2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:53
授業番号

A3B2017901

キャンパス

科⽬名（英語表記）

データサイエンス総論（旧データベース論）⑥
担当教員（英語表記） 森島

開講学期

隆晴（Takaharu Morishima）

2020年度 後期

開講曜⽇

稲⽑キャンパスカリ
キュラム
履修開始学 によ
年
り異
なり
ま
す。

⑤
単位数

2

⽊曜1限

⼤多数の⼈がインターネットに接続する情報社会では、AIを⽤いて⽇々蓄積されるビッグデー
タを活⽤できる⼈材の不⾜が課題となりつつあります。また、かつての勘と経験による判断か① 授業のねらい・到達⽬ら、データに基づく客観的証拠(エビデンス）が求められる昨今では、あらゆる場⾯でデータサ
標・実務経験と授業のイエンスに関する知識は不可⽋です。この授業のねらいは、客観的証拠(エビデンス）による判
関連性・DP,CPに於け断を⾏うためのデータサイエンスの全体像を知り、データサイエンスのより深い学びのための俯る位置づけ瞰を得るとともに、良識ある社会⼈としての教養を⾝に付けることです。到達⽬標は、データサ
イエンスの概念、⽅法に基づき、データサイエンスの全体像を説明できることです。
授業の初めに前回提出してもらったワークシートを返却し、前回の要約や学習成果をフィード
バックします。PowerPointを⽤いた講義を聞いて講義資料の空欄にキーワード等をメモしてく
件、試験やレポートな
ださい。毎回、講義の後にグループディスカッション&情報共有とワークシートの記⼊を⾏いまど課題のフィードバッ
す。グループワークでも学⽣相互にフィードバックし合います。レポート課題も返却し、解説なク⽅法を含め）どでフィードバックします。

② 授業の進め⽅（履修条アクティブ・ラーニン
毎回、授業内容の要約作成を個⼈作業で、ピアレビューと調べ学習や情報共有をグループワー
グの⼿法
クで、最後に授業のふり返りを⾏います。

⑦ 成績評価⽅法と割合

毎回の予習復習確認テストで15%、ワークシートの論述内容（要約[理解度]・調べ学習[思考⼒]・ふり返り[態度]）で40%、レポート課題(総合的説明⼒)で45%の割合で評価します。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

データサイエンスの専⾨⽤語、分野の関係、活⽤する意義に加え、それらを⾃⾝の学びに結びつけて説明できる。

優（A）

データサイエンスの専⾨⽤語や分野の関係に加え、社会や企業でそれらを活⽤する意義を説明で
きる。

良（B）

データサイエンスの専⾨⽤語を⽤いて、それらを構成するビッグデータ、ICT、統計学、AIなど
分野の関係を説明できる。

可（C）

データサイエンスの専⾨⽤語の意味を事例と関連付けて説明できる。

不可

データサイエンスの専⾨⽤語の意味を説明できない。

授業の予習・復習（1
授業の中のディスカッション活性化のために、資料を事前に複数回読み(30分以上)、不明な⽤
授業に必要とする事前 語などを確認(60分以上)して授業に臨んでください。復習として、配布資料を読み返し(40分以事後学習の内容と時間 上)、基本的概念や考え⽅、実例を⽂章にまとめ(50分以上)、説明できるようにしておいてくだ
数を含め）
さい。
教科書、ISBN

久野遼平、⽊脇太⼀(2018)『⼤学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』㈱KADO
KAWA
古明地正俊、⻑⾕佳明(2017)『AIまるわかり』⽇経⽂庫1371

参考⽂献

④ 回数

教科書は使いません。Moodleで資料を配布します。

授業項⽬③ 授業内容

第1回

データサイエンスとは

授業概要と評価⽅法、⼤学での学びとデータサイセンス

第2回

ビッグデータ

次世代社会を⽀えるビッグデータとデータサイエンス

第3回

データマイニング

データ解析とデータベース

第4回

ビジネス活⽤事例

データ解析の⽬的と活⽤事例

第5回

ICT〜ハードウェア

ハードウェアとデータ表現の仕組み

第6回

ICT〜ソフトウェア

プログラム内蔵⽅式とクラウドコンピューティング

第7回

プログラミング

アルゴリズムとプログラミング⾔語python

第8回

統計〜統計解析

基本統計量とクロス集計

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B2017901

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

第9回

統計〜多変量解析１

相関分析と回帰分析

第10回

統計〜多変量解析2

因⼦分析と統計的仮説検定

第11回

AI〜機械学習

AI技術の概要と機械学習

第12回

AI〜ディープラーニング

機械学習とディープラーニング

第13回

AI〜⾃然⾔語処理

⾃然⾔語とテキストマイニング

第14回

ふり返り

各回授業内容のふり返りと要点の確認

第15回

総括

レポートの返却・解説と総括《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B2017901

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:49
授業番号

A3A3003302

キャンパス

科⽬名（英語表記）

情報概論（Introduction to Information Processing）
履修開始学
1 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾼橋 和⼦（Kazuko Takahashi）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⾦曜1限

現代社会に不可⽋なコンピュータやコンピュータネットワークシステム、さらにはインターネッ
ト上で、情報がどのように扱われ、処理されるのかについて解説します。その上で、急速に進む① 授業のねらい・到達⽬ ICTの現況と重要性についても解説します。これは将来どのような進路を選ぶにせよ必要な知識
標・実務経験と授業の です。授業のねらいは、地域社会の発展に貢献できる⼒として、⾼度情報社会に対応できる情報
関連性・DP,CPに於け リテラシだけでなく、急速に進むＩＣＴの現況における種々のトピックについての知識を深めるる位置づけことです（DP3,4・CP3,4）。到達⽬標は、地域社会に貢献するために、⾼度情報社会に対応できる情報リテラシを⾝につけることです。

② 授業の進め⽅（履修条 履修条件は特にありません。理解を深めるために、毎回、授業の途中で⼩テスト（クイズ）を数件、試験やレポートな 回⾏います。⼩テストは実施後に正解を⽰し、解説することでフィードバックを⾏います。まど課題のフィードバッ た、随時、内容を深めるための課題を出しますが、次回の授業で解説を⾏うことでフィードバッ
ク⽅法を含め）クします。
双⽅向型演習︓毎回、授業の途中で⼩さな問題を3〜5問程度課します。学⽣同⼠、相互に相談アクティブ・ラーニン してよい。ほとんどの学⽣が解答を終えた時点で、正解を⽰し、その解説を⾏います。間違ってグの⼿法いた場合は訂正を⾏って、授業終了後に提出して下さい。これにより、新しく得られた知識や考え⽅を確実なものにすることができます。

⑦ 成績評価⽅法と割合

平常点︓授業内⼩テスト（毎回）４０％

課題１０％ 確認試験︓５０％《評価基準》
評価

判定基準

秀（S）

コンピュータ・システムや、多様な情報の表現⽅法と処理⽅法、コンピュータ・ネットワークシ
ステムやインターネットについて説明でき、さらに現在のICTに関するトピック（クラウド・コ
ンピューティング、ビッグデータ、ソーシャルメディア、IoT、AI）について説明できる。

優（A）

コンピュータ・システムや、多様な情報の表現⽅法と処理⽅法について説明でき、コンピュー
タ・ネットワークシステムやインターネットについても説明できる。

良（B）

コンピュータ・システムや、多様な情報（数値、⽂字、画像、⾳声）の表現⽅法と処理⽅法について説明できる。

可（C）

コンピュータ・システム（ハードウェア、ソフトウェア）について説明できる。

不可

コンピュータ・システム（ハードウェア、ソフトウェア）について説明できない。

予習︓教科書を事前に読み、⽤語を理解しておくこと（90分）。⽇頃からIT関連のニュースに注
授業の予習・復習（1
意するようにしてください（30分）。
授業に必要とする事前
復習︓専⾨⽤語が多いので、授業中によく理解するように努め、必ずその⽇のうちに復習して、事後学習の内容と時間
⽤語とその意味を定着させるようにしてください（60分）。
数を含め）教科書、ISBN

草薙信照著『コンピュータと情報システム
3698

参考⽂献

適宜、プリントを配布します。

④ 回数

授業項⽬

第2版』サイエンス社 2015年

ISBN:978-478191③ 授業内容

第1回

情報技術と社会、コンピュータの
基礎知 識

情報技術が社会に与える影響（Xテック、Society5.0等）、コンピュータの歴史、種類、基本構成

第2回

情報とデータ

情報の単位、補助単位、論理演算

第3回

ハードウェア（１）

中央処理装置

第4回

ハードウェア（２）

周辺処理装置、インターフェイス

第5回

ソフトウェア

基本ソフト、応⽤ソフト、プログラム⾔語

第6回

情報の表現（１）

数値情報、2進数と10進数の相互変換、数値情報の演算

第7回

情報の表現（２）

テキスト情報第8回

情報の表現（３）

画像情報、⾳声情報、情報圧縮と解凍⽅法

第9回

コンピュータネットワークシステ
ム

LAN、WAN、通信回線

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3003302

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

第10回

インターネット（１）インターネットのしくみと利⽤⽅法

第11回

インターネット（２）インターネットにおけるセキュリティと情報倫理

第12回

ＩCＴにおける現在の動向（１）

モバイル、ソーシャルメディア、ＩｏＴ、ビッグデータ

第13回

ＩCＴにおける現在の動向（２）

AI、ロボティクス

第14回

５Ｇ、量⼦コンピュータ
ＩCＴにおける現在の動向（３）、
情報リテラシ、ディジタルディバイド
情報リテラシ
総復習

第15回

総括

確認試験とその解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
選択科⽬
⽬区分（必修/選択）
科⽬

担当形態

教科及び教科の指導法に関する科⽬（⾼等学校単独
商業）

施⾏規則に定める科⽬ 教科に関する専⾨的事項
区分⼜は事項等
・商業の関係科⽬

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3003302

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:52
授業番号

B2B2013901

キャンパス

科⽬名（英語表記）

情報セキュリティ論（cyber security）⑥ 担当教員（英語表記） 森島 隆晴（Takaharu Morishima）
開講学期

2020年度 前期

開講曜⽇

稲⽑キャンパス
履修開始学
2 ⑤ 単位数年

2

集中講義

インターネット利⽤の急激な普及とともに、ITリスクから個⼈や企業・社会を守るための情報
セキュリティが⼤きな課題となっています。授業のねらいは、ITリスクと情報セキュリティ対策
標・実務経験と授業のを学ぶことで、良識ある社会⼈としての⼀般的教養を⾝に付けることです。到達⽬標は、個⼈
関連性・DP,CPに於けや企業の⽴場からITリスクに対する危機意識と情報セキュリティ対策に関する知識や考え⽅を説る位置づけ
明できることです。

① 授業のねらい・到達⽬

授業の初めに前回提出してもらったワークシートを返却し、要約および質問と回答をフィードバックします。PowerPointを⽤いた講義を聞いて講義資料の空欄にキーワード等をメモして件、試験やレポートなください。毎回、講義の後にグループディスカッション&発表とワークシートの記⼊を⾏いまど課題のフィードバッ
す。グループディスカッションや発表でも学⽣相互にフィードバックし合います。レポート課
ク⽅法を含め）
題も返却し、解説などでフィードバックします。

② 授業の進め⽅（履修条アクティブ・ラーニン
毎回、授業内容の要約作成を個⼈作業で、ピアレビューと調べ学習や情報共有をグループワグの⼿法ークで、最後に授業のふり返りを⾏います。

⑦ 成績評価⽅法と割合

毎回の予習復習確認テストで15%、ワークシートの論述内容（要約[理解度]・調べ学習[思考⼒]・ふり返り[態度]）で40%、レポート課題(総合的説明⼒)で45%の割合で評価します。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

ITリスクと情報セキュリティ対策、制度的仕組みおよび対策技術の⼆つ以上を正しく説明でき
る。

優（A）

ITリスクと情報セキュリティ対策、制度的仕組みおよび対策技術の⼀つ以上を正しく説明でき
る。

良（B）

ITリスクと情報セキュリティ対策および制度的仕組みの概要を正しく説明できる。

可（C）

ITリスクと情報セキュリティ対策を概ね説明できる。

不可

ITリスクと情報セキュリティ対策を説明できない。

授業の予習・復習（1授 授業の中のディスカッション活性化のために、資料を事前に複数回読み(30分以上)、不明な⽤業に必要とする事前事 語などを確認(60分以上)して授業に臨んでください。復習として、配布資料を読み返し(40分以後学習の内容と時間数 上)、基本的概念や考え⽅、実例を⽂章にまとめ(50分以上)、説明できるようにしておいてくだを含め）さい。
教科書、ISBN

教科書は使いません。代わりに資料を配布します。

参考⽂献

松本隆明、岡本⿓明(2000)『情報セキュリティ技術』電気通信協会
⽚岡信弘 他(2011)『インターネットビジネス概論』共⽴出版

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

情報セキュリティとは

授業概要と評価⽅法、情報セキュリティの定義とITリスクの分類

第2回

意図的脅威の種類

攻撃⽅法と影響度、個⼈情報流出事件に⾒る脅威

第3回

情報セキュリティ対策

対策の必要性、脅威の種類とその対策技術

第4回

アクセス管理ユーザー認証とアクセス制御、ユーザー認証技術

第5回

アクセス制御技術

アクセス制御の分類、OSのアクセス制御機能

第6回

ファイアーウォール技術

ファイアウォールの仕組み、ファイアウォールの配置

第7回

暗号技術

サイファ暗号の仕組み、共通鍵暗号と公開鍵暗号

第8回

デジタル署名

本⼈認証の仕組み、メッセージ認証の仕組み

第9回

マルウェア

マルウェアの種類、マルウェア対策

第10回

電⼦商取引のセキュリティ

電⼦商取引の仕組み、電⼦商取引のセキュリティ要件

第11回

ICカードのセキュリティ

ICカードの種類と仕組み、ICカードのセキュリティ技術

第12回

情報セキュリティと制度

セキュリティ技術と制度、制度のジレンマ

第13回

著作権と保護技術

著作権法、電⼦透かし技術

第14回

ふり返り

各回授業内容のふり返りと要点の確認

第15回

総括

レポートの返却・解説と総括

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2013901

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator《教職に関する情報》
免許状取得のための科
選択科⽬
⽬区分（必修/選択）
科⽬

教科に関する科⽬（⾼等学校

担当形態

単独

商業）

施⾏規則に定める科⽬
商業の関係科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2013901

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:47
授業番号

A3A3006901

キャンパス

科⽬名（英語表記）

ＡＩ概論（Introduction to artificial intelligence）

稲⽑キャンパス
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾼橋 和⼦（Kazuko Takahashi）
開講学期

2020年度 前期

開講曜⽇

2

⽊曜5限

情報社会（Socety4.0）に続く新たな時代「Society5.0」に向け、誰もがAI（⼈⼯知能）につい① 授業のねらい・到達⽬ ての知識をもつ必要が出てきました。この講義では、AIを実現するさまざまな技術を紹介した

