シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/04/01 現在 |
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開講科目名 ／Course |
観光調査法Ａ／Tourism Research Methods A | ||||||||
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時間割コード ／Course Code |
T4T10516_T1 | ||||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
観光学部／Faculty of Tourism | ||||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2025年度／Academic Year 第1クォーター／1Q | ||||||||
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曜限 ／Day, Period |
火／Tue 3, 火／Tue 4 | ||||||||
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開講区分 ／Semester offered |
第1クォーター／1Q | ||||||||
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単位数 ／Credits |
2.0 | ||||||||
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学年 ／Year |
1,2,3,4 | ||||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
佐々木 啓 | ||||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義 | ||||||||
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教室 ／Classroom |
西４号館Ｔ１０１／T101 | ||||||||
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開講形態 ／Course Format |
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 佐々木 啓 | 観光学部（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
【授業の概要】 ◆この授業では，観光調査のうち質的データを扱うものについて，その企画，実施，分析，取りまとめの方法を学ぶ。また，実際に手を動かしながら各プロセスを体験する。 ◆具体的には，インタビュー調査や，Web上に存在するクチコミのテキストマイニングなどについて学ぶ。 ◆これらは，観光分野における学術調査・社会調査・市場調査（マーケティングリサーチ）などにおいて重要なものでもある。 【授業のねらい】 ◆観光調査のうち，質的データを取り扱うものについて，知識と経験を得ること。 ◆本科目の学修成果は，卒業論文・専門演習等の土台となるため，これらに取り組む際の助けとなる。 |
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到達目標 ／Course Objectives |
観光調査のうち，質的データを取り扱うものについて，適切に取り組むことができる。 |
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
中間試験40%，学生発表60%の100点満点（合計点）。ただし，授業への参加状況などによって加減点措置を行う場合がありうる。 ◆欠席した回数に応じ減点を行う。具体的には，欠席3-5回で合計点に0.74を乗ずる，欠席6回以上で合計点に0.59を乗ずる。つまり，合計点が80点の場合でも欠席3-5回でF，合計点が100点満点の場合でも欠席6回以上でFとなるので，授業は毎回出席すること。なお，高等教育の修学支援新制度では，欠席3回で「警告」，欠席6回で「廃止」となっている。 ◆授業の性質上，出席管理システムで遅刻として登録された場合（30-90分の遅刻）の取り扱いは欠席と同様とする。 ◆学生証は「常にこれを携帯」（学生規則第4条）することとなっているため，学生証を忘れてきた場合でも特別な対応は取らない。 ◆講義中は静かにすること。私語だけでなく，内職等でのキーボード音も他の受講者の迷惑となるため，退出措置，大幅減点とする場合がある。厳に慎むこと。演習の時間はこの限りではない。 |
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教科書 ／Textbook |
初学者のための質的研究26の教え（著者：中嶌洋，出版社：医学書院，ISBN：978-4-260-02405-1，定価：1,800円+税） |
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参考書・参考文献 ／Reference Book |
◆KH Coder3チュートリアル（著者：樋口耕一<KH Coder開発者>，Web上で無償公開されている） ※授業内で使用する。 ◇質的研究入門（著者：ウヴェフリック，出版社：春秋社，ISBN：978-4-393-49910-8，定価3,900円＋税） ◇やってみようテキストマイニング（著者：牛澤賢二，出版社：朝倉書店。ISBN：978-4-254-12235-0，定価2,700円＋税） ◇これからレポート・卒論を書く若者のために 第2版（著者：酒井聡樹，出版社：共立出版，ISBN：978-4-320-00598-3，定価：1,800円+税） ※◇はいずれも授業内では使用しないが，授業の理解度を高めるためには一読する価値のある書籍である。今後の学修に向けても，授業外学修として一度は読んでおくことが望ましい。 |
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
