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ネットワーク論

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令和元年度以前入学者 ネットワーク論
教員名 菅野剛
単位数    2 学年 3･4 開講区分 文理学部
科目群 社会学科
学期 前期 履修区分 選択
授業の形態 オンデマンド型授業を基本とし、一部のみ同時双方向型授業 (NU-AppsG, Google Classroom, Google Meet)
Google Classroom のクラスコード yqglmss
https://classroom.google.com/

初回の参加や補足情報、問い合わせについては http://bit.ly/suganoclass を参照して下さい。

日本大学の Google アカウント NU-AppsG によるログインが必要です。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

教員の NU-Apps と 学生の NU-AppsG はドメインが異なるため、教員が Google Classroom 上で Google Meet を設定しても、リンクが学生に表示されない可能性があります。その場合、毎回 Google Meet のリンクを手動で通知します。

Blackboard ID: 20211977 (Blackboard のコースへの登録はしなくても大丈夫です。Blackboard は授業では使いませんので、ご注意下さい。)
授業概要 Students will learn the basics of programming and social network analysis.
プログラミングの基礎とネットワーク分析の入門に触れます。
授業のねらい・到達目標 【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】
Learn the basics of programming and social network analysis. Be aware of confirmation bias and train yourself to make logical decisions whenever possible. Learners will become familiar with the world's lingua franca: English, statistics, and programming.
プログラミングの基礎とネットワーク分析を学びます。確証バイアスを意識し、可能な限り論理的に判断する訓練をします。世界の共通語である英語、統計学、プログラミングに慣れ親しむことができます。

【日本大学教育憲章ルーブリック】
上記の＜知識＞＜技能＞の習得を経て，以下の＜能力＞を育むことが目標である。
・現代社会の多層性と多様性を，社会学の専門領域の知見を踏まえ論理的・批判的に理解することができる。（A-3-3: 論理的・批判的思考力）

この科目は文理学部（学士（社会学））のDP及びCP3に対応しています。
授業の方法 ※ 利用OSやブラウザの種類により、改行がなく行間が詰まって表示される場合があります。

授業の形式：【講義】
解説スライド、収録済み日本語動画、英語資料・動画などで予習をします。事例が豊富で、映像が分かりやすい教材をとりあげ、英語で学びます。 Google Classroom のオープンな「質問 (Question)」でコミュニケーションをとり、受講生間で理解を深めます。復習として、理解度の確認を Googleフォームで行います。有効な学習のためには、英語と数学の基礎的な学力が必要です。一部の演習では、スマホではなく PC/Mac/Chromebook を利用する必要があります。
教材はオンデマンド型を基礎としますが、授業時間帯に Google Classroom でのテキストチャットや Google Meet などでオンライン対応をします。学習習慣と理解確認のため、事前予告の上、一部、授業時間帯限定の課題を行います。また、事前に希望を調整して日程時間を確定し、 Google Meet を用いてオンラインで個別に口頭試験を行います。
2020年度と同様に Nihon University on Coursera を利用頂けるように手続きをします。2021年度は、無制限ではなくなり、年に1コースのみ無料で修了が可能となります。

===== FAQ =====
【0】 どうして Google Classroom (グーグル・クラスルーム) を使うのですか？
Google Workspace (旧 G Suite) で Google ドキュメント、スプレッドシート、スライドは 100人同時に共同編集できるため遠隔授業でのコラボレーションに向いていること、 YouTube や Google ドライブとの連携、教材のダウンロード不可などアクセス制限を柔軟に設定できること、ネット上で得られる豊富な情報の恩恵、大学の日常業務とのスムースな連携、利用経験が一般社会でもそのまま生きること、 Google Colaboratory、 Google Apps Script (GAS)、 Google Cloud Platform (GCP) など様々な道が開かれる等の点で、今のところは、自分の用途においては Google Classroom が最適と判断しました。ただし、教員の NU-Apps と学生の NU-AppsG でドメインが異なり学生の作業環境を必ずしも確認できないこと、 NU-AppsG アカウントには学科情報は含まれておらず数字部分は複数学科で全く同じ番号がありうること、転部学生は学期の途中から NU-AppsG アカウントが変更となってしまうこと、 NU-AppsG アカウントの氏名を学生が変更してしまうと一体誰だか分からなくなること、学生がクラスから[登録を解除]すると Google Classroom 上での学習や活動の履歴が失われてしまうため Googleフォームの課題等でも記録をしておく必要があること、 Google 関連のツールは機能追加や仕様変更が生じうるのでキャッチアップが必要なこと等、汎用性が高い分、教員側で工夫をする必要があります。

