確かな実力が身につきます。:法政大学情報科学部ディジタルメディア学科の口コミ

在校生 / 2015年度入学

確かな実力が身につきます。

2017年02月投稿

• 
• 5.0

[講義・授業 4｜ 研究室・ゼミ 4｜ 就職・進学 4｜ アクセス・立地 3｜ 施設・設備 5｜ 友人・恋愛 4｜ 学生生活 -]

情報科学部ディジタルメディア学科の評価

• 総合評価

  良い
  情報科学がどんな学問なのかを予め知った上でしっかりとした知識をつけたい方にはとても良い環境だと思います。
  この学部では2年生から3つのコースへ分かれます。
  音や画像に特化したMSコースと主にプログラミングなどでのソフトウェア開発に特化したISコース、コンピュータの仕組み等を学ぶCFコースがあります。
  もちろんどのコースでもある程度のプログラミング技術を学ぶことが出来ますが、様々なプログラミング言語に触れたい方はISコース、ハードウェア設計やアセンブリ言語などに興味のある方はCFコース、CGや音声を扱う技術に興味のある方はMSコースをおすすめします。ただし、MSコースへ行く場合CGや音声で重要な数学や物理をしっかりと学ぶ必要があります。
  どのコースでも殆どの授業で毎週課題が課せられます。友人と協力したり本などでしっかりと調べないとなかなか解決できない課題も少なくないので確実に実力が身につくと思います。
  ですので大学生は時間に余裕があって遊べるものだと考えてこちらの学部へ入学すると痛い目にあいますので、大学でも自律して勉強できる方が適性だと思います。
• 講義・授業

  良い
  1年次では殆どが必修科目ですのでほぼ毎日同じ人達で授業を受けると思います。その点で言えば、友人も作りやすくて良いと思います。
  講義では主にスクリーンにスライドを映して講義する授業が多いです。数学物理系の授業は黒板を使うよくあるスタイルが多いです。
  スライドを使う講義では授業終わりに学生用のページにその講義資料をアップロードされますので、講義の復習がしやすいです。
  また、プログラミングの授業ではスライドに合わせて実際にその場でプログラミングを各自書いていきます。TAや教授が巡回してくださるのでわからないところがあればすぐに教えに来てもらえます。
  他大学の同じ専攻の友人に聞いたら知らないと言われるような内容の授業もあるのでかなり専門的な事を学べていると思います！
  全ての教授が面倒見の良い先生とは言いきれませんが良い先生も多いです。
• 研究室・ゼミ

  良い
  まだ私は研究室に所属している学年ではありませんが1年次の秋セメスターからプロジェクトというほぼ必修の講義があります。
  これは1セメスターで研究室体験のようなものを行います。まず始めに各教授が研究室紹介をするイベントがあります。興味のある分野の研究室紹介を聞き、やってい見たい内容に一番近い研究室のプロジェクトに所属することが出来ます。3年の秋までに様々な研究室でプロジェクトを体験し4年で最終的に所属研究室を選ぶことができます。最終的に所属する研究室は勿論のこと、プロジェクトでも人気のある研究室では定員を超えてしまうため、GPA（成績）順に決められることがあるので注意が必要です。
• 就職・進学

  良い
  まだ本格的に就職活動は始まっていませんが、教授やOBOGが集まるイベントなどがあります。
  また、3年次にインターンという授業もあります。
  夏休みのリクエスト集中講義というものではヤフーさんと提携を組んでハッカソンのイベントなども行われました。
• アクセス・立地

  普通
  最寄りはJR中央線の東小金井駅です。
  東小金井は新宿から中央線で約20分あまりですので意外とアクセスは良い方だと思います。
  駅から10数分歩きますので少し距離はあるかもしれません。
  ただ、駅の北口をでて大通りをまっすぐ進むだけなので迷うことはないと思います。
• 施設・設備

  良い
  各学年に最新のノートパソコンを4年間貸し出してくれます。また、その教室が空いていれば自由に使うことが出来ます。
  一部の教室に配備されたハイエンドPCもつかうことができます。
  学内は全てWi-Fiが通っているので便利です。
  情報科学部用の図書館の他、GBCと呼ばれる学生と院生に教授が1人必ず居て、情報科学部生がいつでも（1限から5限まで）質問することができる環境があります。
• 友人・恋愛

  良い
  前述しましたが、1年次で殆ど受ける授業が一緒なので友人は作りやすい環境だと思います。

その他アンケートの回答

• 学科で学ぶ内容
  プログラミング（C C++ Java python MATLAB等）コースによって変わってきます。
  数物系では線形代数や力学、微分積分、離散数学、統計学などがあります。
  その他プログラミング以外での専門的な講義が多くあります。