理工学部のリニューアルおよび医療技術学部に新学科の設置を計画中：帝京大学 受験BBS

2025年4月に理工学部をリニューアルし、総合理工学科（仮称）とデータサイエンス学科（仮称）の設置を計画しています。理工学部の在学生および2024年度入学者対象のカリキュラムは2025年以降も継続し、現行の理工学部4学科は、在学生および2024年度入学者が卒業するまで維持されます。新学科で開講する新しい科目の多くは、在学生および2024年度入学者も履修可能となりますので、在学生のカリキュラムも一層充実したものとなります。

総合理工学科（仮称）
宇都宮キャンパスに設置された理工学部の4学科（機械・精密システム工学科、航空宇宙工学科、情報電子工学科、バイオサイエンス学科）を再編し、新たに本学科の設置を計画しています。「機械・航空宇宙コース」「ロボティクス・Alコース」「情報科学コース」「環境バイオテクノロジーコース」の4分野のコースを設け、理学、工学分野における基礎知識を幅広く学んだうえで各専門分野を深く学びます。

データサイエンス学科（仮称）
板橋キャンパスに新たに設置を計画しています。総合大学の強みを生かして、医療系学部、経済学部と運携した医療データや経営データに関するデータサイエンスを学びます。数理・統計学と情報工学の理論的基礎のうえに、課題解決型学習法を活用し、データから価値のある情報を創造し、それを意思決定に生かす能力を備えたデータサイエンティストを育成します。

なお、3月16日（土）に実施を予定している板橋キャンパスと宇都宮キャンパスの「春のオープンキャンパス」でも設置計画について紹介予定です。

2025年度理工学部 定員285名

宇都宮キャンパス
総合理工学科（仮称）定員 215名[予定]【※設置構想中、計画であり変更の可能性があります。】
（機械・航空宇宙コース 定員60名[予定]、ロボティクス・AIコース 定員40名[予定]、情報科学コース 定員60名、環境バイオテクノロジーコース 定員55名[予定]）

板橋キャンパス
データサイエンス学科（仮称） 定員70名[予定]【※設置構想中、計画であり変更の可能性があります。】

在校生は板橋に行けないのですか？

はい

2025年4月！
理工学部が生まれ変わります！
TOPICS
・データサイエンス学科を
板橋キャンパスに新設！
・これまでの理工学部4学科は
総合理工学科の1学科複数コース制へ改組！

※設置計画は予定であり、掲載内容が変更となる場合があります。

2025年度宇都宮キャンパス 理工学部
総合理工学科（仮称）定員 215名
[予定]【※設置構想中、計画であり
変更の可能性があります。】
機械・航空宇宙コース
(仮称)定員60名[予定]
ロボティクス・AIコース
(仮称)定員40名[予定]
情報科学コース
(仮称)定員60名[予定]
環境バイオテクノロジーコース
(仮称)定員55名[予定]

2025年度板橋キャンパス理工学部
データサイエンス学科(仮称)
定員70名[予定]【※設置構想中、計画であり変更の可能性があります。】

宇都宮キャンパスの理工学部4学科を「総合理工学科」の4コースへ改組
仮称（2025年4月開設予定・設置計画中）

◆総合理工学科
（宇都宮キャンパス）
総合理工学科は、「機械・航空宇宙コース」「ロボティクス・AIコース」「情報科学コース」「環境バイオテクノロジーコース」の4分野のコースを設けています。
理学、工学分野における基礎知識を幅広く学んだ上で各専門分野を深く学び、地球環境、DX、SDGsなど社会におけるさまざまな課題に対応できる人材を育成します。
必修科目として、1年次に、総合理工学科の各コースの概論を学ぶ「総合理工学概論」と「データサイエンス・AI入門」、2年次に、「データサイエンス応用基礎」を学びます。
関心に応じて他コースの科目も学ぶことができ、視野を広げることができます。

【機械・航空宇宙コース】
ものづくりに対して、強い意欲と豊かな感性および独創性を持ち、機械工学とそれを応用した航空・宇宙工学の各分野において、多様化している社会の要請に応えられる先進的な専門技術と幅広い知識、積極性・創造性を持つ人材の養成をめざしています。

