- 開講元
- 教職科目
- 授業形態
- 演習 (対面型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 木5-6(W9-319)
- クラス
- -
- 科目コード
- LAT.A403
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2024年度
- 開講クォーター
- 2Q
- シラバス更新日
- 2024年3月14日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
「心理・教育測定基礎編」の学習成果を活かし、心理・教育データの分析力を高めるために、問題解決の縦糸・横糸モデルに基づいて仮説と分析計画を立て、さまざまな分析方法の代替案を検討し、それらが分析方法として適切か否か、必要に応じて結果を参照しながら批判的に検討した上で、多様な統計量等を組み合わせて説得的な結論を出す方法を身につけることを目的とする。
到達目標
与えられたデータが質的データか量的データかなども検討した上で、ExcelやRコマンダーを活用し、基本統計量を求めたり、グラフを作成したり、平均値・分散・相関・分割表の検定、分散分析と多重比較、回帰分析、主成分分析、因子分析、クラスター分析などの統計手法を適用したりして、仮説検証したり考察したりできるようになる。
キーワード
統計分析, 表計算ソフトウェア、Rコマンダー、ICT問題解決力、統計的な見方・考え方
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
本授業は、「SHS.D463：教育システム研究」が開講されない場合にのみ、代替措置として開講する。履修条件を確認のこと。
原則として、毎回、事前課題として行ってきた統計分析の結果について発表してもらい、全員で討議を行い、事後課題として、分析方法を改善してレポート提出してもらう。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | オリエンテーション、前提知識テスト、Rコマンダーのインストールの方法 | PCにRコマンダーをインストールする 第２回用の事前課題 |
| 第2回 | 練習課題１の発表と討論 | 事後レポートと次回の事前課題 |
| 第3回 | 練習課題２の発表と討論 | 事後レポートと次回の事前課題 |
| 第4回 | 練習課題３の発表と討論 | 事後レポートと次回の事前課題 |
| 第5回 | 総合演習課題の問題分析 | 事後レポートと次回の事前課題 |
| 第6回 | 総合演習課題の中間発表 | 事後レポートと次回の事前課題 |
| 第7回 | 総合演習課題の最終発表 | 最終レポート |
教科書
松田稔樹・萩生田伸子監修(2021) 問題解決のためのデータサイエンス入門、実教出版
参考書、講義資料等
必要に応じてE-learning教材を指定する
成績評価の基準及び方法
演習の事前・事後課題で到達目標の達成度を評価する
関連する科目
- LAT.A401 ： 心理・教育測定基礎編
- SHS.D463 ： 教育システム研究
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
本授業は、「SHS.D463：教育システム研究」が開講されない場合にのみ、代替措置として開講する。よって、履修申告期限時点で「SHS.D463：教育システム研究」に登録していたが、当該授業が開講されず履修できなくなった者のみ、履修を認める。
また、本授業は「心理・教育測定基礎編」の学習成果を発展させることを目的としているため、当該授業の単位を取得済みであることが履修条件である。
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stat-ask[at]et.hum.titech.ac.jp
オフィスアワー
個別にアポイントメントを取ること。
