シラバス参照

開講年度(Academic Year) 2021 
科目コード/科目名
(Course Code / Course Title)
自動登録/演習(2年)B
(Seminar (2nd year)B) 
テーマ/サブタイトル等
(Theme / Subtitle)
担当者 (Instructor) 澁谷 和樹(SHIBUYA KAZUKI) 
時間割 (Class Schedule) 秋学期 (Fall Semester) 月曜日(Mon) 4時限(Period 4) N332(Room)
単位 (Credit) 2単位(2 Credits) 
科目ナンバリング
(Course Number)
TRM2003 
使用言語
(Language)
その他
(Others) 
備考 (Notes)  
テキスト用コード (Text Code) HA636 



授業の
目標
Course
Objectives
各自のビッグデータに対する問題意識を出発点として、研究論文のテーマ設定から調査手法の設計、調査・分析、執筆を自ら行えるようになる。担当者および受講生との議論を通じてディスカッション能力を高める。 
Based on each student's awareness of big data, students will be able to design their own research themes and survey methods, conduct a survey and analysis, and write a report. Students improve their discussion abilities through discussions between the instructor and students. 
授業の
内容
Course
Contents
ビッグデータを対象に、グループに分かれての調査を進め論文を作成する。まず、テーマおよび調査手法を設計し、その後、各自が行った調査の結果を報告する。その際、担当者およびゼミ生との議論を通じ、構成や分析手法、結果の考察などの論文作成指導を行う。研究成果を論文にまとめ、最終授業で論文報告会を開催する。 
Under the theme of big data, students will conduct their survey, and write a report in groups. First, students will decide their themes and reserch plans. After the survey, students will present result of their research. Through discussion with the instructor and other students, students will receive guidance on writing their report, such as the structure, analysis methods, and consideration of results. Students will write a report, and there will be a presentation held during the last class.  
授業計画
Course
Schedule
1. 課題発表1 
2. 課題発表2 
3. 文献探索 
4. レポート構成 
5. 調査計画1 
6. 調査計画2 
7. 調査計画3 
8. 調査計画4 
9. 進捗報告ととりまとめ1 
10. 進捗報告ととりまとめ2 
11. 進捗報告ととりまとめ3 
12. 進捗報告ととりまとめ4 
13. 進捗報告ととりまとめ5 
14. 報告会 
授業時間外
(予習・復習
等)の学習
Study
Required
Outside
of Class
授業での議論や指導内容を参考に調査テーマ・手法の検討から、調査の実施、分析、発表資料・論文の作成をすること。 
成績評価
方法・基準
Evaluation
種類(Kind) 割合(%) 基準(Criteria)
平常点(In-class Points) 100  %
議論への参加・発言(25%) 、課題・発表(25%) 、論文(50%)
テキスト
Textbooks
適宜授業で指示する。
参考文献
Readings
適宜授業で指示する。
その他
(HP等)
Others
(e.g. HP)
注意事項
Notice
 


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