自然情報学科についての説明は目次の③からになります。名古屋大や名古屋大学情報学部の解説を飛ばしたい方は③から読んでください。
名古屋大学について
まずは名古屋大学について
公式サイトや各種ページ
HPは受験生向けに名古屋大学を紹介するサイト(多分学生が運営している)と学部紹介サイトがあります。
学部紹介ページ
受験生のための学部紹介サイト
研究室ごとに簡単な動画が用意されていて、さらに教授のインタビューまであります。
構成もコンパクトで見やすくすばらしい!
名大ならば、とりあえずこのページで気になる学部学科をチェックしてから、それぞれの学部学科のHPで詳しく調べる手順が良いと思います。
名古屋大学の特徴
- 理系の雄。
ノーベル賞受賞者の数は日本では東大・京大に次ぐ3番目 - 基礎教育・教養教育を大切にしている
- 理学部・工学部・農学部の他に情報学部がある
- 推薦入試あり。募集人数はばらつきがあり
- キャンパスは地下鉄直結の好立地
それぞれの項目を簡単に解説します。
学問において、歴史と伝統というのは非常に大切です。
名古屋大学では、これまで5人のノーベル賞受賞者を輩出しています。
小林誠氏・益川敏英氏・赤崎勇氏・天野浩氏・下村脩氏です。
これは、日本では東京大学、京都大学に次ぐ3番目の功績です。このように理系の研究機関としてこれまで大きな成果を上げてきた歴史が名古屋大学にはあります。これは非常に大きなことです。
このような歴史が、名古屋大学といえば理系のイメージを造ってきたのだと言えるでしょう。
名古屋大学は、「自由闊達」な学風を伝統とし
- 世界屈指の知的成果を産み出す
- 論理的思考力と想像力に富んだ勇気ある知識人を育てる
ことを目標に掲げています。特に強調されているのは
にしているということです。
少し長くなりますが、大学案内から引用します。
大学に入ったら専門を思いっきり勉強するぞ、という気持ちはとても大切 です。でも、ちょっと待ってください。これが、狭い専門だけを勉強したい、「無駄な」ことは勉強したくない、ということを意味しているとしたら、少し考えを改めてほしいと思います。名古屋大学の教育目標は、みなさんに「勇気ある知識人」になっていただくことです。ここでいう「知識人」って何でしょうか。
知識人であるために必要な第一のことがらは、専門性です。しかし、現代のどの学問分野もたいへんに高度化しています。いきなり最先端の知識を身につけることはできません。学問はすべて先人の成し遂げたことに、少しずつ付け加える形で発展してきました。あなたも、本当の意味での専門性を身につけたいと思うなら、まずは高度な専門を学ぶためのしっかりした基礎的学力を身につける必要があります。確かな基礎的学力の上に、はじめて個性的な専門性が花開くのです。基礎教育のねらいはここにあります。
知識人であるために必要な第二のことがらは、教養です。「教養」という言葉はドイツ語のビルドゥンク(Bildung)に由来します。英語で言うとビルディングですね。「建てること・つくりあげること」です。何をつくりあげるのでしょうか。それは「社会の責任ある担い手(市民)としての自分」です。こうした市民としての自己形成には、人類にとって価値あるものは何か、世界の中で自分は どのような位置づけを占めているのか、われわれはどのような道のりを歩んできて、いまどこに向かっているのか…といったことをできる限り大きな座 標系に照らして見極める能力が必要です。
現代は専門化の時代だといわれています。難しいことがらを専門家に任せることで、科学・技術の発展と経済成長が達成されてきました。しかし、専門知識はときとして暴走しがちです。専門化して高度化した科学技術や社会の仕組みは、歯止めがきかなくなると、逆に人々に大きな災厄をもたらします。核兵器や環境破壊、さまざまな社会問題を考えてみれば分かるでしょう。つまり、専門性は、幅広い教養によって方向づけられる必要があるのです。教養教育のねらいは、きちんと社会を構想し専門性をその社会にうまく位置づけていくことのできる資質を、みなさんに身につけてもらうことにあります。
これは入学してくる「元高校生」が持っているマインドに名古屋大学が多少危機感を覚えているのでしょう。世界をリードしていくような人材を育てるために教養教育(リベラルアーツ)が必要だという考えには、私も大いに賛成するところです。
