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Teacher name : 土方 嘉徳
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Course Title
Advanced Study in Information Science 2
Course Title in English
Advanced Study in Information Science 2
Course Type
-
研究指導科目
Eligible Students
Graduate School of Information Science
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KIIMD6MCA3
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
演習 (Seminar)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
土方 嘉徳
Affiliation
情報科学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3/9/16
Office Hours and Location
講義終了後または火曜日5限 教員研究室
Contact
hijikata@gsis.u-hyogo.ac.jp
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
3◎/2〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
基礎研究1、2の成果に基づき、学術論文を公表し修士論文を作成できることを最終目標とし、論文調査・各種調査・ソフトウェア開発・実験・解析などを通じて研究開発を実際に遂行する能力を習得することを目的とする。
Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
年度当初に作成した研究指導計画書、および、前期終了時に作成した研究経過報告書を基に研究を行い、学位論文を作成する。その後学位論文発表会にて研究成果を報告する。
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用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。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポート・論文として提出してはならない。 Textbook
国際学術論文誌「Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking」
References
「ソーシャルメディア論: 行動データが解き明かす人間社会と心理」,土方 嘉徳 (著),サイエンス社,2020年 (ISBN-13: 978-4781914862)
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
事前・事後学習の内容
文献調査、研究テーマ詳細化、調査・実験計画、システム開発、調査・実験の実施、実験結果の分析、論文執筆、研究ミーティング準備などを行う。 時間の目安 上記のうち研究ミーティング準備(発表資料作成や議事録作成)は60h程度、その他はテーマや進捗でそれぞれ異なる。 Contents of Active Learning
報告や討論を通じて、自ら仮説を立て検証を行うために必要な能力・態度を養成する。
Grading Criteria and Methods
1.国内外での関連分野の幅広い調査
2.自主的な課題の発見と研究計画の立案 3.調査や実験、開発等の積極的な実施 4.信頼できるデータ分析の実施 5.レポート・学位論文等の論理的な執筆 6.議論・討論への積極的参加 7.関連分野の輪講・輪読等への積極的参加 8.分析・開発系の研修への積極的参加 9.研究成果と社会的意義の分かりやすい説明 などを総合して評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
個別に研究指導を行う。
Precautions and Requirements for Course Registration
なし。
Practical Education
該当しない。
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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