シラバス情報
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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
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
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
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
2026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
アポイントメントによる
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】
対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない 生成ＡＩの利用
全面的に許可
生成ＡＩ注意点
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。 教科書
松浦寿幸「Stataによるデータ分析入門 第3版 〜経済分析の基礎から因果推論まで〜」 東京図書株式会社参考文献
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（各グループ1回は発表）。 このほか、習得したい分析手法について調べて報告してもらうことを予定している（各自１回は報告）。 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】 発表内容、 実技等を基準として総合的に評価する。 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。
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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