授業科目名	研究方法論
時間割番号	EEY361
担当教員名	尾見　康博／若本　純子
開講学期・曜日・時限	後期・金・III-IV	単位数	2
＜対象学生＞
山梨県小学校教員養成特別教育プログラム３年生
＜授業の目的＞
小学校や教育現場を対象とした実証的な研究のための方法論を学ぶ。フィールドワークや調査法における留意点やデータ収集と分析方法を総合的に学ぶ。方法論を学ぶ過程において、教職大学院の課題研究にも参加し、自己の研究の参考にする。
＜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 子ども理解 子ども理解のために必要な様々な発達理論を習得している。 ◎ B 授業力・実践的技能 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 教育実践を理論的知識に結びつけて考えられること。 A 2 目的に応じた適切な研究手法が理解できること。 B 3 教職大学院の院生の課題研究から学んだことを自己の研究に応用できること。 C
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 40% 受講態度と発表内容。 2 40% 受講態度と発表内容。 3 20% 受講態度と発表内容。 合計 100%
＜授業の方法＞
実証研究を行うための研究方法の基礎を学んだ上で，小学校の教育に関するテーマを各自で選び，レポートとしてまとめる。テーマ選びから具体的な研究方法に落とし込み，結果をまとめるという一連の作業のプロセスには，受講生間のディスカッションや教職大学院の授業からの洞察が含まれる。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
小学校というフィールドの中で課題を発見し，テーマ設定からそのテーマをどのように調査し研究レポートに結びつけるかの方法論を学びます。研究レポートを各自１本作成する中で，テーマ設定に必要な文献収集やデータ収集や分析方法を学び，より深く小学校現場を理解する力を付けることを期待します。
＜テキスト＞
授業研究 : 実践を変え、理論を革新する, 新曜社, (2019年出版 ワードマップ)
＜参考書＞
(未登録)
＜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 ・特になし。 ・各自で暫定的にテーマを選ぶ。 授業内容 ・授業の進め方の解説をし，これまでの授業で学んだことの簡単なレビューをします。 2 タイトル テーマ設定 事前学習 事後学習 ・特になし。 ・テーマの具体化をします。 授業内容 ・実証研究に落とし込むためのテーマ設定について解説します。 3 タイトル データ収集の方法 事前学習 事後学習 ・特になし ・各自のテーマとデータ収集の方法の関連を考えます。 授業内容 ・実験，調査，観察といった研究手法の解説をするとともに，それぞれの方法に共通した事項と独自な事項について要点を説明します。 4 タイトル 目的をかなえる方法 事前学習 事後学習 ・各自で具体的な研究計画を考えます。 ・研究計画の見直しを行います。 授業内容 ・目的にかなった方法を適用することの重要性と，方法を選ぶ際の現実可能性について説明します。 5 タイトル 記述統計とクロス集計(1) 事前学習 事後学習 ・これまでに学んだデータ分析について復習します。 ・各自のテーマに適した分析方法を考えます。 授業内容 ・記述統計とクロス集計について，概略を説明するとともに，留意点を確認します。 6 タイトル 記述統計とクロス集計(2) 事前学習 事後学習 ・各自のテーマで記述統計やクロス集計がどのように適用可能か考えます。 ・各自のテーマの展開可能性について考えます。 授業内容 ・テーマの目的に合わせたデータ収集や二次データの探索をします。 7 タイトル 記述統計とクロス集計(3) 事前学習 事後学習 ・各自のテーマで記述統計やクロス集計がどのように適用可能か考えます。 ・データ分析をふまえ，各自のテーマの展開可能性について考えます。 授業内容 ・各自でデータ分析をします。 8 タイトル 記述統計とクロス集計(4) 事前学習 事後学習 ・各自のテーマで記述統計やクロス集計がどのように適用可能か考えます。 ・データ分析をふまえ，各自のテーマの展開可能性について考えます。 授業内容 ・データ分析結果を図表と文章で表現します。 9 タイトル 質的分析とテキストマイニング(1) 事前学習 事後学習 ・特になし。 ・各自のテーマに適した分析方法を考えます。 授業内容 ・テーマの目的に合わせたデータ収集や二次データの探索をします。 10 タイトル 質的分析とテキストマイニング(2) 事前学習 事後学習 ・各自のテーマで質的分析とテキストマイニングがどのように適用可能か考えます。 ・各自のテーマの展開可能性について考えます。 授業内容 ・テーマの目的に合わせたデータ収集や二次データの探索をします。 11 タイトル 質的分析とテキストマイニング(3) 事前学習 事後学習 ・各自のテーマで質的分析とテキストマイニングがどのように適用可能か考えます。 ・データ分析をふまえ，各自のテーマの展開可能性について考えます。 授業内容 ・各自でデータ分析をします。 12 タイトル 質的分析とテキストマイニング(4) 事前学習 事後学習 ・各自のテーマで質的分析とテキストマイニングがどのように適用可能か考えます。 ・データ分析をふまえ，各自のテーマの展開可能性について考えます。 授業内容 ・各自でデータ分析をします。 13 タイトル 教職大学院授業観察(1) 事前学習 事後学習 ・教職大学院の授業を観察するにあたっての留意事項を確認します。 ・観察内容記録をまとめます。 授業内容 ・教職大学院の授業を観察し，研究プロセスの実際を学びます。 14 タイトル 教職大学院授業観察(2) 事前学習 事後学習 ・特になし。 ・観察内容記録をまとめます。 授業内容 ・教職大学院の授業を観察し，研究プロセスの実際を学びます。 15 タイトル まとめ 事前学習 事後学習 ・複数のデータ分析結果のつながりを考えます。 ・テーマの目的にあった結果の表現方法を考えます。 授業内容 ・これまでの授業を振り返り各自の研究をまとめる方法を解説します。 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)