学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
大学院
時間割コード
Registration Code
8000338
科目区分
Course Category
大学院共通科目
Graduate School Common Courses
科目名 【日本語】
Course Title
Research Skills P: AI Research Tools Ⅱ
科目名 【英語】
Course Title
Research Skills P: AI Research Tools Ⅱ
使用言語
Language Used in the Course
English
担当教員 【日本語】
Instructor
BARNES Ryan lee ○
担当教員 【英語】
Instructor
BARNES Ryan lee ○
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋 木曜日 3時限
Fall Thu 3


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course [JPN]
このコースは、学生がAIツールを責任を持って使用して研究スキルを向上させる能力を養います。学生は文献の検索、学術的な執筆、データ分析、プレゼンテーションにAIアプリケーションをどのように使用するかを学びます。批判的思考、倫理的なAIの使用、透明性のある報告に重点が置かれています。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course [ENG]
This course develops students' ability in using AI tools responsibly to improve research skills. Students will learn how to use AI applications for locating literature, academic writing, data analysis, and presentation. Emphasis is placed on critical thinking, ethical AI use, and transparent reporting.
授業の達成目標 【日本語】
Objectives of the Course [JPN]
1. 質の高い研究のためのAI支援プロセスを開発します。
2. AI生成テキストと人間が作成したソースの両方に対する批判的評価。
3. AIを責任を持って活用し、学術的な文章、統合、議論を改善する。
4. 口頭および視覚的なプレゼンテーションスキルを強化します(AIサポートツールを使用)。
5. 研究におけるAIの限界と倫理的問題に対する認識。
授業の達成目標 【英語】
Objectives of the Course [ENG]
1. Develop AI-assisted processes for quality research.
2. Critical evaluation of both AI-generated text and human-authored sources.
3. Improve academic writing, synthesis, and argumentation using AI responsibly.
4. Enhance oral and visual presentation skills (with AI-supported tools).
5. Awareness of the limits and ethical issues of AI in research.
授業の内容や構成
Course Content or Plan
Week 1: Introduction — AI in Academic Research
Week 2–3: AI-Assisted Academic Writing
Weeks 4–5: Revising and Editing with AI Tools
Weeks 6–7: Logical Fallacies & Bias in AI Outputs
Weeks 8–9: Mid-Term Presentations
Weeks 10–11: Data Collection and Coding
Weeks 12–13: Data Analysis & Visualization with AI
Weeks 14–15: Final Presentations
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
None
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
- Participation and Engagement (10%)
- Source Evaluation Assignment (10%)
- AI Workflow Reflection Journal (15%)
- Data Collection Portfolio (20%)
- Mid-term Presentation (20%)
- Final Data Analysis + Presentation (25%)

Achievement of the objectives stated in the [Objectives of the Course] section will be considered the criterion for passing the course.
教科書
Textbook
Materials will be provided in class if necessary.
参考書
Reference Book
Materials will be provided in class if necessary.
課外学修等
Study Load (Self-directed Learning Outside Course Hours)
・Students are expected to study the theme in advance and prepare for their opinion.
・Students are expected to check technical terms covered in class from textbooks and references before class.
・Students are requested to complete assignments and works outside course hours.
・Students are expected to prepare to give presentations that contribute to constructive classes.
注意事項
Notice for Students
本授業に関するWebページ
Reference website for this Course
担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor
授業開講形態等
Lecture format, etc.
A-1)Face-to-face course(Only face-to-face classes)