授業コード 10031124 クラス 24
科目名 卒業論文 単位数 2
担当者 高濱 節子 履修期 後期授業
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,卒業研究における研究成果を踏まえて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
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)
卒業研究から卒業論文への発展について
第2回 卒業研究の振り返りと修正
第3回 卒業論文題目および要旨の作成・発表
第4回 資料収集・追加データの収集と分析①
追加研究内容に係る追加学習
第5回 資料収集・追加データの収集と分析②
追加研究内容を踏まえた問題設定の具体化
第6回 資料収集・追加データの収集と分析③
追加研究に係るプログラムの追加・修正
第7回 資料収集・追加データの収集と分析④
データの収集と分析
第8回 資料収集・追加データの収集と分析⑤
追加研究の結果についての考察
第9回 卒業論文全体の執筆指導①(問題設定,関連研究についての考察)
第10回 卒業論文全体の執筆指導②(研究結果,結論)
第11回 卒業論文草稿の提出
第12回 卒業論文全体の校正と指導①(構成的な修正)
第13回 卒業論文全体の校正と指導②(内容的な修正)
第14回 卒業論文全体の校正と指導③(内容的な追加と構成的な再修正)
第15回 卒業論文全体の校正と指導④(様式的な修正)
授業外学習の課題 図書館やインターネットによる⽂献収集,パソコンでのデータ処理,個々のテーマに沿った学習や卒論の執筆は授業外において⾏うこと.必要に応じて,開発・基礎データの収集作業の⽀援を⾏う.開発・基礎データ収集・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 【対面授業】無 【非対面授業】(同時双方向:有 課題研究:有)
授業は,Zoomによる同時双方向型授業とする. 
原則として⽋席は認めない。
就職活動等でやむを得ず⽋席する場合は、必ず事前にその旨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 【期末試験】無
卒論のテーマ設定,スケジュール管理,開発とデータ収集,分析,研究全体を通じた卒論への取り組み姿勢(30%),卒業論文の内容(70%)で総合的に評価する.
テキスト 卒業論文執筆に必要なデータ、⽂献の紹介を随時⾏う。
参考文献 卒業論文執筆に必要なデータ、⽂献の紹介を随時⾏う。
主な関連科目 経営情報論Ⅰ・Ⅱ,B2群特殊講義a(アルゴリズムとプログラミング演習),B2群特殊講義a(アルゴリズムとプログラミング発展
演習)
オフィスアワー及び
質問・相談への対応
①授業中での積極的な質問や意⾒を期待する.これらは,卒業研究への取り組み姿勢として評価する.
②質問や相談については,主に授業中に対応する.

■カリキュラム情報
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(F群) FCBA46061 2017~2017 4