Syllabus data
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Teacher name ： 佐野 恭平
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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
(Spring semester)
Instructor
佐野 恭平
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
ー
Corresponding Graduate School DP
4◎／1〇／5〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】入学後、学生の専門領域（ジオ、エコ、ソシオ）を決定し、それぞれの専門領域に関する論文等を読んで報告する。専門文献を批判的に読み、検討する訓練を積むと同時に、他学生の専門領域にも理解を深めてゆくことを目的とする。
【到達目標】分野横断的な討論を通じて複眼的かつ幅広い視野を確立し、修士論文のテーマとなり得る問題点や課題を自分で発見し説明できるようにな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
Course Overview and Schedule
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。
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
・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
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＞情報収集および情報の要約、文章の翻訳 Textbook
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】修士論文のテーマとなり得る問題点や課題を自分で発見し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.
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