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Teacher name : Hiroshi Kinoshita
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Course Title
Basic Seminar
Course Title in English
Basic Seminar
Course Type
General Courses
-
Eligible Students
School of Engineering
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
IATBL1GCA7
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
Spring semester 2026
Instructor
Hiroshi Kinoshita,Koji Sumitomo,Shogo Taguchi,江口 大地,Eiko Furutani,Shinichi Yusa,Ai Nozaki,Junichi Nishida,Tadao Takada,Takeshi Kakibe
Affiliation
⼯学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
4/9/12
Office Hours and Location
C棟C233、15時から17時が望ましい。(メールによる事前連絡 が望ましい)
Contact
kinoshita@eng.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
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Corresponding University-Wide DP
1-2◎/1-1〇
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
講義目的
大学での学修を始めるにあたって,現代社会におけるデータサイエンスに対する理解を深めると共に,PCを使った他人と自由に意思の疎通が 行えるコミュニケーション能力を養うことを目的としている.理科系のコミュニケーション能力では,情報の収集技術の他,自分の考えや計 画,成果を文書(報告書,論文など)にまとめる力やプレゼンテーション技術が特に重要視される.このような要請に応え,それらの方法論 を学ぶと共にコース配属や将来の研究活動に必要な知識を修得していく.さらにキャリアーデザイン教育を通じて,自分の進路について考え行動できる知識を修得する. 到達目標 現代社会でのデータサイエンスの位置づけや応用事例を説明できる.また,理科系として必要な文章作成・プレゼンテーションが実践でき る. Subtitle and Keywords of the Class
データサイエンス,キャリアーデザイン,数の表現,プレゼンテーションデータ活用、プレゼンテーション
Course Overview and Schedule
科目の位置づけ、教育内容・方法
データサイエンス,キャリアデザイン,グラフや表による数の表現や図による意思の伝達方法に対する理解を深めるとともに,プレゼンテーション技術の修得を目指す.プレゼンテーションについては,個人およびグループで取り組んでもらう. 授業計画(変更するときは、講義中あるいはユニパで連絡する)
In-person/Remote Classification
Hybrid (In-person)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対⾯と遠隔を組み合わせた授業
・授業時数は対⾯≧遠隔となり,遠隔が対⾯を超えないため,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
⽣成系AIの利⽤については教員の指⽰に従うこと。
⽣成系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いけない。 ⽣成系AIによる出⼒をそのまま提出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。 Textbook
適時PDF,その他ファイルをユニパ経由で配布する。講義中に指⽰する。
References
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】配布教材の指示された部分を事前読み込み(10h),プレゼンテーションの準備(20h)
【復習】レポート作成(16h),講義内容の理解を深め定着させるために教材の読み直す(14h) Contents of Active Learning
適宜指示する。
Grading Criteria and Methods
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までの成績を与える.
成績評価の内訳は,課題80点,プレゼンテーション20点とする. How to Disclose Assignments and Exam Results
全体的な講評や模範解答を,講義あるいはユニバを使って⽰す。
Precautions and Requirements for Course Registration
グループディスカッション等を含む.
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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