【1】 PC/Mac/Chromebook で Google Chrome ブラウザを起動します。
https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/

【2】 日本大学の Google アカウント NU-AppsG にログインします。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

NU-AppsG は、文理学部の Blackboard で使う xxx@stu.chs.nihon-u.ac.jp とは別です。
2020・2021年度新入生は郵送で通知済みです。
NU-AppsG のアカウントやパスワードがわからない場合、パスワード再発行の申請をして下さい。

日本大学文理学部 ［Ｑ&Ａ］授業に関する　よくある問い合わせ【教務課】
https://www.chs.nihon-u.ac.jp/faq4/

Google Classroom からの「通知を有効または無効にする」ことも可能ですが、受講時は、このメール NU-MailG を、定期的にチェックして下さい。

通知を有効または無効にする - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6141557?hl=ja

【3】 Google Classroom の仮クラスへ参加します。
この授業では、問い合わせや受講登録のための一時的なクラスを設定しています（仮クラスでは、授業は実施しません）。
仮クラスに参加するためのクラスコード
yqglmss

https://classroom.google.com/
にアクセスし、「＋」アイコンをクリックし、クラスコード yqglmss を入力し、仮クラスに参加します。
別の授業の仮クラスに、間違って参加をしないように注意して下さい。
なお、日本大学の Google アカウント NU-AppsG でログインをしないと、日本大学の Google Classroom には参加できません。

生徒としてクラスに参加する - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6020297?hl=ja

【4】 「権限が必要です」と表示され、アクセスできず困る場合。
スマホやタブレットの Google Classroom アプリを使う場合に生じやすいです。
Google Classroom 内から Google フォームや Google ドライブへアクセスする際に、「権限が必要です」と表示される場合があります。
その場合、個人の Google アカウントを一時的にログアウトし、関連する一連のアプリで NU-AppsG にログインをして下さい。

フォームを開けない - ドキュメント エディタ ヘルプ
https://support.google.com/docs/answer/160166?hl=ja

あるいは、新規シークレットウィンドウを開き、 NU-AppsG へログインをして下さい。

シークレット ブラウジング
https://support.google.com/chrome/answer/95464?hl=ja

自分で解決ができない場合でも、スマホではなく PC/Mac の Chrome ブラウザか Chromebook を利用すれば大丈夫です。

【5】 仮クラス内の Googleフォームで、学籍番号と氏名を回答します。
後日、受講資格のある方へ、授業のクラスへの招待メールが届きます。
NU-AppsG にログインして、メールをチェックし、授業のクラスへ参加して下さい。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

【6】 Google Classroom にアクセスし、学習します。
https://classroom.google.com/

【7】その他
質問用の Google フォームを Google Classroom のクラス内に設置し、差し支えないものは ［資料］などでまとめて回答します。
授業内で共有される［コメント］や、課題や質問のページから教員への［限定公開のコメント］も可能ですが、気づかない場合もあります。

クラス ストリームに投稿する - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6020274?hl=ja

クラスへの登録を解除する - パソコン - Classroom ヘルプ
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6069981?hl=ja

授業用のビデオ会議に参加する - パソコン - Classroom ヘルプ
※ 一般的な説明と異なり、NU-Apps と NU-AppsG では、教員が毎回リンクを通知する必要があるかもしれません。
https://support.google.com/edu/classroom/answer/9777280?hl=ja

教師やクラスメートにメールを送信する - パソコン - Classroom ヘルプ
※ 一般的な説明と異なり、 NU-Apps、NU-AppsG では、教員へのメールのリンクが表示されないかもしれません。
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6025321?hl=ja

===== その他 =====
社会学科では、2018年以降の「社会学の方法I」 (1年必修、オムニバス講義、菅野担当回)、2018~2019年の「社会調査入門」(1年必修、菅野担当クラス)、2017~2019年「データ収集・分析法入門」 (1年必修、菅野担当クラス)で、 NU-AppsG と Google Classroom を利用済みです。

メディア授業(「遠隔授業」)については、文部科学省 配布資料6「大学における多様なメディアを高度に利用した授業について」(2018.9.7) を参照して下さい。
https://bit.ly/mext20180907r6

