コラボワークII

科目基礎情報

学校 小山工業高等専門学校 開講年度 令和04年度 (2022年度)
授業科目 コラボワークII
科目番号 0040 科目区分 専門 / 必修
授業形態 講義 単位の種別と単位数 履修単位: 2
開設学科 電気電子創造工学科 対象学年 3
開設期 通年 週時間数 2
教科書/教材 特になし
担当教員 森下 佳代子,加藤 岳仁,飯島 洋祐,髙屋 朋彰,加島 敬太,増山 知也,床井 良徳,小林 基澄

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

学習・教育到達度目標 ② 説明 閉じる

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。

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
16週 定期試験は実施しない
後期
3rdQ
1週 オリエンテーション、チームビルディング 後期授業の進め方や狙いを理解する。
2週 SDGs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。
3週 SDGs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、自立、協働、創造の能力を身につける。
4週 SDGs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、自立、協働、創造の能力を身につける。
5週 SDGs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、自立、協働、創造の能力を身につける。
6週 SDGs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、自立、協働、創造の能力を身につける。
7週 SDGs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、自立、協働、創造の能力を身につける。
8週 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)
4thQ
9週 SDGs分野テーマ(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。
10週 SDGs分野テーマ(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。
11週 SDGs分野テーマ(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。
12週 SDGs分野テーマ(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。
13週 SDGs分野テーマ(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。
14週 最終報告会 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。
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。
16週 定期試験は実施しない

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306010100
基礎的能力0000
専門的能力0000
分野横断的能力306010100