文学部Faculty of Letters
PSY200BG（心理学 / Psychology 200）情報処理技法ⅡComputer Programming II
山口 剛Tsuyoshi YAMAGUCHI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 文学部Faculty of Letters |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | A3678 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 水4/Wed.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 2～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリーCategory | 心理学科 |
| 他学科公開科目 | |
| クラスGroup | X組 |
| 昼夜表記Day or Night |
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Outline (in English)
【Course outline】
This course (Information Processing Techniques I, II) aims to acquire knowledge of information processing techniques for psychology reports and graduation theses. In the fall semester (Information Processing Techniques II), students will learn how to use PsychoPy (or lab.js, jsPsych) which can visually construct experiments and JASP (or R) which can perform statistical analysis visually. Techniques to be instructed are, for example, control of stimulus, setting of if-else conditions (by PsychoPy), ANOVA, multiple regression analysis, and exploratory factor analysis (by JASP).
【Learning Objectives】
In this course, students are expected to be able to conduct experiments and surveys in psychology, and to analyze the data, using appropriate experimental and statistical applications. Students are also expected to be able to recognize errors in settings and to take appropriate action.
【Learning activities outside of classroom】
Students are expected to review the assignments they have worked on during class time. In addition, there will be opportunities to use content already learned in other courses, so students may be asked to review the content of the courses they have taken once again as preparation for those courses. The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
【Grading Criteria /Policy】
In-class activities (10%): Determined by active participation in class and feedback at the end of class. If you attend the class without being late and write more than the specified number of words, you will receive full marks for that class. You will be asked to submit your impressions as an attachment to the following "In-class assignment".
In-class assignments (40%): These are due during each class, or by the specified time if they cannot be completed during the class. The type of assignment will be announced in each class. Even if you do not attend the class, you will be allowed to submit your work. In addition, you will be asked to submit your comments on the "In-class activities" described above in the form of an attachment to this assignment.
Final assignment (50%): This assignment will be given in two parts. The assignment will be to synthesize what you have learned in this course, "Information Processing Techniques II". Detailed information will be provided at least one month prior to submission.
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
本科目（情報処理技法I, II）は，心理学を専攻する学生がレポートや卒業論文をはじめ，様々な課題の遂行や実験・調査の実施にあたって必要な情報処理の技法を習得することを目的とする。秋学期（情報処理技法II）は無料の心理学実験実施ソフトウェア（例えばPsychoPy, lab.js, jsPsychなど），および無料の統計解析ソフトウェア（例えばJASP, Rなど）あるいはアプリケーションの操作に必要な技法を習得しようとする。また，実験に関して学ぶ内容は，調査においても用いることができる。
（なお，扱う内容は実験や調査，統計解析に関する科目を履修していなくても理解できるようにします。が，その他の科目を履修することで理解がより深まると予想されます。）
到達目標Goal
心理学におけるレポートの作成および卒業論文の執筆や課題への取り組み，あるいは実験や調査の実施およびその準備に際して，各アプリケーションを適切に用いることができる。また，設定のミスなどに自ら気がつくことができ，適切に対処することができる。詳細は以下の通りである。
＜実験作成・実施ソフトウェア（PsychoPyなど）＞
適切な実験計画を立て，その計画をアプリケーション上に適切に反映することができる。
（PsychoPyは視覚的に操作をして実験計画を組むことが可能な，比較的自由度の高いソフトウェアです。卒業論文のレベルで実施できるような技術の習得を目指します。）
＜統計解析ソフトウェア（JASPなど）＞
研究目的やデータに適切な分析を実施することができる。また，その結果を適切な形式や表現で報告することができる。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」に関連
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. ）
オンラインでも対面でも共通して，各授業の課題は原則的に次の授業までに採点し，受講生が自分の採点結果を参照できるようにします。また，授業後の感想や質問などは匿名にしてまとめて，次回の授業の冒頭でフィードバックします。
【対面式で実施される場合】
授業開始時刻までにはPCの電源を立ち上げるようにしてください。
100分のうち，30, 40分は演習の時間に充てたいと思います。その他の時間帯は，授業担当者による解説やデモンストレーション，あるいは共に手続きを確認します。授業時間内の演習の時間に出された課題が終えられなかった場合は，時間外に取り組み，次の授業までに終えて提出するようにしてください。
【オンラインで実施される場合】
自宅のPCで配付資料（動画を含む）をもとに学習をし，課題に取り組んでもらいます。配付資料や動画の閲覧，自分で実際に取り組む過程，それらを合わせても通常の100分で収まる分量となるように調整します。皆さんのPC環境は様々だと思われますので，使用するソフトウェア／アプリケーションを，先にお知らせしたモノから変更される可能性があります。具体的な授業展開やソフトウェア環境は，第1回「ガイダンスとソフトウェアの導入」で詳細にお知らせします。
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
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※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[対面/face to face]：ガイダンスとソフトウェアの導入
授業進行とソフトウェアの導入などの確認
第2回[対面/face to face]：（実験）実験の技法と注意点
実験とは何か，その注意点，どのような機能があるか
第3回[対面/face to face]：（実験）刺激の作成
刺激の準備とその留意点，刺激ファイルの取り込み
第4回[対面/face to face]：（実験）実験に必要な「操作」
操作とは何か，その注意点，実験ファイルに操作を反映する
第5回[対面/face to face]：（実験）分岐の手続
反応によって実験の進行が分岐する手続を作成する
第6回[対面/face to face]：（統計）記述統計の出し方
統計量を把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する
第7回[対面/face to face]：（統計）相関分析と回帰分析
相関と回帰について把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する
第8回[対面/face to face]：（統計）平均値の比較と一般線形モデル
平均値の比較の方法について把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する。また，回帰分析との対応も確認する。
第9回[対面/face to face]：（統計）偏相関と重回帰分析
重回帰分析の方法について把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する
第10回[対面/face to face]：（統計）分散分析と主効果
分散分析とは何か，どのようなときに使うのかを把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する。また一般線形モデルについても再度確認する。
第11回[対面/face to face]：（統計）分散分析と交互作用効果
分散分析における交互作用効果を把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する
第12回[対面/face to face]：（統計）分散分析の応用
実験計画に沿う分散分析の応用について把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する
第13回[対面/face to face]：（統計）因子分析と構造方程式モデリング
探索的因子分析とは何か，測定方程式と構造方程式は何か把握し，使用するソフトウェアで適切に算出する
第14回[対面/face to face]：まとめ
半期の振り返りとレポートの確認
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.)
