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| 開講年度 | 2018 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教育学部・人間発達科学に関する専門科目(D類) | |
| 科目名 | 人間発達科学コース基本科目 | |
| にんげんはったつかがくこーすきほんかもく | ||
| 受講対象学生 |
教育学部, D 類 学部(学士課程) : 3年次 ～67 期生 |
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| 卒業要件の種別 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | 心理統計法 | |
| しんりとうけいほう | ||
| Psychological Stasistics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| 他学部・他研究科からの受講 |
他専攻の学生の受講可, 他研究科の学生の受講可, 他学部の学生の受講可 |
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| 市民開放授業 | 市民開放授業ではない | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
金曜日 3, 4時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 中西良文(教育学部学校教育講座) | |
| NAKANISHI Yoshifumi | ||
| 授業の概要 | この授業では，心理統計学について学ぶという大きなテーマについて，実際に調査データを集め，分析し，それをまとめるという一連の流れについても学習をしながら進めていきたいと考えています。 統計という「数学」を扱った授業は，苦手意識を感じる人も多いかもしれませんが，できるかぎり「ああ，このために高校まで数学を勉強してきたのか」と思えるような授業にしたいと考えています。 そのためのポイントとして考えているのが，「発見」ということです。心理統計学について学ぶという際にも，単に知識を伝達するのではなく，できるだけみなさんに「発見」をしていただく中で学んでいければと思っています(「発見学習」)。また，実際にデータを集め，分析していただくところでも，これまで誰も知らなかった「発見」を見つける活動にしていきたいと考えています。 なお，学習を進める上では，グループの活動を中心として，進めていきたいと考えています。 この授業は3コマ目の心理データ解析（松浦先生ご担当）と連動して進めていきますので、両者を一緒に受講されることを「強く」お勧めします。 |
|---|---|
| 学習の目的 | 心理学研究の中で用いられている統計的手法がどのようなものか理解し，そこで示されている結果を正しく理解することができる 自らがデータ収集・データ分析・結果の記載を行うときの適切な方法を理解する （心理統計の授業を通して数学の有用性・面白さに気づく） |
| 学習の到達目標 | まずは，心理統計学の内容を理解し，論文購読において出会う統計的手法を正しく読み取れるようになることや，（特にセットとなる授業である「心理データ解析」の授業で）自らデータ収集と分析，そして分析結果の記述をする際に，適切にそれらができるようになることが，学生のみなさんに到達していただきたい目標です。 しかし，理想的には，それを越えて「数学について学ぶ意義・面白さ」について語れるようになっていただきたいと思います。近年，よくいわれているとおり，子どもの「数学嫌い」が取り上げられます。こういった子どもを目の前にしたときに，「なぜ数学を学ばないといけないのか」についてきちんと語れるかどうかが重要になってきます。しかし，教師自身がそれを感じられないと語ることができません。ぜひ，「数学について学ぶ意義（有用性・面白さ）」を見つけていただければと思います。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 授業の方法 | 講義 実習 |
| 授業の特徴 | グループ学習の要素を加えた授業 Moodle |
| 教科書 | よくわかる心理統計 山田剛史・村井潤一郎著 ミネルヴァ書房 |
| 参考書 | 心理統計学の基礎 南風腹朝和 有斐閣 |
| 成績評価方法と基準 | レポートと小テスト，出席によって評価を行います。 |
| オフィスアワー | 金曜日9:00～10:30 |
| 受講要件 | 「やってみようかな」という気持ちと、物事に真剣に向き合って最後までやりきる姿勢 |
| 予め履修が望ましい科目 | 心理学A・F，PBL心理学，コミュニケーション実習 そして、心理データ解析はセットになる科目ですので、この科目の受講を強く求めます |
| 発展科目 | 心理学にかかわる専門科目，行動科学基礎実験 |
| 授業改善への工夫 | 三重大学 Moodleを使います。 |
| その他 | 授業は小グループを組んで進めていきますので、良好なグループ活動を意識しながら学習を進めていって下さい。 |
| キーワード | 心理統計学・調査法・データ分析・（心理学）研究のまとめ方 論理的思考・教育心理学 |
|---|---|
| Key Word(s) | Psychometrics, Statistical analysis, Psychological measurement |
| 学習内容 | 1．イントロダクション：授業概要の説明，グループ分け 2．心理学の研究に触れる（「心理学研究を行う」とは？，様々な研究法，データ解析はなぜ必要なのか？） 3．データとは？(様々なデータの特徴) 4．データを分析するとは？（自己流で分析してみる） 5．データの代表値 6．そう！簡単「相関」（1） 7．そう！簡単「相関」（2） 8．検定の考え方とt検定 9．隅々まで効くデータ解析に分散分析 10.大変な多変量解析（1）（重回帰分析） 11.大変な多変量解析（2）（因子分析） 12,尺度を信頼せい！（信頼性）そして、妥当性 13.ノンパラメトリックな検定 14.心理学研究のまとめかた 15.心理統計、陥りやすい罠 |
| 事前・事後学修の内容 | この授業で扱う内容は，おそらく，みなさんが大学の中で受ける授業の中でも難易度が高いものです。それはすなわち，学習に「時間がかかる」内容だということです。しかし，これを逆に考えると，「時間をかけて」学習すれば，学習できるということでもあります。 ですから，この授業では，一定量の予習・復習を求めます（ただし，大学設置基準で定められている1コマあたり4時間の授業外学習という時間を越えるものではないと思います）。高校までの学習の同様に，予習・復習をして授業に臨むという習慣の中で，学習を進めていっていただければと思います。 |
| ナンバリングコード(試行) | ED-EDUC-2 |
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※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら