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（卒業研究で実験を予定するものを優先する）
対象学部等: 専攻学生に限る
言語学・応用言語学演習 V
Linguistics and Applied Linguistics (Seminar V)
講義題目　 言語研究のための計測・統計
准教授 太田　真理
 科目ナンバリングコード: LET-HUM3715J
講義コード:
2023 後期
毎週 木曜2限
伊都イーストゾーン C212(30) 教室
E/J科目 (日本語, English)
更新情報 : 2023/9/26 (13:47) 〔Moodle授業ページを追記。〕
授業の概要 この授業では、学生自らが手を動かすことで、心理言語学実験を体験する。実験プログラムの作成、データの統計処理を学んだ上で、最終的には自身で計画した実験について期末レポートにまとめる。
授業では、Anaconda、刺激提示ソフトウェアPsychoPy、統計解析ソフトウェアRStudioを用いる。
受講者は予め、Anaconda (https://www.anaconda.com/)、PsychoPy (https://www.psychopy.org/)、RStudio (https://rstudio.com/) を各自のPCにインストールしておくこと。

(At the end of this course, students will be able to run behavioral and neuroscientific experiments and to analyze data using correct statistical methods. They will also show the programming skills for data analysis using Python and R software.
Students must install Anaconda (https://www.anaconda.com/), PsychoPy (https://www.psychopy.org/), and RStudio (https://rstudio.com/) software before the class starts.)
キーワード : 実験　統計　心理言語学　
履修条件 : 授業で使用するソフトウェアのインストールを完了しておくこと。
履修に必要な知識・能力 : 積極性、根気
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。
実験装置や演習時間の関係上、履修者は最大20名程度。
多数の場合は初回ガイダンス後に提出するレポートで、履修の可否を判断する。
レポートや課題の提出期限延長は、疾病や公欠などの特段の事情がない限り認めない。
また、提出物に盗用・剽窃があった場合、単位は与えない。
遠隔／対面 Moodle 情報
● 対面授業 https://moodle.s.kyushu-u.ac.jp/course/view.php?id=53564
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
U_B-2 [専門分野の知識と理解]
それぞれの専門分野の諸領域のそれぞれの基礎知識、その領域に固有の問題設定や研究手法を身につけ、それらを説明できる。		 先行研究を系統立てて整理する論理的思考能力を、各研究分野のほか、様々な職種へ活用できる。 先行研究を系統立てて整理する論理的思考能力を、各研究分野へ活用できる。 先行研究を系統立てて整理する論理的思考能力を持つ。 先行研究の概要を系統立てて整理する能力を持つ。
U_C-1-1 [文献分析力]
それぞれの専門分野の基本文献を正確に解釈、分析することができる。		 知識を総合的かつ有機的に把握し、自身の研究に活かす能力を身に付ける。 知識を総合的かつ有機的に把握し、自らの意見を述べる能力を身に付ける。 知識を総合的かつ有機的に把握する能力を身に付ける。 特に重要な知識について、総合的かつ有機的に把握する能力を身に付ける。
U_C-1-2 [研究手法]
それぞれの専門分野に固有の問題設定を理解し、研究手法を正しく身に付けて実践し、必要な史資料や文献を収集できる。		 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。
U_B-3d [人間科学コース固有の課題]
「人間」・「社会」に対する自覚的かつ反省的な関わりを通じて、人間存在への理解を深め、学生自ら設定したテーマで論文を作成できる。		 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 基本事項について講義を行った上で、学生各自が手を動かして実験、プログラミング、統計処理を学ぶ。
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 : スライド資料（Moodleで共有）
参考書 : 中谷健太郎 (編) (2019) 「パソコンがあればできる! ことばの実験研究の方法—容認性調査、読文・産出実験からコーパスまで」『ひつじ書房』
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 インターネットを利用した行動実験1 ○
3 インターネットを利用した行動実験2
4 仮説検定の考え方（t検定、分散分析、回帰分析） ○
5 RStudioによる行動実験データの解析1
6 RStudioによる行動実験データの解析2
7 脳波計測の基礎 ○
8 脳波計測演習1
9 脳波計測演習2
10 脳波計測演習3
11 脳波データの解析
12 PsychoPyを利用した行動実験1 ○
13 PsychoPyを利用した行動実験2
14 PsychoPyを利用した行動実験3
15 まとめ ○

成績評価
観点→
成績評価方法
↓		 U_B-2
[専門分野の知識と理解]		 U_C-1-1
[文献分析力]		 U_C-1-2
[研究手法]		 U_B-3d
[人間科学コース固有の課題]		 備考（欠格条件、割合等）
出席 ○ 20%
レポート ○ ○ ◎ ◎ 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、複数回レポートを提出してもらう。
moodle上で出席確認を兼ねたコメント提出を毎回実施する。質問・コメント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）