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 調査法と研究倫理 事前学習 事後学習 ・特になし。 ・具体的な調査を考えて，その難しさについて考えます。 授業内容 ・調査の設計について考えるべきこと，および研究の倫理について解説します。 3 タイトル 授業観察の事前準備 事前学習 事後学習 ・特になし ・授業観察に備えて留意すべき点を確認します。 授業内容 ・教職大学院の課題研究を観察するにあたっての予備知識を解説します。 4 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。 5 タイトル 教職大学院授業観察(2) 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。 6 タイトル 授業観察の事後解説 事前学習 事後学習 ・観察記録内容を確認します。 ・まとめた内容の背景について考えます。 授業内容 ・観察した発表内容の背景についての解説をします。 7 タイトル 観察報告 事前学習 事後学習 ・観察結果の発表に備えた準備をします。 ・質疑をふまえ，発表内容について深く考えます。 授業内容 ・観察結果を発表し，議論します。 8 タイトル 教職大学院授業観察(3) 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。 9 タイトル 教職大学院授業観察(4) 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。 10 タイトル 授業観察の事後解説 事前学習 事後学習 ・観察記録内容を確認します。 ・まとめた内容の背景について考えます。 授業内容 ・観察した発表内容の背景についての解説をします。 11 タイトル 観察報告 事前学習 事後学習 ・観察結果の発表に備えた準備をします。 ・質疑をふまえ，発表内容について深く考えます。 授業内容 ・観察結果を発表し，議論します。 12 タイトル 記述統計とクロス集計(1) 事前学習 事後学習 ・記述統計について学んだことを確認します。 ・クロス集計の意義を確認します。 授業内容 ・記述統計とクロス集計の理論的意義を解説し分析例を紹介します。 13 タイトル 記述統計とクロス集計(2) 事前学習 事後学習 ・記述統計とクロス集計の意味を確認します。 ・授業で扱ったデータ以外のデータであてはめてみます。 授業内容 ・デモデータを使って統計解析をします。 14 タイトル テキストマイニング(1) 事前学習 事後学習 ・特になし。 ・テキストマイニングでできることを調べます。 授業内容 ・テキストマイニングの理論的知識を学びます。 15 タイトル テキストマイニング(2) 事前学習 事後学習 ・テキストマイニングの応用例を調べます。 ・テキストマイニングの長所，短所について考えます。 授業内容 ・デモデータを用いてテキストマイニングを実行します。 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
＜前年度授業に対する改善要望等への対応＞
先にデータ分析に関する授業があったほうがいいという意見があったので，対応することを検討する。
＜備考＞
(未登録)