Syllabus data

Teacher name ： 竹村 匡正
Course Title
Research Seminar I
Course Title in English
Research Seminar I
Course Type
Major Courses
-
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
(Spring semester)
Instructor
竹村 匡正
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3／8
Office Hours and Location
木曜日・午前 教員研究室
その他随時オンラインなど
Contact
takemura@gsis.u-hyogo.ac.jp
Google Chatも受け付けます。

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、研究の基本となる情報収集、資料作成、仮説の設定、発表資料の作成等の基本的な進め方を理解し、実際に研究に繋がる発表を行う。
【到達目標】
担当教員の指導のもと、研究テーマを設定し、調査やシステム実装、データ分析などを行った上で、実際に研究発表を行う。
Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
1-5回
研究とは? 研究テーマの立て方とは? について講義を行い、基本的な研究テーマを決定する。

5-10回 
各個人において、関連研究の調査、関連技術の調査等を行う。随時教員と相談する。 

10-13回
実装・調査・発表資料を作成する。

14-15回
発表会
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
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、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成AIの利用を全面的に許可しており、生成AIの利用について制限を設けないが、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。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。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。
Textbook
別途指示する
References
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
適宜提示する。
Contents of Active Learning
個別に指導を行う。
Grading Criteria and Methods
研究に至るプロセスを理解し、自身で研究を発表できたかどうかについて、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。
How to Disclose Assignments and Exam Results
個別に開示する
Precautions and Requirements for Course Registration
社会情報科学部の必修科目である。
Practical Education
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.