シラバス情報
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教員名 ： 遊佐 真一
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授業科目名
基礎ゼミナール (O)
(英語名)
Basic Seminar (O)
科目区分
全学共通科目
-
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
IATBO1GCA7
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
遊佐 真一、田口 翔悟
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（事前に連絡することが望ましい）。
C634室（遊佐） C530室（田口） 連絡先
遊佐真一
E-mail: yusa@eng.u-hyogo.ac.jp Tel: 079-267-4954 田口翔悟 E-mail: taguchis@eng.u-hyogo.ac.jp Tel: 079-267-4851 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
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全学DP
2-1◎／4-2◎／1-2〇
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
授業のサブタイトル・キーワード
講義受講の準備、学生実験の準備、文章作成、データサイエンス、プレゼンテーション
講義内容・授業計画
科目の位置付け、教育内容・方法
大学での講義の受講方法について学ぶ。予習はどの程度行っておくべきなのか、復習はどのように行うのか、大学の講義を受ける意義は何なのか、など極めて基礎的なことについて説明を行う。また科学者として活躍するための読む、聞く、書く、話す、などの基本的な技術を指導する。これらの技術を基にした効果的なレポート作成やプレゼンテーション技法を学ぶ。また、実験における安全面での留意点についても講義する。さらに、現代社会におけるデータサイエンスの位置づけと、具体的な応用事例を講義する。 授業計画 （講義の順序は入れ替わる可能性がある） 1. 大学での学習 2. 大学での研究 3. 読む 4. 聞く 5. 書く 6. 話す 7. レポート作成 8. 関数電卓の使い方 9. 国際単位系(SI)基本単位・SI組立単位 10. 化学で扱う数値 11. 安全の基本と防災の考え方 12. 現代社会におけるデータサイエンス 13. 社会・工学分野におけるデータ・AI利活用領域 14. データ・AI利活用のための技術と応用事例 15. 総評 ※パソコンの利用：毎回のレポート作成に使用 【生成系AIの利用について】 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。 教科書
毎回のプリント等をテキストとする。
参考文献
『スタディ・スキル入門，大学でしっかりと学ぶために』天野，太田，野津編（有斐閣，2008）
『データサイエンス入門 教養としてのデータサイエンス』北川、竹村編（講談社、2021） 事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
【予習】授業に際して指示するオンデマンド教材の部分を事前読み込み（15ｈ）
【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オンデマンド教材を読み直し（30ｈ） アクティブ・ラーニングの内容
採用しない
成績評価の基準・方法
評価方法は主に、提出レポートで行う。文章の構成、読みやすさ、正しく講義内容を理解しているか等が評価基準（90％）になる。またパイロットゼミの成績（10％）も考慮して、総合的に評価する。
課題・試験結果の開示方法
レポートは、それぞれにコメントを付して返す。
また、優れた内容のものを講義の中で紹介しながら講評する。 履修上の注意・履修要件
講義内容の復習を十分に行い理解を深めること。レポートについては図書館やインターネットなどで十分に調べ、よく考えて書くこと。
3回以上の欠席は不合格とする。やむを得ず欠席する場合は授業開始前までに担当教員にメールなどで連絡し事情を説明すること。 当授業は原則すべて対面で実施する予定ですが、対面授業とオンライン授業を併用する場合があります。 自宅などでオンライン授業を受講できる通信環境（PC・タブレット端末やWi-Fi環境等）が必要となる場合があります。 最終的な授業方法は履修登録後に決定・連絡します。 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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