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 |
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データサイエンス特殊論文研修Ⅴ | 2024 | 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 | 3年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SG-AI6-7A06
履修条件・関連科目等
博士課程後期課程3年時
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
学位論文としてほぼ最終の形にまとめることを目標に、学位の申請に向けた専攻内審査のための発表資料の作成や口頭発表の準備を行うことができる力を備え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Ⅴについて
2 研究成果の公表準備①
3 研究成果の公表準備②
4 研究成果の公表準備③
5 研究成果の公表準備④
6 研究成果の公表準備⑤
7 研究成果の公表準備⑥
8 ゼミによる発表・討論①
9 ゼミによる発表・討論②
10 中間発表①
11 中間発表②
12 中間発表に対する質疑応答①
13 中間発表に対する質疑応答②
14 特殊論文研修Ⅴの総括と特殊論文研修Ⅵ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 |
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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。