シラバス詳細

タイトル「2023年度」、カテゴリ「理工学研究科（博士前期課程）」

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科目情報

インターンシップ

企業研修として、受入企業に出向き、各種業務を踏まえた企業研修を行う（事前研修と成果報告を含めて90時間以上）。

データサイエンスを活用している地方自治体や産業界と連携して，長期の就業体験で自らの実務における課題とその解決に向けて取り組む能力を養う。また、インターンシップを通して様々な分野との連携やデータに基づいた思考の重要性を理解する。

(A)データサイエンスに関する知識・技術習得（企業と調整中）
(B)業務遂行における基本的能力（企業と調整中）

入学時に大学側が保険料を負担して自動的に加入している学生教育研究災害傷害保険について、その付帯賠償責任保険（A又はBコース）に加入すること。
履修希望者は，担当教員に申し出ること．その後，受け入れ企業の調整を行う．

回	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	受け入れ企業と調整後、受け入れ企業が示す日程およびプログラムに従って実施する。およその内容は次の通りで、約90時間の内容である。 1．オリエンテーション　履修方法のガイダンスおよび事前指導 2．インターンシップ研修先での実習，就業体験 3．成果報告および事後指導	所定の課題に取り組むこと。

インターンシップの評価は，学生が作成する成果物，受入先の評価票，インターンシップ成果報告会での発表内容などに基づき、その結果を100点満点に換算して成績を決定する．

ルーブリック評価表。

実習中や履修者からの要求により開示する．

実習中および随時（ただし、メールで予約が必要）．

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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