ほとんどの大学では、工学部などに情報学科が設置されていますが、名古屋大学では「情報学部」として独立した学部をつくっています。
IT分野はこれからの社会で重要な分野になることは明白ですから、理系に力を入れている大学として他大学にはない取り組みで道を開いていくことを考えたのでしょう。
ちなみに、薬学部はありません。名古屋市立大学にあるからでしょう。歯学部もありませんね。
学部に薬学部はありませんが大学院には「創薬研究科」があります。工学・農学・理学からそれぞれ研究室に配属可能です。薬剤師ではなく薬の研究をしたい人は薬学部ではなくても大丈夫なんですね。
医学部以外は東山キャンパスになります。
東山キャンパスは地下鉄「名古屋大学駅」直結なので、非常に好立地ですね。名古屋駅までも地下鉄ですぐです。
大学選びでは、偏差値以外にも重要視したい点がいくつかあります。受験生は偏差値と地域(家の近場)だけの情報で選びがちですが、大学に入学してから重要な点に気づくことも多いです。
大学選びの時点から、それらを考慮して選びたいですね。以下の記事で解説しています。
【大学選びで重要視すべき4つのポイント】
Schrödinger正直、大学って偏差値以外何をみて選んだら良いかわかんないよね 室長いちばん大切なのはそこの大学に入って何が学べるか、だね Schrödingerも[…]
名古屋大学の学部構成(各リンク)
名古屋大学情報学部について
次は情報学部について見ていきましょう。
公式HPはこちらから。
名古屋大学情報学部の特徴
- 他大学にはあまりない特徴的な学部
- 新しい「情報学」の創出
- 情報学を用いて社会問題を解決する文理融合型
- 学科によって理系受験・文系受験が分かれる
- 「工学部電気電子情報工学科」との違いを知ろう
紹介ビデオがあります。
情報学部の研究やトピックスなどを紹介する「情報玉手箱」というページが用意されています。
特徴をみていきます。
情報革命を経た人類が、問題解決と新たな価値創造を実現するためには、情報科学そのものを伸長し再生させる必要があり、我々が目指す究極目標は、新しい「情報学」の創出に他なりません。我々の喫緊の課題は、情報学の新しい地平を開拓し、新たな情報学を構築できる研究者、あるいは文理の壁や異分野の壁を軽やかに乗り越える情報学的素養を身につけた各分野の研究者の育成、そして、情報化した世界のさまざまな場面で、情報学的素養を活かして複雑な問題解決に挑む人材の育成であると考えました。そして、このような人材養成にこたえていくことが重要な社会的なミッションであると認識し、情報学部と大学院情報学研究科を設立しました。自然科学、人文社会科学、工学、数理科学、コンピュータ科学、メディア科学、データ科学、複雑系科学、人間科学、生命科学等様々な視点から「情報」を捉え、「情報」を学問として体系づけるとともに、領域の融合による新しい情報学の発展を目指します。
- 情報学を駆使して、取り組むべき課題を発見し、それを解決できる
- 情報学を駆使して、組織マネジメントや制度設計ができる
- 情報社会の基盤となる仕組みやシステムを構想・設計できる
こうした資質を備えた上に、社会での活躍場面に応じた、より専門的な知識・能力として、各学科においてそれぞれ、
- 自然・社会・人工物に対するコンピュータ・シミュレーションによるデータ分析力とデザイン力
- 社会と人間に対する人間社会科学的知識と理解・情報倫理と法の知識と理解・マネジメント力・コミュニケーション力
- 情報基盤サービスのための情報科学技術とセキュリティの知識
電気電子情報工学科についての説明は目次の③からになります。名古屋大や名古屋大学工学部の解説を飛ばしたい方は③から読んでください。名古屋大学についてまずは名古屋大学について公式サイトや各種ページ公式HPはこちらH[…]
学科構成(リンク)
()はコース分けでの募集人数です。
他大学との比較
他大学の農学部と募集人数を比較してみましょう。同じ偏差値群Aと比較してみます。
偏差値群って何?という人はこちらの記事を参照してください。
【大学の偏差値群】
偏差値群から考える 細かな偏差値の差にこだわるのは無意味です。が、あまりに自分の偏差値とかけ離れた大学に進学することもオススメできません。 これは「大学の選び方」の記事で書いた通りです。まだ読んでない方はそちらから読んでみ[…]
情報学部は他の偏差値Aの大学には有りません。が、近い学部として、東京工業大学の情報理工学院が情報系学部として独立しています。
