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ゼミナール１

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令和元年度以前入学者 ゼミナール１
教員名 菅野剛
単位数    1 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 社会学科
学期 前期 履修区分 選択必修
授業の形態 オンデマンド型授業（NU-AppsG と Google Classroom）と課題研究の並行
授業概要 プログラミング、データ分析、社会調査
社会調査士カリキュラム 【 Ｇ 】 社会調査を実際に経験し学習する科目
授業のねらい・到達目標 これまでに学んだ社会調査、データ分析、プログラミングについての基礎的なことがらに加え、自らより発展的なデータ分析を行えるようにします。
教わったことをなぞるだけではなく、自分で試してみることが大切です。
自分で分析対象を選び、データ化し、分析を行い、形にまとめることを目指します。
新しいことを自ら学び続ける姿勢を身につけます。

【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】
反証可能な形で論旨を展開する方法に触れる。具体的な現象を抽象化し、数値で表現し、モデルに基づいて理解する論理展開に触れる。

【日本大学教育憲章ルーブリック】
・個人またはグループで設定した研究課題に取り組むために必要な情報や知識を収集し，それを分析に活かすことができる。（A-5-3: 挑戦力）
・相互に関心をもつ社会事象や社会問題に対し，社会学の枠組みや方法に即して議論することで，理解を深めることができる。（A-6-3: コミュニケーション力）
・積極的にリーダーシップを発揮し，適切な形で他者をサポートしながら，調査研究活動を進めることができる。（A-7-3: リーダーシップ・協働力）
・自身のみならず他者の学修状況を比較分析しながら，自身の改善につなげることができる。（A-8-3: 省察力）

この科目は文理学部（学士（社会学））のDP及びCP5,6,7,8に対応しています。
授業の方法 ** web

https://bit.ly/suganoclass

授業に関する更新情報は、上記 Googleサイトを参照して下さい。万一のための予備ページは下記です。

https://sugano-lab.github.io/info/

** 授業について
授業：オンデマンド型授業・課題研究
受講時間帯：オンデマンド教材は任意、課題研究は授業時間帯を中心に調整設定
内容：シンプルな英語で分かりやすい内容の Creative Commons (CC) license (クリエイティブ・コモンズ・ライセンス) 、 open source (オープンソース) 、その他等を教材として用います。詳しい日本語解説・演習例は、教科書・参考書に基づいて丁寧に説明する資料で学習します。資料は、日本大学の「各教員で作成するオンライン授業に係る教材等の著作権」に関連します。各自のペースで進める課題やプロジェクト。前期のみの特典として、 Coursera for Campus に参加でき、3,800以上のコースの中から自由に学習・修了ができます。

** 必要な環境
アカウント：要 NU-AppsG
ブラウザ：要 Google Chrome (スマホでも可)
※ Internet Explorer では動作しない場合あり。
※ Google Classroom は無料で、日本大学の多くの学部で遠隔授業に採用。

** 参加
こちらで NU-AppsG アドレスが分かる方には、メールで招待をして Google Classroom のクラスに参加して頂きます。
まだクラスに参加をしていない方は、NU-AppsG のメールを確認し、参加して下さい。
メールが届いていない方は、上記 Googleサイトより Google Classroom のクラスへ参加して下さい。
Googleフォーム回答やクラスコードで、 Google Classroom へ参加します。
参加で失敗する場合は、個人の Google アカウントを一度ログアウトして対応します。
複数アカウントの切り替えをうまく出来ないと、スマホのクラスルームアプリで教材利用出来ない報告事例もあります。
その場合、簡単な対策としては、クラスルームアプリを削除して、 Google Chrome ブラウザ経由で下記へアクセス、 NU-AppsG でログインして下さい。

https://classroom.google.com/

** 課題
プログラミングを行うには、抽象的で論理的な思考が必要です。
このため、難易度が高く感じられ、踏み込めない場合があります。
そこで、心理的に敷居を低くする対策として、目で見ることが出来、手で触ることも出来、試行錯誤の過程で体感的にプログラミングへの理解を深められるよう、工夫をした教材を用います。
また、教育環境の構築・維持にかかるコスト、持続可能性、利用者の利便性についての現状判断から、クラウド環境を利用します。
プログラミングやデータ分析に触れます。