標・実務経験と授業の 後、AIが社会でどのように利⽤されているかを⾒ていきます（DP3,4・CP3,4）。その中で、⼤関連性・DP,CPに於け ⼿IT企業により、実際の取り組みついても紹介してもらいます。AIは快適な⽣活を創り出す⼀⽅る位置づけ
で、倫理的な問題も抱えており、これについても解説します。到達⽬標は、AIに関する基本的な知識を修得することです。

② 授業の進め⽅（履修条 履修条件は、「情報概論」を履修していることが望ましい。毎回、授業の途中で⼩テスト（クイ件、試験やレポートな ズ）を数回⾏います。⼩テストは実施後に正解を⽰し、解説することでフィードバックを⾏いま
ど課題のフィードバッ す。また、随時、内容を深めるための課題を出しますが、次回の授業で解説を⾏うことでフィーク⽅法を含め）ドバックします。
双⽅向型演習︓毎回、授業の途中で⼩さな問題を3〜5問程度課します。学⽣同⼠、相互に相談アクティブ・ラーニン してよい。ほとんどの学⽣が解答を終えた時点で、正解を⽰し、その解説を⾏います。間違ってグの⼿法いた場合は訂正を⾏って、授業終了後に提出して下さい。これにより、新しく得られた知識や考え⽅を確実なものにすることができます。

⑦ 成績評価⽅法と割合

平常点︓授業内⼩テスト（毎回）４０％

課題１０％

確認試験︓５０％《評価基準》
評価

判定基準

秀（S）

AIの主要な技術（機械学習、⾃然⾔語処理、画像処理、⾳声処理）すべてについて概要説明ができ、AIが社会の中で利⽤されているケースを産業別に1つずつ挙げることができる。

優（A）

AIの主要な技術として機械学習と⾃然⾔語処理について概要説明ができ、AIが社会の中で利⽤されているケースを複数挙げることができる。

良（B）

AIの主要な技術として、機械学習、⾃然⾔語処理について不⼗分ながらも概要説明ができ、AIが社会の中で利⽤されているケースを1つ挙げることができる。

可（C）

Aの主要な技術として機械学習、⾃然⾔語処理、画像処理、⾳声処理を挙げることができ、AIが社会の中で利⽤されているケースを1つ挙げることができる。

不可

AIの主要な技術が、機械学習、⾃然⾔語処理、画像処理、⾳声処理があることを説明できない
か、社会の中で利⽤されているケースを⼀つも挙げることができない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間
数を含め）予習︓教科書を事前に読み、⽤語を理解しておくこと（90分）。⽇頃からAI関連のニュースに注意するようにしてください（30分）。
復習︓専⾨⽤語が多いので、授業中によく理解するように努め、必ずその⽇のうちに復習して、⽤語とその意味を定着させるようにしてください（60分）。

教科書、ISBN

⼩⾼知宏『基礎から学ぶ⼈⼯知能の教科書』オーム社

参考⽂献

樋⼝晋也・城塚⾳也『決定版９２－７６２３３－２

④ 回数

授業項⽬

2019年

⼈⼯知能』東洋経済新聞社

ISBN:978-4-274-22426-3

2017年

IＳＢＮ︓９７８－４－４③ 授業内容

第1回

AIとはSociety5.0に向けたAI⼈材育成の必要性、AIの歴史、AIの得意分野と苦⼿な分野、AIの適⽤領域

第2回

AIの主要な技術（1）

機械学習（1）教師あり学習（サポートベクターマシン、決定⽊など）

第3回

AIの主要な技術（2）

機械学習（2）教師なし学習（クラスタリング、頻出パターンマイニン
グ）

第4回

AIの主要な技術（3）

⾃然⾔語処理（1）基礎技術（コーパス、形態素解析、構⽂解析、意味解析、⽂脈解析）

第5回

AIの主要な技術（4）

⾃然⾔語処理（2）応⽤技術（機械翻訳、情報検索、テキスト分類、質問応答、テキストマイニングなど）

第6回

AIの主要な技術（5）

画像処理、⾳声処理、知識表現と推論

第7回

産業別ユースケース（1）

⾦融、⾃動⾞、物流における実例

第8回

産業別ユースケース（2）製造業、農業、観光における実例

第9回

産業別ユースケース（3）医療、セキュリティ、教育における実例

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3006901

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

第10回

ディープラーニング（1）

⼤⼿IT企業によるディープラーニングの概要説明

第11回

ディープラーニング（2）⼤⼿IT企業による実際のディープラーニングのアプリケーション紹介

第12回

AI実践（1）

⼤⼿IT企業における実際の取り組みとソリューション（画像系）

第13回

AI実践（2）

⼤⼿IT企業における実際の取り組みとソリューション（テキスト系）

第14回

AIの社会的課題

倫理的な問題、法的問題、企業側の防衛策

第15回

総括

確認テストと解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3006901

2/2

2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:54
授業番号

B1A3003001

キャンパス

科⽬名（英語表記）

アルゴリズム論（Algorithm）

稲⽑キャンパス
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾼橋 和⼦（Kazuko Takahashi）
開講学期

2020年度 前期

開講曜⽇

2

⾦曜3限

コンピュ－タによる問題解決法であるアルゴリズムの基本的な⼿法について解説します。また、アルゴリズムと深い関係をもつデータ構造についても解説します。授業のねらいは、データ構造
標・実務経験と授業のとアルゴリズムを学ぶことで、IT関連の職業に向けたプログラミング能⼒を⾼めること（DP3・
関連性・DP,CPに於けCP3）、また、現代社会では、分野に関係なく必要な論理的な思考法を⾝につけることです。到る位置づけ
達⽬標は、基本的なアルゴリズムを理解することで、数理的な思考法になじむことです。

① 授業のねらい・到達⽬② 授業の進め⽅（履修条 基本的には教科書にしたがって講義を進め、不⾜する部分は配布プリントで補います。理解 を件、試験やレポートな 確実にするために、毎回、授業の途中でクイズ（⼩テスト）を２〜３問出して平常点としまど課題のフィードバッ す。⼩テスト実施後は必ず正解を⽰し、解説してフィードバックを⾏います。また、随時、課ク⽅法を含め）
題を出しますが、次回の授業で解説することでフィードバックします。

双⽅向型演習︓毎回、授業の途中で⼩さな問題を3〜5問程度課します。学⽣同⼠、相互に相談アクティブ・ラーニン してよい。ほとんどの学⽣が解答を終えた時点で、正解を⽰し、その解説を⾏います。間違ってグの⼿法いた場合は訂正を⾏って、授業終了後に提出してください。これにより、新しく得られた知識や考え⽅を確実なものにすることができます。

⑦ 成績評価⽅法と割合

授業内⼩テスト（毎回）４０％

課題１０％

確認試験５０％《評価基準》
評価

判定基準

秀（S）

3種類の探索アルゴリズム、データ構造（配列、⽊構造、リスト構造）について説明でき、ソート・アルゴリズムとして、クイックソート、マージソート、ヒープソートの他に、基本選択法、基本交換法、基本挿⼊法についても説明できる。

優（A）

3種類の探索アルゴリズムと代表的なデータ構造（配列、⽊構造）についても説明でき、代表的なソート・アルゴリズムとしてクイックソート以外のアルゴリズム（マージソート、ヒープソー
トの他に、基本選択法、基本交換法、基本挿⼊法）のうち1種類は説明できる。

良（B）

3種類の探索アルゴリズムと代表的なデータ構造（配列）について説明でき、代表的なソート・アルゴリズムとしてクイックソートについて説明できる。

可（C）

探索アルゴリズム（線形探索、⼆分探索、ハッシュ探索）と代表的なデータ構造（配列）について説明できる。

不可

探索アルゴリズム（線形探索、⼆分探索、ハッシュ探索）と代表的なデータ構造（配列）について説明できない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前 予習︓事前に予習をしておくこと（90分）。
事後学習の内容と時間 復習︓授業中および復習をよくして、数理的な考え⽅を⾝につけるよう努めること（90分）。
数を含め）教科書、ISBN『データ構造とアルゴリズム』 インフォテック・サーブ 2014年

参考⽂献

適宜、プリントを配布します。

④ 回数

授業項⽬

ISBN:978-4-906859-42-9③ 授業内容

第1回

アルゴリズムの基礎（１）アルゴリズムとは、例として合計を計算するアルゴリズム（3種類）、アルゴリズムの評価基準

第2回

アルゴリズムの基礎（２）フローチャート

第3回

探索アルゴリズム（１）配列、線形探索、２分探索
オーダー記法

第4回

探索アルゴリズム（２）ハッシュ探索（１）、ハッシュ表

第5回

探索アルゴリズム（３）ハッシュ探索（２）、リスト構造

第6回

探索アルゴリズムのまとめ、デー
タ構造のまとめ

線型探索、⼆分探索、ハッシュ探索の計算量⽐較

第7回

ソートアルゴリズム（１）

基本選択法

第8回

ソートアルゴリズム（2）ヒープソート、⽊構造（⼆分⽊）第9回

ソートアルゴリズム（3）

基本交換法、シェーカーソート

第10回

ソートアルゴリズム（4）基本挿⼊法、シェルソート

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B1A3003001

1/2

2021/2/27

Keiai Campus Navigator

第11回

ソートアルゴリズム（5）クイックソート

第12回

ソートアルゴリズム（6）マージソート

第13回

ソートアルゴリズムのまとめ

ソートアルゴリズムのまとめ

第14回

データ構造のまとめ
総復習

配列の特例（スタックとキュー）、リスト構造、⽊構造、
基本制御構造
総復習

第15回

総括

確認試験とその解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B1A3003001

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:50
授業番号

A3B2004601

キャンパス

科⽬名（英語表記）

統計学I（Statistics I）
履修開始学
1 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⽶⽥ 紘康（Hiroyasu Yoneda）
開講学期

2020年度 前期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

集中講義

① 授業のねらい・到達⽬ 経済学では実データを取り扱います。株価や失業率、GDPなど、⼀度は⽿にしたことがあると

標・実務経験と授業の 思います（DP4）。この講義ではデータのまとめ⽅（記述統計）について説明し、統計検定3
関連性・DP,CPに於け 級・4級程度の理解を⽬指します。統計学が経済学で役⽴つことは当然ですが、データの読み⽅
る位置づけやまとめ⽅は⽇常でも必ず役⽴ちます（DP1,3）。

② 授業の進め⽅（履修条

件、試験やレポートな 頭だけで納得するのではなく、実際に⼿を使って納得するようにしましょう。理解度を確認する
ど課題のフィードバッ ために宿題を出します。宿題は採点後返却しますので、定期試験対策に役⽴てて下さい。
ク⽅法を含め）アクティブ・ラーニン 指⽰された練習問題について学⽣が答案を作成し、それを教員が添削・採点
グの⼿法
してフィードバックしたものを、再度学⽣が確認し理解を深める。

⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験（100%）《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

記述統計および経済統計の知識が習得てきている。

優（A）

代表値、分散、標準化、図表化、経済指数、相関係数のうち、おおよそ4単元が理解しており他⼈に説明できる。

良（B）

代表値、分散、標準化、図表化、経済指数、相関係数のうち、おおよそ3単元が理解しており他⼈に説明できる。

可（C）

記述統計の最低限の知識が習得できる。

不可

統計学の基本的知識が習得できない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間数を含め）この授業では1回（90分）の授業に対して、少なくとも90分の予習と90分の復習が必要となります。予習は、各授業の最後に次週の内容に関するキーワードを提⽰します。各⾃で調べるようにしてください。⼀⽅、復習では練習問題を準備します。知識を定着させるために解くようにしてください。

教科書、ISBN

プリントを配布します。また、配布資料はダウンロードできます。⽋席時や紛失時に利⽤してく
ださい。

参考⽂献

「データの分析」統計検定3級対応、東京図書「資料の活⽤」統計検定4級対応、東京図書

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

統計学の前に統計学について、データとは何かを理解しましょう。

第2回

⺟集団と標本

対応関係を理解する。

第3回

調査⽅法

調査⽅法の違いを⾒ます。

第4回

代表値

集団の特性を⾒る。

第5回

平均値

引き続き、集団の特性を⾒る。

第6回

分散と偏差

データのばらつきに注⽬する。

第7回

標準化

異なる集団を⽐較する⽅法。

第8回

図表化

データに適したグラフを選ぶ。

第9回

ローレンツ曲線とジニ係数

⾃分で統計指数を計算する。所得格差を確かめる。

第10回

物価指数

⾃分で統計指数を計算する。

第11回

経済指数

⾃分で統計指数を計算する。

第12回

2変数データの整理（1）⾝⻑と体重の関係のように、2つのデータを整理する⽅法を考えます。

第13回

2変数データの整理（2）引き続き、2変数データについて考えます。実際にグラフ化や計算をおこないます。

第14回

相関係数

2つのデータの関係の強さを表す「相関」について解説します。

第15回

まとめと確認試験

ポイントのおさらいと確認試験および解説《教職に関する情報》

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2021/2/27

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

Keiai Campus Navigator

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B2004601

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:51
授業番号

A3B2004701

キャンパス

科⽬名（英語表記）

統計学II（Statistics II）
履修開始学
1 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⽶⽥ 紘康（Hiroyasu Yoneda）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽔曜2限

経済学では実データを取り扱います。株価や失業率、GDPなど、⼀度は⽿にしたことがあると① 授業のねらい・到達⽬ 思います（DP4）。この講義では少ないデータ（標本集団）から全体（⺟集団）を推測する⽅法

標・実務経験と授業の （推定統計）について説明します。たとえば、皆さんの家に視聴率を計測する機械は恐らく無い
関連性・DP,CPに於け と思います。にもかかわらず、視聴しているTV所有世帯が推定できるのはなぜでしょうか。レる位置づけ
ベルとしては、統計検定2級・3級程度の理解を⽬指します。統計学が経済学で役⽴つことは当然ですが、データの読み⽅やまとめ⽅は⽇常でも役⽴ちます（DP1,3）。

② 授業の進め⽅（履修条

件、試験やレポートな 頭だけで納得するのではなく、実際に⼿を使って納得するようにしましょう。理解度を確認する
ど課題のフィードバッ ために宿題を出します。宿題は採点後返却しますので、定期試験対策に役⽴てて下さい。
ク⽅法を含め）アクティブ・ラーニン 指⽰された練習問題について学⽣が答案を作成し、それを教員が添削・採点
グの⼿法
してフィードバックしたものを、再度学⽣が確認し理解を深める。

⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験（100%）《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

検定と回帰分析の応⽤問題を⼗分理解しており、他⼈に説明できる。

優（A）

検定または回帰分析の応⽤問題のうち、おおよそ1つを理解しており他⼈に説明できる。

良（B）

検定と回帰分析の基礎知識を理解しており、他⼈に説明できる。

可（C）

検定または回帰分析の基礎知識のうち、おおよそ1つを理解しており他⼈に説明できる。

不可

推測統計を理解できないため、他⼈に説明できない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間数を含め）この授業では1回（90分）の授業に対して、少なくとも90分の予習と90分の復習が必要となります。予習は、各授業の最後に次週の内容に関するキーワードを提⽰します。各⾃で調べるようにしてください。⼀⽅、復習では練習問題を準備します。知識を定着させるために解くようにしてください。

