先端科学を学ぶ

Global Science and Engineering

全学共通科目

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全学部（全学共通科目、教職課程科目、副専攻科目）

学年指定なし

IA9991GCA7

2単位

講義・演習 (Lecture/Seminar)

2024年度後期

(Year)

天野 壮、小野 康子、後藤 悠帆、村上　直哉

高度産業科学技術研究所

日本語

目標4

姫路工学キャンパス5号館5303室。事前に電子メール等で連絡することが望ましい。

sho@lasti.u-hyogo.ac.jp　（天野）
s.ymkw@lasti.u-hyogo.ac.jp　（山川）

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2-1◎／2-2◎

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この講義はグローバルリーダー教育プログラム(GLEP)「グローバルプロジェクト入門（国内）」の中の選択必修科目である。

講義目的
1　グローバルプロジェクト入門は、受講生が、ローカルな現象とグローバルな現象を関係づけ、歴史・科学・社会・文化の視点から学ぶことが目的である。
2　また、学生自身が課題を発見し探求する能力、情報収集・整理・分析する能力、さらに発表能力といった学生の学習プロジェクト達成能力を総合的に習得することを目的とする。

到達目標
1　ローカルな現象とグローバルな現象の両面を相互に関係づけ、それを歴史・科学・社会・文化などの視点から分析して説明することができる。
2　学生が課題の発見から発表までの一連のプロジェクトを主体的に実施することができる。

　本授業：「先端科学を学ぶ」では、具体的に以下の授業を行う
グローバルリーダーに必要な教養とアイデンティティーを深めるために、集中講義として、グローバル企業、理化学研究所（播磨・神戸）、兵庫県立大学高度産業科学技術研究所を訪問し、現代科学の最先端の現状と将来について論究する。
　本講義（先端科学を学ぶ）の到達目標の一つとしては、この集中講義を通して、研究者としてグローバルな素養をもつための応用的思考をもつことができるようになることである。

サブタイトル：グローバルな素養をもつための応用的思考を身につける実践的科学論
キーワード：先端科学、グローバル

講義内容
　本講義は集中講義（フィールドワーク）形式で行う。日程は2024年7月以降に連絡される。企業、研究所、大学内の研究施設を訪問、その所属の研究者の方々からの講義を受けて、先端科学の現状と将来を学ぶ。

授業計画（授業の順序は異なることがある）
1〜３　概要説明と基礎講義（本講義に必要な基礎知識を学ぶ）
４　先端科学についてのグループワーク（プレゼンテーションによる課題発表1）
５〜７　播磨科学公園都市訪問。世界一の大型放射光施設「スプリング８」、自由電子レーザー施設「サクラ」（理研）、ニュースバル（高度研）を訪問し、光の科学の最先端技術を学ぶ。
８〜10　神戸医療産業都市訪問。世界一の大型計算機「富岳」を含む施設（理研）を訪問し、計算機と医療の最先端技術を学ぶ。
11〜13　グローバル企業２社訪問。先端開発、海外市場との関連を学ぶ。
14　グローバル課題の発見と提案（プレゼンテーションによる課題発表2）
15　 まとめと評価（到達度の確認）

訪問先の研究機関・施設の概要を記した資料を配布する、

授業の前後に参考書、学術文献等の紹介を行う。

【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み（15ｈ）、レポート・プレゼンテーションの準備（5ｈ）
【復習】講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・レポートを読み直し（15ｈ）

一人ずつの課題に対するプレゼンテーションとそれに対する全員でのディスカッション（２回）を予定。見学先での質疑応答。

成績評価の基準
　5日間の集中講義において、内容を理解し、将来の研究実践に対する課題作成に取り組んだ者に単位を授与する。
成績評価の方法
　授業内レポート（50％）、プレゼンテーション（課題発表）（50％）を基準にして、受講態度（積極的な質問等）を含めて総合的に評価する。定期試験は実施しない。

レポートは、講義の中のプレゼンテーション資料としてディスカッションに用いるため、その場で講評する。

この講義はGLEP「グローバルプロジェクト入門（国内）の中の選択必修科目である。「先端科学を学ぶ」では。フィールドワークでの訪問先の収容人数の関係から、定員を15名程度とする。GLEP生で定員が充足しない場合、ユニバーサルパスポートを通じて一般学生を募集する（7月中を予定）。履修希望者が多数の場合は、書類などによる外国語コミュニケーション力とリーダーシップの審査によって履修者を決定する（詳細は後日掲示）。なお、本科目はGLEPの基礎科目に位置付けられているため、一年生の履修を優先する。

詳細の日程は7月以降に連絡を行う。他の集中講義と重複して履修することのないよう、履修登録には注意すること。

生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。課題レポートの作成や事前・事後学習に当たり、事例検索、翻訳等に補助的に生成系AIを使用しても良い。しかし、生成系AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。

集中講義形式で、企業、研究所を訪問し、所属の研究者から先端科学との関わりの講義を受ける内容が含まれているので、実践的教育に該当する。
先端技術の第一線で研究する研究所所属の教員が「先端技術」を紹介する。

履修登録をする学生は、集中講義にすべて出席することが原則である。病気、事故等で欠席した場合は別途、追加レポート・課題を提出する。フィールドワークの場所への交通費は各自が負担する。なお都合により講義の順番と内容は異なることがある。通常授業のない2024年９月、12月末、場合によっては10月週末の内５日間を予定している。