シラバス（詳細）

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2024年度
科目名 観光研究ゼミナール�� 科目コード 1233 単位数 2
担当者名 三田村　保 開講セメスター 第4セメスター 開講年次 2年次
授業の方法 演習 到達目標 F,H 実務経験 無　
ナンバリング LSe401 ※DP（ディプロマポリシー）と到達目標の関連性については、カリキュラムマップ（商学科・観光産業学科）参照
授業のねらい
本講義は、ゲーム、アプリ、Webサービス、SNS、人工知能、データサイエンス、仮想現実など、情報技術（IT）とその応用分野の基礎知識としてPythonプログラミングを学びます。また、自ら観光産業とIT、およびその応用分野に関連した観光情報学に関するテーマを設定し、調査、報告、ディスカッション、制作、レポート作成などを通して、問題解決能力の向上を目指します。
到達目標
Pythonによるプログラミンの基礎が修得できる。観光情報学に関するテーマを自ら発見し、調査および分析などを行い、発表・ディスカッションなどによる問題解決能力が修得できる。
授業内容
1週目 講義ガイダンス、開発環境の整備
2週目 Python基礎（１）変数、数値演算、テーマ（１）テーマの選定と背景の調査
3週目 Python基礎（２）文字列演算、テーマ（２）選定したテーマに対する仮説の設定
4週目 Python基礎（３）リスト、研究計画（１）研究計画の作成
5週目 Python基礎（４）タプル、研究計画（２）研究計画の検討
6週目 Python基礎（５）条件分岐、研究計画発表
7週目 Python基礎（６）繰り返し、活動報告・ディスカッション（１）データの分析方法の検討
8週目 Python基礎（７）集合、活動報告・ディスカッション（２）分析結果の意見交換
9週目 Python基礎（８）関数、活動報告・ディスカッション（３）研究進捗に対するフィードバック
10週目 Python基礎（９）クラス、活動報告・ディスカッション（４）研究の問題点の整理
11週目 Python応用（１）データ分析（１）pandas、活動報告・ディスカッション（５）提案された解決策の検討
12週目 Python応用（２）データ分析（２）Series、活動報告・ディスカッション（６）データの結果に基づく仮説の検討
13週目 Python応用（３）AI・機械学習（１）scikit learn、活動報告・ディスカッション（７）実施した解決策の効果検証
14週目 Python応用（４）AI・機械学習（２）SVM、活動報告・ディスカッション（８）研究のまとめ
15週目 Python応用（５）AI・機械学習（３）予測、研究発表
16週目 振り返り・講評。但し、やむを得ず、15週目までの授業内容を実施できなかった場合は補講授業を行います。
準備学修（予習・復習）の具体的な内容及びそれに必要な時間
・各週３時間の予習・復習を行うこと。
・予習：資料は事前にLMSにて配布するので、要点を把握するとともに、不明点を明らかにしておくこと。
・復習：授業での指導・議論を振り返り、課題に取り組むこと。課題はLMSにて提出すること。
成績評価の方法・基準
・成績評価は11週以上出席した履修者を対象とし、課題やゼミでの活動内容をもとに評価します。
履修上の留意点
・私語や遅刻等で注意を受けて改善しない者は、不合格となることがあります。
・授業内で課題の提出、プログラミング、研究発表を行うので、ノートPCを持参してください（学内アクセスポイント使用予定）。

課題に対するフィードバックの方法
・LMSにて提出された課題や発表に対し適宜フィードバックをします。
テキスト
特になし。必要に応じて資料を配布します。
参考書
高橋麻奈『やさしいPython』（SBクリエイティブ）2838円
岡本 健 (編集), 松井 広志 (編集), 松本 健太郎 (編集)『ゆるレポ: 卒論・レポートに役立つ「現代社会」と「メディア・コンテンツ」に関する40の研究』（人文書院）1980円