シラバス － 卒業論文(4)

  • ナンバリングコードCode
    ECO-sem4-402
  • 科目名Subject Name
    卒業論文(4)
  • 担当者名Instructor
    山村　英司
  • 単位Credit
    4
  • 履修年次Standard Year for Registration
    4
  • 学期Semester
    集中
  • クラスClass
  • 曜限Day/Period
    無その他
  • 教室Classroom
    ダミー教室
  • 授業形態Course Type
    講義・演習
  • メディア授業Distance Learning Course
  • 備考Remarks
    使用言語：日本語
  • 実務経験のある教員等による授業科目Courses Taught by Faculty with Practical Experience in a Related Area
    －
  • 学内単位互換科目としての受講可否Availability for inter-departmental credit transfer
    不可

授業の到達目標Objectives to be Attained

SEQ 1

DP観点 / Diploma Policy
Target Category
D（態度・志向性）
共通目標は、実社会において求めれる能力を論文作成を通じて養うことである。
　ビッグデータを分析する能力が強く求められる現代において、論文作成を通じデータ整理方法、データ分析方法などを学び、データアナリストとしての基礎的能力を養うことを目標とする。
　学部学生レベルとして、一定の研究水準に到達している論文を作成することが目標となる。

授業の概要Course Overview

テーマに応じて必要とされる統計データをエクセルに入力し、基礎データの構築を行う。これを通して、大規模データの整理の技術を身につける。さらに、この独自データを用いて、論理的に導かれた検証仮説が支持されるか否かを統計的に分析する。図や表がどのように解釈できるかを、論理的な解釈文を書くことで実践的に学ぶ。最終的に、統計分析の結果を基にして論文を執筆する。

事前・事後学習、時間等Study Required outside Class(Preparation, etc.)

事前に各自の研究テーマに使うデータセットを入力しておく。

事後的に、ゼミで学んだ回帰分析を応用して各自の分析を進める。

授業計画(各回の授業内容)Course Outline

  • 授業計画は登録されていません

活用される学習方法Learning methods

ディスカッション・ディベート / Discussion, Debate
調査・フィールドワーク / Survey, Fieldwork
体験・実践 / Experience, Practice
プレゼンテーション / Presentation

教科書・テキストTextbooks

なし。

参考書等References

各自で文献や参考資料を自由に選定し、それをもとにして卒論を作成する。

課題の種類・内容Homework, Assignments, etc.

各自研究内容に関連し卒業論文を執筆するために必要な資料・データの選定を行う。

課題に対するフィードバックの方法Feedback Method

受講者はデータ選定や論文の構成に関して進行状況を指導教員に報告する。教員は適宜その内容が十分な水準に達しているか講評し、その後の方針を指示する。

成績評価Evaluation

成績評価の方法 / Evaluation Method

論文の質により評価する。

観点別評価の入力項目(ルーブリックとその使用方法) / Target to be Evaluated

SEQ 1

DP観点 / Diploma Policy
Target Category
D（態度・志向性）
成績評価の規準 / Evaluation Criteria
論文構成、統計データの質、分析手法、分析結果、分析の解釈、論文の含意の各項目について、基準を設けて評価をする。
評価尺度（水準）/ Evaluation Scale
卓越水準 / Outstanding
論文構成、統計データの質、分析手法、分析結果、分析の解釈、論文の含意。すべての点において、学部生の水準を上回り、学術的な貢献の可能性を見出せる水準。
目標到達水準 / Excellent
論文構成、統計データの質、分析手法、分析結果、分析の解釈、論文の含意。すべての点において、新規性はなくとも学部生として高い水準にある。
目標途上水準 / Good
論文構成、分析結果、分析の解釈、論文の含意。テクニカルな統計手法は不足していても、論文の論旨が明確であり、文章等に不備がない水準。
目標下限水準 / Adequate
データなどのが不足していても、論文の論旨が明確であり、首尾一貫した内容であること。生成AIなどのテクノロジーに全面的に依存しないことが前提条件。
近接水準 / Inadequate
該当なし
評価不能 / Unevaluable
評価に値する情報が不足。または上記の水準に値せず、能力として評価に不適
成績評価に関するその他の確認事項 / Other Information for Evaluation
生成AIなどのテクノロジーに全面的に依存していることが発覚した場合、不可となる。この確認のため、口頭試問で厳密な精査を行う。

履修上の注意Other Course Information

目的意識をもちつつ、大学生活の記念碑となる卒論作成に取り組むべし。