科目ナンバー

GM-OM3-SI02

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語／英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

ビッグデータや人工知能（AI）技術の発展により、データ利活用による社会課題の解決、政策立案、イノベーションが実現してきている。しかし、実社会の諸問題は多種多様であり、データだけであらゆる問題が解決するわけではない。データを分析する能力だけでなく、問題を発見し、必要なデータを的確に活用し、他者と協力して課題解決を行う協調する力などが求められる。本演習では、「データ利活用」を軸に、各自の研究テーマの選択、自身の興味の明確化、情報収集とコミュニケーション能力を培うための輪講とケーススタディを行う。

科目目的

卒業研究に向けて、自身の興味を明確化し、課題発見能力を身につける。また、研究テーマの設定に向けて、自ら計画し、目標設定、情報収集、技術の習得などを行う自発性を養う。

到達目標

研究：実社会における問題点を発見し、分析する能力を身につける。
輪講：文献を読み解き、他者と議論するための読解力とコミュニケーション能力を身につける。
実践：課題解決に必要な情報や知識を収集し、技術を習得するための方法を身につける。

授業計画と内容

1回目 4月12日（金）：今季のゼミの運営について紹介
（初回はゼミ代を中心に係の再編成などを議論してもらいます。）
2回目 4月19日（金）：研究の進め方概論
3回目 4月26日（金）：ゼミ生によるテーマ案の紹介
4回目 5月10日（金）：輪講①
5回目 5月17日（金）：ケーススタディとグループディスカッション①
6回目 5月24日（金）：輪講②
7回目 5月31日（金）：ケーススタディとグループディスカッション②
8回目 6月7日（金）：輪講③
9回目 6月14日（金）：ケーススタディとグループディスカッション③
10回目 6月21日（金）：輪講④
11回目 6月28日（金）：ケーススタディとグループディスカッション④
12回目 7月5日（金）：発表①
13回目 7月12日（金）：発表②
14回目 7月19日（金）：発表③

内容：
・輪講は人数によって回数の変更あり(全体計画の微調整もあります)。
・ケーススタディでは、実社会のデータ利活用と分析の事例を紹介し、課題発見やソリューションの提案のためのグループディスカッションを行う。
・輪講のテーマは「データ設計と利活用」とし、以下を課題図書とする。
「ビット・バイ・ビット: デジタル社会調査入門」マシュー・J.サルガニック(著), 瀧川裕貴 他(翻訳), 有斐閣, 2019.
・ゼミ生によるテーマ案紹介は、都度、教員よりアプローチ方法をアドバイスする。

その他
・インターネットに接続可能なノートPCは個別に持参する。
・word、excel、power pointを利用できる状態にしておく。
・ゼミ内のコミュニケーションやファイル共有にはslackを使う。
・上記内容は変更する可能性がある。

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）

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）

演習への出席、輪講の発表、グループワーク、ゼミ内担当係、テーマ発表

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／その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

Slackを用いた参加メンバー内のコミュニケーションを行う。

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／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）

WebEX、slackを適宜活用する。

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

適宜、専門演習中に参考文献などを紹介する。

その他特記事項

参考URL

早矢仕研究室HP：https://teruaki-hayashi-lab.org/