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基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	社会心理学演習／Advanced Seminar on Social Psychology
時間割コード／Course Code	C262000006
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	水　2
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	古村健太郎／KOMURA KENTARO
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	演習科目
メディア授業／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
古村健太郎／KOMURA KENTARO	人文社会科学部／Faculty of Humanities and Social Sciences

難易度（レベル）／Level	レベル5
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	心理学の論文講読を通し，最先端の心理学研究について理解を深めるとともに，実践へと結びつけるための知識を身につける。心理学の研究で用いられる高度な統計分析手法について理解を深める。
授業の概要／Summary of the class	心理学の研究知見にもとづく実践が数多く行われ，その成果に関するエビデンスが数多く提出されてきた。また，その成果は，高度な統計的分析によって得られることが多い。本授業では，心理学論文を読み解き，その分析方法を理解，再現することを目指すとともに，そこで得た知識を実践に応用することを目指す。特に，エビデンスの定量的統合を試みるメタ分析についての知識，テストに関わる項目反応理論，集中的縦断研究についての知識を身に着けることで心理学の研究知見をクリティカルに捉え，それによって得た知識をもとに実践について考えていく。これらの活動を通し，地域づくりや教育現場における心理学の応用可能性についての考えを深めていく。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回オリエンテーション講義目的，講義内容，講義形式の確認をする。第２回メタ分析とその結果の読み方メタ分析がどのような分析なのかを理解し，その重要性について考える。第３回メタ分析を用いた論文の講読教育心理学や社会心理学におけるメタ分析を用いた論文を講読し，その内容を理解する。第４回項目反応理論とその結果の読み方項目反応理論がどのような分析なのかを理解し，その重要性について考える。第５回項目反応理論を用いた論文の講読：テスト分析学力テストに対する項目反応理論による分析を用いた論文を他の受講生へ紹介する。その後，その内容について議論する。第６回潜在クラス理論及び潜在ランク理論とその結果の読み方潜在クラス理論や潜在ランク理論がどのような分析なのかを理解し，その重要性について考える。第７回潜在クラス理論及び潜在ランク理論を用いた論文の講読：Can-Doチャート CanDoチャートについて，実践例をもとにその特徴と効果について議論する。第８回分析の実際（1）：メタ分析とその解釈サンプルデータを用いて，メタ分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第９回分析の実際（2）：潜在クラスモデルおよび潜在ランク理論による分析とその解釈サンプルデータを用いて，潜在クラスモデルおよび潜在ランク理論による分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第10回集中的縦断研究法を用いた論文の講読（1）集中的縦断研究法によって収集するデータがどのようなものか，どんな分析が可能なのかを理解し，その重要性について考える。第11回集中的縦断研究法を用いた論文の講読（2）：経験サンプリング法経験サンプリング法を用いた論文を購読し，その内容を理解する。第12回心理教育の試行（３）：成長混合モデル成長混合モデルを用いた論文を購読し，その内容を理解する。第13回分析の実際（3）：マルチレベルモデルとその解釈サンプルデータを用いて，マルチレベルモデリングによる分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第14回分析の実際（４）：成長混合モデルとその解釈サンプルデータを用いて，成長混合モデルによる分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第15回一事例研究 1人を対象とした縦断研究とその分析方について理解する。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	授業内のディスカッションや授業計画と分析実践，授業実践を通して，以下の２点を合算して評価する。・メタ分析的な思考をもとに日常生活や対人関係の中で実行可能な心理教育的アプローチについて考え，その具体的な計画を立てることができる（35％）。・項目反応理論や潜在クラス理論，マルチレベルの知識をもとに，教育や研究について批判的に読み取ることができる（35％）・心理学の理論をもとに心理教育を計画し，実践するとともに，自らの実践を評価することができる（30％）。生成AIの利用について・論文や分析の補助として利用することは可とする。ただし，その場合であっても必ず出力された内容を自分で確認し，正誤の判断をすること
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	各回の授業で扱うトピックについて，論文や書籍を読み，理解を深めること。各回の授業で扱った統計的分析について復習し，実際に統計ソフトを使って自分で分析してみること。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	各授業のテーマに応じて提示する。
参考文献／bibliography	以下のものに加え，各授業のテーマに応じて提示する。・Cheung（2015）Meta‐Analysis: A Structural Equation Modeling Approach. Wiley. ・Shojima, K. (2022). Test Data Engineering: Latent Rank Analysis, Biclustering, and Bayesian Network (Behaviormetrics: Quantitative Approaches to Human Behavior, 13). Springer ・Baker, F. B. & Kim, S. (2023). Item Response Theory. CRC Press. ・Eshima, N. (2022). An Introduction to Latent Class Analysis: Methods and Applications (Behaviormetrics: Quantitative Approaches to Human Behavior, 14). Springer ・Banyard, V. & Hamby, S. (2021) Strengths-Based Prevention: Reducing Violence and Other Public Health Problems. American Psychological Association;
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	学部卒業レベルの社会心理学及び統計学の知識を前提条件として授業を進めていく。また，Rの操作の仕方，関数の使い方など初歩的なことは授業内で扱わないため，自信がない人は予習と復習をしっかりと行うこと。加えて，英語で書かれた論文や書籍の講読も行う。社会心理学や統計学の知識やRにの操作に自信がない人は，授業レベルに対応できるだけの自習をして授業に臨んでください。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	金曜日3・4時限をオフィスアワーとする。他の時間帯も問い合わせがあれば，可能な限り対応します。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	k-komura[at]hirosaki-u.ac.jp *[at]は＠に変えてください。
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	A09:教育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	受講生が発表を行い，その発表に基づき議論を行う。また，授業実践では，実際に受講生を対象とした授業を行う。メディア授業に移行した場合，Microsoft Teamsによる双方向遠隔授業を行います。
科目ナンバー／The subject number	GC-5-1307-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	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	有
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	有

