| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 50468:[2025 春セメスター]政策工学入門(P) | 2025 | 春セメスター | 金3 | 政策科学部 | 周 緯生 | 2 |
キャンパス
授業施設
授業で利用する言語
授業の概要と方法
受講生の到達目標
事前に履修しておくことが望まれる科目
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員(複数担当の場合) |
テーマ |
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| キーワード・文献・補足事項等 | |
| 1 | なぜ「政策工学」か |
政策科学と政策工学、政策工学の知的構造と社会的効用
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| 2 | 設計科学(design science)と認識科学(Cognition science) |
あるべきものの探求とあるものの探求、人間の実践活動の科学化と人間の認識活動の科学化 |
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| 3 | 工学的アプローチと政策システムの最適化 |
工学(engineering)、システム工学(systems engineering)と社会工学(social engineering) |
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| 4 | 政策科学と政策ライフサイクル |
問題の認識(課題の抽出)、政策の策定(立案)、実施、管理(評価) |
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| 5 | 政策工学の基礎:数学の基本 |
政策分野でよく使われる数と量の概念、社会データのサイエンス、データで語る確実さ |
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| 6 | 政策課題の抽出(問題発見と目標設定):決め方の基礎 |
案につける順序、「良さ」の表現、シナリオライティング法など |
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| 7 | 政策課題の抽出(問題発見と目標設定):数学モデル化 |
1)トップダウン型モデルとボトムアップ型モデル
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| 8 | 政策課題の抽出(問題発見と目標設定):不確実性の扱い |
1)確信の度合いの確率
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| 9 | 政策の策定:システム的思考力 |
1)システムとシステム工学(systems engineering)
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| 10 | 政策の策定:最適化の手法 |
線形計画と非線形最適化 |
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| 11 | 政策の分析評価手法 |
政策評価の基準、因果関係の把握、PDCAサイクル、政策ライフサイクル、新型コロナウェルス対策事例 |
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| 12 | 政策の分析評価手法 |
予測手法、戦略的マネジメントシステム |
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| 13 | 政策工学の実践:実験政策学 |
自然科学の実験と社会科学の実験、実験経済学 |
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| 14 | 複雑系理論と政策工学 |
2021年ノーベル物理学賞からの啓示、複雑系理論、協働と統合、最適化(部分最適化から全体最適化へ) |
授業実施形態
第1回目講義はメディア授業となります。
授業外学習の指示
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
|---|---|---|
| 定期試験(筆記) | 0 | |
| レポート試験 (統一締切日を締切とするレポート) |
0 | |
| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 (日常的な授業における取組状況の評価) |
100 | 出席率及び授業期間中で実施する小テスト、または課題レポートで、平常点評価として学習到達度などを評価する。 |
成績評価方法(備考)
受講および研究に関するアドバイス
教科書
教科書(使用頻度、その他補足)
参考書
参考書(使用頻度、その他補足)
参考になるwwwページ
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
備考
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/