2017年度 シラバス学部

その他の科目

2017/06/22  現在

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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  1学期 /First Quarter
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
2.0
責任者
/Coordinator
程 子学
担当教員名
/Instructor
程 子学, 石橋 史朗, 王 軍波
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/25
授業の概要
/Course outline
本コースは“ベンチャー体験工房「会津IT日新館」”の一環として開講する座学形式の授業です。「会津IT日新館」では、IT教育を特徴とする会津大学が、IT関連企業や地元ベンチャー、自治体と連携し、企業や地域の現場における最新動向や技術課題などをテーマとして扱います。これにより、イノベーションに挑戦する精神と技術力を持つ、創業意識の高い若手人材を育成することを目的としています。本コースでは、ベンチャー精神育成に必要な技術の習得を目指す知識編の講義と、各分野で活躍している外部講師による講義を交互に行うことにより、実践的なビジネス知識が習得できるように構成されています。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
知識編では、最新のIT技術やビジネス動向に関する知識を系統的に学んでいきます。これによって、創造的イノベーションに挑戦していくための基礎力と応用力の向上を目指します。また外部講師による講義では、最新技術やビジネス動向に関するタイムリーな話題を提供していきます。さらにビジネスアイデアの検討やディスカッションの機会も取り入れることにより、受講者の主体的な参加を促します。
授業スケジュール
/Class schedule
本コースの知識編では、「ビジネス・社会を変革するデータサイエンス」について学習します。企業や組織が適切な中長期戦略を策定するにあたり、膨大な量のデータを最適な統計手法を用いて分析し、意思決定することが、競争力を決定付ける大きな要因になっています。また、第三の産業革命とも言われるITの更なる進歩によって、この意思決定を支援するだけにとどまらず、ビジネスそのものの成長基盤の変革が今、まさに行われています。本講義では、すべてのビジネスがデジタルになる世界において、企業、組織は何に備え、何を行うべきかについて、現役データサイエンティストがビジネス現場の事例も交えながら、講義を行います。(計6回の講義を予定)
また外部講師による講義では、ビジネスならびに技術的な観点から、タイムリーな話題として以下のようなテーマを予定しています。
・最新のICT技術動向
・ビジネスマインド
・ベンチャー企業の取組み紹介
・ビジネスアイデアの検討
教科書
/Textbook(s)
必要に応じて資料を配布します。
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
以下の項目をもとに評価します。
・出席(毎回の課題・感想文の提出) 50 %
・レポート(ビジネスプラン) 25%
・期末試験   25%
履修上の留意点
/Note for course registration
特になし。
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
特になし。


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  3学期 /Third Quarter
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
2.0
責任者
/Coordinator
程 子学
担当教員名
/Instructor
程 子学, 石橋 史朗, 王 軍波
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/25
授業の概要
/Course outline
本コースは“ベンチャー体験工房「会津IT日新館」”の一環として開講する座学形式の授業です。「会津IT日新館」では、IT教育を特徴とする会津大学が、IT関連企業や地元ベンチャー、自治体と連携し、企業や地域の現場における最新動向や技術課題などをテーマとして扱います。これにより、イノベーションに挑戦する精神と技術力を持つ、創業意識の高い若手人材を育成することを目的としています。本コースでは、ベンチャー精神育成に必要な技術の習得を目指す知識編の講義と、各分野で活躍している外部講師による講義を交互に行うことにより、実践的なビジネス知識が習得できるように構成されています。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
知識編では、最新のIT技術やビジネス動向に関する知識を系統的に学んでいきます。これによって、創造的イノベーションに挑戦していくための基礎力と応用力の向上を目指します。また外部講師による講義では、最新技術やビジネス動向に関するタイムリーな話題を提供していきます。さらに会津大学における最近の課外活動の事例等も紹介することにより、受講者の多様な活動への参加を促します。
授業スケジュール
/Class schedule
本コースの知識編では、「ビッグデータ分析」について学習します。昨今のビジネス環境の変化、ならびにICT技術の普及によって、インターネット上の情報、様々なセンサーから収集されるデータ、SNS上に書き込まれるテキストデータなど、社会に流通するデータは爆発的に増加しています。そしてこれらの「ビッグデータ」の活用が、企業競争力を左右する時代となっています。イノベーションを生み出す源泉とみなされているビッグデータ処理の基本として、必要な技術、方法、活用事例に関する以下のようなテーマを扱っていきます。(計7回の講義を予定)
・ビッグデータの概要
・ビッグデータの活用事例
・ビッグデータ活用の実現手順
・ビッグデータ活用を支える技術
・統計解析手法によるデータ分析
・データマイニング
また外部講師による講義では、ビジネスならびに技術的な観点から、タイムリーな話題として以下のようなテーマを予定しています。
・最新のICT技術動向
・ビジネスマインド
・ベンチャー企業の取組み紹介
教科書
/Textbook(s)
必要に応じて資料を配布します。
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
以下の項目をもとに評価します。
・出席(毎回の課題・感想文の提出) 50 %
・レポートおよび期末試験   50%
履修上の留意点
/Note for course registration
特になし。
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
特になし。


