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Teacher name : 竹内 和雄
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Course Title
生徒指導特論
Course Title in English
Course Type
-
Special lecture on student guidance
Eligible Students
Graduate School of Nursing Art and Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
ANNMN5MCA7
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
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
竹内 和雄,古川 惠美
Affiliation
環境人間学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
4
Office Hours and Location
メールで調整します。
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
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎/8〇/9〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
Ability to keep polishing/Ability to teach and lean on/Ability to collaborate
Course Objectives and Learning Outcome
講義目的 児童及び生徒の人格を尊重し、他の教職員や関係機関と連携しながら組織的に生徒指導を進めていくために必要な知識・技能や素養を身に付ける。
到達目標 組織的な生徒指導を実践していくための具体的な知識や技能を身に付け、教育に必要なスキル、経験、理論を説明できることを到達目標とする。 Subtitle and Keywords of the Class
主体的に学ぶ生徒指導
Course Overview and Schedule
授業計画
第1回:生徒指導・進路指導とは1(学校教育全体での位置づけ) 第2回:生徒指導・進路指導とは2(法令から学ぶ) 第3回:子どもを理解する 第4回:集団を育てる1(個人指導と集団指導) 第5回:集団を育てる2(学級集団) 第6回:集団を育てる3(児童会、生徒会活動) 第7回:生徒指導事例研究(不登校) 第8回:生徒指導事例研究(いじめ、暴力行為) 第9回:生徒指導事例研究(ネット問題) 第10回:生徒指導体制と教育相談体制 第11回:生徒・進路指導と各機関との連携 第12回:進路指導とキャリア教育1(これからの時代の進路指導) 第13回:進路指導とキャリア教育2(ポートフォリオ) 第14回:進路指導とキャリア教育3(ガイダンス機能、キャリアカウンセリング) 第15回:教師という仕事(まとめ) 講義内容については、受講生の興味関心を重視し、相談しながら進めることとする。 教育を深く知る人をゲストティーチャーとして招聘したり、実際の教育現場に出向くことも想定している。 遠隔授業として実施することも想定している。 生成系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。 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となる
・授業時数は対面≧遠隔となる ・遠隔による授業を実施する回は、自宅等で遠隔授業を視聴できる通信環境(PC等のWi-Fi環境)が必要になる ・遠隔授業になる回は、履修登録後に決定・連絡する Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
〇利用可の範囲を限定し許可する場合
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。利用可の範囲は、講義資料の要約、課題・レポート文案作成、文書の翻訳・校正である。 Textbook
生徒指導提要(改訂版) 文部科学省2022
References
10代と考える「スマホ」竹内和雄著2022
講義の中で参考になる書籍等を紹介するので、積極的に学んでほしい。 Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の該当部分の読み込み(15h)、プレゼンテーションの準備(5h)
【復習】レポート作成(5回程度、15h程度)、テキスト・オンデマンド教材読み直し(15h) Contents of Active Learning
【アイスブレイク】講義の初めにアンケートをもとにしたグループディスカッション(10分×15回)
【ブレインストーミング】付箋を使った課題の洗い出し(40分×3回) 【発表】グループ単位の発表(ロールプレイ1回、模擬授業1回 Grading Criteria and Methods
小テスト40%、最終レポート40%、プレゼン発表20%を基本に、毎時間の取組とレスポンス、レポート、プレゼンテーションを含め、総合的に判断する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
小テストは、原則次の講義内で解説する。
優れたレポートについては、講義中に紹介しながら講評する。 最終レポートは、模範的なものについては、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って示す。 Precautions and Requirements for Course Registration
・小グループでの体験学習に積極的に参加することが要求される。必要に応じて、体験的に学ぶ機会を頻繁に設定する。
・授業中に指示した宿題や事前・事後学習はもとより、「講義内容・授業計画」に記載したテキスト等の該当箇所などについて、十分な予習・復習をして講義に出席すること。 ・教育現場(近隣市)への見学を土日、長期休暇中に行うことも想定している。 (交通費等は各自の負担とする) Practical Education
担当教員は,元中学校教員(20年)で、教育行政(市教委指導主事5年)の経験があるので、実践的に学ぶ機会を提供する。
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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