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履修条件
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授業概要
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「あなたの研究、なにがすごいの？」そう聞かれて、専門外の人にもすぐ答えられますか？
論文の「イントロ」には、その研究がなぜ必要とされているか、何が明らかになっていないか、そしてこの先どこへ向かうのかが凝縮されています。
しかし目の前の実験や分析に追われていると、この「イントロ」を自分の言葉で語り直す機会は、意外と多くありません。
本講義のテーマは「科学コミュニケーションの実践」です。
自身の研究テーマ（または、いま関心のあるテーマでもOK）に関連する先行研究を複数調査・通読し、その現在位置・意義・歴史的背景・今後の方向性を、専門分野の異なる相手にも伝わる形で言語化します。
調査や編集には生成AIも積極的に活用し、効率的な文献調査とアウトプット作成のスキルも身につけます。
最終的なアウトプットはスライドまたはレポートを予定。
「発表がうまくなる講義」ではなく、「自分の研究を、あらためて面白がれるようになる講義」を目指しています。
（演習や進行の詳細は、準備状況等に応じて一部変更する可能性があります。）
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“What’s so exciting about your research?” If someone asked you this question, could you give a clear answer on the spot—even to someone outside your field?
The introduction of a research paper distills why the research matters, what remains unknown, and where the field is heading. Yet when we are busy with day-to-day experiments and data analysis, we may have surprisingly few opportunities to step back and articulate this broader context in our own words.
The theme of this course is the practical application of science communication. Students will investigate and critically read multiple previous studies related to their own research topic (or another topic of current interest), and learn to articulate its current status, significance, historical background, and future directions in a way that is accessible to people from different academic fields. Generative AI will also be actively used to support literature research and editing, helping students develop practical skills for efficient information gathering and effective communication.
The final output will be either a presentation or a written report.
The goal of this course is not simply to help you become a better presenter. Rather, it is to help you step back from your day-to-day work, rediscover what makes your research interesting, and communicate that excitement to others.
(The details of the exercises and course schedule may be modified depending on the progress of course preparation.)
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授業形態
（項目）
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◾️ 講義・演習
□ 実験
□ グループワーク・ペアワーク
□ 学内外実習
◾️ プレゼンテーション
◾️ ディスカッション
◾️ PBL/TBL
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授業形態
（内容）
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集中講義形式（対面）で行います。
講義（話題提供）と個人ワーク（先行研究の調査・整理・編集）を中心に進め、生成AIを活用した文献調査・レポート編集にも取り組みます。
1日目終了後には宿題としてアウトプットのドラフト作成を課し、2日目はその見直しと、参加者間での相互発表・ピアレビューを中心に進めます。
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使用する教材等
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スライド資料（電子媒体）、参加者自身が調査する先行研究論文等、生成AIツール（各自のPC等で使用）
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全体の教育目標
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本講義では、自身の研究テーマを異分野の相手にも伝わる形で語り直す経験を通じて、専門の枠を越えて横断的にリサーチし、自身の研究の立ち位置を言語化する力を養います。
あわせて、生成AIを効率的な文献調査とアウトプット整理の両面で活用する力を身につけ、大学院生活を通じて活かせる研究スキルの獲得を目指します。
日々の課題解決に意識が向きがちな大学院生活の中で、自身の研究の立ち位置を改めて見つめ直し、今後の研究活動へのモチベーションにつなげることも目指します。
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個別の教育目標
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1. 自身の専門分野に閉じず、異分野の相手にも伝わる形で研究テーマを語れるようになる
2. 自身の研究テーマ（または関心のあるテーマ）に関連する先行研究を、複数・横断的に調査・通読できるようになる
3. 生成AIを活用し、文献調査を効率的に行えるようになる
4. 生成AIを活用しながら、調査内容を整理・編集し、レポートやスライドへとアウトプットできるようになる
5. 整理した内容から、テーマの現在位置・面白さや意義・歴史的背景・今後の方向性を言語化できるようになる
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授業計画
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【1日目】：自分の研究を、異分野の相手にどう伝えるか
1. 科学コミュニケーションという視点から、自身の研究テーマを見つめ直します
2. 「誰に、何を伝えるか」という相手意識と、情報発信の形式（スライド・レポート・音声・動画など）について話題提供します
3. リサーチ手法やアウトライン整理、生成AIを活用した効率的な文献調査についても扱います
4. 自身の研究テーマ（または関心のあるテーマ）に関連する先行研究を、複数調査・通読します
5. 調査した内容から、テーマの現在位置・面白さや意義・歴史的背景・今後の方向性を言語化し、アウトプットの骨子を作成します
6. 1日目の最後に、骨子をもとにしたドラフト作成を宿題として課します
【2日目】：編集し、伝え、磨き上げる
7. 宿題で作成したドラフトを、生成AIも活用しながら見直し・編集します
8. 参加者同士で相互発表を行い、ピアレビューを通じてフィードバックを得ます
9. フィードバックを踏まえてアウトプットをブラッシュアップし、完成させます
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キーワード
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科学コミュニケーション、先行研究レビュー、異分野コミュニケーション、生成AI活用、学術編集
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授業の進め方
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【講師・ファシリテーター】髙橋将太（名古屋大学素粒子宇宙起源研究所・科学コミュニケーター）が進行します。
講義（話題提供）は最小限にとどめ、大半の時間を個人ワーク（先行研究の調査・通読・編集、生成AIの活用）に充てます。
1日目終了後には宿題としてアウトプットのドラフト作成を課すため、参加者自身の主体的な取り組みが重要です。
2日目には相互発表・ピアレビューの時間を設け、参加者同士のフィードバックを通じてアウトプットをブラッシュアップします。
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テキスト
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参考書
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学習相談
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試験／成績評価の方法等
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試験は行いません。
演習における取り組み姿勢、および最終アウトプット（スライドまたはレポート）の内容（先行研究の調査・整理の深さ、異分野の相手にも伝わる編集がなされているか、生成AIの適切な活用、現在位置・意義・歴史的背景・今後の方向性の言語化）を総合的に評価します。
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その他
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実施日程は2027年2月4日（木）、5日（金）を予定しています。
詳細は決定次第お知らせします。
【参加者へのお願い（暫定版:変更の可能性あり）】
講義に先立ち、以下をご準備ください。
・自身の研究テーマ（または、この機会に調べてみたい関心のあるテーマ）を1つ決めておくこと
・そのテーマに関連する先行研究論文を、あらかじめいくつか探してみること（まだ読んでいなくても構いません）
・生成AIツールを使用するため、PC等をご持参ください
演習は当日、これらの先行研究を通読・整理するところから始めます。
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添付ファイル
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更新日付
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2026-09-04 08:57:46.192
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