シラバス参照

開講科目名／Course	専門演習Ⅱ（産情報）／Seminar Ⅱ
時間割コード／Course Code	F110082009
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	後期／Second Semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	3,4
主担当教員／Main Instructor	大山　健治／Kenji OYAMA
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
大山　健治／Kenji OYAMA	産業情報学科／Department of Industry and Information Science

※ポリシーとの関連性
／*Relevance to Policy

カリキュラムポリシーにおける「解決力・創造力を養う」および「実社会で活躍できる人材の育成」に関連する演習科目である。

授業に関する問い合わせ
／Inquiries about classes

k.ooyama（アットマーク）okiu.ac.jp

学びの準備
／Prepare to learn

ねらい／Goal	本演習では，「専門演習Ⅰ」で設定した個別の研究テーマの調査・研究を深め、更なる考察を行う。また、研究テーマに関連した専門知識の習得および研究計画に基づいた実践的な課題制作等に取り組み、4年次の「卒業論文演習Ⅰ」につなげていく。
メッセージ／Message	本演習では、個別の研究テーマに基づいた専門知識の習得、課題制作を行うため、講義外での取り組みが必要となる。
到達目標／Attainment Targets	・個別の研究テーマに関する考察を深め、各自で設定した目標達成に向けて計画的に取り組む。

学びの実践
／Learning Practices

授業計画／Class Plan
テキスト・参考文献・資料など／Textbooks, references, materials, etc.	講義内で適宜指定する。
学びの手立て／Way of learning	毎回、個別の研究テーマに関連した課題を設定し取り組むこと。より知識を深めるために専門書籍や関連書籍を参考にすること。
評価／Evaluation	評価は、平常点（20%）及び課題への取り組みや成果等（80%）を総合的に判断する。

生成AIの利用について
／Generative AI Usage

生成AIの利用範囲／Rules for the use of Generative AI Usage	①利用を認めない(教員の指示がある場合を除く)
補足事項（任意）／Additional Information

学びの継続
／Continuing to learn

次のステージ・関連科目／Next Stage and Related Courses	関連科目：「専門演習Ⅱ」で取り組んだ研究テーマを深め、「卒業論文演習Ⅰ」へと継続して取り組む。

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
1	1	ガイダンス	ガイダンスの理解
2	2	開発環境の検討	開発環境の調査
3	3	開発技術の整理	技術の検討・学習
4	4	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
5	5	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
6	6	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
7	7	進捗発表	発表資料作成
8	8	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
9	9	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
10	10	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
11	11	進捗発表	発表資料作成
12	12	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
13	13	調査研究及び課題制作・進捗報告	調査研究・課題制作
14	14	発表資料及び課題等の作成	発表資料作成
15	15	研究成果発表	発表・課題提出