| 授業コード | 12043525 | クラス | 25 |
| 科目名 | 卒業論文 | 単位数 | 4 |
| 担当者 | 高濱 節子 | 履修期 | 年間授業 |
| カリキュラム | ＊下表参考 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業題目 | 最適意思決定に対する経営科学および情報科学の応用 |
| 授業の概要 | これまでのゼミナールにおける学習テーマは，「最適意思決定に対する経営科学および情報科学の応用」であった．したがって，卒業論文でも次の三つの要素をもとに，ゼミの集大成として卒業論文の完成を目指す． ①経営科学に関する部分・・・最適意思決定，数理計画，ゲーム理論など ②情報科学に関する部分・・・インターネット，プログラミングなど ③応用事例に関する部分・・・事例研究，システム作成，シミュレーションなど 具体的な研究テーマは個人的に選択してもよいし，場合によっては，若干名のグループによる共同研究でも構わない． |
| 学習の到達目標 | 決して高度なテーマに取り組む必要はないが，コンピュータと経営科学の技法を用いつつ，各自の最善の努力をおこなうこと． |
| 授業計画 | 第１回 | イントロダクション（授業の進め方および卒業論文作成スケジュールについて） |
| 第２回 | テーマ設定のための共通基礎学習① | |
| 第３回 | テーマ設定のための共通基礎学習② | |
| 第４回 | テーマ設定のための共通基礎学習③ | |
| 第５回 | 卒論題目決定 | |
| 第６回 | 卒論要旨作成 | |
| 第７回 | 開発・基礎データ収集，データ分析① | |
| 第８回 | 開発・基礎データ収集，データ分析② | |
| 第９回 | 開発・基礎データ収集，データ分析③ | |
| 第１０回 | 開発・基礎データ収集，データ分析④ | |
| 第１１回 | 開発・基礎データ収集，データ分析⑤ | |
| 第１２回 | 開発・基礎データ収集，データ分析⑥ | |
| 第１３回 | 開発・基礎データ収集，データ分析⑦ | |
| 第１４回 | データのまとめ方 | |
| 第１５回 | 第1回中間発表 | |
| 第１６回 | 後期のイントロダクション | |
| 第１７回 | 第1稿執筆および添削指導(1) | |
| 第１８回 | 第1稿執筆および添削指導(2) | |
| 第１９回 | 第1稿執筆および添削指導(3) | |
| 第２０回 | 第1稿執筆および添削指導(4) | |
| 第２１回 | 第2回中間発表① | |
| 第２２回 | 第2回中間発表② | |
| 第２３回 | 第2稿執筆および添削指導(1) | |
| 第２４回 | 第2稿執筆および添削指導(2) | |
| 第２５回 | 第2稿執筆および添削指導(3) | |
| 第２６回 | 第2稿執筆および添削指導(4) | |
| 第２７回 | 最終確認・卒論印刷 | |
| 第２８回 | 卒論提出・要旨作成 | |
| 第２９回 | 卒論発表練習 | |
| 第３０回 | 卒論発表 |
| 授業外学習の課題 | １．論文執筆のため，当然授業外での調査，学習，作業が多くなる．特に，論文執筆作業は主として自宅等，授業外の作業である． ２．授業時間においては，教員及び学生相互による進捗状況をチェックすること， ３．開発・データ収集・データ分析については，自宅のパソコンを大いに活用する． |
| 履修上の注意事項 | 原則として欠席は認めない．就職活動と重なり，出席が困難な場合は，必ず事前に「就職活動であること」及び「具体的な欠席理由」を連絡すること． |
| 成績評価の方法・基準 | 卒論研究のテーマ設定，スケジュール管理，プログラム開発とデータ収集，分析，研究全体を通じた卒論作成への取り組み姿勢(30%)，中間発表(20%)，卒業論文の内容(50%)で総合的に評価する． |
| テキスト | 卒論執筆に必要な文献の紹介を随時行う． |
| 参考文献 | 卒論執筆に必要な文献の紹介を随時行う． |
| 主な関連科目 | 統計学，情報処理入門，情報処理，B群特殊講義(アルゴリズムとプログラミング演習)，情報処理概論，経営情報論，ゼミナールⅠ・Ⅱ，ゼミナールⅢ・Ⅳ |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
１．基本的には，質問・相談は授業中に随時受け付けます．また，オフィス・アワーを利用して，研究室に質問・相談に来てくれても構いません．但し，メール等で事前にアポイントメントを取って下さい． ２．メールによる質問も受け付る． |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
| 商学部経営学科（Ｄ群） | － | 2011～2016 | 4 |