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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| データサイエンス特殊論文研修Ⅴ | 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 | 3年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SG-AI6-7A06
履修条件・関連科目等
博士課程後期課程3年時
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
博士論文提出に向けた論文執筆とその指導を行う．
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。
・学位論文としてほぼ最終の形にまとめることを目標に、学位の申請に向けた専攻内審査のための発表資料の作成や口頭発表の準備を行うことができる力を備え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Vについて
第2回 研究成果の公表準備1
第3回 研究成果の公表準備2
第4回 研究成果の公表準備3
第5回 研究成果の公表準備4
第6回 研究成果の公表準備5
第7回 研究成果の公表準備6
第8回 ゼミによる発表・討論1
第9回 ゼミによる発表・討論2
第10回 中間発表1
第11回 中間発表2
第12回 中間発表に対する質疑応答1
第13回 中間発表に対する質疑応答2
第14回 特殊論文研修Vの総括と特殊論文研修VI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 |
|---|---|---|
| 平常点 | 100 | 執筆論文の水準により評価する |
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
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。