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
該当するデータはありません

開講科目名／Course	社会心理学演習／Advanced Seminar on Social Psychology
時間割コード／Course Code	C262000006
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	水　2
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	古村健太郎／KOMURA KENTARO
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	演習科目
メディア授業／Media lecture	－

難易度（レベル）／Level	レベル5
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	心理学の論文講読を通し，最先端の心理学研究について理解を深めるとともに，実践へと結びつけるための知識を身につける。心理学の研究で用いられる高度な統計分析手法について理解を深める。
授業の概要／Summary of the class	心理学の研究知見にもとづく実践が数多く行われ，その成果に関するエビデンスが数多く提出されてきた。また，その成果は，高度な統計的分析によって得られることが多い。本授業では，心理学論文を読み解き，その分析方法を理解，再現することを目指すとともに，そこで得た知識を実践に応用することを目指す。特に，エビデンスの定量的統合を試みるメタ分析についての知識，テストに関わる項目反応理論，集中的縦断研究についての知識を身に着けることで心理学の研究知見をクリティカルに捉え，それによって得た知識をもとに実践について考えていく。これらの活動を通し，地域づくりや教育現場における心理学の応用可能性についての考えを深めていく。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回オリエンテーション講義目的，講義内容，講義形式の確認をする。第２回メタ分析とその結果の読み方メタ分析がどのような分析なのかを理解し，その重要性について考える。第３回メタ分析を用いた論文の講読教育心理学や社会心理学におけるメタ分析を用いた論文を講読し，その内容を理解する。第４回項目反応理論とその結果の読み方項目反応理論がどのような分析なのかを理解し，その重要性について考える。第５回項目反応理論を用いた論文の講読：テスト分析学力テストに対する項目反応理論による分析を用いた論文を他の受講生へ紹介する。その後，その内容について議論する。第６回潜在クラス理論及び潜在ランク理論とその結果の読み方潜在クラス理論や潜在ランク理論がどのような分析なのかを理解し，その重要性について考える。第７回潜在クラス理論及び潜在ランク理論を用いた論文の講読：Can-Doチャート CanDoチャートについて，実践例をもとにその特徴と効果について議論する。第８回分析の実際（1）：メタ分析とその解釈サンプルデータを用いて，メタ分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第９回分析の実際（2）：潜在クラスモデルおよび潜在ランク理論による分析とその解釈サンプルデータを用いて，潜在クラスモデルおよび潜在ランク理論による分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第10回集中的縦断研究法を用いた論文の講読（1）集中的縦断研究法によって収集するデータがどのようなものか，どんな分析が可能なのかを理解し，その重要性について考える。第11回集中的縦断研究法を用いた論文の講読（2）：経験サンプリング法経験サンプリング法を用いた論文を購読し，その内容を理解する。第12回心理教育の試行（３）：成長混合モデル成長混合モデルを用いた論文を購読し，その内容を理解する。第13回分析の実際（3）：マルチレベルモデルとその解釈サンプルデータを用いて，マルチレベルモデリングによる分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第14回分析の実際（４）：成長混合モデルとその解釈サンプルデータを用いて，成長混合モデルによる分析をRを用いて行う。その結果の解釈をし，レポートとしてまとめる。第15回一事例研究 1人を対象とした縦断研究とその分析方について理解する。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	授業内のディスカッションや授業計画と分析実践，授業実践を通して，以下の２点を合算して評価する。・メタ分析的な思考をもとに日常生活や対人関係の中で実行可能な心理教育的アプローチについて考え，その具体的な計画を立てることができる（35％）。・項目反応理論や潜在クラス理論，マルチレベルの知識をもとに，教育や研究について批判的に読み取ることができる（35％）・心理学の理論をもとに心理教育を計画し，実践するとともに，自らの実践を評価することができる（30％）。生成AIの利用について・論文や分析の補助として利用することは可とする。ただし，その場合であっても必ず出力された内容を自分で確認し，正誤の判断をすること
