PBL （岩城）｜シラバス情報

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

PBL （岩城）

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

Project Based Learning

授業コード　Class code

9986J04

科目番号　Course number

86COZZZ203

教員名

岩城　秀樹

Instructor

Hideki Iwaki

開講年度学期

2026年度後期

Year

2026年度

Semester

②Second semester

曜日時限

水曜4限

Class hours

Wednesday 4th 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

2.00単位

授業の方法　Teaching method

演習

Seminar

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

本PBLではファイナンスの研究に必要な基礎的な統計手法やデータ分析方法の習得を目指す。

目的　Objectives

本PBLの目的は、本学部・学科のディプロマ・ポリシーに定める「グローバル化や地球環境問題など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」ことができる人材となるためには、科学的なファイナンス及び金融分析のスキルが必要不可欠である．本PBLでは，ファイナンスにおける投資と資産選択の問題について、その解決方法を自ら見出して実践できる基礎的スキルを身につけることを目的とする。
そのため、テキストの輪読とExcelとPythonを用いた実データの分析を中心とする演習を行っていく。そして，身につけた分析スキルをゼミナールA,　ゼミナールBに繋げて、各自の問題に従って、最終的には卒業論文に取り組める基礎的スキルが身につくよう指導する。
本学科のカリキュラム・ポリシーに定める「自身の専門分野を深化させ、併せて他の授業科目との関連や学問探求の方法を学び、問題発見・解決能力の育成を図る」を実現する科目である。

到達目標　Outcomes

1. 論理的思考に基づいてファイナンスに関わる問題を分析することができる。
2. 効果的なプレゼンテーションを行うことができる。

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

1. 主体的に議論に関わり、積極的に発言・提案すること。
2. 準備を含め、PBLに参加する時間を確保すること。
3. 遅刻・欠席をする場合は事前に連絡すること。
4. PCを持参すること。

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／プレゼンテーション　Presentation／PBL (課題解決型学習)　Problem-based learning

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準備学習・復習　Preparation and review

【準備学習】2時間程度
教科書の該当する単元およびページについて予習を行うことが望まれる。
【復習】2時間程度
講義内容について実際に「もう一度手を動かして解く」ことが求められる。

成績評価方法　Performance grading policy

・各発表回のプレゼンテーション：40%（プレゼンテーション担当回に欠席した場合は、当該回のプレゼンテーションの得点もゼロになるので注意すること）
・最終レポート：60%
・講義への貢献（質問/意見、議論）による加点に基づき、総合的に評価する。。
・欠席１回につき、10点の減点を行う。遅刻/早退はそれぞれ1回につき5点の減点を行う。欠席、遅刻/早退は、原則、左記ルールに則りカウントするが、特段の事情がある場合には、教員に相談すること。
・連続して3回、あるいは、5回以上の欠席・遅刻をした場合には履修放棄とみなす。

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)

Y

書誌情報　Bibliographic information

岩城秀樹『データ分析入門-Excelで学ぶ統計』共立出版　2023/2/20
ISBN-13
978-4-320-11486-9

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

『Pythonデータサイエンスハンドブック』Jake VanderPlas, 菊池彰 (訳)・オライリージャパン・2018・ISBN ‎4873118417

その他，必要な資料について，適宜LETUSにアップする．

授業計画　Class plan

第1回　ガイダンス
授業概要，ゼミナールの進め方について説明を行う．

第2回〜第14回　
以下の課題について、1課題あたり１〜２週の授業をする予定である。
１．母集団と標本
２．推定量と点推定
３．区間推定
４．母平均に関する検定
５．母分散に対する検定
６．母平均の差の検定
７．母分散の比の検定
８．適合度の検定
９．独立性の検定
10. Python NumPyの基礎
11. Python pandasを使ったデータ操作

第15回　総括

※予定は変更する場合がある。

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

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教育用ソフトウェア　Educational software

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Microsoft Excel
Google Colab

備考　Remarks

オフィスアワーは水曜⽇12:30-14:30とする。 ※必ず事前にEmailでアポイントメントを取ること。
Emailアドレス: iwaki@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

Y

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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