English for Specific Purposes A

Course Title

Course Title in English

English for Specific Purposes A

Course Type

Major Courses

−

Eligible Students

School of Social Information Science

Target Grade

All

Course Numbering Code

KCCBG1MCA7

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

講義・演習 (Lecture/Seminar)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

Instructor

玉置卓

Affiliation

社会情報科学部

Language of Instruction

Japanese

英語

Related SDGs

9

Office Hours and Location

アポイントメントによる

Contact

tamak@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

3◎／1〇

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
情報科学における研究・開発を行うためには英語文献を読むことは避けられない。本講義では、母国語で書かれていれば容易に理解できるであろう情報科学の話題を選び、それを英語で読むことで科学技術英語の読解力向上を目指す。

到達目標
1. 科学技術英語に頻出する語彙や表現を正確に和訳できる
2. 生成AIなどを活用して英語文献の概要を把握する時間を短縮できる

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

講義内容
オンラインで無料公開されている情報科学に関する英語テキストを選びその読解演習を行う。

授業計画 (テキストの1を選んだ場合の進め方の例)
1. ガイダンス
2. Ch. 0: Forward
3. Ch. 1: Introduction and Motivation
4. Ch. 2: Linear Algebra (1)
5. Ch. 2: Linear Algebra (2)
6. Ch. 2: Linear Algebra (3)
7. Ch. 2: Linear Algebra (4)
8. Ch. 3: Analytic Geometry (1)
9. Ch. 3: Analytic Geometry (2)
10. Ch. 3: Analytic Geometry (3)
11. Ch. 4: Matrix Decompositions (1)
12. Ch. 4: Matrix Decompositions (2)
13. Ch. 4: Matrix Decompositions (3)
14. Ch. 4: Matrix Decompositions (4)
15. まとめ

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

1. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong. Mathematics for Machine Le
arning. Cambridge University Press
https://mml-book.github.io/
2. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe. Introduction to Applied Linear Algebra – Vect
ors, Matrices, and Least Squares. Cambridge University Press
http://vmls-book.stanford.edu/

References

金谷健一『理数系のための技術英語練習帳』共立出版

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

内容
事前: 資料の次回に扱われる範囲を読み和訳を行う
事後: 理解不足、誤解があった箇所の復習を行う
時間の目安
4時間×15週

Contents of Active Learning

・資料の和訳を発表する
・ミニッツペーパーにより理解度の把握を随時行う

Grading Criteria and Methods

基準
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える。
方法
課題50%、授業参加状況50%の割合で評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

課題について発表する際に解説や補足を行う

Precautions and Requirements for Course Registration

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.

Syllabus data