研究演習Ⅱ (社会情報・専門科目)

授業科目名

研究演習Ⅱ (社会情報・専門科目)

(英語名)

Research Seminar II

科目区分

専門教育科目

ー

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年度後期

(Fall semester)

担当教員

照山順一

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

該当なし

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

アポイントメントを取った上で教員室にて。

連絡先

junichi.teruyama@gsis.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

【講義目的】

研究演習Ｉに引き続き、卒業研究に向けて、専門的知識の理解を深め、学問の方法論を身につける。
文献の収集方法や研究の進め方の確認をする。
アルゴリズムの設計や実装を通して問題解決能力を高める。

【到達目標】

専門文献を読んで内容を理解し、その内容を他人に正確に伝えることが出来る。
基礎的なアルゴリズムの設計手法について、適切に応用出来る。

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】
アルゴリズムに関する専門書籍および論文の輪講を行う。発表者は内容を十分理解した上でスライドを用いた発表を行い、聴講者は質問・コメントをして議論を行う。
また、専門書籍に関するアルゴリズムを実装し、最終成果として実装したアルゴリズムに関する発表を行う。

【授業計画】

ガイダンス、輪読担当決定
基礎事項の紹介、輪講準備
書籍講読①
書籍講読②
書籍講読③
書籍講読④
論文講読①
論文講読②
論文講読③
論文講読④
論文講読⑤
アルゴリズム実装①
アルゴリズム実装②
アルゴリズム実装③
まとめ

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

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

陣内佑「ヒューリスティック探索合理的なAIをつくるためのアルゴリズム」（講談社）

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

【事前学習】書籍・論文の読み込み（25ｈ）、プレゼンテーションの準備（15ｈ）
【事後学習】内容の理解を深めるためにスライド・書籍・論文の読み直し（10ｈ）、アルゴリズム実装方針の確認（10ｈ）

アクティブ・ラーニングの内容

発表者として担当の内容についてスライドを用いて発表を行う。
聴講者として質問・コメントをして議論を行う。
アルゴリズムを実装し、工夫した点などを報告する。

成績評価の基準・方法

【成績評価の基準】
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。４回以上欠席した場合は原則不可とする。

【成績評価の方法】
発表50％、討論20%、実装内容30％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。
・毎回ノートPCを持ち込むこと。

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。

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