認知・感情過程論

初回にガイダンスを行い、発表の担当スケジュールなどを決定する。その後は、担当の受講生の話題提供をもとに議論を行う。今年度は特に認知・感情過程の計算モデリングに焦点を当てる予定である。

ハイブリッド授業とする。オンライン授業と対面授業のどちらを主とするかは、社会情勢や受講生の希望を踏まえながら随時検討する。毎回、担当の受講生が話題提供をし、その内容について全員で議論を行う。話題提供においては、当該トピックに関する専門的知識がない人にも理解できる平易な発表を工夫することが求められる。

担当回の発表や資料の質、普段の議論への参加、出席回数などから総合的に成績を評価する。試験は行わない。

下記の2つのテキストを教材として通年使用する。 Farrell, S., & Lewandowsky, S. (2018). Computational modeling of cognition and behavior. Cambridge University Press. 片平健太郎. (2018). 行動データの計算論モデリング: 強化学習モデルを例として. オーム社.

授業中に随時紹介する。

1. R（www.r-project.org）を用いた基本的なデータ処理・分析に関する知識を前提とした授業である。 2. R、RStudio、RStanのインストールされたパソコンが利用できる状態で授業に参加することが強く推奨される。 3. 授業にはZoom、ITC-LMS、ECCSクラウドメールを利用するので、事前にこれらに登録し、使い方を確認しておくこと。 4. 初回に授業の進め方に関する詳しい説明をするので、遅刻せずに出席（Zoomによるオンラインミーティング参加）をすること。参加にはZoomへのサインイン（メールアドレスとパスワードの入力）が必要。 5. オンライン授業URLは *****上で後日告知します。