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シラバスデータベース|2025年度版

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ホーム > 講義詳細:AI・データサイエンス演習B(1)

シラバス

授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科など 担当教員 教員カナ氏名 配当年次 単位数
AI・データサイエンス演習B(1) 2025 前期 他 学部間共通科目 安野 智子 ヤスノ サトコ 3年次配当 2

科目ナンバー

UW-AI3-A09S

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語(その他の言語)

授業の概要

【テーマ】 社会調査・比較対照実験を用いたデータ分析

本演習では、「社会調査(あるいは比較対照実験)を通じて、人間の意識と行動を探る」ことを目的とします。具体的には、「自分で社会調査を企画し、データを集める」「集めたデータや既存のデータに対し、適切な方法で統計的な分析をする」ことに取り組みます。調査、あるいは比較対照実験は、マーケティングやビジネスでも重要な手法です。
2年目にあたるこの授業では、「既存のデータを用いた多変量解析」「実験デザインを組み込んだ調査」に取り組みます。

科目目的

この演習の第1の目的は、人間の心理や行動を測定できるような社会調査を実施することです。調査票作成や実験計画の技術と研究対象の背景に関する学習も含みます。第2の目的は、得られたデータ(あるいは既存のデータ)を適切な方法で分析できるようにすることです。
2年目にあたるこの授業では、①既存のデータを用いた多変量解析(前期)、②実験デザインを組み込んだ調査(後期)に取り組みます。

到達目標

前期の目標は以下の通りです。①自分の研究関心に合わせて、適切なデータを選択し、利用することができるようになること。②多変量解析を用いて、複数の変数間の関連を検討できるようになること。

授業計画と内容

第1回 イントロダクション:既存のデータを分析する
第2回 統計データの利用(1)日本の統計データ
第3回 統計データの利用(2)海外の統計データ
第4回 データアーカイブを用いた二次分析
第5回 基本的な分析の復習(1)クロス集計、カイ二乗分析、相関分析など
第6回 基本的な分析の復習(2)回帰分析、変数の作成
第7回 変数の合成:信頼性分析と主成分分析
第8回 因子分析と共分散構造分析(入門)
第9回 階層クラスター分析
第10回 非階層クラスター分析
第11回 交互作用項を含めた回帰分析
第12回 ロジスティック回帰分析の応用
第13回 データの分布と分析手法の選択
第14回 結果のまとめと報告

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容(その他の内容等)

指示に応じて課題を提出する。

授業時間外の学修に必要な時間数/週

・毎週1回の授業が半期(前期または後期)または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期(前期または後期)で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

種別 割合(%) 評価基準
レポート 50 問題の設定、先行研究の引用、議論の展開、データ分析と読み取りが適切に行われているか、などの観点から評価します。
平常点 50 授業への参加、課題の提出状況などを総合的に判断します。なお、出席率が70%に満たない場合は、成績評価の対象外とします。

成績評価の方法・基準(備考)

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける/授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL(課題解決型学習)/ディスカッション、ディベート/グループワーク/プレゼンテーション/実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)

manabaによる学習支援

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

【テキスト】
南風原 朝和・平井 洋子・杉澤 武俊(2009)『心理統計学ワークブック: 理解の確認と深化のために』有斐閣
【参考書】
平井明代 (2017) 『教育・心理系研究のためのデータ分析入門 第2版』東京図書

その他特記事項

参考URL

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