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科目の基本情報
| 開講年度 | 2022 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 生物資源学研究科(博士前期課程)資源循環学専攻 | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次 |
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| 選択・必修 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | 昆虫生態学特論 | |
| こんちゅうせいたいがくとくろん | ||
| Advanced Insect Ecology | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | BIOR-Reso-5171-007
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期集中 開講時期と場所は掲示で通知する。This is an Intensive course in the 2nd semester. Please check the bullettin board for date, time and room. |
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| 開講時間 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 塚田 森生(生物資源学研究科生物圏生命科学専攻) | |
| TSUKADA, Morio | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 動物生態学のの専門知識・生物統計学の技術を教授する。とくにこの分野におけるデータ処理の方法に着目して解説する。ただし、受講者の希望等を考慮して、内容を生物統計関連に特化することがある。講義だけで無く学生による発表も行う。この過程で学生どうし、教員と学生とのあいだでの真摯な議論をおこない、コミュニケーション力を身につける。Animal Ecology will be the main subject. However, I may focus on statistical analysis using R, for animal ecology, agro-biology. この講義を通じて4つの力の「感じる力」「考える力」「コミュニケーション力」「生きる力」を身につけるため,生物資源学研究科のディプロマポリシー(1)幅広い教養と倫理観、国際感覚, (2)専門的な知識と技術, 経験を身につけることを目指します． |
|---|---|
| 学修の目的 | 動物生態学のより詳しい知識と最近の知見を得る。自らの研究において最新の研究動向を引用できると共に、データ処理についても最新の手法が身につく。 |
| 学修の到達目標 | 動物生態学、とくに昆虫の生活史、花粉媒介などのより詳しい知識と最近の知見を得る。 動物生態学、農業生物学で実際に扱う様々なデータについて、フリーの統計ソフトRを用いて適切に解析できる。具体的な手法として、カイ2乗検定、フィッシャーの正確確率検定、二項検定、ウェルチのt検定、マン・ホイットニーのu検定、分散分析、共分散分析、一般化線型モデル、一般化線形混合モデル、多重比較検定、ブートストラップ法など。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 質疑応答を含む授業に対する取り組み40％。レポート60％。レポートでは自らの持つデータに合わせて適切な統計処理法を選択し、実行する。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 教員と学生、学生相互のやり取りの一部が英語で進められる授業 教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業 |
| 授業改善の工夫 | 臨機応変に適切なアドバイスを心がける。 |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | あらかじめメールでのやり取りで，都合のよい日時を決める。メールアドレスは授業冒頭に連絡する。 |
| 受講要件 | 学部開講の「昆虫学」，「植物保護学」「農林統計学」で教えられる程度の知識を身に付けておくこと。 |
| 予め履修が望ましい科目 | 学部開講の「昆虫学」，「植物保護学」，「農林統計学」 |
| 発展科目 | 昆虫生態学演習 |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | 昆虫、生態学、統計学、パソコン、R、一般化線型モデル |
|---|---|
| Key Word(s) | entomology, insect, ecology, statistics, PC, R, GLM |
