シラバス参照
シラバス参照
| 科目一覧へ戻る | 2026/03/24 現在 |
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開講科目名 ／Course |
専門演習基礎／Introduction to Seminar |
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時間割コード ／Course Code |
F310100013 |
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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 |
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開講区分 ／semester offered |
後期／Second Semester |
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単位数 ／Credits |
2.0 |
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学年 ／Year |
2,3,4 |
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主担当教員 ／Main Instructor |
叶 作義／Sakugi KANO |
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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 |
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遠隔授業 ／Remote lecture |
No |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 叶 作義／Sakugi KANO | 産業情報学科／Department of Industry and Information Science |
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※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy |
経済に関する問題発見力・分析力を養うための専門的な演習科目となる。 | ||||||||
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授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes |
メール（kano※okiu.ac.jp）または講義終了後に教室で受け付けます。※⇒＠ | ||||||||
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学びの準備 ／Prepare to learn |
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学びの実践 ／Learning Practices |
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生成AIの利用について ／Generative AI Usage |
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学びの継続 ／Continuing to learn |
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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 |
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| 1 | 1 | イントロダクション | 講義内容の確認 | |
| 2 | 2 | データ分析1(統計処理の基本) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 3 | 3 | データ分析2(平均値の信頼区間) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 4 | 4 | データ分析3(回帰分析) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 5 | 5 | データ分析4(回帰分析) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 6 | 6 | データ分析5(回帰分析) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 7 | 7 | データ分析6(産業連関論) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 8 | 8 | データ分析7(産業連関論) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 9 | 9 | データ分析8(産業連関論) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 10 | 10 | データ分析9(産業連関論) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 11 | 11 | 輪読・討論1(論理的な考え方など) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 12 | 12 | 輪読・討論2(論理的な考え方など) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 13 | 13 | 輪読・討論3(論理的な考え方など) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 14 | 14 | 輪読・討論4(論理的な考え方など) | 当日学習内容の予習と復習 | |
| 15 | 15 | 輪読・討論5(論理的な考え方など) | 当日学習内容の予習と復習 |