卒業研究Ⅱ (社会情報・専門科目)

授業科目名

卒業研究Ⅱ (社会情報・専門科目)

(英語名)

Graduation ResearchⅡ

科目区分

専門教育科目

ー

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年度後期

(Fall semester)

担当教員

森川智博

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8／目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

授業後、研究室

連絡先

morikawa@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
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。
到達目標
自立的に学術論文を作成する能力を獲得し、卒業論文を完成させる。

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・遂行、(4)卒業論文のとりまとめ、
(5)成果報告の実施、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。

1〜2. 卒業研究Iにて実施された中間発表を受けての問題修正
3〜4.実験計画の具体化およびそのための開発
5〜9.実験、データ分析
10〜12.卒業論文の執筆
13〜14.最終報告会へ向けた準備
15.最終報告会

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

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

授業中にその都度指示する。

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20％、討論20%、卒業論文60％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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