この授業では、イタリア語の文法の基礎をしっかり学び、読み書きに必要な知識と比較的簡単なレベルの読物を自力で読める程度の読解力を身につけることを目指している。これは、各自が専門とする領域のイタリア語文献を読む能力の基礎を形成するはずである。
また、イタリア語の発音は日本語話者にとって比較的容易なため、教科書例文等の発音練習をきちんと行い、音声教材を聞くだけでも、イタリア語での会話能力を身につける準備として有益である。

イタリア語の文法の基礎を身につける。それをもとに平易な文章であれば、辞書を調べて自力で読めるようになる。
同時に、簡単なイタリア語の文を作って（書いて）正しく発音（音読）でき、短い文の聞き取りもできる程度の運用能力も身につける。

教科書を中心に文法の基礎を身につけていく。
また学期の後半には、簡単なテクストの講読に挑戦する。

第1週 前期の復習
第2週 Lezione 11 [直説法未来・先立未来]
第3週 Lezione 12 [受動態]
第4週 Lezione 13 [比較級・最上級]
第5週 Lezione 14 [関係詞]
第6週 Lezione 15 [ジェルンディオ]
第7週 Lezione 16 [条件法]
第8週 Lezione 17前半 [接続法]
第9週 Lezione 17後半 [仮定文]、文法補足ciとne
第10週 中間試験と解説、ここまでの復習
第11週 遠過去、過去形の使い分け
第12週以降（第23-28回）テクスト読解と文法復習
第15週 期末試験/学習到達度の評価
第16週 フィードバック(期末試験の振り返りと春休み中の自学の方法について説明)

以上の予定で進めて行くが、授業参加者の理解度に応じて進度が多少変わる場合もある。

「全学共通科目履修の手引き」を参照してください。

平常点（練習問題への取り組み、授業への参加姿勢、小テスト、テクストの理解等）30％
試験（中間と期末の割合は授業内で説明）70％

【予習】指示に従って教科書や教員が配布するプリントの練習問題に取り組むこと。また会話文も次に読むと思われる部分は、辞書で語彙を調べ、文法事項を確認しながら、あらかじめ意味を考えておくことが必要である。テクストの講読に入ったら、同じく語彙を調べ文法事項を確認し意味を考えた上で授業に臨むこと。教科書の会話文はリスニングと音読練習、講読テクストは音読練習をしてきてほしい。
【復習】動詞の活用をしっかり覚えることが復習の中心部分を占める。

オフィスアワーは金曜2限です（事前に連絡してもらえると確実です）。気軽に相談に来てください。
とはいえ、授業内容に関する質問はなるべく授業中に受けたいと思います。遠慮なく積極的に質問してください。

情報とは何か，情報の処理や計算とはどのようなものかについて，情報の量，情報の表現，情報の伝達，計算の表現，計算の量などの観点から学ぶ．また，現在のコンピュータ，人工知能，情報ネットワーク，様々な情報システムなどがどのような仕組みで動いているのかについても取り上げる．

情報とは何か，情報の処理や計算とはどのようなものかについて学ぶことにより，情報という観点からの問題の捉え方を身につけることを目指す．また，現在のコンピュータ，人工知能，情報ネットワーク，様々な情報システムがどのような仕組みで動いているのかについて学ぶことにより，現代情報化社会における知的活動および一般生活において必要となる情報利活用能力の基礎となる知識を身につける．

以下のような内容について授業を行う予定である．

［第一部］情報

01 情報とは何か：主観確率，ベイズの定理（田島）
02 情報の量：自己情報量，エントロピー（Huang）
03 機械のための情報の表現：アナログとディジタル，誤り訂正符号，データ圧縮，公開鍵暗号（東風上）
04 人間のための情報の表現（１）：情報の変換，統計データの表現，人間の認知特性，文化依存性（田島）
05 人間のための情報の表現（２）：ヒューマンインタフェース（東風上）
06 人間と機械をつなぐ情報：ロボティクス，ヒューマンロボットインタラクション（東風上）

［第二部］知能

07 人工知能とは何か（１）：人工知能の歴史，機械学習，深層学習，生成AI，説明可能AI（Huang）
08 人工知能とは何か（２）：自然言語処理，大規模言語モデル（ChatGPT等）（Huang）
09 人工知能と社会：人工知能と倫理，ロボットと倫理，生成系AIと著作権（東風上）

