Syllabus data

Course Title
Advanced Seminar Ⅱ
Course Title in English
Advanced Seminar Ⅱ
Course Type
-
特別ゼミナール
Eligible Students
Graduate School of Regional Resource Management
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
TGRMR5MCA7
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
Instructor
中井 淳史
Affiliation
地域資源マネジメント研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
4
Office Hours and Location
講義終了後、教室にて
Contact
学務課に
問い合わせ

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
Corresponding Graduate School DP
5◎/1〇/4〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】学生各自の修士論文テーマに関連した論文等を批判的に読んで報告する。先行研究の優れた点や問題点を自ら発見してゆく課題発見力の育成を目的とする。
【到達目標】報告や討論から自らの研究テーマをより具体的に設定し、修士論文へとつなげてゆく問題意識を得てその内容を説明できることを到達目標とする。
Subtitle and Keywords of the Class
先行研究、関連論文、文献引用
Course Overview and Schedule
【講義内容】本ゼミナールでは、指導教員や研究科教員の助言のもと、文献を選択し論文講究を行う。文献は、国内外の学術雑誌の関連論文から選ぶ。
【授業計画】
1.先行論文先行論文講読の意義(全教員)
2.論文講読の方法(全教員)
3.1回目発表と議論 Aグループ3名
4.1回目発表と議論 Bグループ3名
5.1回目発表と議論 Cグループ3名
6.1回目発表と議論 Dグループ3名
7.1回目発表の総括
8.2回目発表と議論 Aグループ3名
9.2回目発表と議論 Bグループ3名
10.2回目発表と議論 Cグループ3名
11.2回目発表と議論 Dグループ3名
12.2回目発表の総括
13.他者の発表内容についての議論 A、Bグループ
14.他者の発表内容についての議論 C、Dグループ
15.まとめ
※パソコンの利用:使用する。

In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
対面授業のみ
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
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>
課題に関する情報収集および情報の要約、文章の翻訳、画像の作成
Textbook
指導教員と相談の上決定する。
References
指導教員と相談の上決定する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】自己の研究分野についての事前学習(7h)、関連論文を探索して発表の準備(45h)
【復習】関連論文の読み直し(8h)
Contents of Active Learning
交代で発表を行い、その内容についてディスカッションを行う。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】修士論文へとつなげていく問題意識を得てその内容を説明できる者については、講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、表現力等)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】発表(80%)および質疑応答(20%)を総合的に評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
発表内容について授業の中で講評する。
Precautions and Requirements for Course Registration
Practical Education
該当しない。
Remarks
詳細は教員研究者データベース HP(https://www-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.