| 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 の内容を把握する | |
| 第３回 | 論文精読 (2): Literature Review の内容を把握する | |
| 第４回 | 論文精読 (3): Data and Methods の内容を把握する | |
| 第５回 | 論文精読 (4): Results の内容を把握する | |
| 第６回 | 論文精読 (5): Conclusions の内容を把握する | |
| 第７回 | 論文精読 (6): Acknowledgements, Appendices, and References の内容を把握する | |
| 第８回 | 中間テストと前半のまとめを行い、自身の学習課題を把握する | |
| 第９回 | データ分析演習 (1): 表計算ソフトの基本操作について理解する | |
| 第１０回 | データ分析演習 (2): 分析データの準備・前処理について理解する | |
| 第１１回 | データ分析演習 (3): 平均値・中央値・最頻値・最小値・最大値について理解する | |
| 第１２回 | データ分析演習 (4): 分散・標準偏差について理解する | |
| 第１３回 | データ分析演習 (5): データの可視化について理解する | |
| 第１４回 | データ分析演習 (6): 分析結果の解釈について理解する | |
| 第１５回 | 授業全体のまとめと振り返り |
| 授業外学習の課題 | 事前学修：指定された語彙や文法事項の学習と論文の読解により各章の要点を把握する（2時間） 事後学修：十分に覚えられかった語彙や文法事項の復習と授業内容に不明点はないかを確認する（2時間） |
| 履修上の注意事項 | 1) 対面で授業を実施します。 2) 基本的に学内の PC を利用しますが、場合により、自分自身の PC を使う場合があります。 3) PC 操作による試験や実習を行うことが多くなるため、早い段階で PC 操作に慣れておきましょう。 4) いかなる理由があろうとも、公認欠席を含め、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） 5) 公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件、または期末試験の受験要件には影響しないように配慮します。 |
| 成績評価の方法・基準 | 確認テスト（30％）、授業内外での課題の取組状況（10％）、中間テスト（10%）、発表（20%）、期末テスト（30％）を合計し、TOEIC スコアや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 | 授業や Moodle 等を通じて適宜案内します。 |
| 主な関連科目 | |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
質問や相談には、授業中・授業後に適宜対応し、フィードバックを行います。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 人文学部英語英文学科（英語学・英語教育学） | FHEN20318 | 2017～2022 | 2･3･4 | - | - | - | - | - |
| 人文学部英語英文学科（英語学・英語教育学） | FHEN20318 | 2023～2023 | 2･3･4 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |