シラバス情報

授業科目名
研究ゼミナールⅢ
(英語名)
Research Seminar III (J)
科目区分
専門教育科目
対象学生
国際商経学部
学年
3年
ナンバリングコード
KCCBK3MCA3
単位数
2.00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
2025年度後期
(Spring semester)
担当教員
松山 直樹
所属
国際商経学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標1/目標4/目標8/目標10/目標16
オフィスアワー・場所
<オフィスアワー>
月曜の昼休み
<場所>
研究棟Ⅰ A-229
連絡先
naoki.ma@econ.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
1◎/3〇
研究科DP
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
<講義目的>
現代社会の諸課題を分析する際に、歴史、思想、過去の学説に基づいて考えることは重要である。
ゼミナールⅢでは、歴史分析や思想的考察の意義に関する理解を深めることを目的とし、各自が関心を抱く人文社会科学に関する諸課題について探究する。

<到達目標>
本講義の到達目標は、1)人文社会科学の歴史や思想に関する基本的知識を習得すること、2)各種文献を読むために必要な幅広い教養を身につけ、3)自らの課題を論理的に表現するアカデミック・スキルを獲得し、4)現代社会の諸課題を人文社会科学の歴史や思想を活用して分析できるようになること、である。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:現代社会の諸課題を歴史的かつ理論的に分析する力を身につけるゼミナール
キーワード:経済史、経済学史、日本経済思想史、社会思想史、マルクス経済学、科学史、教育史、大学史

講義内容・授業計画
<授業内容>
研究ゼミナールⅢでは、経済学の歴史や思想に関する基礎的な知識を習得するために課題文献(ゼミナールⅠにおいて決定)を輪読します。また、文献の輪読だけにとどまらず、代表的な関連文献を手がかりにして専門的な知識を身につけることを通じて、最終的に各自の理解や解釈をレポートに仕上げる。

<授業計画>
1. ガイダンス
2. 課題文献の輪読(1)
3. 課題文献の輪読(2)
4. 課題文献の輪読(3)
5. 課題文献の輪読(4)
6. 課題文献の輪読(5)
7. 課題文献の輪読(6)
8. 課題文献の輪読(7)
9. 課題文献の輪読(8)
10. 課題文献の輪読(9)
11. 課題文献の輪読(10)
12. 課題文献の輪読(11)
13. 課題文献の輪読(12)
14. レポートの報告会
15. まとめ
教科書
ゼミナールⅠにおいて学生との相談において決定した文献をテキストとする。(生協等で購入する)
参考文献
各学生の研究内容に応じて紹介する。
*アカデミック・ライティングに関して、吉岡友治の『シカゴ・スタイルに学ぶ論理的に考え、書く技術』(草思社、2015年)などを手元に置き、随時参照することが望ましい。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】文献等の確認およびプレゼンテーションの準備(2h×15回)
【復習】内容理解を深め定着させるための自他の報告資料の読み直し(1h×15回)、報告資料の修正(1h×15回)

アクティブ・ラーニングの内容
テーマに応じた研究報告を行い,受講者全員で議論に参加し理解を深める。
成績評価の基準・方法
<成績評価の基準>
人文社会科学の歴史や思想に関する基本的な知識、現代社会の諸課題に関する思考や判断力の到達度、および討論への参加状況に応じてSからCまで成績を与える。

<成績評価の方法>
研究活動への取組み(報告内容およびレポート)100%を基準として、ゼミ運営への貢献度を含めて総合的に評価する。

課題・試験結果の開示方法
学生が行った報告の講評は授業時間を利用して行う。必要に応じて、個別指導や相談する機会を設ける。
履修上の注意・履修要件
<履修上の注意・履修要件>
・幅広い観点から人文社会科学を学ぶ意欲があること。
・歴史・思想系のさまざまな授業を積極的に履修すること。
実践的教育
該当しない
備考
[1] 授業中に調べ物をしたり、デジタル資料を活用したりすることがあるので、ノートパソコンを持参してください。
[2] 上記の「キーワード」に記載した学問領域を含めて、人文社会科学について幅広く議論しましょう。
[3] 生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。報告の準備や予習・復習に際して、事例検索や翻訳等において補助的に生成系AIを使用しても構わない。ただし、インターネット上の情報を利用する際と同様に、生成系AIが出力した結果を使用する際、その内容の事実関係や、出典・参考文献を確認し、報告資料等にそれらの情報を明記すること。また、生成系AIの出力結果をそのまま報告資料等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、または認定を取り消すことがある。
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。