経営学研究科Graduate School of Business Administration
FRI500F1－0114（情報学フロンティア / Frontiers of informatics 500）情報学特論Study in Informics
児玉 靖司Yasushi KODAMA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学研究科Graduate School of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | X7164 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期後半/Fall(2nd half) |
| 曜日・時限Day/Period | 土 1/ Sat.1,土 2/ Sat.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory |
修士課程（夜間）授業科目 コース共通 |
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Outline (in English)
[Course Outline]
This course is aimed at students to do student's own problem finding and solution as simple exercises. (1) Information sciences (2) Computer and management (3) Artificial Intelligence and management, (4) Recent information systems, (5) Management strategy and information system, (6) Management strategy and OR (operations research), (7) Linear programming and game theory, ⑧ Miscellaneous topics and lectures on the above themes.
[Learning Objectives]
Learn how to summarize and consider the relationship with business administration from the latest topics as much as possible.
[Learning Activities Outside of Classroom]
To to prepared to give at least one presentation during the lecture. It is advisable to read the reference books introduced during the class. The standard preparatory / review time for this class is 2 hours each.
[Grading Criteria /Policy]
Ordinary attitude score (60%), report or presentation (40%).
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
次の項目に沿って講義を行い、簡単な演習として学生独自の問題発見、解決を行うことを目標とする。①情報学とは、②コンピュータと経営学、③人工知能と経営学、④最近の情報システム、⑤経営戦略と情報システム、⑥経営戦略とOR（オペレーションズリサーチ）、⑦線形計画法とゲーム理論、⑧その他の話題、以上のテーマに関する講義を行う。
到達目標Goal
できるだけ最新の話題（情報学）から経営学との関係についてまとめ、考察を行う方法を身につける。
特にAIやICTと経営学の関わりについて、専門的な基礎知識を得て、新しい研究テーマに関して、その有用性や実現性について考察する。
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」「DP2」「DP3」に関連、特に「DP1」は強く関連している。
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. ）
情報学は、現在の経営学にとっても重要な学問領域である。本講義では、コンピュータの仕組みから学問としてのコンピュータの話題について幅広く解説し、さらに、情報システムと OR を用いた経営戦略のあり方について考察を行う。(1) コンピュータの仕組み、(2) ソフトウェア工学、（3）人工知能とコンピュータ、(4) 経営戦略と情報システム、(5) 経営戦略と線形計画法、(6) ORを用いた経営戦略、以上をテーマとした講義と議論を行う。全体を通して、経営戦略を意識したコンピュータシステムに関する知識、使い方、情報システムのあり方について触れる。情報学と経営学との接点に関する学問的考察は一般的にはほとんどないと考えられるので独自の考察を行う。さらに、論文講読、外書講読を希望する学生が多い場合は、最近の情報システムやコンピュータ科学に関する論文を選択し輪読することがある。PC の画面をプロジェクタに投影しながら解説する。
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
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※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。
第1回[対面/face to face]：情報学とは
情報学の基礎と経営学の関わりについて学ぶ。
第2回[対面/face to face]：コンピュータ科学について
コンピュータ科学の基礎から応用について学ぶ。
第3回[対面/face to face]：ソフトウェア工学（１）
ソフトウェア工学の基礎について学ぶ。
第4回[対面/face to face]：ソフトウェア工学（２）
要求工学を中心したソフトウェア工学について学ぶ。
第5回[対面/face to face]：ソフトウェア工学（３）
ソフトウェア工学の応用について学ぶ。
第6回[対面/face to face]：線形計画法（１）
線形計画法について学ぶ。
第7回[対面/face to face]：線形計画法（２）
線形計画法全般について学ぶ。
第8回[対面/face to face]：線形計画法（３）
線形計画法の応用について学ぶ。
第9回[対面/face to face]：モデル検査（１）
モデル検査の基礎について学ぶ。
第10回[対面/face to face]：モデル検査（２）
モデル検査について学ぶ。
第11回[対面/face to face]：人工知能概説
人工知能と経営学について考察をする。
第12回[対面/face to face]：ゲーム理論（１）
ゲーム理論の基礎について学ぶ。
第13回[対面/face to face]：ゲーム理論（２）
ゲーム理論の基本定理を中心として学ぶ。
第14回[対面/face to face]：ゲーム理論（３）
ゲーム理論の応用について学ぶ。
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.)
講義の中で、１回以上プレゼンテーションを行ってもらうため、準備を行うこと。本授業の準備・復習時間は、各２時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
特になし。パワーポイント資料を別途配布する。
参考書References
開講後に指定する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点（60%）、レポートまたはプレゼンテーション（40%）。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
学生の研究内容に関連したディスカッションを多用する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
特になし。
その他の重要事項Others
特になし。
担当教員の専門分野等
<専門領域>情報学
<研究テーマ>ディープラーニング、学習解析、コンピュータ科学
<主要研究業績>
・Estimating Grades from Students' Behaviors in Programming Exercises using Machine Learning, Learning Analytics & Knowledge Conference (LAK18).
・Estimating Grades from Students' Behaviors in Programming Exercises using Deep Learning, Proc. of 4th Annual Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI 2017).
・Using Deep Learning to Predict Students' Programming Performance from Behavioral Features, Proc. of LASI-Asia 2017, JASLA, 2017.
・Data Mining of Students' Behaviors in Programming Exercises, Proc. of 3rd International KES Conference on Smart Education and E-learning (KES-SEL-16), June 2016.
・Reports on the Practice Toward the Self-Regulatory Learning using Google Forms, Proc. of 5th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2016), July 2016.
・JMOOC: MOOC from Japan, Our Challenges and Perspectives, Proc. of Regional Expert Meeting on MOOCs, July 2015.
・http://kenkyu-web.i.hosei.ac.jp/Profiles/18/0001745/theses_e1.html