シラバス情報

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
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
担当教員
大下 福仁
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
アポイントメントを取ったうえで教員室にて。
連絡先

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】
1.専門的知識の理解を深め、学問の方法論を身につける。
2.文献の収集方法や研究の進め方を確認する。

【到達目標】
1.専門文献を読んで理解し、その内容を他人に正確に伝えることができる。
2.専門文献を読んで修得した知識を適切に応用できる。

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】
多数の自律的デバイスが協調動作する分散システムのためのアルゴリズム(分散アルゴリズム)に関する研究演習を行なう。前半は分散アルゴリズムに関する文献の輪講を行ない、後半は読んだ文献に関連するミニプロジェクトを行なう。ミニプロジェクトの例として、学習した分散アルゴリズムのシミュレーション実装、文献とは異なる設定での分散アルゴリズム設計などがあり得る。なお、輪講・発表会でのスライド作成と発表、ミニプロジェクトの遂行にはパソコンを使用する。

【授業計画】
1.ガイダンス
2.テーマの紹介、輪講準備
3.文献輪講①
4.文献輪講②
5.文献輪講③
6.文献輪講④
7.文献輪講⑤
8.文献輪講⑥
9.ミニプロジェクト①
10.ミニプロジェクト②
11.ミニプロジェクト③
12.ミニプロジェクト④
13.ミニプロジェクト⑤
14.ミニプロジェクト発表会①
15.ミニプロジェクト発表会②

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
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
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
文献輪講の準備に5時間×6回、ミニプロジェクトの遂行・発表準備に5時間×6回を目安とする。
アクティブ・ラーニングの内容
・文献輪講では、自分が学習した内容を、スライドを用いて発表する。
・ミニプロジェクトでは、自分で設定した課題に取り組み、その成果をスライドを用いて発表する。

成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
専門文献を理解し、修得した知識を適切に応用できる者については、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】
文献輪講50%、ミニプロジェクト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
個別に指導を行う。
履修上の注意・履修要件
社会情報科学部の必須科目である。
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。