授業科目名
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数理計画法
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時間割番号
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LSS314
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担当教員名
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島崎 洋一
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開講学期・曜日・時限
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前期・火・II
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単位数
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2
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<対象学生>
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地域社会システム学科3年生
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<授業の目的>
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最適化手法、モンテカルロ法、テキストマイニング、意思決定支援など、オペレーションズリサーチの手法を学習する。これらは、社会現象の解析、企業の経営管理、行政の企画立案などに適用可能である。具体的な問題を解くことを通して、問題解決の適用方法を身につける。また、日本のまち・ひと・しごと創生本部が提供しているRESAS(地域経済分析システム)を用いて、地方自治体の実態を見える化する演習を行う。対象地域の課題を把握し、新たな企画を立案する発表会を行う。
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<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)
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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 | |
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SS-A | 専門 | 経営学の基礎と発展 | 地域経営、企業経営、組織経営に関する基礎的な専門知識を修得し、これを用いて、営利・非営利の継続的事業体が直面する諸問題の構造分析・解決策の展開とその効果測定の方法を説明できる。 | ◎ | SS-B | 共通 | 汎用能力 | 3・数量的リテラシー | さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。 | ○ | SS-C | 4・論理的思考力 | 情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。 | ○ | SS-D | 5・問題解決力 | 計画力 | 課題の解決に向けた実現可能な計画を具体的に立案できる。 | ○ |
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<到達目標> 到達目標とは
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目標NO | 説明 | コンピテンシーとの対応 |
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SS |
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1 | 事業体が直面する諸問題の解決策の展開とその効果測定の方法が記述できること | SS-A | 2 | 得られたデータや情報を適切に処理して分析ができること | SS-B | 3 | 政策立案発表会においてわかりやすい発表ができること | SS-C | 4 | DIKW(データ・情報・知識・知恵)の階層について理解ができること | SS-D |
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<成績評価の方法>
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目標No | 割合 | 評価の観点 |
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1 | 30% | 課題提出やフィードバック回答により授業内容の理解度を評価する。 | 2 | 40% | 課題提出やフィードバック回答により分析力を評価する | 3 | 10% | 政策立案発表会によりプレゼンテーションのスキルを評価する | 4 | 20% | 課題提出により政策立案力を評価する | 合計 | 100% | |
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<授業の方法>
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演習の場合は大学の情報処理教室を利用する。 Moodleを用いて、関連資料を配布する。 Moodleの課題提出やフィードバックなどの機能を活用する。 コンピュータや研究ツールを活用した演習や課題提出を積み上げていく。
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<受講に際して・学生へのメッセージ>
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文系理系を問わず履修可能である。 身近でわかりやすい題材をとりあげる。 経営意思決定の具体的手法を学習することができる。
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<テキスト>
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(未登録)
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<参考書>
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- 大村 平, ORのはなし 経営意思決定のテクニック, 日科技連出版社, ISBN:978-4817122179
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<授業計画の概要>
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1 | タイトル | イントロダクション |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | 数理計画法の概要や特徴を理解 |
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2 | タイトル | テキストマイニング |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | 自由記述に関するデータをツールを用いて分析 |
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3 | タイトル | 階層化意思決定法 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | 意思決定の階層分析法AHPを用いて代替案を提示 |
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4 | タイトル | モンテカルロ法 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | 表計算ソフトの関数やマクロを用いてシミュレーション |
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5 | タイトル | 最適化手法 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | 表計算ソフトによる最適化計算を操作 |
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6 | タイトル | RESAS(地域経済分析システム) |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | RESAS(地域経済分析システム)の基本操作 |
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7 | タイトル | フューチャーセッション |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | フューチャーセッションを用いてアイデアを提示 |
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8 | タイトル | 要因分析 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:課題提出 |
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授業内容 | 国別の二酸化炭素排出量の増減要因を分析 |
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9 | タイトル | ナッジ |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:フィードバック回答 |
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授業内容 | ナッジ(nudge)の事例を理解 |
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10 | タイトル | 政策立案発表資料作成 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:フィードバック回答 |
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授業内容 | RESAS(地域経済分析システム)に基づき、対象地域の特徴を理解 |
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11 | タイトル | 政策立案発表会1 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:フィードバック回答 |
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授業内容 | 発表スライドを用いて他者にわかりやすく説明(聴講シートの作成) |
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12 | タイトル | 政策立案発表会2 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:フィードバック回答 |
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授業内容 | 発表スライドを用いて他者にわかりやすく説明(聴講シートの作成) |
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13 | タイトル | 政策立案発表会3 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:フィードバック回答 |
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授業内容 | 発表スライドを用いて他者にわかりやすく説明(聴講シートの作成) |
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14 | タイトル | 政策立案発表会4 |
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事前学習 事後学習 | 事前:Moodleの確認
事後:フィードバック回答 |
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授業内容 | 発表スライドを用いて他者にわかりやすく説明(聴講シートの作成) |
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15 | タイトル | 評価:振り返り・まとめ |
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事前学習 事後学習 | 事前:授業全体の振り返り
事後:フィードバック回答 |
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授業内容 | 授業内容に関する理解度を把握 |
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16 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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17 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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18 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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19 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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20 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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21 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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22 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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23 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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24 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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25 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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26 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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27 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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28 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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29 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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30 | タイトル | |
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事前学習 事後学習 | |
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授業内容 | |
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<前年度授業に対する改善要望等への対応> |
自発的に授業計画の概要の組み立てを変更(良好な評価が得られている) |
<備考>
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(未登録)
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