授業科目名	教育データの分析法 (本年度非開講)
時間割番号	EEY308
担当教員名	小野田　亮介
開講学期・曜日・時限	集中・(未登録)・(未登録)	単位数	2
＜対象学生＞
山梨県小学校教員養成特別プログラム入学3年生
＜授業の目的＞
教育に関連する国内外の統計データを理解するためにどのような分析手法を用いればよいかについて，実際に統計分析をしながら学ぶ。 統計解析ソフトRを独力で使えるようになるための技能を身につける。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
教育学部向け 記号 コンピテンシー（能力・資質）   A 専門 授業力・実践的技能 教材研究や教材開発を進んで行うことができる。 ○ B ICTやアクティブ・ラーニングなどの活用に関する基礎的な知識を習得している。 ◎ C 持続的変態力 教師として学び続ける意志と課題探求力を身につけている。 ○
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシーとの対応 教育 1 教育に関するデータリテラシーを身につける。 B 2 統計分析を実行するための簡単なプログラミング技術を身につける。 A 3 教育に関する自らの興味関心に応じてさまざまな分析方法を実行できる。 C
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 30% 教育に関するデータを適切に解釈することができる。 2 50% 子どもから得たデータを対象とした基本的な統計的解析ができる。 3 20% 自らの興味関心を実験計画として表現し，分析できる。 合計 100%
＜授業の方法＞
遠隔での演習形式で進めます。 Rを使うためにPCとExcelが必要になりますので，受講者は準備しておいてください。 講義はオンデマンド型で配信するので，受講者は期日までに課題に取り組み，各授業で示されている課題を提出してください。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
教員になると様々な「教育に関するデータ」に触れることになります。そうした「データ」の妥当性と信頼性を自分で判断して取捨選択できるようになることを目指します。また，自分の興味関心を実験計画やデータとして表現し，自分で分析できるようになることも目的となります。
＜テキスト＞
授業者が作成した資料を用いる
＜参考書＞
川端一光, 岩間徳兼, 鈴木雅之共著, Rによる多変量解析入門 : データ分析の実践と理論, オーム社, ISBN:9784274222368, (2018年出版)
＜授業計画の概要＞
1 タイトル オリエンテーション 事前学習 事後学習 授業内容の復習 授業内容 本講義の目的と計画を説明する。また心理等統計学の基本的な考え方と概要を説明する 2 タイトル 教育に関わる人が統計学を学ぶ意味 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 教育や心理を対象とした統計学の特徴を理解し，自分たちの興味関心をどのように数値で表現できるかを考える 3 タイトル 推測と推定 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 測定することと，推測することの違いを理解し，手元のデータから未知のデータを推測するという発想について理解する 4 タイトル 代表値と分散 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 データの特徴を表す値の特徴と，分散，標準偏差の基礎的考え方と算出方法を学ぶ 5 タイトル 相関 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 2変数間の関係性を相関係数によって表現する方法を理解し，実際にデータから算出する 6 タイトル 統計的仮説検定の発想 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 統計的仮説検定の基本的な考え方を学ぶ 7 タイトル 演習1：エクセルの基礎 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 エクセルの基本的な操作方法を学び，グラフ等を自作できるようにする 8 タイトル 演習2：Rの基礎 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 Rをインストールし，簡単な四則演算の方法を学ぶ 9 タイトル 演習3：Rによるデータの処理 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 データの読み込みや変数の合成，記述統計量の算出などの基本的な処理方法を学ぶ 10 タイトル 演習4：相関分析とt検定 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 相関係数の算出方法と有意性検定の方法について学ぶ。またt検定の方法についても学ぶ 11 タイトル 演習5：回帰分析（1） 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 単回帰分析の考え方と，Rでの実行方法を学ぶ 12 タイトル 演習6：回帰分析（2） 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 重回帰分析の方法について学ぶ。標準化推定値の算出方法や，交互作用検定の方法を学ぶ 13 タイトル 演習7：分散分析（1） 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 分散分析の考え方と，Rでの実行方法を学ぶ 14 タイトル 演習8：分散分析（2） 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 被験者内要因の計画，混合計画，交互作用の検定方法について学ぶ 15 タイトル 演習9：補足とまとめ 事前学習 事後学習 ・指定された課題への取り組み ・授業内容の復習 授業内容 補足と全体の振り返りを行い，統計的仮説検定の課題を実行する 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜備考＞
(未登録)