学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
学部
時間割コード
Registration Code
0012418
科目区分
Course Category
基礎セミナー
First Year Seminar
科目名 【日本語】
Course Title
基礎セミナー
科目名 【英語】
Course Title
First Year Seminar
担当教員 【日本語】
Instructor
藤林 大貴 ○
担当教員 【英語】
Instructor
FUJIBAYASHI Hirotaka ○
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
Ⅰ 火曜日 4時限
I Tue 4
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style
演習
Seminar


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
この基礎セミナーでは、社会科学の実証研究 (=客観的なデータをもとに現実社会の諸問題を解明しようとする研究) に通底する基礎的な理解や考え方を習得することを目的とする。具体的には、受講生自らが関心をもつ現実の政治、経済、社会にまつわる様々な事象を題材に、それらが「なぜ起きるのか (原因)」「どのような影響・効果をもたらすか (結果)」といった問いを立て、データを用いて「答え合わせ」をする研究手法・アプローチの基礎を、ディスカッションと実践的なトレーニングの双方を通じて学んでいく。

上記の目的に照らし、以下のような達成目標を設定する。

このセミナーを受講した学生は、
1. 社会科学における実証研究の目的、意義、役割を理解することできる;
2. 社会問題を特定し、自立して研究 (もしくは幅広い知的探究) を行うための実践力を身につける;
3. 初歩的なデータ・計量分析を行うことができる;
4. 「大学での学び」の基礎となる能力 (読む力、書く力、伝える力) を習得・強化することができる。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
基礎的な英語の読解力と高校数学IA(確率論)の知識は必須。ただし、本学に入学している学生であれば、両方とも十分に備えているはずであり、それ以上の前提知識やスキルを問うものではない。

必須ではないが、全学教養科目「データ科学基礎」と併せて受講することを勧める。なお、本セミナーの中でも、統計解析ソフトウェアR (と補助インターフェースRStudio) を用いて、データ・計量分析の導入的な議論を行う予定でいる。故に、これらをインストールした(もしくはインストール可能な)ノートPCを用意することが望ましい。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
成績評価は、以下の基準に沿って行う。

1. 出席とセミナー・グループワークへの積極的参加 (30%)
2. 最終レポート (グループ課題) (40%)
3. 最終発表と質疑応答 (30%)
【授業の達成目標】に記載した内容が達成されることを合格の基準とします。
学期の途中 (履修登録修正期間後) に履修の取りやめを希望する場合は、その旨を担当教員に直接申し出ること。事前の申し出なく通算5回以上欠席した場合、原則「F」の成績評価をする。
教科書・テキスト
Textbook
特定の教科書は使用しない。複数のセッションにおいて課す予習リーディングについては、TACTにて電子ファイル形式で事前配布する。
参考書
Reference Book
必要に応じて、適宜紹介する。
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
複数のセッションにおいて、事前に指示された予習リーディング課題 (英語文献を予定) に取り組んだ上でセミナーに参加してもらう。

グループワークに関して、データの収集や分析のためにセミナー外の時間にグループで集まる必要が生じる可能性がある。ただし、あくまで各グループの自由意思とプロジェクトの進捗度に応じて行うものであり、教員側で指示や参加の強制をすることはない。
注意事項
Notice for Students
1. シラバス記載の進行予定は、多少変更する可能性がある。初回にスケジュールの確認を行うため、予め欠席することが決まっている場合は、担当教員に事前連絡すること。学期中に進行予定の変更が必要な場合は、適宜、必要な指示をする。

2. グループワークでは、他者と積極的に意見を交わし、議論し、協働する力を身につけてもらうことを念頭に置いており、受講生全員の積極的な参加を期待する。なお、各グループで設定する研究課題のテーマやトピックについて、必ずしも担当教員の専門分野 (政治学・公共政策) に限定する必要はない。「データを通して現実の政治、経済、社会にまつわる諸問題を解明していく」という社会科学の実証研究の面白さを理解するに相応しく、かつ学部一年次の段階で取り組むことが可能な研究課題であれば、各グループで自由に設定してよい。社会科学に関心をもつ理系学部所属の学生の受講も歓迎する。

3. セミナーの進行や成績評価に関して、本学学生支援本部の定める「合理的配慮」並びに、それに準じる特別な措置を必要とする学生には柔軟に対応する。ただし、学生の抱える疾病や障害、その他諸事情と必要な配慮の内容によっては、アビリティ支援センターのサポートを必須とし、学生支援本部の定める「合理的配慮」の正規の手続きを経た上で配慮の内容を決定する。いずれにしても、当該事項に該当する学生は、担当教員もしくはアビリティ支援センターに個別で相談すること。

4. 期末課題その他、本セミナーで課された課題の提出や発表に際して、剽窃や生成AIの不正利用等、学術・研究活動における不正行為とみなされる行為が確認された場合には、本学教養教育院の規定に沿って厳正に対処する。課題の提出に不安を抱える学生は、担当教員に事前に相談すること。

5. 本セミナーの内容に限らず、受講生からの質問・相談には喜んで応じる。ただし、メールないしTACTのメッセージ機能を使い、事前のアポイントメントをとることを基本とする。

6. 授業の録画・録音、またその具体的な内容を不特定多数が知りうる環境で公開する行為 (SNSへの投稿等) は原則として認めない。仮に、これらに該当する行為を行う場合には、担当教員並びにすべての受講生の許可を得た上で行うこと。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
原則、対面にて行うが、一部オンデマンドやオンライン (同時双方向) の形式で実施する可能性がある。オンライン・オンデマンド授業の際には、事前に担当教員から必要な指示を行う。
対面授業の場合の講義室は、時間割B表(名大ポータル>教養教育院ページ掲載)を確認すること。
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)