| 学修内容 | 昆虫生態学に関する最新の論文から、受講生の研究テーマに関連したものを10編程度読み込み、その分野に必要な知識を得る。これを総説形式にまとめてレポートとし、またプレゼンを行う。 受講生の要望によっては昆虫生態学におけるデータ解析の位置づけおよびGLMの概要を解説後、各自が自らの研究データに統計的処理を施す。 第1回 昆虫の休眠特性に関する論文の読み込み 第2回 昆虫の移動分散に関する論文の読み込み 第3回 植食性昆虫の寄主範囲に関する論文の読み込み 第4回 捕食性昆虫の餌範囲に関する論文の読み込み 第5回 花粉媒介昆虫の行動に関する論文の読み込み 第6回 本講義およびそれ以外の機会に読んだ論文からの統計解析例の抽出１ 第7回 本講義およびそれ以外の機会に読んだ論文からの統計解析例の抽出２ 第8回 Rを用いた統計解析入門１ 数値データの読み込み 第9回 Rを用いた統計解析入門２ データに応じたグラフの選択と描画 第10回 Rを用いた統計解析入門３ 基本統計量の記述 第11回 Rを用いた統計解析入門４ 比率の検定 カイ二乗検定 二項検定 第12回 Rを用いた統計解析入門５ 比率の検定 フィッシャーの正確検定 第13回 Rを用いた統計解析入門６ 平均値の比較 ANOVA 第14回 Rを用いた統計解析入門７ 重回帰とその拡張 GLM 第15回 Rを用いた統計解析入門８ GLMからGLMMへ |
| 事前・事後学修の内容 | 1－5回に関しては、参加者にいずれか1つの回の文献を割り当てるので、毎週120分以上掛けて読み込みとプレゼンの準備を行う。また、授業後には各参加者のプレゼンのファイルを見返しながら他の文献にも目を通しながら120分以上掛けて復習する。 第1回 昆虫の休眠特性に関する論文を事前に用意して受講者に割り当てるので、これを120分以上掛けて読み込む。講義後は120分以上掛けて知識の定着を図る。その成果をレポートとする。 第2回 昆虫の移動分散に関する論文を事前に用意して受講者に割り当てるので、これを120分以上掛けて読み込む。講義後は120分以上掛けて知識の定着を図る。その成果をレポートとする。 第3回 植食性昆虫の寄主範囲に関する論文を事前に用意して受講者に割り当てるので、これを120分以上掛けて読み込む。講義後は120分以上掛けて知識の定着を図る。その成果をレポートとする。 第4回 捕食性昆虫の餌範囲に関する論文を事前に用意して受講者に割り当てるので、これを120分以上掛けて読み込む。講義後は120分以上掛けて知識の定着を図る。その成果をレポートとする。 第5回 花粉媒介昆虫の行動に関する論文を事前に用意して受講者に割り当てるので、これを120分以上掛けて読み込む。講義後は120分以上掛けて知識の定着を図る。その成果をレポートとする。 第6回 本講義およびそれ以外の機会に読んだ論文から統計解析例を事前に抽出し、どのような手法によるものかを一般的な書籍やインターネット上の情報も参照しながら把握する。これには120分以上が必要である。事後には自らの把握したことが正しかったかを改めて振り返りながら、他の方法が無いかなど検討する。これには120分以上必要である。 第7回 本講義およびそれ以外の機会に読んだ論文からの統計解析例の抽出し、どのような手法によるものかを一般的な書籍やインターネット上の情報も参照しながら把握する。これには120分以上が必要である。事後には自らの把握したことが正しかったかを改めて振り返りながら、他の方法が無いかなど検討する。これには120分以上必要である。 第8回 自らのPCにRを正しくインストールし、また自らの研究から数値データを一旦エクセルファイルとして用意し、csvファイルに変換する。これに120分必要である。受業では実際にこれをRに読み込み、簡単な操作を行う。事後にはこれが身につくように繰り返す。これには最低120分必要である。 第9回 前回読み込んだデータを可視化するために適切なグラフを選択し、Rによって実際に描画するために、どのようにすれば良いかを予習する。これには120分必要である。事後には描画したグラフを様々な方法で修飾してより分かりやすいプレゼンにつなげる。これには120分必要である。 第10回 Rを用いてみずからの量的データについて基本統計量の記述を行うためにはどうしたらよいか、事前に下調べをする。これには120分必要である。事後には得られた技術をもとにより高度な統計量の出力を行う。これには120分必要である。 第11回 自らのデータまたはこちらで用意したデータを用いて比率の検定を行うにはどうすれば良いか、とくにカイ2乗検定、二項検定に着目して予習する。これには120分必要である。事後には得られた技術の定着のため、他のデータセットでも復習を行う。これには120分必要である。 第12回 比率の検定のうちフィッシャーの正確検定の原理や実行方法をあらかじめ調べる。これには120分必要である。事後には技術の定着のため、他のデータセットでも復習を行う。これには120分必要である。 第13回 平均値の比較のためにどのような手法があるかを事前に把握する。とくにANOVAについてはRでの実行方法を調べておく。これには120分必要である。事後には技術の定着のため、他のデータセットでも復習を行う。これには120分必要である。 第14回 重回帰とGLMを事前に把握しておく。これには120分必要である。事後には技術の定着のため、他のデータセットでも復習を行う。これには120分必要である。 第15回 GLMでは十分解析できないようなランダム効果のあるデータの解析方法をあらかじめ調べる。これには120分必要である。事後にはとくにGLMMの技術の定着のため、他のデータセットでも復習を行う。これには120分必要である。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |