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
Instructor
笹嶋 宗彦
Affiliation
情報科学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
講義後
情報科学研究棟410研究室
Contact
sasajima@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
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。卒業研究Iでは研究計画の立案と遂行準備を行う。

【到達目標】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。



Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule

【講義内容】

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。

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. 中間発表の準備




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
適宜紹介する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
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】

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】

発表50%、討論50%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I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.