シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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データサイエンス特殊論文研修Ⅲ | 2024 | 前期 | 他 | 理工学研究科博士課程後期課程 | 生田目 崇 | ナマタメ タカシ | 2年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SG-AI6-7A04
履修条件・関連科目等
博士課程後期課程2年次
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
指導内容:マーケティング,消費者行動研究を中心に特に定量的なモデル分析を中心とした研究を対象とする.理論的な研究とともに,実証研究をバランス良く行えるようにな研究指導を行う.研究を遂行するにあたり前提とする知識としては,データ解析に必要な統計解析,機械学習,多変量解析,オペレーションズ・リサーチ,プログラミングなどである.
科目目的
博士課程の2年目として,2本目の研究成果につなげるためのサーベイや分析を行う.
到達目標
・最新の論文から得られる専門的知識と、研究遂行の過程で得られる実践的な知識とを融合させ、自立した研究者と高度の専門職業人の養成を目的とする。
・これまでの論文研修によって明らかになった問題点について、具体的な解決策を提案したり、新たな価値の創出が行なえるような独創的なアイデアを出したりすることができる力をつけることを目標とする。
授業計画と内容
第1回 イントロダクション,特殊論文研修Ⅲについて
第2回 前年度の振り返りと研究課題の立案
第3回 研究課題の立案と報告
第4回 教員による論文紹介1
第5回 教員による論文紹介2
第6回 学生による論文紹介
第7回 研究指導1
第8回 研究指導2
第9回 ゼミによる発表・討論
第10回 研究進捗発表1
第11回 研究進捗発表2
第12回 研究進捗に対する質疑応答1
第13回 研究進捗に対する質疑応答2
第14回 特殊論文研修IIIの総括と特殊論文研修IVに向けた課題設定
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
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
参考となる論文や書籍を読む.必要なデータ分析,プログラミングをするなどの自習が必要である.
授業時間外の学修に必要な時間数/週
・学位論文の作成等に対して専門分野に関する必要な研究指導を行うことを基本とします。
成績評価の方法・基準
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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平常点 | 100 | 学術論文として投稿できるレベルにある研究を進めていることを基準に評価する |
成績評価の方法・基準(備考)
論文紹介の技量、研究進捗とその紹介の技量を以って評価する。
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/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)
PCによるプログラミング
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
授業の中で適宜指示します。