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
荊 雷
担当教員名
/Instructor
程 子学, 荊 雷
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/31
授業の概要
/Course outline
テーマ: モノのネットワーク化で安全・安心・便利な生活環境の実現

ウェアラブルセンシング、BLE通信、IPv6などのユビキタス技術を用いた健康増進、生活支援、危険防止のための組み込みシステムの研究開発を行っていきます。具体的に、指に付ける指輪型のセンサによって、高齢障害者をはじめ、利用者の動作をキャッチし、家電の制御、緊急時のコール、災害時の安否確認など、物や人とのコミュニケーションを実現し、利用者の生活をサポートします。また、最近、人気のある手軽に組込みシステムを開発することができる組込みプラットフォームArduino を利用した制御をも習います。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
組み込み開発のノウハウを学びながら、面白いアプリケーションをグループで開発してみる。
授業スケジュール
/Class schedule
組み込みシステムの概要(1コマ)
基本概念(GPIO、割り込みなど)(4 コマ)
組み込みシステムの設計 (2コマ)
組み込みシステムの実装(6コマ)
成果まとめと発表(2コマ)
教科書
/Textbook(s)
特に指定しなせんが、組込み関連の参考書と資料は、研究室に置いてあります。
先修科目及び重要な関連科目、履修規程上の先修条件
必須ではありませんが、会津IT日新館の基本コースを履修してほしいです。
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
出席率、取り組みの積極性、最終発表などによります。
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
ベンチャー体験工房「会津IT日新館」WEB


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
白 寅天
担当教員名
/Instructor
白 寅天
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/30
授業の概要
/Course outline
It would be very convenient for us to get interests or hobby of others or important tips about a place we will take a trip from our smart phone.
Big data and situation awareness of simulating human being make it possible.
Big data infrastructure processes big data distributed on computer networks with very high speed.
We can recognized some information to process the data using data mining technology, and comprehend current situation and project new situation or direction for the future.
In this course, series of the process will be studied.
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
- Big Data Infrastructureの理解 (Big Data Infrastructure Understanding)
- Text Mining Technology (Document Feature Vector, Classification, Clustering)
- SNS Data 取得 (Retrieving SNS Data)
授業スケジュール
/Class schedule
1. Big Data Science
2. Big Data Infrastructure 基本 I (Fundamentals I)
3. Big Data Infrastructure Hadoop 基本 II (Fundamentals II)
4. Big Data Infrastructure Hadoop 基本 III (Fundamentals III)
5. Big Data Map-Reduce Programming I
6. Big Data Map-Reduce Programming II
7. Big Data Map-Reduce Programming III
8. Text Mining I
9. Text Mining II
10. Text Mining III
11. Term Project I
12. Term Project II
13. Term Project III
14. Term Project IV
15. Evaluation
教科書
/Textbook(s)
Lecture Material (Will be open on lecture Web wite)
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
- Attendence
- Exercise
- Term Project
履修上の留意点
/Note for course registration
- P1 JAVA Programming I, II
- Web API
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
1. Tom White, Hadoop, OREILLLY, 2011
2. Srinath Perera, Thilina Gunarathne, Hadoop Map-Reduce Programming, Packt Publishing, 2013
3. J.H Jeong, Biginning Hadoop Programming: Development and Operations, Wiki Books, 2012
4. Russel, Artificial Intelligence - Modern Approach, Prentice Hall.
5. 石田亨外1,人口知能,Ohmsha.


