やデジタルヘルス関連の職種が目指せます。
その他、他学部の副専攻科目や理工学部サブプログラムを履修し、他分野へ進む柔軟なキャリア選択も可能です。

分野横断カリキュラムにより、例えば以下のような職種が目指せます。
経済学×情報学：フィンテックエンジニア、金融リスク分析エンジニア
社会学×情報学：地域福祉システムエンジニア、都市データ分析エンジニア
法学×情報学：地域政策支援エンジニア、法的支援ITコンサルタント
教育学×情報学：ICT活用教育プラットフォーム開発者、教育データ分析コンサルタント
このように、他分野の知識を融合することで、専門的なIT技術者だけでなく、社会課題解決に特化した新しい職種の創出にもつながります​。