フレッシュマンコア

1・2年次で学ぶ基盤教育の主要な科目群

フレッシュマンコア［全学群共通・必修］

フレッシュマンコア

「フレッシュマンコア」の科目で大学での学びの基礎を築きます。
強固な知的基盤の上に専門の学修を積み上げましょう!

フレッシュマンコアとは、1・2年次で学ぶ基盤教育の主要な科目群であり、全学共通の基盤教育必修科目群です。豊かな人生を送る上で必要な「技法知」「学問知」「実践知」を養います。専門分野への学びに繋げていくだけに留まらず、その先を見据え、自分の未来を切り拓いていくための指針を、フレッシュマンコアを中核とする基盤教育を通して身につけていきます。

不測の時代を生きるための基盤教育

基盤教育群長川島滋和教授

私たちを取り巻く世界は、これまでより変動的で、不確実で、複雑で、曖昧になりつつあります。将来を予見することが難しい状況において、私たち一人ひとりが自分で考え、人生を切り拓いていく必要があります。全学生に向けて開講される基盤教育科目は「技法知」「学問知」「実践知」を養う基礎となるフレッシュマンコア科目に加え、芸術・人文学、人間科学、社会科学、グローバルコミュニケーション、自然科学などの科目群があります。かつて一般教養と呼ばれたこれらの科目は、リベラルアーツとも呼ばれ「人や社会を自由にするための学問」と言われています。リベラルアーツは、何かを暗記したり、正解を導いたりするものではありません。固定観念や周囲の価値観にとらわれてしまうことなく自由な発想で、人や社会をより豊かにするためにどうすればよいのか、自ら「問い」を立て、他者と協働しながら正解のない問いを考え続けることです。新しいカリキュラムでは、リベラルアーツ科目の拡充に加え、数理・データサイエンスの強化、学群専門科目との接続性の強化、国際感覚を養う科目の新設など、本学の特色を活かした基盤教育の実現を目指しています。また、「地域フィールドワーク」「学外研修」など、経験や実践を通じて学べるカリキュラムが1年次から編成されています。入学当初から社会に出て、社会で生きる人々から学ぶことの重要性を理解できれば、専門学群での学びにおいても、リベラルアーツ教育で培った考える力が発揮されることでしょう。

Student Voice

佐藤優凪

オープンマインドな気持ちで取り組むことで、新しい世界が広がる

佐藤優凪さん(食産業学群)
青森県立八戸高校出身

1年次のフレッシュマンコアでは、幅広いカリキュラムに接することで自分自身の興味がある分野が明らかになりました。2年次から始まる専門的な分野の前段階として多彩なカリキュラムがありましたが、何に対してもオープンマインドであることを心がけ、興味範囲外と感じることでも積極的に取り組んでみる事で強い興味が生まれ、新しい世界が広がりました。ディベートの練習や英語のプレゼンなど、自分の殻を破る良い機会にも恵まれました。2年次からはフードマネジメント学類に進み、得意分野である英語を生かしながらビジネスとサイエンスに関する知見を広めたいと思っています。

佐藤遼翔

地図やデータからは読み取れない“リアルな”声に出会う

佐藤遼翔さん(事業構想学群)
宮城県岩ヶ崎高校出身

基盤教育科目では、今後の学びの基礎となる知識を身につけるための学修に取り組みました。スタートアップセミナーでは、レポートの書き方をはじめ、プレゼンテーションやディベートの方法、ブレインストーミングの発想法などを実践的に身につけることができました。講義では、IT・グローバル化が進む現代に適応するための知識を学びました。2年次以降はフードマネジメント学類へ進み、この学びや気づきを生かし食品に関する微生物の働きについて学びたいと考えています。基盤教育科目で身につけた英語や統計なども、論文やデータを読みまとめる際に生かしていきたいです。

授業紹介

幅広く、そして偏りなく、多様な学びを積み重ねていきます。

4年間は長いようで、あっという間に過ぎてしまいます。4年後の成長した自分をイメージして大学生活をスタートさせることが重要です。受験勉強とは違う大学での学びの作法を身につけることと、自分と社会を見つめることで自分の将来に見通しを持ち、自身の大学での学びの意義づけを自ら行うことが必要です。そのためにフレッシュマンコアがあります。

スタートアップセミナーⅠ・Ⅱ

宮城大学での学びの基礎を確立する導入科目です。大学の学びに必要な知見やスキルを講義形式で学び、学群ごとの少人数ゼミ形式で演習やグループワークを行い、実践的に身につけます。また、卒業後にも必要な汎用性の高い知見、態度の涵養とスキルの習得を目指し、自分自身の現在・過去・未来につながるキャリアデザインを考えていきます。

コンピューターリテラシー/情報化社会と技術/基礎統計学Ⅰ・（Ⅱ）

現代社会において、AI やビッグデータを活用する知識やスキルは必須となりつつあります。これらの科目は全学必修科目として、その基礎的な理論や技法を、情報科学や計算機工学、統計学といった学術的な視点から学んでいきます。道具としてコンピューターやネットワークを使いこなし、様々なデータに対して正しい知識と解析技術をもって妥当な解釈を得る能力を身につけます。

※上記3科目は令和6年度に『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）』に申請予定です。

地域フィールドワーク

地域社会について座学を中心に学びつつ、グループ単位のフィールドワークで地域課題の発見とその解決に取り組みます。地域に関する知識やフィールドワーク手法の習得だけでなく、地域社会の将来に対する学生の使命感を涵養し、主体的な学びへと促すことも目的の一つです。

1. 講義	初回講義では、フィールドワークの位置づけや意義を確認し、訪問時の心構えやマナー等のリテラシーを修得します。
2. グループ演習	事前にヒアリングの練習を実施したうえで、グループ単位で各訪問先を訪れ、ヒアリングとフィールドワークを実施します。
3. フィールドワーク	グループに分かれて、訪問先の方から地域の特徴や見所を解説していただくなど、地域に関する知識や理解を深めます。
4. グループ演習／発表	フィールドワークの背景、目的、調査結果、分析をまとめた成果物を作成し、学生相互に発表して意見交換を行います。

<参考>