| 授業方針・テーマ |
【脳計測科学Ⅲ】本講義では、ヒトの言語処理に関連する行動研究および脳機能研究を題材に、科学的研究手法の基礎から実践までを体系的に学ぶ。
研究テーマの立案、先行研究の精読、実験計画の策定、データ収集・解析、成果発表に至る一連のプロセスをグループワーク形式で実践し、「研究を遂行する力」を養成する。
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習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
本講義を通して、以下の能力の習得を目指す。
1. 文献調査能力
• PubMed等のデータベースを用いて関連する英語論文を検索・収集できる
• 先行研究を批判的に読み、自身の研究課題との関連を説明できる
2. 実験計画・実施能力
• 視線計測、質問紙調査、Web実験などの行動研究法を理解し、適切に運用できる
• 脳波（EEG）や光トポグラフィ（fNIRS）などの脳機能計測機器の基本操作を理解する
• 妥当な課題設計・刺激作成ができる
3. データ解析能力
• MATLABやExcelを用いて基礎的なデータ処理・可視化・統計解析を行える
• 得られた結果を先行研究と比較し、妥当な解釈を行える
4. 発信・協働能力
• 研究成果を口頭発表およびAPAスタイルに基づくレポートとしてまとめられる
• グループワークを通じて、役割分担と協調的問題解決ができる
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授業計画・内容
授業方法 |
■ 授業計画・内容
第1回 脳計測科学の概説（研究法・倫理・全体像）
第2–3回 研究テーマの立案（グループワーク）
第4–5回 先行研究の調査・発表・ディスカッション
第6–7回 実験計画の具体化・課題および刺激の作成
第8–9回 データ収集（事前計測・パイロット実験）
第10–11回 基礎的データ解析・課題妥当性の再検討
第12–13回 本計測の実施
第14回 データ解析・結果の整理
第15回 研究発表・総括
■ 授業方法
• グループワークを中心とした実践型授業
• ディスカッションおよびハンズオン形式の実習
• データ解析演習
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| 授業外学習 |
授業外では以下に取り組む。
• 英文論文の精読および要約
• 刺激・課題プログラムの作成
• MATLAB等を用いた詳細なデータ解析
• 実験ノートの記録・整理
• 口頭発表資料およびAPAスタイルのレポート作成
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| テキスト・参考書等 |
特定の教科書は指定しない。
必要に応じて、レジュメ、参考資料、必読論文をkibacoまたはTeamsを通じて配布する。 |
| 成績評価方法 |
演習への取り組みと実験ノートの作成（40％）、期末発表（30％）、期末レポート（30％）
※主体的参加および協働姿勢も評価対象とする。
大学院生が本科目を専攻に準ずる科目として履修する場合は、追加の課題等を課し、より高度な基準で成績評価を行う。 |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
オフィスアワーは特に設定しないが、Teamsを通じて随時受け付ける。
メールでの問い合わせも可。
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特記事項
(他の授業科目との関連性) |
• 本科目は3時限に続く4時限も履修することが必須である。
• 履修条件として、【認知神経科学】または前年度後期開講の【脳計測科学】を履修済みであることが必要である。
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| 備考 |
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シラバス照会