【ロボティクス・AIコース】
ロボット工学と人工知能学を基礎とし、医療、バイオ、情報、航空等の異分野の知識を修得することで、幅広い視野と高い創造力を有する人材の育成をめざします。卒業後は、ロボット工学、知能ロボティクス、電気・電子工学、情報学に関連する製造業や情報通信業、研究機関等での活躍を想定しています。

【情報科学コース】
情報技術、データサイエンス・AI、メディア表現のための技術を、これらの基礎となる情報科学の諸理論から学びます。また、独自のAIを生成する演習や、実業務と同様にチームで情報システムを開発する実習があり、他者と協働しながら環境や社会の諸問題の解決に貢献できる実践的な能力の修得をめざします。

【環境バイオテクノロジーコース】
環境・生命を分子レベルで理解する能力だけでなく、食料品や医薬品開発などの生命科学やバイオテクノロジーを応用した分野に関する幅広い知識と技術を身につけ、環境および生命に関わる広い視点から、社会の様々な問題を自ら進んで解決できる人材を育成することをめざしています。

時代のニーズに合わせ理工学部は2学科へ。板橋キャンパスにデータサイエンス学科誕生！！
新たに板橋キャンパスに理工学部「データサイエンス学科」を設置する予定です。※仮称（2025年4月開設予定・設置計画中）

■データサイエンス学科
（板橋キャンパス）
データサイエンス学科は、数理・統計学と情報工学の理論的基礎の上に、課題解決型学習法を活用し、データから価値のある情報を創造し、それを意思決定に活かす能力を備えたデータサイエンティストを育成します。
総合大学の強みをいかして医療系学部、経済学部と連携した医療データや経営データに関するデータサイエンスの教育研究を行います。

※2025年4月開設予定・設置計画中。学科名は仮称です。

データサイエンス学科の４つの教育の特色
【データサイエンティストを育成】数理・統計学と情報工学の理論に加え、ビッグデータ解析に必要な人工知能の理論とプログラミングを学びます。
【初年次教育、キャリア教育を重視】ライフデザインを1〜3年次に配置し、データサイエンティストとしての目標・意識・素養を育みます。
【自ら考え実践できる能力を育成】演習によるグループワークを通して、実社会で遭遇するさまざまな課題に対応するために必要な知識・技術を有機的に活用し、的確に判断し、課題解決を実践する能力を育成します。
【実データの活用】データサイエンティストとして、経営データや医療データなどのビッグデータを分析・活用・保存するための適切な方法を学びます。

実習施設・設備環境が整う宇都宮キャンパスと、理工学部を初めて設置する板橋キャンパス。
総合理工学科を設置予定の宇都宮キャンパスは、理工系学部を中心に医療系・文系学部が設置された、さまざまな角度から地域へ学びを還元できる、地域と共に発展していく地域密着型キャンパスです。東京ドーム6個分の緑豊かな広い敷地に各学科が機能的にレイアウトされ、飛行機用の格納庫、自動車技術センターなど充実した実習施設が整っています。
データサイエンス学科を設置予定の板橋キャンパスは、医・薬・医療技術学部の医療系学部を集約したキャンパスで、初めて理工学部を設置します。入試センターや大学本部なども隣接し、帝京大学の中枢機能が集約されています。

※2025年4月開設予定・設置計画中。学科名は仮称です。

定員
【理工学部】総合理工学科／215名〔機械・航空宇宙コース60名、ロボティクス・AＩコース40名、情報科学コース60名、環境バイオテクノロジーコース55名〕（予定）、データサイエンス学科／70名（予定）

学費(初年度納入金)
2025年度納入金（予定）
【理工学部】総合理工学科／174万660円（入学金26万3000円、授業料100万4000円、施設拡充費28万8000円、実験実習費16万6000円、諸費1万9660円）、データサイエンス学科／176万3660円（入学金26万3000円、授業料100万4000円、施設拡充費32万6000円、実験実習費16万6000円、学生傷害保険費4660円）

理学、工学分野で幅広い知識や技術を身につけ、その知識や技術を融合し、社会が持つさまざまな課題解決に取り組み、解決する人材を輩出する総合理工学科。
数理・統計学と情報工学を基礎にしながら、データを解析し、組み合わせ、新しい価値を生み出すデータサイエンティストを輩出するデータサイエンス学科。
いま、こうして理工学部に新しい学科が生まれるのは、世の中の加速する変化の中、教育のあり方、やり方もまた、アップデートしていかなくてはならないからこれからの世の中をより良く、魅力的にしていく人材を育成するために、理工学部は変わります。