教科書、ISBN

プリントを配布します。また、配布資料はダウンロードできます。
⽋席時や紛失時に利⽤してください。

参考⽂献「改訂版 統計学基礎」統計検定2級対応、東京図書「データの分析」統計検定3級対応、東京図書

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

推測統計の前に

推測統計学の準備︓統計学IIでは、⼀部のデータから全体の特徴・性質を推定する⽅法について勉強します。

第2回

推測統計学の準備

推測統計に必要な知識を復習します。

第3回

検定の設定

ある仮説が正しいかどうか、統計学を使って判断します。

第4回

検定の誤り

統計学を使っても間違うことがあります。どのように間違うのかを説明
します。

第5回

⺟平均の検定検定の基本です。よく使いますので、しっかり理解しましょう。

第6回

⺟⽐率の検定アンケート調査は全体を表しているのか︖

第7回

検定⼒

偶然ではない結果が得られるかどうかを確認します。

第8回

回帰分析（1）

最もシンプルな予測⽅法です。たとえば、⾝⻑のデータを使って体重を
予測する。

第9回

回帰分析（2）

引き続き、回帰分析の⽅法について勉強します。

第10回

回帰分析（3）

引き続き、回帰分析の⽅法について勉強します。

第11回

モデルの説明⼒

当てはまりの良さを説明します。

第12回

重回帰分析（1）

複数のデータを使って、予測します。たとえば、気温と通⾏⼈の数でアイスクリームの売上を予測する。

第13回

重回帰分析（2）

引き続き、重回帰分析の⽅法について勉強します。

第14回

重回帰分析（3）

引き続き、重回帰分析の⽅法について勉強します。

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B2004701

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2021/2/27

第15回

Keiai Campus Navigator

まとめと確認試験

ポイントのおさらいと確認試験および解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B2004701

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2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:41
授業番号

B2B2010101

キャンパス

科⽬名（英語表記）

統計学総論 I（Statistics introduction I）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 櫻井 尚⼦（Naoko Sakurai）
開講学期

2020年度 前期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽔曜4限

経済社会の諸現象を理解するには質的だけでなく数量的に分析することが不可⽋です．数量的に分析するための⼿法としての統計学を初歩から学びます．理論とともに，実際にどのように統計① 授業のねらい・到達⽬ 学が利⽤されるのかについて，現実のデータを⽤いて分析を⾏い，結果について思考・判断しま標・実務経験と授業の す．実践的な経営を考えながらデータを操作し，統計分析結果を思考・判断できる能⼒を⾝につ関連性・DP,CPに於け けることを⽬標とします．加えて，⾃⼰をとりまく社会環境の変化や社会問題の実態を把握し、る位置づけ
社会⽣活やビジネスの現場で直⾯する未知の課題に⽴ち向かうための情報収集能⼒や経済学的思考⼒を⾝に付け、データサイエンスを介して社会において様々な⼈々と協調して経済活動を⾏う
社会⼈となることを⽬標とします．

② 授業の進め⽅（履修条 データ整理や分析にはパソコン（ソフトウェアはExcel）を使います．この講義に必要なパソコンの知識については，講義をすすめながら初歩から説明します．講義資料はディスプレイに提⽰
件、試験やレポートなし，適宜テキストを活⽤して全体の理解度をみながら講義をすすめます．講義テーマの区切りご
ど課題のフィードバッ
とに課される課題に取り組み，統計指標が⽰す意味をよく理解して活⽤できることを⽬指しま
ク⽅法を含め）す．課題は個⼈別に理解不⾜個所を指摘し，完成を⽬指して指導します．
アクティブ・ラーニン 双⽅向型演習，必要に応じてプレゼンテーションを実施し，互いの理解や⼿法のとらえ⽅についグの⼿法て解説を加える．

⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験（50%）・課題作成（30%）・授業参加態度（20%）
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

授業のねらいをクリアし，現実社会に応⽤可能な深いレベルに達している．

優（A）

授業のねらいにほぼ到達している．

良（B）

授業のねらいと到達⽬標の中間レベルに達している．

可（C）

到達⽬標には達していると認められる．

不可

到達⽬標に達していない．

予習︓教科書をよく読んでおく（60分以上）
授業の予習・復習（1
復習︓前回の講義内容を理解しているものとして以降をすすめるので，必ず復習しておくこと
授業に必要とする事前（60分以上）事後学習の内容と時間
提出課題︓指摘された修正個所をやりなおし，完成までもっていくこと（90分以上）
数を含め）
教科書、ISBN

向後千春・冨永敦⼦著（2016）「統計学がわかる ハンバーガーショップでむりなく学ぶ，やさしく楽しい統計学」技術評論社

参考⽂献

岩崎学・⻄郷浩他著（2017）「スタンダード統計学基礎」培⾵館

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

授業に必要な基礎知識とコンピュータ操作の確認

授業内容の概要説明，統計学の基本知識とパソコン操作の確認

第2回

授業に必要なパソコン操作基礎

パソコン操作の再確認，実データ⼊⼒とチェック

第3回

表計算操作基礎（１）

データの視覚化（表・グラフの作成）

第4回

表計算操作基礎（２）

表計算のための操作技術（関数・絶対参照他）

第5回

ポテトの⻑さは揃っているか（中⼼指標）

平均と度数分布第6回

ポテトの⻑さは揃っているか（ばらつき）

分散と標準偏差第7回

ポテトの本数はどのくらいなのか

⺟集団と標本の概念

第8回

ポテトの本数はどんな範囲にあるのか

区間推定の考え⽅と信頼区間の求め⽅

第9回

ライバル店と売上げを⽐較する⽅法（１）仮説検定の考え⽅とプロセス

第10回

ライバル店と売上げを⽐較する⽅法（２）カイ2乗検定https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2010101

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2021/2/28

第11回

Keiai Campus Navigator

どちらの商品が売れているのかを知る（１）

平均の差の検定

第12回

どちらの商品が売れているのかを知る（２）ｔ検定（対応なし）

第13回

もっと詳しく調べたい（１）対応あり・なしの解説

第14回

もっと詳しく調べたい（２）ｔ検定（対応あり）

第15回

まとめと確認試験

試験・試験の解答解説・総括《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2010101

2/2

2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:42
授業番号

B2B2010201

キャンパス

科⽬名（英語表記）

統計学総論 II（Statistics introduction II）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 櫻井 尚⼦（Naoko Sakurai）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽔曜4限

統計学総論Ⅰと同様に，理論と同時に，実際にどのように統計学が利⽤されているか，について学びます．使⽤する教科書に沿って，経営に必要となる統計学の内容を様々な場⾯からデータを① 授業のねらい・到達⽬ ⽤いて実践していきます．商品の需要と温度その他の環境変動との関係や推定プロセスを調べる
標・実務経験と授業の こと等，社会で役⽴つ実践的なデータ分析⼿法を学びます．また，統計分析結果について正確に関連性・DP,CPに於け 思考・判断できる能⼒を⾝に付けることも授業のねらいです．加えて，⾃⼰をとりまく社会環境
る位置づけの変化や社会問題の実態を把握し、社会⽣活やビジネスの現場で直⾯する未知の課題に⽴ち向か
うための情報収集能⼒や経済学的思考⼒を⾝に付け、データサイエンスを介して社会において様々な⼈々と協調して経済活動を⾏う社会⼈となることを⽬標とします．

② 授業の進め⽅（履修条 理論を理解した後，データ整理や分析にはパソコンを⽤い，ソフトウェアはExcelを使います．

件、試験やレポートな この講義に必要なパソコン操作知識は，初歩から説明します．統計学の理解を深め，ソフトウェ
ど課題のフィードバッ アの操作技術を上げるために，課題に挑戦し，指摘を受けた修正を繰り返しながら完成を⽬指しク⽅法を含め）てもらいます．
アクティブ・ラーニン 双⽅向型演習，必要に応じてプレゼンテーションを実施し，互いの理解や⼿法のとらえ⽅についグの⼿法て解説を加える．

⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験（50％）・課題作成（30％）・授業参加態度（20％）で評価します．
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

授業のねらいをクリアし，現実社会に応⽤可能な深いレベルに達している．

優（A）

授業のねらいにほぼ到達している．

良（B）

授業のねらいと到達⽬標の中間レベルに達している．

可（C）

到達⽬標には達していると認められる．

不可

到達⽬標に達していない．

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間
数を含め）予習︓教科書をよく読んで，疑問点を整理しておくこと（60分以上）
復習︓前回の講義を理解しているものとして，それ以降を進めていくので，復習を必ず⾏い，知識や技術を確認して⾝に付けておくこと（60分以上）
課題︓提出課題の中⾝をよく読んで，指摘を受けた個所を修正し，完成した課題作成を⽬指すこと（90分以上）

教科書、ISBN

向後千春・冨永敦⼦著（2016）「統計学がわかる ハンバーガーショップでむりなく学ぶ，やさしく楽しい統計学」技術評論社

参考⽂献

岩崎学・⻄郷浩他著（2017）「スタンダード統計学基礎」培⾵館

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

基礎知識とコンピュータ操作の確認

授業内容の説明，統計学総論Ⅰの復習，知識整理

第2回

3つ⽬のライバル店出現の場合（１）

３つの違いをどのように考えるのか

第3回

3つ⽬のライバル店出現の場合（２）

分散分析（１要因）

第4回

店間の差をつけるには︖

分散分析（２要因）

第5回

変数間の関係を知るには︖

視覚化（散布図他）

第6回

関係の強さを知りたい

相関係数の定義と計算

第7回

相関の強さを知ってさらに考える

相関係数の意味を理解する

第8回

その関係指標は有意なのか

無相関の検定第9回

最⾼気温で客数を予測する（１）回帰分析の原理

第10回

最⾼気温で客数を予測する（２）変数の視覚化・回帰式を求める

第11回

最⾼気温で客数を予測する（３）回帰式の正確性の判断と式の応⽤

第12回

複数の説明変数から⽬的変数を予測する（１）重回帰モデルでの予測

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2010201

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2021/2/28

Keiai Campus Navigator

第13回

複数の説明変数から⽬的変数を予測する（２）

最適モデルの選択

第14回

複数の説明変数から⽬的変数を予測する（３）

重回帰分析結果の考え⽅と応⽤

第15回

まとめと確認試験

試験の解答解説と総括《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2010201

2/2

2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:57
授業番号

A3A3007001

科⽬名（英語表記）

プログラミングキャンパス⑥ 担当教員（英語表記） 森島 隆晴（Takaharu Morishima）
開講学期

2020年度 後期

開講曜⽇

稲⽑キャンパス
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年2

⽔曜1限① 授業のねらい・到達⽬

情報社会では、⽇常⽣活がビッグデータとして収集・蓄積され、ビジネスで使われるように
標・実務経験と授業の なっています。授業のねらいは、統計処理やAI技術を⽤いたデータ解析⽅法を学ぶことで、⼀関連性・DP,CPに於け 般教養としてのプログラミング能⼒を⾝に付けることです。到達⽬標は、⽬的に合わせたデー
る位置づけ
タ解析⽤プログラミングを作成し、解析結果を解釈できることです。

履修条件は、前期「アルゴリズム論（森島）」を履修してpythonプログラミングができること、および前期「AI概論」を履修してAIの仕組みが分かることです。⼈数制限があるため履修希② 授業の進め⽅（履修条
望者は必ず第1回⽬から出席してください。なお、第2,3回⽬を⽋席してプログラミング関連操件、試験やレポートな
作ができない場合は履修が困難です。毎回、課題説明と課題実施のためのディスカッションをど課題のフィードバッ
⾏い、課題を提出してもらいます。出された課題は、次回の初めにフィードバックと解説を⾏
ク⽅法を含め）います。課題に関するディスカッションを通じて、学⽣間でもフィードバックし合ってもらいます。
アクティブ・ラーニン
毎回の課題を解決するために、調べ学習やディスカッションを⾏い、課題のデータ解析や解グの⼿法
釈をグループワークで⾏います。

⑦ 成績評価⽅法と割合

毎回の提出課題(55%)と15回⽬の実技試験(45%)で評価します。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

⽬的に合わせてデータ解析プログラムを作成し、データ解析結果を解釈できる。

優（A）

⽬的に合わせてデータ解析プログラムを作成し、データ解析できる。

良（B）

データ解析のためにpythonでプログラミングできる。

可（C）

pythonプログラムによるデータ処理ができる。

不可

pythonプログラムによるデータ処理ができない。

授業の予習・復習（1授 毎回、授業内容の資料をよく読み(20分以上)、⽤語や操作⽅法(30分以上)について予習してく業に必要とする事前事 ださい。また、その回でやった操作⽅法は次回以降も使いますので、限られた時間内に作業が後学習の内容と時間数 終えられるように何度も⼿順を確認し(90分以上)、作業内容の意味付け(40分以上)を⾏ってくだを含め）さい。
教科書、ISBN
参考⽂献

④ 回数

教科書は使いません。資料とデータを配布します。
寺⽥ 学他(2019)『pythonによる新しいデータ分析の教科書』翔泳社
島⽥達郎他(2019)『pythonによるはじめての機械学習プログラミング』技術評論社
⽯川聡彦(2018)『pythonで動かして学ぶ!新しい深層学習の教科書』翔泳社

授業項⽬③ 授業内容

第1回

pythonプログラミング

受講者の確認、講義の概要と評価⽅法、pythonプログラミングの概要

第2回

プログラムの作成と実⾏

pythonの実⾏環境におけるプログラムの作成と実⾏

第3回

データ解析の準備

pythonプログラミング⼿順の復習

第4回

データの前処理1

Pandasによるデータフレームの変換や集計処理

第5回

データの前処理2

Pandasによるデータ形式の操作やデータ取得

第6回

データの統計処理1

Pandasによるデータ解析1

第7回

データの統計処理2

Pandasによるデータ解析2

第8回

機械学習でのデータ解析1

Scikit-Learnによる機械学習1

第9回

機械学習でのデータ解析2

Scikit-Learnによる機械学習2

第10回

機械学習でのデータ解析3

Scikit-Learnによる機械学習3

第11回

深層学習でのデータ解析1

Gensimによる⾃然⾔語処理1

第12回

深層学習でのデータ解析2

Gensimによる⾃然⾔語処理2

第13回

深層学習でのデータ解析3

PyTorchによる⾃然⾔語データの分類

第14回

ふり返り

各回授業内容のふり返りと試験⽅法の確認

第15回

総括

実技試験と解説《教職に関する情報》

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3007001

1/2

2021/2/27

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

Keiai Campus Navigator

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3007001

2/2

2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:55
授業番号

B1B1023001

キャンパス

科⽬名（英語表記）

マーケティングリサーチ I（Marketing research I）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⽥中 未央（Mio Tanaka）
開講学期

