| 科目名 | 地域生活支援研究演習 |
| ナンバリング | DS_D2_03 |
| 担当者 | 坂田 周一 |
| 開設学科 専攻・コース |
生活支援科学研究科（博士後期） 地域生活支援学専攻(博士後期課程) |
| 分類 | 必修科目 研究演習 |
| 関連する 資格・免許 |
| 開講キャンパス | 開講年次 | 開設期 | 単位数 | 必修・選択 |
| 神埼 | 1年 | 前期 | 1単位 | 必修 |
| 授業の概要 及びねらい |
地域生活支援に関わる実証的研究の演習として、データアーカイブに搭載されたデータセットを用いて、研究目的、研究方法、分析結果および考察に至る研究の過程を体験させ、論文を作成させるのがこの授業の概要及び狙いである。 |
| 実務経験に 関連する 授業内容 |
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| 授業の 到達目標 |
この授業の到達目標は、受講者が下記①～⑧の作業を自ら実施できるようになることである。 ① データアーカイブを検索して、地域生活支援の研究演習にふさわしいデータセットを確保できる。 ② アーカイブのデータセットを前提にして、関連する先行研究の探査とレビューをまとめることができる。 ③ 先行研究のレビューを踏まえて、研究目的を設定し、目的に適した研究方法を選択することができる。 ④ データの読込、変数の定義およびデータの加工、変換等の分析を開始する前に必要な作業ができる。 ⑤ 研究目的に適した分析法のを実施し、結果をまとめることができる。 ⑥ 研究目的と結果を対比し、目的達成の度合いを評価し、研究の限界並びに課題を指摘することができる。 ⑦ 研究の初めから終わりまでを論文としてまとめることができる。 ⑧ 自らまとめた論文について査読者である指導教員の指摘に対して適切に応答することができる。 |
| 学習方法 | 演習用データを用いて実際に使用法を習得する。グループに分かれて各自の疑問点についてディスカッションした結果を踏まえて授業のまとめを行う。視聴覚教材（ICT） |
| テキスト及び 参考書籍 |
①畠慎一郎・田中多恵子著『SPSS超入門』東京図書\2200＋税。②小塩真司著『第3版 SPSSとAmosによる心理・調査データ解析』東京図書￥2800+税。 |
| 到達目標 | |||||||||||||||||||||||||
| 汎用的能力要素 | 専門的能力要素 | ||||||||||||||||||||||||
| 態度・ 志向性 |
知識・ 理解 |
技能・ 表現 |
行動・ 経験・ 創造的思考力 |
態度・ 志向性 |
知識・ 理解 |
技能・ 表現 |
行動・ 経験・ 創造的思考力 |
合計 | |||||||||||||||||
| 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | ||
| 比率 | 20 | 10 | 10 | 20 | 10 | 10 | 10 | 10 | 100 | ||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
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| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | |||||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ◎ | ◎ | ◎ | 30 | |||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ◎ | ○ | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ◎ | ◎ | ◎ | 50 | |||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ◎ | ◎ | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
(表中の記号 ○評価する観点 ◎評価の際に重視する観点 %評価割合)
| 授業計画（学習内容・キーワードのスケジュール） | ||
| 第１週 | 事前学習(予習) | 日本におけるデータアーカイブを検索しリストを作成しておく。 |
| 授業 | データアーカイブに搭載されたデータセットの利用法の解説。 | |
| 事後学習(復習) | 自分でデータアーカイブにアクセスして興味関心のあるデータセットの利用許可を申請する。 | |
| 第２週 | 事前学習(予習) | テキスト①実践編第0章を参考にして自分のPCにSPSS（学生版）をインストールする。 |
| 授業 | SPSS（学生版）のインストール状況を確認し、データの読み込み・入力・保存の演習を行う。 | |
| 事後学習(復習) | 自宅にてデータの変数ラベル、値ラベル等のデータビューを完成させる。 | |
| 第３週 | 事前学習(予習) | 演習における研究課題を自分で設定するために関連領域について先行研究を調べておく。 |