［第三部］計算

10 計算とは何か：論理回路，有限状態機械，チューリングマシン，ラムダ計算，コンピュータ，計算不可能な問題（田島）
11 計算の表現と量：アルゴリズム，漸近的計算量（Huang）
12 計算のための情報の表現：データ構造，関係，グラフ，一意性，冗長性（田島）
13 複数処理の実行・複数主体による処理：スケジューリング，並列処理，分散処理，OSの役割，インターネットの仕組（田島）
14 情報に基づく意思決定：ゲーム理論（田島）
15 フィードバック（田島・東風上・Huang）

特になし

授業期間中にほぼ毎週課す課題に対する提出内容により評価を行う．評価の際には，本講義で学ぶ「情報とその表現や処理とはどのようなものか」「コンピュータや情報システムはどのような原理で動いているか」などの知識について，その技術的な詳細を正確に覚えているかどうかよりも，各所各所の要点，および，それらの間の関係の全体像を，自分の言葉で説明でき，かつ，他の分野に応用できる程度に体得できているかを評価する．

授業資料や演習問題の解説資料などを用いて毎授業ごとに復習を行うこと．また，事前に授業資料が配布されるなどにより授業内容が事前にわかっている回については，取り上げられる概念などについて各自で調べて予習を行うこと．

オフィスアワーはメールによる事前予約のこと．メールアドレスは以下の通り（「＠」を「@」に置き換えること）：
田島：tajima＠i.kyoto-u.ac.jp
東風上：kochigami＠robot.soc.i.kyoto-u.ac.jp
Huang：huang＠nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp

Society is currently in the middle of an "AI boom", with recent computers seemingly able to perform tasks which would have been very difficult even a few years ago. In this course we explain what enables these machines to successfully learn like a human does. We start from discussing fundamental machine learning models such as linear regression to more recent breakthrough architectures such as transformer models. Importance will also be placed on how to properly train and evaluate AI models. We then apply what we have learned to understand how the models are used to make a conversational robot.

Students will gain an understanding of machine learning techniques and architectures and also how to construct basic models. They will also know how to properly evaluate AI models using real data.

1. Artificial intelligence (1 week)
We will discuss the current AI boom. What does it mean for society? Can we say that AI is truly "intelligent"? We will then explain how machine learning can be linked to concepts of human intelligence.

2. Data analysis (2 weeks)
Collecting data is the first step in training machine learning models, so we will discuss how a wide range of data can be collected, either by using publicly available corpora or collecting it ourselves. We also show how to get quality data to match the goal of our AI models.

3. Machine learning (4 weeks)
In this set of lectures we focus on the fundamental concepts of machine learning. We review basic mathematics required to study machine learning, including vectors and matrices. We then begin with simple supervised linear and logistic regression models to introduce concepts in machine learning and apply these models to a real data set to understand how the models work in practice. Unsupervised models such as clustering are also discussed. Emphasis will be placed on the correct way to train models.
These lectures will be accompanied by basic programming in Python

4. Deep learning (2 weeks)
Once the concepts of machine learning are understood, we move on to more state of the art methods involving deep learning and transformer models, which are responsible for the breakthroughs in the current AI boom. We describe the basic architecture of these models and how they can be used to create powerful classifiers for a range of different data types.

5. Evaluation methods (1 week)
We take a special look at the evaluation of AI models. Common mistakes related to bias and evaluation metrics will be discussed to reinforce good practice when testing and evaluating models.

6. Application (4 weeks)
Armed with the knowledge of the previous lectures, we discuss how AI models can be used in the context of human conversation. We focus on large language models such as ChatGPT and human conversation behavioral models which can be used to produce spoken dialogue systems. Various language, audio and visual models will also be described. As part of these lectures students will choose a simple classification task related to human conversation and then successfully construct an AI model.

7. Feedback (1 week)

特になし

Attendance and participation (20%), exercises (60%) and a final report (20%).

Students should aim to review course content for 30 minutes before and after class and if possible practice programming on their own machines using Python.

This course is an introduction to the programming practice in Python, for students without prior programming experience. In this course, students learn how to write simple Python scripts, understand programming practices, and study common programming designs. At the end of the course, they would have a programmer mindset to write good code and basic programming skills in Python. As Python is widely used in many fields including academia and has a large collection of high-quality libraries, students may find their programming skills in Python useful for the rest of their academic years and possibly for their career in the future.

