科目一覧へ戻る | 2025/06/30 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 |
C251000150 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
|
開講所属 /Course Offered by |
地域共創科学研究科/Graduate School of Sustainable Community Studies |
曜日コマ /Day, Period |
木 4 |
開講区分 /Semester offered |
前期/first 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)コミュニティデザインの基礎リテラシー:さまざまな集合体の動態を扱う「グループ・ダイナミックス」の調査方法論を身につけること 2)課題解決の能力:量的手法と質的手法の使い分け、ならびに検証型手法・探索型手法の使い分けを習得し、適切な調査デザインを立てられるようになること 3)共創の能力:議論を通じて社会科学の理論的枠組みと地域課題とを接続し,新たな知見を導けるようになること |
授業の概要 /Summary of the class |
グループ・ダイナミックスは,地域コミュニティや組織など,現実にあるさまざまな集合体の動き(動態)を研究対象とする学問分野である。授業を通じて,ドキュメント分析,内容分析,参与観察法を中心に質的調査法の習得をはかる。とくに量的手法と質的手法の使い分け、検証型手法・探索型手法の使い分けに焦点を当てる。ただし講義で通底して議論したいのは,本質的に因果関係を取り出しにくい社会現象に対していかなる姿勢で対峙するかという問題である。その上で,現在進行形で生じる社会課題に対し社会科学の成果をどのように接続できるのか,アクション・リサーチの取り組みも紹介しながら理解を深める。共創の能力を養うために,授業では随時討論の機会を設け,受講生同士での知識の共有・創出を試みる。 |
授業の内容予定 /Contents plan of the class |
1. ガイダンス:授業全体の説明を行うとともに,受講生の研究関心や,現時点での基礎的な知識について共有をはかる。 2. 研究法演習①:社会科学で扱うデータ,研究対象,研究上の姿勢について演習を含めながら理解を深める。基礎的事項として社会科学が扱う質的データの種類(新聞記事、観察資料、ドキュメント資料等)と調査法を概観する。 3. 研究法演習②:社会科学で扱うデータ,研究対象,研究上の姿勢について演習を含めながら理解を深める。特に検証型手法の理解を深める。 4. 研究法演習③:社会科学で扱うデータ,研究対象,研究上の姿勢について演習を含めながら理解を深める。特に探索型手法の理解を深める。 5. 研究法演習④:社会科学で扱うデータ,研究対象,研究上の姿勢について演習を含めながら理解を深める。検証型手法と探索型手法の使い分けについて理解を深める。 6. 小括:討論を通じて,第2回~第5回までの学びを定着させる。 7. アブダクション①:質的研究での「原因推論」の意味と限界について理解を深める。 8. アブダクション②:質的研究での比較事例分析の進め方について理解を深める。ドキュメント分析とインタビューを学ぶ。 9. アブダクション③:質的研究での単一事例分析の進め方について理解を深める。ドキュメント分析とインタビューを学ぶ。 10. アブダクション④:質的研究における研究事例を複数確認し、近年の展開について深める。 11.小括:討論を通じて,第7回~第10回までの学びを定着させる。 12. 実践への接続①:グループ・ダイナミックスの近年の実践研究(アクション・リサーチ)を理解する。受講生による文献読解の発表・討論演習を含む。質的分析法として、参与観察、フィールドワークを学ぶ。 13. 実践への接続②:グループ・ダイナミックスの理論的基盤や、学習論との接続を理解する。受講生による文献読解の発表・討論演習を含む。質的分析法として、参与観察、フィールドワークを学ぶ。 14. 実践への接続③:研究と地域課題との接続のバリエーションを理解する。組織とともに学習するアクション・リサーチと,「客観的な」データ解析の政策活用のそれぞれの特長を学ぶ。 15.全体まとめ:討論を通じて,第12回~第14回までの学びを定着させる。全体の振り返りも行う。 ※各回のコンテンツは受講生の理解度や演習の進捗状況に応じて変更する場合があります。 |
成績評価方法及び採点基準 /A scholastic evaluation method and marking standard |
文献読解の発表内容(60%),グループ討論での活動(40%)から評価する。文献読解の発表においては,コミュニティデザインの基礎リテラシーが理解できているかを中心に評価する。グループ討論での活動では,議論を通じて社会科学の理論的枠組みと地域課題とを接続し,新たな知見を導ける能力を中心に評価する。 |
予習及び復習等の内容 /Contents such as preparations for lessons and the review |
毎回の授業内容について,指定する資料を読み込む準備(予習)が必要である。復習では,関連文献の講読によって理解を定着させること。 |
教材・教科書 /The teaching materials, textbook |
なし。授業中に適宜,資料を配布する。 |
参考文献 /bibliography |
山口富子、日比野愛子(2009)『萌芽する科学技術』京都大学学術出版会 エレーナ・ローデ、今井耕介、訳=原田勝考(2025)『新社会科学のためのデータ分析入門』岩波書店 久米郁夫(2025)『原因を推論する〔新版〕』有斐閣 デイビッド・コフラン、テレサ・ブラニック、訳=永田素彦ほか(2021)『実践アクションリサーチ』中央経済社 |
留意点・予備知識 /Point to keep in mind, back ground |
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 |
火曜14時20分~15時50分、水曜12時~12時30分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 |
ahibino[at]hirosaki.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 |
該当なし |
対応する汎用的スキル1 /Transferable Skill1 |
有 |
対応する汎用的スキル2 /Transferable Skill2 |
有 |
対応する汎用的スキル3 /Transferable Skill3 |
無 |
対応する汎用的スキル4 /Transferable Skill4 |
有 |
対応する汎用的スキル5 /Transferable Skill5 |
無 |
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 |