※2024年3月の情報です。構想中のものであり、内容は変更となる可能性があります。詳細は、随時お届けします。

理工学部
総合理工学科（仮称）
設置 ： 宇都宮キャンパス

理工学全般について幅広く学び、専門領域を深く学ぶ
総合理工学科では、理学、工学分野における幅広い知識を身につけ、修得した知識や技術を有機的に統合して、社会・環境の変化に追従・対応しつつ、社会におけるさまざまな課題解決の場面に対応できる人材を育成します。

「機械・航空宇宙コース」「ロボティクス・Alコース」「情報科学コース」「環境バイオテクノロジーコース」の4分野のコースを設け、理学、工学分野における基礎知識を幅広く学んだうえで各専門分野を深く学びます。
キーワード
メカトロニクス ロボット
AI DX ビッグデータ ロケット
人工衛星 情報 環境 バイオ SDGs GX

理工学部
データサイエンス学科（仮称）
設置 ： 板橋キャンパス

総合大学の強みを生かして、医療系学部、経済学部と連携した医療データや経営データに関するデータサイエンスを板橋キャンパスで学ぶ
データサイエンス学科では、数理・統計学と情報工学の理論的基礎の上に、課題解決型学習法を活用し、データから価値のある情報を創造し、それを意思決定に生かす能力を備えた人材を育成します。

データサイエンティストとして、経営データや医療データ等のビッグデータを分析し、活用・保存するための適切な方法を学びます。

キーワード
数理・統計学 情報工学
プログラミング 人工知能

2024年度現在 理工学部教育組織
理工学部(宇都宮キャンパス)
機械・精密システム工学科50名
航空宇宙工学科
航空宇宙工学コース45名
(ヘリパイロットコース含む)
情報電子工学科85名
バイオサイエンス学科85名
情報科学科 通信教育課程200名

2025年度 理工学部教育組織（構想）
理工学部総合理工学科
(宇都宮キャンパス)
機械・航空宇宙コース60名程度
ロボティクス・AIコース40名程度
情報科学コース60名程度
環境バイオテクノロジーコース55名程度
データサイエンス学科70名
(板橋キャンパス)
情報科学科 通信教育課程200名

※ヘリパイロットの資格取得をめざせるヘリパイロットコースのカリキュラムは終了します。

※在学生および2024年度入学者対象のカリキュラムは2025年以降も継続し、現行の理工学部4学科は、在学生および2024年度入学者が卒業するまで維持されます。新学部で開講する新しい科目の多くは、在学生および2024年度入学者も履修可能ですので、在学生のカリキュラムも一層充実したものとなります。

理工学部の取得できる資格
【総合理工学科】中学校教諭一種免許状〈数学・理科〉(国)、高等学校教諭一種免許状〈数学・理科・情報・工業〉(国)、学芸員(国)、食品衛生管理者(国)、食品衛生監視員任用資格(国)　※コースにより異なる
受験資格が得られるもの
【総合理工学科】臨床工学技士(国)〈4年次に帝京短期大学専攻科に修学〉　※コースにより異なる
目標とする資格
【総合理工学科】ITパスポート試験(国)、基本情報技術試験(国)、CGエンジニア検定〈ベーシック〉、バイオ技術者認定試験〈中級・上級〉　※コースにより異なる
【データサイエンス学科】ITパスポート試験(国)、基本情報技術試験(国)、CGエンジニア検定〈ベーシック〉

理工学部の想定される活躍分野・業界【総合理工学科】製造業（各種機械・輸送機械・食品・化学・医薬品等）、運輸業（鉄道・航空等）、情報サービス業、農業サービス業（育種・栽培等）、小売・流通産業、中学・高校教員、公務員、大学院進学　など
【データサイエンス学科】情報産業、製造業、官公庁・地方自治体、学術・開発研究機関、金融業、医療業、保健衛生、大学院進学　

理工学部
宇都宮キャンパス「総合理工学科」４コースと、板橋キャンパス「データサイエンス学科」の学び
理工学部の学べる学問
数学 物理学 エネルギー・資源工学 機械工学 航空・船舶・自動車工学 システム・制御工学 情報工学 通信工学 電気工学 電子工学
理工学部の目指せる仕事
航空整備士 自動車整備士 宇宙工学技術者・研究者 ロボット設計技術者 精密機械技術者・研究者 通信技術者 電気通信技術者・研究者 バイオ技術者・研究者 中学校教諭 高校教諭

