研究演習Ⅱ (社会情報・専門科目)

Research Seminar II

専門教育科目

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社会情報科学部

3年

KCJBS3MCA3

2.00単位

演習 (Seminar)

2026年度後期

古隅 弘樹

社会情報科学部

日本語

該当なし

情報科学研究棟　K420研究室

furuzumi@gsis.u-hyogo.ac.jp

2◎／1〇／3〇

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講義目的

1. 研究演習Ｉに引き続き，卒業研究に向けて，専門的知識の理解を深め，学問の方法論を身につける。
2. 文献の収集方法や研究の進め方の確認
3. 社会が抱える課題について，より具体的な（研究演習Iとは異なる）研究テーマの設定から，アプローチの方法，意見のとりまとめ，今後の課題と発展，成果の報告に至る，一連のプロセスをゼミ生と討論しながら確認する．

到達目標

1. 専門文献を読んで理解することができる。
2. 卒業研究の方向性を決める。
3. 研究への取り組み方（付き合い方）を考えて主体的に行動できる．

【キーワード】論文の書き方，データ思考，統計データ，アカデミックスキル

講義内容
社会における多様な課題について様々な側面から議論し，特定のテーマを各自が設定するところから始め，課題の背景，現状の把握，課題や論点の整理，データに基づく分析，解決に向けた提言など，研究成果の報告に至る一連のプロセスには，修得しておくべき基本的な考え方や作法（アカデミック・リテラシー）が数多く存在する．
過去の講義で作成してきた課題レポートに比べて，より学術的な意味で，卒業研究にどのように取り組むべきかを考えることが求められており，4年次の卒業研究に向けて基本的な部分でつまずかないよう，小規模ながら個々の具体的な研究テーマを題材として取り組みたい．

授業計画

1. ガイダンス（研究演習Iで各自が行ったことの確認，ゼミの基本方針）
2. 論文の書き方① 論文とは何か
3. 論文の書き方② 文献の調べ方
4. 論文の書き方③ 方法論、調査設計
5. 論文の書き方④ 先行研究と学問大系
6. 論文の書き方⑤ 構成と文章、パラグラフライティング
7. 思考の方法学① モデルと思考
8. 思考の方法学② 定量的モデルと定性的モデル
9. 思考の方法学③ ミクロモデルとマクロモデル
10. 思考の方法学④ 静的モデルと動的モデル
11. 日本の構造① 統計データから読み取れること
12. 日本の構造② 統計データを批判的に解釈する
13. 最終報告に向けて① 報告書の原案作成 
14. 最終報告に向けて② 進捗報告
15. 最終報告会

対面

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

利用する場面を限定し許可

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し、担当教員の指示に従うこと。
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。
また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポート・論文として提出してはならない。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない又は認定を取り消すことがある。

栗田  治 （2023）『思考の方法学 (講談社現代新書)』 講談社
小熊英二（2022）『基礎からわかる 論文の書き方 (講談社現代新書)』講談社
橘木俊詔（2021）『日本の構造 50の統計データで読む国のかたち (講談社現代新書)』講談社

明石芳彦 (2018)『社会科学系論文の書き方』ミネルヴァ書房

演習では，個々のテーマ設定に応じて文献調査，文章の作成，発表資料の作成が必要になる（60時間）．

講義では社会科学系論文の作成に関連する実習を行い，成果報告や質疑を通じて，学生同士のコミュニケーションや教員の指導を活発に行い，相互の理解を深める取り組みを行っている．

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％
※討論：ゼミにおける積極的な議論への参加姿勢や発言内容を評価する

講義の過程で提出を求めたレポートや成果報告については，講義の中で受講者相互の評価やコメントを返し，教員からもアドバイスを行う．

社会情報科学部の必修科目である

該当しない