文学部 人文学科 人間科学コース
言語学・応用言語学 専門分野
専門分野科目 (単位数 2)
選択科目
対象学年: 2年生 3年生 4年生
対象学部等:
言語学・応用言語学演習 XX
Linguistics and Applied Linguistics (Seminar XX)
講義題目  言語研究のための計測・統計
講師 太田 真理
科目ナンバリングコード: LET-HUM3730J
講義コード:
2018 後期
毎週 火曜3限
伊都イーストゾーン D-106 教室
J科目 (日本語, 日本語)
更新情報 : 2018/9/28 (02:52)
授業の概要 この授業では、脳波計や視線計測装置などの実験装置を用いた実験を経験する。また、実験で得たデータに対して様々な統計処理を行う。授業で扱うデータの分析には、統計解析ソフトウェアRおよびR commanderを用いる。受講者が多い場合は、あらかじめこちらで用意したデータの分析を中心に進める。
受講者はRを (https://cran.ism.ac.jp/) より各自のPCにインストールしておくことが望ましい。

(In this course, the students will learn how to run psycho/neurolinguistic experiments with EEG, eyetracker, etc. This course also aims to familiarize students with statistical methods used in linguistics. We use R (https://cran.ism.ac.jp/) and R commander software in this class. If there are more than 10 students in the course, data analyses will become the main part of this course. )
キーワード : 脳波 視線計測 行動実験 統計 神経言語学 
履修条件 : 特になし
履修に必要な知識・能力 : 特になし
特記事項 受講者の人数によっては、複数のグループに分けて演習を行う。
遠隔/対面 Moodle 情報
対面授業
リアルタイム-オンライン授業
ハイブリッド授業(対面+オンライン)
オンデマンド型授業
課題提出型授業

教職 :
資格 :
到達目標
かなり優れている 優れている 及第である 一層の努力が必要
B_B1-d [専門的研究手法]
専門分野に固有の問題設定や研究手法を正しく身に付けることができる。
授業で扱った統計手法を実際の分析に応用できる。 授業で扱った統計手法の利点と欠点を説明できる。 統計手法の使い分けを大まかに説明できる。 言語研究で使われる統計手法を知っている。
B_B1-e [専門資料の分析]
専門分野で必要な史資料や文献を収集、分析して、その内容を自分の言葉で精確に表現できる。
任意の言語資料に対してRを用いた適切な統計分析を行うことができる。 授業で扱った統計手法について、Rを使った分析を行うことができる。 Rを使って指示された分析を行うことができる。 Rの概要を知っている。
九州大学文学部ディプロマ・ポリシー   九州大学人文科学府人文基礎専攻ディプロマ・ポリシー
九州大学人文科学府歴史空間論専攻ディプロマ・ポリシー   九州大学人文科学府言語・文学専攻ディプロマ・ポリシー
九州大学文学部哲学コース・カリキュラムマップ   九州大学文学部歴史学コース・カリキュラムマップ
九州大学文学部文学コース・カリキュラムマップ   九州大学文学部人間科学コース・カリキュラムマップ
授業方法
授業形態(項目) 授業形態(内容)
講義
外国語演習
原典資料演習
実習/フィールド調査
Problem-Based Learning (問題発見・解決型学習)
学生のプレゼンテーション
Moodle の使用
学外実習
野外実習

テキスト :
参考書 : 石川慎一郎・前田忠彦・山崎誠 (2010)、『言語研究のための統計入門』、くろしお出版
R. H. Baayen (2008), "Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics using R," Oxford University Press.
授業資料 : Baayen (2008)の原稿
http://www.sfs.uni-tuebingen.de/~hbaayen/publications/baayenCUPstats.pdf

授業計画 (授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。)
進度・内容・行動目標等 講義 演習・その他 授業時間外学習
1 ガイダンス
2 脳波、視線計測の概要
3 仮説検定の考え方(t検定、分散分析、回帰分析)
4 行動実験(正答率、反応時間の測定)
5 視線計測実験
6 脳波実験

成績評価
観点→
成績評価方法
B_B1-d
[専門的研究手法]
B_B1-e
[専門資料の分析]
備考(欠格条件、割合等)
出席 20%
提出課題 80%

GPA評価
A B C D F
授業を通じて、総じて「かなり優れている」に相当する活動を行った。 授業を通じて、概ね「優れている」を超える活動を行った。 授業を通じて、「及第する」に相当する活動を行った。 授業を通じて、総じて「及第する」には達しないものの、それに近い活動を行った。 授業を通じて、「一層の努力が必要」の活動にとどまった。

成績評価基準に関わる補足事項 : 各実験で得たデータの分析を行い、レポートを提出してもらう。
moodle上で出席確認を毎回実施する。質問がある場合は、ohta@litまで連絡すること。質問については次回授業時に補足する。
学習相談 学習相談 : メールにて適宜相談に応じる。

授業以外での学習に当たって : 授業では様々な実験を行うため、
授業で扱った統計手法を使って、授業中に得たデータを分析してレポートにまとめること。

合理的配慮について :
障害(難病・慢性疾患含む)があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障(資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可)、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行なった上で決定されます。
<相談窓口> キャンパスライフ・健康支援センター インクルージョン支援推進室(伊都地区センター1号館1階)
(電話:092-802-5859 E-mail:inclusion@chc.kyushu-u.ac.jp)