稲⽑キャンパス

2020年度 後期

開講曜⽇

2

⾦曜4限

社会調査・マーケティング・リサーチの⼿法は、インターネット調査の普及により、変化していますが、基本的なデータ分析⽅法を⾝につけることは、このような変化に関わらず必要です。
この授業のねらいは、以下のとおりです。
① 記述統計を学び、⾃分⾃⾝でデータの記述統計量や単純集計表、グラフの作成、相関などの① 授業のねらい・到達⽬ 分析を⾏い、
標・実務経験と授業の専⾨分野の知識を体系的に⾝につけ、必要な情報を主体的に収集し分析することや専⾨
関連性・DP,CPに於け 分野の問題についてる位置づけ論理的に述べる表現⼒や実践的なコミュニケーション能⼒を⾝につける。(DP3・DP4)② 統計分析の結果の適切な解釈及びレポートにまとめる⼒をつける。(DP3・DP4)
授業では、統計パッケージソフト（SPSS） を⽤いて、これらの分析を学びます。ゼミや卒業論⽂で⾃分⾃⾝が⾏うデータ分析が⾏えることや、新聞や書籍等で扱われる統計資料を読み取るために必要な知識を⾝につけるなど、各⾃の⽬標に応じた専⾨知識の獲得につなげていきます。
① 授業は、パソコンでのエクセル、ワードの基本操作ができることを前提として進めます。特に、エクセルの
基本操作はできるようにしておいてください。
② 授業で⽤いる統計ソフトSPSSは⼤学内のすべてのパソコンで使⽤可能なので、授業内、授業② 授業の進め⽅（履修条 外において
件、試験やレポートな積極的に⾃習してください。
ど課題のフィードバッ ③ 授業中は、他の受講⽣の練習問題の進⾏の妨げとなるため、私語や遅刻厳禁です。
ク⽅法を含め）④ 授業内に⾏う練習問題、その授業時間内に解答例のフィードバックを⾏います。
⑤ 課題、⼩テストについては、翌週の授業で解答例のフィードバックを⾏います。
⑥ 特別なテキストは指定しませんが、参考⽂献にあげた⽂献の中から2点以上の⽂献を読んでください。
以上を含め、初回授業で、授業の進め⽅の詳細を説明をします。
双⽅型演習︓授業内で取り組む練習問題の解答を学⽣が作成し、指定のフォルダに送り、教員がアクティブ・ラーニン 解答・コメントをフィードバックする。
グの⼿法⑦ 成績評価⽅法と割合

平常点（毎回の授業内容に沿った練習問題の提出と解答内容により評価）:40％
確認試験・課題・⼩テスト:60％《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

記述統計の基本⽤語の概念および適切な算出⽅法のプロセスを正しく説明できる。

優（A）

記述統計の基本⽤語の概念および適切な算出⽅法のプロセスを概ね説明できる。

良（B）

記述統計の基本⽤語の概念および算出⽅法を正しく説明できる。

可（C）

記述統計の基本⽤語の概念を概ね説明できる。

不可

記述統計の基本⽤語の概念を説明できない。
予習︓次回の授業で学ぶ統計⽤語や計算式等について、教科書を読み、不明な点等を確認してくること（60分以上）。特に、前回授業と関連する内容については、不明な点を説明できるよう
具体的にまとめてくること（30分以上）。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間
復習︓授業資料と教科書を読み返し、授業で学んだ統計⽤語の意味を説明できるようにしてくる数を含め）こと（30分以上）。授業で学んだ練習問題や解説を受けた課題について、計算式または計算ソ
フトを⽤いて、⾃分⾃⾝で解答が導き出せるように復習してくること（60分以上）。
教科書、ISBN
参考⽂献

使⽤しない。
必要に応じて資料を配布します。
『意味がわかる統計解析』 涌井貞美、ベレ出版 （2013年）『統計学⼊⾨』⼩島寛之著、ダイヤモンド社、2006年『統計のはなしー基礎・応⽤・娯楽』 ⼤村平（著） ⽇科技連（2002年）『統計解析のはなしーデータに語らせるテクニック』 ⼤村平（著） ⽇科技連（2006年）『統計数字を読み解くセンスー当確はなぜすぐにわかるのか︖』 ⻘⽊繁伸 化学同⼈ （２０https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B1B1023001

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator０９年）『SPSSとAmosによる⼼理・調査データ解析（第2版）』⼩塩真司著

④ 回数

授業項⽬

東京図書

（2011年）③ 授業内容第1回

マーケティング・リサーチと統計

マーケティング・リサーチの主なデータ収集⽅法と分析について・記述
統計とは何か第2回

データの収集データ収集⽅法、データ⼊⼒、データの編集、統計ソフトSPSS⽤（sa
v.）変換

第3回

変数と尺度

第4回

分析のための基礎的な統計⽤語

データ分析を⾏うための基礎的な統計⽤語の説明

第5回

データの単純集計

データの単純集計表の作成と⾒⽅の説明

第6回

単純集計のまとめ⽅

変数の種類などに適したグラフの作成の仕⽅

第7回

基本統計量

度数分布に関する基本統計量 （平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差）

第8回

クロス集計とクロス集計表

２変数（質的データ）のクロス集計表の作成とその解釈

第9回

クロス集計表と関連度

２変数のクロス集計表における関連度

第10回

クロス集計の応⽤

３変数のクロス集計表の作成とその解釈

第11回

相関（１）

2変数（量的データ）の散布図、相関係数の⼤きさに影響する要因、は
ずれ値

第12回

相関（２）

擬似相関、偏相関、相関と因果の違い

第13回

複数回答のデータ・新しい変数の作成・ケースの選択など

SPSSの活⽤例（複数回答の集計、ケースを選択した集計の仕⽅）

第14回

記述統計のまとめ

授業で学んだ記述統計に関する練習問題を通した復習

第15回

授業の振り返りとまとめ

第１回から１４回までの授業の振り返り、確認試験

質的変数と量的変数、尺度の種類について、具体例を⽤いた説明《教職に関する情報》
免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B1B1023001

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

2021/02/27(⼟)15:56
授業番号

B1B1023901

キャンパス

稲⽑キャンパス科⽬名（英語表記）

マーケティングリサーチ II（Marketing research II）
カリ
キュラム
履修開始学 によ
年
り異
なり
ま
す。

⑥ 担当教員（英語表記） ⾼橋 和⼦（Kazuko Takahashi）

開講学期

2020年度 後期

開講曜⽇

⑤
単位数

2

⾦曜3限

本科⽬は、マーケティングリサーチⅠと同様に社会調査⼠資格取得に必要な科⽬で、推測統計学① 授業のねらい・到達⽬ や回帰分析について学びます。統計学の理論だけでなく、データを分析するために社会科学統計
標・実務経験と授業の パッケージソフト（SPSS）の使い⽅も学びます。理解度を深めるために、毎回、課題をやって関連性・DP,CPに於け もらいます（DP3,4・CP3,4）。到達⽬標は、量的・質的データに対して適切な分析を⾏うことる位置づけができるようになることと、⾃分で⾏ったデータ分析の結果に対して適切な解釈と記述にまとめることができるようになることです。

② 授業の進め⽅（履修条 履修条件は、EXCELが使えることです。「マーケティングリサーチⅠ」を履修していることが件、試験やレポートな 望ましい。授業は、理論を解説した後、PCを使⽤してSPSSを動かすことで実践的に学びまど課題のフィードバッ す。
ク⽅法を含め）アクティブ・ラーニン
ディスカッション、双⽅向型演習
グの⼿法⑦ 成績評価⽅法と割合

毎回の課題への取り組み⽅45% 最終レポート55%《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

推測統計学の概念が説明でき、実際に検定や推定が⾏うことができる、また、回帰分析の説明もでき、実際に分析を⾏って結果についての解釈も正しく⾏える。

優（A）

推測統計学の概念がほぼ説明でき、実際に検定や推定を⾏うことができる、また、回帰分析についてもほぼ説明でき、実際に分析を⾏って結果についての解釈を正しく⾏える。

良（B）

推測統計学の概念の説明が不⼗分であるが、実際に検定や推定が⾏うことができる。また、回帰分析についての説明も不⼗分であるが、実際に分析を⾏った結果についての解釈は正しく⾏え
る。

可（C）

推測統計学の概念説明は不⼗分であるが、実際に検定や推定が⾏うことができるか、または回帰分析についての説明は不⼗分であるが、実際に分析を⾏って結果についての解釈は正しく⾏える。

不可

推測統計学の概念が説明できず、検定や推定も⾏うことができない。また、回帰分析の説明もできず、実際に分析を⾏って結果についての解釈ができない。

授業の予習・復習（1
予習︓次回の内容について、教科書を読んでおくこと（60分）
授業に必要とする事前
復習︓毎回の授業後にその⽇に学んだ内容を振り返る。また授業内に実施した課題が終わらない
事後学習の内容と時間
場合は次回までに仕上げ、完全に理解するまで復習をする（60分）
数を含め）
教科書、ISBN

林拓也『社会統計学⼊⾨』放送⼤学教育振興会
ISBN:978-4-595-31370-7

２０１２年

参考⽂献

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容第1回

推測統計学とは

授業の進め⽅、推測統計学とは（記述統計学との違いなど）

第2回

記述統計の復習

代表値（平均値、中央値、最頻値）・散布度（分散、標準偏差）など

第3回

⺟集団と標本⺟集団と標本、標本抽出法

第4回

正規分布、確率分布

正規分布、標準正規分布、確率分布

第5回

統計的推定（1）

統計的推定の考え⽅、⽐率の推定

第6回

統計的推定（2）

平均値の推定

第7回

統計的検定

統計的検定の考え⽅、統計のための仮説、有意⽔準、⽚側/両側検定

第8回

平均値の差の検定（1）t分布とt検定（独⽴2群の場合、対応のある場合）

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B1B1023901

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2021/2/27

Keiai Campus Navigator

第9回

平均値の差の検定（2）

⼀元配置の分散分析

第10回

質的変数の検定（1）

適合度検定

第11回

質的変数の検定（2）

独⽴性の検定（χ2検定）

第12回

回帰分析（1）

散布図・相関係数・単回帰分析

第13回

回帰分析（2）

単回帰分析の演習問題

第14回

適切な推定・検定⽅法

適切な⽅法をどのように選ぶか

第15回

総括

本授業を振り返る課題に対するレポート作成《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B1B1023901

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2021/3/24

Keiai Campus Navigator

2021/03/24(⽔)00:06
授業番号

A3A3007301

キャンパス

科⽬名（英語表記）

観光マーケティング調査（Tourism marketing research）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾼橋 和⼦（Kazuko Takahashi）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽊曜5限

本科⽬の⽬的は、社会科学の分野で重要な重回帰分析やクラスター分析、因⼦分析などの多変量① 授業のねらい・到達⽬ 解析について学ぶことです（DP3,4・CP3,4）。また、これらの統計理論だけでなく、練習⽤の標・実務経験と授業の データを⽤いて社会科学統計パッケージソフト（SPSS）の使い⽅も学んで、観光分野で利⽤さ関連性・DP,CPに於け れる実際のデータについての分析を⾏います。到達⽬標は、各種量的データの性質と分析⽬的にる位置づけ応じて適切な⽅法を選択できること、得られた分析結果に対して適切な解釈ができること、さらにこれをレポートにまとめることができるようになることです。

② 授業の進め⽅（履修条

多変量解析法を1つ学ぶたびに、その分析法を⽤いてデータを分析する課題を出すので、授業時件、試験やレポートな間に分析した結果をまとめたレポートを作成し、提出してもらいます。次回の授業に返却して解ど課題のフィードバッ
説することで、フィードバックを⾏います。
ク⽅法を含め）アクティブ・ラーニン
ディスカッション、双⽅向型演習
グの⼿法⑦ 成績評価⽅法と割合

課題90％（30%×3つ）、ディスカッションへの参加度10％《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

4種類の多変量解析について正しく説明でき、SPSSを使⽤してデータの性質に合わせた適切な分析を⾏うことができる

優（A）

3種類の多変量解析について正しく説明でき、SPSSを使⽤してデータの性質に合わせた適切な分析を⾏うことができる

良（B）

2種類の多変量解析について正しく説明でき、SPSSを使⽤してデータの性質に合わせた適切な分析を⾏うことができる

可（C）

1種類の多変量解析について正しく説明でき、SPSSを使⽤してデータの性質に合わせた適切な分析を⾏うことができる

不可

多変量解析について1種類の⽅法も説明することができないか、SPSSを⽤いた分析を⾏うことができない

授業の予習・復習（1
予習︓次回の内容について、教科書を読んでおくこと（60分）
授業に必要とする事前
復習︓毎回の授業後にその⽇に学んだ内容を振り返る。またレポートが返却された回は、レポー
事後学習の内容と時間
トを作成した多変量解析について、完全に理解するまで復習をする（60分）
数を含め）
教科書、ISBN酒井 隆他『マーケティングで使う多変量解析がわかる本』⽇本能率協会 2007年
ISBN: 978-4820744191

参考⽂献

⼩杉孝司『社会調査⼠のための多変量解析』北⼤路書房ISBN 978-4-7628-2556-9

④ 回数

授業項⽬

2007年

③ 授業内容

第1回

ガイダンス

授業のすすめ⽅、多変量解析とは、SPSSについて

第2回

重回帰分析（1）重回帰分析の解説とSPSSを利⽤した分析⽅法の説明

第3回

重回帰分析（2）SPSSによる処理の練習と結果の解釈の仕⽅

第4回

重回帰分析（3）

実データを⽤いたSPSSによる分析と結果の解釈

第5回

重回帰分析（4）

レポート作成（課題1）

第6回

クラスター分析（1）クラスター分析の解説とSPSSを利⽤した分析⽅法の説明

第7回

クラスター分析（2）

SPSSによる処理の練習と結果の解釈の仕⽅

第8回

クラスター分析（3）

実データを⽤いたSPSSによる分析と結果の解釈

第9回

クラスター分析（4）

レポート作成（課題2）

第10回

因⼦分析（1）

因⼦分析の解説とSPSSを利⽤した分析⽅法の説明

第11回

因⼦分析（2）SPSSによる処理の練習と結果の解釈の仕⽅

第12回

因⼦分析（3）

実データを⽤いたSPSSによると結果の解釈

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3007301

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2021/3/24

Keiai Campus Navigator

第13回

因⼦分析（4）

レポート作成（課題3）

第14回

その他の主な多変量解析

多次元尺度法の解説とSPSSによる処理の練習と結果の解釈の仕⽅

第15回

総括

多変量解析のまとめ《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3A3007301

2/2

2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:38
授業番号

B2B2027201

キャンパス

科⽬名（英語表記）

経済統計I（Economic statistics I）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 櫻井 尚⼦（Naoko Sakurai）
開講学期

