学部・大学院教育の特徴
デュアルシステム
「技術＋理論」をあわせて学ぶ
大学独自のデュアルシステムは、1年から実験・実習・製図などの体験型学修が配置され、4年間を通じて技術と理論をあわせて学ぶスタイルです。早くから技術と理論、その両方を学ぶことで、工学への興味を高め、ものづくりの実践的な力を伸ばします。ものづくりで直面した課題や疑問は、理論への理解を深化させます。挑戦と試行錯誤を繰り返しながら、実感の伴う学びを重視しています。
工学基礎教育
工学に必要な学力と素養を基礎から身につける
「技術」のプロになるための基礎的な学力、素養を身につけるためのプログラム。基礎学力を向上させる「理数系・言語系科目」、ものづくりの基礎を体験的に学ぶ「ものづくり基礎実習」を用意しています。
理数・語学リテラシー
入学時のクラス分けテストの結果をもとに、推奨クラスを提示。学生が学びの深度や目標に合わせて科目・クラスを選べます。
ものづくりリテラシー
「ものづくり基礎実習」において「道具の正しい使い方」「素材に対する適正な理解」「安全な作業環境の確保」など、ものづくりを支える基礎を身につけます。
学習基盤の強化
レポートの書き方、発表方法など大学の学びに必要なスキルを1年から身につけます。また、広い視野を持ち、専門を学ぶことへの意識を高めます。
データサイエンスプログラム
データを読み解く力が、未来のものづくりを動かす
私たちの身の回りには、製品、建物、都市、社会活動まで、あらゆる場面でデータがあふれています。データサイエンスは、それらを「集めて・読み解き・活かす」ための力。工学の専門分野と結びつけながら、実社会で使えるデータ活用力を身につけます。
学部ごとに広がる、データサイエンスの活躍フィールド
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【基幹工学部】
データ解析やAIを活用し、製造業の効率化・品質向上・故障予測など、ものづくりの現場で課題解決に貢献します。 -
【先進工学部】
高度な計算・シミュレーション・AI技術を応用し、ロボット・モビリティ・エネルギー分野などの新技術開発に活用されます。 -
【建築学部】
建物や都市のデータを扱い、防災計画・環境分析・利用者行動の可視化など、安全で快適な空間づくりに活かせます。
文部科学省認定「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」
カレッジマイスタープログラム
授業で学んだ工学の知識と技術を活かして、「リアルな課題」に取り組む。
それが日本工業大学の「カレッジマイスタープログラム」。
ものづくりを通して、工学の複雑な課題を解決する力を育成します。
興味・関心に合わせて参加できる工房スタイルのプロジェクト型科目
マイスターとは、卓越した技術者・職人や親方という意味。工学基礎教育や専門教育で学んだ工学の知識を活かして、個人やチームで「リアルなものづくり」にチャレンジできるのが「カレッジマイスタープログラム」です。テーマは、学生フォーミュラ大会やロボコン出場をめざすものから、地域と連携し、実際に小規模な建物をつくってしまうものまで、実にさまざま。学生たちの熱意を教員が親身になってサポートする点もこのプログラムの特長です。
ここが魅力！
- 学生の自発性を大切にしつつ、教員が親身に指導する正規科目（卒業要件単位になる）！
- 充実した設備をフル活用して、興味・関心に合わせた製作が学内でできる！
- 国内外の大会や展覧会に出場するグループも。貴重な経験が大きな成長につながる！
