- 英語論文を読み、意欲的・主体的に調べ、要点を記録できる人
- Python又はRで分析・可視化に挑戦できる人(未経験歓迎)
- 多様な背景の人と日本語又は英語で建設的に対話できる人
- 探究心と自律性をもって課題に取り組める人
- 進捗・次の一手・課題を簡潔かつ適時に共有できる人
個別面談で方向性を確認する。 進行中の研究および既往研究を共有し、研究方針を擦り合わせる。
方針決定の方法: (a) 指導教員と協議の上で決定する、または (b) 既往研究を踏まえた学生提案を審査の上で採択する。
最小ゴールの設定:技術動向と社会的インパクトを参照し、目標を共同で合意する。
倫理教育の受講:人対象データ・実験に着手する前に速やかに受講すること。
個別ミーティング:週2回・各10分とする。内容は当該週の進捗、次週の計画、課題・リスクの共有である。
ラボ・ゼミ:週1回とする。毎回2名が発表する。発表資料は英語とし、質疑応答は日本語可とする。対面およびオンラインに対応する。
反復的改善(Build–Measure–Learn) を基本プロセスとする。小規模試作 → 評価 → 改善を短サイクルで実行する。
月次レポート(指定フォーム)を提出すること。記載項目は、
1) 研究質問(変更点の明記)、2) 読了文献一覧、3) 文献から得た知見と研究質問の対応、4) 当月に用いた方法(分析・実験・可視化等)、5) 結果(図表可)、6) 解釈(限界・次のアクション)である。
再現可能性の重視:Overleaf・Git・データ管理ガイドに従い、記録と共有を行う。
発表機会:国内外学会での口頭発表またはポスター発表を推奨し、支援する。
12月:仮配属キックオフ(テーマ素案確定、倫理教育、最小ゴール合意)
6月:卒研着手発表会
10月:卒研中間発表会
1月上旬:卒論提出。全体は前倒し進行とする。
1月下旬:卒研最終発表会
①面談予約(関心分野・希望テーマの提出)受領 → ②面談(約30分) → ③総合判定を行う。
定員超過時の評価基準(優先順位)