シラバス情報

授業科目名
減災復興実践論
(英語名)
Practical Seminar for Disaster Resilience and Governance
科目区分
専門科目(領域横断科目)
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年度後期
担当教員
青田 良介、澤田 雅浩
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11/目標13/目標16
オフィスアワー・場所
講義終了後、次の講義開始時間まで講義室にて(または研究室)
連絡先
青田 ryosuke_aota@drg.u-hyogo.ac.jp
澤田 sawada@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
1◎
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標

【講義目的】 1995年の阪神・淡路大震災以来、各地で大規模災害が発生し、教訓が蓄積されるとともに、多くの実践者、支援者、有識者が教訓を踏まえた減災復興に携わってきた。本講義では、豊富な災害経験を有するこれら防災関係者を外部講師として招き、減災復興政策学を考えるためのケーススタディの場を提供する。

【到達目標】上記防災関係者の活動・役割等について理解した上で、減災復興政策学について自身の見解を述べ、表現できる能力を醸成する。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル: 減災復興の現場を知る実践者、支援者、有識者等から学ぶ
キーワード: 行政と減災復興、まちづくりと減災復興、減災復興政策学
講義内容・授業計画
【講義内容】本講義では、「1,行政施策と減災復興」「2.まちづくりと減災復興」「3.減災復興政策学を考える」のテーマに大別する。、テーマ毎に外部講師を招いた後に、担当教員(青田・澤田)が主宰する院生によるディスカッションを行うことで積極的参加を促す。
【授業計画】
(第1テーマ)
1.イントロダクション及び首長の決断(外部講師:首長経験者)
2.行政の災害対応の心構え(外部講師:行政危機管理経験者)
3.行政と市民活動(外部講師:双方を経験した有識者)
4.防災人材の育成(外部講師:行政経験ある有識者)
5.行政と減災復興(青田、「1.」〜「4.」を踏まえた院生によるディスカッション)
(第2テーマ)
6.防災まちづくり(外部講師:防災まちづくりに造詣の深い有識者)
7.事前復興まちづくり(外部講師:事前復興まちづくりに造詣の深い有識者)
8.減災復興とジェンダー(外部講師:男女共同参画等に造詣の深い有識者)
9.生活構造の維持と復興(外部講師:生活再建支援に造詣の深い有識者)
10.まちづくりと減災復興(澤田、「5.」〜「9.」を踏まえた院生によるディスカッション)
(第3テーマ)
11.災害科学領域を考える(特任教授:森永速男)
12.減災コミュニケーション領域を考える(特任教授:冨永良喜)
13.減災ガバナンス領域を考える(特任教授:加藤恵正)
14.減災復興学の展望(特任教授:室﨑益輝)
15.まとめと評価:到達度の確認(青田)

教科書
なし
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
テーマごとに院生によるグループディスカッションを行う。
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】

 課題の結果、講義内でのレポート、学習態度と理解度(第15回、到達度の確認)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
行政経験やボランティア等で支援経験や、現場での実践研究の経験のある講師を招き、予防、応急対応、復旧・復興段階における実践事例を講義することで、知見を深める。
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。