【東京工業大学情報理工学院】
名古屋大学との違いは、工学系の学科しか無いところでしょう。名古屋大学は「情報文化学部」が前身ですからそこに違いがありそうです。
名古屋大学情報学部の入試について
- 情報科学科とコンピュータ科学科は理系受験、人間・社会情報学科は文系受験
推薦入試の募集定員は22名。全体の約15%が「推薦」で募集される
自然情報学科、人間・社会情報学科は約20%- 一般入試の後期日程はなし
情報科学科とコンピュータ科学科は理系受験、人間・社会情報学科は文系受験
学部の中で理系・文系が分かれています。
【理系受験】
【文系受験】
推薦入試について
情報学部の推薦入試の出願資格や試験内容
各高等学校等から推薦できる人数は,学科ごとに1名です。もし、毎年名古屋大学への進学者の多い学校であれば必ず一度先生に相談してみましょう。
出願に必須な書類はありませんが、任意で提出を求めいている書類があります。
- その他の外国語の能力を示すスコア(TOEFL,IELTS,TOEIC,英検,独検等)
国際標準の入学資格
国際バカロレアのスコアその他
各種検定の認定証 国際規模,全国規模,地方規模のコンテストにおける入賞を証明する書類 社会的活動での活躍を証明する書類
書類審査+大学入学共通テスト
二次選抜
面接
詳しくは、今年度の募集要項にて確認してください。特に募集定員は年度ごとに変更されているようです。
自然情報学科について
- 自然現象や社会現象のデータ分析と数理モデル化
- 社会問題の対策立案からデータ分析まで一括で行う文理融合型の研究
- 定員に対し研究室の数が多い
- 研究内容は
- 数理情報学専攻
- 複雑系科学専攻
の2つに分かれる
自然現象や社会現象のデータ分析と数理モデル化
自然情報学科においては、自然現象や社会現象のデータ分析と数理モデル化、シミュレーションによる理解を通して、新たな発見や人類の直面する諸問題の解決をすすめて社会の持続的発展に貢献し、新たな価値を創造していく人材、すなわち、データアナリストとデータサイエンティストを主に育成します。
研究によって以下の力を身につけていけます。
- 問題をデータから客観的に理解するためのデータ分析力
- データから数理モデルを構築するための数理的・論理的思考力
- 数理モデルをコンピュータ・シミュレーション等を通して解決策を得るための数値解析能力
問題の対策立案からデータ分析まで一括で行う文理融合型の研究
一般には、「分析は理系、対策立案は文系」と捉えられることが多いですが、この学科では、そのような縦割り思考を超え、問題をデータから客観的に捉えるとともに、人間・社会的側面を含む文理両方の制約を正しく理解した上で、問題に対して現実的な解決策を提示できる人材を育成します。
確かに「こういうデータが欲しいから出して」と文系の部署(企画とかマーケティングとか)に言われて、理系がデータを出すというイメージがありますね。
それに対し、この自然情報科学科ではそれらをすべて一括してできる人材を育成することを目標にしています。そうなることができればかなりの無駄を排除できますね。
定員に対し研究室の数が多い
名大の情報学部の募集人数は多くありません。募集人数の多い少ないはそれぞれメリットデメリットありますが、メリットは手厚い指導を受けられる可能性が高いことです。
手厚い指導かを測る指標は「1研究室あたりの学生人数」です。これが5以上だと多く、3前後だとかなり良い値だと思います。
この名古屋大学情報学部自然情報学科は募集定員38名に対し、研究室は32あります。研究所に付属しているような研究室もあるでしょうけれど、それでもかなりの数です。
1研究室あたりの人数はおよそ、1.2人/室となります。
これは驚愕の値です。今まで調べてきた中で1番の数字ですね。もはや、学年に誰もいない研究室とかあるでしょうね(笑)
後ほどみますが、複雑系専攻は特にたくさんの研究室が用意されています。確かにカオス的な複雑系は現在ホットなトピックスと言えるでしょう。
研究内容
自然情報科学科の研究室は数理情報学専攻と複雑系科学専攻から構成されています。それぞれみていきましょう。
数理情報学専攻
数理情報学専攻では、主に数学のモデルやアルゴリズムを研究していますね。数学の研究分野の中から情報やデータに関わる分野を引っ張ってきたような感じですね。
具体的な研究内容は以下
