教育政策研究方法論Ⅰ

前半では、教育政策研究における実証分析の基礎的手法について学ぶ。後半については、手法が適用された研究論文を読み、議論する。 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分析手法の基礎1 4. 教育政策研究における分析手法の基礎2 5. 教育政策研究における分析手法の基礎3 6. 教育政策研究における分析手法の基礎4 7. 教育政策研究における分析手法の基礎5 8. 教育政策研究における分析手法の基礎6 9. 教育政策研究における分析手法の基礎7 10. 教育政策研究における分析手法の基礎8 11. 実証研究の実際1 12. 実証研究の実際2 13. 実証研究の実際3

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. ・Cunningham, Scott (2021) Causal Inference: The Mixtape, New Haven: Yale University Press.（=2023, 加藤真大他訳『因果推論入門―ミックステープ：基礎から現代的アプローチまで』技術評論社） ・Damonte, Alessia and Fedra Negri eds.(2023) Causality in Policy Studies: A Pluralist Toolbox, Springer. ・Long, Scott J. (1997) Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables, Sage Publications. ・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, 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。