シラバス情報
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教員名 ： 石野 亜耶
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科目名
研究指導ＡⅡ （経営情報論特論）
授業コード
71216
担当者名
石野 亜耶
副題
単位数
4単位
配当年次
1年
開講学期
2026年度前期、2026年度後期
教職免許種類
授業内容
本授業では、研究指導AⅠで立てた研究テーマ・研究計画に基づき研究を進め、修士論文の執筆・完成に向けて取り組みます。 到達目標と卒業認定・学位授与の方針との関連
研究テーマ・研究計画に沿って研究を遂行し、修士論文としてまとめる能力の修得を目的とします。
授業計画
＜前期＞
第1回 研究計画の確認 第2回 進捗報告 第3回 進捗報告 第4回 進捗報告 第5回 進捗報告 第6回 進捗報告 第7回 前期中間のまとめ 第8回 進捗報告 第9回 進捗報告 第10回 進捗報告 第11回 進捗報告 第12回 進捗報告 第13回 目次案の作成 第14回 目次案の修正 第15回 前期のまとめと後期実行計画の確定 ＜後期＞ 第16回 進捗報告 第17回 進捗報告 第18回 進捗報告 第19回 進捗報告 第20回 進捗報告 第21回 目次案の改訂 第22回 修士論文の作成と検討 第23回 修士論文の作成と検討 第24回 修士論文の作成と検討 第25回 修士論文の作成と検討 第26回 論文の最終チェック 第27回 論文の最終チェック 第28回 論文の最終チェック 第29回 論文の最終チェック 第30回 修士論文最終試験準備 関連科目
経営情報論特論、経営科学特論 準備学習等の指示
本授業は、受講生による研究進捗報告を中心に進めます。各回の授業開始時までに、報告用資料を作成してください。 教科書
※ 経営情報論特論の教科書と同じ書籍です。 参考文献
定期試験の実施
定期試験は実施しません。
成績評価の方法
成績評価は以下の4項目により総合的に行います。
実務経験と授業との関連
なし
備考
学部で開講している「AIリテラシー入門」、「データマイニング論」、「データマイニング演習」、「AIの基礎と応用」（2025年度までの科目名 「AIとビジネス」）を履修しておくことが望ましい。
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