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
王 軍波
担当教員名
/Instructor
王 軍波
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/25
授業の概要
/Course outline
本工房は、最新な技術を勉強し、プロトタイプシステムを開発しながら、ビジネスプランを作成する。特に、今流行っているビックデータ解析等の知識と技術動向を把握しながら、アイデア発想法を利用し、企画案を立って、ビジネスプランを作成する。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
(1)基本技術の勉強、簡単なデモシステムを開発できるようにする
(2)ビジネスプラン作成技術の勉強
授業スケジュール
/Class schedule
(1)基本な技術の勉強(60%)
(2)最新なICT技術によるアイデア発想、企画案を立って、プロタイプシステムの作り(40%)
教科書
/Textbook(s)
なし
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
出席と総合評価
履修上の留意点
/Note for course registration
特になし
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
特になし


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
吉岡 廉太郎
担当教員名
/Instructor
吉岡 廉太郎, 星野 隆之(日本ユニシス)
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/30
授業の概要
/Course outline
 ベンチャー体験工房では、地域や企業の抱える課題やニーズを把握の上、自分の意思でテーマを設定・選択し、そのテーマに関連して、テクノロジベンチャーへの発展を意識しながら、新製品・新サービスにつながる研究・開発の擬似体験をする。指導担当教員と協力企業が互いに連携することにより、開発の進め方、ビジネス化への試み等について産学官・さらには地域の視点から助言します。
 この工房は、前期の「開発プロジェクト入門」(平成29年度は8/28-9/1の期間に集中講義として実施)と後期の「開発プロジェクト実践」の2つで構成されます。
 開発プロジェクト入門では、研究・開発活動の初学者に対して、判り易いテーマを取り上げ、研究・開発プロセスを体験し、理解してもらうことを主とします。
 開発プロジェクト実践では、開発プロセスを理解した受講生を対象に、より実践的なテーマを取り上げ、開発プロセスを実践してみることを主とします。

授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
① 研究・開発プロセスを理解し、簡単なテーマについてプロジェクト計画を立案することができるようになる。
② プロジェクト計画に従い、(指導担当教員等の支援を受けながら)実際の研究・開発活動を行うことができるようになる。
③ 状況に応じて、プロジェクト計画の変更等の対応を、(指導担当教員等の支援を受けながら)行うことで出来るようになる。
授業スケジュール
/Class schedule
第1回:オリエンテーション
開発依頼内容(=課題)を理解し、要件定義以降の開発プロセスを実行するためのプロジェクト計画策定に着手できるようにする。

