まちづくりと減災復興

Community Planning for Resilience

専門基礎科目（専門関連科目）

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全学部（全学共通科目、教職課程科目、副専攻科目）

2年

KD9992MMA1

2単位

講義 (Lecture)

2024年度前期

澤田　雅浩

減災復興政策研究科
総合教育機構防災教育研究センター

日本語

目標11／目標17

講義終了後，教室にて

sawada@drg.u-hyogo.ac.jp

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3-2◎／4-1〇／ー

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【講義目的】
将来発生が予想されている巨大自然災害に対して、被害をなるべく少なくするために、個人や世帯の対策に加え、コミュニティ単位、地域単位での取組みの重要性が認識され、各地で多様な取組みが進められている。
一方、毎年のように地震災害や風水害等の自然災害が発生し、人々の暮らしは甚大な被害を受けている。被害を受けた地域は長期にわたる復興にむけたプロセスをすすめることになる。
この講義では、それらの状況をふまえ、まちやむら、そこに暮らす人、すまいや生活に着目し、災害に対する都市の脆弱性の実態を整理しつつ、災害発生後の復興まちづくりプロセスや、将来の自然災害による被害を減じるための住民参画による事前対策（防災まちづくり）の実情について、事例等から説明する。

【到達目標】
1)　自然災害による都市・地域への影響を説明できる。
2)　自然災害による被害を減じるためのまちづくりの方法論、そして被害を受けた地域の復旧・復興の適切な計画論、方法論を選択できる。

キーワード： 災害復興・地区防災・事前復興

【講義内容】
我々の暮らしに自然災害がどのような影響を与えてきたのかを振り返るとともに、近年発生した巨大自然災害の被害とその特徴、そして復旧・復興プロセスを概観することで、復興のまちづくりの意義を理解するとともに、事前対策としての防災対策、そして平時のまちづくりの重要性を把握する。また講義のまとめとして、阪神・淡路大震災の復興の歩みを、空間づくり、まちづくり、ひとづくりなどの視点から、現地視察を行う。

【授業計画】
1.    概要説明・都市と災害（様々な災害について）
2.    災害対応の歴史（制度、事業などの概要）
3.    神戸の災害とまちづくり（阪神・淡路大震災の被害）
4.    神戸の災害とまちづくり（阪神・淡路大震災からの復興）
5.    近年の災害とまち・むらづくり（新潟県中越地震の被害）
6.    近年の災害とまち・むらづくり（新潟県中越地震からの復興）
7.    近年の災害とまち・むらづくり（東日本大震災・熊本地震）
8.    最近の災害とまちづくり（西日本豪雨災害・令和2年7月豪雨災害）
9.    海外の災害復興（台湾921地震）
10.    海外の災害復興（トルコマルマラ地震・中国四川地震・イタリアラクイラ地震）
11.    地区防災計画とまちづくり
12.    事前復興計画とまちづくり
13.    フィールドワーク（みなとの森公園）
14.    フィールドワーク（東遊園地・ウォーターフロント）
15.    まとめ（減災復興まちづくりとは）ワークショップ形式にて

※この科目は毎週２コマ実施するため、授業期間は４〜６月となります。

なし
毎回資料を配布します（事前にUniversal Passport経由で提供）。

講義中に適宜紹介します。

【予習】授業に際して配布する資料を事前読み込み（20ｈ）
【復習】レポート作成（14回、20ｈ）、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（20ｈ）

フィールドワーク後のまとめをワークショップ形式にて行います

【成績評価の基準】
講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に基づき、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（Universal Passport経由）70％
フィールドワークのまとめ（ディスカッション）30％
ミニレポートの期限後提出は減点して採点します。

ミニレポートの内容については、次回の講義冒頭でフィードバックコメントをします

副専攻「防災リーダー教育プログラム」の専門科目です。
防災・減災の専門的な知識を得ることができます。課題等はユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能にて適宜掲示します。

この科目は毎週２コマ実施するため、授業期間は４〜６月となります。

【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ってください。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を利用しても構いません。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ないようにしてください。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ります。

該当しない。