基礎ゼミナール (Ｌ) ｜シラバス情報

授業科目名

基礎ゼミナール (Ｌ)

(英語名)

Basic Seminar (Ｌ)

科目区分

全学共通科目

ー

対象学生

工学部

学年

学年指定なし

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

IATBL1GCA7

単位数

2.00単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

講義・演習 (Lecture/Seminar)

開講時期

2024年度前期

担当教員

古谷栄光、菊池祐介、日浦慎作、上浦尚武

所属

工学研究科

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標4

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

随時・担当者居室

連絡先

furutani@eng.u-hyogo.ac.jp(古谷)
kamiura@eng.u-hyogo.ac.jp(上浦)
hiura@eng.u-hyogo.ac.jp(日浦)
ykikuchi@eng.u-hyogo.ac.jp(菊池)

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

ー

研究科DP

ー

全学DP

2-1◎／3-1◎／4-2◎

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

【講義目的】
電気電子情報工学科の専門教育科目や研究グループの活動内容を知ることによって、コース配属や将来の研究活動に必要な知識を得るとともに、それらをまとめ、プレゼンテーションする能力を養成する。さらに、簡易な実験を通して、実験技能、データ整理に関する基礎知識を習得する。また，現代社会におけるデータサイエンスの位置づけと、具体的な応用事例の理解を深める。
【到達目標】
・専門教育科目、研究グループの活動を関係づけることができる。
・研究グループの活動について取材、調査し、それらをまとめて説明できる。
・基本的な実験技能、データ整理法を習得し、具体的なデータに適用できる。
・データサイエンスの概要を理解し、その応用事例を挙げることができる。

授業のサブタイトル・キーワード

【キーワード】
大学での学習方法、測定の基礎・レポート作成方法、データサイエンスの概要、研究室取材・発表

講義内容・授業計画

１. 基礎ゼミナールの概説・大学での学習について
２. 実験ガイダンス・レポート作成方法
３. 測定の基礎
４. 実験データの処理・グラフの書き方
５. 直流電圧測定
６. 抵抗測定
７. 現代社会におけるデータサイエンス
８. 社会・工学分野におけるデータ・AI利活用領域
９. データ・AI利活用のための技術と応用事例
10. 専門科目およびコース説明
11. 研究室取材１
12. 研究室取材２
13. プレゼンテーション資料作成　
14. 発表会１
15. 発表会２

生成系AIの利用：
生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。生成系AIによる出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。

教科書

プリント等を適宜配布する。

参考文献

それぞれの課題に合わせて、学生自らが必要と思った文献を自主的に集める。

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【予習】授業に際して配布する資料を事前読み込み（20ｈ）、プレゼンテーションの準備（10ｈ）
【復習】レポート作成（15ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるために授業資料を読み直し（15ｈ）

アクティブ・ラーニングの内容

実験では同じ班の学生とディスカッションしながらデータ取得を行い、研究室紹介のプレゼンテーションでは学生同士の質疑応答を行う。

成績評価の基準・方法

講義目的・到達目標に記載する事項について十分習得した者に単位を授与する。同事項に関する到達度に応じてSからCまで成績を与える。ただし、毎回出席し、課せられる課題（レポート）を提出することを前提とする。
発表会でのプレゼンテーションおよび受講態度(積極的な質問など)60%、提出されたレポート40%を基準として、総合的に評価する。

課題・試験結果の開示方法

レポートについて、講義の中で全体的な講評を行う。

履修上の注意・履修要件

実践的教育

該当しない

備考

病欠の際は、証明書（診断書（原本）／診断書（コピー可）／病院の領収書）を必ず提出すること

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。