基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	科学論／INTRODUCTION TO THE STUDY OF SCIENCES
時間割コード ／Course Code	05785
開講所属 ／Course Offered by	大学院／
ターム・学期 ／Term・Semester	2020年度／2020 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	火2／Tue 2
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	安間　一雄
科目区分 ／Course Group	大学院科目　関連科目

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
安間　一雄	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的・内容 ／Course Objectives	アカデミックな研究の発達においては，既存領域で継承されてきた知識・技術や思想を維持すると同時に他領域における新たな方法論を取り込んで研究の意義や含意を開拓する要素が重要である．近代の第2言語習得ならびに言語教育の研究は統計科学の実証的方法論により大きく進展した．この授業では，これから研究論文を書こうとする人たちが創造的な発想で研究のデザインができるよう，統計分析の背景にある客観的・合理的思考の筋道を提供するものである．価値の高い研究とは，批判的考察を前提とする．すなわち既存の議論や慣習を独立した視点で評価しその整合性・妥当性を論理的に表現できることである．受講者が主体的・積極的に関わることができるよう，活発な議論を期待する．
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	シラバス提示のトピックに沿い，教材も援用しながら演習形式で授業を進める．受講者の積極的な参加及び事前の準備が前提である．
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	毎回次回授業の概要を予告するので，当該テーマに関して提供できる話題を用意してくること．
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title Surviving Your Dissertation, 3rd ed. 著者 ／Author name Rudestam, K. E. , R. R. 出版社 ／Publisher SAGE Publications ISBN ／ISBN 2007 その他（任意） ／other 978-1412916790
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業時における発言頻度及び内容の適切さ (40%)，課題小論文 (30%)，定期試験 (30%)
備考 ／Notes	テキスト以外のものは授業時に読書リストとして配布する．
到達目標 ／Learning Goal	科学に関する様々な専門文献を理解し、自分の研究に役立てることができるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	科学的研究の構成要素	反証可能性，仮説検証，有意水準，操作可能化	十分な予習・復習を前提とする．
2	リサーチの方法論	探索的研究 対 仮説検証的研究，量的研究 対 質的研究，経時的研究 対 断層的研究，シミュレーションによる探索	十分な予習・復習を前提とする．
3	相関研究とその落とし穴	相関関係と因果関係	十分な予習・復習を前提とする．
4	基礎統計と背景理論	正規分布，信頼区間，データ分布	十分な予習・復習を前提とする．
5	回帰分析（前半）	ロジスティック回帰，推定誤差，3次回帰	十分な予習・復習を前提とする．
6	回帰分析（後半）	ロジスティック回帰，推定誤差，3次回帰	十分な予習・復習を前提とする．
7	分割表分析・対応分析	カイ二乗検定	十分な予習・復習を前提とする．
8	分散分析・差の検定	t検定，F検定	十分な予習・復習を前提とする．
9	多変量解析（前半）	主成分分析・因子分析，クラスター分析	十分な予習・復習を前提とする．
10	多変量解析（後半）	要因計画法，多次元尺度法，共分散構造解析	十分な予習・復習を前提とする．
11	関連技術	実験計画法，編集距離	十分な予習・復習を前提とする．
12	データ改竄	学生が陥りやすいデータ改竄と境界領域についての考察	十分な予習・復習を前提とする．
13	論文フォーマット	APAその他	十分な予習・復習を前提とする．
14	まとめ	練習課題	十分な予習・復習を前提とする．