科目ナンバリングH-TEM321J-01、N-TEM331J-01、I-TEM021J-01
科目コード512040
科目名スポーツ計量学
科目名(英語)Metrics on Sports
学科健康福祉学科、スポーツ栄養学科、スポーツ情報マスメディア学科
学年2年
学期後期
授業形態講義
必修・選択の別
単位数2
担当教員菊地 直子
開講の別単独開講


実務経験の有無
授業の概要
スポーツ・体育場面において様々なデータを取り扱う必要性が高まってきている。本講義では調査研究を特に取り上げて、立案の仕方から情報のデータ化までと、「データの取り扱いの基礎」について解説する。
DPとの関連性
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体育学科のDPは下記のリンクを参照してください。
体育学科https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=59&name=taiiku
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健康福祉学科のDPは下記のリンクを参照してください。
健康福祉学科https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=84&name=kenhuku
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スポーツ栄養学科のDPは下記のリンクを参照してください。
スポーツ栄養学科https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=190&name=eiyo
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スポーツ情報マスメディア学科のDPは下記のリンクを参照してください。
スポーツ情報マスメディア学科https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=671&name=media
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現代武道学科のDPは下記のリンクを参照してください。
現代武道学科https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=244&name=gbd
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子ども運動教育学科のDPは下記のリンクを参照してください。
子ども運動教育学科https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=209&name=kdm
アクティブ・ラーニングについて
課題解決型学習(PBL)
反転学習
ディスカッション
ディベート
グループワーク
プレゼンテーション
実習
フィールドワーク
授業の一般目標
研究法に触れ、その際に扱うさまざまなデータの意味を理解する。また、データを正しくとり扱い、各授業で学んだ内容について具体的に算出することでデータの意味を理解する。
授業の履修目標
対象領域内容
認知的領域データの持つ意味がわかる。
情意的領域データの採取や取り扱いについての倫理的事項を理解する。
技能表現的領域統計的なものの見方ができる。
授業の到達目標
対象領域内容
認知的領域データの意味を知り、2次データまで整理することができる。
情意的領域慎重にデータを取り扱う必要性を理解する。
技能表現的領域エクセルやスプレッドシートを使って、関数や計算ができる。
ルーブリック
評価項目評価基準
十分に達成し、極めて優秀な成績を修めている十分に達成している
【履修目標】
おおむね達成している最低限達成している
【到達目標】
達成していない
不可・放棄
データと調査・研究の関連がイメージできる。研究目的と手法から、どのデータをどのように採取すればよいか十分理解している。研究目的と手法から、どのデータをどのように採取すればよいか理解している。研究目的と手法から、どのデータをどのように採取すればよいか概ね理解している。研究目的と手法から、どのデータをどのように採取すればよいかある程度イメージできる。研究目的から手法等につながらない。
データの意味を知り、スポーツパフォーマンスや研究に役立たせることができる。「計量」「データ」の意味を十分に理解し、合目的的に手法を選定することができる。データから結果を十分に導き出し、評価することができる。「計量」「データ」の意味を理解し、合目的的に手法を選定することができる。データから結果を導き出し、評価することができる「計量」「データ」の意味を充分に理解し、合目的的に手法を選定することができる。データから概ね結果を導き出し、評価することができるデータの意味を理解し、合目的的に手法を選定することができる。計量するデータの意味を理解することができない。
計量した1次データから2次データまで整理するができる。計量した1次データに対して、2次的にデータを構築し、整理することができる。その過程において適切な手法・処理を選定することが十分できる。計量した1次データに対して、2次的にデータを構築し、整理することができる。その過程において適切な手法・処理を選定することができる。計量した1次データに対して、2次的にデータを構築し、整理することができる。その過程において適切な手法・処理を選定することが概ねできる。1次データの計量ができる。2次データを構築する手法・処理を知っている。計量した1次データから2次データの構築・整理ができない。
