学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		教育学部
時間割コード
Registration Code		0250041
科目名　【日本語】
Course Title		心理計量学演習Ⅰ
科目名　【英語】
Course Title		Seminar on Psychometrics I
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		EDUPS3414J
担当教員　【日本語】
Instructor		光永 悠彦 ○
担当教員　【英語】
Instructor		MITSUNAGA Haruhiko ○
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春 火曜日 ３時限
Spring Tue 3
対象学年
Year		３年
3
コース・専攻等
Subject
心理社会行動コース
必修・選択
Required / Selected
選択必修II


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
本演習は，教育発達科学の諸領域のうち，心理学の研究方法を理解するうえで欠かすことのできない「心理モデル」の考え方について理解し，科学的な心理学研究の技法を習得することを目的とする。
質問紙調査やテストの場面では，収集したデータに対して，分析者が仮定したモデルをあてはめ，データの発生した背景について検討することが多い。より良い分析をするためには，分析者が多くの種類のモデルについて知識をもち，適切な場面で適切なモデルを用いることが必要であろう。
本授業は分析のための枠組みとして「ベイズ統計学」を取り上げ，教科書やいくつかの文献を読みながら，その基本的な概念や考え方を学ぶ。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
The concepts of psychological model are essential to understand various aspects of modern psychological research. This seminar gives students a discussion on Bayesian statistics and related model to explore practical issues on psychological measurement.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
(1)ベイズ統計について、その考え方が理解できるようになる。
(2)心理学の研究におけるベイズ統計の応用について、その意義を説明できるようになる。
(3)ベイズ統計を用いた論文を読んで，その内容を理解できるようになる。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
授業は以下の2つのパートからなる。
受講者は以下の2点について、教科書等を参考にしながら説明することが求められる。

（１）教科書を参照しながら、ベイズ統計の基礎について説明する（前半の8回程度）。教科書の練習問題等を用いて、ベイズ統計に対する理解を深める。

・イントロダクション（第1回）
・ベイズ統計の概要（第2回～第3回）
・ベイズ統計によるモデルの構築とパラメタ推定（第4回～第6回）
・ベイズ統計によるモデル選択、推論（第7回～第8回）

（２）ベイズ統計学やベイジアンモデルを用いた心理学の研究論文又はレビュー論文をとりあげ、その意義を以下の観点から説明する（後半の7回程度）。

第1回授業の際に、おおまかな発表順を割り当てる。各回の発表者は授業時間外にレジュメを用意し、授業時間内に発表する。
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
「心理計量学講義I」及び「心理計量学講義II」を履修していることが望ましい。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
到達目標(1)を確認するため，発表による貢献がどれだけあったかを評価する（50%）。最低1回，発表することが単位の要件である。また，到達目標(2)や(3)を確認するために，毎回のディスカッションの参加状況も評価の対象とする（50%）。
教科書・テキスト
Textbook
M.D.リー、E.-J. ワーゲンメイカーズ[著]　井関龍太[訳]　岡田謙介[解説] （2017）．ベイズ統計で実践モデリング　―認知モデルのトレーニング―　北大路書房 ISBN978-4-7628-2997-0
参考書
Reference Book
適宜、授業の中で指示する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
レジュメを作成して発表する形式のため，授業外の時間でレジュメを作成することが求められる。また、発表の際、教科書の練習問題を解くことを推奨するが、練習問題の解答にあたってはWinBUGSやRなどのソフトウェア操作が必須である。これらのインストール手順や操作スキルを授業時間内に説明することはないため、各自で操作を習得することが求められる。
注意事項
Notice for Students
ゼミ形式の授業のため、担当教員から何かを講義することはない。受講者が教科書等を読み、内容を発表することで授業が進んでいく。受動的な態度で臨まないように注意すること。
他学部生、他専攻生、他研究科生の受講の可否
Propriety of other undergraduate students, other major students, and other graduate students attendance
3年次以上可
授業開講形態等
Lecture format, etc.
原則として対面で行う。
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)