シラバス情報

教員名 ： 笹嶋 宗彦
授業科目名
研究演習Ⅰ （社会情報・専門科目）
(英語名)
Research Seminar I （社会情報・専門科目）
科目区分
専門教育科目
ー
対象学生
社会情報科学部
学年
3年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KCJBS3MCA3
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
演習 (Seminar)
開講時期
2024年度前期
担当教員
笹嶋 宗彦
所属
社会情報科学部
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
目標9
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
講義終了後
情報科学研究棟4階研究室
連絡先
sasajima@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
2◎／1〇／3〇
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
卒業研究に向けて，専門的知識の理解を深め，学問の方法論を身につける．
技術文書の書き方，情報収集の仕方，研究テーマの立て方など，研究活動に必要な基礎的技術を学ぶ

到達目標
研究の仕方に沿って設定されたテーマについて個人またはグループワークを行い，その成果を他の演習参加者に説明できる
知識工学のためのツールを使って，与えられた課題に沿った知識モデル構築とその説明ができる
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
１．ガイダンス，演習スケジュールの決定
2~4.知識工学入門，オントロジー工学入門
       オントロジー構築ツールの使い方
5~14. 研究体験と知識モデル構築演習
  • 知識工学分野に即した研究課題を設定し，そのテーマを分析するために必要な知識モデルを，個人またはグループワークで構築します．
  • 2022年度の研究課題：社会情報科学部の講義は，データサイエンス協会が定義する「データサイエンティストが備えるべきスキルセット」を覆っているのか？
  • 2023年度の研究課題：社会情報科学部の講義は，単元単位で分析した時に，「データサイエンティストが備えるべきスキルセット」を覆っているのか？

15．まとめ

＜生成AIの利用について＞
・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
初回に指示．必要に応じて資料を配布する．
参考文献
演習の進行に応じて適宜指示する．
事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
毎回の講義で指示する．提出課題の進捗に応じて，必要なだけの作業を指示する．
アクティブ・ラーニングの内容
少人数によるグループワークを行うことがある
成績評価の基準・方法
成績評価の基準
卒業研究を行うための基本的な知識と技能を身につけ，主体的な探究を行うことができる者に単位を授与する．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．
成績評価の方法
発表30％，討論30％，レポート40％
課題・試験結果の開示方法
期中の課題については，評価の高いレポートを模範解答として解説することがある．
期末の課題については，成績について質問があれば，個別に対応する．
履修上の注意・履修要件
社会情報科学部の必修科目である
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。