| 授業コード | 20104600 | クラス | |
| 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） | 単位数 | 2 |
| 担当者 | 阪上 辰也 | 履修期 | 前期授業 |
| 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 I |
| 授業の概要 | 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。 |
| 学習の到達目標 | 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。 |
| 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 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |