Experiment of Environmental Science 2

Course Title

Course Title in English

Experiment of Environmental Science 2

Course Type

Major Courses

-

Eligible Students

School of Human Science and Environment

Target Grade

2Year

Course Numbering Code

HHHBE2MCA4

Credits

1.00Credits

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

(Spring semester)

Instructor

大橋瑞江,木村敏文,中桐斉之,飯塚　浩太郎,平野　侑,彦坂　陽介,岡田　龍一

Affiliation

環境人間学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

11／14／15

Office Hours and Location

オフィスアワー一覧表(ユニバーサルパスポートに掲示) を参照のこと

Contact

オフィスアワー一覧表(ユニバーサルパスポートに掲示) を参照のこと

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

身の回りの自然を対象に、環境学を学ぶために必要となる基礎的なスキルを身につけます。ここでは里山の生物の分類や、形態・行動などの生態を、多様な観点から実験的に解析し、その結果を考察して伝えられるようになることを目的とします。コンピュータシミュレーションや画像処理を用いて自然や環境の数値データを処理するスキルを身に着けるます。また、文書・レポート作成を通して学術発表資料の作成、情報収集・交換などができるようになることを到達目標とします。

Subtitle and Keywords of the Class

生物多様性　生態系　フィールド調査　構造評価法　シミュレーション　行動観察　データ取得，処理

Course Overview and Schedule

1.「生物の分類と多様性」植物の同定方法を学びます

2.「写真測量」航空写真から地形の三次元データを作成する手順を学びます

3.「生物の形と仕組み」生物の形態や機能を理解するための顕微鏡の使い方を学びます

4.「環境シミュレーション」　コンピュータを用いて生物の移動を予測します

5.「環境と植物の応答」植物の活性と環境の関係について、簡単な測定を通して学びます

6.「コンピュータを用いた行動データ取得」コンピュータを用いた行動観察映像の扱い方を説明し、データ取得、処理方法を学びます

7.「生物の特性の定量化」コンピューターを用いた画像解析により植物の形態特性を定量化する方法を学びます

※パソコンの利⽤: 毎回使⽤予定

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

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

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。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。

Textbook

実験内容，方法に関しては別途資料を配付します。参考書籍，文献等については授業の際に指示します。

References

森林立地調査法—森の環境を測る（森林立地調査法編集委員会編 2010年）など

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

事前は授業資料の確認を、事後学習は、課題を中心に学習を行ってください。予習と復習を含めて１時間程度を目安にして下さい。

Contents of Active Learning

グループワークを行います。

Grading Criteria and Methods

基準：講義目的を理解し、次の目標に到達した者に単位を与えます．

環境分野における様々な問題について説明・議論できる．
問題の評価・解決のための多様な計測技術、保全技術について説明できる．
環境技術分野におけるデータの取扱についての知識を習得する．
これらを、知識・技能、思考力、判断力、表現力等の到達度に応じてSからCまで成績を与えます。レポート課題について評価は次を基準とします．
　　　S：講義内容を深く理解し、自ら創意工夫を加えてレポート課題を実施した
　　　A：講義内容を理解し、探求的なレポート課題を実施した
　　　B：講義内容を理解し、標準的なレポート課題を実施した
　　　C：講義内容の理解し、レポートは最低限の水準を満たしている
レポート課題100%を基準として，実験に対する取り組み姿勢や積極的な質問等を含めて総合的に判断します．

How to Disclose Assignments and Exam Results

授業で課した課題や試験結果の学生へのフィードバックはユニバーサルパスポート上で行います。

Precautions and Requirements for Course Registration

履修要件ではありませんが、「人間学（自然）」「環境技術基礎論」「環境学基礎実験1」の知識があると理解しやすい内容となっています。1年次・前期の「人間学（自然）」、1年後期の「環境技術基礎論」、2年前期の「環境学基礎実験1」の受講をお薦めします。

Practical Education

該当しません。

Remarks

担当教員は環境デザイン系においてさまざまな研究を行っています。各担当教員の詳細は教員研究者データベースHP（https://cv01.ufinity.jp/u_hyogo）を参照のこと。

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