
TOP > 全学共通教育プラットフォーム
法政大学では、総合大学ならではの豊富な教育リソースを活用した全学共通・学部横断型プログラムの枠組みとして、「全学共通教育プラットフォーム」を設置しています。全学共通教育プラットフォーム科目は、社会連携教育科目・キャリア教育科目・データサイエンス科目(数理・データサイエンス・AIプログラム)の3領域及び文理融合の学際的テーマで実施する「海外フィールドスクール」で構成され、学位取得にあたって全学部共通で求められる汎用的能力(リテラシー力・論理的思考力・問題解決力など)を身に付けることができます。
1.全学共通教育プラットフォーム科目の概要
全学共通教育プラットフォームで開講されている科目は以下のとおりです。科目によって履修年次や単位配当区分が異なりますのでご注意ください。科目内容はWebシラバスをご確認ください。
科目分類 | 科目名称 | 単位 |
---|---|---|
社会連携教育科目 | 社会連携フィールドワーク(ベーシック) | 2 |
社会連携フィールドワーク(アドバンス) | 2 | |
社会連携フィールドワーク | 1 | |
社会連携PBL(ベーシック) | 2 | |
社会連携PBL(アドバンス) | 2 | |
社会連携PBL | 1 | |
社会連携講座(ベーシック) | 2 | |
社会連携講座(アドバンス) | 2 | |
社会連携講座 | 1 | |
キャリア教育科目 | キャリアデザイン入門 | 2 |
キャリアデザイン応用 | 2 | |
【数理・データサイエンス・AIプログラム】 データサイエンス科目 (リテラシーレベル) |
データサイエンス入門A | 2 |
データサイエンス入門B | 2 | |
【数理・データサイエンス・AIプログラム】 データサイエンス科目 (応用基礎レベル) |
データサイエンス応用基礎A | 2 |
データサイエンス応用基礎B | 2 | |
データサイエンス応用基礎C | 2 | |
データサイエンス応用基礎D | 4 | |
データサイエンス応用基礎E | 2 | |
データサイエンス応用基礎F | 2 | |
海外フィールドスクール | 海外フィールドスクール | 2 |
(1)社会連携教育科目 (主催:社会連携教育センター)
社会連携教育科目は、地方自治体や民間企業など、実社会を支えている機関や団体と連携して実施する科目です。連携先が設定したテーマについて、具体的な問題を発見・整理する問題発見力や、円滑なグループワークを行うためのコミュニケーション力、主体性と協働性をもって課題解決に向かう協働作業力を身に付けることを目指します。また、PBL(Project Based Learning:課題解決型学習)の手法を取り入れた授業では、提案内容を連携先に説明することを通じて、プレゼンテーション能力を養うこともできます。
本科目には、調査などのフィールドワークが設定されている授業が豊富で、フィールドワーク参加のための費用補助を受けられるものもあります。フィールドワークを実施する場合は授業の性質上、定員を設けていますが、その分受講生同士が密度の高いディスカッションや調査を行うことができます。学位取得にあたって求められる学士力のうち「汎用的能力(リテラシー力・論理的思考力・問題解決力など)」や「態度・志向性(主体性・協働性・社会的責任感など)」を磨きたい学生向けの科目です。
(2)キャリア教育科目 (主催:キャリアセンター)
本科目は学部横断的に開講され、長期的視点から見た学生のキャリア形成支援を目指します。
具体的には「キャリアデザイン入門」と「キャリアデザイン応用」の2科目から構成されます。
「キャリアデザイン入門」では、大学での主体的な学び方を知ることからはじまり、思考法、働き方、社会の多様性、社会環境、労働環境、キャリア選択、就職活動やインターンシップなどについて学び、将来のキャリア形成に必要な基礎的素養を身につけます。また「キャリアデザイン応用」では、キャリアデザイン入門の続編として、まず私たちが生きている社会の特性を考察したのちに、働き方(ワークスタイル)、生き方(ライフスタイル)について学びます。さらに私たちの人生経営の在り方をこれまでに開発されてきた諸理論も応用しながら考えていきます。それによってみなさん自身がこれからの人生に関して具体的なイメージや準備ができるようになることを目指しています。
