ゼミナールは3年次・4年次に開講されます。2年生までの勉強で自身の興味関心を絞ったうえで、社会学科の教員の中から1人を選択し、その先生の指導の下でより専門的な内容を勉強します。3年次にゼミナール1（前期）と同2（後期）を履修し、4年次にゼミナール3（前期）と同4（後期）を履修しますが、この間に教員の変更はできませんので慎重に選択してください。2年次の10月ごろに希望調査を行います。必ずcomits2を確認し、教員の専門分野やゼミの進め方などを確認して最も希望する演習を選択してください。
Contents
濱本のゼミナールは、教員の専門分野である教育社会学、または数理社会学に関するテーマで開講します。研究手法は統計学、または数理社会学の手法を用いた研究を行います。
本ゼミを履修し終えることにより、データ分析に最低限必要なプログラミングスキルや得られた数値結果の読み取り方が身につくほか、データを用いた論理的・理論的な議論の心得や教育や格差を含めた社会的な問題について、科学的な検証方法を提示できるようになることが期待されます。
ゼミではまず卒業論文執筆に必要な分析方法（ソフトウェアを用いた多変量解析、社会学的数理モデルの作成など）を学習します。研究方法を身に着けたうえで、関心のある社会学的なテーマについて、現象の観察、先行研究の収集・批判的検討、仮説の設定、データの収集・分析，およびゼミ内での議論のプロセスを通じて、卒業論文に必要な材料を準備します。卒業論文のテーマは、統計・数理のいずれかの方法を用いれば、教育に関するもの以外でも、社会学的に興味深いテーマ（労働、格差、家族、社会意識、人口、社会心理・・・）を選択できます。
ゼミ1～4でそれぞれのテーマについて議論を深め、卒業論文を42,000~56,000字程度（1,400字詰原稿30~40枚）で執筆し提出します。本ゼミは卒業論文を執筆することを想定した内容ですが、卒業論文を執筆しない予定の人も選択できます。
<aside> 📍 POINT
研究対象は教育・格差以外もOK
研究方法は統計学か数理社会学
</aside>
以下のような人は本ゼミの履修をお勧めします。
当ゼミは，3年生と4年生（場合によっては2年生，大学院生も）の合同で進みます。
| 3年生 | 4年生 | |
|---|---|---|
| 4月 | 公的統計データの探索と整理 | 分析 |
| 5月 | R言語の導入 | 分析 |
| 5月末 | 学術的な議論の方法（他大学院生との合同ゼミ） | |
| 6月 | テーマ探索 | 分析・経過報告 |
| 7月 | テーマ探索 | 分析・経過報告 |
| 8月 | （読書課題） | （執筆開始） |
| 9月 | 文献講読 | 大学生のための生成AI Lv.4 |
| 10月 | 研究背景整理 | 執筆・経過報告 |
| 11月 | データ探索 | 執筆・経過報告 |
| 12月 | 研究テーマ確定 | 1次提出 |
| 1月 | 大学生のための生成AI Lv.3 | 卒業論文提出 |
| 2月初め | 卒業論文発表会（社会学科合同企画） | |
| 2月 | ||
| 3月 | 分析対象データ確定 |
本ゼミ生に推奨する科目一覧を下記のリストに列挙します。履修は義務ではありませんが、本ゼミでの卒業論文執筆に必要な知識や有用なスキルは以下の科目群の中で学べますので履修済みであること、または同時履修することを強く推奨します。