講義内容詳細：日本語日本文学情報処理法Ⅱ

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学部・研究科のディプロマポリシー/
Undergraduate and Graduate Diploma Policy 科目ナンバリングについて/
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年度/Academic Year	2023
授業科目名/Course Title (Japanese)	日本語日本文学情報処理法Ⅱ
英文科目名/Course Title (English)	Data Processing on Japanese Linguistics and Japanese Literature Ⅱ
学期/Semester	後期	単位/Credits	2
教員名/Instructor (Japanese)	横山詔一
英文氏名/Instructor (English)	YOKOYAMA Shoichi

講義概要/Course description

【授業の目的】
１．文学部日本文学科の受講生にふさわしいデータサイエンス（情報処理の考え方）の基礎を学びます。また、対話型AI（チャットGPTやBardなど）と日本語でコミュニケーションしながら必要な情報を収集できるスキルも習得しましょう
２．言葉と社会と心の関係について考えましょう
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☆受講生のみなさんの役割について
１．日本語日本文学に関係するデータを注意深く観察し、数式などはほとんど使わずに「日本語でじっくり考える」ことにより、データサイエンスの基本的な考え方を学びます
２．上記の経験を通じて、人間の幸せとは何か、人間社会はどのような仕組みで動いているのか、などを考えてみましょう
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☆教員の役割について
１．PCを使用してデータ解析の実演などをおこなうことがあります。その際は、教室のプロジェクターで投影しながら解説します
２．上記だけだと、受講生のみなさんはデータ解析の手順などをすぐに忘れてしまうかもしれません（私もすぐに忘れます）。そこで、データ解析の具体的な流れの動画をYouTubeで（必要に応じてときどき）公開します。メモとして利用してください
・紙の資料は使わず、デジタル化した資料をコースパワーにアップします

注1）実際の授業進行はシラバスと一致しないこともあります
注2）統語論（syntax：文法）に関するトピックは取り上げません
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＊今年の授業は第1回がオンデマンド授業，第2回からは対面授業を予定しています。
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達成目標/Course objectives

１．データサイエンスの技術を学ぶのではなく、大まかなイメージを直観的に把握し、数式などではなく「普通の日本語」で説明できるようになりましょう → 就職活動等で文系学生にもAIやデータサイエンスに関連する質問が来る場合があります。そのとき、うまく対応できるようになりましょう
２．オープンサイエンス、オープン・ヒューマニティーズの最前線を体験しましょう

学部・研究科のディプロマポリシー（卒業認定・学位授与の方針）に基づき、当該科目を履修することで身につく能力 / Abilities to be acquired by completing the course in accordance with the faculty and graduate school diploma policy (graduation certification and degree conferral)

学部・研究科のディプロマポリシー（卒業認定・学位授与の方針）/ Undergraduate and Graduate Diploma Policy (Graduation Certification and Degree Conferral)

知識・技能
Knowledge and skills
思考力・判断力・表現力
Ability to think and judge, and power of expression
意欲・関心・態度
Motivation, interest, and attitude

授業計画/Lecture plan

授業計画/Class	オンデマンド授業：オリエンテーション

授業計画/Class	日本語歴史コーパスのデータを見たことがありますか？その１

授業計画/Class	日本語歴史コーパスのデータを見たことがありますか？その１

授業計画/Class	言語連想検査法を知っていますか？その１

授業計画/Class	言語連想検査法を知っていますか？その２

授業計画/Class	短歌・和歌をAI翻訳したことがありますか？その１

授業計画/Class	短歌・和歌をAI翻訳したことがありますか？その２

授業計画/Class	RのスクリプトをChatGPTに書いてもらおう！その１

授業計画/Class	RのスクリプトをChatGPTに書いてもらおう！その２

授業計画/Class	SPSSを知っていますか？その１

授業計画/Class	SPSSを知っていますか？その２

授業計画/Class	国語に関する世論調査について：その３

授業計画/Class	トロント大学のカナダ英語に関する社会言語学データについて？その３

授業計画/Class	NHK放送文化研究所の調査データについて：その３

授業計画/Class	まとめ

事前学習/Preparation	授業の前日までに、コースパワーにアップされている資料等に眼を通しておいてください
事後学習/Reviewing	以下のチャンネルで公開されている授業動画を必要に応じて視聴し、復習してください。 https://youtube.com/@data-science4humanities

授業方法/Method of instruction

区分/Type of Class	対面授業 / Classes in-person
実施形態/Class Method	通常型 / regular
活用される授業方法/Teaching methods used	プレゼンテーション presentation PBL（課題解決型学習） project-based learning 反転授業（知識習得の要素を教室外に済ませ、知識確認等の要素を教室で行う授業形態） reverse teaching(a class style where students educate themselves out of class beforehand, and use the class period to confirm the knowledge one has gained.) ディスカッション、ディベート discussion / debate グループワーク group work 実習、フィールドワーク field work 上記に該当しない none of the above

成績評価方法/Evaluation

1	平常点 In-class Points	80%	授業内発表を重視します
2	レポート Report	20%	ミニレポートを課す予定です