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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	科学論／INTRODUCTION TO THE STUDY OF SCIENCES
開講所属 ／Course Offered by	大学院／
ターム?学期 ／Term?Semester	2022年度／2022 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	火2／Tue 2
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	安間　一雄
科目区分 ／Course Group	大学院科目　関連科目

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
安間　一雄	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的?内容 ／Course Objectives	アカデミックな研究の発達においては，既存領域で継承されてきた知識?技術や思想を維持すると同時に他領域における新たな方法論を取り込んで研究の意義や含意を開拓する要素が重要である．近代の第2言語習得ならびに言語教育の研究は統計科学の実証的方法論により大きく進展した．この授業では，これから研究論文を書こうとする人たちが創造的な発想で研究のデザインができるよう，統計分析の背景にある客観的?合理的思考の筋道を提供するものである．価値の高い研究とは，批判的考察を前提とする．すなわち既存の議論や慣習を独立した視点で評価しその整合性?妥当性を論理的に表現できることである．受講者が主体的?積極的に関わることができるよう，活発な議論を期待する．
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	本授業は対面もしくはオンラインで行う． 各授業回ともテーマについて受講者に演習形式で発表してもらう．その後，研究方法の課題や論争点について議論を行う． 授業用の資料提示?課題提出?質疑応答などの目的で Google Classroom および manaba を利用する．受講者は Google アカウントを取得しておくことが望ましい．
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	授業回毎のテーマに関して提供できる話題を用意してくること．論文を扱う場合は予め読んで概要およびコメントを配布可能なハンドアウト形式にまとめておくこと． 授業回に対応するリーディングリストは Google Classroom に掲載する． 学修時間の目安：事前3?4時間，事後1時間．
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other manaba に掲載するリーディングリストに沿って論文を読む．
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業時における発言頻度及び内容の適切さ (40%)，課題小論文 (30%) ，到達度確認課題 (30%)
備考 ／Notes	対面授業／オンライン授業の別は授業初回までに manaba にて提示する．また，授業は Zoom によりリアルタイムでアクセス可能にするほか，録画を後日配信する．資料は Google Classroom に掲載する．
関連科目 ／Related Subjects	統計と調査法
到達目標 ／Learning Goal	科学に関する様々な専門文献を理解し、自分の研究に役立てることができるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	科学的研究の構成要素	反証可能性，仮説検証，有意水準，操作可能化，リサーチの道具立てと資源，研究課題の見つけ方 ，先行研究のまとめ方	セリガー?ショハミー (2001), Rudestam & Newton (2007)
2	リサーチの方法論	探索的研究 対 仮説検証的研究，量的研究 対 質的研究，経時的研究 対 断層的研究，シミュレーションによる探索	セリガー?ショハミー (2001)
3	基礎統計と背景理論	正規分布，信頼区間，データ分布	Littlewood (2000)
4	相関研究?回帰分析（線形）	相関関係と因果関係	Shimura (2006)
5	回帰分析（線形）	線形回帰，推定誤差	Vidal (2003)
6	回帰分析（非線形）	ロジスティック回帰，3次回帰	Amma (2016)
7	分割表分析?対応分析	カテゴリー量同士の関連性検定（カイ二乗検定）	Vidal (2003), Peacock (1997), Aoki (2001)
8	分散分析?差の検定	カテゴリー間の平均値の差の検定（t検定?F検定）	Amer (1997), Aoki (2001)
9	多変量解析：主成分分析?因子分析，クラスター分析	主成分分析?因子分析，クラスター分析	Schulz (2001), 安間 (2011, 2013)
10	多変量解析：要因計画法，多次元尺度法，共分散構造解析	要因計画法，多次元尺度法，共分散構造解析	Schulz (2001), 安間 (2011, 2013)
11	関連技術	実験計画法，編集距離	Amma (2019)
12	データ改竄	学生が陥りやすいデータ改竄と境界領域についての考察	Greenfield( 2002), Rudestam & Newton (2007)
13	論文フォーマット	APA の光と影	Hyland (2002), 関茂 (2015), APA (2013), アメリカ心理学会 (2014)
14	総括	到達度確認課題	-