シラバス詳細
タイトル「2023年度」、カテゴリ「全学共通教育-データサイエンス科目」
科目情報
科目名 |
データサイエンス特殊講義Ⅲ |
---|---|
講義名 |
データサイエンス特殊講義Ⅲ |
クラス |
01 |
担当教員 |
大成 弘子、山田 隆史、岩本 慧悟 |
実務経験のある教員による科目 |
|
配当 |
全2-4 |
キャンパス区分 |
成城キャンパス① |
開講学期 |
後期 |
開講時期 |
後 |
曜日・時限 |
水5 |
科目種別 |
講義・演習 |
単位数 |
2 |
講義情報
副題
働く人とデータ分析(ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会提供講座) |
授業の内容
この授業では、働く人と組織を理解にデータサイエンスを活用し企業の人事戦略に活用する取り組みである「ピープルアナリティクス」について学びます。採用や人材育成などでのピープルアナリティクスの事例や、人事データ特有の分析手法、データ取得手法、倫理的な問題などについて講義します。加えて、実務課題に近いケーススタディを用いて、ピープルアナリティクスプロジェクトにおける一連のプロセスを体験します。 |
到達目標
・ピープルアナリティクスの視点から企業人事の機能を理解することができます。 |
ディプロマポリシーとの関連
授業の方法
基本には、講義内容をまとめたレジュメを配付し、それをもとにした講義形式で進めますが、各回のテーマに沿ったゲストスピーカー(先進的な取り組みをしている人事担当者)による講演や、事例研究(ケーススタディ)を用いた受講生同士の議論も行う予定です。 |
授業の計画
週 |
内容 |
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1 |
授業のガイダンス、ピープルアナリティクスの概観 |
2 |
ピープルアナリティクスと人文・社会科学との接点 |
3 |
ピープルアナリティクスの道具箱:データ取得と分析の技法 |
4 |
採用のピープルアナリティクス |
5 |
配属のピープルアナリティクス |
6 |
人材育成のピープルアナリティクス |
7 |
組織開発のピープルアナリティクス |
8 |
ピープルアナリティクスにおけるテキスト分析の活用 |
9 |
従業員サーベイの設計 |
10 |
従業員サーベイの分析 |
11 |
ピープルアナリティクスと情報倫理 |
12 |
ピープルアナリティクスと従業員のウェルビーイング |
13 |
これからのピープルアナリティクス |
14 |
ケーススタディ |
15 |
授業のまとめ、「講義レポート」の分析からみる振り返り |
授業の計画の補足
*大手企業やベンチャー企業で先進的な実践に取り組んでいるゲストスピーカーをお招きする予定です(全2〜3回を予定しています) |
課題に対するフィードバックの方法
・レポートに記載のあった疑問や質問については、次回以降の授業中で回答する。 |
授業時間外の学修(予習・復習等)
・各授業で配布される資料や、講師が紹介する参考文献などについて学びを深めてください。 |
成績評価の基準と方法
成績評価の基準と方法 |
割合(%) |
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平常点(授業への参加度等) |
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小テスト |
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小レポート |
100 |
定期試験 |
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定期試験に代わるレポート |
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その他(補足欄参照) |
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成績評価の基準と方法の補足
毎回の授業に関する小レポート(100%) |
教科書
著者名 |
書籍名 |
出版社 |
発行年 |
価格 |
ISBN |
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教科書の補足
<教科書不要科目> |
参考文献
著者名 |
書籍名 |
出版社 |
発行年 |
価格 |
ISBN |
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一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 |
ピープルアナリティクスの教科書 |
日本能率協会マネジメントセンター |
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参考文献の補足
*初回授業で、無料配布しますので購入する必要はありません。 |
履修者への要望
各回のレポートは、紙ではなくwebフォーム上での提出を求めます。入力に適したデバイス(PC、タブレット、スマートフォンなど)をご持参ください。 |
教員との連絡・相談方法
相談可能場所 |
相談可能時間 |
E-mail Address※ [at]は@に置き換える。 |
補足 |
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非常勤講師控室 |
授業前後の30分間(要:アポイントメント) |
各回の担当講師が授業内でメールアドレスを共有します。 |
その他
備考(特記事項)
※2022年度以降入学者のみ履修可。 |