In this course, students will first learn the syntax of the Python language and the structure of a Python program. Then, they will learn to use some of the standard data structures provided by the Python language and some of its popular libraries. Finally, students will train in designing, writing, and testing their own programs.
After attending the course, students should be able to:
　　・Understand and modify existing simple programs.
　　・Design, implement, and test their own simple programs.
　　・Design, implement, and test their own simple graphical interfaces.

Introduction (1 session)
　　・Computer hardware and programming languages,
　　・Python in today’s programming landscape,
　　・Example of real-world Python use.

Part 1: Learning Python and Programming Practices (10 sessions)
In this part, students will learn the fundamentals of the Python programming language by studying small example programs and completing simple programming tasks. For each topic, when applicable, we discuss common programming practices.
The presentation will include the following topics:
　　・Discover Python using the interactive mode
　　・Running a Python script
　　・Numeric data and Boolean
　　・Naming and comments
　　・Control structures
　　・Data structures (list, dictionary, string)
　　・Object oriented programming with Python
　　・Input and Output
　　・Error handling
　　・Using Python modules
　　・Graphical User Interface (GUI) for Python
　　・Scientific computation with Python

Part 2: Programming Exercise (3 sessions)
The goal is to put in application the knowledge acquired in part 1 and experience real-world software development challenges.
The students will have to:
　　・Propose a solution,
　　・Implement the solution,
　　・Test the solution.

The schedule and contents are subject to change based on class progress.

Total 14 classes and one feedback class.

For this course, no prior programming experience is required. Sample programs will be provided as needed. For practicality, some may contain mathematical concepts and calculations, while there are no explanations for mathematical foundations.

Students must bring their own computer to participate in this course (BYOD).
The course will be using Python 3, available for free on any recent versions of the main operating systems (Windows, Mac, or Linux). Installation is straight-forward; if needed, the instructor will provide extra help to students.

The evaluation will be based on:
　　1. An assignment given during part 1 (50%)
　　2. A final programming task done during part 2 (50%).
The notation criteria will be explained during the classes.

Students are expected to review the class material during the delivery week to follow the course materials. Students who cannot complete the tasks given during a class should complete them before the next class to follow the course materials.

There are no specific office hours. Students can send emails to communicate with the instructor regarding their assignments, questions, and other inquiries.

Did you know that a substantial portion of global deaths can be attributed to lifestyle-related factors? According to the World Health Organization (WHO), approximately 70% of all deaths worldwide are linked to non-communicable diseases, which are mainly influenced by lifestyle choices. These include heart disease, stroke, diabetes, and certain types of cancer.

The potential impact of lifestyle changes on public health is huge. By adopting healthier habits, we have the capacity to significantly reduce both mortality rates and enhance overall quality of life. Current statistics underscore the urgency for such shifts in behavior.

Moreover, the quality of life for countless individuals can be greatly improved by adopting healthier habits. Factors such as improved mental well-being, enhanced physical vitality, and increased overall productivity are direct outcomes of a balanced and health-conscious lifestyle.

In this course, we will explore the transformative potential of lifestyle changes, aiming to not only prolong life but also elevate its quality. By understanding the far-reaching effects of our choices, we empower ourselves and those around us to lead healthier, more fulfilling lives.

We will learn about the causes and mechanisms behind the impact of lifestyle on health outcomes, with a special focus on the biological mechanisms of non-communicable diseases. Through interactive discussions and practical exercises, you will gain valuable insights and tools to implement positive changes in your own life. Together, we will begin a journey towards a healthier, more vibrant future for ourselves and our communities. Get ready to take charge of your well-being and unlock the full potential of a balanced and mindful lifestyle!

Throughout this lecture series, you will be introduced to the most common lifestyle-related diseases. This foundational knowledge will enable you to understand the key causes behind these conditions. Through guided personal study, you will develop effective prevention strategies. By the end of this course, you will understand the diseases that are increasingly placing a significant financial and social burden on society, yet are avoidable through mindful lifestyle choices.

