理工学部Faculty of Science and Engineering
COS200XG（計算科学 / Computational science 200）フィールドワークとモデル構成Designing and Conducting Ethnographic Field Work
福澤 レベッカRebecca FUKUZAWA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | H9034 |
| 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2/Wed.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 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＜理工学部＞Category |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
This course introduces students to anthropological research models and fieldwork methods by comparing and contrasting ethnographic fieldwork to other disciplinary approaches. It is designed to lead students step by step through the process of designing and implementing qualitative research: choosing a theoretical approach, determining sampling procedures, designing collection methods interview, observation and visual data, and using coding systems for analysis and theory building.
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
フィールドワークとリサーチデザインは様々なパラダイムに基づいている。その様々なパラダイムは異なったモデル構成、調査方法、データ分析方法につながる。本授業は異なる分野のパラダイムを比較しながら、文化人類学的なフィールドワークと調査理論を紹介す以下の物が含まれている：フィールドワークのプロセスを実施しながら進めていく。そのプロセスには帰納・演繹法による理論構築、社会現象測定としての母集団の特定、データ抽出の決定、質的・量的データ収集法、データ処理としてのコーディングシステムの決定、データのマッピングと質的データ解析、モデルの検証である。
到達目標Goal
社会学における様々のデータ収集方法とモデル構成を考える力を身につけること。
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」と「DP2」と「DP4」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. ）
本授業は講義も含まれているが、アクティブラーニングを基礎とする授業である。授業において主に、ディスカッション、グループワーク、授業内フィールドワーク体験、映像・メディアの分析などの活動を行う。提出された課題については採点のうえ、返却されます。
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
あり / Yes
授業計画Schedule
※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。
1回：本クラスの紹介・フィールドワークとは何か？
社会や文化について研究を行うフィールド調査法とは何か、そして他の研究方法との違いと特徴を学ぶ。フィールドでの倫理の特殊な問題を考える。
2回：研究のゴール、問題提起、概念的枠組み I
研究のゴールと問題提起が幾つあるのかを特定し、自分の世界観に基づいて暫定的、概念的枠組みを考える。
3回：質的なデータを帰納的に集めるインタービュ方法
構造化されたインタビュー、ある程度構造化されたインタビュー、そしてまったく構造化されていないインタビューの相違について考える。インタビューを実施する。
4回：質的データ分析と解釈の方法
インタビューの中のテーマを見つけることにより質的データの分析方法を学びながら、コーディングマトリックスを開発、使用することにより量的データへの変換を考える。
5回：テーマコードから符号のコードの作成
2符号コードに変えることによって質的なデータから量的なデータに近寄り、統計学的な分析が可能になる。
6回：質的なデータから量的なコーディングへ
ネイティブの観点から言葉の概念の関係を調べるために、分類データシートのデータをマットリック表に記入する。
7回：質的なモデル構成
テーマのカテゴリーを利用して、値のコードを作る。このデータを元に、コーディングを通してモデルを構成する。
8回：質的データを帰納的に集める観察方法
正式な観察――分厚い記述・連続記述方法とスポット観察方法を学び、実際に練習する
9回：質的データを帰納的に集める観察方法
正式な観察――分厚い記述・連続記述方法とスポット観察方法を学び、実際に練習する。
10回：質的データ分析と解釈の方法
観察データからの分析方法を学びながら、コーディングマトリックスを開発、使用することにより量的データへの変換を考える。
11回：サンプル収集の方法を通して妥当性を得る。
母集団の特徴の特定、サンプルを収集する手続き、そして、調査で使用する質問の変数への関連付けをする方法について学ぶ。
12回：他のフィールドデータ収集：人間の行動と思考を間接的に観察する
証拠となるような他のフィールド情報（書類やビジュアルデータなど）、研究対象となる人たちの選定、サンプルを収集する方法について考える
13回：他のフィールドデータ分析：人間の行動と思考を間接的に観察する。
ビジュアルデータの分析を実施し、コーディングマトリックスを作成する。
14回：フィールドワークとは何かを振り返る。
フィールドワークの心構えを再び考える。
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.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】
フィルドワークインタビューと観察課題を行う。
テキスト（教科書）Textbooks
学習支援システムにアップロードする。
参考書References
佐藤郁也(2008)｢フィルドワーク：書を持って街にでよう」新曜社.
京都大学東南アジア研究所(2006)「フィルドワーク入門」NTT出版.
クレスウェル, J.W. (2010)[大谷 順子訳]「人間科学のための混合研究法 ―質的・量的アプローチをつなぐ研究デザイン」北大路書房.
好井裕明 （2006）「当たり前」を疑う社会学:質的調査のセンス. 光文社.
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点(４０%)、データ提出・課題(２０%)、期末試験（４０％）
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
パワーポイントを授業支援システムにアップロードする
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
パソコン持参。
その他の重要事項Others
以前に行っていた政府機関のＰＲ部での仕事の経験は、現在の授業のフィールドワークがビズネスに以下に応用できるかという視点を提供している。