シラバス情報

科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
卒業研究A (中川研)
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Seminar in Thesis Writing A
授業コード Class code
9986F37
科目番号 Course number
86UGRES401

教員名
中川 慶一郎
Instructor
Keiichiro Nakagawa

開講年度学期
2026年度前期
Year
2026年度
Semester
①First semester
曜日時限
集中講義
Class hours
Wednesday 3rd 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
4.00単位
授業の方法 Teaching method
卒業研究(研究指導)

Graduation research(Research Guidance)
外国語のみの科目(使用言語) Course in only foreign languages (languages)
-
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
卒業論文の作成に向けて、研究テーマの設定、仮説構築、文献調査、データ収集・分析、考察を行う。学生は指導教員の助言を受けながら研究計画に基づいて研究を進め、研究発表を通じて研究内容を改善しながら卒業論文の執筆を進める。 
目的 Objectives
  • 学部で修得したマーケティングおよびデータ分析に関する知識を活用し、消費者行動や企業行動をデータに基づいて分析する研究能力を養う。また、自ら設定した研究テーマについて論理的に考察し、その成果を研究としてまとめる能力を身につけることを目的とする。 
  • 経営学部経営学科のディプロマ・ポリシーに定める「経営学分野」及び「経営科学分野」における研究能力を身につける。学部での勉学の集⼤成として研究論⽂を完成させる。
到達目標 Outcomes
  • 自ら研究テーマを設定し、研究計画を立てることができる。
  • 文献調査やデータ分析を通じて研究課題を検討できる。
  • 分析結果を論理的に考察し、研究として整理できる。
  • 研究成果を発表し、議論することができる。
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
  • 「ゼミナールA」および「ゼミナールB」の単位を取得していることを前提とする。
  • 卒業研究に関連するマーケティング科学およびデータサイエンスの基礎的知識を有していること。
  • 卒業研究はゼミ形式で進めるため、毎回の授業に出席し、研究の進捗報告および議論に主体的に参加することが求められる。
  • 研究テーマについては、できるだけ早い時期に設定し、教員と相談しながら計画的に研究を進めること。

  • 忌引等、やむを得ず欠席・遅刻する場合は事前に教員へ連絡すること。
    (理由のある欠席の場合は、教員に相談の上、対応を尋ねること。)
  • 病欠は欠席扱い、通院による遅刻は遅刻扱いとする。
    ただし、特定の感染症など、大学規程に定める疾病は公欠とする。
  • 教員からの連絡(メール・電話含む)には直ぐに対応すること。

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

準備学習・復習 Preparation and review

準備学習(2時間程度):次回の授業に向けて、指定された文献を読み、内容の要点や疑問点を整理しておくこと。また、マーケティングや消費者行動に関する基礎理論、データ分析手法について理解を深め、ディスカッションや発表に備えること。


復習(2時間程度):授業で行った文献講読やディスカッションの内容を整理し、指摘された論点や疑問点について再度確認すること。必要に応じて追加の文献調査やデータ分析の復習を行い、理解を深めること。

成績評価方法 Performance grading policy
  • 研究テーマの探索(40%)、ゼミでのプレゼンテーション(30%)、ディスカッションへの参加および研究への取り組み姿勢(30%)により総合的に評価する。
  • 以下の場合は単位修得意志がないものとみなし、履修放棄(-)とする。
    • 欠席が4回以上の場合
    • 提出物等を提出しない場合
    • 正当な理由なく発表を行わない場合
  • 遅刻・早退は0.5回の欠席、無断欠席は1.5回、20分以上の遅刻、早退、中抜けは欠席とみなす。

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)
N
書誌情報 Bibliographic information
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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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

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

参考書・その他資料 Reference and other materials
必要に応じてその都度指示する.

授業計画 Class plan
第1回:イントロダクション:授業の内容と進め方に関するガイダンス
第2回〜第5回:テーマ選定および文献調査
第6回:進捗状況確認
第7回〜第13回:研究内容検討(研究手法選定、予備的実験・調査など)
第14回〜第15回:中間報告

  • 毎週,卒業論文のテーマに関連する研究の進捗報告を行う。
  • 各自、以下の内容を実践し、結果をパワーポイントにまとめ、発表する 
  • 必要に応じて、別途時間を設け、個別の指導を行う場合もある


担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
システムインテグレーションの会社にてデータサイエンスの研究開発やビジネス・アナリティクスのコンサルティングな
どに従事 。そのときの経験を適宜共有する。
教育用ソフトウェア Educational software
-
・Python、またはR⾔語を想定
・数理システムツール(Alkano/Text Mining Studio/BayoLinkS)

備考 Remarks
授業計画は進捗状況や受講⽣の理解度に応じて、内容や進度を適宜調整する。

オフィスアワー:
  • 前期:金曜日12:30〜13:30、後期:金曜日11:30〜12:30
  • 原則として、メールでアポイントをとること

メール・アドレス:4月に掲載する。

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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