演習B-1
応用データサイエンス学位プログラム
MADS2304
コース情報
担当教員: 伴 果純
単位数: 2
年度: 2024
学期: 春学期
曜限: 月6
形式: 対面授業
レベル: 600
アクティブラーニング: あり
他学部履修: 不可
評価方法
授業参加
その他
7月末まで,及び後期の進捗計画を鑑みて成績を付けます 無断欠席は厳禁です
詳細情報
概要
特定課題作成に伴う研究発表と討議,そして執筆指導 前期は以下スケジュールを想定。 1.特定課題のテーマ決定(4月末) 2. 特定課題研究に必要な情報・データの収集(及び,必要に応じてテーマ修正)(〜5月末) 3. 特定課題作成に必要な先行研究及び社会状況・業界動向などの情報やデータ分析 4. 特定課題の研究遂行(データ分析を進めつつ,課題執筆を並行) 7・8月は,分析の粒度を高めつつ課題執筆を行う。 演習Aとの合同研究報告(6月~10月)の実施有無・調整などについては,学生主導で進めること。 当該演習は,CP5「 特定課題作成と口頭報告の能力を習得する」ための必修科のうち,実社会での動向や事例を踏まえた指導を行う「演習B」に相当する
目標
データサイエンス,特に「マーケティングサイエンス」領域の最新研究・実績を理解し,実務に活用できる力を習得し,特定課題作成に反映する。 当該大学院のDPである 「応用データサイエンスおよび関連分野において最先端で活躍できる専門知識を身につけるとともに,新手法の開発や新分野の開拓をできる力」「自らの研究成果を論理的に整理して的確に伝え,特定課題研究としてまとめる力」「研究課題の達成を通じて,実社会においてグローバルレベルで即戦力となり,データ活用社会を牽引する力」の育成に相当。
授業外の学習
1)教員の指示に従い恒常的に研究を行い,自ら進捗状況を確認・管理 2)毎回の授業で求められる研究報告や学習内容の発表,質疑応答等に対する,十分な準備(資料作成,プレゼンテーションの準備など) 3)状況に応じて学会発表に向けた追加の打ち合わせや発表練習を課する場合がある。 →必要な時間の目安は,恒常研究に5時間以上,発表準備に4時間以上
所要時間: 恒常研究 300分以上
スケジュール
- イントロダクション *学生が毎回の授業において発表と討論を行います。
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議① ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議② ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議③ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議④ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議⑤ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議⑥ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議⑦ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議⑧ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議⑨ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題に関わる研究内容の発表と討議⑩ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題:ゼミ内中間発表会&ブラッシュアップ① ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題:ゼミ内中間発表会&ブラッシュアップ② ※受講生との相談や進捗に応じて決定
- 特定課題:ゼミ内中間発表会&ブラッシュアップ③ ※受講生との相談や進捗に応じて決定
教科書
最新の論文や文献,実務事例を使用するため,現時点では指定せず,授業内で案内する
参考書
書籍情報はありません。