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授業科目の目的・目標・履修条件について
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授業科目の目的（日本語）
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この科目では専門分野の異なる3名の教員が一つのクラスを担当し、各々異なった視点から、教室テーマに沿い、かつ、グループ学習に適した題材（協学課題）を提供します。授業ではみなさんが協学課題を考えるために必要となる講義に加えて個人演習やグループ作業を実施し、幅広い視野をもって問題を発見する姿勢や問題の解決を目指して学び続ける態度と技能、専門を異にする他者と協働できる能力を養うことを目的としています。
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授業科目の目的（英語）
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In this subject, three professors with different areas of expertize take turns in teaching the three classes. Each professor presents cooperation challenges from his or her point of view related to the classroom theme they provide. In addition to listening to a lecture that helps them to understand the cooperation challenges, students do individualized tasks and group works as well. This subject aims to cultivate a positive attitude to discovering problems from a wide perspective, resoluteness and skills to continue learning to solve the problems, and the ability to cooperate with others with different specialties.
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キーワード
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※
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学位プログラムの学修目標
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授業科目の到達目標（評価の観点）
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主
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A-1. （主体的な学び）深い専門的知識と豊かな教養を背景とし、自ら問題を見出し、創造的・批判的に吟味・検討することができる。
A-2. （協働）多様な知の交流を行い、他者と協働し問題解決にあたることができる。
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成果物を作成するために、適切に課題の趣旨を理解し、課題の内容を分析し、自分の考えを表現する。授業に参画することを通じ、グループやチームの活動に対する責務を果たす。
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従
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※学修目標と授業科目の結びつきの強さ
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カリキュラム・マップ
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1KED-ICL20課題協学科目学修目標の対応表
ENG-ACEA21工学部応用化学科・応用化学専攻
ENG-AERA21工学部航空宇宙工学科航空宇宙工学専攻
ENG-CENC21工学部化学工学科・化学工学専攻
ENG-CSEA21工学部電気情報工学科（計算機）・情報理工学専攻（AI）
ENG-CSED21工学部電気情報工学科（計算機）・情報理工学専攻（データ）
ENG-CSEI21工学部電気情報工学科（計算機）・情報理工学専攻（情報アーキ）
ENG-CVLC21工学部土木工学科土木工学専攻
ENG-ECEI21工学部電気情報工学科（電子通信）・電気電子工学専攻（情報デ）
ENG-EEEE21工学部電気情報工学科（電気電子）・電気電子工学専攻（エネデ）
ENG-EREC21工学部地球資源システム工学科共同資源工学専攻
ENG-EREE21工学部地球資源システム工学科地球資源システム工学専攻
ENG-MCEM21工学部機械工学科機械工学専攻
ENG-MELG21工学部融合基礎工学科（機械電気）・総合理工学専攻
ENG-MMEG21工学部融合基礎工学科（物質材料）・総合理工学専攻
ENG-MTRM21工学部材料工学科・材料工学専攻
ENG-NAON21工学部船舶海洋工学科船舶海洋工学専攻
ENG-QPNA21工学部量子物理工学科量子物理工学専攻
MED-NRS22U医学部保健学科看護学専攻
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ルーブリック
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授業科目の実施方法について
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授業の方法
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教授・学習法
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問題・課題解決型学習（PBL等）
グループ・ディスカッション
グループワーク・ペアワーク
プレゼンテーション
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遠隔授業
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Moodleコース情報
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使用する教材
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教材の配布方法
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テキスト
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授業計画
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授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。
1単位あたりの学修時間（45時間）の内訳（目安）
（講義・演習の場合）授業内学修15時間、事前・事後学修30時間
（実験、実習および実技の場合）授業内学修30～45時間、事前・事後学修0～15時間
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授業のテーマ
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授業の内容（90分授業＝2時間）
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事前/事後学修の内容
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ガイダンス
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教室テーマ「世の中をデータをとって考える」において、学部学科混成で、３つの協学課題について学びます。１つの協学課題は４週（90分授業8回）で行われます。
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前期の終わりごろに教室テーマ希望調査があります。
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2
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教室テーマ等決定次第更新します。
右欄の協学課題について授業を進めます。
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協学課題A：人間をデータをとって考える 担当 横田
協学課題B：経営をデータをとって考える 担当 阿部
協学課題C：数学をデータをとって考える 担当 斎藤
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各教員の指示に従ってください。
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3
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協学課題A：人間をデータをとって考える
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人間を対象とした研究領域は、医学、教育学、心理学、デザイン、工学など多岐にわたっています。それぞれの領域において、どのようなデータが扱われているかを概観し、各グループで明らかにしたいことに応じて、どのようなデータをどのように取得すれば良いかを検討し、実際にデータを取得します。その後、データ分析を通して人間が示す特徴について考察することを目的とします。
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4
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協学課題B：経営をデータをとって考える
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この授業では、企業や産業の発展をデータから予測できるかどうかという点を、具体的な産業や企業を対象に、受講者の皆さんにデータを収集してもらいながら、考えていきたいと思います。具体的には、かつて日本の2大輸出産業と言われてきた電機と自動車という2つの産業を取り上げますが、実際の授業の進み具合を考慮しながら、他の産業や企業の例も検討していきたいと考えています。個々の産業や企業の発展要因については、ブラックボックス的な側面も多いため、公表されているデータから予測することが難しいという側面もあると思うのですが、この授業では、与えられた情報の中から、論理的な推測を行うことができるようになることを目標としています。
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協学課題C：数学をデータをとって考える
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数学を学んでいるとたくさんの定理や公式に出会います。数学の大きな特徴は，定理や公式を厳密な論証で証明することで，正しさを確実なものにする点にあります。しかし，定理や公式の発見は，必ずしも厳密な論証を通じて行われるわけではなく，「実験」を経て直感的に行われることもよくあります。この授業では，数学の様々なトピックについて，まずは手計算を行ったり，コンピュータを利用したり，コインやさいころを振ったりすることでデータを作成し，次にそのデータを精査することで規則性を発見して予想を作り，最後にその予想を数学的に証明する，という数学研究の流れを体験します。
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総括
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授業科目の成績評価の方法について
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授業への貢献度
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グループ作業や個人演習を通して、幅広い視野をもって問題を発見する姿勢、問題の解決を目指して学び続ける態度と技能、専門を異にする他者と協働できる能力の涵養を重視する。
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出席
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授業への出席を基本とする。出席していてもグループ作業等に参加していない者については遅刻・欠席と取り扱うことがある。
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その他
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宿題の結果を題材にして個人演習やグループ討論を進めることがしばしばあるため、宿題を忘れないようにすること（宿題を忘れるとグループの他のメンバーにも迷惑をかけてしまうことを肝に銘じておく）。
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授業科目に関する学習相談について
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担当教員による学習相談
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対面で相談する場合には、予めメール等により相談日時を調整すること
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合理的配慮について
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障害(難病・慢性疾患含む)があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障(資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可)、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行った上で決定されます。
＜相談窓口＞ キャンパスライフ・健康支援センター インクルージョン支援推進室（伊都地区センター１号館１階）
（電話：092-802-5859 E-mail：inclusion@chc.kyushu-u.ac.jp）
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修学上の合理的配慮の流れに関する部局HP
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https://www.artsci.kyushu-u.ac.jp/campus_life/support.html
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