Syllabus data

Teacher name ： 東川 雄哉
Course Title
Research Seminar II
Course Title in English
Research Seminar II
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
Fall semester 2026
Instructor
東川 雄哉
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
講義の前後45分、もしくは、メールでアポを取った上で教員室にて。
Contact
higashikawa@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】
研究演習Ｉに引き続き、卒業研究に向けて、文献の収集方法や研究の進め方など、学問の方法論を身につけると同時に、オペレーションズ・リサーチの考え方に関する理解を深め、現実の諸問題に対して理論を実践するための能力を身につけることを目的とする。

【到達目標】
本講義の終了時には、以下に掲げる目標の達成を目指す。
  • 文献の収集を適切に行うことが出来る。
  • 専門文献を読んで内容を理解し、その内容を他人に正確に伝えることが出来る。
  • 基礎的な数理最適化技法について、理論を理解した上で適切に応用出来る。
Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
【講義内容】
オペレーションズ・リサーチ、特にその理論的基盤となる数理最適化技法に関連する専門文献の講読を行う。講読は、２〜３人１組の班による輪読形式とし、各班が内容を十分理解した上でスライドを用いた発表を行う。さらに、講読によって得た知識を活用できるようなテーマを班ごとに選定し、各班で取り組んで発表・議論を行う。指導教員は、卒業研究も見据えて様々なテーマを提示し、学生が研究テーマのイメージをつかめるように指導を行う。

【授業計画】
  1. ガイダンス、班分け、各班の輪読担当決定
  2. 課題例の紹介、各班で取り組む課題の決定
  3. 文献講読①
  4. 文献講読②
  5. 文献講読③
  6. 文献講読④
  7. 研究レポートの中間発表及び議論①
  8. 研究レポートの中間発表及び議論②
  9. 文献講読⑤
  10. 文献講読⑥
  11. 文献講読⑦
  12. 文献講読⑧
  13. 研究レポートの最終発表及び議論①
  14. 研究レポートの最終発表及び議論②
  15. まとめ
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
適宜指示する。
References
適宜指示する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
事前学習の内容・時間について、文献講読の準備に5時間×8回、研究レポートの発表準備に10時間×2回を目安とする。

Contents of Active Learning
報告や討論を通じて、テーマを検討し、調査、開発、分析を能動的に行うことを支援する。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
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。４回以上欠席した場合は原則不可とする。

【成績評価の方法】
発表50％、討論30%、レポート20％を基準として、総合的に評価する。
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.