Syllabus data
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Teacher name ： Eiko Furutani
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Course Title
Basic Seminar
Course Title in English
Basic Seminar
Course Type
General Courses
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Eligible Students
School of Engineering
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
IATBL1GCA7
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
(Spring semester)
Instructor
Eiko Furutani,Ai Nozaki,Shinichi Yusa,Hiroshi Kinoshita,Koji Sumitomo,Shogo Taguchi,江口 大地,Junichi Nishida,Tadao Takada,Takeshi Kakibe
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
4／9／12
Office Hours and Location
随時（メールによる事前連絡が望ましい）
B棟B319 Contact
furutani@eng.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
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Corresponding Graduate School DP
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Corresponding University-Wide DP
1-2◎／1-1〇
Academic Goals of Teacher Training Course
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Course Objectives and Learning Outcome
講義目的
大学での学修を始めるにあたって，現代社会におけるデータサイエンスに対する理解を深めると共に，PCを使った他人と自由に意思の疎通が行えるコミュニケーション能力を養うことを目的としている．理科系のコミュニケーション能力では，情報の収集技術の他，自分の考えや計画，成果を文書（報告書，論文など）にまとめる力やプレゼンテーション技術が特に重要視される．このような要請に応え，それらの方法論を学ぶと共にコース配属や将来の研究活動に必要な知識を修得していく．さらにキャリアーデザイン教育を通じて，自分の進路について考え行動できる知識を修得する. Subtitle and Keywords of the Class
データサイエンス，キャリアデザイン，数の表現，プレゼンテーションデータ活用，プレゼンテーション
Course Overview and Schedule
科目の位置づけ，教育内容・方法
データサイエンス，キャリアデザイン，グラフや表による数の表現や図による意思の伝達方法に対する理解を深めるとともに，プレゼンテーション技術の修得を目指す．プレゼンテーションについては，個人およびグループで取り組んでもらう． 授業計画（変更するときは，講義中あるいはユニバーサルパスポートで連絡する） 1. オリエンテーション 2. AIおよび生成AI 3. 数の表現方法I，表の作成と計算 4. キャリア教育（兵庫県の企業研究1） 5. キャリア教育（兵庫県の企業研究2） 6. キャリア教育（兵庫県の企業研究3） 7. キャリア教育（キャリア形成） 8. キャリア教育（研究室見学) 9. 実験レポートの模擬作成 10. NASAゲーム 11. プレゼンテーションの実施1, 個人アピール 12. プレゼンテーションの実施2, 個人課題 13. プレゼンテーションの実施3, グループ課題 14. プレゼンテーションの実施4, グループ発表前半 15. プレゼンテーションの実施5, グループ発表後半 In-person/Remote Classification
Hybrid (In-person)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面と遠隔を組み合わせた授業
・授業時数は対面≧遠隔となり，遠隔が対面を超えないため，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
生成系AIの利用については教員の指示に従うこと．
生成系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いけない． 生成系AIによる出力をそのまま提出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． Textbook
適宜PDF，その他ファイルをユニバーサルパスポート経由で配布する．講義中に指示する．
References
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】配布教材の指示された部分を事前読み込み（10ｈ），プレゼンテーションの準備（20ｈ）
【復習】レポート作成（16ｈ），講義内容の理解を深め定着させるために教材の読み直す（14ｈ） Contents of Active Learning
適宜指示する．
Grading Criteria and Methods
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までの成績を与える．
成績評価の内訳は，課題70点，プレゼンテーション30点とする． How to Disclose Assignments and Exam Results
全体的な講評や模範解答を，講義あるいはユニバーサルパスポートを使って示す．
Precautions and Requirements for Course Registration
グループディスカッション等を含む．受講に際し合理的配慮が必要な場合はあらかじめ教員に相談すること．
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.
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