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シラバスデータベース|2025年度版

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ホーム > 講義詳細:データサイエンス特殊論文研修Ⅰ

シラバス

授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科など 担当教員 教員カナ氏名 配当年次 単位数
データサイエンス特殊論文研修Ⅰ 2025 前期 他 理工学研究科博士課程後期課程 中條 武志 ナカジョウ タケシ 1年次配当 2

科目ナンバー

SG-AI6-7A02

履修条件・関連科目等

博士課程後期課程1年次

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語(その他の言語)

授業の概要

意図しないエラー、意図的な不遵守、知識不足・技能不足による行動など、人の不適切な行動を防止するための方法論について研究する。具体的なテーマとしては、不適切な行動の予測、防止方法の体系化、事故・トラブルを人の不適切な行動の視点から分析する方法などがある。

科目目的

最新の論文から得られる専門的知識と、研究遂行の過程で得られる実践的な知識とを融合させ、自立した研究者と高度の専門職業人の養成を目的とする。

到達目標

文献調査によって、それらに関連した研究内容を正しく理解し、多角的な分析能力をつけることを目標とする。

授業計画と内容

1 イントロダクション、特殊論文研修Ⅰについて
2 文献調査の方法
3 教員による論文紹介①
4 教員による論文紹介②
5 学生による論文紹介①
6 学生による論文紹介②
7 研究指導①
8 研究指導②
9 研究指導③
10 研究進捗発表①
11 研究進捗発表②
12 研究進捗に対する質疑応答①
13 研究進捗に対する質疑応答②
14 特殊論文研修Ⅰの総括と特殊論文研修Ⅱに向けた課題設定
※日程は研究室学生と調整して決め、各回1コマの研究指導をする。進捗により変更の可能性もある。

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容(その他の内容等)

ゼミ等への出席のほか、各自で自分のテーマについて、必要な学習・研究を行う。

授業時間外の学修に必要な時間数/週

・学位論文の作成等に対して専門分野に関する必要な研究指導を行うことを基本とします。

成績評価の方法・基準

種別 割合(%) 評価基準
平常点 100 論文紹介の技量、研究進捗とその紹介の技量を以って評価する。

成績評価の方法・基準(備考)

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL(課題解決型学習)/ディスカッション、ディベート/プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

授業の中で適宜指示します。

その他特記事項

参考URL

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