シラバス参照

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

演習Ⅱ／Seminar Ⅱ

時間割コード
／Course Code

E2F91005_E1

開講所属
／Course Offered by

経済学研究科／Graduate School of Economics

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第3クォーター／3Q

曜限
／Day, Period

金／Fri　4

開講区分
／Semester offered

後期／the latter term

単位数
／Credits

2.0

学年
／Year

1,2

主担当教員
／Main Instructor

芦田　昌也

科目区分
／Course Group

授業形態
／Lecture Form

演習

教室
／Classroom

西３号館２１０（研究室１）／西３号館２１０（研究室１）

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
2022/04 ～9999/04	経済学研究科	高度な専門性と研究力	4
		協働性と倫理性	2
		研究科が掲げる到達目標	4

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
芦田　昌也	経済学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	演習Ⅱは、設定した当該分野の課題に基づく内容を論理的に説明すること、議論することができるための発展的能力を修得することを目的とする。研究を進める上で、専門的知識を階層的かつ分野横断的に連関させることが求められる。くわえて、当該研究課題の研究が妥当であることを、専門分野に関わる他者のみならず、専門分野外の社会科学研究に関わる他者に対しても論理的に説明し、議論できることが求められる。
到達目標／Course Objectives	専門的知識に基づき、研究目的／研究方法／研究の結論・到達点／結論・到達点の研究上の意義および妥当性の発展的部分とは何か、またそれを他者に論理的に説明し、議論を行うことができる。
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	次の点から評価する．・プレゼンテーション（報告資料）の内容 50% ・質疑応答の内容 25％・議論の内容、25%
教科書／Textbook	なし
参考書・参考文献／Reference Book	前田祐治（訳），「ビジネス統計学原書6版」，丸善出版，ISBN：978-4-621-08891-3 森純一郎（著），「Python データ解析入門」，東京大学出版会，ISBN：978-4-13-062466-4 （python を用いたプログラミングは予定していない．処理の内容を理解する上で参考になる）
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	・表計算ソフトウェア，もしくは統計処理ソフトウェアを使用する予定である．・もし，不慣れであれば授業を通して使い方を習得すること．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	・最小限のパソコン操作ができること
履修を推奨する関連科目／Related Courses	なし
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	・表計算ソフトウェアや統計処理ソフトウェアの操作に慣れていないならば，1セットのデータでもできることはいろいろあるので，操作を試してみること．・慣れてきたら，オープンデータも提供されているので，目的をもってデータを入手し処理してみること．
その他連絡事項／Other messages	授業形態が「講義」または「講義・演習」に該当する場合、以下の点にご注意ください。シラバスに記載されている授業実施方法が「対面」であっても、受講者数などの理由により「遠隔」に切り替わる可能性があります。授業実施方法に変更がある場合は、授業担当教員または経済学部係から通知がありますので、教育サポートシステムやMoodleなどからの通知に十分注意してください。
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	・ソフトウェアを使用すると，どのような計算が行われているか知ることなく処理結果を得ることができるが，可能な限り処理内容を把握するように心がけるとよい．
オフィスアワー／Office Hours	後期月曜5限：場所西3号館 525室電子メールなども利用してください．相談内容によっては，すぐに回答できないことがあります．
科目ナンバリング／Course Numbering	EM0004J11019X795
実務経験／Practical Experience	無

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け／Subjects and position in the whole course	学習方法と内容／Methods and contents
1	1回目	概要とガイダンス	演習の概要とガイダンス
2	2回目	調査計画	事前調査計画
3	3回目	調査と分析（1）	資料調査①
4	4回目	調査と分析（2）	資料調査結果分析①
5	5回目	調査と分析（3）	資料分析結果に関する関連文献のレビュー①
6	6回目	調査と分析（4）	資料調査②
7	7回目	調査と分析（5）	資料調査結果分析②
8	8回目	調査と分析（6）	資料分析結果に関する関連文献のレビュー②
9	9回目	調査と分析（7）	資料調査③
10	10回目	調査と分析（8）	資料調査結果分析③
11	11回目	調査と分析（9）	資料分析結果に関する関連文献のレビュー③
12	12回目	調査と分析（10）	資料調査④
13	13回目	調査と分析（11）	資料調査結果分析④
14	14回目	調査と分析（12）	資料分析結果に関する関連文献のレビュー④
15	15回目	まとめ	専門分野テーマに関する相互討論

授業の概要・ねらい／Course Aims	演習Ⅱは、設定した当該分野の課題に基づく内容を論理的に説明すること、議論することができるための発展的能力を修得することを目的とする。研究を進める上で、専門的知識を階層的かつ分野横断的に連関させることが求められる。くわえて、当該研究課題の研究が妥当であることを、専門分野に関わる他者のみならず、専門分野外の社会科学研究に関わる他者に対しても論理的に説明し、議論できることが求められる。
到達目標／Course Objectives	専門的知識に基づき、研究目的／研究方法／研究の結論・到達点／結論・到達点の研究上の意義および妥当性の発展的部分とは何か、またそれを他者に論理的に説明し、議論を行うことができる。
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	次の点から評価する．・プレゼンテーション（報告資料）の内容 50% ・質疑応答の内容 25％・議論の内容、25%
教科書／Textbook	なし
参考書・参考文献／Reference Book	前田祐治（訳），「ビジネス統計学原書6版」，丸善出版，ISBN：978-4-621-08891-3 森純一郎（著），「Python データ解析入門」，東京大学出版会，ISBN：978-4-13-062466-4 （python を用いたプログラミングは予定していない．処理の内容を理解する上で参考になる）
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	・表計算ソフトウェア，もしくは統計処理ソフトウェアを使用する予定である．・もし，不慣れであれば授業を通して使い方を習得すること．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	・最小限のパソコン操作ができること
履修を推奨する関連科目／Related Courses	なし
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	・表計算ソフトウェアや統計処理ソフトウェアの操作に慣れていないならば，1セットのデータでもできることはいろいろあるので，操作を試してみること．・慣れてきたら，オープンデータも提供されているので，目的をもってデータを入手し処理してみること．
その他連絡事項／Other messages	授業形態が「講義」または「講義・演習」に該当する場合、以下の点にご注意ください。シラバスに記載されている授業実施方法が「対面」であっても、受講者数などの理由により「遠隔」に切り替わる可能性があります。授業実施方法に変更がある場合は、授業担当教員または経済学部係から通知がありますので、教育サポートシステムやMoodleなどからの通知に十分注意してください。
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	・ソフトウェアを使用すると，どのような計算が行われているか知ることなく処理結果を得ることができるが，可能な限り処理内容を把握するように心がけるとよい．
オフィスアワー／Office Hours	後期月曜5限：場所西3号館 525室電子メールなども利用してください．相談内容によっては，すぐに回答できないことがあります．
科目ナンバリング／Course Numbering	EM0004J11019X795
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information