理工学部 総合理工学科 環境バイオ
テクノロジーコース　
学べる学問
化学 生物学 バイオ・生命科学
環境科学 応用化学 食品栄養学
目指せる仕事
バイオ技術者・研究者 生命工学研究者 生理学研究者 醸造・発酵製品企画・開発・研究者 バイオ関連商品企画・開発・研究者
バイオサイエンスを基礎から学び、社会の多様な課題を解決する人材を育成。
【環境バイオテクノロジーコース】
　　　　特長と学ぶ内容
生命を分子レベルで理解し、応用する専門性を養う環境・生命を分子レベルで理解する能力だけでなく、食料品や医薬品開発などの生命科学やバイオテクノロジーを応用した分野に関する幅広い知識と技術を身につけ、環境および生命に関わる広い視点から、社会の様々な問題を自ら進んで解決できる人材を育成することをめざしています。
授業
課題解決型（PBL）のグループ活動を通して学ぶ「理工学特別演習」
少人数で構成されるチームで、本コースのテーマに沿った課題の設定、課題の分析と具体化、解決方法の検討、解決方法の提案または実装、成果報告などに取り組みます。自分に不足している力を意識し、プロジェクト活動を通して汎用的能力、自ら考える力、コミュニケーション力、プレゼンテーション力などを身につけます。
先生からのメッセージ
生命・環境に関する知識と技術を幅広く修得できる植物・動物・食品・微生物・化学などのさまざまな分野に関する講義・実験を行います。生命・環境について幅広く学ぶとともに、バイオテクノロジーなどの実学も学ぶことで、多岐にわたる進路につながります。
研究室
研究活動を集大成として卒業論文へとつなげる。4年次では指導教員のもと、専門分野のテーマに沿った研究活動を行います。各研究室に配属され、研究テーマの設定、研究計画の立案、文献調査、実験・解析方法の修得とその遂行、得られた結果の検討・考察を行います。最終的には、卒業研究発表会での報告と卒業論文の作成を行います。
先輩学生からのメッセージ
バイオ技術が着実に身につく、学習環境が魅力です病気と脳の神経との関係に興味があり、脳神経学が総合的に研究できる大学へ進学しました。バイオサイエンス基礎実験では、実験機器の取り扱いからデータ処理までを学習。バイオ技術の基礎から応用まで身につけ、バイオ実験が適切かつ安全にできる人材に成長したいです。

【環境バイオテクノロジーコース】
施設・設備
東京ドーム6個分の広大な敷地に
配置された研究施設
環境バイオテクノロジーコースの
宇都宮キャンパスは、さまざまな
角度から地域へ学びを還元できる、地域と共に発展していく地域密着型キャンパスです。東京ドーム6個分の緑豊かな敷地内にはさまざまな変異体や遺伝子組み換え体を栽培できる実験温室など充実した実習施設が整っています。
取得できる資格
中学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
中学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【情報】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【工業】＜国＞ (一種)
学芸員＜国＞
食品衛生管理者＜国＞
食品衛生監視員任用資格＜国＞
※取得できる免許の数と種類に制限があります。
受験資格が得られる資格
臨床工学技士＜国＞ (4年次に帝京短期大学専攻科に修学)
目標とする資格
バイオ技術者認定試験 (中級・上級)
想定される主な活躍分野・業界
製造業（食品・化学・医薬品等）、運輸業（鉄道・航空等）、情報サービス業、農業サービス業（育種・栽培等）、小売・流通産業、中学・高校教員、公務員、大学院進学 など

