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Teacher name : 高階 利徳
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Course Title
Organizational Behavior
Course Title in English
Organizational Behavior
Course Type
-
主専攻科目
Eligible Students
Graduate School of Social Sciences
Target Grade
All
Course Numbering Code
KCBMS5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
高階 利徳
Affiliation
国際商経学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
8
Office Hours and Location
随時受け付け、研究棟Ⅱ 415研究室
Contact
takasina@em.u-hyogo.ac.jp
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
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Corresponding Graduate School DP
1〇/2〇/3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
(講義目的)
職場での⼈的資源マネジメント上の実践的課題抽出および解決⽅法の探索 (到達目標) 理論に基づいたフレームワークの活⽤、定量的分析⼿法の習得 Subtitle and Keywords of the Class
⼈的資源管理、組織⾏動論、アンケート調査、統計
Course Overview and Schedule
(講義内容)
理論に基づき分析のフレームワーク(仮説)を設定し、量的データを収集し、統計的に分析すで、データに基づいた意思決定が実践できるようになる。 (授業計画) 組織⾏動論の基礎的⽂献を輪読する。受講者の修士論⽂作成等に役⽴つ⽂献の講読とディスカッションを⾏う。取り扱うトピックの例は、以下の通りである。 第01回 オリエンテーション(講義概要の説明、受講者数によってはチーム分け) 第02回 研究報告資料の書き⽅ 第03回 組織⾏動論(OB)トピック①(組織コミットメント、組織市民行動) 第04回 組織⾏動論(OB)トピック②(組織市⺠⾏動、組織的公正) 第05回 統計トピック①(⼼理測定法の基礎) 第06回 統計トピック②(⼼理測定法の基礎) 第07回 統計トピック③(統計ソフトのオペレーション その1) 第08回 統計トピック④(統計ソフトのオペレーション その2) 第09回 統計トピック⑤(統計ソフトのオペレーション その3) 第10回 統計トピック⑥(帰無仮説検定の基礎) 第11回 分析作業① 第12回 分析作業② 第13回 分析作業③ 第14回 分析作業④ 第15回 最終報告会 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。
この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成AIの利用を全面的に許可しており、生成 AIの利用について制限を設けないが、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。生成AI の出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。使用した場合にその旨をレポー ト等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。 Textbook
開本浩矢編(2019)『組織行動論(ベーシック+)』中央経済社。
References
⼩宮あすか・布井雅⼈(2024)『Excelで今すぐはじめる心理統計 第2版 簡単ツールHADで基本を身につける』講談社 。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
(予習)
講義⽤⼿引、テキスト・論⽂の該当部分を事前に読み、レジュメ等を作成する。(30h) (復習) テキスト該当部分や指定論⽂を読み直し内容を再確認する。統計ソフトの利⽤法を解説する。(30h) Contents of Active Learning
ディスカッションを通じて、学⽣が正解のない問いに向き合うことを⽀援する。
また、学⽣が研究データについて理解を深め、物事を論理的・多⾯的・客観的に捉えることができるようにする。 Grading Criteria and Methods
成績評価の基準:社会科学研究科規程に従い、成績評価の上、単位を付与する。
評価の⽅法: Ⅰ 評価項目 成果物(調査報告の出来栄え):50% 取組姿勢(積極的発⾔):50% Ⅱ 評語の定義 S:極めて良好な取組姿勢をもって特に優れた成果物を作成し、非常に⾼い思考⼒を獲得した。 A:良好な取組姿勢をもって優れた成果物を作成し、前期課程学⽣に相応しい思考⼒を獲得した。 B:通常の取組姿勢をもって平均的な成果物を作成し、前期課程学⽣として平均的な思考⼒を獲得した。 C:消極的な取組姿勢で成果物を作成し、前期課程学⽣として最低限の思考⼒を獲得した。 How to Disclose Assignments and Exam Results
プレゼンに対するフィードバックは、原則としてプレゼン終了後、その場で⾏う。
Precautions and Requirements for Course Registration
本講義では統計的に処理できるアンケート調査票を作成し、それをもとに一次データを収集する予定である。リサーチサイト(調査先:アンケートをとらせてくれる職場など)は、受講者自身で確保することとする。
また近年では、ウェブ上のアンケート調査サービスが普及・充実してきているので、そのような調査サービス(例:Freeasy、Yahoo!クラウドソーシング)を利用しても構わない。 本講義は自宅等での個人学習が必須である。また、統計を用いた分析手法の重要性を理解した受講生のみが履修しているものとして講義を進める。 授業は原則として対面方式で実施する。 Practical Education
該当しない
Remarks
担当教員の研究領域は、組織行動論および人的資源管理論である。
本講義は、担当教員の専門分野である組織行動論の基礎理論や関連領域について、大学院レベルの内容の学習を目的として開講するものである。 In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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