第2回:計画立案
 プロジェクト計画を立案し、開発依頼側の承認を得る。

第3回:計画立案
 プロジェクト計画を立案し、開発依頼側の承認を得る。

第4回:要件定義
 課題から要求を正確に把握し、明確な要求として整理し、システム化する範囲を顧客と合意する。

第5回:要件定義
 課題から要求を正確に把握し、明確な要求として整理し、システム化する範囲を顧客と合意する。

第6回:要件定義レビュー
 開発依頼側が要件定義の成果物を精査し、以降のフェーズに着手してよいかどうかの判断を行う。

第7回:分析
 要件定義工程の成果物から、要求仕様を論理的に分析し、実現手段を検討する。

第8回:分析
 要件定義工程の成果物から、要求仕様を論理的に分析し、実現手段を検討する。

第9回:分析レビュー
 開発依頼側が分析フェーズの成果物を精査し、以降のフェーズに着手してよいかどうかの判断を行う。

第10回:詳細設計
 システムに必要な機能やオブジェクトの構造や振る舞いを、実装を考慮して詳細化する。

第11回:詳細設計
 システムに必要な機能やオブジェクトの構造や振る舞いを、実装を考慮して詳細化する。

第12回:製造
 ソフトウェアのソースコードを作成する。

第13回:製造&テスト
 ソフトウェアのソースコードを作成し、テストを行う。

第14回:製造&テスト
 ソフトウェアのソースコードを作成し、テストを行う。

第15回:最終レビュー
 開発依頼側が試験結果および、詳細設計以降の成果物の内容を精査し、受け入れが妥当か否かを判断する。

教科書
/Textbook(s)
必要に応じて、プリントを配布する。
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
課題の完成度に基づき評価(プロジェクト計画、要件定義等、顧客と合意した内容を充足させている度合いにより完成度を判断する)。
欠席は、やむをえない場合を除いて減点とする。
履修上の留意点
/Note for course registration
履修上の留意点
 課題はグループ単位で行う。
  授業で使用するプリント等は授業ホームページから取得できる。
 進捗管理と情報共有にはプロジェクト管理システムRedmineを資料する。
 以下の場合には、時間外の自助努力を求めることがある。
 ・プロジェクト計画からのスケジュール遅延が発生しそうな場合。
 ・課題に対応するために必要な技術(UMLの扱い、Javaプログラミング等)について、スキルが足りない場合。

履修規程上の先修条件:なし
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
http://borealis.u-aizu.ac.jp/classes/kobo


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
陳 文西
担当教員名
/Instructor
陳 文西
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/30
授業の概要
/Course outline
本工房は心電信号検出用のアンプ回路設計、組み込み計測装置開発、大量データ蓄積のデータベースサーバ構築、信号処理とデータ解析(雑音除去、特徴点検出、心拍数変動解析など)および表現手法の一連のプロセスを通じて、生体情報学の基礎知識と応用実技を学びながら、健康ビッグデータネットワークプラットフォーム「快風」の構築等を体験する。
「快風」とは、浴槽内に埋め込まれた複数の電極により日頃入浴時の心電信号を自動的に測定・蓄積・解析・表示するシステムを指す。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
生体信号の検出センサ、計測装置とネットワークベースシステムの開発プロセスについて勉強する
授業スケジュール
/Class schedule
毎週木曜日5限に活動を行う。
理論から実践まで、システム構築から信号計測、データ収集・解析まで、ステップバイステップ進んでいく。
教科書
/Textbook(s)
教科書なし
ハンドアウトなど資料随時適宜提供
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
最終成果物による評価
履修上の留意点
/Note for course registration
なし
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
研究棟廊下展示ポスター参照
http://bitlab.u-aizu.ac.jp


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
石橋 史朗
担当教員名
/Instructor
石橋 史朗, サバシュ バーラ
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/25
授業の概要
/Course outline
最先端の職業として今、大きな注目を集める“データサイエンティスト”(高度な統計スキルでデータを解析するプロフェッショナル)。米ハーバード・ビジネス・レビュー誌が「21世紀で最もセクシーな職業(The sexiest job of the 21st century)」と表現したこともあり、職業の名称として広く知られるようになりました。日本国内でも、データ分析スキルを持った人材に対する市場ニーズが、昨今非常に高まっています。
本講義は、世界最大のコンサルティング企業であるアクセンチュア株式会社の現役コンサルタントによる、実践型分析演習講座です。データ分析の基礎知識から、ハッカソンなどに応募できる分析スキルの修得、そして就職活動にも直結するロジカルシンキング、プレゼンテーションスキルの修得を目指します。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
本講義では、アクセンチュア株式会社の現役データサイエンティストが講師となり、プロジェクト型のデータ分析演習を通じた一連のアナリティクス・プロセスを実施し、企業において求められる実践的な分析スキルの修得を目指します。また現役コンサルタントによる資料作成、プレゼンテーション手法の紹介を通じて、今後の研究活動、就職活動で必須となるプレゼンテーションスキルの修得も目指します。
授業スケジュール
/Class schedule
半期全15回で以下の内容を進めていきます。
(1) 一連のアナリティクス・プロセスの理解
(2) オープンデータを活用したアナリティクス・プロセスの実践(課題定義・仮説立案からデータ整形、分析、示唆だし、プレゼンテーションまでの一連のプロセス)
(3) ビジネスの現場で使われる統計ツール(RやEXCELを予定)を用いた実践的な分析スキルの経験
(4) ロジカルシンキング、プレゼンテーションスキルの理解、実践を通じた修得
※会津若松市とも連携し、実際の市の政策課題をテーマにした分析演習を進めていきます。
教科書
/Textbook(s)
適宜指定します。
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
出席と演習発表の内容、授業への貢献度により評価します。
履修上の留意点
/Note for course registration
特になし。
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
適宜指定します。


