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年度	2026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	WNF11000	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	多分野データ解析実践演習 II
授業科目名 （フリガナ）
英文授業科目名	Practice of Data Analysis for Education and Social Data Science Programs II
担当教員名	橋本　淳也,田中　秀幸,松原　主典,中島　健一郎,樊　怡舟,宮島　衣瑛,村澤　昌崇,戸谷　彰宏
担当教員名 (フリガナ)	ハシモト　ジュンヤ,タナカ　ヒデユキ,マツバラ　キミノリ,ナカシマ　ケンイチロウ,ハン　イシュウ,ミヤジマ　キリエ,ムラサワ　マサタカ,トヤ　アキヒロ
開講キャンパス	東広島	開設期	2年次生   前期   セメスター（前期）
曜日・時限・講義室	(前) 集中：教K115
授業の方法	実習	授業の方法 【詳細情報】	対面, オンライン（同時双方向型）
			演習中心、ディスカッション、学生の発表
単位	1.0	週時間		使用言語	J : 日本語
学習の段階	7 : 大学院発展的レベル
学問分野（分野）	24 : 社会科学
学問分野（分科）	05 : 社会学
対象学生	教育データサイエンスプログラムの博士課程前期２年生
授業のキーワード
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	この授業の目標は、専門分野の異なる学生が、具体的データを一緒に解析することにより、他分野の専門家と協働して課題解決に取り組む能力を涵養することである。教育データサイエンスプログラムとソーシャルデータサイエンスプログラムの学生が実データを解析し、発表とディスカッションを通すことで、協働して課題解決に取り組む。
授業計画	第1回　ガイダンス 第2回　課題設定①：課題の共有 第3回　課題設定②：資料収集 第4回　課題設定③：グループディスカッション 第5回　課題設定④：課題の決定 第6回　データ解析①：解析の方法の検討 第7回　データ解析②：解析の実施 第8回　データ解析③：解析のまとめ 第9回　データ解析④：中間発表の準備 第10回　データ解析⑤：中間発表（ソーシャルデータサイエンスプログラムと協働） 第11回　データ解析の結果報告①：中間発表に基づく再解析の検討 第12回　データ解析の結果報告②：解析の実施 第13回　データ解析の結果報告③：解析のまとめ 第14回　データ解析の結果報告④：最終発表（ソーシャルデータサイエンスプログラムと協働） 第15回　まとめ 中間発表、最終発表をもとにレポートを課す。
教科書・参考書等	演習に有用な資料は適宜紹介する。
授業で使用する メディア・機器等	配付資料, Microsoft Teams, moodle
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法	ディスカッション, PBL（Problem-based Learning）／ TBL（Team-based Learning）, 授業後レポート
予習・復習への アドバイス	第1～5回：教育における自らの問題意識を整理しておくこと。 第6～10回：これまでに学んだデータ解析方法から、適切な方法について検討すること。 第11～15回：中間発表のディスカッションをもとに、より適切な解析の方向性を検討すること。
履修上の注意 受講条件等	「多分野データ解析実践演習Ⅱ」は、ソーシャルデータサイエンスプログラムと教育データサイエンスプログラムの共通科目になります。 この科目（講義コード：WNF11000）は、教育データサイエンスプログラムの学生対象の科目になります。ソーシャルデータサイエンスプログラムの学生は、ソーシャルデータサイエンスプログラムの学生対象の「多分野データ解析実践演習Ⅱ」を履修してください。 「多分野データ解析実践演習Ⅰ」との接続科目であり、博士課程前期１年で履修しておくこと。
成績評価の基準等	授業への取組、中間発表、最終発表、レポートをもとに総合的に評価する。
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。