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ネットワーク論
| 科目名 平成28年度以降入学者 |
ネットワーク論 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 菅野 剛 | ||||
| 単位数 | 2 | 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 | ||
| 授業テーマ | ネットワーク分析 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | データに基づいて判断を下すというプロセスに触れる機会を提供します。自ら分析を行い、自ら事実を確かめ、自ら考察を行うという流れを経験します。 授業の進行については理解度を見ながら柔軟に調整する場合があります。 |
| 授業の方法 | 教科書を読み進め、PC教室で R を用いて分析を行います。教科書が必要です。 Google Classroom で確認課題や小テスト等を行います。各種資料を閲覧し、課題を提出し、教員がフィードバックを行う授業を行う場合もあります（授業進行により時期と内容を調整する場合があります）。Google Classroomを用い、予習・受講・復習の資料閲覧や課題学習に、PC(Mac/Windows)やタブレット端末を利用します。ブラウザは Google Chrome か Firefox を使います。Windows 標準のInternet Explorer を使うと不明な理由で作業が出来ない場合がありますので注意して下さい。文理学部のPCアカウントのパスワードを忘れてログオン出来ない、日本大学のNU-AppsGアカウントのIDやパスワードを忘れた、等の方は Google Classroom のクラスへの登録が出来ません。 授業と関係のない私語は厳禁とします。私語に対しては、退室指示や履修取り消しにて対応します。 分析に用いるソフトウェアが R や Python 等のようにオープンソースであることは、一生活用出来る分析環境を整える上で決定的に重要です。 |
| 履修条件 | 課題、テスト、成績評価のため、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG を用いて、授業時に伝える Google Classroom のコースへ登録する必要があります。 |
| 事前学修・事後学修，授業計画コメント | 日頃からGoogle Classroomにアクセスし、授業連絡の確認、資料の閲覧、課題の学習を行って下さい。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：NU-AppsG、Google Classroomの説明、第1章 ネットワークデータの入力 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 2 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第1章 ネットワークデータの入力 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 3 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第2章 最短距離 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 4 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第2章 最短距離 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 5 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第3章 ネットワーク構造の諸指標 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 6 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第3章 ネットワーク構造の諸指標 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 7 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第4章 中心性 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 8 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第4章 中心性 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 9 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第5章 ネットワーク構造の分析 ネットワーク構造に関する課題について，質疑応答及びフィードバックを行う。Google Classroomの資料を閲覧・視聴し、Googleフォームの課題を提出し、理解を深める 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 10 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第5章 ネットワーク構造の分析 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 11 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第6章 ネットワークの類似性 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 12 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第6章 ネットワークの類似性 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 13 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第7章 統計的ネットワーク分析 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 14 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第7章 統計的ネットワーク分析 統計的ネットワーク分析に関する課題について，質疑応答及びフィードバックを行う。Google Classroomの資料を閲覧・視聴し、Googleフォームの課題を提出し、理解を深める 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| 15 |
事前学習：教科書の該当箇所を読んで予習を行う 授業内容：第7章 統計的ネットワーク分析 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、課題を行い、教科書を読んで復習する |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 鈴木努 『ネットワーク分析 （Rで学ぶデータサイエンス）』 2017年 第2版 授業では、教科書を読み進め、PCを操作してデータ分析を行います。教科書を買う必要があります。 |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(20%)、 授業内外の Google Classroom での課題、レポート、テスト等(80%) 課題、テスト、成績評価のため、日本大学のGmailアカウントNU-AppsGを用いて、初回授業時に伝える Google Classroom のコースへ登録する必要があります。 Google Classroom のコースへの登録がない場合は、成績の評価は出来ません。 |
| オフィスアワー | 授業終了時。Google Classroomでも、可能な範囲で随時質問を受けつけます。 |
| 備考 | 「基礎統計学」「初等多変量解析」「社会学応用講義Ⅱ」を履修していることが望ましいです。これまで学んだことを踏まえ、 R や Python 等で分析を行います。 社会学科では、数学、統計学、PCによる情報処理を学んだ度合いは、人それぞれです。数学、統計学、PCによる情報処理が苦手な方は、時間をかけて努力をする必要があります。 |