大学院
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
高等教育の計量分析演習
本授業は、「高等教育の計量分析入門」の単位取得者を対象として行います。履修者の皆さんが以下の到達目標（１）～（３）を実現できるよう、講義と演習を行います。ゲスト講師による講演と質疑も予定していますが、本稿執筆段階では詳細未定です。ゲスト講師による講演等の詳細はGoogle Classroonを通じて後日案内します。
（１）高等教育に関係する具体的な仮説を立てて、その仮説を検証するために必要な計量分析手法を実行し、その結果を説明できるようになること。
（２）高等教育機関におけるIR実践力を身に付けていくための土台を作ること。
（３）本授業で獲得した経験が、履修者の研究関心の幅を広げる契機となること。
This course is intended for students who have earned credits in “Introduction to Quantitative Methods in Higher Education Research.” Lectures and exercises will be conducted to help students achieve the following learning objectives (1) to (3). Guest lectures and Q&A sessions are also planned, though details are undetermined at the time of writing. Details regarding guest lectures and other events will be announced later via Google Classroom.
(1) The first learning objective is for students to formulate specific hypotheses related to higher education, execute the necessary quantitative analysis methods to test these hypotheses, and be able to explain the results.
(2) The second learning objective is to establish a foundation for students to develop practical IR skills within higher education institutions.
(3) The third learning objective is for the experience gained in this course to serve as an opportunity to broaden students' research interests.
（１）高等教育に関係する具体的な仮説を立てて、その仮説を検証するために必要な計量分析手法を実行し、その結果を説明できるようになること。
（２）高等教育機関におけるIR実践力を身に付けていくための土台を作ること。
（３）本授業で獲得した経験が、履修者の研究関心の幅を広げる契機となること。
This course is intended for students who have earned credits in “Introduction to Quantitative Methods in Higher Education Research.” Lectures and exercises will be conducted to help students achieve the following learning objectives (1) to (3). Guest lectures and Q&A sessions are also planned, though details are undetermined at the time of writing. Details regarding guest lectures and other events will be announced later via Google Classroom.
(1) The first learning objective is for students to formulate specific hypotheses related to higher education, execute the necessary quantitative analysis methods to test these hypotheses, and be able to explain the results.
(2) The second learning objective is to establish a foundation for students to develop practical IR skills within higher education institutions.
(3) The third learning objective is for the experience gained in this course to serve as an opportunity to broaden students' research interests.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
23-214-10
GED-IE6440L1
高等教育の計量分析演習
日下田 岳史
土曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
教育学研究科
授業計画
１．イントロダクション、アイスブレイク
２．重回帰分析の復習と、回帰分析で実証できる様々な仮説②： 2乗項、対数変換
３．応用的な計量分析①： 線形確率モデルとロジスティック回帰分析
４．応用的な計量分析②： パス解析
５．応用的な計量分析③： 時系列データを用いた回帰分析
６．応用的な計量分析④： マルチレベル分析
７．中間試験と解説
８．IR(Institutional Research)に関する文献講読と討論
９．ゲスト講師によるIR(Institutional Research)についての講演と質疑
（講演と質疑の実施回は変更の可能性があります。変更する場合はGoogle Classroomを通じて案内します）
10．高等教育の計量分析計画発表①
11．高等教育の計量分析計画発表②
12．高等教育の計量分析中間発表①
13．高等教育の計量分析中間発表②
授業の方法
・講義
・演習
・ゲスト講師による講演と質疑
成績評価方法
・中間試験
・最終レポート
・単位取得のためには、中間試験の成績が合格水準に達することが必須です。
・授業日ごとにリフレクションペーパーの提出を任意でお願いしますが、これは成績に直接関係しません。
履修上の注意
【重要】（１）本授業は、「高等教育の計量分析入門」の単位を取得した人のみ履修できます。
【重要】（２）教育学研究科大学経営・政策コース以外の学生で、この授業の履修・聴講を希望する人は、Google Classroomを使って履修者への諸連絡を行う関係上、授業初回の1週間前までに担当教員宛てにメールで氏名とメールアドレスをお知らせください。お知らせが無い場合、授業に関する諸連絡を入手できないことがあります。
（３）授業には、WordとExcelを利用でき、かつ、インターネットに接続できるパソコンを持参してください。
（４）授業各回に先立って、資料を電子ファイル形式で配付するようにします。資料を印刷したい場合は、各自でお願いします。
（５）中間試験の出題範囲は、第6回までの授業内容です。試験中に参照できるものは、授業で配付した資料と自筆の資料のみです。
（６）中間試験の結果に応じて、第8回以降の授業計画を変更する場合があります。
その他
（１）オンラインで授業に出席することもできます。オンラインでの授業参加方法については、Google Classroomを通じて別途案内します。なお、対面での受講を必須とする授業日は設けません。
