シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/03/17 現在 |
| 科目名／Subject | 総合科目II |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 辻 義人 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 夜間主コース 共通科目 |
| 開講学期／Semester | 2017年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 他 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School |
| 配当年次／Years | 1年 , 2年 , 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2017/03/07 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
大学の学びにおいては、自ら問題を設定し、それに対して適切なアプローチで解決することが求められる。本講義は、今後、大学の学びの実践に際して、体験的な理解を促すことを目的としたものである。論理的かつ根拠のある主張を行うためには、数値（データ）に基づき、適切なデータ処理を行う必要がある。本講義では、グループの枠組みで社会調査の実践を行う。このことを通して、大学における学びの基礎的な知見を獲得するとともに、社会調査に関わる基礎的な知識や技能の獲得を目指す。 なお、本講義においては、主にデータ処理に関する講義、グループでの調査実践、結果に関するディスカッションと報告、これらの内容を扱う。 ［備考：本科目の特徴］ ・対話型あるいは双方向の授業 ・情報機器、視聴覚機器を使用する授業 ・地域（北海道）に関する学習内容を含む授業 |
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| 達成目標 ／Course Goals |
・大学の学びにおける、論理的な思考と議論の流れを体験する。 ・客観的な主張を行う前提となる量的指標の扱い方について学ぶ。 ・社会調査における一連のプロセスを理解する。 ・表計算ソフト（Excel等）や統計処理に関する基礎的な手法を学ぶ。 |
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| 授業内容 ／Course contents |
(1) 数量的分析ツール（表計算ソフト、統計パッケージ等）の解説 (2) 基礎統計量に関する理解と実践（平均値、中央値、標準偏差等） (3) 平均値の比較手法（ｔ検定、分散分析） (4) 頻度の分析・関連性の分析（カイ自乗検定、相関分析） (5) 多変量解析の実践（重回帰分析：お年玉の金額の予測式とは？） (6) アンケート調査の設計と実施 |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
教科書は指定しない。ただし、本講義で扱う内容について、さらに深い理解を希望する場合、参考書として「Excelによるアンケート調査の第一歩（辻義人、ナカニシヤ出版）」を紹介する。 | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
・各授業における小テスト、小レポート得点を評価対象とする。 ・授業の最終回における、社会調査に向けた調査計画書、また、アンケート調査票を評価対象とする。 ・本科目は集中科目であるため、二日以上の欠席によって単位認定が不可となる。 |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
秀（90〜100）：社会調査に関する十分な知識を有し、十分に設計された問題設定と解決が可能である。 優（80〜89）：社会調査に関する十分な知識を有し、ある程度統制された問題設定と解決が可能である。 良（70〜79）：社会調査に関する十分な知識を有している。 可（60〜69）：社会調査に関する最低限の知識を有している。 不可（59点以下）：社会調査に関する最低限の知識に満たない。または、出席回数が不足している。 |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
・本科目は、1年生のみ履修可能である。 ・本科目では、学修管理に際してmanabaを用いる。 ・データ処理の実践に際して、最低限のPC操作（Excel）ができることが望ましい。 ・履修に際して、出席要件について十分に注意すること。 |
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| 遠隔授業 ／Online class |
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