| 授業コード | 20104500 | クラス | |
| 科目名 | 英語学・英語教育学ゼミナールB（言語・教育データ分析入門） | 単位数 | 2 |
| 担当者 | 阪上 辰也 | 履修期 | 後期授業 |
| カリキュラム | ＊下表参考 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業題目 | Introduction to analyzing educational and linguistic data II |
| 授業の概要 | 本ゼミナールでは、研究内容をより詳しく知るために、特定の研究テーマについて調査した論文を選定し、精読する。精読を通じて、論文やレポートの基本的な作成技術を学ぶことができる。 加えて、論文で扱われている数値データやグラフなどに着目し、どのような目的でそれらのデータやグラフが示されているかについても学ぶ。後半では、実際にデータ分析の演習を実施する。 |
| 学習の到達目標 | 1) 論文の基本的な構成がわかる 2) 論文を書く上で必要なデータがわかる 3) 基本的な数値データの処理ができる |
| 授業計画 | 第１回 | ガイダンス、発表者決定 |
| 第２回 | 論文精読 (1): Introduction | |
| 第３回 | 論文精読 (2): Literature Review | |
| 第４回 | 論文精読 (3): Data and Methods | |
| 第５回 | 論文精読 (4): Results | |
| 第６回 | 論文精読 (5): Conclusions | |
| 第７回 | 論文精読 (6): Acknowledgements, Appendices, and References | |
| 第８回 | 中間テストと前半のまとめ | |
| 第９回 | データ分析演習 (1): 表計算ソフトの基本操作 | |
| 第１０回 | データ分析演習 (2): 分析データの準備・前処理 | |
| 第１１回 | データ分析演習 (3): 平均値・中央値・最頻値・最小値・最大値 | |
| 第１２回 | データ分析演習 (4): 分散・標準偏差 | |
| 第１３回 | データ分析演習 (5): データの可視化 | |
| 第１４回 | データ分析演習 (6): 分析結果の解釈 | |
| 第１５回 | 授業のまとめ |
| 授業外学習の課題 | 授業で示された資料を必ず復習し、予習として示された課題をこなすこと（約2時間）。 |
| 履修上の注意事項 | 1) 対面で授業を実施します。 2) できるだけ自分自身の PC・辞書を持参してください。 3) いかなる理由があろうとも、4回を超えて欠席すると単位は認められません。（病気、交通機関の乱れ、冠婚葬祭等、一切の事情を含める） |
| 成績評価の方法・基準 | 確認テスト（30％）、中間テスト（20%）、発表（20%）、期末テスト（30％）を合計し，受講態度などを考慮して総合的に判断します。 |
| テキスト | テキストを購入する必要はありません。授業内で資料を配布します。 |
| 参考文献 | 授業内で適宜案内します。 |
| 主な関連科目 | |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
質問・相談への対応 質問や相談については、授業中および授業後に適宜対応します。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
| 人文学部英語英文学科（英語学・英語教育学） | FHEN20318 | 2017～2023 | 2･3･4 |