「学生スタッフによる学習支援」の研究方法(ワークショップを通じたデータ分析)
◆企画主旨
学修(習)支援を研究する手法の一つとして、学生スタッフの言語データを分析する方法を学びます
◆話題提供者
椿本弥生先生
ご所属: 東京大学大学院総合文化研究科・教養学部附属教養教育高度化機構
ご専門: 教育工学、教育心理学
◆企画内容
気軽にテキスト・マイニングを学んでみませんか?
本企画では、ワークショップ形式で、各自がもちよった言語データを分析します。
KH Coderにふれて、使ってみることが目的の一つです。初心者向けですが、中・上級者も参加してグループワークを盛り上げていただければありがたく存じます。
言語データは、400文字以上のテキストが5本以上(もしくは長文テキストが1本)あれば、テキスト・マイニングの「感じ」をつかんでみることは十分できると思います。
学修(習)支援の研究につなげることが目的ですが、今回のテキストは学修(習)支援にかかわるものでなくてもかまいません。
好きなアーティストのアルバムの歌詞、好きな作家の小説(青空文庫など)、ご自分のEvernoteなどに書き溜めたメモ、メール文、Twitterのログなど、なんでも使うことができます。
レポートや、アンケートの自由記述データなどをお持ちであれば、もちろんそれでも大丈夫です。
とりあえずKH Coderに触ってみたい、まだノーアイディアだけど、言語データを活かした研究を始めてみたいくらいの軽い気持ちで参加できます。
なお、ちょっとのぞいてみたい、当日思い立ったので事前準備をしていないという方も大歓迎です。
◆準備について
A. 事前準備(ソフトのインストールとテキストデータの用意です)
1) KH Coder最新版のインストール(Windows版は無料ですが、MacOS版は有料です)
※会場でWiFiに接続できる場合は、KH Coderではなく別途紹介するWebツールを利用することもできます
2) ダウンロード等
2-1)テキストファイル、もしくはエクセルファイルでご準備ください。
※形式の詳細は、2-2) のチュートリアル用データを解凍したtutorial_jpフォルダ内の、「bayes_data.txt」や「kokoro.xls」を参考にしてください。
2-2)手持ちのデータがない場合
KH Coderチュートリアル用データ(tutorial_data_3x.zip)を、https://khcoder.net/tutorial.html
からダウンロードしておいてください
3) KH Coderチュートリアルの確認(スライド31枚)
※2-2)のURL参照
B. 当日必要なもの
1) 個人のPC
2) A-2)のデータ
C. 事前アンケート
みなさんの準備状態を確認するために、事前アンケートを実施します。
参加をご予定されている方は、ご回答くださいますようお願いいたします。
アンケートにご回答くださった方には、当日配布資料を事前にお送りします。
https://forms.gle/5ErA2g5JFnfrQc5MA
※アンケートに回答されなくても、当日参加していただけます
もしご質問がありましたら、下記までお願いいたします。
石毛 弓(学習支援部会長)