対面型授業が可能な場合、機材は主に ASUS Chromebook Flip 100PA / C101PA を用い、情報処理 (Python) 、ドキュメント・レポート作成 (Markdown) 、 Google Colaboratory、Crostini (Linux) 等を行います。
また、LEGO ブロックを用いた表現や LEGO Mindstorms EV3 を用いた作業・プログラミング等、手を動かしながら考えます。
利用可能な教材やリソースには限りがあるため、ローテーションを組み、授業期間を通して交代で柔軟な運用を検討します。
ただし、社会を取り巻く状況や教材の準備状況によって、実施時期は前後する可能性があります。
遠隔授業への移行に伴い、PCや機材・教材類の共用は、短期的には行えない可能性があります。

** 調査作業
2019年度実施の郵送調査の作業を継続して行います。
仮説や分析枠組みの解説と議論、操作化、質問項目と選択肢の作成、レイアウトへの配慮等の調査票作成、宛名ラベルの作成、発送用・返信用封筒、挨拶文、督促兼お礼状、データ回収作業、エディティング、コーディング、データ入力とクリーニング作業、分析とレポート作成といった一連の過程について説明し、可能なものについては作業を行います。
データ分析は Python や R を用います。授業計画の内容は作業進行状況によって前後する可能性がありますが、年間を通して全体の内容をカバーします。
社会現象は多岐にわたるので、いくつかの異なる領域についてとりあげ、多様なデータに対する柔軟な分析の一端を学びます。

** その他
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

オンライン型授業、双方向同時通信が必要な場合、 Google Classroom から Meet を使い、動画/音声/テキストチャット (基本的にはカメラオフ、マイクオフ) で対応可能です。
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

授業と関係のない私語・チャットはしないようにして下さい。
他の受講生に迷惑になるような心ない振る舞いはしないで下さい。

本授業の事前・事後学習は，各１時間の学習を目安とします。
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）、G Suite for Education、 Microsoft アカウント（日本大学アカウントと文理学部アカウントの併存の注意）等。 （A-5-3）（A-6-3）（A-7-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Apps 、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG について調べておく。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
2 Data Visualization. 様々なデータ、分析ツール、分析事例（A-5-3）（A-6-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
3 Visualization Tools. 多様なデータ、身近なデータ（A-5-3）（A-6-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
4 Advanced Visualizations. データ処理作業／GUIプログラミングとアルゴリズム（A-5-3）（A-6-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
5 Datasets. データの基礎集計作業／データマイニング（A-5-3）（A-8-3））
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
6 Data Processing. （A-5-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
7 EDA. （A-5-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
8 Model Development. （A-5-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
9 Model Evaluation. （A-5-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
10 Excercise. Google Colaboratory と Python による分析（A-5-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
11 Machine Learning. 学生意識調査（A-5-3）（A-6-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
12 Regression. 仮説構築（A-5-3）（A-6-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
13 Classification. データ分析（A-5-3）（A-6-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
14 Clustering. レポート、質疑応答、フィードバック（A-5-3）（A-6-3）（A-7-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
15 地域調査の概要（A-5-3）（A-6-3）（A-7-3）（A-8-3）
【事前学習】Google Classroom で予習を行う。 （A-5-3） （1時間）
【事後学習】Google Classroom で復習し、課題を行う。 （A-5-3） （1時間）
その他
教科書 なし
参考書 盛山和夫 『社会調査法入門』 有斐閣 2004年
中山浩太郎 (監修)・松尾豊 (協力) ・塚本邦尊・山田典一・大澤文孝 (著) 『東京大学のデータサイエンティスト育成講座 Pythonで手を動かして学ぶデータ分析』 マイナビ出版 2019年
シーモア・パパート (著)、奥村貴世子 (訳) 『マインドストーム 子供、コンピューター、そして強力なアイデア』 未来社 1995年
長野宏宣・中川晋一・蒲池孝一・櫻田武嗣・坂口正芳・八尾武憲・衣笠愛子・穴山朝子 『IT技術者の長寿と健康のために』 近代科学社 2016年
成績評価の方法及び基準 各自の課題の総合的な評価(100%)
原則として、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 の利用を前提としています。
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。
Google Classroom のクラスに参加がない場合、成績評価が出来ません。
ただし、非常事態における対応については検討致します。
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-5-3（挑戦力）、A-6-3（コミュニケーション力）、A-7-3（リーダーシップ・協働力）、A-8-3（省察力）の修得状況を評価します。
オフィスアワー Google Classroom で行います。対面授業の場合は授業終了時。
備考 NU-AppsG、 Google Classroom を使えるようにすること。
シラバスの内容は学生の皆さんの学修の状況を考慮して、変更することもあります。
また、事前学習・事後学習の時間は目安です。

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