Syllabus data
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Teacher name ： Syoji Kobashi
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Course Title
Advanced ResearchII
Course Title in English
Advanced ResearchII
Course Type
Major Courses
専攻共通科目
Eligible Students
Graduate School of Engineering
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HETMA5MCA5
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
実習 (Practical Training)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Spring semester)
Instructor
Syoji Kobashi,Naotake Kamiura,Shinsaku Hiura,Satoru Aikawa,Teijiro Isokawa,Manabu Nii,Masakazu Morimoto,Hirotake Yamazoe,Keita Morimoto,Kouki Nagamune,Takayuki Wada
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3／7／9
Office Hours and Location
姫路工学キャンパス 6号館 6313（小橋居室）
毎週木曜日 12:10〜13:00 ※事前にユニバーサルパスポート（UNIPA）のQ&A機能を通じて予約することが望ましい。 Contact
ユニバーサルパスポート（UNIPA）のQ&A機能を通じて、担当教員に連絡してください。
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎／3◎／2〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
本授業は、知能情報分野における各自の研究テーマについて、関連文献の調査、研究計画の立案、研究の実施および成果発表を通じて、研究を主体的かつ計画的に遂行する能力を養成することを目的とします。あわせて、専門分野における先行研究の位置づけを理解し、自身の研究を学術的に適切に表現・議論する力の向上を図ります。 【到達目標】 本授業を修了した学生は、次のことができるようになります。
Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル：
知能情報分野における研究計画立案と実践 キーワード： 知能情報、研究計画、文献調査、研究発表、ディスカッション Course Overview and Schedule
【講義内容】
本授業は、知能情報分野における各自の研究テーマに基づき、文献調査、研究計画の立案、研究の実施および成果発表を中心に進めます。授業では、研究進捗の報告、関連論文の要約発表、発表内容に関する質疑応答やディスカッションを通じて、研究内容の深化と研究遂行能力の向上を図ります。 【授業計画】 本授業は研究指導・演習科目であるため、以下の内容を基本とし、学生の研究進捗状況に応じて柔軟に実施します。 研究テーマおよび研究課題の明確化
In-person/Remote Classification
Hybrid (In-person)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
本授業は、原則として対面で実施します。
ただし、研究進捗報告や指導内容に応じて、必要な場合には遠隔（オンライン）形式を併用することがあります。 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）」の記載内容に留意すること。
本授業においては、文献調査の補助、文章の構成整理、表現の校正等の目的に限り、生成ＡＩの利用を認めます。 生成ＡＩが出力した内容を、そのまま研究成果、課題、発表資料として提出することは禁止します。 生成ＡＩを利用した場合は、その利用箇所および目的を明示し、内容の正確性や出典については学生自身が責任をもって確認してください。 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、または認定を取り消すことがあります。 Textbook
特定の教科書は指定しません。
研究テーマに応じて、担当教員が指示する学術論文、専門書、レビュー論文等を使用します。 References
研究テーマに応じて、担当教員が指示する学術論文、専門書、レビュー論文等を参考文献とします。
必要に応じて、最新の国際学術誌や国際会議論文を用います。 Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【事前学習】
各回の研究指導や発表に向けて、関連文献の読解、研究計画の検討、発表資料の準備等を行う（合計30時間程度）。 【事後学習】 授業内での指導内容や議論を踏まえ、研究内容の整理・修正、追加の文献調査、研究の実施および成果のまとめを行う（合計30時間程度）。 Contents of Active Learning
本授業では、学生が主体的に研究活動に取り組むアクティブ・ラーニングを実施します。
具体的には、研究進捗の報告、関連論文の要約発表、発表内容に関する質疑応答およびディスカッションを通じて、学生同士および教員との双方向的な学修を行います。 これらの活動により、研究内容の理解を深めるとともに、論理的思考力、表現力および研究遂行能力の向上を図ります。 Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
研究テーマに対する理解度、研究計画の妥当性、研究の進捗および成果、ならびに発表・討議への取り組み状況を総合的に評価します。 【成績評価の方法】 以下の項目を総合的に評価します。
How to Disclose Assignments and Exam Results
課題および研究発表に対する評価結果や講評については、授業内での口頭説明を基本とします。
あわせて、必要に応じてユニバーサルパスポート（UNIPA）のクラスプロファイル機能等を用いてフィードバックを行います。 Precautions and Requirements for Course Registration
本授業は研究指導を中心とする科目であるため、主体的かつ計画的に研究に取り組む姿勢が求められます。
関連文献の調査、研究計画の立案、発表準備等について、授業外学習を含めて十分に取り組んでください。 研究倫理および学術的ルールを遵守し、不適切な研究行為や剽窃を行わないよう注意してください。 Practical Education
該当しない
Remarks
研究内容や指導方法の詳細については、履修学生の研究テーマや進捗状況に応じて個別に指示します。
必要に応じて、学会発表や論文投稿に向けた指導を行います。 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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