○一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科規則
令和5年3月29日
規則第98号
(目的)
第1条 この規則は、一橋大学学則(平成16年規則第2号。以下「学則」という。)中、各研究科において定めるように規定されている事項、一橋大学学位規則(平成16年規則第72号。以下「学位規則」という。)及び一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科(以下「本研究科」という。)において必要と認める事項について定めることを目的とする。
(研究科、課程、専攻の設立目的)
第2条 本研究科は社会科学とデータサイエンスが融合するソーシャル・データサイエンスの学問分野において、専門性と総合性を併せ持つ研究者と、学識ある高度な専門的職業人を育成することを目的とする。
2 本研究科に、博士課程を置き、修士の学位を与える課程(以下「博士前期課程」という。)及び修士の学位を得た者に対して博士の学位を与える課程(以下「博士後期課程」という。)に区分する。
3 本研究科博士前期課程にソーシャル・データサイエンス専攻を置き、次の能力を有する人材の育成を目指す。
一 社会科学の高度な知識
二 データサイエンスの高度な知識
三 前2号に定める知識を融合させ、ビジネスの理解・分析・革新や社会課題の理解・分析・解決を実行できる能力
4 本研究科博士後期課程にソーシャル・データサイエンス専攻を置き、次の能力を有する人材の育成を目指す。
一 ソーシャル・データサイエンスの研究フロンティアを開拓する研究遂行力
二 ソーシャル・データサイエンスの最先端の研究成果を社会実装できる実行力
(博士前期課程の修了要件)
第3条 博士前期課程の修了要件は、2年以上在学し、30単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、学位論文の審査及び最終試験に合格することとする。ただし、学則第66条第1項ただし書及び同条第2項の規定に基づきソーシャル・データサイエンス研究科委員会(以下「研究科委員会」という。)の議を経て、在学期間の特例を認めることができる。
2 前項の30単位のうちに、演習8単位以上、研究指導4単位以上及び一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科細則(令和5年規則第99号。以下「研究科細則」という。)第2条第1項に定める講義科目18単位以上を含まなければならない。
(博士後期課程の修了要件)
第4条 博士後期課程の修了要件は、3年以上在学し、16単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、学位論文の審査及び最終試験に合格することとする。ただし、学則第67条第1項ただし書及び同条第2項ただし書の規定に基づき研究科委員会の議を経て、在学期間の特例を認めることができる。
2 前項の16単位のうちに、「SDS研究指導A」、「SDS研究指導B」、「SDS研究指導C」及び「SDS研究指導D」(以下「SDS研究指導」と総称する。)のうちから6単位以上及び研究科細則第4条第1項に定める講義科目10単位以上を含まなければならない。
(長期にわたる教育課程の履修)
第5条 学生が標準修業年限を超えて一定の期間にわたり計画的に教育課程を履修し課程を修了することを希望する旨申し出た時は、学則第45条の2第1項に定めるところにより、研究科委員会の議を経て、これを認めることができる。
(科目及び単位数)
第6条 本研究科に開設する科目及び単位数は、別表のとおりとする。
(履修方法)
第7条 科目の履修については、研究科細則に定めるところに従って単位を修得することとする。
(履修科目の登録及び撤回)
第9条 学生は、履修しようとする科目を所定の期間内に登録しなければならない。ただし、登録した履修科目を所定の期間内に撤回できるものとする。
2 留学又は休学等のため所定の期間内に登録ができない場合は、その事由が止んだ後遅滞なく、登録をしなければならない。
(履修科目の評価)
第10条 履修科目の評価は、科目担当教員が、試験、論文又は平常の成績により行う。
(試験)
第11条 学科試験は、期日を定めて行う。
2 前項のほか、研究科委員会が特に必要と認めた場合は、追試験を行うことができる。
