Syllabus data
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Teacher name ： 白川 勝信
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Course Title
Conservation for biodiversity and regional attractiveness based on local forest resources
Course Title in English
Conservation for biodiversity and regional attractiveness based on local forest resources
Course Type
-
ー
Eligible Students
Graduate School of Landscape Design and Management
Target Grade
All
Course Numbering Code
ALLML5MCA1
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 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026,Fall semester 2026
Instructor
白川 勝信
Affiliation
登別市観光交流センター ヌプㇽ 副センター長・学芸員
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
11／15
Office Hours and Location
授業後30分
Contact
研究科内アドレス一覧にて周知
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
2◎／3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】 樹木の分類や立地・土壌に基づき地域の良好な緑環境の保全・創出を行い、せどやま（里山）資源を活用して社会に価値を生み出すかについて、実践的な環境・造園（ランドスケープ）に関する専門知識、応用力の修得を目指す。 【到達目標】 本講義の到達目標は、1）生物多様性と地域活性の両立手法を説明でき、2）持続可能な地域創出へ適用できるようになること、である。本研究科の学習・教育目標として掲げる、II.環境・造園に関する専門知識および応用力の修得(２．景観・園芸・環境に関する専⾨知識を有し、これを実務に応⽤できる、３．⾃然系・⼈⼯系の緑環境を保全・管理するための知識と技術を習得している）を含む。 Subtitle and Keywords of the Class
北広島、せどやま、茅プロジェクト、地域通貨
Course Overview and Schedule
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成ＡＩの利用を全面的に許可しており、生成ＡＩの利用について制限を設けないが、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。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。個人情報、企業等組織の非公開情報の入力は避けること。
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
適宜印刷物を配布する。
References
芸北せどやま再生会議（2019）芸北せどやま再生事業パンフレット
http://shizenkan.sakura.ne.jp/files/2019/sedoyama2019.pdf ・芸北茅プロジェクト実行委員会（2019）芸北茅プロジェクトパンフレット http://shizenkan.sakura.ne.jp/files/kayapro/geihoku-kaya-project.pdf ・白川 勝信（2019）芸北せどやま再生事業がもたらすエネルギー流通と地域経済の変化．森林環境2018：99-108，公益財団法人 森林文化協会 ・白川勝信・曽根田利江・河野弥生（2019）脱成長社会の実現に必要な社会技術ー芸北せどやま再生事業ー．ランドスケープ研究83：44-45 Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】対象地に関する資料の事前読み込み（15h）、事前レポート資料収集作成（15h）
【復習】対象地の取り組み・課題整理(10h)、レポート資料収集作成（20h）、 Contents of Active Learning
対象地の課題や魅力などをグループディスカッションを行う。各自の最終成果を発表しディスカッションを行う。
Grading Criteria and Methods
成績評価の基準：1）生物多様性と地域活性の両立手法を説明することができ、2）持続可能な地域創出へ適用できるようになった者を合格とし、
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、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。 成績評価の方法：レポートを基準として、受講態度（事前準備、積極的な質問等）を含めて総合的に評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
提出課題に対してコメントを主にメールで返す。
Precautions and Requirements for Course Registration
・生態学の基本的事項を理解していることが望ましい。 ・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。 ・当授業は、原則全ての授業を対面で実施する予定ですが、予習復習としてオンデマンド資料を視聴できる通信環境(PC・タブレット等の端末やWi-Fi環境)が必要となる場合があります。最終的な授業方法は履修登録後に決定・連絡します。 ・広島県北広島町の見学を土曜日、日曜日を含めて行う予定である。交通・宿泊費等は各自の負担とする。 ・淡路キャンパスでの授業も土曜日、日曜日を含めて行う予定である。 Practical Education
実務家教員による現地での実践例であり、実践的教育に該当する。 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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