1. Understanding the Global Impact of Lifestyle-Related Diseases
2. The Role of Diet and Physical Activity in Health
2.1. Unraveling Hypertension: The Risks of Prolonged High Blood Pressure
2.2. Ischemic Stroke: Dissecting Interruptions in Brain Blood Supply
2.3. Diabetes Mellitus: Exploring the Impact of Sugar Imbalance
3. Investigating the Effects of Air Pollution and Smoking on Health
3.1. Navigating Asthma and COPD: Airway Conditions
3.2. Lung Cancer: Tracing Cellular Damage from Smoking
3.3. Alzheimer's Disease: Understanding the Connection between Environmental Factors and Neurodegeneration
4. The Hidden Dangers of Alcohol Misuse
4.1. Understanding Alcohol Dependence: Craving, Control, and Tolerance
4.2. Chronic Liver Disease and Cirrhosis: Unveiling Alcohol-Induced Liver Damage
5. Major Depressive Disorder: Interaction with Lifestyle Factors
6. Proactive Measures for Preventing Lifestyle-Related Diseases
7. Culminating Assignment: Applying Knowledge to Practical Scenarios
8. Reflecting on Progress: Session Feedback and Insights

Changes in order and/or content might occur.

While enrollment is open to all students, it is advisable to have a basic understanding of biology for optimal engagement and comprehension. This course offers valuable insights and is designed to be interesting and meaningful for students across various academic programs.

Attendance and active participation: 20%
Midterm assignment: 40%
Self-Reflection Paper: 40%

Self-study outside of class is important for maximizing understanding and retention. This includes reviewing class materials, such as lecture slides, reading supplementary readings, and utilizing the Discussion and Commons section on PandA.

Additionally, expect assignments that necessitate timely preparation. These may encompass crafting concise individual or group presentations, responding to queries, and conducting independent studies on specific subjects. On average, allocating approximately 60-90 minutes per week for revision and preparation is recommended. This balanced approach ensures thorough comprehension and application of course content.

For students interested in diving deeper into nervous system disorders, I additionally recommend attending the seminar titled 'Z002096 - Disorders of the Nervous System'.
If you have further questions, feel free to write me an email.

This course introduces most common mental disorders (autism, schizophrenia, depression, etc.) and their symptoms using videos and case studies. The approach is integrative: it combines most recent psychiatric definitions (DSM-5; ICD-11), psychopathological and psychoanalytical understanding of human distress. By the end of this course, students will know how to diagnose mental disorders such as autism, schizophrenia, PTSD and depression.

To provide you with a general introduction to and understanding of mental disorders.
To increase your emotional intelligence through psychopathological knowledge.
To help you develop your analytical and critical thinking regarding the diagnosis of mental disorders.

1) Introduction
2) Neurodevelopmental disorders: Autism Spectrum Disorder (ASD) I
3) Neurodevelopmental disorders: Autism Spectrum Disorder (ASD) II
4) Neurodevelopmental disorders: Autism Spectrum Disorder (ASD) III
5) Schizophrenia
6) Paranoia (Paranoid personality disorder), Post Traumatic Stress Disorder (PTSD)I
7) Post Traumatic Stress Disorder (PTSD)II
8) Depression
9) Culture and psychopathology
10) Cultural Formulation Interview
11) Cultural concepts of distress
12) Other mental disorders
13) Other mental disorders
14) Conclusion
15) Feedback

特になし

Students are expected to actively participate in discussion and read material during class. Evaluation is based on the following:
3 short tests (Multiple choice questionnaires with 3 possible answers) Short test 1 (30%), Short test 2(30%), Short test 3 (40%).

Students do not have homework assignments. However, they are advised to take notes during class and to review the course material before short tests.

本科目は、英語による講義を履修するために必要となるリスニング能力の育成を目的とする。リスニング能力の育成では、語・文レベルでの聴解力を重視するボトムアップ型と、背景知識や文脈などを活用した意味理解を重視するトップダウン型の両方を組み合わせる。リスニング能力の向上により、主体的に英語での講義に参加できることを目指す。

本科目は、以下の3つを到達目標として定める。この科目が修了する時点で受講生が以下の能力を身につけることを目標とする。
(1)英語の音声的特徴（母音、子音、リズム、イントネーション、連結、脱落、同化など）を分析的に理解し、その知識をリスニングの際に利用することができる。
(2)文脈や背景知識、発話の状況を活用して、次にくる情報や内容などを予測したり、自身の理解を修正したりする方法を身につけ、その方法をリスニングの際に利用することができる。
(3) 英語の概論的講義 (10-20 分程度）を聞いて、その概要や要点を的確に把握することができる。

[授業方針]
「教室は、学習者が安心して間違い、その間違いから学ぶ場所」と心得ています。教室内に心地よい学びの共同体文化を創りましょう。ペアやグループ活動を積極的に行い、お互いに英語学習の難しさと喜びを共有します。

