東京工科大学の特長
東京工科大学は、学生一人ひとりが自分の夢を実現できることが最も大切と考えています。現在は不透明な時代といわれていますが、社会、経済、環境やテクノロジーがどのように変わっても、これに柔軟に適応できるようにきめ細やかなトータルサポートを行っています。
実学主義
実践力と柔軟性のある人材の育成
本学は建学の理念に基づき、入学者受入の方針(アドミッションポリシー)、教育課程編成?実施の方針(カリキュラムポリシー)、学位授与の方針(ディプロマポリシー)の3つのポリシーを定め、これらの方針に従って学生が学修すると得られる成果(ラーニングアウトカム)を6つ示しています。この教育の目的は、国際的な教養、豊かな人間性、高い倫理性と創造性を学修する“人間形成”と、実践的な専門知識と技術、コミュニケーション能力、論理的な思考能力、分析?評価能力、問題解決力を養う“能力形成(開発)”の2つに分けられます。しかし、本学の教育の究極の目的は、社会や技術の変化に柔軟に適応できる能力を身につけた人材の育成であり、これを実学主義の教育と考えています。
教養学環
社会人基礎力、豊かな教養をはぐくむ「教養学環」。
大学における教育の目的の一つは、人間力を育むことです。そのベースとなるのが、国際的な教養です。グローバル化時代に合わせて本学は国際教養スタンダードを定め、この教育に取り組む専門組織として「教養学環」を設置しました。「人文?社会科目群」「外国語科目群」「社会人基礎?ウィルネス科目群」「情報?数理?自然科学科目群」に分けて、社会人として本学卒業生にふさわしい国際教養を学修していきます。さらに、これらの教育を通して、豊かな人間性、倫理性と創造性を身につけてもらいます。
また、人間形成に必要な学修のために、「アクティブラーニングセンター」を設置しています。学生を中心とする双方向授業をアクティブラーニングといいますが、ここではさらに高度なアクティブラーニングとしてPBL(プロジェクト?ベースド?ラーニング)と呼ばれるグループワークを積極的に取り入れています。問題や課題を発見し、これを解決するためにグループで取り組み、発表や討論を行います。
アドバイザー制度
教職員による学修や学生生活のアドバイス
大学には担任に相当する教員がいません。そこで本学では、初年度教育、学修の指導、学生生活の指導をしてくれるアドバイザー教員を設定し、3年次の前半までこの教員が学生の様々な相談に応じる制度を設けています。特に、新入生に対する大学の学びの指導や支援に力を入れ、友人作りのための学生の交流会への参加などについてもサポートしています。
また、授業への出欠席、学生一人ひとりの学修状況、レポートや課題の提出等については、学生カルテに電子的に入力されており、学内で運用するクラウド情報サービスシステムを通じて、アドバイザー教員、授業または実験、実習、演習担当教員と大学事務局学務課職員とで共有して点検しています。
ピアサポート
先輩学生による学修と学生生活のサポート
上級生による下級生の学修や学生生活のサポート制度として、ピアサポート制度を実施しています。学生にとって教員によるアドバイスも助けになりますが、年齢の近い先輩によるサポートの方が様々なことを相談しやすいという場合もあります。サポートの対象となる学生は、Method3の学生カルテをもとに、授業への欠席が続き、成績に課題があると判断された学生です。サポーターとなる学生は、サポートに必要な知識や方法のトレーニングを受けて、数名の学生にアドバイスを行ううえ、サポート対象の学生にeメールなどで定期的にコンタクトを取り、面談などを行います。また、サポーターには手当を支払うことで、責任を持って取り組んでもらっています。
学修支援センター
授業のわからないところを解説
授業や実験、実習、演習などでわからないことがあれば、「学修支援センター」でベテランの教員や大学院生が丁寧に指導してくれます。また、高校までの学修で学んでこなかった科目などについても学修することができます。専門科目は学部によって著しく異なるため、現在、各専門分野で必要な科目の学修にも対応できるように「学修支援センター」の教員を増やす計画を立てています。学生は、自分の都合の良い時間に「学修支援センター」を訪問し、教員や大学院生に納得できるまで個別に指導やアドバイスを受けることができます。
多彩な進路支援
一人ひとりの就職を、あらゆる角度から手厚く支援。
学生が将来の夢を実現できるよう支援をすることが、大学の最も重要な使命の一つです。本学では「フレッシャーズゼミ」「社会人基礎科目」「キャリア設計/キャリアデザイン」といった実践的なキャリア関連講義を豊富に用意。学生が早くから将来を真剣に考え、適切なステップで目標を実現していけるよう、正規カリキュラムの中で一人ひとりにきめ細かく指導していきます。
また、実際に企業の第一線で製造現場やビジネスを体験する「インターンシップ」を実施。さらに、一定期間企業で勤務し、報酬を受け取るコーオプ教育は、文部科学省の「大学教育再生加速プログラム(AP)」に採択され、工学部などの学生が参加しています。これらは学生の進路の検討や就職活動に大いに効果をあげており、今後は協力企業や仕事内容、実施期間などをさらに充実させていく予定です。