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  集中 /Intensive course
対象学年
/Course for;
1年 , 2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
渡部 有隆
担当教員名
/Instructor
渡部 有隆, 小平 行秀, 奥山 祐市
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/30
授業の概要
/Course outline
「情報処理技術者試験」に対して、その対策講座を試験直前の期間に集中的に開催する。実践的な試験対策とするために、試験対象分野の講義と試験問題の演習及び宿題を交互に行いながら授業を進める。講義内容はIPA情報処理技術者試験の出題範囲及び分類に基づいている。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
情報処理技術者として必要な基礎知識を身に付け、情報処理技術者として活躍していくことを目的とする。学生は基本情報処理技術者試験に頻出する問題を通して、試験に向けた基本的な知識を得ることができる。さらに、学生は本学のカリキュラムで身に付けた個々の知識を生かし、試験のための応用力を身に付けることができる。
授業スケジュール
/Class schedule
・情報の基礎理論
・アルゴリズムとデータ構造
・ハードウェア
・ソフトウェア
・システム開発
・コンピュータシステム
・ネットワーク
・データベース
・セキュリティと標準化
・情報と経営
・C言語
教科書
/Textbook(s)
基本情報 受かる100問 1,600円 (新星出版社)
その他、宿題・演習用のハンドアウトを配布する。
また、基礎的な事項は基本情報 受かる100講 (新星出版社)で確認するとよい。
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
コンピュータに関わる全ての科目が関連するが、先修科目は特に設けない。履修していない分野は適宜各自で予習すること。
本講座では、整理された得点源の問題を集中的に解くことで効率的に基礎力をつけることができるが、基本情報処理技術者試験の合格を保障するものではない。合格するためには、さらなる自主学習が必要なことに留意すること。
履修上の留意点
/Note for course registration
出席は必要条件であり、7割以上出席しなければならない。
最終的な目標は試験に合格することであるため、
評価は出席と宿題の提出率(正答率ではない)でのみで行う。
履修規程上の先修条件:なし
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
http://arena.u-aizu.ac.jp/Arena/


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期 /First Semester
対象学年
/Course for;
2年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
杉山 雅英
担当教員名
/Instructor
杉山 雅英
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/31
授業の概要
/Course outline
この授業では、社会課題、産業界や大学関係者のメッセージ、福島県内産業界関係者との意見交換をもとに、自分たちで考えながら勉強していきます。そして、次年度の就職活動や進路決定のためのキャリアデザインⅡにつなげます。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
社会の動きや課題を実感し、社会で必要なコミュニケーション力や考える力を向上させる。
授業スケジュール
/Class schedule
①キャリア概論(講義) 4/12
講義概要、キャリア概論、ものごとの考え方を勉強する。
②社会を知る1(福島民報参加) 4/19
世界、日本、福島の現状と課題について、福島民報をもとに勉強する。
③社会を知る2(講義、個人ワーク) 4/26
少子高齢、地球環境、安全安心等の社会課題について勉強し、自分なりの意見をとりまとめる。
④、⑤社会を知る3・4(チームワーク) 5/10,5/24
上記課題について、チームで議論して深堀する。その後、チームとしての意見をとりまとめ、発表する。
⑥社会を知る5(講義、個人ワーク) 5/31
産業界、官公庁、大学等のトップのメッセージを勉強し、自分なりの意見をとりまとめる。
⑦、⑧社会を知る6・7(チームワーク) 6/2,6/14
上記テーマについて、チームで議論して深堀する。その後、チームとしての意見をとりまとめ、発表する。