【機械・航空宇宙コース】
学ぶ内容
最先端のものづくりや航空宇宙分野を探究ものづくりに対して、強い意欲と豊かな感性および独創性を持ち、機械工学とそれを応用した航空・宇宙工学の各分野において、多様化している社会の要請に応えられる先進的な専門技術と幅広い知識、積極性・創造性を持つ人材の育成をめざし、機械工学や航空宇宙工学に関する、ものづくりにかかわる技術者を育成します。
授業
課題解決型（PBL）のグループ活動を通して学ぶ「理工学特別演習」
少人数で構成されるチームで、本コースのテーマに沿った課題の設定、課題の分析と具体化、解決方法の検討、解決方法の提案または実装、成果報告などに取り組みます。自分に不足している力を意識し、プロジェクト活動を通して汎用的能力、自ら考える力、コミュニケーション力、プレゼンテーション能力などを身につけます。
先生からのメッセージ
航空機・宇宙機の設計から運用まで、必要な知識と技術を修得できる
惑星の軌道計算や通信技術および電子線・Ｘ線を使用した分析などを行っています。設計手法を学ぶと同時に、航空機・宇宙機に使用されている物質の状態や条件などをミクロレベルで理解し、ハードを扱う際のリスク管理も同時に考えていきます。自らの設計を機械工作によって形にすることも可能です。
研究室
研究活動を集大成として卒業論文へとつなげる4年次では指導教員のもと、専門分野のテーマに沿った研究活動を行います。各研究室に配属され、研究テーマの設定、研究計画の立案、文献調査、実験・解析方法の修得とその遂行、得られた結果の検討・考察を行います。最終的には、卒業研究発表会での報告と卒業論文の作成を行います。

【機械・航空宇宙コース】
先輩学生からのメッセージ
ものづくりに必要な3D技術が基礎から学べますCAD利用技術者の資格取得をめざす私にとって、3DCADの最新設備が整った学習環境は魅力的です。4年次には「受動歩行ロボット」の開発を進める研究室でロボット工学の知識と技術を学び、将来は、ロボット部品の設計や製造を行うエンジニアになりたいです。
施設・設備
東京ドーム6個分の広大な敷地に配置された研究施設。機械航空宇宙
コースを設置予定の宇都宮キャンパスは、地域と共に発展していく地域密着型キャンパスです。東京ドーム6個分の緑豊かな敷地内には、マシニングセンターなど多くの工作機械を備えた実習工場、実車を用いて実験・実習ができる自動車技術センター、航空機や人工衛星が展示された格納庫などの実習施設が整っています。
取得できる資格
中学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
中学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【情報】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【工業】＜国＞ (一種)
学芸員＜国＞
※取得できる免許の数と種類に制限があります。
受験資格が得られる資格
臨床工学技士＜国＞ (4年次に帝京短期大学専攻科に修学)
想定される活躍分野業界
製造業（各種機械・輸送機械・金属製品・非鉄金属）、運輸業（鉄道・航空等）、情報サービス業、小売・流通産業、中学・高校教員、公務員、大学院進学 など

【情報科学コース】
最先端の情報科学を学び、情報社会を支える技術者を育成。
学べる学問
情報学 情報工学 通信工学 電気工学 電子工学 画像・音響工学
目指せる仕事
WEBデザイナー・クリエイター プログラマー システムエンジニア（SE） 情報工学研究者 ネットワーク技術者 セキュリティ技術者 電気技術者・研究者 電気通信技術者・研究者
学ぶ内容
最先端の情報技術をその基礎となる理論から学び、グループワークを通じて実践力を身につける
情報技術、データサイエンス・AI、メディア表現のための技術を、これらの基礎となる情報科学の諸理論から学びます。また、独自のAIを生成する演習や、実業務と同様にチームで情報システムを開発する実習があり、他者と協働しながら環境や社会の諸問題の解決に貢献できる実践的な能力の習得をめざします。
授業
情報分野の理論を学ぶ科目からシステム開発のプロジェクト型科目（PBL）まで充実のカリキュラム
AIをはじめとする最先端の情報技術やメディア表現技術などを深く理解できるよう、これらの基礎から応用まで幅広く学べる授業科目を用意。PBL科目では、各科目で学んだ知識を活かしながらチームで情報システムの開発などに取り組み、課題解決力、他者と協働する力、プレゼンテーション力など汎用的能力を同時に修得します。
先生からのメッセージ
めまぐるしく進化する情報社会を先導できる技術者をめざして
情報技術の進化に伴い情報技術者に求められる領域は広がり続けています。本コースでは、情報にかかわる専門領域を幅広く学ぶとともに、豊富な実習を通して、複雑化する社会課題を情報技術により解決する手法を実践的に学びます。時代の変化を先取りし情報社会を先導できる技術者をめざします。
研究室
期待が高まるメタバースや量子情報技術など多彩な領域で情報通信技術の最先端の研究に取り組む
情報通信技術を中心として、人工知能、サイバーセキュリティー、VR・AR・MR技術、3DCG、障がい者支援技術、数値シミュレーションなどをキーワードに、社会や環境の様々な課題の解決をめざす専門分野の研究に取り組みます。大学での学びの集大成である卒業研究の成果は、国際会議や学会発表を通して社会に発信されています。

