授業コード | 20104700 | クラス | |
科目名 | 英語学・英語教育学ゼミナールD(言語・教育データ分析) | 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 | Analyzing educational and linguistic data II |
授業の概要 | 本ゼミナールでは、前期に引き続き、統計解析ソフト「R」を用いて、言語データや教育データのより発展的な分析について学びます。 |
学習の到達目標 | 1) 発展的なデータ分析・解釈の方法がわかる 2) 基本的なデータ分析や解釈が独力でできる 3) 分析結果を適切な方法で表現・発表することができる |
授業計画 | 第1回 | ガイダンス、前期の振り返り |
第2回 | 言語データ分析:データの入手と前処理 | |
第3回 | 言語データ分析:データの統計解析 | |
第4回 | 言語データ分析:データの可視化 | |
第5回 | 教育データ分析:データの入手と前処理 | |
第6回 | 教育データ分析:データの統計解析 | |
第7回 | 教育データ分析:データの可視化 | |
第8回 | 中間発表 | |
第9回 | 分析結果の解釈 (1) 統計値の読み取り | |
第10回 | 分析結果の解釈 (2) グラフの読み取り | |
第11回 | 分析結果の提示方法:レポートの書き方 | |
第12回 | 分析結果の提示方法:演習 | |
第13回 | 最終発表:グループ前半 | |
第14回 | 最終発表:グループ後半 | |
第15回 | 全体のまとめ |
授業外学習の課題 | 授業で示された資料を必ず復習し(確認テストを実施)、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 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) 4) 3年生は1月開催される4年生の「卒業研究口頭発表会」への出席義務があります。 |
成績評価の方法・基準 | 授業内外での課題(50%)、中間発表(20%)、最終発表(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 | 小林 雄一郎・濱田 彰・水本 篤(著)『Rによる教育データ分析入門』オーム社 ISBN: 978-4274225918 |
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) | FHEN30327 | 2017~2023 | 3・4 |