Thesis Seminar 1 (J) ｜ Syllabus data

Course Title

Thesis Seminar 1 (J)

Course Title in English

Thesis Seminar 1 (J)

Course Type

-

Eligible Students

School of Economics and Management

Target Grade

4Year

Course Numbering Code

KCCBK4MCA3

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

Spring semester 2026

Instructor

濱田洋

Affiliation

国際商経学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

N/a

Office Hours and Location

講義終了後、教室にて

Contact

講義において配布するメールアドレス

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

1◎／3◎／4◎

Corresponding Graduate School DP

ー

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】
各自が選択したテーマに沿って、関連する資料読解、研究進捗報告等を通じて、適格な卒業論文作成のための研究を進捗する。
【到達目標】
１．先行研究を精査し、自身のテーマ、具体的な論点、問題意識を形成する。
２．資料調査、報告、ディスカッション等を通じて研究を段階的に実施する（テーマ報告会での報告）。
３．論理的な思考、論述能力を涵養し、具体的に卒業論文の作成を進める。

Subtitle and Keywords of the Class

租税の基礎

Course Overview and Schedule

【講義内容】
研究ゼミナール等において、作成した研究計画書に基づき、履修者が選択した研究テーマに関連する先行研究の調査等の研究、卒業論文の具体的作成を行う。
多角的な視点による分析を企図し、多様な先行研究調査、ゼミナール内でのディスカッション等、段階的に研究を実施する。なお、履修者の研究進捗に応じて、個別指導の機会を、オンライン等も用いながら確保する予定。

【授業計画】*履修者の状況により調整する。
1.卒業論文研究テーマの選定
2〜5.先行研究の調査（各自のテーマに関連する先行研究の入手、対比、概要の作成）
6〜12.報告・ディスカッション
13〜14テーマ報告会準備
15.テーマ報告会、フィードバック

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

本講義は対⾯授業のみで実施され、遠隔授業単位上限の適⽤を受けない。

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。この授業においては、以下の範囲において、⽣成ＡＩの利⽤を許可し、これ以外の範囲での利⽤は禁⽌する。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・レポートとして提出してはならない。
＜利⽤可の範囲（例⽰）＞
講義資料の要約、課題・レポート⽂案作成、⽂書の翻訳・校正等

Textbook

各自のテーマに応じ、適宜指示する。

References

各自のテーマに応じ、適宜指示する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【予習】各自のテーマに関連した先行研究・論文等を調査、報告資料の作成（30ｈ）。
【復習】演習の指摘やディスカッション等を振り返り、論点整理、追加資料の精査、課題（メモノート）の作成（30ｈ）。

Contents of Active Learning

報告内容に対するグループディスカッションを実施する。

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】
講義目的・到達目標に則り、当該目標への到達度に応じて、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】
演習における報告70%、提出課題（メモノート等）30%を基準として、総合的に評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

報告について、講義内で実施する。

Precautions and Requirements for Course Registration

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.