経営学部Faculty of Business Administration
MAN400FA(経営学 / Management 400)演習5Seminar 5
永山 晋Susumu NAGAYAMA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | A4859 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 月4/Mon.4,月5/Mon.5 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | 4 |
単位数Credit(s) | 3 |
備考(履修条件等)Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
入学年度Admission year | |
カテゴリー(2019年度以降)Category (2019~) | |
カテゴリー(2018年度以前)Category (~2018) |
選択 演習 |
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Outline (in English)
This course offers topics related to creativity. To study creativity, students will conduct academic research using statistical analysis.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
「どのような経験が個人やチームのクリエイティビティに結びつくのか?」「どのような仕組みを整えれば組織のクリエイティビティを高めることができるのか?」
本演習ではこのような「クリエイティビティのマネジメント」をテーマに研究を行う。クリエイティビティとは、新規かつ有用なアイデアの創出を意味し、問題解決や新規事業の創造、イノベーションの創出などに深く関係する。
本演習は最終的に卒業論文を個人あるいはチームで作成し、クリエイティビティに関する知見とともに、学術研究の一連のプロセスを体得することを目標とする。そのステップとして、春学期に因果推論、計算社会科学に関わるの知見について日本語の文献、英語の文献を輪読を通じて学習していく。秋学期は、インゼミでの研究発表、論文執筆に向け、各グループがこれまで収集したデータ、知見を材料とし、リサーチデザイン、統計的分析方法、文章作成方法について学習していく。
到達目標Goal
(1)特定の経営理論、クリエイティビティの理論的視点を使いこなせるようになる
(2)学術研究の一連のプロセスを体得する
(3)個人でもチームでも自分の力を存分に発揮できる「自律性」を身につける
(4)ゼミの運営、グループワークの実践を通じて「チームマネジメント力」を身につける
(5)世の中の注目を集める興味深い問い、重要な問いを考案する「構想力」を身につける
(6)データの扱い、統計、プログラミングの基礎的な知識を身につける
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1-1」、「DP1-2」、「DP1-3」、「DP1-4」、「教養」、「DP2-1」、「DP3」、「DP4」に関連がかなりある
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
春学期)主に輪読とプログラミング演習を通じて基礎的な知識を身につけ、各チームが夏から開始する自身の研究テーマを提示することを目標とする。基本的には毎回、割り当てられた文献のサマリーを担当チームが事前に作成していく。毎回の授業では、担当チームが内容を発表し、教員による解説を交えながら、文献の内容を深く理解していく。
秋学期)データ分析といった研究方法の学習と論文作成方法の学習、チームで行う研究の進捗報告が中心となる。
なお、春学期の少なくとも前半はオンラインでの開講となる。それにともなう各回の授業計画の変更につ いては、学習支援システムでその都度提示する。本授業の開始日は4月27日と し、この日までに具体的なオンライン授業の方法などを、学習支援システムで提示する。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
Ⅰ 春学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1:オリエンテーション
演習の目的、進め方について説明する。お互いの自己紹介、輪読のチーム編成を行う
2:因果推論に関わる日本語文献の輪読(1)
担当チームが文献のサマリーを発表
3:因果推論に関わる日本語文献の輪読(2)
担当チームが文献のサマリーを発表
4:因果推論に関わる日本語文献の輪読(3)
担当チームが文献のサマリーを発表
5:計算社会科学に関わる日本語文献の輪読(1)
担当チームが文献のサマリーを発表
6:計算社会科学に関わる日本語文献の輪読(2)
担当チームが文献のサマリーを発表
7:計算社会科学に関わる日本語文献の輪読(3)
担当チームが文献のサマリーを発表
8:計算社会科学に関わる日本語文献の輪読(4)
担当チームが文献のサマリーを発表
9:計算社会科学に関わる日本語文献の輪読(5)
担当チームが文献のサマリーを発表
10:プログラミング演習(1)
四則演算、ベクトル
11:プログラミング演習(2)
オブジェクト、データの型・形式
12:プログラミング演習(3)
データフレームの扱い
13:プログラミング演習(4)
関数、ループ、条件分岐
14:研究テーマ発表
各自が今後行いたい研究テーマについてプレゼンテーションを行う
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
・チームメンバーとのグループワークを行い、資料作成や発表準備などを行う
・春学期は自分の興味のある研究テーマを個々が考える。適宜、どのようなことをやりたいかを教員がヒアリングしていく
・本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とする。
テキスト(教科書)Textbooks
適宜案内する。
参考書References
適宜案内する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
(1)演習への参加(50%)
•質問や発言などの授業への貢献度によって評価する
(2)研究内容の公開(50%)
•一連の研究活動の成果をレポートあるいは論文で表現し、その成果をウェブなどに公開する。公開された内容の問い・方法・得られた答えの確からしさ、文章表現の質などの総合的な面で評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
本年度は文章執筆能力の向上を目指す
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
各自ノートPCを所持すること(できれば、メモリ16GB以上のもの)
その他の重要事項Others
プログラミングを行う(主に、RとPython)。事前知識は必要ないが、自主学習を行うことを望む。
関連科目
組織マネジメント論Ⅰ/Ⅱ、基礎統計学Ⅰ/Ⅱ