シラバス情報
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教員名 ： 玉置 卓
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授業科目名
English for Specific Purposes Ⅰ （社会情報・専門科目）
(英語名)
English for Specific Purposes Ⅰ （社会情報・専門科目）
科目区分
専門教育科目
−
対象学生
社会情報科学部
学年
カリキュラムにより異なります。
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KC9991MCA7
単位数
2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
玉置 卓
所属
社会情報科学部
授業での使用言語
その他言語
日本語、英語
関連するＳＤＧｓ目標
目標9
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
アポイントメントによる
連絡先
tamak@sis.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
3◎／1〇
研究科DP
ー
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
講義目的
情報科学における研究・開発を行うためには英語文献を読むことは避けられない。本講義では、母国語で書かれていれば容易に理解できるであろう情報科学の話題を選び、それを英語で読むことで科学技術英語の読解力向上を目指す。 到達目標 1. 科学技術英語に頻出する語彙や表現を修得できる 2. 機械翻訳などを活用して文献の概要を効率よく把握できるようになる 授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
講義内容
オンラインで無料公開されている情報科学に関する英語テキストを選びその読解演習を行う。 授業計画 (テキストの1を選んだ場合の進め方の例) 1. ガイダンス 2. Ch. 0: Forward 3. Ch. 1: Introduction and Motivation 4. Ch. 2: Linear Algebra (1) 5. Ch. 2: Linear Algebra (2) 6. Ch. 2: Linear Algebra (3) 7. Ch. 2: Linear Algebra (4) 8. Ch. 3: Analytic Geometry (1) 9. Ch. 3: Analytic Geometry (2) 10. Ch. 3: Analytic Geometry (3) 11. Ch. 4: Matrix Decompositions (1) 12. Ch. 4: Matrix Decompositions (2) 13. Ch. 4: Matrix Decompositions (3) 14. Ch. 4: Matrix Decompositions (4) 15. まとめ ※生成系AI の取扱いについて レポート，小論文，学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。 教科書
1. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong. Mathematics for Machine Le
arning. Cambridge University Press https://mml-book.github.io/ 2. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe. Introduction to Applied Linear Algebra – Vect ors, Matrices, and Least Squares. Cambridge University Press http://vmls-book.stanford.edu/ 参考文献
金谷健一『理数系のための技術英語練習帳』共立出版
事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
内容
事前: 資料の次回に扱われる範囲を読み和訳を行う 事後: 理解不足、誤解があった箇所の復習を行う 時間の目安 4時間×15週 アクティブ・ラーニングの内容
・資料の和訳を発表する
・ミニッツペーパーにより理解度の把握を随時行う 成績評価の基準・方法
基準
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える。 方法 課題50%、授業参加状況50%の割合で評価する。 課題・試験結果の開示方法
課題について発表する際に解説や補足を行う
履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない
備考
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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