基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名 ／Course	経営学問題演習A／Exercises in management theories A
時間割コード ／Course Code	E1G71003_E1
開講所属 ／Course Offered by	経済学部／Faculty of Economics
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第3クォーター／3Q
曜限 ／Day, Period	金／Fri　2
開講区分 ／Semester offered	第3クォーター／3Q
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	厨子　直之
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form	講義・演習
教室 ／Classroom	西２号館Ｅ１０３／E103
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy	要件年度 ／Required Year 要件所属 ／Course Name ディプロマポリシー ／Diploma Policy DP値 ／DP Point 2020/04 ～9999/04 経済学部 2.専門的知識や技能 10

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
厨子　直之	経済学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	ソフト・バンクの孫正義会長が多変量解析を用いたプレゼンをすることを社員に強調しているように、近年、統計分析はビジネス現場で非常に注目されています。統計分析と聞くと、とても難しそうだと感じるかもしれませんが、一切数式を使わず初学者でも理解できるように説明します。 この講義では、特に人事データ分析に有効な心理統計に関する実践的スキルの習得を重視し、将来、人事プロフェッショナルや人事コンサルタントとして活躍できることを目指します。
到達目標 ／Course Objectives	以下の2点を授業の目標として設定しています。 １．人事データ分析に関する基本的な分析ができるようになること ２．心理統計に関する分析ソフトを使いこなせるようになること
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	予習課題：50％ 単位認定試験：50％
教科書 ／Textbook	第1回目の講義時に連絡します。
参考書・参考文献 ／Reference Book	入江崇介『人事のためのデータサイエンス―ゼロからの統計解析入門』中央経済社、2018年。
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	この講義では、受講者の主体的な講義への取り組みを重視していますので、ペアでのディスカッションやプレゼンテーションに意欲的かつ積極的な方でないと単位は修得できません。
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	本講義は予習を前提とした反転学習、ペアでのディスカッションおよびプレゼンテーションを中心としますので、「その他連絡事項」の欄をよく読んだうえで、受講を決定してください。
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	組織行動論A・B、人的資源管理論B
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	毎週、個人で予習課題の完成に向けた十分な時間の確保が必要です。
その他連絡事項 ／Other messages	※必ず以下を読み、了承したうえで必ず履修してください。 以下を読まずに履修して、後から不利益が生じても一切考慮はいたしません。 １．毎回、予習課題に取り組んでいただきます。予習課題が未提出の場合は、いかなる理由があっても、各回のペアワークとプレゼンテーションには参加できません（点数を与えません）。 ２．ペアワークにおいてPCを使用します。
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	（１）自主学習 （２）反転学習 （３）学生自らが具体的なテーマや対象を設定する学習 （４）学生による発表をともなう学習 （５）グループワークをともなう学習
オフィスアワー ／Office Hours	質問等は、以下のメール・アドレスに連絡ください。 金曜12時30分～13時、厨子研究室（西3号館412室）。 他学生との重複、出張等で不在の場合がありますので、事前に以下メール・アドレス宛てに予約を入れてください。 zushi★wakayama-u.ac.jp ★を@に変えてください。
科目ナンバリング ／Course Numbering	E07081J01000G221，E07081J01000B221，E07081J01000A221，E07081J01000P221，E07081J01000S221

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考（担当） ／Notes
1		イントロダクション	講義の概要と進め方	あらかじめシラバスをよく読んでおく（10分）
2		人事データ分析の流れ	人事データ活用とは/人事データ活用への関心が高まっている背景とは	第1・2章に関する予習課題を完成させる（60分）
3		データの基本的特徴を明らかにする	人事データの性質を理解する/人事データを見える化する/人事データの特徴を数で表す	第5・6・7章に関する予習課題を完成させる（60分）
4		グループ間の差を比べる①	統計解析の基礎/高業績者の行動特性をあぶりだす/研修効果を確認する	第8・9・10章に関する予習課題を完成させる（60分）
5		グループ間の差を比べる①	職種別の性格特性の差を確認する/職種別・業績別の性格特性の差を確認する	第11・12章に関する予習課題を完成させる（60分）
6		人事データの関係性を明らかにする	満足度と離職意向の関係性を分析する/活躍人材を予測する	第13・14章に関する予習課題を完成させる（60分）
7		人事データに隠されている要因をあぶり出す	管理職行動の構造を明らかにする	第15章に関する予習課題を完成させる（60分）
8		複雑な人事データの関係を捉えると単位認定試験	持続的成長モデルを検証するに関する講義45分、終了後45分で単位認定試験を実施	第16章に関する予習課題を完成させる（60分）、単位認定試験に向けて、これまでの講義内容を振り返る（60分）