(3)データサイエンス科目 【数理・データサイエンス・AI プログラム(略称:MDAP)】
(主催:データサイエンスセンター)
MDAPとは、数理・データサイエンスやAIを活用して新しい価値を創造し、持続可能な社会の構築に寄与する人材を育成する全学共通プログラムです。
文理を問わず、全学部生を対象に数理・データサイエンス・AI分野の基礎を学ぶ「リテラシーレベル」と、数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)を補完的・発展的に学ぶ「応用基礎レベル」の2つのレベルに区分されたプログラムで構成されています。また、授業はフルオンデマンド形態で開講されるため、時間割の制約がなく、自由な時間に学ぶことが出来ます。
リテラシーレベル・応用基礎レベルともそれぞれ所定の修了要件を充足することでサティフィケート(デジタル証明書であるオープンバッジ)が授与されるプログラムで、MDAPリテラシーレベル・応用基礎レベルは文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」にそれぞれ認定(*)されています。詳細は、データサイエンスセンターHPから確認出来ます。
*:認定有効期限は、リテラシーレベルは2027年(令和9)年3月31日、応用基礎レベルは2028年(令和10年)3月31日です。
(4)海外フィールドスクール(主催:「海外フィールドスクール」運営委員会)
本科目は、文理融合をキーワードに学部横断的に開講され、海外のフィールドで研究手法や表現方法を習得することを目的に開講するプログラムです。
具体的には、地球規模問題(グローバル・イシュー)の分析力、課題発見/課題解決能力、異文化の中で表現する技能を養うことに主眼を置いています。日本と異なる環境で思考力や精神力を養い、多文化間での調査・実習や創作活動への取り組みを通して、サステイナブルな社会を構築できる自律的・利他的な人材育成を目指しています。
また、2コースが開講(予定)され、東・東南アジア諸国において文化と芸術をテーマとして生活や文化的背景の異なる人々との交流を通じて、多角的な見方、考え方による双方国の文化理解やコミュニケーションについて体験的に学ぶコースと、東南アジアの開発途上国や中所得国における社会や経済を取り巻く諸課題について定められたテーマのもと現地調査を行なうコースが開講されます。
文系・理系の所属学部を問わず、様々な専門分野の視座を持った学生が集い、共通の社会課題解決に対するアプローチの違いについて新たな気付きを得ることも目的にしています。
市ヶ谷キャンパス文理融合推奨科目マップ一覧
2025年度海外フィールドスクール実施要領
2.履修について
(1)対象学部・年次
全学部全学科 1~4年次
※科目によっては履修できる年次が別に定められている場合もあります。また、所属学部によって履修対象科目が異なりますので、必ずWebシラバスや各学部の『履修の手引き(履修要綱)』で確認してください。
(2)登録単位の上限と単位の扱い
全学共通教育プラットフォーム科目の修得単位は卒業所要単位として所属学部で決められた単位数まで加算されます(※)。履修できる単位数や卒業進級の要件については、必ず各学部の『履修の手引き(履修要綱)』で確認してください。履修登録時には他の科目と同様に年間履修の上限単位数に含まれます(ただし、サマーセッション・オータムセッション・スプリングセッション開講科目については、年間の履修登録上限単位数から除外されます)。
※学部によっては、一部科目が卒業所要単位として参入されない場合もあります。
(3)履修登録方法
他の科目と同じように、所属学部の履修登録期間に情報システムで履修登録してください。
※受講者選抜を行う場合等、履修登録期間後に所属学部事務が履修登録を行う科目もあります。
詳細は各科目のシラバスや学習支援システムのお知らせを確認してください。
(4)注意事項