Syllabus data

Teacher name ： 川嶋 宏彰
Course Title
Special Study in Information Science Ⅲ-1
Course Title in English
Special Study in Information Science Ⅲ-1
Course Type
-
研究指導科目
Eligible Students
Graduate School of Information Science
Target Grade
3Year
Course Numbering Code
KIIDD9MCA3
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
川嶋 宏彰
Affiliation
Graduate School of Information Science
Language of Instruction
Other
Japanese or English
Related SDGs
9
Office Hours and Location
時間を予約して教員室にて
Contact
kawashima@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
ー
Corresponding Graduate School DP
3◎／2〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
  • 講義目的
情報科学における問題の解決に必要な高度な専門知識と技術を習得させ、それを自主的・計画的に活用した研究を推進できる能力と研究成果を社会への提言につなげる能力を身につけた人材を育成することを目的とする。また、研究成果の論文作成や研究発表を通して、文章表現とプレゼンテーションにおけるコミュニケーション能力を会得させる。

  • 到達目標
  1. 研究の目的と意義を、社会的背景や既往の研究と関連づけて理解できること
  2. 研究目的に沿って研究計画を立案し、それに従った研究を遂行できること、また途中結果を検討したうえで計画の変更を提案できること
  3. 研究成果を現実の社会に適用するための具体的な検討を行うこと
  4. 研究成果を取りまとめ、論理的な文章で博士学位論文に記述できること
  5. 研究成果を口頭で発表し、討論において的確に受け答えができること


Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
担当教員と相談し、研究指導計画書を作成する。本計画書には研究題目（仮）および研究の概要（背景、内容、手法など）を記載する。本計画書に従って研究を遂行し、博士学位論文として完成させる。

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。プログラムのコーディングに生成AIを用いる場合も、想定した処理になるかどうか、生成されたロジックを十分に確認し、あくまでコードに責任を持つのは自分であることを忘れないこと。
Textbook
担当教員から別途指示する。
References
担当教員から適宜紹介する。
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、自ら仮説を立て検証を行うために必要な能力・態度を養成する。
Grading Criteria and Methods
  1. 国内外での関連分野の幅広い調査
  2. 説明／討論能力
  3. 自主的な課題の発見と研究計画の立案
  4. 自らの研究が社会に及ぼす影響の考慮
などを総合して評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results
個別に研究指導を行う。
Precautions and Requirements for Course Registration
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.