卒業研究Ⅰ (社会情報・専門科目)

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

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

KCJBS4MCA3

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

担当教員

山本岳洋

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

t.yamamoto@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】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。

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