本学では、こうしたカリキュラムについて、全面的なバックアップの体制を整えるとともに、次のような効果的な就職対策活動を実施しています。
ひとつは、就職関連の専門スタッフからなる「キャリアコーオプセンター(八王子キャンパス)/キャリアサポートセンター(蒲田キャンパス)」や就職委員会を設置しています。就職に関するあらゆる疑問?質問への対応や、さまざまな就職対策イベントの実施、就職に役立つ各種資格の取得サポートなど、学生のニーズに合った多角的な支援が受けられるのは、本学学生の大きなアドバンテージです。
また、多彩な就職支援イベントの中の特徴的な取り組みとして、3年次の3月以降に行われる学内個別企業セミナーがあります。これはセミナー当日に、学内で企業の1次選考試験を行うというもの。このほか、就職模擬試験(一般常識?論文作成?職業適性)、TOEICや基本情報技術者試験などの資格対策講座など、就職をあらゆる角度からバックアップする活動を展開しています。
学士?修士一貫早期修了プログラム(八王子キャンパスのみ)
東京工科大学は、「学士?修士一貫早期修了プログラム」を導入しています。 これは、学部課程と修士課程を一貫教育として通常より短い5年間で修了し、「学士」と「修士」の学位が両方取得可能な制度です。 このプログラムでは、学部2年次修了時までに特に優れた成績を修め、早期に本学大学院進学を希望する学生が、通常より半年早く卒業に向けた研究を開始し、4年次前期修了時に卒業論文を完成させ、学士の学位を取得します。 また、4年次前期には、卒業論文作成と同時に大学院の一部科目も履修することで、学部を卒業後、そのまま修士課程に進んでプラス1.5年で修士の学位を取得できる制度です。 意欲と能力のある学生が、大学院というよりハイレベルな学術研究に早期から身を置いて、専門性の高い学問や研究に打ち込めるのは大きなメリットです。 さらにその後は、高度な学問を修めた修士号取得者として早期から社会で活躍することが可能です。
ノートPCサポートセンター
ノートパソコンは授業の必需品。いつも快適に使うために。
学生にとってノートパソコンは、授業での使用はもちろん、学内情報の入手など学生生活に必要不可欠なもの。新入生は入学時に、東京工科大学特別仕様のノートパソコンを購入します。このノートパソコンを学生生活において十分に使いこなせるよう、本学ではノートパソコンユーザーズガイドを発行して、丁寧な指導をします。さらに、ノートパソコンに関する様々なサポートを行うのが「ノートPCサポートセンター」です。「ノートPCサポートセンター」は、八王子キャンパス内ではひときわ目をひく南欧風の建物「FOODS FUU(フーズ?フー)」内にあります。
このセンターには、パソコンの専門家が常駐しており、ノートパソコンの相談やアドバイス、修理はもちろん、無償バージョンアップにも対応しています。そのほか、メディアセンター(図書館棟)には、高性能プリンタでパソコンデータの印刷が自由に行える「プリントショップコーナー」を設置。学生たちはレポート作成などに活用しています。
奨学金制度
独自の奨学金制度で、学生を経済的にサポート
東京工科大学では、最先端技術分野での前途有為な人材を育成するため、年額130万円を給付する奨学生入試を実施しています。 また、学生の努力や創意工夫、大学への貢献を評価することを目的として、表彰制度を設けています。表彰学生には、授業料の一部を援助することを目的として、表彰の種類に応じて所定の奨励金を支給します。 そのほか外国人留学生を対象にした奨学金制度なども整えています。
数理?データサイエンス?AI教育プログラム
これからのデジタル社会における基礎的素養として、データやAI(人工知能)を適切に活用するための数理的な力が求められています。東京工科大学では、2019年度から八王子キャンパスにある4学部の1年生を対象に、「データサイエンス入門」を必修科目としています。また、2023年度から、蒲田キャンパスの2学部でも、「データサイエンス入門」や「コンピュータ概論II」を開講し、本学で学ぶすべての学生を対象に、数理?データサイエンス?AI教育を展開しています。
これらの科目では、学内外のさまざまな分野の専門家が講義に登壇し、研究実践における実例紹介を通して、数学や統計学の知識、コンピュータ?リテラシがまだ十分ではない受講生であっても、数理?データサイエンス?AI利用の多様さを理解し、興味?関心を持てる授業を展開しています。
アンケートやインタビューといった定量化しにくい人文社会学的な調査方法やデータのプライバシーについて、天文学におけるデータの利用方法、生物学分野におけるデータサイエンスの考え方の紹介などはその一例です。
本学では、この教育プログラムを通し、数理?データサイエンス?AIに関する知識を幅広い分野において応用し、実利用する力の育成を目指しています。
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