シラバス情報
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教員名 ： 蒲池 みゆき
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開講年度
2025年度
開講学期
後期
科目名
コミュニケーション行動実験
授業種別
実習
科目名（英語）
Communication Behavior Experiments
授業情報(授業コード・クラス・授業形態)
A1100010 コミュニケーション行動実験 [J2][対面]
担当教員
蒲池 みゆき
単位数
1.0単位
曜日時限
火曜4限
キャンパス
新宿
教室
A-1055 Izumi17
学位授与の方針
1 基礎知識の修得 10 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 10 ％ 3 汎用的問題解決力の修得 80 ％ 4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％ 具体的な到達目標
過去に行われた紙面での心理実験方式を、パソコンでの実行に変えた場合にデータがどのように変化するか、など、現代の認知行動計測システムの利用方法を習得する．また、多変量解析や、分散分析、T検定の基礎なども含めて、得られたデータの解析方法を実践的に学ぶ．過去の実験プログラムを参考にしたプログラム作成から，データ収集と処理，統計解析までを個人またはグループで行うことで，テーマに沿った実験計画をたて，結果に関する考察ができるようになる．
受講にあたっての前提条件
感覚・知覚心理学、統計学などを既に受講していること、並行して「認知科学」「コミュニケーション行動論」を受講していることが望ましい。Excelのマクロ機能やVBA、C言語の基本を復習しておくこと。
授業の方法とねらい
人間の認知行動を計測し，分析するためのスキルを身につける．
「認知行動論」とともに，授業中に指示するヒトをはじめとする行動実験データ取得時の実験者の心得についてもよく理解することで，卒業論文製作時の研究テーマ設定等に役立てる． Theme1、２に関してはレポートのフィードバックを各自に行う。卒業論文での実験結果等の記載、考察のポイントなどを抑えてもらいたい。 テーマは、以下のうち３テーマほどを予定している。 ・視覚実験の基礎として、運動や感覚記憶実験 ・SD印象評価実験 ・パターン認知実験 ・鏡映描写ほか ヒトに関わる実験データは環境、実験者と被験者（実験協力者）とで行われる「教示」により影響があることがあるため、データ取得時は特に対面で行う必要がある。 また、その際の倫理的な規範についても合わせて学ぶことで、自然科学における人の行動データの正確な取得方法と心得を修得してほしい。 授業には少なくともWindows上のExcelVBAが動作可能なPCを持参すること。（準備が難しい場合は第２回時に個別に連絡を入れること） この授業では、実験データ取得時は対面で行う。また、解析説明などハイフレックスで行う回はオンライン出席の際は顔出し、声出しを求めるのでマイクとカメラの準備をすること。 AL・ICT活用
PBL（課題解決型学習）／反転授業／ディスカッション・ディベート／グループワーク／実習・フィールドワーク／クリッカー・タブレット等ICTを活用した双方向授業／e-ラーニング等ICTを活用した自主学習支援
第1回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
事前学習
主に人の行動に関わる実験を全体を通して行うため、日本心理学会の倫理規定等、実験者あるいは実験協力者としての心得を復習しておくこと。
0.5時間
授業内容
１．ガイダンス
この回はオンデマンドまたはハイフレックスで行う。受講方法の説明等、受講にあたって必要な事前準備の説明を行う。 オンライン入口はLMS上で指示する。以後、進捗により教室またはオンライン可の回を毎回次回分について伝えるので、 各自記録しておくこと。 事後学習・事前学習
内容説明の前後は説明された内容をノートにまとめ、実験実施の準備を行っておくこと。
実験実施の前は、内容を踏まえて実験者として、あるいは実験参加者としての心得を復習しておくこと。 データ解析は、解析方法について授業で指示される内容通りに準備をしておくこと。 レポート提出は授業内資料の指示に従い、必ず全て提出すること。 1.5時間
第2回
授業形態
ハイブリッド
授業内容
２．実験１：内容説明
次週の実験に向けて事前に行うべき準備と内容の説明を行う。 事後学習・事前学習
内容説明の前後は説明された内容をノートにまとめ、実験実施の準備を行っておくこと。
実験実施の前は、内容を踏まえて実験者として、あるいは実験参加者としての心得を復習しておくこと。 1.5時間
第3回
授業形態
対面
授業内容
３．実験１：実験実施等
事後学習・事前学習
実験に要した機材、被験者人数など実験環境と方法（手続き）を記録しておくこと。
また、授業内の指示に従い、データの入力、確認、事後の処理を行った上での提出などを確実に行うこと。 1.5時間
第4回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
４．実験１：データ解析と結果報告（レポート提出）
事後学習・事前学習
データ処理の内容をノートなどに記録しておくこと。
ローデータの保存、解析用に処理がなされたデータの別保存なども確実に行うこと。 データ解析は、解析方法について授業で指示される内容通りに準備をしておくこと。 関連する文献の検索するなど、情報収集を行うこと。 レポート提出は指示に従い、必ず全て提出すること。 2時間
第5回
授業形態
ハイブリッド
授業内容
５．レポートフィードバック、再提出指示等
事後学習・事前学習
フィードバックは個別に、教室およびオンラインで行う。オンラインの際は顔出し、声出しを求めるのでマイクとカメラの準備をすること。
修正箇所の指示に従い、修正したレポートを提出すること。また、第２実験以後のレポートに活かすことができるように、各自でレポート作成に関する注意事項をまとめておくこと。 1.5時間
第6回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
６．実験２：内容説明
