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	F110082013
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	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

学科ポリシーに対応し、問題発見力・分析力・解決力、実社会で活躍できる能力を高める。

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

ねらい／Goal	本演習のテーマは「データ・情報を科学する（知の発見）」です。将来、就職後にさまざまな職場で求められる論理的思考力、情報収集力、問題の発見・分析・解決力を養うことを目的としています。また、在学中の卒業論文演習Ⅰ・Ⅱの履修や論文作成にも活かせるよう、これらの能力の向上を目標とします。
メッセージ／Message	本演習では，個人の関心分野をベースにしたテーマ設定を行い，それをもとに問題意識・解決力方法などを深めていきます。
到達目標／Attainment Targets	（１）ビジネスに役立つ論理的な思考方法を身に付ける。（２）インターネットを活用し、情報やデータの収集力を高める。（３）情報やデータを分析するパソコンソフトの操作技術を身に付け、分析力を高める。（４）プレゼンの能力を高める。（５）卒業論文構想の確定。

学びの実践
／Learning Practices

授業計画／Class Plan	初回授業で詳細を説明する。
テキスト・参考文献・資料など／Textbooks, references, materials, etc.	本講義では特定のテキストは使用せず、必要な資料はPDF形式で配布する。
学びの手立て／Way of learning	〇分からないことは遠慮せず、気軽に質問してください。〇ゼミ生同士で積極的にコミュニケーションを取り、協力して取り組みましょう。
評価／Evaluation	平常点：50%(普段の学習態度．学習・発表状況など) 発表点：50%(発表の内容など)

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	②部分的な利用を認める
補足事項（任意）／Additional Information	生成AIの補助的利用を認めます。ただし、アイデア出しや構成案作成、文章校正などに限り、最終成果物の丸写しは禁止します。使用した場合は、その旨を明記してください。内容の正確性については各自が責任を持って確認することとします。

学びの継続
／Continuing to learn

次のステージ・関連科目／Next Stage and Related Courses	4年次の卒業論文演習Ⅰ

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	受講ガイダンス/演習の進め方	ガイダンスの内容を再確認する
2	2	卒業研究テーマの検討	文献精査、データの整理分析
3	3	卒業研究テーマの検討	文献精査、データの整理分析
4	4	卒業研究テーマ発表	文献精査、データの整理分析
5	5	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
6	6	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
7	7	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
8	8	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
9	9	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
10	10	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
11	11	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
12	12	卒業研究テーマ発表	文献精査、データ分析、発表準備
13	13	卒業研究中間発表の取り組み	中間発表資料作成
14	14	卒業研究中間発表の取り組み	中間発表資料作成
15	15	卒業研究中間発表	中間発表結果の点検