<実践編>
福島県産業界関係者から出されたテーマについて検討する。
「IoTを活用し地方社会(人口減少社会)を活性化する実現案を創出してみよう」
⑨産業界ニーズを知る1(産業界メンバーの参加) 6/21
福島県産業界関係者より、課題と背景を提示していただき、意見交換を行う。
⑩産業界ニーズを知る2 6/28
当該課題に関する現況、背景等に関する情報を収集し、論点、作業分担、スケジュールを検討する。
⑪産業界ニーズを知る3(必要に応じ産業界メンバーの参加) 7/5
論点掘下げ、産業界メンバーへの質問。
⑫産業界ニーズを知る4 7/12
論点掘下げ。
⑬産業界ニーズを知る5 7/19
プレゼン資料作成。
⑭産業界ニーズを知る6(産業界メンバーの参加) 7/26
プレゼン発表、講評。
⑮最終まとめ 8/2
※予定ですので変更の可能性があります。
教科書
/Textbook(s)
特になし
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
①2/3以上の出席
②各回の参加活動状況
履修上の留意点
/Note for course registration
①チーム作業、ワークショップのため定員は30名程度。定員を超えた場合は履修できない場合があります。
②自分たちで主体的に考える授業です。
③随時、資料を配布します。


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  後期 /Second Semester
対象学年
/Course for;
3年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
杉山 雅英
担当教員名
/Instructor
杉山 雅英
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/31
授業の概要
/Course outline
理工系大学出身者、そしてコンピュータ技術者として仕事に求められる資質や考え方を学び、実際の就職活動や進路決定に役立たせるほか、民間企業等への就職を目指す学生のために、業界研究、筆記試験、エントリーシートなどの就職活動対策を行い、第一志望企業の内定獲得を目指します。  
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
①理工系大学出身者として仕事に求められる資質を学ぶ。
②就職活動の流れを理解することができる。
③業界について理解することができる。
④筆記試験について理解する。
⑤エントリーシートが書けるようになる。
⑥面接試験を突破して内定を獲得する。
授業スケジュール
/Class schedule
①就職活動に向けて 10/4
②社会を知る(福島民報記者参加) 10/11
③業界研究1 様々な業界・会社の紹介等(IT企業参加)  10/18
④業界研究2     ”(メーカ企業参加) 10/25
⑤業界研究3     ”(サービス企業参加) 11/1
⑥業界研究4(公務員)及び自己理解講座 11/8
⑦業界研究5(首都圏企業、地元企業参加) 11/15
⑧筆記試験について 11/22
⑨内定者報告会(メーカ、SIer、Web等の内定先輩学生参加)  12/6
⑩エントリーシートの書き方 12/13
⑪グループディスカッション演習 12/20
⑫OBOG業界研究会(メーカ、SIer、Web等企業参加)  1/10
⑬面接対策  1/17
⑭模擬面接講座(メーカ、SIer、Web等企業参加)  1/24
⑮就職活動の留意点 1/31
※予定ですので変更の可能性があります。
教科書
/Textbook(s)
特になし
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
①2/3以上の出席
履修上の留意点
/Note for course registration
①資料を授業で配布します。
②就職希望の学生は必ず受講してください。


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
1年 , 2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
ホウ ヨンヒョン
担当教員名
/Instructor
桑田 カツ子
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/25
授業の概要
/Course outline
このコースはTOEICテストスコアが400点以下、或いは受験経験がない学生を対象とした授業です。授業では沢山のリスニングとリーディングの問題を解き、テストパターンに慣れ、TOEICテストを身近なものにします。更にTOEICテストに必要な語彙や文法の力をつけ、目標スコア400点を目指します。TOEICテストで必要とされるリスニング力とリーディング力は、テストの為だけでなく英語コミュニケーション能力にもつながります。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
(1) TOEICテストの問題形式を知り、それに慣れる。
(2) リスニングとリーディングで必要とされる語彙力と文法力を高め、スコアアップにつなげる。
(3) TOEICテストの勉強方法を学ぶ。
(4) 授業で学んだことを日常の英語コミュニケーション能力につなげる。
授業スケジュール
/Class schedule
*TOEIC testはPart 1~Part 7で構成されている。
Listening: Part1(写真描写問題)Part 2(応答問題)Part 3(会話問題)Part 4(説明文問題)
Reading : Part 5(短文穴埋め問題)Part 6(長文穴埋め問題)Part 7(読解問題)
*毎回の授業で単語小テストを行う。
*単語小テストは指定した参考書から出題する。
*毎週リーディングの課題を与える。

