Basic Study in Information Science 2

Course Title

Course Title in English

Basic Study in Information Science 2

Course Type

-

研究指導科目

Eligible Students

Graduate School of Information Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

KIIMD5MCA3

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

Instructor

Fujita Takayuki

Affiliation

情報科学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

N/a

Office Hours and Location

授業後60分・教員研究室

Contact

fujita@ame.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

担当教員による指導の下、学術論文を公表し修士論文を作成できることを最終目標とし、論文調査・各種調査を通じて研究開発に必要な知識・能力を習得することを目的とする。

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

年度当初に作成した研究指導計画書、および、前期終了時に作成した研究経過報告書を基に研究を行う。学期途中に、研究科の中間発表会にて中間発表を行う。また、後期末に研究経過報告を行い、フィードバックを受けた上で、それも反映した研究経過報告書を研究科に提出する。
<<生成AIの利用について>>
・レポート、小論文、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。

In-person/Remote Classification

Hybrid (In-person)

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

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。また、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＞
講義資料の要約、課題・レポート文章作成、文書の翻訳・校正等

Textbook

担当教員から別途通知する。

References

担当教員から別途通知する。

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

潜在的な課題の理解度、発表の仕方、説得力、プロセスと結果に対する洞察力・自己批判力、発表における冷静な判断力などを総合的に判断し、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.

Syllabus data