◆この授業は講義と演習の組み合わせで実施する。授業内ではグループを組んでミニ研究を行ってもらうため，欠席等は他の受講者の迷惑になる。そのため，毎回必ず出席すること。 ◆本科目は，実際に研究の一連のプロセスを体験するという性質上，他の科目よりも授業時間外の学修時間が多くなることが想定される（とくに授業の後半で）。さらに，卒論等に取り組む（企画，実行，分析，とりまとめ）ために必要な知識，スキルの修得を目指す科目でもある。これらの理由から4年生の履修は推奨しない。在学中に履修する意向のある学生は3年生までに履修しておくことを強く推奨する。 ◆授業外で重要な連絡を行う場合もmoodleを通じて行うため，moodleのアナウンスを確認できるようにしておくこと。 |
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履修する上で必要な事項 ／Prerequisite |
◆授業内でPCを使用するため，毎回教科書とセットで持参すること。授業資料も随時moodleにアップする（PCでなければ視認が困難と思われる）。 ◆計量テキスト分析ソフト「KH Coder」あらかじめインストールしておくこと（授業内で別途指示する）。 |
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
◆観光調査法B（この授業で扱わない量的データを扱う観光調査について学ぶ） ◆「データサイエンスへの誘い（応用基礎レベル）」コースの各科目 ※（全学部）共通科目。詳細は，和歌山大学データ・インテリジェンス教育研究部門のホームページに掲載されている。 |
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授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours |
◆事前学修：教科書の記憶。参考図書についても事前学習の段階で読んでおくことが望ましい。 ◆事後学修：授業資料の記憶，学生発表に向けた準備。 |
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その他連絡事項 ／Other messages |
◆「特別な事由による欠席」の場合，同欠席の申請書（観光学部係に受理されたもの）はメールで担当教員に提出すること。 ◆欠席等をした回の授業内容はmoodleで確認し，授業資料等で学修すること。各回の授業内容・範囲はmoodleに掲載する。 ◆学生発表は，4人の研究グループを受講者自身に作ってもらい，ミニ研究に取り組んでもらった成果を発表してもらう予定である。ただし，受講者数によっては，研究グループの人数は変動する可能性がある。 |
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
学生自らが具体的なテーマを設定し，調査を行い，得られた成果を発表する。 また，「研究」という発展的な課題にチャレンジする。 【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ②③④⑤⑥⑦⑧⑩】 |
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オフィスアワー ／Office Hours |
授業日の昼休み，担当教員の研究室。 原則として，事前にメール（ssasaki@wakayama-u.ac.jp）で確認を入れること。不在の場合がある。 |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
TS0002J00100T141 |
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実務経験 ／Practical Experience |
無 |
| 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 |
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| 1 | 1 | ガイダンス 研究および社会調査の基礎・基本（１） |
ガイダンス，研究の目的，研究のプロセス，調査研究の種類と実例の概説，研究で用いられる資料 | 教科書1章 |
| 2 | 2 | 研究および社会調査の基礎・基本（２） | 文献の検索と先行研究の分析，研究倫理 | 教科書1章 |
| 3 | 3 | 質的データの収集方法（１） | 質的データ収集の方法 | 教科書2章 |
| 4 | 4 | 質的データの収集方法（２） 質的データの分析方法（１） |
質的データ収集の方法 質的データの分析方法 |
教科書2-3章 |
| 5 | 5 | 質的データの分析方法（２） | 質的データの分析方法 | 教科書3章 |
| 6 | 6 | 質的データの分析方法（３） | KH Coderを用いた計量テキスト分析の方法および同ソフトを用いた演習 | |
| 7 | 7 | 中間試験およびその解説 | 中間試験および同試験問題の解答解説 | 試験開始後の入室は認めない |
| 8 | 8 | 研究の報告方法 質的データを扱う研究の演習（１） |
論文や口頭発表等，研究成果の報告についての方法 グループごとに研究に取り組む【テーマ検討，先行研究の調査と分析】 |
教科書4章 各自で研究グループを組織し，研究グループごとに学生発表のテーマを仮決定する。 また，授業後の学習（学生発表に向けた作業）時間を十分に確保しておくこと。 |
| 9 | 9 | 質的データを扱う研究の演習（２） | グループごとに研究に取り組む【テーマ決定，先行研究の調査と分析，データの収集】 | 授業後の学習（学生発表に向けた作業）時間を十分に確保しておくこと。 |
| 10 | 10 | 質的データを扱う研究の演習（３） | グループごとに研究に取り組む【データの収集】 | 授業後の学習（学生発表に向けた作業）時間を十分に確保しておくこと。 |
| 11 | 11 | 質的データを扱う研究の演習（４） | グループごとに研究に取り組む【データの分析】 | 授業後の学習（学生発表に向けた作業）時間を十分に確保しておくこと。 |
| 12 | 12 | 質的データを扱う研究の演習（５） | グループごとに研究に取り組む【学生発表の資料（パワポ）の作成と発表練習】 | 授業後の学習（学生発表に向けた作業）時間を十分に確保しておくこと。 |
| 13 | 13 | 学生発表および発表に対するディスカッション（１） | グループごとに取り組んだ研究成果の発表とそれらに対する意見交換 | |
| 14 | 14 | 学生発表および発表に対するディスカッション（２） | グループごとに取り組んだ研究成果の発表とそれらに対する意見交換 | |
| 15 | 15 | 学生発表および発表に対するディスカッション（３） | グループごとに取り組んだ研究成果の発表とそれらに対する意見交換 |