2021年度 認知・数理・情報分野方法論F1   Graduate Methodologies in Cognition, Mathematics and Information F1

文字サイズ 

アップデートお知らせメールへ登録 お気に入り講義リストに追加
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    (ZOOM)
曜日・時限(講義室)
火3-4  
クラス
-
科目コード
SHS.M462
単位数
2
開講年度
2021年度
開講クォーター
3-4Q
シラバス更新日
2021年3月19日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
アクセスランキング
media

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。人を対象とした調査・実験の手法や統計分析手法、論文の批判的読み方や記述の仕方、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

キーワード

研究法、実験計画法、調査計画法、統計、分析手法

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 研究方法、調査の手立て、発表方法について意見交換をし、まとめる。
第2回 χ二乗検定 χ二乗検定を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
第3回 平均値の差の検定:T検定 t検定を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
第4回 分散分析(1) 分散分析を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。検定手法についての発表準備を行う。
第5回 分散分析(2) 分散分析を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
第6回 質問紙の作成法(1) 質問紙の構成を確認し、尺度項目・フェイスシート等の作成、尺度評定法、調査の依頼と実施についてディスカッションし、まとめる。
第7回 質問紙の作成法(2) 質問紙で得られたデータ整理・入力、質問紙作成時の注意点等についてまとめる。
第8回 因子分析(1) 因子分析を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
第9回 因子分析(2) 因子分析を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
第10回 相関分析 相関分析を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
第11回 重回帰分析 重回帰分析を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
第12回 共分散構造分析 共分散構造分析を用いた各自の専門分野やそれに近い分野の論文を読み、どのように用いられているか確認する。
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。

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

なし

参考書、講義資料等

講義資料は授業中に配布する。

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。

連絡先(メール、電話番号)    ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

佐藤 礼子(sato.r.ae[at]m.titech.ac.jp)
小松 翠(komatsu.m.ae[at]m.titech.ac.jp)
栗山 直子(kuriyama[at]ila.titech.ac.jp)

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・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。

このページのトップへ