教員名 : 木村 真
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授業科目名
研究演習Ⅰ (社会情報・専門科目)
(英語名)
Research Seminar I (社会情報・専門科目)
科目区分
専門教育科目
ー
対象学生
社会情報科学部
学年
3年
ナンバリングコード
KCJBS3MCA3
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
木村 真
所属
社会情報科学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
該当なし
オフィスアワー・場所
授業終了後30分・教員研究室
連絡先
s-kimura@sis.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
2◎/1〇/3〇
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】
【到達目標】
授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
データ分析の演習とテーマ学習で構成される。演習は、計量経済分析の基礎をテキスト、サンプルデータ、統計ソフトを使用して実践的に学習する。テーマ学習では、少子高齢化を軸に経済や社会での政策課題をいくつかピックアップする。そしてその課題に対してどのようにアプローチするかを議論し、過去の知見を調べて、必要な分析手法やまとめ方を学ぶ。
【授業計画】
教科書
田中隆一「計量経済学の第一歩 -- 実証分析のススメ」有斐閣ストゥディア参考文献
適宜紹介する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【事前学習】テキストの事前読み込み(15h)、プレゼンテーションの準備(15h)
【事後学習】演習の復習(15h)、関連研究調査(15h) アクティブ・ラーニングの内容
前半は、統計ソフトを使用してサンプルデータを使用した演習を予定している。
後半のテーマ学習では、グループ単位での調査、プレゼンテーションを予定している。 成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
卒業研究を行うための基本的な知識と技能を身につけ、主体的な探究を行うことができる者に単位を授与する。講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える。 【成績評価の方法】 発表30%、討論30%、レポート40% 課題・試験結果の開示方法
授業の中で解説・講評する。
履修上の注意・履修要件
・社会情報科学部の必修科目である。
≪生成AIの利用について≫ ・レポート、小論文、学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。 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。
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