学部・大学院区分情報学部
時間割コード1002255
科目区分
専門科目(人間・社会情報)関連専門科目(自然，CS)
科目名　【日本語】認知科学演習
科目名　【英語】Exercises in Cognitive Science
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】三輪　和久 ○ 川合　伸幸 光松　秀倫
担当教員　【英語】MIWA Kazuhisa ○ KAWAI Nobuyuki MITSUMATSU Hidemichi
単位数2
開講期・開講時間帯春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
対象学年３年
3
授業形態演習
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
人社・心理・認知科学
必修・選択
選択


授業の目的　【日本語】
人間の刺激の受容，処理および行動としての出力の特性や，データの統計的処理などの認知科学を学習・研究する上で不可欠な手法について，問題解決法の発見と実験による確認を行う。そのために講義だけではなく，ヒトを含めた動物の行動の観察法やその分析方法についても講じたうえで，実際にデータを取得し分析を行う。人間が開発・発明して来た技術にはどのような知識の蓄積や論理的展開があったかという科学的発見の過程についても検証をおこなう。
授業の目的　【英語】
To discover problem-solving methods and confirm them through experiments on the characteristics of output as the perception, processing, and behavior and the statistical processing of data, which are essential for learning and studying cognitive science. In order to do so, we will not only give lectures, but also learn how to observe and analyze human behavior, including animal behavior, and actually acquire and analyze data. It also examines the process of scientific discovery, such as the accumulation of knowledge and the logical development of technologies developed and invented by humans.

到達目標　【日本語】
認知科学を学習・研究する上で不可欠な手法について，実践的な知識を身に付ける。
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
ヒトを含めた動物の行動の様々な観察法や分析方法について，歴史的背景，理論的基盤，技術的特徴を講じたうえで，実際にデータを取得し分析を行う。人間が開発・発明して来た技術にはどのような知識の蓄積や論理的展開があったかという科学的発見の過程についても検証をおこなう。

1. 知覚測定法
2. 記憶測定法
3. 思考測定法
4. データ取得の実践
5. 基礎的統計手法
6. データ分析の実践
7. データ解釈の実践

履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
演習への取り組み60％，レポート40％で評価し，合計100点満点で60点以上を合格とする。
教科書・参考書
毎回，担当者が作成した資料を配布する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
データ分析結果とその解釈をまとめたレポートを作成する。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置