「最終課題」もあるため（下記，成績評価の方法と基準，を参照のこと），授業内課題に関する復習を求めます。また，すでに他の科目で学習している内容を活用する機会もあるので，その際には予習として今一度その科目の内容を復習するように求めることがあります。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
特に指定しません。
参考書References
特に指定しません。必要な場合は随時紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
【対面式で実施される場合】
・授業活動点（10%）：積極的な授業への参画と授業終了時の感想によって決定します。遅刻せずに出席し，感想を指定の字数以上書けた場合はその回の満点となります。なお，感想は次の「授業内課題」に付随する形で提出を求めます。
・授業内課題（40%）：毎回の授業中，あるいは授業中に終えられなかった場合は締め切りまでに提出を求めます。どのような課題かは，各授業でその都度お知らせします。たとえ授業に出席していなくても，提出は認められます。なお，上記の「授業活動点」における感想はこの課題に付ける形で提出を求めます。
・最終課題（50%）： 本科目「情報処理技法II」で学んだことを総合して用いる課題を設定します。実験と統計でそれぞれ一つずつ，合計二つ出題します。提出の一ヶ月前までに詳細な内容をお知らせするようにします。
【オンラインで実施される場合】
・授業内課題（40%）：毎回の授業で指定の期間内までの提出を求めます。どのような課題かは，各授業でその都度お知らせします。
・最終課題（60%）： 本科目「情報処理技法II」で学んだことを総合して用いる課題を設定します。実験と統計でそれぞれ一つずつ，合計二つ出題します。
注）4回以上理由の認められない欠席があった場合，4回分以上「授業内課題」を提出しなかった場合，二つの「最終課題」のどちらかでも提出しなかった場合，これらのいずれかに当てはまった際には成績評価の対象外となります。また，理由の認められない遅刻は2回で欠席1回と換算します。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
授業の進め方が早いとの意見と，遅いとの意見が毎年みられます。得意不得意があると思うので，授業外でも授業のことを復習できるような資料を配付して対応するようにしています。オンラインの場合は動画がメインになると思うので，その際の質問や課題の提出など混乱が生じないように使用するシステムをできるだけ統一します。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
【対面式で実施される場合】
USBメモリを使用する可能性があります。大学PCで扱うことのできるUSBを準備しておいてください（USB 3.0など）。
授業時間外に課題に取り組む場合，あるいは卒業論文に関わる研究などで本科目を通して学んだことを活かしたい場合には，USBなどに保存しておくと便利かもしれません。また，扱うソフトウェアはいずれも無料でOSも選ばないものなので，自宅のPCにダウンロードしてもいいかもしれません。
【オンラインで実施される場合】
自宅PCがどのような環境なのか，特にトラブルが起きたときなどに，その詳細を把握するのに必要となります。そのため，自分自身で把握するようにしてほしいと思います。また，必須ではありませんが，自宅PCにソフトウェア／アプリケーションをインストールしたくない場合などはUSBメモリに保存する方法もあります。この場合は，自宅PCの環境に合ったものを事前に準備するようにしてください。
その他の重要事項Others
教室の関係で定員があります。万が一履修希望者が定員を超えた場合は，初回の授業に参加した方を優先します。それでも定員を超える場合は抽選を行います。
最終課題には春学期の知識が問われる可能性もあります。なので，本科目（情報処理技法II）を履修する場合は春学期「情報処理技法I」も履修することを強くお勧めします。それが難しい場合は個別にお問い合わせください。上記の定員を超えた際の措置に，「春学期も履修していたか」が含まれる可能性もあります。
欠席や遅刻については上述の通りですが，病気の場合や公共の交通機関のトラブルに関しては，ある程度の配慮はするつもりです。社会人への予行演習として，(1) 病気の場合は専門家（医者など）の発行する日付入りの診断書や処方箋，(2) 交通機関のトラブルの場合は該当機関の発行する日付入りの証明書をもってきてください。コピーでも構いません。