Week 1: 授業説明、サンプルテスト
Week 2 – Week 12: 単語小テスト、リスニング&リーディング演習
Week 13: 模擬テスト (リスニング), 単語まとめテスト
Week 14: 模擬テスト (リーディング)
Week 15: 模擬テスト反省
詳細は初回授業でお知らせします。
教科書
/Textbook(s)
*演習問題は担当教員が準備します。
*単語テストを下記の参考書から出題するので、必ず購入すること。
「TOEIC テスト 公式問題で学ぶボキャブラリー」
著者   Educational Testing Service
発行元  国際ビジネスコミュニケーション協会
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
出席数         30%
単語小テスト    30%
単語まとめテスト  30%
課題             10%
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
担当教員のメールアドレスは以下の通りです。
k-kuwada@u-aizu.ac.jp


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開講学期
/Semester
2017年度/Academic Year  前期・後期 /1st, 2nd Semester
対象学年
/Course for;
1年 , 2年 , 3年 , 4年
単位数
/Credits
1.0
責任者
/Coordinator
ホウ ヨンヒョン
担当教員名
/Instructor
桑田 カツ子
推奨トラック
/Recommended track
履修規程上の先修条件
/Prerequisites

更新日/Last updated on 2017/01/25
授業の概要
/Course outline
このコースはTOEICテストスコアが400~600点の学生を対象とした授業です。授業ではリスニングとリーディングの問題を沢山解き、目標スコア600点達成に必要とされる単語力や文法力を高めていきます。特に学生が苦手とするリーディングは毎週課題を与え、長文に慣れ情報を速やかに読み取る力をつけて、長文問題の正解率を上げることを目指します。この授業で学ぶことはテストのためだけではなく、日々の英語コミュニケーション能力にも直結します。
授業の目的と到達目標
/Objectives and attainment
goals
(1) TOEICテストスコア600点に必要なリスニング力とリーディング力をつける。
(2) スコアアップに不可欠とされる単語力を高める。
(3) TOEICテストに必要とされる文法力を高める。
(4) 高スコアを達成するための学習方法を知る。
授業スケジュール
/Class schedule
*TOEIC testはPart 1~Part 7で構成されている。
Listening: Part1(写真描写問題)Part 2(応答問題)Part 3(会話問題)Part 4(説明文問題)
Reading : Part 5(短文穴埋め問題)Part 6(長文穴埋め問題)Part 7(読解問題)
*毎回の授業で単語小テストを行う。
*単語小テストは指定した参考書から出題する。
*毎週リーディングの課題を与える。

Week 1: 授業説明、リスニング&リーディング演習
Week 2 – Week 12: 単語小テスト、リスニング&リーディング演習
Week 13: 模擬テスト(リスニング)、単語まとめテスト
Week 14: 模擬テスト(リーディング)
Week 15: 模擬テスト反省
詳細は初回授業でお知らせします。
教科書
/Textbook(s)
*演習問題は担当教員が準備します。
*単語小テストは下記の参考書から出題するので、必ず購入すること。
「TOEIC テスト 公式問題で学ぶボキャブラリー」
著者   Educational Testing Service
発行元  国際ビジネスコミュニケーション協会
成績評価の方法・基準
/Grading method/criteria
出席数        30%
単語小テスト   30%
単語まとめテスト 30%
課題          10%
参考(授業ホームページ、図書など)
/Reference (course
website, literature, etc.)
担当教員のメールアドレスは以下の通りです。
k-kuwada@u-aizu.ac.jp


このページの内容に関するお問い合わせは学生課 教務係までお願いいたします。

お問い合わせ先メールアドレス:sad-aas@u-aizu.ac.jp