［授業のねらい］
皆さんが、他律的な英語学習者から自律的な英語ユーザーへと成長を遂げることを目指します。そのため、皆さんが授業で学んだリスニングのコツをもとにして、自分の興味ある英語をどんどん聞き・話すことを奨励し、その成果をまとめたレポートを評価します。聞く課題では、授業で紹介された動画や自分で見つけた動画の中でもっとも自分の興味をひいた動画を聞いてください。話す課題では、授業外ではAIと授業中ではクラスメートと話してください。（AIとの英会話については、下の「関連URL」を参照。）
技能習得には時間がかかりますので、毎週、自分の好きな話題でいいですから英語を聞いて話す課題を授業外に求めます。大変そうに聞こえますが、逆に言いますと、ある程度の努力を重ねないと英語は身につきません。また、皆さんが行った努力の過程は必ず適正に評価します。

[授業計画]
第2週から第13週の授業は、基本的に4つの部分で構成されます。1) 提出されたポートフォリオについてのコメント、2) 前の週の自分の英語学習についてペアで英会話、3) 英語の音声的特徴についての学習（ボトムアップ型学習）、4) 有意義な英語サイトの紹介（トップダウン型学習）。
1) でクラスメートの優れた学びから刺激を得ます。 2) ではスピーキング経験を重ねて苦手意識を取り除きます。3) が授業の主眼で、解説・ディクテーション・発音練習などで、日本語にはない英語の音声的特徴を学びます。4) では入門的なサイトから、学術的あるいは発展的なサイトを紹介して皆さんの視野を広げます。教科書ではアメリカ英語のリスニング・発音を学びますが、世界のさまざまな種類の英語のサイトも紹介します。
第14週では、英語講義でのノートの取り方を学びます。

以下のリストは、それぞれの週でのボトムアップ型学習の内容です。

1: 導入：授業とデジタル学習環境についての説明
2: 母音：日本語よりもはるかに多い英語の母音
3: 子音：3つのパラミターで子音を分類整理する。
4: 子音連結：子音と子音の間に不要な母音を入れない
5: 同化：音と音が結合して別の音になる
6: 脱落：特定の音はほぼ省略される。
7: 弱形・短縮：学校で習ったようには発音されない語や句
8: 破裂：破裂音なのに破裂が生じない場合
9: 連結（その1）：単語と単語の切れ目がわからなくなる。
10: 連結（その２）：わたり音の挿入による母音と母音の連結
11: リズム：上の現象の根源は英語のリズムにあった
12: イントネーション（その1）：心的態度の表明
13: イントネーション（その2）： 情報の焦点の明確化
14: ノートテイキング実践：要点だけを構造的に書き残す
15:　期末試験：英語動画を視聴し、その要点を英語でまとめる
16: 　フィードバック：PandA上でフィードバックを示す。授業時間には希望者の研究室訪問を歓迎する

特になし

以下の (a)-(d) の4項目を評価し、それぞれの比率にしたがって評価得点とする。
(a) 毎週提出するポートフォリオ (30%)
(b) 毎週提出するAIとの英会話レポート (20%)
(c) 積極的な授業参加 (20%)
(d) 期末試験 (30%)

授業の予習は不要ですが、復習としては第1〜14週まで「成績評価の方法・観点」の (a) のポートフォリオを提出してください。また英語で話すことを習慣化するため (b) のAIとの英会話のレポートの提出もお願いします。どの課題も、皆さん自身が書いてよかったと思える形でまとめてください。この授業の究極の目的は皆さんに自律的英語ユーザーになってもらうことですので、皆さんの個性的なレポートをお待ちしています。

授業にはインターネットが使えるデバイス（ラップトップ推奨）とイアフォンをもってきてください。
個人相談は随時受け付けますから、授業の前後か、メール（yanase.yosuke.3n@kyoto-u.ac.jp）でお互いに都合のよい時間を決めましょう。

人間社会が直面する問題を適切に理解するうえで必要な、生物学に関連する基礎的な概念と考え方について講義・討論する。授業では、人間社会におけるさまざまな問題のうち、公害問題、地球環境問題、持続的な生態系資源利用・管理に関連する問題を取り上げ、こうした問題のより正確な科学的知識と認識にもとづいた問題の解決方法の考案にむけて、生物学・生物多様性科学・生態学に関する知識・基本概念・考え方がいかに必要で、いかに重要であるかを理解することを目的とする。

