| 授業コード | 90350800 | 単位数 | 2 |
| 科目名 | 応用言語学研究Ⅷ | 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 | 教材開発と学習分析 (Material Development and Learning Analytics) |
| 学修の概要 | この授業では、英語教育用の教材開発と学習分析にかかわる専門論文を読み、その手法や内容について議論する。 |
| 学修の到達目標 | 教材開発や学習分析の特徴と留意点を理解し、学術論文を正確に読解できるようになる。 |
| 授業計画 | 第１回 | ガイダンス、発表担当者決定 |
| 第２回 | 教材開発の理論と原則: 教材開発の理論と原則を理解する | |
| 第３回 | 第二言語習得（SLA）理論と教材設計: インプット仮説・アウトプット仮説と教材開発の関係を理解する | |
| 第４回 | コーパスを活用した教材開発: 頻度ベースの語彙・文法教材の作成について理解する | |
| 第５回 | タスクベースの教材開発: TBLT (Task-Based Language Teaching) の教材設計について理解する | |
| 第６回 | 教材評価の方法論: 教材の有効性を評価するための枠組みを理解する | |
| 第７回 | 異文化理解と教材開発: 異文化間コミュニケーションを促進する教材について理解する | |
| 第８回 | 前半のまとめと後半の発表者決定 | |
| 第９回 | 学習分析の基礎理論: Learning Analytics の定義と主要概念について理解する | |
| 第１０回 | 教材利用データの分析: LMS（Moodle など）からのデータを活用について理解する | |
| 第１１回 | AI と学習分析: AI を用いた学習者の理解度測定・パフォーマンス予測について理解する | |
| 第１２回 | 言語習得のコーパス解析: 英語母語話者・英語学習者コーパスを用いた SLA 研究について理解する | |
| 第１３回 | ゲーミフィケーションと学習分析: 学習のモチベーションを高めるデータ活用事例について理解する | |
| 第１４回 | 形成的評価と学習分析: リアルタイムのフィードバックシステムについて理解する | |
| 第１５回 | 学期の振り返りを行い、学期末のレポートを作成する |
| 授業外学習の課題 | 指定論文を熟読し、疑問点を明らかにしておくこと。 |
| 履修上の注意事項 | 1) 基本的に対面で授業を実施し、履修者による報告内容についての議論を中心に進めます。 2) 履修者の希望に応じて講読する論文を変更することがあります。 3) この授業は、こども（乳幼児を含む）を連れて受講することができます。これに該当しない（=こども連れで受講する必要がない）受講希望者もこの条件を了承の上で受講をお願いします。 4) 欠席時には、必ずメール等で事前に連絡してください。 5) 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） 6) 公認欠席は欠席として扱いますが、欠席した授業については、その回で提示した資料などの配布を行うことで対応します。 |
| 成績評価の方法・基準 | 授業での発表や討論での貢献度（30%）、授業内外での課題への取り組み（30%）、レポート（40%）を合計し、受講態度などを考慮し、総合的に判断します。 |
| テキスト | ありません。資料などを適宜配布します。 |
| 参考文献 | 授業内で適宜紹介します。 |
| 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。疑問点はすぐに解消しましょう。 |
| 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 | ||||
| 人文科学研究科M英文学専攻 | － | 2025～2025 | 1･2 | ○ | ○ | ○ | - | - |