Research Seminar II

Research Seminar II

Major Courses

［−］

School of Social Information Science

3Year

KCJBS3MCA3

2.00Credits

演習 (Seminar)

Fall semester 2026

(Fall semester)

Shio INAGAKI

情報科学研究科

Japanese

N/a

ー

shio_inagaki@sis.u-hyogo.ac.jp

2◎／1〇／3〇

ー

N/a

ー

【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。
【到達目標】専門⽂献を読んで理解することができる。卒業研究の⽅向性を決められる。現実問題におけるテーマをイメージでき
る。簡単な数理モデルを扱えるようにする。

専門的知識の理解を深める
数理モデル, Python

【講義内容】数理モデルやプログラミングについて理解を深める。まず授業時間の前半は基本的な知識を得るために、担当者を決めてテキストの解説をしてもらい、簡単な例題を解いてシミュレーションシステムの理解を深める。授業時間の後半はテーマを決めてマルチエージェントシミュレーションを体験する。
【授業計画】（以下は進⾏の目安であり多少の前後や内容の追加・変更がある。）
1. ガイダンス（テーマ例の紹介など）
2. 教科書の輪読1
3. 教科書の輪読2
4. 教科書の輪読3
5. 教科書の輪読4
6. 教科書の輪読5
7. ⽂献の読み⽅、ソフトウェアの使⽤⽅法解説
8. 論⽂紹介1
9. 論⽂紹介2
10. 論⽂紹介3
11. 数理モデルとシミュレーション
12. 数理モデルとシミュレーション
13. 数理モデルとシミュレーション
14. 発表のまとめ⽅
15. 最終発表とディスカッション
※BYODの利⽤：毎回使⽤予定

In-person

・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Limited permission for use

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。
＜生成AIの利用を認める範囲＞
・データ分析やプログラミングにおけるエラーの原因調査や対処方法の確認

演習の時間に紹介する

【予習】授業に際して指⽰するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み（15ｈ）
【復習】プログラミング（10回、30ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し（15ｈ）

・発表者として担当の内容についてスライドを⽤いて発表を⾏う。
・聴講者として質問・コメントをして議論を⾏う。
・学⽣同⼠が⾃分が分かることを教え合うことによって、教える側も知識を深めることができるようにする。
・論⽂紹介や教科書輪読において、学⽣が相互に活発に質疑を⾏える場を設ける。

【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30％、討論30％、レポート40％を基準として、総合的に評価する。

個別に指導を行う。

・実際に各⾃のBYODを⽤いて実習を⾏うので、授業時間には必ずBYODを持参すること。
・授業中に指⽰した宿題や事前・事後学習はもとより、「講義内容・授業計画」に記載したテキスト等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。
・社会情報科学部の必修科目である。

該当しない。