科目ナンバー

LE-SI1-L012

履修条件・関連科目等

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

この授業では講義に加え、履修者による聞く、書く、読む、調べる、話し合う、議論する、まとめる、発表するといったさまざまな活動を通じて、大学で主体的に学ぶための基礎的なスキルを身につけます。前期の社会情報学基礎演習(1)Aと合わせて履修します。

科目目的

この科目はカリキュラム履修上の「コミュニケーション力」「主体性」および「専門的学識」と関連する科目として位置づけられており、社会情報学を体系的に学んでいくための基礎を習得することを目的としています。

到達目標

次の項目について十分習得することを期待する。
①大学で学ぶことの意義を理解し、説明できる。
②専門文献の講読と発表を通じて、文章の読み方、口頭発表のし方を理解し、実践できる。
③統計データの読み方を理解し、適切に解釈できる。
④レポートの作成を通じて、文章の書き方、図表の作成方法、引用のし方を理解し、活用できる。
⑤図書館の利用法を理解し、活用できる。
⑥データベースを利用した文献の検索方法を理解し、必要な文献を入手できる。

授業計画と内容

第1回　ガイダンス
第2回　レポートの書きかたをふりかえる
第3回　図書館の利用法
第4回　発表のしかた、レジュメの切りかた
第5回　文献講読：『メディアスタディーズ』1、2章
第6回　文献講読：『メディアスタディーズ』3、4章
第7回　文献講読：『メディアスタディーズ』5、6章
第8回　文献講読：『メディアスタディーズ』7、8章
第9回　文献講読：『メディアスタディーズ』9、10章
第10回　文献講読：『メディアスタディーズ』11、12章
第11回　文献講読：『メディアスタディーズ』13、14章
第12回　情報の読み解きかた(1)：統計データを読む
第13回　情報の読み解きかた(2)：統計データを探し、分析する
第14回　まとめ、1年間のふりかえり

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

①事前課題として、報告担当者は発表用資料（レジュメ）を用意し、発表に備えること。報告者以外も、授業での議論に参加できるよう、テキストを読むなど十分準備を行うこと。
②事後課題として、ふりかえり（コメントペーパーの提出）、映像の視聴、宿題を課す（課さないこともある）。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

評価の前提条件：4回以上欠席した場合は評価の対象外とする。なお、遅刻は3回で欠席1回としてカウントする。

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／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う／その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

①受講生からの質問は授業中のほか、メール、manabaの個別指導、掲示板などを用いて回答する。
②オフィスアワーを設ける。具体的な時間は、初回の授業で連絡する。
③授業で課した課題は授業内で取り上げ、解説する。

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／グループワーク／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

クリッカー／その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

次の方法を予定している。
①授業で用いたスライド資料、配布資料等は、manabaに掲載する。
②授業中、あるいは授業後にresponを用いて、アンケートやふりかえりを行う。また、回答結果を受講生と共有する。
③事前課題、もしくは事後課題として、映像資料を配信する場合がある。
④宿題、および期末レポートは、manabaを用いて回収する。
⑤受講生が適切なAIリテラシーを身につけることができるよう、生成AIツールを授業で利用または解説する。

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

担当者は、1997年4月から2006年3月まで、東京大学附属図書館等において、図書館職員として図書館サービス、情報組織化、電子情報資源の提供などの実務経験を有する。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

図書館やインターネットを使った情報の探索および入手など、図書館実務での経験を生かしながら、授業を展開する。

テキスト・参考文献等

(1)　テキスト
・山田剛史, 林創著.『大学生のためのリサーチリテラシー入門 : 研究のための8つの力』ミネルヴァ書房, 2011. ISBN:978-4-623-06045-0
・石田佐恵子, 岡井崇之編.『基礎ゼミ メディアスタディーズ』世界思想社, 2020. ISBN:978-4-7907-1741-6

(2)　参考文献
授業で適宜紹介する。

その他特記事項

生成系AIの利用について
①期末レポートの成績評価は、「中央大学の教育課程における「生成系AI」利用上の留意事項について（https://www.chuo-u.ac.jp/aboutus/efforts/generative_ai/attention/）」に従います。期末レポートのすべての部分（表紙や文献リストも含む）の中に生成系AIの出力結果を記載した箇所があった場合には、提出物を成績評価の対象外とします。
②文献の探索やレポートの内容を構想するにあたって生成AIの出力結果を参考とすることは許可します。ただし、その場合には以下の点を守ってください。
・期末レポートの最後に「生成AIの利用について」という節を設け、「利用した生成系AIシステムの名称及びバージョン」と「生成系AIシステムの利用日」を明記すること。
・「生成系AIシステムに投入したプロンプト等の情報及び環境設定」、「生成系AIシステムの出力内容」を保存しておき、後日担当教員の求めに応じて提出ができるよう準備すること。記載がないにも関わらず生成系AIの利用が判明した場合、あるいはプロンプトや出力内容を提出できない場合には、成績評価の対象外とする。
・生成系AIシステムの出力結果を参考として執筆する際には内容をうのみにせず、必ず事実や根拠資料の検証を行い、内容に責任をもつこと。

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