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	各回の授業で扱うトピックについて，論文や書籍を読み，理解を深めること。各回の授業で扱った統計的分析について復習し，実際に統計ソフトを使って自分で分析してみること。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	各授業のテーマに応じて提示する。
参考文献／bibliography	以下のものに加え，各授業のテーマに応じて提示する。・Cheung（2015）Meta‐Analysis: A Structural Equation Modeling Approach. Wiley. ・Shojima, K. (2022). Test Data Engineering: Latent Rank Analysis, Biclustering, and Bayesian Network (Behaviormetrics: Quantitative Approaches to Human Behavior, 13). Springer ・Baker, F. B. & Kim, S. (2023). Item Response Theory. CRC Press. ・Eshima, N. (2022). An Introduction to Latent Class Analysis: Methods and Applications (Behaviormetrics: Quantitative Approaches to Human Behavior, 14). Springer ・Banyard, V. & Hamby, S. (2021) Strengths-Based Prevention: Reducing Violence and Other Public Health Problems. American Psychological Association;
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	学部卒業レベルの社会心理学及び統計学の知識を前提条件として授業を進めていく。また，Rの操作の仕方，関数の使い方など初歩的なことは授業内で扱わないため，自信がない人は予習と復習をしっかりと行うこと。加えて，英語で書かれた論文や書籍の講読も行う。社会心理学や統計学の知識やRにの操作に自信がない人は，授業レベルに対応できるだけの自習をして授業に臨んでください。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	金曜日3・4時限をオフィスアワーとする。他の時間帯も問い合わせがあれば，可能な限り対応します。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	k-komura[at]hirosaki-u.ac.jp *[at]は＠に変えてください。
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	A09:教育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	受講生が発表を行い，その発表に基づき議論を行う。また，授業実践では，実際に受講生を対象とした授業を行う。メディア授業に移行した場合，Microsoft Teamsによる双方向遠隔授業を行います。
科目ナンバー／The subject number	GC-5-1307-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	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	有
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	有

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information