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授業科目名 地域社会システム学セミナーI
時間割番号 LSS301 P
担当教員名 平井 寛
開講学期・曜日・時限 前期・金・VI 単位数 2
<対象学生>
(未登録)
<授業の目的>
担当教員を一人選択し、その教員の指導の下に学生自身の研究成果の発表や国内外の新しい情報を収集・整理したものの発表を行い、それに関する討論を実施する。卒業研究の実施に必要な論文作成能力・プレゼンテーション能力・英語文献読解力を習得することを目的とする。
<本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー>(能力・資質)
生命環境学部>地域社会システム学科向け
記号コンピテンシー(能力・資質)説明 
SS-A専門課題解決の意欲と態度地域社会で生じる諸課題を発見し、その課題の解決に向けて、多様な観点から考察し、その考え方を表現できる。
SS-B共通汎用能力5・問題解決力課題設定力課題を明らかにし、解決すべき「問い」を立てることができる。
<到達目標>  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
SS
1客観的な根拠に基づく統計学的分析・考察ができる.SS-A
2研究テーマを定め,当該分野の先行文献のレビューを行って取り組む研究の新規性を示すことができる.SS-B
<成績評価の方法>
目標No割合評価の観点
150%統計的分析,考察が適切に行われている
250%先行研究を踏まえた新規性のあるテーマが設定されている
合計100% 
<授業の方法>
文献の収集と整理,統計データ,空間データの分析方法を解説し,これらについての課題を課して報告を求める.報告内容についてディスカッションを行う.
<受講に際して・学生へのメッセージ>
(未登録)
<テキスト>
(未登録)
<参考書>
(未登録)
<授業計画の概要>
1タイトル第1回:イントロダクション
事前学習
事後学習
研究したいテーマを考えておく
授業内容セミナーの方針,全体像を説明する.
2タイトル第2回:課題の設定
事前学習
事後学習
テーマに関する記事を集める
授業内容研究テーマとする社会問題についてディスカッションを行って課題を絞り込む
3タイトル第3回:文献の収集と利用方法
事前学習
事後学習
モデルとなる論文を検索する
授業内容文献収集の方法と利用方法を解説し,実習する.
4タイトル第4回 統計分析の方法1
事前学習
事後学習
基礎統計学,データサイエンス及び演習の内容を復習しておく.
授業内容利用可能な統計分析について説明する.
5タイトル第5回 統計分析の方法2
事前学習
事後学習
他のデータを利用して実習内容を反復する.
授業内容ロジスティック回帰,ポアソン回帰について解説し実習する
6タイトル第6回 統計分析の方法3
事前学習
事後学習
他のデータを利用して実習内容を反復する.
授業内容クラスター分析,コレスポンデンス分析について解説,実習する
7タイトル第7回 統計分析の方法4
事前学習
事後学習
他のデータを利用して実習内容を反復する.
授業内容パネルデータの解析について解説,実習する.
8タイトル第8回 空間分析の方法1
事前学習
事後学習
データサイエンス及び演習の内容を復習しておく.
授業内容空間分析方法について概説する.
9タイトル第9回 空間分析の方法2
事前学習
事後学習
他のデータを利用して実習内容を反復する.
授業内容道路ネットワークデータの作成方法を解説し,実習する.
10タイトル第10回:空間分析の方法3
事前学習
事後学習
他のデータを利用して実習内容を反復する.
授業内容最寄施設の検索,最適ルートの検索,ODコストマトリクスの方法を解説し実習する.
11タイトル第11回 データ分析実習1
事前学習
事後学習
これまで学習した分析方法を復習しておく.
授業内容各自で選んだテーマについて,これまで学習した方法を用いて分析を行う.
12タイトル第12回 データ分析実習2
事前学習
事後学習
これまで学習した分析方法を復習しておく.
授業内容各自で選んだテーマについて,これまで学習した方法を用いて分析を行う.
13タイトル第13回 報告とディスカッション1
事前学習
事後学習
報告の準備を行う.必要に応じて追加分析を行う.
授業内容分析結果を報告し,ディスカッションを行う.
14タイトル第14回 報告とディスカッション2
事前学習
事後学習
報告の準備を行う.必要に応じて追加分析を行う.
授業内容分析結果を報告し,ディスカッションを行う.
15タイトル第15回:まとめと課題の抽出
事前学習
事後学習
前回までのディスカッションを踏まえた修正を行う.
授業内容ディスカッション内容を反映させた分析結果のレポートを作成する.
<備考>
(未登録)