【情報科学コース】
先輩学生からのメッセージ
実践的な学びで、社会の即戦力となる技術が身につきます
システムやコンピュータを動かす上で必要なプログラミングを学ぶために大学へ進学しました。情報技術の技能を鍛えながらプロジェクトマネジメントも学習し、社会で役立つスキルが身につきました。将来はコンテンツ制作や運営、システム構築などに携わる技術者になりたいです。
施設・設備
情報科学、メディア表現のための技術を実践的に学べる充実した学習環境。情報科学コースの宇都宮キャンパスには、高性能なGPUを内蔵したPCで3DアプリやAIの開発、メディア技術を学べる「メディアラボ」、講義収録や音響分野の研究のための防音室を備えた「メディアスタジオ」、学生自身のPCを利用したアクティブラーニングを実践できる教室「TNec」など充実した実習施設が整っています。
取得できる資格
中学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
中学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【情報】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【工業】＜国＞ (一種)
学芸員＜国＞
※取得できる免許の数と種類に制限があります。
受験資格が得られる資格
臨床工学技士＜国＞ (4年次に帝京短期大学専攻科に修学)
目標とする資格
ＩＴパスポート試験＜国＞
基本情報技術者試験＜国＞
ＣＧエンジニア検定 (ベーシック)
想定される活躍分野・業界
情報サービス業（ソフトウェア開発業、通信事業、ハードウェアベンダー、情報処理・提供サービスなど）、製造業など各種業界（DX人材）、中学・高校教員、公務員、大学院進学 など

【ロボティクス・AＩコース】
学べる学問
機械工学 システム・制御工学 情報
工学 電気工学 電子工学 医用工学
目指せる仕事
ＣＡＤ技術者 ロボット設計技術者
電子機器技術者・研究者 電気技術者・研究者 半導体技術者・研究者
学ぶ内容
幅広い視野と創造力を有する技術者を育成ロボット工学と人工知能学を基礎とし、医療、バイオ、情報、航空等の異分野の知識を修得することで、幅広い視野と高い創造力を有する人材の育成をめざします。卒業後は、ロボット工学、知能ロボティクス、電気・電子工学、情報学に関連する製造業や情報通信業、研究機関等での活躍を想定してロボット工学やAIを基礎に、実用的な知識を身につけた技術者を育成します。
授業
グループ活動を通してものづくりを行う「ロボット・メカトロニクス実験」ロボット工学の知識を能動的に収集して、希望する形にする手法を身につけます。センサと応用工作の実験実習を行い、製作物のプランニング・設計・作製・プレゼンテーションをグループで行います。実際にものづくりを行うことで、実践的な技術者の育成を目指します。授業で開発した製品のコンテスト応募も
支援します。
先生からのメッセージ
社会のニーズに答えられる技術、
知識が身につく。AIや画像解析技術、電気電子工学、ロボット工学など、今の社会が技術者に求めている最先端の技術と知識を、実物に触れながら身につけることができます。学生による学会や国際会議での発表やコンテスト参加を強力に支援します。
研究室
研究活動の集大成として卒業論文へとつなげる。４年次では各研究室に配属され指導教員のもと、ロボット工学や人工知能、電気電子、情報、医療等の知識を活かした研究活動を行います。研究テーマの設定、研究計画、文献調査、実験・解析方法の習得等を通して最終的には卒業論文にその成果をまとめます。本コースの学生は１年生の時から研究室で活動することもできます。