人間社会が直面する問題を適切に理解するうえで必要な、生物学および生物多様性科学・生態学に関する基礎的な知識・基本概念・考え方を習得することを目指す。さらに、これらの知識・基本概念・考え方を応用して、人間社会におけるさまざまな問題をより正確に認識・理解する科学的認識法を身につけると共に、適切な問題の解決方法を合理的・現実的に考案するための思考方法を体得することを目指す。

以下のような課題について、１課題あたり３〜４週をかけて講義と討論をおこなう。
これら３つのテーマに取り組む前に、３つのテーマに共通する生物学の基本的な概念について２回ほど講義をおこなう。

テーマ１. 生物多様性と生態系サービス（第３回〜第６回）
概要: 本テーマは、地球の各所で進行している野生生物の絶滅と生物多様性の減少、それらがもたらす生態系の不可逆的変化、生態系サービスの劣化などの問題について焦点をあて、問題の把握と解決に必要な知識・概念の習得を目指す。「多様な生物はどのような利益を我々にもたらすのか？」「多様な生物を保護するにはどのようなコストが発生するのか？」という中心的な問題の理解に必要な生物多様性学・生態学を中心とする講義を２回、経済学・政策学などについての講義を１回行い、社会問題化している諸問題から、１、２の具体的なものをとりあげて、１回の授業時間を使って討論をおこなう。
　Keywords: 生態系、生物多様性、生態系サービス、保全生物学、野生生物の保護、絶滅危惧種、生物多様性保護条約、熱帯雨林、侵入生物、遺伝子資源

テーマ２. 農業生態系における持続的生産（第７回〜第９回）
概要: 本テーマは、地球規模の食糧枯渇問題について焦点を当て、食料をはじめとする農業生産物の長期的な安定供給を維持するうえで必要な「持続的農業生産」「自然資源の持続的利用」についての理解を深めることを目的とする。前テーマ同様、第７回（生物学・生態学関連）と第８回（法学）で関連する諸問題の理解にとって必要な知識・概念を身につけるための講義をおこない、第９回で討論する。
　Keywords: 農林水産業、乱獲、飢餓、生態系のバランス、食糧問題、コモンズの悲劇、人口爆発、物質循環、アグリビジネス、気候変動（温暖化）、グローバル経済、持続可能性、将来世代

テーマ３. 公害と生物濃縮（第１０回〜第１２回）
概要: 本テーマは、有害物質の環境への拡散に起因する公害問題に焦点をあて、そのような問題の予防・解決の方策を考える上で不可欠な前提条件となる、生態系における物質循環のしくみの理解を深めることを目的とする。特に、環境汚染が予想以上に深刻化する背景となった、食物連鎖網を通じて進行する生物濃縮のしくみについての理解を深める。前２つのテーマと同様に、２回の講義と１回の討論を行う。
　Keywords: 環境毒性学、鉱毒、残留毒性、生態系、水俣病、イタイイタイ病、環境汚染、放射性物質、外部性、政府の役割、環境政策

第１回には、この科目全体の概要と授業の進め方、評価法などについてのガイダンスも行う。
第１３回では、現在、テーマ１・２・３の複数にわたる問題のなかから、特に、現在社会問題化して世間の意見を二分・三分するような問題、あるいは、すべてのテーマに共通する問題や社会的な課題についてとりあげ、講師陣監修のもと、ディベート形式の討論を行う。また、この回までに、３テーマの討論を総括するレポートの提出を各受講生に課す。
第１４回では、前回までに提出させたレポートの内容を受講生にフィードバックする形式で、講師が総括的な講義を行う。

第１５回　フィードバック

履修要件：特になし。文系の学生にも配慮した講義をおこなう。

出席と参加の状況、討論への取り組み、レポートの内容、試験（定期試験を課す）の結果などを総合して成績を評価する（詳細は初回授業で説明する）。

特に討論にむけて、関連講義の復習を要する。

科学・技術の進歩は、人の生活を大きく変えてきました。特に、20世紀後半からの生命科学の著しい進展の成果として、劇的な技術革新がもたらされました。それらは、私たちの身のまわりに多く存在して生活そのものに大きな影響を与えていますが、そのことを意識する機会はあまりありません。そこで、本授業では生命科学の進歩と人の生活との関連に着目し、具体的なテーマをいくつか挙げて解説します。さらに、それらの先端技術が現代社会にもたらす新たなリスクやその解決法などについて議論をおこなうことで、私たちの生活と生命科学の関わりについて多面的にとらえられるようになることを目的とします。

