シラバス情報

授業科目名
卒業研究Ⅰ (社会情報・専門科目)
(英語名)
Graduation ResearchⅠ
科目区分
専門教育科目
対象学生
社会情報科学部
学年
4年
ナンバリングコード
KCJBS4MCA3
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
(Spring semester)
担当教員
稲垣 紫緒
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9
オフィスアワー・場所
アポイントメントによる
連絡先
shio_inagaki@sis.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
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
【講義目的】卒業研究I・Ⅱでは、専門基礎科目、専門教育科目での成果を踏まえ、研究テーマを発案し、その研究の意義と⽅向性
を整理して研究計画を⽴案・遂⾏し、研究成果をとりまとめる。卒業研究Iでは研究計画の⽴案と遂⾏準備を⾏う。
【到達目標】実⾏可能な研究計画を⽴案し、予備的検討を⾏って本格的な研究遂⾏の準備を整える。
授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
【講義内容】担当教員による指導のもと、(1)研究テーマの発案、(2)研究の意義と⽅向性の整理、(3)研究計画の⽴案と予備実験を⾏
う。
【授業計画】
概ね以下のスケジュールで研究を進める。
1.イントロダクション
2〜5.⽂献調査、発表
6〜8.卒業研究として取り組むテーマの検討・討論・具体化
9〜11.必要な⼿法の調査および実装
12〜14.予備実験のための開発、データ分析および修正
15. 中間発表の準備
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。
教科書
適宜指⽰する。
参考文献
適宜指⽰する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
アクティブ・ラーニングの内容
報告や討論を通じて、テーマを検討し、調査、開発、分析を能動的に⾏うことを⽀援する。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】研究の⽅法論を修得し、社会情報科学の専門性を深め、学位授与の⽔準に達していると認められる者については、講義目的・到達目標に記載する能⼒(知識・技能、思考⼒、判断⼒、表現⼒等)の到達度に基づき、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】
発表50%、討論50%を基準として、総合的に評価する。
課題・試験結果の開示方法
個別に研究指導を⾏う。
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。卒業研究Iを履修するためには基礎演習、PBL演習Ⅱ、研究演習I、研究演習IIの単位を修得しなければならない。
実践的教育
該当しない。
備考
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。