授業コード 22015803 クラス 03
科目名 卒業研究 単位数 4
担当者 大澤　真也 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 卒業研究
授業の概要 各自が決定したテーマを基に、以下のようなスケジュールで卒業研究を形にすることを目的とする。前期はクラス全体で論文執筆に必要となる知識を学び、後期は個人で作業を進めることが中心となる。
学習の到達目標 学科で定めたルーブリックに沿って、一定水準以上の卒業研究論文を執筆する。
授業計画 第１回 研究の概要を決定する　その1
興味関心に基づき研究テーマの概要を設定する
第２回 研究のテーマを決定する　その2
参考文献を読み進め内容を理解する
第３回 良い研究テーマとは
リサーチクエスチョンの立て方を考える
第４回 先行研究の検索
図書館をはじめとした文献検索の方法を学ぶ
第５回 先行研究のまとめ方
先行研究を収集しレビューを行う
第６回 先行研究のまとめ方に関する演習
複数の先行研究を整理する
第７回 データの収集法
具体的なデータ収集方法を理解する
第８回 研究のデザイン
研究の種類を理解した上でデザインを考える
第９回 データ分析の種類
データ分析の種類（質・量）について学ぶ
第１０回 データ分析の手法
オープンソースのソフトウェアを活用して実際に分析を行う
第１１回 データの解釈
分析に基づき解釈のやり方について議論した上で理解する
第１２回 論文の書き方：先行研究のまとめ
論文の様式に従い先行研究をまとめる
第１３回 論文の書き方：リサーチデザイン
論文の様式に従いリサーチデザインを組み立てる
第１４回 論文の書き方：データの分析
論文の様式に従い実際にデータを分析する
第１５回 前期にまとめた概要を基本にして、必要な参考文献を読み進めデータを収集していく。
論文の50%を目安に完成させる
第１６回 データを収集する：データの種類
データの種類を意識した上でデータ収集方法について検討する
第１７回 データを収集する：データの入手
データを収集する方法について検討し実行する
第１８回 データを収集する：データの整理
収集したデータをソフトウェアを用いて整理する
第１９回 データを整形する：理論編
データを整理する上で必要な理論について学ぶ
第２０回 データを整形する：実践編
データを整理する上で必要なソフトウェアを利用して分析する
第２１回 データを分析する：理論編
データを分析する手法に関する基本的な理論を学ぶ
第２２回 データを分析する：利用可能なツール
オープンソースで利用可能なツールを検索し体験する
第２３回 データを分析する：実践編
研究目的に合うソフトウェアを利用して分析を体験する
第２４回 論文を執筆する：導入および先行研究の整理
文章化を行う
第２５回 論文を執筆する：リサーチデザインおよびデータの提示
文章化を行う
第２６回 論文を執筆する：データの分析および解釈
文章化を行う
第２７回 論文を執筆する：全体を見直す
文章化を行う
第２８回 論文を校正する：論理の流れを意識する
文章化を行う
第２９回 論文を校正する：誤字脱字を修正する
文章化を行う
第３０回 最終発表
概要をまとめ口頭発表を行う。
授業外学習の課題 授業計画に沿って卒業研究を執筆する（週3時間）。
履修上の注意事項 大学生活4年間の集大成としての卒業研究を完成させるためにも、計画通り地道に研究を行うこと。なお口頭発表を2025年1月下旬に行うので、必ず出席すること。定期的に定められている締め切り時に間に合うように課題を遂行すること。
成績評価の方法・基準 1. 課題（30%）
2. 卒業研究論文＋口頭発表（70%）
テキスト 特になし。
参考文献 各自収集すること。
主な関連科目
オフィスアワー及び
質問・相談への対応		 メールや面談により随時対応する。事前に連絡すること。フィードバックはMoodle上で行う。
■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 身につく能力
知識・技能 思考力 判断力 表現力 協創力
人文学部英語英文学科（専攻科目） － 2014～2016 4 - - - - -
人文学部英語英文学科（卒業研究） FHEN40701 2017～2022 4 - - - - -
人文学部英語英文学科（卒業研究） FHEN40701 2023～2023 4 ○ ○ ○ ○ ○