Syllabus data
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Teacher name ： 玉置 卓
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Course Title
Interdisciplinary Seminar (I)
Course Title in English
Interdisciplinary Seminar (I)
Course Type
General Courses
−
Eligible Students
All Schools
Target Grade
All
Course Numbering Code
IA9991GCA7
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
講義・演習 (Lecture/Seminar)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
玉置 卓
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
アポイントメントによる
Contact
tamak@sis.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
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Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
2-2◎／1-2〇
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
専攻の枠を超えて集った学生が能動的に意見や考えを交わしながら入門的な課題に取り組むことを通して、県立大学生としてのアイデンティティを深めるとともに、分野横断的な学際的思考の基礎を身につける。学部の枠を超え、実践的な学修を行い、課題解決力を培う。 【到達目標】 １）学際的思考の基礎となる幅広い知識・技能を有している ２）自己実現に向けて自主性・自律性をもって活動できる Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル：学部を超えて、世界が広がる
キーワード：分野横断、学際的思考、実践的学修、課題解決力 Course Overview and Schedule
講義内容
競技プログラミングを題材として、汎用的な問題解決能力を身に着けることを目的とする。プログラミング、アルゴリズムの初歩を理解し、関連する概念を使って他者とコミュニケーションできるようになることを目標とする。意欲的であれば初心者でも支障なく受講できる程度の内容である。 授業計画 1. ガイダンス 2. プログラミング環境の準備と練習 3-5. プログラミング入門 (グループワークあり) 6-11. アルゴリズム入門 (議論と発表あり) 12-14. ゲスト講師 (変更の可能性あり) 15. ゼミのまとめ In-person/Remote Classification
Hybrid (In-person)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面 (新長田) と 遠隔 (Zoom) を組み合わせた授業
・対面が商科キャンパスの学生のみになる場合は商科キャンパスで開講 ・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。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
適宜指示する。
References
・大槻兼資『アルゴリズム的思考力が身につく！ プログラミングコンテストAtCoder入門』KADOKAWA・北村祐稀『JOI公式テキスト Pythonで問題解決』実教出版・岩下真也, 中村謙弘『アルゴリズム実技検定 公式テキスト［エントリー〜中級編］』マイナビ出版 ・AtCoder Programming Guide for beginners (C++/Python入門) https://atcoder.jp/contests/APG4b https://atcoder.jp/contests/APG4bPython Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
内容
事前: 資料の次回に扱われる範囲を読む。発表担当の場合は解説スライド・資料を作成する。 事後: 扱った範囲に関する課題に取り組む。 時間の目安 4時間×15週 Contents of Active Learning
・発表者として資料を解説する。
・聴講者として積極的に質問・コメントする。 Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
学際的思考の基礎となる知識・技能を身に付けるとともに、自己実現に向けて自主性・自律性をもって活動できた者について、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】 授業への参画度（積極性・表現された思考）50％、作成課題50％を基準として、受講態度を含めて総合的に評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
・発表の際に解説や補足を行う。
・提出された課題について講評や解説を行う。 Precautions and Requirements for Course Registration
・1ゼミあたり15名を上限として設定しており、15名を超えた場合は抽選とする。
・プログラミング経験は要求しないが、初回までに C++ または Python の概要を調べ環境構築を試みるような積極性を高く評価する。 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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