人文科学研究科Graduate School of Humanities
PRI500B7(情報学基礎 / Principles of informatics 500)国際日本学特殊講義JⅠLecture: International Japanese Studies J I
田中 邦佳
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 人文科学研究科Graduate School of Humanities |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | X1181 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 木2/Thu.2 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
カテゴリーCategory | 国際日本学インスティテュート(博士後期課程) |
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Outline (in English)
In this course, students will learn the basic approach to summarizing data and methods for visualizing data.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
研究を進める上で様々な機関が発表している数値データを利用したり、実験を実施して得たデータを使用することがある。そのようなデータは、研究テーマに合わせて分析し、その結果を可視化(グラフ化)して示す必要がある。本授業では演習を通じ、分析の目的によってどのような手法を用いるのが適切か、データ化や可視化における注意点について学ぶ。
到達目標Goal
(1) ExcelやRを使用して基本的なデータの処理ができるようになる。
(2) ExcelやRを使用してデータの適切なグラフ化ができるようになる。
(3) データの種類に応じた適切な分析・可視化ができるようになる。
(4) 上記の3つの項目を踏まえて、参加者各自が関心を持つ研究テーマで用いられている手法の利点を説明できるようになる。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
講義と演習形式で行う。
参加者は、Excelを用いたデータ処理や作図する演習を行い、データの解釈やまとめ方についてディスカッションを行う。授業の最終目標の発表に向け、各自が考えたデータ分析のテーマや可視化の手法について議論する。課題等の提出・フィードバックは「学習支援システム」を通じて行う予定です。授業計画は授業の展開によって若干、変更する可能性があります。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
春学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回:Introduction
授業の進め方の説明
第2回:データの入力
Excelを使いデータの入力、注意点について
第3回:データの代表値の提示
平均値
第4回:平均値以外のデータの代表値の提示
中央値・最頻値
第5回:データのバラツキの提示
標準偏差
第6回:データの集計
集計結果のまとめ方
第7回:グラフを用いたデータの可視化
棒グラフ・折れ線グラフ
第8回:データの頻度の可視化
ヒストグラム
第9回:複数のタイプのデータの可視化
複数の要素が含まれたグラフ
第10回:複数のデータを扱うタイプのデータの可視化
散布図
第11回:データの量が多い場合の分析
大きなデータの分析
第12回:データ分析の結果の言葉での説明
データ分析の結果の文章化
第13回:研究テーマに合った分析と可視化
適切な分析手法の選択
第14回:総合演習
データ分析のまとめ
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
参加者は、各種データの分析・作図課題を行う。
テキスト(教科書)Textbooks
プリントを配布します。
参考書References
山田剛史, & 村井潤一郎. (2004). よくわかる心理統計. ミネルヴァ書房.
成績評価の方法と基準Grading criteria
60%: 平常点(授業への積極的な参加度・課題)
40%: レポート課題
欠席回数が通算4回に達した者は単位取得の資格を失う。また授業に積極的に参加する姿勢が見られない場合、欠席と同等の扱いとする。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
具体的なデータを用いた分析演習の時間をより長く設定します。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
初回の授業は対面形式で行う予定です。
【担当教員の専門分野等】
<専門領域>
第二言語習得
<研究テーマ>
第二言語の音韻習得やリーディングについて
<主要研究業績>
北原真冬・田嶋圭一・田中邦佳『音声学を学ぶ人のためのPraat入門』ひつじ書房(2017)
川﨑貴子・マシューズジョン・田中邦佳「L2音韻カテゴリーの構築過程における音響的手がかりの利用と抑制─日本語母語話者による英語摩擦音習得─」白畑知彦・須田孝司 編『名詞句と音声・音韻の習得 (第二言語習得モノグラフシリーズ)』くろしお出版.(2017)