Syllabus data
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Teacher name ： Akira USHIJIMA
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Course Title
Project Seminar 1 (J)
Course Title in English
Project Seminar 1 (J)
Course Type
Major Courses
-
Eligible Students
School of Economics and Management
Target Grade
All
Course Numbering Code
KCCBK1MCA3
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
Instructor
Akira USHIJIMA
Affiliation
国際商経学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
授業終了後、教室にて
Contact
クラスプロファイルにて
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：
・学生は企業等から提案される課題プロジェクトに参加し、そのプロジェクトの過程を通じて様々な基本的な知識を学び、自律的に課題を探求する学習する方法（プロジェクト・ベース・ラーニングでの学修）を体得する。 ・企業の課題解決に取り組むことで地域の企業について知見を得る。 到達目標： ・自律的・主体的に知識を学ぶ方法を修得し課題解決において具体的な実践を図る。 ・グループでの学習を通じ、コミュニケーション能力を涵養し、グループとしての学習成果を発表する。 ・企業の課題に取り組み、論理的に分析を行って解決方法を提案できるようになる。 Subtitle and Keywords of the Class
企業課題、PBL
Course Overview and Schedule
講義内容：
演習としてグループでの活動を基礎に、企業の課題に取り組み。 授業計画 １．オリエンテーション ２．課題の説明 ３．課題に対する学習① ４．課題に対する学習② ５．課題に対する学習③ ６．課題に対する学習④ ７．現地調査等 ８．グループディスカッション① ９．グループディスカッション② １０．グループディスカッション③ １１．グループディスカッション④・最終プレゼンテーション資料の作成 １２．グループディスカッション⑤・最終プレゼンテーション資料の作成 １３．最終プレゼンテーション １４．最終プレゼンテーションの講評 １５．総括 ※ 授業計画は、進捗及び外部協力者の状況等により変更される可能性がある。 ※生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。プレゼンテーションの作成や事前・事後学習に当たり、事例検索、翻訳等に補助的に生成系AI を使用しても良い。しかし、生成系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。 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Fully permitted
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の取り扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。
Textbook
松田剛典 他『大学生のためのキャリアデザイン はじめての課題解決型プロジェクト』（ミネルバ書房、2019）References
進捗により講義中に適宜指示する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】講義における課題に関連する資料を事前調査（25ｈ）、プレゼンテーション資料等の準備（5ｈ）
【復習】グループディスカッション内容について振り返り、不足資料の調査、質疑応答の準備（30ｈ） Contents of Active Learning
5人程度のグループによるディスカッション及びプレゼンを中心に実施する。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、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】 最終プレゼンテーション及びグループ討論を基準として、受講態度（グループでの積極的な質疑応答・作業等））を含めて総合的に評価する。 評価項目 ・最終プレゼンテーション：50％ ・グループディスカッション（グループでの発言・質問・積極的に参加する姿勢等）：50％ How to Disclose Assignments and Exam Results
講義中において最終プレゼンテーションに対するフィードバックを参加している企業関係者、コーディネーター、教員等から多角的に実施する。
Precautions and Requirements for Course Registration
外部の方による協力を得て講義運営されるため、原則、無断での遅刻・欠席は厳禁であり、担当教員に必ず連絡を行うこと。
また、グループでの討論が基本的な講義内容であり、教員等の指示に従い、グループメンバーと積極的なコミュニケーションを図り、主体的にかつ真摯に課題に対して取り組む姿勢が求められる。 各回でのグループ討論が有益なものとなるよう、事前に資料調査などを実施して演習に望む必要がある。 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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