Syllabus data
|
Teacher name ： Akira USHIJIMA
|
Course Title
Project Seminar 2 (J)
Course Title in English
Project Seminar 2 (J)
Course Type
Major Courses
-
Eligible Students
School of Economics and Management
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KCCBK2MCA3
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
Akira USHIJIMA
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
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具体的に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む。 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。 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
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.
|