2020年度 前期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽔曜5限

経済統計についての知識を深め，経済統計データを使ってコンピュータによるデータ整理と解釈の⽅法を習得する．経済データを統計分析し，分析結果を正確に思考・判断する能⼒を⾝に付け① 授業のねらい・到達⽬
ることを⽬的とする．ネットワーク上に存在する経済のオープンデータを収集する⽅法を学び，
標・実務経験と授業の代表的な統計調査データを使って，経済統計の⼿法を総合的に習得することを⽬標とする．加え関連性・DP,CPに於けて，⾃⼰をとりまく社会環境の変化や社会問題の実態を把握し、社会⽣活やビジネスの現場で直る位置づけ⾯する未知の課題に⽴ち向かうための情報収集能⼒や経済学的思考⼒を⾝に付け、社会において様々な⼈々と協調して経済活動を⾏う社会⼈となれる能⼒を養成する．

② 授業の進め⽅（履修条 データ処理にはパソコン（ソフトウェアはExcel）を使⽤する．分析処理に必要な知識と技術

件、試験やレポートな は，授業内で説明し，実習を通して⾝に付けてもらうことを⽬指す．授業に必要な教材について
ど課題のフィードバッ は事前に説明するので，よく準備をしておくこと．課題については，課題の完成まで指摘を受け
ク⽅法を含め）ながら繰り返し取組み，知識と技術の習得を確実にすること．
アクティブ・ラーニン 双⽅向型演習，必要に応じてプレゼンテーションやディスカッションを取り⼊れ，互いの理解やグの⼿法
⼿法のとらえ⽅について解説を加え，分析の⽅向性への理解を深める．

⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験（50%）・課題作成（30%）・授業参加態度（20%）で評価する．
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

授業のねらいをクリアし，現実社会に応⽤可能な深いレベルに達している．

優（A）

授業のねらいにほぼ到達している．

良（B）

授業のねらいと到達⽬標の中間レベルに達している．

可（C）

到達⽬標には達していると認められる．

不可

到達⽬標に達していない．

予習︓教科書をよく読んでおく（60分以上）
授業の予習・復習（1
復習︓前回の講義内容を理解しているものとして以降をすすめるので，必ず復習しておくこと
授業に必要とする事前（60分以上）事後学習の内容と時間
提出課題︓指摘された修正個所をやりなおし，完成までもっていくこと（90分以上）
数を含め）
教科書、ISBN

迫⽥宇広他著（2014）「問題解決⼒向上のための統計学基礎 Excelによるデータサイエンスス
キル」⼀般財団法⼈ ⽇本統計協会

参考⽂献

加納悟他著（2011）「⼊⾨

④ 回数

授業項⽬

経済のための統計学」⽇本評論社③ 授業内容

第1回

基礎知識とコンピュータ操作

授業内容の概要を説明，必要となるコンピュータ操作の確認

第2回

経済統計データの検索

パソコン操作とオープンデータの閲覧

第3回

表計算操作技術（１）

千葉市のデータを使って，表とグラフの作成

第4回

表計算操作技術（２）

千葉市のデータを使って，関数利⽤や絶対参照機能の習得

第5回

統計データとはなにか（１）種類

統計とデータの種類

第6回

統計データとはなにか（２）観点全数調査と標本調査の意味を理解する

第7回

統計データとはなにか（３）形態

統計データの形態を知る

第8回

経済データの具体例（１）不平等度を測る

第9回

経済データの具体例（２）不平等度を視覚化する

第10回

経済データで統計処理（１）

主要な統計指標の計算

第11回

経済データで統計処理（２）統計データ分析事例

第12回

家計のデータを統計的に分析する（１）

家計調査とは

第13回

家計のデータを統計的に分析する
（２）

統計の作表

第14回

家計のデータを統計的に分析する（３）

5分位階級データの分析

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2027201

1/2

2021/2/28

第15回

Keiai Campus Navigator

まとめと確認試験

試験・試験の解答解説・授業の総括《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2027201

2/2

2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:41
授業番号

B2B2027301

キャンパス

科⽬名（英語表記）

経済統計II（Economic statistics II）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 櫻井 尚⼦（Naoko Sakurai）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽔曜5限

経済統計Ⅰの知識を前提に，経済統計についての知識をさらに深め，経済統計データを使ってのデータ処理の⽅法を習得する．経済データを統計分析することにより，分析結果を思考・判断できる能⼒を⾝に付けることを⽬標とする．ネットワークを使って様々な経済統計データの収集⽅① 授業のねらい・到達⽬ 法を学ぶ．特に，代表的な統計調査を取り上げて，内容を詳細にデータ処理し，経済指標として
標・実務経験と授業の の意味を理解できるよう，実際の課題をとおして学んでいく．ビッグデータ等の⼤量データの適関連性・DP,CPに於け ⽤事例についても⾔及し，現在の経済社会の変化を予測するとともに，データ処理結果の正確なる位置づけ解読に努め，経済統計の意味を総合的に理解する能⼒を⾝に付ける．加えて，⾃⼰をとりまく社
会環境の変化や社会問題の実態を把握し、社会⽣活やビジネスの現場で直⾯する未知の課題に⽴ち向かうための情報収集能⼒や経済学的思考⼒を⾝に付け、社会において様々な⼈々と協調して経済活動を⾏う社会⼈となれる能⼒を養成する．

② 授業の進め⽅（履修条 データ処理にはパソコン（ソフトウェアはExcel）を使⽤する．分析処理に必要な知識と技術

件、試験やレポートな は，授業内で説明し，実習を通して⾝に付けてもらうことを⽬指す．授業に必要な教材について
ど課題のフィードバッ は事前に説明するので，よく準備をしておくこと．課題については，課題の完成まで指摘を受け
ク⽅法を含め）ながら繰り返し取組み，知識と技術の習得を確実にすること．
双⽅向型演習，必要に応じてプレゼンテーションやディスカッションを取り⼊れ，互いの理解やアクティブ・ラーニン ⼿法のとらえ⽅について解説を加え，分析の⽅向性への理解を深めます．また、プレゼンテーシ
グの⼿法
ョン実施時の聴き⽅や質問のしかた等について、実社会の現場に即して指導します．⻑⽂レポー
トの書き⽅についても解説します．

⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験（50%）・課題作成（30%）・授業参加態度（20%）で評価する．
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

授業のねらいをクリアし，現実社会に応⽤可能な深いレベルに達している．

優（A）

授業のねらいにほぼ到達している．

良（B）

授業のねらいと到達⽬標の中間レベルに達している．

可（C）

到達⽬標には達していると認められる．

不可

到達⽬標に達していない．

予習︓教科書をよく読んでおく（60分以上）
授業の予習・復習（1
復習︓前回の講義内容を理解しているものとして以降をすすめるので，必ず復習しておくこと
授業に必要とする事前（60分以上）事後学習の内容と時間
提出課題︓指摘された修正個所をやりなおし，完成までもっていくこと（90分以上）
数を含め）
教科書、ISBN

迫⽥宇広他著（2014）「問題解決⼒向上のための統計学基礎 Excelによるデータサイエンスス
キル」⼀般財団法⼈ ⽇本統計協会

参考⽂献

加納悟他著（2011）「⼊⾨

④ 回数

授業項⽬

経済のための統計学」⽇本評論社③ 授業内容

第1回

基礎知識整理とコンピュータ操作

授業内容の説明，経済統計Ⅰの内容確認

第2回

家計調査結果から統計指標を作成する（１）

平均・標準偏差の計算と解読

第3回

家計調査結果から統計指標を作成する（２）

所得階層別度数分布表とグラフ

第4回

家計調査結果からの統計指標を評価する（１）

標本からの度数分布表とグラフの作成

第5回

家計調査結果からの統計指標を評価する（２）

正規分布と⾷料費

第6回

時系列変化（１）

時系列統計処理の考え⽅

第7回

時系列変化（２）

季節調整

第8回

時系列変化（３）

移動平均

第9回

企業の動向（１）

利益の統計処理https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2027301

1/2

2021/2/28

Keiai Campus Navigator

第10回

企業の動向（２）

適合度検定

第11回

回帰分析で経済データを予測する（１）

消費関連の単回帰分析

第12回

回帰分析で経済データを予測する（２）

消費関連の重回帰分析と変数選択

第13回

経済データと最適化

ソルバーによる最適化問題への対応

第14回

ビッグデータの活⽤経済におけるビッグデータ活⽤の具体例

第15回

まとめと確認試験

試験・試験の解答解説・授業の総括《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2027301

2/2

2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:46
授業番号

B2B2018701

キャンパス

科⽬名（英語表記）

計量経済学I（Econometrics I）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾺場 正弘（Masahiro Baba）
開講学期

2020年度 前期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽊曜4限

経済・経営学における計量経済分析の位置づけ（どのようなことをする分析でどのように利⽤することができるツールなのか）および最⼩２乗法を中⼼とした回帰分析の基礎的概念と⽅法を
標・実務経験と授業の説明する（DP3）。統計学や数学に関する詳細な議論よりもむしろ、計量経済分析の⽅法を使っ
関連性・DP,CPに於けて何ができるのか、どのようにすれば⾃分⾃⾝の⼿で情報を収集し、処理することができるのかる位置づけを⽰すこと（DP4）を主眼としたい。

① 授業のねらい・到達⽬

⼊⾨的な教科書を主に利⽤しながら、これを補⾜する各種の資料やいっそう分かりやすい説明のために、毎回プリントを配布しながら論じる。数回ごとにそれまでの講義内容に関する課題② 授業の進め⽅（履修条（⼩テストなど）を提出、実施する。期末の試験は毎回の講義内容およびこれらの課題に関する件、試験やレポートなものなので、毎回出席し、かつ積極的に受講し、さらに⾃宅学習としてこれらをよく復習しておど課題のフィードバッ
くことが重要である。 科⽬の性質上数字や数式が使⽤される機会が多いが、抽象的な説明だけ
ク⽅法を含め）
でなく具体的なデータの検討を通じて理解を促すよう努める。経済・経営の様々なコースからの受講を期待する。意欲のある２年⽣の受講を歓迎する。
アクティブ・ラーニン
グの⼿法⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験(80%)、レポート及びその他の課題(20%)を考慮して評価する。なお試験の際は指⽰する物件の参照を許可する。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

講義に出席して所定の課題に取り組み、諸概念の理解に基づいて、実際のデータ分析の諸場⾯に応じて必要とされる様々な計量経済分析の⼿法を⽤いて、より進んだ分析を⾏うことができる。

優（A）

講義に出席して所定の課題に取り組み、諸概念の理解に基づいて、実際のデータ分析の諸場⾯に応じて必要とされる計量経済分析の⼿法を適切に選択し、正しい推論を⾏うことができる。

良（B）

講義に出席して所定の課題に取り組み、諸概念の理解に基づいて、様々な計量経済分析の⼿法を正しく理解しているということを説明できる。

可（C）

講義に出席して所定の課題に取り組み、計量経済分析において基本となる諸概念を正しく理解し
ている。

不可

講義に出席して所定の課題に取り組まない。あるいは計量経済分析において基本となる諸概念を理解していない。

予習︓講義初回に配布する詳細なシラバスを参考にしつつ、教科書および前回の講義における指⽰などに基づいて、その回の講義内容に関連した事項について30分ほど考えてきてほしい。
授業の予習・復習（1
復習︓毎回の講義に必ず出席してその回のプリントを⼊⼿するだけでなく、講義の際の説明でプ
授業に必要とする事前
リントを詳細に補⾜し、教科書と併せて復習としてそれを整理しておくこと（最低でも1時間は事後学習の内容と時間かかる作業と思ってほしい）。またテーマごとに実施する⼩テストに備えて、各回の論点につい数を含め）て計画的にまとめておくよう⼼掛け、答案の返却を必ず受けて解説のプリントと⽐較することで要点を再確認し、試験に備えること。
教科書、ISBN

⼭本拓・⽵内明⾹「⼊⾨計量経済学」新世社。

参考⽂献

⼭本拓「計量経済学」新世社など。その他必要に応じて講義時に紹介する。

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回はじめに（１）

講義内容紹介・計量経済学とは

第2回はじめに（２）

経済分析におけるエビデンスの重要性と計量経済学の役割

第3回

最⼩２乗法（１）

データの整理…データの種類と基本統計量の復習

第4回

最⼩２乗法（２）正規⽅程式の意味と導出、Excelによるデータの検討①

第5回

最⼩２乗法（３）回帰直線の推定⽅法と計算、Excelによるデータの検討②

第6回

最⼩２乗法（４）回帰直線のあてはまりの尺度

第7回

最⼩２乗法（５）

ここまでのまとめ・回帰分析の計算と結果の解釈

第8回

単純回帰分析（１）

確率的モデルの概念…古典的回帰モデルの考え⽅

第9回

単純回帰分析（２）推定量の期待値と分散

第10回

単純回帰分析（３）

仮説検定…仮説検定の考え⽅

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2021/2/28

Keiai Campus Navigator

第11回

単純回帰分析（４）

仮説検定…ｔ検定とその利⽤

第12回

単純回帰分析（５）

仮説検定…変数選択の⽅法としてのｔ検定

第13回

単純回帰分析（６）回帰分析と予測、ここまでのまとめと練習

第14回

単純回帰分析（７）多重回帰分析への展開

第15回

まとめ

第１回から１４回までの授業の振り返り、確認試験及びその解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2018701

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2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:47
授業番号

B2B2018801

キャンパス

科⽬名（英語表記）

計量経済学II（Econometrics II）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾺場 正弘（Masahiro Baba）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽊曜4限

経済・経営学における計量経済分析の位置づけ（どのようなことをする分析でどのように利⽤① 授業のねらい・到達⽬ することができるツールなのか）及びその活⽤法を中⼼に、計量経済分析の実際の⽅法を説明す
標・実務経験と授業の る（DP3、DP4)。前期に続いて、計量経済分析の⽅法を使って何ができるのか、どのようにす
関連性・DP,CPに於け れば⾃分⾃⾝の⼿で情報を収集し、処理することができるのかを⽰すこと（DP4）を主眼としたる位置づけい。後期開講の本科⽬においては、前期科⽬の計量経済学Ⅰの基礎的な理解を念頭に置きつつも、それとは独⽴して実際の統計データを回帰分析する⼿法を学んでもらう。

⼊⾨的な教科書を主に利⽤しながら、これを補⾜する各種の資料やいっそう分かりやすい説明のために、毎回プリントを配布しながら論じる。数回ごとにそれまでの講義内容に関する課題② 授業の進め⽅（履修条 （⼩テストなど）を提出、実施する。期末の試験は毎回の講義内容およびこれらの課題に関する件、試験やレポートな ものなので、毎回出席し、かつ積極的に受講し、さらに⾃宅学習としてこれらをよく復習しておど課題のフィードバッ くことが重要である。 特に本科⽬では実証分析の⽅法を中⼼に説明する。例えば、論⽂執筆にク⽅法を含め）際して実証分析を⾏いたいので理論そのものよりも分析の⼿順を知りたい、というケースなども想定している。経済・経営両学科の様々なコースからの受講を期待する。意欲のある２年⽣の受講を歓迎する。
アクティブ・ラーニン
グの⼿法⑦ 成績評価⽅法と割合

