Syllabus data

Teacher name ： 竹村 匡正
Course Title
Graduation ResearchⅡ
Course Title in English
Graduation ResearchⅡ
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
Fall semester 2026
(Year)
Instructor
竹村 匡正
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3
Office Hours and Location
情報科学キャンパス:火曜日・金曜日
商科キャンパス:月曜日（後期）・木曜日
教員室・研究室にて
Contact
takemura@gsis.u-hyogo.ac.jp
Google Chatでも結構です。

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。専門知識を問題解決に適用する能力や論理的かつ計画的に問題解決を遂行する能力の養成、また、議論、発表を通じてコミュニケーション能力を高めることも目的とする。
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
1.中間発表会を行う
2.中間発表を受けて問題の修正を行う
3.実験計画を具体化し，そのための開発を行う
4.実験計画を具体化し，そのための開発を行う
5.実験を実施し，データを分析する
6.実験を実施し，データを分析する
7.実験を実施し，データを分析する
8.実験を実施し，データを分析する
9.実験を実施し，データを分析する
10.卒業論文を執筆する
11.卒業論文を執筆する
12.卒業論文を執筆する
13.最終報告会へ向けた準備を行う
14.最終報告会へ向けた準備を行う
15.最終報告会を行う
In-person/Remote Classification
Hybrid (In-person)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Fully permitted
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。
この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成AIの利用を全面的に許可しており、生成AIの利用について制限を設けないが、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。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。
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)
Contents of Active Learning
個別に指導する。
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い、結果を開示する。
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。
<<生成AIの利用>>
学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。
Practical Education
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.