| 年度 |
2024年度 |
開講部局 |
経済学部経済学科昼間コース |
| 講義コード |
G6038323 |
科目区分 |
専門教育科目 |
| 授業科目名 |
国際経済学２ |
授業科目名
（フリガナ） |
コクサイケイザイガク２ |
| 英文授業科目名 |
International Economics 2 |
| 担当教員名 |
安武 公一 |
担当教員名
(フリガナ) |
ヤスタケ コウイチ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
2年次生 後期 ３ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(3T) 火5-8：経B257 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
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| 講義と演習と協調的活動をミックスした授業を展開します． |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
2
:
初級レベル
|
| 学問分野（分野） |
24
:
社会科学 |
| 学問分野（分科） |
03
:
経済学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
地球観測衛星データ・リモートセンシング・経済成長・経済発展・国際比較 |
| 教職専門科目 |
|
教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | 中等教育科学（社会・地理歴史・公民）プログラム
（能力・技能）
・社会系内容領域の資料・データを収集・読解し，分析・批評できる
（総合的な力）
・調査・研究や教育実践，社会的活動等の成果をまとめ，プレゼンテーションできる
現代経済プログラム
（知識・理解）
・経済問題の理論的分析に関する基礎知識 |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
データサイエンスを志向した新しい社会科学分析の初歩の初歩を扱います．具体的には，Google Earth Engineなどの地球観測衛星データを使って，現在注目されている新しい経済分析について学びます．夜間光データなどのリモートセンシングデータを使った経済成長分析（国際比較）などを予定しています．この授業でマスターできる内容は次の通りです．
- データサイエンス的なアプローチによるまったく新しい経済分析について学ぶことができます．
- データ分析と管理の実習を通して基礎的なUnixの操作方法をマスターすることができ，コンピュータとより親しくなることができます（事前知識やスキルは一切要求しません）．
- 経済諸変量の予測に関するグループレポートの作成を通してアカデミック・ライティングの基礎を習得することができます． |
| 授業計画 |
第1回 イントロダクション（この授業の進め方・地球衛星データなどのオルタナティブデータを使った新しい社会科学について・成績評価）
第2回 地球観測衛星データ利用の実際（その1）
第3回 地球観測衛星データ利用の実際（その2）
第4回 Google Earth Engine 基礎実習１
第5回 Google Earth Engine 基礎実習２
第6回 Google Earth Engine 基礎実習３
第7回 Google Earth Engine 応用実習１（Covid-19が経済活動に与えた影響の国際比較分析をやってみよう！（レポートとプレゼンテーションスライド作成その1））
第8回 Google Earth Engine 応用実習２（Covid-19が経済活動に与えた影響の国際比較分析をやってみよう！（レポートとプレゼンテーションスライド作成その2））
第9回 Google Earth Engine 応用実習３（Covid-19が経済活動に与えた影響の国際比較分析）グループ別発表
第10回 Google Earth Engine 応用実習４ （夜間光データを使った経済発展の国際比較分析（レポートとプレゼンテーションスライド作成その1））
第11回 Google Earth Engine 応用実習５ （夜間光データを使った経済発展の国際比較分析（レポートとプレゼンテーションスライド作成その2））
第12回 Google Earth Engine 応用実習6 （夜間光データを使った経済発展の国際比較分析）発表
第13回 Google Earth Engine 応用実習7 （夜間光データを使った経済発展の国際比較分析（レポートとプレゼンテーションスライド作成その1））
第14回 Google Earth Engine 応用実習8 （各グループによるオリジナルな国際比較分析（レポートとプレゼンテーションスライド作成））
第15回 Google Earth Engine 応用実習9 （各グループによるオリジナルな国際比較分析）発表
授業中の課題レポートはグループ単位での作成を予定しています．期末レポートは各個人別に作成してもらいます．
カタカナが多いシラバスですが，プログラミング言語やUnixに関する基礎知識は一切問いません．正真正銘のビギナーでも責任をもってガイドします．安心してください．また最終的な期末レポート以外の授業中の課題レポートはグループ単位での作成を予定しています．グループ単位でのレポート作成方法については，授業中にガイドしますので，この点についても安心してください． |
| 教科書・参考書等 |
非常に新しい分野なので教科書や参考文献は基本的にGitHubで公開されているものなど，WEB上のものを指示します（日本語で出版されている文献はほとんどありません）． |
授業で使用する
メディア・機器等 |
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| 【詳細情報】 |
ChatGPTを積極的に授業での活動に利用することも考えています．毎回ラップトップコンピュータ（ノートパソコン）は持ってきてください．スマートフォンのみの受講は認めません（使えません）． |
授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
コンピュータやファイナンスに関する基礎知識は一切前提としません．安心してください．Windowsのファイル操作でさえおぼつかない方であっても大丈夫！心配しないでください．授業中，あるいは事前学習と事後学習をきちんと実行すれば，必ずコンピュータと友だちになれます．夢を持って授業に臨んでください． |
履修上の注意
受講条件等 |
プログラム言語やリモートセンシング技術に関する基礎知識は一切要求しませんので安心してください．ただし，基礎知識は前提としませんが授業中に説明する，クラウドサービスの基本的な操作方法やコンピュータに関する基礎概念（ファイル構造など）はきちんと理解するようにしてください．幸せになれます．なお，毎回ラップトップコンピュータ（Note PC）は持ってきてください．スマホのみの受講は禁止します（そもそもスマホだけでは何もできません）． |
| 成績評価の基準等 |
授業後のミニッツペーパーで授業参加度を判断した上で，授業後半に作成を予定しているグループ単位でのリポートに加え個人別に作成してもらう予定の期末レポートで総合的に評価します．授業への積極的参加が高評価を得る道です． |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
授業スタイルも内容もおそらく受講者が初めて見聞きするものであるかもしれません．そのため，可能であれば，初回のガイダンスに出席することをオススメします．なお，授業は基本的にグループ単位の活動を中心として展開します．グループはランダムに編成します．新しい内容を学ぶという夢とグループ単位で活動するという責任をもって授業に参加してください．責任ある積極的な学生諸君の受講を期待しています．
大事なことなので繰り返します．データ分析の授業ですので必然的にコンピュータを使いまくりますが，現在の知識レベル，技術レベルは一切問いません．大事なことは「データ分析やデータサイエンスに憧れや夢や希望を持っているか」どうか，です．それがあるなら，プログラムに関する知識など一切不要です．ひとつひとつ責任を持ってガイドします．是非チャレンジしてみてください． |
| その他 |
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すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |