Research Seminar II ｜ Syllabus data

Course Title

Research Seminar II

Course Title in English

Research Seminar II

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

Fall semester 2026

Instructor

大島裕明

Affiliation

社会情報科学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

N/a

Office Hours and Location

木曜日5時限・K422

Contact

ohshima@ai.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
1. 研究演習Ｉに引き続き、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。
2. 文献の収集方法や研究の進め方の確認
3. 社会を変える新しい情報アクセスのあり方を考え、実現するための能力を身につける。

到達目標
1. 専門文献を読んで理解することができる。
2. 卒業研究の方向性を決める。
3. 自らの力で情報アクセスシステムを提案、実装し、レポートを作成する。

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

講義内容
本科目は、教科書の輪読、論文紹介、情報アクセスシステムの実装演習からなる。教科書の輪読では、情報アクセスシステムをどのように評価するかを学ぶ。また、最新の研究論文を読み、それをクラス内で紹介することで、研究論文の書き方を学ぶとともに、批判的思考を持って研究論文を読むスキルを身につける。さらに、社会を変える新しい情報アクセスのあり方を考え、それを実現するための第一歩として、自らの力で情報アクセスシステムを実装する。具体的には、用意されたLINEボット（Slackボット、Twitterボット等でも可）インタフェースを通して、そのバックエンドである情報アクセスエンジンの開発を行う。開発言語としてはPythonを用いることを想定するが、他の言語を用いても良い。作成したシステムについてのレポートをまとめる。

授業計画
1. ガイダンス
2. 論文選択、システムひな形作成
3. ブレーンストーミング
4. 教科書の輪読①、システム提案とブラッシュアップ
5. 教科書の輪読②、システム作成・レポート作成
6. 教科書の輪読③、システム作成・レポート作成
7. 論文紹介①、システム作成・レポート作成
8. 論文紹介②、システム作成・レポート作成
9. 論文紹介③、システム作成・レポート作成
10. 論文紹介④、システム作成・レポート作成
11. 論文紹介⑤、システム作成・レポート作成
12. システム作成・レポート作成
13. システム作成・レポート作成
14. 成果発表会
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

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

演習の時間に紹介する。

References

演習の時間に紹介する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

輪講のテキスト読み込み、テーマに沿った実装、プレゼンテーション準備で合計60時間程度。

Contents of Active Learning

システム作成において、学生同士が自分が分かることを教え合うことによって、教える側も知識を深めることができるようにする。論文紹介や教科書輪読において、学生が相互に活発に質疑を行える場を設ける。

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
発表30％、討論30％、レポート40％

How to Disclose Assignments and Exam Results

毎回、直接フィードバックを行う。

Precautions and Requirements for Course Registration

社会情報科学部の必修科目である。
ノートPCを毎回持ち込むこと。

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.