授業コード 20104700 単位数 2
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) クラス
履修期 後期授業 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 II
学修の概要 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。
学修の到達目標 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について理解する
第3回 言語データ分析:データの統計解析について理解する
第4回 言語データ分析:データの可視化について理解する
第5回 教育データ分析:データの入手と前処理について理解する
第6回 教育データ分析:データの統計解析について理解する
第7回 教育データ分析:データの可視化について理解する
第8回 中間発表
第9回 分析結果の解釈 (1) 統計値の読み取り方法について理解する
第10回 分析結果の解釈 (2) グラフの読み取り方法について理解する
第11回 分析結果の提示方法:レポートの書き方について理解する
第12回 分析結果の提示方法:スライドの作成方法について理解する
第13回 最終発表:グループ前半の発表を聴いてその内容について議論する
第14回 最終発表:グループ後半の発表を聴いてその内容について議論する
第15回 全体のまとめ
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。
6) 3年生は翌年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
(ゼミナール C の履修者が前期で購入済み)
参考文献 授業や Moodle 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
質問に関しては、授業中・授業後に適宜対応し、フィードバックを行います。

■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) FHEN30327 2017~2022 3・4 - - - - -
人文学部英語英文学科(英語学・英語教育学) FHEN30327 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