Advanced Laboratory Couse in Environmental Earth Science IA

Course Title

Course Title in English

Advanced Laboratory Couse in Environmental Earth Science IA

Course Type

-

生命科学専攻・地球環境科学・選択科目

Eligible Students

Graduate School of Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

HSSML5MCA4

Credits

4.00Credits

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

実験 (Experiment)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

Instructor

後藤　忠徳

Affiliation

理学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

7／11／13

Office Hours and Location

姫路工学キャンパスC棟 443室　金曜日10:40〜14:30

Contact

後藤：tgoto@earth-univ-hyogo.jpn.org
萩谷：hagiya@sci.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

ー

Corresponding Graduate School DP

7◎／2〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

Ability to keep polishing

Course Objectives and Learning Outcome

【実験目的】地球を構成する物質の物理・化学的性質を調べるために必要となる数値計算について、技術的基礎やその特性を説明できることを目的とする。実験を通して、数値計算の基礎知識に基づきつつ、地球環境科学における数値計算の重要性を議論した後に、実際に基本的な数値計算プログラムの構築を目指す。
【到達目標】１）地球環境科学における数値計算技術の基礎知識を説明できること、２）地球を構成する結晶や地下構造に対する数値計算技術の適用例を分析できるようになること、である。

Subtitle and Keywords of the Class

地質学、鉱物学、地球物理学、数値シミュレーション

Course Overview and Schedule

【授業計画】
各探査・分析方法において用いられている数値計算技術を学ぶ（3回）。
各数値計算技術の比較・議論を行う（2回）。
実際に、簡単なプログラムを作成し、データの分析を行う（10回）。
例：フーリエ変換、デジタルフィルタ、主成分分析等のうち、いずれかを選択。
※パソコンの利用：毎回利用する。スマホ・タブレットでも可。
※この授業においては生成AIの利用を予定していないが、学生が利用する場合には参考文献が実在するかなど事実確認を必ず行うこと。

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

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。
この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。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・レポートとして提出してはならない。
＜利用可の範囲＞
講義資料の要約、レポートの下書き

Textbook

特定の教科書は使用しない。オンデマンド資料や学術論文を配布する。また参考となる教科書（抜粋）を配布する。

References

必要な参考文献を適宜紹介する。

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

【予習】授業に際して指示するオンデマンド資料の部分を事前読み込む（20h）、プレゼンテーションの準備（10h）
【復習】レポート作成（5回、20h）、プログラムの作成・改良（60h）、実験内容の理解を深め定着させるためにオンデマンド資料を読み直し（10h）

Contents of Active Learning

採用しない。

Grading Criteria and Methods

レポート(90%)、小テスト（10%）を概ねの基準として、上述の到達目標に記載した能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度と、主体的な授業参加度に基づいて、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

レポートについては、一定レベルを下回るものについては修正内容を明示した上で、再提出を要求する。レポートのうちで優れた内容のものを紹介しながら講評する。

Precautions and Requirements for Course Registration

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.

Syllabus data