研究演習Ⅰ (社会情報・専門科目)

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

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

KCJBS3MCA3

単位数

2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

竹村匡正

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3／目標8

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

木曜日・午前教員研究室

その他随時オンラインなど

連絡先

takemura@gsis.u-hyogo.ac.jp

Google Chatも受け付けます。

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

【講義目的】
卒業研究に向けて、研究の基本となる情報収集、資料作成、仮説の設定、発表資料の作成等の基本的な進め方を理解し、実際に研究に繋がる発表を行う。

【到達目標】
担当教員の指導のもと、研究テーマを設定し、調査やシステム実装、データ分析などを行った上で、実際に研究発表を行う。

授業のサブタイトル・キーワード

講義内容・授業計画

1-5回
研究とは? 研究テーマの立て方とは? について講義を行い、基本的な研究テーマを決定する。

5-10回

各個人において、関連研究の調査、関連技術の調査等を行う。随時教員と相談する。

10-13回

実装・調査・発表資料を作成する。

14-15回
発表会

対面・遠隔の別

対面

実施方法及び遠隔上限適用対象の別

生成ＡＩの利用

全面的に許可

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。
この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成AIの利用を全面的に許可しており、生成AIの利用について制限を設けないが、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。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。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。

教科書

別途指示する

参考文献

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

適宜提示する。

アクティブ・ラーニングの内容

個別に指導を行う。

成績評価の基準・方法

研究に至るプロセスを理解し、自身で研究を発表できたかどうかについて、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。

課題・試験結果の開示方法

個別に開示する

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

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。

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