シラバス情報
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教員名 ： 丸山 博之
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授業科目名
社会先端研究
学年
1年
単位数
2.00単位
実務経験の有無
開講クォーター
セメスタ指定なし
担当教員
丸山 博之
授業形態
授業で主に使用する言語
日本語
授業方法区分
開講キャンパス
紀尾井町キャンパス
授業の到達目標及びテーマ
本講義では、アンケートの作成方法、及びこれらのアンケートについての集計方法を理解することを目的としています。また、授業に出てきた手法が理解でき、それらを授業外でも、実践できることや、授業で習った概念について理解ができることを目標とします。
授業の概要
皆さんはメールや商品を買った際に、アンケートをみたことがありますでしょうか。本講義では、このようなアンケートの作成方法や集計方法についての理解を深めていきます。また、アンケートの作成には社会調査、アンケートについての集計方法については、AIや統計学という分野の知識が活用されています。
授業計画
1回
イントロダクション
内容：授業の進め方や社会調査、AIではどのような内容を扱うのかについて紹介します。 到達目標：社会調査、AIではどのような内容を扱うのか概論を理解する。 事前学習
シラバスや社会調査、AIの概論について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習した社会調査、AIについて復習を行う（2時間）。
2回
社会調査の目的
内容：社会調査の目的や対象者の設定について学習します。 到達目標：社会調査の目的や対象者の設定について理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
社会調査の目的や対象者の設定について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習した社会調査の目的や対象者の設定方法について復習を行う（2時間）。
3回
社会調査の方法
内容：定量調査・定性調査の実施方法について学習を行います。 到達目標：定量調査・定性調査の実施方法について理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
社会調査の方法について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習した社会調査の方法について復習を行う（2時間）。
4回
サンプリングとプライバシー
内容：調査を行う際のサンプリングとプライバシーの問題について学習を行います。 到達目標：サンプリングとプライバシーについて理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
サンプリングとプライバシーについて調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習したサンプリングとプライバシーについて復習を行う（2時間）。
5回
アンケート
内容：アンケートの作り方について学習を行います。 到達目標：アンケートの作り方について理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
アンケートの作り方について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習したアンケートの作り方について復習を行う（2時間）。
6回
アンケート
内容：アンケートの作り方について学習を行います。 到達目標：アンケートの作り方について理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
アンケートの作り方について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習したアンケートの作り方に復習を行う（2時間）。
7回目
統計学
内容：平均、分散、相関係数等の概念について学習を行います。 到達目標：平均、分散、相関係数について理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
平均、分散、相関係数について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習した平均、分散、相関係数について復習を行う（2時間）。
8回
確率分布
内容：ヒストグラムや度数分布について学習します。 到達目標：ヒストグラムや度数分布について理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
ヒストグラムや度数分布について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習したヒストグラムや度数分布について復習を行う（2時間）。
9回
アンケートの集計
内容：クロス集計について学習を行います。 到達目標：クロス集計について理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
クロス集計について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習したクロス集計について復習を行う（2時間）。
10回
アンケートの集計
内容：AIを用いたアンケートの集計方法について学習を行います。 到達目標：AIについて理解し、自分でも活用できるようになる。 事前学習
AIについて調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習したAI等の概念について復習を行う（2時間）。
11回
実習
内容：エクセルを用いて実習を行い、レポートの作成を行います。 到達目標：授業で学習した内容について、実際に活用できるようになる。 事前学習
今まで授業で学習した内容について調べておく（2時間）。
事後学習
実習内容について復習を行う（2時間）。
12回
実習
内容：エクセルを用いて実習を行い、レポートの作成を行います。 到達目標：授業で学習した内容について、実際に活用できるようになる。 事前学習
今まで授業で学習した内容について調べておく（2時間）。
事後学習
実習内容について復習を行う（2時間）。
13回
授業のまとめ
内容：今まで学習してきた内容についての復習とまとめを行います。 到達目標：授業で学習した内容について、実際に活用できるようになる。 事前学習
今まで授業で学習した内容について調べておく（2時間）。
事後学習
授業で学習した内容について復習を行う（2時間）。
14回
事前学習
事後学習
15回
事前学習
事後学習
16回
事前学習
事後学習
17回
事前学習
事後学習
18回
事前学習
事後学習
19回
事前学習
事後学習
20回
事前学習
事後学習
21回
事前学習
事後学習
22回
事前学習
事後学習
23回目
事前学習
事後学習
24回
事前学習
事後学習
25回
事前学習
事後学習
26回
事前学習
事後学習
試験及び成績評価
レポート40%、演習課題への取り組み30%、授業の出席・取り組み状況30%として、その合計点を成績とします。
課題(試験やレポート等)に対するフィードバック
課題については、授業内での解説やポータルで資料を配布するなどでフィードバックを行う
講義で使用するテキスト（書名・著者・出版社・ISBN・備考）
教科書については、指定はありません。教科書の代わりに資料を配布します。
参考文献・推薦図書
参考書：
新・社会調査へのアプローチ、大谷信介、木下栄二、後藤範章、小松 洋（編集）、ミネルヴァ書房、9784623066544 統計学入門、東京大学教養学部統計学教室編、東京大学出版会、978-4130420655 わけがわかる機械学習、中谷秀洋、技術評論社、978-4297107406 研究室
オフィスアワー
科目ナンバリング
学位授与方針との関連
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