(博士前期課程の学位論文)
第13条 博士前期課程の所定の単位を修得して修士の学位を得ようとする者は、学位論文を提出しなければならない。ただし、それを提出する学期に在学するものとする。
2 学位論文は、所定の日までに、研究科細則の定めるところによりソーシャル・データサイエンス研究科長(以下「研究科長」という。)あてに提出するものとする。
(博士後期課程在学者の学位論文)
第14条 博士後期課程の所定の単位を修得して博士の学位を得ようとする者は、学位論文を提出しなければならない。ただし、論文審査期間中及び最終試験が終了するまで在学するものとする。
2 学位論文は、研究科細則の定めるところにより研究科長あてに提出するものとする。
(博士課程単位修得者の認定)
第15条 博士課程の所定の単位を修得し、かつ、博士後期課程に3年以上在学した者が退学する場合には、これを博士課程単位修得者と認める。
(他の大学院等における修得単位の認定)
第16条 本研究科において、学則第62条の規定により修得したものとみなすことのできる単位数は、15単位を限度とする。
2 前項に基づく単位認定は、振替認定又は科目認定により行うこととし、その方法は別に定めるところによる。
2 前項に基づく単位認定は、振替認定又は科目認定により行うこととし、その方法は別に定めるところによる。
(再入学)
第18条 学則第51条の規定に基づき再入学を志願する者については、選考の上、再入学を許可することがある。
(補則)
第19条 この規則に定めるもののほか、この規則の実施に必要な事項は研究科委員会が定める。
附則
この規則は、令和5年4月1日から施行する。
附則
1 この規則は、令和7年4月1日から施行する。
2 改正前の規則別表中に示された授業科目のうち、次表左欄に掲げる科目を履修した者は、同表右欄に掲げる科目を履修したものとして取り扱う。
旧規則上の授業科目 | 新規則上の授業科目 |
高頻度資産価格データ分析 | 経済・ファイナンスデータの時系列分析 |
ビッグデータによる経済予測 | 時系列ビッグデータの分析 |
別表(第6条関係)
専攻名 | 区分 | 授業科目 | 単位数 | |
ソーシャル・データサイエンス専攻(博士前期課程) | ソーシャル・データサイエンス基礎科目 | ソーシャル・データサイエンス特論 | 2 | |
データサイエンスのELSI | 2 | |||
データサイエンス科目 | 統計分析発展(実践) | 2 | ||
統計分析発展(学術) | 2 | |||
機械学習発展(実践) | 2 | |||
機械学習発展(学術) | 2 | |||
ソーシャル・データサイエンス発展科目 | ビジネス・イノベーション分析科目 | 経済・ファイナンスデータの時系列分析 | 2 | |
ベイズ統計学によるマーケティング分析 | 2 | |||
ビッグデータと指数理論 | 2 | |||
時系列ビッグデータの分析 | 2 | |||
サービス工学 | 2 | |||
DXイノベーション | 2 | |||
社会課題解決科目 | 空間情報を用いた社会・経済分析 | 2 | ||
超高齢社会と科学技術 | 2 | |||
認知社会シミュレーション | 2 | |||
技術と法 | 2 | |||
政治学の実証分析 | 2 | |||
政策評価の計量分析 | 2 | |||
リサーチ・ワークショップ | リサーチ・ワークショップⅠ | 2 | ||
リサーチ・ワークショップⅡ | 2 | |||
演習科目 | 演習 | 2 | ||
副演習 | 2 | |||
研究指導 | 1 | |||
ソーシャル・データサイエンス専攻(博士後期課程) | ソーシャル・データサイエンス科目 | SDS研究方法論Ⅰ 責任ある科学技術イノベーション | 1 | |
SDS研究方法論Ⅱ 研究開発マネジメント論 | 1 | |||
SDSアドバンスト・リサーチ・ワークショップⅠ | 2 | |||
SDSアドバンスト・リサーチ・ワークショップⅡ | 2 | |||
SDS共同プロジェクト演習Ⅰ | 2 | |||
SDS共同プロジェクト演習Ⅱ | 2 | |||
SDS研究指導A | 1 | |||
SDS研究指導B | 1 | |||
SDS研究指導C | 1 | |||
SDS研究指導D | 1 | |||