Research Seminar I ｜ Syllabus data

Course Title

Research Seminar I

Course Title in English

Research Seminar I

Course Type

Major Courses

-

Eligible Students

School of Social Information Science

Target Grade

3Year

Course Numbering Code

KCJBS3MCA3

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

演習 (Seminar)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

Instructor

大野暢亮

Affiliation

社会情報科学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

火曜日２限・K418研究室

Contact

ohno@sis.u-hyogo.ac.jp

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

【講義目的】卒業研究に向けて、専門的知識の理解を深め、学問の方法論を身につける。情報技術、データ分析技術を高める。特に可視化に必要なコンピュータグラフィックスの知識を習得する。
【到達目標】１）専門文献を読んで理解することができるレベルまでCGの知識を習得すること、２）ディスカッションの方法を身につけること、である。

Subtitle and Keywords of the Class

サブタイトル：データ可視化のための３次元コンピュータグラフィックス入門
キーワード：3次元コンピュータグラフィックス

Course Overview and Schedule

【講義内容】本講義では最初に3次元コンピュータグラフィックスで使う数学を講義して、次いでソフトウェアを利用して実際に3次元CGを作成する方法を学ぶ。最後に発表会を行う。
【授業計画】
1. ガイダンス　本講義の目標や概要を説明とソフトのインストール
2. 3次元CGに必要な数学
3-8. 3次元CGの実践1
9. 中間発表会
10-14. 3次元CGの実践2
15. 最終発表会
※パソコンの利用：2回目を除き、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

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。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・論文として提出してはならない。

Textbook

北村愛実「Unityの教科書」(SBクリエイティブ )

References

演習の進行に応じて適宜紹介する。

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の部分を事前読み込み（37.5ｈ）、プレゼンテーションの準備（5ｈx2）
【復習】レポート作成（1回、5ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキストを読み直し（37.5ｈ）

Contents of Active Learning

プレゼンテーションを予定している。

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】
卒業研究に必要となる基本的な知識・技能を身に着け、主体的に探究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、判断力、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】
中間および最終発表30％、討論30%、レポート40％を基準として、受講態度（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

個別に研究指導を行う。

Precautions and Requirements for Course Registration

・社会情報科学部の必修科目である。
・授業中に指示した宿題や事前・事後学習はもとより、教員が指示したテキスト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。

Practical Education

該当しない。

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.