外書講読（秦）｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

外書講読（秦）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Foreign Academic Reading （秦）

授業コード　Class code

9986J24

科目番号　Course number

86COZZZ222

教員名

秦　涼太

Instructor

Shin Ryota

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024 Second Semester

曜日時限

火曜2限

Class hours

Tuesday, 2nd period

開講学科・専攻　Department

経営学部　経営学科

Department of Management, School of Management

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

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授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

・扱う内容
現代は膨大かつ多様なデータが蓄積されているが、データ自体は事実を表す数字や文字の羅列である。そのため、データを人と人との間で伝達される情報に変換し、意思決定に結び付ける技術や手法が開発されてきた。本授業では、データ駆動型の意思決定を支えるビジネスインテリジェンス（BI）とデータサイエンス（DS）の技術や手法について学ぶ。加えて、英語論文を探す方法、読み方、書き方について学ぶ。

・授業の進め方
8つのグループを構成し、各グループが一つの章を担当する。担当章に関する内容をワードもしくはスライドを用いて、日本語で発表する。本講義では、ワードを推奨するがスライドでも構わない。その後、履修者全員で発表に対する質疑応答や議論を行う。加えて、授業の後半では各自が興味を持った英語論文について、発表する。

・履修にあたって
担当教員は、自治体において意思決定支援AIシステムを開発した経験をもとに、適宜事例を紹介する。

目的　Objectives

本講義は、経営学科のディプロマポリシーである「広範かつ多様なビジネス環境で発生している諸々の問題に対して自然科学及び社会科学の知識を活用して解明する基本方針の下で理論的かつ実践的な考え方を身に付けている」また、「経営学研究に必要な基礎学力を習得すると共に、分野ごとに設定された専門領域科目を包括的に学ぶ」ことを念頭に、意思決定支援技術と手法について英文を通して学ぶことを目的とする。

到達目標　Outcomes

① 意思決定を支援するBIとDSに関する知識を身に着けること
② テクニカルライティングを通して、英語での情報収集能力と情報共有能力を身に着けること

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

担当章は第1回のガイダンスの際に、Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective.から選択する。各章は、PDFで配布するため、購入は必須ではない。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation

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準備学習・復習　Preparation and review

【予習】
授業前には、約3時間程度をかけて自習や資料作成を行うこと。事前に調べたり、参考文献を読んだりすることで、ディスカッションにも参加しやすくなります。
【復習】
授業後には、不明な点や新しく学んだ単語について、1時間程度の復習を行うこと。

成績評価方法　Performance grading policy

担当章の発表：50点
最終レポート：50点
をもとに、ディスカッションへの貢献を加点として、総合的に判断する。

欠席は10点、遅刻は5点の減点とする。
欠席は4回でD評価、5回以上の欠席で履修放棄とする。
2回の遅刻は、1回の欠席に相当するとみなす。
もし、やむを得ない事情がある場合は、可能であれば前日、少なくとも授業開始前までに担当教員に連絡すること。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

Y

書誌情報　Bibliographic information

"Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective." Ramesh, S., Dursun, D., and Efraim, T., Pearson, 2018. ISBN: 978-0134633282

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

授業計画　Class plan

適宜，人数および進捗度に応じて調整を行う。

第1回　ガイダンス+論文の調べ方
第2回　テクニカルライティング①
第3回　テクニカルライティング②
第4回　テクニカルライティング③
第5回から第12回　担当章の発表(Word推奨)
第13回　補助教材（論文）
第14回　補助教材（論文）
第15回　補助教材（論文）

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

オフィスアワー：毎週火曜3限。※必ず事前にメールでアポイントメントを取ること。オフィスの場所は、初回講義において指示する。
e-mail: r.shin@rs.tus.ac.jp

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

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授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

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