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大学紹介

静岡理工科大学の特色


学生の特徴に応じた「きめ細かな教育」を実施
本学では、一人ひとりの学生の力を育むために「きめ細かな教育」を実施しています。

研究が人を育てる、「やらまいか教育」

大学における教育の基本は教養教育と専門教育です。しかし、すべての知識を座学だけで学ぶことは困難です。理論から入り、それを積み上げながら学ぶことは勿論、“モノ”から入り、体験や実践を通して学ぶことも大切です。
この体験や実践を通しての教育が本学の「やらまいか教育」です。やらまいか精神を涵養するこの教育には、産業界や地域社会と連携したプログラムも取り入れています。

国公立大学に負けない研究施設

本学の研究環境は、複数の研究施設・設備が集まり大学全体が大きな一つの研究サイトとなり、主体的な研究推進力を育んでいます。その特色は学生が自由に使用できるということ。最新機器を扱うスキルを身につける操作レクチャーや、専任の技術教職員のサポートなどの支援体制も充実しています。企業などにも開放することで地域との交流の場という役割を担い、学生自身が社会とのつながりを自覚し、地域社会に関わることの意義も理解していきます。

静岡理工科大学の科研費採択状況

科研費の正式名称は「科学研究費助成事業」といい、大学・研究機関などでおこなわれているさまざまな学術研究に対し、国が資金を援助する仕組みです。優れた研究であると認められれば、科研費を使って研究を進めることができます。

本学では、この科研費に採択される教員ならびに研究が年々増加しており、採択率も全国平均を上回っています。

データで見る本学の研究状況 →

成長を促す教育システム

少人数教育:重要な科目は少人数で

一人ひとりの能力を引き出し伸ばしていくには、学生個々の学習状況、理解度、問題意識を把握し指導していくことが必要です。導入的な授業や重要な授業だけでなく、研究室に配属される学生の数も1研究室あたり5.6名(定員数/研究室数)にすることで、少人数教育の充実を図っています。

習熟度別教育:各自の能力に合わせて

同じ講義を聴いても、人によってその理解度は異なります。そのため、ある人にとっては簡単すぎて面白くない、また、ある人にとっては理解できないといったことになってしまうことがあります。そこで、一部の講義では、講義の前提となる知識の理解度によってクラス分けを行い、講義内容を変えています。

リメディアル教育:入学前教育、補修授業、個別指導

人によって学習経験は異なります。そのため、数学、物理、化学、生物に対して大学での学修の基礎を養う導入的な授業も開講しています。特に、数学に関しては、補習授業も行っています。

教育開発センター:分からないときは何時でも個別に相談

教育開発センターは、学習支援、教育開発を主目的とし、学生にさまざまな支援を行う施設です。ここでは、理工学・情報分野の基礎力として欠かすことのできない「数学」「物理」や、グローバルな視野で学んでいくために必要とされる「英語」、TOEIC®対策講座や英語関連資格の受験指導など、いつでも常任の教育開発センター教員から指導やアドバイスを受けることができます。

助言教員制度:生活や勉強の相談

入学時から3年次まで、学習面はもちろん一人暮らしの生活、人間関係に至るまで学生生活のあらゆる面についての相談相手として学生個々に担当教員がつく「助言教員制度」。人生の先輩としてサポートしていきます。

国際交流・留学のサポート

英語の利活用ができるよう後押しする制度をはじめ、短期、長期留学のサポートや他国の留学生を受け入れる制度まで、静岡理工科大学では国際交流を通じてグローバルな人材を育成するための制度を多数設けています。

全国でも上位クラスの進路実績

キャリア教育:きめ細かな就職支援

本学は、全国と比較しても非常に高い就職率を維持しています。特に、3年生~4年生にかけては、就職課が中心となり、きめ細かな就職指導を行っています。
インターンシップも授業として行っています。(本学では、「やらまいか教育」のひとつとして位置付けています。)
また本学では、教職課程を設置し、高校教員(工業・理科・情報・数学)の養成に取り組んでいます。

資格取得支援:法人内専門学校と全面的にタイアップ

毎年、さまざまな資格取得講座を開講しています。また、本法人は情報系、デザイン系の専門学校を有していますので、大学に在学しながら、専門学校の講義を受け、資格取得を目指すことも可能です。

数理・データサイエンス・AIリテラシープログラム

本学では、令和4年度より、全学部2年生を対象とした、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラム「数理・データサイエンス・AIリテラシープログラム」を実施しています。
認定の有効期限 令和10年3月31日まで
プログラム対象科目と修了要件 下記の1科目2単位の単位修得によってプログラムの修了要件とする。

講義概要

データサイエンスは、さまざま方法で取得されたデータを数理的・論理的な思考で分析・活用をすることを意味しています。本講義では、データサイエンスの基礎として、データの可視化(グラフ化)や確率・統計的なデータ分析における初歩的な内容を講義します。また、様々な分野(機械、電気、物質、建築、情報)で取り扱われるデータを例として、数理的・論理的な思考がどのようなものかを理解します。

達成目標

a)データサイエンスの基礎について理解できる
b)数理的・論理的な思考について理解できる
c)確率・統計の基礎について理解できる
d)データから客観的な情報を読み取れる
e)データから数理的・論理的に分析できる

自己点検・評価の結果

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