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研究会Ｂ(1)
| 担当者名 | 山田 彬尭 |
|---|---|
| 単位 | 2 |
| 年度・学期 | 2025 秋 |
| 曜日時限 | 月5 |
| キャンパス | 湘南藤沢 |
| 授業実施形態 | 対面授業（主として対面授業） |
| 登録番号 | 48080 |
| 設置学部・研究科 | 総合政策・環境情報学部 |
| 学年 | 1, 2, 3, 4 |
| 分野 | 研究プロジェクト科目研究会 |
| 評語タイプ | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 前提科目・推奨 | データ分析や統計学の入門の授業を取っていることが望ましいが、必須ではない。 |
| 授業URL | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 開講場所 | SFC |
| 履修条件 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
履修者制限の有無 選抜エントリーが必要な科目は、SOL-Aでエントリーしてください。 ※CNSアカウントを所持している、総合政策学部、環境情報学部、政策・メディア研究科、看護医療学部、及び、健康マネジメント研究科以外の学生はシステムでエントリーできません。 K-Supportニュースに掲載の案内を確認してください。 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 選抜方法 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 履修者制限詳細 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 受け入れ予定人数 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 課題提出タイプ | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 学生が利用する予定機材/ソフト等 | oXgen, R, stan, python |
| 連絡先メールアドレス | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 科目概要 | 研究会の履修を通じて「卒業プロジェクト」に向けて、教員と学生が共に考えながら、多様な課題に取り組んでいく。SFC では「問題が与えられ、正解を教わる」のではなく「何が問題かを考え、解決方法を創出する」ことができる、「未来の先導者」を育成、輩出することを目指している。それを実践するための「研究会」は単なるゼミのような勉強グループではなく、企業との共同研究や官公庁からの委託研究など、先端的な研究活動が数多く行われている。それらに参加して実社会の問題に取り組むことによって高度な専門性を身につけ、自らの「未来創造の成果」として、また、自らが未来へ前進するときの「自分自身のプロポーザル」として、卒業プロジェクトを作成する。 |
| K-Number | FPE-CO-05003-211-02 |
| 科目設置 | 学部・研究科 | FPE | 総合政策・環境情報学部 |
|---|---|---|---|
| 学科・専攻 | CO | ||
| 科目主番号 | レベル | 0 | 学部共通 |
| 大分類 | 5 | 研究プロジェクト科目 | |
| 小分類 | 00 | 研究会 | |
| 科目種別 | 3 | 選択科目 | |
| 科目補足 | 授業区分 | 2 | 講義 |
| 授業実施形態 | 1 | 対面授業（主として対面授業） | |
| 授業言語 | 1 | 日本語 | |
| 学問分野 | 02 | 文学、言語学およびその関連分野 | |
講義概要
この研究会では、デジタルテキストアーカイブ（コーパス）の構築と分析を、言語学×デジタルヒューマニティーズ×フィールドワークの視点から取り扱う。
授業科目の内容・目的・方法・到達目標
【内容】次の三つの工程を踏む。
第一は、自ら言語データを集めるというフィールドワークである。例えば、自分の生まれ育った地域の方言をレコーディングしたり、研究協力を承諾してくれた教育機関で学習者の英作文のデータを取得したり、と、参加者は、それぞれ自分が興味のある対象の言語データを集めることになる。
第二は、言語データをデジタルアーカイブ化する作業である。便利なツールなどを使いながら、後に検索ができるように適切な手段で得られたデータを書き起こし、アノテーションを施す経験を積んでもらう。
第三は、デジタルからされたテキストデータについて、応用統計学的手法を用いて解析し、言語学的解釈を与えるというデータ分析である。
【方法】
このセミナーは次の二つのスタイルで進められる。
１．インプット（知識獲得）：有名な教科書や論文を読み、これまでの先行研究で用いられている知識、技術、分析を学ぶ。第三の統計分析については、毎週ビデオで知識の涵養を図る。
２．アウトプット（実践）：既存のコーパスに触れるだけでなく、自ら学んだ知識を実践し、コーパスの作成、アノテーションを行う。
【目標】参加者が自らデータを収集し、アーカイブ化を行い、そして、適切な分析ができるようになること。
第一は、自ら言語データを集めるというフィールドワークである。例えば、自分の生まれ育った地域の方言をレコーディングしたり、研究協力を承諾してくれた教育機関で学習者の英作文のデータを取得したり、と、参加者は、それぞれ自分が興味のある対象の言語データを集めることになる。
第二は、言語データをデジタルアーカイブ化する作業である。便利なツールなどを使いながら、後に検索ができるように適切な手段で得られたデータを書き起こし、アノテーションを施す経験を積んでもらう。
第三は、デジタルからされたテキストデータについて、応用統計学的手法を用いて解析し、言語学的解釈を与えるというデータ分析である。
【方法】
このセミナーは次の二つのスタイルで進められる。
１．インプット（知識獲得）：有名な教科書や論文を読み、これまでの先行研究で用いられている知識、技術、分析を学ぶ。第三の統計分析については、毎週ビデオで知識の涵養を図る。
２．アウトプット（実践）：既存のコーパスに触れるだけでなく、自ら学んだ知識を実践し、コーパスの作成、アノテーションを行う。
【目標】参加者が自らデータを収集し、アーカイブ化を行い、そして、適切な分析ができるようになること。
研究会テーマ
言語学×デジタルヒューマニティーズ×フィールドワーク
研究会・来期の研究プロジェクトテーマ予定
言語学×デジタルヒューマニティーズ×フィールドワーク
準備学修（予習・復習等）
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授業の計画
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成績評価方法
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