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特殊研究ゼミナール１

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令和元年度以前入学者 特殊研究ゼミナール１
教員名 田中ゆかり
単位数    1 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 国文学科
学期 前期 履修区分 必修
授業の形態 (1) 同時双方向型授業（15回）　※状況が許せば対面回を設ける可能性もあり
(2) BlackboardのIDと「コース名」:20211477 「2021特殊研究ゼミナール１／特殊研究ゼミナール３（田中ゆかり・前・火５）」
授業概要 演習形式による「ことば」についての調査の企画立案・実施・分析とその報告。
授業のねらい・到達目標 「ことば」についての課題を自身で発見・設定し、問題解決していくスキルを獲得すると同時に、言語学・日本語学についての知識を深めていく。プレ卒論としてゼミを書き上げることを目標とする。

この科目は文理学部（学士（文学））のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。
授業の方法 (1)授業の形式：【ゼミ】
(2)授業の方法
①開講曜日限（火5）にzoomによるオンライン型授業を実施する。
②毎回のzoomへの招待URLは、開講曜日前日までにゼミMLやBlackboardを通じ、案内する。
③連絡ならびに資料配布、フィードバックなどはBbを活用する。
④導入的講義や討議を経て、履修者は各自の調査テーマを選択する。調査テーマにふさわしい調査設計を策定する。夏季休業中に調査設計に従いデータ採集ならびに調査を行い、後期は採集したデータの整理・分析・報告を行う。報告に対するフィードバックを受けて、最終課題となるゼミ論を作成する。
⑤この授業についての質問・相談は、Bbの「掲示板」や「Eメール」を通じて受け付ける。必要に応じて、授業後に面談の機会を設ける。
⑥各種の連絡等は、ゼミMLならびにゼミBbを通じて行う。これらのチェックは定期的に行うこと。
履修条件 受講を許可された３年生のみ履修可。それ以外で受講を希望する者は第１回目の授業で申し出ること。　
授業計画
1 ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する）
【事前学習】シラバスならびに過年度『卒論ハイライト』を読む 調査課題候補の検討　遠隔授業受講の準備をする（Bb自己登録、教材のダウンロードなど） （2時間）
【事後学習】研究課題候補の検討　課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み （2時間）
2 【発表と討議1】研究課題候補についての発表と検討①
【事前学習】研究課題候補の検討　 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】フィードバックを受けての研究課題の選定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
3 【発表と討議1】研究課題候補についての発表と検討②
【事前学習】研究課題候補の検討　 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】フィードバックを受けての研究課題の選定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
4 【発表と討議1】研究課題候補についての発表と検討③
【事前学習】研究課題候補の検討　 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】フィードバックを受けての研究課題の選定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
5 【発表と討議1】研究課題候補についての発表と検討④
【事前学習】研究課題候補の検討　 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】フィードバックを受けての研究課題の選定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
6 【発表と討議1】研究課題候補についての発表と検討⑤
【事前学習】研究課題候補の検討　 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】フィードバックを受けての研究課題の選定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
7 【発表と討議1】研究課題候補についての発表と検討⑥
【事前学習】研究課題候補の検討　 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】フィードバックを受けての研究課題の選定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
8 【発表と討議1】研究課題候補についての発表と検討⑦
【事前学習】研究課題候補の検討　 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】フィードバックを受けての研究課題の選定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
9 【発表と討議2】研究課題・調査設計の報告と討議①
【事前学習】【発表と討議２】の準備 （2時間）
【事後学習】課題の選定と課題にふさわしい調査設計の策定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
10 【発表と討議2】研究課題・調査設計の報告と討議②
【事前学習】【発表と討議２】の準備 （2時間）
【事後学習】課題の選定と課題にふさわしい調査設計の策定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
11 【発表と討議2】研究課題・調査設計の報告と討議③
【事前学習】【発表と討議２】の準備 （2時間）
【事後学習】課題の選定と課題にふさわしい調査設計の策定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
12 【発表と討議2】研究課題・調査設計の報告と討議④
【事前学習】【発表と討議２】の準備 （2時間）
【事後学習】課題の選定と課題にふさわしい調査設計の策定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
13 【発表と討議2】研究課題・調査設計の報告と討議⑤
【事前学習】【発表と討議２】の準備 （2時間）
【事後学習】課題の選定と課題にふさわしい調査設計の策定 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
14 【発表と討議3】フィードバック受けて修正した調査課題・調査設計の報告①
【事前学習】調査課題・調査設計の修正 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】最終課題の作成 夏季休暇中の調査準備 （2時間）
15 【発表と討議3】フィードバック受けて修正した調査課題・調査設計の報告②
【事前学習】調査課題・調査設計の修正 課題関連の記事・データ・論文等の収集と読み込み 自身の課題に関連の深い『データで学ぶ日本語学入門』の章を読む （2時間）
【事後学習】最終課題の作成 夏季休暇中の調査準備 （2時間）
その他
教科書 荻野綱男・田野村忠温 『講座ITと日本語研究　第8巻　質問調査法と統計処理』 明治書院 2011年
計量国語学会 『データで学ぶ日本語学入門』 朝倉書店 2017年
教科書は第一回までにかならず購入の上、参加のこと。
参考書 授業中適宜指示する。
成績評価の方法及び基準 レポート:最終課題(50%)、授業参画度:授業参加、課題とりくみ、発表、討議への参加(50%)
オフィスアワー 授業後。個別の相談・質問については、メール等予約の上、会議システムなどを通じて行う。
備考 『卒論ハイライト』をよく読んでおくこと。
ゼミ論のテーマは自由に選択できるが、授業開始時までに具体的なテーマをいくつか選定しておくこと。
『日本語学』（明治書院）のバックナンバーを見て、関心をもった特集号に目を通しておくことを推奨する。
連絡等にはゼミ専用のMLを活用する。随時確認のこと。

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