教育政策研究方法論Ⅰ

前半の回で、教育政策研究の実証分析における基礎的手法について学び、後半の回では、それらを応用した教育政策・行財政および学校経営分野における実証研究の検討を行う。扱うトピックについては以下を想定している。 1)統計的因果推論の諸手法 2)様々な従属変数の回帰モデル（一般化線形モデル・生存分析） 3)計量テキスト分析 時間の制約上全てに触れることができないため、初回に受講者と相談の上で扱うトピックを決定する。 授業実施形態については、原則として対面で実施する。 1. 近年の教育政策研究の動向と課題 2. 既習事項の復習（線形回帰モデル等） 3. 教育政策研究における実証分析の基礎1 4. 教育政策研究における実証分析の基礎2 5. 教育政策研究における実証分析の基礎3 6. 教育政策研究における実証分析の基礎4 7. 教育政策研究における実証分析の基礎5 8. 教育政策研究における実証分析の基礎6 9. 実証研究の検討1 10. 実証研究の検討2 11. 実証研究の検討3 12. 実証研究の検討4 13. 実証研究の検討5

文献輪読（発表・議論）による。

平常点（発表および授業中の発言）に基づいて評価する。 日程の都合等で発表を担当できない場合は、期末に相応のレポートを提出してもらう。

特に指定しない。都度関連資料を配布する。

・星野匡郎・田中久稔 (2023) 『Rによる実証分析　第2版』オーム社. ・松井秀俊・小泉和之(2019)『統計モデルと推測』講談社. ・Grimmer, Justin, Margaret E. Roberts, and Brandon M. Stewart (2022) Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences, Princeton Univ Press. ・Murnane, Richard J. and John B. Willett (2010) Methods Matter: Improving Causal Inference in Educational and Social Science Research, Oxford University Press. ・Ward, Michael D. and John S. Ahlquist (2018) Maximum Likelihood for Social Science: Strategies for Analysis, Cambridge University Press.

データ分析に関する入門的事項の理解があることが望ましい。 　

扱うトピックの候補および検討文献の詳細は、第1回授業資料（事前にLMS「教材」にアップロードしておく）を参照すること。