学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
経・博前
時間割コード
Registration Code
2412526
科目名 【日本語】
Course Title
経営情報演習Ⅱ
科目名 【英語】
Course Title
Seminar on Management Information Ⅱ
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
ECOMA7802B
担当教員 【日本語】
Instracter's belongs
髙橋 聡 ○
担当教員 【英語】
Instracter's belongs
TAKAHASHI Satoshi ○
担当教員配属【日本語】
Instracter's belongs
大学院経済学研究科
担当教員配属【英語】
Instracter's belongs
Graduate School of Economics
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
授業形態
Course style
演習
Seminar


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
経営情報および関連分野の基礎知識を深め,ディプロマ・ポリシーに掲げる現代社会の諸課題を分析・研究し,解決するための応用能力や研究能力を身につけることを目的とします。
なお,後期課程においては,経営情報分野における最先端の知識と技術を修得し,それらをさらに発展・応用させる能力を養うことも目的とします。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
This seminar aims to develop research and practical abilities in the diploma policy to analyze contemporary social issues and propose solutions by enriching knowledge about management information and related fields.
For students in the doctoral course, an additional purpose of this seminar is to acquire the ability to gain cutting-edge knowledge and expand research fields through original studies in management information.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
(1) ある経営情報に関する課題に対して,複数の観点から課題を捉え直し,研究目的および仮説を設定することができる。
(2) 自身の研究目的および仮説を,経営情報の理論・データ・システムを用いて科学的に実証することができる。
(3) 自身および他者の研究を改善するために,経営情報の視点から建設的なディスカッションができる。
(4) 研究成果を論理的に文章でまとめ,経営情報分野の学術論文として執筆することができる。
授業の内容や構成
Course Content / Plan
学術論文を執筆するための基本プロセスを学ぶとともに,実際に学術論文の執筆および研究発表に取り組みます。
具体的には,以下のことに取り組みます。

ある経営情報に関する課題に対して:
1 研究目的の設定と先行研究を含む文献レビューを行う
2 研究仮説を立てる
3 研究仮説を検証するためのデータや情報システムに関する資料を収集する
4 収集したデータを分析し,結果を解釈する
5 研究成果を論文としてまとめ,発表する

演習では,研究の進捗報告とその内容に関するディスカッションを中心に行います。
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
名古屋大学大学院経済学研究科規程および大学院ハンドブック「履修上の注意」に基づき,履修を許可された者のみが履修可能です。
経営情報,情報システム,データ分析,および統計学の学部レベルの知識が求められますが,それらに関係する科目を履修していなくても受講可能です。
なお,経営情報演習IIを履修する際には,経営情報演習Iの履修が望ましいです。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
演習でのプレゼンテーションやディスカッション,および研究進捗の内容を総合的に評価します。
プレゼンテーション内容に経営情報の観点から科学的な説得力があるか,ディスカッションを通じて新しい研究の視点や分析手法を生み出せたか,またディスカッションの結果を踏まえて自身の研究を改善できたかを合格の基準とします。
教科書・参考書
Textbook/Reference Book
Wooldridge, M. (2020). The road to conscious machines: The story of AI. Penguin UK.
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
文献検索や収集,文献の読解,仮説検証に必要なデータの収集や分析など,研究を遂行するにあたり必要な作業の多くは,課外学習として各自が主体的に進めることが求められます。
注意事項
Notice for Students
This course will be taught in Japanese (or English if requested).
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業科目(原則として対面のみ)
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)
質問への対応方法
Office hour
原則講義内または講義後に質問を受け付ける。