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社会学演習２
| 科目名 | 社会学演習２ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 菅野剛 | ||||
| 単位数 | 1 | 学年 | 2 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 社会学科 | ||||
| 学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業概要 | - 社会現象についてのデータ分析やプログラミングを学ぶ（2019年度は、社会学科では他の教員の授業も含めて R の演習がなくなりましたのでご注意下さい） |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | - 社会現象を理解するためには、データを調べて、記述と分析を行うことが重要です。 - 社会現象は多岐にわたるので、いくつかの異なる分野についてとりあげ、多様なデータに対する柔軟な分析の一端を学びます。 - 第4次産業革命とも言われる現代社会の急激な変化に対応し、新しいことを学び続ける姿勢を身につけます。 - Science（科学）、 Technology（技術）、 Engineering（工学）、Mathematics（数学）、Art（芸術）の統合的な学習 STEAM が重要になってきています。2020年度に小学校でプログラミング教育が必修化、2022年度に高校で統計学が実質必修化となります。大学でも、「数理・データサイエンス教育の全学部学生への展開」が推進されることになりました。しかし、時代の変化の狭間に位置する学生は、学外で、自分で主体的に学ぶ必要があります。 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai2/siryo1.pdf https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-1.pdf 【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】 - 根本的な重要事項として、「『反証可能な』形で論旨を展開」する方法に触れる。 - 具体的な社会現象を抽象化し、数値で表現し、アルゴリズムや統計学に基づいて理解する論理展開に触れる。 この科目は文理学部（学士（社会学））のディプロマポリシーDP3及びカリキュラムポリシーCP5に対応しています。 |
| 授業の方法 | https://sites.google.com/a/nihon-u.ac.jp/sugano-lab/home/google-classroom - クラウド環境で ChromeBook を用い、情報処理 (Python) とレポート作成 (Markdown) を Google Colaboratory で行います。 - 世代間格差という若者にとって他人事でない事態に目を向けることで、格差や社会階層に関する議論や、方法論としてのデータ分析についての基礎的な事柄を文献の輪読を通して学びます。 - 進行状況をみながら、 Python 等のソフトウェアを柔軟に選定します。 - 授業では、スマートフォン等がある方が便利です。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。 - 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は、履修を取り消します。 - 社会調査の実施が可能な場合は、文献を読み進めながら、並行して社会調査に関する様々な作業を行います。 - 社会調査の実施と作業が出来ない場合は、授業の内容を変更します。社会調査は行わず、大規模データ分析のための高速計算機環境やクラウド環境の利用により、プログラミングとデータ分析を重点的に学びます。 本授業の事前・事後学習は，合わせて１時間の学習を目安とします。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
【授業内容】地域調査の概要 【事前学習】地域調査について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 2 |
【授業内容】調査の流れと調査作業の解説 【事前学習】社会調査について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 3 |
【授業内容】調査の流れと調査作業 【事前学習】調査作業のプロセスについて調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 4 |
【授業内容】反証可能性、仮説構築 【事前学習】仮説構築、情報と文献の収集。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 5 |
【授業内容】Google スプレッドシートによる調査作業の実施 【事前学習】調査作業について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 6 |
【授業内容】Google スプレッドシートによる調査作業 【事前学習】調査作業について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 7 |
【授業内容】Google Colaboratory と Python 【事前学習】記述統計について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 8 |
【授業内容】Google Colaboratory と Python による基礎的な分析 【事前学習】探索的分析について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 9 |
【授業内容】Google Colaboratory と Python による基礎的な分析の確認 【事前学習】基礎集計の例について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 10 |
【授業内容】Google Colaboratory と Python によるデータ分析 【事前学習】データ分析について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 11 |
【授業内容】Google ドキュメント、Markdown によるレポート執筆 【事前学習】実証的研究について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 12 |
【授業内容】反証可能性、再現可能性 【事前学習】反証可能性について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 13 |
【授業内容】発表と議論 【事前学習】プレゼンテーションについて調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 14 |
【授業内容】Google Colaboratory と Python によるデータ分析 【事前学習】データ分析について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| 15 |
【授業内容】これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める 【事前学習】データ分析全般について調べる。 【事後学習】Google Classroomで資料を閲覧し、復習する。 |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 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 |
| 成績評価の方法及び基準 | コラボレーションと各自で進めるプロジェクトの総合的な評価(100%) |
| 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。 |