【ロボティクス・AIコース】
先輩学生からのメッセージ
チームで行う授業が多く、リーダーシップも身につきました。就職の支援も抜群です。ロボット工学や人工知能の基礎を身につけた上で、2年次から専門知識と技術を習得します。授業ではグループワークが多く、コミュニケーション力やリーダーシップが磨かれました。ロボット・メカトロニクス実験では生活を豊かにするロボットを設計・製作し、ものづくりを楽しみました。
施設・設備
最新のロボットアームと充実したロボットを設計・製作するための教育機器・研究施設。このコースでは、産業用ロボットを用いた制御の学習や、ロボットを動かすためのマイクロコンピュータやセンサ、樹脂や金属の加工が可能な切削機械、３Dプリンタを使用することができます。グラフィックボードを搭載したPCで人工知能（AI）を学ぶことも可能であり、ロボット工学とAIを学ぶための設備が充実しています。
取得できる資格
中学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
中学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【数学】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【理科】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【情報】＜国＞ (一種)
高等学校教諭免許状【工業】＜国＞ (一種)
学芸員＜国＞
※取得できる免許の数と種類に制限があります。
受験資格が得られる資格
臨床工学技士＜国＞ (4年次に帝京短期大学専攻科に修学)
目標とする資格
ＩＴパスポート試験＜国＞
基本情報技術者試験＜国＞
ＣＧエンジニア検定 (ベーシック)
想定される活躍分野・業界
製造業（各種機械・輸送機械）、運輸業（鉄道・航空等）、情報サービス業、農業サービス業（育種・栽培等）、小売・流通産業、中学・高校教員、公務員、大学院進学 など

【データサイエンス学科】
データから価値のある情報を創造し、それを意思決定に活かす能力を備えて超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティストを育成。
学ぶ内容
数理・統計学と情報工学の理論に加え、ビッグデータの解析に必要となる人工知能の理論とプログラミングについて学修。経営データや医療データなどのビッグデータを分析し、活用・保存するための適切な方法や、社会におけるさまざまな課題の解決を実践する能力を育成します。
自ら考え実践できる能力を発揮する為に多彩な演習・実習によるグループワークを通して、将来実社会で遭遇するさまざまな課題に対応するために必要となる知識技術を有機的に活用し、的確に判断することで課題解決を実践する能力を育成します。
授業
経験豊富な教員のもと、多彩な分野を実践的に学ぶ。民間企業で研究を重ねてきた教員や、第一線でさまざまな専門性を培ってきた経験豊富な教員のもとで、学生自身の興味ある多彩な分野を実践的に深く学ぶことができます。実学を通して社会に役立つ知識や技術を身につけます。
課題解決のための実践的な能力を身につける「データサイエンス応用基礎」現代社会では、ほとんどの分野や業種でデータを活用した新しいビジネスモデルが求められています。こうした現代社会の要請に応え、データサイエンスや人工知能（AI）を活用して課題を解決するための基礎知識を体系的に学びます。
先生からのメッセージ
データ駆動型社会で活躍するためのスキルが身につくデータ分析の知識やスキル（数理・統計学、情報工学、プログラミング、人工知能）だけでなく、経済学部や医療系学部とも連携したデータ解析演習を通して、データから価値を創造する力を身につけることができます。
研究室
研究活動を集大成として卒業論文へとつなげる4年次では指導教員のもと、専門分野のテーマに沿った研究活動を行います。各研究室に配属され、研究テーマの設定、研究計画の立案、文献調査、実験・解析方法の修得とその遂行、得られた結果の検討・考察を行います。最終的には、卒業研究発表会での報告と卒業論文の作成を行います。

【データサイエンス学科】
目標とする資格
ＩＴパスポート試験＜国＞
基本情報技術者試験＜国＞
ＣＧエンジニア検定 (ベーシック)
想定される活躍分野・業界
情報産業、製造業、官公庁・地方自治体、学術・開発研究機関、金融業、医療業、保健衛生、大学院進学　など

特設サイト完成！
2025年4月総合理工学科＆データサイエンス学科が誕生！学科の概要や入学定員等を公開しました。ぜひチェックしてみてください！
※設置計画は予定であり、掲載内容が変更となる場合があります。
https://teikyo-u.ac.jp/science_tech_2

2025年、理工学部がアップデートします！総合理工学科&データサイエンス学科誕生。総合理工学科は「環境バイオテクノロジーコース（仮称）」を含む4分野のコースとなります。※設置計画は予定であり掲載内容が変更となる場合があります
特設サイトを公開中。ぜひご覧ください。https://www.teikyo-u.ac.jp/science_te...
※2024年4月の情報です。仮称・構想中です。内容は変更となる可能性があります。