データサイエンスをもとに教育に関して科学的な議論を展開するための基礎的な知識と技能を身に付けることを目標にします。「情報教育概論」で扱った内容をもとに、教育的働きかけとその結果の因果関係について検証するためのデータ収集と統計的分析の方法について解説します。
（220406 追記）初回の Zoom ミーティングは以下の通りです。
トピック: 教育データサイエンス論 01
時間: 2022年4月12日 10:30 AM 大阪、札幌、東京
Zoomミーティングに参加する
https://us02web.zoom.us/j/82135841201?pwd=ajc3QVM3Z3hNdWhaSWpBTDFmemhoZz09
ミーティングID: 821 3584 1201
パスコード: 468675
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因果関係を検証するためのデータ収集方法を計画できる。
分析結果から因果関係について適切に議論できる。
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01: 因果関係と相関関係
02: 対応のない2群の比較（無作為化）
03: 対応のない2群の比較（推定と検定）
04: 対応のある2群の比較
05: 対応のない1要因の分散分析（平方和の分割）
06: 対応のない1要因の分散分析（主効果と多重比較）
07: 対応のある1要因の分散分析
08: 対応のない2要因の分散分析（平方和の分割）
09: 対応のない2要因の分散分析（交互作用）
10: 対応のない2要因の分散分析（単純主効果）
11: 内的妥当性
12: 準実験（不等価二群事前事後テストデザイン）
13: 準実験（その他のデザイン）
14: 単一事例実験（中断時系列デザイン）
15: 単一事例実験（その他のデザイン）
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予習は必要ありませんが、復習を毎回必ず行ってわからないところを残さないようにして下さい。
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試験において、データの記述と統計的推測に関する考え方が身についているか、介入効果の検証に関する基本的な知識が身についているか等を中心に問います。その達成度を評価します。
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「情報教育概論」を履修済みであるかそれと同等の知識を有していることを前提に進めます。
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