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博士後期課程
あらゆる領域においてイノベーションの実現とその基盤を担う人材を養成する
 博士後期課程のカリキュラムは、必修科目としての「研究指導I・II・III」、「特殊演習I」(いずれも主指導教員担当分)、選択科目としての「特殊演習II」「特殊講義」から構成されています。
 選択科目は、修了までに4単位以上の単位取得が必要です。たとえば特殊講義を4科目履修する選択も可能であり、また特殊演習IIを2科目履修する選択も可能です。選択科目は、1年次/2年次に配当されますが、年次による履修の制限はありません。講義科目に関しては、当該研究分野およびそれに隣接するより広範な知識の獲得を目的とし、特殊演習IIは当該分野に関する知識と方法論をより深く学びます。
必修科目
  • 研究指導I  (1年通年) 4単位
  • 研究指導II  (2年通年) 4単位
  • 研究指導III  (3年通年) 4単位
  • 特殊演習I (主指導教員担当分)(1/2年前期・後期) 2単位
選択科目
  • 特殊講義科目(1/2年前期・後期) 各1単位
  • 特殊演習II(1/2年前期・後期) 各2単位
修了要件および履修指導、研究指導の方法
  修了要件は、本博士後期課程に3年以上在学し必修科目14単位(研究指導I・II・IIIそれぞれ各4単位と主指導教員担当分の特殊演習I、2単位)、選択科目(特殊講義科目および特殊演習II)から計4単位以上の総計18単位以上を修得し、必要な研究指導を受けた上、博士論文の審査及び最終試験に合格することです。
履修モデル
履修モデルとしては、養成する人材像ごとに下記の履修モデルを想定しています。
ビジネス・インキュベーター
 新規事業の創造や企業再生の仕組みの構築を目指す学生は、1年次には2科目の特殊講義を選択する。それらは「イノベーション論」と「経営事業創造」で、そこでは事業創造の基本を学ぶ。さらに、必修科目として、主指導教授の「特殊演習I」を履修し、研究のための理論や方法などを学ぶ。2年次には、その研究の幅を広げるため、特殊講義からさらに2科目選択する。「ソーシャル・イノベーション」と「知的情報システム」を選択する。
博士論文の作成には、「研究指導I、II、III」を必修科目として履修し、主指導教員のもとで博士論文の企画、作成、執筆を行う。
地域プロデューサー/地域ソーシャル・イノベーター
地域づくりの仕組みの構築を目指す学生は、1年次には2科目の特殊講義を選択する。それらは「ソーシャル・イノベーション」と「地域マネジメント」である。これらの科目を履修することで地域づくりの基本を習得する。さらに、主指導教員が行う「特殊演習I」を履修し、研究のための理論や方法などを学ぶ。2年次には、さらに研究の幅を広げるために選択科目として特殊講義2科目を選択する。それらは「地域・グローバルイノベーション」と「知的情報システム」で、これらの科目を履修することでより研究の幅を広げることができる。
博士論文の作成には「研究指導I、II、III」を必修科目として履修し、主指導教員のもとで博士論文の企画、作成、執筆を行う。
イノベーション研究者
様々な組織のイノベーション研究を行う研究者志望の学生は、1年次には、選択として、主指導教員以外の教員が持つ特殊演習IIを選択する。それは当該研究分野に関連する演習科目である。たとえば、新規事業創造にかかわる研究の場合、マーケティングにかかわる「特殊演習II」を履修する。必修科目は主指導教員の「特殊演習I」を履修する。2年次には、さらにその研究を高度化するために「特殊演習II」をもう1科目履修する。たとえば、地域開発にかかわる「特殊演習II」である。あるいは、ソーシャル・イノベーションにかかわる研究の場合、地域経営にかかわる「特殊演習II」を履修する。必修科目は主指導教員の「特殊演習I」を履修する。2年次には、さらにその研究を高度化するために特殊演習IIをもう1科目履修する。たとえば、公共政策にかかわる「特殊演習II」である。
博士論文の作成には「研究指導I、II、III」を3年間にわたって履修し、そこで博士論文の企画、作成、執筆を行う。
データサイエンス研究者
データサイエンス研究者を目指す学生は、 先ず1年次において主指導教員の「特殊演習I」を履修し、3年間の研究遂行に必要な研究方法を身に付ける。併せて、1年次においては近接の情報システム分野の「特殊演習II」を履修し、知的情報システム分野の理論・方法に関する理解を深める。さらに、2年次には地域マネジメントに関わる「特殊演習II」を履修することにより、データサイエンスの応用先に関する理解を深める。これらの科目を履修し、「研究指導科目I、II、III」において主指導教員の指導のもとに複数の査読論文執筆経験を積み最終的に学位論文を完成させることによって、データサイエンス自体とその応用先に深い見識を持つ研究者を養成する。
高度な専門性を持った講義科目。
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