学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
法学部
時間割コード
Registration Code
0302422
科目区分
Course Category
専門科目
Specialized Courses
科目名 【日本語】
Course Title
演習ⅠA
科目名 【英語】
Course Title
Seminar IA
担当教員 【日本語】
Instructor
古川 伸彦 ○
担当教員 【英語】
Instructor
FURUKAWA Nobuhiko ○
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春 金曜日 5時限
Spring Fri 5
対象学年
Year
2年
2
授業形態
Course style
演習
Seminar


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
本演習は,指定のテキストに解説されている,近時の刑法判例の研究を行うものである。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
This seminar focuses on the current jurisprudence of criminal law, which is treated in the designated textbook.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
判例に現れた法的な問題を精確に析出し,論理的に思惟する力を鍛錬する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
【概要】
法学における判例の重要性は自明であるが,それを学ぶことは容易な作業ではない。判文上の抽象的な説示を覚えるだけでは意味がなく,どのような事実から,なぜ,どのような争点が生じたのか,それに対して裁判所は,なぜ,どのような判断を下したのかを,丹念に読み取る必要がある。本演習は,判例,なかんずく刑法の解釈・適用上の基本問題が争点となるような比較的近時の判例を取り上げ,それらの研究・報告・議論を通じて刑法解釈学の思考方法を身に付けることを目的とする。2022年度は,刑法総論の領域から研究対象を選定する。

【構成】
1. 実行行為(参考書第1章)の基本判例
2. 不作為犯(参考書第2章)の基本判例
3. 実質的違法性阻却・被害者の同意・緊急避難(参考書第3章)の基本判例
4. 正当防衛(参考書第4章)の基本判例
5. 故意・錯誤(参考書第5章)の基本判例
6. 過失犯(参考書第6章)の基本判例
7. 責任論の諸問題(参考書第7章)の基本判例
8. 未遂犯(参考書第8章)の基本判例
9. 共犯(参考書第9章)の基本判例
10. 罪数(参考書第10章)の基本判例
※研究対象判例は,受講者数等を鑑みて初回授業時に指示する。

【特記事項】
授業実施上必要な通知や資料配付等は,NUCTのほか,下記URLの共有フォルダを利用して行う。
https://nuss.nagoya-u.ac.jp/s/96Xi56kw39BJ9i7
※アクセスするためのパスワードは,受講者に対し,別に知らせる。
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
文系教務課(法)所定の演習申請手続を履むこと。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
報告・議論への参加・学習意欲等を中心に,平常点に基づいて評価する。
合格の基準:準備過程等を含む,必要な学修活動を能動的に行ったこと。
教科書・テキスト
Textbook
各回の演習に必要な資料を都度配布する。
参考書
Reference Book
山口厚『基本判例に学ぶ刑法総論』(成文堂,2010年)
ISBN:9784792318802
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
報告準備をすること。演習中の議論等を省察して復習,自習をすること。
注意事項
Notice for Students
通常の演習の時間外には,合同演習(大阪大学の豊田兼彦教授のゼミと共同して夏季休業期間中に実施〔2022年度はオンライン開催〕),東海学生刑法学会(中京圏の諸大学の刑法ゼミ所属学生らの主催により例年11月下旬~12月上旬頃に開かれる合同討論会〔コロナ禍により休会中〕),刑事関連施設見学(本学部の刑事法関係ゼミと合同で不定期に実施〔コロナ禍により休止中〕)等を予定している。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)