教育に関する調査・研究活動を進めていくためのスキルとして、実験・調査の計画、実施、また、得られた教育データからデータが持つ本質的な構造を発見するための統計モデル構築手法を対象として紹介する。適宜、アクティブラーニング形式授業を行う。実習と実践が主目的授業であるため、初回授業に正当な理由無く欠席した者は履修不許可とする。履修希望者は、2021年6月7日午前零時までに履修登録する事(アクティブラーニング用グループ編成のため)。2021年は、Zoomによるオンライン配信授業を行う。
・ 心理・教育に関する調査・研究活動を進めていくための、実験・調査の手法と得られたデータを用いたモデル構築手法を、アクティブラーニングにより修得する。
テーマ:実験・調査計画および構築
統計解析、調査方法、グループワーク、アクティブラーニング
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) |
2021年度は、Zoomによるオンライン配信授業を行う。講義形式およびアクティブラーニングを併用して授業を行い,必要に応じて統計解析ツールの使用を実演する。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | オリエンテーション | Zoom授業参加並びに統計解析のためのPC環境準備ができる |
第2回 | 調査・研究計画 | 研究テーマを設定できる アクティブラーニング:研究テーマを設定する |
第3回 | 調査・研究における倫理的配慮 | 必要な倫理的配慮について検討できる アクティブラーニング:必要な倫理的配慮について検討する |
第4回 | 調査法 | 調査法について説明できる アクティブラーニング:研究目的を設定する |
第5回 | 観察法 | 観察法について説明できる アクティブラーニング:調査方法について検討する |
第6回 | 実験法(要因計画法) | 実験法(要因計画法)について説明できる アクティブラーニング:調査の準備を行う |
第7回 | プレゼンテーション:調査法 | グループワーク:調査を実施する |
第8回 | 教育データの分析:記述 | データの特性を統計的に記述できる アクティブラーニング:得られたデータの特性を統計的に記述する |
第9回 | 教育データの分析:解析 | 目的に即した解析方法を選択できる アクティブラーニング:目的に即したデータ解析方法について検討する |
第10回 | 因果モデルの基礎 | 因果モデルの基礎について説明できる アクティブラーニング:データ解析を実施する |
第11回 | 因果モデルの構築 (1) | 因果モデルの構築について説明できる |
第12回 | 因果モデルの構築 (2) | アクティブラーニング:データ解析の結果を考察する |
第13回 | プレゼンテーション:モデル構成 | アクティブラーニング:発表資料の作成を行う |
第14回 | 総括 | レポート作成を実施する |
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。
原則として、講義用のハンドアウトを用いて行う
必要に応じて、適宜紹介する。分析に必要なデータは、公開された物を用いる。
受講態度: 10%
プレゼンテーション:90%
「関連する科目」に挙げた科目を履修していることが望ましい
yamagishi.k.aa[at]m.titech.ac.jp
kuriyama[at]ila.titech.ac.jp