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教員名 : 井出 健二郎
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授業科目名
基礎演習
(英語名)
Basic Seminar
科目区分
ー
基本科目
対象学生
社会科学研究科
学年
学年指定なし
ナンバリングコード
KCMMS5MCA3
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
井出 健二郎
所属
社会科学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標4/目標5
オフィスアワー・場所
メールでの事前連絡にて随時対応する。
連絡先
ユニバーサルパスポートを通じて連絡を取るか、講義初日に担当者の連絡先をお伝えします。
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
ー
研究科DP
1◎/4◎
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
この科目の目的は、能動的な学習態度を身につけるとともに、問題解決能力とコミュニケーション能力を涵養することである。少人数クラスにおいて、会計や経営に関連する課題の設定、課題に基づいたプレゼンテーション、ディスカッションを通じて、合理的判断とコミュニケーションのトレーニングを行う。 到達目標 論理的思考力を身につけるようにする。また、大学院終了後の進路を視野に入れた履修設計やキャリアプランの指導を行う。 授業のサブタイトル・キーワード
経営や会計の知識を活用した論理的思考法による問題解決
講義内容・授業計画
Ⅰ.講義の内容
プレゼンテーションを行う上で必要となるロジカルシンキングの方法について学ぶとともに、いくつかの課題について実際のプレゼンテーションやディスカッションを行い、ロジカルシンキングの方法論を体験的に身につける。 Ⅱ.講義の計画 1.授業の目標とその進め方 2.ロジカルシンキングの概説 ①論理的に思考を整理する技術 ②思考を表現する技術 3.ロジカルシンキング(与えられた情報や知識を複数の視点から注意深く、論理的に分析する能力や態度)の実践 ①目的は何かを常に意識する ②前提条件は何かを常に意識する ③論理的に思考を整理する ④問い続ける 4.履修設計やキャリアプランについての指導 5.評価(到達度の確認) 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
『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、以下の範囲において、生成AIの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。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・レポートとして提出してはならない。 <利用可の範囲(例示)> 講義資料の要約、課題・レポート文案作成、文書の翻訳・校正等 教科書
オリエンテーション時に指示する
参考文献
授業中、適宜指示する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み(15h)、その他関連する調べ学習(15h)
【復習】講義内容の理解を深め定着させるため にテキスト・オンデマンド教材を読み直し(15h) 、その他関連する調べ学習(15h)。 アクティブ・ラーニングの内容
グループワークや受講生同士でのディスカッションを行う。
成績評価の基準・方法
成績評価の基準は、社会科学研究科規程に従う。
成績評価の方法は、出席を前提に、プレゼンテーション(30%)、ディスカッションへの参加状況(30%)、レポート(40%)で評価する。 レポート、小論文、学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。 課題・試験結果の開示方法
演習形式で行うため、課題の設定や課題解決の内容に関して、日々の演習の中でフィードバックを行う。
履修上の注意・履修要件
プレゼンテーションの準備など授業以外の時間の予習復習を前提に授業を行う。
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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