科目ナンバー

CM-AD1-02XS

履修条件・関連科目等

なし

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

大学では、学生が主体的に研究テーマを設定して調査・分析を行い、分析結果をプレゼンテーション、レポート・論文などの形で他人に説明することが求められます。そのためには、科学的に思考・分析するために必要な「技」を身につけること（インプット）、調べたことをプレゼンテーションやレポート・論文の形で発表するために必要な「作法」を身につけること（アウトプット）、が必要です。本演習では、インプット・アウトプット両方の実践を通じて、論理的な思考力と表現力を身につけることを目指します。

科目目的

この科目は、カリキュラム上の「商学部スタンダード科目」として位置付けられています。この科目での学習を通じて、学生がプレゼンテーションやレポート・論文作成のための「基礎知識・技能」、「主体的学習能力」（商学部ディプロマ・ポリシーの＜卒業するにあたって備えるべき知識・能力・態度＞）を習得することを目的としています。

到達目標

この科目では、以下を到達目標とします。
(1) データ分析・統計学に関する基礎的なリテラシーを身につけること。
(2) シンプルな分析仮説（研究の問い）を設定し、データ分析を適切に行い、分析結果を分かりやすくプレゼンテーションできるようになること。

授業計画と内容

（第1～24回、テキスト輪読）各回の担当者がレジメを作成し、報告します。また、受講生全員が予習・復習のための課題（テキスト練習問題など）を授業時間外に解いて提出します。
（第25～28回、研究プレゼンテーション実習）テキスト輪読を通じて学んだことを踏まえ、グループワークを行います。数名のグループごとに、研究の問いを設定し、データに基づいて分析し、分析結果をプレゼンテーションします。

ベーシック演習Ⅰ
第1回 春学期のガイダンス：自己紹介、輪読分担の決定など
第2回 ハーフォード(2022)はじめに
第3回 ハーフォード(2022)RULE01
第4回 ハーフォード(2022)RULE02
第5回 ハーフォード(2022)RULE03
第6回 ハーフォード(2022)RULE04
第7回 ハーフォード(2022)RULE05
第8回 ハーフォード(2022)RULE06
第9回 ハーフォード(2022)RULE07
第10回 ハーフォード(2022)RULE08
第11回 ハーフォード(2022)RULE09
第12回 ハーフォード(2022)RULE10
第13回 ハーフォード(2022)ゴールデンルール
第14回 まとめ：統計の使い方

ベーシック演習Ⅱ
第15回 秋学期のガイダンス：輪読分担の決定など、畑農・水落(2022)序章
第16回 畑農・水落(2022)第1章
第17回 畑農・水落(2022)第3章1-3節
第18回 畑農・水落(2022)第3章4-5節
第19回 畑農・水落(2022)第4章1-3節
第20回 畑農・水落(2022)第4章4節
第21回 畑農・水落(2022)第5章1-2節
第22回 畑農・水落(2022)第5章3-4節
第23回 畑農・水落(2022)第6章1-2節
第24回 畑農・水落(2022)第6章3節
第25回 研究プレゼンテーション実習（１）：データから仮説を考える
第26回 研究プレゼンテーション実習（２）：仮説を検証する
第27回 研究プレゼンテーション実習（３）：プレゼンテーション資料を作成する
第28回 報告会

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

●（第1～24回、テキスト輪読）プレゼンテーションを担当する受講生は、十分に下調べ（たとえばテキストを読んで分からなかった箇所について他の文献等を調べるなど）を行ったうえでレジメを作成し、発表することが求められます。
●（第1～24回、テキスト輪読）プレゼン担当者以外の受講生は、事前にテキストの該当箇所を読んだうえで、理解できなかった点、発表者のプレゼン内容について疑問に思った点などを授業中に発言することが求められます。
●（第1～24回、テキスト輪読）受講生全員が、教員が指示した予習・復習のための課題（テキスト練習問題など）を授業時間外に解いて提出することが求められます。
●（第25～28回、研究プレゼンテーション実習）作業の進捗が遅い場合は、授業時間外に作業を行い、進捗状況を教員に報告することが求められます。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

クリッカー／タブレット端末

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

〔テキスト〕
ティム・ハーフォード（上原裕美子訳）『統計で騙されない10の方法』、日本経済新聞出版、2022年、ISBN: 978‒4296113453
畑農鋭矢・水落正明『データ分析をマスターする12のレッスン〔新版〕』、有斐閣（有斐閣アルマ）、2022年、ISBN: 978‒4641222052

その他特記事項

〔募集人数〕
18人
〔利用するソフトウェア〕
なし（Microsoft Word, Excel, PowerPointのみ）

参考URL