1.0 単位, 1・2 年次, 秋ABC 集中
藤本 啓寛
Contents
授業概要
リハビリテーションに関する諸課題について分析・考察する資質を養うため，質的研究の全体像と基礎的な分析手法を学び，設定した研究上の問いに応じた質的な調査・分析能力の基礎を形成することを目的とする．そのために．まず質的研究が求められる背景と質的研究の全体像を示したうえで，実際に質的研究を行った論文を講読することで質的研究のイメージを膨らませる．次に，社会人大学院生が取り組みやすい質的調査法の一つであるインタビューを実習する．調査の企画・準備を踏まえてインタビューを実施したのち，文字起こしを行った上で分析を実施する（分析手法は定性的コーディング，あるいはM-GTAを想定しているが，受講生の実態を踏まえて決定する）．そして実際に質的研究を発表し，相互にフィードバックを行う
備考
10/26,11/2,11/16
受講にあたり、所属学位プログラム(専攻)は問わないため、誰でも受講可能
対面
授業方法
講義
学位プログラム・コンピテンスとの関係
・知の活用力
・マネジメント能力
・研究力
・倫理観
授業の到達目標(学修成果)
・実際のデータに対して質的研究法を用いることができるようになる
・基礎的な質的研究の手法を学び、研究設問に応じたテキストデータの分析能力を向上することができる
・質的研究の定義、特徴、意義、代表的な質的研究デザイン、評価基準についての理解を得ることができる
・講義内に受講者が実際にデータ分析を試みるトレーニングやインタビューの妥当性を高めるトレーニングにより質的研究の実践的理解を得ることができる
キーワード
質的研究が求められる背景，質的研究の全体像，インタビュー調査，インタビューデータの分析，質的研究の発表
授業計画
第1回 質的研究法の基礎①
第2回 インタビュー調査の準備方法
第3回 取り組む問いの設定・インタビュー項目の作成
第4回 インタビューの実施・インタビューのフィードバック
第5回 質的研究法の基礎②
第6回 定性的コーディング・コーディングの実施
第7回 概念の生成・概念図・ストーリーラインの作成
第8回 グループごとの発表・フィードバック（１）
第9回 グループごとの発表・フィードバック（２）
第10回 質的研究を用いた研究計画の作成・発表・フィードバック
履修条件
特になし
成績評価方法
2/3以上の出席を前提とし、2回の事後課題（20点×2）と発表（30点）、最終レポート30点の総計 により評価する。事後課題は指示通り取り組んでいるかどうか、発表・最終レポートは到達目標に挙げた項目に挙げた項目を達成しているかならびに授業で学習した内容をふまえているかを標準的な観点として評価を行い、満点の60%をとることを合格の基準とする。なお，A+～Cの評点は上記の合計得点に基づいて行う。授業内で取り組む課題について適宜フィードバックを行うとともに、グループ単位で実施する発表に対しても授業内でフィードバックを行う。
学修時間の割り当て及び授業外における学修方法
講義50%，演習50%. 本授業は1単位のため，授業外における学修と合わせて45時間分の学修時間を標準とする．そのため授業計画に合わせた学修として，各回の授業内容についての振り返りや，授業で示された参考文献や関連論文・書籍等のレビューに取り組むことを求める
教材・参考文献・配付資料等
指定する教科書はないが，適宜資料や参考文献を配布・提示する
参考書
指定する教科書はないが，適宜資料や参考文献を配布・提示する
オフィスアワー等(連絡先含む)
訪問や相談等にあたっては、担当教員に連絡したうえで事前に調整してください
藤本 啓寛 毎週予定が変わります。都度アポイントメントを取ってください。 文京校舎472
fujimoto.takahiro.fw[アット]u.tsukuba.ac.jp
その他(受講生にのぞむことや受講上の注意点等)
積極的な受講態度をのぞみます。2/3以上の出席を前提として単位認定を行いますので、一部の日程のみでの参加では単位修得が認められません。予め日程を確認したうえで履修登録を行ってください。
2025年は下記の日程で行います：2025年10月26日(日)11:45-17:50、11月2日(日)13:45-17:50、11月16日(日)13:45-17:50
生成AIについては「教育における生成 AI 活用のガイドライン（学生向け）」を参照し、適切に活用すること。生成 AI による提案や回答が必ずしも正確とは限らないため、得られた情報は批判的に評価し、責任をもって内容を精査すること。
欠席の場合の措置
欠席の場合は事前に担当教員ならびに授業内で決定するグループメンバーに連絡してください。