![]() 教員名 : 木之下 博
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授業科目名
基礎ゼミナール (K1)
(英語名)
Basic Seminar (K1)
科目区分
専門基礎科目(専門関連科目)
−
対象学生
全学部(全学共通科目、教職課程科目、副専攻科目)
学年
学年指定なし
ナンバリングコード
IATBK1GCA7
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
講義・演習 (Lecture/Seminar)
開講時期
2025年度前期
(Fall semester)
担当教員
木之下 博
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・担当者居室
連絡先
kinoshita@eng.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
4◎/3〇
研究科DP
ー
全学DP
4-2◎/3-1〇
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
講義目的
大学での学修を始めるにあたって,現代社会におけるデータサイエンスに対する理解を深めると共に,PCを使った他人と自由に意思の疎通が行えるコミュニケーション能力を養うことを目的としている.理科系のコミュニケーション能力では,情報の収集技術の他,自分の考えや計画,成果を文書(報告書,論文など)にまとめる力やプレゼンテーション技術が特に重要視される.このような要請に応え,それらの方法論を学ぶと共にコース配属や将来の研究活動に必要な知識を修得していく. 到達目標 現代社会でのデータサイエンスの位置づけや応用事例を説明できる.また,理科系として必要な文章作成・プレゼンテーションが実践できる. 授業のサブタイトル・キーワード
データサイエンス,理科系の文章,数の表現,プレゼンテーションデータ活用、プレゼンテーション
講義内容・授業計画
科目の位置づけ、教育内容・方法
まず,社会におけるデータサイエンスの位置づけや応用事例などについて概説した後,論理的で伝わる文章を書くテクニックについて講義していく.さらに,グラフや表による数の表現や図による意思の伝達方法に対する理解を深めるとともに,プレゼンテーション技術の修得を目指す.プレゼンテーションについては,ディベート的なテーマについてグループで取り組んでもらう. 授業計画 1. 現代社会におけるデータサイエンス 5.・キャリア教育(兵庫県の企業研究 機械系)2. 社会・工学分野におけるデータ・AI利活用領域 3. グローバルコミュニケーション能力のスキルアップ 4. 学術情報館利用ガイダンス 6.・キャリア教育(兵庫県の企業研究 材料系) 7.・キャリア教育(兵庫県の企業研究 電気系) 8. 数の表現方法Ⅰ,表の作成と計算 生成系AIの利用: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9. 実験レポートの作成 10. 発表内容の検討,プレゼンテーションの準備Ⅰ 11. 効果的でわかりやすい図の作り方,プレゼンテーションの準備Ⅱ 12. プレゼンテーションの実施Ⅰ 13. プレゼンテーションの実施Ⅱ 14. プレゼンテーションの実施Ⅲ 15. 講評 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. 教科書
適宜,プリントを配付する.
参考文献
天野明弘・太田 勲・野津隆志編集(2008)『スタディ・スキル入門—大学でしっかりと学ぶために—』有斐閣
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】配布教材の指示された部分を事前読み込み(10h),プレゼンテーションの準備(20h)
【復習】レポート作成(8回、16h),講義内容の理解を深め定着させるために教材の読み直す(14h) アクティブ・ラーニングの内容
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成績評価の基準・方法
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまでの成績を与える.
成績評価の内訳は,出席及び受講態度20点,レポート課題35点,プレゼンテーション45点とする. 課題・試験結果の開示方法
【レポート】それぞれにコメントを付して返す.
【プレゼンテーション】最終の講義時間に、各グループの全体的な講評を行う. 履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない
備考
※本学の配付資料を参照してください
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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