Syllabus data

Teacher name ： HIRAI Takashi
Course Title
特別演習
Course Title in English
Course Type
-
共通科目　　　（基礎科目）
Eligible Students
Graduate school of Disaster Resilience and Governance
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
KDDMD5MCA7
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
HIRAI Takashi,URAKAWA Go,BANBA Michiko,SAKAMOTO Mayumi,SAWADA Masahiro,BENIYA Shohei,NAGANO Yasuyuki,TANIGUTI Hiroshi,MATUKAWA Anna
Affiliation
減災復興政策研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
11／17
Office Hours and Location
講義終了後、次の講義までの時間教室にて。e-mail
Contact
hirai.takashi@drg.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
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎／3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目標】
減災復興研究を進めるうえで必要な学術論文の基礎知識を身につける。

【到達目標】
学術研究の基礎知識を身につけるとともに、研究を体系化し説明できること、である。

Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル：修士論文作成の基礎
キーワード：リサーチクエスチョン、研究テーマ、先行研究、文献調査
Course Overview and Schedule
【講義内容】
学術研究の基礎知識を身につけるとともに、自らの研究を進めるためのリサーチ・クエスチョン/研究テーマを設定し、関連する先行研究の分析・調査を行い、レポートにまとめ発表する。基礎知識の理解を深めるために演習を取り入れて講義を進める。

【授業計画】
  1. ガイダンスー授業の進め方（教務委員会）
  2. 研究倫理（研究科長・研究倫理委員長）
  3. 学術論文の基礎（馬場）
  4. リサーチクエスチョン/研究テーマの作成（谷口）
  5. 研究目的の作成（馬場）
  6. 文献検索の仕方（図書室・デジタルレポジトリ）（浦川）
  7. 先行研究文献リスト（阪本）
  8. 先行研究文献リストの作成（各自）
  9. 先行研究調査・分析と文献レビューの書き方（紅谷）
  10. 引用・検索文献の書き方（松川）
  11. 脚注・図表の作り方（平井）
  12. プレゼンテーションの仕方（澤田）
  13. 文献レビューの作成（教務委員会）
  14. 文献レビューの作成（各自）
  15. 文献レビュー発表・まとめと評価（教務委員会）

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。

この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。
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。
た、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。
＜利用可の範囲＞
文系科目：研究の事前・事後学習や事例検索、文書の翻訳・校正等
Textbook
講義において配布する。
References
清水幾太郎『論文の書き方』岩波新書　1959年
川﨑剛『優秀論文作成術』勁草書房　2010年

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【事前学習】関連する文献の読み込み、先行研究の読み込み・分析（20h)　授業資料の準備（10h)
【事後学習】授業のフィードバックに基づく研究の見直しと補足・修正（20h)
Contents of Active Learning
講義ではディスカッションを取り入れ、研究に対する示唆を得る。

Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
講義の内容を理解し、講義目的の知識を習得できた者に単位を授与する。講義目的・到達目標に記載した能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に応じて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】
各回の課題レポート（80％）、文献レビューレポート（10％）、最終発表（10％）により総合的に評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
課題については、講義内（もしくは次の講義）にて解説する。
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.