基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習ⅠA／Seminar　ⅠA
授業コード ／Class Code	B600011002
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	経営学部／Business Administration
年度 ／Year	2023年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	前期／SPRING
曜日・時限 ／Day, Period	水2(前期)／WED2(SPR.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	伊藤　健／ITO TAKESHI
科目区分 ／Course Group	【専門教育科目】　〈コア科目〉／*** MAJORS *** 〈Core Subjects〉
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
伊藤　健／ITO TAKESHI	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面授業（演習）
授業の目的 ／Class Purpose	企業経営や行政などにおける意思決定では，データに基づいた合理的な判断を行なう必要がある．本演習では，そのような場合に有効な基本概念と，現実の場面で利用できる実用的手法を習得することを目標とする．
到　達　目　標 ／Class Objectives	・データに基づく意思決定基本概念の理解 ・表計算ソフトによるデータ分析手法の習得
授業のキーワード ／Keywords
授業の進め方 ／Method of Instruction	担当者が説明（講義）を行う回もあるが，基本的には参加者による発表や，筆記あるいは表計算ソフトによる演習を実施する．なお，履修者の同意を得た上で，一部の授業をオンラインにて実施することがある（ただし，7回を超えることは無い）．
履修するにあたって ／Instruction to Students	正当な理由の無い欠席，無断欠席は厳禁で，ゼミの除籍判断材料となるので注意すること．表計算ソフトを利用するため（担当者はMicrosoft Excelで説明する），ファイルを保存するためのUSBメモリを持参すること．
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	テキストを指定しないため，基本的には予習のような準備作業は発生しないが，毎回の内容を復習したり，課題に取り組むことが予習につながるため，そのような作業を行う必要がある．また，履修者に発表を割り当てた場合には，その準備を十分に行う必要がある．
提出課題など ／Quiz,Report,etc	課題を出題する回もあるので，その場合には必ず期限内に提出すること．
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	演習参加への積極性（発言内容等の演習取り組み姿勢）を50%，課題の状況（提出実績や発表・報告の質）を50%で総合評価する．ただし，欠席や遅刻・早退はそれぞれ1回につき10点，5点を積極性から控除する（発表割り当て回の欠席，遅刻は2倍）．
テキスト ／Required Texts	指定しない
参考図書 ／Reference Books	必要に応じて指示，または配布

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	ガイダンス	本演習（IB含む）の進め方など注意事項を説明する．
2	第2〜4回	データに基づく意思決定の基礎	経営におけるデータに基づいた合理的な意思決定の概要や重要性について議論する．
3	第5〜8回	表計算ソフト（Excel）の基本操作と統計データ分析	データを分析するために必要な表計算ソフトの基本的な操作方法や，各種ツールの利用方法を確認する．
4	第9〜14回	需要の分析	経営意思決定に必要な情報である需要の分析方法について議論する．
5	第15回	予備日	進捗状況により各回の内容は多少変化するため，それに応じて当該講義内容を決定する．