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B／Exercises in management theories B
時間割コード ／Course Code	E1G71004_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4クォーター／4Q
曜限 ／Day, Period	金／Fri　2
開講区分 ／Semester offered	第4クォーター／4Q
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	経営学問題演習Aでは、教科書のサンプル・データを用いて、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目標としました。この講義では、人事データ分析に関するオリジナルな質問票の作成とデータ収集・分析を行い、ビジネス提案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独自の調査・分析ができるようになること ２．データ分析に基づいて実践的な提案ができるようになること
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回目の講義時にお知らせします。
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、グループ・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、グループ・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	経営学問題演習A、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、各回のグループ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．グループワークにおいてPCを使用します。 ３．経営学問題演習Ａを受講してない場合は、この講義の内容を理解するために、経営学問題演習Ａの内容に関連する書籍を別途読んでいただく必要がある場合があります。
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		人事データ分析のための調査プロセス	調査テーマ・目的・タイトル・仮説をどのように決めるのか？	「人事データ分析のための調査プロセス」に関する予習課題を完成させる（60分）
3		人事データ分析のための質問紙デザイン	どのようなアンケートのレイアウトだと適切に回答してもらえるか？	「人事データ分析のための質問紙デザイン」に関する予習課題を完成させる（60分）
4		オリジナルな人事データ分析調査のための文献検索	調べてみたい調査テーマに適した文献をどのように見つけるか？	「調査テーマに関連する文献リスト」を完成させる（60分）
5		オリジナルな人事データ分析のための調査設計と質問票作成	調査テーマを明らかにするために必要な尺度をどのように作成するか？	「調査テーマに関連する尺度リスト」を完成させる（60分）
6		オリジナル・データの分析①	オリジナル・データの基本的な特徴を把握する	「オリジナル・データの記述統計分析」結果をまとめてくる（60分）
7		オリジナル・データの分析②	オリジナル・データの多様な関連性を特定化する	「オリジナル・データの多変量解析」結果をまとめてくる（60分）
8		分析結果の発表と単位認定試験	オリジナル・データの分析結果の発表45分、終了後30分で単位認定試験を実施	発表資料の作成（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）