Syllabus data

Teacher name ： 笹嶋 宗彦
Course Title
Research Seminar I
Course Title in English
Research Seminar I
Course Type
Major Courses
ー
Eligible Students
School of Social Information Science
Target Grade
3Year
Course Numbering Code
KCJBS3MCA3
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
笹嶋 宗彦
Affiliation
情報科学研究科・社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
講義終了後
情報科学研究棟4階410研究室
Contact
sasajima@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
2◎／1〇／3〇
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
卒業研究に向けて，専門的知識の理解を深め，学問の方法論を身につける．
技術文書の書き方，情報収集の仕方，研究テーマの立て方など，研究活動に必要な基礎的技術を学ぶ

到達目標
研究の仕方に沿って設定されたテーマについて個人またはグループワークを行い，その成果を他の演習参加者に説明できる
知識工学のためのツールを使って，与えられた課題に沿った知識モデル構築とその説明ができる
Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
講義内容
１．ガイダンス，演習スケジュールの決定
2~4.知識工学入門，オントロジー工学入門
       オントロジー構築ツールの使い方
5~14. 研究体験と知識モデル構築演習
知識工学分野に即した研究課題を設定し，そのテーマを分析するために必要な知識モデルを，個人またはグループワークで構築します．2026年度については現在設計中のため．第1回講義で説明します．参考までに，過去の演習課題は次の通りです
  • 2022~2024年度の研究課題：社会情報科学部の講義は，データサイエンス協会が定義する「データサイエンティストが備えるべきスキルセット」を覆っているのか？
  • 2025年度の研究課題：実企業の経営課題を分析し，モデル化する．
15．まとめ
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
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
初回に指示．必要に応じて資料を配布する．
References
演習の進行に応じて適宜指示する．
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
毎回の講義で指示する．提出課題の進捗に応じて，必要なだけの作業を指示する．
Contents of Active Learning
少人数によるグループワークを行うことがある
Grading Criteria and Methods
成績評価の基準
卒業研究を行うための基本的な知識と技能を身につけ，主体的な探究を行うことができる者に単位を授与する．講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える．
成績評価の方法：ただし，演習の内容に応じて，配点は変更する可能性がある．
発表30％，討論30％，レポート40％
How to Disclose Assignments and Exam Results
期中の課題については，評価の高いレポートや制作物を模範解答として解説することがある．
期末の課題については，成績について質問があれば，個別に対応する．
Precautions and Requirements for Course Registration
社会情報科学部の必修科目である
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.