事後学習・事前学習
内容説明の前後は説明された内容をノートにまとめ、実験実施の準備を行っておくこと。
実験実施の前は、内容を踏まえて実験者として、あるいは実験参加者としての心得を復習しておくこと。 1.5時間
第7回
授業形態
対面
授業内容
７．実験２：実験実施等
事後学習・事前学習
実験に要した機材、被験者人数など実験環境と方法（手続き）を記録しておくこと。
また、授業内の指示に従い、データの入力、確認、事後の処理を行った上での提出などを確実に行うこと。 1.5時間
第8回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
８．実験２：データ解析と結果報告（レポート提出）
事後学習・事前学習
データ処理の内容をノートなどに記録しておくこと。
ローデータの保存、解析用に処理がなされたデータの別保存なども確実に行うこと。 データ解析は、解析方法について授業で指示される内容通りに準備をしておくこと。 関連する文献の検索するなど、情報収集を行うこと。 レポート提出は指示に従い、期日までに必ず全て提出すること。 2時間
第9回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
９．レポートフィードバック、再提出指示等
事後学習・事前学習
フィードバックは個別に行うため、教室およびオンラインで行う。オンラインの際は顔出し、声出しを求めるのでマイクとカメラの準備をすること。
第１、２実験の指摘で活かされていた点、まだ直っていなかった点など、自身での振りかえりを行うこと。 修正箇所の指示に従い、修正したレポートを提出すること。また、第３実験以後のレポートに活かすことができるように、各自でレポート作成に関する注意事項をまとめておくこと。 1.5時間
第10回
授業形態
ハイブリッド
授業内容
10．実験３：内容説明
事後学習・事前学習
内容説明の前後は説明された内容をノートにまとめ、実験実施の準備を行っておくこと。
実験実施の前は、内容を踏まえて実験者として、あるいは実験参加者としての心得を復習しておくこと。 1.5時間
第11回
授業形態
対面
授業内容
11. 実験３：実験実施等
事後学習・事前学習
実験に要した機材、被験者人数など実験環境と方法（手続き）を記録しておくこと。
また、授業内の指示に従い、データの入力、確認、事後の処理を行った上での提出などを確実に行うこと。 2時間
第12回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
12. データ解析と結果報告（最終レポート提出）
事後学習・事前学習
データ処理の内容をノートなどに記録しておくこと。
ローデータの保存、解析用に処理がなされたデータの別保存なども確実に行うこと。 データ解析は、解析方法について授業で指示される内容通りに準備をしておくこと。 関連する文献の検索するなど、情報収集を行うこと。 レポート提出は指示に従い、期日までに必ず全て提出すること。 2.5時間
第13回
授業形態
ハイブリッド
授業内容
13．レポートフィードバック
事後学習・事前学習
フィードバックは全体および個別に行うため、教室およびオンラインで行う。オンラインの際は顔出し、声出しを求めるのでマイクとカメラの準備をすること。
修正箇所の指示に従い、修正したレポートを提出すること。 1.5時間
第14回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
14．コミュニケーション行動実験、その他の事例や卒業論文に実験を行う際の注意事項
事後学習・事前学習
レポート提出は指示に従い、必ず全て提出すること。
2時間
第15回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
15. 学習成果の確認
事後学習
提出物が指示される場合は確実に行うこと
1.5時間
成績評価の方法
毎回の学修状況とデータ提出・レポートの内容で評価する．
プログラムはVB、C++等の基礎的なスキルがあり、自身でバグを発見・修正するなどのスキルがあれば有効． 授業内容の性質上，事前に無届の遅刻および欠席,課題および画像やデータ等の未提出は、その時限の履修放棄とみなし，以後の出席を認めないことがある。 到達目標および提出物の提出状況に照らして、6段階のGrade(A+,A,B,C,D,F)で評価し、D以上の者に単位を認める 受講生へのフィードバック方法
毎回の授業の内容に関する質問は、LMS内で指示されるメールや授業内および前後に回答する。
各自が提出する実験レポートは、毎回個別にフィードバックを行う。 教科書
授業中に参考となるファイル、サンプルプログラム、レポート作成に際し引用してほしい文献等を配布する。
参考書
各テーマに応じて授業中に指示します．
オフィスアワー
授業後，随時受け付ける．あるいは火曜５限目に新宿キャンパス12F、教務課前の副学長室．
その他、上記日時以外でもメールで予約の上で面談可。メールアドレスは情報学部学修ガイダンスおよびLMSに記載する。 受講生へのメッセージ
心理（知覚・認知）実験を使った卒業論文作成を目指す場合に必ず役立つ内容です．受講したほうが良いかどうかを研究室の指導教員に尋ねてもよいかと思います．
レポートは成績評価前に２度、詳細なフィードバックを返します．授業に積極的参加したことが認められた場合、評価を加点対象とします。 人に関わる実験科目として独立したものですので、レポートの記載方法は分野に即した内容となるように説明します。 各実験を複数回に分けて行い、時間は十分設けられていますので、各実験に関わる文献の検索を行い、積極的な情報収集と背景、考察に活かせる内容記述を試みてください。 実務家担当科目
実務家担当科目ではない
実務経験の内容
教職課程認定該当学科
該当なし
その他の資格・認定プログラムとの関連
関連する科目でない
教育課程コード
Ⅲ3c
教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c : 選択 ※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと
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