Graduation Thesis2

・情報工学科でこれまで学んだことの知識を基礎に、学生生活の総括として、各自それぞれ興味のある、あるいはさらに深く学んでみたいと思う卒業論文のテーマを選び、そのテーマにより指導教員を決定し、その教員の指導のもとに卒業論文をまとめる。これによって、研究の方法、結果の整理、論文のまとめ方、発表の方法などを習得し、４年間の学習結果とする。

・卒業研究２の実施に際しては、各学生は少なくとも週10時間、後期において14週、計140時間以上の時間をかけて取り組むものとする。このうち、授業時間としては60時間以上を確保し、卒研指導を行う。
研究テーマによっては、研究の一部を海外で実施する場合がある。

・卒業研究１の単位を取得していない場合、卒業研究２を受講することはできない。

今までに学んだ知識を活用し、自分が設定した問題の解決に取り組むことで、社会に出たときに必要となる総合的能力を高める。

1. 研究を通して、自分で問題を見つけて設定し、それを解決できる。
2. 技術的文献を読んで理解し、また技術的文書を作成できる。
3. 研究に関する議論に主体的に参加し、また研究成果について分かりやすく発表できる。

Japanese(English accepted)

Data Engineering

Themes are typically related to Deep learning, Topicmap database, Data mining and Text mining.

合格するためには以下の３項目をすべて実施することが必要である。
(1) 卒業論文概要の提出
(2) 卒業論文の提出
(3) 卒業論文発表の実施

成績評価は、
・ゼミの出席態度など日常の取り組みの内容 60%
・卒業論文概要、卒業論文および発表の審査 40%
を合わせて100点とし、総合得点60点以上を合格とする。
ゼミに定期的に出席し、設定した研究テーマに関して十分に検討または実装し、評価した結果を卒業論文にまとめて、適切に発表できれば60点以上を与える。

卒業研究２の審査では、3人以上の教員により次の5つの行動特性に関して評価を行う。
(I) 適切な発表資料を作成できる
(II) 研究の目的・背景・関連研究について適切に検討している
(III) 研究の課題・解決方法・スケジュールについて適切に検討している
(IV) 挑戦的な姿勢で取り組んでいる（外部発表含む）
(V)質問に対して適切な受け答えができる

適宜指定

適宜指定

• Course that cultivates an ability for utilizing knowledge
• Course that cultivates a basic interpersonal skills
• Course that cultivates a basic self-management skills
• Course that cultivates a basic problem-solving skills

Most classes are interactive

• 3.GOOD HEALTH AND WELL-BEING
• 8.DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
• 9.INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
• 11.SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES