授業コード 25000800 単位数 2
科目名 教育学特論Ⅶ（教育調査研究） クラス
履修期 前期授業 カリキュラム ＊下表参考
担当者 西森　章子　他 配当年次 ＊下表参考
授業の題目 教育学・保育学に必要なデータとは何か・どのような手続きを経て情報となるのかを考える
学修の概要 教育学・保育学の分野における学びを深めるために、特に量的データの特性を理解しながら、その取扱い方法について、具体的な手法を理解する。
上記の方向性に基づき、量的データに関する基礎概念を理解し、量的データの処理を演習する。
今後の研究活動において、関連するデータの特性を理解し、演習を行う中で具体的な技量を獲得する。
なお調査研究に関する研究倫理教育の内容を含む。
学修の到達目標 ①統計的仮説検定の概念を理解する。
②平均値の比較をおこなうことができる。
③度数分布の検定をおこなうことができる。
授業計画 第１回 教育や保育にデータは必要か
・データと情報の違い、定量データと定性データ、どのように活用されるのか
第２回 教育効果とは何か
・「根拠に基づく教育」という考え、長期的／短期的効果等
第３回 教育データの読み取り方①
・個人の特徴を捉える
第４回 教育データの読み取り方②
・集団の特徴を捉える（代表値、平均値をもとに）
第５回 小テスト１・フィードバック
第６回 データの扱い（教育データについて）
・母集団・サンプリング・期待値・確率分布などの意味を知る
第７回 取り出したデータから元の集団を推測する
・分散・標準偏差・T分布などの意味を知る
第８回 平均を検定する①
・集団を比較して教育効果を確かめる（対応のないｔ検定）
第９回 平均を検定する②
・指導の前後を比較し、教育効果の有無を確かめる（対応のあるｔ検定）
第１０回 小テスト2
フィードバック
第１１回 ２つの変数の関係を把握する①
・相関分析・見せかけの相関について検討する
第１２回 ２つの変数の関係を把握する②
・複数の項目から相関を調べる（相関行列）
第１３回 度数の分析①
・クロス集計表とは
・1×2表における直接確率計算
第１４回 度数の分析②
・カイ2乗検定
第１５回 小テスト3
フィードバック
授業外学習の課題 事前学修（2時間）：予めテキスト・資料を事前に読んで、内容を理解しておくこと。
事後学修（2時間）：授業内で示される問題について、どのような手続き（分析）を通して答えを求めたのか、逆にどのような手続きを取ると答えが求められない（不適になる）のか、自分なりに整理してまとめること。
履修上の注意事項 ・対面授業で行います。
・データ処理演習とディスカッションをおこないながら、教育調査の基礎を学ぶため、パソコンスキルが必要となります。
・公認欠席は欠席として扱います。ただし、本授業は集中講義で実施されるため、1日（5時間）欠席となると単位を認めることはできません。
成績評価の方法・基準 授業で指示する課題への取り組み（40点）小テスト3回（60点）
テキスト 中野博幸・田中敏（2012）「js-STARでかんたん統計データ分析」、技術評論社
参考文献 増井敏克（2023）「データサイエンスのしくみ」、翔泳社
大江耕太郎・大根田頼尚（2023）「現場で役立つ！教育データ活用術」、日本評論社
主な関連科目 卒業研究
オフィスアワー及び
質問・相談への対応		 課題および小テストを通して、適宜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
人文学部人間関係学科社会学専攻（関連科目） － 2017～2023 2･3･4 - - - - -
人文学部教育学科（専攻科目Ｂ群） FHED23114 2017～2022 2･3･4 - - - - -
人文学部教育学科（専攻科目Ｂ群） FHED23114 2023～2023 2･3･4 ○ ○ ○ - -
人文学部教育学科（専攻科目Ｂ群） 23300 2024～2025 2･3･4 ○ ○ ○ - -