卒研ゼミナールⅠ （国際商経・専門科目）

授業科目名

(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

ー

対象学生

国際商経学部

学年

4年

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

KCCBK4MCA3

単位数

2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

森谷義哉

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4

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

火曜日／昼休み(12:10-13:00)／教員研究室

連絡先

メールアドレス

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◎

研究科DP

ー

全学DP

ー

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

【講義目的】
現在は、どのような分野においても、必要なデータを正しく収集し、正確に分析して、適切な結論を導く力が重要である。統計学は、そのような力を身につけるための基本的な科目の一つである。このゼミナールでは、データ解析の実践的な知識を習得し、プログラミングを用いて現実的な課題を数理的に考察して結論を導くことができるようになることを目的とする。
さらに、データ解析の経験を通じて、卒業論文の作成に必要な研究姿勢を身につけることも目的とする。
【到達目標】

自分の興味や関心から研究テーマを決め、「問い」を設定できる。
研究計画書を作成・修正し、自分の研究を卒業論文としてまとめることができる（データ解析を含む場合は、適切なデータ解析を行うことができる）。
研究内容をわかりやすく発表できる。

授業のサブタイトル・キーワード

サブタイトル：実践的なデータ解析の知識とスキルを学ぶ。
キーワード：データ解析、プログラミング、Python、R

講義内容・授業計画

【講義内容】
各学生が自分の研究内容を発表し、それをゼミナールの全員で検討することによって、卒業論文の完成を目指す。
【講義計画】
1-4. 研究テーマの決定・「問い」の設定
　・教員と相談しながら研究テーマを決め、「問い」を設定する。
　・研究計画書を作成・修正する。
5-14. 卒業論文の作成
　・先行研究をまとめる。
　・新しい成果を目指して、分析や考察を行う。
　・データ解析に必要な統計学の知識やプログラミングのスキルを身につける。
15. 中間報告会
　・卒業論文の進捗状況を発表し、中間評価を行う。
※パソコンの利用：原則として、毎回使用する。

※研究・卒研ゼミナールの全体的な計画

研究ゼミナールⅠ（2年次・後期）
論文の書き方を学習する。
データ解析の知識とスキルを習得する。
プログラミングのスキルを習得する。
研究ゼミナールⅡ（3年次・前期）
データ解析の知識とスキルを習得する。
プログラミングのスキルを習得する。
研究テーマを設定し、必要な情報を収集する。
研究ゼミナールⅢ（3年次・後期）
データ解析の知識とスキルを習得する。
プログラミングのスキルを習得する。
研究計画書を作成し、ミニ卒業論文を作成する。
卒研ゼミナールⅠ（4年次・前期）
研究計画書を修正し、卒業論文を作成する。
卒研ゼミナールⅡ（4年次・後期）
卒業論文を作成する。

教科書

授業中に適宜指示する。

参考文献

受講者と相談の上、適宜指示する。

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【事前学習】

資料を収集したりデータ解析を行ったりしながら、卒業論文を作成する(30h)

【事後学習】

ゼミナールでの検討結果をふまえて、卒業論文を修正する(30h)

アクティブ・ラーニングの内容

質問に対して、教員と学生間、または学生間のディスカッションを行う。
2〜4人程度のグループに分け、グループ単位でのディスカッションやプレゼンテーションを行う。

成績評価の基準・方法

【成績評価の基準】
研究テーマを設定し、卒業論文を作成できる者については、講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に基づき、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価の上、単位を付与する。
S: 非常に優れた卒業論文を作成することができ、研究内容を正確に説明できる。
A: 優れた卒業論文を作成することができ、研究内容を適切に説明できる。
B: 標準的な卒業論文を作成することができ、研究内容を概ね適切に説明できる。
C: 概ね標準的な卒業論文を作成することができ、必要最低限の研究内容を説明できる。

【成績評価の方法】
以下の2項目を基準として、受講態度（発表・質問・ディスカッション）を含めて総合的に評価する。

卒業論文に取り組む姿勢：50%
卒業論文の完成度および中間報告会における発表内容：50%

課題・試験結果の開示方法

課題は、次回の授業で優れたものを紹介しながら講評する。

履修上の注意・履修要件

【履修上の注意】

研究テーマについてはゼミナールの教員と十分に相談してください。このゼミナールでは、統計学または情報に関連した研究テーマが望ましいですが、それら以外の研究テーマでも前向きに取り組むことができれば可能です（ただし、どのような研究テーマにも対応できるわけではないので、必ず事前に相談してください）。
ゼミナールの時間以外の行事（学内外での講義・講演会・セミナー・コンペティション等）にも積極的に参加することを期待します。

【履修要件】

「研究ゼミナールⅢ」の単位を修得していること。
「多変量データ解析」を履修することが望ましい。必要ならば、「統計学(B)」も履修すると理解が容易になる。

実践的教育

該当しない。

備考

担当教員の専門分野は数理統計学であり、このゼミナールでは必要に応じて統計学の知識やスキルについて説明する。

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。

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