Graduation ResearchⅠ ｜ Syllabus data

Course Title

Graduation ResearchⅠ

Course Title in English

Graduation ResearchⅠ

Course Type

Major Courses

ー

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

森川智博

Affiliation

社会情報科学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

8／9

Office Hours and Location

授業後、研究室

Contact

morikawa@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

ー

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

講義目的
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
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
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・遂行、(4)卒業論文のとりまとめ、
(5)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。
1.イントロダクション
2〜5.テキストの選書と輪読
6〜8.文献調査，発表
9〜11.卒業研究として取り組むテーマの検討・討論・具体化
12〜14.必要な手法の調査および実装
15.中間発表

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・論文として提出してはならない。

Textbook

適宜指示する

References

授業中にその都度指示する。

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20％、討論20%、卒業論文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.