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令和4年度以降入学者 | 自主創造の基礎 | ||||
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令和2年度以降入学者 | 自主創造の基礎1 | ||||
令和元年度以前入学者 | 自主創造の基礎1 | ||||
教員名 | 大場博幸 | ||||
単位数 | 2 | 学年 | 1 | 開講区分 | 文理学部 |
科目群 | 全学共通教育科目 | ||||
学期 | 前期 | 履修区分 | 必修 |
授業の形態 | 対面授業(一部Zoomによる遠隔授業あり) |
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授業概要 | 教育学関連文献で使用されるさまざまな統計手法について読解・解説・演習を行う。 |
授業のねらい・到達目標 | 様々な動機・目的をもって入学した新入生に対し,学部・学科に関わらず,本学の学生として共通して身につけるべき学修姿勢や修得すべきスタディ・スキルを涵養することを目的とします。 スタートアップ(第1週)では,本科目の意味・意義や位置付けを概観した上で,日本大学教育憲章のあらましと本科目との関連性,「学習」から「学修」への転換を図る必要性をはじめ,<日大生>として必要な学修のスキルや姿勢について学びます。 その後,第2週から第 14 週では以下の3点をターゲットとして定め,それぞれの単元が有機的に連携しながら体系的な学修を進めていきます。 -[TARGET1]日大生としてのアイデンティティ(第2週~第5週) さまざまな角度から日本大学,さらには所属する学部・学科を「知る」ことで,在学中の学びのイメージを描くことをねらいとします -[TARGET2]コミュニケーションとインクルージョン(第6週~第9週) ICT環境を含む多様なコミュニケーションの在り方やエチケットを理解した上で,他者を尊重しながら積極的にグループワークに取組む姿勢を修得することをねらいとします -[TARGET3]論理的・批判的思考とアウトプット(第 10 週~第 14 週) 論理的かつ批判的に考えをまとめながらグループワークを行い,グループとして提示資料の作成や発表を行うことで,説得力をもって他者へ伝える力を修得することをねらいとします 最後に,本科目のまとめとして,総括・振り返り(第 15 週)では,各TARGETの達成度を中心に省察を行い,あわせて後学期に向けた課題の設定を行います。 各授業では,学生自身による自己評価と振り返りを行い,各授業時の到達度の確認を行います。その到達状況を当該授業内で集計し,本時のまとめとして受講者にフィードバックを行います。 与えられた条件の下、理由と根拠に基づいた主張を展開することができる。(A-3) この科目は文理学部(学士(教育学))のディプロマポリシーDP1,DP3,DP4及びカリキュラムポリシーCP1,CP4に対応しています。 |
授業の方法 | 講義と演習。統計ソフトRを用いる。資料提供および課題提出にはBlackboardを用いる。 ※対面授業に参加できない者の要件は、文理学部の「授業の基本方針について」に従う。 ※対面授業に参加できない場合。対面授業終了後、Blackboardに記載している期日までにに動画を視聴し、課題を提出する。 |
授業計画 | |
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1 |
スタートアップ:自主創造型パーソンを目指して[対面授業]
【事前学習】学科関連提出物の準備 (2時間) 【事後学習】アカウント・アプリ関連の準備 (2時間) |
2 |
日本大学の歴史[対面授業]
【事前学習】動画鑑賞 (2時間) 【事後学習】教科書・参考書籍の目次の通覧 (2時間) |
3 |
データの型とRの使い方[対面授業]
【事前学習】教科書p.2-20を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.2-20の例題の実行 (2時間) |
4 |
記述統計:平均値・中央値ほか[対面授業]
【事前学習】教科書p.22-34を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.22-34の例題の実行 (2時間) |
5 |
層別分析・可視化:Rでグラフを作成する[対面授業]
【事前学習】教科書p.35-53を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.35-53の例題の実行 (2時間) |
6 |
t検定:2つのグループの平均値を比較する[対面授業]
【事前学習】教科書p.54-69を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.54-69の例題の実行 (2時間) |
7 |
分散分析・多重比較:比較したいグループが3つ以上ある場合[対面授業]
【事前学習】教科書p.70-86を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.70-86の例題の実行 (2時間) |
8 |
ワールドカフェ①:ワーク一回目[ZOOMによる遠隔授業]
【事前学習】会場および所持品の確認 (2時間) (2時間) 【事後学習】一回目のワーク内容の復習 (2時間) (2時間) |
9 |
ワールドカフェ②:ワーク二回目[ZOOMによる遠隔授業]
【事前学習】会場および所持品の確認 (2時間) (2時間) 【事後学習】二回目のワーク内容の復習 (2時間) (2時間) |
10 |
効果量:関係の強さの程度[対面授業]
【事前学習】教科書p.87-99を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.87-99の例題の実行 (2時間) |
11 |
ノンパラメトリック検定:正規分布を仮定できない場合の検定[対面授業]
【事前学習】教科書p.100-104を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.100-104の例題の実行 (2時間) |
12 |
相関分析:相関と因果[対面授業]
【事前学習】教科書p.105-121を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.105-121の例題の実行 (2時間) |
13 |
回帰分析(1):単回帰分析[対面授業]
【事前学習】教科書p.126-134を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.126-134の例題の実行 (2時間) |
14 |
回帰分析(2):重回帰分析[対面授業]
【事前学習】教科書p.135-142を読んでおくこと (2時間) 【事後学習】教科書p.135-142の例題の実行 (2時間) |
15 |
統計学理論の復習[対面授業]
【事前学習】配布pdfを通読する (2時間) 【事後学習】配布pdfを再読する (2時間) |
その他 | |
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教科書 | 小林雄一郎, 濱田彰, 水本篤 『Rによる教育データ分析入門』 オーム社 2020年 |
参考書 | 栗原伸一 『入門 統計学:検定から多変量解析・実験計画法まで』 オーム社 2011年 |
成績評価の方法及び基準 | レポート(100%) 課題 10回 85%, ワールドカフェレポ 15% |
オフィスアワー | 研究室(新本館)/ 火曜日三時間目 |
備考 | 本講義では、学部間横断ワークショップ(日本大学ワールド・カフェ)を6月5日(日)にオンライン(Zoom)で実施します(予備日・補講6月12日(日))。詳細は決定後にお知らせします。 |