科目ナンバー

UW-AI4-A12S

履修条件・関連科目等

担当教員のAI・データサイエンス演習Aで単位取得済みであることを履修条件とする。また、AI・データサイエンスと現代社会、AI・データサイエンスツールIIIおよびIVを学修していること、あるいは並行履修することが望ましい。

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

【テーマ】データサイエンスによるEBPMの実践

本演習では、データサイエンスを利用した「客観的根拠に基づいた意思決定、提案、政策形成」（EBPM：Evidence-based Policy Making）を実践するための教育と機会の場を提供することを主とする。
　社会問題の解決には、①そもそもどこに問題があるのか、②その原因は何なのか、③それを実現可能な方法で取り除くには何が必要なのか、これらを順に解決する必要があり、そのためには経済学の知見とデータの適切な処理と分析、それを実行するためのプログラミングスキルが必要となる。
　演習Cでは、こうした実践として個人で研究計画を立て、EBPMを実践し、研究論文の執筆を行うことで、問題の発見から解決までを自身で行うことができるようになることを目指す。

科目目的

前期に立てた研究計画に基づき、先行研究を踏まえた実証研究を実施し、問題の原因やその解決策の提示を行い、卒業論文を完成させることを目的とする。

到達目標

現状分析から問題意識を導き、先行研究を踏まえたうえで理論的な仮説を立て、実証分析により原因を明らかにすることができることを本演習の到達目標とする。

授業計画と内容

第01回　卒業研究 中間報告会（研究目的・方法・進捗状況の発表）
　　　　各自が研究テーマ、研究目的、使用データ・手法、現時点での成果および課題を発表し、
　　　　全体で講評・質疑応答を行う。
第02回　卒業研究 進捗報告①（研究背景・関連研究の整理）
　　　　研究背景および関連研究の整理状況を報告し、研究の位置づけについて討議する。
第03回　卒業研究 進捗報告②（研究課題の明確化と仮説設定）
　　　　研究課題の具体化、仮説の妥当性について発表し、改善点を検討する。
第04回　卒業研究 進捗報告③（データ収集・前処理の状況）
　　　　使用データの概要、収集方法、前処理の進捗状況を報告し、技術的課題を議論する。
第05回　卒業研究 進捗報告④（分析手法の検討と実装状況）
　　　　採用する分析手法・モデルの選定理由および実装状況を報告し、手法の妥当性を検討する。
第06回　卒業研究 進捗報告⑤（予備分析結果の共有）
　　　　予備的な分析結果を提示し、解釈の妥当性や追加分析の必要性について議論する。
第07回　卒業研究 進捗報告⑥（分析結果の改善と課題整理）
　　　　分析結果の精緻化状況と残された課題について報告し、今後の方針を明確化する。
第08回　卒業研究 進捗報告⑦（追加実験・比較検証の結果）
　　　　追加実験や他手法との比較結果を報告し、研究の信頼性向上について検討する。
第09回　卒業研究 進捗報告⑧（結果の考察と理論的整理）
　　　　得られた結果の理論的考察を行い、研究目的との整合性を確認する。
第10回　卒業研究 進捗報告⑨（論文構成案の検討）
　　　　論文全体の構成案を提示し、章立て・論理展開の妥当性を議論する。
第11回　卒業研究 進捗報告⑩（図表・分析結果の整理）
　　　　図表の作成状況や結果提示方法について検討し、可視化の改善点を確認する。
第12回　卒業研究 進捗報告⑪（原稿草案の共有）
　　　　執筆済み原稿の草案を共有し、文章構成および論理展開について講評を行う。
第13回　卒業研究 最終発表準備（発表資料の完成とリハーサル）
　　　　最終報告会に向けた発表資料の確認および発表練習を実施する。
第14回　卒業研究 最終報告会（成果発表および総括）
　　　　卒業研究の最終成果を発表し、質疑応答および総括を行う。

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

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

先行研究のレビューおよび報告の際に指摘された修正点に関して、授業時間外で多く時間が必要となる。文献リストを作成し、先行研究を体系化すること。また、未習の手法に関しても各自で能動的に学修することを要する。

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

PBL（課題解決型学習）／反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）／ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

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

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実証研究を行う際に、R言語等のプログラミングが必須となる。

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

特定のテキストは指定しない。各自でScience Directなどのデータべースから先行研究のリーディングリストを作成し、都度その内容について発表を行ってもらう。

その他特記事項

病欠・公欠・就職活動のような特段の理由なく欠席がある場合、評価対象としない。やむを得ず欠席する場合は、事前に連絡をすること。

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