| 授業方針・テーマ |
【テーマ：日本の社会問題のデータ分析】
解決されることが望ましい、日本の社会・政治的問題（少子高齢化、環境課題、ジェンダーに基づく不均衡等様々あります）を1つ選び、その問題の原因を探る方法を学びます。履修者は学期を通して共同思考とデータ分析を通じて因果関係を考える方法を学ぶことになりますが、本授業最大のテーマは、学問的な「正解」を目指すことよりも、大学・社会生活に必要な、自ら学び、考えを他者に伝える姿勢や技術を身につけることです。データを使った統計分析を行いますが、数学的・統計学的バックグラウンドは一切不問です。何らかの社会・政治問題への好奇心を携えて履修していただけると何よりです。 |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
① 意見を出し合い、自分たちが取り組むべき課題を見つける。（能動的学修姿勢）
② ①の課題に対応したデータと学術的文献を使い、自分たちなりの解答を与える。また、そのプロセスにおいて、生成AI等のツールの適切な活用方法を身につける。（情報活用能力）
③ ①-②の手順と結果をまとめ、わかりやすい小論文を作成できるようになる。また、その成果を発表できるようになる。（コミュニケーション能力）
個人として、またグループとして問題分析にあたる姿勢と考え方は大学生活を通して、更には大学を卒業した後でも役に立つでしょう。生成AIのサポートを受けてデータを分析するのも本授業の特色です。AIのアウトプットの質は指示の質に大きく依存するため、使いこなすためのノウハウを皆で共有していきます。また、AIの使用が適切と考えられる学修上の、そして社会的な文脈に関する理解も身につけます。 |
授業計画・内容
授業方法 |
【授業計画・内容】
第 1回 基礎ゼミナールガイダンス
第 2回 履修生の自己紹介、皆で分析する日本社会の問題についての概観
第 3回 グループ分け、因果関係の考え方
第 4回 問題設定
第 5回 「説明される変数」と文献調査
第 6回 「説明する変数」と因果のメカニズム
第 7回 データ分析の方法①
第 8回 データ分析の方法②
第 9回 データ分析の方法③
第10回 分析結果の解釈①
第11回 分析結果の解釈②
第12回 グラフと論文の描き方
第13回 政策的解決方法を考える
第14回 プレゼンテーションの作法
第15回 プレゼンテーション、総まとめ
【授業方法】
毎回の授業は教員による講義と履修生による共同作業・成果発表に分かれます。学期は「分析されるべき問題を見つける」「問題の原因を考える」「データを使って分析する」「分析結果をまとめ、発表する」という4段階で構成されていますが、そのほぼ全てを興味・関心を共有するグループでの共同作業として行います。学期末にはグループで1枚の小論文（Word 2枚程度）を書き上げます。 |
| 授業外学習 |
① 自分たちが挑む社会問題を見つける。
② 問題の原因を考える。
③ 参考文献を調査する。
④ データ分析手順の予習、及び分析を実行する。
⑤ 成果を短い論文にまとめ、発表の準備を行う。 |
| テキスト・参考書等 |
指定教科書はありませんが、困ったときは以下の参考図書を図書館で参照することをおすすめします：
星野匡郎・田中久稔・北川梨津 (2023) 『Rによる実証分析：回帰分析から因果分析へ』(第2版) オーム
社 ISBN-10 4274230023 ISBN-13 978-4274230028。第1版でも問題ありません。 |
| 成績評価方法 |
積極的な授業参加・発言（能動的学修姿勢、40％）、プレゼンテーション（コミュニケーション能力、30％）、小論文にまとめられた自分たちの分析結果や参考文献の内容（情報活用能力、30％）。 |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
担当教員の研究室にてオフィスアワーを設けます。日時は初回授業にアナウンスします。メールでも連絡や質問などに対応します。 |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
授業中にノートPCまたはタブレット端末が必要です。ノートPCは大学が貸し出していますので、所有していなくても使えます。 |
| 備考 |
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シラバス照会