シラバス情報

授業科目名
卒研ゼミナールⅠ (国際商経・専門科目)
(英語名)
Thesis Seminar I (J) (国際商経・専門科目)
科目区分
専門教育科目
対象学生
国際商経学部
学年
4年
ナンバリングコード
KCCBK4MCA3
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
演習 (Seminar)
開講時期
2024年度前期
担当教員
伊藤 国彦
所属
国際商経学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標8/目標9
オフィスアワー・場所
火曜日12:30〜12:50 
研究室 研究棟ⅠA208
連絡先
itok@em.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
1◎/3◎/4◎
研究科DP
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
【講義目的】このゼミナールの目的は、研究ゼミナールⅠからⅢで習得した理論・実証的分析方法や論文の書き方をベースにして、各自が設定したテーマを研究し、適宜途中経過を報告することである。また、Pythonを用いて人工知能(AI)で利用されるより高度な分析手法である深層学習(ニューラルネットワーク)の実習も行う。
【到達目標】到達目標は、参考文献、資料、データ収集を収集して、適切な分析手法を選択し論文の構成を形作ることである。また、Pythonを用いてAIのより高度な分析が着きるようになることである。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:卒業論文を執筆する前段階まで準備するゼミナール
キーワード: 文献収集、論点の明確化、分析、結論の導出、論文構成
講義内容・授業計画
<講義内容>
①3年次に暫定的に決定したテーマに関する参考文献・資料・統計・データを収集し、参考文献のサーベイを行う。調べている途中で、テーマを変更してもかまわない。
②論文を書くに当たって、「何を論点にするのか」を徹底的に明確化していくように心がけて研究テーマを絞り込む。論点が決まれば、論文の目的はおのずと定まる。
③とても参考になる文献は丁寧に読み、ある程度役立ちそうな文献はざっと目を通して、論文に使える部分だけピックアップしておく。調べた文献に記載されている参考文献をみて、さらに文献を探す。
④インターネットで、レポートに使えそうな資料や統計を探す。
⑤論点に関して、証明・資料や統計による分析などの根拠を示して結論(自分の意見・主張・ 発見)を導く(論証する)。それをレジメの形式で整理する。
⑥論文全体の骨子(章立て構成)のレジメができた段階で報告し、みんなの質問に答え、アドバイスを得る。それを参考にして、論文の内容を再構成する。
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<講義計画=スケジュール>
4〜5月:文献・資料・統計の収集とサーベイとテーマについての発表。
6〜7月:追加的な文献・資料・統計の収集とサーベイ。論文骨子の作成の発表。
(4〜7月:ニューラルネットの理論とPythonによるニューラルネットの実装)

卒業論文の準備の報告に関しては、生成系AIの出力結果をそのまま発表してはならない。そうしたことが判明した場合には、単位を認定しない。
教科書
1)各自が自分のテーマにあわせて収集する。
2)我妻幸長,『はじめてのディープラーニング』,SBクリエイティブ. (生協で購入する)
参考文献
各自が自分のテーマにあわせて収集する。必要に応じて、授業の中で紹介する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
卒業研究と卒論作成は、ゼミの時間に加えて週当たり最低でも4時間以上の時間をかけて取り組むこと。
アクティブ・ラーニングの内容
ゼミ全体で研究・論文をより良いものにしていくために、各報告に関してゼミ生みんなで論評しあう。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】参考文献、資料、データ収集を収集して、適切な分析手法を選択し論文の構成を形作る段階まで到達する。また、Pythonを用いてAIのより高度な分析ができるようになる。このような学生に単位を与える。その到達目標の達成度に応じてSからCで成績評価をする。
【成績評価の方法】ゼミへの参加姿勢20点(20%)、Python実習20点(20%)、卒業研究・卒業論文への取り組み60点(60%)の合計100点(100%)である。到達目標にあげた点の達成度に応じてSからCで評価する。
課題・試験結果の開示方法
研究・卒論に関する報告や質問に対して、コメントやアドバイスをする。
履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。