シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2026/03/12 現在 |
| 科目名／Subject | 基礎ゼミナール 田中 晋矢 |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 田中 晋矢 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 夜間主コース 共通科目 |
| 開講学期／Semester | 2026年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 6 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School |
| 配当年次／Years | 1年 , 2年 , 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | 田中 晋矢(1号館443) |
| オフィスアワー／Office hours | 田中 晋矢 |
| 更新日／Date of renewal | 2026/02/26 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
近年では「ビッグデータ」や「データサイエンス」といった言葉が世間で広く用いられています．この事実は我が国で統計データ分析への関心が非常に高いことの証左といえるでしょう．その一方で統計データ分析には「数学を使うのでむずかしそう・ややこしそう」というイメージがあり，学修することを敬遠している人が多いのではないでしょうか． しかしながら高校基礎レベルの数学的素養があれば基礎的な統計データ分析を行うことが可能といえます． 本基礎ゼミでは参加者の皆さんにグループワークでのコンピュータ実習を通じて統計データ分析を「体感」してもらうことと同時に，分析結果を他の受講生の前で報告してもらうことを通じてプレゼンテーション技術を習得してもらうことを目的とします． なお，授業の実施方法はグループ実習＆プレゼンテーションと併せて担当教員による講義も実施します． |
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| 達成目標 ／Course Goals |
・基礎的な統計データ分析スキルを修得する． ・プレゼンテーション技術を身に付ける． |
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| 授業内容 ／Course contents |
各トピックごとに「統計データ分析手法の学修」，「その手法に関する統計データ分析実習」，「実習結果のプレゼンテーション」の流れで授業を進めていきます： 第１回 オリエンテーション 第２回～第７回 １変量データを用いた統計データ分析 （ヒストグラム，代表値，ばらつきの指標） 第８回～第１４回 ２変量データを用いた統計データ分析 （散布図， 相関係数， 回帰分析の基礎） 第１５回 到達度確認テスト（学期末試験） 注１：Microsoft Excelを用いたPC実習を行うので毎回自己所有ノート PCを持参する必要があります．（タブレット・スマホでは不可） ただしExcelは必ずしもインストールされている必要はありません． 注２：状況に応じて適宜文献・資料の探し方やプレゼン方法などの指導 を行う可能性があります．その場合は予定されている授業スケジ ュールが若干変更となりえます． |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
事前学修：事前に担当教員に指示された内容を予習しておくこと． 事後学修：担当教員による講義の内容を復習し，知識として定着させること． |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
・担当教員作成の教材を利用します． ・参考書については適宜授業中に指示します． |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
ゼミへの参加態度（５０点）と到達度確認テスト（５０点）の総合点で評価． ただし原則として毎回の出席を必要とし，１回の欠席ごとに４点減点とします．加えて６回以上欠席した場合には理由を問わず「不可」とします． |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
９０－１００点： 十分に基礎レベルの統計データ分析スキル及びプレゼンテーション能力を 身につけている． ８０－８９点： 基礎レベルの統計データ分析スキル及びプレゼンテーション能力を 身につけている． ７０－７９点： 基礎レベルの統計データ分析スキル及びプレゼンテーション能力を 概ね身につけている． ６０－６９点： 基礎レベルの統計データ分析スキル及びプレゼンテーション能力を 最低限身につけている． ６０点未満： 基礎レベルの統計データ分析スキル及びプレゼンテーション能力 を身につけていると判断されない． |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
・授業内容（注１）で述べた通り，毎回の授業で自前のノートPCを 持参していただくことが必須です． ・授業の性質上，受講希望者が想定より多数（目安として１３名以上） の場合オリエンテーション（初回）時に抽選を行う可能性があります． ・そのため受講希望者は必ずオリエンテーションに参加してください． ・「成績評価の方法」でも述べた通り，本基礎ゼミ受講者には原則として 全出席を望みます．グループ単位で作業を行うので全出席する意思の ない方は履修を避けてください． ・また個人単位の作業でなく少人数グループでの協同作業が中心となり ます．そのため他人とのコミュニケーションが必須となることを理解 したうえで履修をご検討ください． ・規則上は２年次以上の方も履修できますが，授業の性質上１年次生の 履修を最優先にします．その点ご了承ください． |
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| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
①面接授業／Face-To-Face class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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