到達目標
1.主体性や自己管理能力が身に付いている。
2.他者を尊重しながらチームでディスカッションや作業ができる。
3.情報を収集・整理して自分の意見やアイデアを出すことができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
スケジュール管理、報告、連絡、相談、目標の立案を実行することができる。【自立】 | 自分で考えるとともに他者とも協力して実行できる。 | 教員の指示も受けながら自分で考えて実行できる。 | 教員の指示を受けてもできない。 |
他者の意見を尊重しながら自分の意見を述べて、チーム全体を合意形成に導くことができる【協働】 | 自分で考えるとともに他者とも協力して実行できる。 | 教員の指示も受けながら自分で考えて実行できる。 | 教員の指示を受けてもできない。 |
収集した情報を整理しまとめ、自分の意見やアイディアを加えて他人に伝えることができる【創造】 | 自分で考えるとともに他者とも協力して実行できる。 | 教員の指示も受けながら自分で考えて実行できる。 | 教員の指示を受けてもできない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
自立、協働、創造の能力を養成することを目的とし、多様な環境(他学科や他学年の学生との交わり、学外の人々との交わりなど)の中で、チームにどんな貢献ができるかを考えて自立的に役割を果たし、メンバーと協働し、チームワーク力を発揮して、創造性が養われる学習活動を行う。問題解決をするためのケースを使用し、協働で、問題解決に取り組む。
授業の進め方・方法:
学科混合で5クラス編成して5教室に分かれて授業を行う。さらにその中で学科横断のチームでグループディスカッションやグループワークの活動をすすめる。前期はコラボワークⅠで身につけた基礎的スキルを用いてより実際的な課題に取り組む。第1週、中間週および最終週に自己チェックを行い、各自で目標設定をして授業に取り組むとともに、毎回の授業の最後にふりかえりシートに記入し、次回の目標を立てる。後期は半期で完結する決められたテーマに沿ってチーム課題に取り組み、自立、協働、創造に関する基礎的スキルを身につける。
注意点:
この科目は静かに席についているだけでは何も身につきません。積極的に授業に取り組む姿勢が成績評価につながります。
以下の項目について点数化し合計100点満点で評価した結果、60点以上を「合」、60点未満を「否」として最終的な成績を付ける。ただし、授業を1/4を超えて欠席した場合は点数によらず原則「否」とする。
前期: 中川 英則,飯島 洋祐,川越 大輔,髙屋 朋彰,増山 知也,床井 良徳,小林 基澄
後期: 中川 英則,山下 進,飯島 洋祐,川越 大輔,髙屋 朋彰,加島 敬太,増山 知也,床井 良徳,小林 基澄
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
オリエンテーション |
・チームの相互理解を行い、話しやすい関係性をつくる。 ・議論をする上での基本姿勢「自己開示」「積極的な質問・フィードバック」の重要性に関して、全体で賛同を得る。
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2週 |
一般教養分野テーマ(全体ワーク) |
社会変化を理解し、それらを活用した新しい社会実現を議論する。
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3週 |
一般教養分野テーマ(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめる。
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4週 |
一般教養分野テーマ(情報共有) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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5週 |
建築分野テーマ(全体ワーク) |
社会変化を理解し、それらを活用した新しい社会実現を議論する。
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6週 |
建築分野テーマ(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめる。
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7週 |
建築分野テーマ(情報共有) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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8週 |
中間試験は実施しない(別途、リテラシーテストを後期に実施) |
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2ndQ |
9週 |
AI・数理・データサイエンス分野テーマⅠ(全体ワーク) |
社会変化を理解し、それらを活用した新しい社会実現を議論する。
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10週 |
AI・数理・データサイエンス分野テーマⅠ(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめる。
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11週 |
AI・数理・データサイエンス分野テーマⅠ(情報共有) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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12週 |
AI・数理・データサイエンス分野テーマⅡ(全体ワーク) |
社会変化を理解し、それらを活用した新しい社会実現を議論する。
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13週 |
AI・数理・データサイエンス分野テーマⅡ(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめる。
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14週 |
AI・数理・データサイエンス分野テーマⅡ(全体ワーク) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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15週 |
これまでの活動のまとめ・振り返り |
これまでの活動の成果を振り返り、今後どのように活用しようと思うかを、自分たちの言葉で語る。
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16週 |
定期試験は実施しない |
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後期 |
3rdQ |
1週 |
オリエンテーション |
後期授業の進め方や狙いを理解する。
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2週 |
食や農に関する地域の課題(講演) |
社会変化を理解し、それらを活用した新しい社会実現を議論する。
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3週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめ、自立、協働、創造の能力を身につける。
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4週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめ、自立、協働、創造の能力を身につける。
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5週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめ、自立、協働、創造の能力を身につける。
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6週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめ、自立、協働、創造の能力を身につける。
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7週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
情報を収集し、情報共有に向けて情報を分析した上で自分たちの意見をまとめ、自立、協働、創造の能力を身につける。
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8週 |
食や農に関する地域の課題(中間報告会) 中間試験は実施しない(別途、コンピテンシーテストを実施) |
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4thQ |
9週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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10週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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11週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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12週 |
食や農に関する地域の課題(グループワーク) |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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13週 |
全体報告会 |
収集した情報を分析して、第三者への情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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14週 |
PROG試験解説会 |
これまでのグループワークから得られた情報を整理・考察し、その考えを第三者へ情報共有することで、自分自身での内容理解を深め、他の情報を収集する。
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15週 |
全体クロージング |
これまでの活動の成果を振り返り、今後どのように活用しようと思うかを、自分たちの言葉で語る。
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16週 |
定期試験は実施しない |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 授業への取り組み態度 | グループワークの成果物 | リテラシー・コンピテンシー | 合計 |
総合評価割合 | 30 | 60 | 10 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |
分野横断的能力 | 30 | 60 | 10 | 100 |