確認試験(80%)、レポート及びその他の課題(20%)を考慮して評価する。なお試験の際は指⽰する物件の参照を許可する。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

講義に出席して所定の課題に取り組み、諸概念の理解に基づいて、実際のデータ分析の諸場⾯に応じて必要とされる様々な計量経済分析の⼿法を⽤いて、より進んだ分析を⾏うことができる。

優（A）

講義に出席して所定の課題に取り組み、諸概念の理解に基づいて、実際のデータ分析の諸場⾯に応じて必要とされる計量経済分析の⼿法を適切に選択し、正しい推論を⾏うことができる。

良（B）

講義に出席して所定の課題に取り組み、諸概念の理解に基づいて、様々な計量経済分析の⼿法を正しく理解しているということを説明できる。

可（C）

講義に出席して所定の課題に取り組み、計量経済分析において基本となる諸概念を正しく理解し
ている。

不可

講義に出席して所定の課題に取り組まない。あるいは計量経済分析において基本となる諸概念を理解していない。

予習︓講義初回に配布する詳細なシラバスを参考にしつつ、教科書および前回の講義における指⽰などに基づいて、その回の講義内容に関連した事項について30分ほど考えてきてほしい。
授業の予習・復習（1
復習︓毎回の講義に必ず出席してその回のプリントを⼊⼿するだけでなく、講義の際の説明でプ
授業に必要とする事前
リントを詳細に補⾜し、教科書と併せて復習としてそれを整理しておくこと（最低でも1時間は事後学習の内容と時間かかる作業と思ってほしい）。またテーマごとに実施する⼩テストに備えて、各回の論点につい数を含め）て計画的にまとめておくよう⼼掛け、答案の返却を必ず受けて解説のプリントと⽐較することで要点を再確認し、試験に備えること。
教科書、ISBN

⼭本拓・⽵内明⾹「⼊⾨計量経済学」新世社。

参考⽂献

⼭本拓「計量経済学」新世社など。その他必要に応じて講義時に紹介する。

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容第1回

はじめに講義内容紹介と前期の復習、経済・経営における実証分析の意義と⼿法

第2回

多重回帰分析（１）係数の推定と回帰平⾯①多重回帰分析の概念と⼿順

第3回

多重回帰分析（２）係数の推定と回帰平⾯②係数の推定と検定、Excelによる分析の⽅法

第4回

多重回帰分析（３）

⾃由度修正済み決定係数

第5回

多重回帰分析（４）多重回帰分析における係数の解釈

第6回

多重回帰分析（５）

説明変数の選択の問題…⾒かけ上の相関と多重共線性

第7回

多重回帰分析（６）多重共線性の発⾒と対処の⽅法、この章のまとめと練習

第8回

モデルの関数型（１）標準型モデルへの変数変換

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2021/2/28

Keiai Campus Navigator

第9回

モデルの関数型（２）対数線形モデルの考え⽅と利⽤法

第10回

モデルの関数型（３）ダミー変数とトレンド変数

第11回

モデルの関数型（４）ダミー変数を⽤いた計測の実例、この章のまとめと練習

第12回

誤差項の系列相関（１）時系列データにおける誤差項の性質

第13回

誤差項の系列相関（２）ダービン･ワトソン検定による誤差項の系列相関の発⾒

第14回

誤差項の系列相関（３）コクラン･オーカット法による推定

第15回

まとめ

第１回から１４回までの授業の振り返り、確認試験及びその解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2018801

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Keiai Campus Navigator

2021/03/24(⽔)09:11
授業番号

B2B2034701

キャンパス

稲⽑キャンパス科⽬名（英語表記）

情報ビジネス論（旧情報システム論）（Business Intelligence）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾼橋 和⼦（Kazuko Takahashi）
開講学期

2019年度 後期

開講曜⽇

2

⾦曜3限

加速する情報社会にあって、企業の意思決定を⾼度し迅速化するためには、誰もが情報を有効に① 授業のねらい・到達⽬ 利⽤し分析できる必要があります。授業のねらいは、経営戦略とＩＴ戦略を融合させた新しい経
標・実務経験と授業の 営組織に関する基本的な知識を取得することで、企業への就職に役⽴つビジネスの動向と 特徴
関連性・DP,CPに於け を理解し、地域社会の発展に貢献できる⼒を養うことです。到達⽬標は、ICTをさまざまに活⽤る位置づけしたいわば「⽣きた経営学（e経営学）」の基本的な知識を⾝につけることです（DP・CP）。

履修条件は「情報概論」を履修していることが望ましい。理解を深めるために、毎回、授業の途中で⼩テスト（クイズ）を数回⾏います。⼩テストは実施後に正解を⽰し、解説を⾏うことでフ件、試験やレポートなィードバックします。また、随時、課題を出しますが、次回の授業で解説を⾏ってフィードバッ
ど課題のフィードバッ
クします。
ク⽅法を含め）② 授業の進め⽅（履修条

双⽅向型演習︓毎回、授業の途中で⼩さな問題を3〜5問程度課します。学⽣同⼠、相互に相談アクティブ・ラーニン してよい。ほとんどの学⽣が解答を終えた時点で、正解を⽰し、その解説を⾏います。間違ってグの⼿法いた場合は訂正を⾏って、授業終了後に提出して下さい。これにより、新しく得られた知識や考え⽅を確実なものにすることができます。

⑦ 成績評価⽅法と割合

授業内⼩テスト（毎回）４０％

課題１０％

確認試験５０％《評価基準》
評価

判定基準

秀（S）

EAやeビジネスについての概要が説明でき、労働のeビジネス化、教育のeビジネス化についても説明できる。

優（A）

EAについての概要が説明でき、eビジネスについての概要が説明できる。

良（B）

BIを含めたEA（全社企業システム体系）の各要素（BSC、ERP、SCM等）について説明でき
る。

可（C）

BI（ビジネスインテリジェンス）の各要素（DB、DWH、DM、データマイニング、テキストマ
イニング等）について説明できる。

不可

BIの概要が説明できない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間
数を含め）予習︓テキストを事前に読んでおくこと（90分）。⽇頃から企業のＩＴ活⽤に関連するニュースに注意してください（30分）。
復習︓専⾨⽤語が多いので、授業中によく理解をし、その⽇のうちに復習を⾏って、⽤語と概念を定着させて下さい（60分）。

教科書、ISBN『eビジネス＆マーケティングの教科書 情報化社会におけるビジネスの捉え⽅ 第⼆版』 ⼤嶋淳俊著 学⽂社 2016年

参考⽂献

適宜、プリントを配布します。

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

経営と情報活⽤

情報社会の現状と企業経営の変化、情報システムの重要性（POS システ
ムなど）

第2回

経営戦略（１）

バランススコアカード（BSC）、PDCAサイクル

第3回

経営戦略（２）

全社企業システム体系（EA）、全社業務資源管理（ERP）、サプ ライ
チャーンマネジメント（SCM）

第4回

経営戦略（３）

ビジネスインテリジェンス（BI）、データベース（DB）、データ ウェ
アハウス（DWH）、データマート、多次元分析

第5回

経営戦略（４）

データマイニグ、テキストマイニング

第6回

経営戦略（５）

営業⽀援システム（SFA）、顧客関係管理（CRM）、RFM分析

第7回

インターネットの発展とビジネス（１）

情報社会の現状とインターネット

第8回

インターネットの発展とビジネス（２）

ｅビジネスの基本、類型化（B to B 、B to C、O to O など）

第9回

ｅビジネスの新潮流の要因（１）

モバイル＆スマート、クラウドコンピューティング

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2019&jugyoCd=B2B2034701

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2021/3/24

Keiai Campus Navigator

第10回

ｅビジネスの新潮流の要因（２）ソーシャルメディア、ビッグデータ、ＩｏＴ

第11回

ｅビジネスの新潮流の要因（３）

情報セキュリティ

第12回

インターネットとマーケティング

インターネットによるマーケティング

第13回

eビジネスの新領域への拡がり

労働のeビジネス化、教育のeビジネス化

第14回

eビジネスの将来

eビジネスの可能性と課題

第15回

総括

第1回から第14回の振り返り、確認試験とその解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2019&jugyoCd=B2B2034701

2/2

2021/3/24

Keiai Campus Navigator

2021/03/24(⽔)09:10
授業番号

B1B1023801

キャンパス

科⽬名（英語表記）

情報ビジネス論（Business Intelligence）

稲⽑キャンパス
履修開始学
3 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） ⾼橋 和⼦（Kazuko Takahashi）
開講学期

2019年度 後期

開講曜⽇

2

⾦曜3限

加速する情報社会にあって、企業の意思決定を⾼度し迅速化するためには、誰もが情報を有効に① 授業のねらい・到達⽬ 利⽤し分析できる必要があります。授業のねらいは、経営戦略とＩＴ戦略を融合させた新しい経
標・実務経験と授業の 営組織に関する基本的な知識を取得することで、企業への就職に役⽴つビジネスの動向と 特徴
関連性・DP,CPに於け を理解し、地域社会の発展に貢献できる⼒を養うことです。到達⽬標は、ICTをさまざまに活⽤る位置づけしたいわば「⽣きた経営学（e経営学）」の基本的な知識を⾝につけることです（DP・CP）。

履修条件は「情報概論」を履修していることが望ましい。理解を深めるために、毎回、授業の途中で⼩テスト（クイズ）を数回⾏います。⼩テストは実施後に正解を⽰し、解説を⾏うことでフ件、試験やレポートなィードバックします。また、随時、課題を出しますが、次回の授業で解説を⾏ってフィードバッ
ど課題のフィードバッ
クします。
ク⽅法を含め）② 授業の進め⽅（履修条

双⽅向型演習︓毎回、授業の途中で⼩さな問題を3〜5問程度課します。学⽣同⼠、相互に相談アクティブ・ラーニン してよい。ほとんどの学⽣が解答を終えた時点で、正解を⽰し、その解説を⾏います。間違ってグの⼿法いた場合は訂正を⾏って、授業終了後に提出して下さい。これにより、新しく得られた知識や考え⽅を確実なものにすることができます。

⑦ 成績評価⽅法と割合

授業内⼩テスト（毎回）４０％

課題１０％

確認試験５０％《評価基準》
評価

判定基準

秀（S）

EAやeビジネスについての概要が説明でき、労働のeビジネス化、教育のeビジネス化についても説明できる。

優（A）

EAについての概要が説明でき、eビジネスについての概要が説明できる。

良（B）

BIを含めたEA（全社企業システム体系）の各要素（BSC、ERP、SCM等）について説明でき
る。

可（C）

BI（ビジネスインテリジェンス）の各要素（DB、DWH、DM、データマイニング、テキストマ
イニング等）について説明できる。

不可

BIの概要が説明できない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間
数を含め）予習︓テキストを事前に読んでおくこと（90分）。⽇頃から企業のＩＴ活⽤に関連するニュースに注意してください（30分）。
復習︓専⾨⽤語が多いので、授業中によく理解をし、その⽇のうちに復習を⾏って、⽤語と概念を定着させて下さい（60分）。

教科書、ISBN『eビジネス＆マーケティングの教科書 情報化社会におけるビジネスの捉え⽅ 第⼆版』 ⼤嶋淳俊著 学⽂社 2016年

参考⽂献

適宜、プリントを配布します。

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

経営と情報活⽤

情報社会の現状と企業経営の変化、情報システムの重要性（POS システ
ムなど）

第2回

経営戦略（１）

バランススコアカード（BSC）、PDCAサイクル

第3回

経営戦略（２）

全社企業システム体系（EA）、全社業務資源管理（ERP）、サプ ライ
チャーンマネジメント（SCM）

第4回

経営戦略（３）

ビジネスインテリジェンス（BI）、データベース（DB）、データ ウェ
アハウス（DWH）、データマート、多次元分析

第5回

経営戦略（４）

データマイニグ、テキストマイニング

第6回

経営戦略（５）

営業⽀援システム（SFA）、顧客関係管理（CRM）、RFM分析

第7回

インターネットの発展とビジネス（１）

情報社会の現状とインターネット

第8回

インターネットの発展とビジネス（２）

ｅビジネスの基本、類型化（B to B 、B to C、O to O など）

第9回

ｅビジネスの新潮流の要因（１）

モバイル＆スマート、クラウドコンピューティング

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2019&jugyoCd=B1B1023801

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2021/3/24

Keiai Campus Navigator

第10回

ｅビジネスの新潮流の要因（２）ソーシャルメディア、ビッグデータ、ＩｏＴ

第11回

ｅビジネスの新潮流の要因（３）

情報セキュリティ

第12回

インターネットとマーケティング

インターネットによるマーケティング

第13回

eビジネスの新領域への拡がり

労働のeビジネス化、教育のeビジネス化

第14回

eビジネスの将来

eビジネスの可能性と課題

第15回

総括

第1回から第14回の振り返り、確認試験とその解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2019&jugyoCd=B1B1023801

2/2

2021/3/24

Keiai Campus Navigator

2021/03/24(⽔)00:08
授業番号

B2B2016501

キャンパス

科⽬名（英語表記）

ビジネスデータ解析（旧Excelデータ解析）⑥ 担当教員（英語表記） 森島 隆晴（Takaharu Morishima）
開講学期

2020年度 後期

開講曜⽇

稲⽑キャンパス
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年2

⽔曜2限① 授業のねらい・到達⽬

情報社会では、⽇常⽣活がビッグデータとして収集・蓄積され、ビジネスで使われるように
標・実務経験と授業の なっています。授業のねらいは、ビジネスデータの意味とExcelを⽤いた分析⽅法を学ぶこと
関連性・DP,CPに於け で、データ処理のための⼀般教養を⾝に付けることです。到達⽬標は、データを⽬的に合わせる位置づけて処理、適した表現⽅法でグラフ化、分析結果を説明できることです。
履修条件は、Excelの数式・関数を⽤いた操作ができることです。⼈数制限があるため履修希望者は必ず第1回⽬から出席してください。毎回、課題説明と課題実施のためのディスカッショ
件、試験やレポートなンを⾏い、課題を提出してもらいます。出された課題は、次回の初めにフィードバックと解説
ど課題のフィードバッ
を⾏います。課題に関するディスカッションを通じて、学⽣間でもフィードバックし合ってもク⽅法を含め）らいます。

② 授業の進め⽅（履修条アクティブ・ラーニン
毎回の課題を解決するために、調べ学習やディスカッションを⾏い、課題のデータ解析や解グの⼿法
釈をグループワークで⾏います。

⑦ 成績評価⽅法と割合

毎回の提出課題(60%)と15回⽬の実技試験(40%)で評価します。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