| 授業 | 先行研究のレビューを踏まえた演習課題の設定についての指導教員とのディスカッション。 | |
| 事後学習(復習) | 指導教員とのディスカッションを踏まえて演習課題の明確化を行う。 | |
| 第４週 | 事前学習(予習) | 演習課題に適した研究方法の選択とうの研究計画を作成しておく。 |
| 授業 | 演習における研究計画に関する指導教員とのディスカッション。 | |
| 事後学習(復習) | 指導教員とのディスカッションを踏まえて研究改革を完成させる。 | |
| 第５週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第1章データ解析の基本事項を予習する。 |
| 授業 | 尺度水準、質的データと量的データ、離散変量と連続変量、独立変数と従属変数についての講義と討論 | |
| 事後学習(復習) | 授業で学んだことについてノートを作成する。 | |
| 第６週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第1章Section2統計的検定について予習する。 |
| 授業 | 統計的有意性の意味、有意水準と危険率および主な確率分布に関する講義と討論 | |
| 事後学習(復習) | 授業で学んだことについてノートを作成する。 | |
| 第７週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第1章Section3データの入力について予習する。 |
| 授業 | 変数の設定、代表地と散布度当の基本統計量についてSPSSの操作により演習する。 | |
| 事後学習(復習) | データ変換や基本統計量について指導なしで自力でできるまで自宅で練習する。 | |
| 第８週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第2章相関と相関係数について予習する。 |
| 授業 | クロス集計、散布図、相関と相関関係、相関係数の種類、相関係数を用いる場合の注意点に関する講義と討論。 | |
| 事後学習(復習) | 関連を表す統計量について指導なしで自力でできるまで自宅で練習する。 | |
| 第９週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第3章χ2乗検定、t検定について予習する。 |
| 授業 | ２つのグループの違いを統計的に検定する方法に関する講義と討論。 | |
| 事後学習(復習) | ２つのグループの違いについて、さまざまま例を用いてどの方法を用いるべきか自問自答する。 | |
| 第１０週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第4章分散分析について予習する。 |
| 授業 | 分散分析の説明と演習データを用いた計算。 | |
| 事後学習(復習) | 分散分析の活用法についての自問自答とデータによる演習を行う。 | |
| 第１１週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第5章重回帰分析について予習する。 |
| 授業 | 重回帰分析の説明と演習データを用いた計算。 | |
| 事後学習(復習) | 重回帰分析の活用法についての自問自答とデータによる演習を行う。 | |
| 第１２週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第6章因子分析について予習する。 |
| 授業 | 因子分析の説明と演習データを用いた計算。 | |
| 事後学習(復習) | 因子分析の活用法についての自問自答とデータによる演習を行う。 | |
| 第１３週 | 事前学習(予習) | テキスト②の第10章カテゴリを扱う多変量解析について予習する。 |
| 授業 | クラスター分析の説明と演習データを用いた計算。 | |
| 事後学習(復習) | クラスター分析の活用法についての自問自答とデータによる演習を行う。 | |
| 第１４週 | 事前学習(予習) | 演習論文を作成する。 |
| 授業 | 作成した演習論文について指導教員とのディスカッション。 | |
| 事後学習(復習) | 指導教員とのディスカッションを踏まえて修正すべき箇所を整理する。 | |
| 第１５週 | 事前学習(予習) | 演習論文についてのディスカッションを踏まえて修正を行っておく。 |
| 授業 | 演習論文に関する指摘事項に対する修正点に関する指導教員とのディスカッション | |
| 事後学習(復習) | 授業を踏まえて演習論文を完成させる。 | |
※事前・事後学習の時間は、講義科目は各90分、演習・実験・実習科目は各30分を原則とする。
※課題（試験やレポート等）に対するフィードバックを行います。
| 備考 | ※一週間の中で、次のとおり事前・事後学習の時間（自習時間）を確保すること。 講義１単位につき２時間、演習１単位につき１時間。 ※課題（試験やレポート等）に対するフィードバックを行います。 |