タイトル
     2017 年度   総合国際学研究科
  
修士論文修士研究ゼミ２   
時間割コード
600202
担当教員（ローマ字表記）
  投野 由紀夫　[TONO Yukio]
授業開講形態 授業形態 単位数 学期 曜日・時限 実務経験のある教員による授業
  講義 2 秋学期 火5 -
授業題目（和文）   
修士論文演習　(E)
 
Title（English）   
M.A. thesis writing in applied linguistics (E)
 
授業の目標   
応用言語学における修士論文作成の実際をマスターする。自分で関心のある分野に関して研究テーマを精査し、先行研究をまとめ問題点を整理、その中から研究課題を絞り込む技術を身につける。さらに研究設問を適切に設定し、それに答えるための研究方法のヴァリエーションを身につける。
 
Goals of the course   
The objective of this course is:
1) to learn how to do the review of previous studies and narrow down the focus of your study
2) to define your research area and formulate research questions in an appropriate way
3) to choose appropriate data collection methods and instruments
4) to choose how to analyze the data qualitatively and quantitatively
5) to discuss the implications of your findings in a logical, meaningful way
6) to conduct research in a constructive manner so that your study provides an empirical basis for further research
 
授業の概要   
後期は具体的に修士論文作成のためのデータ収集・処理、論文の作成を行う。
授業は各自が自主的に進捗状況のレポートを行い，それに関連する議論を中心に行う。
 
Overview of the course   
Following the spring term, the participants will conduct their own research projects, gathering data and present the results. By looking at each participant's case study, we will discuss actual data analysis procedures. The topic covered in this course will be (1) how to summarize and visualize the data, (2) how to test your hypotheses, (3) how to present your statistical results, and (4) how to discuss the results.
 
キーワード   
 
Keywords   
 
授業の計画  
No.内容
第1回 データ収集の実際（１）
第2回 データ収集の実際（２）
第3回 データ処理の実際（１）：記述統計
第4回 データ処理の実際（２）：推測統計
第5回 データ処理の実際（３）：多変量解析
第6回 アクティブ・ラーニング：自分のデータに合った統計処理手法を選択、実施する
第7回 データ分析結果の発表とディスカッション（１）
第8回 データ分析結果の発表とディスカッション（２）
第9回 アクティブ・ラーニング：修論中間発表に備えて自分でデータ整理を行う
第10回 中間発表とディスカッション（１）
第11回 中間発表とディスカッション（２）
第12回 中間発表とディスカッション（３）
第13回 最終報告（１）
第14回 最終報告（２）
第15回 最終報告（３）
 
Plan  
No.Content
1 Practicum in data collection (1)
2 Practicum in data collection (2)
3 How to summarize your data: descriptive statistics
4 How to make an inference from your data: inferential statistics
5 How to find patterns from your data: multivariate analysis
6 Active learning (1) : Find your appropriate data analysis methods and make a report
7 Case study (1): Student's report and discussion
8 Case study (2): Student's report and discussion
9 Active learning (2): Continue the data analysis and prepare for the interim report
10 Interim report on the MA thesis (1)
11 Interim report on the MA thesis (2)
12 Interim report on the MA thesis (3)
13 Interim report on the MA thesis (4)
14 Individual conferencing
15 Individual conferencing
 
成績評価の方法・基準   
参加・発表　３０％　修士論文の提出　７０％
 
Grading system for assessment   
Presentation of the reports & case studies 40%; Discussion 20%; Interim Report of MA thesis 40%
 
事前・事後学習【要する時間の目安】   
 
Preview/review   
 
履修上の注意   
１）英語論文を読める英語力を前提とする。
２）発表とディスカッションを積極的に行う。
３）修士論文を全員完成、期日までに提出する。
 
Notes   
１）Prerequisite: sufficient ability to read academic papers in English
２）Be an active participant in discussions
３）Submit your MA thesis by the deadline. Without it, the credit will not be given.
 
教科書  
備考 No textbooks will be used. Handouts and presentation slides only.
 
参考書  
参考書1 ISBN 9784320123656
書名 シリーズUseful R:データ分析プロセス
著者名 金明哲 編, 出版社 共立出版 出版年 2015
備考
参考書2 ISBN 9784274217517
書名 実践R統計分析
著者名 外山信夫, 辻谷将明共著, 出版社 オーム社 出版年 2015-06
備考
 
使用言語  
日本語(J)
 
ページの先頭へ