データについて、正しく取り扱う慎重な態度が形成される。計量したデータに向き合い、その質的内容を理解して取捨選択ができる。データの取り扱いについての注意を十分理解している。計量したデータに向き合い、その質的内容を理解して取捨選択ができる。データの取り扱いについての注意を理解している。計量したデータに向き合い、その質的内容を理解して取捨選択ができる。データの取り扱いについての注意を概ね理解している。計量したデータについて一定の範囲で取り扱うことができる。計量したデータの意味について理解が脆弱であり、そのデータに対する注意事項がわからない。
エクセルやスプレッドシートを利用して、関数や計算ができる。エクセルやスプレッドシートを駆使して、関数や計算ができる。エクセルやスプレッドシートを利用して、関数や計算ができる。エクセルやスプレッドシートを利用して最低限の関数や計算ができる。エクセルやスプレッドシートを利用して、計算ができる。エクセルやスプレッドシートを利用して、関数や計算ができない。
授業計画(全体)
本講義は、研究法で調査計画の実際に触れる。データの意味等について各授業でそれぞれ個別に説明する形を取るが、データの整理、加工など段階的に構成されている。したがって、一度休むと次回の授業内容についていけなくなるので自学学習が必要である。また、毎時間解説した後、演習することで一層理解が深まるような形となっている。
授業計画(各回のテーマ等)
Noテーマ内容オンライン授業授業外学修時間数
1.オリエンテーション担当教員の紹介、授業の目標と進め方、シラバスの説明、成績評価の方法シラバスを熟読する。4時間
2.スポーツ計量学とはスポーツ場面において計量することについて、若干のイメージをイメージを持たせる。配布資料を熟読し、 不明な点について質問できるようにしておく。4時間
3.調査研究の基本的な流れ調査研究法を概説し、計量する際の目的となる調査目的やその設定方法等について解説する。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
4.研究法①スポーツ現象を計量する際の設計として、研究目的、対象、方法について解説し、考えさせる。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
5.研究法②調査研究によって、知見がどのように一般化されうるのかについて解説する。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
6.データの種類収集するデータの種類、尺度について解説する。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
7.データの整理と代表値度数分布表を使って名義尺度データの整理を説明した後、演習を通して理解させる。また、代表値の考え方と特徴について、説明した後、演習を通して理解させる。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
8.散らばりの尺度域値、四分位範囲、箱ひげ図について説明した後、演習を通して理解させる。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
9.標準偏差の考え方①標準偏差の見方、利用の仕方、算出方法を説明した後、演習を通して理解させる。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
10.中間テストこれまでの学びについて、理解しているかどうかテストを実施する。(評価に含まれる)これまでの学びについて、課題等からおさらいをしておく。4時間
11.標準得点・偏差値の考え方標準得点の算出から、異なる価値のものを比較する考え方を理解させる。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
12.2変数の相関2つの変数間の関係について、ピアソンの積率相関係数とその算出の仕方について説明した後、演習を通して理解させる。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
13.クロス集計表とカイ二乗検定名義尺度データの2つ以上の変数について説明した後、演習を通して理解させる。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
14.t検定二つの平均の差の検定について説明する。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
15.多変量解析について多変量解析の手法の概要を説明する。授業後に配信される演習に回答し、提出する。4時間
成績評価方法(方針)
授業の参加態度を含み、総合的に判断するが、主に中間テストと定期試験の結果(100%)に重点をおいて評価する。
成績評価方法(詳細)
到達目標\評価方法認知的領域情意的領域技能表現的領域評価割合(%)
定期試験100%
授業内レポート評価対象外
授業外レポート評価対象外
演習・実技評価対象外
授業態度評価対象外
出席欠格条件
レポートの実施・返却(方針)
演習の回答は、その都度配布してフィードバックを行う。
履修上の注意(受講学生に望むこと)
・大学設置基準で求められている時間の授業時間外学修を行うこと。
・能動的学習環境の支援を意図するICT教材(コラボレーションウェア)の活用を前提とする。従って、PCと、学内メールアドレスを教材として使用出来る事が必要条件となる。なお、エクセルやスプレッドシートを使っての演習、テストがあることから、PCは必須とする。

・授業計画は、授業の進み方により、多少前後することがある。
関連科目
データ処理の基礎
教科書
書名著者出版社出版年
01特になし
参考書
書名著者出版社出版年
01特になし
オフィスアワー
火曜2時限
GCR
srgnd6f
その他
内容により、オンラインを併用して授業を行う。
備考
感染症や災害の発生時の非常時には、授業形態をオンラインに変更する場合がありますので、
大学の指示に従い受講して下さい。