データダイエットへの協力のお願い：遠隔授業を主催される先生方へ - イベント - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics
https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/tips.html

本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とします。
履修条件 基礎統計学、初等多変量解析、社会学応用講義IIを履修済みであることが望ましい。
履修登録の希望が多い場合、社会学科の学生が優先されますのでご了承下さい。
初回授業から一定期間以内に、 NU-AppsG を用いて Google Classroom のクラスへ参加（登録）する必要があります。
授業計画
1 NU-AppsG のアカウント通知、パスワードリマインダー、パスワード設定、 Google Classroom の説明とクラスへの参加（登録）、はじめての Google for Education (Google Workspace for Education Fundamentals)、 Google Meet、 Microsoft Office 365 アカウント（日本大学本部アカウントと文理学部アカウント）、文理学部教育用アカウント、情報掲示板 Comits2、Web履修システム CHIPS、文理学部 Blackboard、文理学部 Webex、日本大学本部 Zoom。 （A-3-3）
【事前学習】Google Workspace for Education Fundamentals (G Suite for Education) について理解を深めておく。 (A-3-3) （2時間）
【事後学習】はじめての Google for Education (Google Workspace for Education Fundamentals) (A-3-3) （2時間）
2 Introduction to Programming （A-3-3） はじめての働き方改革 （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Python. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Python. （A-3-3） （2時間）
3 Python Syntax （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Python Syntax. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Python Syntax. （A-3-3） （2時間）
4 Loops （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Loops. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Loops. （A-3-3） （2時間）
5 Strings, Lists and Dictionaries （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Strings, Lists and Dictionaries. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Strings, Lists and Dictionaries. （A-3-3） （2時間）
6 OOP （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: OOP. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: OOP. （A-3-3） （2時間）
7 Writing a Script （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Writing a Script. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Writing a Script. （A-3-3） （2時間）
8 Setting （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Setting. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Setting. （A-3-3） （2時間）
9 Managing Files （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Managing Files. （2時間）
【事後学習】Homework: Managing Files. （2時間）
10 Regular Expressions （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Regular Expressions. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Regular Expressions. （A-3-3） （2時間）
11 Managing Data （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Managing Data. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Managing Data. （A-3-3） （2時間）
12 Testing （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Testing. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Testing. （A-3-3） （2時間）
13 Networks （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Networks. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Networks. （A-3-3） （2時間）
14 Network Connectivity （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Network Connectivity. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Network Connectivity. （A-3-3） （2時間）
15 Network Centralization （A-3-3）
【事前学習】Pre-course work: Network Centralization. （A-3-3） （2時間）
【事後学習】Homework: Network Centralization. （A-3-3） （2時間）
その他
教科書 なし
参考書 鈴木努 『ネットワーク分析 （Rで学ぶデータサイエンス）』 共立出版 2017年 第2版
はじめての Google for Education https://gacco.org/
はじめての働き方改革 https://gacco.org/
Crash Course on Python (Coursera) by Google. https://www.coursera.org/learn/python-crash-course
Applied Social Network Analysis in Python (Coursera) by the University of Michigan, taught by Daniel Romero. https://www.coursera.org/learn/python-social-network-analysis
日本語による補足説明・より詳細な解説・演習問題や作業の例が必要な場合は、書籍購入を前提として、教科書や参考書を丁寧に解説する資料で学習します。
成績評価の方法及び基準 授業内テスト:事前に希望を調整して日程時間を確定し、 Google Meet を用いてオンラインで個別に口頭試験を行う(50%)、Google Classroom assignments(50%)
課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、 NU-AppsG と Google Classroom の利用が必要です。
初回授業時から一定期間内に Google Classroom のクラスへ参加（登録）する必要があります。
NU-AppsG のアカウントを、本人以外が使うことは規約に反します。不正利用によりアカウントがロックされた場合の対応は致しかねます。

以上を踏まえ、A-3-2（論理的・批判的思考力）の修得状況を評価します。
オフィスアワー 授業時間帯の前後を中心に Google Classroom で随時対応。ご質問・問い合わせは Google フォームへの記入・集約とし、差し支えない内容は Google Classroom 経由でのフィードバックとさせて頂きます。対面授業の場合は授業終了時。
備考 The contents of the syllabus are subject to change depending on the progress of the students. The time for pre-class work and homework is approximate.

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