2020年度 認知・数理・情報分野方法論F1   Graduate Methodologies in Cognition, Mathematics and Information F1

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開講元
社会・人間科学コース
担当教員名
佐藤 礼子  小松 翠  栗山 直子 
授業形態
講義
メディア利用
Zoom
曜日・時限(講義室)
  
クラス
-
科目コード
SHS.M462
単位数
2
開講年度
2020年度
開講クォーター
3-4Q
シラバス更新日
2020年6月7日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

認知・数理・情報分野の研究を進めていく上で、役に立つ方法論を取り上げる。
学生による発表を通し、統計基礎、多変量解析、データ処理、ツールの導入、論文への記載、発表の進め方・まとめ方を学ぶ。

到達目標

本講義を履修することによって次の能力を修得する。
1) 多様な数理的手法の性質と特長を理解する
2) 現実の複雑な課題を解決する場面において、適切な手法を選択する
3) 対象と目的に即した数理的手法を中心とする研究計画書の作成を行う

実務経験のある教員等による授業科目等

-

キーワード

研究法、統計、実験計画法、分類、多変量解析

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

前半では数理的手法の基礎について学生が調査する。後半では、数理手法の応用として、解析手法の使い方を発表していただく。資料は当日配布する。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 イントロダクション 最も適切な発表方法、調査方法、調査の手立て、整理の手順について意見交換をし、まとめる。
第2回 χ二乗分析・T検定(1) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第3回 χ二乗分析・T検定(2) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第4回 分散分析(1) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第5回 分散分析(2) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第6回 相関(1) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第7回 相関(2) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第8回 質問紙の作成法 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第9回 因子分析(1) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第10回 因子分析(2) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第11回 重回帰分析 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第12回 共分散構造分析 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第13回 発表会(1) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。
第14回 発表会(2) 課題にしたがった発表を行い(あるいは聞き)、ディスカッションを行う。

教科書

なし

参考書、講義資料等

永田靖,棟近雅彦,『多変量解析入門』, サイエンス社, ISBN-10: 4781909809

成績評価の基準及び方法

グループまたは個人によるプレゼンテーションによって評価する。

関連する科目

  • SHS.M441 : 認知・数理・情報分野特論S1A
  • SHS.M442 : 認知・数理・情報分野特論S1B
  • SHS.D463 : 教育システム研究
  • LAT.A401 : 心理・教育測定基礎編A
  • LAT.A402 : 心理・教育測定基礎編B

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

統計法の基礎を習得していることが望ましい。

オフィスアワー

メールで事前予約すること。

その他

当講義は理学の内容からなるが、工学系の研究希望者にも大いに役立つものである。
修士論文の方法論としての準備を行う。

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