シラバス参照

授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2026/03/24 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
基礎演習Ⅱ(産情報)/Basic Seminar Ⅱ
時間割コード
/Course Code
F310026002
開講所属
/Course Offered by
産業情報学部産業情報学科コースなし/College of Industry and Information Science Department of Industry and Information Science
開講区分
/semester offered
後期/Second Semester
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2,3,4
主担当教員
/Main Instructor
中野 謙/Ken NAKANO
科目区分
/Course Group
専門科目 専門科目必修/専門科目 専門科目必修
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
中野 謙/Ken NAKANO 産業情報学科/Department of Industry and Information Science
※ポリシーとの関連性
/*Relevance to Policy
経済の諸課題に対する問題発見力・分析力を身につけ、将来起こりうる問題に対する解決力・創造力を養うための科目です。
授業に関する問い合わせ
/Inquiries about classes
授業終了後と月曜2限のオフィスアワーで受け付けます。
学びの準備
/Prepare to learn
ねらい
/Goal
◆この授業はExcelを用いたデータ分析の方法を学び、既存の統計データや自ら収集したデータの分析が行えるようになることを目的とします。
◆授業のねらいは専門演習基礎、専門演習、卒業論文演習において不可欠となる分析手法を修得することにあります。
メッセージ
/Message
◆Excelを用いたデータ分析の方法は多様ですが、その中から基本的な経済指標を分析するための方法を選定し、分析や図式化ができるようになることを目指します。
到達目標
/Attainment Targets
①基礎的な分析手法を用いて統計データの分析と図式化を行うことができる(各課題で評価)
②経済分析に必要となる基礎的な用語を理解し、説明することができる(最終試験で評価)
※期末試験は行わず、各回の課題と最終試験で【学習の積み重ね】を評価します
※受講ルールを守らずに単位を落とす学生が毎年いるため、初回の「受講ガイダンス」は必ず確認してください
学びの実践
/Learning Practices
授業計画
/Class Plan
テキスト・参考文献・資料など
/Textbooks, references, materials, etc.
テキストは使用せず、必要に応じて資料を配付します。
学びの手立て
/Way of learning
◆継続的な学習の成果を評価するため、期末試験に代えて課題と最終試験を実施します。
※「課題をすべて提出したのに単位が認定されていない」との問い合わせがありますが、各課題は内容に応じて配点するため、こうしたことは生じます
◆出欠は成績評価に含めません。
※「皆出席なのに単位が認定されていない」との問い合わせがありますが、上記の「継続的な学習」は皆出席を前提としているため、こうしたことは生じます
評価
/Evaluation
①課題90%(9%×10回)※課題07は1と2で1回分
②最終試験10%
◆締め切り後の課題の提出は、公平を期すために得点を20%割り引きます(得点×0.8となる)。したがって、課題を締め切り後に提出すると、単位を落とす可能性が高くなることに留意してください。
※平常点は成績評価に含めませんが、単位認定には3分の2以上の出席が不可欠です
生成AIの利用について
/Generative AI Usage
生成AIの利用範囲
/Rules for the use of Generative AI Usage
①利用を認めない(教員の指示がある場合を除く)
補足事項(任意)
/Additional Information
生成AIを使用する場合は申し出て、「生成AIの使用に関する宣言」を受け取ってください。書類に署名して提出した場合のみ、使用を認めます。
学びの継続
/Continuing to learn
次のステージ・関連科目
/Next Stage and Related Courses
関連科目:産業情報分析Ⅰ・Ⅱ、データ解析論Ⅰ・Ⅱ
次のステージ:専門演習基礎
授業外学修時間の考え方
/Overtime Learning
授業外学修時間はシラバスの授業計画を参考にして、計画・実施してください。
No. 回(日時)
/Time (date and time)
授業計画
/Class Plan
授業時間外学修の内容
/Out-of-Class Learning
備考
/Notes
1 1 受講ガイダンス/受講ルール、成績評価方法などの確認 ガイダンスの内容を再確認する
2 2 ブラインドタッチ・タイピングの計測 ブラインドタッチの練習を継続する
3 3 Wordの復習:文書作成 課題01を仕上げて提出する
4 4 時系列データの分析 課題02を仕上げて提出する
5 5 年平均成長率の算出 課題03を仕上げて提出する
6 6 横断面データの分析 課題04を仕上げて提出する
7 7 度数分布表を用いたヒストグラムの作成 課題05を仕上げて提出する
8 8 アンケート結果の分析 課題06を仕上げて提出する
9 9 統計データの分析:集中と分散 課題07-1を仕上げて提出する
10 10 相関分析 課題07-2を仕上げて提出する
11 11 要因分解 課題08を仕上げて提出する
12 12 回帰分析 課題09を仕上げて提出する
13 13 年平均成長率・要因分解・回帰分析を用いたGDPの分析 課題10を仕上げて提出する
14 14 分析用語の解説/質疑応答 最終試験の準備をする
15 15 総括/最終試験 試験内容の復習をする

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