シラバス詳細

タイトル「2021年度」、カテゴリ「大学院科目-理工学研究科」

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科目情報

コースナンバリング

科目名

データサイエンス特別研究Ⅱ

開講学期

後期

開講時期

3クォータ

曜日・校時

時間割外

単位数

5

授業担当教員

皆本 晃弥、廣友 雅徳、木村 拓馬、日比野 雄嗣、半田 賢司、杉町 信行、奥村 浩、花田 英輔、掛下 哲郎、松前  進、山口 暢彦、中山 功一(知能)、福田 修

講義情報

講義形式

セミナー形式、講義、演習

講義概要

教員の指導の下、研究テーマに沿って研究を進めるために必要な文献調査や数値実験などを行い、その内容をまとめて、セミナーを行い、セミナー形式で発表を行ってもらう。また、その発表内容について、担当教員や学生との討論を行うことにより研究遂行能力の向上やコミュニケーション能力の向上を図る。

開講意図

個別に設定するテーマごとの少人数教育による理解度を深める講義を通じ、自ら創意工夫して習得する能力を養
う。

到達目標

個別に設定するテーマごとに設定するが、共通する目標は次の通りである。
(1)各自のテーマに関する専門知識を修得する。特に、専門書を読む際に必要となる能力(特に、行間を埋め、それ自らの言葉で表現する)を身に付ける。
(2)発表や討論を通じて、自身の考えを正確に伝え、質問者の質問を理解した上で、的確に回答できる。
(3)相手の発表を聞き、その内容を理解した上で、適切な質問ができる。

詳しくは主指導教員に尋ねること。

授業計画

内容

授業以外の学習
本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。

1

研究指導

各教員の研究指導に従う

成績評価の方法と基準

文献調査、開発したプログラム、ゼミや学会、研究会等での発表、質疑応答、および日常の研究活動などによってルーブリックを用いて総合的に判断する。成績評価についての問合せには各教員が応じる。
目標(1)は、セミナーでの発表内容、作成したスライドやレジュメ、学会・研究会等での発表等で評価する。
目標(2)は、セミナーでの発表および質疑応答で評価する。
目標(3)は、討論の参加状況で評価する。

教員が個別に設定する到達目標の評価方法については、主指導教員に問い合わせること。

特別研究I〜IVにおいては,学期の初めと終わりに面談による履修指導を行い,その内容を主指導教員及び副指導教員がチェックし研究指導実施報告書として提出する。

開示する試験問題等

課題、発表用スライドなどが開示対象となる。また、試験を課す場合には、試験も開示する。

開示方法

履修者に個別に開示するので、開示希望者は、教員に申し出ること。

教科書

資料名

著者名

発行所名・発行者名

出版年

備考(巻冊:上下等)

ISBN

特に指定しない。必要な文献等は、別途指示する。

オフィスアワー

各教員のオフィスアワーに従う。

アクティブラーニング導入状況

アクティブラーニング導入状況

カテゴリー4

カテゴリー3

カテゴリー2

カテゴリー1

カテゴリー0

学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING

グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT

学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION

学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION

基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT

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