シラバス情報

授業科目名
行政減災復興論
(英語名)
Public Administration for Disaster Resilience and Governance
科目区分
専門科目   (減災復興ガバナンス領域)
対象学生
減災復興政策研究科
学年
1年
ナンバリングコード
KDDMD5MCA1
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 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
(Spring semester)
担当教員
青田 良介
所属
減災復興政策研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標10/目標11/目標16
オフィスアワー・場所
講義修了後、次の講義開始時間前で講義室にて(または研究室)
連絡先
ryosuke_aota@drg.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
研究科DP
2◎/3〇
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
【講義目的】減災復興を進める上で行政が中心的役割にあるのは言うまでもないが、その対策は常に課題を後追いする状況にある。この講義では、直後の災害対策はもとより、その後の復旧・復興、さらには次の災害への予防策を含め、行政のあり方を考察する。また、災害教訓として、質量双方において公助だけでは不十分なことから、自助・共助も含めた減災復興ガバナンスのあり方を探求する。
【到達目標】 1)自治体の災害体制、2)自治体による災害直後の対応や復旧、復興段階における課題、3)災害前に備えておくべき事前対策、4)政府、自治体はもとより、企業、NPO、コミュニティ、専門家、ボランティア等多様な主体を含めた「協治」の意義について、自身の見解を述べ、表現できることを到達目標とする。

授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:行政の課題と協治の有用性を学ぶ
キーワード:災害対応力、官民連携、災害からの教訓
講義内容・授業計画
【講義内容】
阪神・淡路大震災で露呈した行政課題を基に、現在の災害対応の土台となった体制整備等を学ぶ。その後も災害の度に制度が改善されることから、災害関連法を基盤にした対策の変遷を学ぶ。特に、復旧・復興段階では、自助・共助の役割が顕著なことから、官民連携について、いくつかの事例を踏まえ考察する。最後にグループディスカッションにより学修の成果を確認する。
【授業計画】
①    イントロダクション(講義の目的、進め方等)
②    阪神・淡路大震災での行政対応からの教訓(迅速な体制)
③    阪神・淡路大震災での行政対応(関係機関との連携)
④ 能登半島地震での行政対応と課題
⑤    災害対策基本法の変遷
⑥    災害救助法の運用
⑦    基礎自治体の災害対応力を考える
⑧    大規模災害での自治体間支援
⑨    被災者の住宅再建支援
⑩    要配慮者対策の課題と展望
⑪    官民連携と中間支援組織
⑫    官民連携と財源
⑬    自助・共助・公助の連携と課題
⑭    グループディスカッション
⑮    まとめと評価:到達度の確認
教科書
講義毎に配布する。
参考文献
室﨑益輝・冨永良喜編著、災害に立ち向かう人づくり:減災社会構築と被災地復興の礎、ミネルヴァ書房、2018年

事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安

【予習】事前配布資料やその関連事項について予習する(30h)

【復習】講義内容を確認するとともに、それと減災復興政策学との関連性を考察する(30h)
アクティブ・ラーニングの内容
グループディスカッションにより理解度を確認する。
成績評価の基準・方法

【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)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、単位を付与する。

【成績評価の方法】

 課題に対する結果(30%)、講義内でのレポート(30%)、学習態度と理解度(レポート試験、40%)により総合的に評価する。
課題・試験結果の開示方法
レポート試験は、授業評価アンケートの教員コメント欄に試験結果に関するコメントも併せて記載する。
履修上の注意・履修要件
授業中の指示事項や事前・事後学習はもとより、「講義内容・授業計画」に記載したテキスト等の該当箇所などについて、十分な予習・復習をして講義に出席すること

【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うこと。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を利用しても良い。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てはいけない。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る。


実践的教育
該当なし
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。