教養教育科目における「教育目標及びカリキュラムポリシー」
人文・社会系は、良識ある社会人としての教養を涵養し、その知的道徳的能力を展開させることをもって、人間としても優れた技術者を育成します。すなわち、豊かな人間性と科学技術者としての倫理性、批判的思考力を培い、科学技術と人間・社会との関わりを理解させ、グローバルな視野を育むことを目標とします。
⑴ 「技術は人なり」の精神のもと、科学技術と人間・社会との関わりを理解し、科学技術者として、また良識ある社会人として必要な教養を身につけ、豊かな人間性と倫理性、批判的思考力を培うために、技術者教養科目群、人間・社会理解科目群、スポーツ・健康科目群を配置します。
⑵ グローバルな環境で意思疎通ができる能力を涵養するためにグローバル教養科目群を、コミュニケーション力などの汎用的能力を涵養し、また科学技術者としてのキャリア意識を培うために、ジェネリックスキル・キャリア科目群を配置します。
英語教育系は、理工系学生として必要な科学技術英語の運用力およびアカデミックスキルの育成を教育目標とします。あわせて、多言語・多文化社会への理解を深める広い視野と柔軟な思考力を養い、自らの考えを英語で主体的に発信するコミュニケーション能力を培います。これにより、国際的に通用する高度な英語力を備え、社会に貢献できる教養ある技術者の育成を目指します。
⑴ 学生一人ひとりの習熟度に応じた学びを可能にするため、習熟度別クラス編成を導入します。また、学生が主体的・自律的に学べるように、対面授業とオンライン学習を組み合わせたカリキュラムを展開します。
⑵ 理工系学生に求められる科学技術英語の運用力を実践的に育成するため、基礎から応用まで体系的に学ぶ科目を段階的に配置し、大学院進学を視野に入れた英語教育を実施します。
⑶ 柔軟な思考力と国際的視野を涵養するため、多様な分野の英語に触れる科目を設け、各種海外研修の機会を提供します。
数理・データサイエンス系では、科学技術者として必要な数理的知識とデータ解析能力を基盤に、数学的思考やデータサイエンスのスキルを各専門分野に応用できる科学的教養教育を行います。学生が自身の専門分野で数理的アプローチやデータ分析技術を効果的に活用し、複雑な問題を論理的に解決できる力を身につけることを目標とします。
⑴ 科学技術者として必要不可欠な基礎的数学とデータ解析技術の修得のために、「微分積分学 I」、「線形代数学 I」等の数学の基礎科目に加え、数学とデータサイエンスの交差する科目「確率・統計 I」、および「数理・データサイエンス入門」など、データサイエンスの基礎を学ぶための科目を配置します。
⑵ 個々の学生が基礎的な数学とデータ解析技術を無理なく理解できるように、1年次の数学科目に習熟度別クラスを配置します。この取り組みによって、学生は自分の理解度に合わせた学習を進めることができ、数学的な基礎力をしっかりと固めるとともに、データサイエンスの基礎に関する理解を深め、専門分野での応用に必要なスキルを身につけることができます。
⑶ 基礎的なアルゴリズム的解法を理解し実装する能力を修得するための科目として「コンピュータプログラミング I」を配置します。この科目により学生は専門分野で必要とされるデータ解析にICTを活用する具体的な方法を身につけることができます。
自然科学基礎系は、東京電機大学に共通する自然科学（物理学・化学）の確かな基礎学力および基礎的な実験技術を習得した学生の育成を目指します。これらの基礎的な学習内容を踏まえ、学科・学系における専門科目はもとより、卒業後も自律的に学び続ける姿勢を初年次より涵養することを目標とします。
⑴ 理工系の学生に求められる共通の幅広い基礎知識を有する人材の育成を目指し、以下の方針に基づき教育課程を編成し、実施します。
⑵ 自然現象を物理的にとらえる視点を涵養するとともに、専門教育の基盤となる実験的手法および論理的思考を身につけるために、物理学の科目を配置します。物質の性質を理解し、新たな素材や機能を作り出す科学技術の基盤を養うために、化学の科目を配置します。
⑶ 自然科学の幅広い応用および異分野融合に関する知識を深め、それらが未来の社会に与える影響や相互関係について学ぶ機会を提供するため、科学技術科目を配置します。