科目ナンバー

LE-SI3-L803,LE-SI4-L808

履修条件・関連科目等

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

研究テーマの設定、先行研究の整理、データ収集、データ分析、レポートのまとめ方まで、卒業論文の執筆に必要となる研究スキルを実習を通じて学びます。
・前期は文献の輪読、先行研究のサーベイを通じて研究プランを練ります。
・その後、グループ別に仮の研究テーマを設定し、データ収集・分析・プレゼンをします。
・後期は各自の研究テーマを深め、4年生は卒業論文/卒業研究論文（分量は学部規定に依拠）、3年生はゼミ論（8000字以上）を執筆します。
・上記の作業と並行して、適宜短いペーパーを提出してもらいます。

科目目的

体系的かつ実証的な手法を用いて、現代社会のあり方を整理・分析・説明する力を養います。

到達目標

自らの設定したテーマについて、データを収集し、適切な手法で分析し、得られた学術的知見を論文（レポート）としてまとめる。

授業計画と内容

【前期】
第1回　ガイダンスと日程の検討
第2回　研究テーマの検討、グループディスカッション
第3回　先行研究・文献の輪読、ディスカッション(1)
第4回　先行研究・文献の輪読、ディスカッション(2)
第5回　先行研究・文献の輪読、ディスカッション(3)
第6回　先行研究・文献の輪読、ディスカッション(4)
第7回　研究テーマの再検討
第8回　データの収集
第9回　 データの整理、コーティング
第10回　データの分析(1)：記述統計
第11回　データの分析(2)：関係性の分析
第12回　分析結果の報告と討論(1)
第13回　分析結果の報告と討論(2)
第14回　前期の総括：研究テーマの仮決定

【後期】
第1回　日程の確認・個人研究のジャンル選び
第2回　先行研究調べ
第3回　テーマ設定
第4回　仮説設定
第5回　インタヴュー調査の方法
第6回　質問紙調査の方法
第7回　データ分析の方法
第8回　論文・レポートのまとめ方
第9回　論文アウトラインの作成方法
第10回　結論の書き方
第11回　プレゼンテーションの方法
第12回　議論・ディベートの方法
第13回　論文・レポート編集の方法
第14回　総括：調査結果の提示方法の確認

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）

上記の評価が低い場合以外に、以下の場合も、E判定とします。
1)出席率が66%に満たない場合（遅刻・早退は、完全出席にはなりません。）
2)卒業研究論文(4年生)・ゼミ論文（3年生）を、締切り日時までに未提出の場合
3)卒業研究論文(4年生)・ゼミ論文（3年生）の、形式・内容が不十分な場合（剽窃は、論外です。）
（卒業研究論文は、卒業論文での代替を認めます。 ）

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

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）／ディスカッション、ディベート／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

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

PCを使った分析を奨励します。

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

受講生の研究テーマや関心によって読む文献を決定します。
文献は初回の授業でゼミ生と話し合って決定します。
参考までに2023年度は下記小熊（2022）を輪読しました。

＜参考文献＞
小熊英二 2022 『基礎からわかる 論文の書き方』 講談社現代新書
石田佐恵子、岡井崇之 (編) 2020『基礎ゼミ　メディアスタディーズ』 世界思想社
藤田真文 (編) 2016『メディアの卒論[第2版]:テーマ・方法・実際』ミネルヴァ書房
新田誠吾 2019 『はじめてでも、ふたたびでも、これならできる! レポート・論文のまとめ方』すばる舎

その他、参考文献は適宜紹介します。

その他特記事項

・参加予定者は、何について調査したいかを考えておいてください。またそのテーマについてどのような先行研究があるかインターネットなどであらかじめ検索してみてください。
・「データサイエンス演習（初級）/（中級）」を未履修の場合、本演習と並行して履修することを強く勧めます。 その他、データ分析、メディア論関連の講義も履修することが望ましいです。
・適宜、個人面談を行います。
・夏合宿等はゼミ生との話し合いで決めます。

参考URL