現代社会において、生命科学が私たちの生活にどのように関わっているのかを、技術の側面のみならず倫理的・法的観点なども含めて多面的に理解する。また、ディスカッションを通じて、答えを求めることの難しい問題について総合的に考察する能力を養う。

本講義はフィードバックも含め授業回数を15回で行う。

３つのテーマについて講義し、最後に全てのテーマをとおして考えられる問題についてグループでの発表と総合ディスカッションをおこなう。また、各トピックスごとにディスカッションをおこなうか、レポートを課す。

ガイダンス　（第１回）（細川）
授業の概要と日程について説明し、簡単なイントロダクションをおこなう。

テーマ１：生命科学の視点からみた生物　（第２回〜第５回）（細川）
本テーマは、生命科学の基礎となる、遺伝子やタンパク質などの物質を基盤にした生命観への理解を深めることを目的とする。遺伝学の基礎、生化学の基礎について概説し、これらの知識を用いて生命科学の問題について議論を行う。

テーマ２：技術の側面からみた生命科学
生命と社会のつながりについて、おもにバイオサイエンス・バイオテクノロジーの観点から解説する。
（第６回〜第７回）（酒井）
細菌やウイルスなど、微生物の生存戦略や感染症発症メカニズムについて概説し、その社会的側面についても議論する。
社会生活における放射線の影響（第８回〜第９回）（井倉）
生命活動における放射線の影響について議論する。

テーマ３：生命とそれを取り巻く環境　
（第１０回〜第１３回）（竹前）
人間の活動は絶えず環境に影響を与え続けており、近年では両者の関係性に対する関心が高まっている。
授業では、環境や環境問題、そしてその解決策について、気候変動や生物多様性などの具体例を用いながら、おもに環境論・環境政策論の観点から概説する。そして生命と環境のつながり及びそのあり方について議論する。
==

テーマ４:グループ発表と総合ディスカッション　（第１４回）（細川）
授業中に与えられた課題について、グループごとに発表をおこなう。発表内容を含めて、本授業全体のディスカッションをおこなう。

履修要件：特になし。生物・生命科学の知識は必要ありません。文系の方も歓迎します。

平常点、討論での発表およびレポートの内容などを総合して評価する。
詳細は講義で説明する。

授業内容を復習し、発表前には準備の時間をとること。

　近年の激甚災害を受けて、南海トラフ巨大地震、都市直下地震、地球温暖化とスーパー台風など、自然災害に対する社会の関心が高まってきている。自然災害は、自然現象と人間社会とが互いに関係しあって生じるものであり、この関係を理解することで防災・減災について考えることが可能となる。日本列島で頻繁に生じる自然現象（地震・火山噴火・集中豪雨・台風や突風など）と、これらによって誘発される様々な自然災害の発生メカニズムを理解し、その防災・減災について多様な視点から検討を加え、解決策を考える授業を実施する。プレート沈み込み帯における地震・火山噴火の特徴や、集中豪雨や突風などを引き起こす気象現象のメカニズムについて、最新の研究成果を初学者にもわかりやすく解説し、それらの自然現象が引き起こす複合的災害について講義するとともに、災害を予測・軽減する方策について教員・受講者でディスカッションを実施する。

　日本列島で生じる多様な自然災害の発生メカニズムと、その防災・減災について、自然科学・社会科学の双方の基本的な知識を修得する。日常生活において、自然災害に対して科学的に考え、行動できるようになる。地域の防災のためにどのような備えが必要か、さらに日本列島における災害軽減のために何ができるか、主体的に考えることができるようになる。

第１回 導入（担当・清水）
過去の自然災害の発生状況を統計にもとづいて概観し、この講義の目的、到達目標、成績評価の方法等を説明する。

第１回〜第４回　地震・火山噴火と地盤災害（担当・清水）
概要：プレート沈み込み帯に位置する日本列島では、地震や火山噴火は自然の営みそのものであり、その活動を阻止することはできない。本講義では日本列島における地震活動や火山噴火の特徴について、プレートテクトニクスの基礎知識をもとに理解する。また、どのような地震被害、火山災害および地盤災害が起き得るかを過去の実例にもとづいて学び、災害対策について考える。
Keyword:　地震・津波・火山・土砂災害・プレートテクトニクス
授業内容：
　◆地球科学の基礎知識：プレートテクトニクス、日本列島の地質
　◆内陸直下型地震：1995年阪神淡路大震災、活断層
　◆海溝型巨大地震：2011年東北地方太平洋沖地震、津波
　◆火山活動と災害：火山噴火、溶岩流、降灰、火砕流、水蒸気爆発
　◆地盤災害の要因：土石流、斜面崩壊、地滑り、河川の氾濫
　◆自然災害の発生予測と減災：南海トラフ巨大地震、原発立地問題　　

