教員名 : 澤田 雅浩
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授業科目名
コミュニティ減災復興論
(英語名)
コミュニティ減災復興論
科目区分
ー
専門科目(減災復興ガバナンス領域)
対象学生
減災復興政策研究科
学年
1年
ナンバリングコード
KDDMD5MCA1
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 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
担当教員
澤田 雅浩
所属
減災復興政策研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標10/目標11/目標17
オフィスアワー・場所
講義終了後、教室にて
連絡先
sawada@drg.u-hyogo.ac.jp
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
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研究科DP
2◎/3〇
全学DP
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教職課程の学修目標
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講義目的・到達目標
【講義目的】
減災計画や復興計画を地区単位で考える場合、各コミュニティの実態や課題、ニーズ、合意に基づいた計画と、地域の状況に応じた対象範囲の設定、策定プロセスの設計が重要となる。 この講義では、これまでの自然災害の被災地で取り組まれてきた復興プロセスを振り返り、 避難生活から仮設住宅等での暮らしを経て住宅再建、地域再生にどのようにコミュニティの力が介在したかを整理する。 その上で、そのコミュニティを支援する仕組みとその効果についても解説する。 さらに、災害への備えとしての地域における防災、減災の取り組みについては、地区防災計画制度をはじめ、 近年提唱されている様々なコミュニティ・ベースでの取り組みについて解説する。 その上で、各地で取り組まれている計画策定プロセスを参照しながら、減災復興力の向上のために有益な計画策定手法を分析する。 【到達目標】 1)地域の実情を把握するための調査分析方法を説明できること、 2)地域の特徴を生かした減災復興計画を説明できること、 3)計画の合意形成プロセスの設計方法を説明できること、 である。 授業のサブタイトル・キーワード
キーワード: 災害復興、地区防災、事前復興
講義内容・授業計画
【講義内容】
前半は、減災復興のプロセスにおいてコミュニティが計画策定に関与してきた経緯と教訓、及びコミュニティ・ベースの減災復興計画の制度や考え方について俯瞰する。 後半では、主に地区防災計画制度に着目し、各地で取り組まれつつある計画策定の動きについてケーススタディーを重ね、的確な対象範囲の設定、策定プロセスの設計に必要な視点を確立する。 【授業計画(予定)】 1. ガイダンス・コミュニティのスケール 2. 避難生活とコミュニティ 3. 仮設住宅と生活環境の関係 4. 地域復興とコミュニティ(阪神・淡路大震災、熊本地震) 5. 地域復興とコミュニティ(新潟中越地震、東日本大震災) 6. 地域復興とコミュニティ(台湾921地震、丹波豪雨・広島豪雨) 7. 中間支援組織・関係人口とコミュニティ 8. 事前復興とまちづくり・コミュニティ 9. コミュニティのエンパワーメント(ディスカッション) 10. 地域防災の担い手 11. 防災教育とコミュニティの関わり 12. 災害時要援護者支援とコミュニティ 13. 地区防災計画の策定事例① 14. 地区防災計画の策定事例② 15. コミュニティ防災計画のこれから(ディスカッション) 教科書
授業資料は事前に配布します。
参考文献
適宜資料を配布します。
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(15h)
【復習】レポート作成(14回、30h)、講義内容の理解を深め定着させるために資料を読み直し(15h) アクティブ・ラーニングの内容
講義中2回、受講者と担当でのディスカッション(WS形式)を行います。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
自然災害による都市・地域への影響を理解し、それを減じたり、そこから復興するための方法論を計画学的に説明できるものに到達度に基づき、 S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与します。 【成績評価の方法】 毎回の講義に対するミニレポート70% ディスカッションの内容30% ミニレポートの期限後提出は減点して採点します。 課題・試験結果の開示方法
ミニレポートの内容については、次回の講義冒頭でコメントします。
履修上の注意・履修要件
【生成AIの利用について】
生成AIの利用については教員の指示に従うこと。研究の事前・事後学習や事例検索、翻訳等に補助的に生成系AIを利用しても良い。ただし、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。 実践的教育
該当しない
備考
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。
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