講義科目名		科学技術イノベーション政策分析
科目ナンバリングコード		KED-SSD5332J
講義題目		科学技術イノベーション政策分析
授業科目区分		展開科目
開講年度		2023
開講学期		前期
曜日時限		前期 水曜日 ６時限
必修選択		選択 Elective
単位数		2
担当教員		ソン・ジュンウ
開講学部・学府		大学院基幹教育科目
対象学部等		全学府 All Graduate School
対象学年		大学院生 Graduate Students
開講地区		伊都地区
その他 （自由記述欄）		第1回目はガイダンスのほかに授業の進め方や課題について説明を行う。履修を検討している者は必ず出席すること。 　講義形態はZoomを使用した遠隔講義と教室での対面講義のハイブリッド形式。Zoomのアクセス用URLはMoodleでご案内しますので、履修希望者はMoodleに登録すること。対面講義の教室は、伊都キャンパス・センターゾーンの共進化社会システムイノベーション施設3階の332セミナー室を使用する。

履修条件		特に無し
授業概要		本講義では、科学技術イノベーション政策分析のためのデータを利用・収集し、定量的手法を用いて分析するための基礎知識を得る。講義の第1部ではでは既に存在する公的統計を用いる二次分析における注意点について学び、オリジナルデータを収集するための質問票調査の過程に関する理解を深めることによって、データが生産されるコンテキストと活用できるデータの限界を常に視野に入れながら注意深く政策分析を行う能力を身に着ける。 第2部では如何なる定量的手法を選び、政策分析に用いるにしても正しい選択と活用の基礎となる統計学の基礎知識を習得してから、その基礎を固めた上で学ぶことができる様々な政策分析の定量的手法について知ることで、受講者が自分の興味を持つ分析手法を発見して更なる学習に繋げるようにする。  This lecture provides basic knowledge on how to collect and use data for science, technology, and innovation policy analysis, and how to analyze it using quantitative methods. In the first part of the lecture, students will learn about methodological concerns in analyzing already existing official statistics and gain a deeper understanding of how to collect original data through questionnaire surveys. The first part aims to highlight the importance of basing policy analysis on the context in which the data is produced. In the second part, students will acquire basic knowledge of statistics, which serves as the foundation for selecting and utilizing the adequate quantitative methods for policy analysis. This lecture then introduces various advanced methods of quantitative policy analysis in an attempt to help students discover analytical methods that interest them and motivate further study.
授業形態 （項目）		■　講義・演習 □　実験 □　グループワーク・ペアワーク □　学内外実習 □　プレゼンテーション □　ディスカッション □　PBL/TBL
授業形態 （内容）		講義形式で行う。受講者には、講義の各段階に応じて課題の提出が求められる。各課題に関する詳細については第1回目のガイダンスにて説明を行う。後半の統計学の基礎に関する回では勿論、前半の公的統計に関する回でも(直接データベースを確認するなどのために)PCを使うことがあるため、PCは毎回持参すること。
使用する教材等		板書、テキスト（紙媒体）、スライド資料（電子媒体）
全体の教育目標		政策分析のためのデータと科学的分析方法の選択・活用に関する基礎知識を基に、自分の興味を持つデータの調査と分析手法の学習に向けて更に取り組むことができる能力を身につけた人材の育成を目標とする。
個別の教育目標		公的データの二次分析から質問票調査の設計まで、政策分析のためのデータを取得する方法に関する理解を深め、統計学の基礎知識を得る。特に、分析のためのデータを用いる際には、データが生産された過程とコンテキストに十分注意しながらそのデータが分析目的に適合するか聞くことができ、分析手法を用いる際には、分析手法の新しさに惹かれるよりも統計学の基礎に基づき判断できる考え方を養う。
授業計画		外部講師との日程調整の結果に応じて授業の順番を変更する場合がある。 第1回(4/12) ガイダンス―良い政策分析とは何か (ソン） 第2回(4/19) イノベーションを測る―情報化指数の例を中心に (ソン) 第3回(4/26) イノベーションを推計する―戦後の標本調査論争と成長論争を中心に (ソン) 第4回(5/10) 公的統計と二次分析 (ソン) 第5回(5/17) 統計学の基礎(1) 記述統計・確率 (ソン) 第6回(5/24) データの収集・質問票調査の方法 (ソン) 第7回(5/31) 科学技術イノベーション政策分析と質問票調査 (大阪工業大学 長谷川光一 先生) 第8回(6/7) 統計学の基礎(2) 推定と検定 (ソン) 第9回(6/14) 統計学の基礎(3) 相関・回帰分析 (ソン) 第10回(6/21) 統計学の基礎(4) 重回帰分析 (ソン) 第11回(6/28) 科学技術イノベーション政策分析のためのデータ(1) (科学技術・学術政策研究所 富澤宏之 先生) 第12回(7/5) 科学技術イノベーション政策分析のためのデータ(2) (科学技術・学術政策研究所 富澤宏之 先生) 第13回(7/12) 政策分析の手法(1) 費用便益分析 (九州共立大学 諸賀加奈 先生) 第14回(7/19) 政策分析の手法(2) フィールド実験 (外部講師) 第15回(7/26) 政策分析の手法(3) テキストマイニングとトピックモデル (科学技術・学術政策研究所 小柴等 先生)
キーワード		政策分析、公的データ、二次分析、質問票調査、統計学
授業の進め方		上記「授業形態」（内容）に同じ。
テキスト		特に指定しない。統計ソフトについては第1回目のガイダンスにて告知する。
参考書		必要な資料・文献をその都度紹介・配布する。
学習相談		メールと面談にて行う。メールによる質問は随時受け付けるが、返信には最低1日の期間を頂く場合がある。面談はメール等にてアポイントを取ること。
試験／成績評価の方法等		出席・授業態度(20%)、統計学演習(5%×4＝20%)、課題の提出(20%×3＝60%)。 4回以上の欠席は不可とする。
その他		対面講義の教室は、伊都キャンパス・センターゾーンの共進化社会システムイノベーション施設3階の332セミナー室を使用する。
添付ファイル
更新日付		2023-05-15 15:00:28.516