授業コード 20104600 単位数 2
科目名 英語学・英語教育学ゼミナールC(言語・教育データ分析) クラス
履修期 前期授業 カリキュラム *下表参考
担当者 阪上 辰也 配当年次 *下表参考

授業の題目 Analyzing educational and linguistic data I
学修の概要 本ゼミナールでは、統計解析ソフトの「R」を用いて、さまざまなデータ分析の手法を学びます。特に、コーパスなどの言語データ、また、成績などの教育データを中心に扱い、分析結果の可視化と解釈の方法について演習を行います。
学修の到達目標 1) データ分析の基本的な手法がわかる
2) 統計解析ソフトの基本操作ができる
3) 言語・教育データの可視化・解釈ができる
授業計画 第1回 ガイダンス、統計解析ソフト「R」の基本操作について理解する
第2回 分析の準備 (1) コードの入力・変数と代入について理解する
第3回 分析の準備 (2) ベクトル・行列・データフレームについて理解する
第4回 分析の準備 (3) ファイルの読み書きとパッケージの導入について理解する
第5回 分析の基本 (1) 平均値・中央値・最頻値について理解する
第6回 分析の基本 (2) 分散と標準偏差について理解する
第7回 データの可視化 (1) ヒストグラムについて理解する
第8回 中間テストと前半のまとめを通じて自身の学習課題を把握する
第9回 データの可視化 (2) 箱ひげ図・蜂群図について理解する
第10回 統計解析 (1) t 検定について理解する
第11回 統計解析 (2) 分散分析について理解する
第12回 統計解析 (3) 多重比較について理解する
第13回 統計解析 (4) 効果量について理解する
第14回 統計解析 (5) 相関分析について理解する
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:教科書や関連資料の読解により要点を把握した上で、疑問点を列挙する(2時間)
事後学修:十分に覚えられかった専門用語を復習した上で、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 授業内外での課題(50%)、中間テスト(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 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。

■カリキュラム情報
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) FHEN30326 2017~2022 3・4 - - - - -
人文学部英語英文学科(英語学・英語教育学) FHEN30326 2023~2023 3・4
人文学部英語英文学科(英語学・英語教育学) 22400 2024~2024 3・4