タイトル

時間割番号: 1313100800
教育データサイエンス論
 
担当教員
奥村 太一[Taichi Okumura]
開講学部等 教育学部 対象年次 2~ 単位数 2
開講時期 春学期 開講曜時 火2 クラス  
ナンバリング EDDP23064
授業形態 オンライン授業(同時双方向)
授業の目的と概要  
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
 
授業の到達目標  
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。
 
授業計画  
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)
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
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。

 
成績評価の方法  
期末試験により成績評価を行います。
 
成績評価の基準  
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。
 
教科書  
 
参考書  
参考書1 ISBN 9784320110281
書名 教育実践データの統計分析 = Statistical analysis of educational data : 学校評価とよりよい実践のために
著者名 奥村太一 著,奥村, 太一, 1981-, 出版社 共立出版 出版年 2012
教材に関する補足情報  
 
参考文献一覧  
 
履修上の注意事項  
「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。
 
キーワード(「実務経験のある教員による授業科目」は「実務経験」で検索)  
 
備考(実務経験の内容と授業との関連を含む)  
 
参照ホームページ  
 
教員からの一言  
 
オフィスアワー  
 
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備考(教員情報)  
 
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