⽬的に合わせてデータ処理を⾏い、必要な情報を読み取り解釈できる。

優（A）

⽬的に合わせてデータ処理を⾏い、必要な情報を読み取ることができる。

良（B）

Excelを⽤いたデータ処理ができ、かつ、処理の⽬的や意義を説明できる。

可（C）

Excelを⽤いたデータ処理ができる。

不可

Excelを⽤いたデータ処理ができない。

授業の予習・復習（1授 毎回、授業内容の資料をよく読み(20分以上)、⽤語や操作⽅法(30分以上)について予習してく業に必要とする事前事 ださい。また、その回でやった操作⽅法は次回以降も使いますので、限られた時間内に作業が後学習の内容と時間数 終えられるように何度も⼿順を確認し(90分以上)、作業内容の意味付け(40分以上)を⾏ってくだを含め）さい。
教科書、ISBN
参考⽂献

④ 回数

教科書は使いません。資料とデータを配布します。
恩藏直⼈・富⽥健司(2011)『1からのマーケティング分析』碩学社
末吉正成・末吉美喜(2009)『Excelビジネス統計分析』翔泳社

授業項⽬③ 授業内容第1回

マーケティングのデータ解析1

受講者の確認、講義の概要、ヒット商品を特定する

第2回

マーケティングのデータ解析2

商品特性を把握し、顧客の重要度を把握する

第3回

統計解析の基礎1

平均値、中央値、最頻値、分散など基本統計量の意味

第4回

統計解析の基礎2

基本統計量とヒストグラムでデータの特徴をつかむ

第5回

相関分析

30代男性と栄養ドリンク売上数の関係を相関分析する

第6回

単回帰分析1

30代男性と栄養ドリンク売上数の関係を回帰分析する

第7回

単回帰分析2

最⾼気温とアイスコーヒーの注⽂数の関係を分析する

第8回

重回帰分析1

店舗の売り上げに影響する要因を探す

第9回

重回帰分析2

駅から距離が遠いほどマンション価格は⾼いのかを調べる

第10回

コンジョイント分析

ヒットするコンビニ弁当は何かを分析する

第11回

ｶｲ⼆乗検定統計分析の結果に意味があるか否かを調べる

第12回

t検定とF検定

分析結果は偶然か何か意味があるのかを調べる

第13回

t検定とF検定2

エリアごとの業績評価に違いはあるかを調べる

第14回

ふり返り

各回授業内容のふり返りと試験⽅法の確認

第15回

総括

実技試験と解説《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2016501

1/2

2021/3/24

Keiai Campus Navigator

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2016501

2/2

2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:48
授業番号

A3B1052801

キャンパス

科⽬名（英語表記）

社会調査法 I（Social Survey I）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 吉岡 洋介（Yosuke Yoshioka）
開講学期

2020年度 前期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽕曜3限

① 授業のねらい・到達⽬ 現代社会のさまざまな社会調査を紹介し、学術的な社会調査とその他の調査の違いを学⽣が理解標・実務経験と授業の することを⽬標とする。また、学術的な社会調査のなかでも多様な⽅法があることを学び、学⽣
関連性・DP,CPに於け が⾃分の専⾨性を⾼めていくなかで発⾒した問題に適した調査⽅法を選択できるようになることる位置づけが授業のねらいである（DP・CP3）。

毎回ではありませんが、授業のはじめに前回提出してもらったワークシトの内容を紹介し、質問があれば答えるフィードバックの時間を設けます。Power Point を⽤いた講義を⾏います。講義② 授業の進め⽅（履修条の最後に復習のポイントをアナウンスします。
件、試験やレポートなど課題のフィードバッ
この科⽬は、社会調査協会の社会調査⼠認定のための科⽬（A科⽬）に該当します。またこの科
ク⽅法を含め）
⽬の単位取得が、3年次以降の「社会調査実習（G科⽬）」の履修要件にもなる予定です。社会調査⼠資格取得希望者、「社会調査実習」受講希望者は必ず履修してください。
アクティブ・ラーニン 毎回教員との議論時間を設ける。
グの⼿法
PC実習もとりいれ、調べたことを発表する。

⑦ 成績評価⽅法と割合

⼩課題やワークシートによる平常点（30%）、確認試験（70%）
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

授業のねらいを越えて、⾃ら探究し理解を深めるレベルに達している。

優（A）

授業のねらいがほぼ達成できている。

良（B）

授業のねらいと到達⽬標の間のレベルに達している。

可（C）

到達⽬標に達している。

不可

到達⽬標を達成できていない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前 ⼩課題を含めた予習（90分以上）、講義の最後でアナウンスしたポイントを中⼼とした復習（9
事後学習の内容と時間 0分以上）を怠ることなく授業に臨んでください。
数を含め）教科書、ISBN

教科書は使いません。代わりに資料を配布します。

参考⽂献

轟亮・杉野勇. 『⼊⾨・社会調査法〔第3版〕』法律⽂化社.2017.
⼤⾕信介ほか.『新・社会調査へのアプローチ―論理と⽅法―』ミネルヴァ書房.2013.

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

社会調査とは何か

⾝近にある「調査」という⾔葉を紹介し、それらと「社会調査」の違いを説明する。リサーチリテラシーについても説明する。

第2回

社会調査の歴史、社会調査の意義

古代から近代までの社会調査の歴史を紹介し、市⺠が調査を⾏うことの意義を考える。

第3回

さまざまな社会調査︓市場調査

市場調査として視聴率調査を紹介し、調査⽅法や調査結果の読み取り⽅を説明する。

第4回

さまざまな社会調査︓世論調査（1）

マスメディアの世論調査を取り上げ、サンプリング⽅法の発展の歴史とともに紹介する。

第5回

さまざまな社会調査︓世論調査（2）

現代の世論調査を紹介し、調査⽅法や調査結果の読み取り⽅を説明する

第6回

さまざまな社会調査︓公的統計

国勢調査をはじめとする公的統計を紹介する。調査⽅法や調査結果の読み取り⽅を説明する。

第7回

学術調査

学術的な社会調査を、⽬的、⽅法により種類分けし、その多様性を説明
する。

第8回

調査倫理

学問全般の倫理、社会調査固有の倫理を説明する。

第9回

質的調査（1）

聞き取り調査について、実際の研究事例をもとに紹介する。

第10回

質的調査（2）

参与観察について、実際の研究事例をもとに紹介する

第11回

質的調査（3）ドキュメント分析について、実際の研究事例をもとに紹介する。

第12回

量的調査

量的調査と質的調査の違いについて説明する。統計学の基礎⽤語にも⾔

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B1052801

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Keiai Campus Navigator

及する。
第13回

社会調査のプロセス

講師の経験も紹介しながら、量的調査（調査票調査）のプロセスを概観
する。

第14回

複数の調査の組み合わせ

繰り返し調査、⽐較調査、パネル調査の研究事例を紹介し、量的調査研
究の最前線に触れる。

第15回

試験と解説

確認試験（45分を予定）を⾏いその後、解説を⾏う。
《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B1052801

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Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:49
授業番号

A3B1052901

キャンパス

科⽬名（英語表記）

社会調査法 II（Social Survey II）
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 吉岡 洋介（Yosuke Yoshioka）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⽕曜3限

① 授業のねらい・到達⽬ 因果関係の考え⽅を紹介し、因果関係を解明する⽅法として社会調査があることを学⽣が理解標・実務経験と授業の することを⽬標とする。またそのような経験科学としての社会調査に必要な、仮説の構築、調関連性・DP,CPに於け 査票の作成、サンプリング、調査資料の管理についての知識を学⽣が体得し、⾃分で専⾨的なる位置づけ社会調査が実施できるようになることがこの授業のねらいである（DP・CP3）。

毎回ではありませんが、授業のはじめに前回提出してもらったワークシトの内容を紹介し、質問があれば答えるフィードバックの時間を設けます。Power Point を⽤いた講義を⾏います。講② 授業の進め⽅（履修条
義の最後に復習のポイントをアナウンスします。
件、試験やレポートなど課題のフィードバッ
この科⽬は、社会調査協会の社会調査⼠認定のための科⽬（B科⽬）に該当します。またこの科
ク⽅法を含め）
⽬の単位取得が、3年次以降の「社会調査実習（G科⽬）」の履修要件にもなる予定です。社会調査⼠資格取得希望者、「社会調査実習」受講希望者は必ず履修してください。
アクティブ・ラーニン
毎回教員との議論時間を設ける。
グの⼿法⑦ 成績評価⽅法と割合

⼩課題やワークシートによる平常点（30%）、確認試験（70%）
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

授業のねらいを越えて、⾃ら探究し理解を深めるレベルに達している。

優（A）

授業のねらいがほぼ達成できている。

良（B）

授業のねらいと到達⽬標の間のレベルに達している。

可（C）

到達⽬標を達している。

不可

到達⽬標を達成できていない。

授業の予習・復習（1授
業に必要とする事前事 ⼩課題を含めた予習（90分以上）、講義の最後でアナウンスしたポイントを中⼼とした復習（9後学習の内容と時間数 0分以上）を怠ることなく授業に臨んでください。
を含め）教科書、ISBN

教科書は使いません。代わりに資料を配布します。

参考⽂献

⾼根正昭. 『創造の⽅法学』講談社.1979.
轟亮・杉野勇. 『⼊⾨・社会調査法〔第3版〕』法律⽂化社.2017.

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

リサーチクエスチョンと調査企
画・設計

問いの種類と調査の設計について説明する。

第2回

因果関係とは何か

因果関係が成⽴する条件について説明する。

第3回

経験科学と概念

経験科学における概念について説明する。

第4回

理論仮説と操作仮説

理論仮説と操作仮説について説明する。

第5回

実験と社会調査

因果関係の解明における実験と調査の違いを説明する。

第6回

データ収集の⽅法と選択調査票調査のデータの収集⽅法について説明する。

第7回

インターネット調査の普及

近年普及しているインターネット調査の普及について問題点も含めて説
明する。

第8回

質問⽂のワーディング

調査票の質問⽂のワーディングについて説明する。

第9回

質問⽂の配置と世論調査

質問⽂の適切な配置について説明し、世論調査の読み取り⽅について解
説する。

第10回

全数調査と標本調査／有意抽出標
本と無作為抽出標本

サンプリングについて、全数調査と標本調査、有意抽出標本と無作為抽
出標本について説明する。

第11回

無作為抽出と標本誤差

無作為抽出標本によってできることを視覚的に理解する。

第12回

無作為抽出の⽅法

実際の無作為抽出の⽅法について解説する。

第13回

エディティングとコーディング

データの整理について解説する。

第14回

フィールドノートの作成／調査資フィールドノートの作成と、調査で得られたデータの適切な管理についhttps://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B1052901

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第15回

Keiai Campus Navigator

料の管理て解説する。

試験と解説

確認試験（45分を予定）を⾏い、その後に解説を⾏う。
《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B1052901

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Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)10:02
授業番号

B2B2035101

キャンパス

科⽬名（英語表記）

フィールドワーク⼊⾨（Introduction of Fieldwork）⑥ 担当教員（英語表記） 経済教務委員会（Keizai Kyoumu）
開講学期

2020年度 後期

開講曜⽇

稲⽑キャンパス
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年2

⽕曜4限

この授業では、地域社会の経済状況や政策を調査するために必要となる基礎知識を学び、今後① 授業のねらい・到達⽬ の２年〜４年次のゼミにおける調査・研究のスキルを⾝につけることをねらいとしている。こ標・実務経験と授業の の授業の到達⽬標は、以下の３つである。①⾝近な地域の課題に関⼼をもつこと（DP4)。②ア
関連性・DP,CPに於け ンケート調査の作成・実施を通して、地域課題を分析し思考する姿勢をもつこと（DP３）。③
る位置づけ
グループによって、アンケート調査や分析、レポート作成などを実施することで、協働して作業を⾏える表現⼒・コミュニケーション能⼒を伸ばす必要性を理解すること（DP2)。

授業の前半は、座学を通して、地域の課題や統計資料の扱い⽅、政策の意義、社会調査の⽅法を学ぶ。座学では、学内外のゲストスピーカー（千葉市稲⽑区職員など）による授業があるの② 授業の進め⽅（履修条 で、静穏な授業環境を保持すること。授業の後半は、各ゼミの担当教員の指導にもとづき、ゼ
件、試験やレポートな ミごとにアンケート調査を通した地域調査を実施する。ゼミごとに作成したアンケート調査
ど課題のフィードバッ は、ゼミごとに分析してレポートを作成する。レポート作成の指導は、各ゼミの教員が⾏い、
ク⽅法を含め）
その結果を評価する。
なお、アンケートの対象は経済学科の２年⽣である。⾃分たちがアンケートを作成すると同時に、他のゼミのアンケートには必ず回答してもらう。
・グループワークによるアンケートとレポートの作成、それに関する教員の添削指導を通じた
アクティブ・ラーニン
双⽅型演習
グの⼿法
・地域課題の解決に向けたPBL（課題解決型学習）⑦ 成績評価⽅法と割合

ゼミごとに⾏うグループワークを通じて作成されたレポートで評価する（100％）。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

授業のねらいを理解し、⼗分到達⽬標に達している。さらに、ゼミ活動においては、レポートの質を⾼めるような積極的な役割を担った。

優（A）

授業のねらいを理解し、⼗分到達⽬標に達している。さらに、ゼミ活動においては、レポート作成に積極的に関わった。

良（B）

授業のねらいを理解し、おおむね到達⽬標に達している。さらに、ゼミ活動においては、レポート作成に関わった。

可（C）

授業のねらいを理解し、おおむね到達⽬標に達している。さらに、ゼミ活動においては、レポート作成に何らかの貢献が認められる。

不可

授業のねらいを理解せず、到達⽬標に達していない。そのため、レポート作成への貢献が認められない。

授業の予習・復習（1授 予習︓地域関連の⽂献を読んだり、地域の現状を広報誌やホームページ等で調べる（90分以業に必要とする事前事 上）。
後学習の内容と時間数 復習︓毎回の授業をふまえ、アンケートの作成、実地調査、アンケーのト集計、レポートの執を含め）筆といった活動に取り組む（150分以上）。
教科書、ISBN

特定のものは使⽤しない。毎回の授業で担当者が資料を配布することがある。

参考⽂献

・授業の担当者やゼミの担当教員が指⽰することもある。

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

フィールドワークとは

フィールドワークは何をするのか、なぜ必要なのかを学ぶ。あわせて、この授業の進め⽅、評価⽅法についても説明する。

第2回

敬愛⼤学の地域連携活動

敬愛⼤学地域連携センターの取り組み、学⽣の地域活動の紹介

第3回

千葉市稲⽑区役所の地域活性化活 本学の地元である稲⽑区役所が、どのように地域振興の活動を実施しえ動
ちるのかを、⾃治体職員の⽅から紹介していただく。

第4回

統計資料の政策への活⽤

経済政策や地域政策に関わる統計資料を知り、その活⽤について学ぶ。

第5回

統計資料とは①

統計数字の読み⽅や、調査・分析に⽤いる際の使い⽅や注意点を学ぶ。

第6回

統計資料とは②

地域の課題を把握するためには、どのような統計資料があるのかを知る。

第7回

調査法の紹介聞き取り調査など、その実態を紹介する。

第8回

ゼミ活動の事前指導

ゼミごとに実施するアンケート調査や、その後の分析、レポート作成な
どの活動についての諸注意を与える。

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2035101

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Keiai Campus Navigator

第9回

グループワーク①

調査テーマの設定

第10回

グループワーク②

アンケート作成・配信準備

第11回

グループワーク③

アンケート作成・配信準備

第12回

グループワーク④

アンケート調査の分析

第13回

グループワーク⑤

レポート作成第14回

グループワーク⑥

レポートに対するゼミ教員からの指導

第15回

まとめ

実施した調査や分析、そして執筆したレポートについての成果と反省点をふりかえる。
《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2035101

