年度 |
2025年度 |
開講部局 |
人間社会科学研究科博士課程前期教育科学専攻教育データサイエンスプログラム |
講義コード |
WNF08050 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
授業科目名 |
教育における統計分析の応用 |
授業科目名 (フリガナ) |
|
英文授業科目名 |
Application of Statistical Analysis in Education |
担当教員名 |
担当教員未定,橋本 淳也,戸谷 彰宏 |
担当教員名 (フリガナ) |
タントウキョウインミテイ,ハシモト ジュンヤ,トヤ アキヒロ |
開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 3ターム |
曜日・時限・講義室 |
(3T) 集中:教K115 |
授業の方法 |
演習 |
授業の方法 【詳細情報】 |
対面, オンライン(同時双方向型) |
講義中心、演習中心、 |
単位 |
2.0 |
週時間 |
|
使用言語 |
J
:
日本語 |
学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
|
学問分野(分野) |
24
:
社会科学 |
学問分野(分科) |
07
:
教育学 |
対象学生 |
|
授業のキーワード |
科学的根拠に基づく教育、統計解析、オープンデータ |
教職専門科目 |
|
教科専門科目 |
|
プログラムの中での この授業科目の位置づけ (学部生対象科目のみ) | |
---|
到達度評価 の評価項目 (学部生対象科目のみ) | |
授業の目標・概要等 |
本授業の目的は、教育学や心理学等で用いる発展的な統計手法について学び、教育データサイエンスのための実践的なデータ分析スキルを身につけることです。講義と演習を組み合わせた集中講義であり、日程は10月の土曜日のうち、3日間で実施する予定です。 |
授業計画 |
第1回 教育において統計分析を応用するとは 第2回 主成分分析と因子分析(1) 第3回 主成分分析と因子分析(2)
第4回 一般化可能性理論 第5回 まとめ1: 指標の作成・設定・修正 第6回 交差遅延効果モデル(1) 第7回 交差遅延効果モデル(2) 第8回 レベル間の交互作用(1) 第9回 レベル間の交互作用(2) 第10回 まとめ2: 応用的な教育統計分析 第11回 オープンデータの活用 第12回 オープンデータを用いた分析の実際(1) 第13回 オープンデータを用いた分析の実際(2) 第14回 教育における統計分析はどのように応用できるか 第15回 教育における統計分析の結果を活用した意思決定のありかた
レポートの想定ですが、確定次第、受講生にもみじ掲示板等で連絡します。 |
教科書・参考書等 |
個別に関心がある場合は授業担当教員に連絡をしてください。 |
授業で使用する メディア・機器等 |
配付資料, 映像資料, Microsoft Teams, Zoom |
【詳細情報】 |
|
授業で取り入れる 学習手法 |
ディスカッション, 小テスト/ クイズ形式 |
予習・復習への アドバイス |
第1回 教育において統計分析を応用することでどのようなことが可能となるのかを考えてみましょう 第2回 類似の分析手法である因子分析との違いを理解しましょう 第3回 潜在変数を測定するための道具立ての方法を理解しましょう 第4回 データを分析して評価の信頼性を継続的に改善する方法とその意義を理解しましょう 第5回 妥当な指標を作成・設定し必要に応じて修正したうえでデータを収集する手続きについてまとめましょう 第6回 因果推論とは何かを理解しましょう 第7回 因果推論の方法を身につけましょう 第8回 教育に関するデータで多く見られるデータの階層性について理解しましょう 第9回 適性処遇交互作用とレベル間交互作用との関係を理解しましょう 第10回 適切なモデルを構築して分析を行う意義についてまとめましょう 第11回 国際学力調査のオープンデータを使うことでどのような研究が出来るかを考えてみましょう 第12回 国際学力調査のオープンデータの分析に必要な前処理について理解しましょう 第13回 国際学力調査のオープンデータを使った研究を再現してみましょう 第14回 これまでの授業内容は教育に関する場面でどのように応用できるか具体例を考えてみましょう 第15回 講義内容を踏まえて統計分析を応用した意思決定のありかたを考えてみましょう |
履修上の注意 受講条件等 |
講義と演習を組み合わせた集中講義であり、日程は10月の土曜日のうち、3日間で実施する予定です。授業担当者の都合上、日程の変更は受け入れることができません。別日での実施やオンデマンド資料(授業動画)での個人受講は現時点で想定されていない点を留意してください。
講義「統計解析の基礎」(講義コードWNF02000)を事前に履修しておくこと、または統計解析やRの使用方法に関する基礎知識・スキルを修得済みであることが望ましいです。 |
成績評価の基準等 |
授業実施後のレポートを求め、それを100%に変換します。たとえば、レポートが2つの場合、それぞれを50%とします。 |
実務経験 |
|
実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
|
メッセージ |
|
その他 |
|
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 |