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空間情報発想(GIGA/GG/GI)
| 担当者名 | 宮坂 隆文 |
|---|---|
| 単位 | 2 |
| 年度・学期 | 2026 春 |
| 曜日時限 | 木2 |
| キャンパス | 湘南藤沢 |
| 授業実施形態 | 対面授業（主として対面授業） |
| 登録番号 | 09986 |
| 設置学部・研究科 | 総合政策・環境情報学部 |
| 学年 | 1, 2, 3, 4 |
| 分野 | 基盤科目共通科目 |
| 評語タイプ | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 授業で英語サポート | 授業で英語サポートあり |
| 開講場所 | SFC |
履修者制限の有無 ※「追加許可」の条件は「履修者制限詳細」の欄を確認してください。また、許可は授業担当者の判断となり、必ずしも許可が得られるとは限りません。 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
選抜方法 ※抽選の場合は履修申告を行ったうえで、履修申告画面で許可状況を確認してください。 課題の場合は「履修者制限詳細」をよく確認の上、「課題提出用URL」からコースを登録の上、課題を提出してください。 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 受け入れ予定人数 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 学生が利用する予定機材/ソフト等 | QGIS |
| 連絡先メールアドレス | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 科目概要 | 講義を中心とする形態で授業が展開され、研究活動に必要な基礎知識を修得する。興味・関心の幅を具体的な方向に広げ、先端科目に架橋する。 |
| K-Number | FPE-CO-03303-212-04 |
| 科目設置 | 学部・研究科 | FPE | 総合政策・環境情報学部 |
|---|---|---|---|
| 学科・専攻 | CO | ||
| 科目主番号 | レベル | 0 | 学部共通 |
| 大分類 | 3 | 基盤科目（総合講座、言語以外） | |
| 小分類 | 30 | 共通科目 | |
| 科目種別 | 3 | 選択科目 | |
| 科目補足 | 授業区分 | 2 | 講義 |
| 授業実施形態 | 1 | 対面授業（主として対面授業） | |
| 授業言語 | 2 | 英語 | |
| 学問分野 | 04 | 地理学、文化人類学、民俗学およびその関連分野 | |
講義概要
This course aims to provide students with the spatial perspective needed to tackle environmental and social challenges through hands-on training on fundamental methods of geospatial information analysis. The first half covers foundational concepts and technical skills of Geographic Information Systems (GIS). In the second half, students engage in group work to manage a project from planning and data collection to analysis, concluding with a final presentation of their findings.
授業科目の内容・目的・方法・到達目標
In this course, students will install QGIS, a leading open-source GIS software, on their own computers to engage in both practical exercises and group work.
実務経験のある教員による授業科目
該当しない
能動的学修形式説明
実験、実技、実習
フィールドワーク
プレゼンテーション
グループワーク
PBL (問題解決学習)
フィールドワーク
プレゼンテーション
グループワーク
PBL (問題解決学習)
準備学修（予習・復習等）
At least one hour of self-study is required each week for preparation, review, and group work.
授業の計画
第1回
タイトル
Introduction
概要
Overview of geospatial information and GIS
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第2回
タイトル
Vector Data
概要
GIS Exercise: Points, lines, and polygons
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第3回
タイトル
Raster Data
概要
GIS Exercise: Raster data including satellite imagery
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第4回
タイトル
Drones
概要
GIS Exercise: Drone operation
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第5回
タイトル
Coordinate Systems
概要
GIS Exercise: Datums, geographic coordinate systems, and projected coordinate systems
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第6回
タイトル
Open Data
概要
GIS Exercise: Open data sources (e.g., National Land Numerical Information, e-Stat, and EarthExplorer)
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第7回
タイトル
Spatial Operations
概要
GIS Exercise: Buffer creation, spatial joins, and overlay analysis
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第8回
タイトル
Thematic Maps
概要
GIS Exercise: Thematic map design
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第9回
タイトル
Group Work 1
概要
Group formation and project planning
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第10回
タイトル
Group Work 2
概要
Project implementation, including literature review, data collection, and analysis
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第11回
タイトル
Group Work 3
概要
Project implementation, including literature review, data collection, and analysis.
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第12回
タイトル
Group Work 4
概要
Project implementation, including literature review, data collection, and analysis.
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第13回
タイトル
Final Presentation 1
概要
Presentation of project outcomes
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
第14回
タイトル
Final Presentation 2
概要
Presentation of project outcomes
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
その他
タイトル
Summary & Conclusion
概要
Overall review of the course
担当教員
Takafumi Miyasaka
実施形態
全体の実施形態と同じ
成績評価方法
Evaluation will be based on weekly reports (50%), a final presentation (25%), and a final report (25%). Please note that submission of the final report is a prerequisite for receiving credit.
授業における生成AIの利用可否・利用方針
In this course, the use of generative AI tools (e.g., Gemini, NotebookLM, etc.) is actively encouraged. Leveraging AI can help you gather information, develop assignment structures, and improve your writing, thereby enhancing your learning outcomes.
When using AI, please follow these rules:
• Always verify and, if necessary, revise the content generated by AI yourself. (In both reports and presentations, clearly cite the referable sources used for verification as references.)
• Clearly state the name of the AI tool used and the purpose of its use in your submissions.
• Do not use prompts containing personal information.
When using AI, please follow these rules:
• Always verify and, if necessary, revise the content generated by AI yourself. (In both reports and presentations, clearly cite the referable sources used for verification as references.)
• Clearly state the name of the AI tool used and the purpose of its use in your submissions.
• Do not use prompts containing personal information.