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ゼミナール１
| 令和２年度以降入学者 | ゼミナール１ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 令和元年度以前入学者 | ゼミナール１ | ||||
| 教員名 | 濱本真一 | ||||
| 単位数 | 1 | 学年 | 3･4 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 社会学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 選択必修 | ||
| 授業形態 | 対面授業 |
|---|---|
| Blackboard ID | 20230954 |
| 授業概要 | 【計量社会学ゼミナール】 教育社会学を中心としたテーマで、計量社会学・数理社会学の手法を用いた研究に向けた基礎的なスキルをゼミナール形式で身に着けていく。 履修者は、教育と格差の問題、または近接する領域から自身の関心のあるテーマを設定し、研究の目的、意義、手法、用いるデータ、予想される結論などをまとめ、卒業論文の骨子を作成する。 |
| 授業のねらい・到達目標 | 授業の狙い 教育社会学または近接する領域における社会学的な関心の広がりを観察しながら、自らのテーマを絞り込んでいくことを目的とする。学術的な論文を作成するためには、研究コミュニティにおける議論の作法、文献の探索と読み込み、分析スキル、対象の数学的・論理的抽象化、および執筆・発表の技法などの様々なスキルが必要となる。本科目では、これらの要素のうち、執筆に至る以前のスキルを総合的に涵養することを目指す。 到達目標 DP5-6/CP5-8
|
| 授業の形式 | ゼミ |
| 授業の方法 |
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| 履修条件 | 学科より履修を許可された3年生 学部2年次開講科目「データ分析演習」「基礎統計学」「初等多変量解析」を履修済みまたは同時履修であることを前提とする。これらの知識が不安なものは各自の学習で補っておくことが求められる。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
ガイダンス・情報共有
【事前学習】Notionのアカウントを作成しておく （1時間） 【事後学習】- |
| 2 |
学術的議論の方法1
【事前学習】指定された文献に目を通し不明点を明確にする （2時間） 【事後学習】文献講読のポイントを整理する （1時間） |
| 3 |
学術的議論の方法2
【事前学習】- 【事後学習】研究報告のポイントを整理する |
| 4 |
文献講読1
【事前学習】指定された文献に目を通し不明点を明確にする （1時間） 【事後学習】議論を踏まえて再度文献を読み込む （1時間） |
| 5 |
文献講読2
【事前学習】指定された文献に目を通し不明点を明確にする （1時間） 【事後学習】議論を踏まえて再度文献を読み込む （1時間） |
| 6 |
文献講読3
【事前学習】指定された文献に目を通し不明点を明確にする （1時間） 【事後学習】議論を踏まえて再度文献を読み込む （1時間） |
| 7 |
テーマ報告1
【事前学習】報告資料の準備（報告者のみ） （2時間） 【事後学習】議論を踏まえてテーマを再考する（報告者のみ） （2時間） |
| 8 |
テーマ報告2
【事前学習】報告資料の準備（報告者のみ） （2時間） 【事後学習】議論を踏まえてテーマを再考する（報告者のみ） （2時間） |
| 9 |
ソフトウェアによる統計学1：Rの復習
【事前学習】PCにRをインストールする （1時間） 【事後学習】データの読み込みを復習する （1時間） |
| 10 |
ソフトウェアによる統計学2：Rによる基礎統計
【事前学習】記述統計を復習する （1時間） 【事後学習】分析プログラムをもう一度書く （1時間） |
| 11 |
ソフトウェアによる統計学3：Rによる検定
【事前学習】統計的検定を復習する （1時間） 【事後学習】分析プログラムをもう一度書く （1時間） |
| 12 |
ソフトウェアによる統計学4：Rによる回帰分析
【事前学習】回帰分析を復習する （1時間） 【事後学習】分析プログラムをもう一度書く （1時間） |
| 13 |
テーマ報告3
【事前学習】報告資料の準備（報告者のみ） （2時間） 【事後学習】議論を踏まえてテーマを再考する（報告者のみ） （2時間） |
| 14 |
テーマ報告4
【事前学習】報告資料の準備（報告者のみ） （2時間） 【事後学習】議論を踏まえてテーマを再考する（報告者のみ） （2時間） |
| 15 |
後期の準備
【事前学習】これまでの成果をまとめる （2時間） 【事後学習】後期に向けた各自の課題に取り組む |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | レイモン・ブードン（宮島喬訳） 『社会学の方法 （文庫クセジュ）』 白水社 1999年 --------------- 【教科書備考】 授業で直接は用いないが、同書の内容を十分に理解した前提で授業を進めるため、各自授業開始までに入手し、熟読の上でゼミに臨むこと（提出物等は特にない）。 |
| 参考書 | Michael Freeman and Joel Ross（木村隆介訳） 『データサイエンスのためのRプログラミングスキル』 共立出版 2021年 毛塚和宏 『社会学のための統計学入門――実例からていねいに学ぶ』 講談社 2022年 中村高康・平沢和司・荒牧草平・中澤渉 『教育と社会階層――ESSM全国調査から見た学歴・学校・格差』 東京大学出版会 2018年 ----- 【参考書備考】 Rの解説本は多数出版されているほか、オンライン上でも有用な解説ページが多数存在するので、様々な媒体に触れながら自分に合った説明書を一つ以上携行しておくことを強く推奨する。 |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度:提出された資料の完成度および議論の貢献度(100%) ----------------- 【成績備考】 履修者の進捗および研究テーマに応じて適宜課題を提示する |
| オフィスアワー | 原則火曜4限（本館研究室） |
| 備考 |
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