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教員名 : 川向 肇
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授業科目名
研究演習Ⅰ (社会情報・専門科目)
(英語名)
Research Seminar I
科目区分
専門教育科目
-
対象学生
社会情報科学部
学年
3年
ナンバリングコード
KCJBS3MCA3
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
演習 (Seminar)
開講時期
2026年度前期
担当教員
川向 肇
所属
社会情報科学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標7/目標9/目標11
オフィスアワー・場所
月曜日 10:30-11:30 教員研究室ないし共同研究室にて実施する
それ以外の日程の場合は、メール等でのアポイントメントに応じて行い、場所についてはその際に指定する。 連絡先
kawamukai@ai.u-hyogo.ac.jp
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
2◎/1〇/3〇
研究科DP
ー
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
講義目標:空間情報にまつわる情報技術,データ分析技術とビジュアルプレゼンテーションにまつわる理解の涵養による基礎力を深めることを目的とし、地理情報システムを利用して空間的な現象についての表現能力や理解能力を習得し、自ら空間的な研究するための基本的能力を身につける。
到達目標:空間情報技術の基礎についての理解ができ、必要な空間解析や表現できるようになる 授業のサブタイトル・キーワード
空間情報解析の基礎力を身に着ける
キーワード 空間情報 オープンデータの活用 空間解析の基礎 講義内容・授業計画
1:ガイダンス
2:テキスト購読(1) 空間情報処理と分析についての基本的書籍を購読し,実際にそのテキストに従って空間分析を実施することで,空間処理能力の基礎を習得 3:テキスト購読(2) 空間情報処理と分析についての基本的書籍を購読し,実際にそのテキストに従って空間分析を実施することで,空間処理能力の基礎を習得 4:テキスト購読(3) 空間情報処理と分析についての基本的書籍を購読し,実際にそのテキストに従って空間分析を実施することで,空間処理能力の基礎を習得 5:テキスト購読(4) 空間情報処理と分析についての基本的書籍を購読し,実際にそのテキストに従って空間分析を実施することで,空間処理能力の基礎を習得 6:ディスカッション 空間情報処理と分析についての留意点や現実に直面する課題の回避策について対話的に指導する 7:ArcGISの実践的利用(1) 県内自治体など自治体のオープンデータを利用した空間的解析を実施する 8:ArcGISの実践的利用(2) 県内自治体など自治体のオープンデータを利用した空間的解析を実施する 9:ArcGISの実践的利用(3) 県内自治体など自治体のオープンデータを利用した空間的解析を実施する 10:中間とりまとめとディスカッション 11:ArcGISの実践的利用による課題研究(1) 県内自治体などの地域環境に関する各種オープンデータを利用した分析 12:ArcGISの実践的利用による課題研究(2) 県内自治体などの地域環境に関する各種オープンデータを利用した分析 13:ArcGISの実践的利用による課題研究(3) COG2026への応募に向けた県内自治体の提供する課題について オープンデータを利用した分析 14:最終とりまとめとディスカッション 13回目までの内容をもとに,分析結果から読み取れる内容をグループで報告し,全員討議を実施 15:まとめ これまでの議論を整理しレポート作成に向けての留意点の説明 パソコンの利用: 基本的に毎週利用する予定である。 対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない 生成AIの利用
利用する場面を限定し許可
生成AI注意点
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。 そもそも,生成AIでは対応できない内容を実施する. 教科書
別途指定する書籍について 各章数人の担当を定め、要約を発表と討議を行う.その後実際に地域に関する空間的データを利用し、関心のある空間的事象に関する解析を実施する。
参考文献
別途指示する
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
事前学習 指定された演習内容に関する書籍の熟読及びデータ処理の実施など 40h
爾後学習 演習中受けたコメントを受けた修正作業 20h アクティブ・ラーニングの内容
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。
講義中に実施するワークショップに参加し、実際にデータを利活用した分析及びチーム単位でのプレゼンテーションを予定している。 独自に情報処理室等の危機を利用して,実習する態度が求められる. 成績評価の基準・方法
成績評価の基準
発表やチームでの作業への関与及び最終報告でのプレゼンテーションの内容と中間段階のレポートの分析内容,記載内容に応じて評価AからDにより評価する。 方法 最終報告の分析内容やそこから得られた理解のプレゼンテーション70% 中間レポートの分析と記載内容30% 課題・試験結果の開示方法
演習中に発表や最終レポートに対するコメントをユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能により実施することを予定している。
履修上の注意・履修要件
社会情報科学部の必修科目である。
実践的教育
該当しない
備考
ESRI社製 ArcGIS Proのライセンスを半年間貸与するので、インストールに必要なドライブに空きスペースを有するPCをご準備ください。
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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