Syllabus data

Course Title
Graduation ResearchⅠ
Course Title in English
Graduation ResearchⅠ
Course Type
Major Courses
Eligible Students
School of Social Information Science
Target Grade
4Year
Course Numbering Code
KCJBS4MCA3
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
土方 嘉徳
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3/9/16
Office Hours and Location
講義終了後または火曜日5限 教員研究室
Contact
hijikata@gsis.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
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】卒業研究I・Ⅱでは、専門基礎科目、専門教育科目での成果を踏まえ、研究テーマを発案し、その研究の意義と方向性を整理して研究計画を立案・遂行し、研究成果をとりまとめる。
【到達目標】卒業研究Iでは、実行可能な研究計画を立案し、予備的検討を行って本格的な研究遂行の準備を整える。卒業研究Ⅱでは、自立的に学術論文を作成する能力を獲得し、卒業論文を完成させる。




Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
【講義内容】
卒業研究Iでは、担当教員による指導のもと、(1)研究テーマの発案、(2)研究の意義と方向性の整理、(3)研究計画の立案と予備実験や予備調査等を行う。
卒業研究IIでは、(4) 本実験や本調査を行い、(5)卒業論文のとりまとめ、(6)成果報告の実施、を行う。

【授業計画】
概ね以下のスケジュールで研究を進める。
卒業研究I
1.イントロダクション
2〜5.文献調査,発表
6〜8.卒業研究として取り組むテーマの検討・討論・具体化
9〜11.必要な手法の調査および実装
12〜14.予備実験のための開発、データ分析および修正
15.中間発表
卒業研究II
16〜17.中間発表を受けての問題修正
18〜19.実験計画の具体化およびそのための開発
20〜24.実験、データ分析
25〜27.卒業論文の執筆
28〜29.最終報告会へ向けた準備
30.最終報告会

In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
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・レポートとして提出してはならない。
Textbook
国際学術論文誌「Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking」
「読んでわかる社会心理学」,辻川典文ほか (著),サイエンス社,2020年 (ISBN-13: 978-4-7819-1488-6)
「現代心理学入門〈4〉社会心理学」,安藤 清志 (著),岩波書店,1995年 (ISBN-13: 978-4000039246)
References
「ソーシャルメディア論: 行動データが解き明かす人間社会と心理」,土方 嘉徳 (著),サイエンス社,2020年 (ISBN-13: 978-4781914862)
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
事前・事後学習の内容
文献調査、研究テーマ詳細化、調査・実験計画、システム開発、調査・実験結果の分析、論文執筆、研究ミーティング準備などを行う。

時間の目安
上記のうち研究ミーティング準備(発表資料作成やドキュメント化)は120h程度、その他はテーマや進捗でそれぞれ異なる。

Contents of Active Learning
報告や討論を通じて、自ら仮説を立て検証を行うために必要な能力・態度を養成する。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
研究の方法論を修得し、社会情報科学の専門性を深め、学位授与の水準に達していると認められる者については、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】
卒業研究I
輪講20%、基礎演習20%、研究中間発表60%を基準として、総合的に評価する。
卒業研究II
輪講20%、サーベイ報告20%、研究中間発表60%を基準として、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。卒業研究を履修するためには基礎演習、PBL演習Ⅱ、研究演習I、研究演習IIの単位を修得しなければならない。
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.