科目一覧へ戻る | 2024/03/29 現在 |
開講科目名 /Course |
グループ・ダイナミックス特論/Advanced Lecture on Special issue in Group dynamics |
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時間割コード /Course Code |
C241000008 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
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開講所属 /Course Offered by |
地域共創科学研究科/ |
曜日コマ /Day, Period |
他 |
開講区分 /Semester offered |
後期/second semester |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
1,2 |
主担当教員 /Main Instructor |
日比野 愛子/HIBINO AIKO |
科目区分 /Course Group |
大学院(修士課程) 専攻科目 |
教室 /Classroom |
|
必修・選択 /Required/Elective |
選択 |
授業形式 /Class Format |
講義科目 |
メディア授業 /Media lecture |
- |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Faculty/Department |
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日比野 愛子/HIBINO AIKO | 人文社会科学部/ |
難易度(レベル) /Level |
レベル5 |
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対応するDP /DP |
B2, B3 |
授業としての具体的到達目標 /Concrete arrival target as the class |
(1) フィールドワークにおいて、調査をすることによるフィールドへの影響を理解し、適切な調査姿勢を持つことができるようになる。その際に、調査協力者の人権を守り、倫理的な調査計画を立てることができるようになる。 (2) 質的データの分析法として、テキストマイニングのメカニズムについて理解し、実際に分析ソフトを用いて分析を行えるようになる。また、その内容を言語化できるようになる。 (3) 調査としてのインタビューを行う上での注意点を理解し、実際にインタビューができるようになる。インタビューデータを分析するにあたって適切な分析手法を選択し、実際に分析ができるようになる。 |
授業の概要 /Summary of the class |
フィールドワークをしたいと思ったとき、そのフィールドワークは必ず必要なものでしょうか。フィールドワークが現場の人にとって迷惑になることはないでしょうか。本講義では、それでもやはりフィールドワークが必要な場合にどのように調査を進めていくべきかを考えていきたいと思います。また、そうやって得られたさまざまな「データ」を分析する手法としてテキストマイニングやKJ法を紹介し、それら分析手法を実際に使えるように練習してみます。最終的に、自分の調査したい内容について研究計画が立てられ、実際に調査し、分析し、言語化するというプロセスを体験することで、質的調査でできることできないことを感得することを目指します。 |
授業の内容予定 /Contents plan of the class |
(2/12) 第1回:オリエンテーション(進め方、成績評価、概要・位置づけ、自己紹介) (2/12) 第2回:調査法:量的調査と質的調査の違いは? (2/12) 第3回:調査倫理;『調査されるという迷惑』 (2/12) 第4回:調査倫理:同意とはなにか・同意書を書いてみる (2/12) 第5回:アクションリサーチ:関係主義的な調査に向けて (2/13) 第6回:実習・テキストマイニング①(基礎編)―KH Coderの立ち上げ・データ取り込み (2/13) 第7回:実習・テキストマイニング②(基礎編)―形態素解析・頻出語の表示 (2/13) 第8回:実習・テキストマイニング③(分析編)―階層的クラスター分析、対応分析 (2/13) 第9回:実習・テキストマイニング④(分析編)―共起ネットワーク分析、結果の報告 (2/13) 第10回:実習・テキストマイニング⑤(分析編)―結果を文章化してみよう (2/14) 第11回:質的分析とはなにか:インタビューのコツ、そしてKJ法、GTA、TEA (2/14) 第12回:実習・KJ法①:テーマ決め~ブレインストーミング (2/14) 第13回:実習・KJ法②:グループ化~構造化 (2/14) 第14回:実習・KJ法③:言語化 (2/14) 第15回:振り返り ※授業日程は、2月12日~14日、3日間を予定。詳細は、受講生と相談の上決定。 |
成績評価方法及び採点基準 /A scholastic evaluation method and marking standard |
参加、ディスカッションによる講義への貢献:30% 最終レポート:70%(テキストマイニングおよびKJ法の結果をもとにしたレポート) |
予習及び復習等の内容 /Contents such as preparations for lessons and the review |
教科書に指定した『調査されるという迷惑』を各自読んできてください。また、講義で使用するKH Coderをダウンロードしておいてください。 |
教材・教科書 /The teaching materials, textbook |
宮本常一・安渓遊地 (2008). 調査されるという迷惑――フィールドに出る前に読んでおく本―― みずのわ出版 9784944173549 |
参考文献 /bibliography |
岸政彦・石岡丈昇・丸山里美 (2016). 質的社会調査の方法 他者の合理性の理解社会学 有斐閣 978-4641150379 樋口耕一・中村康則・周景龍 (2022). 動かして学ぶ! はじめてのテキストマイニング: フリー・ソフトウェアを用いた自由記述の計量テキスト分析 KH Coder オフィシャルブック II ナカニシヤ出版 978-4779516399 川喜田二郎 (2017). 発想法 改版 中央公論新社 978-4121801364 別途、講義で扱う内容ごとに参考文献や参考図書を紹介します。 |
留意点・予備知識 /Point to keep in mind, back ground |
テキストマイニングに使いますので、個人用PCを持参してください。 |
授業内容に関する質問・疑義等 /Question, doubt about class contents |
講義後の1時間をオフィスアワーとする(非対面の場合Zoomを使用)。質問に関しては、講義の最後および適宜講義中にも時間を設けます。 |
Eメールアドレス・HPアドレス /E-mail address, HP address |
r-miyamae[at]fcu.ac.jp |
学問分野1(主学問分野) /Discipline 1 |
A10:心理学およびその関連分野 |
学問分野2(副学問分野) /Discipline 2 |
A08:社会学およびその関連分野 |
学問分野3(副学問分野) /Discipline 3 |
該当なし |
地域志向科目 /Local intention subject |
なし |
授業形態・授業方法 /Class form, class method |
基本的に対面でディスカッションをしながら講義を進めていきます。また、実際にテキストマイニングや質的データ分析の手法を行いますので、個人用PCを持参してください。なお、メディア授業に変更せざるを得ない場合は、ディスカッションをメインで行いますので、講義中に画面・音声をオンにしてもらう場合があります。 |
科目ナンバー /The subject number |
GC-5-1306-A10 |
メディア授業による著作物利用の有無について /Whether or not copyrighted works are used in media classes |
無/Nothing |
その他 /Others |
授業実施日程について、2月12日~14日のうち3日間を予定。詳細は、受講生と相談の上決定。 |
No. | 回(日時) /Time (date and time) |
主題と位置付け(担当) /Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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該当するデータはありません |