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自立研究 ／英語学・英語教育学研究１・２（２０１９年度） ：博論に役立つデータ処理分析の最新動向 †
目的１ †
- 大学院博士課程の授業
- 各自の博士論文の研究テーマを中心に、進捗状況に合わせて１年間の計画を自立的に立て、それを授業中にレポートしながら受講者間で討議を深めていく。
目的２ †
- 方法としては、量的なデータ分析手法が私の専門分野なので、その最新動向を概論書で読みながら、目的１の自立研究の発表を織り交ぜて進める予定。
授業計画 †
- 4月4日
- オリエンテーション、各自の研究内容の紹介、文献の紹介と担当決定
- 4月11日
- Chapter 2: James Dean Brown "Why bother learning advanced quantitative methods in L2 research?" [全員]
- 4月18日
- 4月25日
- Chapter 3: Luke Plonsky "Statistical power, p-value, descriptive statistics and effect sizes"
- 参考資料:
- 5月9日
- 5月16日
- Chapter 4: G. LaFlair? et al. "A practical guide to bootstrapping descriptive statistics, correlations, t-tests and ANOVAs."
- 5月23日
- 5月30日
- Chapter 5: Thom Hudson, "Presenting quantitative data visually"
- 6月13日
- 6月20日 アジア辞書学会で出張のため休講
- 6月27日
- Chapter 6: Plonsky and Oswald, "Meta-analyzing second language research"
- 7月4日
- 7月11日
- 全体のまとめのディスカッションと後期への展望
- 前半の研究のまとめを総括レポートとして提出する
評価 †
- 担当箇所のレポート２５％
- 授業内での意見交換２５％
- アクティブラーニング１０％
- 最終レポート４０％
注意点 †
- 参加者が日本語に堪能でない場合、一部の議論を英語で行うことがあります。
参考資料 †
- Quick-R
- ここに出てくる多くの統計を R で行うチュートリアルがなかなかよくできています。
- langtest.jp
- 関西大 水本篤さんの R の shiny ページ。驚くべき便利さで、ほとんどの主要統計が目の前で動的に結果が見られる。
- 水本さんは Plonsky と一緒に論文も書いており、国際的にも評価が高い。
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