学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
人文・博後
時間割コード
Registration Code
4030903
科目区分
Course Category
専門科目
Specialized Courses
カリキュラム年度
Curriculum
2021年度入学まで
教育プログラム・分野・専門等
Major
日本語教育学
科目名 【日本語】
Course Title
博士論文研究Ⅱa
科目名 【英語】
Course Title
PhD Thesis Seminar Iia
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
HUMJE7003J
担当教員 【日本語】
Instructor
林 誠 ○
担当教員 【英語】
Instructor
HAYASHI Makoto ○
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春 月曜日 5時限
Spring Mon 5
隔年開講
Biennial class
単位数
Credits
2
対象学年
Year
他学部生の受講の可否
Propriety of Other department student's attendance
授業形態
Course style
演習
Seminar
教職【入学年度】
Teacher's License
教職【教科】
Teacher's License
学芸員資格(該当の有無)
Curator's Qualifications
講義題目
Title
日本語の会話分析I


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
「会話分析」の方法論を学び、日本語会話の構造に関する基礎知識を習得するとともに、実際の日本語会話の音声・ビデオデータを収集・観察・分析する能力を身につけることを目的とする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
The goals of the course are twofold: (1) it helps students obtain a basic understanding of key concepts in Conversation Analysis, as well as its theoretical and methodological underpinnings; and (2) it provides opportunities for students to engage in hands-on data analysis exercises, which are designed to help students acquire skills necessary to analyze naturally-occurring social interaction.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
日常会話や教室場面を含め、さまざまな社会的相互行為における日本語の使用を科学的に分析する技能を身につけ、専門性の高い国語(日本語)教育に必要な知識の習得する。
授業の内容や構成
Course Content / Plan
「会話分析」の理論的背景・方法論を概説した後、実際の日本語会話の音声・ビデオデータを収集する方法を指導する。その上で、テキストに沿いながら「行為の構成と理解」、「行為連鎖の組織」、 「順番交替組織」、「修復の組織」などを取り上げ、日本語会話の構造についての基本的な知識を身につける。授業で取り上げる各現象について、音声・ビデオデータを観察・分析する能力を習得するために、実践トレーニングとして「データセッション」を各テーマごとに設ける。データセッションでは、担当の受講生がターゲットとなる現象を音声・ビデオデータの中に探し出し、その分析を発表して他の受講生や教員と議論する。この議論を通して、教員は日本語会話を分析するための方法や技術について指導する。(半期2単位の授業だが、前期・後期の連続受講が望ましい。)

本授業は以下の内容で構成される。

第1回:オリエンテーション
第2回:会話分析の理論的背景、行為の構成と理解
第3回:会話分析の方法論、トランスクリプション
第4回:会話分析の方法論、トランスクリプション(続き)
第5回:連鎖の構造1
第6回:連鎖の構造2
第7回:連鎖の構造3
第8回:順番交替システム1
第9回:順番交替システム2
第10回:順番交替システム3
第11回:修復1
第12回:修復2
第13回:修復3
第14回:修復4
第15回:まとめ
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件を要さない
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
平常点(オンライン・フォーラムへの書き込み、授業中の発言、討論への参加)20%、データ分析課題 40%、期末レポート 40%
60点以上を合格とする。
教科書・テキスト
Textbook
串田秀也・平本毅・林誠『会話分析入門』(2017)勁草書房
参考書
Reference Book
高木智世・細田由利・森田笑『会話分析の基礎』(2107)ひつじ書房
その他,授業時に随時紹介する
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
毎週のリーディング課題およびそれについてのオンライン・フォーラムへの書き込み
学期に3〜4回程度のデータ分析課題
履修取り下げ制度(利用の有無)学部のみ
Course withdrawal
備考
Others
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面で実施する。ただし今後の感染状況によって変更の可能性がある。詳細はNUCTで周知する。