第５回〜第８回　気象現象のメカニズムと災害への備え（担当・吉田）　
概要：日本列島で頻発する気象災害の主要素である、集中豪雨や突風などの気象現象のメカニズムを概観するとともに、台風や豪雨によってもたらされる災害（洪水災害・高潮災害・地すべり災害・斜面災害など）とその対策について学ぶ。また、地球温暖化が進む中で、気象災害の変化とそれに対応するための適応研究の最先端に触れる。
　Keyword:　台風災害・竜巻災害・洪水災害・高潮災害・土砂災害
　授業内容：
　◆気象現象のメカニズムに関する基礎知識
　◆気象現象による災害（洪水災害、土石流災害、高潮災害、斜面災害など）
　◆気象災害への対策、被害軽減策
　◆温暖化と気象災害
　◆気象災害との複合災害
　
第９回〜第12回　自然災害と人間の関わり（担当・LAHOURNAT）
概要：自然災害と人間の関わりについて、心理学・教育学・社会学・文化人類学・法学といった社会科学の観点から学ぶ。災害マネジメントサイクルに従って、事前の準備期、突発災害に対する対応期、その後の復旧・復興期にわたる課題をバランスよく学習することをめざす。
Keywords: 災害心理・防災教育・リスク認知・復興支援・災害文化・災害関連法
授業内容：
　◆自然災害と人間：災害リスク認知、防災教育、防災／減災、災害時の集合行動、心のケアなど
　◆自然災害と社会：被災者支援、被災地復興、災害情報、危機管理、防災計画など
　◆自然災害と世界：防災・復興をめぐる国際協力、災害文化、被災地復興、貧困と防災など

第13回、14回　総合討論（担当教員全員）
担当教員全員出席のもと、受講生全員で自然災害やその対策について意見を交換したあと、受講生をグループ分けし、それぞれが選択した検討課題について討論を実施する。討論の進め方として、まず「問題の因果関係：ツリー構造」を整理し、それを基に解決策を議論することとする。

第15回　フィードバック
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総合討論においては、受講生からの自由な課題提案を歓迎する。以下に課題例をあげる。

課題例１：京都市周辺の活断層で直下型地震が生じる危険性は？
　　　　　日常的にどのような備えが必要か？
課題例２：最近10年間に日本列島でどのような地盤災害があったか
　　　　　災害が繰り返される可能性は？安全確保の方法は？
課題例３：歴史時代や有史以前に大噴火を起こした火山について、
　　　　　今後同様な噴火があったときに想定される被害は？とり得る対策は？
課題例４：南海トラフで巨大地震が発生した場合の避難場所は？防災訓練は？
　　　　　被災者支援のためにボランティアとして何ができるか？
課題例５：2011年東北沖地震の津波被害からどこまで復興したか
　　　　　今後の同様な災害が起きたとき、創造的な復興としてどのようなことが考えられるか？
課題例６：突発的集中豪雨による災害を避けるために有効な方策は？
　　　　　居住地の特性は？避難場所は？
課題例７：広域大規模気象災害を未然に防ぐために有効な対策は？情報伝達方法は？
課題例８：広域大規模災害の想定および対策はどのようにすれば合意できるか？
課題例９：地球温暖化の影響が考えられる世界各地の異変は？国際協力の方法は？
課題例10：自助・共助・公助・外助を有効にするために日頃からどのようなことができるか?

特になし

12回の講義の平常点（授業への参加状況 30%・レポート課題 30%）と2回の総合討論での平常点（議論への参加状況 20%・グループ発表の内容やプリゼンテーション 20%）で評価する。各自が積極的に授業に参加することが重要である。総合討論では、グループ発表における各自の関与度も評価の対象になる。

授業では毎回資料を配布するので、その要点を復習すること．また、それぞれの自然災害項目について、関連書籍を通じて各自で調査すること。実際に自然災害が発生した場合には、報道資料やインターネットで情報を集め、授業内容と関連して考えること。

講義資料配布や、レポート提出やメール連絡に京都大学の授業支援システム PandA を使用することがある。授業の進め方については第１回めの授業で説明する。開講時に、受講人数制限等により履修がまだ確定しない場合も、第１回めの授業から出席するように。