もちろん大丈夫です！「科学コミュニケーションを学びたい」「教員やメディアとして科学を伝えたい」という明確な目標を持つ方はもちろん、「理系の幅広い学問に興味がある」「大学で何を専門に学ぶべきか迷っている」「将来の進路や職業を決められない」という方にも、本学科はぴったりです。科学コミュニケーション学科では、理学を幅広く学びながら、科学を伝える力を育むカリキュラムを用意しています。4年間の学びの中で、自分に合った分野や将来の目標を見つけられるはずです。

本学科の特徴は、理学を横断的に学びながら、科学を伝える力を育む点です。たとえば、高等学校の「総合的な探究の時間」や「理数探究」は、数学や理科の教員免許があれば担当できますが、高度な数学の知識はあっても、理数で何を教えるべきか、どのような課題研究をするべきか迷う教員もいます。
本学科では、「物理や化学が生物ではどのように使われるか」といった隣接する学問分野のつながりを学び、生徒の興味を引き出す指導法を習得できます。さらに、3年次の「化学特別講義及び演習1・2」では実験の指導方法や、生徒・社会に正確にわかりやすく化学を伝える方法を実践的に学びます。この学びを通じて、教員をはじめ、多様なキャリアに対応できる力を身につけられます。

STEAM実験では、STEAM教育が求められている背景や考え方について学び、問題発見や解決方法を見出す能力を養います。震災、感染症などの社会問題や、技術革新に伴って生じる新たな課題について、解決すべき問題点を見出し、実験や演習に基づいて科学的な根拠を得て、多様な背景を持つ人々にどのように効果的に伝えるかを学びます。

はい。科学コミュニケーション学科では、多くの専門科目をアクティブラーニング形式で実施する予定です。
授業では、知識を単にインプットするだけでなく、学んだ内容や経験をふまえて、知識をトランスフォーム（統合、分析、評価）することなどを行います。
さらに、その知識をもとにアウトプットにも取り組む授業になります。様々な課題に応じて、個人学習やグループ学習を組み合わせることで学生の皆さんの主体的な学びを推進していきます。

卒業研究の分野は、1年次、2年次、3年次とより高度な専門科目を学んでいく中で、自分に合う、自分がやりたい分野を探していくことになります。まずは、3つの柱（数理・理科、情報・データサイエンス、科学コミュニケーション）の中から、ゆっくりと自身の軸足を置く場所を探していきましょう。その中で、もっとも学びたい分野を卒業研究で選び、研究活動を行います。3年次には、プレ卒業研究として、「科学コミュニケーション研究」、「情報・データサイエンス研究」という研究科目を用意しているので、興味のある分野を履修し、卒業研究を決める参考にしていきましょう。

卒業に必要な単位数は他の学科と大きく変わりませんので、特別忙しくなるということはありません。科学コミュニケーション学科では、1年次・2年次では専門分野の基礎を幅広く学びます。その中で、自分に「合っている」ことや「もっと知りたい」と思える分野を見つけていきます。3年次から自分の興味のある分野にしぼって授業を選ぶことができ、4年次ではその分野の研究室に所属して卒業研究に取り組みます。いろいろな分野を学ぶことで広い視野を身につけながら、「これを学びたい！」と思える分野を見つけられるように、一緒に学んでいきましょう。カリキュラムの概要については科学コミュニケーション学科のウェブページ上で公開されているカリキュラム説明の動画をご覧ください。

科学コミュニケーションとは、科学のおもしろさや科学技術をめぐる課題を人々へ伝え、共に考え、意識を高めることを目指した活動と捉えることができます。「科学コミュニケーション１」では、さまざまな課題やELSI（倫理的・法的・社会的課題）をPBL（問題解決型学習）形式で学ぶことで、科学コミュニケーションとは何かを理論と実践の両面から学び、自ら科学コミュニケーションの実践者となるための基礎を作ります。「科学コミュニケーション２」では、実際に科学館や科学祭などの科学イベントに参加し、科学コミュニケーション活動を行います。科学コミュニケーション活動を実施するため、学費の他に実習に係る費用として10～15万円程度の徴収を予定しています。

他学科と同様に、教員免許を取得するには卒業に必要な単位に加えて、教職課程科目の履修が必要です。そのため、一般的なカリキュラムに比べて授業数や課題が増えるのは事実です。とはいえ、科学コミュニケーション学科でも他学科と同様に、教職課程科目を計画的に履修することで無理なく進めることができます。たとえば、必要な科目を分散させて履修する、学年ごとに負担を調整するなど、自分に合ったペースで学修を進めることが可能です。本学科では随時、履修相談も行っていますので、教員免許取得を目指す学生をしっかりとサポートしていきます。

もちろん大丈夫です！本学科のアクティブラーニングでは、まず資料やデータをもとに小グループで意見交換したり、自分の考えを整理したりする活動から始まります。発表も、単に「上手に話すこと」が目的ではなく、情報をまとめ、自分の視点で整理し、言葉や文章で伝える力を育てることを大切にしており、その方法を学べる授業もあります。
また、本学科としても、最初から発表が得意な学生だけを求めているわけではありません。むしろ教育課程での学修を通して、話す力・まとめる力・伝える力を少しずつ伸ばしていってほしいと考えています。
今は自信がなくても大丈夫です。「コミュニケーション」に自信を持てるようになる学びの環境を用意しています。

データサイエンスとは、「データの中から意味のある情報を見つけ出し、現実の課題を解決する」ための学びです。

たとえば、「ある支店の売り上げを伸ばしたい」という課題があったとします。
その際は、まず支店に関するさまざまな情報（データ）を収集しましょう。
日ごとの売り上げの数字に加えて、従業員の特性、天候、イベントの有無など、さまざまなデータが課題解決に役立ちそうです。
そこから「どんなときに売り上げが伸びやすいのか」など、隠れたパターンや関係を見つけ出していきます。

そのためには、統計学や機械学習、プログラミング、データの見せ方（グラフや図などの可視化）の方法を学ぶ必要があります。
このようにして、データを使いながら「なぜそうなるのか」「どうすればうまくいくのか」を考えるのがデータサイエンスの醍醐味といえるでしょう。
数字の中から新しい発見を見つけるのは、少しワクワクしませんか？

本学科の全ての専任教員は、学部と大学院の両方に所属しています。すでに、多くの大学院生とともに研究を行っている先生もいます。今後、卒業研究から、大学院修士課程（2年）に進学して、企業へ研究職として就職したり、専門的な知識を持って学校教員になったりすることも期待されます。また、さらに博士課程（3年）に進学をして、大学教員などの研究者になる人も期待されます。研究者になるために大切なことは、学部4年次からの6年間（人によっては生涯？）に渡って興味を持って研究する分野を見つけることですね。そのために、学部生の時代は基礎学力を身につけ、幅広く学習していきましょう。