Syllabus data
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Teacher name ： 西出 哲人
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Course Title
Research Seminar I
Course Title in English
Research Seminar I
Course Type
Major Courses
ー
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
(Spring semester)
Instructor
西出 哲人
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
月曜日昼休み・研究室（要予約）
Contact
nishide@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】
1.専門的知識の理解を深め，学問の方法論を身につける。 2.情報技術，データ分析技術を高める。 3.情報システム構築時の問題を提起する視座を確立する。 【到達目標】 1.専門文献を理解し、説明できる。 2.ディスカッションの方法を身につけて、実施できる。 3.実際の体験を踏まえ、組織における情報システム構築時の課題に関する問題を定義できる。 Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル：サーバの構築を通じて、情報システム開発プロジェクトの難点を理解する
キーワード：linux、サーバ構築、情報システムプロジェクトの失敗要因 Course Overview and Schedule
【講義内容】
情報システムの構築時のマネジメントに関する文献の講読を行う。また、購読と並行して、チームによるサーバ構築を行い、知識と経験の照合を試みる。情報システム構築時における、状況の見立てと共有に関する課題を、チームで取り組んで発表を行う。発表に対して質問・意見等を述べあうことで、討論能力を高める。 【授業計画】 1.ガイダンス 2.OSのインストールと基本操作 3.ユーザ管理、ファイル管理 4.ディスカッションの方法とレポートのまとめ方 5.文献講読① 6.文献講読② 7.中間発表とディスカッション① 8.パッケージ管理、サービス管理 9.中間発表とディスカッション② 10.ネットワーク管理 11.中間発表とディスカッション③ 12.サーバ構築 13.レポート発表とディスカッション① 14.レポート発表とディスカッション② 15.まとめ ※パソコンの利用：毎回利用する。 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。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
担当教員から別途指示する。
References
担当教員から別途指示する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】テキストの事前読み込み（20h）
【復習】課題の実施（20h）、レポートの作成（20h） Contents of Active Learning
チーム作業や議論を通じて、リサーチクエッションを定義するのに必要な能力・態度を養成する。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
卒業研究を行うための基本的な知識と技能を身につけ、主体的な探究を行うことができる者については、 講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じて、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（ 【成績評価の方法】 チーム作業への参加と貢献（30％）、チーム課題の達成と発表（40％）、レポート（30％）によって評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
個別に指導を行う。
Precautions and Requirements for Course Registration
社会情報科学部の必修科目である。
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.
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