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Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)10:04
授業番号

B2B2036001

キャンパス

科⽬名（英語表記）

実地調査⼊⾨（Introduction to Fieldwork）⑥ 担当教員（英語表記） 森島 隆晴（Takaharu Morishima）
開講学期

2020年度 後期

開講曜⽇

稲⽑キャンパス
履修開始学
2 ⑤ 単位数
年

2

⽕曜5限① 授業のねらい・到達⽬

2年〜4年次の演習科⽬で、様々なビジネスを実地調査する上で必要となる基礎的な知識と技標・実務経験と授業の 能の習得が授業のねらいです。広告宣伝のためのパンフレット作成をグループワークで⾏なう
関連性・DP,CPに於け ことで、社会調査法やデータの取り扱いおよび判断⼒･実践⼒が必要な協働を経験することが到る位置づけ
達⽬標です。
前半は講義を中⼼に、後半はPBL型グループワークを中⼼に⾏います。前半では、講義内容の② 授業の進め⽅（履修条 知識定着度のWeb上の確認テストと要約作成およびグループ課題を毎回で⾏ってもらいます。

件、試験やレポートな 後半は作業経過を毎回報告してもらいつつ、広告宣伝⽤パンフレットを作成してもらいます。
ど課題のフィードバッ 作成したパンフレットをポスターセッション形式で中間報告と最終報告の2度報告してもらいま
ク⽅法を含め）す。後半のPBL型グループワークでは、提案やそのフィードバックなどの意⾒交換を積極的に⾏ってください。
PBL型グループワークを⾏います。前半では毎回異なる課題を通じてグループワークによる課
アクティブ・ラーニン
題解決を体験してもらいます。後半は、各グループで課題設定して、広告宣伝⽤パンフレット
グの⼿法
作製を⾏います。成果報告はポスターセッション形式による発表をしてもらいます。

⑦ 成績評価⽅法と割合

前半毎回の確認テスト(基礎知識)と要約で30%、後半の作業報告(判断⼒･実践⼒･協働⼒)で20%、成果物としてのパンフレットおよびプレゼン資料(協働⼒･表現⼒･やり抜く⼒)で50%の割合で評価します。
《評価基準》

評価

判定基準

秀（S）

⼿段⽅法を理解し、実地調査を主導的に協働してパンフレットを作製できる。

優（A）

⼿段⽅法を理解し、実地調査の役割分担に責任をもって協働し、パンフレットを作製できる。

良（B）

実地調査の役割分担に責任をもって協働し、パンフレットを作製できる。

可（C）

実地調査に基づくパンフレットを作製できる。

不可

実地調査に基づくパンフレットを作製できない。

授業の予習・復習（1授前半は、毎回教科書の該当箇所を事前に複数回読み(50分以上)、不明な⽤語などを確認(40分
業に必要とする事前事以上)して授業に臨み、⽤語の確認や授業内容の整理(90分以上)を⾏ってください。後半は、課
後学習の内容と時間数
題の相談や調査の実施、報告書の作成などをグループ単位で(合計32時間以上)⾏ってください。
を含め）教科書、ISBN慶應義塾⼤学教養研究センター監修『アカデミックスキルズ 実地調査⼊⾨ －社会調査の第⼀歩』慶應義塾⼤学出版会

参考⽂献

なし

④ 回数

授業項⽬

③ 授業内容

第1回

実地調査とは授業概要と評価⽅法、調査から発表までの流れ

第2回

調査⽅法とデータの種類

観察調査、聞き取り調査、アンケート調査の概要

第3回

調査の計画⽴案と準備①

観察調査と聞き取り調査の⽅法と注意点

第4回調査の計画⽴案と準備②

アンケート調査の⽅法と注意点

第5回

データの分析

データの種類と取り扱い、データ分析⼿法

第6回

データの可視化

グラフの種類と⾒せ⽅

第7回

成果報告の⼿順

パワーポイントを⽤いた発表報告の⽅法

第8回

実地調査の課題

グループ分けと調査課題の決定

第9回

実地調査の調査⽅法

調査⽅法とスケジュールの決定

第10回

実地調査

実地調査の準備と実施

第11回

データ分析とパンフ作成

調査データの分析とパンフレット第1案の作成

第12回

中間報告(⽕曜5限にコミュラボで実施)

パンフレット第1案のコンセプト・内容の発表

第13回

課題・改善点の検討

中間報告での評価から課題・改善点を検討

第14回

調査とデータの分析・検討

追加調査やデータ分析で、パンフレット最終案の作成

第15回

最終報告(⽕曜5限にコミュラボでパンフレット最終案のコンセプト・内容の発表

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2036001

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Keiai Campus Navigator

実施)《教職に関する情報》
免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B2B2036001

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Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:49
授業番号

A3B1053801

科⽬名（英語表記）

社会調査実習 I

キャンパス

履修開始学
3 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 吉岡 洋介（Yosuke Yoshioka）
開講学期

2020年度 前期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⾦曜5限

「社会調査実習I」と「社会調査実習II」の両⽅を履修することで、調査の企画から報告書の作成まで社会調査の全過程を実習を通じて体験的に学習します。
標・実務経験と授業の「社会調査実習I」の授業のねらいと到達⽬標は、社会調査の⼀連の過程を理解し、その前半部
関連性・DP,CPに於け分（調査の企画、仮説構成、調査項⽬の設定、質問⽂、対象者の選定、調査の実施、収集された
る位置づけ
データの点検）まで⾏えるようになることです（DP・CP3）。

① 授業のねらい・到達⽬

履修条件は、「社会調査法Ⅰ」と「社会調査法Ⅱ」（少なくとも社会調査の設計と実施⽅法に関する「社会調査法Ⅱ」）をすでに単位取得済みであることとする。また適正⼈数を超えた場合② 授業の進め⽅（履修条は、履修条件をもとに⼈数調整をすることがある。この授業では、データ収集のために授業時間
件、試験やレポートな以外にも調査活動を⾏うことがある。
ど課題のフィードバッ
ク⽅法を含め）この科⽬は、後期の「社会調査実習Ⅱ」とあわせて、社会調査協会の社会調査⼠資格認定科⽬（G科⽬）に該当する。
ディスカッション︓調査票作成時に、まずゼミ⽣各⾃の関⼼あるテーマを発表し、類似したテーアクティブ・ラーニン マをもつ学⽣同⼠でグループを作って質問⽂と選択肢を議論し決定します。その後、適切な分量
グの⼿法
かつストーリー性のある調査票を完成するために、各グループごとの発表内容についてゼミ⽣全員で検討します。

⑦ 成績評価⽅法と割合

社会調査の⼀連の過程に対する理解度25％
5％ 調査実習50％

調査票作成・調査票点検を含めた授業への貢献度2《評価基準》
評価

判定基準

秀（S）

調査票作成に積極的に関与し、調査実習の担当責任を果たすことができる。さらに、調査票の点検を⾏って、データ⼊⼒に向けた準備（⾮該当と無回答の区別）ができる。

優（A）

調査票作成に積極的に関与し、調査実習の担当責任を果たすことができる。さらに、調査票の点検ができる。

良（B）

調査票作成に積極的に関与し、調査実習の担当責任を果たすことができる。

可（C）

調査票作成と調査実習の基本が理解できている。

不可調査票作成と調査実習の基本ができていない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間数を含め）予習︓指定する資料、図書を事前に読み、⽤語を理解しておくこと（90分）。また、調査票作
成中は、質問⽂や選択肢について、調査対象者が納得できるような説明を考えておくこと。
復習︓専⾨⽤語が多いので、授業中によく理解するように努め、必ずその⽇のうちに復習して、⽤語とその⾂を定着させるようにしてください（90分）。

教科書、ISBN

資料を配布する。

参考⽂献『⼊⾨・社会調査法 2ステップで基礎から学ぶ・第3版』

④ 回数

授業項⽬

轟亮・杉野勇編

法律⽂化社

2017

③ 授業内容

第1回オリエンテーション「社会調査実習Ⅰ」と「社会調査実習Ⅱ」の学習内容、授業の進め⽅、
調査実習の⽬的と⼼構えなど

第2回

社会調査とは何か（1）

社会調査からわかること、社会調査の種類

第3回

社会調査とは何か（2）

社会調査の⽅法

第4回

社会調査とは何か（3）

調査対象者の選定、仮説構成

第5回

社会調査とは何か（4）

調査票の作成⽅法

第6回

先⾏研究のレビュー

先⾏研究のレビューと問題設定

第7回

調査の企画(1)

各⾃の問題関⼼発表と全体テーマの設定

第8回

調査の企画(2)

調査対象者の選定、調査時期、作業分担など⼿続きの決定

第9回

調査の企画(3)

調査項⽬の設定、質問⽂と回答の作成

第10回

調査の企画(4)

調査票の作成と精査

第11回

調査の準備

調査依頼にあたってのインストラクション、調査票袋詰めなど

第12回

調査の実習

調査票の配布と回収（授業時以外の時間帯）、調査実習時の問題点と解決https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B1053801

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Keiai Campus Navigator

第13回

調査データの整理（1）

調査票の点検第14回調査データの整理（2）データ⼊⼒へ向けた準備（⾮該当、無回答のコード決定）

第15回

社会調査実習の反省とまとめ

社会調査実習の反省とまとめ《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=A3B1053801

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2021/2/28

Keiai Campus Navigator

2021/02/28(⽇)15:50
授業番号

B1B1053901

科⽬名（英語表記）

社会調査実習 II

キャンパス

履修開始学
3 ⑤ 単位数
年⑥ 担当教員（英語表記） 吉岡 洋介（Yosuke Yoshioka）
開講学期

2020年度 後期

稲⽑キャンパス

開講曜⽇

2

⾦曜5限

「社会調査実習I」と「社会調査実習II」の両⽅を履修することで、調査の企画から報告書の作成まで社会調査の全過程を実習を通じて体験的に学習します。
標・実務経験と授業の「社会調査実習Ⅱ」の授業のねらいと到達⽬標は、社会調査の⼀連の過程の前半部分を習得した
関連性・DP,CPに於け上で、後半部分（データ⼊⼒、社会科学統計パッケージソフ ト（SPSS）による単純集計とクロる位置づけス集計）を⾏えるようになることです（DP・CP3）。

① 授業のねらい・到達⽬

履修条件は、前期の「社会調査実習Ⅰ」を単位取得していること。

② 授業の進め⽅（履修条 前期に実施した調査票調査のデータ⼊⼒、データ分析、結果の報告（プレゼンテーションと報告
件、試験やレポートな 書論⽂の執筆）についてのPCを⽤いた実習を主として⾏う。
ど課題のフィードバッ
ク⽅法を含め）この科⽬は、前期の「社会調査実習Ⅰ」とあわせて社会調査協会の社会調査⼠資格認定科⽬（G科⽬）に該当する。

アクティブ・ラーニン プレゼンテーション︓調査データの分析（単純集計、クロス集計）結果について、パワーポイン
グの⼿法
トを仕様した発表を⾏い、他のゼミ⽣による質疑・応答を⾏います。

⑦ 成績評価⽅法と割合

調査データの分析⼿法の理解度30％ 分析結果の発表と質疑・応答30％

報告書論⽂40％《評価基準》
評価

判定基準

秀（S）

調査データの⼊⼒作業およびSPSSによる基本的なデータ分析（単純集計、クロス集計）の結果
を正しく解釈できる。さらに、その結果をプレゼンテーションできちんと発表できる。

優（A）

調査データの⼊⼒作業およびSPSSによる基本的なデータ分析（単純集計、クロス集計）の結果
を正しく解釈できる。

良（B）

調査データの⼊⼒作業およびSPSSによる基本的なデータ分析（単純集計、クロス集計）が⾏え
る。

可（C）

調査データの⼊⼒作業およびSPSSによる基本的なデータ分析（単純集計）が⾏える。

不可

調査データの⼊⼒作業およびSPSSによる基本的なデータ分析（単純集計）が⾏えない。

授業の予習・復習（1
授業に必要とする事前事後学習の内容と時間数を含め）予習︓指定する資料、図書を事前に読み、⽤語を理解しておくこと（90分）。
復習︓統計に関する専⾨⽤語が多いので、授業中によく理解するように努め、必ずその⽇のうちに復習して、⽤語とその意味の理解を定着させるようにしてください.。また、授業中に予定した作業が完了しない場合は、授業外の時間を使って⾏って下さい（90分）。

教科書、ISBN

資料を配布する

参考⽂献『⼊⾨・社会調査法 2ステップで基礎から学ぶ・第3版』

④ 回数

授業項⽬

轟亮・杉野勇編

法律⽂化社

2017

③ 授業内容

第1回オリエンテーション

社会調査の全課程の復習、後期授業の進め⽅など

第2回

調査データ⼊⼒（1）EXCELによるデータ⼊⼒作業

第3回

調査データ⼊⼒（2）EXCELによるデータ⼊⼒作業（続き）

第4回

調査データ⼊⼒（3）⼊⼒データのマージ、⼊⼒データと調査票の照合と訂正

第5回

調査データ⼊⼒（4）EXCELデータをSPSSデータに変換

第6回

データ分析（1）SPSSによる単純集計処理

第7回

データ分析（2）

単純集計結果の解釈

第8回

データ分析（3）SPSSによる属性とのクロス集計処理

第9回

データ分析（4）

χ2検定

第10回

データ分析（5）

属性とのクロス集計結果の解釈

第11回

報告書の作成に向けて定型（「はじめに」「データと分析⽅法」「結果と考察」「おわりに」）の記述内容

第12回

プレゼンテーションの準備（1）

パワーポイントにより、「はじめに」「データと分析⽅法」部分を作成

第13回

プレゼンテーションの準備（2）

パワーポイントにより、「結果」部分を作成

https://kcn.u-keiai.ac.jp/up/faces/up/km/pKms0804B.jsp?sanshoTblFlg=1&nendo=2020&jugyoCd=B1B1053901

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Keiai Campus Navigator

第14回

プレゼンテーション（1）

各⾃が作成した内容を発表し、質疑・応答を⾏う（1回⽬）

第15回

プレゼンテーション（2）

各⾃が作成した内容を発表し、質疑・応答を⾏う（2回⽬）《教職に関する情報》

免許状取得のための科
⽬区分（必修/選択）

担当形態

科⽬
施⾏規則に定める科⽬
区分⼜は事項等

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