シラバス参照
| 科目一覧へ戻る | 2026/03/24 現在 |
|
開講科目名 /Course |
専門演習Ⅰ(産情報)/Seminar Ⅰ |
|---|---|
|
時間割コード /Course Code |
F110072013 |
|
開講所属 /Course Offered by |
産業情報学部産業情報学科コースなし/College of Industry and Information Science Department of Industry and Information Science |
|
開講区分 /semester offered |
前期/First Semester |
|
単位数 /Credits |
2.0 |
|
学年 /Year |
3,4 |
|
主担当教員 /Main Instructor |
叶 作義/Sakugi KANO |
|
科目区分 /Course Group |
専門科目 専門科目必修/専門科目 専門科目必修 |
|
遠隔授業 /Remote lecture |
No |
|
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
|---|---|
| 叶 作義/Sakugi KANO | 産業情報学科/Department of Industry and Information Science |
|
※ポリシーとの関連性 /*Relevance to Policy |
産業及び経済に関する諸問題に対する問題発見力・分析力を有し、解決力、創造力を養成します。 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
授業に関する問い合わせ /Inquiries about classes |
メール(kano@okiu.ac.jp)または講義終了後に教室で受け付けます。 | ||||||||
|
学びの準備 /Prepare to learn |
|
||||||||
|
学びの実践 /Learning Practices |
|
||||||||
|
生成AIの利用について /Generative AI Usage |
|
||||||||
|
学びの継続 /Continuing to learn |
|
||||||||
|
授業外学修時間の考え方 /Overtime Learning |
授業外学修時間はシラバスの授業計画を参考にして、計画・実施してください。 |
| No. | 回(日時) /Time (date and time) |
授業計画 /Class Plan |
授業時間外学修の内容 /Out-of-Class Learning |
備考 /Notes |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | イントロダクション | ゼミについて考える | |
| 2 | 2 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 3 | 3 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 4 | 4 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 5 | 5 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 6 | 6 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 7 | 7 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 8 | 8 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 9 | 9 | データ分析演習 | 当日学習した内容の復習 | |
| 10 | 10 | 研究テーマ関連の文献精査と研究報告 | 文献精査,報告内容の準備 | |
| 11 | 11 | 研究テーマ関連の文献精査と研究報告 | 文献精査,報告内容の準備 | |
| 12 | 12 | 研究テーマ関連の文献精査と研究報告 | 文献精査,報告内容の準備 | |
| 13 | 13 | 研究テーマ関連の文献精査と研究報告 | 文献精査,報告内容の準備 | |
| 14 | 14 | 研究テーマ関連の文献精査と研究報告 | 文献精査,報告内容の準備 | |
| 15 | 15 | 卒論研究構想発表 | 卒論研究構想発表結果の点検 |