- 無限組合せ論と巨大基数公理
- イデアルの存在と一般連続体仮説の関係
- 組合せ論的な手法を整数論に応用
- 実数の集合論とランダムネス
- 組合せ最適化の研究
複雑系科学専攻
複雑系とは、主に自然界の出来事全てに当てはあります。特に近年では、生命現象や気候や災害などの自然現象は従来の静的な分析手法の科学では解明が困難であることが明らかになってきました。
複雑系とは―分析してもわからない―
伝統的な科学の手法は、対象を細かく分けて詳しく調べる(分析)という手法でした。その手法でこれまで多くの素晴らしい結果を残してきたのですが、近年その従来の手法では根本的に解決できないことがらが多くあることがわかってきました。
これは、量子論やカオス理論が発展したことに深く関わっています。従来の科学の手法というのはつまり「因果関係」です。「〇〇すれば△△が起こる」ということです。しかしこの方法には根本的な欠陥が2つあります。
①量子論が明らかにした、物質の確率的振る舞い
量子論が明らかにしたのは、物質はミクロの世界では「確率的に振る舞う」ということです。「〇〇すれば△△が起こる」という科学の前提が根本的に間違っていたということを突きつけました。
②カオス理論が明らかにした予測不可能性
量子レベルでなく、マクロなレベルであれば、量子論での「確率論」ではなくこれまで通りの「決定論」的な振る舞いが成立します。では、十分に分析することによって何が起こるか確定させられるか。それにもノーを突きつけたのがカオス理論です。
「〇〇すれば△△が起こる」の理屈では、「〇〇すれば」の部分、つまりデータの入力が正しくなければ導かれる結果「△△が起こる」の部分も正しくなくなります(当たり前)。カオス理論は、我々の生活レベルの大きさの「マクロ」になると影響するデータの数が多すぎて正確なデータの入力など机上の空論でしかなく、不可能であることを突きつけました。正確なデータ入力が不可能なのであれば因果関係にはもはや意味がありません。
こういった、データの正確な入力が困難な”系”を「複雑系」と呼んでいます。
複雑系をいかに扱うか
上記の量子論やカオス理論が学問が発展したことで、従来の科学の手法では解決できない部分(複雑系科学)にスポットライトが当たり始めました。その複雑系を解析するために生まれてきたのが、ビックデータを扱い統計的に調べるという手法です。
つまり膨大な量のデータを集めて調べ、言ってしまえば「なんでかわかんないけど、実際こうなってます」というアプローチですね。「なんで」にはあまりこだわらない。それが解明できないことがカオス理論によって解明されたからです。従来の科学の手法とは180°違うアプローチですね。
この手法に必要なのはデータ、データ、データです。コンピュータの発展やAIの発達によってそれらの膨大データを収集・解析することが可能になってきました。
複雑系科学専攻の研究内容
具体的な研究内容は以下
- 社会システムなどの多種類の構成要素からなる巨大システムの数理的理解と制御方法の確立
- マイノリティ・ゲームにおける投資の効果
- 非平衡・非線形動力学系における普遍エネルギー変換則の研究
- タンパク質の構造予測・新規設計
- 生命情報を最前線で担う有機分子の構造と機能の解明
- 情報分子の相互作用による生命機能の生成と創出
- データベースを用いた蛋白質の構造・機能解析
- 分子の電子状態と化学反応の量子化学研究
- 化学反応の計算科学的アプローチ
- 溶液内における多体電子分極効果に関する研究
- 交通シミュレーションを利用し、交通渋滞緩和を目的とした車両制御アルゴリズムの設計
- 地球観測衛星画像の解析
- コミュニケーション進化の人工生命モデルの開発
- 医用データに基づく患者別数値モデルの作成法
- ヒューマノイドロボットの手探りによる環境知覚に関する研究
- 人の行動の追跡、予測
など
まとめ
- 地下鉄直結。旧帝大の中でも好立地
- 他大学ではめずらしい「情報学部」
- 2017年新設。現在の科学の最前線
- 文理融合型学部。自然情報学科は理系受験
- ビッグデータ、複雑系、数理モデリング
- 募集人数に対して、研究室の数は非常に多い。学部新設に対する名大の気合が読み取れる
- 1研究室あたりの学生数は、「1.2人/室」と驚異の数字
注意事項
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