KIC

RYOYUKAN　RY307

Japanese

This seminar will be offered in English, mainly catered to those who speak English as a foreign language. The seminar focuses on international development and data analysis. Students are expected to explore a topic of interest in the field of international development and conduct a literature review and data analysis for the undergraduate thesis. I welcome non-Japanese speakers to take this course. For more information, contact the instructor by email: huematsu@fc.ritsumei.ac.jp
 
本演習は「国際開発」、「データ」、「英語」を３つの大きなテーマとします。立命館大学で国際関係学を学んでいる皆さんの中には、将来的に国際開発のプロを目指す人も多くいると思います。本演習は、今日の国際開発のプロに求めらる３つのスキルを集中的に学ぶ場を提供し、皆さんのキャリアの船出の一助となる事を目的とします。

国際開発と一口に言ってもその対象となる分野は非常に多岐にわたります。昨今日本でも話題のSustainable Development Goals(SDGｓ)も、１７のゴール、１６９のターゲットからなり、貧困、教育といった前身のMillennium Development Goals (MDGs)を引き継いだ伝統的な開発目標や、海洋資源や陸上生態系の保護や気候変動への対応を目標とするものなど様々です。国際開発のプロと呼ばれる人たちも、そのスキルや専門領域は様々です。これから国際開発でのキャリアを築こうとする皆さんも、まずこれらの多くの分野の中から自分の専門領域を確立することが非常に重要になります。

また、２１世紀はデータの世紀ともいわれ、今後国際開発のどの分野を志すにあたっても、今まで以上に基礎的なデータ分析のスキルが求められるようになるでしょう。本演習では、難解な数学や統計学を要するデータ分析は不要です。初級の統計学で学ぶ基礎的なデータ分析の手法を使って事実を丁寧に整理し、卒業論文の議論を構築することが目標です。

本演習は授業の全てを英語で行う予定ですが、あくまでも英語を外国語で学ぶ学生が対象です。英語が堪能である必要はありません。将来の為に英語力を磨きたいという熱意のある学生を歓迎します。講義や演習、発表は全て英語で行う予定ですが、授業外で担当教員に個別に質問をする際は日本語でも構いません。

国際開発の分野で自身の興味のあるトピックの文献を調査し、データを使って客観的に分析し、その結果を論理的に文章にまとめ、発表する能力を身につけること。それら全てを英語で行うこと。

統計学初級のクラスを履修しておく事が望ましいが、必須ではありません。

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors)	Theme
	Keyword, References and Supplementary Information
1-15	ゼミの運営方法
	春学期前半は講義、文献講読、演習を行い、それ以降は学生による発表とディスカッションを中心に進める予定です。上記の授業の方法と概要も参照してください。本講座は２０２３年度が一年目である為、履修者の要望に応じてゼミの運営方法を柔軟に調整していく予定です。皆さんの積極的な参加と建設的なフィードバックに期待しています。

BCP停止の場合は、BCPレベル0～2の記載どおりに授業が行われます。
During the suspension period of BCP, classes will be as described in BCP levels 0-2.

各回の授業実施形態については、本科目のmanaba+Rコースニュース等で案内します。また、第1回目の授業実施形態については、第1回目授業開始までに上記コースニュース等でお知らせします(※)。なお、授業配慮等の取り扱いについては、manaba+R「国際関係学部生のページ」および「学び支援サイト」で確認してください。
国際関係学部生のページ：https://ct.ritsumei.ac.jp/ct/course_1728150
学び⽀援サイト：https://www.ritsumei.ac.jp/pathways-future/
(※) 第1回目授業の授業実施形態を確認するためにはmanaba+Rの早期利用申請を行う必要があります。早期利用申請の詳細は、2023年度履修・登録の手引きを御確認ください。なおmanaba+Rで早期利用申請をおこなっても受講登録にはなりません。受講登録期間中に改めて登録を行う必要があります。

自らの関心のあるトピックに関してより多くの本、レポート、論文等を読み、最新のニュースやポッドキャストなどもチェックすることをお勧めします。

Kind	Percentage	Grading Criteria etc.
Final Examination (Written)
Report Examination (A report to be submitted by the unified deadline)
Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　 (Evaluation of Everyday Performance in Class)	100	タームペーパー40％ 日常点評価60％ 出席（１０%） 授業内での貢献度（５０％)

履修時の英語力は問いません。本演習は将来の目標の為に英語を学ぶ熱意のある学生を対象に運営します。私の個人的な経験を振り返ると、海外留学当初は英語で非常に苦労しました。その後、効果的な英語学習には「英語を使わなければならない環境」でより多くの失敗を積み重ね、そこから学び続ける事が重要だと気付きました。本演習は皆さんが安心して英語を学びながら卒業論文に取り組む環境を提供することが目的です。本演習を通して自身の興味のある分野を英語で学び、卒業後に英語圏への留学を希望する学生や英語を使う仕事に就く希望のある学生を歓迎します。既に高い英語力を持ち、データを使って国際開発を学びたい学生も歓迎します。データ分析には統計学の初歩の知識が必要になります。既に統計学の授業を履修している事が望ましいですが、本演習と並行して履修することも可能です。繰り返しになりますが履修時の英語力や統計学のスキルは問いません。本演習を通して英語力やデータ分析のスキルを高めたいというやる気のある学生の応募をお待ちしています。

教科書は特に指定しません。学期毎に輪読する文献を指定します。

各学生のタームペーパーや卒業論文のテーマによって適宜関連する文献を提案します。

Talk with Students,Other (Separate instructions will be provided)

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/